Curso Gratis De Trading Algorítmico

Hola y bienvenido a este curso gratis de trading algorítmico. El objetivo de este curso es que entiendas cómo funciona el trading algorítmico y cómo puedes utilizarlo para ganar dinero.

El trading algorítmico es una forma moderna de trading. En vez de tomar decisiones manualmente, vamos a utilizar programas y algoritmos para decidir cuándo comprar y cuándo vender. Para explicarlo de forma sencilla y que todo el mundo lo pueda entender, es como tener un asistente experto que va a analizar todo por ti y que te va a ayudar a tomar decisiones rentables.

Es un tipo de trading que se ha popularizado mucho últimamente debido a que los algoritmos no tienen sentimientos y esto lo que hace es que apliquen la estrategia al pie de la letra. Además, nos van a permitir estos mismos algoritmos analizar el mercado de forma muy rápida para poder tomar buenas decisiones. Y además, nos va a permitir reducir nuestro riesgo debido a que estos algoritmos son realmente precisos.

Esto, sin duda, no es nada fácil. Es por ello que hemos decidido preparar este curso completo y gratuito. Vamos a ver desde qué es exactamente el trading algorítmico y cómo lo podemos utilizar para ganar dinero. Vamos a ver qué herramientas tenemos que utilizar y cómo utilizarlas. Vamos a ver también cómo poder crear una estrategia rentable y mucho más.

En la descripción os voy a dejar el índice completo. Para hacer este curso lo más profesional posible, voy a contar con Lautaro Rodríguez. Lautaro es todo lo contrario a lo que te imaginas cuando escuchas la palabra "trader". No sube fotos a Instagram con Lamborghinis, no vende cursos para hacerte millonario de la noche a la mañana, ni va vestido entero de Gucci. Todo lo contrario, es profesor de trading algorítmico en la Universidad Tecnológica Nacional, una de las universidades más prestigiosas de toda Argentina. Pero además, ha dado charlas en la Universidad Argentina de la Empresa, el Instituto Tecnológico de Buenos Aires o incluso en la BitConf, el evento más grande de toda América sobre criptomonedas, que fue justamente donde lo conocí.

Lautaro está centrado en el mundo académico y no suele crear contenido para redes sociales, por lo que es un absoluto placer que se pase por el canal para compartir toda esta información de forma gratuita. Si te parece interesante todo el contenido, deja un like. Y dicho esto, os dejo con Lautaro.

Hola a todos y bienvenidos a este curso de trading algorítmico. Seguramente ya viste muchas formas de hacer trading, muchas metodologías que a lo mejor te prometen ser millonario de la noche a la mañana, pero esto no podría estar más alejado de la realidad. Como veremos a lo largo del curso, el trading algorítmico simplemente es una forma de hacer más eficiente nuestro trabajo a la hora de desarrollar estrategias y a la hora de ejecutarlas. Es decir, no es otra metodología mágica, sino que simplemente es la forma en la que operan los gestores profesionales.

Pero antes que nada, ¿quién es Lautaro Rodríguez? ¿Quién soy yo como para poder brindar este curso que están viendo acá? Bueno, para quienes no me conocen, que probablemente sea la gran mayoría de ustedes, como bien dice acá, soy Lautaro Rodríguez, fundador de la empresa de Hob Trader, donde enseñamos todo lo relacionado con lo que es trading algorítmico. Y como les decía anteriormente, probablemente la mayoría de ustedes no me conozcan porque realmente no soy alguien originalmente de redes, sino que me muevo más en el ámbito académico. Por eso es que soy profesor de trading algorítmico en la Universidad Tecnológica Nacional y también trabajé con diferentes universidades como la Universidad Argentina de la Empresa y el Instituto Tecnológico de Buenos Aires. Y no solo esto, sino que también, como pueden ver acá en las imágenes, trabajé con empresas como la BitConf, que es el evento más importante referente a criptomonedas y blockchain, y también en empresas como Binance, Rankia y TradingView.

Ahora, muy lindo el "Lauti" y todo esto que nos estás contando, pero ¿cómo es que empezaste? ¿Cómo fueron tus inicios en el camino hacia lo que es hoy en día el trading algorítmico? Como pueden ver acá en las imágenes, empecé exactamente así como lo ven. Realmente, en ese momento no tenía dos monitores, sino que tenía uno y era bastante más chiquito, pero básicamente empecé viendo gráficos, informándome, estudiando, entendiendo cómo es que funciona esto del trading, principalmente porque yo no tenía ni idea de cómo funcionaba. Y después me fui introduciendo más y más hasta que llegué a la siguiente conclusión, que podemos ver en esta diapositiva. Al final, la realidad del trading es que el 90% de los traders pierde su dinero y solamente el 10% genera ganancias en el largo plazo.

Entonces, yo lo que me preguntaba estando acá en mi habitación y mirando las pantallas y viendo esta realidad de lo que es el trading, es: ¿qué es lo que hacen ese 10% de los que generan ganancias? Es decir, ¿por qué ese 10% genera ganancias y el otro 90% pierde dinero? ¿Qué sentido tiene esto? Y ¿qué es lo que hacen? Entonces, ahí descubrí que este 10% básicamente lo que hace en su mayoría es trading algorítmico, que, repito, no es una forma mágica de operar, sino que es una forma mucho más profesional y mucho más objetiva como para poder llevar la operativa en cada una de las operaciones que nosotros hacemos.

Pero empecemos por el principio. ¿Qué vas a saber al finalizar este curso? Lo primero que vamos a ver es qué es el trading algorítmico y cómo funciona, siempre con ejemplos prácticos que, para quienes ya me conocen, saben que me encantan. Y también vamos a ver las ventajas y desafíos importantes, los desafíos que también tienen lo que es el trading algorítmico. Después, vamos a hablar de las herramientas necesarias que nosotros precisamos para desarrollar y automatizar lo que son esas estrategias y algunos aspectos a tener en cuenta para desarrollar estrategias ganadoras. Y por último, pero no menos importante, vamos a ver paso a paso cómo podemos desarrollar una estrategia totalmente desde cero. No solamente la parte teórica, sino que también lo vamos a ver en la parte práctica.

Pero antes de meternos en todo esto, podrán preguntarme: "Lauti, ¿qué salida laboral tiene o qué salarios tiene lo que es referente a trading algorítmico?" Es decir, yo, una vez que entienda y aprenda qué es el trading algorítmico y me especialice en esto, ¿dónde puedo trabajar o de qué forma puedo generar ganancias con este trabajo?

Bien, lo primero que tengo para decirles es que pueden hacer gestión de capital propio. Es decir, ustedes pueden tener X cantidad de capital y ese capital lo pueden administrar para obtener rentabilidad y vivir de ello. Ahora, como segunda opción, en vez de gestionar su propio capital, lo que pueden hacer también es gestionar capital de terceros. Es decir, tener un fondo de inversión o gestionar capital de clientes. Además de gestionar su propio capital, pueden gestionar ese capital de los clientes y al final, al obtener rentabilidad, es decir, la rentabilidad que ustedes le generan a los clientes, van a poder obtener un porcentaje de esa ganancia. Por poner un ejemplo, si están administrando un millón de dólares y generan un 10% de rentabilidad anual, significa que van a generar en promedio $100,000 anuales con ese millón de dólares. Ahora, lo que ustedes pueden hacer como gestores es cobrar un porcentaje de esa ganancia de $100,000 que tuvieron sus clientes. Este porcentaje es muy variable, ya depende de cada fondo de inversión y de cada gestor, pero para que se den una idea, varía desde el 15% hasta el 30%. Hay casos que cobran 50%, hay casos que cobran 5%, pero en promedio estos son los números que se suelen manejar.

Después, la tercera forma de obtener ganancias mediante el trading algorítmico es gestión de capital pero mediante copy trading. Es decir, en este caso no están gestionando capital de otras personas, sino que ustedes están simplemente realizando su operativa y automáticamente pueden copiarlos otras personas que estén interesadas justamente en replicar su operativa. Y en este punto funciona exactamente igual con fondo de inversión, pero la diferencia es que no están gestionando ustedes el capital, sino que los están copiando. Y la otra gran diferencia es que no tienen que ustedes salir a buscar clientes, sino que el copy trading lo puede copiar cualquier persona. Y otro punto a tener en cuenta es que generalmente en lo que es gestión de cliente, justamente ustedes tienen que conversar con lo que son los clientes, mantenerlos al día y demás, a diferencia del copy trading, que ustedes simplemente ejecutan su operativa y quien vea que esa operativa va bien y quiere copiarlos, puede automáticamente copiarlos. Y también se llevan un porcentaje de esas ganancias de quién los está copiando en ese momento.

Ahora, esta es la parte de administración o gestión de lo que son las estrategias, es decir, de estrategias que ustedes mismos desarrollen y ejecuten para que otros puedan copiarlo o para que puedan gestionarlo. Pero otro trabajo que pueden tener es desarrollar a pedido para clientes. Por ejemplo, si un cliente les pide que le desarrollen una estrategia, ustedes pueden desarrollarla, esa estrategia, entregársela y cobrar un monto fijo por ello. Ahora, esto mismo que aplica para clientes individuales, también lo podemos aplicar para empresas. Si somos buenos programando y desarrollando estrategias, lo que podemos hacer es brindar herramientas o estrategias directamente para lo que son empresas. Nosotros desarrollamos, programamos las estrategias y les cobramos directamente a las empresas también un monto fijo o variable. Esto ya depende del trato de cada uno, pero en resumen, nosotros vendemos nuestro trabajo de desarrollo.

Y por último, lo que podemos hacer también es trabajar en lo que son fondos de inversión, que esta alternativa ya es muchísimo más conocida, que es básicamente con tus conocimientos que obtengas mediante lo que es el trading algorítmico, poder trabajar directamente en un fondo de inversión. Es decir, una empresa que ya gestiona capital, gestiona clientes y demás, ustedes entran para desarrollar nuevas estrategias y gestionar una parte de ese fondo.

Ahora, como pueden ver que puse acá abajo en chiquito, los salarios realmente varían dependiendo del país, experiencia y empresa, y en el caso de gestión, de la cantidad de fondos gestionados. Porque al final, si ustedes tienen poca experiencia, recién están empezando, como en cualquier trabajo, van a cobrar un monto X. Y a medida que vayan teniendo más experiencia, van a poder aumentar lo que es ese salario. También, lógicamente, va a depender del país. No es lo mismo, por ejemplo, que estén en Estados Unidos, que está muchísimo más desarrollado lo que son las finanzas, trading algorítmico, trading algorítmico y demás, que lo ejecuten en otro país que a lo mejor no es tan conocido. También, lógicamente, va a depender de la empresa en la que ustedes trabajen y los objetivos que tenga esa empresa. Y para lo que es gestión de capital, va a depender del capital que ustedes tengan disponible para operar. Al final, la rentabilidad porcentual va a ser exactamente la misma, lo que ustedes puedan lograr, pero la ganancia que puedan obtener va a depender del capital que ustedes puedan invertir en lo que es esa operativa. Esto haciéndolo de manera personal. Pero de manera, pero si lo hacen gestionando capital de clientes o lo hacen gestionando mediante copy trading, también va a depender de la cantidad de fondos que estén administrando.

Entonces, como verán, es muy difícil estimar realmente la ganancia que van a tener, porque va a depender de todos los factores que estamos viendo acá. Entonces, ahora sí, habiendo hecho la introducción, empecemos directamente con el curso. Lo primero que vamos a hacer, la primera pregunta que vamos a hacernos es: ¿qué es el trading? Y ustedes podrán decirme: "Lauti, ya sabemos qué es el trading", pero nunca está de más repasarlo. Al final, el trading, como bien dice acá, consiste en aprovechar las fluctuaciones de los precios para comprar y vender activos con el objetivo de obtener beneficios. Y, importante esta parte, comprar y vender con el objetivo de obtener beneficios, independientemente del activo que estemos operando. Lo que vamos a querer es que haya una fluctuación en el precio como para poder aprovecharnos de esa rentabilidad o ese movimiento que se genere en lo que es el activo.

Ahora, vamos con la pregunta de qué es un algoritmo. Y vamos a explicarlo de manera muy simple y con ejemplos prácticos para que se pueda entender perfectamente. Ya sabemos lo que es el trading, pero queremos saber qué es un algoritmo. Y como ven acá, un algoritmo, al final, es un conjunto de condiciones que nos dan como resultado una acción determinada. Lo voy a repetir: es un conjunto de condiciones, de instrucciones, por así decirlo, que nos dan como resultado una acción determinada. Y acá les voy a poner un ejemplo. Imagínense que nosotros nos ponemos la alarma los lunes a las 7 AM. Esto es un algoritmo que nosotros estamos programando los lunes a las 7 AM para que se dé justamente una acción determinada, que en este caso sería la alarma. Entonces, como pueden ver acá, las condiciones para que se ejecute esta acción es que sea lunes y también que sean las 7 de la mañana. Entonces, cuando se den estas condiciones o estas instrucciones que nosotros le estamos dando a nuestro celular, nos va a dar como resultado la acción de que suene la alarma, que puede ser vibración, puede ser sonido, etcétera, pero que suene esa alarma.

Entonces, ahora sabiendo qué es el trading y qué es un algoritmo, "Lauti", ¿qué es el trading algorítmico? Y como pueden ver acá, el trading algorítmico, al final, consiste en desarrollar un conjunto de condiciones objetivas. Importante esto, ahora lo vamos a repasar, pero tienen que ser condiciones objetivas que nos permitan tomar acción de compra y de venta en el mercado. Fíjense en esta parte: conjunto de condiciones objetivas y la acción. En este caso, no es que suene una alarma, sino que la acción es realizar una compra o una venta en el mercado. Pero no solamente esto, sino que lo hacemos utilizando algoritmos para automatizar lo que es tanto el análisis como la ejecución de las operaciones. Es decir, evitando la intervención manual en tareas que puede realizar una computadora. Y a qué nos referimos con esto: nosotros, al final, lo que vamos a hacer es, como bien dice acá, realizar un conjunto de instrucciones o condiciones que nos den una acción de compra y venta en el mercado. Es decir, que nos hagan tomar la decisión de ejecutar esa acción en específico.

Ahora, para poder hacer este desarrollo de manera correcta, lo que vamos a hacer es utilizar algoritmos para poder evaluar lo que son las estrategias, es decir, analizar las estrategias. Y no solamente esto, sino que también podemos ejecutar las estrategias de manera automatizada con lo que son los algoritmos. Pero como a mí me encantan los ejemplos, vamos a ir directamente con otro ejemplo. Imagínense que nosotros queremos hacer un algoritmo, queremos hacer una estrategia de trading en la cual si Bitcoin tiene tres días alcistas, queremos que realice una compra. Entonces, las condiciones es que en Bitcoin haya tres velas alcistas y la acción que nos va a dar esas condiciones es que realice una compra. Ahora, lógicamente, no tenemos que tener solamente la compra, sino que también tenemos que tener lo que es la venta o, dicho de otra forma, el cierre de esa compra. Entonces, como condición, como podemos ver acá, le podemos poner que Bitcoin baje 5% o más en un día. Entonces, cuando ocurran estas condiciones, vamos a vender lo que es la posición que anteriormente compramos.

Y para no ver esto solamente en lo que son palabras, vamos a ir directamente a un ejemplo gráfico. Fíjense en este punto, estamos en Bitcoin contra USDT en el gráfico de un día con datos de Binance. Y lo que podemos ver acá es que se da nuestra condición de compra, que sean tres días alcistas en lo que es el gráfico de Bitcoin. Entonces, en este primer punto, donde podemos ver el rectángulo verde, se daría nuestra operación de compra. Ahí realizaríamos una compra. Y cuando Bitcoin cae un 5% o más, realizaríamos lo que es la venta, es decir, se darían las condiciones para ejecutar lo que es esa venta. Entonces, fíjense, tenemos las condiciones o el conjunto de condiciones y, como resultado o como acción, nos dan una compra o nos dan una venta.

Entonces, teniendo en cuenta esto, ahora sí, vamos con los componentes básicos de una estrategia. Es decir, ¿qué es lo que nosotros necesitamos para desarrollar una estrategia? Y necesitamos solamente tres cosas, por lo menos en principio. Necesitamos una condición de entrada, que puede ser una o más, es decir, este conjunto de condiciones que mencionamos anteriormente, como puede ser, por ejemplo, que Bitcoin tenga tres días alcistas en lo que es la temporalidad diaria. También necesitamos una condición de salida, que puede ser también uno o más, que en el ejemplo que pusimos recién es que Bitcoin caiga un 5% más en un día. Y por último, pero no menos importante, necesitamos también una gestión del dinero, es decir, qué cantidad de dinero nosotros vamos a invertir en cada una de las operaciones que nosotros vamos a hacer. Es decir, tenemos que entrar en las operaciones, tenemos que salir de las operaciones, pero también tenemos que decidir con cuánto capital vamos a entrar y con cuánto capital vamos a salir. Pero esta última parte lo vamos a ver después en lo que es la parte práctica.

Ahora, vamos a centrarnos en lo que son las condiciones de entrada y las condiciones de salida. Entonces, ¿qué tipo de condiciones podemos programar? ¿Qué tipo de condiciones podemos utilizar en lo que es el trading algorítmico? Y acá, realmente, podemos hacer las que queramos, siempre y cuando sean condiciones objetivas, como dice ahí abajo en chiquito, porque lógicamente, si no son condiciones objetivas, no podemos programarlas, por lo cual no podemos ejecutarlas. Y acá les traigo algunos ejemplos de tipos de condiciones. Al final, recuerden que puede ser una condición o más condiciones, pero tenemos diferentes tipos de condiciones que nosotros podemos desarrollar a la hora de crear una estrategia. Podemos utilizar lo que son patrones de velas, podemos utilizar lo que son patrones de volumen, también patrones de indicadores técnicos, es decir, no nos centramos en las velas ni en el volumen, sino en cálculos matemáticos a partir de lo que son esas velas, o también pueden ser patrones temporales o la combinación de todos estos.

Pero ahora se podrán estar preguntando: "Lauti, ¿qué es un patrón?" Antes que nada, explícame qué significa un patrón, porque acá me hablas de patrones de velas, patrones de volumen o patrones de indicadores técnicos, pero quiero entender antes que nada qué es un patrón. Y un patrón, al final, es un comportamiento que se repite en el tiempo. Y como soy fanático de los ejemplos, vamos con otro. Imagínense que vemos a nuestro vecino salir de su casa todos los días a las 7 de la mañana. Entonces, esto es un patrón que nosotros podemos identificar porque vemos a nuestro vecino todos los días de manera recurrente salir a las 7 de la mañana de su casa. Por lo cual, lo vemos el día lunes, martes, miércoles, jueves y viernes. Y de la próxima semana, podemos intuir que el lunes a las 7 de la mañana va a salir nuevamente de su casa. Es decir, es un patrón que se repite por el cual podemos estimar qué es lo que va a suceder también a lo largo de las demás semanas.

