Hoy les voy a proponer una aplicación simple de los conceptos básicos de la Teoría de la Información [TI] sobre el análisis gráfico tradicional, una de las muchas que, basadas en esta metodología, somos capaces de hacer, y que cuestionan aspectos del AT tradicional.
Desde el punto de vista del análisis gráfico, la Regresión Lineal [RL] es la forma de aproximación estadísticamente más correcta a un conjunto de valores.
Por lo tanto, desde el punto de vista de la TI, hacer esto sería mucho más correcto que andar tirando líneas uniendo mínimos o máximos, que no son valores medios sino extremos y, precisamente por ello, estadísticamente poco significativos.
Los canales de desviación típica y de error típico deberían ser la herramienta utilizada para dibujar canales y no ese método -pido perdón por la expresión- hoy en día ya rupestre y sin fundamento lógico de hacerlo trazando paralelas desde máximos o mínimos.
Viendo el trazado y la pendiente de la RL de un tramo concreto de cotización, los traders lo identificaríamos con la TENDENCIA [sería matemáticamente más correcto], y desde el punto de vista de la TI estaríamos contemplando la SEÑAL.
Al mismo tiempo, los desplazamientos a ambos lados de la RL podríamos visualizar los efectos del RUIDO, desviando la cotización real de la señal pura. Sin ser exactamente lo mismo, podríamos asociarlo con lo que los traders generalmente asociamos con el concepto de VOLATILIDAD.
Más o menos, lo veríamos así:
Sería observar los mismos elementos bajo otros parámetros. Este tipo de visión alternativa fue la que, ya hace años, hizo que me plantease el diseño de algunas nuevas herramientas de trading que la mayoría de ustedes ya conocen y han tenido oportunidad de probar directamente.
Cuando hace ya bastantes años llegué al mundo del trading, no pude por menos que observar algunos paralelismos entre la estructura del trading [del e-trading, para ser más exactos] y ciertas partes de la Teoría Matemática de la Información [TI] según el Modelo de Shannon/Weaver.
Para empezar, este es el modelo básico de comunicación según la TI:
Observemos que, según esta arquitectura básica, hay algunos conceptos que merecen especial atención. A un lado tenemos la Fuente de información (mercado) y, en el extremo opuesto estamos nosotros mismos, los traders, como receptores y destinatarios de la misma.
El eslabón intermedio de la cadena (Transmisor y Receptor), así como la codificación, son ahora mismo íntegramente por vía telemática y digital, gracias a la popularización de la red [el e-trading del que antes hablábamos].
Por último, tenemos un último factor que la TI ya contempla como fundamental: el Ruido, como elemento distorsionador interpuesto. Como pronto veremos, el ruido tiene en el trading (y desde este punto de vista metodológico) especial relevancia, así como diferentes orígenes y causas, algunas accidentales y otras claramente provocadas.
Permítanme, antes de seguir, dedicar una líneas de humilde homenaje a Claude E. Shanon el creador de la Teoría Matemática de la Información [TI].
Tendemos a pensar que si el nombre de alguien no nos suena será porque no habrá sido muy relevante. Y, ciertamente, Shannon no es un personaje popular ni demasiado conocido. Pero quizás a partir de este artículo entiendan el por qué.
Shannon nació en 1916. Desde niño se sentía atraído por igual por las matemáticas y por la ingeniería; y como no era capaz de decidirse, cursó ambas carreras simultáneamente, obteniendo ambas licenciaturas en 1936, apenas cumplidos los 20 años. Posteriormente se doctoró en ambas en el MIT y a los 24 se ocupó en el desarrollo de los primeros ordenadores, en el equipo de Vannevar Bush.
Todos los que le conocían lo consideraban un tipo extraordinario pues era igualmente capaz de desarrollar una compleja teoría matemática en la pizarra como, inmediatamente después, tomar las herramientas y fabricar una máquina capaz de comprobarla. Y en ambas cosas destacaba.
