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?”
Bueno, esto no es nada fácil. De un blog se espera que el autor sea breve y ameno, y seguramente este no es un tema apropiado para explicar aquí con detalle pero, al menos, podemos probarlo. Intentaré empezar por el principio e ir al grano.
¿La razón de todo esto? Explicar hasta qué punto la Teoría de la Información (TI) me parece aplicable como metodología al estudio del funcionamiento de los mercados financieros y al trading.
La Teoría de la Información [TI] fue formulada a finales de la década de 1940 por el ingeniero y matemático Claude Elwood Shannon. En su origen esta teoría se refería solo a las condiciones técnicas en la transmisión de mensajes. Su primera versión apareció publicada en el Bell System Technical Journal en octubre de 1948, perteneciente a la Bell Telephone Laboratories, organización para la que Shannon trabajaba.
Muy poco después el sociólogo Warren Weaver acertó a entrever todo el potencial subyacente en el trabajo de Shannon y redacto un ensayo, que fue publicado junto al texto anterior en julio de 1949 bajo el título de «The Mathematical Theory of Communication«.
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En conjunto dieron lugar a un pequeño libro. De este modo, la unión de dos disciplinas diferentes produjo una obra de referencia duradera en el campo de la comunicación, entendido en el más amplio sentido. Lo habitual es que se aluda a estas concepciones como el Modelo de Shannon y Weaver, o como la Teoría de la Información [TI].
Este trabajo es de una excepcional importancia en el campo de la cibernética, siendo una de las obras de referencia básica. Shannon contempló por primera vez la transmisión de información como una teoría matemática dentro del campo específico de la probabilidad y la estadística, estudiando la información y todo lo relacionado con ella: canales, compresión de datos, criptografía y temas relacionados.
En la próxima entrega, un poco más sobre Shannon, su teoría y su relación con los mercados financieros. [Por cierto, si quieren conocer el original, basta con que pulsen sobre la imagen de la portada del libro para obtener un PDF de la obra]
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.
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 de hace 25 años, en el que quizás apenas se mantengan no sólo una mínima parte de los elementos que lo componían, sino sectores económicos enteros.
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.
Esta es una de esas entradas que he estado resistiéndome a escribir durante años porque, según cómo lo explique, puede causar un cierto desasosiego entre algunos traders. Pero es la realidad diaria.
Por mi actividad migrando mis herramientas entre plataformas desde hace años me he encontrado con todo lo que ahora explicaré, y no creo que hayan sido muchos más los que hayan compartido estas experiencias así que, tampoco he encontrado quien las haya detallado antes.
Migrar herramientas es un trabajo bastante más delicado y complejo de lo que pudiera parecer en principio
Partiré de un caso, que no siendo muy habitual, tampoco es único. Así que, ni que sólo sea para evitar tener que volver a explicar todo esto con detalle cada vez que alguien me lo pregunte, valga el tiempo dedicado a redactar esta entrada.
Además, me servirá para explicar un poco mejor qué hace concretamente un indicador. Y podrán entender [espero] por qué, a veces, los desarrollos de una misma herramienta en diferentes plataformas puede ser una pequeña (o gran) tortura [cosa a la que cada vez me resisto con mayor fuerza].
Migremos, ya que podemos
Muchos usuarios, por la razón que sea, deciden migrar de plataforma. Si es usuario de alguna de mis herramientas y está disponible en el nuevo entorno, puede solicitarme la nueva versión correspondiente. Si es el caso, se la remitiré, empezará a usar el indicador en su nueva plataforma de la misma forma que antes y [generalmente] aquí acaba el relato.
Pero, en algunos casos, el tema se complica. Algunos usuarios especialmente meticulosos, empiezan a comparar curvas y valores entre ambas plataformas [cosa que seguramente no han hecho ni harán con cualquier otro de los indicadores disponibles] y, en algunas ocasiones comprueban (oh sorpresa!) que algunos valores numéricos del indicador en ambas plataformas NO siempre son exactamente iguales. ¿Qué está pasando?
¿Quién será el culpable?
Aquí entra en juego la variabilidad en la personalidad humana, pero tomaré un caso medio para que nadie se ofenda ni se sienta aludido.
