¿Los sistemas automáticos de comercio realmente funcionan? Y si es así, ¿por qué no todos lo hacen?
Respuestas
12/18/2024
Merrick
Divulgación completa: encabezo las operaciones en una gran plataforma de inversión cuantitativa ( Quantiacs ) y he escrito extensamente sobre el espacio de negociación algorítmica, y he desarrollado personalmente programas de negociación algorítmica durante la mayor parte de una década, por lo que tengo mis prejuicios, pero me siento bastante al menos mínimamente calificado para responder esta pregunta.
En resumen: ¡Absolutamente! Sí, muchos sistemas de negociación algorítmicos y automatizados realmente funcionan de manera consistente durante años. Dicho esto, la mayoría de los sistemas de negociación automatizados no funcionan de manera consistente (a pesar de lo que puedan mostrar las pruebas de respaldo) y aquí es donde los aficionados se separan de los quants profesionales. Además, la mayoría de los sistemas de comercio automatizados rentables tienen una vida útil limitada debido a algo llamado alfa-decaimiento (la erosión de la rentabilidad debido a la eficiencia del mercado).
La razón por la cual "todos no lo hacen" se debe en gran parte a que solo una pequeña fracción de la población mundial tiene los conocimientos y las habilidades para desarrollar un sistema de comercio automatizado ... y mucho menos un sistema que funcione de manera consistente.
Los algoritmos generalmente están codificados en uno de los pocos idiomas: Python, C #, Matlab, Lenguajes fáciles de propiedad u otras variantes de C. Además, los algoritmos de mejor rendimiento incorporan tecnologías complementarias como Machine Learning y Deep Learning, tanto en la función del algoritmo como en la optimización y back-testing.
La investigación sugiere que hay aproximadamente 25 millones de desarrolladores de software profesionales y aficionados en el mundo. Tal vez el 40% (10 millones) de esos desarrolladores dominan un lenguaje comúnmente utilizado para desarrollar algoritmos comerciales.
Quizás el 25% (y esto es generoso) de esos 10 millones también tiene suficiente conocimiento de los mercados financieros y el comercio.
De esos aproximadamente 2–3 millones de 'cuantos' potenciales con las habilidades técnicas y el conocimiento financiero, tal vez el 50% (más o menos), en realidad tienen los fondos (el capital de 'riesgo' discrecional) para especular sobre sus algoritmos mientras permanecen algo diversificado. (Tenga en cuenta que muchos de estos también optarán por carreras en la industria financiera y nunca arriesgarán su propio capital).
Además, de esos 1–2 millones de posibles cuantías con los fondos, significativamente menos de la mitad tendrá el tiempo y la inclinación para aprender cómo hacerlo y, en realidad, hacerlo considerando otras obligaciones familiares y personales (desarrollar y probar sistemas es un proceso que requiere mucho tiempo) .
Entonces, digamos que una estimación de fermi muy retrospectiva sugiere que hay 1/2 millón de cuantos en el mundo con las suficientes habilidades, conocimiento, capital, tiempo e inclinación para desarrollar algoritmos comerciales.
Ahora de esos 500,000, una mayoría significativa (pero digamos que el 50% es generoso) nunca reunirá el coraje para incluso intentar lanzar sus algoritmos en vivo con dinero real. La realidad es que la mayoría de las personas son bastante reacias al riesgo y sucumben a diversas barreras y prejuicios psicológicos. No puedo decir cuántos autoproclamados 'cuantos' he conocido que pasan horas todos los días desarrollando algoritmos, pero que nunca han dejado un solo dólar detrás de ellos ... ahora nos quedan 250,000.
-Y de esos 250,000 'Quants' que tienen el coraje de probar suerte, la mayoría fallará rápidamente. No sé qué porcentaje es este. Podría ser 60%, podría ser 80%. Puede ser un estúpido error de programación, poca habilidad o simplemente mala suerte, pero la mayoría de los que pierden algo de dinero al principio se desanimarán para siempre de intentarlo de nuevo y simplemente abandonarán o perderán interés.
Entonces ... Esto nos deja con unas 50,000 a 100,000 personas en todo el mundo que en realidad son conocedores de riesgos, educados, técnicamente competentes, financieramente conocedores, disponibles, valientes, tercos y lo suficientemente persistentes como para continuar desarrollando algoritmos hasta un punto en el que sean razonablemente rentables. Me imagino que la curva de distribución real del 'éxito' es algo normal, ya que solo el 10-20% superior tiene un gran éxito (considerablemente y consistentemente por encima del mercado) lo suficiente como para incentivar la participación continua.
Por lo tanto, el número de personas que realmente realizan operaciones algorítmicas consistentemente está en las cinco cifras bajas ... posiblemente incluso en las cuatro cifras altas. Es seguro que cambiará a medida que nuestro mundo se vuelva más tecnocéntrico, pero para responder a su pregunta: es por eso que no todos lo hacen; )
Las torres tenían 110 pisos, 1363 pies de altura. Los ingenieros afirmaron en la fase de diseño que el diseño sobreviviría a un choque con un avión jet 4 de 707 motores que volaba a 600 mph. El ingeniero jefe le dijo al Seattle Times en 1993 que las torres sobrevivirían no solo al impacto del avión, sino también a los incendios resultantes.Según dos reporteros del NYT, el diseño era tal que "...