En el MIT también trabajó con Norbert Wiener, creador de la cibernética y entro a formar parte de un reputado grupo de científicos que, durante la II Guerra Mundial, tuvieron un papel preponderante en el desarrollo de la tecnología que llevó a los EE.UU. a ganar la guerra y convertirse, desde ese mismo momento, en la primera potencia tecnológica mundial. [Gran parte de sus trabajos -como los de todo ese grupo- han sido y siguen siendo secretos… ¿Se entiende ahora la escasa «popularidad» de estos genios de mitad del S. XX?]
Básicamente, este grupo de pioneros de la cibernética estaba compuesto por Harry Nyquist, Walter Houser Brattain, John Bardeen y William Bradford Shockley, inventores del transistor, George Stibitz o John von Neumann, entre otros. Pocos años más tarde publicaba su Teoría Matemática de la Información, de la que seguiremos hablando.
Diseñó ordenadores, autómatas y robots, como su famoso ratón Teseo, capaz de encontrar, por sí sólo, la salida de un laberinto.
Dentro de su leyenda de sabio excéntrico, era un apasionado del malabarismo. Hasta tal punto le apasionaban los malabares que diseñó máquinas malabaristas basadas en su teorema matemático sobre el tema:
Teorema del Malabarismo de Shannon: ( F + D ) H = ( B + D ) N
El Teorema esta esquemáticamente representado en el caso de las cascadas con tres bolas. En la ecuación, F es el tiempo que la bola pasa por el aire, D el que pasa en la mano, B el tiempo que la mano está vacía, N es el número de bolas, y H el número de manos.
Era famoso en los laboratorios Bell por montar en monociclo realizando equilibrios por los pasillos. La lista de sus inventos y patentes es interminable, al igual que la de premios y honores que le fueron concedidos.
Shannon se jubiló a los cincuenta años, un poco para huir de la pesada tarea de divulgar sus pensamientos y, sobre todo, para poder dedicarse a sus ingenios. En una de sus últimas entrevistas dijo:
«siempre he perseguido mis intereses sin prestar mucha atención a su valor financiero o para el mundo; he dedicado muchas horas a cosas totalmente inútiles»
Claude Elwood Shannon falleció el 24 de febrero del año 2001, a la edad de 84 años, después de una larga lucha en contra la enfermedad de Alzheimer.
Si a alguien se le ha despertado el deseo de conocer más cosas sobre este singular personaje, existe una biografía titulada C. E. Shannon: Collected Papers, de N. J. A. Sloan y editada por A. D. Wyner. Sin duda su vida da para una buena película.
Y, les recuerdo que todo esto tiene [a mi juicio] MUCHO que ver con el trading. En el próximo capítulo les explico por qué…
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]
Podríamos llamarlo InfoTrading [Informational Trading o Inversión Informacional, en español]. El nombre seguramente ni siquiera sea importante, pero sí su objetivo, que sería estudiar el trading como análisis del flujo de datos y su correcta gestión.
No me refiero tanto a técnicas como el HFT [High Frequency Trading], interesantes pero muy alejadas de nosotros, traders de a pie. Lejos de ello, desde el principio me interesó descubrir hasta dónde podía llegar con las herramientas y plataformas disponibles para el usuario medio del trading.
La aplicación a la operativa bursátil de conceptos generales que nuevas disciplinas como la infonomía [gestión avanzada de la información] o las derivadas aplicativas de la Teoría de la Información (TI) aportan nuevas visiones y posibilidades a los postulados tradicionales del trading.
Mi trabajo de diseño aplicativo [la vertiente práctica de estas teorías] se basa en inferir de esos datos alguna nueva información que ayude en el trading diario.
Atacar los fundamentos de cualquier disciplina es una práctica bastante suicida. Lo sé y lo prudente [y lo cómodo] sería callar, porque ya me he ganado alguna descalificación de fondo.
En mi favor pesa que me importa un rábano. Yo no tengo ningún prestigio que defender, ni como analista, ni como gestor profesional, ni nada por el estilo. Me da absolutamente igual.
Por poner un ejemplo [de grueso calibre, pero suficientemente claro], el consenso general opina que la operativa en los mercados está básicamente relacionada con la economía, sus conceptos, sus noticias y sus ciclos. Después de muchos años, estoy convencido que el trading es básicamente un complejo problema de gestión de los flujos de información, y que los expertos mediáticos vienen a justificar a posteri cualquier movimiento en cualquier sentido.
