Algo Trading: Cómo dominé los algoritmos para mi estrategia

¿Alguna vez te has preguntado cómo los traders convierten los algoritmos en resultados reales? En esta guía, el experto en trading Christopher Tahir comparte cómo construyó su propia estrategia de trading algorítmico, combinando los fundamentos del algo trading con experiencia práctica.

Por muy complicado que parezca, la primera vez que escuché sobre el trading algorítmico (también llamado trading automatizado o algo trading), pensé que era una especie de brujería que operaba los activos por sí sola. Afortunadamente, Internet disipó esta idea, y pude descubrir de qué se trataba realmente el algo trading.

Después de leer sobre el trading algorítmico, mis primeras reflexiones fueron sobre la precisión y sostenibilidad del sistema. Al mismo tiempo, la complejidad de crear un sistema puede ser muy desafiante. Sin embargo, en esta era de la inteligencia artificial, existen muchos LLMs (Modelos de Lenguaje a Gran Escala) que pueden ayudarnos en la producción, con un poco de conocimiento en programación.

Tener un sistema algorítmico me ayudó a dejar de lado mis emociones al operar, asegurando la repetibilidad. Esto es un reto, porque respuestas afectivas como la codicia y el miedo pueden afectar incluso al trader más estoico, lo cual es inherente a la naturaleza humana. Además de ayudar a eliminar el componente anímico, otro gran beneficio del trading algorítmico es la capacidad de probar e iterar (ejecutar en bucle) el sistema, mejorándolo en línea con el dinamismo de los mercados financieros.

Mi primer encuentro con el trading algorítmico

De las operaciones manuales a la frustración en los mercados

El trading manual puede parecer más fácil de implementar, ya que en la mayoría de los casos, los traders manuales diseñan sus sistemas basándose en lo que ven en los gráficos. Sin embargo, como mencioné antes, los factores humanos introducen sesgos que pueden sobreajustar ciertos datos, dando lugar, en última instancia, a un sistema que no puede ejecutarse. En resumen, puede parecer prometedor visualmente, pero no funciona en la práctica. Esta situación me llevó a adentrarme en una búsqueda interminable del “Santo Grial”, que, como descubrí, no existe. El trading manual también me frustraba al momento de probar mi sistema, ya que anotar manualmente las ejecuciones en hojas de cálculo era todo un desafío, por no decir que consume mucho tiempo y afecta la salud mental y física. Por eso decidí adentrarme en otro mundo: el trading algorítmico.

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La primera vez que escuché sobre el algo trading

Siempre fui escéptico respecto a los sistemas de trading algorítmico, especialmente aquellos que no tienen desarrolladores que los mantengan. Sentía particular desconfianza hacia los enfoques tradicionales de trading automatizado que se basaban en reglas rígidas sin adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. En mis primeros años como trader, me sumergí en el mundo del algo trading, pero encontré que los sistemas eran poco realistas e insostenibles, especialmente sabiendo que muchos de ellos se basan únicamente en la gestión del capital sin contar con estrategias técnicas o fundamentales adecuadas. Sin embargo, con el tiempo, fui reuniendo los componentes necesarios para construir un sistema de trading algorítmico propio: empezando por el control del riesgo de cada operación, el desarrollo de sistemas de trading cuantitativo y la programación en plataformas de gráficos (anteriormente usé Amibroker). Sin embargo, el auge de las plataformas gráficas basadas en la web lo cambió todo, permitiendo a los traders llevar sus estudios a cualquier parte. Esta evolución básicamente consolidó el último elemento que me faltaba para construir un sistema de trading automatizado. Esta fue la base de mi sistema algorítmico… hasta que descubrí ChatGPT. Un cambio radical. Sin embargo, a pesar de tener algo de experiencia programando en distintas plataformas gráficas, las cosas no son tan fáciles como parecen. Así que di el paso para aprender un poco más sobre el lenguaje de programación de la plataforma. No es necesario dominarlo por completo, basta con entender la lógica para poder corregir el código generado por herramientas como GPT.

