Petko AleksandrovAdvertencia de riesgo. Los CFDs de índices y futuros son productos de trading con apalancamiento. Las pérdidas pueden superar los depósitos con algunos tipos de cuenta, y la ejecución automatizada no reduce la exposición al mercado. Todo lo que aparece a continuación es material educativo en lugar de una guía personalizada, y los resultados descritos son históricos.
La respuesta directa
El trading algorítmico en el US30 significa que un software abre, gestiona y cierra posiciones en un instrumento vinculado al DJIA de acuerdo con reglas escritas de antemano. Sin discreción en el momento de la ejecución. El código vigila el precio, aplica sus condiciones y envía órdenes a través de la plataforma de trading, ya sea que estés frente a la pantalla o durmiendo.
Esta página cubre un flujo de trabajo específico en lugar de solo teoría: cómo varias estrategias de trading se prueban primero en una cuenta demo, se filtran utilizando el recuento de operaciones, el factor de beneficio, los puntos netos y la tasa de acierto, y luego se promueven a capital real solo después de pasar esos filtros. A continuación, aparecen los criterios de filtrado para cada candidato de trading algorítmico, los datos de rendimiento, las debilidades estadísticas del método y los costes implicados.
Una advertencia antes que nada. Los filtros descritos aquí son mis hábitos operativos, refinados a lo largo de años de gestionar cuentas de trading algorítmico. No son estándares validados, e indicaré dónde la evidencia que los respalda es más débil de lo que me gustaría.
Lo que realmente significa el trading algorítmico
Elimina el marketing y te quedas con un código que le dice a una computadora cuándo comprar y vender valores. Se definen las condiciones, la máquina las comprueba continuamente frente a los datos de precios entrantes y las órdenes se envían automáticamente.
Las mesas institucionales han operado de esta manera desde la década de 1970, cuando el trading programado movió por primera vez grandes cestas de acciones a través de los sistemas de los exchanges. El acceso minorista al trading algorítmico llegó mucho después, a través de plataformas como MetaTrader que permiten a los individuos adjuntar un Asesor Experto (EA) a un gráfico y dejarlo trabajar. Más recientemente, las herramientas algorítmicas impulsadas por IA han entrado en la conversación, aunque la mayoría de los algoritmos minoristas, incluidos los míos, siguen basándose en reglas en lugar de ser adaptativos.
Existen tres capas en cualquier configuración de trading algorítmico:
| Capa | Función | Quién lo controla |
| Lógica de la señal | Decide la dirección y el tiempo | Desarrollador de la estrategia |
| Ejecución algorítmica | Convierte las señales en órdenes reales | Plataforma y bróker |
| Marco de riesgo | Establece las reglas de exposición, tamaño y cierre | Titular de la cuenta |
La mayoría de los traders nuevos en el trading algorítmico se obsesionan con la primera capa. Mi experiencia en docenas de cuentas de trading sugiere que la tercera es la que determina la supervivencia.
Qué instrumento se negocia
La definición del instrumento es más importante que casi cualquier otra cosa en esta página, y el artículo original de 2020 la omitió por completo, algo de lo que me arrepiento.
El índice en sí no se puede comprar. Lo que realmente posees es un derivado que lo referencia, y elegir entre productos cambia sustancialmente los precios, los costes de trading, las horas de sesión y los requisitos de margen.
Antes de ejecutar cualquier cosa, abre la especificación de contrato de tu bróker y anota todo lo siguiente. Cada uno de ellos cambia tus resultados:
| Campo | Por qué es importante |
| Símbolo exacto del bróker | US30, DJ30 y WS30 no siempre son el mismo producto |
| Tipo de producto | CFD, futuros, ETF o sintético, cada uno tiene un precio diferente |
| Tamaño del contrato | Dos brókers pueden diferir por un factor de diez |
| Volumen mínimo | Determina el riesgo más pequeño que puedes asumir |
| Moneda de la cuenta y de cotización | La conversión afecta a cada resultado que registres |
| Horas de la sesión de trading | Los productos de índices cierran, a diferencia de los mercados de divisas |
| Spread típico en puntos | El coste principal en periodos de tenencia cortos |
| Comisión por lote | A veces cero, a veces significativa |
| Financiación nocturna | Se cobra por separado para posiciones largas y cortas |
Dos brókers que ofrecen símbolos aparentemente idénticos pueden diferir por un factor de diez en el tamaño del contrato. Copiar la configuración de la cuenta de trading de otra persona sin verificar la ventana de especificaciones es uno de los errores más caros que puede cometer un nuevo trader algorítmico.