Imagino que la primera idea que vendrá a la mente de la mayoría es que ESA nueva versión del indicador NO está correctamente programada o contiene errores. Quizás haya quien piense que tampoco lo está la anterior. O que no lo ha estado nunca ninguna.
Realmente yo nunca he visto un caso tan grosero que llegue a alterar el trazado de las curvas [se trabaja mucho para que eso no pase] pero, y fíjense en lo que les voy a decir: ni siquiera descarto que eso pueda pasar en algún caso puntual.
«Pero, ¿y cómo lo admite con tal desparpajo!?», pensarán los que ya me han condenado antes de iniciar la simple exposición. Pues porque podría llegar a ser así y si tiene la paciencia de seguirme un poco más lo entenderá. Ahora viene lo interesante.
¿Cómo funciona la relación entre indicadores y plataformas?
De este efecto antes explicado [problemas de concordancia exacta] me di cuenta ya en mis primeras migraciones de herramientas y, a la postre siempre acaba siendo uno de mis peores dolores de cabeza. De hecho que el 99,99% de los usuarios nunca se percaten o lo aprecien jamás es motivo de un cierto orgullo. De hecho la mayoría supongo que tendrá primera [inquietante] noticia aquí.
Así que como me di cuenta (como afectado) de este tema hace tiempo y tuve que investigar a qué era debido, paso a detallarlo cosa que, dicho sea de paso, tampoco conozco que nadie haya hecho antes, lo que en su día me habría ahorrado MUCHO trabajo y pesquisas, y fue un problema añadido. [Igual alguien alguna vez me lo agradezca].
Lo primero que necesitamos hacer es dividir el proceso en bloques para poder asignar la responsabilidad a cada posible parte.
Empecemos por el indicador, principal sospechoso. ¿Qué es y qué hace un indicador? Básicamente un indicador (todos ellos) es un algoritmo compuesto de una o varias fórmulas matemáticas que toman una serie de datos, los procesa y entrega uno o más resultados de esa operación.
¿Cuál es el papel de la plataforma? Pues, en toda su complejidad, básicamente dos:
Ofrece los datos de entrada; y
Gestiona las salidas generalmente en forma de representación gráfica
Así, en un esquema básico de proceso, a la plataforma le corresponde la «entrada» y la «salida» , mientras que al indicador le corresponde el «proceso» de los datos.
¿De dónde vienen las diferencias?
Una vez constatadas que en un determinado mismo gráfico entre dos plataformas de trading existían diferencias (generalmente pequeñas) en los valores de salida, cabía descubrir qué pasaba, dónde y, a ser posible, cómo solucionarlo/minimizarlo.
Como siempre en estos casos se trabaja por eliminación, aislando cada elemento participante. Así lo hicimos empezando por el propio indicador. ¿Había alguna diferencia entre los algoritmos que justificase esas diferencias? La respuesta fue que no. El algoritmo (la fórmula) era EXACTAMENTE la misma en todos los casos y calculada de la misma forma y en el mismo correcto orden.
El indicador toma una serie datos de la plataforma, opera con ellos y entrega los resultados de nuevo a la plataforma, que acaba convirtiéndolos en un gráfico.
Así había que prestar atención ahora a las plataformas y examinarlas dento de nuestras limitadas posibilidades pues los fabricantes, como es natural, no se prestaban a dar mucha información técnica.
Como en muchas de mis herramientas el valor «volumen» está incorporado, empezamos por ahí y como, por fortuna, podemos visualizar ese valor individualmente simplemente desplegándolo separadamente en una ventana del gráfico, la sorpresa fue considerable.
En la mayor parte de los casos donde observamos diferencias en los valores del indicador era porque había variaciones entre los valores de los volúmenes. Recuerdo que estamos hablando de mismos períodos de mismos activos. ¿Por qué no coincidían exactamente? ¿Cuál volumen era el correcto?
Bienvenidos al laberinto de los datos
Comunicamos (amablemente) estas diferencias a algunas plataformas, y les consultamos a qué podían ser debidas. De entrada, y como era previsible, todas afirmaron sin dudar que SUS datos eran los correctos, que obtenían de tal o cual fuente de datos totalmente fiable y certificada. Y, ¿saben qué? TODOS decían la verdad.