Construyendo mi primer sistema de algo trading

Por qué elegí aprender a programar

Antes de poder automatizar mis operaciones por completo, tuve que aprender los componentes esenciales de un sistema robusto de trading algorítmico. Al desarrollar el segundo bloque, la creación de sistemas de trading cuantitativo, asistí a un taller de dos días que incluía el primer bloque (gestión de riesgos) y el bloque tercer (programación). Esto me dio un buen impulso en el proceso de desarrollo de sistemas algorítmicos. Además, no hay desarrolladores exitosos de sistemas de trading automatizado que compartan su receta secreta para construir sus sistemas. Por eso decidí hacerlo por mi cuenta. Este enfoque me permitió personalizar cada aspecto, desde los parámetros de riesgo hasta consideraciones más amplias de gestión de portafolios.

Hay muchas plataformas de trading desde donde puedes comenzar tu camino en el trading algorítmico. Probé TradingView, que es menos técnico a pesar de sus limitaciones. Python también es una buena opción, dada su popularidad en el aprendizaje automático (ML), pero la configuración técnica es más compleja. Sin embargo, cualquier código puede funcionar, siempre que la plataforma de trading que utilices permita la conexión con él.

Si estás considerando el trading algorítmico con una plataforma más flexible y bien respaldada, MetaTrader 5 (MT5) es otra opción sólida. Personalmente prefiero cómo MT5 permite crear y ejecutar estrategias automatizadas, llamadas Expert Advisors (EAs), usando MQL5 o incluso Python a través de su API. Esto abre un abanico de posibilidades, en especial si deseas integrar lógica más compleja o conectar sistemas externos. Cuando operas con brokers como Exness, puedes usar MT5 fácilmente para automatizar tu estrategia con una configuración mínima, solo asegúrate de habilitar el trading algorítmico en los ajustes de la plataforma. Ya sea que estés implementando un sistema simple de medias móviles o una estrategia de múltiples capas, MT5 te da la flexibilidad para probar, optimizar y ejecutar operaciones según tus propias reglas. Eso sí, incluso con automatización, el control de riesgo en las operaciones y la protección de la cuenta siguen siendo la base de cualquier sistema sostenible.

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Primero, la gestión de riesgo

Antes de confundirme con otros elementos más complejos, siempre empiezo con lo más simple que me permite mantener mi cuenta de trading activa el mayor tiempo posible: la gestión de riesgos. Controlar el riesgo es el factor más ignorado tanto en el trading manual como en el algorítmico. La gestión efectiva del portafolio también juega un papel clave para asegurar que tus estrategias estén alineadas con tus metas financieras. Este tema no entusiasma a los traders y, generalmente, les impide ver resultados explosivos. En ambos tipos de trading, manual y algorítmico, la gestión de riesgos es el componente que la mayoría de los traders tiende a subestimar. A continuación voy a explicar más sobre las reglas de trading y las estrategias de control de riesgo que suelo aplicar:

Gestión de capital

• Regla de depósitos: Normalmente divido los depósitos en partes iguales. Por ejemplo, si fijo el tamaño del lote en 10.000 USD, cada depósito posterior sigue ese mismo monto. Este enfoque ayuda a gestionar mejor el riesgo que depositar una gran suma de una sola vez.
• Depósitos únicos: Cuando deposito una suma grande de una vez, me aseguro de que sea solo una pequeña parte de mis fondos disponibles. De no ser así, debo estar preparado para aceptar la posibilidad de una pérdida total.
• Depósitos por lotes: Prefiero los depósitos por lotes, pero este método requiere un sistema bien probado. Saber cuántas veces se han realizado depósitos similares en el pasado ayuda, pero no garantiza nada. Siempre evalúa tu tolerancia al riesgo.
• Regla de retiro: Establezco esta regla antes de utilizar cualquier sistema para asegurar disciplina y consistencia.
• Retiros basados en porcentaje de ganancia: Solo retiro cuando las ganancias alcanzan cierto porcentaje.
• Retiros basados en tiempo: Alternativamente, retiro a intervalos regulares, por ejemplo, semanalmente, sin importar el monto.

