Mientras los traders minoristas siguen observando gráficos de velas y buscando puntos de entrada, otro grupo de participantes del mercado puede ya haber colocado, ejecutado y cerrado varias órdenes en cuestión de milisegundos. No necesariamente intentan predecir dónde estará BTC dentro de un mes. En cambio, se centran en lo que podría ocurrir en el libro de órdenes durante el próximo segundo o, o incluso el próximo milisegundo.

En el episodio más reciente de KTX Live(16 de sep.), Mia, del equipo de marketing de KTX, invitó al gestor de fondos y experto en trading cuantitativo Lurker para hablar sobre trading de alta frecuencia, estrategias de arbitraje, liquidez de los exchanges, API, investigación cuantitativa basada en IA y cómo los usuarios comunes pueden comenzar a explorar el trading cuantitativo. El Sr. Sun explicó que entró en el mercado de las criptomonedas en 2018, después de adquirir experiencia en trading cuantitativo en mercados tradicionales. Actualmente, su equipo opera con criptoactivos, acciones estadounidenses y productos relacionados con el oro. Puedes encontrar más conversaciones sobre trading, información sobre la industria Web3 y próximas transmisiones en vivo a través de KTX Live.

1. ¿En qué se diferencia el trading cuantitativo del trading manual?

Cuando las personas escuchan por primera vez términos como «trading cuantitativo», «trading de alta frecuencia» y «creación de mercado», pueden imaginar algoritmos complejos, servidores potentes y un gran número de bots automatizados. Sin embargo, según el Sr. Sun, la idea más básica detrás del trading cuantitativo es relativamente sencilla: convertir la lógica de un trader en un sistema que pueda ejecutarse de manera constante.

Incluso los traders con una estrategia bien desarrollada pueden verse influenciados por las emociones. Pueden negarse a asumir pérdidas cuando debería activarse un stop loss, dudar cuando la estrategia exige actuar o cerrar una posición demasiado pronto debido a la volatilidad del mercado a corto plazo. Una de las principales ventajas del trading cuantitativo es que convierte estas reglas en código, lo que permite ejecutar la misma lógica de manera más constante.

El trading cuantitativo también permite probar estrategias con datos históricos y métodos estadísticos. Por ejemplo, un trader puede desarrollar una estrategia basada en patrones de velas, medias móviles o el indicador MACD. Probar esa estrategia manualmente podría requerir una cantidad considerable de tiempo, mientras que una prueba retrospectiva histórica puede ofrecer una indicación más rápida de cómo se habría comportado la estrategia en condiciones de mercado pasadas. Los traders también pueden supervisar activos líderes, movimientos de precios y datos generales del mercado mediante la página del mercado de criptomonedas en tiempo real de KTX.

La diferencia entre los humanos y las máquinas se vuelve aún más evidente en el trading de alta frecuencia. El Sr. Sun ofreció un ejemplo basado en el libro de órdenes: supongamos que la mejor oferta de venta contiene inicialmente 20 BTC, pero la cantidad disponible cae rápidamente a 10 BTC, luego a 5 BTC y finalmente a 2 BTC. Antes de que un trader humano tenga tiempo de reaccionar, un sistema automatizado puede ya haber interpretado el cambio en el libro de órdenes y decidido si tomar la liquidez restante.

El movimiento de precio capturado por una estrategia de este tipo puede ser de solo un punto básico, o incluso menos, pero la oportunidad en sí puede durar únicamente unos pocos milisegundos. En otras palabras, un trader minorista puede preguntarse: «¿BTC subirá o bajará durante el próximo mes?», mientras que un trader de alta frecuencia se pregunta: «¿Qué es probable que ocurra durante los próximos segundos?»

2. ¿Cómo genera rendimientos el trading de alta frecuencia?

No existe un único modelo de ganancias para el trading de alta frecuencia. Las distintas estrategias dependen de fuentes de rendimiento muy diferentes. El Sr. Sun explicó que los enfoques comunes incluyen el arbitraje entre exchanges, las estrategias predictivas de horizonte corto y la creación de mercado.

El arbitraje entre exchanges intenta aprovechar las diferencias temporales de precio entre plataformas de trading. Las estrategias predictivas de horizonte corto analizan la microestructura del mercado para estimar movimientos de precio extremadamente breves. Las estrategias de creación de mercado buscan obtener rendimientos al proporcionar liquidez, gestionar inventario, capturar spreads y, en algunos casos, recibir reembolsos de comisiones de trading. Actualmente, el equipo del Sr. Sun se centra más en el arbitraje estadístico.

