Ayer día 10 de febrero pudimos asistir al webinar "Cómo utilizar Redes Neuronales para hacer trading" impartido por Juan Manuel Almodóvar. Juan Manuel es director de investigación y desarrollo en Sistemas Inversores, consultora especializada en trading algorítmico, desde donde ha colaborado con los departamentos de sistemas de varios fondos de inversión y diseñado software para trading como Alphadvisor.
¿Qué es el Trading Inteligente?
Los sistemas de trading inteligente son sistemas automáticos que no solamente ejecutan las instrucciones con las que han sido programados, como hace un sistema clásico de trading, sino que además aprenden ellos solos la forma en la que deben actuar a partir de la información que adquieren. Un sistema de trading inteligente aprende nuevas reglas y se adapta a los cambios contínuos del mercado. Pero además, al igual que con los sistemas automáticos tradicionales, se elimina el riesgo psicológico.
En el Trading inteligente (Adaptative Machine Intelligence) podemos encontrar estructuras en el precio muy complejas, difíciles de detectar de cualquier otra forma. Ésto se puede conseguir gracias a la tecnología de la minería de datos. ¿Qué ventajas presenta? Las siguientes:
- Calidad, mayor ventaja en el mercado, mayor edge.
- Cantidad, más sistemas para operar, encontramos más ineficiencias en el mercado. Podemos crear mejores y más sistemas.
- Productividad, mayor velocidad a la hora de construir un sistema.
- Riesgo, reducción del riesgo, ya que los sistemas son mucho más fiables.
Riesgo (risk) y Predicción (edge)
Son dos cosas que debemos separar para realizar trading de forma correcta. En la parte de gestión de riesgo, lo primero que tenemos que hacer es definir los criterios de riesgo (cuánto queremos perder y cuánto queremos ganar). Una vez definido el riesgo, se tiene que crear una cartera y diversificarla correctamente. Y por último está la gestión de capital, que busca el crecimiento geométrico de dos formas, ya sea bien con más sistemas o con más apalancamiento.
La otra parte es la de predicción. ¿Cómo vamos a descubir las ineficiencias en el mercado para explotarlas? Lo primero que hay que hacer es seleccionar las entradas, entendiendo entradas como la información que utiliza el sistema, como pueden ser los indicadors técnicos o datos macroeconómicos. El segundo paso será diseñar el modelo predicitvio mediante la tecnología de Trading Inteligente. El tercer paso es el ensamblado, cómo juntamos los robots, cómo se adaptan entre ellos. Y el cuarto paso es el tema principal del webinar, que es la detección del régimen de mercado mediante redes neuronales artificiales.
¿Cómo encontrar sistemas útiles?
Como ya hemos comentado, lo primero que hay que hacer es seleccionar las entradas que van a ser parte de nuestro sistema de trading, los indicadores aportan dos cosas, por una parte señal (se repite) y por la otra el ruido (no se repite). Hay que saber en qué consisten las herramientas que utilizamos. Hay que medir de alguna forma qué aporta el indicador siendo capaces de seleccionar aquellos indicadores que nos van a aportar información únicamente. Seleccionar con qué inputs o entradas vamos a construir nuestro sistema es uno de los pasos más importantes del trading de sistemas.
Lo segundo que hay que hacer, una vez tengamos las entradas seleccionadas, es diseñar el modelo predictivo. Si aplicamos Machine Learning, tecnología de inteligencia artificial podremos construir diferentes robots que intentan explotar una ineficiencia en el mercado. Mediante Machine Learning detectamos ineficiencias en el mercado que podremos explotar para hacer un sistema de trading.
Una vez tengamos varios sistemas llega la parte de ensamblado. Con el ensamblado de sistemas conseguimos una cantidad mayor de trades positivos y una menor cantidad de trades negativos. El ensamblado de varios sistemas recogen mucho mejor la ineficiencia de mercado que un solo sistema.
El último paso es aplicar el detector de régimen de mercado, que consistiría en utilizar una red neuronal para mejorar el sistema. El régimen de mercado es el estado desde un punto de vista estadístico en el que un mercado se encuentra en cada momento, este estado siempre es cambiante. En la siguiente imagen podemos ver una clasificación simplificada del régimen de mercado en función de la tendencia y la volatilidad.
¿Cómo funcionan las redes neuronales?
Para explicar cómo funcionan las redes neuronales, Juan Manuel explicó la más sencilla: el perceptrón. Es la red neuronal más sencilla, consiste en un sistema que incluye una sola neurona. Hay redes neuronales más complejas como la deep learning. Partimos de unas entradas que son información de mercado (noticias, datos macro, datos fundamentales, RSI, etc...). Todas estas entradas se conectan en la neurona y se ponderan asignando a cada una un peso. La neurona suma todas las entradas, las combina y da una señal que genera a lo largo del tiempo, esta señal puede ser positiva o negativa. El secreto está en el tipo de entradas que utilizamos.
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