Gestión del riesgo en el trading

• Tamaño de la orden: Siempre configuro el tamaño de mis órdenes según el riesgo y el capital disponible al abrir operaciones. Esto garantiza que la posición no esté sobreapalancada y aún mantenga un potencial de ganancia razonable.
• Máximo de lotes abiertos: Muchos sistemas no aplican este parámetro, pero yo sí. Establecer un límite de posiciones agregadas evita que nuestras posiciones totales no estén sobreapalancadas. En muchos casos, estos sistemas agotan la cuenta por no limitar la exposición máxima.
• Snipe o promedio: Personalmente prefiero un sistema tipo “francotirador”. Sin embargo, por limitaciones, muchos deben promediar sus posiciones cuando el mercado se mueve en contra.

Al combinar estos tres elementos, me aseguro de que mi sistema no sobreexponga la cuenta. Limitar la exposición garantiza la sostenibilidad y escalabilidad de la cuenta a largo plazo, lo que me permite experimentar con estrategias algorítmicas sin preocuparme por arriesgar capital innecesariamente.

La estrategia sigue

Antes de comenzar a programar, suelo empezar de la forma más simple: dibujo a mano o realizo apuntes en una app de notas. Quiero asegurarme de tener claridad sin correr el riesgo de crear algo demasiado sofisticado desde el código. Comienzo con diagramas y anoto en qué quiero enfocarme. Estos registros suelen incluir indicadores técnicos clave que me ayudan a definir cuándo entrar o salir de una operación. Al hacer esto, el sistema puede probarse poco a poco y corregirse o optimizarse sobre la marcha. Empezar con requerimientos complejos arruina la usabilidad, ya que los resultados pueden ajustarse demasiado a los datos históricos.

Aprendiendo a hacer backtesting

El backtesting es una parte crucial del desarrollo de cualquier sistema de trading algorítmico, ya que valida qué tan bien pudo haber funcionado tu estrategia en el pasado. Aunque la mayoría de las personas aprenden visualmente, confiar únicamente en los resultados gráficos de una estrategia puede engañarte. Yo mismo dependía antes de los resultados visuales de datos históricos. Sin embargo, después de aprender sobre sistemas de trading cuantitativo, sometí las estrategias a una serie de pruebas. Una de las más comunes es el backtesting. El backtesting reveló la realidad del sistema a partir de los datos históricos, lo que me abrió los ojos y fue el primer indicio de si el sistema era usable o no. Si los resultados eran malos, el sistema se consideraba inservible. No obstante, superar el backtesting no garantiza que el sistema sea totalmente funcional. Por eso es necesario hacer pruebas adicionales para determinar su viabilidad ante movimientos aleatorios del mercado. Mientras tanto, muchos desarrolladores intentan mostrar buenos resultados de backtesting ajustando partes del sistema o sus parámetros. Estas acciones pueden generar falsos positivos y también hacer que el sistema se sobreajuste a los datos del pasado. Por lo tanto, los resultados podrían no reflejar el rendimiento potencial futuro.

Lecciones que aprendí de la ejecución en el mundo real

Independientemente de los resultados de las pruebas, lo siguiente que hice fue fortalecer mi propia confianza en mi sistema, ya que lo que estaba escrito nunca reflejaba plenamente el rendimiento potencial que podía obtener. Esto significa que debo mantener la disciplina al seguir el sistema para asegurarme de que el rendimiento real no se aleje demasiado del resultado escrito. A pesar de esta precaución, hay que tener en cuenta que los sistemas pueden fallar. Además, hubo algunos factores que pasé por alto en el pasado y que no estaban presentes en el entorno de pruebas, como la latencia, el deslizamiento (slippage) y la infraestructura (la mía y la del bróker). En el entorno de pruebas, siempre pensé que la posición se abriría directamente al precio de apertura, asumiendo que en el segundo cero todo se activaría y mi posición se ejecutaría. En la realidad, los sistemas pueden ser más lentos debido a la complejidad del código, la carga de la red de nuestro lado o la lentitud en la ejecución por parte del bróker. No solo eso: a veces, cuando el mercado está muy agitado, las órdenes no se ejecutan inmediatamente después de enviarse. Estas órdenes pueden ejecutarse con deslizamiento, lo que puede perjudicar nuestra rentabilidad e incrementar los costos. No voy a entrar en detalle sobre la infraestructura del bróker, ya que no soy un experto en ese tema. Sin embargo, sí hablaré más sobre la infraestructura del lado del trader. Muchas personas creen que su computadora puede ejecutar las operaciones de forma óptima, pero en realidad, el poder de cómputo a menudo se pasa por alto, y esto puede afectar negativamente la ejecución. Por lo tanto, asegurarse de que tu infraestructura sea capaz también es importante. Afortunadamente, la mayoría de las computadoras modernas pueden ejecutar códigos de algo trading de manera relativamente fluida. Para optimizar la experiencia general, me aseguro de que mi conexión sea estable (no solo rápida) para evitar latencias de ejecución. Al mismo tiempo, se pueden implementar filtros para evitar ejecuciones durante horas de alta volatilidad (por ejemplo, durante anuncios de noticias). Por último, me aseguro de que mi computadora esté dedicada exclusivamente a mi sistema de trading, reduciendo así la carga de procesamiento. Además, mantener el sistema simple también ayuda a reducir el riesgo de una ejecución lenta. Algunos incluso prefieren intervenir manualmente cuando se presentan eventos imprevistos, ayudando a evitar la volatilidad innecesaria.

