Lo confieso: hace unos días me pillé un rebote monumental. El mes me estaba yendo bastante bien. He compartido con ustedes algunas de mis operaciones [incluso antes de emprenderlas] y aquí quedaron escritas así que no temo que me tomen por mentiroso.
Pero una de mis apuestas internacionales del mes abrió de golpe con un gap del -4% que fue ampliándose a lo largo de la jornada hasta más de un -9%. Abrió mucho más allá de mi prudente stop de protección y, como sucede bastante a menudo en estos casos de gap, el stop no saltó hasta mucho más tarde, Dios sabe por qué. Total, lo que tantos esfuerzos y operaciones nos cuesta de arrebatarle al mercado y sumarlo en nuestra cuenta, el mercado lo recupera en mayor o menor medida brutalmente y de un solo plumazo. Adiós al 75% de los beneficios mensuales en cuestión de un ratito.
Hay dos tipos de traders: los confiesan que pierden a menudo y los que mienten
Ya ven, tod@s los traders de a pie [o sea, tú, yo y TOD@S los demás], sufrimos reveses, a veces merecidos, a veces no tanto.
Ahí es cuando recuerdas el viejo adagio bursátil que dice que hay dos tipos de traders: los confiesan que pierden a menudo y los que mienten. Apúntenme entre los primeros.
Con el cabreo, empiezas a generar bilis… ¿No sería mejor poner mi dinero a plazo y dejar de romperme el coco y de llevarme disgustos?
Afortunadamente, soy un lector insaciable y, ya saben, el azar muchas veces pone en tus manos el texto que necesitas en cada momento. Así que, cuando tengas el bajón puedes hacer dos cosas: o te lo replanteas y te abres una cartilla a plazo de las de toda la vida, o recupera este post y lee a partir de este punto.
Una vez le preguntaron a Michael Jordan, el más grande jugador de básquet de todos los tiempos y uno de los mejores deportistas de la historia sobre las claves de su éxito [sí, realmente la pregunta no era muy original]. Pero esta vez la respuesta superó cualquier expectativa.
El alero de los Chicago Bulls contestó: “He fallado más de 9.000 tiros en mi carrera, y he perdido casi 300 juegos. Veintiséis veces, me confiaron lanzar el tiro decisivo que ganaba del partido, y lo fallé. He fallado una y otra y otra vez en mi vida. Creo que es por eso por lo que, al final, he acabado teniendo éxito”.
Y ahora, si me lo permiten, me voy a estudiar un rato por qué invertí en algo que estaba a punto de perder casi un 10% en un solo día para que no me vuelva a pasar en mucho-mucho tiempo.
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.
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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¿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.
Hay un viejo proverbio que reza que es mucho más valioso enseñar a pescar que dar un pez. Mientras lo uno es efímero, lo otro resulta permanente y duradero.
Si cuento con vuestra paciente lectura hoy, voy a intentar un triple desafío:
revelar un misterio;
explicar un concepto y técnica, y
mostrar tres ejemplos prácticos de la misma.
Ingente trabajo y poco espacio. Empecemos, pues.
A) EL MISTERIO DESVELADO
Igual que dediqué mis primeros años al estudio de los indicadores técnicos y, posteriormente, a su diseño; los últimos tiempos he estado centrado en los sistemas de especulación y el trading algorítmico.
Seguramente se preguntarán dónde están los frutos de ese trabajo, y yo les responderé que en mi cuenta corriente. Y, también que, probablemente, tengan en sus manos algo de ese valor.
En general todo trabajo debe iniciarse por un largo y laborioso periodo previo de estudio. Sólo una vez entendidos los conceptos básicos se puede aspirar a obtener buenos resultados. Como los cimientos a una casa. Como las raíces a un árbol.
