Si se dedica a crear sistemas de trading, seguramente más de una vez haya soñado con tener una plataforma que permita desarrollar, probar y ejecutar estrategias, todo ello accesible desde cualquier navegador. Pues bien, ya no es necesario soñar porque tenemos QuantConnect, una compañía con sede en Seattle que aspira a ocupar el lugar que tuvo Quantopian hace ya algunos años.
Un Todo en Uno
La verdad es que cuando uno accede por primera vez a QuantConnect se lleva una grata sorpresa, por cuanto la plataforma está diseñada para ser un todo en uno, pudiendo tener en un solo lugar nuestras estrategias totalmente validadas y probadas en mercado real a través de su infraestructura.
Así, en un solo entorno tenemos una plataforma de desarrollo completa para escribir nuestras estrategias en Python, varios cursos gratuitos para aprender sobre mercados y trading algorítmico, una enorme cantidad de bases de datos y la posibilidad de ejecutar en real nuestras estrategias a través de diferentes brokers. Incluso están preparando el relanzamiento de la versión 2.0 de la funcionalidad denominada Alpha Streams, que permite monetizar cualquier estrategia que hayamos desarrollado alquilándola a usuarios institucionales, los cuales podrán ver las señales de nuestros algoritmos y también integrarlas en sus estrategias, pero sin tener acceso al código.
Datos, Quiero Muchos Datos
Si hay algo por lo destaca QuantConnect es por la gigantesca cantidad de datos que ofrece. De hecho, en su web presumen de contar con 40 terabytes de datos de calidad en diferentes resoluciones, alcanzando incluso el tick en muchos mercados. En particular, entre otras muchas, tenemos acceso totalmente gratuito a las siguientes bases de datos:
- Acciones estadounidenses, a través de QuantQuote, desde enero de 1998, alcanzando resolución de ticks y con posibilidad de consultar todos los trades individuales.
- Forex, a través de FXCM, desde 2007, también alcanzando resolución de ticks.
- Forex y CFDs a través de Oanda, desde abril de 2004, en ticks.
- Opciones y futuros por cortesía de AlgoSeek. En el caso de las opciones, los históricos se remontan a enero de 2010 y vienen en minutos, pero recoge tanto cotizaciones como operaciones. Por su parte, los históricos de futuros arrancan en enero de 2009 y en este caso si tienen resolución de tick, incluyendo tanto los precios cotizados como las operaciones realizadas.
- Criptomonedas a través de CoinAPI, recogiendo históricos de transacciones desde enero de 2015, con una resolución mínima de ticks.
En la siguiente imagen podéis ver el aspecto que tiene el explorador de la Data Library:
Además incluye acceso a otras muchas bases de datos, algunas tan exóticas como las alertas regulatorias de RegAlytics, los indicadores de sentimiento de Brain, las menciones de acciones en Reddit, el volumen de ventas de NFTs, o la actividad de trading de los senadores de EE.UU.
Todo estos datos están curados y listos para realizar backtests, existiendo además la posibilidad de importar nuestros propios datos dentro de la plataforma.
Desarrollando y Probando Estrategias
A la hora de crear nuestra primera estrategia simplemente deberemos acudir al apartado Projects y hacer click en Create New Algorithm, lo que nos generará un entorno de programación, con un nombre aleatorio, basado en Python (también admite C#). Y aquí tenemos una mala noticia: si no somos usuarios premium no tendremos acceso a algunas herramientas que nos facilitarán la programación de las estrategias, debiendo escribir directamente el código desde cero.
Afortunadamente la documentación de QuantConnect es bastante detallada en este sentido y contiene múltiples ejemplos, por lo que si se nos da relativamente bien programar no deberíamos tener problemas para crear nuestras propias estrategias. Además contaremos con más de 100 indicadores técnicos, incluyendo desde los osciladores tradicionales como ADX, RSI, Estocástico o MACD, hasta algunos menos habituales como la curva de Coppock, la media de Hull o el Momersion de Michael Harris, o los diferentes patrones de velas.
Por ejemplo, para esta review he creado un sencillo algoritmo que mantiene en cartera comprados los principales ETFs de los índices estadounidenses (SPY, DIA y QQQQ) a partes iguales desde el 1 de enero de 2008. Tras lanzar el backtest, deberemos esperar unos segundos para obtener el resultado del backtest, el cual se muestra en la siguiente imagen:
Como podemos ver el resultado es bastante completo y profesional, presentando además un detalle que me ha gustado especialmente: que la curva de la equity viene representada en forma de velas en lugar de línea, lo que permite ver fácilmente las fluctuaciones dentro de la misma.