La base es saber diferenciar los datos veraces de los que no lo son, y a operar sólo en función a los provenientes de las fuentes más fiables. Mi trabajo de diseño aplicativo [la vertiente práctica de estas teorías] se basa en inferir de esos datos alguna nueva información que ayude en el trading diario.
La aplicación en la operativa bursátil de conceptos de nuevas disciplinas como la infonomía o las derivadas aplicativas de la Teoría de la Información (TI) aportan nuevas visiones y posibilidades al trading.
Pero, ¿de verdad a alguien le interesa esto? Por lo general, a la mayor parte de los traders lo único que les interesa es qué comprar hoy y qué vender mañana. Lógico, pero triste. Sólo quieren información, el conocimiento [a la mayoría] les tiene sin cuidado, aunque es precisamente el conocimiento [y no la información] lo que los convertirá en traders consistentes.
Hoy, para acabar, les dejo con una de mis postulados de cabecera. Es la llamada Hipótesis de Lloyd y se la debemos a Seth Lloyd, catedrático de Ingeniería Mecánica en el Instituto de Tecnología de Massachusets (MIT), donde trabaja en problemas relacionados con los sistemas complejos [desde el Universo a los átomos] y la información. La Hipótesis de Lloyd enuncia que:
“Todo lo que merece la pena ser entendido de un sistema complejo, puede ser entendido en términos de cómo procesa información”
Convencido de ello uno intenta identificar variables, diseñar algoritmos y proporcionar adecuadamente representaciones gráficas para crear heramientas que ayuden al trader a tomar decisiones adecuadas. Entonces sale un imbécil de corbata de seda, dice una chorrada y el mercado cae un 4% en dos minutos.
Sí, si lo miras en temporalidades más largas, el «factor imbécil» queda diluido y minimizado entre el resto, y vuelve a dar la razón a Dow y a Shannon.
Lo que no entiendo es por qué hay tal cantidad de imbéciles con incontinencia verbal en puestos de responsabilidad. Y, lo peor, no sé cómo programar la variable «imbécil de turno» en mis herramientas. Me disculpo por ello.
El hombre medio no desea que le digan si el mercado es alcista o bajista. Lo que desea es que le digan, de forma específica, qué valor comprar o vender. Quiere algo por nada. No desea trabajar. Ni siquiera desea pensar.
Jesse Livermore
Cuando leí esta frase de Livermore, la verdad es que me pareció de lo más sensato y verídico que he leído jamás sobre mercados e inversores.
Llevo suficiente tiempo ya en el trading y en las redes sociales como para ser plenamente consciente que a la enorme mayoría de los traders les importa un rábano cualquier otra cosa que no sea que alguien les diga exactamente qué comprar hoy y qué vender mañana.
Curiosamente prefieren [he comprobado] seguir a un gurú que obtener beneficios. Con que les proporcione una buena operación de vez en cuando son capaces de perdonarle otras muchas equivocadas, incluso si el balance final es negativo. Al final he acabado pensando que, para el común de traders, puede más la pereza que la avaricia.
Si utilizas sólo la información, dependes completamente de tu fuente. De hecho, te entregas a ella. Si se extingue, te quedas huérfano. Si se contamina, la sigues hasta el infierno.
Ese cóctel de abulia y ambición desmedida les hace seguir a cualquiera que se ofrezca con tal de ahorrarse el trabajo de pensar y aprender. O quizás con la esperanza de poder echarle la culpa siempre a alguien y no a ellos mismos. Curiosamente la lista de voluntarios para convertirse en gurús de turno es prácticamente inagotable.
Imagino que la necesidad de ser alabados y encumbrados cuando aciertan pesa más que el inevitable y brutal linchamiento al que se verán sometidos por sus propios fanáticos seguidores cuando se equivoquen, que será más pronto que tarde.
Lo sé. El común de los traders quiere INFORMACIÓN y no CONOCIMIENTO.
