La inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el trading

¿Cuál es el papel de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el trading?

Primero, la inteligencia artificial, la tecnología que vive su gran boom, es todos aquellos sistemas y aplicativos que emulan procesos de la inteligencia humana para así realizar tareas que requieren de un trabajo cognitivo.

Mientras que el aprendizaje automático (o machine learning) es una de las capacidades de las inteligencias artificiales de aprender, mejorar y predecir sin instrucciones directas.

Estas tecnologías están jugando un papel cada vez más importante en el trading, es decir, en la compraventa de activos financieros como acciones, divisas, criptomonedas, etc.

Dado que el trading requiere de un análisis constante de los mercados, de la identificación de oportunidades y riesgos, y de la ejecución rápida y precisa de las órdenes, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el trading juegan un papel importantísimo:

Ellas pueden ayudar a los traders a automatizar estas tareas, a optimizar sus estrategias, a reducir los costes y los errores humanos, y a obtener mejores resultados. Por esa razón, y como mencionamos en el artículo: 12 bots de trading de criptomonedas, existe una gran cantidad de herramientas para “tradear” mediante estas tecnologías.

Usos de la IA y el aprendizaje automático en el trading

Descubre los diferentes casos de uso de la IA en el trading

Cómo mencionamos brevemente, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático juegan un papel relevante en el trading, mejorando, automatizando y aligerando el trabajo para el trader. Sin embargo, a pesar de todo el avance de estas tecnologías, el direccionamiento humano aún sigue siendo fundamental para la creación de estrategias comerciales.

Claro está, conforme esta tecnología se expande, los desarrolladores van encontrando nuevos casos de uso. En esta oportunidad mencionaremos los más importantes:

Trading automatizado

En primer lugar, vale destacar cuanto se han automatizado las herramientas de aprendizaje automático a tal punto de ser capaces de tomar decisiones de forma autónoma. Aunque la configuración de estrategias sigue estando en las manos de los comerciantes.

Dicha automatización ocurre cuando, por ejemplo, programamos a un bot para que tome decisiones de compra y venta de acuerdo a las instrucciones que les demos.

La automatización del trading con aprendizaje automático tiene varias ventajas, como reducir el estrés y el sesgo emocional del trader, aumentar la eficiencia y la consistencia de las operaciones, aprovechar las oportunidades en cualquier momento y mercado, y optimizar las estrategias mediante el backtesting y el ajuste de parámetros.

Vale destacar que dicha automatización se puede aplicar a diferentes tipos de trading, como el scalping, las posiciones y los futuros. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede ayudar al scalper a identificar las mejores entradas y salidas del mercado, así como a gestionar el riesgo y el apalancamiento.

Por otra parte, el machine learning en el trading puede ayudar al trader de posiciones, a seleccionar los activos más rentables, a definir los puntos de entrada y salida óptimos, y a diversificar la cartera.

De esta manera, el aprendizaje automático en el trading mejora la eficiencia de los operadores y permite que estos puedan enfocarse en factores claves que rentabilicen sus estrategias.

También hay que mencionar que a estas alturas ya existe un sin fin de herramientas accesibles a solo un registro. Las plataformas de trading suelen incluir aplicativos para facilitar el comercio en sus usuarios. Aunque, por supuesto, existen otros tipos de herramientas más sofisticadas y enfocadas específicamente en dicho “trading inteligente”. Más adelante mencionaremos esto a más profundidad.

El uso del trading en el reconocimiento de patrones

El reconocimiento de patrones es un trabajo fácil para la IA

El reconocimiento de patrones es una habilidad esencial para los traders, ya que les permite identificar las tendencias, los cambios, las oportunidades y los riesgos en los mercados financieros. Sin embargo, el reconocimiento de patrones manual puede ser difícil, lento y propenso a errores, especialmente cuando se trata de analizar grandes cantidades y variedades de datos.

Por eso, el aprendizaje automático en el trading se ha convertido en una herramienta poderosa para esta tarea.

Los aplicativos que usan esta tecnología pueden detectar patrones, tendencias, anomalías y oportunidades en los mercados financieros, y generar señales o ejecutar órdenes de forma automática.

