Aprendizaje automático: cómo está cambiando el panorama del forex

Aprendizaje automático

El trading manual en divisas se basa en el análisis técnico y fundamental para tomar decisiones óptimas. Sin embargo, cada vez es más difícil mantener la precisión de estos métodos convencionales debido a la gran complejidad y a la naturaleza impredecible de los mercados financieros. Aquí es donde el aprendizaje automático surge como una alternativa para ser rentable en la era del trading moderno.

Parece que la mayoría de la gente tiende a creer que el aprendizaje automático no es diferente de la IA (Inteligencia Artificial). Mucha gente confunde los términos, cuando en realidad son muy diferentes.

Mientras que IA es el término general que define la función de una máquina capaz de actuar como un ser humano -ver, pensar, analizar datos y responder en lenguas extranjeras-, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, que esencialmente permite a la máquina aprender de la experiencia y mejorar.

En lugar de programar explícitamente los ordenadores, el aprendizaje automático les permite aprender a programarse a sí mismos a partir de la experiencia. El programador humano sólo tiene que decidir qué modelo utilizar, proporcionar los datos y dejar que los ordenadores encuentren patrones o hagan predicciones mediante algoritmos.

El aprendizaje automático está cambiando el papel del trading en los mercados financieros, ya que es capaz de analizar grandes conjuntos de datos y adaptarse rápidamente a las nuevas condiciones. Por eso muchos traders entusiastas se sienten tan atraídos por esta tecnología, que les permite seguir siendo relevantes en unos mercados en constante cambio.

Descúbralo todo sobre el aprendizaje automático en el trading en la siguiente guía.

Algoritmos versátiles

En lo que respecta al aprendizaje automático para el trading, varios algoritmos han demostrado su eficacia para realizar diversas tareas en los mercados financieros. He aquí algunos de los más populares:

Red neuronal

Una red neuronal es como un cerebro informático formado por capas de neuronas interconectadas. Es un potente algoritmo de modelización de estrategias de trading. Estas son algunas de las arquitecturas más utilizadas en el trading:

  • Redes neuronales convolucionales (CNN): Para reconocer patrones de precios e imágenes

  • Redes neuronales recurrentes (RNN): Para analizar datos secuenciales y hacer predicciones de series temporales en el trading.

  • Redes de memoria a largo plazo (LSTM): Un tipo de RNN que incluye una estructura más compleja para un mejor control de la memoria.

En resumen, las redes neuronales se utilizan a menudo en el trading por su capacidad para producir modelos y predicciones complejos. También son ideales para tareas de reconocimiento de imágenes, texto y voz, como la previsión.

Bosque aleatorio

Random Forest es un algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión. Básicamente, un árbol de decisión divide los datos en ramas según el valor de sus características, lo que permite una toma de decisiones directa.

Como resultado, Random Forest puede mejorar la precisión y minimizar el riesgo de sobreajuste. También es capaz de manejar diferentes características y reducir eficazmente el ruido, algo habitual en el trading.

Máquina de vectores soporte

La máquina de vectores soporte es un algoritmo robusto cuyo objetivo es clasificar los datos en diferentes grupos. En otras palabras, es capaz de determinar a qué grupo pertenecen los datos (clasificación) y predecir los resultados (regresión).

Esencialmente, funciona encontrando la línea o hiperplano óptimo que separa las clases de datos en el espacio de características. Se asegura de que los datos estén lo más lejos posible de los puntos más cercanos, conocidos como vectores de soporte. Para las tareas de regresión, el algoritmo encuentra un hiperplano adecuado que capte la correlación entre los datos de entrada y las variables objetivo.

Para el aprendizaje automático en el trading, la máquina de vectores soporte se utiliza para encontrar señales de compra o venta. Sin embargo, hay que tener en cuenta que funciona mejor con conjuntos de datos de tamaño pequeño o mediano.

Análisis predictivo

El uso más común del aprendizaje automático en el trading es el análisis predictivo, que incluye el uso de datos históricos para generar previsiones de posibles movimientos de precios. Estas previsiones pueden ser muy valiosas para un operador a la hora de determinar los momentos adecuados para entrar o salir del mercado.

Los modelos predictivos de aprendizaje automático pueden desarrollarse de dos formas principales:

  • Reconocimiento de patrones: el aprendizaje automático implica analizar enormes conjuntos de datos históricos y deducir patrones y correlaciones que puedan indicar la dirección de los precios. Esta tarea es casi imposible para los operadores humanos porque los datos son demasiado complejos.

