Los Mejores Libros sobre Trading Algorítmico de: Recomendaciones de Expertos

Los mejores libros sobre Trading algorítmico de 2025: la elección de un experto

El comercio manual o minorista es el tipo principal de comercio en los mercados financieros modernos, pero está lejos de ser el único. El comercio algorítmico tiene una gran popularidad, lo que le permite operar en modo automático. Aquellos que recién comienzan a dominar el mundo del comercio eligen el camino del comercio automático o algorítmico, si, por supuesto, pueden permitírselo. Su deseo se puede entender, porque la máquina no tiene sentimientos y emociones que interfieren fuertemente con el comercio. Los algoritmos tienen indicadores inicialmente establecidos, a los que se adherirá, a pesar de los otros factores.

El Trading algorítmico o Trading algorítmico apareció en 1980. En ese momento, este tipo de comercio no era para todos, podían pagarlo personas adineradas o instituciones, debido a la presencia de potentes capacidades informáticas y la contratación de expertos avanzados en el campo de la economía. Ahora el comercio algorítmico puede permitirse cualquier persona a cuya disposición es una computadora, pero para un algoritmo de trabajo o la contratación de un profesional en esta industria, todavía tendrá que pagar una gran cantidad de dinero. 

En este artículo, aprenderá qué es el comercio algorítmico, así como los libros con los que puede comprender este asunto difícil. 

Principio

El comercio algorítmico es un tipo de comercio que implica la división de una orden grande en una serie de pequeñas. Esto se hace con la ayuda de algoritmos de trituración especiales, que también procesan las características de los precios y envían una orden de ejecución. La tarea principal no es obtener beneficios de la transacción, sino reducir el costo de ejecución y reducir el riesgo de incumplimiento de la solicitud, así como proporcionar un impacto mínimo en el estado de ánimo de los participantes del mercado. 

Por ejemplo: el reto es comprar 1.000 acciones de la empresa. Si compra todo en un lote, la información sobre la compra se mostrará en el vaso de pedidos, lo que inevitablemente implicará una reacción de los participantes del mercado. La ventaja es la posibilidad de incumplimiento de la orden, debido a la baja liquidez de este activo, así como el aumento del costo de ejecución debido al Tamaño del lote. Con la ayuda de algoritmos especiales, las acciones de la compañía deseada se comprarán de manera uniforme, sin llamar la atención, a un precio predeterminado, pero con este enfoque se requerirán ciertos costos de tiempo.

Hoy en día, en el mercado, más del 90% se realiza con la ayuda del comercio algorítmico. Tome el famoso banco Goldman Sachs: a principios de la década de 2000, alrededor de 600 comerciantes trabajaron allí, cuya tarea principal era servir a grandes clientes. Antes de nuestro tiempo, solo quedan 2 operadores de valores, y todos los demás fueron reemplazados por 200 programadores que crean algoritmos comerciales, necesarios para el comercio algorítmico.

Ejemplo de uso del comercio algorítmico

Tomemos el mercado de criptomonedas como ejemplo. Digamos que hay un intercambio de criptomonedas y un intercambiador en el que Bitcoin a menudo cuesta menos. El programa se puede configurar de la siguiente manera:

1. Estamos conectados por API al intercambio y al intercambiador. Esto permitirá que el algoritmo compre y venda automáticamente BTC en el momento en que la tasa variará;

2. Establecer una diferencia de precio mínima entre las plataformas. Por ejemplo, es necesario que en la bolsa de valores BTC cuesta un 3% más caro que en el intercambiador; 

3. Después de la aparición de la diferencia en el precio (spread), el algoritmo compra automáticamente BTC en el intercambiador, inmediatamente lo envía a la bolsa de valores, donde se vende un 3% más caro. Para la rapidez del envío de BTC hoy en día, no se puede preocuparse: la criptomoneda llega rápidamente al destinatario, gracias a varias cadenas laterales y cadenas laterales.

