Una breve historia de los bots de trading

El comercio es todo un concepto, y los humanos lo han usado, probado y mejorado repetidamente. Al principio, negociamos cualquier cosa que facilitara la supervivencia, pero luego llegaron los mercados financieros y cambiaron el comercio para siempre.

Los primeros bots de trading se introdujeron en 1949, con casi 70 años de evolución a seguir. La primera idea sugería un mero conjunto de reglas para comprar/vender activos, y el cambio basado en reglas tomó muchos años.

Una década más tarde, los años 90 dorados trajeron un nuevo concepto de sistema de comercio automatizado, que al principio estaba limitado, ya que solo los gerentes financieros lo usaban para administrar las carteras de sus clientes. Pero las cosas han cambiado después de la crisis de 2008, develando el concepto para las masas. Ese año fue un verdadero cambio de juego, ya que los comerciantes inteligentes de todo el mundo cambiaron hacia el comercio algorítmico. Como resultado, el comercio automatizado ha experimentado un gran salto en términos de tecnologías de software, técnicas de análisis, estrategias implementadas y más.

¿Cuáles son las mejores estrategias de bots de trading?

Los bots de trading no tienen rivales en lo que respecta a la velocidad y la ejecución, pero no pueden pensar de forma independiente. Los bots comparan un conjunto de condiciones integradas con la situación actual del mercado. Las estrategias de trading se refieren a la forma específica en que se comparan los bots. Cada estrategia tiene sus pros y sus contras, por lo que es esencial conocer todos los detalles antes de operar.

Las estrategias con bots de trading generalmente se clasifican de la siguiente manera:


Puede parecer complicado, pero no es tan difícil como parece. Analicemos cómo puede elegir las estrategias más efectivas para operar.

Cómo elegir una estrategia de bot comercial adecuada

En primer lugar, es posible que desee leer más sobre la estrategia. Puede elegir varias estrategias de la tabla anterior y comenzar a educarse. Una vez que aprenda los conceptos básicos, comprenderá el resto mucho más fácilmente, ya que están interconectados y se repiten entre sí en términos de ideas centrales. Suponiendo que esté familiarizado con al menos algunos de los conceptos mencionados, está listo para comenzar.

Pruebas

Independientemente de la estrategia, su objetivo principal es generar flujo de efectivo a su manera. Hay tres pasos básicos para probar cualquier estrategia, aprender más sobre ella y comprender si se ajusta a su estilo de negociación.

Análisis de las condiciones del mercado

La economía global afecta principalmente a los mercados y define la liquidez general, los precios e incluso los niveles clave. Algunas estrategias están diseñadas para el mercado bajista, mientras que el resto se centra en el comercio alcista o plano. Si el mercado es bajista, incluso las estrategias planas de primer nivel pueden causar pérdidas significativas. Es por eso que primero debe analizar el mercado para comprender cómo funciona en este momento y qué puede esperar en el futuro previsible. De lo contrario, podría terminar con una estrategia comercial inútil en el mejor de los casos.

Dirigiéndose a la tabla anterior, puede hacer lo siguiente:
- Elija el comercio de tendencias si cree que la tendencia establecida durará un tiempo
- Use estrategias anti-tendencia si cree que la tendencia es algo temporal o una trampa
- Aproveche el comercio plano para mercados sin tendencias obvias

Suponiendo que el mercado se nivela alrededor de un corredor de precios específico, puede intensificar y reducir su estrategia dentro de las basadas en planos, como el scalping o las estrategias que se centran en indicadores técnicos. Estos últimos buscan patrones en períodos anteriores con la suposición de que los patrones encontrados se repetirán en el futuro. El comercio nivelado y la acción del precio también podrían funcionar bien para tales mercados.

Pruebas de cuenta demo

Debe probar cualquier estrategia para evitar pérdidas. Backtesting es el proceso de probar una estrategia de bot teniendo en cuenta varios tipos de datos, como análisis y datos históricos. El backtesting lo ayuda a identificar el rendimiento potencial que podría mostrar su estrategia. Es posible que desee prestar especial atención a estadísticas como promedios, riesgo, volatilidad y ganancias y pérdidas netas. Una manera perfecta de realizar pruebas retrospectivas es una cuenta de demostración. Si su proveedor de software automatizado no tiene uno gratuito, puede usar los datos de prueba proporcionados directamente en su lugar u obtener la suscripción más barata con acceso de demostración.

La mirada de control

Una vez que resolviste tu estrategia y la probaste, es hora de probarla. Comience poco a poco y analice cada operación primero: el criterio clave es la proporción de ganancias/pérdidas.

Si las cosas van bien y no tiene más pérdidas que ganancias, debe dividir sus operaciones en grupos de 10 a 20 operaciones cada uno y evaluar los resultados en consecuencia. Si un grupo le generó algunas ganancias, es una buena señal. De lo contrario, puede analizar algunos grupos más o ajustar su estrategia. Este paso es crucial, ya que independientemente de la estrategia, su software automatizado funcionará a escala.

Las mejores estrategias de bots de comercio de criptomonedas

Algunas estrategias de bots de comercio de criptomonedas son más flexibles y confiables que otras, lo que las hace mucho más populares entre los comerciantes. Analicemos las estrategias principales que puede implementar para ganar dinero.

