En el post anterior, te intentaba describir con el ejemplo de mi hijo y el fútbol estas diferencias, pero como será una tónica en nuestro blog, luego intentaré exponer el fondo de un modo algo más académico, pero igualmente lo más claro y descriptivo posible. Es importante porque así luego vas a saber apreciar mucho más cómo estas técnicas van a poderte ayudar, y ni siquiera lo sabías o no entendías su importancia y la gran ventaja que te puede proporcionar. Aquí tienes las diferencias que encuentro principales
- Trading discrecional:
- El trading discrecional es un enfoque basado en la intuición, experiencia y habilidades personales del trader. Los traders discrecionales toman decisiones de inversión basándose en su análisis, experiencia e interpretación de los datos del mercado, como gráficos, noticias y eventos económicos.
- Este enfoque es subjetivo y puede verse afectado por las emociones y sesgos cognitivos del trader. El rendimiento del trader discrecional depende en gran medida de su habilidad, conocimiento y experiencia en los mercados financieros.
- Gestión monetaria: En el trading discrecional, la gestión monetaria se basa en la experiencia, intuición y criterio del trader. El trader decide cuánto capital asignar a cada operación y cómo ajustar el tamaño de las posiciones en función de criterios personales y subjetivos, como la confianza en una operación específica, cambios en la volatilidad del mercado o la percepción del riesgo.
- Gestión del riesgo: Los traders discrecionales establecen niveles de riesgo, stop-loss y take-profit basándose en su análisis personal de los datos del mercado y su experiencia previa. La gestión del riesgo es subjetiva y puede verse influenciada por factores emocionales y sesgos cognitivos.
- Trading cuantitativo:
- El trading cuantitativo es un enfoque más sistemático y basado en datos que utiliza modelos matemáticos, estadísticos y algoritmos para analizar los datos del mercado y tomar decisiones de inversión.
- Los traders cuantitativos definen reglas y estrategias basadas en datos históricos, indicadores técnicos y eventos económicos. Este enfoque es más objetivo y menos propenso a errores humanos y emociones que el trading discrecional.
- El rendimiento del trading cuantitativo depende de la calidad y precisión de los modelos y algoritmos utilizados, así como de la habilidad del trader para interpretar y aplicar correctamente los resultados en su trading, ya sea de modo manual o algorítmico.
- Gestión monetaria: En el trading cuantitativo, la gestión monetaria se basa en reglas y estrategias matemáticas y estadísticas predefinidas. Los traders cuantitativos utilizan modelos y algoritmos para determinar el tamaño óptimo de las posiciones y la asignación de capital, basándose en factores objetivos como la volatilidad del mercado, el riesgo de las operaciones y el rendimiento histórico.
- Gestión del riesgo: Los traders cuantitativos aplican técnicas cuantitativas y algoritmos para gestionar el riesgo de sus operaciones y carteras. Establecen niveles de riesgo, stop-loss y take-profit basándose en datos objetivos y análisis estadísticos, como la volatilidad histórica, la correlación entre activos y el rendimiento esperado.
- Trading con sistemas creados por Machine Learning (ML):
- El trading con sistemas ML es un enfoque que utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje automático para analizar y aprender de los datos del mercado con el fin de predecir movimientos futuros de precios y otros indicadores relevantes.
- A diferencia del trading cuantitativo, que se basa en reglas predefinidas, los sistemas de ML pueden adaptarse y mejorar su rendimiento a medida que se exponen a nuevos datos y situaciones. Esto les permite ser más eficientes en la identificación de oportunidades de inversión y la gestión del riesgo.
- El rendimiento del trading con sistemas ML depende de la calidad y precisión de los algoritmos de aprendizaje automático, así como de la cantidad y calidad de los datos utilizados para entrenar y validar los modelos.
- Gestión monetaria: En el trading con sistemas ML, la gestión monetaria se basa en algoritmos y modelos de aprendizaje automático que adaptan y optimizan la asignación de capital y el tamaño de las posiciones en función de los datos del mercado y el rendimiento de las operaciones. Los sistemas ML pueden aprender de los datos y ajustar automáticamente la gestión monetaria para mejorar la rentabilidad y reducir el riesgo.
- Gestión del riesgo: Los sistemas de trading basados en ML también aplican algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para gestionar el riesgo de las operaciones y carteras. Los sistemas ML pueden adaptarse a los cambios en el mercado y mejorar la gestión del riesgo al identificar patrones y relaciones en los datos del mercado que no son fácilmente detectables por los enfoques discrecionales y cuantitativos tradicionales.
En resumen, el trading discrecional se basa en la experiencia e intuición del trader, el trading cuantitativo utiliza modelos matemáticos y algoritmos para tomar decisiones basadas en datos, y el trading con sistemas ML emplea algoritmos de aprendizaje automático que aprenden y evolucionan a medida que se exponen a nuevos datos del mercado, no sólo en las decisiones de operativa, sino también en la gestión monetaria y de riesgo, y por tanto con una influencia vital para los resultados y rendimiento en su conjunto.
Estoy seguro que podrás identificar estas características en cada caso en el ejemplo del post anterior, y con ello, de paso… espero que como a mí, te ayude a entender, que lo importante es que tu hijo se divierta con lo que hace, por que hoy en día sobre todo, si vale, algún (humano o algoritmo) le va a encontrar 🙂.