  • Predicciones de mercado: Podemos entrenar el aprendizaje automático para descifrar datos históricos y las condiciones actuales del mercado para generar predicciones. Lo mejor es que estos modelos aprenden continuamente de nuevos datos. Como resultado, su precisión predictiva mejora con el tiempo.

Debe ser consciente de que el aprendizaje automático en el trading sólo puede dar indicaciones y que nunca se garantiza la rentabilidad. Sin embargo, puede mejorar la precisión de las predicciones proporcionando cotizaciones exactas y datos históricos.

Trading algorithmique

Le trading algorithmique utilise un système informatique préprogrammé qui suit un ensemble d'instructions claires pour exécuter la transaction. Cette méthode de trading est également connue sous le nom d'algo trading ou de trading automatisé.

En raison de sa commodité, la taille du marché du trading algorithmique a augmenté de manière significative au cours des dernières années. Toutefois, la concurrence s'intensifiant, de nombreux traders cherchent à améliorer la précision de leur système de trading algorithmique.

Le problème du trading algorithmique traditionnel est qu'il dépend de règles fixes et qu'il ne peut pas s'adapter aux conditions du marché. L'apprentissage automatique dans le domaine du trading offre non seulement une automatisation avancée, mais aussi la possibilité d'apprendre par soi-même et d'améliorer ses performances au fil du temps. En d'autres termes, ces algorithmes peuvent identifier de nouveaux modèles sans intervention humaine.

Le tableau suivant montre les différences entre les algorithmes traditionnels et les algorithmes basés sur l'apprentissage automatique :

Trading algorítmico tradicional Trading algorítmico con aprendizaje automático
Uso de reglas fijas que no cambian con el tiempo. Por ejemplo, en una estrategia simple de cruce de medias móviles, el algoritmo compra cuando la 20-SMA cruza por encima de la 50-SMA, independientemente de las condiciones del mercado. Esta regla sigue siendo la misma en mercados alcistas, bajistas o periodos de alta volatilidad. Se adapta a las condiciones cambiantes del mercado. Por ejemplo, basándose en datos históricos, el algoritmo puede reconocer que la estrategia de cruce es más fiable en mercados en tendencia, pero menos eficaz en mercados bajistas, por lo que ajusta las reglas en consecuencia.
Limitado a modelos predefinidos. Por ejemplo, un algoritmo tradicional para un patrón de velas específico debe coincidir exactamente con criterios predeterminados, como el nivel de ejecución y los patrones de volumen. Puede identificar patrones difíciles de detectar para los traders humanos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden descubrir que la combinación de alta volatilidad y patrones de precios específicos es una señal clara de una inversión del mercado.
Sólo puede centrarse en unos pocos indicadores técnicos a la vez, como la media móvil y el índice RSI. Puede procesar cientos de factores al mismo tiempo. Esto incluye la acción del precio, patrones de volumen, sentimiento del mercado, indicadores económicos, etc.

Análisis de sentimientos

Este enfoque puede ampliarse al análisis del sentimiento, en el que se analizan los sentimientos de las personas y se realiza una predicción basada en ellos en el aprendizaje automático para el trading. Los datos sobre el sentimiento del mercado pueden proceder de artículos de prensa, debates en redes sociales e indicadores económicos.

El análisis del sentimiento suele realizarse mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que aprende y analiza el lenguaje humano. Principalmente, clasifica los sentimientos de las personas en tres categorías: positivo, negativo y neutro.

Un sentimiento positivo es optimista y puede provocar una subida de los precios de los activos. Un sentimiento negativo, por el contrario, puede hacer caer los precios de los activos. Con esta información, los operadores pueden mejorar sus estrategias de trading tomando mejores decisiones en mercados muy turbulentos.

Gestión de riesgos y optimización de carteras

El aprendizaje automático en el trading puede analizar datos históricos y el sentimiento actual para predecir la volatilidad del mercado, lo que permite a los operadores medir su riesgo y ajustar sus posiciones para reducir la exposición a entornos de mercado de alto riesgo.

Cuando el algoritmo analiza los datos históricos, también puede identificar los acontecimientos del mercado que es probable que tengan un impacto. Esta detección temprana permite a los inversores aplicar medidas preventivas, como órdenes stop-loss o de cobertura.

Además, el aprendizaje automático en el trading es muy bueno para optimizar carteras. El algoritmo puede predecir la rentabilidad de un activo en función de las condiciones del mercado en tiempo real, la tolerancia al riesgo del operador y sus objetivos de inversión.

