diciembre 2019 – Página 2 – Blai5 Trading Tools

Ese Engendro Abominable Llamado «Índice»

By Blai5 | 10 diciembre 2019

Desde el punto de vista de la gestión y el análisis de datos, ver la importancia que se les da a los índices no deja de sorprenderme. Estudiosos y especialistas pontifican y justifican las más variadas cosas basándose en lo que hicieron los índices, tomándolos como un fiel reflejo de la economía de un país (o sector), en cada momento y a lo largo del tiempo. Sobre sus gráficos se dibujan (dibujamos) estrategias basadas en soportes infranqueables y en patrones de repetición casi garantizada.

Me van a permitir que lo explique desde la simplicidad de la comparación, que no es más que un recurso, pero también una forma de aclarar conceptos.

Empecemos por explicar a todo aquel que no lo sepa y en forma esquemática qué es un índice y cómo se construye.

Un índice bursátil es un registro estadístico compuesto, usualmente, por un único número, que trata de reflejar las variaciones de valor o rentabilidades promedio de las acciones que lo componen.

Por poner un ejemplo, el IBEX35 está formado por las 35 empresas con mayor liquidez que cotizan en la bolsa española y, como tantos otros, es un índice ponderado por capitalización; es decir, al igual que índices como el Dow Jones, no todas las empresas que lo forman tienen el mismo peso en su composición.

Por ejemplo, en ese gráfico superior, se están generando curvas evolutivas de conjuntos de elementos cambiantes en no-sabemos-qué-proporción para compararlos con no sabemos qué otros variopintos grupos de elementos variables. Y, con esa amalgama indeterminada de elementos…, ¿podemos extraer sesudas conclusiones? Mi opinión es que no. Pero, ya saben, yo respeto los datos y me gusta comparar cosas comparables y bien identificadas. Si en el 2006 eran fundamentalmente peras, hoy lo son manzanas y mañana quien más pondere sean quizás patatas, a mí me cuesta MUCHO aceptar cualquier conclusión sobre ellas.

Voy ahora a poner un ejemplo, en un ámbito distinto, de lo que sería componer un valor de esta TAN curiosa forma.

Por ejemplo, vamos a aplicarlo al fútbol. Imaginen que tomamos las estadísticas de los 11 mejores futbolistas de la Liga, cada cual en su posición y acumulamos sus estadísticas personales. El portero menos goleado, el mejor lateral derecho, los dos mejores centrales, y así con todas las posiciones. Todo ello prescindiendo de sus equipos y resultados. Así creamos un engendro estadístico al que llamaremos, el “Equipo IBEX11”.

Nos vamos a permitir dos licencias más (¡por qué no!). La primera es que nos reservamos el derecho a cambiar tantos elementos (jugadores) como nos dé la gana en cada vuelta del campeonato (el IBEX lo hace cada 6 meses). O sea que, si a media competición, otro lateral derecho acumula mejores estadísticas, lo sustituimos y listo. O si nos apetece, cambiamos toda la media, 3 elementos de golpe.

No sólo ello, sino que además, las estadísticas de aquellos futbolistas que militen en los equipos más poderosos ponderarán más (o sea, valdrán más que las de los otros).

Y con todo ello seremos capaces de crear el “Equipo IBEX11” (o cualquier otro índice) donde los elementos cambian tanto como conviene, pero donde los que lo hacen “peor” siempre desaparecen rápido en beneficio de los que lo hagan “mejor”; y donde las estrellas (lo que hagan los Ronaldo o los Messi) cuentan estadísticamente muchísimo más de lo que hagan (por bien que lo hagan) el resto.

A ese equipo imaginario e inexistente, a esa “cosa” estadística se le da el valor de “equipo que representa a la Liga” a lo largo del tiempo y hacia el pasado; y sobre las imaginarias “hazañas deportivas” de ese conjunto disjunto, no proporcional y constantemente variable se escriben libros sobre los anales del futbol nacional.

Tengo fe en que pronto la capacidad de proceso y los procedimientos Big Data proporcionarán nuevas y mejores herramientas que los actuales índices para analizar de manera más justa y equilibrada las economías nacionales ahora y en el pasado

Si hasta este punto usted ya opina que la representatividad de un equipo “ideal” así formado sobre la media de los equipos que forman la liga real ya sería discutible, todavía le voy a llevar un paso más allá, porque ni siquiera estas reglas tan laxas que he marcado se ajustan a los índices bursátiles en general.

En un índice bursátil ni siquiera se respeta la sustitución de un jugador por otro de la misma posición (mismo sector económico), sino que podemos cambiar un portero por un extremo derecha si los números lo aconsejan y tener (cuando convenga) un equipo con 7 delanteros centro, 3 extremos y un central. Y seguiremos manteniendo que “ese” es el equipo representativo de la liga (o de una economía nacional o sectorial).

Resumiendo, para especular sobre un próximo movimiento, arriba o abajo, (cortos o largos en los próximos 15 minutos) sirve igual ESTO que cualquier otro derivado o invento sintético.

Pero, por favor, la próxima vez que alguien sustente una opinión sobre el estado de la economía del país X (el que sea), pasado o presente, comparando sobre un gráfico de su índice bursátil, decidan ustedes qué crédito le dan a todo lo que le siga.

PD. 1 – Tengo fe en que pronto la capacidad de proceso y los procedimientos Big Data proporcionarán nuevas y mejores herramientas que los actuales índices para analizar de manera más justa y equilibrada las economías nacionales ahora y en el pasado.

Como habría discusión en cómo hacer qué, realmente, para que un índice bursátil fuera más representativo con respecto a la economía nacional, se me ocurre que (como mínimo) debería respetar dos principios básicos:

que la proporción de miembros fuese equivalente a su importancia sectorial en el PIB nacional en cada momento, y
que las sustituciones de empresas lo fuesen por otra del mismo sector, para evitar que las variaciones sectoriales quedasen completamente ocultas.

Pero, ya les digo, a efectos de trading, todo ello (en mi opinión) no importa demasiado.

PD. 2 – Por si alguien quiere echar un vistazo, aquí está el histórico de la composición del IBEX desde 1991

Y sí, en épocas fueron miembros de “las mejores 35” firmas como Fadesa, Terra, Cortefiel, Ercros, Prisa, Telepizza, Urbis, Vocento… ¿Cómo sería el IBEX hoy si algunas no hubiesen convenientemente salido en su momento? ¿Imaginan el gráfico?

Corolario: Dicho todo lo anterior (poco discutible desde el punto de vista de la gestión de datos), aclarar que en el corto y medio plazo, todo eso importa poco para el trading y la especulación pura y dura. La composición de un índice cualquiera es irrelevante para el trading.

Dicho todo lo anterior (poco discutible desde el punto de vista de la gestión de datos), aclarar que todo eso importa poco para el trading y la especulación pura y dura

Otra cosa sería comparar un índice actual con el propio índice hace 25 años, en el que quizás, apenas permanezcan una mínima parte de los elementos que lo componían.

