Hace un par de semanas leí el libro “Quantitative Trading: How to build your own algorithmic trading business” de Ernest P.Chan. Estaba buscando en la red algo sobre «pair trading» y técnicas de «market neutral» —no recuerdo exactamente el qué— cuando di con él por casualidad. Justo lo que estaba buscando desde hacía algunas semanas, el libro me duró tres días.

Es el primer libro que explica cómo un trader independiente —trader “retail” en jerga inglesa— puede realizar trading cuantitativo por su cuenta, convertirlo en un negocio personal y competir en el mercado con las grandes instituciones y hedge funds.

Cada vez es más complicado competir en los mercados financieros en el día a día porque una gran parte de los participantes son máquinas de alta velocidad que ejecutan sus operaciones mediante sofisticados algoritmos matemáticos, el famoso high-frequency trading o maquinitas HFT. No solo eso sino que las que no son HFT son sistemas semiautomáticos basados en programas estadísticos avanzados con grandes bases de datos, esto es el trading cuantitativo, trading basado en cálculos matemáticos. Es curioso que en 2008 el autor hablaba con asombro de casi 2/3 del trading de Estados Unidos se realizaba mediante HFT, ahora está entorno al 75% del trading ejecutado en el mercado americano y en torno al 60% en Europa. Para ver la brutal ascensión de este tipo de operativa ver este otro post con el famoso vídeo de Nanex.

Este libro explica cómo una persona individual puede desarrollar su sistema cuantitativo, pero además explica cómo hacer del trading una actividad personal o un negocio con dinero de otros, como elegir al bróker, etc. No es el santo grial porque no existe pero da las bases. Lo increíble de todo es que su autor lo escribió en 2008, que es como hablar del pleistoceno en trading cuantitativo, y sin embargo es terriblemente vigente todo su contenido.

No voy a entrar en la parte técnica, ni de sistemas ni de programación. Lo que me interesa es lo que cuenta, el enfoque y las bases de lo que puede ser una opción muy válida para sobrevivir en el exigente y darwiniano mundo de las finanzas internacionales.

Ernest Chan era investigador cuantitativo en las mejores instituciones financieras de Estados Unidos, incluida Morgan Stanley y Credit Suisses —comenzó en 1994 trabajando para el prestigioso IBM T. J. Watson Research Center de Nueva York— y se salió en 2006 del mundo institucional ante la frustración de ver cómo los algoritmos que desarrollaban no hacían sino perder ingentes cantidades de dinero. Lo puede seguir en su blog. En 2008 lanzó su propio fondo en Chicago.

El trading cuantitativo individual ofrece tres ventajas sobre otros negocios:

#1 Escalabilidad. Un sistema que vale para mover 100.000 euros en principio —no siempre— vale para mover 1 millón de euros. Además te puedes apalancar por muy poco dinero —por ejemplo comprar y vender 500.000 euros de un activo con una inversión de 10.000 euros, en ese caso el apalancamiento es de 50—.

#2 Deja tiempo libre. El trading cuantitativo está automatizado en la mayoría de sus procesos y, al contrario que la mayoría de los negocios, te deja mucho tiempo para seguir investigando. Un sistema semi-automatizado solo te necesita al abrirse los mercados y al cerrarse al final de la sesión.

#3 No necesitas hacer marketing. Lo único que necesitas es ser rentable y constante. Si ganas dinero de forma constante y tus resultados provocan confianza —datos auditados y sin grandes caídas—, los clientes vienen solos. Lo difícil es ser rentable —solo el 5% lo son— pero esa es otra historia. Tu marketing son tus resultados.

Como decía, Chan se salió del fondo donde estaba porque perdían increíbles cantidades de dinero y decidió ponerse por su cuenta porque lo que llevaban a la práctica no funcionaba. Y tras unos pocos meses prueba-error comenzó a ganar al mercado, hasta ahora. La lógica que impera detrás de todo ello es que es más fácil ganar 100.000 euros que ganar 100 millones de euros haciendo trading, la sensibilidad humana puede manejar mucho mejor la primera que la segunda. Pero hay mas razones para esto, como veremos mas adelante.

A él le costó tres meses encontrar una estrategia ganadora con un capital de 100.000 dólares. Aquí vemos otra ventaja; la inversión necesaria es menor que la mayoría de los negocios; a partir de 50.000 dólares se pueden desarrollar e implementar estrategias de trading algorítmico de forma independiente. Otra cosa bien distinta es llegar a tener beneficios consistentes e innovar constantemente porque las estrategias basadas en algoritmos van perdiendo su eficacia con el tiempo hasta dejar de ser rentables, por lo que hay que ir mejorándolas y sacando otras.

¿Hay que ser matemático o físico?

Una de las lecciones que ha aprendido por su cuenta es que las estrategias que mejor funcionan son aquellas que son más simples, complicarlo demasiado solo trae problemas, no es eficiente. Y en este punto nos abre la puerta a los retail; para entrar en el mundo institucional no hace falta que tengas un PhD en física o matemáticas, hace falta tener un sistema ganador, si enseñas un track-record ganador con tu propio dinero es una puerta abierta al mundo institucional.