Una pregunta común es si el arbitraje entre exchanges todavía existe cuando los precios de las principales plataformas ya están estrechamente alineados. La respuesta es sí, pero estas oportunidades son cada vez más efímeras. Los traders pueden comparar el mercado spot de KTX con el mercado de futuros perpetuos USDT de KTX para comprender mejor la relación entre los precios spot y de derivados, los libros de órdenes y las operaciones recientes.

El capital no llega a todos los exchanges exactamente al mismo tiempo. Una plataforma puede reaccionar primero y otra seguirla poco después, creando brevemente una diferencia de precio. Sin embargo, a medida que más empresas profesionales entran en el mercado, las fuentes tradicionales de alfa se han vuelto cada vez más difíciles de capturar.

Por lo general, las grandes instituciones cuentan con una infraestructura más sólida, comisiones de trading más bajas y sistemas de ejecución más rápidos. Como resultado, los rendimientos disponibles mediante un arbitraje entre exchanges relativamente sencillo y de bajo riesgo se están reduciendo. Por ello, el Sr. Sun considera que, en lugar de competir directamente con las grandes instituciones en velocidad, los traders más pequeños podrían beneficiarse más de buscar fuentes de alfa especializadas y menos saturadas.

3. La velocidad importa, pero la estrategia puede importar más

La característica definitoria del «trading de alta frecuencia» parece ser la velocidad. Los milisegundos, microsegundos e incluso una latencia menor pueden ser fundamentales para determinadas estrategias. Sin embargo, el Sr. Sun considera que, para la mayoría de los equipos pequeños, competir únicamente en velocidad ofrece un valor limitado en relación con su coste.

Las grandes instituciones pueden invertir considerablemente en centros de datos, redes e infraestructura de ejecución para reducir la latencia. Es poco probable que los traders pequeños obtengan una ventaja sostenible únicamente mediante la competencia en hardware. Lo que sigue siendo más importante es la estrategia y el alfa. Identificar una señal que otros hayan pasado por alto puede ser más valioso que reducir la latencia del servidor unos milisegundos adicionales.

Las estrategias de alta frecuencia también suelen tener una vida útil corta. Una estrategia que funciona hoy puede no seguir generando rendimientos mañana. A medida que aumenta la participación, evoluciona la estructura del mercado y entran estrategias similares, algunas formas de alfa desaparecen gradualmente. Por ello, los equipos cuantitativos deben continuar investigando, probando e iterando.

Los desarrolladores interesados en el trading automatizado pueden consultar la documentación de la API de KTX. Esta abarca datos de mercado, libros de órdenes, datos de velas, registros de operaciones, información de la cuenta, creación y cancelación de órdenes y otras interfaces que pueden servir de apoyo para la investigación de mercados y las herramientas de trading automatizado.

4. ¿Qué buscan los equipos cuantitativos profesionales en un exchange?

Los usuarios minoristas pueden seleccionar un exchange basándose en su marca, el número de activos listados, sus clasificaciones o sus campañas promocionales. Los equipos cuantitativos profesionales tienden a utilizar un conjunto diferente de criterios.

El Sr. Sun resumió los tres factores principales como la estabilidad de la API y del motor de emparejamiento, la liquidez real y los costes de trading. La estabilidad puede ser incluso más importante que la velocidad. Para una estrategia de alta frecuencia, uno de los mayores riesgos no es necesariamente hacer una predicción incorrecta del mercado, sino no poder colocar una orden cuando sea necesario o cancelarla cuando cambien las condiciones del mercado.

Este riesgo se vuelve especialmente grave durante condiciones extremas del mercado. Cuando un gran número de usuarios intenta operar al mismo tiempo, una API sobrecargada puede impedir que un sistema cuantitativo consulte las posiciones, envíe órdenes o cancele órdenes existentes. Incluso si una estrategia es rentable a largo plazo, un fallo importante del sistema podría eliminar una parte sustancial de las ganancias acumuladas anteriormente.

El Sr. Sun explicó que, al evaluar un exchange nuevo, primero examina la estabilidad de su API y de su motor de emparejamiento, después su liquidez y, por último, sus costes de trading. La «liquidez sólida» no puede juzgarse únicamente por la cantidad mostrada en el libro de órdenes. Que un libro de órdenes muestre 10 BTC en un nivel determinado no significa necesariamente que un trader pueda ejecutar los 10 BTC completos al precio mostrado.

