De la liquidación a ganar más de mil millones al año: cómo Cai Jiamin utiliza el trading cuantitativo para atravesar los mercados alcistas y bajistas

A los 12 años,蔡嘉民 solo tenía 20 HKD para su almuerzo. Comía en un puesto cercano a la escuela un almuerzo de 12 HKD, y cada día le sobraban 8 HKD, soñando con poder consumir libremente como sus compañeros algún día. Este deseo lo llevó a investigar sobre la lotería de Hong Kong, intentando ganar el gran premio de 8 millones de HKD con 5 HKD, pero fracasó. Pero este estudiante pobre no se rindió, y se volvió hacia el trading de acciones. Tras dos cuentas en cero a los 16 y 19 años, finalmente encontró su camino hacia la rentabilidad: el trading cuantitativo. Hoy en día,蔡嘉民 gestiona un fondo cuantitativo de 1.6 mil millones, logrando beneficios estables tanto en mercados alcistas como bajistas. Su historia es una perfecta ilustración de cómo los datos pueden vencer las debilidades humanas.

La iluminación tras dos cuentas en cero: por qué el trading cuantitativo es una pérdida de tiempo pero no de dinero

A los 16 años,蔡嘉民 realizó su primera operación de alto apalancamiento con una cuenta prestada. Invirtió 40,000 HKD en warrants y turbo, intentando enriquecerse rápidamente con apalancamientos de 10x o 20x. En un instante, su cuenta cayó de 40,000 a unos pocos cientos de HKD. Esa noche, incluso pensó que su cuenta había sido hackeada, sin saber cómo afrontar aquella catástrofe.

Una conversación en el parque con un amigo cambió su perspectiva. La frase del amigo —“No tienes hijos que mantener, ni familia que cuidar, así que tener entre tres y cuatro mil o trescientos HKD en la cuenta no hace diferencia para ti”— le abrió los ojos.蔡嘉民 se dio cuenta de que la juventud era el mejor momento para probar con apalancamientos.

A los 19 años, volvió con más ganas. Tras ahorrar 150,000 HKD en clases particulares, volvió a perderlo todo en opciones y futuros en una sola noche. Este golpe fue aún más duro, pero también más revelador.蔡嘉民 empezó a reflexionar con calma: ¿por qué, después de leer tantas noticias, estudiar tantos gráficos y analizar tantos indicadores técnicos, no puedo obtener beneficios consistentes?

La respuesta vino de una comprensión aparentemente simple: nunca había validado sus métodos con datos históricos. Todas sus decisiones de trading se basaban en recomendaciones de otros, influencers o intuiciones, no en datos. Este cambio de mentalidad lo llevó al mundo del trading cuantitativo.

La lógica central del trading cuantitativo es clara: usar datos históricos para backtestear estrategias, verificar su efectividad y luego invertir con dinero real. Esto significa que el tiempo invertido en backtesting puede ser considerado una pérdida de tiempo, pero nunca de dinero. A diferencia del trading manual, el trading cuantitativo convierte decisiones emocionales en cálculos racionales, eliminando en esencia el impacto de las emociones.

Estrategia CTA y gestión del riesgo: cómo obtener un 240% de rentabilidad en mercados bajistas

En mayo de 2020, Bitcoin experimentó su tercera reducción a la mitad.蔡嘉民 observó que el volumen y la escala del mercado cripto estaban creciendo, y decidió aplicar sus estrategias cuantitativas tradicionales al trading de Bitcoin. Desde mayo de 2021, empezó a invertir en criptomercados con su estrategia, y para enero de 2023, su cuenta creció de unos pocos millones a 100 millones de HKD — logrando aproximadamente un 20x en un año y medio.

El secreto de este éxito fue su uso de la estrategia CTA (trading de tendencias). A diferencia del trading de alta frecuencia o arbitraje, la estrategia CTA se basa en juzgar la dirección del mercado mediante señales de precios en horas, para decidir cuándo comprar o vender en corto o largo. Cuando蔡嘉民 piensa que el mercado subirá, abre posiciones largas; cuando prevé una caída, cambia a cortos. Este trading direccional puro tiene la ventaja de poder obtener beneficios en cualquier entorno de mercado — en contraste con la estrategia de mantener simplemente la posición.

Por ejemplo, en 2022, en plena tendencia bajista, la mayoría de los traders optaron por esperar o detener pérdidas, pero蔡嘉民 logró un rendimiento anual del 240% usando estrategias cortas. La ventaja clave del trading cuantitativo frente a mantener las monedas es que — aunque en mercados alcistas solo se gana con Bitcoin, en mercados bajistas, mediante coberturas como las posiciones cortas, también se puede obtener beneficios.

No obstante, la estrategia CTA no está exenta de riesgos.蔡嘉民 admite que las caídas pueden llegar hasta un 20-30% o más. En comparación, las caídas en trading de alta frecuencia suelen ser inferiores al 1%, y en arbitraje entre un 3-5%. Esto implica que蔡嘉民 debe afrontar una mayor prueba psicológica: cuando los inversores ven que su cuenta cae un 20-30%, es fácil entrar en pánico.

La forma de afrontar esto es mediante gestión de expectativas y datos sólidos.蔡嘉民 explica detalladamente a los inversores las características de la estrategia CTA, mostrando ciclos completos de “pérdida seguida de ganancia”, en los que tras una pérdida del 30%, la cuenta vuelve a máximos y obtiene un 100% de beneficios. Cuando los inversores ven estos ciclos, su percepción de la volatilidad cambia.

