Bot comerciante

Hay variedad de bots comerciantes. Uno de los tipos más populares es el bot de arbitraje (arbitrage bot).^[7] Los bots de arbitraje son herramientas que examinan los precios a través de los intercambios y realizan intercambios para aprovechar las discrepancias. Debido a que el precio de una criptomoneda como bitcoin tiende a variar de un intercambio a otro, los bots que pueden moverse lo suficientemente rápido pueden vencer a los intercambios que se retrasan en la actualización de sus precios.

Otros tipos de bots utilizan datos históricos de precios para probar estrategias de negociación, en teoría ofreciendo a los inversores una ventaja. Otros bots están programados para ejecutar operaciones en señales particulares como el precio o el volumen de negociación.

Los inversores pueden suscribirse a programas de bot gratuitos para ayudar en su comercio. Por otro lado, muchos bots tienen tarifas de usuario, algunas de las cuales pueden ser bastante elevadas. Por lo general, los inversores buscan el bot o bots que serán más útiles para ellos y luego descargan el código de un desarrollador. Cada bot incluye diferentes requisitos en términos de software y hardware.

El sistema de negociación automatizada determina si debe enviarse una orden basándose, por ejemplo, en el precio de mercado actual de una opción y en los precios teóricos de compra y venta. Los precios teóricos de compra y venta se derivan, entre otras cosas, del precio actual de mercado y del valor subyacente a la opción.^[8] Una tabla de consulta almacena un rango de precios teóricos de compra y venta para un determinado rango de precio actual de mercado del valor subyacente. Por consiguiente, a medida que cambia el precio del valor subyacente, se puede indexar un nuevo precio teórico en la tabla de consulta, evitando así cálculos que, de otro modo, ralentizarían las decisiones de negociación automatizada.^[9]Un sistema automatizado de negociación en línea de procesamiento distribuido utiliza mensajes estructurados para representar cada etapa de la negociación entre un creador de mercado (oferente) y un comprador o vendedor potencial (demandante).^[10]

Los bots pueden ser increíblemente útiles, aunque sigue habiendo un debate en curso sobre si deberían permitirse en el comercio de criptomonedas. Sin embargo, para maximizar el impacto de un bot, un inversor debe saber cómo utilizar mejor la herramienta. Por ejemplo, los inversores deben tener las cuentas adecuadas configuradas en los intercambios de divisas digitales. Deben almacenar esas cuentas con tenencias de capital financiero. En muchos casos, aún deben tomar decisiones de inversión, como cuándo comprar o vender. Si bien el bot puede ejecutar esas órdenes, no necesariamente sigue una estrategia de inversión sólida.

Lo que un robot de cifrado tiende a no ser es una solución para hacerse rico rápidamente para un inversor que no busca dedicar el tiempo y el esfuerzo necesarios para el éxito. Primero, muchos bots proporcionan retornos marginales incluso cuando funcionan correctamente. Segundo, muchos bots simplemente no están bien diseñados. En tercer lugar, y lo más importante, la utilización exitosa de un bot requiere un conocimiento profundo de los mercados de divisas digitales y un excelente plan de inversión de apoyo.

1. Seguimiento de tendencias^[11]

El seguimiento de tendencias es una estrategia de negociación que basa las decisiones de compra y venta exclusivamente en las tendencias que se observan en el mercado. Durante años han surgido diversas manifestaciones acerca del seguimiento de tendencias, como el programa informático Turtle Trader. A diferencia de la previsión financiera, el seguimiento de tendencias no predice los movimientos del mercado. En su lugar, identifica una tendencia a primera hora del día y opera automáticamente según una estrategia predefinida, independientemente de los cambios de dirección. Se ha hecho popular entre los especuladores, aunque sigue dependiendo del juicio humano manual para configurar las reglas de negociación y las condiciones de entrada y salida. Encontrar la estrategia inicial óptima es crucial.

