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¿Puede el comercio automatizado reducir la volatilidad del mercado de valores?

11 de agosto de 2022

También conocido como comercio algorítmico, el comercio automatizado se refiere al comercio realizado por comerciantes e inversores que utilizan software de computadora. Los algoritmos crean las órdenes de compra y venta en varias bolsas o mercados de valores cuando se cumplen ciertas condiciones preprogramadas. El software también puede adoptar estrategias comerciales específicas que se pueden personalizar, incluida la colocación de pedidos según pautas predeterminadas programadas en los algoritmos. Sin embargo, estos sistemas todavía necesitan supervisión humana.

Estos algoritmos son mucho más eficientes a la hora de crear órdenes de compra y venta. Debido a que están preprogramados, el sistema puede seguir cualquier estrategia con mucha más precisión que un ser humano. Como el comercio automatizado utiliza fórmulas matemáticas avanzadas, los comerciantes utilizan sistemas informáticos capaces de procesar cálculos complejos en un instante. Estas computadoras pueden tomar múltiples decisiones comerciales en segundos que a los humanos les habría llevado mucho más tiempo decidir. Aquí también es donde las interfaces como el software de comercio algorítmico NinjaTrader pueden ser útiles.

Cómo afecta el trading automatizado al trading en bolsa

Sin embargo, las decisiones de estrategia e inversión aún deben ser tomadas por humanos. Estas acciones deben tenerse en cuenta en los algoritmos.


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Sin embargo, los algoritmos han avanzado lo suficiente como para que los datos financieros de una empresa, como su rentabilidad, ganancias, sentimiento del mercado, patrones bursátiles y otras variables, puedan tenerse en cuenta. Con estas variables incluidas, se puede habilitar un algoritmo comercial para identificar y comprar acciones de crecimiento. a un precio competitivo.

Los cambios en estas variables no afectan inmediatamente al mercado en los viejos días manuales; a veces, el mercado puede tardar horas en reaccionar. Pero con el comercio automatizado, la reacción es inmediata. Por lo tanto, los precios de las acciones pueden considerarse precisos utilizando la oferta y la demanda actuales como base. Los comerciantes que utilizan algoritmos pueden determinar rápidamente el precio de una acción. Los algoritmos hacen esto infiriendo de los patrones comerciales anteriores y el rendimiento de las acciones.

Un comerciante inteligente hace esto como algo natural, pero con los comerciantes algorítmicos, el descubrimiento de precios es mucho más rápido. Como consecuencia, este tipo de negociación puede aumentar los volúmenes de negociación. A su vez, los mayores volúmenes de negociación pueden reducir potencialmente el precio de las transacciones individuales.

Big data y comercio automatizado

Sin embargo, el valor justo de las acciones de una empresa no es tan sencillo para algunos comerciantes. Basar el precio de las acciones en la oferta y la demanda actuales no es suficiente. Hay muchas más variables aparentemente menores a considerar, que implican buscar en Internet cualquier información sobre la empresa. Algunos de estos puntos de datos pueden incluir las ofertas de trabajo publicadas de una empresa, una estimación de las personas que ingresan al negocio y otros.

Para los inversores, determinar el valor de una acción es como tejer un mosaico de varios puntos de datos. Ningún dato es demasiado pequeño o insignificante. Estos puntos de datos eventualmente pueden formar un patrón que los algoritmos pueden interpretar. El advenimiento de big data hace que ese mosaico de varios puntos de datos sea más sustancial.

El análisis técnico, una de las herramientas utilizadas en el comercio automatizado, se refiere a la evaluación de oportunidades de inversión y comercio utilizando el comportamiento del precio y el volumen. Con big data alimentando esta herramienta con múltiples puntos de datos, el análisis es más completo y más preciso. Además, a medida que los algoritmos reciben más datos, el aprendizaje automático (ML) permite que el sistema aprenda de la experiencia y se vuelva más inteligente con el tiempo.

