Mes: mayo 2020

Sólo Para Traders 3.0

Sólo Para Traders 3.0

Es como si estuviese escuchando a la “brigada Talibán”, defensora de las esencias del trading tradicional desde hace cien años: “¡el tipo se ha vuelto loco! ¡Nunca pereció muy cuerdo, pero ahora ya ha perdido el poco juicio que parecía tener! Pero, ¿acaso pretende hacernos creer que para operar en los mercados hay que conocer de teorías del caos, sistemas complejos y funciones no lineales?”

Evidentemente que NO. Para operar en los mercados lo único que hace falta es comprar a un buen precio y vender a otro mejor. Sólo eso. La experiencia y la prudencia, ayudan; pero no se necesita mucho más.

Entonces, ¿para qué meternos en todas estas extrañas profundidades teóricas?

Para operar en los mercados lo único que hace falta es comprar a un buen precio y vender a otro mejor. Sólo eso.

En primer lugar, porque hace tiempo que algunos amigos me insistían en que lo pusiera por escrito; en segundo, porque no he descubierto en la “tradersfera” hispana documentación de este estilo, y me parecía una lástima, como si nadie se preocupase por ello, o como si a nadie le importase; y, en tercero, porque ahora me apetece hacerlo. Y probablemente durará hasta que vosotros, lectores, dejéis de interesaros o yo me canse y prefiera dedicarme a otra cosa. Lo que ocurra antes.

Como alguna vez expliqué, para mí el trading se parece mucho a un reloj clásico, de esos de bolsillo y con cadena. Por el lado de las manecillas, hay unas reglas sencillas y todos aprendemos de muy pequeños a leer las horas. Ahora estamos en el otro lado, el del mecanismo, intentando descubrir (hasta donde nos sea posible) cuales son los principios físicos y mecánicos bajo los que ese enjambre de ruedas, ruedecillas y muelles, funcionan, por grupos y en conjunto. Si a alguien no le apetece, que vuelva del lado de las manecillas, que incluso en esta misma web encontrará bastante de eso.

Mecanismo de Anticitera

Esto que sigue es SÓLO para vosotros, traders 3.0. Porque sois unos valientes y no os da miedo mirar a la complejidad a los ojos y desafiarla.

De todos modos sé [porque a muchos os conozco, y a otros os intuyo] que existe un grupo de traders que NO SE CONFORMAN [no nos conformamos] con explicaciones simplistas y trazos gruesos. Yo os llamo «traders 3.0» y sois aquellos que aspiran más al conocimiento que a la simple información. Que no nos creemos las explicaciones tradicionales y siempre queremos más. Esto que sigue es SÓLO para vosotros, que lo sepáis. Porque sois unos valientes y no os da miedo mirar a la complejidad a los ojos y desafiarla.

Pero como somos muchos más de los que creéis/creemos, estaría bien y sería de agradecer que, si os gusta el fondo y la forma de estos artículos, los impulsaseis a través de RT en las RR.SS. [hay unos bonitos botones al principio y final de todas las entradas para hacerlo], porque así ayudaréis a otros Traders 3.0 a descubrirlos y a seguir creciendo desde aquí. [Ya veis que este sitio web NO LLEVA PUBLICIDAD, sí que no hay clickbait oculto, simple afán de compartir y aportar].

Por si queréis echar un vistazo ordenado aquí tenéis un listado de los artículos que, por ahora, hemos dedicado al tema:

El Caos y la Hipótesis Tóxica

En el trading, el caos es toda la parte en blanco que hay a la derecha de la última vela dibujada.

Trading, Caos, Sistemas y una Mariposa

Todo problema se define y se resuelve descubriendo a qué tipo de sistema nos enfrentamos.

De Hormigas y Otras Variables

Allí estaban todas mis variables, en una danza caótica y de imposible cuantificación. Decenas de miles a la vista y quizás millones más dentro del hormiguero.

Trading, Caos, Sistemas y una Mariposa

Trading, Caos, Sistemas y una Mariposa

Un día u otro teníamos que llegar a este punto. Y llegó el día.

