¿Qué impulsará la adopción del trading algorítmico minorista?

Cuando el trading evolucionó por primera vez en una profesión, era dominio exclusivo de profesionales altamente capacitados, con acceso a conjuntos de datos únicos y formación en las firmas financieras más prestigiosas del mundo.

Con la llegada de Internet, la idea se democratizó un poco, y el trading en línea lo hizo mucho más conveniente para que la gente “normal” participara. Pero aun así, los requisitos técnicos y el conocimiento necesario para convertirse en un trader exitoso seguían siendo demasiado altos para que más que unos pocos inversores minoristas pudieran gestionarlos.

En paralelo, el trading profesional se volvió cada vez más dependiente de sistemas automatizados (“trading bots”) capaces de reaccionar en milisegundos y detectar patrones de precios complejos, siguiendo fórmulas matemáticas cada vez más crípticas. Como resultado, se estima que algorithmic trading accounts for roughly 60% to 80% representa aproximadamente del 60 % al 80 % del volumen total de negociación de acciones en los principales mercados financieros.

Una nueva revolución podría ocurrir pronto en el trading automatizado, ya que está trascendiendo los mercados institucionales. Mayor accesibilidad, IA y la generalización de los brókers en línea entre la población están impulsando ahora la adopción del trading algorítmico por parte de los inversores minoristas.

Un nuevo estudio realizado por investigadores indios de la National Forensic Sciences University, la Pandit Deendayal Energy University y el Voorhees College investiga los impulsores psicológicos en la adopción del trading algorítmico. Muestran que muchos factores como la calidad de la infraestructura, la transparencia, los entornos de prueba, las divulgaciones de riesgo y la educación del inversor determinarán qué plataformas capturan la adopción minorista.

Publicaron sus hallazgos en Acta Psychologica¹, bajo el título “What drives algo trading intentions? Insights from a stimulus organism response framework and importance performance map analysis”.

Inversores Institucionales vs Minoristas

Normalmente, los inversores institucionales (bancos, seguros, fondos de cobertura, etc.) disponen de plataformas tecnológicas de última generación, experiencia técnica y sistemas sofisticados para operar e invertir.

En contraste, los inversores minoristas, en general, no tienen acceso a la infraestructura de ejecución de baja latencia, servicios de colocación y flujos de datos en tiempo real premium que los participantes institucionales despliegan rutinariamente.

Esto crea una desventaja estructural para cualquier trader minorista (un individuo sin respaldo financiero y, por lo general, con activos totales menores), incluso sin considerar la capacitación, el tiempo disponible, la experiencia, la red de apoyo y mentoría, la educación, etc.

Además, las instituciones disponen de recursos analíticos superiores e información de mercado, generando una asimetría de información significativa.

Pero todo esto está cambiando rápidamente con la ayuda de fintech y servicios de corretaje en línea, que han permitido que las herramientas de trading algorítmico estén cada vez más disponibles para los inversores minoristas.

“La mayoría de las casas de corretaje ahora cuentan con plataformas de trading automatizado, interfaces de programación de aplicaciones (APIs) y herramientas para crear algoritmos lo suficientemente simples como para involucrar a los inversores minoristas en actividades de trading algorítmico.”

Importancia del Trading Algorítmico

El trading algorítmico utiliza programas informáticos para colocar o gestionar operaciones según instrucciones predefinidas que involucran variables como precio, tiempo, volumen o condiciones de mercado. Los sistemas más avanzados también pueden incorporar aprendizaje automático, inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y grandes conjuntos de datos.

Hoy, los datos técnicos se complementan con procesamiento de lenguaje natural, lo que permite a los algoritmos extraer el sentimiento de noticias y redes sociales para mejorar el análisis del mercado.

Como se mencionó, este tipo de trading constituye ahora la gran mayoría del volumen en los mercados financieros. Un posible problema con dichos algoritmos es que alejan el trading del público inversionista y lo trasladan a las instituciones.

La creciente influencia de los algoritmos puede mejorar la velocidad de ejecución y la liquidez del mercado, pero también introduce preocupaciones relacionadas con fallas del sistema, inestabilidad del mercado, ciberseguridad y acceso desigual a infraestructura sofisticada. Ampliar el acceso minorista puede reducir parte de la brecha tecnológica, aunque el acceso por sí solo no elimina las ventajas informativas y financieras que poseen las instituciones.

Así que, en teoría, la adopción del trading algorítmico por parte de los inversores minoristas podría ser un beneficio neto desde el punto de vista social. Pero esto también implica que es importante comprender los factores que favorecen o desalientan su adopción por los inversores minoristas.