Entonces, ahora sí, entendiendo lo que es un patrón, vamos con el primero de lo que son patrones de velas. ¿Qué es un patrón de vela? Al final, son formaciones en los gráficos basados en la acción del precio. Acá les traigo no solo uno, sino que les traigo tres ejemplos de diferentes patrones de velas que ustedes pueden encontrar en cualquier gráfico y en cualquier temporalidad. Acá, por ejemplo, pueden tener un patrón que es tres velas alcistas, que, como vimos en el ejemplo anterior, es un patrón el cual nos podría dar una señal de compra. O también tenemos una gran vela bajista, como puede ser este 5% que comentamos más o menos. Esto ya depende de lo que nosotros queramos desarrollar, pero también es otro patrón que podemos aprovechar a nuestro favor para desarrollar lo que son estrategias de trading algorítmico. Y por último, tenemos la vela envolvente alcista, que es básicamente que la vela actual envuelva, por así decirlo, sea más grande tanto por abajo como por arriba de la vela anterior. Entonces, todos estos patrones de vela funcionan en algunos activos y en algunas temporalidades, pero para saber dónde es que funciona y dónde es que no, lógicamente tenemos que validarlo. Y ahí es donde nos va a ayudar justamente lo que es el trading algorítmico. Pero eso, no se preocupen que lo vamos a ver más adelante.

Acá les traigo un ejemplo gráfico de cómo podría ser una estrategia puramente con patrones de velas. Cuando se dan tres velas alcistas, podríamos realizar una compra. Y cuando se da una vela envolvente bajista, que es exactamente igual a la vela envolvente anterior, pero en este caso sería una vela envolvente bajista, es decir, negativa, podríamos cerrar lo que es esa operación de compra. Y esto podríamos validarlo en cualquier activo y en cualquier temporalidad que nosotros queramos.

Ahora, una vez visto lo que son patrones de velas, vamos a ir a ver lo que son patrones de volumen. Que, como pueden ver acá, los patrones de volumen, al final, son cambios, pero no en el precio, sino en la cantidad de operaciones realizadas en un momento determinado. Por ejemplo, acá tenemos un gráfico diario y podemos ver que va variando lo que es el volumen, la cantidad de transacciones que se realizan en ese activo en un momento determinado. En otras palabras, tenemos días que tenemos más transacciones y tenemos otros días que tienen menos transacciones. Por lo cual, los días que tienen más transacciones significa que tienen más volumen y los días que tienen menos transacciones significa que tienen menos volumen.

Entonces, de esta forma, podríamos buscar patrones que mediante el volumen nos digan si se está empezando a desarrollar, por ejemplo, una tendencia alcista. Entonces, viéndolo en este gráfico, podemos ver que en este punto se da un volumen creciente y después el precio empieza a ascender. Y después, podríamos poner como condición de venta que cuando haya un gran volumen bajista, realizar lo que es el cierre de esa compra o la venta de la operación que hicimos. Esto, de nuevo, tendríamos que testearlo en el activo y la temporalidad que queramos para ver si funciona bien o no.

Ahora, una vez explicado lo que son patrones de volumen, vamos ahora sí con los más conocidos, patrones en indicadores técnicos. Que, al final, son formaciones, no a raíz del precio, tampoco a raíz del volumen, sino que son cálculos matemáticos que se realizan a partir del precio. Es decir, no sacamos los datos directamente del precio, sino que son cálculos matemáticos a partir del precio. Y esto que puede sonar tan complejo, son simplemente lo que pueden ser medias móviles o el indicador del ATR o Rango Verdadero Medio. Es decir, son indicadores técnicos que se realizan simplemente a partir de los datos que nos da el precio, que recordemos que una media móvil es simplemente un promedio del precio de X cantidad de velas para atrás.

Entonces, por ejemplo, acá tenemos una media móvil de 10 y una media móvil de 20. Por lo cual, significa que la media móvil de 10 es el promedio de las últimas 10 velas y la media móvil de 20, exactamente lo mismo, pero con el promedio de 20 velas para atrás. Por lo cual, podríamos identificar un patrón en el cual cuando se crucen estas dos medias móviles, realizaríamos una compra. Y cuando se crucen a la inversa, realizaríamos una venta. Es decir, cuando la media móvil más rápida, que sería la de 10, sea mayor que la media móvil de 20, podríamos efectuar esta compra. Y cuando suceda lo contrario, que la media móvil de 10 sea menor que la media móvil de 20, podríamos cerrar lo que es esa compra. Entonces, esto, lógicamente, deberíamos validarlo para ver cómo funciona este patrón específico que queremos ejecutar.

Ya llegando a la parte final y explicado cómo podríamos identificar patrones con indicadores técnicos, vamos con lo que son patrones temporales. Que son menos conocidos que los patrones con indicadores técnicos o patrones de velas, pero también son muy interesantes para poder ejecutar y desarrollar estrategia. Y acá les traigo la definición: los patrones temporales, al final, son movimientos repetitivos, como todos los patrones, que ocurren en ciertos periodos de tiempo. Es decir, acá no nos estamos guiando por el precio, no nos estamos guiando por el volumen, ni tampoco por los indicadores técnicos, sino que nos estamos guiando justamente por una serie temporal o por un determinado periodo de tiempo, como pueden ser meses, días u horas específicas.

Entonces, acá, como los ejemplos anteriores, les traigo otro ejemplo gráfico. Imagínense que nuestra condición de compra es que se realice una compra al principio de cada mes. Y que la condición de venta o de cierre de compra sea que el día 14 de cada mes cierre esa operación. Por lo cual, significa que estas primeras dos semanas de lo que sería Bitcoin, siempre vamos a estar invertidos en este activo. Y de esta forma, podríamos ver si es que funciona o no funciona esta hipótesis que nosotros planteamos como estrategia.

Entonces, ahora sí, una vez visto los patrones de velas, de volumen, indicadores técnicos y patrones temporales, también podemos ver lo que es una combinación de todos estos juntos o de algunos de ellos. Como podemos ver en este ejemplo, imagínense que nosotros queremos combinar medias móviles con patrones de velas con volumen. Esto lo podríamos hacer sin ningún tipo de problema, como para aprovechar justamente la ventaja de cada uno en una misma estrategia. Entonces, acá les traigo un ejemplo. Imagínense que si se da que tenemos un volumen creciente y es una fecha determinada, como puede ser el primero de cada mes, queremos que nos realice una compra. Y después, si hay un gran volumen negativo y hay un patrón de vela envolvente, como puede ser en este caso, queremos que a lo mejor nos realice el cierre de esa compra. De nuevo, tendríamos que validar cómo funciona esta estrategia.

Y para eso es que nos va a ayudar justamente lo que son los algoritmos, que es exactamente lo que nos lleva a la siguiente diapositiva, que es de cómo sabemos cuáles estrategias funcionan y cuáles no. Al final, tenemos que estudiar la efectividad del patrón o de cada patrón mediante análisis de datos. Y acá es donde entra justamente el debate entre el trading manual o el trading algorítmico. Así que vamos directamente al grano y vamos a ver las principales diferencias que hay entre uno y otro.

Al final, tenemos estas que están viendo acá. Y lo primero y principal es la automatización. Al final, si nosotros queremos saber cuál es la efectividad de todos los patrones que vimos anteriormente, lo que deberíamos hacer es ir, abrir un gráfico, por ejemplo, en TradingView, y ver en cada punto qué se dan nuestras condiciones tanto de compra como de cierre de compra. Entonces, por ejemplo, con lo que son patrones de velas, deberíamos abrir un Excel y decir: "Okay, en este punto realizaría una compra al precio de 100 y vendí a 101. Operación número dos, abrí la compra en 102 y vendí en 104". Y así sucesivamente con todas las operaciones. Podrían imaginar que nos llevaría un montón de tiempo validar todas estas estrategias, tanto de patrones de velas como patrones de volumen, como patrones con indicadores técnicos o la combinación de todos ellos juntos, y estaríamos probablemente varias semanas validando solamente una estrategia.

Y en este punto, justamente es donde nos ayuda el trading algorítmico, porque lo que nosotros vamos a hacer, como explicamos al principio, es programar este conjunto de condiciones, volcarlo directamente en el gráfico de Bitcoin, por ejemplo, y nos va a devolver este famoso Excel que nosotros deberíamos hacer de manera manual. Es decir, toda esa tarea de marcar la operación número uno, número dos, número tres y así sucesivamente con sus respectivas ganancias y sus respectivas pérdidas, lo va a hacer automáticamente el algoritmo por nosotros. Y no solo nos facilita todo lo que es el análisis, sino que también nos facilita lo que es la ejecución de las operaciones. Porque una vez que ya tenemos identificadas diferentes estrategias que funcionan, después, lógicamente, tenemos que ponerlas a funcionar y, por ende, tenemos que ejecutar lo que son esas compras y esas ventas. Por lo cual, en ese punto, también nos requiere tiempo, porque tendríamos que sentarnos, como estoy yo ahora, frente a la computadora y esperando a que se dé ese patrón de entrada y ese patrón de salida. Y no solo eso, sino que también tenemos que decidir con cuánto capital entramos, que son los componentes básicos que vimos anteriormente.

Entonces, todo este trabajo también se lo podemos derivar al algoritmo para que ejecute las operaciones de manera totalmente automática. Entonces, por ejemplo, mientras yo estoy grabando este curso para ustedes, a lo mejor estoy comprando y vendiendo Bitcoin. Esto no sé, lo veré al finalizar lo que es la grabación, pero lo que me permite es poder estar haciendo otras tareas que no tienen nada que ver con la operativa, pero al mismo tiempo estar operando 24/7. Básicamente, sería como tener un empleado el cual lo sentamos en una silla y le decimos que cuando se dé nuestra condición de entrada, realice una compra y que cuando se den nuestra condición de salida, cierre lo que es esa operación. Entonces, este empleado sería una de las estrategias, estrategias algorítmicas que podemos tener. Pero como lo tenemos a él, podemos tener diferentes estrategias funcionando todas al mismo tiempo. Pero eso lo vamos a ver a continuación.

El siguiente punto es la precisión. Al final, como traders manuales, a lo mejor vemos que se da nuestra condición de compra en el mercado, de nuevo, puede ser en Bitcoin o en cualquier activo que ustedes operan, pero hasta que realmente ustedes ejecutan esas compras y esas ventas, hay un delay. Es decir, entre que ustedes piensan en entrar en esa operación, establecen con cuánto capital van a entrar y efectivamente realizan lo que es esa compra, hay un delay. Por lo cual, en esos momentos se puede deslizar lo que es el precio y no terminaríamos entrando al precio que realmente deberíamos haber entrado. Por lo cual, por ejemplo, si el precio está en 100 y vemos que se da nuestro patrón de compra, hasta que nosotros tomamos la decisión de entrar, a lo mejor ese precio se corre a 101. Entonces, nuestra entrada, en vez de ser en 100, sería en 101. Ahora, esto, si lo llevamos a todas las operaciones, nos dará como resultado que probablemente vamos a tener una menor rentabilidad o, por lo menos, un resultado diferente al que en teoría deberíamos tener. Y acá es donde radica justamente el problema, que el análisis que nosotros realizamos no tiene nada que ver con lo que es después la realidad, porque en el análisis nosotros simulamos como si hubiésemos hecho todas las entradas exactamente donde deberíamos. Y en la realidad, operando de manera manual, al final terminamos entrando y saliendo más tarde de lo que debería. En cambio, con lo que es el trading algorítmico, al final, una vez que el algoritmo interpreta qué es lo que tiene...

Diferencia con el trading algorítmico es que, al final, un algoritmo, una vez que se dan esas condiciones, automáticamente y de manera instantánea envía lo que es esa orden para que se ejecute en el broker. Por lo cual, una vez que se da la condición, automáticamente calcula cuánto capital tiene que invertir en esa operación y entra en cuestión de milisegundos. Entonces, en resumen, operando de manera manual, analizamos una estrategia, una forma, pero la ejecutamos de otra forma. Y con lo que es el trading algorítmico, exactamente lo que analizamos es exactamente cómo se ejecuta después en la operativa.

Y ahora sí, vamos al tercer punto y super importante: el tema de la diversificación. Que es relacionado con lo que hablábamos anteriormente. A lo mejor nosotros, como traders manuales, podemos gestionar a lo mejor una, dos o máximo tres estrategias al mismo tiempo. Pero ¿cuál es el problema de esto? Que al final, todo nuestro capital que estamos utilizando para operar dependen de esa una, dos o tres estrategias. Por lo cual, si les empieza a ir mal a esas estrategias, todo nuestro capital se va a ver afectado. En cambio, si nosotros somos tres algorítmicos, podemos tener diferentes estrategias, pero no una, ni dos, ni tres, sino que si queremos, podemos tener cientos de estrategias funcionando al mismo tiempo, cosa que de manera manual, lógicamente, no podríamos hacer. Porque por más que tengamos cuatro monitores, tenemos una sola cabeza y podemos gestionar una determinada cantidad de estrategias. Pero si nosotros tenemos diferentes estrategias, no nos va a afectar tanto que a una, dos o tres estrategias les empiece a ir mal, porque tenemos todas las demás estrategias que van a complementar a esas estrategias que en ese momento no les está yendo tan bien, lo cual nos lleva al siguiente punto, que es el tema del riesgo.

Porque justamente, al diversificar entre diferentes estrategias, no una, ni dos, ni tres, sino cientos de estrategias, lo que va a pasar es que nuestro riesgo no está asociado directamente a pocas estrategias, sino que está justamente diversificado entre todas esas estrategias. Entonces, cuando algunas estrategias les empiece a ir mal, a las otras les va a ir bien y viceversa, se van a ir complementando. Por poner un ejemplo práctico, podríamos imaginarnos que tenemos un negocio de una heladería. Entonces, en esta heladería, lo que va a suceder es que en verano, lógicamente, nos va a ir muy bien porque hay mayor demanda de helado. Pero en invierno, ya no se vende tanto helado. Por lo cual, si esto fuese una estrategia de trading, sería algo como si en verano nos va muy bien, sube lo que son las ganancias de la estrategia. En invierno, no nos va tan bien, por lo cual baja. En verano sube y así sucesivamente. Por lo cual, significa que en invierno tenemos mucho riesgo y tenemos básicamente lo que son pérdidas en la estrategia o en el negocio, y podemos ver que es un negocio realmente bastante estacional.

Ahora, imagínense si tenemos no solo una heladería, sino que también tenemos una cafetería. Entonces, en este punto, en verano nos va a ir muy bien con los helados, pero en invierno también nos va a ir bien porque vamos a tener la cafetería que complemente a nuestro negocio de heladería. Por lo cual, nuestra curva de ganancia va a ser algo así como en verano nos va muy bien porque tenemos la heladería, en invierno no nos va tan bien con la heladería, pero si nos va bien con la cafetería, por ende, también vamos a obtener ganancias. Y así sucesivamente a lo largo de todo el año. Y esto que puse como ejemplo con solamente dos negocios, lo pueden extrapolar a tener cientos de negocios que estén descorrelacionados. Es decir, que sean diferentes negocios o estrategias de trading, sino que también es importante que estén descorrelacionados, que no dependan las ganancias de unos de las ganancias de los otros. Es decir, lo que pase con el negocio de las heladerías no tiene nada que ver con lo que pase con el negocio de las cafeterías, o lo mismo podría pasar si abrimos un bar o si abrimos cualquier otro negocio.

Entonces, en el trading algorítmico funciona exactamente igual. Nosotros lo que tenemos que buscar es tener diferentes estrategias, pero que no tengan nada que ver unas con las otras. Pero si todas trabajan en Bitcoin y son tendenciales y trabajan en gráfico de un día, probablemente cuando a una le vaya bien, a todas les va a ir bien. Pero cuando a una le vaya mal, a todas les va a ir mal. Por lo cual, en ese punto, no tendría demasiado sentido lo que es la diversificación y no lo estaríamos aplicando de la manera correcta.

Y por último, pero no menos importante, tenemos la parte psicológica. Al final, si operamos nosotros de manera manual, tenemos que ejecutar literalmente tanto las compras como las ventas, tanto las entradas como las salidas, como también lo que es la gestión del dinero. Y vemos cómo fluctúa, cómo sube y cómo baja. Esto psicológicamente puede ser bastante difícil en la mayoría de traders. Pero como traders algorítmicos, realmente no tenemos que ejercer este trabajo y ver cómo sube y cómo baja, sino que en el día a día, en lo que son las operaciones, lo hace automáticamente los algoritmos por nosotros. Entonces, simplemente nosotros tenemos que supervisar los, lo que es la operativa, para ver que esté yendo todo bien, pero no tenemos que estar en el día a día comprando y vendiendo y de esta forma viendo cómo en cada operación nuestro capital aumenta o disminuye. Y esto nos ahorra un montón de sesgos que tenemos al final nosotros como humanos de a lo mejor decir: "Okay, entro en una operación y me salgo de la operación si llega a cierto punto de pérdida", pero a lo mejor empieza a bajar y ese punto de pérdida no lo respetamos y lo seguimos bajando. Entonces, originalmente deberíamos haber perdido esto y a lo mejor perdemos muchísimo más de lo que realmente deberíamos haber perdido con esa operación. Y así, hay un montón de sesgos y errores que tenemos como humanos que los algoritmos no los tienen, porque lo que hacen es seguir a rajatabla las condiciones que nosotros le ponemos, tanto para las entradas como también para la salida.

Ahora, también hay desafíos en lo que es el trading algorítmico. No es todo color de rosa, sino que también podemos tener errores técnicos y nuestra curva de aprendizaje va a ser un poco más amplia de lo que sería si solo operamos de manera manual. ¿Por qué? Porque los errores técnicos, al final, siempre pueden surgir. Pero la buena noticia es que una vez que lo solucionamos, quedan solucionados. ¿A qué me refiero con errores técnicos? A lo mejor nosotros programamos todo para que realice las operaciones de una forma en específico y que salga de las operaciones de otra forma en específico, pero justo nos equivocamos en una línea de código y vemos que no se está ejecutando de manera correcta. Esto puede pasar, es normal. Pero la buena noticia es que justamente, junto a la curva de aprendizaje, vamos aprendiendo de todos estos errores y una vez que los solucionamos, ya nos quedan de por vida y podemos seguir con lo que es nuestra operativa sin ningún problema.

Y teniendo en cuenta realmente todas las ventajas que tenemos con el trading algorítmico, tanto la automatización, tanto del análisis como de la operativa, la precisión que tenemos al operar, la diversificación que nos permite de tener diferentes estrategias, no una ni dos, sino cientos de estrategias que a su vez nos reducen el riesgo, y encima nos disminuye el factor psicológico, yo creo que vale la pena aprender trading algorítmico para aprovecharnos de toda la tecnología que tenemos hoy en día y todas las ventajas que nos provee a día de hoy.

Ahora, vamos a pasar algunas de las herramientas necesarias que necesitamos para crear estrategias de trading algorítmico, porque al final, como comentamos anteriormente, necesitamos programar, necesitamos ejecutar, y para esto necesitamos diferentes herramientas que nos ayuden con todo este trabajo. Así que estas son las herramientas que necesitamos a la hora de desarrollar y ejecutar estrategias de trading algorítmico. Lo primero y principal que tenemos son las plataformas de creación, es decir, donde nosotros vamos a desarrollar las estrategias. Y acá les traigo como ejemplo diferentes plataformas. Vamos a ir a ver una por una. La primera que tenemos es TradingView, que la ventaja que tiene es que no tenemos que instalar nada, sino que directamente desde lo que es la plataforma web podemos desarrollar todas las estrategias y tener acceso a todos los datos de todos los activos que necesitamos para poder analizar. TradingView ya tiene su propio lenguaje de programación integrado que se llama PineScript.

que es totalmente diferente a los otros lenguajes de programación que tienen los demás software. Al final, cada uno de los softwares o plataformas que estamos viendo acá, tanto TradingView como MultiCharts, como MetaTrader y como Python, tienen diferentes lenguajes de programación, algunos un poco más sencillos y otros un poco más complejos.

