Categoría: Trading

Sobre Herramientas Neutras: Concepto y Enfoque

Sobre Herramientas Neutras: Concepto y Enfoque

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:

  1. revelar un misterio;
  2. explicar un concepto y técnica, y
  3. 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

Tres Cosas Que Un Trader Debería Saber (y III): Trading, Fantasy y Analytics

Previas:


– “Muy bien. Voy a solucionar este problema”, -dije yo.

 – “¿Y quién te dice que ese problema tiene solución? ¿Y quién te dice que es un problema ÚNICO y no complejo? Y, en caso de que sea un solo problema, ¿quién te dice que tiene UNA SOLA solución y no varias?”

 Y así mi profesor me enseñó a tener siempre la mente abierta ante todas las posibilidades.

Reconozco que los libros de trading no son mi lectura favorita. En general tienen estructura de manuales y, como tales, habitualmente son tan escasamente apasionantes como es previsible. Y en la categoría de “manuales” sí que me ha tocado “perpetrar” algunos por los que merecería condenación eterna.

Afortunadamente algunos por algunas partes sí que merecen el esfuerzo de leerlos. Hoy me referiré a uno de ellos, concretamente al muy recomendable “Leones contra Gacelas” de J. L. Cárpatos.

Un capítulo llamó poderosamente mi atención. Se encuentra en la primera parte del libro, titulada genéricamente “Algo de Filosofía” y más concretamente, dentro de ella, el capítulo se titula “Juguemos al blackjack”.

Reconozco que he vuelto a estudiar ese capítulo en más de una ocasión porque, más allá de mi interés en ese juego concreto de cartas (que es nulo), sí que me permitía entender el concepto general de enfoque del trading que propone el autor como un problema probabilístico, donde el azar va disminuyendo en tanto en cuanto las cartas (datos) van apareciendo sobre la mesa. El jugador dispone de una estrategia general que aplica y ajusta a cada situación. 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 Fantasy escoge entre todos los jugadores activos en la liga (NFL, en este caso) un grupo limitado de jugadores, en una especie de selección personal. Debe escoger jugadores en cada posición y de su actuación personal en cada partido acumulan puntos. Deberá decidir quién es titular o reserva e, incluso, puede dar altas o bajas en su equipo cada semana y sustituir a lesionados o jugadores que no están cumpliendo con sus expectativas. (Actualmente ya existen juegos denominados «managers» con la misma óptica y aplicados a deportes más próximos, que cuando escribí el artículo eran todavía una rareza).

Cada jornada tu equipo se enfrenta contra el equipo Fantasy de otro propietario en una liga generalmente compuesta por 10, obteniendo victorias o derrotas y jugando una competición liguera.

3.2 – ¿En qué se parece una Fantasy al Data-Trading?

Vamos ahora a establecer paralelismos.

Para empezar, las primeras decisiones que corresponden al propietario de una Fantasy es la propia selección de los jugadores que compondrán su equipo. Es el equivalente de adquirir una CARTERA.

Sabemos que estamos obligados a disponer de un mínimo de jugadores en cada una de las posiciones (diversificación). Esto nos da libertad de crear con libertad carteras/equipos, aunque acabaremos llegando a la conclusión que lo correcto (y lo que ofrece mejores resultados) son las carteras/equipos equilibrados.

El sistema habitual de selección es el denominado draft: una especie de sorteo donde se escogen por turno cualquiera de los jugadores disponibles. Los jugadores se ordenan por los RESULTADOS obtenidos en anteriores temporadas, o por sus expectativas estadísticas si son nuevos en la liga, o por nuestros criterios personales.

Pero ahí, nuevamente, tenemos un nuevo paralelismo: un jugador/activo cotizado (empresa) puede tener unos buenos datos históricos, pero con eso no basta porque también deberemos tener en cuenta en qué equipo/sector económico, se encuadra. La situación del equipo/sector puede afectar de manera significativa las prestaciones de cada jugador/activo.

Un jugador medio en un buen equipo seguramente se beneficiará de ello, tanto como se beneficia un activo de estar en un sector en alza. Cambiar de equipo a uno mejor o que el equipo se haya reforzado adecuadamente puede incrementar sustancialmente las expectativas de cada jugador, o viceversa.

Así los jugadores/activos y sus equipos/sectores están interrelacionados y son variables que hay que re-evaluar cada temporada.

Debemos tener en cuenta las estadísticas individuales del jugador/activo, así como del equipo/sector en que se encuadra. Ver si se trata de emergentes con posibilidades o son blue chips contrastados. Si su tendencia es alcista o están en declive (individual o sectorial).

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 Fantasy no deja de ser un inocente juego y este tipo de webs estadísticas un entretenimiento. Pero también (por todo lo explicado) resultan una fuente inagotable de ideas y una divertida forma de experimentar con carteras, activos, datos y aleatoriedad porque después, cada domingo, salta la sorpresa y NADIE (ni en trading, ni en una Fantasy) puede adivinar el futuro y ha de gestionar azar, incertidumbre y posibilidades estadísticas.

Porque, como decía Einstein, “¿cómo vas a obtener resultados diferentes si haces siempre lo mismo?”.


