Transformers en el Comercio Cuantitativo: Un Nuevo Enfoque

El trading cuantitativo es una práctica común usada para comerciar acciones y otros activos financieros. Sin embargo, el mercado financiero es complejo y cambia constantemente, lo que hace difícil predecir los resultados. Los métodos tradicionales de análisis del mercado a menudo pasan por alto señales importantes o datos a largo plazo, lo que resulta en oportunidades de ganancias perdidas. Este artículo habla sobre un nuevo enfoque usando modelos transformer, que son herramientas avanzadas para analizar datos, especialmente en el contexto de los mercados financieros.

#Visión General del Trading Cuantitativo

El objetivo principal del trading de acciones es obtener ganancias al comprar o vender acciones de empresas basándose en cambios de precios. Cuando los precios suben, se espera que los traders vendan acciones que poseen, y cuando los precios bajan, compran acciones. Sin embargo, muchos factores influyen en los precios de las acciones, y esto crea un entorno desafiante para los traders. La naturaleza impredecible del mercado lo diferencia de métodos de análisis de datos más simples.

#Arquitectura del Trading Cuantitativo

Los métodos tradicionales como el Portafolio de Markowitz y el Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM) se enfocan principalmente en analizar los fundamentos de la empresa. Estos modelos son sencillos y se basan en cálculos, pero a menudo carecen de profundidad. Con los avances en la tecnología, los métodos de aprendizaje automático han surgido como herramientas poderosas en este campo.

#Estrategias de Trading Basadas en Factores

Las estrategias basadas en factores utilizan métricas específicas para evaluar acciones. Por ejemplo, el Modelo de Tres Factores de Fama y French (FF3) se introdujo a principios de los años 90 y luego se actualizó al Modelo de Valoración de Activos de Cinco Factores (FF5). Estas estrategias clasifican acciones basándose en valores computados de factores seleccionados, lo que permite a los traders construir portafolios.

En los últimos años, el aprendizaje automático se ha vuelto prominente en la mejora de estrategias de trading. Aunque algunos métodos tradicionales dependen de indicadores manuales, el aprendizaje automático puede analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y factores.

#Desafíos del Aprendizaje Automático en Finanzas

Aunque el aprendizaje automático ha ofrecido nuevas posibilidades, también enfrenta desafíos. Un problema es la necesidad de que los datos se transformen en un formato que los modelos puedan procesar, especialmente en el procesamiento de lenguaje natural (NLP). En finanzas, los datos incluyen tanto información categórica, como tipos de industrias, como datos numéricos, como movimientos de precios. Esta complejidad hace difícil aplicar las técnicas de NLP de manera efectiva.

Otra preocupación es que muchas tareas de NLP pueden estructurarse como problemas de secuencia a secuencia. En contraste, la predicción de acciones se enfoca en pronosticar con precisión los retornos futuros, lo cual no se ha explorado ampliamente con transformers.

#Enfoque Propuesto

Para abordar estos desafíos, el enfoque propuesto combina datos de acciones de series temporales con un Modelo Transformer especialmente adaptado. Esto permite que los datos numéricos se procesen directamente, similar a cómo se utiliza el análisis de sentimientos con datos de lenguaje.

#Recolección de Datos

Este estudio recopiló datos de más de 4,600 acciones del mercado de capitales chino desde 2010 hasta 2019. Este conjunto de datos incluye más de 5,000,000 de puntos de datos, que se usaron para probar la efectividad del modelo transformer en la predicción de tendencias de acciones.

#Metodología

Las siguientes secciones detallan el marco y los pasos tomados para construir el modelo.

#Inicialización de Datos

Inicialmente, los datos de acciones se organizan en una estructura de matriz para asegurar consistencia. Este formato regular permite un análisis más fácil durante el proceso de modelado.

#Normalización de datos

A continuación, los datos se normalizan usando una técnica llamada normalización de media cero. Esto asegura que los datos sean comparables, independientemente del período de tiempo o las diferentes características involucradas.

#Codificador Transformer

El modelo transformer consiste en múltiples capas diseñadas para procesar los datos de manera eficiente. El modelo toma los datos normalizados y los transforma en métricas significativas que reflejan el rendimiento de la acción.

#Representación de Salida

La salida final del modelo predice la probabilidad de cambios en los precios de las acciones. El modelo proporciona probabilidades de que los precios suban, se mantengan igual o bajen, basándose en los datos de entrenamiento.

#Experimentación

Los experimentos realizados se centraron en evaluar la efectividad del modelo transformer en comparación con otras estrategias. El conjunto de datos se dividió en diferentes marcos temporales, como mensual, semanal y diario, para evaluar el rendimiento del modelo a través de diferentes frecuencias de trading.

#Hallazgos Iníciales

Las pruebas iniciales mostraron resultados prometedores. Las estrategias mensuales superaron tanto a las semanales como a las diarias. Las frecuencias de trading más altas, como el trading diario, experimentaron más ruido y señales menos confiables.

#Pruebas Retroactivas con Otros Factores

Para medir la eficacia del modelo transformer, se comparó con 100 factores tradicionales de precio-volumen. El factor transformer superó consistentemente estas estrategias en términos de retorno anual, retorno excesivo anual y rendimiento ajustado al riesgo.

#Métricas de Rendimiento

El estudio realizó un seguimiento de varias métricas de rendimiento, incluyendo retorno anual, retorno excesivo anual y el Ratio de Sharpe, que evalúa los retornos ajustados al riesgo. El modelo transformer mostró retornos significativamente mejores que los factores tradicionales, sugiriendo que ofrece una estrategia superior para el trading de acciones.

#Conclusión

Los hallazgos de este estudio ilustran el potencial de usar modelos transformer en el trading cuantitativo. La capacidad del modelo para procesar datos numéricos de acciones y predecir movimientos futuros de precios significa un avance en el campo de las finanzas.

Investigaciones futuras podrían explorar mejoras adicionales incorporando señales como noticias o fundamentos de empresas. Al refinar los mecanismos de autoatención dentro del modelo transformer, se podría mejorar su efectividad para capturar movimientos complejos del mercado.

En resumen, la aplicación de modelos transformer en finanzas tiene el potencial de transformar la forma en que los traders analizan y obtienen ganancias de los movimientos del mercado. Con un desarrollo y investigación continuos, estos métodos pueden llevar a estrategias de trading más exitosas en el futuro.