Lo que es TradingView es bastante sencillo y no tenemos que instalar absolutamente nada. Después, lo que es MultiCharts, el lenguaje de programación es Power Language y en este punto sí es un poquito más complejo, pero también nos permite hacer cosas más complejas, como por ejemplo, optimización de parámetros automatizada, que es básicamente optimizar los parámetros de las estrategias de manera completamente automatizada. Justamente, o también nos permite hacer algunos tests de robustez que otras plataformas a lo mejor no nos permiten. Y en este punto, MultiCharts es un software que tenemos que instalar y que también tenemos que comprar, a diferencia de TradingView, que en un principio es totalmente gratuito para lo que es programación.

Después, en tercer lugar, tenemos MetaTrader, que es muy conocido, sobre todo en brokers de CFDs o de divisas mayormente. Que es un software que tenemos que instalar, que tiene su propio lenguaje de programación, pero que es relativamente sencillo de utilizar, no de programar, porque la programación sí es bastante compleja, pero lo que es la utilización del software es bastante sencilla y es de las más conocidas.

Y por último, en lo que respecta a programación, tenemos Python, que en este punto no se especializa en trading algorítmico, a diferencia de MetaTrader, MultiCharts y TradingView, que es puramente de trading. Sino que Python justamente es un lenguaje de programación que nos permite hacer lo que nosotros queramos, mucho más, más allá de la finanza. Se puede utilizar para un montón de cosas. Esto como pro tiene que es muy versátil a la hora de testear diferentes estrategias que se nos ocurran, pero también tiene la contra que es tan amplio y tan versátil justamente que a lo mejor nuestra curva de aprendizaje es mucho más larga a comparación de plataformas como pueden ser TradingView. Es decir, en Python tenemos que bajar diferentes librerías para hacer, por ejemplo, lo que es el análisis de las estrategias, mientras que en TradingView o en MultiCharts o en MetaTrader ya tenemos directamente todo integrado.

Ahora, también tenemos plataformas en las cuales no es necesario que aprendamos a programar, sino que justamente son "no code", es decir, que no necesitamos saber de código para desarrollar estrategias. Y en este caso, tenemos software como puede ser StrategyQuant o también FXDreema, que justamente nos permiten desarrollar estrategias y también poder analizarlas para ver cómo funcionan y demás.

Ahora, como contra tienen que solamente nos sirven para crear estrategias, pero no nos sirven para ejecutar estrategias. Y también otra contra que tienen es que al final lo que hacen estos software es nosotros decirle qué es lo que queremos y nos saca un código, el cual representa esa estrategia que nosotros hicimos. Pero como verán, siempre todo al final se traduce en código. Y si, y si nosotros llegamos a hacer mal algo en uno de estos software, como puede ser StrategyQuant o FXDreema, y lo ponemos a funcionar de manera automática, si hay algún error en el código, no vamos a saber resolverlo. Por lo cual, siempre recomiendo por lo menos tener una cierta base o noción de programación para poder solventar cualquier problema que pueda ocurrir.

Ahora sí, una vez pasado por lo que son las plataformas de creación, vamos a lo que son las plataformas de ejecución. Es decir, nosotros por un lado podemos crear lo que son las estrategias, automatizar lo que es el análisis, ver cómo funcionó esa estrategia en específico o la que nosotros queramos. Pero por otro lado, también podemos ejecutar lo que son esas estrategias que anteriormente creamos. Y en este punto, podemos hacerlo a través de TradingView, de MultiCharts, de MetaTrader y también de Python. Pero fíjense que, como decíamos anteriormente, no lo podemos hacer con software como pueden ser StrategyQuant o FXDreema, porque solamente son plataformas de creación y no de ejecución.

Entonces, en resumen, en estas plataformas que tenemos acá, las podemos utilizar tanto para crear estrategias como también para ejecutarlas de manera totalmente automatizada.

Ahora, ustedes me podrán preguntar, Lauti, ¿dónde es que se ejecutan estas estrategias? Justamente, necesitamos un servidor donde ejecutar, donde alojar estos software para que las estrategias se ejecuten de manera automática. Y para eso podemos hacerlo de dos formas: podemos hacerlo con un VPS o con un PC de casa. Al final, para que se ejecuten las estrategias, tenemos que tener una computadora funcionando 24/7 y ahí tenemos que alojar el software que nosotros queremos utilizar para que realice esas operaciones.

Entonces, por ejemplo, si utilizamos MultiCharts, si utilizamos MetaTrader o si utilizamos Python, deberíamos tenerlo en nuestra computadora y de esa forma que esté corriendo constantemente. En este punto, podemos hacerlo en nuestra PC de casa o en nuestra computadora, lo cual, como les puse acá, realmente no es recomendable, porque si en el día de mañana se llega a cortar el internet o se llega a cortar la luz, lo que va a suceder es que va a dejar de realizar las operaciones. Por lo cual, en este punto recomiendo lo que es un VPS, que básicamente es tener una computadora pero en la nube. Es decir, nosotros no tenemos estos software incorporados en nuestra computadora, sino que lo tenemos en otra computadora que está en la nube, es decir, que no está en nuestra casa, sino que está en otro lugar del mundo. Entonces, si en nuestra casa se corta la luz, se corta el Wi-Fi o lo que fuese, nuestras estrategias igualmente van a seguir funcionando sin ningún tipo de problema.

Ahora, hago hincapié en este punto. Fíjense que les dije que el VPS lo necesitamos para lo que es Python, para lo que es MetaTrader y para lo que es MultiCharts, pero es muy diferente para lo que es TradingView. ¿Por qué? Porque en TradingView, por más que apaguemos nuestra computadora, realmente todas las operaciones se realizan en sus propios servidores. Por lo cual, no deberíamos contratar un VPS aparte o no deberíamos tenerlo en nuestra computadora, sino que ellos ya se encargan de alojar todas las automatizaciones en sus propios servidores. Al final, un VPS hay que pagarlo todos los meses y es un gasto que también nos ahorramos a la hora de ejecutar lo que son las estrategias.

Ahora, siguiendo con las herramientas que necesitamos para poder ejecutar nuestras estrategias, es lógicamente capital, porque sin capital no podemos hacer absolutamente nada. Y esto puede ser capital propio, es decir, capital que tengamos nosotros destinado para hacer trading o para operar, o también puede ser capital de amigos y familiares, o básicamente nuestro círculo personal, lo cual personalmente no recomiendo. Recomiendo hacerlo con capital propio y después a lo mejor ya sí empezar a gestionar capital de los demás, pero siempre recomiendo hacerlo primero con el capital de uno, porque considero que no podemos administrar capital de otro sin antes administrar correctamente nuestro capital. Por lo cual, una vez que tengan eso, sí pueden hacerlo con su círculo personal, o también lo pueden hacer directamente con clientes, es decir, que no sean de sus círculos, sino que sean clientes, como hablé al principio del curso, es decir, personas que quieren invertir en el mercado, pero que no tienen el tiempo o los conocimientos suficientes como para hacerlo. Entonces, ustedes lo pueden hacer por ellos y cobrar un porcentaje de esas ganancias que ustedes le generen.

Y por último, lo pueden hacer con plataformas de copy trading, que también, como explicamos al principio del curso, no es que ustedes tienen que salir a buscar clientes, sino que ustedes simplemente realizan su operativa, las demás personas pueden ver su operativa y quien quiera los puede copiar y también van a recibir un porcentaje de las ganancias que le generen a esas personas que los están copiando.

Y ahora, por último, pero no menos importante, también necesitamos un exchange donde ejecutar nuestras operaciones. Es decir, tenemos por un lado las plataformas de creación, las de ejecución, el servidor donde alojar el software si es necesario, el capital, pero necesitamos un exchange o un broker donde poder transaccionar justamente esas compras y esas ventas. En el caso de lo que son criptomonedas, que es en lo que me especializo, pueden utilizar a lo mejor plataformas como Binance, Bitget, Bybit o OKX, que son las más conocidas. Pero esto ya va a depender, lógicamente, de cada uno dónde quiera ejecutar lo que es su operativa.

Entonces, ahora sí, una vez que repasamos todas las herramientas que necesitamos para desarrollar una estrategia, vamos directamente a un ejemplo de cómo desarrollar una estrategia totalmente desde cero, la parte teórica, y después lo vamos a ver también en la parte práctica. Así que entonces, básicamente, este es el paso a paso que tenemos para desarrollar una estrategia desde cero.

Lo primero que necesitamos son datos, como por ejemplo, podrían ser los datos de Bitcoin contra USDT, para después posteriormente poder buscar patrones en lo que son estos datos, que recuerden, podrían ser patrones de velas, patrones con indicadores técnicos, patrones de volumen o patrones temporales. Entonces, en estos datos vamos a buscar lo que son esos patrones. Ahora, no lo vamos a hacer de manera manual, porque recordemos que estaríamos un montón de tiempo evaluando una estrategia de manera manual, sino que vamos a programar un algoritmo que lo haga automáticamente por nosotros. Y esto lo que nos va a devolver el algoritmo es justamente una serie de métricas en las cuales nosotros vamos a analizar sus resultados para validar si la estrategia es buena o no lo es. Y por último, una vez que hacemos todo este desarrollo, ya podemos poner lo que es la estrategia en marcha en lo que sería la sección de ejecución.

Así que vamos directamente con lo primero, lo que son la serie de datos. Nosotros lo que vamos a hacer es ir a TradingView y abrir en la búsqueda de símbolos lo que es Bitcoin contra USDT para seguir con el mismo ejemplo que teníamos anteriormente. Entonces, fíjense qué interesante esto. Por más que nosotros estemos buscando el símbolo de Bitcoin, que en este caso sería BTC contra USDT, que sería Bitcoin contra USDT, que USDT sería básicamente una criptomoneda estable, un USDT equivale a un dólar. Entonces, si tenemos Bitcoin contra USDT, significa que estamos viendo básicamente el precio de Bitcoin en ese momento. Pero fíjense que lo interesante de esto es que no solamente tenemos un Bitcoin contra USDT, sino que tenemos varios de diferentes exchange. Podemos ver que podemos sacar los datos de Binance, de KuCoin, de OKX, de Bybit o también de Bitget.

Entonces, ahora me podrán preguntar, Lauti, ¿cuál es la diferencia entre todos estos que estamos viendo acá? Bien, la principal diferencia justamente es que las transacciones de cada exchange es diferente, pero lo que es el precio se replica de forma bastante similar. Es decir, si vemos que en Binance el precio de Bitcoin está $100,000, a lo mejor podemos ir a Bitget y podemos ver que a lo mejor está en $10,010, pero realmente no hay tanta diferencia entre uno y el otro. ¿Por qué? Porque justamente estamos hablando del mismo activo, pero vamos a tener estas pequeñas variaciones porque las transacciones son diferentes en cada uno de los exchange. Pero para este ejemplo, lo que vamos a hacer es agarrar los datos de Binance.

Y ahora sí, vamos a realizar lo que es la búsqueda de patrones. Para esto, lo que vamos a hacer es plantear una hipótesis de decir que creemos que una estrategia de cruce de medias móviles con una media móvil de 5 y una de 35 es una buena idea para aplicarlo en el gráfico de Bitcoin en una hora con datos de Binance. Entonces, en este punto, lo que vamos a hacer es justamente ver cómo es que funciona la estrategia. Y nuestra condición de entrada sería que la media móvil de 5 sea mayor que la media móvil de 35, y que cuando suceda lo contrario, esa sería nuestra condición de salida.

Entonces, ahora, una vez que tenemos la estrategia que nosotros queremos desarrollar, vamos a programar lo que es el algoritmo para que nos devuelva justamente esas métricas que necesitamos para analizar. Entonces, acá tienen básicamente lo que es el código de programación, que igualmente lo vamos a ver más adelante, en el cual lo que estamos haciendo es decirle qué es una media móvil de 5, qué es una media móvil de 35, y le estamos diciendo que lo dibuje en el gráfico. Igualmente, ahora en la parte práctica lo vamos a ver en mayor profundidad. Pero una vez que tenemos lo que es el algoritmo, nos va a devolver justamente estas métricas que tenemos en este punto.

Entonces, ahora sí, vamos con el análisis de resultado, porque nos va a decir qué rentabilidad tuvo, qué cantidad de operaciones tuvo, qué porcentaje de acierto tuvo esas operaciones que tuvimos, y también lo que es el profit factor y el drawdown o la caída máxima que tuvimos. Todas cosas que vamos a ver y profundizar también en la parte práctica, pero lo que quiero que se queden en este punto es que nos devuelve todas estas métricas de manera totalmente automática. Es decir, esto que estamos viendo acá sería como el Excel que nosotros hubiésemos hecho de manera manual. Como ven, ahí aparece lista de operaciones y lo que es el resumen de la estrategia, que es lo que estamos viendo acá.

Entonces, una vez que analizamos los resultados y decimos si esta estrategia es buena o no lo es, lo que vamos a hacer es ponerlo en marcha, es decir, automatizar lo que es la operativa de esta estrategia que tenemos acá. Entonces, cada vez que se dé la condición de entrada, automáticamente el algoritmo va a realizar una compra a nuestro broker, y cuando se dé la condición de salida o cierre de compra, como aparece acá, automáticamente también se va a enviar lo que es esa orden a nuestro exchange o a nuestro broker y va a cerrar lo que es la operación.

Entonces, para hacer un repaso, necesitamos datos, como puede ser en este ejemplo, Bitcoin contra USDT con datos de Binance. Una vez que tengamos esos datos, vamos a buscar un patrón, que pusimos el ejemplo, un cruce de medias móviles de 5 y de 35, pero podría ser con cualquier patrón de vela, de volumen o todos los que vimos anteriormente. Una vez que tenemos ese patrón identificado, tenemos que programar un algoritmo para que justamente después lo podamos volcar en el gráfico, lo podamos volcar en lo que son los datos. Y una vez que lo volcamos en los datos, en el activo y temporalidad que nosotros queremos, nos va a devolver una serie de métricas, las cuales a nosotros nos van a servir para poder analizar justamente sus resultados y poder validar si la estrategia realmente es buena o no lo es. Y si la estrategia efectivamente es buena, ahí sí ya podemos ponerlo en marcha y automatizar lo que es la ejecución.

Ahora, antes de entrar a la parte práctica, me gustaría brindarles también algunos aspectos a tener en cuenta para crear estrategias ganadoras, que me parece fundamental justamente para que puedan aumentar la probabilidad de crear estrategias que sean realmente rentables y que les sirva para poder ejecutarlo, ya sea con su capital o con el capital de quien ustedes decida. Por lo cual, acá les traigo algunos puntos interesantes a tener en cuenta.

Lo primero y principal que tenemos es la esperanza matemática. Vamos a ir punto por punto y lo vamos a ir viendo todo con ejemplos. ¿Qué es la esperanza matemática? Al final, es un cálculo matemático que nos permite determinar si nuestra estrategia fue rentable en el pasado. Importante, en el pasado. Nosotros no tenemos la bola de cristal, lógicamente, y todo el análisis que hacemos lo hacemos mirando al pasado. Así funcionan absolutamente todos los análisis, porque nadie tiene la posibilidad de ver el futuro. Entonces, simplemente con tener en cuenta este cálculo, ya podemos saber si nuestra estrategia fue rentable en el pasado o no. Y lo único que calcula es la probabilidad que tiene de ganar, es decir, el ratio de acierto que tiene la estrategia, y la ganancia media que tiene y la pérdida media que tiene.

Entonces, el cálculo completo sería la probabilidad de ganar multiplicado por la ganancia media, y a eso le tenemos que restar las pérdidas. Y para restarle las pérdidas, tendríamos que calcular la probabilidad de perder multiplicado por la pérdida media. Dicho de otra forma, nos estamos fijando de todas las veces que ganamos, cuánto es lo que ganamos, y de todas las veces que perdimos, cuánto es lo que perdimos. Entonces, por un lado, tenemos todas las ganancias y a todas las ganancias, lógicamente, tenemos que restarle lo que son todas las pérdidas.

Entonces, acá les traigo un ejemplo con una estrategia que tiene una probabilidad de ganar del 30%, una probabilidad de perder del 70%, una ganancia media de 300 y una pérdida media de 100. ¿Qué significa esto? Que básicamente, de cada 100 operaciones que realiza esta estrategia, 30 son ganadoras y 70 son perdedoras. Entonces, me podrán preguntar, Lauti, ¿cómo puede ser que una estrategia que pierda tantas veces, igualmente sea ganadora, como podemos estar viendo acá con estos $2,000 positivos? La respuesta está en lo que es la ganancia media y la pérdida media, porque al final, si nosotros ganamos 30 de cada 100 veces, pero esas 30 veces ganamos $300, como podemos ver acá, lo que va a suceder es que si multiplicamos 30 por 300, nos va a dar como resultado 9,000. Es decir, esos $9,000 que tenemos de ganancia en todas las veces que acertamos. Pero por otro lado, tenemos también, lógicamente, lo que son las pérdidas, es decir, todas las veces que perdimos, que en este caso fueron 70 de cada 100 veces, pero esas 70 de cada 100 veces, cuando perdimos, perdimos $100. Entonces, lo que sucede es que si multiplicamos esas 70 veces por los $100 que perdimos, nos daría un resultado de 7,000. Entonces, tenemos una ganancia de 9,000 menos unas pérdidas de 7,000, por lo cual nos da estos $2,000 positivos que tenemos acá.

Ahora, también me podrán preguntar, Lauti, ¿cómo es que se calcula esta ganancia media y cómo se calcula esta pérdida media y todo lo que es la probabilidad de ganar y de perder? Bueno, justamente el algoritmo lo que hace es darnos toda esta información para que nosotros la podamos utilizar y hacer todos estos cálculos de manera muy sencilla. Es más, en realidad, el algoritmo este cálculo que estamos haciendo acá lo hace de manera totalmente automática. Y lo que es la ganancia media de 300 que nos aparece acá significa que podemos ganar $300 todas las veces, o a lo mejor, o a lo mejor a veces ganamos 200, a veces ganamos 400, y nuestra media, nuestro promedio es de 300. Es decir, la ganancia media es en promedio cuánto ganamos cuando ganamos. Y lo mismo funciona para la pérdida media. Es decir, acá, como ven, dice $100, esto significa que a lo mejor a veces perdimos $90, a lo mejor a veces perdimos $110, pero en promedio de todas esas operaciones perdimos $100 en cada operación en lo que es el promedio. Y lo que es el ratio de acierto o probabilidad de ganar y probabilidad de perder es lo que explicamos anteriormente, de cuántas veces ganamos cuando ganamos y cuántas veces perdemos cuando perdemos.

Entonces, para no ver solamente estos números, acá les traigo el gráfico de performance de lo que fue esta estrategia, es decir, cómo se comportó de manera gráfica con un 30% de probabilidad de ganar, un 30% de probabilidad de perder, es decir, un ratio de acierto del 30%, básicamente, y con la ganancia de 300 y la pérdida de 100. Esto es el resultado que nos daría esta estrategia de forma que, como pueden ver, realmente pierde muchas veces, pero cuando gana, gana mucho, por lo cual nos da este resultado de $2,000 positivo.

