Última actualización en enero 25, 2021
Los mercados son cada vez más sofisticados y eficientes. Es casi imposible ser rentable a largo plazo ejecutando estrategias que solían funcionar hace 10 años.
Entonces, ¿qué estrategias de trading funcionan hoy en día? Aquí hay 4 categorías de estrategias que funcionan (hasta cierto punto):
- Datos alternativos
- Mercados oscuros y pequeños
- Comercio de alta frecuencia
- Aprendizaje automático
Estrategias de comercio de datos alternativos
Los datos alternativos son datos no tradicionales (no de precio o volumen) que tienen valor predictivo en los mercados financieros.
Ejemplos de Estrategias de Datos Alternativas
- Las imágenes satelitales de los estacionamientos de Walmart permiten a los fondos de cobertura analizar el cambio en el número de personas que van a Walmart. Esto les permite predecir las cifras de ventas de Walmart.
- Los topógrafos registran el número de camiones que salen de las fábricas de la empresa A. Estos datos permiten a los operadores predecir los ingresos de la compañía A.
- Tener datos de tráfico peatonal en las redes sociales (como los datos de facturación de Foursquare) en los puntos de venta del Restaurante X permite a los comerciantes predecir las cifras de ventas del Restaurante X.
Los 5 tipos populares de datos alternativos son:
- Datos de ubicación
- Datos de Gastos del consumidor
- Imágenes de satélite / Drones
- Datos meteorológicos
- Datos desechados en la Web
A medida que disminuyen las oportunidades comerciales tradicionales, los comerciantes necesitan información que los pueda poner un paso por delante de la competencia.
Necesitan ser creativos con sus fuentes de información. No solo necesitan datos alternativos de calidad, sino que también necesitan datos alternativos de calidad a los que otros comerciantes no tienen acceso.
Los traders y los fondos de cobertura compran estos datos a proveedores de datos o los recopilan ellos mismos.
Aquí hay una lista de proveedores de datos alternativos.
Precio de los datos + Soluciones alternativas para comerciantes minoristas
Tenga en cuenta que estos datos pueden ser costosos. Los datos nuevos y exclusivos con un buen valor predictivo son aún más caros.
Es más factible para los comerciantes minoristas recopilar o extraer datos de la web por sí mismos.
Pueden usar estos conjuntos de datos por su cuenta o mezclarlos con otros datos comprados/desechados para crear un índice sintético.
Ejemplo de un índice Sintético: Tendencia histórica de popularidad de MongoDB
Mercados oscuros y pequeños
Los mercados oscuros se refieren a mercados menos populares y regulados.
Los mercados pequeños se refieren a los mercados que solo pueden absorber una pequeña cantidad de volumen de negociación sin un gran movimiento de precios.
Los grandes fondos solo pueden poner su capital en ciertos mercados regulados y grandes.
Podemos comerciar con cualquier producto:
- ¿Criptomonedas? Adelante.
- mercado de valores en los países en desarrollo? Adelante.
- ¿Derivados no regulados? Adelante.
- Discrepancia de precios debido a razones geopolíticas, pero puede comerciar con ellos porque conoce a un tipo local de confianza? Adelante.
- Acciones de peniques que solo pueden absorber 5 50K al día sin que su precio se suba? Adelante.
- ¿Mercados de materias primas extraños en Asia? Sí go ¡A por ello!
- Carreras de caballos quant trading? ¡Alguien hizo mil millones de dólares haciendo eso! (Artículo de Bloomberg)
La razón para operar en mercados menos regulados y pequeños es que esos mercados son menos eficientes. Hay más oportunidades por hacer.
Personalmente he visto oportunidades obvias en mercados menos populares. Esas oportunidades proporcionan beneficios consistentes (casi todos los meses fueron rentables) durante años.
Pero una vez que esos mercados se vuelven más populares y entran otros grandes jugadores, el comportamiento del mercado cambia y las oportunidades se erosionan significativamente.
» La difusión del calendario es un ejemplo de una estrategia semi-oscura. Aprenda a ejecutarlo en nuestra «Guía de Estrategias de Negociación de Futuros de 5».
Comercio de alta frecuencia (HFT)
El comercio de alta frecuencia describe el comercio que requiere altas velocidades de computación y comunicación.
HFT se caracteriza por una alta velocidad de comunicación e informática, un gran número de operaciones, un bajo beneficio por operación y una costosa infraestructura de software.
Los traders de alta frecuencia utilizan la velocidad de comunicación para obtener ganancias y burlar a otros traders.
Tipos de Estrategia de alta frecuencia
Arbitraje
Artículo principal: Arbitraje
Las operaciones de arbitraje ocurren cuando un activo tiene un precio diferente en 2 bolsas y un comerciante compra el más barato mientras corta el más caro.
Reacción a las noticias
Cuando se publica una noticia importante, gana el trader que reaccione más rápido. En este caso, el operador de alta frecuencia necesita analizar las noticias y lanzar la operación antes que todos los demás
Arbitraje de latencia
Cuando un fondo de cobertura tradicional (más lento) compra una gran cantidad de Acciones A, un fondo de cobertura HFT lo detectará.
