¿Qué es el quant trading?

Trading algorítmico, quant trading, bots, son conceptos que están cada día más de moda y aveces se usan de forma intercambiable, pero son considerablemente diferentes.

Si bien existen tantas definiciones de estos conceptos como autores, acá les presento una alternativa más, principalmente orientada a aquellas personas que vienen del trading y están comenzando a ver de que se trata.

Trading algorítmico

Veamos primero que significa algoritmo para la Real Academia Española:

Conjunto ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución de un problema.

Una forma simple de ver a un algoritmo, es como una receta: si podemos enumerar ciertos pasos a realizar de forma no ambigua, cualquiera debería poder seguirlos y llegar siempre al mismo resultado.

Por ejemplo, esta es una receta de una estrategia de inversión de mentira:

• Todos los días cuando abre el mercado en Estados Unidos:
  • Chequear la temperatura en Ciudad de Buenos Aires en el sitio web del Servicio Meteorológico Nacional.
  • Si hacen 26 grados o más, ir long 100 acciones de Apple.
  • Si hacen menos de 26 grados, ir short 100 acciones de Apple.
  • 5 minutos antes de que cierre el mercado, cerramos la posición.

(Por las dudas, vale aclarar que esta estrategia es de mentira. No inviertan en esto).

Esa lista de pasos es nuestro algorimo. Se lo podemos dar a alguien que sepa cursar órdenes con un navegador o una terminal y (después de mirarnos muy raro y preguntarnos si estamos locos) va a poder ejecutarla.

Acabamos de hacer trading algorímico. Es manual, pero al ser un conjunto de pasos, no hay lugar para la ambiguedad o las decisiones sobre la marcha. Una de las grandes ventajas que tiene hacerlo de esta forma es que dejamos de lado las emociones y el criterio, y lo reemplazamos por un proceso determinístico.

Finalmente, a medida que vamos usando el algoritmo, lo vamos mejorando para remover la ambiguedad o adaptarlo a nuevas condiciones del mercado o a nuestro propio aprendizaje. Cada cambio genera una nueva receta (idealmente) mejor que la anterior.

Trading automático (bots)

Imaginemos ahora que, como esa estrategia, se nos ocurren varios algoritmos más que queremos operar en nuestro portafolio. Como seres humanos, tenemos una capacidad finita en cuanto a la cantidad de instrumentos que podemos seguir en una jornada de trading y la cantidad de órdenes que podemos ejecutar. Por otro lado, algún día podemos no estar en la computadora, no tener ganas, estar cansados o cualquier otro motivo. Ese día no hacemos trading, o lo hacemos sin toda la atención.

Automatizar la ejecución de dichas estrategias tiene varias ventajas:

• Una computadora puede analizar muchos más datos y seguir más instrumentos que un ser humano.
• Nosotros podríamos cometer muchos errores en la ejecución. La computadora hace lo que dice el algoritmo. Si hay un error en la implementación, se corrije y no vuelve a pasar.
• Se nos libera el tiempo para pensar en nuevas estrategias o hacer otra cosa.

Fuente: xkcd

No es necesario automatizar el 100% de una estrategia para obtener los beneficios. Algunas situaciones muy comunes son:

• La estrategia está automatizada, pero tenemos que acordarnos de ejecutar el programa cada día a un determinado horario y apagarlo después.
• Hay estrategias de mediano y largo plazo que se pueden implementar con un algoritmo automatizado que rebalancea cada semana o mes. El resultado del algoritmo es la composición ideal de un portafolio, pero somos nosotros los que ejecutamos manualmente las órdenes.

Finalmente, no importa el lenguaje de programación. De hecho, muchas estrategias pueden implementarse en Excel. También hay desarrolladores de software que se dedican exclusivamente a eso. Para alguien que está más orientado al mercado o al research, programar es muy conveniente, pero no es obligatorio.

Uno puede saber cambiar el “cuerito” de la canilla, pero para cambiar la cañería entera llama al plomero. Si tratamos el trading como un negocio, delegar la implementación puede ser muy beneficioso en términos de costos y de calidad.

Trading cuantitativo (quant)

Seguramente quien haya leido la estrategia que mencioné al principio debe pensar que estoy loco para operar eso, o que la estrategia no tiene fundamentos. Y tiene razón. Pero puse de ejemplo una estrategia obviamente ridícula para explicar un punto importante:

Se puede hacer trading algorítmico sin que la estrategia tenga fundamentos. Pero eso no significa que debamos hacerlo.

Y es en estos fundamentos donde entra el quant, que no se basa en los views o en la percepción, sino en los datos y en una metodología de investigación. Para esto se comienza con una hipótesis, por ejemplo: Las monedas europeas tienen retornos positivos (en promedio) durante las horas de mercado de Estados Unidos y retornos negativos (en promedio) fuera de ese horario. Luego se utilizan los datos para validarla o rechazarla.

Verificada la hipótesis, lo siguiente es confirmar si se puede tradear. Existen varios motivos por los cuales esto puede no ser posible: cuestiones técnicas, costos de transacción que eliminan el exceso de retorno, spreads que eliminan el exceso de retorno, falta de acceso a los instrumentos porque están en otro mercado, falta de liquidez de dichos instrumentos, …

Por más que los datos digan que una hipótesis se cumple, no significa que la podemos tradear.

A diferencia de otros métodos científicos, el trading cuantitativo no es exacto. Las series financieras de precios tienen más ruido que señal y las respuestas nunca son obvias. Así y todo, las decisiones que tomamos como quants están apoyadas en los datos y no son 100% discrecionales.

La metodología es lo que hace al quant. El objetivo es tener retornos positivos (en promedio) incluso cuando nuestras views están equivocadas.

Conclusiones

Si bien los términos suelen usarse en forma intercambiable, existen diferencias no menores que debemos considerar cuando hablamos de trading algorítmico, automático o cuantitativo.

Finalmente, si podemos obtener evidencia de que una estrategia de trading es (en promedio) ganadora y podemos estructurar la toma de decisiones, eliminamos la discreción para ejecutar trades y tenemos retornos positivos incluso cuando nuestros views están equivocados. Si logramos automatizar su ejecución, se nos libera más tiempo para obtener evidencia en nuevas estrategias.

Una vez que entramos en ese círculo, podemos diversificar nuestro portafolio de formas que serían imposibles utilizando solo trading manual.