Ahora, una vez explicado esto, también me gustaría hacer un disclaimer de que tengan cuidado con lo que se suele vender en internet, porque lo que se suelen vender son estrategias que tienen un muy alto ratio de acierto, que ganan el 90% de las veces, que ganan el 95% de las veces. Pero ¿cuál es el problema de esto? Que a lo mejor eso es verdad, que ganan la gran mayoría de las veces, pero que ganen la gran mayoría de las veces no significa que necesariamente sean buenas estrategias. Porque como podemos ver acá, utilizando exactamente la misma calculadora, podemos ver que una estrategia con un 90 de acierto y un 10% de desacierto, podemos ver que si tenemos una ganancia media de 100 y una pérdida media de 2,000, igualmente termina siendo una estrategia totalmente perdedora.

¿Qué significa esto? Que vamos a ganar la mayoría de las veces, vamos a ganar $1, $1, $1, pero cuando perdamos, cuando venga ese 10% de pérdidas, vamos a perder $2,000 en cada una de esas operaciones. Entonces, utilizando exactamente la misma calculadora, deberíamos multiplicar la probabilidad de ganar, es decir, ese 90, multiplicado por la ganancia media, que sería de 100. Esto como resultado nos daría $9,000 de ganancia, lo cual vamos a ganar la gran mayoría de las veces. Pero ese 10% de las veces que perdamos, vamos a perder $2,000. Por lo cual, de esas 10 veces que perdemos, multiplicado por 2,000, vamos a tener una pérdida de $20,000. Por lo cual, nuestra ganancia de $9,000 menos los $20,000 de pérdidas que tenemos, nos da como resultado a lo largo de 100 operaciones -1,000. Y esto exactamente aplicable a si tenemos el 90, el 95 o el 99% de acierto. No importa realmente cuánto acierto tengamos, si no tenemos en cuenta también qué ganancia media tenemos cuando ganamos y qué pérdida media tenemos cuando perdemos.

Entonces, siguiendo con los aspectos a tener en cuenta para crear estrategias ganadoras, también por otro lado tenemos lo que son tipos de estrategias. Al final, podemos desarrollar diferentes tipos de estrategias, pero vamos a dividirlas principalmente en dos secciones: las estrategias tendenciales y las estrategias antitendenciales. ¿Por qué se caracterizan cada una de ellas y cómo es que funcionan? Bueno, es lo que tenemos acá. Al final, las estrategias tendenciales, como bien indica su nombre, buscan largas tendencias, es decir, buscan aprovechar la ventaja que tienen las tendencias en los activos. Es decir, dejan correr las ganancias realmente y cortan rápidamente las pérdidas. ¿Por qué? Porque justamente para poder agarrar una tendencia y mantenerla en el largo plazo, tenemos que dejar correr esas ganancias para aprovecharnos de esa tendencia. Ahora, si el precio no nos da la razón, entre comillas, tenemos que cortar rápidamente lo que son las pérdidas para que no nos agarre la tendencia para abajo. Y por esto es por lo que se caracterizan las estrategias tendenciales: en dejar correr ganancia, cortar rápidamente las pérdidas y buscar largas tendencias.

Ahora, teniendo en cuenta su naturaleza de cortar rápidamente las pérdidas, también tenemos un menor ratio de aciertos, es decir, acertamos muchas menos veces de las que realmente acertamos, lo que significa que a lo mejor de cada 100 operaciones, a lo mejor acertamos solamente 30, pero esas 30 veces que acertamos, como dejamos correr esas ganancias, las ganancias son mayores a esas pérdidas. Por lo cual, por más que tengamos un 30% de acierto, igualmente podemos tener estrategias ganadoras teniendo estrategias tendenciales, que esto va totalmente en relación con lo que es tener un mayor ratio riesgo-beneficio, que el ratio riesgo-beneficio básicamente nos mide cuánto ganamos cuando ganamos y cuánto perdemos cuando perdemos. Que tengamos un mayor ratio riesgo-beneficio significa que justamente son mayores nuestras ganancias ante nuestras pérdidas.

Y las estrategias antitendenciales, bueno, justamente cortan rápidamente las ganancias. A diferencia de las tendenciales que cortaban rápidamente las pérdidas, sino que las antitendenciales, justamente, se cortan lo que son esas ganancias. Como resultado de esto, tenemos, como ven acá, un mayor ratio de acierto. A lo mejor de cada 100 operaciones acertamos 70 operaciones, pero también causa que tengamos un menor ratio riesgo-beneficio, ¿por qué? Porque justamente nuestras ganancias son mucho menores que lo que son nuestras pérdidas, o dicho de otra forma, nuestras pérdidas son más grandes que nuestras ganancias.

Entonces, como pueden ver, tanto las estrategias tendenciales como las antitendenciales tienen sus pros y también sus contras, y funcionan básicamente en cada uno de sus aspectos de manera inversa. Acá les traigo un ejemplo gráfico para que puedan ver la diferencia entre una y otra, y como pueden ver, las tendenciales lo que hacen es que a lo mejor ponen una pérdida de $100, como veíamos en ejemplos anteriores, pero las ganancias que tienen son de $300, por poner un ejemplo. Y las antitendenciales, bueno, justamente lo que hacen es que a lo mejor tienen una ganancia de $100, pero las pérdidas que tienen son de $300.

¿Qué es mejor? ¿Qué es peor? Esto ya va a depender de cada uno y del tipo de estrategia que quiera desarrollar y dependiendo también del activo. Al final, tenemos que pensar que si nosotros nos sentimos cómodos acertando muchas veces, a lo mejor nos conviene hacer estrategias antitendenciales. Si nosotros nos sentimos cómodos perdiendo muchas veces, pero cuando ganamos ganamos mucho más de lo que perdemos, a lo mejor nos convienen estrategias tendenciales, que justamente pierden muchas veces, pero pierden muy poco en lo que son las pérdidas y cuando ganan, ganan mucho más de lo que pierden cuando pierden.

Entonces, como les decía, ya depende de cada uno y de qué tipo de estrategias quieran hacer. Personalmente, recomiendo tener los dos tipos de estrategias, no solamente decantarnos por una, justamente para ayudarnos al tema de la diversificación y descorrelación, que hablamos anteriormente, que como pueden ver acá, nos lleva al tercer punto, que es lo que decíamos recién de diversificación y descorrelación.

Y acá les traigo un ejemplo bien gráfico para que puedan ver la diferencia entre uno y otro. Acá tenemos diversificación y también tenemos descorrelación. Es decir, tenemos la estrategia número uno, la estrategia número dos y la sumatoria de la estrategia uno con la estrategia dos. Podemos ver que la estrategia número uno empieza perdiendo, después gana, después pierde, después gana y termina en un punto óptimo de rentabilidad. Exactamente sucede con, con la estrategia dos. En realidad, empieza ganando, después pierde, y así sucesivamente. Entonces, esto podemos recordar que podría ser similar al ejemplo de la heladería y la cafetería, a una le va bien cuando a la otra le va mal y así sucesivamente, pero ambos negocios son rentables. Es decir, por es decir, individualmente son buenos negocios o buenas estrategias, pero en su conjunto, lo que hace es que se van complementando de forma que nos da como resultado la línea verde que tenemos acá, que como podemos ver, es muchísimo más estable que cada una de las estrategias por separada.

Entonces, podemos ver que prácticamente no fluctúa nada y es una línea bastante recta hacia arriba, justamente porque es el promedio de la estrategia número uno y de la estrategia número dos. Es decir, como si invirtiéramos el 50% del capital en una y el 50% del capital en la otra. Ahora, quiero que se imaginen esto, pero extrapolando solo a a muchas más estrategias, no solamente dos, sino pueden ser 10, 20 o cientos de estrategias, la estabilidad que se puede conseguir y el riesgo que se puede reducir en nuestro portafolio.

Ahora, como les decía, esto es diversificación con descorrelación, que no es dependiente una estrategia de la otra. Entonces, acá para comparar, les traigo dos estrategias que están altamente correlacionadas. Es decir, el ejemplo que dábamos anteriormente de, okay, tengo una estrategia en Bitcoin tendencia que funciona en un día y tengo otra estrategia, pero que también es en Bitcoin y que funciona también en un día. Entonces, lo que va a pasar es que cuando a una le vaya mal, a la otra probablemente también le vaya mal. Cuando a una le vaya bien, a la otra probablemente le vaya bien y así sucesivamente. Por lo cual, realmente carece de sentido que nosotros tengamos las dos estrategias porque se comportan de manera muy similar.

Y esto para que lo vean no solamente en dibujito, sino que lo vean con ejemplos prácticos y reales, les traigo un ejemplo con Apple y Microsoft. Acá, estos datos que tienen son sacados directamente de TradingView y podemos ver que tenemos a Microsoft con la línea azul, a Apple con la línea naranja, y podemos ver la enorme correlación que tienen, es decir, cómo se asemeja mucho lo que son sus rendimientos, tanto cuando suben, también sus pérdidas cuando bajan. Por lo cual, en cierto punto, carece de sentido tener los dos activos y decir que estamos diversificados porque se mueven de manera muy similar. Es como, por ejemplo, quien dice, yo diversifico entre diferentes criptos, está todo bien, pero cuando el mundo cripto se caiga o cuando Bitcoin cae, generalmente todas las criptos caen con ella. Por lo cual, en cierto punto, pierde el sentido o el poder de diversificación si no tenemos también lo que es descorrelación. La sumatoria de Apple más Microsoft, que nos daría la línea verde, y podemos ver que las tres líneas, las tres estrategias, en en este caso, los tres activos, son realmente muy, muy parecidos.

Entonces, una vez visto esto, vamos a pasar a un aspecto fundamental, que son los costos operativos. También se habla muy poco de los costos operativos, así que los vamos a repasar. Costos operativos, básicamente, tenemos lo que son comisiones, pero no solamente tenemos las comisiones, sino que también tenemos el spread y el slippage o deslizamiento, dicho en español. Al final, las comisiones son las más conocidas, es lo que nos cobra el broker o el exchange por cada transacción que nosotros realizamos. Nos puede cobrar 0.01% o una cantidad fija en dólares. Esto va a depender del activo, va a depender del broker, de varias cosas, pero básicamente es una comisión que nos cobra el broker o el exchange por intercambiar justamente esos activos.

Ahora, importantísimo, no solamente tenemos las comisiones del broker, sino que también tenemos el spread, que es la diferencia entre los compradores y los vendedores. Y acá voy a poner otro e ejemplo. Imagínense que nosotros queremos comprar manzanas a un precio de 10, y a lo mejor el vendedor las vende a un precio de 11. Entonces, nosotros no vamos a comprar a un precio de 10, sino que vamos a comprar al precio que el vendedor nos está diciendo que las vende. Entonces, la diferencia entre nosotros compradores, que queremos comprarlo a 10, y los vendedores, que quieren venderlo a 11, se llama spread. Es decir, básicamente la diferencia entre compradores y los vendedores. Y esto en el mercado puede parecer insignificante, pero pasa constantemente. Hay una diferencia entre compradores y vendedores, y esta diferencia puede ser incluso mayor que lo que es, al final, lo que son las comisiones.

Y por último, tenemos el slippage o deslizamiento, dicho en español, que se puede dar por dos razones: puede ser tanto por delay como por liquidez. Por delay es lo que explicamos anteriormente, que si al final operamos de manera manual, lo que nos puede suceder es que tardemos en tomar las decisiones, tanto de entrada como de salida, como también de gestión del dinero, de cuánto vamos a invertir en cada operación. En cambio, un algoritmo realmente lo hace en cuestión de milisegundos, es decir, lo hace prácticamente al instante, por lo cual no tendríamos este problema con lo que es trading algorítmico.

Ahora, esto es lo que es delay, es decir, cuánto nos tardamos desde que se da lo que es la condición de compra hasta que efectivamente realizamos esa compra o ese cierre de compra en lo que es el broker o el exchange. Ahora, también tenemos lo que es liquidez, que también pueden ser por dos cosas diferentes: porque nosotros tengamos mucho capital o porque el mercado que estemos operando tenga poco capital. Es decir, que nosotros tengamos mucha liquidez o que el mercado tenga poca liquidez. A qué me refiero con esto, vamos con otro ejemplo. Si yo quiero comprar Bitcoin y tengo 1 millón de dólares para invertir en Bitcoin, si voy con mis 1,000 millones hoy en día a Bitcoin y compro todo en una sola compra, lo que va a suceder es que voy a mover el precio, es decir, voy a deslizar, que sería la traducción de "slip", deslizamiento, voy a deslizar lo que es el precio porque no hay suficiente cantidad de vendedores de contraparte como para que se ejecute todo en el precio que yo realmente quería originalmente.

Entonces, por eso, si nosotros tenemos mucha liquidez y el mercado no tiene tanta liquidez, lo que va a suceder es que el precio se va a deslizar, siempre lógicamente en nuestra contra. Pero esto no es un problema si no operan grandes sumas de capitales y tampoco es un problema si operan en mercados con alta liquidez, cómo puede ser Bitcoin, S&P 500 o el oro.

Ahora sí, teniendo en cuenta todos los costos que tenemos asociados a lo que es la operativa, acá les traigo una estrategia totalmente real y analizada en el gráfico de Bitcoin contra USDT, donde podemos ver que realmente tenemos bastante rentabilidad, tenemos un 1629% de rentabilidad, pero no incluye lo que son los costos operativos. Es decir, el análisis se realizó en un mundo ideal, donde no tenemos ni comisiones, ni tenemos spread, ni tenemos deslizamiento, y si no tuviésemos absolutamente nada.

Ahora, esta misma estrategia, lo que vamos a hacer ahora es agregarle lo que son los costos operativos para ver cómo se comporta, es decir, la misma estrategia pero con costos operativos, y podemos ver que básicamente pierde prácticamente todo el capital. Es exactamente la misma estrategia, pero le agregamos estos costos que acabamos de mencionar, y esto, fíjense, que puede hacer la diferencia entre que su estrategia sea rentable y no lo sea, teniendo en cuenta lo que son los costos operativos. Y de nuevo, para tener en cuenta los costos operativos, nosotros podemos programar un algoritmo y a ese mismo algoritmo sumarle los costos operativos de forma manual. Sería mucho más complejo de hacer este proceso, por lo cual, a lo mejor una estrategia que parece que es buena, realmente después cuando lo ponemos a funcionar en real, a lo mejor no lo es porque no pudimos tener en cuenta estos costos. Igualmente, ahora en la parte práctica vamos a ver cómo es que se pueden agregar.

Ahora sí, habiendo pasado por los costos operativos y llegando al punto final, tenemos el aspecto también de los riesgos, que básicamente son los riesgos asociados que tenemos a la propia operativa. Tenemos el riesgo del exchange, del apalancamiento y de gestión inadecuada de las estrategias, pero vamos por pasos. A qué nos referimos cuando decimos el exchange, es el riesgo de quiebre que tiene. Al final, funciona exactamente igual que un banco. Si nosotros tenemos nuestro dinero en un banco X, si ese banco el día de mañana llega a quebrar, lo más probable es que hayamos perdido ese dinero. Por lo cual, hay que estar muy atento en qué broker nosotros estamos operando con nuestro capital.

Después, tenemos el problema del apalancamiento, que tenemos que tener en cuenta el riesgo que tienen nuestras estrategias. Básicamente, ¿cuál es la caída máxima que tienen nuestras estrategias? Porque a lo mejor nosotros podemos pensar que tenemos una estrategia muy buena, que a lo mejor puede ser que sea muy buena, pero que si nosotros lo apalancamos, básicamente podemos quebrar la cuenta. Y a qué nos referimos cuando decimos apalancamiento, el apalancamiento básicamente es pedir prestado dinero para operar. Entonces, por ejemplo, si nosotros tenemos $1,000, podríamos pedir prestado entre comillas al broker unos $9,000, es decir, tendríamos en total $10,000. Nos estaríamos apalancando por 10. Entonces, tenemos 1,000 y operamos como si tuviésemos 10,000, pero realmente no tenemos 10,000. Y esa es la parte importante que hay que tener en cuenta.

¿Por qué? Porque si nosotros operamos como si tuviésemos 10,000 y tenemos una pérdida del 10%, el 10% de 10,000 es 1,000, y justamente 1,000 es el capital total que nosotros teníamos. En otras palabras, si nosotros nos apalancamos por 10 y perdemos el 10% de la cuenta, habremos perdido absolutamente todo, todo nuestro dinero, porque ese 10% representaría el 100% de nuestro capital original. Por eso hay que tener muchísimo cuidado con lo que es el apalancamiento, porque podemos tener grandes rentabilidades, pero también podemos tener grandes pérdidas. Y por eso hay que medir siempre lo que es el riesgo de cada una de las estrategias que nosotros ejecutamos. Y de nuevo, la forma de medir correctamente el riesgo es mediante trading algorítmico, porque al final nos dice cuál fue la caída máxima que tuvimos y en base a eso podemos adaptar lo que es el apalancamiento.

Después, por último y no menos importante, como digo siempre, tenemos lo que es la gestión inadecuada de las estrategias. Al final, nosotros podemos tener una estrategia que funciona muy bien, pero si la gestionamos de manera inadecuada, podemos convertirla en una estrategia que realmente pierda dinero. Y a qué me refiero con esto, a lo mejor podemos ver que una estrategia va muy bien, entonces nos apalancamos, le invertimos más capital del que realmente deberíamos, y la estrategia a partir de ese punto, a lo mejor empieza a ir mal. Entonces, nosotros empezamos a pensar, no debería haber puesto más capital, no me debería haber apalancado. Entonces, a lo mejor desactivamos esa estrategia y una vez que la desactivamos, a lo mejor comienza nuevamente a subir y a obtener esas rentabilidades que teníamos analizadas que podría llegar a tener.

Entonces, en resumen, podemos ver que es una estrategia que a lo mejor es rentable, que gana, pierde, gana, pierde, pero al final de de todo es rentable, pero por nuestra mala gestión humana, podemos desactivar y activar en los peores momentos, exactamente igual que cuando compramos y vendemos un activo en los puntos inadecuados.

Entonces, ahora sí, habiendo visto todos los aspectos a tener en cuenta para crear estrategias ganadoras, vamos a ir a la parte práctica y ver todo esto que vimos en la parte teórica, pero aplicado directamente en TradingView.

Lo primero que vamos a hacer es ir directamente a Google y buscar lo que es TradingView para poder ingresar en la plataforma. Así que escribimos acá TradingView, le hacemos clic y entramos en el primer link que nos aparece. Lógicamente, si nos aparece publicidad, vamos hasta la parte de abajo donde encontramos lo que es la plataforma de TradingView. Entonces, le hacemos clic acá donde dice TradingView y se nos va a desplegar lo que es la plataforma.

Ahora, lo que vamos a hacer a continuación es, si no tenemos una cuenta, nos vamos a crear una cuenta y si ya tenemos cuenta, podemos loguearnos, es decir, ingresar en lo que es nuestra cuenta. Si queremos ingresar en lo que es nuestra cuenta, si es que ya lo tenemos, simplemente hacemos clic acá donde está la personita y le damos a Iniciar sesión, y acá ya pueden iniciar sesión.