Sobre Herramientas Neutras: Concepto y Enfoque

By Blai5 | 10 diciembre 2019

Hay un viejo proverbio que reza que es mucho más valioso enseñar a pescar que dar un pez. Mientras lo uno es efímero, lo otro resulta permanente y duradero.

Si cuento con vuestra paciente lectura hoy, voy a intentar un triple desafío:

revelar un misterio;
explicar un concepto y técnica, y
mostrar tres ejemplos prácticos de la misma.

Ingente trabajo y poco espacio. Empecemos, pues.

A) EL MISTERIO DESVELADO

Igual que dediqué mis primeros años al estudio de los indicadores técnicos y, posteriormente, a su diseño; los últimos tiempos he estado centrado en los sistemas de especulación y el trading algorítmico.

Seguramente se preguntarán dónde están los frutos de ese trabajo, y yo les responderé que en mi cuenta corriente. Y, también que, probablemente, tengan en sus manos algo de ese valor.

En general todo trabajo debe iniciarse por un largo y laborioso periodo previo de estudio. Sólo una vez entendidos los conceptos básicos se puede aspirar a obtener buenos resultados. Como los cimientos a una casa. Como las raíces a un árbol.

Así que empecé por programar y estudiar un buen número de sistemas tradicionales de diferentes autores. Para mi sorpresa comprobé que, en muchas más ocasiones de las esperadas, los resultados obtenidos en esas simulaciones eran algo decepcionantes, especialmente si los comparábamos con las expectativas mostradas en los textos originales.

Cabe otra posibilidad: que ese sistema haya sido realmente ganador y, sin embargo, en el tiempo transcurrido, el mercado haya mutado lo suficiente para que haya dejado de serlo.

Sé que esto es algo experimentado por muchos traders: aplicar un reputado sistema publicado (o enseñado) y ver como los resultados no son tan satisfactorios como lo esperado.

La primera reacción (primaria y común) es la de considerar el sistema como un engaño y/o calificar a su autor/tutor de charlatán. ¿Mentiras? ¿Manipulación? No. Nada de eso.

Cabe otra posibilidad: que ese sistema haya sido realmente ganador, que su autor lo haya explicado de manera completamente honrada tal y como era y, sin embargo, en el tiempo transcurrido, el mercado haya mutado lo suficiente para que haya dejado de serlo.

Esa hipótesis la he confirmado en más de una ocasión replicando sistemas, ahora poco eficaces, en los momentos históricos en que sus autores los utilizaron con éxito. Y entonces sí resultaron ser realmente tan eficaces como ellos decían.

Así, pues, y como mi primera particular conclusión, consideremos la posibilidad de que no exista sistema que pueda servir para todo valor, toda temporalidad y todo momento.

Un sistema que funcione bien para SP, seguramente no lo hará sobre BUND.
Un sistema pensado para temporalidades largas, lo normal es que no se comporte bien en las cortas.
Un sistema que funcionó de forma excelente hace un tiempo, puede ser que ahora resulte mediocre.

Y todo ello no se debe a la voluntad o actitud perversa de ningún autor, sino a la variabilidad de unas condiciones de mercado permanentemente cambiantes.

Consideremos la posibilidad de que NO exista sistema que pueda servir para todo valor, toda temporalidad y todo momento.

Así que, como consecuencia de la revelación de este primer misterio debo ser consecuente e intentar ir más allá de explicar algún sistema AHORA MISMO ganador, porque no tengo (nadie puede tener) ninguna garantía de que lo seguirá siendo cuando llegue a sus manos este texto.

A cambio de ello, permítanme explicar un concepto y una técnica que sé que no caducará y les será útil ahora y en el futuro.

B) EL CONCEPTO DE “HERRAMIENTA NEUTRAL”

Este es un concepto muy ligado al desarrollo de software.

En fase de diseño existe la posibilidad de crear aplicaciones finalistas (destinadas a algo muy concreto) o genéricas (orientadas a completar pasos intermedios o que serán útiles en varias diferentes tareas).

También existe la posibilidad que en diseño conocemos como “herramientas neutrales”, que son aquellas que por su concepto y desde su origen admiten más de un tipo de utilización o en más de un tipo de propósito. [Salvando distancias y matices, también se conoce como escalabilidad]

Muchas herramientas de trading tienen la capacidad de ser “neutras” y, con ello, aportar soluciones parciales concretas para mejorar los propios sistemas, ya sea optimizando cualquiera de sus partes o incrementando su fiabilidad.

El trader tradicional tiene una visión finalista de las herramientas, por ejemplo de los indicadores técnicos. Esperan (pues es lo que están acostumbrados) que un determinado indicador esté asociado a una forma “correcta” (y sólo una) de ser utilizado, y muchos se sienten frustrados si sólo se dan indicaciones vagas de cómo sacarles mayor utilidad.

La respuesta a esto es simple: la mayor parte de mis indicadores han sido pensados como “herramientas neutrales”. Y eso, ¿qué significa? Pues que deberían ser lo suficientemente dúctiles para aplicarse en múltiples sistemas/escuelas de especulación y aprovechar sus propiedades para mejorar sus prestaciones.

Afortunadamente esto ya lo he visto aplicado por diferentes autores que lo han entendido y han actualizado tanto sistemas de especulación propios como ajenos, incluyendo alguna de ellas.

El Volumen Proporcional Medio (VPM), ATLAS, Vigía o Koncorde están siendo herramientas complementarias para muchos traders que, sin abandonar los sistemas en los que confían, han descubierto cómo mejorarlos en algún aspecto gracias a ellas.

Por supuesto, esta característica no es exclusiva de ninguna herramienta ni de ningún autor, pero si es una prestación común de los mejores indicadores que conozco y, precisamente por ello, me esforcé en diseñar los míos para que cumpliesen ese propósito.

Y, para demostrarlo, pasemos a los ejemplos prácticos y les mostraré como una misma herramienta muestra su característica de “neutralidad” al poder ser utilizada de diferentes modos y para distintos usos, cubriendo distintas necesidades.

Voy a tomar como ejemplo mi indicador Blai5 ATLAS pues, por sus características y diseño, puede ser de muy amplia utilización, independientemente de la temporalidad y del activo (ya que no requiere datos de volumen, puede ser utilizado tanto en acciones o futuros, así como en FOREX o CFD).

El Blai5 ATLAS es un indicador técnico basado en una propiedad concreta que todos los traders conocemos bien: un periodo de baja volatilidad es generalmente seguido por otro de alta volatilidad.

Esto es fácil de observar gráficamente en las Bandas de Bollinger, donde después de fases de estrechamiento se producen movimientos bruscos de los precios.

Cuando la curva de ATLAS pasa a valores negativos nos indica que se está produciendo (en ese valor y temporalidad, y según el histórico del gráfico) un estrechamiento estadísticamente probable

El problema es que los ordenadores son incapaces de trabajar con conceptos abstractos como “estrecho” o “ancho”, así que hubo que diseñar un algoritmo que fuese matemáticamente eficaz identificando “estrechamientos probables”, y eso es ATLAS.