Como resultado, los operadores sabrán qué mantener, cuándo comprar o vender y qué tamaño de posición les conviene más. De este modo, una cartera siempre estará bien equilibrada y adaptada a los objetivos del operador.

Ventajas del aprendizaje automático en el ámbito del trading

En términos generales, el aprendizaje automático en el ámbito del trading ofrece algunas ventajas notables a tener en cuenta. He aquí la lista completa:

⚡Análisis rápido de datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos del mercado mucho más rápido de lo que lo haría un humano medio, lo que le permite reaccionar al instante a los acontecimientos del mercado. Esto puede ahorrarle tiempo en el análisis manual de datos y ayudarle a centrarse más en la toma de decisiones estratégicas. Esta ventaja es muy útil para estrategias que requieren gran velocidad, como el scalping y el trading de alta frecuencia.

🧘‍♀️Elimination sesgos emocionales

El miedo y la codicia pueden cegar su juicio sobre los operadores de Forex y llevarle a tomar decisiones irracionales. Debido a que una máquina de trading se basa estrictamente en datos y reglas objetivas, puede eliminar cualquier riesgo de pérdida que emane de un sesgo emocional, asegurando que cualquier estrategia se implemente con la máxima evidencia y disciplina, no con una respuesta emocional.

📉 Reducción del riesgo de trading

Los algoritmos de aprendizaje automático predicen la volatilidad del mercado a partir de datos históricos, posibles caídas del mercado y comportamientos inusuales del mercado que pueden indicar manipulación del mercado u otros riesgos. Esto le permite tomar medidas inmediatas y, por tanto, proteger mejor sus posiciones.

💡 Adaptabilidad a las condiciones cambiantes del mercado

La ventaja más importante del aprendizaje automático en el trading es su capacidad de autoaprendizaje. En lugar de limitarse a seguir reglas predeterminadas en niveles de precios y condiciones exactas, los algoritmos son capaces de modificar la estrategia y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado basándose en los datos más recientes. Esto garantiza que su estrategia siga siendo relevante y eficaz.

📈 Mejor rendimiento de las operaciones

El aprendizaje automático en el trading puede identificar patrones ocultos y correlaciones que podrían no ser lo suficientemente importantes para ver a través del análisis manual. Esto puede permitirte aprovechar oportunidades que normalmente pasarían desapercibidas. El aprendizaje automático puede impulsar tu rendimiento general mejorando las predicciones basadas en datos precisos.

📊 Optimización de activos

Por último, el aprendizaje automático en el trading también podrá optimizar una cartera en función de las condiciones actuales del mercado, la tolerancia al riesgo y los objetivos de trading para su rentabilidad estratégica y a largo plazo.

Desventajas del aprendizaje automático

Como cualquier otra herramienta, el aprendizaje automático en el trading también implica riesgos y desafíos. Estos se enumeran a continuación:

💻 Altos requisitos informáticos

No es fácil implementar el aprendizaje automático en el trading. Requiere mucha potencia de cálculo, por no hablar de la energía y los servicios en la nube. El coste puede llegar a ser muy elevado para pequeñas empresas de trading o incluso pequeños traders.

Aparte del punto de vista financiero, los enormes requisitos informáticos también implican que se espera que los usuarios del aprendizaje automático tengan conocimientos técnicos avanzados en aprendizaje automático e IA en general. Este dominio podría llevar algún tiempo, dado que se trata de una tecnología y está en constante evolución.

🤖 Exceso de confianza en la tecnología

El uso del aprendizaje automático puede llevar a los traders a confiar en la tecnología hasta tal punto que los sistemas informáticos harán todo el trabajo. Como resultado, pueden no molestarse con el análisis fundamental y técnico.

📋 Calidad y disponibilidad de los datos

El aprendizaje automático funciona bien en el trading si se dispone de suficientes conjuntos de datos de alta calidad. Al entrenar el modelo de aprendizaje automático, deben utilizarse datos fiables para generar señales precisas.

Desgraciadamente, estos datos de alta calidad son de difícil acceso para los traders ordinarios. Forzar a los modelos a trabajar con datos de baja calidad conduce a predicciones incorrectas y aumenta los riesgos de la negociación.

↔️ Sobreajuste

En realidad, desarrollar un modelo robusto de aprendizaje automático es muy complejo. Puede dar lugar a un sobreajuste, es decir, una situación en la que un modelo de aprendizaje automático funciona bien con datos de entrenamiento o datos pasados, pero no funciona correctamente en las condiciones actuales del mercado. El efecto es la probabilidad de malas predicciones y pérdidas.