Así que empecé por programar y estudiar un buen número de sistemas tradicionales de diferentes autores. Para mi sorpresa comprobé que, en muchas más ocasiones de las esperadas, los resultados obtenidos en esas simulaciones eran algo decepcionantes, especialmente si los comparábamos con las expectativas mostradas en los textos originales.
Cabe otra posibilidad: que ese sistema haya sido realmente ganador y, sin embargo, en el tiempo transcurrido, el mercado haya mutado lo suficiente para que haya dejado de serlo.
Sé que esto es algo experimentado por muchos traders: aplicar un reputado sistema publicado (o enseñado) y ver como los resultados no son tan satisfactorios como lo esperado.
La primera reacción (primaria y común) es la de considerar el sistema como un engaño y/o calificar a su autor/tutor de charlatán. ¿Mentiras? ¿Manipulación? No. Nada de eso.
Cabe otra posibilidad: que ese sistema haya sido realmente ganador, que su autor lo haya explicado de manera completamente honrada tal y como era y, sin embargo, en el tiempo transcurrido, el mercado haya mutado lo suficiente para que haya dejado de serlo.
Esa hipótesis la he confirmado en más de una ocasión replicando sistemas, ahora poco eficaces, en los momentos históricos en que sus autores los utilizaron con éxito. Y entonces sí resultaron ser realmente tan eficaces como ellos decían.
Así, pues, y como mi primera particular conclusión, consideremos la posibilidad de que no exista sistema que pueda servir para todo valor, toda temporalidad y todo momento.
Un sistema que funcione bien para SP, seguramente no lo hará sobre BUND.
Un sistema pensado para temporalidades largas, lo normal es que no se comporte bien en las cortas.
Un sistema que funcionó de forma excelente hace un tiempo, puede ser que ahora resulte mediocre.
Y todo ello no se debe a la voluntad o actitud perversa de ningún autor, sino a la variabilidad de unas condiciones de mercado permanentemente cambiantes.
Consideremos la posibilidad de que NO exista sistema que pueda servir para todo valor, toda temporalidad y todo momento.
Así que, como consecuencia de la revelación de este primer misterio debo ser consecuente e intentar ir más allá de explicar algún sistema AHORA MISMO ganador, porque no tengo (nadie puede tener) ninguna garantía de que lo seguirá siendo cuando llegue a sus manos este texto.
A cambio de ello, permítanme explicar un concepto y una técnica que sé que no caducará y les será útil ahora y en el futuro.
B) EL CONCEPTO DE “HERRAMIENTA NEUTRAL”
Este es un concepto muy ligado al desarrollo de software.
En fase de diseño existe la posibilidad de crear aplicaciones finalistas (destinadas a algo muy concreto) o genéricas (orientadas a completar pasos intermedios o que serán útiles en varias diferentes tareas).
También existe la posibilidad que en diseño conocemos como “herramientas neutrales”, que son aquellas que por su concepto y desde su origen admiten más de un tipo de utilización o en más de un tipo de propósito. [Salvando distancias y matices, también se conoce como escalabilidad]
Muchas herramientas de trading tienen la capacidad de ser “neutras” y, con ello, aportar soluciones parciales concretas para mejorar los propios sistemas, ya sea optimizando cualquiera de sus partes o incrementando su fiabilidad.
El trader tradicional tiene una visión finalista de las herramientas, por ejemplo de los indicadores técnicos. Esperan (pues es lo que están acostumbrados) que un determinado indicador esté asociado a una forma “correcta” (y sólo una) de ser utilizado, y muchos se sienten frustrados si sólo se dan indicaciones vagas de cómo sacarles mayor utilidad.
La respuesta a esto es simple: la mayor parte de mis indicadores han sido pensados como “herramientas neutrales”. Y eso, ¿qué significa? Pues que deberían ser lo suficientemente dúctiles para aplicarse en múltiples sistemas/escuelas de especulación y aprovechar sus propiedades para mejorar sus prestaciones.