Cuando la curva de ATLAS pasa a valores negativos nos indica que se está produciendo (en ese valor y temporalidad, y según el histórico del gráfico) un estrechamiento estadísticamente probable, que puede desembocar en un movimiento brusco del precio inmediatamente posterior, sin precisar la dirección. A esa fase negativa la denomino “señal ATLAS”.

Antes de afrontar la tercera y última parte de este artículo (los ejemplos concretos), me gustaría recordar que todo esto no se basa tanto en la eficiencia intrínseca como en que usted pueda incorporar algún aspecto de ellos para mejorar/actualizar sus propios sistemas, aquellos que más le agraden o en los que se sienta más cómodo y seguro operando. Han sido diseñadas como herramientas neutras y este es el aspecto que pretendo hoy mostrar.

EJEMPLO 1: UTILIZANDO ATLAS COMO SWITCH (o LANZADORA)

Aunque visualmente ya es fácil observar sobre el propio gráfico sus propiedades, no debemos confiarnos ni pensar que son universales y funcionará maravillosamente en cualquier temporalidad y sobre cualquier activo, porque no es así. ATLAS necesita (como el resto de herramientas y sistemas) unas condiciones mínimamente favorables, aunque es poco exigente.

La primera propiedad aprovechable que podemos observar casi a simple vista es su capacidad anticipativa.

Como se puede observar en la figura 1, ATLAS puede ser utilizado como un eficiente sistema de entrada pues la irrupción en valores positivos después de “señal ATLAS” es preludio de movimientos de variable amplitud, pero habitualmente muy rentables.

Si su sistema habitual tiene como punto débil frecuentes entradas falsas o a destiempo, quizás complementarlas y/o verificarlas con las señales de ATLAS fuese una buena idea.

EJEMPLO 2: UTILIZADO COMO FILTRO DE TENDENCIA

Del mismo modo, y visto desde otro punto de vista, podemos utilizar ATLAS (y de hecho yo lo utilizo habitualmente) como filtro de tendencia.

Por definición, todos los sistemas tendenciales –que son la inmensa mayoría– son rentables cuando existe tendencia marcada y dejan de serlo cuando se entran en lateralidad. Y no sólo esto es así, sino que pueden causar importantes pérdidas en estos periodos dependiendo del activo y del slippage (comisiones operativas).

Así, si nuestro sistema es tendencial y el precio no se mueve, lo mejor que podemos hacer es detener el sistema y no operar hasta que el precio vuelva a arrancar y moverse en tendencia. Esto es exactamente lo que la “señal ATLAS” (valores de ATLAS iguales o inferiores a cero) detecta y marca.

Si disponemos de un buen filtro de tendencia, capaz de frenar o inhibir un sistema tendencial en fases de lateralidad, eso incrementará sustancialmente su rentabilidad por la vía de limitar sus pérdidas en periodos no favorables.

Así, sea su sistema discrecional o automático, incorporar un buen filtro de tendencia (como, por ejemplo, ATLAS) le resultará muy interesante para mejorar su rentabilidad. (Fig. 2)

EJEMPLO 3: COMO DETECTOR DE MOMENTO

Quizás esta sea una de las particularidades gráficas menos conocidas de esta herramienta y quizás tampoco la más utilizada, quizás porque existen diferentes modos de calibrar cuando la tendencia vigente se está agotando y es el momento óptimo de salir.

Pero ATLAS también nos da buenas pistas al respecto que podemos utilizar, ya sea en forma primaria, secundaria o colateral.

Como se puede observar en la fig. 3, mientras ATLAS incremente su valor positivo, el movimiento (en la dirección que sea) se mantiene. Una vez inicia su descenso deberemos considerarlo una primera señal de agotamiento aunque, no por ello forzosamente habría que cerrar la posición. Quizás sea el momento de situar un stop fijo o variable y seguir el precio mientras se desacelera. Una segunda cresta inferior a la primera (divergencia) sí que ya es generalmente una señal habitual de que ese movimiento está llegando a su fin.

Estas señales son muy variables dependiendo del activo y la temporalidad, pero (afortunadamente) mantienen un perfil bastante identificable para cada activo/temporalidad determinado. Después de analizar el comportamiento de ATLAS en un determinado activo y temporalidad podremos identificar las señales de agotamiento con cierta facilidad.

RESUMEN Y CONCLUSIÓN

Como cualquiera que haya llegado hasta este punto (aprovecho para agradecerte la paciencia) podrá comprobar, con lo explicado en los tres puntos anteriores sería posible construir un sistema basado únicamente en el indicador Blai5 ATLAS. De hecho existen y yo tengo un par trabajando con (hasta el momento) buenos resultados.

Construir un sistema automático básico con ATLAS en ProRealTime es algo relativamente sencillo y que está explicado paso a paso en el siguiente vídeo. Evidentemente, esa debería ser sólo la punta del ovillo desde el que empezar a tejer un sistema mucho mejor y más elaborado.

Pero, como comenté desde un principio, hoy no trataba de cantar las excelencias de ninguna herramienta concreta, sino de mostrar que muchas herramientas de trading tienen la capacidad de ser “neutras” y, con ello, aportar soluciones parciales concretas para mejorar los propios sistemas, ya sea optimizando independientemente cualquiera de sus partes o incrementando su fiabilidad.

Porque el mercado es un ente vivo y así lo debemos contemplar. Por mucho que le confeccionemos un maravilloso traje a medida, como el mejor de los sastres, nunca nadie podrá evitar que engorde o adelgace, crezca o mengüe desbaratando constantemente nuestro trabajo.

Solo nuestra capacidad de entenderlo y utilizar herramientas correctoras nos permitirá ajustarnos a su volubilidad y “mantenernos en el juego” permanentemente.

En el trading, el éxito es siempre efímero y la capacidad de trabajo el mejor valor.

Temporalidad, Información e Incertidumbres

By Blai5 | 10 diciembre 2019

Imaginemos una situación de mercado. Imaginemos que nos encontramos en una fase lateral en el corto plazo, dentro de un breve repunte alcista en el medio plazo, dentro de una inequívoca tendencia bajista de largo plazo. ¿Posible? Por supuesto. ¿Difícil de entender? En principio, seguramente no mucho.

Digamos que, en barras de 30 minutos, transitamos por un par de sesiones laterales, que veníamos, quizás, de algunas jornadas consecutivas de subidas, pero no era más que un repunte, porque llevábamos varias semanas [o meses] de bajadas. Lo dicho, nada que no sepamos mentalmente manejar con fluidez.

Sin embargo, me sorprende sobremanera que una de las consultas que [todavía hoy] me siguen formulado más repetidamente es: ¿por qué, en distintas temporalidades, los mismos indicadores dan diferentes lecturas y señales? Curioso. Podemos manejar esa aparente contradicción con el precio, pero nos sorprende que los indicadores [que se nutren de los datos del precio] también lo reflejen.