Te lo advierto antes de empezar: si eres feliz con las cosas que aprendiste hasta hoy sobre trading y los mercados, y ese conocimiento te han colmado de dicha y éxito, vuelve atrás y no pases de aquí.

Si aplicas una fuerza, pasa X; y si aplicas el doble de fuerza debería pasar 2X… Pero en trading, eso NO pasa prácticamente NUNCA. Y lo sabes.

Pero si tu mente cuadriculada de técnico no se conforma con todas esas explicaciones, te pasa como a mí, y vas a seguir incómodo e intranquilo hasta que abras esa puerta.

Tu mente (como la mía) no entiende por qué en el trading NO funciona lo que nos enseñaron desde el colegio, lo que desde siempre se mostró como cierto: si aplicas una fuerza, pasa X; y si aplicas el doble de fuerza debería pasar 2X… Y en trading, eso NO pasa prácticamente NUNCA.

Nueva oportunidad para dejarlo aquí. En serio, hay millones de webs que te explicarán que esto del trading es fácil, que es cuestión de seguir cuatro reglas sencillas y ya puedes ir pensando en dejar tu aburrido trabajo y a tu insoportable jefe.

Es el momento de escoger, Neo: «pastilla roja» o «pastilla azul»

¿Sigues aquí? Pues, ¡sea! Tú lo has querido.

LOS MERCADOS SON UN SISTEMA

¡TODO es un SISTEMA, maldita sea! El universo entero es un puñetero sistema. Lo grande, lo pequeño y lo infinitesimal son siempre SISTEMAS. Y, como decía mi admirado profesor (el de “no me lo expliques, ¡hazlo!” o “le sobran la mitad de líneas a ese código”), todo problema se define y se resuelve descubriendo antes a qué tipo de sistema nos enfrentamos.

Muy bien, querid@: ¿te has sentado alguna vez a pensar QUÉ TIPO de sistema son los mercados financieros?

Te voy a ayudar: para nuestra fortuna, los mercados financieros son un SISTEMA que INTERCAMBIA INFORMACIÓN, y eso es para nosotros una excelente noticia, porque si no lo íbamos a tener muy crudo.

Todo problema se define y se resuelve descubriendo a qué tipo de sistema nos enfrentamos.

Y ahora es cuando te descubro la segunda característica apreciable de este portentoso sistema: es un SISTEMA NO LINEAL. Y nuestra cabecita de técnicos está acostumbrada a los sistemas lineales; a que si A -> B y si 2A -> 2B. Pero este sistema NO funciona así (y lo sabes bien, aunque hasta hoy te lo estuvieras negando a ti mismo).

Ante esa perspectiva sólo hay dos posibilidades:

  1. cerrar los ojos, hacer ver que sí, inventarse reglas simples que funcionen (o no) en un tanto por ciento aceptable; o,
  2. asumirlo y volver a la Teoría Matemática de Caos, que es donde mejor se nos explica cómo funcionan estos sistemas no lineales.

UNOS GRAMOS DE TEORÍA DEL CAOS

«Unos gramos» quiere decir un par de apuntes; lo suficiente para entender el problema y poder cambiar nuestro esquema mental, sin llegar al dolor de cabeza.

Durante muchos años, de hecho hasta finales del siglo XIX, los científicos estaban convencidos que bastaba con el conocimiento de unas cuantas leyes físicas para poder predecir cualquier suceso en el tiempo y el espacio. Bastaba con tener la Ley bien definida y aplicarla con precisión. A eso se le llamaba “determinismo”.

Pero pronto empezaron los problemas. Gracias a Newton podían conocer con perfecta exactitud la posición de 2 cuerpos en el espacio en un momento concreto. A esto se le conoce como “el problema de los 2 cuerpos”. Sin embargo, ese mismo problema, pero planteado con 3 cuerpos hasta el día de hoy NO ha podido ser resuelto. (Realmente se puede predecir la posición de los cuerpos, pero utilizando aproximaciones numéricas). El determinismo estaba malherido, porque una “bestia” desconocida se había colado por una rendija.

Saltamos hasta 1961. Un matemático y meteorólogo estadounidense llamado Edward Lorentz, sería el primero que, por accidente, llegó a descubrir la “bestia” desconocida.

