Categoría: Info-Trading

La Gripe y las Variables Ocultas

La Gripe y las Variables Ocultas

Hace muchos-muchos años un excelente profesor en gestión de datos nos aleccionaba sobre las sutiles diferencias entre las variables relacionadas y los riesgos de atribuirles sistemáticamente causa-efecto.

El ejemplo práctico que nos planteó me sigue pareciendo útil. Nos pidió que imaginásemos una tabla temporal que reflejara la primeras nevadas en los Alpes y, del otro lado, la aparición de la gripe en cualquier punto del hemisferio norte.

Nos preguntó si nos parecía factible que hubiese una fuerte relación y coincidencia entre ambos acontecimientos. Todos estábamos de acuerdo en que era muy probable que ambas variables tuvieran una fuerte correlación temporal. Y también que esa relación tuviera un importante histórico que la avalase.

«Así pues –concluyó– ¿podríamos decir que la aparición de la gripe en cualquier parte del mundo y las primeras nevadas en los Alpes están relacionadas?«

En ese punto, toda la clase quedó callada. No nos atrevíamos a decir que sí, porque era un absurdo. Una nevada en Suiza no puede causar ningún efecto sobre la salud de la población en China o Siberia. Tampoco nos atrevíamos a decir que no, porque acabábamos de admitir que existía una relación evidente entre ambos hechos.

«Así pues –concluyó– ¿podríamos decir que la aparición de la gripe en cualquier parte del mundo y las primeras nevadas en los Alpes están relacionadas?»

Evidentemente, había una «variable oculta» común, que era «el frío», factor desencadenante de las dos anteriores.

Pero, lo importante es que este tipo de especulaciones entre variables relacionadas son una de las más habituales «trampas» de aspecto matemático-científico que sirven, en el mejor de los casos, para distraernos con algún titular llamativo o, en el peor, para confundirnos.

Quédense con el ejemplo, por favor. Y con el concepto de las «variables ocultas», causantes reales de algunas relaciones aparentemente sorprendentes, pero que pueden ser ambas simultáneamente EFECTO y, ninguna de ellas, CAUSA de la otra.

La Información Que Falta

La Información Que Falta

En general obtenemos información de los datos presentes. Los identificamos, los clasificamos, los procesamos y extraemos conclusiones en forma de gráficos.

Pero, muchas veces olvidamos que también podemos obtener información de los datos que, en cada contexto, deberían estar presentes y NO lo están. Estaríamos hablando de obtener información «por defecto». Por ausencia de datos que deberían estar presentes.

En un entorno tan variable y ruidoso como el de el flujo de datos de los mercados, es interesante tenerlo presente y observar tanto lo que podríamos considerar como estructuras de datos comunes o patrones como sus alteraciones gráficas, generalmente debidas a deficiencias en datos.

Determinados déficits de datos en situaciones tipo pueden ser TAN significativos como los propios patrones y, en ocasiones, ocasionan situaciones completamente opuestas.

Como en un sudoku, la resolución viene de la componente entre los datos presentes y los ausentes; lo que hay y lo que no hay pero debería estar.

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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Sistemas, Temporalidad y Beneficios

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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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Buscando El Patrón Señal/Ruido

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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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