Por lo general, los equipos profesionales comienzan con una pequeña cantidad de capital y observan varios niveles del libro de órdenes antes de evaluar el deslizamiento real y el impacto en el mercado. Según la estrategia, una prueba de alta frecuencia puede comenzar con solo unos cientos de USDT, mientras que otras estrategias pueden requerir entre 10.000 y 20.000 USDT. Normalmente, los equipos comienzan con un capital limitado y aumentan su asignación solo después de revisar los resultados de ejecución en tiempo real.

Las comisiones de trading también deben incluirse tanto en las pruebas retrospectivas como en las evaluaciones del rendimiento en tiempo real. Las tarifas aplicables pueden consultarse en la página de tarifas de KTX.

5. ¿Por qué un exchange saludable necesita equipos de trading cuantitativo?

Para los usuarios comunes, los bots de alta frecuencia pueden parecer programas que simplemente compran y venden de manera continua. Sin embargo, desde la perspectiva de la estructura del mercado, los distintos tipos de equipos cuantitativos son componentes importantes de un ecosistema de liquidez saludable.

El Sr. Sun considera que un mercado de trading maduro normalmente necesita varias estrategias operando al mismo tiempo, incluidas estrategias de creación de mercado, seguimiento de tendencias y arbitraje. Si todos los participantes siguen la misma estrategia, los traders pueden concentrarse en un lado del mercado y dejar una cantidad insuficiente de contrapartes en el otro.

Cuando los creadores de mercado, los arbitrajistas, las estrategias de seguimiento de tendencias y los usuarios minoristas participan conjuntamente, la actividad de trading se vuelve más equilibrada, mientras que el descubrimiento de precios y la profundidad del mercado resultan más fáciles de mantener. Por lo tanto, los equipos cuantitativos y los exchanges mantienen una relación de dependencia mutua.

Al evaluar personalmente un exchange, el Sr. Sun se centra principalmente en la seguridad de los activos, la profundidad del mercado y la estabilidad de la API. Puede asignar inicialmente aproximadamente 1.000 USDT y permitir que el sistema opere durante condiciones de mercado normales y extremas antes de decidir si aumenta la asignación.

Además de la liquidez y la estabilidad técnica, la transparencia de los activos puede ser otro aspecto que tener en cuenta al evaluar una plataforma de trading. Los usuarios pueden visitar la página de Prueba de Reservas de KTX para consultar información sobre los índices de reservas, las prácticas de almacenamiento de activos y los mecanismos de verificación relacionados.

6. Los mercados extremos ofrecen las mayores oportunidades y los mayores riesgos

Los mercados de criptomonedas operan las 24 horas del día, los siete días de la semana, y no son infrecuentes los grandes movimientos de precio o las liquidaciones rápidas. Para los equipos de alta frecuencia, estas condiciones tienen dos caras: una mayor volatilidad puede crear más oportunidades a corto plazo, pero también introduce un riesgo mayor.

Según el Sr. Sun, la inestabilidad de la API sigue siendo una de las mayores preocupaciones del equipo durante condiciones extremas del mercado. Si el sistema no puede colocar órdenes, cancelarlas o recuperar información sobre las posiciones, la estrategia de trading puede perder efectivamente el control de la cuenta.

Por lo tanto, una estrategia de alta frecuencia diseñada para operar a largo plazo debe hacer algo más que generar ganancias en condiciones normales. También debe tener en cuenta la latencia de la red, la volatilidad extrema y las interrupciones a nivel del exchange. De lo contrario, una estrategia que produce rendimientos diarios estables aún podría perder una parte significativa de sus ganancias acumuladas durante un único evento extremo.

Antes de operar con derivados, los usuarios deben comprender los tipos de órdenes, los requisitos de margen, los mecanismos de liquidación y otras reglas relevantes. El trading de futuros implica un riesgo considerable, por lo que las estrategias deben someterse a pruebas retrospectivas y evaluarse con un capital limitado antes de utilizar cantidades mayores.

7. La IA ya ha cambiado el trading cuantitativo

Cuando se le preguntó si la IA cambiará el trading cuantitativo, el Sr. Sun dio una respuesta directa: la pregunta ya no es si la IA cambiará el trading cuantitativo, sino que ya lo ha hecho.