Este es solo un ejemplo del uso de programas algorítmicos. Aquí todo depende de las tareas del comerciante y el Tamaño de su capital. Esta estrategia es más adecuada para pequeñas cantidades, porque los intercambiadores de criptomonedas, por lo general, no tienen una gran cantidad de fondos para el intercambio. Al mismo tiempo, una gran cantidad de capital simplemente no será interesante esta estrategia, porque pueden ganar mucho dinero.

¿Cómo crear tu propio programa algorítmico?

Crear un programa algorítmico que ejecute aplicaciones para usted no es una tarea fácil. Necesitará conocimientos no solo del programador, sino también del comerciante, y aún mejor, para que sea una persona. Si no tiene suficiente conocimiento, tendrá que comprar un programa listo para usar, con el que también tendrá que lidiar y configurar todo correctamente, o transferir fondos a los comerciantes de algoritmos para el comercio; también tomarán un porcentaje de las ganancias recibidas. Y otro problema importante: las personas o empresas que desarrollan este tipo de programas no siempre están dispuestas a venderlos. 

El Trading algorítmico es adecuado para inversores de gran capital que utilizan estrategias de creación de mercado, arbitraje comercial, Basket Trading, front-running y otras estrategias comerciales complejas que requieren la ejecución instantánea y la salida al mercado de grandes capitales.

Pero si todavía se enciende la idea de crear su propio programa algorítmico, entonces no hay literatura informativa en ninguna parte. Pasemos a los 7 libros PRINCIPALES, que le darán la idea correcta sobre el comercio algorítmico, y también le dirán por dónde empezar a crear algunos programas. 

"Trading algorítmico" - Ernie Chan

El libro es ideal para aquellos que quieren entender cómo aplicar algoritmos en el comercio. Ernie Chan, un conocido especialista en el campo del comercio algorítmico, comparte su experiencia en el desarrollo y prueba de estrategias comerciales. El autor describe las etapas clave: desde la idea de la estrategia hasta su implementación y pruebas en datos históricos.

El libro está escrito en un lenguaje accesible, lo que lo hace adecuado para principiantes. Cubre conceptos básicos como el comercio de pares, el uso de métodos estadísticos y la gestión de riesgos. El autor presta especial atención a la importancia de evaluar la estrategia antes de aplicarla en condiciones reales.

• Pros: fácil explicación, enfoque práctico y muchos ejemplos que ayudan a comprender mejor el material. Sin embargo, para los lectores que ya tienen experiencia en programación o finanzas, el libro puede parecer demasiado básico;

• Adecuado: los principiantes en el Trading de algoritmos, así como aquellos que quieren aprender los conceptos básicos de la construcción de algoritmos comerciales con habilidades técnicas mínimas.

"Building Winning Algorithmic Trading Systems" –  Kevin Dave

Una guía práctica para crear sistemas comerciales rentables. Kevin Dave, un comerciante experimentado y desarrollador de estrategias, comparte instrucciones paso a paso para construir algoritmos. El libro cubre todas las etapas de desarrollo, desde la formación de ideas hasta las pruebas y la optimización.

El autor se centra en la importancia del backtesting confiable, explicando cómo evitar la sobreoptimización y los errores relacionados con los datos históricos. Un capítulo separado está dedicado a la automatización del comercio y la integración de algoritmos con plataformas de corretaje.

La peculiaridad del libro es su naturaleza aplicada: el autor proporciona ejemplos de código e instrucciones detalladas que permiten a los lectores comenzar a desarrollar estrategias inmediatamente después de leerlas.

Este libro es adecuado para comerciantes con experiencia que desean profundizar sus conocimientos y comenzar a crear algoritmos complejos.

"Advances in Financial Machine Learning" – Marco Lo

Un verdadero hallazgo para aquellos interesados en la aplicación del aprendizaje automático en las finanzas. Marco Lo, especialista líder en análisis cuantitativo, ofrece técnicas avanzadas para trabajar con datos financieros.