💼 Preocupaciones reglamentarias

Mientras que el mercado de divisas está muy regulado, el aprendizaje automático en el trading es relativamente nuevo y está menos regulado. Como resultado, incorporar el aprendizaje automático en el trading puede ser un poco complicado. Necesitas asegurarte de que tus algoritmos están alineados con los requisitos regulatorios de tu jurisdicción.

Las mejores herramientas para desarrollar el aprendizaje automático en el trading

Existen varias herramientas potentes que puede utilizar para crear modelos de aprendizaje automático de forma eficaz. He aquí algunas recomendaciones:

QuantConnect

QuantConnect es una plataforma de código abierto que permite a los traders construir, entrenar, probar y almacenar modelos de aprendizaje automático. La plataforma ofrece acceso a datos históricos y en tiempo real de varias clases de activos, como divisas, criptomonedas, acciones y futuros.

QuantConnect

Puede entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando librerías Phyton populares como Scikit-learn, TensorFlow, GPlearn o PyTorch, y utilizarlos directamente en sus algoritmos QuantConnect. También puede ejecutar la estrategia utilizando el sistema de backtesting avanzado de QuantConnect para ver cómo se comporta en condiciones reales. Una vez que esté satisfecho, despliegue su estrategia en directo a través de los brokers compatibles, como OANDA e Interactive Brokers.

✔️ Ventajas

  • Plataforma todo en uno: Proporciona servicios basados en la nube para construir, entrenar, probar y almacenar modelos de aprendizaje automático en un único entorno.

  • Compatible con Phyton y C#: Se integra bien con dos de los lenguajes de programación más sencillos y populares del mundo.

  • Comunidad : Proporciona múltiples canales de comunicación que constan de 250 000 usuarios con diversos orígenes y niveles de experiencia.

Desventajas

  • Brokers limitados: las opciones de corretaje para los operadores de Forex son bastante limitadas en comparación con otros activos como las criptomonedas.

MetaTrader 5

MetaTrader 5 es una popular plataforma de trading que ofrece integración Phyton para fines de aprendizaje automático. Utilizando el modelo de integración Phyton, puede obtener datos comerciales de la plataforma y analizarlos con las herramientas Phyton. También puede calcular estadísticas utilizando el historial de operaciones de su cuenta y, a continuación, ejecutar operaciones utilizando algoritmos personalizados.

MT5

Es probable que muchos inversores ya estén familiarizados con esta plataforma, por lo que puede resultar más fácil navegar por ella y aprovechar al máximo todas sus funciones. En general, la plataforma es adecuada para estrategias más sencillas y para quienes prefieren una interfaz fácil de usar.

✔️ Ventajas

  • Plataforma de trading robusta: MetaTrader 5 es ampliamente reconocida como una plataforma fiable entre los traders de todo el mundo.

  • Perfecta integración de Phyton: Permite a los operadores integrar Phyton y el aprendizaje automático en sus estrategias.

  • Facilidad de uso: La interfaz fácil de usar es ideal para aquellos que están empezando a utilizar el aprendizaje automático en el trading.

  • Altamente accesible: Es completamente gratuito y soporta una amplia variedad de brokers.

Desventajas

  • Funciones de aprendizaje automático limitadas: Los traders necesitan entrenar los modelos de aprendizaje automático externamente.
CFD BrokersDepósito mínimoPlataformasSitio oficial
AvaTrade100 €MetaTrader 4 y 5
AvaOption
Ver el sitio AvaTrade
XTB1 €xStation 5Ver el sitio XTB
Pepperstone200 €MetaTrader 4 y 5
cTrader, TradingView
Ver el sitio Admiral Markets
El trading CFD se basa en la especulación e implica un riesgo significativo de pérdida, por lo que no es adecuado para todos los inversores (del 74 al 89% de las cuentas de inversores privados pierden dinero).

TradeStation

TradeStation es una plataforma excelente para probar sus estrategias de aprendizaje automático. El objetivo es evaluar la calidad del modelo a la hora de predecir los resultados del mercado.

TradeStation

Puede integrar sus modelos de aprendizaje automático en Tradestation utilizando el lenguaje de programación propio de la plataforma llamado Easylanguage. La plataforma puede proporcionar resultados de backtesting en gráficos interactivos y métricas para ayudarle a calcular más fácilmente.

✔️ Ventajas

  • Potente plataforma de trading: Combina negociación, análisis y backtesting en una única plataforma.