El famoso «atractor» de Lorentz

Un día trabajaba en su ordenador haciendo cálculos y predicciones del clima, como de costumbre. Quiso volver a rehacer ciertas simulaciones pasadas pero, para ganar tiempo (este tipo de cálculos complejos predictivos son muy largos, incluso en los más potentes ordenadores), empezó en un punto intermedio y redondeó algo los valores, nada más allá de una milésima o diezmilésima de un valor previo.

Pero para su sorpresa, la computadora le devolvió  resultados completamente diferentes a los que obtuvo en la primera simulación. Lorentz conocía la complejidad del “sistema” de la física atmosférica, pero que pequeñísimas variaciones acabasen generando escenarios que prácticamente no se parecían en NADA, lo dejó perplejo. Todo ello por la modificación de una milésima en un cálculo intermedio. (Este es el origen del famoso “Efecto Mariposa”, pequeños cambios imperceptibles pueden causar efectos enormes al final del proceso o al otro lado del planeta).

El descubrimiento de Lorentz abrió todo un debate en el campo de las matemáticas y la Ciencia en general.

La Teoría del Caos se aplica a sistemas como la dinámica de fluidos, la formación de los cristales de hielo, las epidemias y, efectivamente, los mercados financieros.

Estábamos acostumbrados a encarar sistemas lineales: por ejemplo, si disparamos un cañón y corregíamos unos grados su inclinación, la bala caerá en un lugar próximo al anterior, un poco más cerca o un poco más lejos; pero en un “sistema” como el que Lorentz acababa de descubrir, con una desviación mínima, el obús podía ir directamente a la Luna, o volarnos la cabeza.

Estos sistemas de comportamiento aparentemente impredecible, eran en realidad, muy sensibles a las condiciones iniciales. Y es aquí donde nace la Teoría Matemática del Caos. La Teoría del Caos se encarga de estudiar este tipo de sistemas.

Y, a partir de ese punto se empezaron a descubrir una larga serie de sistemas que se ajustaban a esos principios matemáticos, como, por ejemplo el movimiento de fluidos, la formación de los cristales de hielo, el péndulo magnético, las epidemias infecciosas y, efectivamente, los mercados financieros.

Así que, resumiendo: el de los mercados financieros es (por ahora) un SISTEMA no lineal, de tipo caótico y que intercambia información.

La vida era más fácil antes, con el HCH y cuatro reglas simples, ¿verdad?

Les advertí que no pasasen la línea… Ahora ya están perdidos.


Por si quieres echar un vistazo aquí tienes otros artículos que he dedicado al tema:

Sólo para Traders 3.0

Esto que sigue es SÓLO para vosotros, traders 3.0. Porque sois unos valientes y no os da miedo mirar a la complejidad a los ojos y desafiarla.

El Caos y la Hipótesis Tóxica

En el trading, el caos es toda la parte en blanco que hay a la derecha de la última vela dibujada.

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De Hormigas y Otras Variables

Allí estaban todas mis variables, en una danza caótica y de imposible cuantificación. Decenas de miles a la vista y quizás millones más dentro del hormiguero.

El Caos y La Hipótesis Tóxica

El Caos y La Hipótesis Tóxica

Este es, y debe ser, un artículo en varios movimientos, como un concierto barroco. Es el «castigo» (espero que amable) que merecen todos aquellos que me piden algo de base teórica para saber por dónde deambula mi alocada cabeza.

…»O Yo o el Caos»

No ha mucho publiqué un twit en el que, ante la disyuntiva del «o yo o el caos» me manifestaba completamente favorable a escoger siempre el caos. Aunque el contexto era otro, yo jugué con un doble sentido que hoy pienso desvelar.

Matemáticamente pocas cosas tan hermosas y apasionantes como la Teoría del Caos, una bestia esquiva que esconde en su interior todo lo que puede ser, lo que podría llegar a ser y lo que nunca será.

Y, para mí y en el trading, el caos vive en toda la parte en blanco que hay a la derecha de la última vela dibujada. Ese es mi caos, al que amo y respeto, porque sé que nunca alcanzaré.

