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:
- Estrategias de tipo de análisis
- Comercio con indicadores
- Comercio sin indicadores
- Estrategias basadas en la entrada
- Comercio de ruptura
- Comercio de rebote
- Estrategias de análisis de mercado
- Comercio técnico
- Operaciones fundamentales
- Comercio mixto
- Estrategias basadas en parámetros
- Comercio manual
- Comercio automatizado
- Estrategias basadas en el tiempo
- Scalping
- Comercio oscilante
- Comercio intradía
- Comercio de posición
- Estrategias de tipo comercial
- Comercio de tendencia
- Comercio anti-tendencia
- Comercio plano
Puede parecer complicado, pero no es tan difícil como parece. Analicemos cómo
puede elegir las estrategias más efectivas para operar.
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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.