  • Backtesting: Ofrece un sólido sistema de backtesting con acceso a ricos datos históricos.

  • Muy accesible : De fácil acceso, ideal para traders minoristas.

Desventajas

  • Funciones de aprendizaje automático limitadas: La plataforma no admite la formación de modelos de aprendizaje automático.

Implementar el aprendizaje automático en el trading

Siga estos pasos para implementar el aprendizaje automático en el trading:

1. Preparar los datos

El primer paso es recopilar datos históricos, fundamentales y otros datos de mercado relevantes para los pares de divisas con los que opera. Asegúrese de obtener estos datos de fuentes fiables, como plataformas de corretaje y proveedores de datos financieros de confianza.

Es importante limpiar los datos filtrando el ruido y tratando los valores que falten. A continuación, harás un poco de ingeniería de características mediante la creación de nuevas funcionalidades que puedan ayudar a encontrar estos patrones en los datos existentes, como indicadores técnicos y otras herramientas que podrían mejorar el análisis predictivo.

2. Seleccionar el modelo de aprendizaje automático

Elija el modelo de aprendizaje automático adecuado para sus objetivos y estrategia de trading. Esto es importante porque determina cómo analizará los datos el aprendizaje automático. En concreto, debe tener en cuenta la complejidad del modelo, el tiempo de aprendizaje y el rendimiento en su conjunto de datos específico.

A continuación, utilizando el conjunto de entrenamiento, entrene el modelo que haya elegido. Los hiperparámetros también pueden modificarse para que el modelo alcance un rendimiento óptimo. Esto puede implicar pruebas iterativas para obtener la configuración perfecta de los parámetros del modelo y generar la mayor precisión.

3. Backtesting y evaluación

Una vez entrenado el modelo, tendrá que realizar backtesting para comprobar su rentabilidad y el riesgo que representa. Los parámetros que determinarán la rentabilidad son la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1.

Realice un backtest de la ejecución simulada y compruebe si la estrategia funciona como espera. Asegúrate de que no sólo es rentable, sino que también tiene una buena drawdown.

4. Optimice la estrategia

Verá pequeños fallos que podrá eliminar tras varias pruebas retrospectivas. Siga evaluando y ajustando su estrategia para que funcione mucho mejor.

Establezca reglas para optimizar su estrategia, por ejemplo definiendo tamaños de posición, reglas de entrada y reglas de salida. No olvides incorporar la gestión del riesgo en función de tu tolerancia al riesgo.

5. Trading en vivo

Una vez que esté satisfecho con el modelo, puede ejecutar su estrategia en una plataforma de trading y realizar operaciones reales. Pero no olvides que, aunque el modelo puede funcionar de forma completamente autónoma, el aprendizaje automático en el trading requiere mucha supervisión manual. Es posible que tenga que modificar la estrategia a medida que cambien las condiciones del mercado.

También es importante volver a entrenar periódicamente el modelo con datos nuevos para mantener su eficacia. La constancia y el trabajo duro son las claves para mantener la rentabilidad del aprendizaje automático a largo plazo.

Preguntas frecuentes sobre el aprendizaje automático en el trading

¿Cómo puede cambiar las reglas del juego el aprendizaje automático en el mercado de divisas?

En el contexto del trading, el aprendizaje automático puede ayudar a los traders a analizar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones ocultos en los mercados, optimizar carteras y realizar previsiones precisas a partir de datos históricos. En pocas palabras, permite a los traders ser más competitivos que nunca en los dinámicos mercados de divisas.

¿Qué conocimientos necesito para utilizar el aprendizaje automático?

En primer lugar, se necesitan conocimientos de programación para crear modelos de aprendizaje automático y ejecutarlos en plataformas de trading. A este respecto, Phyton es el lenguaje de programación más popular.

Además, también se necesitan conocimientos avanzados de trading y experiencia para tener una visión correcta de la dinámica del mercado y construir una estrategia sólida adaptada a las diferentes condiciones del mercado.

Por último, es necesario estar abierto a aprender cosas nuevas en cualquier momento para mantenerse al día con el entorno dinámico.

¿Necesito volver a entrenar mis modelos de aprendizaje automático?

A pesar de la capacidad de autoaprendizaje, sin duda tendrá que volver a entrenar sus modelos de aprendizaje automático en el trading cuando disponga de nuevos conjuntos de datos y más información. Esto es esencial para mejorar el rendimiento y garantizar que su estrategia se adapta a las condiciones actuales del mercado.

Cuenta demo gratuita