El conocimiento se obtiene después de mucho tiempo y esfuerzo, en una búsqueda en muchas ocasiones personal con fracasos intermedios y una remota esperanza de triunfo final. La información, por contra, es inmediata y relativamente barata. En ocasiones, gratuita. Aunque eso no implique que sea veraz. Ni siquiera, útil, en muchos casos.
Lo sé. El común de los traders prefiere la INFORMACIÓN al CONOCIMIENTO.
El problema es que si utilizas sólo la información, dependes completamente de tu fuente. De hecho, te entregas a ella. Si se extingue, quedas huérfano. Si se contamina, la sigues hasta el infierno.
El conocimiento perdura. Comprende y se adapta. No se basa en ninguna situación, momento o fuente, sino en todos y en ninguno.
Los mercados me parecen una sofisticada maquinaria de generar información confusa. Si eres capaz de manejar algún pequeño matiz de su enrevesado funcionamiento, cualquier otro modelo de comunicación de datos parece pueril por lo simple.
Entre información y conocimiento, yo prefiero lo segundo, porque me es más útil y rentable, tanto a largo como a corto plazo. Además, no siempre las mayorías tienen razón, por abrumadoras que sean.
Los mercados me parecen una sofisticada maquinaria de generar información confusa.
Y, alguien se puede preguntar en justicia, si estás convencido de eso que dices, ¿por qué este blog? Pues porque de la gran mayoría de traders perezosos, prácticamente ninguno se pasará por aquí. Aquí todos nos obligamos a pensar y a ser críticos.
Pero, si TÚ si te has pasado, y has leído este post hasta el final, es porque también andas buscando conocimiento.
¿Ves? Escribirlo ha merecido la pena porque TÚ lo has leído. [Gracias por el RT]
Bienvenido, Ulises, a la larga travesía que, como dijo Kavafis:
"Pide que el camino sea largo.
Que muchas sean las mañanas de verano
en que llegues -¡con qué placer y alegría!-
a puertos nunca vistos antes".
Aunque generalmente lo que más se asocie a mi nombre sean los nuevos indicadores técnicos que, con mayor o menor fortuna, diseño de vez en cuando, realmente lo que a mí me apasiona del mercado bursátil es su propia estructura.
Mi visión de esa realidad es la del análisis del mercado desde su estudio como sistema complejo y de su flujo datos desde la óptica de la Teoría de la Información (TI). Mis indicadores son simples aplicaciones de algunas de estas ideas y reflexiones.
Esto viene a cuento porque periódicamente alguien recuerda la Teoría del Paseo Aleatorio (Random Walk). Esa teoría habla de mercados eficientespero completamente aleatorios e impredecibles. De ser radicalmente cierta, cualquier intento técnico por obtener y procesar información del mercado sería inútil. Una auténtica pérdida de tiempo.
Desde el punto de vista de la Teoría de la Información, llamamos RUIDO a todo flujo continuo de información carente de todo patrón o de alguna serie lógica identificable. Es una sucesión completamente aleatoria de datos.
Así pues, yo debería tener una opinión al respecto, ya que pierdo mi tiempo [ni que sea mi tiempo libre] en tal ocupación.
Desde el punto de vista de la Teoría de la Información, llamamos RUIDO a todo flujo continuo de información carente de todo patrón o de alguna serie lógica identificable. Es una sucesión completamente aleatoria de datos.
Pero los que se dedican o conocen algo del mundo de la encriptación y de la criptografía saben lo difícil que es obtener “ruido puro”, es decir, una fuente de datos completa y genuinamente caótica y aleatoria. Parecerá difícil de creer, pero por aleatoria que pueda parecer una serie de datos, casi siempre se puede encontrar una serie lógica en ella, ni que sea generada por puro azar. ¿Paradójico? Ya ven, hasta el caos puro es difícil de obtener.
Los mercados son ruidosos, en ocasiones y en determinadas circunstancias, MUY ruidosos; pero NO ruido puro.
Por lo que voy viendo y entendiendo a lo largo de los años, en mi modesta opinión, los mercados son ruidosos, en ocasiones y en determinadas circunstancias, muy ruidosos, pero NO ruido puro. Y para no meternos en berenjenales técnicos, lo explicaré con un ejemplo.