Entonces, ¿qué pasaba? Pues, después de no pocas pesquisas y esfuerzos entre un laberinto de suministradoras primeras de datos, fuentes oficiales y mercados, resultó que NO EXISTÍA [y no tengo noticia que eso haya cambiado] un sistema internacional estándar de contabilizar el volumen negociado.
Eso significa que, según unos u otros, volúmenes negociados fuera de mercado, o en operaciones realizadas en aperturas o cierres, se contabilizan en un bloque temporal u otro, total o parcialmente, sin acabar de aclarar muy bien quién hacía qué y cómo. [Por no hablar de mercado paralelos, creadores de mercado, dark pools y otras lindezas].
Así que tuvimos que acostumbrarnos a vivir sabiendo que, al menos en uno de los datos que manejaba el algoritmo, había variaciones entre los datos suministrados según el tipo activo, de derivado, el suministrador de datos de cada plataforma y un montón de variables más completamente imposibles de prever. [Puedes hacer clic en lo gráficos para observarlos en detalle]
La buena noticia es que, después de [como pueden comprobar] estudiarlo MUY detenidamente, llegamos a la conclusión que, por mucho que haya diferencias al contabilizar algunas variables concretas, si ese MÉTODO era constante para cada plataforma concreta NO AFECTABA para nada la coherencia de la herramienta.
Se observarían diferencias en los valores del indicador porque existían diferencias en la serie de datos a procesar. En general eran diferencias porcentualmente pequeñas y difícilmente apreciables sobre el trazado de la curva.
En el fondo, que determinadas operaciones se contabilicen ahora o más tarde, si siempre se hace del mismo modo, no afecta en absoluto el resultado final, por más que pueda modificar puntualmente los valores.
Otro de los «descubrimientos» que obtuvimos del análisis del problema comparando una buena cantidad de plataformas fue que, en general, la calidad de los datos ofrecidos era directamente proporcional a su precio de suscripción, cosa que tampoco debería sorprender a nadie.
Pero, con el dato «precio» no hay nunca duda ¿O sí?
«Pero, al menos», -me dirá el amable y paciente lector- «sabemos que los datos de precio serán siempre correctos e idénticos en todas las plataformas». Y yo les responderé que sí, que CASI SIEMPRE eso es así.
Haz clic para aumentar
Debería explicarles en este punto que las plataformas de trading son, en esencia, bases de datos gráficas. Contratan un servicio externo que les suministra los datos del mercado en tiempo real [que almacenan en su base de datos] y se los hace llegar por conexión telemática.
Pero esas conexiones pueden ser de mejor o peor calidad, tanto en velocidad como en fiabilidad. Pero, incluso las de más alta calidad, no están exentas de pequeños errores de transmisión. Los más groseros son detectados y corregidos (manualmente) de la base de datos de cada plataforma, pero cuando son pequeños o afectan sólo detalles concretos pueden pasar desapercibidos.
Un Futuro DAX en 30 minutos graficado en dos diferentes plataformas
Estos gráficos sólo son pequeñas muestras (convenientemente lejanas) de algunas diferencias entre plataformas en los datos de entrada. Podrían parecer intrascendentes (lo serían en el 99,99% de los casos) pero en indicador cuyo algoritmo contemplase esos detalles generaría problemas de concordancia exacta.
O, incluso, desplazando una vela de hora… [al fin i al cabo, es sólo un bit de error]
Aprovecho para comentar que, si en alguna ocasión detectan algún error en algún gráfico, sea grande o pequeño, si lo comunican a su plataforma se lo agradecerán mucho, porque así lo podrán corregir manualmente.
Así que llegamos a una primera conclusión: aunque el sospechoso probable parecía ser el indicador, todos los indicios apuntan a que el principal causante de las diferencias finales, son los datos [presuntos inocentes]. Y, lógicamente, si los datos son distintos, también lo serán los valores resultantes una vez procesados.
Si quieren que les haga una confesión, ocuparme y preocuparme por la CALIDAD de los datos ofrecidos por determinadas plataformas ha sido una de las razones por las que he ido abandonando el desarrollo en algunas de ellas que, por más que sean populares, tienen [en mi modesta opinión] muy descuidada la calidad de los datos que ofrecen a sus usuarios. Así que me pregunté «¿para qué esforzarme en mantener unas buenas herramientas si los usuarios trabajan en un entorno de datos de mala calidad?»