Llevo años intentando explicarlo de diferentes formas, imagino que sin mucho éxito, pues la pregunta es como un mantra que se repite. Hoy lo intentaré nuevamente. La explicación es que los indicadores se nutren de datos en series temporales, y a diferentes temporalidades se suceden diferentes conjuntos de datos. Eso se analiza a través de un algoritmo y se representa gráficamente con de una o más líneas. En cada caso, coherentes con el conjunto de datos facilitados.

Del mismo modo que en el ejemplo el precio nos marca diferentes tendencias en distintas temporalidades, los indicadores analizan esa serie de datos y son coherentes con ellas.

Entonces, se preguntará el amable lector, si un indicador [cualquiera de ellos, pues todos se comportan de igual forma] puede indicar -y generalmente indica- cosas diferentes para un mismo activo en distintas temporalidades, ¿a cuál de ellas debo hacer caso?

Una vela de 30 minutos, contiene 6 veces más información que una de 5’ y 30 veces más que una de 1’

En general, y desde el punto de vista del análisis de la información pura [que es desde el que a mí me toca estudiarlo], existe una relación señal/ruido inversa. Así, a cortas temporalidades, el ruido es máximo y la señal mínima. Cuanto más larga sea la temporalidad a estudio [o los bloques de información a estudiar], mayor es la proporción de señal y menor la de ruido.

La forma en que la señal aumenta es fácilmente cuantificable. Una vela de 5 minutos contiene cinco veces más información que una de un minuto. Una vela de 30 minutos, contiene 6 veces más información que una de 5’ y 30 veces más que una de 1’. Por contra, la proporción de ruido es mucho más difícil de valorar, y es variable pues depende de cada activo, de su volumen, volatilidad y algunos otros elementos que ahora huelgo comentar.

Así, como norma general, tanto en la operativa centrada en el precio como en la que busca el análisis a través de indicadores, mayores temporalidades deberían aportar mayor verosimilitud en cuanto a la cantidad de señal obtenida. Ergo, las tendencias y señales de más largo plazo acostumbran a ser más fiables.

Los diversos métodos de análisis nos dan un marco estadístico probable para el siguiente grupo de velas, pero no estrictamente para la próxima.

De todos modos, hay que hacer dos salvedades. La primera es que nos movemos en un mar de probabilidades y que algo sea más probable no quiere decir que el resto de opciones no sean posibles. Todo es posible, aunque algunos escenarios son más probables. En este entorno el ruido y el azar, a veces en forma del muy improbable cisne negro, son casi equivalentes.

La segunda premisa es que ni el análisis a corto, ni a medio, ni a largo plazo nos permite saber exactamente qué ocurrirá con la próxima vela: ni si es de un minuto, ni si es de una semana o de un mes. La próxima vela está por escribirse, es futuro y el futuro es impredecible. Los diversos métodos de análisis nos dan un marco estadístico probable para el siguiente grupo de velas, pero no estrictamente para la próxima. Un buen sistema de análisis [un buen indicador, si así lo quieren] hace una previsión de por dónde irán los tiros, pero no le podemos pedir nada más, porque eso ya es bastante.

Por poner un ejemplo fácil, una previsión de buen tiempo para los próximos tres días no puede descartar que, en algún momento y en algún lugar no aparezca una nube en el cielo, ni siquiera que no pueda llover en algún momento. Una previsión de buen tiempo es que, durante los tres próximos días, lo más probable es que la mayor parte del tiempo sea soleado y seco. Todo lo demás está sólo al alcance de fuerzas sobrenaturales…, o de embaucadores.

Tres Cosas Que Un Trader Debería Saber (y III): Trading, Fantasy y Analytics

By Blai5 | 6 diciembre 2019

Previas:

– “Muy bien. Voy a solucionar este problema”, -dije yo.
– “¿Y quién te dice que ese problema tiene solución? ¿Y quién te dice que es un problema ÚNICO y no complejo? Y, en caso de que sea un solo problema, ¿quién te dice que tiene UNA SOLA solución y no varias?”
Y así mi profesor me enseñó a tener siempre la mente abierta ante todas las posibilidades.

Reconozco que los libros de trading no son mi lectura favorita. En general tienen estructura de manuales y, como tales, habitualmente son tan escasamente apasionantes como es previsible. Y en la categoría de “manuales” sí que me ha tocado “perpetrar” algunos por los que merecería condenación eterna.

Afortunadamente algunos por algunas partes sí que merecen el esfuerzo de leerlos. Hoy me referiré a uno de ellos, concretamente al muy recomendable “Leones contra Gacelas” de J. L. Cárpatos.

Un capítulo llamó poderosamente mi atención. Se encuentra en la primera parte del libro, titulada genéricamente “Algo de Filosofía” y más concretamente, dentro de ella, el capítulo se titula “Juguemos al blackjack”.

Reconozco que he vuelto a estudiar ese capítulo en más de una ocasión porque, más allá de mi interés en ese juego concreto de cartas (que es nulo), sí que me permitía entender el concepto general de enfoque del trading que propone el autor como un problema probabilístico, donde el azar va disminuyendo en tanto en cuanto las cartas (datos) van apareciendo sobre la mesa. El jugador dispone de una estrategia general que aplica y ajusta a cada situación. Un buen ejemplo de teoría de juegos, que diríamos hoy desde un punto de vista matemático.

Me pareció que, si era capaz de entender que ese “problema” denominado trading (que vimos antes que NO sabemos si tiene alguna solución, solo una, o multitud de ellas) admitía ese tipo de estrategia vía ejemplo, yo debería ser capaz de explicar mi propio enfoque “orientado al dato” con alguna otra analogía, también de juego.

3.1 – Trading vs. Fantasy & Analytics

Excuso explicar la estrategia aplicada al juego del blackjack, precisamente porque está detallada en el libro y capítulo antes mencionado, y jamás podré hacerlo mejor de lo que está allí expuesto.

Así que, pensando en un ejemplo parecido que me permitiese explicar cómo oriento yo tanto mi trading como el diseño de mis herramientas, algoritmos, indicadores o sistemas automáticos, se me ocurrió hablarles de las Fantasy, un juego que seguro es conocido por muchos en sus diferentes formas, nombres y variantes, aunque jamás lo he visto relacionado con el mundo del trading. Hoy lo haremos.

Yo sólo me voy a referir al único que conozco y juego, que es el Fantasy de NFL.com de football americano.

Un vez más, mi aproximación a este deporte, como en el propio caso del trading, fue puramente accidental y por el lado más inesperado: el de mi interés por los datos.

Hace algunos años un par de locos revolucionarios introdujeron la gestión de los datos deportivos en una experiencia que los apasionados por el tema conocemos como Analytics que incluso generó una película (Moneyball). Esa fue una de las primeras aplicaciones de Big Data real que empezó en el baseball, con resultados realmente sorprendentes.

Y, de ahí, la recopilación y aplicación de datos estadísticos sobre el juego y los jugadores saltó rápidamente al football profesional y a la NFL. Y, en ese punto y momento me interesé yo. Hoy en día se ha extendido a la gestión de prácticamente todos los deportes profesionales.