Reversión a la media

Las estrategias de reversión a la media sugieren un retorno del precio regular a un cierto nivel promedio en marcos de tiempo más largos. El nivel esperado de reversión de precios juega un papel crucial en el desempeño.

El proceso de volver al nivel promedio (en cualquier período de tiempo) está determinado por la influencia de la retroalimentación positiva o negativa. Por lo tanto, el paso más importante es analizar un instrumento financiero por la presencia o ausencia de reversión.

Si está presente, la posibilidad de reversión y, por lo tanto, las ganancias aumentan, una vez que el precio se acerca al límite superior/inferior. El precio medio ponderado por tiempo y volumen se puede utilizar como valor medio. Los mismos indicadores se pueden utilizar en el comercio de correlación y en las estrategias de creación de mercado. Las estrategias de reversión a la media demuestran los mejores resultados durante los períodos de consolidación en el mercado cuando no hay una tendencia identificable.

Negociación de impulso

Las estrategias de trading de impulso se refieren a la compra/venta de un activo de acuerdo con la tendencia reciente. La idea central sugiere que si hay suficiente fuerza detrás de un movimiento de tendencia, seguirá en la misma dirección.

Cuando un activo sube más, tienden a ingresar más compradores, lo que eleva aún más el precio. Pero eventualmente, algo sucede y los precios altos generan presión de venta. Un ejemplo obvio es el comercio de noticias basado en eventos negativos/imprevistos. Una vez que la presión de venta es mayor que la presión de compra, la tendencia se invierte y arrastra el precio hasta el fondo.

Las estrategias de impulso analizan el volumen, la volatilidad y el marco temporal de la tendencia para identificar qué tan fuerte podría ser en una dirección determinada. Luego, un algoritmo o comerciante abre una posición para aprovechar la operación hasta que se pierde el impulso. Algunos comerciantes intentan aprovechar al máximo las tendencias y hacen todo lo posible para detectar la parte superior e inferior. Sin embargo, las emociones traen mala suerte con bastante frecuencia. Es por eso que los bots disciplinados implementan la mayoría de las estrategias de trading de impulso.

Arbitraje

Las estrategias de arbitraje tienen que ver con la diferencia de precio: compre más barato, venda más alto, repítalo varias veces a escala. La mayoría de las estrategias de arbitraje utilizan bots, ya que realizan operaciones de rutina mucho más rápido.

Estas estrategias se han utilizado durante un tiempo en los mercados financieros, pero el criptomercado es un poco diferente, ya que tiene una mayor volatilidad. La mayoría de los activos criptográficos son más volátiles que cualquier otro activo, lo que implica ganancias potencialmente más altas pero también riesgos más altos. Uno de los riesgos más importantes aquí es la caída de precios, especialmente para los arbitrajistas manuales. ¿Pero por qué?

Las diferencias de precio suelen ser minúsculas y los comerciantes tienen que mover grandes volúmenes rápidamente. Incluso una ligera caída en el precio puede consumir una parte de las ganancias, dejando al comerciante sin ganancias en el mejor de los casos. De hecho, las pérdidas profundas son bastante comunes para los arbitrajistas con grandes volúmenes, ya que deben tener en cuenta muchas cosas. A diferencia de los robots, los humanos pueden fallar accidentalmente.

A pesar de todos los riesgos asociados con el criptoarbitraje, todavía atrae a muchos comerciantes. La mayor barrera de arbitraje es un alto costo de entrada, que es especialmente doloroso para los comerciantes minoristas.

Aprendizaje automático

La mayoría de los modelos de aprendizaje automático funcionan mejor que los modelos estadísticos y econométricos. En particular, la capacidad del algoritmo Gaussian Naïve Bayes (GNB) para predecir el movimiento de precios de las cotizaciones de criptomonedas no se ha abordado hasta hace poco. Pero las cosas cambian y este método es ampliamente utilizado ahora. En esencia, el algoritmo GBN aprovecha el aprendizaje automático probabilístico combinado con diferentes técnicas de escalado y extracción de características en la predicción del movimiento de precios criptográficos.

En pocas palabras, este algoritmo clasifica los datos en precios crecientes y decrecientes. Imagine que un activo ha estado bajando de precio durante dos días seguidos. Las estrategias de aprendizaje automático pueden acceder a las probabilidades y brindarle instrucciones con una mayor probabilidad de operar con éxito durante tales eventos.

A diferencia de otras estrategias, esta funciona bien en conjuntos de datos pequeños y no requiere una potencia computacional significativa, lo que la hace bastante asequible. Sin embargo, no se ajusta a los comerciantes a gran escala dispuestos a descubrir grandes datos.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Las noticias y la psicología de las masas van de la mano y ambas afectan los mercados financieros, pero es difícil evaluar algo sin números. El comercio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) resuelve en parte este problema, ya que la programación de NLP ayuda a los bots a reaccionar ante las noticias con ciertas palabras clave.

Imagine que los bots de trading pueden escanear resúmenes de noticias, artículos de Medium, redes sociales y más para detectar palabras clave específicas para decidir si es un buen momento para negociar un activo. Puede ir más allá y combinar la estrategia con el comercio de seguimiento de tendencias o jugar inteligentemente contra todo el mercado.