¿Te has preguntado nunca si vale la pena trabajar con una plataforma que te ofrezca datos inexactos o descuidados, por popular (o barata/gratis) que sea?
Si los datos de la serie de origen son distintos, una vez procesados, también lo serán los resultados
Sofisticando el error
Permítanme que acabe ya con un último apunte, que les aseguro que dejar el tema sólo en esta entrada no hace justicia a la cantidad de horas que, durante años, le he tenido que dedicar a este complejo tema.
Después de entender y asumir la primera parte de esta exposición [asumirla porque está TOTALMENTE FUERA de mis posibilidades evitarla o solucionarla] me encontré con una segunda «patología» .
En este caso, miraba y remiraba y no detectaba variaciones en los datos que justificasen unas pequeñas (pequeñísimas, generalmente) variaciones permanentes en los resultados. De hecho, propiamente deberíamos hablar de mínimas desviaciones.
Así que había que volver a investigar de dónde venían. Como he explicado en alguna otra parte, mis herramientas son lo que conoce habitualmente como «de 2ª generación» , o sea, que incorporan como elementos herramientas de 1ª generación, en nuestro caso, indicadores anteriores.
Por otro lado, muchos de esos indicadores clásicos [ RSI, Momentum, Medias, MACD, Escocásticos, etc.] la mayoría de plataformas los tienen integrados en forma de funciones predefinidas [built-in, que diríamos en argot].
Sus formulaciones son conocidas, pero no es fácil acceder a comprobar cómo están programadas en cada plataforma. Y, una vez más después de bastante trabajo y elucubraciones, acabamos detectando que había en ocasiones diferencias en la forma de cálculo de algunas de estas funciones/indicadores.
Pequeños matices, como utilizar un tipo de alisado en lugar de otro, un tipo media específica u otra más avanzada. Detalles que me llevaron, por ejemplo, a darme cuenta que el uso y elección de las medias utilizadas en cada parte de un algoritmo podía modificar sutilmente el resultado [para mejorarlo o para empeorarlo]. Por eso les he estado mostrando parte de ese trabajo recopilado en mis entradas sobre medias móviles en este mismo blog.
Sé que es la nuestra es una especialidad MUY peculiar, donde encontramos traders que programan y programadores metidos en temas de trading, pero no muchos programadores que sean, a la vez, traders [y viceversa].
Lo explico porque todos los programadores nos hemos encontrado en algunos casos y lenguajes que no sólo importa el qué, sino el cómo y en qué orden. En algunos casos [pocos, es cierto] algunas funciones estaban bien programadas, aunque con algún detalle incorrecto. Para explicarlo gráficamente, la imagen siguiente es propiamente la de un sandwich sólo que con algún «detalle» incorrecto.
Y así queda básicamente explicado por qué en la mayor parte de los casos en que se observen diferencias entre dos indicadores idénticos [míos o de quien sean] en dos diferentes plataformas, por favor no saquen conclusiones precipitadas.
Y, la moraleja de todo esto, es que:
no siempre hay que disparar sistemáticamente sobre el pianista si algo no suena bien. Puede que el piano o la partitura tengan algo que ver.
explicar todo esto por mail era muy complicado y difícil cada vez que alguien me lo consultaba, así que queda desarrollado para todos ellos de ahora en adelante.
Espero que alguien haya llegado hasta el final y que le haya resultado útil e instructivo para conocer mejor algunos aspectos poco conocidos del trading, las plataformas y los indicadores.
Me disculpo de antemano por la longitud de este post. Pero, la verdad, por razones obvias no me sé resistir. Ustedes me perdonarán.
En primer lugar, por más que yo haya diseñado algunos indicadores, quiero dejar claro de entrada que no pretendo convencer a nadie ni de su utilidad, ni mucho menos de su necesidad. Respeto y entiendo que haya otras mil formas, sistemas y herramientas de trading perfectamente válidas. Se puede hacer un trading excelente [o pésimo] con o sin indicadores. [Y hoy ni si quiera mencionaremos casos comunes de utilización inapropiada]
De todas formas hay, creo yo, algunas inexactitudes y algunas ideas comunes bastante repetidas -aunque no muy ciertas- sobre ellos. Critiquemos a los indicadores por lo que hacen o por lo que no pueden hacer, pero no por lo que algunos tópicos les atribuyan. Tópicos que repiten aquí y allá y que se consideran ciertos simplemente porque se repiten.