El libro cubre temas como el desarrollo y la prueba de señales comerciales, la gestión de riesgos y la optimización de la cartera. Se presta especial atención a la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, incluida la clasificación y el agrupamiento. El autor también explica cómo usar Python para analizar datos.

El material del libro es complejo y requiere conocimientos previos en programación, matemáticas y finanzas. Sin embargo, aquellos que estén preparados para estos desafíos encontrarán muchas ideas aquí para crear sus propios algoritmos.

"High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems"  – Irene Aldrich

El libro trata sobre el comercio de alta frecuencia y es un recurso importante para aquellos que desean comprender cómo funcionan los algoritmos de alta velocidad. El autor explica en detalle los aspectos clave del desarrollo de tales estrategias, incluidas las tecnologías utilizadas para procesar datos en tiempo real.

Irene Aldrich se centra en los detalles técnicos, desde la arquitectura de sistemas de alta frecuencia hasta el análisis de datos de mercado. También examina los riesgos y aspectos legislativos del comercio de alta frecuencia.

Para quién es adecuado: técnicos, programadores y comerciantes que desean aprender el comercio de alta frecuencia a un nivel profundo.

"Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance" –Y peso de Hipish

Un gran recurso para aquellos que quieren utilizar Python en el análisis financiero y el comercio algorítmico. Y weight Hipish explica cómo trabajar con datos financieros, crear modelos y automatizar procesos comerciales.

El autor ofrece ejemplos prácticos para ayudar al lector a dominar bibliotecas como Pandas, numpy y Matplotlib. El libro aborda temas que van desde el análisis básico de datos hasta la creación de modelos complejos de gestión de riesgos.

Adecuado para comerciantes, analistas y desarrolladores interesados en la programación y el análisis de datos en Python.

"Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners” – Lawrence Harris

Proporciona una guía fundamental para la microestructura del mercado. Lawrence Harris explica cómo funcionan los mercados financieros, cómo se forman los precios y cómo los diferentes actores afectan la liquidez.

El libro es especialmente útil para comprender cómo los algoritmos interactúan con los mercados. El autor analiza el comportamiento de los creadores de mercado, árbitros y otros participantes.

Para quién es adecuado: comerciantes e inversores que desean comprender más a fondo los principios de funcionamiento de los mercados.

"Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High-Frequency Trading" – Rishi K. Narang

Rishi K. Narang ofrece una visión única del funcionamiento interno de las estrategias comerciales cuantitativas. El libro está dirigido a un público amplio y explica conceptos complejos en un lenguaje simple.

El autor analiza cómo se crean las estrategias, qué métodos de análisis de datos se utilizan y cómo se gestionan los riesgos. Se presta especial atención al papel de los datos en la creación de algoritmos exitosos.

Adecuado para principiantes y operadores experimentados interesados en desarrollar estrategias cuantitativas sin profundizar en los detalles técnicos.

Conclusión

El comercio algorítmico ya no es nuevo, sino una dirección en desarrollo activo en el comercio, que se mejora cada año. En términos de rentabilidad, los comerciantes algot han comenzado a superar incluso a los comerciantes más experimentados, lo que indica la utilidad y la demanda de la tecnología. Las tecnologías para optimizar y simplificar el proceso de negociación se están mejorando, lo que contribuirá a reducir el número de comerciantes minoristas, dando preferencia al comercio automático. 

Sin embargo, ahora, que en el futuro inmediato previsible – el comercio algorítmico no es barato, habrá quienes simplemente no pueden pagarlo.  La popularización del comercio algorítmico hablará sobre la atracción de nuevas caras a los mercados financieros y, por lo tanto, sobre el desarrollo de la industria en su conjunto. 

Sin embargo, con la ayuda de la literatura que se proporciona en este artículo, no solo podrá obtener conocimientos básicos sobre el comercio algorítmico, sino también probar su mano en el desarrollo independiente. Por supuesto, esto requerirá al menos un conocimiento básico de codificación y programación, pero definitivamente vale la pena intentarlo.