En el trading, el caos es toda la parte en blanco que hay a la derecha de la última vela dibujada

¿Es en Trading lo Teórico Inútil?

Empezaré con unos fragmentos extraídos del weblog Complejidad del físico y catedrático Miguel A. F. Sanjuán, un catedrático de física leonés de fama mundial en el campo del caos y los sistemas complejos:

«Tradicionalmente estamos acostumbrados a pensar en ciencia teórica y en ciencia aplicada, sin embargo la teoría de la complejidad está estableciendo una nueva relación entre la ciencia teórica y la aplicada. Esta reflexión, debida al físico israelí Sorin Solomon, profesor de la Hebrew University of Jerusalén, establece que (…) cuando la tecnología actúa sobre la información, la ciencia aplicada consiste frecuentemente en operaciones de tipo abstracto aplicadas a temas de la información de la vida real. De modo que deberíamos acostumbrarnos a la expresión Ciencia Aplicada Teórica«.

«Ciencia Aplicada Teórica». Salvando las evidentes distancias, ¿a qué viene esto? Pues, a mi extraordinaria tozudez en mirarme constantemente los mercados financieros con ojos de extraño. De niño, sería mejor decir. En exigirme continuamente el desaprendizaje de lo poco que sé para ser capaz de entender lo evidente que, por obvio, a veces se nos escapa.

Los niños tienen la extraordinaria facultad de hacer preguntas simples y, en su aparente simplicidad, de vez en cuando nos meten en serios apuros.

Darwin Pensó como un Niño

Cuando Charles Darwin paseaba por parajes americanos, descubriendo cada día docenas de nuevas especies de animales e insectos, quizás no dejara de preguntarse “¿por qué tanta diversidad?” o, mejor, “¿para qué tanta diversidad?” Seguramente sería la pregunta que haría cualquier niño. Sincera, espontánea y tremendamente lógica.

Sin duda, a cualquier niño de la época le explicarían la misma razón que Darwin habría escuchado mil veces de pequeño: que «Dios lo quiso y lo creó así«. Tema zanjado y sin réplica posible.

Sin embargo, Darwin (que no era en absoluto ateo, más bien todo lo contrario) siguió pensando en el problema y acabó desarrollando una explicación mejor, científica y plausible. Su mérito fue el de seguir preguntándose como un niño y atreverse a afrontar una respuesta diferente.

Respuesta que, todo sea dicho, le causó todo tipo de burlas y descalificaciones por parte de los sectores más tradicionalistas y reaccionarios. Pero, tenía razón.

Mandelbrot y la Hipótesis Tóxica

Hace ya 40 años, Benoît Mandelbrot, uno de los matemáticos más que eminentes de nuestros tiempos (es el padre de los fractales) ya había demostrado que la hipótesis de los mercados eficientes era matemáticamente incorrecta. Hizo algunos cálculos y concluyó que si la hipótesis fuera correcta, la probabilidad de que un índice de Bolsa cayera un 7% en un determinado día sería tan baja que sólo ocurriría una vez cada 300.000 años. Sin embargo, sólo en los últimos 100 eso ha ocurrido en medio centenar de ocasiones.

Efectivamente, los mercados NO son eficientes. Se pueden llenar de productos tóxicos y colapsarse. Ya quedó demostrado en 2008. Pero mantener esa tesis justificaba la oposición frontal a su regulación.

Hace ya 40 años, Benoît Mandelbrot demostró que la hipótesis de los mercados eficientes era matemáticamente incorrecta.

Curiosamente, alguno de los creadores más destacados de la teoría de los mercados eficientes como William Sharpe, Harry Markowitz y Merton Miller recibieron el Nobel de Economía en 1990 precisamente por sostener que sí que lo eran. Pero también Myron Scholes y Robert Merton lo recibieron en 1997 y ambos estaban en el consejo rector del más famoso de los hedge funds quebrados, el Long Term Capital Management, que colapsó con estrépito en octubre de 1998.

Todo eso llevó a escribir cosas tan impactantes como la columna titulada “Eliminen el Premio Nobel de Economía” en la que Christopher Swann, prestigioso columnista de Reuters, publicó en 2009 en distintos medios.