¿Es aleatorio el vuelo de una mosca? Bueno, en determinadas circunstancias podría parecerlo. Imaginaos que entrase en la habitación donde estáis ahora mismo y tuvieseis que representar gráficamente su ruta. Va de aquí para allá, con cambios bruscos de dirección, golpeándose a veces contra ventanas y espejos, subiendo y bajando aparentemente sin mucho sentido. Trazado sobre gráfico tridimensional seguramente nos sería difícil decidir hacia dónde va o si va hacia algún sitio. Su vuelo nos parecería aleatorio, puro azar.
Pero, si oscurecéis el cuarto (cerráis las ventanas, apagáis las luces…) y dejáis el cuarto en semi-penumbra, mucho más oscuro que la salida del mismo, sea una puerta abierta o una ventana, veréis como el insecto se encamina directamente hacia ese punto y abandona la estancia.
Así, hemos descubierto el “factor ruido” en el aparentemente aleatorio vuelo de la mosca: la luz. La mosca siempre volará hacia la luz, si se concentra en un solo punto y no está difusa por todo el cuarto. Así, en ausencia de luz (que actúa como factor ruido) la tendencia del vuelo del insecto es clara.
Los que se dedican a la encriptación o criptografía saben lo difícil que es obtener “ruido puro”, es decir, una fuente de datos completa y genuinamente caótica y aleatoria.
Por ahora yo considero que el mercado es un sistema de información ruidoso, pero no ruido puro. Si algún día llegase a esa conclusión, ya no me interesaría en absoluto, ni como estudioso ni como inversor. Me jugaría mi patrimonio a los dados, ya que tendría semejantes probabilidades de éxito.
En la anterior entrega hablamos por primera vez del intento de definir los mercados como un sistema, básicamente porque la simple comprensión de cualquier problema complejo pasa por definirlo como un sistema lo que, al menos, nos permitirá descartar en bloque posibles métodos de solución o, en una aspiración más modesta, simplemente entenderlo algo mejor.
Hasta este punto ya hemos descubierto algunos aspectos interesantes de este sistema que denominamos “mercados financieros”. Sabemos que es un sistema que intercambia información, lo que nos es muy útil, porque nos permite interaccionar con él. Precisamente por ello también lo podemos definir como un SISTEMA ABIERTO. Y, por si fuera poco, el hecho de intercambiar información también nos permite descubrir que cambia y se modifica a lo largo del tiempo, por lo tanto también es un SISTEMA DINÁMICO.
También descubrimos que es un SISTEMA NO-LINEAL, encuadrado dentro de lo que se conoce como Teoría Matemática del Caos. Eso nos dice que es muy difícilmente predecible y que pequeñísimas variaciones en cualquiera de sus partes o elementos, puede provocar enorme variaciones en todo el conjunto o en algunas de sus partes.
Por ahora sabemos que el sistema «mercados financieros» es abierto, dinámico y no lineal, de tipo caótico.
HORMIGAS Y OTRA VARIABLES
Justo en este punto vamos a tomar una pequeña desviación, que nos va a dar probablemente otra posible característica genérica de este archicomplejo sistema.
Recuerdo que en un día de principio de primavera, después de mi habitual paseo, me senté en un banco. Clavé la vista en el suelo y una cantidad enorme de hormigas andaban atareadas para aquí y para allá.
Yo estaba dándole vueltas a las variables con las que debería enfrentarme para definir el sistema “mercados”. ¿Sería un número finito? ¿Tendería a infinito? ¿Cuántas serían ocultas? ¿Podrían, al menos, definirse por grupos concretos, aunque no pudieran cuantificarse?
Y, en esas, vinieron las hormigas a echarme una mano.
Allí las tenía, a mis pies. A miles. Por decenas de miles, mejor. Unas hacia aquí, otras hacia allá. Las más marcando senderos de ida y vuelta, las menos sin aparente destino. Las unas ocupadas, cargadas. Las otras no. A veces chocándose, pero en un caos aparentemente bien organizado.
Allí estaban todas mis variables, en una danza caótica y de imposible cuantificación. Decenas de miles a la vista y quizás millones ocultas en el hormiguero.
