Python en el trading algorítmico: cuándo es necesario programar

Python en el trading algorítmico suena para muchos principiantes a un obstáculo alto: quien quiere usar StrategyQuant X para construir estrategias automatizadas se pregunta pronto si para ello tiene que saber programar. La respuesta corta es no, porque el núcleo del software está pensado para la construcción de estrategias sin código propio. Aun así, hay varios puntos en el programa en los que la programación, también con Python, se puede acoplar. Este artículo muestra qué logra la vía no-code, dónde empieza el nivel opcional de programación y cómo un usuario emplea Python en la práctica.

Python en el trading algorítmico: primero el núcleo no-code

Según una entrada de blog del fabricante, con StrategyQuant se pueden construir estrategias de trading sin escribir una sola línea de código. El software compone reglas, indicadores y bloques que tú seleccionas y combinas a través de la interfaz, en lugar de programarlos.

Eso es una descripción del marketing del fabricante, no una especificación técnica verificada de forma independiente. No dice nada sobre si una estrategia construida así acaba siendo positiva, ni tampoco sobre si las estrategias programadas rinden en general mejor o peor que las construidas sin código. Para los principiantes eso significa sobre todo: puedes empezar a construir tus propias estrategias sin aprender antes un lenguaje de programación.

El nivel de programación: qué ofrece además el Code Editor

Más allá del núcleo no-code, el fabricante documenta tres puntos en los que se puede acoplar programación propia: el Code Editor, la interfaz Program y la extensión Custom Analysis.

El Editor de código reúne varios puntos de entrada. Entre ellos se incluyen una API pública, el trabajo con Result Groups, la adición de indicadores o señales propios, columnas o filtros propios de Databank, el logging, así como la integración de bibliotecas JAR propias y la importación o exportación de indicadores y snippets propios.

Cómo se llaman exactamente los distintos elementos del menú puede variar entre versiones del programa. Importante para la clasificación: el Editor de código es una extensión, no un requisito. No todos los puntos de entrada mencionados son accesibles de inmediato sin ninguna experiencia en programación, algunos requieren conocimientos básicos de programación.

Los ejemplos documentados de sesiones de programación muestran para qué se puede usar esta vía: las optimizaciones y los backtests se pueden lanzar por código, igual que los backtests con pruebas de robustez adicionales. También los parámetros de la estrategia y la configuración de una tarea se pueden modificar por código, y los datos históricos se pueden cargar en snippets propios. Son ejemplos de flujos de trabajo documentados, no pasos obligatorios para cada usuario y tampoco una lista completa de todas las posibles sesiones de programación.

La interfaz de programa: los bloques se llaman entre sí

Para snippets o plugins propios, el fabricante documenta además una interfaz de programa. A través de ella, un bloque propio puede llamar funcionalidad de otros plugins o de la biblioteca de programa integrada, normalmente obteniendo primero la interfaz adecuada y llamando después a un método con los parámetros necesarios.

Esta interfaz pertenece a la API interna para desarrollo propio y está dirigida a alguien que ya programa. No es una función para principiantes que se pudiera usar sin experiencia en programación.

Custom Analysis: acoplar cálculos propios y scripts externos

Otra extensión documentada se llama Custom Analysis. Permite aplicar cálculos o filtros propios a estrategias generadas, con retest o optimizadas, incluso a databanks completos. Esto incluye la posibilidad de llamar a programas o scripts externos, por ejemplo Python.

Custom Analysis es un punto de extensión del módulo correspondiente. Un trabajo conjunto con Python es posible, pero esta conexión no entrega automáticamente mejores estrategias. Que la uses y cómo la uses queda en tus manos.

Un ejemplo práctico: para qué usa realmente un usuario Python

Cómo puede verse eso en la práctica lo describe un autor en una contribución propia. Usa Python junto a StrategyQuant para varias tareas: para el análisis de bases de datos de resultados, para scripts propios dentro de un flujo de trabajo analítico, para el uso de la línea de comandos de SQX, para la descorrelación de estrategias, para el empleo de Machine Learning y para extraer reglas de estrategias existentes y construir con ellas nuevos bloques propios.

Ese es el flujo de trabajo de una sola persona, no una lista oficial de funciones del fabricante y no un camino que cada usuario tenga que replicar.

Una serie de vídeos como introducción

Quien quiera trabajar los fundamentos encuentra un punto de partida en una entrada de blog del fabricante: allí se describe un curso en vídeo continuo que se pone a disposición como playlist y que trata la construcción de estrategias para los mercados de Forex, futuros y acciones.

Eso también es una descripción de una entrada de blog. El contenido y la disponibilidad de la playlist pueden cambiar con el tiempo. Un curso así no sustituye la propia comprobación de los resultados y no es una promesa de que después vayas a operar con éxito de forma automática.

Lo que esta comparación no muestra

Este artículo no compara si una estrategia ampliada con Python termina siendo más exitosa que una que surgió exclusivamente con el kit de construcción no-code. Aquí tampoco se trata de cuál camino es el mejor. Se trata de qué herramientas tienes a tu disposición, y la decisión a favor o en contra de la programación es tuya, no del software.

Con o sin código propio: cada resultado de backtest u optimización que surja de ello describe exclusivamente datos pasados. No permite afirmar nada sobre cómo se comportará una estrategia en el futuro.

Este artículo tiene fines educativos y no es asesoramiento de inversión. Los resultados pasados, incluidos los de backtests, no garantizan resultados futuros. Operar con instrumentos financieros conlleva riesgos y puedes perder dinero.