Los indicadores clave para evaluar la efectividad de la estrategia son principalmente dos: el ratio de Sharpe (rendimiento ajustado por riesgo) y el ratio de Calmar (rendimiento anual dividido por la mayor caída).蔡嘉民 enfatiza que no se debe dar demasiado peso a un solo factor. Hubo un caso en que un factor funcionó extremadamente bien, y elevó su peso a más de la mitad del portafolio. Cuando ese factor falló, la cartera sufrió una gran volatilidad. La lección fue adoptar una estrategia de peso equilibrado entre factores, para que la caída de uno no afecte gravemente al conjunto.

De las finanzas tradicionales al mercado cripto: migración e innovación en estrategias

El camino de蔡嘉民 en el trading cuantitativo no empezó en las criptomonedas. Durante la universidad, aprendió programación por su cuenta y participó en concursos de trading cuantitativo, ganando premios. Estos logros le permitieron ingresar en una firma de trading propio, y posteriormente en un fondo de cobertura reconocido, donde trabajó unos cinco años en finanzas tradicionales.

La experiencia en finanzas tradicionales le aportó dos aprendizajes clave: primero, una visión más detallada de los datos. En fondos de inversión, gestionan acciones, commodities, divisas y otros activos, aprendiendo a analizar datos desde múltiples perspectivas y dimensiones, sin confiar ciegamente en una sola fuente. Segundo, la gestión de expectativas de los clientes. Esto no se aprende en trading personal en casa. Cuando un fondo logra un rendimiento anual del 50%, pero el cliente esperaba solo un 20-30%, un rendimiento del 30-40% final suele sorprender y mantener la inversión, incluso con aportaciones adicionales. Aunque parezca una estrategia de “descuento”, en realidad genera un valor a largo plazo en la relación.

Al migrar del mercado tradicional al cripto,蔡嘉民 descubrió que la mayoría de las estrategias son transferibles entre diferentes clases de activos. Estrategias sencillas como el cruce de medias de 20 días funcionan en Bitcoin, acciones y futuros. Pero también notó dos diferencias clave: en los mercados tradicionales hay horarios de apertura y cierre, con saltos overnight; en cripto, se negocia 24/7, sin estos saltos.

Más aún, el mercado cripto tiene dimensiones de datos únicas que no existen en finanzas tradicionales. Datos on-chain (movimientos de wallets, entradas y salidas en exchanges, movimientos de ballenas), datos de sentimiento comunitario, índices de sentimiento en cadena, etc., que no están en los mercados tradicionales.蔡嘉民 ha aprovechado estas diferencias para desarrollar estrategias exclusivas para cripto.

La encrucijada y oportunidad de la IA en el trading: mantener la diferenciación en competencia

Cuando ChatGPT y otras herramientas de IA surgieron,蔡嘉民 inicialmente las acogió con entusiasmo. La IA le ayudó en dos aspectos: primero, en generar señales. Su equipo entrenó modelos de series temporales con aprendizaje automático para crear señales de compra o venta. En trading real, estas estrategias impulsadas por IA siguen siendo rentables. Segundo, en eficiencia de programación. Lo que antes tomaba 10 horas, ahora con DeepSeek solo 5-10 minutos.

Pero también advierte sobre un riesgo: la competencia también usa estas herramientas. Si todos los fondos cuantitativos usan los mismos modelos y herramientas de IA, la ventaja competitiva se reduce. Analiza la evolución del uso de IA: en 2021-2022, los modelos no mostraban resultados claros; en 2023, con la explosión de la IA, las estrategias IA empezaron a generar señales efectivas; en 2024-2025, los resultados siguen mejorando. La razón es el “efecto autorrealizante”: a medida que más usan IA, el mercado reacciona más a estas señales, mejorando su efectividad.

Entonces, ¿cómo mantener la ventaja en la era de la IA?蔡嘉民 responde: hacer lo que otros no hacen, con datos que otros no ven. Muchos siguen centrados en gráficos y precios, él se enfoca en datos on-chain y análisis de sentimiento. Muchos usan modelos genéricos, él busca algoritmos personalizados. Esa será la clave competitiva en los próximos 5-10 años: no tener las herramientas más potentes, sino una visión de datos más única.

La trayectoria de un joven trader: usar el tiempo para ganar dinero y experiencia

Reflexionando sobre su propio camino,蔡嘉民 aconseja a los jóvenes traders: utilizar el tiempo para ganar dinero. La mayor ventaja de los jóvenes es que tienen mucho tiempo y margen para errores. En la universidad, aprendió programación, participó en concursos y simuló trading, dedicando de tres a seis meses a demostrar si sus estrategias eran sostenibles — mucho más barato que en la etapa adulta.

Las experiencias de quiebra también le cambiaron la mentalidad. Tras varias pérdidas, desarrolló una actitud de “sin ego” en el trading — no se emociona cuando gana, ni se frustra cuando pierde. La estabilidad emocional es la base para decisiones racionales. Él dice: “Los traders que ganan, aman el trading en sí, no solo el dinero”. Por eso, luego se dedicó a la educación y a compartir, porque su amor por el trading superó la obsesión por las ganancias.

Cuando le preguntan si hay talentos innatos en el trading,蔡嘉民 responde claramente: no hay talentos innatos, solo aprendizaje y esfuerzo constante. Mantener la racionalidad, no dejarse dominar por las emociones, corregir errores cognitivos a tiempo y mantener la humildad y el aprendizaje continuo — esas son las claves para atravesar ciclos alcistas y bajistas y construir un sistema de trading independiente.

Desde un estudiante pobre de 12 años hasta gestor de fondos de miles de millones,蔡嘉民 demuestra que la clave para triunfar en los mercados no es la suerte ni el talento, sino el respeto por los datos, la reverencia por el riesgo y la perseverancia en el aprendizaje. Esa es la verdadera razón por la que el trading cuantitativo supera al tradicional.