Divulgación completa: encabezo las operaciones en una gran plataforma de inversión cuantitativa ( Quantiacs ) y he escrito extensamente sobre el espacio de negociación algorítmica, y he desarrollado personalmente programas de negociación algorítmica durante la mayor parte de una década, por lo que tengo mis prejuicios, pero me siento bastante al menos mínimamente calificado para responder esta pregunta.
En resumen: ¡Absolutamente! Sí, muchos sistemas de negociación algorítmicos y automatizados realmente funcionan de manera consistente durante años. Dicho esto, la mayoría de los sistemas de negociación automatizados no funcionan de manera consistente (a pesar de lo que puedan mostrar las pruebas de respaldo) y aquí es donde los aficionados se separan de los quants profesionales. Además, la mayoría de los sistemas de comercio automatizados rentables tienen una vida útil limitada debido a algo llamado alfa-decaimiento (la erosión de la rentabilidad debido a la eficiencia del mercado).
La razón por la cual "todos no lo hacen" se debe en gran parte a que solo una pequeña fracción de la población mundial tiene los conocimientos y las habilidades para desarrollar un sistema de comercio automatizado ... y mucho menos un sistema que funcione de manera consistente.
Los algoritmos generalmente están codificados en uno de los pocos idiomas: Python, C #, Matlab, Lenguajes fáciles de propiedad u otras variantes de C. Además, los algoritmos de mejor rendimiento incorporan tecnologías complementarias como Machine Learning y Deep Learning, tanto en la función del algoritmo como en la optimización y back-testing.
La investigación sugiere que hay aproximadamente 25 millones de desarrolladores de software profesionales y aficionados en el mundo. Tal vez el 40% (10 millones) de esos desarrolladores dominan un lenguaje comúnmente utilizado para desarrollar algoritmos comerciales.
Quizás el 25% (y esto es generoso) de esos 10 millones también tiene suficiente conocimiento de los mercados financieros y el comercio.
De esos aproximadamente 2–3 millones de 'cuantos' potenciales con las habilidades técnicas y el conocimiento financiero, tal vez el 50% (más o menos), en realidad tienen los fondos (el capital de 'riesgo' discrecional) para especular sobre sus algoritmos mientras permanecen algo diversificado. (Tenga en cuenta que muchos de estos también optarán por carreras en la industria financiera y nunca arriesgarán su propio capital).
Además, de esos 1–2 millones de posibles cuantías con los fondos, significativamente menos de la mitad tendrá el tiempo y la inclinación para aprender cómo hacerlo y, en realidad, hacerlo considerando otras obligaciones familiares y personales (desarrollar y probar sistemas es un proceso que requiere mucho tiempo) .
Entonces, digamos que una estimación de fermi muy retrospectiva sugiere que hay 1/2 millón de cuantos en el mundo con las suficientes habilidades, conocimiento, capital, tiempo e inclinación para desarrollar algoritmos comerciales.
Ahora de esos 500,000, una mayoría significativa (pero digamos que el 50% es generoso) nunca reunirá el coraje para incluso intentar lanzar sus algoritmos en vivo con dinero real. La realidad es que la mayoría de las personas son bastante reacias al riesgo y sucumben a diversas barreras y prejuicios psicológicos. No puedo decir cuántos autoproclamados 'cuantos' he conocido que pasan horas todos los días desarrollando algoritmos, pero que nunca han dejado un solo dólar detrás de ellos ... ahora nos quedan 250,000.
-Y de esos 250,000 'Quants' que tienen el coraje de probar suerte, la mayoría fallará rápidamente. No sé qué porcentaje es este. Podría ser 60%, podría ser 80%. Puede ser un estúpido error de programación, poca habilidad o simplemente mala suerte, pero la mayoría de los que pierden algo de dinero al principio se desanimarán para siempre de intentarlo de nuevo y simplemente abandonarán o perderán interés.
Entonces ... Esto nos deja con unas 50,000 a 100,000 personas en todo el mundo que en realidad son conocedores de riesgos, educados, técnicamente competentes, financieramente conocedores, disponibles, valientes, tercos y lo suficientemente persistentes como para continuar desarrollando algoritmos hasta un punto en el que sean razonablemente rentables. Me imagino que la curva de distribución real del 'éxito' es algo normal, ya que solo el 10-20% superior tiene un gran éxito (considerablemente y consistentemente por encima del mercado) lo suficiente como para incentivar la participación continua.
Por lo tanto, el número de personas que realmente realizan operaciones algorítmicas consistentemente está en las cinco cifras bajas ... posiblemente incluso en las cuatro cifras altas. Es seguro que cambiará a medida que nuestro mundo se vuelva más tecnocéntrico, pero para responder a su pregunta: es por eso que no todos lo hacen; )