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Juan M. Almodóvar

Machine Learning aplicado al trading

Herramientas de Trading Automático

Para desarrollar una operativa con sistemas podemos utilizar diversos tipos de herramientas, podemos hacer una clasificación no exhaustiva de estas herramientas en función de su versatilidad, complejidad y curvas de aprendizaje. Diferenciaría entre plataformas de trading programables, lenguajes de programación y plataformas de estadística, machine learning o data mining.

Para el que comienza suele ser más apropiado utilizar una plataforma de trading programable, como Metatrader o Ninjatrader. Estas plataformas suelen integrar el data-feed y el trade-feed del broker y la programación de sistemas e indicadores sencillos no suele ser demasiado compleja. Proporcionan una curva de aprendizaje suave pero a cambio para tareas avanzadas (integraciones con bases de datos u otro software externo) suelen ser poco versátiles.

Utilizando lenguajes de programación como Java, C/C++/C# o R, tendremos toda la potencia y flexibilidad que nuestra habilidad como programadores nos permita. Un buen conocimiento de librerías y frameworks relacionados con el trading es imprescindible. Sin embargo, toda esta potencia viene a cambio de un extra de trabajo de programación y mantenimiento a la hora de integrar todos estos sistemas. Desarrollar nuestras propias herramientas de trading puede ser una tarea abrumadora para una sola persona tanto por profundidad como extensión, mejor si cuentas con un equipo de desarrollo.

Las plataformas de estadística, machine learning o data mining son una de mis soluciones preferidas. Algunas de las más conocidas son Matlab o RapidMiner. Contienen paquetes matemáticos muy avanzados que interactuan entre sí perfectamente. Los únicos puntos débiles de estas plataformas suelen ser la integración del data-feed y el trade-feed del broker, aunque suelen existir plugins que solventan este problema en mayor o menor medida.

Rapid Miner

¿Qué herramientas debemos elegir para desarrollar nuestra operativa con sistemas? ¿Nos volcamos a aprender la plataforma de trading integrado? ¿Un lenguaje de programación junto a sus frameworks y librerías? ¿Plataformas estadísticas? En mi trabajo diario utilizo las tres, la operativa con sistemas es una tarea compleja que consta de multitud de fases como el análisis de mercado, desarrollo de indicadores y sistemas, conexión con los feeds, optimización de sistemas, evaluación de backtests, etc. Y cada tipo de herramienta tiene sus pros y sus contras en cada fase del trabajo. 

 

 

 

  1. #1

    Migueln

    Buenos días,

    ¿Te has planteado el desarrollo de algún sistema con opciones, bien sea este sistema direccional o no?

    Por otro lado alguien me recomendó hace unas semanas aprender R. ¿Le ves algún futuro a este lenguaje en el mundo de la empresa?

    Saludos

  2. #2

    Juan M. Almodóvar

    en respuesta a Migueln
    Ver mensaje de Migueln

    Hola Migueln:

    He hecho alguna cosa con opciones, pero no mucho ¿se te ocurre algo interesante?

    Respecto a R y la empresa; en muchos sitios se utiliza Matlab pero R ha ganado muchísimo terreno en los últimos años. En el campo de la minería de datos (más amplio que solo el trading automático) R es ya el lider indiscutible como resultó en la encuesta 2012 de KDnuggets (un portal influyente en Data Science) http://www.kdnuggets.com/polls/2012/analytics-data-mining-big-data-software.html

    Matlab tiene las ventajas del soporte oficial y de que lleva muchos años establecido. Aunque ya hay empresas que se dedican a dar soporte sobre R como Revolutions http://www.revolutionanalytics.com/

    Pero lo mejor es que eches un ojo por la web de la conferencia R in Finance para hacerte una idea de cómo está arraigando R en la empresa: http://www.rinfinance.com/agenda/

    En resumen, para optar a una posición en una empresa de trading seria, Matlab es un requisito, pero si además dominas R mucho mejor.

    Saludos.

  3. #3

    Migueln

    en respuesta a Juan M. Almodóvar
    Ver mensaje de Juan M. Almodóvar

    Hola Juan, buenas tardes,

    El abanico de las opciones es más amplio que lo que pueda ser el trading direccional. Hay quien intenta repetir estrategias del mismo tipo como puedan ser los iron-condor. Sin embargo, creo que el primer paso y es lo que muchos broker muestran, es localizar activos cuya volatilidad sea superior a la media de sus n últimas sesiones, o activos que tengan earnings en una fecha cercana, digamos localizar activos en base a unas características de volatilidad, liquidez, nivel de precio... ideales para plantear sobre ellos determinadas estrategias.

    Luego hay que abordar la estrategia en las tres direcciones: expectativas de precio futuras, expectativas de volatilidad futuras y paso del tiempo.

    El como sistematizar todo ya sería otro cantar, porque además podemos elegir strikes y vencimientos.

    Y me estoy limitando todo el rato a opciones vanilla.

    No obstante, soy un firme convencido de que las opciones por su flexibilidad, sustituirán paulatinamente a los instrumentos meramente direccionales, en tanto en cuanto tengan la suficiente liquidez para poderse operar con ellas fácilmente.

    Saludos

  4. #4

    Migueln

    en respuesta a Juan M. Almodóvar
    Ver mensaje de Juan M. Almodóvar

    Me parece que esta empresa ha empezado a hacer algo en este sentido, es un webminar donde exponían un producto suyo http://accounts.tradingmarkets.com/services/attend/?dst=http://tradingmarkets.adobeconnect.com/p516aeodre5/&[email protected]&event=120716_Machine_Recording

    También OptionsHouse sugiere estrategias sencillas para determinados activos que propone (call spread, covered call, put spread)

    Saludos


Autor del blog

  • Juan M. Almodóvar

    Director de investigación y desarrollo de 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. También imparte un Curso Online de Trading Inteligente en la Intelligent Trading School. Centra su carrera profesional en el ámbito de la Inteligencia Computacional aplicada a los mercados financieros.

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