Resumen de lecciones clave para el trading algorítmico en el mundo real

• La latencia es real: Incluso los sistemas de trading algorítmico más rápidos pueden presentar retrasos cuando el precio se mueve rápidamente, por lo que las operaciones pueden no ejecutarse exactamente donde esperas.
• El deslizamiento ocurre: En condiciones volátiles, las órdenes pueden completarse a precios menos favorables, lo que reduce la cantidad de operaciones rentables que tu estrategia puede capturar.
• La infraestructura importa: La configuración de tu computadora e internet tiene un impacto directo en cómo se ejecutan tus órdenes al hacer trading algorítmico.
• Mantén la simplicidad: Un sistema ligero y bien probado que use indicadores técnicos claros suele ser más confiable que un código complejo que cause errores o retrasos.
• La disciplina supera a la perfección: Ninguna estrategia gana siempre, pero seguir tu plan te ayuda a mantener la objetividad cuando el mercado se comporta de forma impredecible.

Estrategias de trading algorítmico que funcionaron para mí

A diferencia del trading algorítmico tradicional, que a menudo se enfoca exclusivamente en señales predefinidas, yo busqué construir sistemas que combinen flexibilidad con una lógica estratégica clara.

Seguimiento de tendencia y momentum

Este tipo de sistema no es adecuado para todos, porque tiende a imitar la forma en que uno opera manualmente. Generalmente hago swing trading, lo que significa que la frecuencia de apertura de nuevas posiciones puede ser muy aburrida. Al mismo tiempo, el sistema puede ser engañoso, y en muchos casos, su tasa de éxito es menor que la de los sistemas de scalping. Sin embargo, cuando una operación funciona, puede cubrir todas las pérdidas anteriores y dejar ganancias. Desarrollar un buen sistema de seguimiento de tendencias es muy complicado porque debe funcionar incluso cuando hay mucho ruido en el mercado.

Estrategias de reversión a la media

Según mi observación, los movimientos laterales tienden a dominar alrededor de dos tercios del movimiento total del precio. Por eso, utilizar solo un sistema de seguimiento de tendencia puede resultar muy monótono. Para cubrir ese vacío, las estrategias de reversión a la media ayudan a captar oportunidades durante períodos en los que el precio toma una dirección opuesta. Combinar Bandas de Bollinger y osciladores (MACD, RSI, MFI, etc.) ayuda a determinar cuándo entrar en la tendencia contraria. Sin embargo, un control estricto del riesgo en las operaciones y la protección de la cuenta de trading me aseguran no ser arrastrado por la tendencia principal cuando mis posiciones abren de forma adversa.

Combinación de estrategias

Combinar las estrategias mencionadas anteriormente es el enfoque que uso con más frecuencia. Sin embargo, si planeas hacerlo, debes evaluar si la combinación realmente aporta más beneficios que costos. Al final, no quieres un sistema que funcione peor después de haber combinado ambas estrategias.