No voy a entrar en muchos detalles ni sobre el football americano ni propiamente sobre la Fantasy como tal, porque no me considero ningún experto y hay bastante documentación al respecto, pero hoy es uno de los juegos con más éxito en medio mundo con millones de jugadores esperando que se inicie cada temporada NFL, no tanto por seguir la propia competición, sino por poder jugar su Fantasy.

Cada propietario de un equipo Fantasy escoge entre todos los jugadores activos en la liga (NFL, en este caso) un grupo limitado de jugadores, en una especie de selección personal. Debe escoger jugadores en cada posición y de su actuación personal en cada partido acumulan puntos. Deberá decidir quién es titular o reserva e, incluso, puede dar altas o bajas en su equipo cada semana y sustituir a lesionados o jugadores que no están cumpliendo con sus expectativas. (Actualmente ya existen juegos denominados «managers» con la misma óptica y aplicados a deportes más próximos, que cuando escribí el artículo eran todavía una rareza).

Cada jornada tu equipo se enfrenta contra el equipo Fantasy de otro propietario en una liga generalmente compuesta por 10, obteniendo victorias o derrotas y jugando una competición liguera.

3.2 – ¿En qué se parece una Fantasy al Data-Trading?

Vamos ahora a establecer paralelismos.

Para empezar, las primeras decisiones que corresponden al propietario de una Fantasy es la propia selección de los jugadores que compondrán su equipo. Es el equivalente de adquirir una CARTERA.

Sabemos que estamos obligados a disponer de un mínimo de jugadores en cada una de las posiciones (diversificación). Esto nos da libertad de crear con libertad carteras/equipos, aunque acabaremos llegando a la conclusión que lo correcto (y lo que ofrece mejores resultados) son las carteras/equipos equilibrados.

El sistema habitual de selección es el denominado draft: una especie de sorteo donde se escogen por turno cualquiera de los jugadores disponibles. Los jugadores se ordenan por los RESULTADOS obtenidos en anteriores temporadas, o por sus expectativas estadísticas si son nuevos en la liga, o por nuestros criterios personales.

Pero ahí, nuevamente, tenemos un nuevo paralelismo: un jugador/activo cotizado (empresa) puede tener unos buenos datos históricos, pero con eso no basta porque también deberemos tener en cuenta en qué equipo/sector económico, se encuadra. La situación del equipo/sector puede afectar de manera significativa las prestaciones de cada jugador/activo.

Un jugador medio en un buen equipo seguramente se beneficiará de ello, tanto como se beneficia un activo de estar en un sector en alza. Cambiar de equipo a uno mejor o que el equipo se haya reforzado adecuadamente puede incrementar sustancialmente las expectativas de cada jugador, o viceversa.

Así los jugadores/activos y sus equipos/sectores están interrelacionados y son variables que hay que re-evaluar cada temporada.

Debemos tener en cuenta las estadísticas individuales del jugador/activo, así como del equipo/sector en que se encuadra. Ver si se trata de emergentes con posibilidades o son blue chips contrastados. Si su tendencia es alcista o están en declive (individual o sectorial).

«¿Cómo vas a obtener resultados diferentes si haces siempre lo mismo?”.
A. Einstein

Y, todo ello deberemos decidirlo únicamente basándonos en el conjunto de estadísticas disponibles.

El juego admite diferentes estrategias. Por mencionar sólo tres:

muchos propietarios toman un conjunto de jugadores (cartera) y la mantienen durante todo el campeonato, pase lo que pase y hasta el final (buy & hold);
otros mantienen una gestión activa de sus equipos/carteras sustituyendo, por ejemplo, aquellos jugadores/activos lesionados de larga duración o los que no responden a sus expectativas (swing); y,
acabando con aquellos propietarios que prácticamente cada semana realizan cambios en la composición de su equipo, buscando disponer de los jugadores/activos con un mejor rendimiento actual, semana a semana (scalp).

3.3 – Estadísticas convencionales vs. estadísticas avanzadas

Evidentemente me dejo un millón de aspectos interesantes a comentar, paralelismos evidentes entre el trading y este juego, pero allí dónde tienen la amabilidad de invitarme a hablar, intento aprovechar la oportunidad para intentar diferenciar entre herramientas de trading convencionales y avanzadas, y la ventaja diferencial que nos ofrecen estas últimas. La Fantasy también es un excelente ejemplo para explicarlo.

Las webs de las distintas Fantasy ofrecen una auténtica montaña de datos tanto individuales como colectivos para ayudar a escoger los mejores jugadores/activos por posición. Unos apuestan por los consagrados, otros por los emergentes, y muchos por una combinación entre ambos.

Pero el tipo de datos que nos ofrecen son los que podríamos llamar “convencionales”: yardas de pase, de carrera, de recepción, intentos, etc.

Hace algún tiempo dentro de las denominadas genéricamente Analytics empezaron a prosperar un nuevo tipo de estadísticas que denominamos en genérico “avanzadas” y que permiten obtener nuevas valoraciones sobre los mismos jugadores y/o equipos.

Voy a poner sólo algunos ejemplos. Imaginemos que en las estadísticas convencionales dos receptores han obtenido el mismo número de yardas de recepción en una temporada. ¿Cuál de los dos elegir?

Quizás uno de los dos ha necesitado el doble de recepciones que el otro. Eso puede querer decir que quizás jugó la mitad de partidos, o la mitad del tiempo, o erró la mitad de los pases que se le enviaron, o que su pasador no le envía buenos balones. Cualquiera de esos casos, si está contabilizado, permitiría tomar una mejor decisión al ofrecer información adicional.

No es lo mismo recibir 100 pases de 1 yarda (cortitos y fáciles) o recibir pases más largos y cerca de la zona de marca, donde la presión y los marcajes son mucho más duros y completar un pase es mucho más complicado. Además, el receptor capaz de conseguir capturas cerca de la red zone probablemente hará más marcas y obtendrá mejor puntuación en nuestra Fantasy, aun estableciendo el mismo número de yardas totales de pase.

NADIE (ni en trading, ni en una Fantasy) puede adivinar el futuro y ha de gestionar azar, incertidumbre y posibilidades estadísticas.

De hecho existen webs (algunas de pago), que ya ofrecen este tipo de estadísticas avanzadas que permiten tomar decisiones sobre qué jugadores y/o equipos resultan una mejor elección u ofrecen mejores prestaciones atendiendo a un mayor número de variables.

Para observar la diferencia, puede visitar alguna de estas webs como www.profootballfocus.com o www.footballoutsiders.com para observar este tipo de estadísticas complejas y la forma de realizarlas.

Evidentemente la Fantasy no deja de ser un inocente juego y este tipo de webs estadísticas un entretenimiento. Pero también (por todo lo explicado) resultan una fuente inagotable de ideas y una divertida forma de experimentar con carteras, activos, datos y aleatoriedad porque después, cada domingo, salta la sorpresa y NADIE (ni en trading, ni en una Fantasy) puede adivinar el futuro y ha de gestionar azar, incertidumbre y posibilidades estadísticas.