Ahora, en el caso de que no tengan cuenta todavía en TradingView, pueden ir a la parte de acá abajo donde dice registrarse, le van a dar clic y automáticamente acá les va a aparecer lo que dice registrarse. Entonces, ahora sí, pueden hacer esta nueva cuenta con lo que es su correo electrónico directamente, o también pueden iniciar la sesión con Google, con Facebook, etcétera. Acá para el ejemplo, vamos a poner un correo electrónico que me armé por acá, vamos a poner acá correo para taller THT y como contraseña, les recomiendo que pongan una contraseña que tenga una mayúscula, que tenga números y que tenga un símbolo para que sea una contraseña segura y les deje ingresar y crear su cuenta.

Entonces, una vez que tienen esto, le dan a no soy un robot. Acá vamos a marcar lo que son las escaleras, en este caso, a ustedes les puede aparecer otro método de verificación. Y una vez que ya tienen esto, le van a dar a crear cuenta. Entonces, fíjense que acá dice que verifiquemos lo que es nuestro correo electrónico y para eso vamos a ir acá, que nos llegó este mail de TradingView. Acá estamos en nuestro correo, le vamos a hacer clic y acá nos dice que activemos la cuenta en este botón azul que dice acá de activar cuenta. Entonces, le hacemos clic y una vez que le hacemos clic, ya nos.

Abre directamente esta parte de acá que nos dice que está casi lista. Acá pueden elegir lo que es su nombre de usuario de TradingView y pueden marcar si quieren la casilla de "No deseo recibir mails comerciales y demás". Importante que pongan "He leído y estoy de acuerdo con las condiciones". Le dan siguiente y ya pueden cerrar esta ventana que ven acá.

Ahora, una vez que estamos en este punto, vamos a repasar las diferentes secciones que tiene TradingView que vamos a ver en este curso. Lo primero que vamos a hacer es ir al buscador que está acá en la parte de arriba y le vamos a hacer clic. Fíjense que acá se nos despliega un menú, por así decirlo, que nos dice todos los símbolos que podemos buscar en TradingView. Al final, en TradingView están los datos de absolutamente todos los activos, desde criptomonedas, índices, divisas, etcétera, que podemos analizar.

Entonces, para el ejemplo de acá, lo que vamos a hacer es buscar Bitcoin contra USDT, que puesto en TradingView sería BTC, que es la abreviación, contra USDT. BTC significa Bitcoin y USDT significa Dólares, pero dólares cripto. Es decir, un USDT equivale a día de hoy a lo que es $1.

Y fíjense que en este punto se nos despliega a su vez varios Bitcoin contra USDT porque los datos los podemos sacar de diferentes brokers. Es decir, al poner acá nosotros BTC contra USDT, le voy a hacer un poco de zoom, ponemos BTC contra USDT. Fíjense que nos aparece que podemos sacar los datos de Binance, de Bybit, de KuCoin o OKX, o incluso también de Bitget.

Qué significa esto que al final cada broker tiene su propio precio en un momento determinado porque no es exactamente el mismo precio en todos los brokers. Igualmente, también aclarar que es prácticamente eh muy parecido. Es decir, si en un broker está el precio en $100,000, en otro puede estar en $100,010, pero realmente es muy similar.

Y para esto lo vamos a ver como ejemplo. Una vez que acá ponemos BTC USDT, podemos elegir el broker que nosotros queramos. Que simplemente en este punto para analizar lo que son los datos, para este punto vamos a elegir el de Binance, que es el primero. Le damos a "Iniciar gráfico" y se nos va a desplegar lo que sería justamente el precio de de Bitcoin contra USDT con los datos de Binance en lo que es datos de un día.

Y fíjense que acá nos dice que el precio está a día de hoy $93,93. Va variando un poco para arriba, un poco para abajo. Y si volvemos al buscador, que en este caso nos aparece arriba a la izquierda en la búsqueda de símbolos, si elegimos, por ejemplo, el de Bitget, vamos a ver que dice $93.91. Es decir, no es exactamente igual porque es otro es otro exchange, mejor dicho, diferente, pero realmente el precio se asimila mucho.

Lo que vamos a buscar en este punto es a lo mejor el broker o el exchange que tenga una mayor cantidad de datos para que nosotros podamos analizar. Y en el caso de Bitcoin contra USDT, vendría a ser el de Binance, y por eso es el que seleccionamos.

Entonces, una vez que estamos acá, si no quieren ver toda la pantalla en blanco, a mí personalmente me gusta en negro. Pueden ir acá arriba a la izquierda, donde está "Suscripción", y activar lo que es el modo oscuro que aparece acá. Esto es a gusto personal. A mí me gusta verlo en oscuro, es simplemente un detalle a tener en cuenta. Estos carteles que nos aparecen acá, simplemente los podemos sacar. Acá nos aparece el volumen, también lo podemos eliminar, así nos queda el gráfico totalmente limpio.

Entonces, una vez que estamos en este punto, vamos a repetir. Acá tenemos lo que es la búsqueda de símbolos, que podemos buscar BTC contra USDT, podemos buscar datos de Ethereum o incluso también podemos buscar datos de índices de divisas, como explicamos anteriormente. Por ejemplo, si ustedes quisiesen ver los datos del S&P 500, simplemente podrían acá escribir SPX, seleccionar el primero y acá ya les aparece lo que son los datos del S&P 500. Pero como este curso lo vamos a enfocar a lo que es cripto, vamos a volver a lo que es BTC USDT con datos de Binance.

Entonces, una vez estando acá, no solamente podemos elegir el símbolo que nosotros queramos, sino que también lo que podemos hacer es elegir lo que es la temporalidad. Para elegir la temporalidad, podemos hacer clic acá donde dice "Un día" en este caso, y acá podemos seleccionar un minuto, 5 minutos, una hora, 4 horas, o la temporalidad que nosotros queramos ver el gráfico que tenemos acá en cuestión. Por ejemplo, si lo queremos ver en una hora, simplemente hacemos clic acá en "Una hora" y ya lo tenemos. Es decir, cada vela, cada barra en este punto representa una hora. Pueden verlo acá, que para que termine esta vela faltan 33 minutos y se cumpliría de esta forma lo que es el cierre de esta vela de una hora. Diferente es si volvemos a lo que es el gráfico de un día, que lo tenemos por acá, y vemos que falta 5 horas con 32 minutos, porque en este caso cada vela equivale a lo que sería un día.

Después, por otro lado, tenemos lo que son los indicadores. Que para poder verlos y abrirlos, lo único que tenemos que hacer es hacer clic acá donde dice "Indicadores". Y acá nos va a aparecer todos los indicadores que tiene disponible TradingView, tanto los indicadores normales o más conocidos, por así decirlo, como también indicadores propios que crea la comunidad de TradingView. Y acá les va a aparecer en "Personales" lo que ustedes creen, que en este caso vamos a ser lo que les compartimos en la descripción.

Entonces, una vez que podemos ver acá lo que son indicadores técnicos o indicadores de la unidad, por ejemplo, si quieren buscar técnicos, podrían buscar RSI, que es un indicador muy conocido del Índice de Fuerza Relativa. Le darían clic, cerrarían lo que es esta ventana, y acá ya les aparecería lo que es el RSI. Y así con cualquier indicador que ustedes quieran. Ahora, si ustedes quieren eliminar lo que es este indicador, simplemente van acá donde dice RSI, van al tachito de basura y le dan eliminar.

Una vez visto esto, tanto lo que es la búsqueda de símbolos, como lo que es la temporalidad y también los indicadores, ahora sí vamos a ir a lo que es la programación, es decir, el Pine Script o traducido al español, como dice acá abajo, el editor de Pine. Fíjense que en la parte de arriba tenemos lo que acabamos de explicar recién, y en la parte de abajo tenemos lo que es el editor de Pine, el simulador de estrategias y todas las cosas que vamos a ver en este momento.

Entonces, lo primero que vamos a hacer es ir al editor de Pine, que nos aparece acá abajo. Se nos va a desplegar este panel que tenemos acá. Este cartelito, simplemente le decimos "Entendido". Y si lo agarramos de este borde, también lo podemos ampliar tanto para arriba o lo podemos disminuir también para abajo. Les recomiendo ampliarlo un poco. En este caso, lo hago así para que se vea bien. Les va a aparecer esto que tenemos acá.

Ahora, en este punto, lo que van a hacer es ir a la descripción que le dejamos un código ya prefabricado para que lo puedan implementar directamente en su editor, sin necesidad de que tengan que programar desde cero. Y lo que van a hacer es borrar esto que les aparece acá, lo van a borrar absolutamente todo. Y una vez que lo borraron, van a ir al código que les dejamos en la descripción, que en este caso sería este de acá. Van a copiar absolutamente todo el código de principio hasta el final, le van a dar clic derecho, lo van a copiar, y esto ya lo podemos sacar. Y lo van a pegar en esta parte de acá.

Entonces, repito: eliminamos todo, copiamos el código que tienen en la descripción, este es el ejemplo número uno, y acá le dan clic derecho y le dan a "Paste" o "Pegar", depende en el idioma que tengan lo que es la plataforma. Entonces, le damos a pegar acá, le damos a permitir, es decir, permitir pegar en lo que es la plataforma de TradingView, y acá ya nos aparecería todo el código completo para poder desarrollar lo que son las estrategias y ver su funcionamiento.

Entonces, fíjense que acá nos dice "Guardar". Lo que vamos a hacer es guardar este código que tenemos acá justamente en nuestra propia cuenta de TradingView. Por ejemplo, si le damos acá "Guardar", nos dice que lo guardemos con este título. Le damos a clic en "Guardar" y automáticamente ya se nos guarda lo que es esta estrategia.

Entonces, ahora sí, recuerdan, si vamos a la sección de "Indicadores" que nos aparece acá arriba, y en "Personales", ya les va a aparecer guardada lo que es esta estrategia, que ahora mismo vamos a explicar, pero acá ya les va a quedar guardada para que lo puedan utilizar todas las veces que quieran.

Entonces, vamos a cerrar lo que es esta ventana y vamos a explicar el código paso a paso de qué es lo que hace y para qué nos sirve. Si recuerdan, en la parte teórica, lo primero que necesitábamos para desarrollar una estrategia de trading algorítmico totalmente desde cero es la parte de datos. Y esta parte de datos ya la tenemos en la parte de acá, que tenemos los datos de Bitcoin contra USDT con los datos de Binance en temporalidad de un día.

Ahora, el segundo paso era poder desarrollar una hipótesis de una estrategia que nosotros queramos testear. Entonces, lo que hicimos en este caso fue desarrollar una hipótesis de cruce de medias móviles para ver cómo es que funciona. Es decir, vamos a realizar una compra cada vez que la media móvil de 10 cruza hacia arriba la media móvil de 20, y cuando sucede lo contrario, vamos a cerrar lo que es esa compra. Es decir, esta es nuestra hipótesis de una estrategia que puede llegar a funcionar. Es nuestra hipótesis. Todavía, lógicamente, no sabemos si funciona así. Todavía, lógicamente, no sabemos si funciona bien o si funciona mal, y para eso es que desarrollamos el algoritmo para que nos dé estos datos y nos dé esas métricas que nosotros vamos a analizar.

Entonces, una vez teniendo en cuenta lo que nosotros queremos validar como hipótesis, ahora sí vamos a explicar el código totalmente desde cero y paso a paso para que puedan ver cómo funciona y para que se sirve cada una de las partes del código. Lo primero y principal que nos aparece acá, le voy a hacer un poquito de zoom para que se vea bien, es lo que es la versión. Es decir, en la línea de código número uno, fíjense que acá lo tenemos numerado, 1, 2, 3, 4, 5 y todas las líneas de código. En lo que es la primera línea de código, la número uno, tenemos lo que es la versión. Al final, Pine Script, que es el lenguaje de programación de TradingView, a lo largo del tiempo tuvo diferentes versiones. Tuvo la 1, la 2, la 3, la 4, la 5, y la última que tenemos hasta el día de hoy es la versión número 6, que es la que vamos a utilizar. Al final, siempre recomiendo utilizar la última versión para tener disponible todas las funciones nuevas que van agregando.

Entonces, en la línea número uno tenemos lo que es la versión que nosotros vamos a utilizar del lenguaje de programación. Y después, ya en la línea número cuatro, nos aparece lo que nosotros queremos empezar a programar. Al final, quiero que se imaginen este código como si fuese una conversación con lo que es, en este caso, el lenguaje de programación. Imaginen que el lenguaje de programación lo primero que nos pregunta es si queremos un indicador o si queremos una estrategia. Cuál es la diferencia: si hacemos un indicador, simplemente sirve para dibujarlo en lo que es el gráfico, pero no nos dice las métricas que nosotros necesitamos analizar para saber si una estrategia es buena o no lo es.

Entonces, la diferencia es esta: que si en el indicador no aparece lo que es dibujado en el gráfico, la estrategia nos dice justamente cómo le fue a lo que son las métricas con ese indicador. Entonces, acá, en vez de "indicador", le vamos a poner lo que es "strategy", que nos permite realizar lo que son las compras y ventas en lo que es el gráfico para analizar las métricas. Entonces, le vamos a poner acá "strategy", lo primero que le vamos a poner, y después vamos a abrir paréntesis para poder insertar lo que sería el título, que en este caso le pusimos "Estrategia Ejemplo Uno", porque vamos a ver dos ejemplos. Lo ponemos entre comillas, ya que es un título, nos va a aparecer así en verde, y seguido de esto, con una coma, todo lo vamos a separar siempre por una coma, le vamos a poner que el "overlay" es igual a "true", o ¿qué significa esta parte de acá? Básicamente, acá lo que nos está preguntando, por así decirlo, el lenguaje de programación que es Pine Script, es si queremos que los indicadores que nosotros vayamos a dibujar se dibujen en el gráfico o se dibujen aparte del gráfico. Después vamos a ver ejemplos, pero para que se den una idea, por ejemplo, las medias móviles se dibujan en lo que es directamente sobre el gráfico, y e indicadores como el RSI o el MACD se dibujan aparte del gráfico. Entonces, si queremos que se dibujen sobre el gráfico, vamos a poner que es "true" o es verdadero, dicho en español. Y si lo queremos aparte del gráfico, como puede ser el RSI o el MACD, le vamos a escribir "false" o falso en español.

Igualmente, recordemos que el código, absolutamente todo el código, se debe escribir en inglés, menos la parte de comentarios, que sí la pueden poner en español. Al final, esta parte, por ejemplo, de la línea seis de "Cálculos", que aparece con dos barritas al principio y nos aparece en gris, son simplemente comentarios que a nosotros nos sirven para poder organizar lo que es mejor el código. Entonces, por ejemplo, acá si escribimos barra barra "Hola", esto no va a influir para nada en lo que es el código, porque simplemente es un comentario. Entonces, esto sí lo pueden poner en español sin problema, pero después lo que son las funciones y demás se escriben directamente en inglés.

Entonces, ahora sí, una vez visto esto, pasamos por lo que es la línea número seis. Explicamos que simplemente es un título que nosotros le ponemos. Y ahora sí, vamos a la parte interesante, que ya nos empezamos a meter en lo que son los indicadores. En la línea número ocho y número nueve, como pueden ver que nos aparece acá, podemos ver que creamos lo que son dos indicadores, que en realidad es el mismo indicador pero con parámetros diferentes. Primero tenemos una media móvil de 10 y después tenemos una media móvil de 20. Que recordemos que una media móvil es simplemente un promedio que se hace en base a las velas del precio. Es decir, por ejemplo, si acá tenemos una media móvil de 10, significa que estamos agarrando las últimas 10 velas, promediando, y ese valor promedio que tenemos de las últimas 10 velas es el valor que nos va a dar la media móvil de 10, así a lo largo de todas las velas. Y exactamente igual funciona con la media móvil de 20.

Entonces, ahora sí, una vez explicado esto, fíjense que acá le pusimos que la "media_10" es igual o dicho de otra forma, equivale a lo que es "ta.sma(close, 10)". Pero la "ta.sma" ¿qué significa esto que estamos poniendo acá y por qué lo ponemos de esta forma? Al final, en lo que es código, nosotros tenemos que hacer equivalencias. Es decir, tenemos que decirle por una cuestión de organización qué significa cada cosa. Por ejemplo, en este caso le puse "media_10", que igualmente le podríamos haber puesto "media_10" o "media_uno" o simplemente "media", eso es indiferente, pero le puse para no mezclar lo que es "media_10". Y ahora le tengo que decir a cuánto equivale esa media de 10 o a qué es igual esa media de 10, porque lógicamente el código lo que me va a preguntar ahora es: "Okay, ¿qué significa media_10?".

Entonces, ahora sí, le vamos a decir que "media_10" equivale a lo que es "ta.sma". ¿Qué significa "ta.sma"? Al final, quiero que se imaginen que "ta" es como una carpetita donde están incluidos todos los indicadores de TradingView. Es decir, "ta" significa "Technical Analysis", y dentro de esta carpetita de "Technical Analysis" están las medias móviles, está el RSI, está el MACD, y están diferentes indicadores que nosotros podemos utilizar. Entonces, lo que le estamos diciendo en este punto es que de la carpetita de "ta", de "Technical Analysis", seguido por un punto, como podemos ver acá, queremos que saque lo que es la "sma", que la "sma" básicamente es la "Simple Moving Average" o dicho en español es la media móvil simple.

Entonces, de la carpetita de "Technical Analysis", queremos sacar lo que es la "sma". Ahora, una vez que nosotros le dijimos esto al código, el código nos va a preguntar, por así decirlo, ¿qué valor queremos tomar de lo que es este promedio? Porque al final, recuerden que si nosotros vamos a una vela, por ejemplo, en lo que es un gráfico, no solamente tenemos los cierres de las velas, como puede ser en este punto, lo vamos a dibujar acá. No solamente tenemos lo que son los cierres de las velas, sino que también tenemos el máximo, el mínimo y lo que es la apertura.

Fíjense que, por ejemplo, acá en este punto de acá, vamos a ponerlo en color blanco, en este punto de acá tenemos lo que es el máximo de esta vela. En este punto de acá tenemos lo que es el cierre de la vela. En este punto de acá tenemos lo que es la apertura de la vela. Y en este punto de acá tenemos lo que es el mínimo de la vela. Y como pueden ver, si nosotros nos fijamos acá, nos aparece el "H" que sería el "High", traducido sería el máximo. Acá tenemos el "Low", que sería el mínimo. Tenemos el "Close", que sería el cierre. Y también tenemos el "Open", que sería la apertura. Y estos números que nos aparecen acá, básicamente son los números exactos de cada una de las velas. Fíjense que si yo voy corriendo el mouse de un lado para el otro, se van actualizando, porque nos dice el máximo, el mínimo, la apertura y el cierre de cada una de las velas.

Entonces, ahora sí, teniendo en cuenta esto, podemos volver a lo que es el editor de Pine. Y acá nos va a preguntar el código, en base a qué valor nosotros queremos realizar este promedio. Y nosotros, como comúnmente se hace con lo que es el cierre, el promedio de la media móvil con el cierre, le vamos a escribir "close", que traducido al español, como digo, sería el cierre. Ahora, si nosotros queremos, igualmente, acá le podemos decir que lo haga en base a los máximos, que sería "high", o podríamos decirle que lo haga en base a los mínimos, que sería "low", o por qué no, también en base a la apertura, que en inglés sería el "open". Pero para no rebuscar nos y para hacerlo como se suele hacer comúnmente con las medias móviles, vamos a hacerlo en base al "close".