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Herramientas, plataformas y tecnología que utilizo

El stack esencial

El desarrollo del trading algorítmico ha incursionado en el ámbito tecnológico, incorporando stacks más convencionales. Sin embargo, esto puede complicarse, ya que las tecnologías mainstream pueden requerir que recopiles datos históricos de calidad mientras aumentan la latencia. Por este motivo, utilizo MQL5 (para MT5) en el desarrollo. MQL5 (sucesor de MQL4 de MT4) es el lenguaje más común entre los brokers de CFDs, lo cual tiene sentido dado que MetaTrader es una plataforma ampliamente usada por traders minoristas, tanto manuales como algorítmicos, para operar CFDs. No obstante, el código puede ser un poco técnico, lo que lo hace menos amigable para estrategas sin conocimientos de programación. Además, programar en MQL limita el código al ecosistema de MetaTrader, lo cual no es ideal. Por eso, muchos desarrolladores ahora prefieren codificar en Python o lenguajes similares y conectarlos con MQL o PineScript.

Elegiendo el bróker adecuado

Los brókers son los socios con los que operamos. Sin embargo, antes de desarrollar el código, normalmente reviso qué tipo de tecnologías admite el bróker. Si desarrollo sin conocer esto, no sabré si mi sistema será útil más adelante. Afortunadamente, muchos brókers modernos comenzaron a ofrecer conexiones API s API que permiten operar directamente con acceso a precios en tiempo real. Más allá de las consideraciones de codificación, también debes tener en cuenta la ubicación de los servidores del bróker. La distancia entre sus servidores y los tuyos determinará la latencia de las operaciones. Al mismo tiempo, utilizar los datos históricos proporcionados por el bróker también te ayudará a asegurar que tu sistema opere correctamente, ya que cada bróker tiene su propia forma de distribuir los datos a sus clientes. Si planeas operar con CFDs, es importante confirmar que el bróker ofrezca una ejecución de órdenes fiable y políticas de margen justas. Cuando busqué un bróker que ofreciera ejecución rápida y spreads bajos incluso durante la inestabilidad del mercado, elegí Exness porque ofrece una cuenta demo sin riesgo. Esta cuenta demo ha sido invaluable para practicar estrategias y probar cómo mis sistemas manejan el impacto del mercado en tiempo real sin arriesgar dinero de verdad. Ya sea operando CFDs o experimentando con distintos indicadores técnicos, la plataforma de Exness ofrece una ejecución precisa, apalancamiento flexible y acceso a spreads estables. Esta combinación me facilitó ganar confianza antes de operar en vivo, ajustar mi lógica de trading y optimizar mi enfoque para obtener resultados más consistentes

Preguntas frecuentes sobre el trading algorítmico

Reflexiones finales: Lo que el trading algorítmico me enseñó sobre mí

El desarrollo de sistemas de trading me ha enseñado a pensar de una forma más clara y estructurada antes de lanzarme a los mercados financieros. Aprender a abordar el trading algorítmico con una estructura definida me ha convertido en un trader más disciplinado y orientado a los datos. La disciplina es uno de los aspectos más subestimados en el trading, y la mayoría de las personas no la practican, incluyéndome a mí en mis comienzos. Por último, asegurarse de contar con datos de calidad en las pruebas también ayuda a construir un sistema robusto, porque el principio de "basura entra, basura sale" también se aplica al desarrollo de sistemas. Una vez que tuve este sistema, descubrí que operaba con menos carga emocional al seguir mis estrategias algorítmicas prediseñadas. Esto hizo que cada operación fuera muy mecánica y con poca discreción personal. Sin embargo, los sistemas pueden fallar de vez en cuando, por lo que aún debemos mantenerlos y ajustarlos cuando sea necesario. ¿Listo para empezar a desarrollar tu propio sistema de trading? Te sugiero que pienses este proceso con mentalidad de “vaso vacío”, porque el trading manual y la experiencia pueden hacernos sobrevalorar nuestras capacidades. En cambio, cuando lo desarrollamos de forma mecánica, ese proceso puede ignorar nuestras habilidades y experiencia, ya que no se involucra el juicio personal. Finalmente, aprender durante el camino ayudará a mejorar el sistema con el tiempo.