El seguimiento de tendencia sigue limitado por la volatilidad del mercado y el reto de identificar tendencias de forma fiable.^[12]

Por ejemplo, la siguiente fórmula podría utilizarse para una estrategia de seguimiento de tendencias:

«Consideremos un espacio de probabilidad completo (Ω, F, P). Sea 𝑆𝑟 denota el precio de las acciones en el momento 𝑟 que satisface la ecuación:

${\displaystyle dS_{r}=S_{r}[\mu (\alpha _{r})dr+\sigma dB_{r}],}$${\displaystyle S_{t}=X,}$${\displaystyle t\leq r\leq T<\infty }$ ,

dónde α r ∈ { 1 , 2 } es una cadena de Markov de dos estados, ${\displaystyle \mu (i)\equiv \mu _{i}}$ es la tasa de rendimiento esperada en el régimen ${\displaystyle i=1,2,\sigma >0}$ es la volatilidad constante, ${\displaystyle B_{r}}$ es un movimiento browniano estándar, y ${\displaystyle T}$ son los tiempos inicial y final, respectivamente".^[13]

2. Precio medio ponderado por volumen

El VWAP se calcula mediante la siguiente fórmula:

": ${\displaystyle P_{\mathrm {VWAP} }={\frac {\sum _{j}{P_{j}\cdot Q_{j}}}{\sum _{j}{Q_{j}}}}\,}$

donde:

${\displaystyle P_{\mathrm {VWAP} }}$ es el precio medio ponderado por volumen;

${\displaystyle P_{j}}$ Es el precio del transacción ${\displaystyle j}$ ;

${\displaystyle Q_{j}}$ es la cantidad de comercio ${\displaystyle j}$ ;

${\displaystyle j}$ es cada transacción individual que tiene lugar durante el periodo de tiempo definido, excluyendo las operaciones cruzadas y las operaciones cruzadas de la cesta".

3. Reversión a la media (finanzas)

"Una serie temporal continua con reversión de la media puede representarse mediante una ecuación diferencial estocástica de Ornstein-Uhlenbeck:

${\displaystyle dx_{t}=\theta (\mu -x_{t})dt+\sigma dW_{t}}$

Dónde ${\displaystyle \theta }$ es la tasa de reversión a la media, ${\displaystyle \mu }$ es el valor medio del proceso, ${\displaystyle \sigma }$ es la varianza del proceso y ${\displaystyle W_{t}}$ es un proceso de Wiener o movimiento browniano ". ^[14][15]

El concepto de sistema de negociación automatizada fue introducido por primera vez por Richard Donchian en 1949, cuando utilizó un conjunto de reglas para comprar y vender los fondos.^[16] La novedosa idea de Donchian consistía en establecer criterios de negociación específicos que activaran automáticamente las operaciones cuando se cumplieran las condiciones del mercado.

Como aún no existía una tecnología sofisticada, los empleados de Donchian tenían que trazar manualmente los mercados y determinar si debía realizarse una operación basada en reglas. Este proceso, que requería mucho tiempo y era propenso a errores humanos, marcó la pauta de la evolución de la negociación con activos financieros.^[17]

Más tarde, en la década de 1980, el concepto de negociación basada en reglas se hizo más popular cuando operadores famosos como John Henry empezaron a utilizar este tipo de estrategias. A mediados de la década de 1990, algunos modelos estaban disponibles para su compra. Además, las mejoras tecnológicas aumentaron la accesibilidad para los inversores minoristas.^{[18] [19]}

La primera forma de un Sistema de Negociación Automatizada, compuesto por software basado en algoritmos, que históricamente han sido utilizados por gestores financieros y brokers. Este tipo de software se utilizaba para gestionar automáticamente las carteras de los clientes.^[20] Sin embargo, el primer servicio de mercado libre sin ningún tipo de supervisión fue lanzado por primera vez en 2008, Betterment de Jon Stein. Desde entonces, este sistema ha ido mejorando con el desarrollo de la industria informática.

Alrededor de 2005, el copy trading y el mirror trading surgieron como formas de negociación algorítmica automatizada. Estos sistemas permitían a los operadores compartir sus historiales y estrategias de negociación, que otros operadores podían replicar en sus propias cuentas.