Trading Algorítmico y Minoristas

Factores Clave para la Adopción del Algoritmo

Las percepciones y actitudes de los individuos hacia la tecnología están moldeadas por normas sociales y creencias colectivas. Por lo tanto, actúan como un mecanismo social clave que influye en la percepción de la tecnología, la evaluación del riesgo y la formación de confianza en las decisiones de adopción tecnológica.

Los investigadores analizaron los diversos factores sociales que impactan la adopción del trading algorítmico:

• Utilidad percibida: cómo puede mejorar el rendimiento del trading y reducir los riesgos.
• Facilidad de uso percibida: lo fácil que es aprender y usar, gracias a interfaces intuitivas, funciones de automatización, herramientas de trading automatizado y herramientas distintas para construir estrategias.
• Percepción de riesgo: el riesgo de pérdidas financieras imprevistas, con la ausencia de humanos en el bucle de decisiones que genera incertidumbre durante entornos volátiles. Los riesgos de ciberseguridad son otro componente de este factor.
• Confianza en la tecnología: el nivel de confianza, fiabilidad y comprensión de la tecnología, o la importancia de un rendimiento constante de los algoritmos en diversas condiciones de mercado.

Por último, la infraestructura tecnológica que respalda el trading algorítmico (software, APIs, acceso en línea, etc.) también es un factor importante.

Cada uno de estos factores interactúa con los demás, y ambos moldean y reaccionan a la percepción social del trading algorítmico y a la probabilidad de su adopción por parte de los inversores minoristas.

Fuente: Acta Psychologica

Medición de la Adopción del Trading Algorítmico

Los investigadores utilizaron un cuestionario estructurado con tres secciones distintas:

• Datos demográficos básicos.
• Factores que influyen en la adopción del trading algorítmico.
• La intención de usar el trading algorítmico.

La muestra final de la población fue de 382 personas, con un 75 % hombres y 25 % mujeres, y la mayoría de los encuestados tenía entre 26 y 35 años (27 %), entre 36 y 45 años (25 %) y entre 46 y 55 años (23 %). Un 31 % eran estudiantes de pregrado, un 54 % graduados y un 15 % posgraduados.

La primera conclusión fue que cuando el trading algorítmico es utilizado o respaldado por otros, a saber, colegas, expertos de la industria o instituciones establecidas, los usuarios potenciales perciben un menor riesgo al adoptar esta nueva tecnología. Pero los investigadores también observaron que, hasta ahora, este es el factor menos activo en la determinación de la adopción, lo que muestra que es un vector importante subutilizado para impulsar una mayor adopción del trading algorítmico.

En contraste, la fuerza dominante actual en la adopción era la infraestructura tecnológica, ya que constituye una condición previa para la adopción.

“Si el acceso, la latencia y la fiabilidad son deficientes, entonces los inversores realmente no tienen una base para saber si la tecnología es útil o fácil de usar en primer lugar.”

La utilidad percibida influyó positivamente en las intenciones de adopción, pero no fue el factor dominante. La infraestructura tecnológica tuvo la mayor importancia general porque también determinó si los inversores percibían el trading algorítmico como útil, accesible, confiable y suficientemente seguro.

En cuanto a la facilidad de uso, una mejor usabilidad y una buena interfaz también son ayudas poderosas para impulsar la adopción.

La percepción de riesgo fue el mayor disuasivo directo de las intenciones de adopción, con un coeficiente de ruta de -0.380. Se debe a la complejidad, al hecho de que los usuarios no pueden ver cómo el sistema llega a sus decisiones, o a preocupaciones directas de ciberseguridad. La percepción de riesgo tuvo una influencia sustancial en las intenciones de adopción. Los inversores que consideraban el trading algorítmico como financieramente, técnicamente o operativamente riesgoso estaban considerablemente menos dispuestos a usarlo. Esto respalda la idea de que la aversión a la pérdida puede superar la conveniencia percibida de la automatización.

La confianza en la tecnología no es un predictor muy fuerte de la adopción, pero en gran medida porque los inversores ya confían en que la tecnología funcione de manera constante.

Combinado con el resultado sobre la percepción de riesgo y la facilidad de uso, muestra que la adopción del trading algorítmico por parte de los inversores minoristas está mayormente limitada por su temor a personalmente no poder usarlo, no por una desconfianza en la tecnología en sí.

Conclusiones para los Inversores

Aunque la adopción del trading algorítmico por parte de los inversores minoristas probablemente sea un cambio duradero que solo ganará impulso, está impulsada principalmente por la mejora tecnológica y una mejor comunicación.

“El estudio muestra que tres cosas trabajan juntas para decidir si alguien quiere siquiera adoptar estas herramientas, a saber, si la infraestructura está lista, cómo piensa y siente el usuario, y qué señales toma de las personas a su alrededor.”