Ahora, una vez que nosotros le dijimos al código en base a qué queremos que haga el promedio, le tenemos que decir de cuánto queremos que sea este promedio. Entonces, separado con una coma, como dijimos anteriormente, lo que vamos a hacer es ponerle en este caso un "10". ¿Qué significa esto? Que lo que va a hacer el código en este punto es mirar los últimos 10 cierres, como tenemos acá, es decir, va a mirar los últimos 10 "close", como tenemos acá, y los va a promediar.

Entonces, en resumen, agarra los 10 últimos cierres y hace el promedio gracias a esta función que tenemos de "ta.sma". Entonces, esto que tenemos acá, "ta.sma", los cierres y de 10, equivale a lo que es este título que nosotros pusimos acá, que es la "media_10". Y exactamente así funciona con todos los indicadores, como por ejemplo, esta media de 20 que desarrollamos acá. Fíjense que el código es exactamente igual, pero lo único que se modifica es que en vez de tomar las últimas 10 velas, lo que toma son las últimas 20 velas. Eso es exactamente lo único que se modifica.

Entonces, una vez explicado lo que son las partes de los cálculos, de cómo se calculan lo que son las medias móviles, ahora tenemos que dibujar lo que son estas medias móviles en el gráfico, que esto igualmente es opcional. Nosotros lo vamos a hacer para que se entienda mejor el ejemplo, pero si no lo llegasen a dibujar, igualmente no habría ningún tipo de problema.

Entonces, para dibujar lo que son las medias móviles en el gráfico, y recuerden que va a ser en el gráfico porque acá el "overlay" le dijimos que es igual a "true" o igual a verdadero, lo que vamos a hacer para dibujarlo es con la función "plot". Fíjense que acá tenemos la función "plot", es decir, nosotros acá, por ejemplo, escribimos "plot" y abrimos paréntesis, y cualquier cosa que pongamos acá en lo que es este paréntesis es lo que se va a dibujar sobre el gráfico.

Entonces, en este caso le pusimos "plot(media_10)" y "plot(media_20)". ¿Qué significa esto? Que queremos dibujar lo que es la media de 10 y queremos dibujar lo que es la media de 20. Y separado por una coma, nuevamente, acá como extra le pusimos también lo que es el color. Acá le pusimos "color=color.orange", es decir, que sea color naranja la media móvil de 10, y que la media móvil de 20 sea de color azul, para esto le pusimos "color=color.blue". Recuerden que siempre lo tenemos que escribir en inglés. Ahora, si quieren modificar el color, igualmente no hay ningún problema, simplemente lo pueden ir moviendo desde acá y de esta forma ya lo tendrían.

Ahora, una vez explicado esta parte de cómo se calculan lo que son los indicadores técnicos que vamos a utilizar, en este caso la media móvil de 10 y la media móvil de 20, vamos a pasar a lo que es el proceso de compra-venta. Que fíjense que acá, como lo puse con barritas, nos aparece en gris y es simplemente un título. Entonces, "Proceso de compra", "Condición de entrada en compra", es lo primero que vamos a ver. En este caso, nosotros ya tenemos calculado qué significa una media móvil de 10 y una media móvil de 20, pero todavía no le dijimos al código qué es lo que queremos hacer nosotros con esas medias móviles que estamos viendo ahí.

Entonces, ahora sí, vamos a hacer otro título diferente, el cual le vamos a poner "long_condition", no, dicho de otra forma, en español sería la condición de compra que tenemos y que queremos hacer. Entonces, acá "long_condition" le vamos a poner que la media móvil de 10, es decir, la "media_10", sea mayor que la media 20. Entonces, "long_condition" es igual o equivale a que la "media_10" sea mayor que la "media_20". Es decir, eso es lo que significa "long_condition". Entonces, fíjense que acá lo pusimos con un igual, por eso es equivalente en lo que es la línea número 18.

Ahora, una vez que tenemos lo que es el "long_condition", todavía no le dijimos al código qué es lo que tiene que hacer teniendo en cuenta todo esto que le dijimos, sino que simplemente le dijimos que "long_condition" equivale a la media 10 mayor a media 20, pero nada más.

Entonces, ahora sí, se viene la parte donde le decimos al código que efectivamente realiza una compra cuando se dé esta condición. Que recuerden que en la parte teórica teníamos lo que es la condición y en base a esa condición se realiza una acción. Entonces, la condición justamente es "long_condition", condición de compra. Y en la línea 20, lo que le vamos a decir es que cuando suceda "long_condition", y para poner esto sería "if long_condition", que traducido sería "si long_condition" o "cuando long_condition", es decir, cuando suceda esta condición, lo que vamos a hacer es, después en la parte de abajo y separado por un "tab" (fíjense en el teclado que tiene en el "tab"), le vamos a poner que cuando suceda esto queremos que realice una entrada.

Y para esto, recuerden, como si fuese una conversación, nosotros le tenemos que poner acá que queremos "strategy.entry". ¿Qué significa esto? Lo que dijimos recién, que queremos que haga una estrategia de entrada, es decir, queremos que entre en una operación. Y de nuevo, como si fuese una conversación, vamos a abrir nuevamente lo que son los paréntesis y en este caso, entre comillas, no le vamos a poner lo que es el título, sino que le vamos a poner un identificador que después vamos a ver para qué funciona. Pero recuerden que en esta parte, lo primero que vamos a poner entre comillas, por eso nos aparece en verde, es el identificador, que básicamente nos sirve para poder identificar lo que después tenemos que cerrar. Porque al final, acá estamos abriendo una operación, pero después tenemos que cerrarla. Igualmente, a continuación lo vamos a ver, pero lo primero que vamos a poner es este identificador.

Una vez que tenemos esto, nuevamente separado por una coma, lo que le vamos a decir, siguiendo con nuestra conversación, es como que nos dice: "Okay, yo sé que querés entrar, yo sé que el identificador es este que me pusiste acá, pero todavía no me dijiste si querés que entre con una compra o si querés que entre con un short". Al final, una compra lo que sucede es que cuando realizamos esta compra, si el precio sube, ganamos dinero; si el precio baja, perdemos dinero. Pero con el short funciona exactamente igual, pero al revés. Al final, tenemos el "long" que sería compra, o tenemos el "short" que sería venta en corto, traducido al español. Entonces, realizamos una compra, el precio sube, ganamos dinero, baja, perdemos dinero. Y el short es exactamente al revés. Si nosotros realizamos un short o venta corta, lo que va a suceder es que cuando el precio suba, vamos a perder dinero, pero si el precio llegase a bajar, vamos a ganar dinero. Para qué nos sirve esto, justamente para poder ganar dinero también cuando el precio baja, no solamente cuando el precio sube. Pero para hacer acá el ejemplo simple y para no rebuscar nos, lo vamos a hacer simplemente con una compra. Y para hacerlo con una compra, le tenemos que poner "strategy.long".

Entonces, con esta función que tenemos acá, ya interpreta que queremos realizar una compra en lo que es esta entrada. Ahora, nuevamente, separado por una coma, le vamos a poner aparte lo que es el comentario, que este comentario es lo que nos va a aparecer después en el gráfico cada vez que se realice esta condición. Después lo vamos a ver en el gráfico, pero para poner el comentario en inglés, le vamos a poner "comment", que sería comentario, y le vamos a poner que es igual a lo que es "Compra", entre comillas. Esto es simplemente un título, por así decirlo, que le ponemos para que nos aparezca cada vez que se realiza una compra.

Y exactamente igual le vamos a poner en lo que es el cierre de compra. Entonces, una vez explicado lo que es la línea 20 y la línea número 21, acá ya le dijimos al código cuándo queremos que entre. Entonces, ahora el código, cada vez que se dé nuestra "long_condition", es decir, nuestra condición de compra que aparece acá, va a realizar esta acción de entrada en compra. Pero ahora, ¿qué pasa? También tenemos que decirle cuándo es que tiene que salir de esa operación. Porque si nosotros solamente le ponemos esta parte de acá, va a ser una operación, va a entrar al mercado cuando suceda esta condición, pero no va a salir. Entonces, le tenemos que poner, lógicamente, la condición de cierre de compra. Que fíjense, le puse acá dos barritas para que sea simplemente un título. Y acá en la línea número 25, fíjense que tenemos lo que es el "exit_long_condition", que traducido al español sería la salida o el cierre de lo que es la condición de compra. Acá, en vez de "exit_long_condition", le pueden poner "cierre de compra" o le pueden poner realmente lo que ustedes quieran. Yo, para fines prácticos y para que se entienda, le puse este título, pero pueden ponerle, lógicamente, el nombre que ustedes quieran.

Entonces, "exit_long_condition", le vamos a decir que es igual o que equivale a lo que es que la media móvil de 10 sea menor que la media móvil de 20. Fíjense que "menor" se lo ponemos con este símbolo de acá, al igual que "mayor" en lo que es el "long_condition", se lo ponemos con este símbolo de acá. Entonces, "long_condition" es que la media de 10 sea mayor que la media móvil de 20, y el "exit_long_condition", es decir, la salida de esta compra, tiene que ser que la media móvil de 10 sea menor a la media móvil de 20.

Entonces, de nuevo, en este punto, simplemente le dijimos lo que significa "exit_long_condition", pero le tenemos que decir qué es lo que tiene que hacer cuando suceda esta condición. Entonces, en la línea número 27 y en la línea número 28, acá sí vamos a hacer exactamente lo mismo que hicimos para lo que es el "long_condition", pero esta vez para salir de la operación. Entonces, le vamos a decir que cuando se dé "exit_long_condition", es decir, "if exit_long_condition", que traducido de nuevo sería "cuando exit_long_condition" o "si sucede exit_long_condition", queremos que en este punto haga un "strategy.close". ¿Qué significa esto? Que justamente cierre lo que es la operación. En este caso, le dijimos que haga un "entry", es decir, que entre en una operación, y en este caso le estamos diciendo que sea un "close", es decir, que cierre lo que es esa operación.

Ahora, recuerden que lo que teníamos anteriormente era este identificador, que justamente nos sirve en este caso para decirle al lenguaje de programación cuál operación nosotros queremos cerrar. Entonces, en este caso, abriríamos paréntesis y le pondríamos entre comillas "identificador". Dicho de otra forma, ¿qué significa esto? Que acá le estamos diciendo que abre una compra bajo el nombre "identificador", y acá, cuando cierre esta compra, le estamos diciendo cuál es justamente la compra que queremos que cierre. ¿Por qué? Porque, por ejemplo, si acá en vez de "identificador" le ponemos "hola" o cualquier otra cosa, lo que va a hacer es que va a abrir una compra bajo el nombre "identificador", pero después a la hora de buscar lo que es el cierre de compra, va a intentar cerrar "hola", y "hola" no existe. Lo que sí existe es el "identificador" bajo este título que nosotros le pusimos. Por eso es muy importante poner exactamente las mismas palabras para que identifique justamente qué es lo que tiene que cerrar a la hora de hacer el "strategy.close".

Y ahora sí, habiendo explicado absolutamente todo el código, lo que vamos a hacer es apretar acá donde dice "Añadir al gráfico", le vamos a dar "Guardar" y "Añadir al gráfico". Y fíjense que acá ya nos cargó lo que es el resumen de la estrategia. Pero antes de ver esto, que lo vamos a ver en profundidad, vamos a minimizar lo que es este panel, vamos a sacarle un poco de zoom, y vamos a ver que efectivamente funcione todo como corresponde.

Fíjense que acá nos aparecen lo que son las dos medias móviles. Acá nos aparece la media móvil de 10, que es la línea naranja, y también nos aparece la media móvil de 20, que es la línea azul. Fíjense que si volvemos a lo que es el editor de Pine, acá le pusimos que tiene que ser naranja la de 10 y que tiene que ser azul la de 20, que es exactamente lo que nos aparece acá.

¿Qué otra cosa le dijimos al código? Que cuando sea mayor la media móvil de 10 a la media móvil de 20, queríamos que nos realice una compra. Y fíjense que en este punto de acá, que tenemos acá, que se cruzan lo que son las medias móviles, es decir, que la media móvil de 10 es mayor a la de 20, nos realiza efectivamente una compra. Entonces, en esta vela de acá, que es cuando se da la condición, una vez que cierra, a la apertura de la siguiente vela es cuando nos realiza lo que sería esta compra.

Ahora, otra cosa que le dijimos al código es que cuando la media móvil de 10, es decir, la línea, es decir, la línea naranja, sea menor que la media móvil de 20, es decir, la línea azul, nos realice lo que es el cierre de esa compra. Porque fíjense que acá el comentario que nos aparece es "Compra", y ahora tenemos que verificar si al cruzarse hacia abajo, como podemos ver en este punto, se da exactamente lo que nosotros queríamos, que sería el cierre de esa compra. Entonces, acá nos aparece porque la media móvil de 10 es menor que la media móvil de 20, y efectivamente nos realiza el cierre de compra con el comentario que le pusimos acá, "Cierre de compra". Fíjense que aparece en violeta lo que son los cierres, y nos aparecen en azul lo que son las aperturas de las operaciones en compra.

Entonces, esto lo podemos ver a lo largo de todas las operaciones. Fíjense que tenemos un montón de puntitos azules y puntitos violetas por todos lados. Básicamente, esto es todas las operaciones que fue haciendo. Podemos ver que si nosotros nos vamos incluso más para atrás, nos podemos ir hasta 2019, y vemos que todas las operaciones las está haciendo exactamente como debería. Imagínense que si nosotros tuviésemos que hacer esto de manera manual, nos llevaría un montón de tiempo ver absolutamente todas las operaciones, pero en este caso, con el algoritmo, ya lo tenemos acá todo totalmente hecho.

Y lo interesante de esto es que todas estas operaciones se procesan, por así decirlo, y nos lo da en lo que es el "Simulador de estrategias" que aparece en esta parte de abajo. Acá podemos maximizar lo que es el panel, y fíjense que todas esas operaciones que nos aparecen directamente sobre el gráfico son las 69 operaciones que nos aparece acá. Fíjense que acá le vamos a hacer zoom, acá dice "Total operaciones cerradas: 69 operaciones". Entonces, a lo largo de todas estas operaciones, el resultado que nos dio fue un 6.37% de rentabilidad.

Pero algo a tener en cuenta, que ahora igualmente lo vamos a profundizar, es que fíjense que si nosotros le hacemos zoom a las operaciones, acá nos aparece este "+1" y "-1" que aparece acá. ¿Qué significa esto? Que en cada una de las operaciones que hace, lo hace comprando un contrato de Bitcoin, o dicho de otra forma, en este caso, estaría comprando un Bitcoin en cada compra que realiza. Pero esto igualmente lo podemos modificar, que sería la gestión del dinero, que hablamos también en la parte teórica. Pero antes de meternos en esa parte, vamos a volver al "Simulador de estrategias" para explicar paso a paso cómo es que funciona cada una de las métricas que tenemos acá.

Entonces, explicando el paso a paso, lo primero que nos aparece, como dijimos anteriormente, es lo que es la rentabilidad porcentual. Es decir, cuánta rentabilidad porcentual hubiésemos generado nosotros sobre nuestro dinero si hubiésemos ejecutado esta estrategia en el periodo de tiempo que lo estamos analizando. Si nosotros, por ejemplo, vamos a la lista de operaciones, podemos ver que la operación número uno se realizó a finales de 2017. Entonces, desde finales de 2017 hasta el día de hoy, hubiésemos tenido un 6.37% de rentabilidad.

Después tenemos lo que son las operaciones cerradas, que es lo que vimos que aparece en el gráfico, y de esas 69 operaciones cerradas que realizamos, de nuevo, desde 2017 hasta el día de hoy, nos aparece que el 9.13% de esas operaciones fueron ganadoras, y que el restante 60% aproximadamente fueron perdedoras. Y ustedes me podrán preguntar: "Lauti, ¿cómo puede ser que tengamos una estrategia que es rentable, que vemos este gráfico de acá, que ahora lo vamos a ver, pero que nos aparece 6.37 positivo si perdemos más operaciones de las que realmente ganamos?". Y la respuesta a esto está en lo que vimos también en la parte teórica de la calculadora de la esperanza matemática. Es decir, si bien ganamos solamente cuatro de cada 10 operaciones, esas cuatro operaciones que ganamos, ganamos mucho más de lo que perdemos cuando perdemos. Y esto lo podemos ver después en el resumen del rendimiento, que lo vamos a ver también después más adelante.

Después, por otro lado, tenemos lo que es el "Factor de Ganancias" o "Profit Factor", dicho y más conocido en inglés, que es básicamente la división entre las ganancias brutas y las pérdidas brutas. Es decir, cuánta ganancia tenemos y lo dividimos por la pérdida que tenemos. Si recordamos también el ejemplo de la lotería, sería como decir que con la lotería, a lo mejor durante el año generamos $100, y durante el año también, por ejemplo, generamos $50 de gastos o también dicho otra forma de pérdidas. Entonces, tenemos $100 de ganancias, $50 de pérdidas brutas durante el año, y si lo dividimos, nos daría dos. Es decir, 100 dividido 50 nos daría dos. Y este dos que tenemos sería el factor de ganancias que tenemos acá. Es más, si vamos al resumen del rendimiento, fíjense que acá nos aparece el "Beneficio Bruto", que sería las ganancias de la lotería, en este caso, de la estrategia de trading, y tenemos acá lo que son las "Pérdidas Brutas". Entonces, si nosotros dividimos el beneficio bruto por las pérdidas brutas, nos da este "Factor de Ganancias" o "Profit Factor" que tenemos acá. Básicamente, lo que nos dice esta métrica es que si el factor de ganancias es mayor a uno, significa que es una estrategia rentable. Y si es menor a uno, significa que no es una estrategia rentable. ¿Por qué? Porque si las ganancias son mayores que las pérdidas, lógicamente es ganadora y es mayor a uno. Pero si las ganancias son menores que las pérdidas, justamente es una estrategia perdedora, por lo cual el "Profit Factor" estaría por debajo de uno. Ahora, ¿qué pasaría si el "Profit Factor" o factor de ganancias sería igual a uno? Significa que las ganancias son exactamente igual que las pérdidas, por lo cual nos quedaríamos empatados.

Entonces, ahora sí, una vez dicho esto, también tenemos para analizar lo que es la "Máxima Serie de Pérdidas", que nos aparece acá, dicho de otra forma, es el "drawdown" que tendríamos o la caída máxima que tuvimos, que fíjense que nos aparece justamente acá en este histograma violeta que tenemos acá. Este es el máximo "drawdown" que tuvimos, es decir, del punto máximo al punto mínimo, la máxima caída que tuvimos con la estrategia. Entonces, acá la estrategia estuvo en un punto máximo y acá empezó a bajar, a bajar.

A bajar, empezó a caer la estrategia hasta este punto mínimo. Después siguió subiendo, pero de este punto que tenemos acá hasta este punto de acá es la mayor caída o la mayor pérdida que sufrió esta estrategia. De nuevo, si volviéramos al ejemplo de la heladería, podríamos decir que acá empezamos ganando porque fue verano. Acá empezamos a perder porque vino el invierno con la heladería, no fue bastante mal. Después vino el verano otra vez, generamos ganancias, y acá vino el invierno otra vez, generamos pérdidas. Y después, bueno, otra vez generamos ganancias. Podríamos decir que sería otro verano. Pero si tuviésemos que ponerlo en términos de este ejemplo de la heladería, este hubiese sido el peor invierno, fue a pérdida o el peor año que tuvimos, es decir, cuando generamos justamente la la mayor cantidad de pérdida.

