Curso gratis de trading algorítmico

Adrián Sáenz presenta el curso y Lautaro Rodríguez cuenta su trayectoria, qué verás y qué salidas profesionales tiene el trading algorítmico.

Adrián Sáenz presenta el trading algorítmico como una forma de operar en la que programas y algoritmos deciden cuándo comprar y cuándo vender, y aplican la estrategia al pie de la letra. Después da paso a Lautaro Rodríguez, profesor de trading algorítmico en la Universidad Tecnológica Nacional de Argentina. Lautaro aclara desde el principio que no es una metodología mágica ni una forma de hacerse millonario de la noche a la mañana, sino una manera más eficiente de desarrollar y ejecutar estrategias. Cuenta cómo empezó operando a mano y repasa las salidas profesionales: gestionar tu propio capital, gestionar capital de clientes o un fondo, el copy trading, desarrollar estrategias por encargo y trabajar en un fondo de inversión.

• Los algoritmos aplican la estrategia sin emociones ni retrasos.

Cómo se convierte una idea en reglas, qué patrones se pueden programar y qué ventajas y desafíos tiene frente al trading manual.

Lautaro parte de una definición sencilla: el trading consiste en aprovechar las subidas y bajadas del precio para comprar y vender. Un algoritmo es una lista de instrucciones, como la alarma del teléfono que suena si es lunes y son las 7. Toda estrategia necesita tres reglas: cuándo entrar, cuándo salir y con cuánto capital. Para encontrarlas se buscan patrones, es decir, comportamientos que se repiten: de velas, de volumen, de indicadores técnicos como las medias móviles o el ATR, y temporales. Comprobar todo eso a mano llevaría semanas; un algoritmo lo hace en segundos. Cierra con las ventajas (automatización, precisión, diversificación entre muchas estrategias y menos sesgos psicológicos) y con el desafío principal: los errores técnicos al programar.

• Solo se pueden programar condiciones objetivas, no intuiciones.
• Diversificar entre estrategias poco relacionadas reduce el riesgo total.

TradingView, MultiCharts, MetaTrader, Python y plataformas sin código: para qué sirve cada una, qué cuesta y dónde se ejecuta.

Lautaro compara las plataformas para programar estrategias. TradingView tiene su propio lenguaje, Pine Script, y su plan gratuito basta para programar. MultiCharts permite hacer pruebas de robustez, pero hay que instalarlo y comprarlo. MetaTrader es habitual en los brókeres de CFD y de divisas. Python sirve para casi todo, aunque cuesta más aprenderlo. También hay herramientas para crear estrategias sin escribir código, como StrategyQuant o FXDreema, pero él recomienda tener nociones de programación para poder corregir errores. Para ejecutar, MultiCharts, MetaTrader y Python necesitan una computadora siempre encendida; por eso aconseja un VPS, una computadora en la nube que se paga cada mes. TradingView, según explica, ejecuta en sus propios servidores. El último ingrediente es el capital, propio o de clientes.

• Un VPS evita que un corte de luz o de internet detenga tus estrategias.
• Gestionar dinero de otros llega después de dominar el tuyo.

Lautaro usa bitcoin contra USDT y un cruce de medias para explicar qué métricas mirar y cómo los costes cambian el resultado.

El proceso empieza con los datos de un activo, por ejemplo bitcoin contra USDT, y una hipótesis, como un cruce de medias móviles. Después se programa el algoritmo y se lee lo que devuelve: rentabilidad, número de operaciones, porcentaje de acierto, factor de beneficio y máxima caída. Lautaro explica la esperanza matemática con ejemplos: una estrategia que acierta 30 de cada 100 veces puede ganar dinero, y otra que acierta 90 de cada 100 puede perderlo. Compara las estrategias tendenciales y las antitendenciales, y explica la diversificación con estrategias descorrelacionadas. Insiste en los costes operativos (comisiones, spread y deslizamiento), que pueden convertir una estrategia ganadora en perdedora, y en riesgos como la quiebra del bróker o el apalancamiento.

• Acertar mucho no basta: importan la ganancia media y la pérdida media.
• Con apalancamiento x10, una caída del 10 % borra toda la cuenta.

Lección: Esperanza matemática en trading: la fórmula y por qué el acierto no basta

Crea tu cuenta de TradingView, programa en Pine Script un cruce de medias y una estrategia con el RSI, y analiza sus resultados.

Es la parte más larga: más de una hora y veinte minutos. Lautaro crea una cuenta gratuita de TradingView, elige los datos de Binance para bitcoin contra USDT y pega el código del primer ejemplo, que está en la descripción. Lo explica línea a línea: la versión 6 de Pine Script, las medias móviles de 10 y 20, las condiciones de entrada y de salida y las órdenes de compra y de cierre. Después lee el simulador de estrategias: factor de beneficio, máxima caída, promedio por operación y lista de operaciones. Cambia el tamaño de cada posición, compara el resultado con comprar y mantener y añade una comisión del 0,1 % por operación. El segundo ejemplo compra con el RSI por debajo de 30 y vende por encima de 70; en el gráfico diario de bitcoin no da buenos resultados.

Repaso del curso y siguientes pasos: optimizar parámetros, comprobar la robustez, automatizar la operativa y gestionar varias estrategias a la vez.

Lautaro vuelve a la idea central: el trading algorítmico no es magia ni te va a hacer millonario; es una forma más eficiente de analizar, desarrollar y ejecutar estrategias. Como siguientes pasos menciona la optimización, que busca de forma automática los mejores parámetros; los test de robustez, porque una estrategia que funcionó en el pasado puede no funcionar en el futuro; la automatización de la operativa, que depende del bróker; y la gestión del portfolio de estrategias. Avisa de que los algoritmos hay que supervisarlos: no se trata de encenderlos y olvidarse. Adrián cierra recordando que en el trading hay quien promete dinero rápido y fácil, y que la formación gratuita ayuda a no caer en estafas.