Critiquemos a los indicadores por lo que hacen o por lo que no pueden hacer, pero no por lo que algunos tópicos les atribuyan.
Por ejemplo, uno de los más habituales es el de considerar que como los indicadores técnicos se nutren de los datos del precio, son redundantes, inútiles y forzosamente retrasados respecto a ellos.
En primer lugar, dense ustedes cuenta que los indicadores técnicos bursátiles son una herramienta novísima y, por ello, tan interesantes para muchos, entre ellos, para mí mismo. Si los principios del análisis técnico hay que ir a buscarlos a los trabajos de Charles Dow en el 1900, los primeros indicadores técnicos realmente populares proceden de los años 70. Así de jóvenes son.
Algo que he intentado explicar en alguna ocasión es que aquello a lo que muchos traders llaman “precio”, y al que lo todo lo fían, no es realmente es un dato, sino cuatro. Si les forzase a definir “precio” seguramente acabaría muchos señalando simplemente al “cierre”. Pero, fíjense que pensando así olvidamos apertura, máximo y mínimo.
Aquello a lo que muchos traders llaman “precio”, y al que lo todo lo fían, no es realmente es un dato, sino cuatro
Me dirán que no; que trazan sus líneas por encima y por debajo de máximos y mínimos, y que consideran la amplitud de las velas y, por lo tanto, su apertura. Y todo eso está muy bien. Pero comparan máximos con otros máximos; mínimos con otros mínimos y cuerpos con otros cuerpos. Pero, ¿realmente son capaces de evaluar qué ocurre con las relaciones y evolución de esos cuatro valores vela a vela, hacia delante y hacia a tras? Eso es lo que básicamente hacen los indicadores con un buen diseño.
Pondré un ejemplo y lo haré con el RSI, que todos conocen. Todos saben que cuando se llega al 70 está sobrecomprado y cuando se alcanza el 30, sobrevendido. Sí, ¿pero en qué se basa?
Fíjense que J. Welles Wilder observó que si medía la evolución del precio a través de una serie de barras era capaz de predecir [anticipadamente] dónde probablemente cambiaría la tendencia. Y eso mediante la comparación de los movimientos individuales al alza o a la baja de los sucesivos precios de cierre. Diseñó una fórmula matemática capaz de medir este efecto y la llamó Índice de Fuerza Relativa (RSI).
John Bollinger observó que cuando se iniciaba un movimiento tendencial las barras eran mayores [o sea, la amplitud entre máximo y mínimo de cada barra aumentaba] y que paulatinamente se iban acortando, lo que implicaba también que el movimiento se agotaba. Y como eso sucedía anticipadamente a los giros de tendencia, era posible adelantarse al precio atendiendo a algunas de sus características y peculiaridades. Y diseñó sus famosas bandas en la década de los 80.
Esto que acabo de explicar de forma muy esquemática debería bastar para entender qué se persigue con el diseño de indicadores. Efectivamente no es redundar información, sino obtener de los datos existentes nueva información que sea útil para el trading. Y que, por supuesto, nos dé una ventaja sobre el mercado. Se trata de amplificar gráficamente un detalle, a veces sutil, y obtener ventaja al verlo magnificado.
En ocasiones este tipo de gráficos nos ofrece confirmaciones pero en otras muchas buscamos señales anticipadas [indicadores anticipados]. O si no, ¿cómo explican las divergencias, que anticipan movimientos sobre el indicador ANTES de que se produzcan en el precio? ¿No son avisos? ¿Acaso no se nutren de datos pasados? Pues, si es así, ¿cómo consiguen anticiparse si se nutren de datos pasados?… Q.E.D.
Lo que se persigue en el diseño de indicadores no es redundar información, sino obtener de los propios datos existentes nueva información que sea útil para el trading.
En fin, que la opción de no utilizar indicadores técnicos es perfectamente respetable. Si usted se siente más cómodo o más seguro operando sin ellos, si le fastidia que le den señales equívocas o que yerren clamorosamente en ocasiones, NO los use.