El fondo de cobertura HFT comprará todas las acciones A en las otras bolsas y las venderá de nuevo al fondo de cobertura más lento para obtener un pequeño beneficio.
El fondo de cobertura HFT podría hacer esto millones de veces al día.
Arbitraje estadístico
Un gran número de acciones similares podrían moverse de manera similar. Cuando alguna de las acciones diverge, el operador de alta frecuencia comprará la más barata y / o cortará la más cara.
Arbitraje de índices
Un índice o fondo cotizado en bolsa está diseñado para rastrear los rendimientos de un índice como el S & P500.
Otras estrategias
La HFT es un campo secreto. Una vez que se revela una estrategia y los otros fondos se unen, la oportunidad de ganancias desaparece rápidamente.
Por lo tanto, muchas nuevas estrategias innovadoras se crean todos los días y no son conocidas por el público en general.
La inversión en infraestructura
HFT suele ser una industria que se lleva todo al ganador. Si eres más rápido que tu competencia (incluso por una pequeña cantidad), obtienes todas las ganancias.
Dado que la velocidad relativa es más importante que la velocidad absoluta, los fondos HFT intentan constantemente ser más rápidos que sus rivales.
Los fondos de HFT gastan cientos de millones en infraestructura de hardware y software para reducir su velocidad de computación y comunicación en milisegundos.
Las inversiones en infraestructura incluyen la construcción de un túnel recto para tender líneas de comunicación y colocar sus servidores justo al lado de los servidores de la bolsa financiera.
Aprendizaje automático
Las técnicas de aprendizaje automático permiten a las computadoras hacer cosas sin que se les indique explícitamente cómo hacerlas.
La esencia del aprendizaje automático es la capacidad de las computadoras para aprender analizando datos o a través de su propia experiencia.
Reglas de computación tradicionales
Si una imagen tiene 4 patas, pelaje, orejas puntiagudas y bigotes, etiquétala como un gato.
Reglas de aprendizaje automático
Le damos a la computadora 1000 imágenes de gatos y 1000 imágenes que no son gatos. Después de analizar estas 2000 imágenes, la computadora podrá saber si una imagen contiene un gato.
Ventajas del Aprendizaje automático
- Ser capaz de analizar grandes cantidades de datos sin que se le indique explícitamente qué buscar
- Ser capaz de comprender textos (en grandes cantidades y diferentes idiomas)
- Ser capaz de interpretar imágenes
- Ser capaz de encontrar soluciones creativas
- Ser capaz de analizar y generar una predicción rápida
Ejemplos de Estrategias de Trading de Aprendizaje automático
- Lectura rápida de textos. Para que podamos saber rápidamente cómo afecta al mercado un artículo de noticias recién publicado.
- Leyendo grandes trozos de textos. Para que podamos obtener resúmenes de manera efectiva.
- Mirando muchas imágenes de drones y satélites. Para que podamos saber lo que nos dicen las imágenes. ¿Están muriendo o en auge los cultivos de soja? ¡Entonces compraremos soya corta!
- Escaneando los muchos pedidos que llegan al mercado. Estamos buscando patrones para ver si alguien está tratando de comprar o vender una gran cantidad de acciones de Apple.
Más información sobre el aprendizaje automático aquí: Aprendizaje automático simplificado
¿Significa que seremos rentables ejecutando esas estrategias?
Desafortunadamente, lo más probable es que no. Esas estrategias funcionan, pero su ejecución no es sencilla.
El hecho de que muchos restaurantes de hamburguesas tengan éxito, no significa que pueda ejecutar una hamburguesería exitosa con facilidad.
Del mismo modo, el hecho de que haya los principales operadores y fondos que ejecutan las estrategias de negociación anteriores con éxito no significa que podamos ejecutar esas estrategias con facilidad.
Para ejecutar bien esas estrategias, debe trabajar duro.
Intentar, fallar, mejorar, fallar de nuevo, mejorar, repetir hasta que tenga éxito.
Qué estrategias comerciales son adecuadas para principiantes
Comience con estrategias comerciales que involucren 1) datos alternativos que se pueden obtener a través de extracción de datos web o a bajo costo de proveedores y 2) mercados oscuros y pequeños.
El comercio de alta frecuencia implica millones de dólares en infraestructura y un equipo de doctores, por lo que eso está fuera de discusión.
El aprendizaje automático es una herramienta para analizar información, no es un punto de partida.
Preguntas relacionadas
¿Funciona la acción de precios? Si solo está analizando el precio de un activo sin ninguna información de otros activos o variables externas, es difícil ser rentable a largo plazo. Es peor si está operando en un mercado eficiente como Forex. Cualquier rendimiento positivo a corto plazo es probablemente suerte. Dibujar 20 líneas de tendencia y superponer 10 indicadores no te salvará.
¿Funciona el seguimiento de tendencias? Las oportunidades en el seguimiento de tendencias han disminuido en gran medida desde los días de los Comerciantes de tortugas en la década de 1980. Sin embargo, el seguimiento de tendencias todavía podría funcionar si, además de ser solo una estrategia de ruptura de precios, se complementa con una buena gestión del dinero, reducción de riesgos (al tener operaciones opuestas que se cubran entre sí) y fuentes de información de calidad (investigación cuantitativa y cualitativa).