Actualmente, la infraestructura tecnológica alrededor de los algoritmos es la fuerza impulsora de la adopción y constituye la primera ventaja competitiva clave entre los proveedores de herramientas de trading, especialmente las firmas de corretaje.

Reducir el riesgo de cualquier problema técnico que pueda causar pérdidas financieras al trader, acercándolo lo más posible a cero, también es crucial.

“La certificación de seguridad por terceros, la información de rendimiento transparente, el soporte al cliente receptivo, la resolución de quejas y la comunicación regular relacionada con actualizaciones del sistema pueden apoyar la confianza de los usuarios en las plataformas de trading algorítmico y mantenerla a lo largo del tiempo.”

Más adelante, deberíamos esperar que una ventaja competitiva duradera pueda surgir del respaldo social de instituciones y personas de confianza, ya que este es hasta ahora un vector poco desarrollado para impulsar la adopción del trading algorítmico por parte de los inversores minoristas.

“La confianza se construye a través de operaciones de plataforma transparentes, buen desempeño del servicio, refuerzo social y credibilidad institucional. Por lo tanto, las empresas fintech deberían ver el desarrollo de la confianza como un objetivo estratégico a largo plazo y no como un proyecto puntual.”

En general, la importancia de la ciberseguridad de la plataforma tecnológica y la validación social debería beneficiar a las plataformas de corretaje que proporcionan estos factores, y la creciente adopción del trading algorítmico por parte de los usuarios de estas plataformas de corretaje debería beneficiar a sus accionistas.

Invertir en Trading Algorítmico

Interactive Brokers Group

IBKR Gráfico de precios

Con la “nueva frontera” del trading algorítmico y su adopción por parte de los inversores minoristas, la mejor manera de invertir en el sector probablemente sea comprar acciones de empresas ya confiadas por los inversores minoristas.

Una de las mayores compañías de corretaje en línea es Interactive Brokers (IBKR ), una empresa que remonta sus orígenes a los creadores de mercado de la década de 1970. La compañía fue una de las pioneras en usar datos de trading lo más cerca posible del tiempo real, y en adoptar el uso de computadoras en el trading.

Hoy, Interactive Brokers atiende a 4,8 millones de cuentas de clientes, con un patrimonio de clientes de hasta 789.4 mil millones de dólares, un aumento del 38 % interanual.

Fuente: Interactive Brokers

Opera en 40 países y 29 monedas, ayudando a sus usuarios a operar con acciones, opciones, futuros, divisas, bonos, fondos, cripto, etc. El creciente éxito de la compañía se ha traducido en ingresos crecientes, que se han más que duplicado en 4 años, junto con un desempeño similar en ganancias por acción.

Fuente: Interactive Brokers

Una ventaja competitiva clave de la empresa ha sido la combinación de una plataforma de trading galardonada, diseñada y construida internamente, con una amplia gama de productos globales, que cubren todo tipo de activos financieros, regiones geográficas, bolsas y jurisdicciones.

Esto permitió a Interactive Brokers ofrecer sus procesos automatizados a costos muy bajos, creando economías de escala, ayudando a incrementar los márgenes y ofreciendo precios aún más bajos a sus usuarios.

La estructura de los productos de la empresa también crea una curva de aprendizaje natural, incorporando a inversores con poca experiencia y permitiéndoles aprender hasta el punto en que puedan usar las APIs de la compañía para el trading algorítmico. La experiencia en la creación de interfaces fáciles de usar y una ciberseguridad robusta ayudarán a generar la confianza requerida.

Fuente: Interactive Brokers

Así que el potencial éxito de Interactive Brokers en la venta de herramientas de trading algorítmico no se basará en resultados superiores, sino en la capacidad de la empresa para alcanzar a millones de inversores activos y ser la primera opción en su mente al buscar un proveedor de soluciones de trading complejas y potencialmente intimidantes.

Esto convierte a Interactive Brokers en una excelente acción de “picks and shovels” para apostar por la expansión del trading algorítmico entre los inversores minoristas, y en general en la tendencia general de mayor participación en formas cada vez más complejas de trading por parte del público minorista (acciones OTC, opciones, futuros, forex, criptomonedas, etc.).

Últimas Noticias y Desarrollos de la Acción de Interactive Brokers Group (IBKR)

Estudio Referenciado

^{1. Heena Joshi, Narayan Baser, and Hepzibah Sinthiya. ¿Qué impulsa las intenciones de trading algorítmico? Perspectivas de un marco de respuesta de organismo estímulo y análisis de mapa de importancia y desempeño. Acta Psychologica. octubre de 2026. Article: 107680. Volume 270. 10.1016/j.actpsy.2026.107680}