Con todas las herramientas disponibles al alcance de su mano, los comerciantes automatizados pueden determinar con precisión el valor de una acción, asegurándose de que el precio de la acción no esté ni subvaluado ni sobrevaluado. Este sistema no es perfecto, por supuesto. La dinámica del mercado es compleja y nadie, y ciertamente ningún sistema, lo tiene todo bajo control. Las lagunas son inevitables. Todavía depende de las decisiones de los comerciantes y de qué tan bien usen estas herramientas.

Entonces, ¿cómo impacta esta capacidad en el mercado? ¿El comercio automatizado reduce la volatilidad del mercado de valores?

El efecto del comercio automatizado en la volatilidad del mercado de valores

La volatilidad en el mercado de valores se debe principalmente a la incertidumbre. Esta incertidumbre está influenciada por fuerzas externas como la inflación, las tasas de interés, los ajustes de la industria, los cambios en las políticas fiscales y monetarias, así como los eventos globales y locales.

Durante un período de volatilidad, la capacidad de los comerciantes para reaccionar rápidamente es esencial. Esta capacidad es algo que el comercio automatizado puede hacer de manera eficiente, lo que puede amortiguar la volatilidad. Por supuesto, los riesgos de los retiros rápidos de los inversores siempre están ahí. Es el mercado de valores, después de todo. Los retiros rápidos en tiempos de incertidumbre ocurren, algoritmos o no. Sin embargo, los algoritmos se pueden programar para evitar decisiones que potencialmente pueden conducir a la volatilidad.

Como resultado, a los comerciantes e inversores les resulta mucho más fácil navegar por el mercado y tomar decisiones en tiempos de incertidumbre. Los algoritmos les ayudan a modificar sus estrategias, lo que significa mejorar la flexibilidad y hacer que sea fácil adaptarse a la dinámica cambiante del mercado. Como el sistema no entra en pánico y puede tomar decisiones comerciales sin emoción, se le puede enseñar a hacer ajustes menores en el mercado hasta que se estabilicen las condiciones.

El sistema, esencialmente, puede navegar a través de condiciones de mercado que revuelven el estómago y tomar decisiones basadas en hechos, no en emociones. Este enfoque comercial disciplinado y predefinido significa menos errores humanos. También se puede indicar a una plataforma de comercio de algoritmos que realice compras más pequeñas en lugar de una compra importante. Esta estrategia puede evitar inflar demasiado los precios de las acciones.

Durante períodos de volatilidad, este enfoque es especialmente valioso. Las volatilidades del mercado de valores generalmente hacen que los inversores entren en pánico y se involucren en ventas de pánico. Este comportamiento a menudo resulta en un mal resultado (financieramente hablando), a menudo peor que si simplemente hubieran dejado su inversión en paz.

Conclusión

El comercio automatizado es un sistema de negociación de acciones que utiliza software de computadora. Un inversor puede programarlo previamente para seguir órdenes de compra y venta predeterminadas cuando se cumplen ciertas condiciones. Este sistema da como resultado una ejecución más rápida y precisa de la estrategia de inversión de un comerciante y les permite reaccionar rápidamente al mercado cambiante.

El comercio algorítmico, con la ayuda del aprendizaje automático, toma decisiones imparciales que pueden guiar a los inversores en la navegación del mercado durante un período volátil. El sistema puede recibir instrucciones para realizar ajustes, lo que puede amortiguar la volatilidad del mercado de valores.

Referencias

Baert, R. (2018, 18 de diciembre). Los creyentes dicen que la IA podría suavizar la volatilidad del mercado, no amplificarla. Pensiones e Inversiones. https://www.pionline.com/article/20181224/PRINT/181229942/believers-say-ai-could-soften-market-volatility-not-amplify-it

Forbes.com. (2022, 25 de enero). Cómo las máquinas inteligentes están remodelando la inversión. https://www.forbes.com/sites/qai/2022/01/25/how-intelligent-machines-are-reshaping-investing/?sh=44024744169c

Darshanbandari. (2020, 23 de abril). Big Data en el comercio algorítmico. Medio. https://medium.com/analytics-vidhya/big-data-in-algorithmic-trading-bd0bb1f9dfca#:~:texto