Aprenda el comercio algorítmico: una guía paso a paso
Con el auge de los avances tecnológicos en las aplicaciones comerciales y financieras, el intercambio algorítmico y el comercio de alta frecuencia son bienvenidos y aceptados por los intercambios en todo el mundo. Dentro de una década, es la forma más común de comercio en los mercados desarrollados y se está extendiendo rápidamente en las economías en desarrollo.
Para los principiantes que desean aventurarse en el comercio algorítmico, este artículo servirá como guía para todas las cosas que son esenciales para que opere de manera algorítmica. Comencemos definiendo el comercio algorítmico primero. Existe mucha confusión entre el comercio algorítmico, el comercio automatizado y el comercio HFT (alta frecuencia).
Diferencia entre comercio algorítmico, comercio cuantitativo, comercio automatizado y comercio de alta frecuencia
Comercio algorítmico: el comercio algorítmico significa convertir una idea comercial en una estrategia comercial a través de un algoritmo. La estrategia comercial creada de esta manera puede ser probada con datos históricos para verificar si dará buenos retornos en los mercados reales. La estrategia de negociación algorítmica se puede ejecutar de forma manual o automática.
Comercio cuantitativo: el comercio cuantitativo implica el uso de modelos matemáticos y estadísticos avanzados para crear y ejecutar estrategias comerciales.
Comercio automatizado: el comercio automatizado significa automatizar completamente la generación, el envío y el proceso de ejecución de pedidos.
Comercio HFT (alta frecuencia): las estrategias comerciales se pueden clasificar como estrategias de baja frecuencia, frecuencia media y alta frecuencia según el tiempo de retención de las operaciones. Las estrategias de alta frecuencia son estrategias algorítmicas que se ejecutan de manera automatizada en un tiempo rápido, generalmente en una escala de tiempo inferior a un segundo. Dichas estrategias mantienen sus posiciones comerciales por muy poco tiempo e intentan obtener ganancias reducidas por oblea por operación, ejecutando millones de operaciones todos los días.
Un punto importante a tener en cuenta aquí es que el comercio automatizado no significa que esté libre de intervención humana. El comercio automatizado ha provocado que el foco de la intervención humana cambie del proceso de comercio a un rol más entre bastidores, lo que implica el diseño de nuevas estrategias de búsqueda alfa de forma regular.
En el pasado, la entrada en empresas de comercio algorítmico solía estar restringida a doctorados en física, matemática o ciencias de la ingeniería, que podían construir modelos cuantitativos sofisticados para el comercio. Sin embargo, en los últimos años ha habido un crecimiento explosivo de la industria de la educación en línea, que ofrece programas comprensivos de comercio algorítmico para los posibles operadores algorítmicos. Esto ha permitido ingresar a este dominio sin tener que pasar por la larga ruta académica (8-10 años).
En las siguientes secciones, describimos las áreas centrales en las que cualquier comerciante algorítmico aspirante debería centrarse. También presentamos a nuestros lectores una imagen completa de las diferentes formas y medios a través de los cuales se pueden adquirir estos conjuntos de habilidades esenciales.
Paso 1: áreas centrales
El comercio algorítmico es un campo multidisciplinario que requiere conocimiento en tres dominios, a saber,
- Análisis cuantitativo / modelado
- Habilidades en programación
- Conocimiento de comercio / mercados financieros
Análisis cuantitativo
Si usted es un comerciante que está acostumbrado a comerciar utilizando análisis fundamentales y técnicos, necesitaría cambiar de marcha para comenzar a pensar cuantitativamente. Trabajar en estadísticas, análisis de series de tiempo, paquetes estadísticos como Matlab, R deberían ser sus actividades favoritas. Explorar datos históricos de los intercambios y diseñar nuevas estrategias comerciales debería entusiasmarlo. Los reclutadores de todas las empresas comerciales valoran mucho las habilidades de resolución de problemas.
Conocimiento comercial
Se espera que un programador / desarrollador profesional en una empresa comercial tenga un buen conocimiento fundamental de los mercados financieros, tales como tipos de instrumentos comerciales (acciones, opciones, monedas, etc.), tipos de estrategias (seguimiento de tendencias, reversión de la media, etc.), arbitraje oportunidades, modelos de precios de opciones, gestión de riesgos. Este conocimiento será crucial cuando interactúe con los cuantos y ayudará a crear programas robustos.
Vea algunas estrategias populares de algo aquí -> Estrategias de negociación algorítmica, paradigmas e ideas de modelado
Habilidades en programación
Las estrategias creadas por los quants son implementadas en los mercados en vivo por los programadores. Si desea sobresalir en el dominio de la tecnología del comercio automatizado, debe estar dispuesto a aprender nuevas habilidades y no debe estar inclinado a ningún campo. Por lo tanto, si nunca imprimió “hello world” compilando su propio programa de codificación, es hora de descargar el compilador de su interés: C ++ / Java / Python / Ruby y comenzar a hacerlo. La mejor manera de aprender a programar es practicar, practicar y practicar. El conocimiento sólido de lenguajes de programación como Python / C ++ / Java / R es un requisito previo para un trabajo de desarrollador cuantitativo en empresas comerciales. Puede leer algunas de nuestras publicaciones de blog populares sobre Programación a continuación:
¿Por qué Python Algorithmic Trading es la opción preferida entre los traders?