Afortunadamente esto ya lo he visto aplicado por diferentes autores que lo han entendido y han actualizado tanto sistemas de especulación propios como ajenos, incluyendo alguna de ellas.
El Volumen Proporcional Medio (VPM), ATLAS, Vigía o Koncorde están siendo herramientas complementarias para muchos traders que, sin abandonar los sistemas en los que confían, han descubierto cómo mejorarlos en algún aspecto gracias a ellas.
Por supuesto, esta característica no es exclusiva de ninguna herramienta ni de ningún autor, pero si es una prestación común de los mejores indicadores que conozco y, precisamente por ello, me esforcé en diseñar los míos para que cumpliesen ese propósito.
Y, para demostrarlo, pasemos a los ejemplos prácticos y les mostraré como una misma herramienta muestra su característica de “neutralidad” al poder ser utilizada de diferentes modos y para distintos usos, cubriendo distintas necesidades.
Voy a tomar como ejemplo mi indicador Blai5 ATLAS pues, por sus características y diseño, puede ser de muy amplia utilización, independientemente de la temporalidad y del activo (ya que no requiere datos de volumen, puede ser utilizado tanto en acciones o futuros, así como en FOREX o CFD).
El Blai5 ATLAS es un indicador técnico basado en una propiedad concreta que todos los traders conocemos bien: un periodo de baja volatilidad es generalmente seguido por otro de alta volatilidad.
Esto es fácil de observar gráficamente en las Bandas de Bollinger, donde después de fases de estrechamiento se producen movimientos bruscos de los precios.
Cuando la curva de ATLAS pasa a valores negativos nos indica que se está produciendo (en ese valor y temporalidad, y según el histórico del gráfico) un estrechamiento estadísticamente probable
El problema es que los ordenadores son incapaces de trabajar con conceptos abstractos como “estrecho” o “ancho”, así que hubo que diseñar un algoritmo que fuese matemáticamente eficaz identificando “estrechamientos probables”, y eso es ATLAS.
Cuando la curva de ATLAS pasa a valores negativos nos indica que se está produciendo (en ese valor y temporalidad, y según el histórico del gráfico) un estrechamiento estadísticamente probable, que puede desembocar en un movimiento brusco del precio inmediatamente posterior, sin precisar la dirección. A esa fase negativa la denomino “señal ATLAS”.
Antes de afrontar la tercera y última parte de este artículo (los ejemplos concretos), me gustaría recordar que todo esto no se basa tanto en la eficiencia intrínseca como en que usted pueda incorporar algún aspecto de ellos para mejorar/actualizar sus propios sistemas, aquellos que más le agraden o en los que se sienta más cómodo y seguro operando. Han sido diseñadas como herramientas neutras y este es el aspecto que pretendo hoy mostrar.
EJEMPLO 1: UTILIZANDO ATLAS COMO SWITCH (o LANZADORA)
Aunque visualmente ya es fácil observar sobre el propio gráfico sus propiedades, no debemos confiarnos ni pensar que son universales y funcionará maravillosamente en cualquier temporalidad y sobre cualquier activo, porque no es así. ATLAS necesita (como el resto de herramientas y sistemas) unas condiciones mínimamente favorables, aunque es poco exigente.
La primera propiedad aprovechable que podemos observar casi a simple vista es su capacidad anticipativa.
Como se puede observar en la figura 1, ATLAS puede ser utilizado como un eficiente sistema de entrada pues la irrupción en valores positivos después de “señal ATLAS” es preludio de movimientos de variable amplitud, pero habitualmente muy rentables.
Si su sistema habitual tiene como punto débil frecuentes entradas falsas o a destiempo, quizás complementarlas y/o verificarlas con las señales de ATLAS fuese una buena idea.
Figura 1
EJEMPLO 2: UTILIZADO COMO FILTRO DE TENDENCIA
Del mismo modo, y visto desde otro punto de vista, podemos utilizar ATLAS (y de hecho yo lo utilizo habitualmente) como filtro de tendencia.