Pero piense en la de veces que el precio rompe claramente el soporte o la resistencia para volver atrás y pillarles/nos a contrapié. En el trading nada es garantía de nada.
Los indicadores son herramientas jóvenes, todo un nuevo mundo para explotar e investigar. Hay muchos, algunos mejores que otros. Pero inútiles serían si no ofrecieran una información diferente o complementaria a la del precio [cierre]; si siempre fueran retrasados y no nos permitieran tomar decisiones en ventaja. Pero hacen todo eso, aunque ninguno de ellos sea infalible.
Cuando se recurre a la máxima de Dow de que “todo está en el precio”, yo les digo que estoy [casi*] de acuerdo. No sólo admito que todo está en el precio sino que CREO QUE HAY MUCHO MÁS EN EL PRECIO DE LO QUE PODEMOS VER A PRIMERA VISTA, y eso es lo que intentamos entresacar con esos pequeños cacharritos matemáticos que son los indicadores técnicos. [El casi* de arriba es porque -para mi gusto- falta el quinto dato fundamental: el volumen].
Yo como diseñador de indicadores aspiro a descubrir DENTRO del precio más cosas de las que todos somos capaces de ver. Ese es el desafío.
Cuando se recurre a la máxima de Dow de que “todo está en el precio”, yo les digo que estoy [casi*] de acuerdo. No sólo admito que todo está en el precio sino que CREO QUE HAY MUCHO MÁS EN EL PRECIO DE LO QUE PODEMOS VER A PRIMERA VISTA
Por último, por supuesto que se nutren de datos atrasados[¡de qué otros se van a nutrir!!!], pero podemos crear fórmulas y patrones que nos den una ventaja estadística, es decir, que muestren situaciones proyectadas en el tiempo futuro estadísticamente probables. Si eso no es suficiente para alguien, que mire sólo el precio, porque trabajando sobre el futuro sólo podemos aspirar a las probabilidades.
No les pidan más de lo que pueden hacer. Son herramientas de ayuda, pero ni son infalibles ni les van a garantizar un trading 100% exitoso.
Espero que este comentario sea de utilidad para entender mejor qué hacen y para qué sirven los indicadores técnicos.
Hay poca verdad en los mercados y NULA en la actividad del trading.
De hecho, como ya he publicado en alguna ocasión, opino que la principal función de los Mercados es la de GENERAR CONFUSIÓN para ocultar los datos relevantes. Ya que, según las propias reglas del mercado, la verdad debe existir como variable en el sistema, los mercados generan una cantidad ingente de ruido para ocultarla. Los pocos que son capaces de reconocerla e identificarla son los que tienen alguna posibilidad de enriquecerse.
Considero a los mercados como el sistema de información humano más complejo jamás creado.
Me gusta el trading especialmente porque considero a los Mercados como el sistema de información humano más complejo jamás creado y eso es un DESAFÍO APASIONANTE. Es mi propio laboratorio de ideas.
Para mí, el trading es un juego estadístico donde las certezas no existen y sólo se trabaja con probabilidades. Para entendernos, para mí es más parecido al Póker o al Black Jack [o al dominó, en versión más hispánica] que a la ruleta o a la lotería.
Si estuviéramos ante un juego de azar puro como la lotería, todo se basaría en la suerte. Todos tenemos las mismas opciones al comprar un número y acertar el premio mayor no tiene mayor mérito. Le toca a quien le toca y si juegas más, tienes proporcionalmente más probabilidades.
Analizar los mercados desde el punto de vista de la gestión de la información, es como entender cómo gestiona sus cartas un experimentado jugador de póquer.
Pero convendremos todos que, independientemente del oponente, en un juego como el póquer [o dominó o la mayor parte de juegos] un jugador novel tiene muchas menos opciones de ganar que uno experimentado. ¿Quiere eso decir que el experimentado ganará siempre? Tampoco. Está el factor azar, que sigue presente en las bazas que se le presenten en cada partida y momento. La diferencia es que, con ellas en la mano, sabe gestionarlas mejor que el novato. Incluso sabe cuándo es conveniente NO jugar y dar una mano por perdida.