Y en este punto es cuando un niño tira de la pernera de mi pantalón y me pregunta: “señor mayor, ¿por qué los matemáticos no se hacen ricos en los mercados?” Y yo le contesto que se vaya a jugar mientras pienso en la respuesta. ¡Maldita lógica infantil!


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Allí estaban todas mis variables, en una danza caótica y de imposible cuantificación. Decenas de miles a la vista y quizás millones más dentro del hormiguero.

Somos Ricos (En Datos)

Somos Ricos (En Datos)

Releyendo la entrada anterior me preguntaba si muchos de los lectores no se sentirían algo incrédulos ante la posibilidad de desvelar algo de los impenetrables mercados sólo a través de cinco escuálidos datos numéricos.

Así que no me podido resistir a la tentación de utilizar un ejemplo tan breve como esclarecedor. Desde hace ya algunos años sabemos que toda la vida, en todas sus formas y matices nace por combinación de sólo cuatro elementos (nucleótidos).

Si nuestro código genético (y el de todas las formas de vida conocidas) resulta de la diferente ordenación de esos 4 elementos básicos, contar con cinco datos numéricos debería llevarnos casi hasta el entusiasmo.

Toda la vida, en todas sus formas y matices nace por combinación de sólo cuatro elementos

 Quizás no estamos tan inermes como algunos les pueda parecer. 

Con Sólo 5 Datos (Para Desvelar Todos Los Misterios)

Con Sólo 5 Datos (Para Desvelar Todos Los Misterios)

Son sólo CINCO DATOS BÁSICOS. Y no tenemos mucho más. Puede parecer poco, pero si sabemos utilizarlos, es bastante.

Para empezar necesitamos datos fiables obtenidos de fuentes fiables. Datos inequívocamente ciertos. ¿Existe eso en los mercados?

Afortunadamente, sí. Absolutamente en todos los mercados y en todos los activos cotizados disponemos de cinco datos públicos, accesibles y en los que existe un completo consenso. En todos los casos y para todos los activos cotizados tenemos un precio de Apertura, un precio de Cierre, un precio Máximo, un precio Mínimo y un Volumen negociado (en este caso, con alguna salvedad). Cinco datos.

Necesitamos datos fiables obtenidos de fuentes fiables. Datos inequívocamente ciertos. ¿Existe eso en los mercados?

Seguramente a la mayoría les parecerá poco. Realmente no es mucho, sobre todo teniendo en cuenta que la prensa económica llena páginas y más páginas a diario con todo tipo de información económica más allá de estos cinco escuálidos datos. Pero, desde el punto de vista de la Teoría de la Información (TI), son datos inequívocamente fiables: apertura, cierre, máximo, mínimo y volumen.

La ventaja que ofrecen estos datos es que son numéricos y, por lo tanto, nos permiten operar con ellos. Es, precisamente en operar sobre todos o algunos de estos cinco datos en lo que se basan los indicadores técnicos.

Espero no haber cansado innecesariamente al lector pues, en este punto, queda ya explicado por qué decidí­ centrar mis trabajos en investigar los indicadores técnicos.

Como ya he comentado en alguna ocasión, los indicadores técnicos existentes son muchos y, por lo general, de un nivel matemático muy alto. Sus fundamentos teóricos han sido firmemente probados y, todos aquellos que ahora podemos incluir junto a nuestros gráficos, son fiables. Así que, eso nos lleva forzosamente a plantearnos dos nuevas preguntas:

  1. ¿Para qué más indicadores, si ya hay tantos?; y,
  2. Si son tan buenos, ¿por qué, entonces, no aciertan siempre?

Para empezar, en muchas ocasiones, los usuarios no somos capaces de entenderlos y aplicarlos correctamente. Pero, en el caso de que sí­ seamos capaces, hay alguna otra explicación más.

Volvamos a la TI. Cuando nos limitamos a trabajar con los cinco datos numéricos básicos de la cotización, lo hacemos convencidos de que son fiables, pero también de que son sólo una pequeña parte de la información total del sistema que rige los mercados.

