El primer concepto que abordaremos en esta serie al diseñar y automatizar una estrategia ICT será el de liquidez. Este es un tema interesante porque nos da una idea de cómo operan los traders institucionales. La definición tradicional de liquidez se refiere a la facilidad con la que se puede comprar y vender un determinado activo. Esto también aplica a activos como las monedas. En este caso específico podemos verlo como la capacidad de realizar las ordenes de compra y venta. Si tienes algo de experiencia con estrategias analiticas, habrás notado que los límites de pérdidas se colocan en niveles específicos. Esto significa que existe una alta probabilidad de que cualquiera que utilice el análisis técnico tenga cierto nivel marcado como un limite de perdida. Esto crea zonas en el precio donde se cerrarán muchas órdenes, dando lugar a una alta liquidez en esas zonas. Estas zonas dan a las instituciones o "dinero inteligente" la capacidad de colocar órdenes sin producir deslizamiento (en pocas palabras, el deslizamiento es la diferencia entre el precio esperado de un activo y el precio real al que se negocia en el momento de cumplirse la orden). Y aquí es donde la cosa empieza a ponerse interesante, existe un concepto llamado "cazar limites". Aquí es cuando las grandes instituciones empujan deliberadamente el precio hacia estas zonas de límite de pérdidas, creando una gran cantidad de liquidez para sí mismas. Para ilustrar esto mejor, podemos ver un ejemplo simple: digamos que el precio de un activo se encuentra actualmente en una tendencia alcista. Podemos suponer que muchos participantes del mercado están apostando en que este activo subirá. Independientemente de la estrategia que estén utilizando, podemos suponer que muchos de ellos tienen límites de pérdidas en el mínimo más reciente. Lo que harán las instituciones es manipular el precio y empujarlo hacia este mínimo más reciente para que se activen estos límites de pérdidas. Dando paso a un aumento de liquidez que luego la institución podrá aprovechar. Aquí es donde entran los trucos. Hay otro concepto relacionado que es "inducción". Esto se refiere a lo que me gusta considerar como "ilusiones" creadas por las instituciones para manipular la psicología del mercado a su favor. En el contexto del ejemplo anterior, la induccion podría parecer un aumento de precios durante la tendencia alcista. Esto podría hacer pensar a los traders que la tendencia alcista está ganando impulso. Cuando en realidad este aumento es solo para crear liquidez para un cambio de tendencia. La intención de este pico podría ser desencadenar el limite de los vendedores.
Ahora que tenemos una idea de los conceptos, echemos un vistazo a los tipos de liquidez. Hay dos: liquidez del lado vendedor y liquidez del lado comprador. La liquidez del lado de las ventas es la liquidez generada por las órdenes de venta, que en otras palabras son los límites de pérdidas de los compradores por debajo del precio. Y el lado comprador es el mismo, pero en la otra dirección. En ICT, el precio se moverá hacia estas zonas de liquidez del lado comprador y vendedor, que es donde las instituciones quieren que esté el precio para poder cumplir con sus órdenes.
Con el fin de ilustrar este concepto, he añadido una imagen del par EURUSD en la TradingView, utilizando el indicador de liquidez proporcionado por LuxAlgo. En la próxima publicación aprenderemos a implementarlo en Python, pero por ahora tomaremos esta imagen a modo de ejemplo.
Es comun que el concepto de zonas de liquidez y bloques de órdenes se confunda. Pero no son lo mismo. Los bloques de órdenes suelen tener un precio determinado o son estrechos, mientras que las zonas de liquidez son... Zonas. Además, los bloques de órdenes se crean mediante acciones específicas que se toman sobre el activo, como una venta o una compra, mientras que las zonas de liquidez son una parte más amplia de la dinámica general del mercado. Sin embargo, interactúan en muchos casos. Los bloques de órdenes pueden formar parte de las zonas de liquidez y, por lo general, se representan mediante la consolidación antes de que se de un movimiento del precio. No te preocupes mucho por los bloques de órdenes, entraremos en más detalles más adelante. Solo es importante saber que hay una diferencia y que interactúan entre si.
Así que lo dejaré aquí y más adelante abordaré métodos y algoritmos para detectar zonas de liquidez en datos históricos de un activo. Algunos métodos serán más complicados que otros e intentaré agregar artículos teóricos opcionales para complementar estas publicaciones. No quiero profundizar demasiado en estas publicaciones generales, pero también intentaré cubrir todo lo que pueda. La mayoría no requiere mucho en términos de requisitos previos, aparte de un conocimiento relativamente bueno de Python y conceptos de matemáticas.
