Diferencias entre Trading Discretionary y Quant

Trading Discretionary

Definición

El trading discrecional se basa en decisiones humanas, intuición y análisis manual. El trader evalúa cada situación individualmente y toma decisiones basadas en su experiencia y juicio.

Características

Decisiones subjetivas basadas en experiencia
Flexibilidad para adaptarse a condiciones únicas
Análisis caso por caso de cada operación
Intuición y “feeling” del mercado

Trading Cuantitativo

Definición

El trading cuantitativo utiliza modelos matemáticos y algoritmos para tomar decisiones de trading de manera sistemática y automatizada.

Características

Decisiones objetivas basadas en datos
Reglas predefinidas y consistentes
Análisis masivo de múltiples activos
Backtesting y validación estadística

Comparación Directa

Aspecto	Discretionary	Cuantitativo
Toma de decisiones	Subjetiva, basada en experiencia	Objetiva, basada en datos
Emociones	Alto impacto emocional	Sin emociones
Velocidad	Limitada por capacidad humana	Milisegundos de respuesta
Escalabilidad	Limitada (1-5 activos)	Ilimitada (miles de activos)
Consistencia	Variable según estado anímico	100% consistente
Backtesting	Difícil y subjetivo	Preciso y reproducible
Curva de aprendizaje	Años de experiencia	Programación + estadística

Ventajas y Desventajas

Trading Discretionary

✅ Ventajas:

Adaptabilidad a eventos únicos
Considera contexto de mercado
Intuición para detectar cambios
No requiere programación

❌ Desventajas:

Sesgos psicológicos (FOMO, miedo, codicia)
Difícil de escalar
Inconsistencia en resultados
Fatiga y errores humanos

Trading Cuantitativo

✅ Ventajas:

Sin emociones ni sesgos
Operación 24/7
Análisis de miles de oportunidades
Resultados medibles y optimizables

❌ Desventajas:

Requiere conocimientos técnicos
Riesgo de sobreoptimización
Dependencia de calidad de datos
Puede fallar en eventos black swan

Ejemplo Práctico: La Misma Estrategia

Versión Discretionary

"Compro cuando veo que el precio rompe la resistencia 
con buen volumen y el mercado está alcista"

Problemas:

¿Qué es “buen volumen”?
¿Cómo defines “mercado alcista”?
¿Qué pasa si estás cansado y no lo ves?

Versión Cuantitativa

def breakout_strategy(data):
    # Definiciones precisas
    resistance = data['High'].rolling(20).max()
    avg_volume = data['Volume'].rolling(20).mean()
    market_trend = data['Close'].rolling(50).mean()
    
    # Condiciones objetivas
    conditions = (
        (data['Close'] > resistance) &  # Rompe resistencia
        (data['Volume'] > avg_volume * 1.5) &  # Volumen 50% sobre promedio
        (data['Close'] > market_trend)  # Mercado alcista
    )
    
    # Señal clara
    data['Signal'] = conditions.astype(int)
    return data

Casos de Uso Ideales

Usa Trading Discretionary cuando:

Operas con noticias o eventos únicos
Tienes información privilegiada legal
El contexto es más importante que los datos
Operas con pocos activos

Usa Trading Cuantitativo cuando:

Buscas consistencia y disciplina
Quieres escalar tu operación
Tienes patrones repetibles identificados
Quieres eliminar emociones

El Enfoque Híbrido

Muchos traders exitosos combinan ambos enfoques:

# Sistema cuantitativo con override discrecional
class HybridTrader:
    def __init__(self):
        self.quant_system = QuantSystem()
        self.risk_override = False
        
    def should_trade(self, signal):
        # Sistema cuant genera la señal
        quant_signal = self.quant_system.get_signal()
        
        # Override discrecional para eventos especiales
        if self.check_major_news() or self.risk_override:
            return False  # No operar
            
        return quant_signal
        
    def check_major_news(self):
        # FOMC, NFP, earnings, etc.
        return is_major_event_today()

Transición de Discretionary a Quant

Paso 1: Documenta tus reglas

# Antes: "Compro cuando se ve fuerte"
# Después:
rules = {
    'entry': 'price > sma20 and volume > avg_volume',
    'stop_loss': 'price < entry_price * 0.98',
    'take_profit': 'price > entry_price * 1.03'
}

Paso 2: Backtest tus ideas

# Prueba tus reglas en datos históricos
def test_strategy(rules, historical_data):
    results = backtest(rules, historical_data)
    print(f"Win rate: {results['win_rate']:.2%}")
    print(f"Profit factor: {results['profit_factor']:.2f}")

Paso 3: Automatiza gradualmente

Empieza con alertas automáticas
Luego paper trading automático
Finalmente, ejecución real con límites

Mitos a Derribar

❌ “Los quants no entienden el mercado”

Realidad: Los mejores quants combinan deep knowledge del mercado con habilidades técnicas

❌ “El discretionary es más rentable”

Realidad: Ambos pueden ser rentables; la consistencia es clave

❌ “Necesitas un PhD para ser quant”

Realidad: Con Python básico y disciplina puedes empezar

Conclusión

No es una competencia entre discretionary y quant. Es sobre elegir la herramienta correcta para tu estilo, objetivos y capacidades. Muchos traders exitosos empiezan discretionary, documentan sus patrones ganadores, y gradualmente los sistematizan.

Siguiente Paso

Continúa con Por qué usar código para entender las ventajas prácticas de programar tu trading.