Se necesitan tener conocimientos de estadística, Excel y algo de programación pero no demasiado. Por ejemplo se puede llevar a cabo trading cuantitativo con estas dos herramientas, si sabes algo de visual basic en Excel es suficiente. Aunque luego hay otras herramientas más sofisticadas —como Matlab que es lo que utiliza el— pero también más complejas y seamos realistas, si no eres informático o has estado en entornos de programación no te vas a meter a aprender programación en estos programas, en ese caso es mejor que contrates a alguien que te escriba el código.

Trading algorítmico, ¿es para mí?

El trading algorítmico es la compraventa de activos —acciones, divisas, futuros, ETFs, opciones…— que cotizan en mercados financieros basada en cálculos matemáticos —algoritmos— y que se ejecutan de manera automática una vez han sido diseñados. La mayoría de ellos son cálculos realizados a partir del comportamiento pasado del precio —medias móviles, osciladores, patrones— del activo, aunque también pueden incorporar datos fundamentales —cash flow, beneficios, ingresos, ratio deuda, datos contables publicados vs esperados y acontecimientos de política económica —tipos de interés, bonos, datos macro—.

Los traders institucionales que operan con derivados financieros complejos si necesitan formación en ciencias duras como la física, ingeniería o matemáticas, pero el resto del tradeo con activos financieros conocidos y líquidos —acciones, divisas y futuros— no necesita de tal campo de conocimiento.

Como he dicho antes, Chan se salió de los “top investment bank” porque perdían centenares de millones de dólares con las estrategias que desarrollaban. La frustración y rigidez de la institución le llevó a salirse y darse cuenta de que a veces es más importante el sentido común y la sencillez que la complejidad per se.

¿Quiénes son los típicos traders cuantitativos independientes? Entre la gente que conocía estaba un trader de hedge fund que se había salido, un programador que había trabajado en una firma bróker, un antiguo trader de bolsa —corredor—, un antiguo inversor de banca, un bioquímico y un arquitecto. Algunos habían recibido entrenamiento técnico avanzado pero otros solo tenían conocimientos básicos —lo que recibes en la universidad si es que has ido—; unos utilizaban herramientas de backtesting muy básicas como Excel y los más avanzados utilizaban herramientas más sofisticadas. Todos ellos habían entrado en el mundo financiero en un momento dado de sus vidas, ya por su cuenta lo estaban haciendo bien en mayor o menor medida y disfrutaban de la libertad que ofrece la independencia.

En cualquier caso lo ideal para ser un trader cuantitativo es tener experiencia previa en finanzas o programación —pongo «o» no «y»—.

Indicaciones

Cómo identificar una estrategia apropiada para mis circunstancias

La idoneidad de una estrategia en muchas ocasiones no tiene nada que ver con la estrategia en sí. Existen cuatro elementos:

1) Tus horas de trabajo. Depende de la disponibilidad de tiempo que tengas para hacer trading te vendrán mejor estrategias de swing —varios días—, más automatizadas, o por el contrario estrategias intradiarias semiautomatizadas donde puedas hacer un control más personal –dispones de más tiempo-. También en el primer caso necesitarás estrategias más simples que en el segundo, puesto que no le podrás dedicar tanto tiempo.

2) Tu habilidad programando. Depende de tus conocimientos en lenguajes de programación —Visual Basic, Java, C++ o C#— podrás hacer estrategias con muchos activos en varios mercados o por el contrario una estrategia sencilla con un solo activo y menor frecuencia si no posees muchos conocimientos.

3) Tu capital para hacer trading. Aquí dependerá de tu nivel de capital, alto o bajo, Chan pone el límite en 100.000$; por encima de esta cantidad es capital alto, entre 50.000 y 100.000 capital bajo y por debajo de 50.000$ no recomiendo hacer trading cuantitativo. Con bajo capital las estrategias irán encaminadas al trading direccional y a activos financieros que permitan el apalancamiento alto como las divisas, futuros y opciones, mientras que con un capital alto se pueden implantar estrategias de market neutral —no direccionales— y sobre activos menos apalancados con retornos y riesgos menores. Por otro lado el capital alto te permitirá tener una infraestructura mejor, mejores proveedores de datos y desarrollar estrategias de mayor frecuencia y velocidad.

Pongo una tabla resumen con traducción libre mía sobre las diferencias entre una y otra:

4) Tu objetivo. Mucha gente se mete en el trading pensando que va a ganar mucho dinero desde el primer mes. Lamentablemente eso no existe. Además una gran parte se mete pensando que le va a sacar de un momento de apuro en los ingresos, este es otro fallo. Tu objetivo debe ser la ganancia constante a medio y largo plazo sin la exigencia de tener que ganar dinero desde ya; para ello son necesarios algunos meses de transición donde puede ser que pierdas dinero, necesitas un colchón. Las prisas no son buenas en este negocio. No confundir máxima ganancia con ganancias de máximo ratio de Sharpe, en otras palabras, ganancia en consonancia con una buena gestión del riesgo —lo primero no mide el riesgo—, que en este negocio lo es todo.