Una de las primeras empresas en ofrecer una plataforma de negociación automática fue Tradency en 2005 con su software "Mirror Trader".^[21][22][23] Esto permitía a los operadores cargar sus estrategias para que otros usuarios pudieran replicar todas las operaciones generadas a partir de esas estrategias directamente en sus propias cuentas.

Poco después, algunas plataformas permitieron a los operadores conectar directamente sus cuentas para copiar las operaciones automáticamente sin necesidad de codificar las estrategias de negociación. Desde 2010, la copia de operaciones se ha convertido en una función cada vez más popular ofrecida por muchos corredores en línea. Permite a los operadores principiantes beneficiarse de las operaciones potencialmente rentables de los inversores experimentados de la plataforma. Plataformas de Internet como eToro, ZuluTrade, Ayondo y Tradeo han utilizado esta función para atraer a millones de usuarios en los últimos años.^[24][25][26]

La principal ventaja del copy trading es que aprovecha las decisiones de negociación y el flujo de órdenes de inversores reputados en tiempo real. Esto permite a los operadores menos cualificados reflejar las operaciones en sus cuentas sin realizar ellos mismos el análisis.

En la actualidad, el sistema de negociación automatizada gestiona enormes activos en todo el mundo.^[27] En 2014, más del 75% de las acciones negociadas en las bolsas de Estados Unidos (incluidas la Bolsa de Nueva York y el NASDAQ) procedían de órdenes de sistemas de negociación automatizada.^[28][29]

En función del crecimiento del mercado financiero de criptomonedas, ha aumentado el comercio de trader bots como CriptoHopper, Krill, Zignaly, etc.

Existen trader bots de código abierto publicados en Internet, gratuitos y de libre acceso como Freqtrade, Tuned, Mudrex Archivado el 1 de mayo de 2022 en Wayback Machine., ZenBot, Kelp y otros. Requiere de cierta experiencia en trading y programación.

La negociación automatizada, o negociación de alta frecuencia, es motivo de preocupación para los reguladores como factor que contribuye a la fragilidad del mercado.^[30] Los reguladores estadounidenses han publicado comunicados^[31][32] en los que se analizan varios tipos de controles de riesgo que podrían utilizarse para limitar el alcance de tales perturbaciones, incluidos controles financieros y reglamentarios para impedir la introducción de órdenes erróneas como consecuencia de un mal funcionamiento del ordenador o de un error humano, el incumplimiento de diversos requisitos reglamentarios y la superación de un límite de crédito o de capital.

Entre los ejemplos de recientes perturbaciones sustanciales del mercado cabe citar los siguientes:

• El 6 de mayo de 2010, el Promedio Industrial Dow Jones bajó unos 1000 puntos (alrededor del 9%) y recuperó esas pérdidas en cuestión de minutos. Fue la segunda mayor oscilación de puntos (1.010,14 puntos) y la mayor caída de puntos en un día (998,5 puntos) en la historia del Promedio. Esta perturbación del mercado se conoció como Flash Crash y dio lugar a que los reguladores estadounidenses promulgaran nuevas normas para controlar el acceso al mercado logrado a través de la negociación automatizada.^[33]
• El 1 de agosto de 2012, entre las 9:30 y las 10:00 a.m. EDT, Knight Capital Group perdió cuatro veces sus ingresos netos de 2011.^[34] El consejero delegado de Knight, Thomas Joyce, declaró, al día siguiente de la interrupción del mercado, que la empresa estaba "manos a la obra" para solucionar un fallo en uno de los algoritmos de negociación de Knight que enviaba órdenes erróneas a las bolsas para casi 150 valores diferentes. Los volúmenes de negociación se dispararon en tantas emisiones, que el SPDR S&P 500 ETF (SYMBOL: SPY), que suele ser el valor estadounidense más negociado, se convirtió en el 52º título más negociado ese día, según Eric Hunsader, consejero delegado del servicio de datos de mercado Nanex. Las acciones de Knight cerraron con una caída del 62% como consecuencia del error de negociación y Knight Capital estuvo a punto de hundirse. Finalmente, Knight llegó a un acuerdo para fusionarse con Getco, una empresa de negociación de alta velocidad con sede en Chicago.^[35][36]