Qué significan los “Puntos” en un índice
FX Blue y herramientas de informes similares muestran una columna de pips independientemente de la clase de activo, lo que genera confusión en el momento en que pasas de los mercados de divisas a los índices bursátiles.
En un par de divisas principal, un pip es un movimiento fraccionario estandarizado. En el US30, esa misma columna suele informar de puntos de índice, donde una unidad de movimiento equivale a un punto del subyacente. Algunos brókers subdividen más. Otros cotizan con un solo decimal y cuentan ese decimal como la unidad de informe.
Considera las cifras de mi propio registro demo: 694,2 puntos netos registrados junto con 60,84$ de beneficio neto. Esos dos números parecen totalmente inconsistentes hasta que calculas lo que implican juntos, que es aproximadamente nueve centavos de beneficio por punto de movimiento favorable. Esa relación te dice que el tamaño de la posición era extremadamente pequeño, y demuestra por qué cualquier recuento de operaciones o total de puntos de forma aislada significa muy poco.
Antes de leer cualquier informe de trading algorítmico sobre un índice:
- Encuentra el tamaño del tick en la especificación del contrato.
- Encuentra el valor del tick en la moneda de tu cuenta.
- Multiplica siempre el movimiento por el valor para obtener dinero.
- Trata los recuentos de puntos como una medida de precisión más que de rentabilidad.
Sinceramente, todavía me gusta observar la columna de puntos. Muestra si un algoritmo está captando movimientos reales o simplemente ruido. Pero el dinero es lo que sale de la cuenta.
Cómo los algoritmos colocan las órdenes
Las estrategias discutidas aquí fueron generadas en EA Studio y se ejecutan como Asesores Expertos en MetaTrader. Los detalles varían entre algoritmos, aunque cualquiera de ellos debería ser capaz de declarar:
- Condiciones de entrada: Qué indicadores, qué umbrales, qué marco temporal.
- Condiciones de salida: Objetivo, nivel de protección, reversión de indicador o cierre basado en el tiempo.
- Tamaño de la posición: Volumen fijo o un cálculo porcentual ligado al balance.
- Límites de concurrencia: Cuántas posiciones puede mantener un solo algoritmo a la vez.
- Filtros de sesión: Si se permiten entradas fuera de las horas principales de trading.
- Gestión de noticias: Si los eventos de alto impacto pausan el algoritmo.
Publicar esas especificaciones por separado de las cifras de rendimiento es algo que yo fomentaría para cualquiera que comparta resultados, y algo que la versión anterior de esta página no hizo. Una curva de balance sin las reglas de trading detrás es solo decoración.
La secuencia de pruebas
Tres etapas, en orden, y saltarse cualquiera de ellas suele acabar mal.
- Simulación histórica: Útil para eliminar fallos obvios y entender cómo se comporta un algoritmo a través de diferentes regímenes de mercado. Los datos de backtest describen solo el pasado. Cada curva de equidad que he generado se veía maravillosa antes de enfrentarse a los spreads reales.
- Pruebas forward en demo: El filtrado ocurre en esta etapa. Los algoritmos de trading se ejecutan en una cuenta demo bajo las condiciones actuales, generando operaciones frescas contra las que nadie optimizó, y yo observo cuáles funcionan bien ahora en lugar de cuáles funcionaron de maravilla allá por 2019.
- Despliegue en vivo con tamaño pequeño: Las estrategias promocionadas comienzan con una exposición mínima. El deslizamiento, las recotizaciones y los cargos de financiación aparecen en este punto y en ningún otro anterior.