Porque, como decía Einstein, “¿cómo vas a obtener resultados diferentes si haces siempre lo mismo?”.

4.- A MODO DE CONCLUSIÓN

De hecho, si hubiera escrito este artículo mínimamente bien, este capítulo de conclusiones sería completamente accesorio e innecesario.

Desde el principio la voluntad es que todo fuera muy socrático. Y ello debería significar que, planteando las preguntas adecuadas (o, mejor, dejando que te las plantees y respondas tú), deberíamos todos llegar a conclusiones parecidas.

Por mucho que haya un consenso general sobre cualquier aspecto, una nueva forma de abordar un problema puede dar con una mejor solución

Desgraciadamente hoy en día no es este el método más habitual para la transmisión de ideas.

En general (y en el mundo del trading, especialmente) la comunicación es jerárquica: alguien se erige en autoridad y dicta SU verdad a quien le escucha o lee. Quien la recibe la acepta sin atreverse a cuestionarla, pues ello podría causar un conflicto de autoridad.

Y aquí acaba el proceso hasta que llega el siguiente maestro a explicar su propia verdad personal, una vez más, como si fuera la única.

Así que, si tú ya has sacado tus propias conclusiones, no te dejes confundir por las mías. Déjalo aquí y gracias por tu atención.

El trading puede ser abordado de distintas formas, formas antiguas, nuevas o una combinación de ambas. Y todas merecen respeto

Si, por lo que sea, prefieres mi resumen y conclusión, que es de hecho la explicación de mi punto de vista sobre el trading y la razón del diseño de mis algoritmos, me bastan con una pocas líneas más:

(El TEST) Para hacer trading con éxito NO NECESITAS ADIVINAR el futuro (ni ninguna «técnica» para hacerlo). Entre otras cosas porque NADIE puede adivinar el futuro, por lo que esa es una pretensión condenada al fracaso.

Basta con gestionar el presente. Para hacerlo podemos AYUDARNOS en los datos del pasado, pero esos datos NO IMPLICAN qué pasará en el próximo tic. En gestión de datos SÓLO establecemos niveles de probabilidad de los distintos posibles escenarios.

El trading es como una partida de ajedrez: NO hay que ADIVINAR el siguiente movimiento del adversario, basta con tener previstos los más probables.

Y, si te equivocas, rectificas.

2.(La ÚLCERA) Por mucho que haya un consenso general sobre cualquier aspecto, una nueva forma de abordar un problema puede dar con una solución mejor. Conservar lo que merezca ser conservado y revisar el resto es la forma de avanzar en cualquier campo del conocimiento. Yo creo que en el trading, también.

3.(FANTASY) Lo importante de esta última entrega está al principio. Entender que un determinado problema tiene UNA SOLA solución y que esa es (además) la nuestra es, cuando menos, pecado de soberbia.

El trading puede ser abordado de distintas formas, formas antiguas, nuevas o una mezcla de ambas. Y todas merecen respeto, aunque cada cual debería elegir aquellas en las que cree, sea por convencimiento personal o por fe.

Yo prefiero las más racionales y más propias del siglo XXI, pero esa es mi elección. Y eso es lo que he pretendido explicar. Hasta este punto.

Gracias por la paciencia de llegar hasta aquí.

Tres Cosas Que Un trader Debería Saber (II): La Úlcera o la Verdad

By Blai5 | 6 diciembre 2019

Lo importante no son las respuestas, sino las preguntas. Respuestas, cada cual puede tener la suya, pero no todos tienen la capacidad de hacer las preguntas adecuadas, e insistir en ellas hasta obtener las mejores respuestas.

Empezar así esta segunda parte debería ser toda una declaración de principios, por lo que explicaré a continuación y por el sentido final de este artículo en tres partes.

Lo importante no son las respuestas, sino las preguntas

Quizás me reserve al final un párrafo para conclusiones, aunque no debería ser ni necesario, porque lo importante sería plantearte, amigo trader, preguntas y dejarte extraer tus propias conclusiones.

Y perder el miedo a plantearte tus propias incómodas preguntas.

2.- LA ÚLCERA O LA VERDAD

En los años 80/90, incluso posteriores, cualquier adulto sabía y era consciente que si no mantenía su estrés en un nivel moderado o si abusaba de comidas copiosamente especiadas, la úlcera gástrica era un peligro real a la vuelta de la esquina.

Nadie lo dudaba y era un hecho médico irrefutable. Y como las causas de las úlceras eran conocidas, también lo era su tratamiento. A los pacientes se les aconsejaba relajarse, tomar leche y un tratamiento diario de pastillas para bloquear la producción de ácido gástrico. Y así para siempre.

Y, si la cosa se complicaba, siempre se podía pasar por quirófano y, aunque tampoco eso representaba una cura, podía reducir algo el dolor, las molestias y los sangrados.

Según los especialistas, entre tratamientos farmacológicos y quirúrgicos lo que podríamos llamar el “mercado económico de la úlcera” movía en 1994 más de 8.000 millones de dólares.

En 1981 un joven doctor australiano llamado Barry Marshall entró en contacto con Robin Warren, un especialista con larga experiencia en la unidad de gastroenterología en el Royal Perth Hospital. Marshall buscaba un proyecto de investigación y Warren lo incorporó al suyo, que se basaba en algo completamente rechazado por la mayor parte de especialistas mundiales: la posibilidad de infecciones bacterianas en un medio tan sumamente hostil como el estómago humano.

Tozudamente aparecían muestras, especialmente en pacientes aquejados gastritis, úlceras y/o cáncer. Siempre se tomaba como contaminaciones, pero Marshall y Warren siguieron investigando.

Por no hacer la historia larga (quien quiera encontrará detallada información sobre el caso), Marshall consiguió aislar por primera vez la bacteria, identificarla y, no contento con ello, se la llegó a administrar él mismo, como conejillo de indias, para acabar demostrando que ese era, y no otro, el principal causante de la úlcera gástrica humana. Y, no sólo ello, sino que, al tratarse de una infección bacteriana, la patología podía ser completamente curada con antibióticos.

Ni que decir tiene que ni la comunidad médica ni la farmacéutica recibieron la noticia con entusiasmo, precisamente. Marshall recibió todo tipo de críticas y descalificaciones. Pero, por esos hallazgos, los doctores Marshall y Warren obtuvieron el Premio Nobel de Medicina en 2005.

Después del test para niños de la Universidad de Leed de TRES COSAS QUE UN TRADER DEBERÍA SABER (I), esta sería la segunda historia que me gustaría compartir contigo, trader, porque estoy seguro que sabrás atar cabos.

Por mucho que toda la comunidad médica estuviera cómodamente instalada en una realidad aparentemente bien cimentada, era completamente falsa

En el caso de la úlcera, el diagnóstico, causas y tratamiento estaba perfectamente estudiado y establecido; existiendo una próspera industria en consenso con todas esas premisas bien establecidas. Sin embargo, la verdad era otra. La enfermedad se podía curar y su tratamiento era fácil y muy barato.