Por definición, todos los sistemas tendenciales –que son la inmensa mayoría– son rentables cuando existe tendencia marcada y dejan de serlo cuando se entran en lateralidad. Y no sólo esto es así, sino que pueden causar importantes pérdidas en estos periodos dependiendo del activo y del slippage (comisiones operativas).
Así, si nuestro sistema es tendencial y el precio no se mueve, lo mejor que podemos hacer es detener el sistema y no operar hasta que el precio vuelva a arrancar y moverse en tendencia. Esto es exactamente lo que la “señal ATLAS” (valores de ATLAS iguales o inferiores a cero) detecta y marca.
Si disponemos de un buen filtro de tendencia, capaz de frenar o inhibir un sistema tendencial en fases de lateralidad, eso incrementará sustancialmente su rentabilidad por la vía de limitar sus pérdidas en periodos no favorables.
Así, sea su sistema discrecional o automático, incorporar un buen filtro de tendencia (como, por ejemplo, ATLAS) le resultará muy interesante para mejorar su rentabilidad. (Fig. 2)
Figura 2
EJEMPLO 3: COMO DETECTOR DE MOMENTO
Quizás esta sea una de las particularidades gráficas menos conocidas de esta herramienta y quizás tampoco la más utilizada, quizás porque existen diferentes modos de calibrar cuando la tendencia vigente se está agotando y es el momento óptimo de salir.
Pero ATLAS también nos da buenas pistas al respecto que podemos utilizar, ya sea en forma primaria, secundaria o colateral.
Como se puede observar en la fig. 3, mientras ATLAS incremente su valor positivo, el movimiento (en la dirección que sea) se mantiene. Una vez inicia su descenso deberemos considerarlo una primera señal de agotamiento aunque, no por ello forzosamente habría que cerrar la posición. Quizás sea el momento de situar un stop fijo o variable y seguir el precio mientras se desacelera. Una segunda cresta inferior a la primera (divergencia) sí que ya es generalmente una señal habitual de que ese movimiento está llegando a su fin.
Estas señales son muy variables dependiendo del activo y la temporalidad, pero (afortunadamente) mantienen un perfil bastante identificable para cada activo/temporalidad determinado. Después de analizar el comportamiento de ATLAS en un determinado activo y temporalidad podremos identificar las señales de agotamiento con cierta facilidad.
RESUMEN Y CONCLUSIÓN
Como cualquiera que haya llegado hasta este punto (aprovecho para agradecerte la paciencia) podrá comprobar, con lo explicado en los tres puntos anteriores sería posible construir un sistema basado únicamente en el indicador Blai5 ATLAS. De hecho existen y yo tengo un par trabajando con (hasta el momento) buenos resultados.
Construir un sistema automático básico con ATLAS en ProRealTime es algo relativamente sencillo y que está explicado paso a paso en el siguiente vídeo. Evidentemente, esa debería ser sólo la punta del ovillo desde el que empezar a tejer un sistema mucho mejor y más elaborado.
Pero, como comenté desde un principio, hoy no trataba de cantar las excelencias de ninguna herramienta concreta, sino de mostrar que muchas herramientas de trading tienen la capacidad de ser “neutras” y, con ello, aportar soluciones parciales concretas para mejorar los propios sistemas, ya sea optimizando independientemente cualquiera de sus partes o incrementando su fiabilidad.
Porque el mercado es un ente vivo y así lo debemos contemplar. Por mucho que le confeccionemos un maravilloso traje a medida, como el mejor de los sastres, nunca nadie podrá evitar que engorde o adelgace, crezca o mengüe desbaratando constantemente nuestro trabajo.
Solo nuestra capacidad de entenderlo y utilizar herramientas correctoras nos permitirá ajustarnos a su volubilidad y “mantenernos en el juego” permanentemente.
En el trading, el éxito es siempre efímero y la capacidad de trabajo el mejor valor.