Herramientas como Claude y ChatGPT se utilizan actualmente de forma generalizada para el desarrollo de software, el análisis de datos, la investigación de factores y las pruebas retrospectivas de estrategias. En el pasado, investigar un factor alfa podía requerir escribir código, construir un marco de trabajo y procesar los datos manualmente. El proceso completo podía tardar una o dos semanas.

Hoy, una vez que los investigadores tienen una idea, pueden utilizar la IA para desarrollar una implementación inicial mucho más rápido y después probarla con datos históricos para determinar si la estrategia tiene potencial o produce rendimientos negativos de forma constante. Esto puede reducir considerablemente el ciclo de investigación.

La IA también es valiosa como herramienta de aprendizaje. Un principiante interesado en crear un modelo del libro de órdenes puede no saber por dónde empezar. La IA puede ayudar a identificar líneas de investigación, organizar artículos académicos, explicar estructuras de modelos y apoyar la reproducción y prueba gradual de métodos existentes. Esto está reduciendo la barrera de entrada tanto a la programación como a la investigación cuantitativa.

Sin embargo, el código o las estrategias generados por IA no deben implementarse directamente en el trading en tiempo real sin una revisión previa. Los desarrolladores aún deben examinar la calidad de los datos, los requisitos de la API, los parámetros del modelo, la lógica de ejecución y los controles de riesgo. La Guía para desarrolladores de la API de KTX en inglés puede utilizarse como referencia al probar integraciones de datos de mercado y trading.

8. Los libros de órdenes se están convirtiendo en una fuente importante de alfa para el trading de alta frecuencia

La forma más sencilla de entender el arbitraje tradicional es comparar los precios entre dos exchanges. Cuando la diferencia de precio es superior a la suma de las comisiones de trading y los costes del impacto en el mercado, un trader puede comprar en una plataforma y vender en otra, intentando obtener ganancias mientras los precios convergen.

El problema es que estas oportunidades se han vuelto extremadamente reducidas. Como resultado, algunos equipos de alta frecuencia están estudiando ahora lo que ocurre antes de que cambien los precios visibles.

Por ejemplo, la rápida desaparición de la liquidez del lado vendedor o un cambio repentino en el flujo de órdenes agresivas puede producir una señal antes de que se mueva el precio de mercado. Por ello, los equipos cuantitativos profesionales ya no preguntan únicamente: «¿Cuál es el precio actual?». También preguntan: «¿Por qué podría cambiar el precio durante el próximo segundo?»

El Sr. Sun describió este tipo de investigación sobre la microestructura del mercado como una importante fuente de alfa que actualmente estudian muchas empresas de alta frecuencia.

Las interfaces de trading de KTX proporcionan información sobre el libro de órdenes y las operaciones recientes. Los traders pueden observar los cambios a través de la página de trading spot de BTC/USDT de KTX o de la página de futuros perpetuos BTCUSDT de KTX. Los desarrolladores también pueden utilizar la API para recuperar datos del libro de órdenes, velas, ticker y operaciones para realizar investigaciones adicionales sobre la microestructura del mercado.

9. ¿Pueden los usuarios comunes comenzar todavía a operar cuantitativamente?

La respuesta es sí, y la barrera de entrada es considerablemente más baja que antes.

El Sr. Sun considera que comenzar a operar cuantitativamente ya no requiere convertirse primero en un programador experto. Un conocimiento básico de programación, matemáticas y algoritmos, combinado con las herramientas modernas de IA, puede ser suficiente para comenzar a aprender y experimentar.

Sugirió un camino claro para los usuarios comunes. Primero, aprender cómo funciona el mercado, incluidos conceptos básicos como los contratos de futuros y las tasas de financiación. Después, adquirir los conocimientos mínimos de programación necesarios para trabajar con datos. A continuación, las herramientas de IA pueden ayudar con el aprendizaje, el análisis y el desarrollo de código.

Después de eso, los usuarios pueden introducir las estrategias que hayan diseñado, descubierto o estudiado en un entorno de pruebas retrospectivas históricas. Si los resultados sugieren que hay margen de mejora, la estrategia puede ajustarse y probarse de nuevo. Solo después de este proceso debería un usuario considerar pasar a las pruebas en tiempo real con una pequeña cantidad de capital.