Pero había que cambiar el enfoque y romper los prejuicios previos. Por mucho que toda la comunidad médica estuviera cómodamente instalada en una realidad aparentemente bien cimentada, era completamente falsa. Pero los médicos son científicos y lo acabaron reconociendo, por el bien común.

La verdad es la verdad, la diga Agamenón, su porquero o un humilde médico australiano de Perth.

Sigue…

Tres Cosas Que Un trader Debería Saber (I): El Test

Tres Cosas Que Un Trader Debería Saber (y III): Trading, Fantasy & Analytics

Tres Cosas Que Un trader Debería Saber (I): El Test

By Blai5 | 6 diciembre 2019

Hace bastante que no escribo un artículo sobre trading. Probablemente porque, cuanto más tiempo pasa, más me parece que lo que para mí es realmente relevante seguramente será tomado por la mayoría como marginal y carente de sentido práctico.

Es la enorme distancia que media entre entender el trading como otra aplicación de gestión de datos o pensar en ella como esa pseudo-ciencia mística basada en viejos principios matemáticamente poco justificables [y lo dejaremos en este punto].

Por otro lado no me siento impulsado ni necesitado de defender ninguna postura. Mis ideas están en perpetua evolución y no tengo mayor impedimento en cambiar de opinión cada vez que la tozuda realidad me obliga a ello.

Si en una presentación breve tuviera que ceñirme a tres únicas ideas que transmitir a un grupo de traders, a día de hoy, creo que no serían en absoluto nada de lo previsible en este tipo de eventos (lo que, seguramente, sería decepcionante para la mayoría). Ni nuevos indicadores, ni patrones, ni sistemas, ni infalibles santos-griales. Nada eso.

Si quisiera ayudar de verdad, creo que debería empezar por un famoso estudio de la Universidad de Leeds.

1.- EL TEST

En 2011, Waterman y Blades publicaron un interesante estudio. Se basaba en la realización de un test a niños de entre cinco y nueve años, que te invito a realizar también a ti, amigo trader.

El enunciado decía así:

“Una niña llamada Mary va a la playa con su madre y su hermano. Viajan en un coche rojo. En la playa nadan, toman un helado, juegan en la arena y almuerzan unos sándwiches”.

Ahora las preguntas:

“1. ¿De qué color era el coche?
2. ¿Comieron pescado con patatas para almorzar?
3. ¿Escucharon música en el coche?
4. ¿Tomaron limonada en el almuerzo?”

Tómate tu tiempo para responder. No hay prisa.

Muy bien, ¿cómo dirías que te ha ido? Vamos a comparar tus respuestas a las de esos escolares británicos de entre 5 y 9 años a los que sometieron a esta misma prueba.

Casi todos los niños respondieron correctamente a las primeras dos preguntas («rojo» y «no»). Pero, lógicamente, les fue mucho peor con las preguntas 3 y 4. ¿Por qué? Esas preguntas no tenían respuesta: la narración no proporcionaba información al respecto. Y aun así, un increíble 76% de los niños respondieron a estas preguntas con un “sí” o un “no”. El 76%.

Está claro que soy un tipo con muchos problemas para la compartimentación. Leo ávidamente y no puedo evitar relacionar temas aparentemente distantes. Y al leer esta experiencia no pude menos que pensar en el trading convencional y en los traders convencionales.

Para alguien como yo, acostumbrado al manejo de datos, contestar en cualquier caso y ante cualquier interlocutor con un escueto “no tengo datos suficientes para contestar esa pregunta” no sólo es acertado, sino que sería lo exigible. ¿Qué profesional se aventuraría a pronunciarse sin el respaldo de los datos?

“no tengo datos suficientes para contestar esa pregunta”

Y, sin embargo, ¿cuál es la costumbre (casi obligación) entre traders? ¡Aventurarse! Apuntarse al 76% y, sin ningún dato que lo permita, decidir que “A” subirá, “B” bajará y que el índice X está SÍN DUDA a punto de girarse y caer un 20%, (como mínimo). Sin datos. Pura especulación.

Así que, llegados a este punto, volvamos a probar amigo trader:

1) “Mary, su madre y su hermano ¿tomaron limonada en el almuerzo?”
2) “¿Qué hará el SP500 en los próximos 3 meses?”

Sigue…

Tres Cosas Que Un trader Debería Saber (II): La Úlcera o la Verdad

Tres Cosas Que Un Trader Debería Saber (y III): Trading, Fantasy & Analytics

¿Se Contradicen los Indicadores al Cambiar su Temporalidad?

By Blai5 | 6 diciembre 2019

¿Se contradicen los indicadores al cambiar su temporalidad?

¿Por qué mientras en semanal pueden señalar compra, en diario pueden estar marcando venta o viceversa? ¿Por qué pueden dar informaciones tan distintas, incluso opuestas, en diferentes marcos temporales? ¿No es ello una confirmación de su baja fiabilidad? ¿De qué temporalidad fiarse en caso de duda?

Hay algunas dudas que persiguen a los usuarios a través del tiempo y que exigen un mayor y mejor esfuerzo para explicarlas y [dentro de lo posible] disiparlas. Probablemente una de las más recurrentes es la consulta que me planteaban hace algunas fechas.

Un amable usuario me comentaba que su duda estába con el indicador Koncorde, «si ponemos el gráfico semanal de 10 años de ENG -explicaba- sale esta semana pasada una acumulación brutal de manos fuertes, nada comparable a años anteriores, parece desproporcionada. Si miramos Enagás en diario de 200 sesiones por ejemplo, se ve algo de acumulación pero nada comparable al gráfico semanal».

Veamos a qué se refería viendo directamente el gráfico [izquierda=semanal / derecha=diario]:

Es evidente la falta de sincronía entre semanal y diario, lo que es comprensible que provoque dudas. Pero, ¿es este un efecto normal o anormal? Comprobémoslo, ahora con el mismo gráfico, mismas temporalidades pero otros tres indicadores: RSI, Estocástico y MACD.

Bien, queda demostrado que, como norma general, los indicadores en diferentes temporalidades dan lecturas diferentes. ¿Significa ello que los indicadores están mal concebidos, son erróneos o inútiles? (Puede que sean todo ello, pero si lo son, no será porque se comporten así).

La cosa es bastante simple, si nos situamos en el punto de vista matemático que corresponde. Los indicadores no son más que representaciones gráficas de fórmulas matemáticas. Todos estos que ves arriba se nutren de los mismos cinco datos básicos (inequívocamente fiables, pues no hay más), que son: apertura, cierre, máximo, mínimo y volumen, de cada vela.

Si modificamos la temporalidad, también se modifican los datos fuente. Es evidente, que las velas semanales son distintas a las diarias. Tienen diferentes cierres, aperturas, máximos y mínimos.