Por eso mi orientación es analizar los mercados desde el punto de vista de la gestión de la información, del mismo modo que intentaría entender cómo gestiona sus cartas un experimentado jugador, sean las cartas que sean las que le llegan en la mano.
Al final, ganar con una pareja de doses en el póquer, o en el dominó cargado de dobles, es una hazaña al alcance sólo de jugadores experimentados.
¿Por qué abordo el trading como lo hago, saltándome la tradición y las convenciones casi sagradas?
La respuesta es fácil: porque hasta hoy, nadie ha sabido contestar y/o argumentar correctamente DOS simples preguntas que siempre formulo:
1.- ¿Los datos del mercado bursátil son “DATOS”?
Difícilmente nadie se atreve a poner en duda algo tan evidente.
2.- Pues, si los datos bursátiles son “datos”, ¿por qué han de tratarse de una forma distinta al resto de datos en cualquier otro contexto?
Aquí los escépticos y tradicionalistas, dudan; incluso algunos parecen preguntarse realmente “¿lo hacemos?”
En este punto es donde intento que hagan memoria y que intenten recordar si JAMÁS en una reunión o convención de cualquier tipo (científica, médica, económica, financiera, o cualquier otra donde se manejen datos y gráficos) EN ALGÚN CASO han escuchado al interviniente mencionar, por ejemplo, un hombro-cabeza-hombro (HCH).
¿Imaginan un médico explicando que en determinada región sanitaria en el futuro se producirá una explosión demográfica porque la gráfica poblacional ha dibujado un HCHinvertido?
¿Les parecería un argumento ridículo? ¿Fuera de contexto? Y cuando se trata de una cotización, ¿no se lo parece? ¿Por qué?
Si los datos bursátiles son “datos”, ¿por qué han de tratarse de forma distinta a como se tratan el resto de datos?
¿Imaginan un director financiero asegurando que como los números de la compañía han hecho un “doble suelo” ya no hay nada que temer, o que la facturación crecerá porque “taparemos un gap de hace 5 años y los gaps siempre se acaban cerrando”?
¿Imaginan un epidemiólogo diciendo que, como la gráfica de los contagios han formado un triángulo, «romperá por arriba o por abajo, pero siempre con volumen»?
¿De verdad serían capaces de acudir al director de su banco a pedir un crédito, porque la facturación de su empresa «ha formado una taza con asa» y a partir de ahora crecerá imparablemente?
Y ahí es cuando vuelvo al origen y repito la pregunta:
Si los datos bursátiles son “datos”, ¿por qué han de tratarse de una forma distinta a como se tratan los datos en el resto de especialidades?
En general, la controversia termina aquí. Me despido amablemente y los dejo con su confusión.
¿De verdad serían capaces de acudir al director de su banco a pedir un crédito, porque la facturación de su empresa «ha formado una taza con asa»?
MIS CONTRADICCIONES Y YO (O, QUIZÁS NO)
Como me conocen ya saben que no me duele ser sincero. En este punto alguien me podría acusar de utilizar o haber utilizado todos o algunos de esos “recursos mágicos” de los más arriba mencionados en algunos de mis comentarios para justificar operaciones concretas. Y tendrán toda la razón. Lo he hecho, lo hago y lo seguiré haciendo en el futuro.
¿Y como puedo, al mismo tiempo, sostener una cosa y la contraria? Bueno, todavía no he escrito la entrada sobre las “profecías de autocumplimiento”, pero lo haré.
De hecho, este “maletín de recursos” SÓLO para traders (no existe ni de lejos en ningún otro modelo de análisis de datos de ninguna otra especialidad) basado en los dibujitos con carácter profético que el precio traza sobre un gráfico ha sido tan asumido por una masa tal de traders que acaba cumpliéndose en ocasiones, simplemente por el convencimiento y aceptación de muchos de ellos de que se cumplirá. Es una maniobra realmente hábil para predecir los movimientos de una masa acrítica y convencida.
Así que, ES CIERTO, en la primera parte les señalé que todo eso tiene poca o ninguna consistencia; pero si no me hacen caso, tampoco tengo ningún problema en ponerme en la contraparte, sumarme a los tiburones (en mi tamaño ulta-mini) y aprovecharme de quien prefiera no hacerme caso y confiar ciega y acríticamente en pamplinas. Como decía la canción: “lo siento mucho; la vida es así, no la he inventado yo”.