¿Por qué molestarse con la etapa intermedia? Porque cada algoritmo pasa por fases rentables y fases estancadas. Los gráficos de balance de la etapa de generación lo muestran claramente: crecimiento, luego una caída, luego plano, y luego crecimiento de nuevo. Es perfectamente normal y en gran parte impredecible. Mi objetivo es mantener posiciones en algoritmos que parezcan constructivos en este momento, usando el comportamiento actual del mercado como evidencia en lugar de una simulación de hace años.
Si ese objetivo es alcanzable es una cuestión aparte, que se aborda más adelante.
Datos de rendimiento del portafolio
Un resumen demo del material original de 2020 registró 60,84$ de beneficio neto en diez estrategias desplegadas, con 694,2 puntos netos, rastreados a través de FX Blue. Esas dos cifras son todo lo que sobrevive de esa cuenta.
Que es el punto de esta sección, en realidad. Dos números no pueden sustentar ninguna conclusión, y prefiero mostrarte cómo se ve un registro utilizable en lugar de adornar uno incompleto:
| Métrica a registrar | Qué te dice |
| Tipo de resultado | Los resultados de demo, backtest y reales no son comparables |
| Periodo de prueba y días de calendario | Los periodos cortos miden la suerte, no la ventaja |
| Balance inicial | Convierte las cifras de divisas en porcentajes |
| Total de operaciones | El mejor indicador para saber si la muestra significa algo |
| Ganadores y perdedores, con porcentajes | Base para la tasa de acierto |
| Factor de beneficio del portafolio | Ganancias brutas frente a pérdidas brutas |
| Máximo drawdown de la equidad | El peor momento, que los promedios ocultan |
| Resultado promedio por operación | Revela si los costes están consumiendo la ventaja |
| Mayor ganancia y mayor pérdida | Expone la dependencia de valores atípicos |
| Racha de pérdidas más larga | Lo que habrías tenido que aguantar |
| Tiempo de permanencia promedio | Determina la exposición al financiamiento nocturno |
| Costes totales pagados | Frecuentemente mayores de lo que los principiantes esperan |
Mantén ese registro de trading desde tu primera cuenta demo en adelante. Reconstruirlo después es imposible, como ya descubrí.
Método de filtrado uno: Factor de beneficio
Espera un mínimo de cinco operaciones cerradas de un algoritmo, luego comprueba si su factor de beneficio es superior a 1,2.
El factor de beneficio divide las ganancias brutas por las pérdidas brutas. Cualquier valor por encima de 1,0 significa que el algoritmo ganó más de lo que perdió en la muestra. Una lectura de 1,2 significa un veinte por ciento más.
Suficientemente simple. Cinco operaciones son un activador de filtrado, no una prueba de ventaja, y quiero ser franco al respecto porque la versión anterior de esta página implicaba más confianza de la que los datos respaldan.
Método de filtrado dos: Puntos netos
Mismo recuento mínimo, diferente medida. Se consideran las estrategias de trading que superan los 100 puntos netos.
De los datos de una sesión: los algoritmos principales mostraron 358, 204, 194, 180 y 178 puntos respectivamente. Seis superaron el umbral ese día. Combinado con el requisito del factor de beneficio, solo tres superaron ambos.
Aplicar el filtro de puntos requiere conocer la convención de tu bróker, según la sección anterior. Cien puntos en una especificación podrían representar diez veces más dinero que en otra.
Método de filtrado tres: Tasa de acierto
Mínimo de diez operaciones cerradas, con al menos siete de ellas rentables.
Este filtro tiene una debilidad obvia, y nombrarla es mejor que dejar que el lector lo descubra de forma costosa. La tasa de acierto ignora la magnitud por completo. Un algoritmo que gana siete de diez veces mientras pierde catastróficamente en las tres restantes pierde dinero en general, y pasa este filtro fácilmente. Combina la medida con el promedio de ganancia frente al promedio de pérdida, o con el factor de beneficio, antes de actuar.
| Enfoque de filtrado | La regla | Lo que lo limita |
| Factor de beneficio | Cinco operaciones cerradas, por encima de 1,2 | Las muestras pequeñas producen lecturas inestables |
| Movimiento neto | Cinco operaciones cerradas, por encima de 100 puntos | Sin sentido sin las especificaciones del contrato |
| Tasa de acierto | Siete ganadores de diez | Ignora por completo la recompensa frente al riesgo |
Eres libre de construir tu propio filtro de trading. El mío se desarrolló a través de la repetición más que de la investigación, lo cual vale la pena saber antes de adoptarlo.
