Categoría: Info-Trading

Obama, la reelección y los Redskins

Obama, la reelección y los Redskins

En 2012 Obama se enfrentaba a su reelección. Su opositor era el senador republicano Mitt Ronmey. Pero eso poco importaba porque la reelección de Obama dependía de lo que hicieran los Washington Redskins, el equipo de futbol americano de la capital. Así de fácil y así de claro.

Para empezar, este hallazgo se lo debo a un artículo publicado por Julio Embid en el desaparecido blog Zona Roja. Tal como lo leía, me daba cuenta de lo bien que me vendría como ejemplo para diferenciar entre CAUSALIDAD y CASUALIDAD, también en el campo del trading.

Estamos muy acostumbrados a ver como cualquier patrón parecido entre dos índices o valores acaba [sin mucha más justificación que la supuesta similitud gráfica] deviniendo en un “indicador referencia” o en un “indicador adelantado”, el uno del otro.

Déjenme que les explique con este ejemplo tan adecuado hasta qué punto esa práctica puede estar [y está, en muchos casos] completamente injustificada.

Pensaba en lo bien que me vendría como ejemplo para diferenciar entre CAUSALIDAD y CASUALIDAD.

Según explicaba en aquel artículo Julio Embid en el año 2000 un tipo llamado Steve Hirt descubrió que el resultado del último partido de los Redskins y el resultado de las elecciones estaba relacionado. Resultaba que según las últimas 18 elecciones presidenciales de los EE.UU. (desde la Segunda Guerra Mundial), cuando los Redskins ganan el partido del domingo antes de las elecciones, gana las elecciones el partido que gobierna, y cuando eso no pasa, gana el partido de la oposición.

Eso había pasado en todas las elecciones desde 1940 con la sola excepción de 2004, cuando Bush Jr. le ganó a Kerry y a pesar que Washington perdió contra Green Bay. A pesar de ello, Bush Jr. revalidó mandato.

Una sola excepción a la regla tras 68 años y 18 elecciones parece bastante fiable, ¿no les parece? Pues así se “fabrican” [y hasta con menos] algunos de los más “fiables” indicadores adelantados o correlacionados con los que nos convencen de entrar aquí o allá o girar una posición. Sigo y acabo con este ejemplo [aunque les aseguro que tengo más…, quizás para otro día].

Aquellas elecciones a la Presidencia de los EE.UU. tuvieron lugar el martes 6 de noviembre de 2012. Los Redskins jugarán en casa frente a los Carolina Panthers que aquel año estaban siendo uno de los peores equipos del campeonato con 1 victoria y 5 derrotas.

Pero déjeme ir un poco más allá. Según la encuesta Gallup, Obama superaba a su oponente republicano por un escuálido 50% a 44%. Sin embargo, en Las Vegas, las apuestas estaban marcadas en un 60/40.

Al final, Obama ganó su reelección y su derecho a un segundo mandato con un 51% del voto popular por un 47% de su oponente.

Y aquí es dónde los amables lectores se preguntarán, ¿y qué hicieron los Redskins? Pues perdieron ante Carolina 13 – 21. Así que la «norma», el «indicador avanzado», falló esa vez.

Este artículo originalmente lo escribí en 2012. Imagino que al lector (como a mí mismo) le picará la curiosidad de saber que ha ocurrido en convocatorias posteriores.

De hecho, hasta el momento, sólo ha habido una convocatoria electoral más, que fue el pasado 8/11/2016 con la elección de Trump (Rep = Cambio). Sin embargo nos encontramos ante un problema porque, el partido anterior a la fecha de las elecciones los Redskins lo empataron a 27 ante Cincinnati, un resultado (el del empate) muy extraño en la NFL. Así que nos quedamos sin poder evaluar si la extraña relación entre ambos acontecimientos se mantenía o quedaba definitivamente rota.

Y queda [mejor que nunca] demostrado que una CASUALIDAD (o muchas seguidas) no debería ser tomada por indicador de nada, por mucho que CASUALMENTE se repita una y otra vez, como TANTAS VECES pretenden hacernos creer. Esa era la moraleja.

La moraleja de todo esto se resume en una sola idea: SEAN CRÍTICOS, POR FAVOR.

Los Mercados son Información

Los Mercados son Información

«Lo que en la bolsa todos saben, a mí ya no me interesa»

André Kostolany

Los Mercados son sistemas de intercambio de información.

Ese es su principal objeto: comunicar de forma pública una información relevante, en este caso concreto, el precio de los activos valorados.

Esta declaración, poco discutible desde cualquier óptica, no va en contra de cualquier otra interpretación o forma de abordar los mercados y su operativa. Simplemente abre una nueva puerta desde la que estudiarlos, abordarlos e interpretarlos: la del análisis de los datos y sus flujos; una especialidad propia del siglo XXI.