Imaginé que cada hormiga individual era un activo del mercado. ¿Cómo podría predecir el próximo movimiento de cualquier elemento de aquella vorágine de individuos? ¿Siguiendo sólo a ese individuo? ¿Siguiendo al grupo del que forma parte? ¿Descubriendo las leyes que mueven a todo el hormiguero?
Y si quisiera descubrir qué ocurría con todo el hormiguero; cuál era su estado actual o cual su propósito final, ¿cuál sería el camino más correcto?
CONTANDO HORMIGAS PEREZOSAS
Supongamos que fuese capaz de identificar y numerar TODAS las hormigas del hormiguero (o todas las variables del sistema). Podría computar sus movimientos una a una, sus idas y venidas, sus cargas y descargas, sus tareas. Y, todavía más, ¿podría llegar a prever y anticipar sus movimientos?
Recuerdo en este punto que hace un tiempo leí que un estudio así ya había sido realizado por un grupo de científicos, descubriendo (para su sorpresa) que estudiando por separado a sus individuos, una buena parte de las “siempre laboriosas” hormigas realmente eran una holgazanas consumadas, que andaban de aquí para allá sin destino ni provecho [como muchos de los activos en los mercados, añadiría yo].
Allí estaban todas mis variables, en una danza caótica y de imposible cuantificación. Decenas de miles a la vista y quizás millones en el hormiguero.
Pero volvamos al supuesto anterior: ¿analizar TODAS las variables posibles del sistema nos aportaría gran información? Concluí que mucha información, sí; pero seguramente su valor en conjunto fuese irrelevante, en gran parte, por contradictoria. Unas van, otras vienen, unas cargan, otras no, unas salen, otra se quedan…
¿Y si las estudiásemos por grupos? Un estudio de tipo modular [llamémosle sectorial, si pensamos en el mercado]. Describir los distintos tipos de tareas y estudiar como una única variable grupal a todas las hormigas del hormiguero dedicadas a cada determinada labor.
Eso parecería más lógico y asumible. Sin embargo, cómo podemos estar seguros de que no existen interacciones entre grupos, o que los grupos se componen y descomponen, o que forman unidades más o menos fijas en su composición y funciones.
Y, no sólo eso. Qué nos diría sobre el objeto del hormiguero en su conjunto, la tarea puntual de un grupo de obreras, de soldados o de exploradoras. Probablemente continuaremos sin saber su dimensión real, ni siquiera de los grupos que la componen.
Al final llegó hasta mí la inspiración: el hormiguero es un sistema orgánico complejo. NO importa cuantos elementos lo componen, ni cuántos grupos, ni subgrupos, ni sus ocupaciones fijas o momentáneas.
Las variables que lo componen NO TIENEN NINGUNA IMPORTANCIA, porque el ente, el sistema, el organismo en un SUPERORGANISMO. El hormiguero en su conjunto es una unidad, y sus reglas son claras: sobrevivir, reproducirse y expandirse, creando nuevos hormigueros. Las variables que lo componen son irrelevantes porque es un SISTEMA HOLÍSTICO.
El Holismo considera que el «todo» es un sistema más complejo que la simple suma de sus partes constituyentes o, en otras palabras, que su naturaleza como ente no es derivable de sus elementos constituyentes. Postula cómo estos sistemas y sus propiedades deben ser analizados en su conjunto y no a través de los elementos que los componen. Analiza y observa el sistema como un todo integrado y global que, en definitiva, determina cómo se comportan las partes y no al revés.
Las variables que lo componen NO TIENEN NINGUNA IMPORTANCIA. El hormiguero (como el sistema «mercados») es un SUPERORGANISMO.
Hasta ahora sabíamos que el sistema «mercados financieros» era abierto, dinámico y no lineal, de tipo caótico. Ahora sabemos también que es holístico, como lo que el valor de la identificación y estudio de sus partes o variables probablemente sólo nos aportará información parcial y poco relevante sobre el conjunto del sistema. Una vía que sólo un trader 3.0 sabe que no vale la pena transitar. O al menos, dedicar grandes esfuerzos.
Y este es un buen punto donde dejarlo por hoy.
[Si te pareció interesante, gracias por hacer un RT en la RRSS. Así llegará a más gente].