Tres Cosas Que Un Trader Debería Saber (y III): Trading, Fantasy y Analytics
– “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” deJ. 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. Un 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 jugué un tiempo, 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 empezó a interesar a mí. 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 Fantasyescoge 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/activocotizado (empresa) puede tener unos buenos datos históricos, pero con eso no basta porque también deberemos tener en cuenta en qué equipo/sectoreconómico, 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).
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.
“¿Cómo vas a obtener resultados diferentes si haces siempre lo mismo?”
Albert Einstein
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 Fantasyno 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 cada cual a sus propias conclusiones [seguramente, al final, bastante parecidas].
Por mucho que haya un consenso general sobre cualquier aspecto, una nueva forma de abordar un problema puede dar con una mejorsolución
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.
El trading puede ser abordado de distintas formas, formas antiguas, nuevas o una combinación de ambas. Y todas merecen respeto
Así que, si tú ya has sacado tus propias conclusiones, no te dejes confundir por las mías. Déjalo aquí y gracias por tu atención.
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:
(El TEST) Para hacer trading con éxito NO NECESITAS ADIVINAR el futuro (ni de 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
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 Marshallentró 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.
¿Se contradicen los indicadores al cambiar su temporalidad?
¿Por qué mientras en semanal pueden señalar compra, en diario pueden estar marcando venta o viceversa? ¿Por qué pueden dar informaciones tan distintas, incluso opuestas, en diferentes marcos temporales? ¿No es ello una confirmación de su baja fiabilidad? ¿De qué temporalidad fiarse en caso de duda?
Hay algunas dudas que persiguen a los usuarios a través del tiempo y que exigen un mayor y mejor esfuerzo para explicarlas y [dentro de lo posible] disiparlas. Probablemente una de las más recurrentes es la consulta que me planteaban hace algunas fechas.
Un amable usuario me comentaba que su duda estába con el indicador Koncorde, «si ponemos el gráfico semanal de 10 años de ENG -explicaba- sale esta semana pasada una acumulación brutal de manos fuertes, nada comparable a años anteriores, parece desproporcionada. Si miramos Enagás en diario de 200 sesiones por ejemplo, se ve algo de acumulación pero nada comparable al gráfico semanal».
Veamos a qué se refería viendo directamente el gráfico [izquierda=semanal / derecha=diario]:
Es evidente la falta de sincronía entre semanal y diario, lo que es comprensible que provoque dudas. Pero, ¿es este un efecto normal o anormal? Comprobémoslo, ahora con el mismo gráfico, mismas temporalidades pero otros tres indicadores: RSI, Estocástico y MACD.
Bien, queda demostrado que, como norma general, los indicadores en diferentes temporalidades dan lecturas diferentes. ¿Significa ello que los indicadores están mal concebidos, son erróneos o inútiles? (Puede que sean todo ello, pero si lo son, no será porque se comporten así).
La cosa es bastante simple, si nos situamos en el punto de vista matemático que corresponde. Los indicadores no son más que representaciones gráficas de fórmulas matemáticas. Todos estos que ves arriba se nutren de los mismos cinco datos básicos (inequívocamente fiables, pues no hay más), que son: apertura, cierre, máximo, mínimo y volumen, de cada vela.
Si modificamos la temporalidad, también se modifican los datos fuente. Es evidente, que las velas semanales son distintas a las diarias. Tienen diferentes cierres, aperturas, máximos y mínimos.
¿Cómo se opera con eso? Del mismo modo que con precios en dobles pantallas. Las señales semanales se consideran más importantes que los diarias.
Si tenemos dos gráficos del mismo activo, uno en diario y otro en semanal, siendo los dos claramente distintos y sus velas tan diferentes, ¿cuál de esos gráficos es el correcto?… Ambos, ¿no es cierto?
Pues si ambos gráficos son correctos, según su propia temporalidad, los indicadores que toman esos datos como fuente son igualmente correctos, cada cual en la suya.
