¿Cómo usar modelos cuantitativos para el comercio de criptomonedas?

En la vida real, los escenarios de inversión, ya sean decisiones de inversión personal o decisiones comerciales, son mucho más complicados que lo que aprendemos en clase. Debido a la magnitud de estas decisiones, un paso en falso podría ser irreversible. En tales casos, el uso de modelos puede ser de gran ayuda. Los modelos pueden ayudarnos a mapear la incertidumbre en el futuro y actuar en consecuencia en el presente. Cualquier cosa que pueda expresarse o medirse numéricamente puede cuantificarse. La información cuantitativa combinada con modelos matemáticos y estadísticos da como resultado los llamados modelos cuantitativos. Actualmente existen dos tipos de análisis: el análisis cualitativo y el análisis cuantitativo. El análisis cualitativo depende del significado de la escena, centrándose más en la sensibilidad del contenido.

Los modelos cuantitativos son más utilizados por las instituciones del sector financiero. Utilizan fórmulas matemáticas y estadísticas complejas para descubrir oportunidades de inversión a pequeña escala. Estas técnicas se pueden utilizar en estas situaciones en las que los márgenes de beneficio son pequeños pero la inversión de capital es grande. El comercio de alta frecuencia y el comercio algorítmico utilizan modelos cuantitativos en el mercado de valores. Usando modelos cuantitativos en el comercio de alta frecuencia, las computadoras de alta velocidad pueden completar millones de transacciones en un corto período de tiempo, tomando decisiones en milisegundos con poca intervención humana. Utilizan datos de precios y volúmenes para tomar decisiones.

Este algoritmo también se puede utilizar para el arbitraje. Debido a que estas tecnologías requieren computadoras de alta velocidad, los inversores institucionales se benefician de los pequeños inversores. Esta idea ha sido criticada en el pasado por sus numerosos inconvenientes. La alta liquidez que genera puede evaporarse en segundos, ya que las operaciones se ejecutan en meros milisegundos. El comercio algorítmico también está ganando popularidad entre los pequeños inversores. Las empresas están tratando de utilizar comerciantes o programadores aficionados para escribir mejores fórmulas a cambio de una comisión. En 2006, la participación del comercio algorítmico era tan solo del 25% y aumentó a más del 80% en una década. La pregunta ahora es si estos modelos y técnicas pueden usarse para transacciones de criptomonedas.

Supongamos que tenemos una cuenta de compraventa de divisas y decidimos operar con dos divisas. Cuándo comprar y cuándo vender a cambio de otra moneda depende de nuestra comprensión de la situación actual del mercado y de nuestras expectativas de que el valor de la moneda suba o baje. En pocas palabras, el comercio de criptomonedas también es una forma de comercio de divisas, que puede ser una transacción entre moneda digital y moneda legal, o una transacción entre monedas digitales. Los pares de divisas pueden tener muchas variedades, como Bitcoin-USD, donde las personas pueden comprar y vender criptomonedas y beneficiarse de las subidas y bajadas de los precios.

Y el comercio de criptomonedas es diferente en muchos aspectos. A diferencia de los mercados de divisas tradicionales, el mercado de criptomonedas está abierto las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Todavía está en su infancia y no está saturado de toros que utilizan el comercio algorítmico. Lo más importante del mercado de criptomonedas es la volatilidad. La volatilidad de estos mercados se ve afectada principalmente por muchos factores, como regulaciones, conceptos y avances tecnológicos. Esto se puede ver en la volatilidad del par comercial BTC-USD en los últimos dos años.El precio de Bitcoin alguna vez fue tan bajo como $ 3,000, pero luego se disparó a $ 10,000. Por otro lado, el par comercial EUR-USD no ha cambiado mucho en comparación.

Gráfico de BTC-USD

Gráfico EUR-USD

El mercado de criptomonedas es un mercado rápido y volátil que requiere estrategias y técnicas comerciales rápidas para aprovechar al máximo estas oportunidades. El mercado puede tener una gran caída en un punto y un buen pico al momento siguiente. Esto requiere que tenga una alta velocidad de ejecución y un buen seguimiento de los cambios de precios. Los modelos cuantitativos como el comercio algorítmico son los más adecuados. Aquí hay algunas estrategias que se pueden usar:

Arbitraje: Cuando existe una diferencia de precio entre un mismo valor en diferentes mercados o bolsas, es la mejor oportunidad de arbitraje. Puede comprar barato en un intercambio y vender caro en otro. Esto puede parecer fácil, pero en realidad es más difícil de ejecutar. Y los modelos cuantitativos más rápidos e inteligentes podrían ser de gran ayuda.

Creación de mercado: hay muchos participantes en el mercado, incluidos corredores, compradores, vendedores y creadores de mercado. Los corredores simplemente juegan el papel de conectar a compradores y vendedores. Los creadores de mercado normalmente tienen valores y ayudan a los compradores a comprar valores cuando es necesario. Obtienen rendimientos mediante la tenencia de valores. A veces, cuando un creador de mercado compra un valor a un vendedor, el precio del valor cae. Generalmente, se benefician de la diferencia entre los precios de oferta y demanda.

Técnica Iceberg (Técnica Iceberg): En el mercado, es raro que una gran orden pendiente provoque que el mercado deje de funcionar, o que cambie sustancialmente la dirección de la operación. En este caso, es mejor no divulgar la orden pendiente completa al mercado, lo que evita que otros usuarios realicen operaciones inversas. Por lo tanto, es mejor dividir la orden pendiente grande en varias órdenes pendientes pequeñas, lo que puede evitar grandes fluctuaciones de precios.

Estas son solo algunas de las muchas estrategias utilizadas en el comercio algorítmico. Las fórmulas simples pueden detectar oportunidades, al igual que las técnicas estadísticas complejas. En el centro de todo está quién será el primero en aplicar estas estrategias y oportunidades para obtener ganancias. Los modelos cuantitativos todavía no se utilizan mucho en los mercados tradicionales. Todavía hay grandes desafíos y oportunidades en esta área, pero todavía parecen estar sin explotar.

Por: Vaibhav Thakare es un MBA (Master en Administración de Empresas) de IIT Lucknow. Como ingeniero que ha trabajado en estrategia y finanzas comerciales, siempre ha estado interesado en aprender nuevas tecnologías y soluciones innovadoras. Escribir le emociona porque se trata de ayudar a las personas a comprender estos temas aparentemente difíciles en palabras sencillas.

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