¡Muy buenos días a todos!

Hoy como ya avancé hace una semana, hago la segunda parte de libros técnicos de trading. Estos libros tenéis que tener en cuenta que todos son de algoritmia o de programación en sí y es por eso que para aquellos que no sepan programar, hay algunos que os pueden servir para empezar, aunque serán los mínimos. Os remito al programa del viernes pasado (link aqui abajo) para aquellos que no sepáis programar o que queráis empezar. Allí expliqué algunos de los libros que creo que son básicos para empezar y que te orientan al menos a saber qué lenguaje es el más apropiado para lo que quieres hacer.

Este es el último viernes de libros ya que a partir de la semana que viene seguramente empezaré con una sección nueva y es que empezarán a venir invitados al programa para que nos cuenten de primera mano su experiencia y sobretodo, como están viviendo directamente o indirectamente del trading. Por ello, contaremos con un programa un poquito más largo en algunos casos y en otros, como los de siempre. Ya lo veréis.

En cuanto a estos programas, los quiero hacer muy amenos, ya que les haré algunas preguntas, pero sobretodo quiero que veáis que no estáis solos si queréis empezar con el trading, que no todo es encerrarse en una habitación y estar solo ante el peligro. Hay más gente aficionada al trading y la verdad, mucha más de la que imagináis. He contactado con diferentes tipos de perfiles: traders manuales, traders automáticos, psicotraders, traders institucionales, operadores de brokers y hasta incluso estoy mirando de que venga algún que otro autor de libro importante.

Y con esto de los libros, seguimos el podcast de hoy y es que empezaré por los más básicos. Recordad sobretodo que no hay libros de esta categoria en castellano, por eso todos ellos estan en inglés. Espero que esto con el tiempo cambie ya que hay mucha gente, creo que incluso cada vez más, se empiece a crear, editar y publicar libros de esta tipología en castellano.

Los voy a ir nombrando tal y como creo que se tienen que leer. En ese orden incluso. A parte, introduciré libros que creo que son interesantes porque no solo te indican cosas de programación en sí, sino que como decía antes, te explican algoritmia. Métodos numéricos para poder ser más eficiente y poder así, obtener más datos y mejores del mercado.

1. Quantitative trading with R de Harry Georgakopoulus. Este os podéis imaginar de que va. Hace una introducción básica y acelerada de todo el trading cuantitativo a partir del lenguaje de programación R. Creo que es un buen comienzo y un buen acercamiento a R (si no lo habéis tocado nunca) y al trading cuantitativo. Cabe decir que se encara mucho a acciones americanas, pero como siempre, los datos que él usa en el libro se pueden sustituir por los datos que nosotros queramos usar. Ya sea forex, futuros o también acciones.

2. Statistical Analysis of Financial Data in R de René Carmona. Este libro te aproxima y te empieza a introducir desde el capitulo uno a la estadística probabilista. Sobretodo en cuanto a distribuciones normales para evaluar el riesgo de los activos. Si no se sabe nada acerca de estos temas, creo que es recomendable por la lectura, que aunque parece que no, es bastante amena. A medida que vas entrando, vas viendo regresiones, modelos concretos y sobretodo aquellos modelos a nivel temporal que son necesarios para usar datos a gran escala como en el trading.

3. Financial Risk Modelling and Portfolio Optimization with R de Bernhard Pfaff. Bueno, esto más que un libro es un ensayo. Este libro empieza repasando algo de R, pero como si nada, ya que en unos pocos capítulos te explica teoría de portfolios y sobretodo modelización del riesgo en estos. Te explica como usar algunas de los packs que incluye R para poder hacerlo y sobretodo te explica como modelar estos modelos. Es decir, que dada una cartera, puedas hacer una distribución correcta y apropiada de tu cartera dado un portfolio a partir de los datos que tengas. La verdad, es que para empezar con el tradign automático, llega un momento que no todo es estrategia, sino que acaba llegando la modelización del riesgo de cartera así que creo que este libro es muy necesario, sin ningun tipo de duda.