Plataforma popular de comercio de Python para el comercio algorítmico
Paso 2: formas de convertirse en un profesional de comercio de Algo
Comenzando con los libros
Los libros son un gran recurso para iniciarse en el comercio algorítmico. Encontrará muchos buenos libros escritos sobre diferentes temas de negociación algorítmica por algunos autores conocidos. Como ejemplo, para perfeccionar su conocimiento en derivados, el libro “Opciones, futuros y derivados” escrito por John C. Hull se considera una muy buena lectura para principiantes. Para el comercio algorítmico, se puede leer el libro “Comercio algorítmico: estrategias ganadoras y su fundamento” del Dr. Ernest Chan.
Encuentre una lista de buenas lecturas aquí -> Libros esenciales sobre el comercio algorítmico
Recursos gratuitos
Además de los libros, los principiantes pueden seguir varios blogs sobre comercio algorítmico; mire videos de YouTube, vea podcasts comerciales (por ejemplo, chatee con comerciantes), asista a seminarios web en línea (lista de seminarios web organizados por QuantInsti) o regístrese en plataformas como quantiacs, quantopian para aprender a codificar. También se puede registrar para los cursos gratuitos que están disponibles en varios portales de aprendizaje en línea como Coursera, Udemy, Udacity, edX y Open Intro.
Aunque estos recursos gratuitos son un buen punto de partida, uno debe tener en cuenta que algunos de ellos tienen sus propias deficiencias. Por ejemplo, los libros no le brindan una experiencia práctica en el comercio. Los cursos gratuitos en portales en línea pueden ser específicos de la materia y pueden ofrecer un conocimiento muy limitado a los estudiantes serios. Otro punto importante a tener en cuenta es la falta de interacción con profesionales experimentados del mercado cuando opta por algunos de estos cursos gratuitos.
Aprenda de profesionales / expertos / profesionales del mercado
Los componentes básicos en el aprendizaje del comercio algorítmico son estadísticas, derivados, Matlab / R y lenguajes de programación como Python. Se hace necesario aprender de las experiencias de los profesionales del mercado, lo cual solo puede hacer al implementar estrategias prácticamente junto a ellos. Puede unirse a cualquier organización como aprendiz o pasante para familiarizarse con su ética de trabajo y las mejores prácticas del mercado. Si no es posible unirse a una organización de este tipo, puede optar por cursos / talleres en el aula o cursos en línea pagos. La mayoría de los cursos / talleres en el aula se imparten en forma de talleres de 2 días a 2 semanas de duración o como parte de los programas de grado de Ingeniería Financiera. En el frente en línea, hay portales de aprendizaje en línea como QuantInsti, Coursera, Udemy, Udacity, edX y Open Intro, tienen profesores expertos de matemática y ciencias de la computación que comparten sus experiencias e ideas / tácticas estratégicas durante el curso. .
Teniendo en cuenta la necesidad de un programa en línea para profesionales que trabajan, nosotros en QuantInsti ™, ofrecemos un curso práctico integral llamado Programa Ejecutivo en Comercio Algorítmico (EPAT ™). Las características más destacadas del curso se enumeran en la tabla a continuación. El objetivo del curso es preparar a los estudiantes para el mercado una vez finalizado con éxito el trabajo del curso. Para aquellos que desean aprender el comercio de alta frecuencia, hay recursos limitados dedicados para hacer lo mismo.
A menudo se ve que los estudiantes que desean ser ubicados en empresas comerciales de alta frecuencia o en roles cuantitativos, optan por programas MFE. La mayoría de los programas MFE ofrecen una muy buena visión general de los conceptos matemáticos, incluidos cálculo, PDE y modelos de precios. Para aprender el comercio cuantitativo, lo que también se requiere es la implementación de estas habilidades / teorías en los datos reales del mercado en un entorno simulado. ¡Siempre es mejor recibir capacitación por parte de profesionales y comerciantes si el objetivo es salir y ganar algo de dinero! Sin embargo, si desea realizar investigaciones en estos campos, se recomienda tomar un camino más académico.
Paso 3: ubícate, aprende más e implementa en el trabajo
Una vez que lo coloquen en una empresa de negociación algorítmica, se espera que aplique e implemente su conocimiento de negociación algorítmica en mercados reales para su empresa. Como nuevo recluta, también se espera que tenga conocimiento de otros procesos, que son parte de su cadena de flujo de trabajo.
Como ejemplo, las empresas que comercian con estrategias de baja latencia generalmente tendrán su plataforma construida en C ++, mientras que en las empresas comerciales donde la latencia no es un parámetro crítico, las plataformas comerciales pueden basarse en un lenguaje de programación como Python. Por lo tanto, se vuelve esencial para los aspirantes y los nuevos desarrolladores cuantitativos tener una comprensión de ambos mundos.
Los nuevos reclutas que trabajan en proyectos específicos pueden recibir una breve capacitación para obtener una buena comprensión del tema. Las empresas comerciales generalmente hacen que sus nuevos reclutas pasen tiempo en diferentes escritorios (por ejemplo, escritorio cuantitativo, programación, escritorio de gestión de riesgos), lo que les brinda una comprensión justa del proceso de trabajo seguido en la organización. Para decirlo en palabras sutiles, ¡el aprendizaje en el mundo algorítmico nunca se detiene!
Conclusión:
Este artículo brinda una descripción general del comercio algorítmico, las áreas centrales en las que se debe enfocar y los recursos que los comerciantes aspirantes serios pueden explorar para aprender el comercio algorítmico. Entonces, si desea dominar este nuevo dominio y construir una carrera emocionante en el comercio algorítmico, ¡comience a aprender hoy!
Fuente: una guía paso a paso para aprender el comercio algorítmico