Y por qué es fundamental tener esto en cuenta, porque al final, fíjense que acá nos aparece 3.78%. Pero si este porcentaje fuera mayor, como por ejemplo un 50% o más, lo que sucede es que tenemos un mayor riesgo. Es decir, que en algún punto generamos beneficios, pero esos beneficios también en algún punto los perdimos. Y eso es exactamente lo que nos aparece acá. Igualmente, después lo vamos a ver en otros ejemplos prácticos, pero eso es básicamente en lo que consiste esta métrica, que es la máxima serie de pérdidas que tuvimos.

Después, por otro lado, tenemos lo que es el promedio de operación. Que dicho de otra forma, es cuánta ganancia nosotros generamos en el promedio de las operaciones, teniendo en cuenta tanto las operaciones ganadas como también las operaciones perdidas. Que como verán, acá nos aparece 7.48% o también en valor absoluto en USDT nos aparece 923 USDT de ganancia en promedio. Es decir, cuánto generamos nosotros en cada operación, si tuviésemos que hacer un promedio de todas, tanto las ganadoras como también las perdedoras.

Y por último, tenemos lo que es el promedio de barras en operaciones. Que acá, ahí está, teníamos mucho zoom en operaciones con ese al final, que es básicamente cuánto tiempo nosotros estamos invertidos, de nuevo, en promedio en cada operación. Que si lo tuviésemos que ver en el gráfico, fíjense que acá realizamos una compra hasta este punto, cerramos lo que es la compra y estuvimos 49 velas o 49 días invertidos en lo que es esta operación. Después, en esta operación de acá, si lo calculamos, tuvimos 24. En esta solamente tuvimos dos. En este de acá tuvimos 61. Y así sucesivamente.

Entonces, ¿qué es lo que nos dice este promedio de barras en operación? Básicamente, que si promediamos todas las operaciones, nos dice cuánto tiempo estuvimos en promedio en cada operación. En este caso, nos aparece 23. Por lo cual, en promedio, tuvimos 23 velas comprados en cada operación. De nuevo, reitero y es súper importante entender que es justamente un promedio. Y este 23, en este caso, como estamos en velas diarias, equivaldría a 23 días. Pero diferente sería si lo hacemos, por ejemplo, en un gráfico de una hora, de 5 minutos, etcétera. Es decir, si nosotros acá cambiamos de temporalidad al gráfico de una hora, fíjense que acá nos aparece 10, pero son 19 velas de una hora. Es decir, serían en este caso 19 horas.

Ahora sí, una vez que explicamos todas las métricas principales que nos aparece acá en lo que es el resumen, tenemos también lo que es el resumen del rendimiento, que lo vimos hace un ratito por arriba. Que acá, básicamente, nos aparecen todas las métricas de lo que es la estrategia, no solamente el resumen, unas pocas métricas, sino que nos aparece todo tipo de métricas.

Recuerden que lo que dijimos anteriormente es que de estas 69 operaciones, solamente acertamos realmente el 39%, para redondear lo que es el 40%. Lo que significa que de cada 10 operaciones, ganamos cuatro operaciones y perdimos seis operaciones. Por lo cual, perdemos más veces de las que ganamos. Y acá la pregunta que nos hacíamos es, ¿cómo puede ser que si ganamos menos veces de las que perdemos, igualmente es una estrategia ganadora? Y la respuesta justamente está en la parte acá. Si van a resumen del rendimiento y se van para abajo, les va a aparecer lo que es el promedio de negociaciones ganadoras, o dicho de otra forma, cuánto ganamos cuando ganamos. Y fíjense que acá nos aparece 30.75%. Le vamos a hacer zoom acá, 30.75%. Y cuando perdemos, promedio de negociaciones perdedoras, cuando perdemos, perdemos 7.49%. Es decir, ganamos muchísimo más cuando ganamos de lo que perdemos cuando perdemos. Por eso, por más que acertemos solamente, entre comillas, solamente el 40% de las veces, igualmente termina siendo una estrategia ganadora.

Ahora, una vez que explicamos toda la parte de métricas, voy a sacar un poco de zoom por acá. Y lo que vamos a explicar ahora es la parte de gestión del dinero en cada operación. Porque lo que está haciendo la estrategia en este punto es realizar cada una de las operaciones, cada una de las compras, comprando lo que es un bitcoin. Pero, ¿por qué compramos un bitcoin si podríamos comprar cualquier otra cantidad de capital? Y para ver esto, lo que podemos hacer es ir acá a la parte de configuración, opciones de configuración, le vamos a hacer clic y se nos va a desplegar este panel que dice propiedades.

Acá, en este punto, le vamos a poner el capital inicial con el que queremos realizar el análisis. Que les recomiendo poner un número grande para que no tengan errores de que falte capital y que alguna operación no se las haga. Simplemente es para analizar, por lo cual, si ponen un número grande, no hay ningún problema. Y después, acá está la parte interesante que nos aparece, tamaño de la orden. Fíjense que acá dice un contrato. Lo que significa que con cada compra que hace, va a realizar una compra de un contrato. Si nosotros por acá ponemos cinco y le damos a aceptar, lo que va a suceder es que en cada compra, acá ya no nos aparece más +1, sino que nos aparece +5, porque estamos comprando cinco contratos y acá estamos vendiendo esos cinco contratos.

Otro punto interesante es que si volvemos al simulador de estrategias, fíjense que nos aparece acá 31% de rentabilidad y nos aparece 16% de riesgo o de máxima caída. ¿Por qué? Porque estamos invirtiendo más capital o estamos comprando más bitcoin con este millón de dólares que tenemos acá de simulación. Entonces, si acá, por ejemplo, de cinco le pongo 10, le doy aceptar, lo que va a suceder es que se va a duplicar lo que es tanto la rentabilidad, el 63% en este caso, como también lo que es el riesgo o el drawdown, que es del 27% en este caso.

Ahora, esto es con lo que es la cantidad de contrato. Si nosotros queremos comprar una X cantidad de bitcoins en este caso, o si fuese de Ethereum, sería de Ethereum, o si fuese de otra cripto o de otro índice o de otra divisa, sería exactamente lo mismo. En este caso, estamos en Bitcoin, por eso en este caso con este millón de dólares estaríamos comprando 10 bitcoins en cada compra. Pero, ¿por qué comprar 10 contratos si se puede hacer también de otra forma? Fíjense que acá tenemos una barrita de opciones y podemos elegir contratos, USDT o porcentaje de patrimonio neto.

Entonces, vamos por paso. Si, por ejemplo, ponemos USDT, lo que va a suceder es que en este caso va a realizar una compra con 10 USDT en cada una de las operaciones. Y si nosotros acá le ponemos, por ejemplo, 10,000, vamos a verificar acá, tenemos 10,000. Lo que va a suceder es que, si bien tiene un capital inicial de 1 millón de dólares, en cada operación que realiza, va a realizar una operación con $1,000. Es decir, le damos a aceptar, volvemos a lo que es el gráfico y fíjense que acá nos aparece 0.2318. ¿Qué significa? Que en este punto de acá, calculando lo que es el precio de Bitcoin, si nosotros quisiésemos comprar $1,000 de Bitcoin, equivaldría exactamente a 0.23 bitcoins, es decir, una fracción de lo que es Bitcoin. Por eso acá nos aparece que es una compra con $10,000.

Si nosotros acá volvemos al simulador de estrategias, podemos ver que también se recalcula automáticamente todas las métricas. Y si vamos a la lista de operaciones, acá también nos dice, por ejemplo, la cantidad de contratos que compró al principio con la primera operación. Si recuerdan lo que había dicho del Excel en la parte teórica, es decir, si nosotros tuviésemos que analizar esta estrategia de manera manual, tendríamos que abrir un Excel, poner todas las operaciones, operación número uno, entrada, ganancia, etcétera, etcétera. Este algoritmo nos lo hace automáticamente y de manera muchísimo más rápida, en cuestión de segundos. Fíjense que acá nos aparece la operación uno y así con absolutamente todas las operaciones y todos los datos que podemos analizar.

Entonces, volviendo al ejemplo anterior, si acá ponemos un contrato, fíjense que acá nos aparece la cantidad de contrato que compró, que en todos los casos sería de uno. Pero si volvemos al ejemplo de los $10,000, acá le ponemos 1, 2, 3 y le ponemos USDT, le damos aceptar. Podemos ver que cuando el precio de Bitcoin estaba con un precio de 4,366, o en este caso, USDT hubiese sido lo mismo que comprar 2.29017 contratos con estos justamente $1,000. Y esto lo podemos corroborar simplemente con una calculadora. Si nosotros traemos acá la calculadora y calculamos 4366 y lo multiplicamos por 2.29, y le damos a igual, podemos ver que nos aparece 9998, que es prácticamente los $10,000 que teníamos acá como capital en cada operación. No aparece exacto porque no le calculé lo que son los decimales, pero básicamente lo que sucede es que calcula en cuánto está el precio y en cuánto equivaldría esos $10,000 teniendo en cuenta el precio. Por lo cual, en resumen, en cada una de las operaciones que realizamos, invertimos $10,000 de ese millón de dólares que tenemos de capital inicial.

Y ahora, en el último ejemplo que tenemos, yendo nuevamente a lo que son los ajustes, que vale aclarar, los ajustes podemos entrar desde acá en opciones de configuración, o si estamos en el simulador de estrategias, podemos hacerlo también desde esta parte de acá. Lo que vamos a hacer en este caso es poner porcentaje de patrimonio neto y le vamos a poner 100. ¿Qué significa esto? Que de nuestro capital inicial de 1 millón de dólares, vamos a ingresar con el 100% del capital del porcentaje del patrimonio neto que tengamos disponible en ese momento. ¿Qué significa esto? Que en la operación número uno, por ejemplo, entramos con 216 contratos a un precio de 4619, porque justamente en ese momento equivalía a este millón de dólares. Pero en este caso, lo que hace con esta configuración es que en la primera operación, fíjense que tuvimos lo que es una pérdida. Por lo cual, en la segunda operación, que es esta que nos aparece acá, ya no tenemos 1 millón de dólares, porque justamente tenemos esta pérdida que nos apareció acá del -8.9%. Por lo cual, en la segunda operación no va a invertir con ese millón de dólares, sino que va a invertir con menos, porque justamente tenemos menos capital. Y así se replica en todas, todas, todas las operaciones que nos aparecen acá, en absolutamente todas. Y se va actualizando lo que es el capital. Es decir, si el capital va aumentando, siempre va ingresando con más capital, con el 100% de su capital. Y si nuestro capital va disminuyendo, lo que va a hacer es invertir con menos capital, es decir, con el capital que tenga disponible. Por eso, si acá le ponemos que entre con el 100%, siempre va a entrar con la totalidad del capital que estamos operando. Diferente es si acá le ponemos 50%. Lo que va a hacer es justamente invertir el 50% del capital disponible en cada una de las operaciones. Y fíjense lo interesante que es esto, que si acá le ponemos 50, le ponemos 100, le damos aceptar y vamos al resumen, automáticamente se recalcula todo el algoritmo y todas las métricas. De nuevo, si esto tuviésemos que hacerlo de manera manual, nos llevaría un montón de tiempo poder validar cómo funciona o cuál es la mejor gestión para cada una de las estrategias. Pero acá, simplemente con ir a configuración, podemos ir variando por contratos y automáticamente se recalcula todas las métricas de la estrategia. Y si vamos a configuración nuevamente, le podemos poner USDT y sucede exactamente lo mismo.

Ahora, para analizar lo que son las métricas, vamos a poner como ejemplo que utilice el 100% del capital disponible. Esto significa que justamente, como dijimos anteriormente, va a utilizar todo el capital que tenga disponible para ingresar en cada una de las operaciones. Y fíjense que lo que es la rentabilidad, como el riesgo, cambiaron abruptamente, porque justamente estamos arriesgando mucho más capital de lo que hacíamos anteriormente.

Entonces, acá nos aparece que si hubiésemos ejecutado lo que es esta estrategia desde el año 2017, que lo podemos ver acá, desde el año 2017, finales de 2017 hasta el día de hoy, invirtiendo el 100% de nuestro capital, hubiésemos tenido un 1745% de rentabilidad. Pueden ver también que no solamente es una rentabilidad absoluta, sino que también tuvimos nuestras pérdidas. Es decir, acá este 68% que nos aparece acá significa que en este punto de acá, como podemos ver, tuvimos un capital bastante grande, aumentamos nuestra cuenta, pero a partir de este punto perdimos el 68% de ese capital. Para algunos será muy riesgoso, para otros no. Esto ya depende de cada uno, pero acá pueden evaluar absolutamente todas las métricas que ustedes quieran para evaluar si una estrategia se adapta a lo que ustedes están buscando o no.

Ahora, otra cosa interesante que también pueden ver, que personalmente lo miro mucho, es comparar con lo que es el Buy and Hold, o dicho de otra forma, el comprar y mantener. Fíjense que acá podemos seleccionar, tildar y destildar lo que es la máxima serie de pérdidas y la renta variable. Esta renta variable es la línea verde, que básicamente es el rendimiento que tuvimos con nuestra estrategia. Y por el otro lado, tenemos el comprar y mantener, o Buy and Hold, que nos aparece bajo la línea azul. Que básicamente es qué hubiese pasado si ese capital, en vez de invertirlo en lo que es esta estrategia, hubiese simplemente comprado y mantenido. Y justamente lo que nos dice esta línea azul es eso, nos dice qué hubiese pasado, cómo se hubiese comportado nuestro capital en comparación con la estrategia, si simplemente hubiésemos comprado y mantenido. Y esta métrica es fundamental tenerla en cuenta, porque al final, fíjense que se hubiese comportado de manera muy similar. En este punto, hubiésemos estado en ganancias con lo que es la estrategia, pero después realmente hubiésemos tenido muchísimo riesgo. Pero también hay que tener en cuenta que el riesgo, la caída que tuvo Bitcoin a lo largo de estos años también fue muy grande. Y la forma de ver esto es simplemente viendo los datos que podemos ver que de este punto de acá hasta este punto de acá, que es la mayor caída que tuvimos, fue del -83%, casi -84%. Que en comparación con la estrategia, realmente tenemos un -68%. ¿Qué significa esto? Que con esta estrategia hubiésemos tenido un menor riesgo a la hora de operarla. Y después, en cuanto a rentabilidad, realmente es bastante parecido. Con la estrategia hubiésemos tenido 1745% de rentabilidad. Y si queremos ver la rentabilidad que hubiésemos tenido con el comprar y mantener, o con el Buy and Hold, podemos ir al resumen del rendimiento y acá nos aparece comprar y mantener 1933%. Es decir, un porcentaje mayor a lo que es nuestra estrategia de 1745%. Pero con la estrategia, en este punto, también tenemos un menor riesgo.

Ahora, otro punto super importante a tener en cuenta, este análisis no lo estamos realizando con los costos operativos. Es decir, este análisis lo estamos realizando como si viviéramos en la parte teórica. Por lo cual, para poder sumar lo que son estos costos operativos, podemos ir nuevamente a la configuración y en la parte de comisión, acá también podemos seleccionar si queremos que esta comisión sea por porcentaje o que sea por USDT, por cada contrato o por USDT de cada una de las órdenes.

Entonces, acá le podemos poner, por ejemplo, 0.1% de comisiones, que es lo que suele cobrar en promedio los brokers. Y fíjense que lo que son las métricas, en este caso, se reducen, porque justamente le agregamos un costo a lo que son las transacciones que nosotros realizamos. Y por eso tenemos menos rentabilidad y tenemos un mayor riesgo también. Fíjense que igualmente no cambió tanto la estrategia, pero quiero mostrarles ahora lo que sucede si esta misma estrategia la utilizamos sin costos operativos en lo que es el gráfico de una hora. Que para eso tenemos que hacer clic acá en donde dice día y vamos a ir a una hora. Podemos ver que la estrategia no le gana al comprar y mantener, pero que igualmente es positiva. Tenemos 254 operaciones y fíjense que literalmente, en cuestión de segundos, este mismo algoritmo, esta misma estrategia, se aplicó a lo que es el gráfico de Bitcoin contra USDT, pero en el gráfico de una hora, y nos calculó 254 operaciones en cuestión de segundos.

Entonces, una vez implementado lo que es esta temporalidad, podemos ver acá exactamente las mismas métricas de rentabilidad, cantidad de operaciones, porcentaje de acierto, profit factor, riesgo, promedio de operación y en promedio cuántas barras estamos en operación. Que fíjense y tengan en cuenta esto, acá nos aparece 19, pero en este caso no son 19 días, sino que son 19 horas, porque justamente estamos en un gráfico de una hora. Entonces, recuerden que acá teníamos, por ejemplo, lo que es 23, es decir, 23 velas, que serían 23 días. Pero al estar en gráfico de una hora, acá nos aparece 19, serían 19 horas, porque esto se mide justamente en lo que son las velas.

Ahora sí, respecto a los costos operativos, fíjense que acá no estamos implementando lo que son los costos operativos, porque en comisión nos aparece cero, es decir, no le pusimos lo que son costos operativos. Pero, ¿qué pasaría si nosotros le calculamos los costos operativos a esta estrategia? Porque a lo mejor, si nosotros evaluamos esta estrategia, podemos llegar a creer que es una buena estrategia, pero no estaríamos realizando un buen análisis porque no le estaríamos agregando justamente los costos operativos. Que en este caso de ejemplo, le vamos a poner 0.1, le vamos a poner aceptar y automáticamente el algoritmo va a calcular 0.1 de comisiones en cada una de las operaciones y nos va a dar el resultado. Que como pueden ver, pasó de ser del 48% en positivo al menos 10% en negativo. Fíjense cómo nos afecta lo que son los costos operativos en lo que son las estrategias, sobre todo en las estrategias que hacen muchas operaciones. Y esto puede hacer completamente la diferencia entre que tu estrategia sea rentable y que no lo sea, porque podemos tener una estrategia que pensamos que es rentable, que es una buena estrategia, pero que después en la práctica realmente no lo es, por qué, porque justamente tenemos las comisiones, el spread y el deslizamiento, que en este caso solamente estoy calculando las comisiones, pero tendríamos que calcular todos los demás costos. Y este resultado que nos aparece acá, lógicamente, sería bastante peor. Por eso es un punto que siempre, siempre, siempre tenemos que tener en cuenta.

Entonces, ahora sí, ya vimos el paso a paso de cómo se desarrolla una estrategia totalmente desde cero en la parte práctica. Pero como si esto fuese poco, vamos a poner un segundo ejemplo y no con cruce de medias móviles, sino que lo vamos a hacer con un RSI, para que puedan ver también cómo funciona. Así que vamos directamente a la pantalla. Y lo primero que vamos a ver es cómo podemos sacar lo que es el ejemplo número uno que nos aparece acá. Es decir, para poner esta segunda estrategia, la primera estrategia que tenemos acá, tenemos que eliminarla o simplemente podemos ocultarla. Para ocultarla, lo que podemos hacer es seleccionar acá donde está el ojo, donde dice ocultar, o también lo que podemos hacer es apretar en el tachito de basura, donde dice eliminar. Recordemos que no se va a eliminar lo que es la estrategia de su cuenta, sino que simplemente se va a eliminar de lo que es el gráfico. Es decir, si nosotros acá le damos a eliminar y volvemos a indicadores personales, podemos ver que nos aparece acá lo que es la estrategia. Y si lo seleccionamos, lo volvemos a tener acá. Por lo cual, en eso no hay ningún tipo de problema. O si quisiesen ocultarlo, lo pueden hacer desde acá. Y lo que va a hacer es que sigue la estrategia en el gráfico, pero queda justamente oculta. Por lo cual, en el simulador de estrategias no les va a aparecer nada, porque no tenemos las compras y ventas, como si lo tenemos si estaría visible.