Los mercados son datos que fluyen. Un sistema ultra-complejo -casi orgánico- de reglas estrictas; un número prácticamente ilimitado de procesos paralelos y variables tendiendo al infinito. ¿Irresoluble? Quizás, pero no por ello deja de ser apasionante intentar desmenuzar algunos de sus componentes.

Los Mercados son sistemas de intercambio de información.

Datos que fluyen.

La complejidad del sistema es tal que es muy difícil identificar y reconocer cada proceso individualmente para poder aislarlo y estudiarlo o, simplemente, identificar las fuentes fiables y separarlas de las que no lo son.

Pongamos mejor un ejemplo práctico. Desde ese punto de vista, sería como pasear por un gran bazar repleto de gente ya que, en el fondo, los mercados financieros del siglo XXI no dejan de ser una forma evolucionada de un típico mercado donde compradores y vendedores se encuentran y negocian, aunque ahora sea digital y remotamente.

Desde el punto de vista de la Teoría de la Información (TI), puedes captar alguna que otra frase entrecortada aquí y allá entre el tremendo ruido de la multitud y del propio bazar. Aunque todas las conversaciones que en él se producen sean, una por una, coherentes, seguramente no tiene mucho sentido preguntarse de qué habla el mercado en cada momento. Es un problema básico de ruido y señal.

De las conversaciones parciales que captamos a nuestro paso, puede que lleguemos a comprender el sentido de alguna, que nos equivoquemos en la interpretación de la mayoría, o que entendamos justo lo contrario a lo que se está diciendo en otras. Eso es un problema derivado de la información fragmentada o incompleta. Además, es muy difícil saber de entre todas esas conversaciones entrecortadas, quién miente y quién dice verdad.

Pero, cuando nosotros mismos establecemos conversación con un comerciante, podemos llegar a establecer un negocio. Y, si hemos sido hábiles, ya sabremos de antemano a qué precio se está negociando esa mercancía que nos interesa en otros puntos del bazar. Así, dentro del jolgorio, del ruido y del supuesto caos de un mercado aparentemente no coherente, podemos obtener la información estrictamente necesaria para realizar un buen negocio concreto: el nuestro.

Tú crees que especulas, pero sólo analizas información.

Así manejamos la Teoría de la Información en nuestra vida cotidiana: sin pensar en ella y sin conocer sus estrictas reglas matemáticas. Distinguimos señal de ruido, extraemos conclusiones de los datos disponibles en informaciones fragmentadas, y separamos fuentes fiables de las que no lo son. Tratamos y procesamos toda esa la información intuitivamente. Es así de fácil y así de difícil.

Por eso a mí me gusta recordar que igual tú crees que especulas, pero sólo analizas información.

¿Se pueden entender mejor los mercados con nuevas herramientas basadas en técnicas de gestión de datos del siglo XXI? Ese es el desafío.


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Sobre Intradías y Fiabilidad

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Hola, Xavier. Quería consultarte si el indicador KONCORDE me sirve para invertir en intradía en temporalidad bajas, de minutos.

Hola y gracias por la consulta.

No se trata del indicador ni de la temporalidad, sino del activo y su volumen.  

Como norma general y desde el punto de vista de la gestión de datos en que diseño mis algoritmos, la norma es siempre la misma: lo que predomina es la cantidad de información que contiene cada bloque (vela o barra).

Cuanto más volumen ofrezca un activo, menores podrán ser las velas con las que trabajemos manteniendo una buena fiabilidad y resultados.

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’. Y así sucesivamente.

Eso significa que en activos con mucho volumen, la información contenida en cada una de sus fracciones menores sigue siendo mayoritariamente significativa, cosa que no sucede en los de poco volumen.  

Más claro aún: cuanto más volumen tiene un activo, menores pueden ser la velas (temporalidad/ticks) con los que trabajemos manteniendo una buena fiabilidad y buenos resultados. Eso nos permite trabajar en minutos en índices, en horas/día en la mayor parte de acciones y en días/semanas en los activos/mercados menos líquidos (con menor volumen).  

Saber en cada activo concreto hasta qué temporalidad se puede bajar manteniendo la fiabilidad del indicador ya es un trabajo personal de cada uno.  


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Una de las cosas que más me ha llamado siempre la atención es la evidente descorrelación entre los resultados de los sistemas según las diferentes temporalidades aplicadas. Un sistema automático puede ser bueno en 2 minutos, malo en 3, regular en 5, pésimo en 10, muy malo en 15, extraordinario en 20, mediocre en 30…, y así sucesivamente. ¿Por qué nadie habla de esto?