Por si quieres echar un vistazo aquí tienes otros artículos que he dedicado al tema:
Todo problema se define y se resuelve descubriendo a qué tipo de sistema nos enfrentamos.
De Hormigas y Otras Variables
Allí estaban todas mis variables, en una danza caótica y de imposible cuantificación. Decenas de miles a la vista y quizás millones más dentro del hormiguero.
Es como si estuviese escuchando a la “brigada Talibán”, defensora de las esencias del tradingtradicional desde hace cien años: “¡el tipo se ha vuelto loco! ¡Nunca pereció muy cuerdo, pero ahora ya ha perdido el poco juicio que parecía tener! Pero, ¿acaso pretende hacernos creer que para operar en los mercados hay que conocer de teorías del caos, sistemas complejos y funciones no lineales?”
Evidentemente que NO. Para operar en los mercados lo único que hace falta es comprar a un buen precio y vender a otro mejor. Sólo eso. La experiencia y la prudencia, ayudan; pero no se necesita mucho más.
Entonces, ¿para qué meternos en todas estas extrañas profundidades teóricas?
Para operar en los mercados lo único que hace falta es comprar a un buen precio y vender a otro mejor. Sólo eso.
En primer lugar, porque hace tiempo que algunos amigos me insistían en que lo pusiera por escrito; en segundo, porque no he descubierto en la “tradersfera” hispana documentación de este estilo, y me parecía una lástima, como si nadie se preocupase por ello, o como si a nadie le importase; y, en tercero, porque ahora me apetece hacerlo. Y probablemente durará hasta que vosotros, lectores, dejéis de interesaros o yo me canse y prefiera dedicarme a otra cosa. Lo que ocurra antes.
Como alguna vez expliqué, para mí el trading se parece mucho a un reloj clásico, de esos de bolsillo y con cadena. Por el lado de las manecillas, hay unas reglas sencillas y todos aprendemos de muy pequeños a leer las horas. Ahora estamos en el otro lado, el del mecanismo, intentando descubrir (hasta donde nos sea posible) cuales son los principios físicos y mecánicos bajo los que ese enjambre de ruedas, ruedecillas y muelles, funcionan, por grupos y en conjunto. Si a alguien no le apetece, que vuelva del lado de las manecillas, que incluso en esta misma web encontrará bastante de eso.
Esto que sigue es SÓLO para vosotros, traders 3.0. Porque sois unos valientes y no os da miedo mirar a la complejidad a los ojos y desafiarla.
De todos modos sé [porque a muchos os conozco, y a otros os intuyo] que existe un grupo de traders que NO SE CONFORMAN [no nos conformamos] con explicaciones simplistas y trazos gruesos. Yo os llamo «traders 3.0» y sois aquellos que aspiran más al conocimiento que a la simple información. Que no nos creemos las explicaciones tradicionales y siempre queremos más. Esto que sigue es SÓLO para vosotros, que lo sepáis. Porque sois unos valientes y no os da miedo mirar a la complejidad a los ojos y desafiarla.
Pero como somos muchos más de los que creéis/creemos, estaría bien y sería de agradecer que, si os gusta el fondo y la forma de estos artículos, los impulsaseis a través de RT en las RR.SS. [hay unos bonitos botones al principio y final de todas las entradas para hacerlo], porque así ayudaréis a otros Traders 3.0 a descubrirlos y a seguir creciendo desde aquí. [Ya veis que este sitio web NO LLEVA PUBLICIDAD, sí que no hay clickbait oculto, simple afán de compartir y aportar].
Por si queréis echar un vistazo ordenado aquí tenéis un listado de los artículos que, por ahora, hemos dedicado al tema:
Allí estaban todas mis variables, en una danza caótica y de imposible cuantificación. Decenas de miles a la vista y quizás millones más dentro del hormiguero.
Curiosamente prefieren [he comprobado] seguir a un gurú que obtener beneficios. Con que les proporcione una buena operación de vez en cuando son capaces de perdonarle otras muchas equivocadas, incluso si el balance final es negativo. Al final he acabado pensando que, para el común de traders, puede más la pereza que la avaricia.