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El aprendizaje automático se puede aplicar a diferentes tipos de datos, como precios, volúmenes, indicadores técnicos, noticias, redes sociales, etc. Además, se puede utilizar para diferentes tipos de patrones, como patrones de continuidad, reversión, ruptura, consolidación, etc. Algunos ejemplos de patrones que se pueden reconocer con el aprendizaje automático son:

• Los triángulos que son formaciones que indican una pausa en la tendencia y que se caracterizan por dos líneas convergentes que delimitan el rango de precios. El aprendizaje automático puede ayudar a identificar el tipo de triángulo, el punto de ruptura y el objetivo de precio.
• Rectángulos, formaciones que indican una fase de consolidación y que se caracterizan por dos líneas paralelas que delimitan el rango de precios. Pueden ser alcistas o bajistas. El aprendizaje automático puede ayudar a identificar el tipo de rectángulo, el punto de ruptura y el objetivo de precio.
• Las banderas o esas formaciones que indican una continuación de la tendencia y que se caracterizan por un movimiento brusco seguido de un canal estrecho y paralelo. Pueden ser alcistas o bajistas. El aprendizaje automático puede ayudar a identificar la bandera, el punto de ruptura y el objetivo de precio.

Análisis predictivo

El aprendizaje automático en el trading sirve para realizar análisis predictivo, una técnica que consiste en utilizar datos históricos y actuales para estimar el comportamiento futuro de una variable de interés, como el precio de un activo financiero. Tiene como objetivo ayudar a los traders a tomar mejores decisiones de inversión, anticipando las tendencias, los cambios, las oportunidades y los riesgos del mercado.

La utilidad de estas tecnologías inteligentes aquí es clave, ya que permite crear y entrenar modelos que pueden aprender de los datos y mejorar su precisión sin necesidad de programación explícita. Estos modelos pueden utilizar diferentes tipos de datos, como precios, volúmenes, indicadores técnicos, noticias, redes sociales, etc., y diferentes tipos de algoritmos, como regresión, clasificación, clustering, etc.

El proceso de análisis predictivo con aprendizaje automático se puede resumir en los siguientes pasos:

1. Definir el problema y el objetivo estableciendo la variable que se quiere predecir, el horizonte temporal y el criterio de evaluación del modelo.
2. Recopilar y preparar los datos obteniendo aquellos relevantes para el problema, después limpiarlos, transformarlos y dividirlos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
3. Seleccionar y entrenar el modelo, eligiendo el algoritmo más adecuado para el problema, ajustando sus parámetros y entrenándolo.
4. Validar y optimizar el modelo, evaluando el rendimiento del modelo con el conjunto de validación, compararlo con otros modelos y optimizar sus parámetros o características.
5. Probar y desplegar el modelo, verificando la generalización con el conjunto de prueba, aplicarlo a nuevos datos y monitorizar sus resultados.

Un ejemplo de análisis predictivo con aprendizaje automático en el trading, es:

En la predicción del precio de un activo, por ejemplo, se puede utilizar una máquina de vectores de soporte (SVM) como método de regresión para predecir la variación del precio del DAX (por ejemplo) en los próximos minutos.

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Previniendo riesgos con el aprendizaje automático

EL aprendizaje automático puede ayudar a prevenir el riesgo.

El riesgo en el trading puede provenir de diferentes fuentes, como la volatilidad del mercado, el apalancamiento, los errores humanos, los fallos técnicos, etc. Así que, en dicho ámbito, contar con herramientas de inteligencia artificial puede ser un seguro contra “errores” que puedan tener un gran costo económico.

El aprendizaje automático es una herramienta que puede ayudar a mejorar la gestión de riesgo en el trading, ya que permite crear y entrenar modelos que pueden aprender de los datos y proporcionar información útil para tomar mejores decisiones.

Estos modelos pueden emplear diferentes tipos de datos, como precios, volúmenes, indicadores técnicos, noticias, redes sociales, etc., y diferentes tipos de algoritmos, como regresión, clasificación, clustering, etc.

El proceso de gestión de riesgo con aprendizaje automático se puede resumir en los siguientes pasos (idénticos a los anteriores ámbitos):

• Definir el problema y el objetivo, lo cual se trata de establecer la variable que se quiere controlar, el nivel de riesgo aceptable y el criterio de evaluación del modelo.
• Recopilar y preparar los datos.
• Seleccionar y entrenar el modelo eligiendo el algoritmo más adecuado para el problema, ajustar sus parámetros y entrenarlo con el conjunto de entrenamiento.
• Validar y optimizar el modelo, evaluando el rendimiento del modelo con el conjunto de validación, compararlo con otros modelos y optimizar sus parámetros o características.
• Probar y desplegar el modelo al verificar la generalización del modelo con el conjunto de prueba, aplicarlo a nuevos datos y monitorizar sus resultados.

