Qué es realmente el trading algorítmico y en qué se diferencia del discrecional

Cuando digo que hago trading algorítmico, la gente imagina dos cosas. O una sala llena de pantallas con un robot ganando dinero mientras yo duermo, o una inteligencia artificial que "predice el mercado". Ninguna de las dos se parece a lo que hago.

Voy a explicar qué es de verdad, en qué se diferencia del trading discrecional y qué gana y qué pierde cada uno. Sin marketing.

La definición aburrida, que es la buena#

Trading algorítmico es operar siguiendo un conjunto de reglas escritas antes de operar, que no dependen de tu criterio en el momento de ejecutarlas.

Eso es todo. Fíjate en lo que no dice la definición.

No dice que tenga que estar automatizado. Puedes ejecutar un sistema algorítmico a mano, leyendo tus reglas en un papel y metiendo las órdenes tú.

No dice que necesites inteligencia artificial. La mayoría de sistemas que funcionan tienen menos matemáticas de las que la gente cree.

No dice nada sobre acertar. Un sistema puede ser perfectamente algorítmico y perfectamente malo.

La palabra importante es antes. Las reglas se escriben antes de que aparezca la situación. Cuando aparece, no decides: ejecutas.

Discrecional no significa improvisar#

El trading discrecional es el que depende del criterio del operador en el momento. El trader mira el gráfico, valora el contexto, y decide.

Aquí hay que quitar un prejuicio: discrecional no es sinónimo de descontrolado. Hay traders discrecionales excelentes con procesos rigurosos, diarios de operaciones, límites de riesgo y reglas de descarte. Simplemente, la decisión final la toma una persona leyendo una situación concreta.

La diferencia real entre los dos enfoques no es el ordenador. Es dónde vive el criterio. En el sistemático, el criterio está en las reglas, que ya están cerradas. En el discrecional, el criterio está en la cabeza del operador, y se aplica en caliente.

Qué gana el sistemático#

Puedes medir. Esta es la grande. Si tus reglas están escritas, puedes aplicarlas a diez años de datos históricos y ver qué habría pasado. Eso se llama backtest. No te dice el futuro, y en otra guía explico por qué la mayoría mienten, pero al menos te da algo que discutir. Con un método discrecional no puedes hacer eso, porque no sabes qué habrías decidido en 2018.

Puedes separar el error del sistema del error de ejecución. Cuando pierdes, hay dos posibles culpables: la regla era mala, o no la seguiste. Si la regla está escrita, sabes cuál de los dos fue. Si no lo está, siempre puedes contarte que la regla era buena.

Escala sin cansarte. Vigilar cuarenta mercados a la vez es imposible a ojo y trivial para un programa. Y el programa no está peor los lunes.

Quita las emociones del momento de ejecutar. Ojo con esto, que se malinterpreta mucho: no las quita del proceso entero. Las traslada. Ya no sufres al decidir si entras, sufres al decidir si apagas el sistema después de una racha mala. Es un sufrimiento distinto, más lento y más silencioso, pero está ahí.

Qué gana el discrecional#

Se adapta a lo que no viste venir. Un sistema solo conoce lo que le enseñaste. Ante algo genuinamente nuevo, una persona con experiencia puede leer el contexto y quedarse fuera. El programa, no: hace lo que le dijiste.

Empieza a operar mucho antes. Formalizar una idea, programarla y validarla lleva semanas. Un discrecional puede empezar a acumular horas de mercado hoy.

Aprovecha información que no está en el precio. Todo lo que es difícil de convertir en un número entra mal en un sistema.

No necesitas programar. Obvio, pero es una barrera real.

La misma idea, contada de las dos formas#

Imagina que observas algo: cuando un valor lleva varios días cayendo con volumen creciente y de golpe rebota con fuerza, muchas veces sigue subiendo unos días más.

Versión discrecional: "cuando veo capitulación y un rebote claro, compro y aguanto mientras el impulso se mantenga".

Versión sistemática: hay que traducir cada palabra vaga a un número. Qué es "varios días", qué es "volumen creciente", qué es "rebote con fuerza", qué es "impulso se mantenga". Algo así:

# Regla de ejemplo. Ilustrativa, sin ningún parámetro optimizado.
def hay_entrada(velas):
    ultimas = velas[-6:]
    caida = ultimas[-2].cierre < ultimas[0].cierre
    volumen_creciente = ultimas[-2].volumen > media([v.volumen for v in ultimas[:-2]])
    rebote = ultimas[-1].cierre > ultimas[-1].apertura
    rango_amplio = ultimas[-1].rango > media([v.rango for v in ultimas[:-1]])
    return caida and volumen_creciente and rebote and rango_amplio

Ese ejercicio de traducción es donde se cae la mitad de las ideas. Al escribirlas descubres que "rebote con fuerza" significaba tres cosas distintas según el día.

Y ahí está el matiz incómodo: la versión sistemática es más pobre. Pierde información. A cambio, es medible y repetible. Esa es la transacción que aceptas.

El punto medio que casi nadie nombra#

Entre los dos extremos hay una zona enorme donde vive mucha gente: reglas escritas para el noventa por ciento de las decisiones, con un pequeño margen de criterio humano.

Por ejemplo: el sistema genera las señales, pero tú decides no operar el día de una reunión de tipos de interés. O el sistema entra solo y tú puedes cerrar antes a mano, nunca ampliar.

Esto tiene un peligro concreto y conviene decirlo. Cada excepción que te reservas es una decisión que ya no puedes medir. Si te permites saltarte señales "cuando lo veo raro", tu backtest deja de describir lo que haces. Yo intento que las excepciones sean pocas, escritas y contadas: si me salto una señal, queda anotado en el registro con el motivo. Si al cabo de tres meses me he saltado veinte, es que mi sistema tiene una regla que no he escrito.

Qué hace falta para empezar por el lado sistemático#

Menos de lo que parece, y distinto de lo que se vende.

Programación básica. Python es suficiente. Necesitas bucles, condiciones, funciones y saber leer un fichero de datos. No hace falta ser ingeniero.

Datos decentes. Precios históricos con marca de tiempo fiable. Aquí se paga el peaje: los datos gratuitos suelen tener huecos, valores raros y ajustes mal hechos.

Estadística de bachillerato, más una cosa: entender qué es la variabilidad de una muestra. Es decir, entender por qué veinte operaciones no te dicen casi nada aunque salgan todas bien.

Y una costumbre difícil: escribir las reglas antes de mirar los resultados. En cuanto miras el gráfico y luego decides el parámetro, ya no estás midiendo tu idea. Estás midiendo tu capacidad de mirar hacia atrás.

Lo que me habría ahorrado tiempo saber antes#

Tres cosas.

La primera: el objetivo de escribir reglas no es acertar más. Es poder equivocarte de forma medible. Un sistema malo pero medible se mejora. Una intuición confusa, no.

La segunda: la mayor parte del trabajo no es programar la estrategia. Es preparar los datos y montar el proceso de validación. La estrategia en sí puede ser veinte líneas.

La tercera: vas a tirar casi todo lo que construyas. Eso no es fracasar, es el proceso funcionando. El sistema de validación existe precisamente para que las ideas malas mueran en el ordenador y no en tu cuenta.

Si sales de aquí con una sola idea, que sea esta: la diferencia entre sistemático y discrecional no es la tecnología, es el momento en el que decides. Y decidir antes, por escrito, es lo único que te permite comprobar si tenías razón.

La siguiente guía va justo de eso: cómo se coge una intuición como la del ejemplo y se convierte, paso a paso, en algo que se pueda poner a prueba.