Dibujé este mapa como parte de una conversación sobre trading con otro usuario del grupo de Slack de los Mapas de Wardley, Tom, donde estaba tratando de averiguar qué mapa y necesidades se requieren.
Comencé con el usuario: el trader algorítmico. Esta persona quiere implementar un algoritmo para ejecutar operaciones automáticamente sin intervención humana. Para hacer esto, diseña un sistema, realiza el back-test del algoritmo y si el algoritmo cumple con el objetivo de beneficios del trader, lo pone en ejecución el código final probado. Estas son basicamente sus necesidades.
Una vez están claras las necesidades del trader algorítmico, éste podría decidir si hacerlo por su cuenta o utilizando alguna de las plataformas existentes. Yo particularmente conozco Quantopian un poco , así que he usado esta plataforma como referencia para el mapa (puedes usar otros).
He dibujado las líneas en diferentes colores para diferenciar la selección de un usuario que quiere tomar una ruta u otra: usuario que construye su propio entorno (verde) o que usa una plataforma (naranja).
Tengo dudas con la «práctica», en los pocos conocimientos que tengo, las prácticas dependen más de los modelos y la técnica sobre la que escribe un autor.
El mapa de Wardley
Los pasos básicos que realiza un trader algorítmico son:
- Diseña el sistema comenzando por definir las reglas de compra y venta que quiere poner en marcha. Una vez hecho esto, mueve esas reglas a un algoritmo.
- El algoritmo se prueba en un conjunto de datos y los resultados se evalúan a través de un conjunto de indicadores y valores estándar que los traders utilizan para trabajar (Sharpe Ratio, Drawndow…).
- Una vez que un algoritmo probado se considera válido, el código se ejecuta en producción con dinero real.
Aspectos clave del mapa:
- Los datos en tiempo real son clave para la ejecución del código, especialmente si el algoritmo funciona bien en periodos de pequeños de tiempo. Aquí hay un gran espacio de trabajo y la competencia con los operadores de alta frecuencia es dura.
- La conexión con el bróker es clave, una plataforma como Quantopian que solía tenerla, la quitó. Los brókers utilizan suelen disponer de una API para conexiones externas. Aquí, de nuevo, la respuesta en tiempo es clave.
- Una de las ventajas de Quantopian es que ofrecen conjuntos de datos preparados que en el pasado tenían alta calidad. Esto le permite ahorrar mucho tiempo porque la preparación y el mantenimiento de los datos es algo que consume mucho tiempo.
- No he representado conceptos como gestión de riesgos, ya que esto es algo conceptual que el algoritmo trader tiene que implementar en el código siguiendo los principios, reglas y sistemas que le sean más válidos.
Modelo de negocio Quantopian
Esta empresa de Boston tiene dos líneas principales de negocio que son:
- Los desarrolladores de algoritmos, que desarrollan y prueban algoritmos de forma gratuita, centrándose en factores específicos que, en caso de que sean algoritmos ganadores, se pueden agregar a las ofertas de Quantopian para inversores institucionales. En este caso pueden llegar a ganar algunas comisiones.
- Los inversores institucionales tienen sus inversiones gestionadas por los algoritmos ganadores.
Hubo un momento en el que en Quantopian tomaron una decisión:
En 2017, Quantopian decidió no apoyar la conexión con brókers.
He leído esta nota , donde se anuncia que Quantopian ya no admite el trading real a través de Interactive Brokers (o Robinhood). Aquí, los usuarios se están trasladando a otros entornos, algunos de los mencionados son:
- Quantconnect ,
- ZipLine Live (el proyecto ya no se mantiene)
- IBridgePy ,
Leyendo los comentarios de los foros, parece que las soluciones no son perfectas, pero los usuarios están sobreviviendo usando otros entornos. Los usuarios que tienen su propio entorno deben estar riendo.
El caso es que Quantopian quería tener un entorno libre para promover los guiones ganadores y luego usarlos con sus inversores institucionales. Para tener algoritmos ganadores reales, necesita una competencia real que obligue a las personas a obtener mayores ganancias, no solo una ganancia mediocre que una persona podría usar para ganar algunos dólares. Probablemente identificaron que la competencia real fue invadida por traders mediocres que querían aprovechar un entorno libre, y cortaron el cordón umbilical para tratar de echar a estos traders mediocres.
Tipos de jugadas
Podemos identificar varios tipos de jugadas utilizados por Quantopian:
- Educación : han tenido un enfoque claro para educar a las personas y la cantidad de contenido educativo es realmente extenso y de alta calidad.
- Enfoques abiertos : el uso de Python como lenguaje de programación les permitió atraer muchos investigadores que están acostumbrados a trabajar con él y aprovechar bibliotecas como Zipline .
- Diferenciación : estaban ofreciendo a los inversionistas institucionales un conjunto de algoritmos que fueron probados y tenían un porcentaje de ganancia real significatico. El mercado es muy extenso, y tener un «ejército de traders» que busquen correlaciones extrañas que aprovechen las ganancias de manera «gratuita» es algo definitivamente diferente.
- Creación de restricciones : la eliminación del acceso a los corredores activos fue una invitación para que algunos usuarios abandonaran el entorno. Me imagino que tomaron la cantidad de usuarios conectados a los brókers y calcularon fácilmente la cantidad de recursos que estaban consumiendo.
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