Hay dos vías para ampliar las posibilidades de estas herramientas: el Big Data (BD) y los algoritmos de 2ª Generación (2G)

Esa es la razón por la que no hay ningún indicador técnico infalible. Cada uno de los indicadores técnicos representa alguna característica importante, pero siempre parcial. En los mercados hay flujos de información relevante que todavía no somos capaces de incluir en nuestras ecuaciones. Identificarla, muestrearla e incorporarla es un bonito desafío. Pero, antes de eso, que es un trabajo muy complejo y que seguramente desbordaría mis capacidades, afortunadamente hay algunas posibilidades de mejora en el campo de los indicadores técnicos ya existentes.

Por ello, hay dos vías para estudiar y ampliar las posibilidades de esas herramientas: la primera, por la vía exhaustiva, tomando las herramientas propias del Big Data y explorando todas las posibles relaciones entre variables definidas e indefinidas, visibles y ocultas, intentando incorporar nuevas explicaciones a través de los datos presentes. Evidentemente esta tarea excede en mucho mis conocimientos y capacidad de proceso.

Así que tomé una segunda vía disponible, que era el estudio y desarrollo de herramientas de segunda generación (2G) utilizando los algoritmos de indicadores técnicos existentes como piezas de un imaginario Lego con la que construir herramientas que aportasen nuevas prestaciones.

Y como eso estava a mi alcance, a ello me he dedicado.

La Diferencia Entre Problema y Misterio

La Diferencia Entre Problema y Misterio

«Cuando abordamos un problema, puede que no sepamos su solución, pero tenemos intuición, un conocimiento cada vez mayor y ciertas ideas de qué andamos buscando. Cuando nos enfrentamos a un misterio, sin embargo, sólo podemos quedarnos mirando fijamente, maravillados y desconcertados, sin siquiera saber qué aspecto tendría una explicación.»

Noam Chomsky

Pensar Para NO Pensar

Pensar Para NO Pensar

Hay que dedicar MUCHO tiempo a pensar en nuestro sistema para luego no tener que dedicar NI UN SEGUNDO en ello cuando lo aplicamos.

El Bar “El Farol” o Por Qué Buscar Nuevos Métodos

El Bar “El Farol” o Por Qué Buscar Nuevos Métodos

El caso del bar “El Farol” es un problema planteado en el marco de la teoría matemática de juegos y de una aplicación en los mercados bursátiles tan evidente que no hará falta ni detallarla demasiado.

Esta es una de las razones que me impulsa a pensar que investigar nuevos métodos y herramientas de trading tiene matemáticamente sentido.

Se basa en una anécdota real acontecida en un bar de la ciudad de Santa Fe (Nuevo México) llamado “El Farol” y fue planteado inicialmente por el economista W. Brian Arthur en 1994.

El planteamiento del problema es el siguiente: En Santa Fe hay un número finito de personas. El jueves por la noche, todo el mundo desea ir al Bar “El Farol”. Sin embargo, “El Farol” es un local muy pequeño, y no resulta agradable si está demasiado lleno. Así pues, existen las siguientes “reglas” en el lugar:

  • Si menos del 60% de la población va a ir al bar, entonces es más divertido ir al bar que quedarse en casa.
  • Si más del 60% de la población va a ir al bar, entonces es menos divertido ir al bar que quedarse en casa.

Por desgracia, todo el mundo ha de decidir si ir o no ir al bar al mismo tiempo y no es posible saber por anticipado cuánta gente ha decidido ir.

La importancia del problema estriba en que no importa que método (determinista) siga cada persona para decidir que hacer: si todo el mundo usa el mismo método está garantizado que el método será inefectivo.

Si todo el mundo usa el mismo método y éste sugiere que el bar no estará lleno, entonces todo el mundo acudirá, por lo que el bar estará repleto. Del mismo modo, si todo el mundo usa el mismo método y éste sugiere que el bar estará repleto, entonces nadie acudirá y, por lo tanto, el bar estará vacío.

Lo mismo podemos aplicar a la gente que opta por un camino u otro para evitar el atasco. Si todos utilizan en mismo método de decisión, todos acudirán siempre a la misma calle y se colapsarán, mientras que la ruta alternativa estará vacía.