Por qué cinco operaciones no prueban casi nada
Sección de honestidad estadística, y probablemente la parte que la mayoría de los contenidos de trading algorítmico omiten, aunque es la parte más importante de esta página.
Cinco operaciones cerradas es una muestra minúscula. Un algoritmo de azar con cero ventaja real produce un factor de beneficio superior a 1,2 en cinco resultados sorprendentemente a menudo, puramente por la varianza. Diez operaciones apenas mejoran las cosas. Establecer una tasa de acierto estable requiere típicamente cientos de observaciones, no docenas.
Varios otros problemas merecen ser mencionados:
- Perseguir el rendimiento reciente: Seleccionar lo que funcionó bien la semana pasada puede significar simplemente seleccionar lo que tuvo suerte la semana pasada.
- Cambiar después del daño: Eliminar un algoritmo una vez que cae por debajo del umbral significa que las pérdidas ya ocurrieron. Capturas la caída y potencialmente te pierdes la recuperación.
- Múltiples comparaciones: Filtrar veinte candidatos y promover tres garantiza que algunos aprobados superaron la barra solo por azar.
- Cambio de régimen: Las condiciones del mercado que favorecen a un algoritmo en un trimestre pueden desaparecer en el siguiente sin previo aviso.
- Costes de despliegue: Rotar estrategias incurre en spreads y comisiones en cada ciclo.
¿El filtro mejora los resultados fuera de la muestra? Probar eso adecuadamente significa ejecutar la propia regla de filtrado como una estrategia a través de un largo registro histórico y compararla con el simple hecho de mantener todo. No he realizado esa prueba. Nadie que conozca en este espacio la ha publicado tampoco. Hasta que alguien lo haga, trata el flujo de trabajo de trading algorítmico aquí como una heurística plausible en lugar de una mejora demostrada.
La diversificación requiere medición, no suposiciones
Mi regla de mucho tiempo ha sido ejecutar al menos tres algoritmos en vivo en lugar de uno, bajo el razonza de que cuando varios están perdiendo, otros compensan. Operar con una sola estrategia te deja totalmente expuesto en el momento en que entra en una fase estancada.
Instinto sensato. Razonamiento incompleto, sin embargo.
Varias estrategias que operan el mismo índice durante las mismas horas usando familias de indicadores similares no son realmente independientes. Todas pueden comprar la misma ruptura y perder juntas. La verdadera diversificación de riesgo requiere evidencia, lo que significa informar:
| Medición | Por qué es importante |
| Correlación de retorno entre algoritmos | Valores cercanos a 1,0 significan que no hay una verdadera diversificación de la exposición |
| Solapamiento de marcas de tiempo de entrada | Las operaciones simultáneas concentran el riesgo |
| Familias de indicadores compartidas | La lógica similar produce fallos similares |
| Máxima exposición combinada | Tamaño de posición total cuando todo se activa a la vez |
| Drawdown de portafolio combinado | Más profundo de lo que cualquier cifra individual sugiere |
| Sesgo direccional | Un portafolio puramente largo es una posición larga apalancada |
Nunca he publicado una matriz de correlación para estas estrategias, y no voy a pretender lo contrario. Hasta que esos números existan, “muchas estrategias” describe un conteo en lugar de una propiedad de riesgo.
Tamaño, exposición y reglas de cierre
El tamaño de la posición merece más atención que la selección de la estrategia, aunque recibe aproximadamente una décima parte de la discusión en la mayoría del material de trading algorítmico que leo.
- Decide el drawdown máximo aceptable del portafolio antes de desplegar cualquier cosa.