Hay algunas piezas del puzle del trading que, definitivamente, parecen no encajar nunca. Desde que hace ya unos cuantos años me interesé por el estudio de los Mercados, hay algunos aspectos contra los que topo violentamente. Temas [para mí] inabordables y que me dan mucho que pensar.
El trading está repleto de falsas verdades comúnmente aceptadas, pero que no resisten ningún estudio serio y pormenorizado
Primero culpé a mi desconocimiento, luego a mis problemas de enfoque. Sin duda sigo sin saber muchas cosas, y sigo sin saber enfocar otras tantas, pero algo más falla y ya empiezo a considerar que está en el propio sustrato.
Lo voy a enunciar hoy claramente [una vez más] para que los puristas me lapiden públicamente, pero creo que en el trading [en general] está repleto de falsas verdades comúnmente aceptadas, pero que no resisten ningún estudio serio y pormenorizado. El método científico, la lógica y algunos postulados del trading no parecen llevarse nada bien. Algunas falsas verdades que [y perdonen la brutal sinceridad] los traders de a pie seguimos como corderos camino del matadero.
Ya hace mucho que enuncié mi propia forma de trabajo: la del desaprendizaje. Está bien que todo el mundo considere que las cosas son así pero déjenme que, una vez las aprenda, las compruebe por mí mismo, por si acaso. Ese es un camino largo, penoso y tortuoso, pero que sin duda nos lleva a edificar siempre sobre cimientos más firmes que darlo todo por cierto simplemente porque alguien lo dijo hace 5 o 50 años en un libro o en una conferencia.
Aprendo para «desaprender«, para comprobar si las cosas son realmente así o sólo lo parecen, aunque lo parezcan por consenso muy mayoritario. Aunque lo parezcan por indiscutible tradición.
Les voy a poner sólo un ejemplo de a qué me refiero. Muchas veces, en el trading, algo se convierte en una verdad absoluta e indiscutible sólo porque quien lo dice ganó mucho dinero [o eso creemos] y explica en un libro que lo consiguió así [o eso dice él]. Esto es conocido dentro del mundo de la lógica como una Falacia Argumentum ad verecundiam o de «argumento de autoridad«, que se basa en defender algo con la única razón de que quien lo afirma tiene autoridad en la materia [en nuestro caso, porque ganó dinero].
Aprendo para «desaprender«, para comprobar si las cosas son realmente así o sólo lo parecen, aunque lo parezcan por consenso muy mayoritario. Aunque lo parezcan por indiscutible tradición.
Evidentemente, las cosas no son como son porque alguien lo diga, sino porque se demuestre realmente que lo son. Tampoco dejan de serlo porque quien lo diga sea un pelagatos, como yo. La Ciencia y la Filosofía tienen estas mismas reglas [lo siento] y si tuviera tiempo [y a alguien más interesase] intentaría demostrarlo con algunos ejemplos más.
La buena noticia [al menos para mí], es que algunas cosas en las que trabajo sí que encajan. O sea, que no creo que todo sea falso ni falaz.
Trabajo para arrojar las ideas contaminadas lejos de mis diseños y herramientas, aunque no siempre lo consiga. Quizás lo consiga o quizás no pero ¿qué voy a perder por intentar cometer mis propios errores en lugar de andar perpetuando los de otros?
El desafío es apasionante, enriquecedor y, si se consigue, oculta un premio magnífico. Y, si no, todo ese conocimiento será aplicable a otros desafíos profesionales.
¿Qué voy a perder por intentar cometer mis propios errores en lugar de andar perpetuando los de otros?
En este punto no se trata tanto de diseñar complicados algoritmos sino, simplemente, de separar el grano de la paja o, si lo prefieren, la señal del ruido.
Si yo te doy un euro y tu a mi me das otro, al final terminamos los dos con un euro, exactamente igual de como empezamos.
Pero si yo te doy una idea y tú a mí me das otra, al final tenemos dos ideas cada uno. En términos económicos, ambos hemos doblado nuestro capital.
Eso es un buen negocio y el resto, paparruchas.
Este blogpretende TRAFICAR en ideas.
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