El aprendizaje automático en el trading algorítmico

Precisamente uno de los campos del trading donde mejor encaja la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es el trading algorítmico:
Esta modalidad se trata de una forma de operar en los mercados financieros mediante el uso de programas informáticos que ejecutan órdenes de forma automática según unas instrucciones predefinidas.

Dichas instrucciones pueden basarse en reglas fijas, como indicadores técnicos, análisis fundamental, eventos de mercado, etc., o en algoritmos que aprenden de los datos y se adaptan a las condiciones cambiantes del mercado.

Así que simplemente los sistemas para el trading algorítmico provistos de aprendizaje automático pueden detectar patrones, tendencias, anomalías y oportunidades en los mercados financieros, y así generar señales o ejecutar órdenes de forma automática.

Los beneficios del machine learning en el trading

Más que el listado de beneficios que mencionaremos, sin duda, estas tecnologías están revolucionando el trading, los mercados y se espera que marquen un antes y un después para la economía mundial. Aun así, mencionaremos algunos beneficios:

• Reducción del tiempo de investigación, pues permite analizar grandes cantidades y variedades de datos en poco tiempo, lo que ahorra al trader horas de trabajo manual y le permite enfocarse en las decisiones más importantes.
• Mejora de la precisión para detectar y corregir errores humanos, como sesgos, emociones, fatiga o distracciones, que pueden afectar negativamente al análisis y a la ejecución de las operaciones.
• Predicción de patrones, pues puede identificar y anticipar patrones, tendencias, cambios, oportunidades y riesgos en los mercados financieros, lo que ayuda al trader a tomar ventaja de las situaciones más favorables y a evitar las más desfavorables.
• Reducción de costos, las estrategias de trading, reduciendo el número de operaciones innecesarias o perdedoras, y aumentando el número de operaciones exitosas o ganadoras, lo que se traduce en un menor gasto en comisiones y un mayor beneficio neto.
• Adaptación al mercado, ya que al aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin necesidad de programación explícita, le permite adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y a las preferencias del trader.

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Cómo iniciarse en el uso del aprendizaje automático para el trading

El aprendizaje automático es una tecnología que puede mejorar el rendimiento y la rentabilidad de los traders, pero que requiere de ciertos conocimientos y habilidades para utilizarla correctamente. Afortunadamente, existen diferentes formas accesibles de iniciarse en el uso del aprendizaje automático para el trading, dependiendo del nivel y los objetivos de cada trader:

• Una forma sencilla y accesible de empezar es mediante plataformas de trading online que incluyan esta funcionalidad. Estas plataformas permiten al trader acceder a modelos de aprendizaje automático que pueden analizar los mercados, generar señales o ejecutar órdenes de forma automática, sin necesidad de tener conocimientos avanzados de programación o matemáticas. El trader solo tiene que seleccionar el tipo de modelo, los parámetros y los datos que quiere utilizar, y la plataforma se encarga del resto.
• Otra opción es emplear plataformas especializadas en la creación y gestión de bots de trading, que son programas informáticos que operan en los mercados financieros siguiendo unas instrucciones predefinidas. Estas plataformas ofrecen diferentes tipos de bots, algunos basados en reglas fijas y otros basados en algoritmos de aprendizaje automático. El trader puede elegir el bot que más se adapte a sus objetivos, personalizarlo y monitorizarlo desde la plataforma.
• Finalmente, la opción más avanzada y completa es aprender a programar con bots, lo que implica tener conocimientos de lenguajes de programación, como Python o R, y de librerías o frameworks de aprendizaje automático, como TensorFlow o Scikit-learn. Esta opción permite al trader crear sus propios modelos de aprendizaje automático, adaptarlos a sus necesidades y preferencias, y probarlos y optimizarlos con diferentes datos y algoritmos.

Por último, este es un tema bastante extenso como apasionante y podemos ayudarte a adentrarte más en él resolviendo tus dudas. ¡Así que no dudes en consultarnos en los comentarios!