No existe una pauta reconocible que te haga posible establecer si el rendimiento mejora o empeora aumentando o disminuyendo la temporalidad del gráfico.

Alejándome todo lo posible para intentar ver con más claridad las causas de este paradójico hecho, creo que la clave está en el concepto base de la operativa típica del trading (lo que equipararíamos al «core sys«): en trading difícilmente se considera el tiempo como un continuo variable, sino se lo fracciona en porciones iguales de forma más o menos caprichosa y se espera que todas y cada una de esas fracciones tengan sentido por sí mismas y en relación con el resto.

Desde el punto de vista del análisis de la información eso es ridículo y no tiene ningún sentido. Imaginen que apliquemos un concepto parecido a un documento y agrupemos las palabras en grupos fijos de 3, de 5 o de 15 palabras, en lugar de hacerlo por frases completas. Evidentemente las frases y párrafos estarían ahí, pero esperar que encajase con alguna medida fija concreta sería bastante difícil. ¿Qué bloque fijo de palabras sería más comprensible? ¿Cuál nos aportaría mejor señal/mensaje? Evidentemente el que se acercase más a la media de las frases.

En trading difícilmente se considera el tiempo como un continuo variable, sino se lo fracciona en porciones iguales de forma más o menos caprichosa y se espera que todas y cada una de esas fracciones tengan sentido por sí mismas y en relación con el resto.

Los sistemas (y los indicadores antes que ellos) operan, básicamente, tomando los datos de cada elemento (barra o vela) e intentando establecer relaciones entre ellos y con los anteriores.

Sin embargo, convertidos en un sistema, poco tienen que ver los datos operativos que obtenemos de una vela de 60 minutos o de las 60 velas de 1 minuto que lo componen. En la vela horaria, podríamos ver una apertura muy por debajo de un cierre, con pocas sombras, mientras que en las 60 velas que la forman quizás observásemos una fuerte arrancada, una mayor bajada, dos periodos de lateralidad y una subida final realizada en los últimos minutos.

¿Cuál de estas dos situaciones es real? Evidentemente, ambas. Pero el mismo sistema automático generará dos operativas muy distintas con el mismo bloque de información dependiendo de cómo la fraccionemos, hasta el punto de que, sólo por ese factor los resultados operativos serán completamente diferentes en ambos casos. Desde la vista de la vela horaria, las órdenes del sistema en un minuto resultarían completamente incomprensibles, incluso absurdas.

Evidentemente, fraccionar el tiempo de trading en porciones iguales no parece la mejor fórmula para analizar qué está sucediendo en el mercado, si entendemos el mercado como un flujo continuo de información. Volúmenes o ticks quizás fueran una mejor opción, pero tampoco (por ahora) tengo razones para justificarlo más que por eliminación y descarte. (Acabado el estudio, meses más tarde, sí pude explicarlo y justificarlo con datos)

Un mismo sistema automático generará dos operativas muy distintas con el mismo bloque de información sólo dependiendo de cómo la fraccionemos

Creo que la clave está en la forma de la velas, en cómo fraccionamos la información para que sea lo más coherente posible. De hecho, este problema es uno de los básicos dentro de la gestión técnica de la información: cómo empaquetar de forma coherente la información [entendiendo, en este caso, como ‘paquete’ cada una de las velas].

De todos modos, cuando intento poner a trabajar un sistema sobre ticks en tiempo real y la plataforma no me lo permite, vuelvo a darme cuenta de lo limitados que estamos todavía para poder escudriñar el mercado desde otros puntos de vista de los tradicionalmente establecidos.


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Estudio de la Frecuencia de Series Consecutivas de Velas

Les voy a hacer un resumen, porque todavía siento que estoy a medio camino. Quizás de aquí un tiempo, cuando sea capaz de completarlo y complementarlo, merezca algo más largo y detallado. Por ahora, comparto este breve avance y los primeros resultados.

Ya saben que mi idea base es considerar y tratar la información bursátil bajo la perspectiva de la más estricta de la gestión de datos. Grandes volúmenes de datos transitando a gran velocidad.

Resumiéndolo mucho, todo se reduciría a separar señal de ruido y operar siguiendo exclusivamente la señal, cosa que en terminología trader conocemos como “tendencia”.

Llegados a ese punto, me planteé si podría encontrar alguna forma objetiva de medir la proporción de señal/ruido existente para cada temporalidad y activo.

Mi primera hipótesis de trabajo era que a mayor cantidad de señal, mayor sería la frecuencia de series de velas consecutivas, ya fueran alcistas o bajistas. Y, en sentido contrario, cuanto más difícil que velas consecutivas muestren una misma dirección, mayor ruido.

El siguiente paso fue diseñar herramientas para realizar un recuento automático, tomar los datos y procesarlos para ver si encontraba un patrón lógico de evolución de esa hipotética señal/ruido.