Si todo el mundo usa el mismo método (sea el que sea) está garantizado que el método será inefectivo.

Así pués, cuanto mayor sea el número de personas que utilicen un mismo método para tomar una determinada decisión [por ejemplo, de trading], por bueno que sea ese método, acabará con el Bar “El Farol” lleno o vacío [pánicos alcistas/bajistas o, coloquialmente, ‘calentones‘], pues todo el mundo tenderá a tomar la misma decisión de compra o venta en el mismo momento.

La disposición de distintos métodos deterministas ofrecerá una mejor operativa por el simple hecho de ser distintos. Si, además, su nivel de fiabilidad es bueno o equiparable, el resultado será mejor para todos pues [en el caso del trading] las posiciones y situación de mercado nos permitirán operar mejor. Lo más previsible es potencialmente menos eficiente.

Es una de las razones que me impulsa a pensar que investigar nuevos métodos [y nuevas herramientas] de trading tiene sentido, también matemáticamente.

Cajas Negras y Cajas Grises

Cajas Negras y Cajas Grises

Hoy he encontrado una recopilación de frases de Alexander Elder, psiquiatra, trader, excelente diseñador de herramientas y uno de los pocos autores de libros sobre trading que consigue no matarme de aburrimiento.

Afortunadamente, Elder escribe muy bien. Es conciso y elegante y consigue enseñarte cosas importantes mientras te mantiene bien atrapado.

Un buen ejemplo, en sus propias palabras:

La mayoría de los programas de trading se encuadran en las tres siguientes categorías: Cajas Negras, Cajas Grises y Cajas de Herramientas. Las Cajas de Herramientas son para traders serios; las Cajas Negras son para los que creen en los Reyes Magos; y, las Cajas Grises, son una mezcla de ambas.

«El Nuevo Vivir del Trading»

Y esta sentencia tan clara me permite hablar del tema y aclarar esos conceptos.

Para que no queden dudas: las denominadas “cajas negras” son sistemas automáticos con todos los parámetros ajustados y bloqueados. Sería uno de esos «sistemas semáforo» por los que tantos suspiran: cuando se ponga verde, compra; cuando se ponga rojo, vende. Y no hace falta pensar.

Alexander Elder

Las “cajas grises”, son otras soluciones «cerradas» pero se diferencian de las anteriores en que permiten ajustar algunos de sus parámetros, por lo que son algo más adaptables a las circunstancias del mercado. Aunque, como en el caso anterior, el usuario sigue desconociendo el qué y el por qué de compras y ventas en un sistema que le han prometido que le llevará a la riqueza, pero nadie le ha explicado (ni lo hará) por qué camino.

Las “cajas de herramientas” proporcionan al inversor un conjunto de herramientas [generalmente indicadores técnicos más o menos evolucionados o con ajustes particulares] pero es el trader quien debe interpretar sus señales y actuar, pues son herramientas de ayuda y no sistemas cerrados estrictos.

Y, ¿por qué las “cajas negras” son peores que las “grises”? Elder también nos lo aclara:

Los Mercados están cambiando constantemente, por lo que los métodos que funcionaron en el pasado, es probable que no funcionen hoy y mucho menos, dentro de un año.

Añadiendo que:

La gente que paga por Sistemas de Trading Automáticos (del tipo caja negra/gris), se asemeja a los Caballeros de la Edad Media que pagaban a los alquimistas por el secreto para convertir los metales en oro.

Pero es que es esto es justamente lo que estoy intentando transmitir: como programador puedo crear un sistema ganador y demostrar que [en un determinado periodo pasado] ha funcionado de forma espléndida, con unos beneficios espectaculares. Pero la cosa se complica si quiero un sistema que sea ganador en todos los activos, en todas las temporalidades y durante todas las fases históricas. De esos, sinceramente, [todavía] no conozco.

Lo que realmente importa es disponer del conocimiento que nos puede permitir adaptar nuestros sistemas al mercado, a cada activo concreto en cada momento concreto, a ser capaces de prever sus derivas y de seguirlas para mantener sistemas ganadores durante MUCHO tiempo, independientemente de las circunstancias.