Los usuarios que no sepan por dónde empezar pueden comenzar reproduciendo estrategias clásicas, como Turtle Trading, los cruces de medias móviles o el arbitraje básico entre mercados. La IA puede ayudar a construir la prueba retrospectiva inicial, pero los usuarios aún deben comprender los parámetros, los supuestos y el proceso de optimización antes de intentar desarrollar un sistema de trading personal.

Los usuarios que quieran aprender más sobre los mercados de criptomonedas, los productos de trading y las estrategias básicas pueden visitar KTX Learn. Antes de entrar en los mercados en tiempo real, también pueden supervisar la acción del precio y las condiciones del mercado a través de la página de mercados de KTX y crear un plan de trading que refleje su experiencia y tolerancia al riesgo.

10. El futuro del trading de alta frecuencia: más difícil, pero seguirán existiendo oportunidades

Durante el segmento final de preguntas rápidas, el Sr. Sun ofreció varias respuestas directas. Para el trading de alta frecuencia, actualmente prefiere los exchanges centralizados. Entre la velocidad y la estrategia, considera que la estrategia es más importante. Entre los enfoques comunes, el arbitraje es relativamente más fácil de entender y puede ofrecer un punto de partida más claro para los principiantes.

Si solo pudiera utilizar una métrica para evaluar la calidad de ejecución en un exchange, examinaría el impacto en el mercado: la diferencia entre el precio de ejecución esperado y el precio que finalmente se recibe cuando se completa una orden grande.

¿Será más rentable el trading de alta frecuencia durante los próximos tres años? La opinión del Sr. Sun es que la competencia será cada vez más difícil, pero seguirán surgiendo nuevas oportunidades especializadas.

Una fuente de alfa que funciona este año puede desaparecer gradualmente el próximo. Al mismo tiempo, los cambios en la estructura del mercado pueden generar oportunidades completamente nuevas. Por lo tanto, la ventaja competitiva sostenible de un equipo de alta frecuencia no consiste necesariamente en descubrir una estrategia que «funcione para siempre», sino en tener la capacidad de seguir investigando, validando e iterando.

Para los equipos que exploran el trading automatizado, las interfaces de datos estables, la profundidad real del mercado, unos costes de transacción razonables y unos controles de riesgo integrales son aspectos esenciales. Los desarrolladores pueden consultar la documentación de la API de KTX y utilizar pruebas con un capital limitado para evaluar cómo se comporta una estrategia en condiciones de ejecución reales.

Conclusión: los traders minoristas ven el precio; los traders profesionales ven la estructura del mercado

Una de las distinciones más claras destacadas durante esta sesión de KTX Live fue la diferencia en la forma en que los participantes del mercado perciben el trading. Los usuarios minoristas suelen centrarse en el precio de BTC, los gráficos de velas y si el mercado está subiendo o bajando. En cambio, los traders cuantitativos profesionales pueden estar examinando el libro de órdenes, la liquidez, el impacto en el mercado, la latencia de la API, el rendimiento del motor de emparejamiento y la microestructura general detrás de cada movimiento de precio.

Para una plataforma de trading, un ecosistema maduro no se determina únicamente por el número de usuarios activos. Su capacidad para proporcionar un entorno estable, eficiente y verdaderamente líquido para traders minoristas, equipos cuantitativos profesionales, arbitrajistas y creadores de mercado también desempeña un papel importante en la calidad general del mercado.

Como se comentó durante este episodio de KTX Live, la competencia en el trading de alta frecuencia se está volviendo cada vez más intensa. Al mismo tiempo, la IA, los cambios en las estructuras del mercado y las plataformas de trading emergentes continúan creando nuevas áreas de investigación. La ejecución puede volverse más rápida y el alfa puede tener una vida útil más corta, pero la estrategia, la implementación disciplinada y la iteración continua siguen siendo los fundamentos de la competitividad a largo plazo.

Visita el sitio web oficial de KTX para explorar los mercados de criptomonedas, el trading spot, los futuros perpetuos y otros productos. Para obtener contenido educativo adicional e información sobre transmisiones en vivo, sigue KTX Learn y KTX Live.

Este artículo fue adaptado de la sesión de KTX Live «Retail Traders Are Still Watching Charts—Has Quant Already Made Its Move? Inside Crypto High-Frequency Trading». Los comentarios del invitado reflejan su experiencia y opiniones personales, y no constituyen asesoramiento de inversión. Los criptoactivos son altamente volátiles. Toma decisiones basadas en tu propia experiencia, situación financiera y tolerancia al riesgo.