Hoy comparto con ustedes algunos gráficos sobre muestras de unas 10.000 velas en cada una de las temporalidades. Sería estupendo que alguien más realizara un estudio parecido para comparar resultados.

En los siguientes gráficos se muestra la probabilidad de encontrar una serie consecutiva de velas (cualquier cantidad) frente a la pura alternancia.

O, si lo prefieren interpretar de otro modo, dada una vela cualquiera, el gráfico marca la probabilidad de que la/s siguiente/s tengan el mismo sentido.

Como siempre he presumido de tener unos lectores de nota, no necesitan de mis conclusiones. Si me lo permiten, me las reservo para más adelante [cuando acabe pruebas complementarias], pero ustedes pueden ir extrayendo las suyas propias. Sólo me gustaría destacar la evidencia de que cada activo parece tener una “huella” propia y casi única. Interesante, ¿verdad?

Espero que lo encuentren útil y, si es así, no sean egoístas y compártanlo como he hecho yo.


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Probabilidades y Velas Consecutivas

Probabilidades y Velas Consecutivas

¿Qué posibilidad hay que después de una vela alcista, se dé otra en el mismo sentido? ¿Cuál es la probabilidad que, después de dos velas alcistas, se produzca una tercera? ¿Y cuál es la probabilidad que se den 7 u 8 velas alcistas o bajistas consecutivas?

La verdad es que hallar respuesta a estas preguntas [quizás estúpidas, aunque NO me lo parece] es simple: basta con tomar una muestra y contar para salir de dudas.

Como soy un perezoso redomado (y poco amante de los conteos manuales) me he diseñado un par de «cacharrines» para que me ayuden y he obtenido algunas respuestas.

Por ejemplo, voy a compartir con ustedes [por esa paciencia que demuestran aguantándome y leyendo estas cosas mías] los resultados que acabo de obtener sobre el FIBEX en diferentes temporalidades y sobre una muestra media de unas 14.000 velas en cada muestra hecha ya hace algún tiempo, aunque no tengo razones para pensar que no sea (salvo mínimas variaciones) vigente.

No creo que la tabla sea muy difícil de interpretar, pero la explicaré. A la izquierda, las diferentes temporalidades, en la parte superior y en porcentaje las veces que se han dado grupos de velas consecutivas del mismo signo, desde 2 velas consecutivas (2v) hasta grupos de 10 o más (>=10). En la parte inferior, y sobre fondo amarillo, las medias de esas muestras para cada grupo.

Pasando directamente a las conclusiones, resulta que la probabilidad de que a una vela cualquiera del FIBEX en cualquier temporalidad le siga una del mismo color es de un 46,34% contra un 53.66% de probabilidades de que no lo sea.

Por ejemplo, las probabilidades de que se dé un grupo 2 velas seguidas (para el FIBEX y en la muestra estudiada) ha sido del 23,96% (1 de cada 4 ocasiones) y de que a esas se les una una tercera, sólo pasará 1 de cada 10 veces. Encontrar 6 velas consecutivas del mismo signo pasa 1 de cada 100 veces, y hallar un grupo de 10 velas o más consecutivas, se da 2 veces cada 1.000.

La probabilidad de que a una vela cualquiera del FIBEX en cualquier temporalidad le siga una del mismo color es de un 46,34% contra un 53.66% de probabilidades de que no lo sea.

En general las proporciones son lógicas pero, por mor de esa manera de tratar la información de las cotizaciones que es cortarla en cachitos iguales de tiempo, se dan singularidades curiosas.

¿Qué quiere decir y para qué sirve todo esto?

Recuerdo que mi profesor de física de bachiller nos explicaba que, a lo largo de los siglos, han sido miles y miles los que han desbordado una bañera demasiado llena al introducir su cuerpo. Pero sólo Arquímides sacó de este hecho una conclusión con aplicaciones prácticas. Si al final lo conseguimos, gritaremos «¡Eureka!«


Este artículo fue precursor de una ponencia presentada públicamente meses después y un vídeo posterior.

Ese Engendro Abominable Llamado «Índice»

Ese Engendro Abominable Llamado «Índice»

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 en 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 clara de aclarar conceptos.

Empecemos por explicar en forma esquemática, a todo aquel que no lo sepa, 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 ayer eran peras, hoy manzanas y mañana 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:

  1.  que la proporción de miembros fuese equivalente a su importancia sectorial en el PIB nacional en cada momento, y
  2. 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.

Temporalidad, Información e Incertidumbres

Temporalidad, Información e Incertidumbres

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 generalmente se nutren 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.


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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. Una 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:

  1. (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

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

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.

Dr. Barry Marshall

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