Los algoritmos de trading y el pequeño inversionista

El uso de algoritmos o robots para la toma de decisiones de inversión o para el trading de especulación se ha popularizado en los últimos años. Tendencia predecible si partimos de que más del 60% del mercado y de grandes posiciones institucionales es controlado por algoritmos.


No obstante, hay una gran diferencia en los algoritmos utilizados por los bancos o fondos de inversión de renombre y los que en el 99% de los casos podría llegar a usar un pequeño inversor o trader en el mercado de valores. Diferencia que parte principalmente de la tecnificación y el tipo de algoritmos que se usan en cada uno de los casos.


Muchos entusiastas del trading que han tratado de automatizar estrategias a través de algoritmos suelen llegar a una conclusión común: “Estadísticamente la estrategia simulada nos dice que obtendremos una rentabilidad X, pero cuando pasamos a la práctica no vemos esa rentabilidad nunca”. Para dar una luz del porqué de esta situación es importante que entendamos de antemano la importancia de la estrategia de inversión que usemos.


Si tenemos una estrategia de inversión exitosa a priori, que normalmente nos da retornos sobre nuestras inversiones buscar métodos para que se automatice no tiene nada de malo, los #algoritmos y robots son solo una herramienta que permite reducir los procesos manuales o repetitivos. El problema empieza cuando esa estrategia no existe y simplemente se trata de crear un algoritmo suponiendo modelos estadísticos y simulación para encontrar un supuesto santo grial en el mercado.


Que caracteriza a los algoritmos institucionales?


Los grandes gestores que utilizan algoritmos en el mercado van mucho más allá que utilizar simples estudios estadísticos, generalmente los algoritmos de los institucionales son procesos de automatización de pensamientos o hipótesis complejas. Por ejemplo, el éxito de Ray Dalio no es usar X o Y algoritmo, es hacerse las preguntas correctas y plantearse las respuestas posibles, al final automatizar esas relaciones. Generalmente estos algoritmos no parten de análisis de gráficas o patrones repetitivos de movimientos en los precios, por el contrario parten de establecer patrones de causa efecto en las interacciones de los agentes del mercado.


Muchos de los entusiastas en este medio parten de lo contrario desarrollando modelos según repetición de patrones gráficos, de momentum o correlaciones exclusivas a precios, dejando a un lado el por qué, buscan correlaciones y no causaciones. Uno de los tipos de algoritmos que se ve más frecuentemente en el mercado retail de pequeños inversores es el de utilizar el factor momentum, tendencia que incluso muchos fondos de inversión utilizaron hace algunas décadas. Sorprendentemente, un nuevo estudio sugiere que las ganancias en fondos basados en ese factor, fue inexistente.


En términos simples el factor momentum se remonta a un paper de 1993 que documentó que los inversionistas podrían generar rendimientos en exceso comprando acciones de los Estados Unidos que tuvieron un buen desempeño en los últimos tres a doce meses y vendiendo las que tuvieron rendimientos bajos en el mismo período. Pues bien, resulta que el factor Momemtum funcionaba en la data, es decir al hacer una revisión hacia atrás del mercado. Pero un análisis publicado en institucional Investor estudiando los fondos de inversión que utilizaron esta estrategia demostró que en exclusiva ninguno logró superar el índice de mercado.


Lo importante por resaltar no es lo malo o bueno de la estrategia de factor momemtum, si no de la disparidad entre la data y la realidad, que en gran medida tiene que ver con la multidimensionalidad del mercado y los costos de transacción. Los fondos no pudieron traducir el factor en ganancias. Del mismo modo es importante resaltar que un algoritmo solo es una programación automática de ideas, y que lo que importa es la calidad de esas ideas, no la automatización en sí.



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