A pesar de ello, si alguien oferta un sistema ganador en forma de una caja mágica infalible (semáforo) de funcionamiento esotérico, cerrada e invisible, y lo viste con resultados espectaculares bien maquillados, se la quitarán de las manos una legión de inversores perezosos y engreídos, que merecerán pagar y perder al primer giro de mercado.

Afortunadamente TÚ no eres uno de ellos, porque te estás tomando la molestia de leer este artículo en este sitio web y no estás en uno de los que te ofrecen soluciones para ganar 2000€ al día operando un ratito cada mañana.

Pero, estás aquí, y haciéndolo estás invirtiendo en conocimiento. Y has descubierto que, en general, lo mejor para ti (y para mí) según Elder, son las Cajas de Herramientas.

Trabajaremos para tener las mejores y, si es necesario, inventaremos alguna.

Herramientas de Trading de 2ª Generación

Herramientas de Trading de 2ª Generación

Me quedaba pendiente, antes o después, dar una explicación más o menos detallada para todos los que no provenís del mundo «tech», del por qué me refiero a mis herramientas como «nuevas» o de «Segunda Generación«.

No, no se trata de un truco barato de marketing. Existe una regla dentro del mundo de la tecnología para clasificar una determinada herramienta dentro de la primera, segunda, tercera (o más) generación, o para definirla como «nueva», o no.

En general, hablamos de herramientas de Primera Generación (1G) aquellas que utilizan sólo variables básicas o primigenias en la composición de sus algoritmos.

Pongamos como ejemplo los indicadores técnicos, que creo que será lo más sencillo. Indicadores de primera generación (1G) serían aquellos en cuyas fórmulas encontramos todos o algunos de los cinco datos elementales (cierre, apertura, máximo, mínimo y/o vol). Si usa esos y sólo esos datos/variables, estaríamos hablando de 1G.

Las herramientas 2G serían aquellas que utilizan herramientas 1G como elementos en sus algoritmos.

Pero, gracias a estos primeros indicadores, y sus hábiles fórmulas, ya disponemos de una nueva batería de datos: obtenemos volatilidad, correlaciones entre precio y volumen, variaciones de fuerza relativa, momentos, tendencias, movimientos relativos de medias y un largo etcétera. Y todo ello operando en sus algoritmos sólo con las variables básicas.

¿Qué diferencia, pues, a las herramientas (en este caso indicadores) de Segunda Generación (2G) sobre los de 1G?

Pues que mientras en las de 1G se relaciona datos de precio (a veces, más volumen) para obtener nueva información adicional, en las de segunda generación se relaciona entre sí y como variables, los resultados de los indicadores de 1G.

Así, si en los de 1G se relaciona precio (máximos con mínimos, o cierres medios a lo largo del tiempo), en las 2G relacionamos volatilidad con momento, los estrechamientos medios de las bandas de volatilidad con los volúmenes proporcionales o la fuerza relativa del precio en cada momento, o cualquier combinación de ellas.

Las herramientas 2G serían aquellas que utilizan herramientas 1G como elementos en sus algoritmos. Es decir, que operan con los valores del MACD, RSI, estocástico o cualquier otro indicador clásico para componer nuevas herramientas.

Evidentemente eso requiere un estudio profundo de cada uno de los elementos de las 1G y experimentar con la combinación entre ellos para obtener nueva información que, se pretende en su diseño, sea mejor que la obtenida con cada uno de ellos por separado.

Así, si en los de 1G se relacionan variaciones en el precio, en las 2G podemos combinar volatilidad con momento, estrechamientos medios de las bandas con los volúmenes proporcionales y la fuerza relativa del precio en cada momento, o cualquier combinación de ellas.

Por eso hablo de mis herramientas como «nuevas», porque son de 2G. Evidentemente hay MUCHAS más de otros muchos autores que también lo son. Pero el objetivo hoy era que también TÚ supieras cuáles lo son y por qué.

Así, como ves, no se trata de marketing o pedantería, sino una descripción de QUÉ TIPO DE ELEMENTOS COMPONEN el algoritmo básico y qué tipo de relaciones establecen entre ellos.