Por supuesto, en el backtest también podemos encontrar unas estadísticas muy completas. En particular, merece una mención especial la inclusión del Probabilistic Sharpe Ratio (PSR) del gran Marcos López de Prado, con el que podremos determinar un intervalo de confianza con el que poder contrastar si el valor del ratio de Sharpe es significativo:
Desde este apartado también podremos exportar todos los resultados en formato JSON y generar informes de aspecto profesional en PDF. Asimismo, en la parte inferior de los resultados encontramos otra característica muy interesante, como es la posibilidad de examinar, usando diferentes ventanas temporales, la evolución de las diferentes métricas a lo largo del histórico utilizado. Así, es posible analizar, por ejemplo, el valor del ratio de Sharpe, el drawdown o el Alpha de la estrategia a 1, 3, 6 y 12 meses vista.
Por último, cabe señalar que, si bien la realización de los backests es gratuita, estaremos algo limitados si queremos realizar pruebas de estrategias con cierta complejidad o lanzar varios backtests a la vez. Por ello, si queremos mayor velocidad y poder computacional deberemos pagar por ello.
Optimizando las Estrategias
Otra opción interesante que posee QuantConnect es la de optimizar los parámetros de nuestras estrategias en la nube. Para ello, bastará con hacer click en el icono con doble flecha que aparece en la parte superior del editor de código para acceder a un panel como el siguiente:
No obstante, como podemos ver en la imagen anterior, la opción de optimizar en la nube no está disponible para los planes gratuitos, por lo que deberemos contratar un plan de pago.
Ejecutando en Mercado Real
Una vez tenemos nuestra estrategia lista para ejecutar en el mercado, simplemente deberemos elegir a través de qué broker queremos hacerlo. Evidentemente esto requerirá tener una cuenta abierta en el mismo y contar con un saldo mínimo.
Entre los brokers conectados a la operativa con QuantConnect están algunos de los más relevantes como Interactive Brokers u Oanda. También están los principales exchanges de criptomonedas como Coinbase, Bitfinex, Binance, Kraken o FTX. E incluso podremos conectarnos a la operativa a través de otras plataformas como las de Bloomberg, Trading Technologies o Atreyu.
La ejecución en mercado real requiere también ser usuario de pago en QuantConnect, incluso si queremos operar en modo Paper Trading. Con esta última modalidad, podremos probar nuestra estrategia sin arriesgar nuestro dinero, aunque a cambio no podremos ejecutarla en mercados de opciones y futuros.
Monetizando Nuestro Conocimiento
Si bien actualmente está en fase de revisión, dentro de QuantConnect tenemos la opción de recibir ingresos licenciando nuestras estrategias a través del mercado Alpha Streams. En particular, a partir de nuestras estrategias podemos crear los denominados Alphas, algoritmos que generan predicciones de rendimientos esperados, denominadas Insights, que los fondos pueden utilizar como información adicional para gestionar sus carteras. Los Alphas se centran únicamente en la predicción (ie, subirá o bajará el precio), ignorando el tamaño y gestión de las posiciones.
Lo mejor de todo es que, en el modelo de licencias de estos Alphas, el creador del mismo recibe el 100% de los ingresos que establezca (QuantConnect tan solo carga un 30% extra al fondo). Adicionalmente, el alquiler de los Alphas puede realizarse en modalidad compartida (de tal forma que otros usuarios pueden utilizar también el mismo Alpha) o en exclusiva (que impide a cualquier otra persona utilizar el mismo Alpha).
Conclusión
Tras revisar QuantConnect, debo reconocer que me ha quedado un excelente sabor de boca, por cuanto se trata de una solución realmente completa para la creación, desarrollo e incluso de ejecución de estrategias de trading algorítmico, a la que podemos acceder desde cualquier ordenador al tener todo almacenado en la nube.
Si hubiera que ponerle alguna pega, sería que posiblemente QuantConnect no sea apto para todo el mundo, por cuanto requiere tener ciertos conocimientos previos de programación. No obstante, una vez te haces con la plataforma, programar estrategias es relativamente rápido, incluso con las funcionalidades básicas del plan gratuito.
Por otro lado, podemos decir que la estructura de planes de precios de QuantConnect está bastante bien pensada. Así, partimos de los 10 dólares al mes en el plan de Quant Researcher, pensado para aquellos usuarios que necesitan un poco más de potencia y funcionalidad, y poco a poco el precio va subiendo hasta los 96 dólares que cuesta el plan más potente denominado Institution con el que podremos crear la infraestructura completa de un negocio de trading algorítmico, incluyendo la posibilidad de crear equipos de trabajo con múltiples usuarios o acceder a soporte en tiempo real.
Saludos,
X-Trader