- Dimensiona las operaciones individuales para que la peor exposición simultánea se mantenga dentro de ese límite.
- Ten en cuenta la posibilidad de que todos los algoritmos se abran a la vez, porque ocasionalmente sucederá.
- Establece un suelo de equidad rígido en el que todo se detenga, definido de antemano.
- Mantén un leverage moderado en productos de índices, donde una brecha de cien puntos puede costar dinero real rápidamente.
El financiamiento overnight se aplica a las posiciones mantenidas después del rollover diario, y algunas estrategias mantienen la posición durante la noche. Esos cargos se acumulan silenciosamente y aparecen en tu extracto en lugar de en la columna de beneficios de tu plataforma.
Añadir, pausar y eliminar
El monitoreo continúa después de la promoción a una cuenta de trading real. El rendimiento en vivo se verifica con el mismo criterio utilizado para la selección, por lo que un algoritmo cuyo factor de beneficio cae por debajo de 1,2 es retirado de la cuenta de trading.
La consistencia entre las reglas de selección y eliminación es importante. Promover basándose en un criterio y mantener basándose en otro distinto es la forma en que los portafolios se llenan silenciosamente de activos con bajo rendimiento.
Una práctica útil para cualquiera que esté empezando: abre una segunda cuenta demo y trátala exactamente como si tuviera dinero real. Coloca los tres algoritmos que han pasado, ejecuta ambas cuentas en paralelo y rota entre ellas según el método que hayas elegido. Practicar el proceso no cuesta nada más que paciencia. Apresurarse hacia el trading real antes de confiar en tu propio flujo de trabajo cuesta considerablemente más, como muchos traders aprenden de la manera más cara.
Demo frente a Trading Real
Los resultados divergen entre los dos entornos, a veces de forma sustancial:
- Los servidores demo a menudo se ejecutan al precio cotizado sin ningún tipo de deslizamiento.
- El trading real introduce latencia entre tu terminal y el bróker.
- Los spreads se amplían alrededor de eventos económicos y en las transiciones de sesión.
- Las recotizaciones y las ejecuciones parciales ocurren en cuentas reales y rara vez en demo.
- Los cargos de financiamiento pueden simularse de forma inexacta o omitirse por completo en condiciones demo.
- La posición en la cola de órdenes es importante a gran escala, aunque menos para volúmenes minoristas pequeños.
Espera que las cifras del trading real sean inferiores a las de la demo. Presupuestar ese margen de antemano es mejor que llevarse una sorpresa.
Preguntas frecuentes
¿Necesita el trading automatizado un VPS?
Para cualquier algoritmo que se ejecute fuera de tus horas de vigilia, efectivamente sí. Un servidor privado virtual mantiene la plataforma conectada cuando tu ordenador entra en modo de suspensión, se actualiza o pierde el acceso a internet, lo cual es importante porque una posición abierta sin gestionar en un producto de índice con apalancamiento puede moverse en tu contra durante la noche. Alojar el servidor cerca de los servidores de tu bróker también reduce ligeramente la latencia. Muchos brókers ofrecen alojamiento gratuito una vez que el saldo de la cuenta supera un umbral, así que consulta al soporte antes de pagar por separado a un proveedor.
¿Cómo se compara esto con los futuros en lugar de los CFDs?
Los contratos negociados en bolsa de este tipo se liquidan centralmente con precios centralizados, especificaciones estandarizadas y datos de volumen transparentes, mientras que los CFDs son acuerdos bilaterales con tu bróker. Los tamaños de contrato en la versión de bolsa son considerablemente mayores, lo que aumenta el capital mínimo requerido. El financiamiento también funciona de forma distinta: los futuros incorporan los costos de mantenimiento en el precio del contrato en lugar de cobrar diariamente. Ninguna estructura es universalmente mejor, aunque la vía de bolsa se adapta a cuentas de trading más grandes y los CFDs se adaptan a las más pequeñas con tamaños fraccionados.
¿Pueden estos algoritmos operar durante anuncios económicos importantes?
