El documento describe el proceso de construcción de sistemas de trading automático utilizando minería de datos, destacando la importancia de roles como trader, programador e infraestructura. Se presentan conceptos clave como la representación gráfica de datos, la eficiencia del mercado y diversas estrategias de trading. La práctica incluye un ejemplo de programación de un algoritmo basado en el cruce de medias móviles y enfatiza la accesibilidad del trading automático, aunque menciona la alta competencia en el campo.

1. Minería de datos para la construcción de sistemas
de trading automático
OpenSistemas 2014
Fernando Monera (fmonera@opensistemas.com)

2. Índice
❏
❏
❏
❏
1. Planteamiento general
2. Equipo / roles necesarios
3. Conceptos básicos
4. Ejemplo práctico
❏ Idea operativa
❏ Programación
❏ Ejecución
❏ 5. Conclusiones

3. ● ¿Conocimientos o experiencia sobre
bolsa u otros mercados?
Pregunta

4. ● ¿Alguien tiene experiencia con trading
automático?
Pregunta

5. PARTE 1
CONCEPTOS BÁSICOS

6. ● Objetivo:
Planteamiento
General
○ Ventajas competitivas
○ Sostenidas
○ Mercados financieros

7. ○ Sistemas automáticos vs. manuales
Planteamiento
general
■
■
Sistemas automáticos: >70%
Sistemas manuales: <30%
○ El porcentaje va aumentando a favor de
los sitemas automáticos
○ Barreras de entrada han bajado
enormemente

8. ● Enfoques:
○ Tradicional
Planteamiento
general
■
■
■
■
Idea operativa
Programación del algoritmo
Backtesting
Optimización
○ Otros enfoques
■
Redes neuronales, Walk Forward, Data Mining
de sistemas (vs parámetros), ...

9. Para construir un sistema de trading son
necesarios expertos en las siguientes áreas:
Equipo / roles
necesarios
● Trader: Conoce los mercados y
proporciona la idea operativa
● Programador: Convierte la idea
operativa en un algoritmo
● Sistemas/infraestructura: Máquinas,
comunicaciones, monitorización, ...

10. Equipo / roles
necesarios
Una misma persona puede
asumir dos o incluso los tres
roles:
● Lenguajes de programación sencillos
● Plataformas orientadas a “retail trading” /
“home trading”
● Precio de datos muy barato incluso gratuito
en algunos casos
● Mucha información disponible en Internet
sobre trading

11. ● Datos disponibles:
○ Precio y Volumen
Conceptos
básicos
● Representación Gráfica
○ Series temporales: es la forma más
común de representación
○ Eje X: tiempo
○ Eje Y: precio

12. ● Velas japonesas
Conceptos
básicos
○
○
○
○
Apertura
Cierre
Máximo
Mínimo
● Marcos temporales

13. ● Indicadores:
Conceptos
básicos
○ Operaciones sobre el precio y/o el
volumen
○ Otros (noticias por ejemplo)
● Indicadores comunes:
○ Medias móviles: Tendencia
○ Osciladores: Sobrecompra /
Sobreventa
○ Bandas: Niveles de precio extremos
○ Estructura del precio: Zigzag

14. ○
Conceptos
básicos
Ejemplo: medias móviles

15. ○
Conceptos
básicos
Ejemplo: ZigZag

16. ○
Conceptos
básicos
Ejemplo: Bollinger Bands

17. ● Ineficiencia de un mercado
Conceptos
básicos
○ Un mercado es EFICIENTE cuando es
completamente aleatorio.
○ La eficiencia completa no existe
○ Ineficiencias:
■
■
situaciones puntuales de mercado
probabilidad de predicción a corto plazo > 50%
○ Nuestro trabajo como diseñador de la
estrategia es identificar ineficiencias

18. ● Algoritmo de trading
Conceptos
básicos
■
■
■
Datos del
mercado
Software
ENTRADA: Datos del mercado en tiempo real
SALIDA: Decisiones de trading (comprar/vender)
Algoritmo
de trading
Analizar datos
Decisiones
Comprar /
Vender

19. ● Testing
○ Comprobar comportamiento
Conceptos
básicos
■
Backtest: Prueba del comportamiento sobre
datos históricos
■
Forward test: Prueba del comportamiento sobre
el mercado real
● Filtros y mejoras
○ Mejoras a la estrategia para mejorar
resultados de testing
● Optimización

20. PARTE 2
PRÁCTICA: Construcción de un
sistema de trading automático

21. Práctica
● Vamos a construir un algoritmo
de trading
● ¿Qué necesitamos?
○ (3 cosas)

22. Práctica
● Vamos a construir un algoritmo
de trading
● ¿Qué necesitamos?
○ Idea operativa (trader / analista de
mercados)

23. Práctica
● Vamos a construir un algoritmo
de trading
● ¿Qué necesitamos?
○ Idea operativa (trader / analista de
mercados)
○ Programador / entorno de
programación

24. Práctica
● Vamos a construir un algoritmo
de trading
● ¿Qué necesitamos?
○ Idea operativa (trader / analista de
mercados)
○ Programador / entorno de
programación
○ Infraestructura: plataforma de trading

25. Práctica
● Idea operativa: Cruce de
medias móviles periodos 30 y
100
● Plataforma: Metatrader en este
ejemplo
● Infraestructura: Local. Sin
conexión al broker.

26. ● IDEA OPERATIVA
Idea Operativa

27. ● IDEA OPERATIVA
○ Cruce de medias móviles
Idea Operativa
○ Comprar cuando la media móvil rápida
se cruza hacia arriba con la lenta
○ Vender en caso contrario

28. ● PROGRAMACIÓN
Programación
○ Similar a cualquier lenguaje
○ Barras numeradas de 0 en adelante
■ 0 -> barra “viva”
■ 1 en adelante -> barras ya cerradas

29. ● Fase 1: Obtener valores de
Programación
medias móviles
■
■
■
■
Entorno de programación
Funciones principales de un algoritmo
Funcionamiento general
Obtención de valores de un indicador

30. ● Fase 2: Cruce de medias
■
Programación
Identificar condiciones del mercado favorables

31. ● Fase 3: Operaciones de
Programación
trading
■
■
Realizar operaciones de trading en condiciones
del mercado favorables
Probar en varios mercados y marcos temporales

32. ● Fase 4: Mejoras en salidas
■
Programación
Añadimos una media móvil adicional

33. ● Fase 5: Parámetros y
Programación
optimización
■
■
■
■
Añadimos parámetros
Probamos cambiando los parámetros
Optimización
Probamos en distintos mercados

34. ● El algoritmo ya podría
Programación
ejecutarse en una cuenta
real
● Hemos dejado fuera
aspectos muy importantes:
○
○
○
○
Sobre optimización / curve fitting
Filtros
Gestión del riesgo / gestión monetaria
...

35. ○ Mercados accesibles a todos. No hay
barreras de entrada.
Conclusiones
○ La competencia es enorme.
○ Es muy sencillo desarrollar estrategias
automáticas de trading.

36. ○ Contacto:
Contacto
■
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Fernando Monera
fmonera@opensistemas.com
www.opensistemas.com