Evidentemente, cuando cambia la fuente de datos, el resultado de los cálculos efectuados sobre ella, también cambiarán.
Técnicamente, la explicación de ese repunte tan pronunciado en el área azul en ENG, es que existe un aumento de precio muy superior a la media semanal con un volumen bastante inferior a su propia media del volumen. Si ocurre en semanal y no en diario es porque, en un lado hablamos de medias y volumenes diarios y en el otro, de semanales.
¿Cómo se opera con eso? Del mismo modo que con precios en dobles pantallas. Las señales semanales se consideran más importantes que los diarias. La razón (pensando como especialista en análisis de la información) es obvia: los datos semanales están extraídos de fuentes más consolidadas. Una vela semanal contiene la información de cinco diarias. Igual con el volumen. A igual número de barras, tenemos cinco veces más información.
En caso de duda, debes darle razón a la de temporalidad mayor.
En el día a día, como es práctica habitual en el trading, si utilizas sólo una determinada temporalidad, opera según las señales que te ofrezca. Si operas en pantalla múltiple, opera en la de menor temporalidad cuando la situación de la de mayor temporalidad te lo aconseje (cuando ambas sean favorables). En caso de duda, debes darle razón a la de temporalidad mayor.
Espero que esta explicación más genérica ayude a entender por qué al variar la temporalidad, el perfil y las señales de los indicadores varían, sin que ello signifique que en uno u otro caso están equivocados.
Que Koncorde «repinte» es una sensación que puede tener algún usuario en los primeros arranques y que se debe a lo siguiente:
1) Las áreas verde y azul representan variaciones porcentuales de valores obtenidos sobre medias largas.
2) Si cargas un primer gráfico, pongamos de 100 velas de 5 minutos, tienes 500 minutos de histórico y su gráfico Koncorde correspondiente, calculado sobre esos datos disponibles.
3) Si inmediatamente después cargas el mismo gráfico de 100 velas pero, esta vez, de 15 minutos, tienes ahora un nuevo histórico de 1500 minutos de ese mismo valor.
4) Cuando vuelves al gráfico de 5 minutos, ya NO tienes el gráfico e histórico del punto 2) sino que tienes un nuevo gráfico de velas de 5 minutos pero sobre un histórico de 1500 minutos y con los cambios que en medias y variaciones porcentuales corresponda, diferente al 2). Por lo tanto puedes verlo diferente o muy diferente a la primera vez.
5) No ha «repintado» sino que ha RECALCULADO porque el histórico se ha triplicado, con lo que el aspecto de Koncorde puede variar significativamente. Una vez sucede eso, aunque dobles o tripliques el histórico, cada vez los re-cálculos y modificaciones son menos visibles, hasta el punto que no hay ninguno por más que aumentes el histórico.
6) Por lo tanto, a la que tenemos un histórico LARGO cargado (en las temporalidades que deseemos) se acaban las variaciones y distorsiones, y también las dudas. Ningún usuario, más allá de ese primer arranque vuelve a tener esa sensación (y los que sois usuarios veteranos podéis certificarlo).
Espero que esta explicación resulte de utilidad y aquellos impacientes capaces de dictaminar en los primeros 5 minutos la bondad o maldad de cualquier cosa, se den dos días para comprobar que su primera impresión era equivocada.
Explicado queda. Espero que sea de utilidad.
En este apartado pretendo recopilar dos tipos de documentos de consulta que puedan resultar de ayuda al usuario de Koncorde, en cualquiera de las plataformas:
Koncorde: Conceptos Clave es un primer intento de establecer algunas normas básicas para utilizar Koncorde en la práctica de la especulación y/o inversión. Sin ser un manual al uso, sí que pretende ponerlo en lo que a mi juicio [como creador de mismo] es su nivel de eficacia. Vale la pena que le eches un vistazo.
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