4. Analyzing Financial Data and Implementing Financial Models Using R de Clifford S. Ang. Este libro te empieza a introducir no solo a la modelización como el anterior, sino que hace hincapié en usar muchos datos para hacerlo. Analiza riesgos-beneficios, analiza portfolios, analiza modelos y sobretodo te indica donde tomar más riesgo en las operaciones dado el retorno que han tenido anteriormente. Es decir, que analizando los datos, permite saber donde apalancarse más para obtener más beneficio dado los resultados anteriores. La verdad es que este libro es perfecto cuando tratas con una cartera de varios algoritmos y tienes que ponderarlos a la hora de entrar al mercado.

5. A Little Book of R For Time Series de Avril Coghlan. Este libro es tal cual dice el título. Ni más ni menos. Con no más de 70 páginas, te explica el uso de R sobre series temporales, ya sea mostrándolas visualmente, analizándolas o aplicando modelos de ARIMA. Sinceramente me supo a poco, ya que esperaba que siguiera más. Aunque tengo que decir, que el libro en sí creo que es un inicio a que tu busques después por tu cuenta sobre lo que más te ha interesado. Aunque es pequeño, creo que es necesario.

6. Basic R for Finance de Diethelm Würtz. A ver, este lo dejo para el último de esta serie de libros pero cabe decir que engloba muchos términos que hemos podido leer en los anteriores. Te explica en detalle desde como cargar datos en R hasta procesarlos y analizarlos. La verdad es que repasa todo, absolutamente todo lo que explican todos los otros libros de una manera más general, haciendo así que repases todo lo que has ido aprendiendo en los anteriores libros, pero teniendo en cuenta que tienes que unirlo todo en un mismo algoritmo. Es decir, en una misma cartera. Por tanto, creo que un libro donde te agrupa todos los conocimientos del tirón, creo que es necesario para acabar con el listado.

Ahora voy a mostraros libros donde no aparece tanta estadística, probabilidad o riesgo de carteras. Más bien como automatizar el trading en si. Es decir, usar todo lo que hemos podido aprender en libros como los que os he mostrado anteriormente, pero aplicándolo a estrategias.

– Automated Trading with R de Chris Conlan. Como digo, este pone en práctica y no tanto teórico como los anteriores, todo el conocimiento que se tiene a nivel de trading automático. Te explica como usar indicadores, como hacer backtesting, optimización e incluso como optimizar el sistema para poder hacerlo más rápido. De hecho, llega un momento en el libro que plantea no solo usar R como lenguaje para hacer todo este trading automático, sino que introduce a otros lenguajes de programación como son Python y C++ para agilizar estos cálculos y procesos. La verdad es que vale la pena, porque es un libro que no cuesta, que se hace ameno y que quieras o no, te ayuda a entender como hacer cosas aunque sea, de nuevo, con datos de acciones americanas.

Para aquellos más atrevidos y que quieran entrar en el mundo del High Frequency Trading, les recomiendo un libro llamado Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading de Rishi Narang. Este libro no te explica como implementar un sistema de HFT, sino que te explica donde está su modelo de negocio y como se ganan la vida las empresas que lo usan. Por tanto, creo que se ha de tener en consideración si queremos resolver dudas de esta industria aunque ya os pre-aviso que es una industria difícil de entrar y a parte, muy costosa.

¡Y nada más por hoy! Si os habéis quedado con ganas de más libros o queréis algún libro que no sea tanto de R y más de otros lenguajes, hay mil. Hacedme una consulta si queréis a través del formulario de contacto y os indico qué libros están también interesantes en cuanto a trading automático.

Con esto, espero que cojáis fuerzas, que aprovechéis bien el viernes y sobretodo, que os suscribáis al canal para poder recibir las alertas de cuando sale un nuevo episodio.

¡Muchas gracias! ¡Buen fin de semana a todos!

¡Hasta el lunes!

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