¿Cómo se opera con eso? Del mismo modo que con precios en dobles pantallas. Las señales semanales se consideran más importantes que los diarias.

Si tenemos dos gráficos del mismo activo, uno en diario y otro en semanal, siendo los dos claramente distintos y sus velas tan diferentes, ¿cuál de esos gráficos es el correcto?… Ambos, ¿no es cierto?

Pues si ambos gráficos son correctos, según su propia temporalidad, los indicadores que toman esos datos como fuente son igualmente correctos, cada cual en la suya.

Evidentemente, cuando cambia la fuente de datos, el resultado de los cálculos efectuados sobre ella, también cambiarán.

Técnicamente, la explicación de ese repunte tan pronunciado en el área azul en ENG, es que existe un aumento de precio muy superior a la media semanal con un volumen bastante inferior a su propia media del volumen. Si ocurre en semanal y no en diario es porque, en un lado hablamos de medias y volumenes diarios y en el otro, de semanales.

¿Cómo se opera con eso? Del mismo modo que con precios en dobles pantallas. Las señales semanales se consideran más importantes que los diarias. La razón (pensando como especialista en análisis de la información) es obvia: los datos semanales están extraídos de fuentes más consolidadas. Una vela semanal contiene la información de cinco diarias. Igual con el volumen. A igual número de barras, tenemos cinco veces más información.

En caso de duda, debes darle razón a la de temporalidad mayor.

En el día a día, como es práctica habitual en el trading, si utilizas sólo una determinada temporalidad, opera según las señales que te ofrezca. Si operas en pantalla múltiple, opera en la de menor temporalidad cuando la situación de la de mayor temporalidad te lo aconseje (cuando ambas sean favorables). En caso de duda, debes darle razón a la de temporalidad mayor.

Espero que esta explicación más genérica ayude a entender por qué al variar la temporalidad, el perfil y las señales de los indicadores varían, sin que ello signifique que en uno u otro caso están equivocados.

¿»Repinta» Koncorde para MT?

By Blai5 | 6 diciembre 2019

Que Koncorde «repinte» es una sensación que puede tener algún usuario en los primeros arranques y que se debe a lo siguiente:

1) Las áreas verde y azul representan variaciones porcentuales de valores obtenidos sobre medias largas.

2) Si cargas un primer gráfico, pongamos de 100 velas de 5 minutos, tienes 500 minutos de histórico y su gráfico Koncorde correspondiente, calculado sobre esos datos disponibles.

3) Si inmediatamente después cargas el mismo gráfico de 100 velas pero, esta vez, de 15 minutos, tienes ahora un nuevo histórico de 1500 minutos de ese mismo valor.

4) Cuando vuelves al gráfico de 5 minutos, ya NO tienes el gráfico e histórico del punto 2) sino que tienes un nuevo gráfico de velas de 5 minutos pero sobre un histórico de 1500 minutos y con los cambios que en medias y variaciones porcentuales corresponda, diferente al 2). Por lo tanto puedes verlo diferente o muy diferente a la primera vez.

5) No ha «repintado» sino que ha RECALCULADO porque el histórico se ha triplicado, con lo que el aspecto de Koncorde puede variar significativamente. Una vez sucede eso, aunque dobles o tripliques el histórico, cada vez los re-cálculos y modificaciones son menos visibles, hasta el punto que no hay ninguno por más que aumentes el histórico.

6) Por lo tanto, a la que tenemos un histórico LARGO cargado (en las temporalidades que deseemos) se acaban las variaciones y distorsiones, y también las dudas. Ningún usuario, más allá de ese primer arranque vuelve a tener esa sensación (y los que sois usuarios veteranos podéis certificarlo).

Espero que esta explicación resulte de utilidad y aquellos impacientes capaces de dictaminar en los primeros 5 minutos la bondad o maldad de cualquier cosa, se den dos días para comprobar que su primera impresión era equivocada. Explicado queda. Espero que sea de utilidad.

Koncorde: Documentación

By Blai5 | 6 diciembre 2019

En este apartado pretendo recopilar tres tipos de documentos de consulta que puedan resultar de ayuda al usuario de Koncorde, en cualquiera de las plataformas:

Koncorde: Conceptos Clave es un primer intento de establecer algunas normas básicas para utilizar Koncorde en la práctica de la especulación y/o inversión. Sin ser un manual al uso, sí que pretende ponerlo en lo que a mi juicio [como creador de mismo] es su nivel de eficacia. Vale la pena que le eches un vistazo.

Koncorde FAQS: Dudas Frecuentes pretende recoger de forma agrupada aquellas consultas habituales sobre este indicador concreto.

Koncorde en AT: Ejemplos seguramente será uno de los apartados más útiles para los usuarias habituales del indicador, puesto que en él he incluido algunos de los ejemplos prácticos [y reales] de señales que ofrece y ha ofrecido Koncorde en el pasado.

Análisis y Ejemplos

K-04: Las Reglas Básicas de Koncorde

By Blai5 | 6 diciembre 2019

Aunque que imagino que tendré que extenderme mínimamente en cada uno de los puntos, creo que lo más oportuno será presentar ahora todas esas reglas básicas para ir desgranandolas después una por una; aunque sin exagerar, que tampoco quiero aburrir con detalles innecesarios. Ahora mismo con rebajar las expectativas de algunos amables [aunque demasiado entusiastas] nuevos usuarios, creo que me daré por satisfecho.

Así que, queridos amigos, cuando lean por ahí las maravillas que algún nuevo usuario ha creído entrever en los cinco primeros minutos de utilización de Koncorde, envíenlo por favor a este post donde intentaré rebajar su euforia y aconsejarle una prudente utilización de la herramienta que, correctamente enfocada, seguramente no lo defraudará.

Mis principios básicos, como diseñador y autor del indicador Blai5 Koncorde son:

Koncorde es (como el resto de mis indicadores técnicos) una excelente HERRAMIENTA accesoria, NO un sistema de especulación. Como herramienta auxiliar puede (bien utilizada) optimizar cualquier sistema, mejorando sus prestaciones.
Las señales de Koncorde DEBEN LEERSE e INTERPRETARSE EN CONJUNTO, y no de una en una, ni independientemente del resto. Los movimientos del área azul NO SON más importantes que cualquiera de las otros y tienen sentido tomados en grupo.
Koncorde NI SABE, NI VE quién compra qué, sino que, por un recurso matemático, ATRIBUYE esas compras a manos fuertes o débiles. No es un dato objetivo, sino una ATRIBUCIÓN, aunque generalmente funcione bien y sus resultados sean coherentes.
Koncorde es un complemento a la ventana de precio y carece de sentido sin ella.
Como todas las herramientas basadas en la gestión de la información Koncorde debería usarse preferentemente en temporalidades medias y largas (en activos con mucho volumen, puede bajarse la temporalidad), en activos con un volumen medio importante (muy líquidos) y con precio por encima de la unidad (no centimeros). Eso le da la posibilidad de manejar bloques de información significativos y así sus resultados son más fiables.