Entonces, lo que vamos a hacer en este punto va a ser eliminarlo para que nos quede el gráfico totalmente limpio. Y ahora vamos a volver a lo que es el editor de Pine, como teníamos anteriormente, y nos va a aparecer el código que estuvimos utilizando en el ejemplo número uno. Ahora, para abrir una nueva estrategia, para poder implementar esta estrategia número dos, lo único que tenemos que hacer es apretar donde dice acá, gestionar script. En esta flechita que está para abajo, le vamos a hacer clic. Vamos a ir donde dice crear nuevo y le vamos a dar acá donde dice estrategia.

Entonces, una vez que estamos acá, le damos clic y nos va a aparecer este código que aparece acá. Lo que vamos a hacer simplemente es seleccionarlo y eliminarlo. Vamos a eliminar absolutamente todo el código. Y lo que vamos a hacer en este punto es agarrar el código que, de nuevo, este es el ejemplo, la estrategia número dos, que lo tienen en lo que es la descripción. Simplemente lo que vamos a hacer es copiar esta estrategia. Importante que lo copien de principio a fin para que no tengan ningún error. Van a seleccionarlo, le van a dar a clic derecho, le van a dar a copiar. Esto ya lo pueden sacar. Y acá, en lo que es el editor de Pine, le van a dar clic derecho y le van a apretar donde dice paste o pegar, dependiendo del idioma en que tengan la plataforma. Entonces, le van a dar a pegar y automáticamente ya les va a aparecer lo que es esta estrategia del ejemplo número dos.

Entonces, si eliminaron lo que es la estrategia anterior, van a ser exactamente lo mismo que hicimos con el ejemplo número uno. Le pueden dar acá a guardar y acá les va a aparecer el título y le pueden dar a guardar. Entonces, en este punto, ya se les va a guardar justamente lo que es este segundo ejemplo en su propia cuenta de TradingView para que lo tengan siempre disponible y lo puedan modificar a su gusto o implementar en cualquier activo y cualquier temporalidad que ustedes quieran. Fíjense que si acá le damos a colapsar panel y vamos a indicadores, ahora en indicadores personales no nos aparece solamente la estrategia del ejemplo uno, sino que nos aparece la estrategia también del ejemplo dos. Entonces, ya lo tenemos por acá. Esto lo podemos cerrar. Volvemos al editor de Pine y podemos ver que el código es exactamente igual, pero lo que modificamos son las medias móviles. Es decir, los indicadores que utilizamos en esta estrategia.

Podemos ver que justamente le cambiamos el título, simplemente el uno por el dos. Y en la sección de cálculos, ya sacamos lo que son las medias móviles, pero funciona exactamente igual. Acá le pusimos RSI, que tiene que ser igual a TRSI. Que recordemos que antes anteriormente teníamos lo que es la media móvil de la carpetita de Technical Analysis, sacábamos lo que es la SMA. ¿Para qué? Justamente para que podamos calcular en base a esta función el indicador. Pero en este caso, no queremos una SMA, no queremos una media móvil, sino que queremos calcular un RSI. Entonces, de la carpetita de Technical Analysis, que sería como una librería, vamos a sacar justamente lo que es el RSI.

Entonces, vamos a poner TA.RSI y, de nuevo, como si fuese una conversación, PineScript nos va a preguntar en base a qué valor queremos calcular lo que es este indicador. Le vamos a decir nuevamente que lo queremos en base al cierre y lo queremos con 14 periodos de parámetro, que es lo que comúnmente se suele utilizar para lo que es el RSI. Entonces, en este punto, recordemos que simplemente en lo que es la línea ocho, le estamos diciendo que el RSI equivale a lo que es la función del RSI con sus respectivos valores, tanto numéricos como también de valores que tiene que tomar de las velas. Pero todavía no hicimos el proceso de compraventa, ni tampoco dibujamos lo que es el RSI en el gráfico.

Algo a tener en cuenta es que fíjense que acá también implementamos lo que son las funciones de plot, pero en este caso lo hicimos mediante el RSI y lo pusimos de color púrpura, que es como comúnmente también se suele ver el RSI. Pero esto simplemente es una cuestión de gustos de colores. Entonces, pusimos que queremos que plotee el RSI y que lo plotee en color púrpura. Pero fíjense y recuerden que en comparación con lo que es el ejemplo anterior, el RSI no es un indicador que se plotea, que se dibuja sobre el gráfico, sino que se dibuja aparte del gráfico. Por eso es que en esta parte de acá, en overlay, le pusimos que es igual a false, o que es igual a falso. Recordemos que si es igual a true, nos va a aparecer lo que ploteamos, lo que dibujemos sobre directamente lo que es el gráfico. Y si le ponemos que es igual a false, como en este caso, una vez que agreguemos el indicador, nos va a aparecer aparte de lo que es el gráfico.

Entonces, por eso, una vez que acá le pusimos false, todos estos ploteos, todos estos dibujos, nos van a aparecer aparte de lo que es el gráfico, como corresponde con el indicador del RSI. Entonces, en el RSI, no solamente tenemos el propio indicador, sino que vamos a testearlo con lo que son la línea 70 y la línea 30, que es lo que vamos a utilizar para el cálculo de esta estrategia. Entonces, una vez que tenemos el indicador y tenemos también los dibujos que se plotean aparte de lo que es el gráfico, vamos ahora sí a ir al proceso de compra y venta.

Que acá, en la línea número tanto 14 como 16, podemos ver que son títulos. Recuerden que si le ponemos dos barritas al principio, nos aparece en gris. Simplemente a modo título. Y en long condition, tenemos exactamente lo mismo respecto al título de long condition, pero modificamos justamente lo que es la condición. Recuerden que para cualquier estrategia necesitamos la condición de entrada, la condición de salida y cuánto capital vamos a invertir en cada una de las operaciones, que es lo que venimos viendo.

Entonces, en la condición de entrada, que sería long condition, le vamos a decir que queremos que el RSI sea menor al número 30. Es decir, que cuando se dé esta condición, signifique que es la long condition, es decir, nuestra condición de compra. Entonces, una vez teniendo esto en cuenta, ahora sí vamos a la línea número 20 y 21, donde le decimos que cuando se dé esta condición de compra, es decir, if long condition, si se da long condition, queremos que realice una entrada. Exactamente igual como lo vimos en el ejemplo anterior, bajo el nombre también de identificador "strategy.long" para que haga una compra en vez de un short, y el comentario de "compra". En este punto, no se modificó absolutamente nada, es exactamente lo mismo. Lo único que modificamos es en la línea número 18, lo que es el long condition, que le pusimos que el RSI sea menor a 30.

Ahora, una vez visto lo que es la condición de entrada, vamos directamente con lo que es la condición de cierre de compra. Que de nuevo, acá lo pusimos a modo título. Y en exit long condition, lo que le vamos a poner es que el RSI sea mayor a 70. Esta estrategia, al final, lo que le estamos diciendo es que cuando el RSI esté sobrevendido, vamos a realizar una compra, y cuando esté sobrecomprado, vamos a realizar el cierre de esa compra. Que es una estrategia bastante habitual, pero vamos a ver cómo funciona si es realmente tan buena como parece. Y nos dicen que suele ser justamente, lo vamos a analizar con datos. Nosotros no decimos que algo es bueno o algo es malo, sino que lo validamos directamente con lo que son los datos.

Entonces, en la línea número 25, le ponemos que el RSI sea mayor a 70. Y ahora sí, para concluir, en la línea número 27 y 28, le vamos a decir que cuando se dé el exit long condition, nos haga un strategy.close, que sería justamente cerrar lo que es la operación, bajo el nombre del identificador para que sepa qué es lo que tiene que cerrar, y bajo el comentario de "cierre de compra".

Entonces, ahora sí, una vez visto todo, vamos a ir a apretar donde dice acá, añadir al gráfico. Le vamos a hacer clic y lo que va a suceder es que este mismo algoritmo que nosotros programamos se nos va a volcar al gráfico de Bitcoin contra USDT en el gráfico de una hora que tenemos acá. Entonces, fíjense que como dijimos anteriormente, como tenemos el overlay en false, es decir, que lo tenemos en falso, nos aparece el indicador aparte de lo que es el gráfico. Y si queremos corroborar que esté funcionando correctamente, simplemente lo que tenemos que hacer es ir a alguna operación y verificar si efectivamente está haciendo bien tanto las compras como el cierre de las compras.

Podemos ver que en este punto de acá nos realiza una compra. Podemos ver que en el punto de acá nos realiza lo que sería una compra. Y podemos ver que coincide con lo que es el RSI que nos aparece acá, que está justamente sobrevendido, es decir, que el RSI es menor a 30. Si esto lo quieren corroborar de forma numérica y exacta, pueden ver que si yo voy de izquierda a derecha en lo que son las velas, este número que aparece acá de plot, es decir, el RSI, se va justamente modificando. Por ejemplo, en esta vela de acá, el domingo 24 de noviembre de 2024, este RSI equivalía a 54.74, que de nuevo, es lo que aparece en este punto de acá. Y podemos ver acá que a lo largo de todas estas velas, el RSI equivale mayor a 30. Podemos ver, podemos ver que acá dice 35, acá dice 37, acá dice 35 de nuevo. Pero en esta vela de acá, ya equivale a 25. Entonces, como 25 es menor a 30, y nuestra condición de compra que le pusimos en este punto es que el RSI sea menor a 30, es decir, acá 25 menor a 30, nos realiza efectivamente lo que es la compra en la siguiente vela.

Ahora, ya visto que funciona correctamente con lo que es la compra, vamos a ver cómo funciona con lo que es el cierre de compra. Para esto, dijimos que el cierre de compra se tiene que dar cuando el RSI sea mayor al número de 70. Entonces, vamos a ir para la derecha en el gráfico y podemos ver que acá efectivamente equivale a 67, equivale a 68, y acá equivale a 71. Y una vez que equivale a 71, que es mayor a 70, nos realiza lo que sería el cierre de compra.

Ahora sí, una vez visto esto, lo que podemos hacer es analizar lo que es el backtesting, es decir, el simulador de estrategias, para ver cómo le fue a esta estrategia. Para esto, podemos poner lo que es 100% de capital en la configuración, como lo vimos en el ejemplo número uno, y vamos a sacar esto que dice acá de comprar y mantener.

Ahora sí, una vez visto que funcionan correctamente, que está haciendo bien lo que son las operaciones, tanto de compra como de cierre de compra, podemos ir al simulador de estrategias o backtest, dicho de otra forma, y ver cómo fue que funcionó esta estrategia, si realmente fue buena, si fue mala, si generó rentabilidad o si no la generó. Y para esto, en configuración, lo que hice fue ponerle 100% del porcentaje de patrimonio neto para que podamos ver los cálculos correctamente en base a esta gestión del dinero. Y podemos ver que realmente, si lo ejecutamos en el gráfico de una hora, nos hizo 31 operaciones con un 5.36% de rentabilidad. Pero fíjense que esto está testeado simplemente desde principios de 2024. ¿Por qué? Porque estamos testeando en gráfico de una hora y tenemos una limitación con lo que son los planes gratuitos en cuanto a cuántas velas podemos ir para atrás. Pero esto no sucede con lo que son las velas diarias.

Así que podemos cambiar de temporalidad, en vez de una hora, podemos ponerle lo que sería un día. Entonces, acá automáticamente, de nuevo, en cuestión literalmente de segundos, el algoritmo nos calcula cómo hubiese funcionado esta estrategia, pero en el gráfico de un día. Entonces, ahora sí, estando en el gráfico de un día, podemos ver que efectivamente se realizan las operaciones correctamente. Y si vamos a lo que es el simulador de estrategias, podemos ver que solamente nos realizó 11 operaciones en todo el laps, en todo el, en todo el periodo de tiempo. Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en el temporalidad diaria, no tenemos esa limitación, y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación.

Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. 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Y en este caso, sí estamos testeando con absolutamente todos los datos, porque en temporalidad diaria no tenemos esa limitación. Y en

De todos los puntos que fuimos viendo, lo primero que vimos fue qué es y cómo funciona el trading algorítmico. Es decir, no solamente qué es el trading, sino también cómo funciona lo que es el algoritmo.

Y también vimos lo que son las ventajas y desafíos en comparación con lo que es el trading manual. Vimos que tiene el tema de la automatización, el riesgo, diversificación, psicología y demás puntos a tener en cuenta sobre la comparación de lo que es el trading algorítmico contra el trading manual. Que, repito, como habrán visto a lo largo del curso, no es nada mágico, no es nada de otro mundo ni nada que los va a hacer millonarios, sino que simplemente es una forma de hacer más eficiente su trabajo a la hora de analizar, desarrollar y ejecutar lo que son las estrategias.

Después, justamente en relación con esto, vimos las herramientas necesarias para poder desarrollar y ejecutar estas estrategias, donde vimos diferentes software como TradingView, Python, StrategyQuant, etcétera. Que en este punto vale aclarar que algunos tienen demos gratuitas, otros no, pero en su mayoría suelen ser pagos. Y como dijimos anteriormente, en el caso de TradingView, realmente es gratuito y después si quieren obtener más herramientas de la plataforma, ahí sí ya pueden acceder a lo que es un plan pago. Pero para lo que es programación y todo lo que vimos a lo largo de este curso, lo pueden hacer con una cuenta gratuita sin ningún tipo de problema.

Después también vimos algunos aspectos a tener en cuenta para desarrollar estrategias ganadoras y temas tan fundamentales como lo es el cálculo de la esperanza matemática. Y también hablamos de diversificación y descorrelación, entre otras cosas.

Y por último, pero no menos importante, vimos cómo desarrollar una estrategia completamente desde cero en la parte teórica. Y no solo eso, sino que después fuimos a la parte práctica para implementar todo lo que habíamos explicado en la parte teórica. No solamente con un ejemplo, sino que lo hicimos con dos ejemplos diferentes para que quede super claro cómo se realiza el paso a paso.

Y ahora, como siempre digo, esto al final recién es el comienzo. Se pueden hacer un montón de cosas a partir de acá. Y con lo que es el trading algorítmico, por ejemplo, podríamos hacer optimización automatizada de lo que son las estrategias. Como por ejemplo, lo que es el cruce de medias móviles, que teníamos una media móvil de 10 y otra media móvil de 20, podríamos automatizar lo que es el proceso de optimización, que es básicamente decirle a la computadora que queremos que nos busque los mejores parámetros para esta estrategia. Por ejemplo, podríamos ponerlo a funcionar y a lo mejor nos da como resultado que los mejores parámetros no eran 10 y 20, sino que a lo mejor eran 17 y 32, por poner un ejemplo. Esto lo podríamos hacer de manera manual modificando el código, pero se puede hacer también de manera automatizada con lo que son diferentes softwares de trading algorítmico.

Otro punto muy importante y a tener en cuenta es ver y validar lo que es la robustez de las diferentes estrategias, porque podemos tener una estrategia que funcione muy, muy bien en el pasado, pero no significa necesariamente que vaya a funcionar en el futuro. Por lo cual, ahí entran tests de robustez, como puede ser el test de Monte Carlo, o test de permutación de parámetros, o test multi-mercado, o también el test multi-timeframe, que son diferentes tests de robustez, justamente, que nos permiten poder validar si esa estrategia tiene una alta probabilidad de que siga funcionando correctamente en el futuro, o si en realidad funciona solamente bien en el pasado, pero probablemente en el futuro no funcione bien.

Teniendo en cuenta esto, otra recomendación que les doy es que todas las decisiones que tomen sea lo más objetiva posible, porque al final podemos desarrollar estrategias que pensamos que podrían funcionar, pero hasta que no lo validamos con datos de manera objetiva, no podemos saber si realmente una estrategia es buena o no lo es. Y fíjense que vimos en ejemplos prácticos también como una estrategia que realmente era buena, que era rentable, le sumamos lo que son los costos operativos y realmente se convertía en una mala estrategia. Y todo esto lo vimos con datos objetivos. Por lo cual, siempre es mi recomendación a la hora de desarrollar lo que son las estrategias.

Por último, también vimos lo que es la automatización de la operativa, que esto ya va a depender, como dijimos anteriormente, del broker en el que quiera operar cada uno. Incluso va a depender también del país en el que estén y de varios factores. Por lo cual, en este punto habría que ver cada caso en específico. Incluso va a cambiar si quieren automatizarlo en criptomonedas, o si quieren automatizarlo en índices, o si quieren automatizarlo en divisas.

Y relacionado con lo que es la automatización de la operativa, también tenemos lo que son la disciplina y las emociones, que como dijimos, se ven realmente reducidas al operar de manera automatizada, porque no estamos nosotros en el día a día operando, que personalmente me resultaba bastante estresante, sino que a día de hoy podemos tener algoritmos corriendo de manera totalmente automatizada y haciendo todas las operaciones por nosotros. Que lógicamente tenemos que supervisarlas, no es que lo ponemos a funcionar y nos podemos ir a la playa, no funciona así, se los puedo asegurar, pero sí nos ahorra muchísimo tiempo a la hora de ejecutar lo que son cada una de las operaciones.

Y acá justamente entra lo que es el último punto, que es la gestión del portfolio. Y con la gestión del portfolio nos referimos a la gestión de las diferentes estrategias que están funcionando al mismo tiempo, de ir supervisando las, ver si están funcionando correctamente, poder identificar si hay alguna estrategia que está funcionando mal y por ello desactivarla, o activar alguna estrategia en particular para reducir el riesgo. Y acá ya entran algunos temas más complejos que los trabajamos en The Hop Trader.

Y ahora sí, para terminar, muchísimas gracias por quedarte hasta el final. Muchísimas gracias también Adrián por brindarme esta oportunidad de poder exponer todo lo que respecta a lo que es trading algorítmico. Acá tienen todo lo que son las redes. Mi nombre es Lautaro Rodríguez, Trader Algorítmico y fundador de The Hop Trader, y nos vemos en próximos cursos.

Bueno, hasta aquí el curso. De verdad que espero que os haya servido. Por desgracia, en el mundo del trading hay ciertos actores que nos van a prometer ganar dinero rápido y fácil. Y es por ello que creo que es tan importante el hecho de ofrecer educación gratuita, como puede ser este curso, para que todo el mundo se pueda formar y así que no caiga en estafas ni en cosas raras, ya que en el mundo de las inversiones los errores salen bastante, bastante caros.

Lo último que me queda por decir es darle las gracias a Lautaro por haber compartido toda esta información. Os voy a dejar sus redes sociales en la descripción. No suele crear mucho contenido, pero a ver si entre todos lo animamos a que empiece a crear algo más de contenido y a compartir todo su conocimiento con la gente. Si te ha parecido interesante el curso, no dudes en dejar un like. Tampoco dudes en compartirlo con familiares o amigos. Y nada, soy Adrián Saz y nos vemos en el siguiente vídeo. Chao.