Los míos están configurados para evitarlos, y te sugeriría lo mismo si estás empezando. Los lanzamientos como las cifras de empleo de EE. UU., los datos de inflación y las decisiones de la Reserva Federal producen brechas repentinas donde las órdenes se ejecutan lejos de los niveles esperados. La lógica automatizada no puede evaluar si un pico refleja un reajuste de precios genuino o una iliquidez momentánea. Filtrar por calendario económico, o simplemente pausar durante eventos programados, elimina toda una categoría de resultados de trading impredecibles.
¿Qué factor de beneficio debería buscar realmente?
Las lecturas más altas parecen atractivas, aunque un valor calculado con pocas observaciones significa poco independientemente de su tamaño. En varios cientos de operaciones cerradas, unas cifras sostenidas entre 1,3 y 1,6 representarían un rendimiento sólido para un algoritmo de índices tras los costos de trading. Desconfía de cualquier cifra por encima de 2,0 proveniente de fuentes minoristas, ya que tales números suelen provenir de muestras cortas, parámetros ajustados a curvas o datos de backtesting que excluyen supuestos de spread realistas. El tamaño de la muestra merece más atención que el valor principal.
¿Es una conexión API mejor que la ejecución basada en plataforma?
Una API directa de la bolsa o del bróker ofrece un enrutamiento de órdenes más rápido y un control más fino, lo que beneficia al trading de alta frecuencia donde los milisegundos afectan los resultados. Los traders minoristas que mantienen posiciones durante horas no ganan casi nada con esa velocidad. La ejecución de la plataforma a través de MetaTrader gestiona el mismo trabajo con mucho menos desarrollo, sin mantenimiento de servidores y con un camino mucho más corto para ejecutar algo en vivo. La complejidad debe seguir a la necesidad, y la mayoría de la gente nunca llega al punto en que ese tipo de conexión resuelve un problema real.
¿Cuánto capital requiere el trading de algoritmos de índices?
Suficiente para que los tamaños mínimos de posición representen una fracción sensata del saldo, lo cual depende enteramente de la especificación de contrato de tu bróker. Si el volumen más pequeño disponible pone en riesgo varios puntos porcentuales de tu cuenta ante un movimiento adverso rutinario, esa cuenta es demasiado pequeña para el instrumento, independientemente de la calidad del algoritmo. Calcula hacia atrás desde la exposición del peor escenario de todo lo desplegado simultáneamente, y luego añade un margen, en lugar de partir de un número que parezca asequible.
¿Funcionan estos métodos en otros mercados?
El marco de filtrado se transfiere razonablemente bien, ya que el factor de beneficio, el recuento de muestras y la tasa de acierto se aplican a cualquier instrumento. Sin embargo, los valores umbral necesitan ajustes. Cien puntos significan algo totalmente distinto en los mercados de divisas, materias primas o un índice bursátil, y los periodos de tenencia varían con las características de volatilidad. Probar los umbrales por separado para cada mercado es mejor que asumir que los ajustes desarrollados para un activo se aplican a otro. Las opciones y los futuros introducen otras diferencias que vale la pena estudiar de forma independiente.
¿Qué pasa si todos los algoritmos pierden simultáneamente?
Sucede, y planificarlo es lo que separa un mal mes de una cuenta cerrada. El fallo correlacionado ocurre típicamente durante los cambios de régimen: un mercado con tendencia se vuelve volátil y las estrategias construidas para la continuación se rompen a la vez. Tu protección es el suelo de equidad predeterminado mencionado anteriormente, más un tamaño de posición que asuma una exposición simultánea en lugar de una exposición promedio. Nadie evita estos periodos por completo, así que sobrevivir a ellos con el capital intacto se convierte en el objetivo realista.
Divulgación: El material aquí es educativo y no constituye una recomendación para comprar o vender ningún instrumento financiero. El trading automatizado reduce la toma de decisiones emocional durante la ejecución, lo cual es genuinamente útil, aunque introduce sus propios riesgos operativos: fallos de conectividad, errores de codificación, cambios por parte del bróker y exposición no supervisada, entre otros. Considera la guía de un profesional financiero regulado antes de comprometer capital en cualquier sistema de trading.
