El estudio del comercio algorítmico es de gran importancia dado su predominio y crecimiento previsto. En 2019, la mayoría de las acciones negociadas en EE. UU. se ejecutaron mediante algoritmos, equivalentes a 35,11 TP3T de $31 billones y la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) global estimada durante el período 2020-2027 es de 8,71 TP3T.

El tema presenta muchas cuestiones y ángulos. Los inversores institucionales emplean grandes recursos humanos y de capital para aprovechar el comercio algorítmico, mientras que los inversores minoristas tienen oportunidades limitadas pero crecientes. En segundo lugar, el número de estrategias a seguir es grande, lo que tiende a cambiar infinitamente los parámetros asumiendo, lo que hace que la selección de estrategias sea un desafío. En tercer lugar, los inversores son por naturaleza idiosincrásicos y, en consecuencia, no existe una estrategia válida para todos.

La literatura académica existente adopta una postura firme en materia de matemáticas financieras; prestar atención a la microestructura del mercado (Copeland y Galai 1983; Madhavan y Sofianos 1998), la medición de costos (Berkowitz et al. 1988; Wayne y Edwards 1993) o la estimación de costos (Lillo et al. 2003; Kissell et al. 2004) solo para cita algunos temas. Existe un enfoque más pragmático, recogido en los libros de texto, con énfasis en construir su propio sistema de comercio algorítmico (Chan 2009; Chan 2013; Georgakopoulos 2015; Conlan 2016). Sin embargo, se presta muy poca atención al comercio algorítmico con formas de planes comerciales existentes como QuantConnect o AmiBroker y bibliotecas de algoritmos como Quantpedia como base para articular la investigación.

El propósito de investigación de este trabajo de curso es estudiar estrategias comerciales algorítmicas, utilizando el repositorio de algoritmos de Quantpedia y QuantConnect como base de las estrategias y QuantConnect como plataforma comercial. En particular, el número de estrategias es tres: comprar y mantener, prima de riesgo de volatilidad (VRP) e impulso del sentimiento. El estudio adopta dos vertientes en la evaluación, per se y consolidada.

La pregunta de investigación tiene un enfoque más concéntrico al inversor que matemático. De las tres estrategias de negociación algorítmica, ¿cuál podría ser la mejor para un inversor con un horizonte de inversión de cinco años? La respuesta no es sencilla, porque los inversores tienen diferentes perfiles de riesgo-recompensa, edad y circunstancias sociales y familiares.

Esta investigación exploratoria tiene el potencial de sentar las bases de futuros estudios sobre el mismo tema. La evolución evidente consiste en ampliar el número de estrategias, creación de estrategias novedosas y un debate con una visión idiosincrásica más universal del inversor.

Este trabajo está estructurado como sigue; El Capítulo 2 presenta los métodos de investigación del estudio; El Capítulo 3 describe las tres estrategias con la teoría subyacente, la implementación del algoritmo y la evaluación per se; El capítulo 4 consolida los resultados de las tres estrategias, articula una discusión de los resultados numérica y gráficamente y argumenta cuál es la mejor estrategia en función del perfil del inversionista; El Capítulo 5 recoge las conclusiones de este trabajo y finalmente el Capítulo 6 es el relato reflexivo del autor. Vale la pena mencionar el apéndice, donde en el Capítulo 7.2 se explican las variables financieras clave y los fundamentos matemáticos del estudio; El Capítulo 7.3 analiza algunas plataformas comerciales y presenta la descripción general del sistema de QuantConnect; El Capítulo 7.4 presenta una descripción general de las estrategias comerciales y libres y, finalmente, el Capítulo 7.5 proporciona el código fuente del algoritmo para QuantConnect en Phyton.

La descarga incluye:

Investigación completa de cursos en formato PDF.
Script de posprocesamiento en Phyton para consolidar los datos con configuraciones en Visual Studio Code.
Algoritmos comerciales de las tres estrategias en Phyton para QuantConnect.
El backtesting resulta de QuantConnect a partir de las tres estrategias.

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