Después del backtest de tu estrategia, debes tener respuesta a las siguientes preguntas

1) Comparación con el benchmark

2) Sharpe Ratio —¿es suficientemente alto?—

3) El drow down —máxima caída del capital por pérdidas seguidas— ¿cuánto tiempo ha durado?, ¿cómo de profundo ha sido? (Es vital porque drow downs elevados pueden tumbar la cuenta en poco tiempo.)

4) ¿Tiene sesgos el backtest? —sesgo de no incluir a los activos que han desaparecido “survivorship bias” o sobreoptimización—

5) ¿Tiene peores resultados pasado un tiempo?

6) ¿Se han tenido en cuenta el slippage y las comisiones del broker?

Nichos rentables para el trader retail

Como habrás podido comprobar, no se trata de montar un hedge fund —que no vas a poder— si no de montar tu propio negocio personal con el que ganar dinero, bien con dinero exclusivamente tuyo —tu capital— o con dinero de otras personas. En consecuencia tu estrategia debe ser la contraria o distinta a la que utilizan los hedge funds porque de lo contrario estarás compitiendo con ellos y lo más probable es que te saquen del mercado. Ellos funcionan con máquinas HFT de una velocidad y recursos con las que jamás podrás competir.

Estas deberían ser tus estrategias, los nichos de mercado donde puedes competir:

1) Estrategias con pocos recursos que necesitan operar mucho —intradía y direccional—

2) Estrategias con pocos activos

3) Estrategias con posiciones muy infrecuentes

Estos nichos son rentables porque todavía no han sido arbitrados de forma masiva por los grandes hedge funds. Estos también son los nichos donde opera el trader manual de forma direccional, como por ejemplo operar solo unos pocos pares de divisas, o centrarse en tres o cuatro futuros y actuar sobre ellos.  

Conclusiones ¿puede un trader cuantitativo independiente tener éxito?

Uno de los enigmas que le rondó la cabeza a Chan tras su salida de las firmas institucionales en 2006 es cómo los grandes hedge funds perdieron miles de millones de dólares hasta la desaparición de algunos de ellos —el más conocido el Long Term Capital Management asesorado por premios nobel, ver en mi libro esta historia (aquí y aquí)— y en cambio los traders independientes con unos recursos ínfimos y unos equipos informáticos básicos podían ganar dinero. ¿Cómo puede ser que no solo sobrevivieran si no que mantuvieran ratios de Sharpe altos?

Con el tiempo dio con la clave, es lo que él llama “capacidad” de un sistema: es mucho más fácil ganar con un capital de 100.000 dólares que con uno de 100 millones de dólares. La capacidad es la cantidad de capital con la que un sistema es capaz de generar buenos resultados —ganancias, retornos—. Brillante. Es aquí donde los traders independientes tenemos nuestra oportunidad. Y siempre las tendremos por cinco razones muy sencillas:

(1)   Los hedge funds al tener posiciones de cientos o miles de millones de dólares, necesitan mantenerlas cierto tiempo porque la liquidez que necesitan para deshacer posiciones —comprar/vender— les cuesta mucho dinero. Tienen que minimizar los costes de liquidez. Es más, los pequeños capitales en su conjunto actúan como contrapartida, como market makers de liquidez.

(2)   La intensa competición que hay entre los propios hedge funds hace que sus estrategias tengan retornos más pequeños. Les obliga a buscar algoritmos más complejos puesto que todos buscan lo mismo, pequeñas ineficiencias del mercado. Esta complejidad en sus sistemas los vuelve más sesgados porque estiran sus backtest y los resultados no son tan buenos, los que habéis dado matemáticas en el grado lo sabéis, en un problema de optimización en cuanto pones restricciones el óptimo empieza a desplazarse.

(3)   En los hedge funds los traders tienen reglas estrictas, por ejemplo solo compra, o solo venta. Un trader independiente puede hacer lo que quiera.

(4)   Cuando los sistemas de los hedge fundas comienzan a tener beneficios, los managers presionan para hacer al sistema ganador en poco tiempo, lo fuerzan para conseguir las ganancias en el menor tiempo posible y eso a veces es contraproducente. En el trading retail esto no existe.

(5)   El ambiente que puede tener un trader independiente es mucho más óptimo que el que se respira en un hedge fund. No tienes jefes temperamentales, ni objetivos, ni compites contra gigantes.

Y ahora estudia, experimenta y opera. Se necesita trabajar duro y ser disciplinado.

Jorge Segura

Me dedico a hacer la estrategia financiera y control económico de pymes tech & digital con actividad global que están creciendo (CFO Externo).

También traduzco a números ideas e iniciativas para que sus CEOs tomen decisiones con mayor certidumbre.