4.- A MODO DE CONCLUSIÓN

De hecho, si hubiera escrito este artículo mínimamente bien, este capítulo de conclusiones sería completamente accesorio e innecesario.

Desde el principio la voluntad es que todo fuera muy socrático. Y ello debería significar que, planteando las preguntas adecuadas (o, mejor, dejando que te las plantees y respondas tú), deberíamos todos llegar 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 mejor solución

Desgraciadamente hoy en día no es este el método más habitual para la transmisión de ideas.

En general (y en el mundo del trading, especialmente) la comunicación es jerárquica: alguien se erige en autoridad y dicta SU verdad a quien le escucha o lee. Quien la recibe la acepta sin atreverse a cuestionarla, pues ello podría causar un conflicto de autoridad.

Y aquí acaba el proceso hasta que llega el siguiente maestro a explicar su propia verdad personal, una vez más, como si fuera la única.

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:

  1. (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

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

Lo importante no son las respuestas, sino las preguntas. Respuestas, cada cual puede tener la suya, pero no todos tienen la capacidad de hacer las preguntas adecuadas, e insistir en ellas hasta obtener las mejores respuestas.

Empezar así esta segunda parte debería ser toda una declaración de principios, por lo que explicaré a continuación y por el sentido final de este artículo en tres partes.

Lo importante no son las respuestas, sino las preguntas

Quizás me reserve al final un párrafo para conclusiones, aunque no debería ser ni necesario, porque lo importante sería plantearte, amigo trader, preguntas y dejarte extraer tus propias conclusiones.

Y perder el miedo a plantearte tus propias incómodas preguntas.

2.- LA ÚLCERA O LA VERDAD

En los años 80/90, incluso posteriores, cualquier adulto sabía y era consciente que si no mantenía su estrés en un nivel moderado o si abusaba de comidas copiosamente especiadas, la úlcera gástrica era un peligro real a la vuelta de la esquina.

Nadie lo dudaba y era un hecho médico irrefutable. Y como las causas de las úlceras eran conocidas, también lo era su tratamiento. A los pacientes se les aconsejaba relajarse, tomar leche y un tratamiento diario de pastillas para bloquear la producción de ácido gástrico. Y así para siempre.

Y, si la cosa se complicaba, siempre se podía pasar por quirófano y, aunque tampoco eso representaba una cura, podía reducir algo el dolor, las molestias y los sangrados.

Según los especialistas, entre tratamientos farmacológicos y quirúrgicos lo que podríamos llamar el “mercado económico de la úlcera” movía en 1994 más de 8.000 millones de dólares.

Dr. Barry Marshall

En 1981 un joven doctor australiano llamado Barry Marshall entró en contacto con Robin Warren, un especialista con larga experiencia en la unidad de gastroenterología en el Royal Perth Hospital. Marshall buscaba un proyecto de investigación y Warren lo incorporó al suyo, que se basaba en algo completamente rechazado por la mayor parte de especialistas mundiales: la posibilidad de infecciones bacterianas en un medio tan sumamente hostil como el estómago humano.

Tozudamente aparecían muestras, especialmente en pacientes aquejados gastritis, úlceras y/o cáncer. Siempre se tomaba como contaminaciones, pero Marshall y Warren siguieron investigando.

Por no hacer la historia larga (quien quiera encontrará detallada información sobre el caso), Marshall consiguió aislar por primera vez la bacteria, identificarla y, no contento con ello, se la llegó a administrar él mismo, como conejillo de indias, para acabar demostrando que ese era, y no otro, el principal causante de la úlcera gástrica humana. Y, no sólo ello, sino que, al tratarse de una infección bacteriana, la patología podía ser completamente curada con antibióticos.

Ni que decir tiene que ni la comunidad médica ni la farmacéutica recibieron la noticia con entusiasmo, precisamente. Marshall recibió todo tipo de críticas y descalificaciones. Pero, por esos hallazgos, los doctores Marshall y Warren obtuvieron el Premio Nobel de Medicina en 2005.


Después del test para niños de la Universidad de Leed de TRES COSAS QUE UN TRADER DEBERÍA SABER (I), esta sería la segunda historia que me gustaría compartir contigo, trader, porque estoy seguro que sabrás atar cabos.

Por mucho que toda la comunidad médica estuviera cómodamente instalada en una realidad aparentemente bien cimentada, era completamente falsa

En el caso de la úlcera, el diagnóstico, causas y tratamiento estaba perfectamente estudiado y establecido; existiendo una próspera industria en consenso con todas esas premisas bien establecidas. Sin embargo, la verdad era otra. La enfermedad se podía curar y su tratamiento era fácil y muy barato.

Pero había que cambiar el enfoque y romper los prejuicios previos. Por mucho que toda la comunidad médica estuviera cómodamente instalada en una realidad aparentemente bien cimentada, era completamente falsa. Pero los médicos son científicos y lo acabaron reconociendo, por el bien común.

La verdad es la verdad, la diga Agamenón, su porquero o un humilde médico australiano de Perth.

Sigue…


Tres Cosas Que Un trader Debería Saber (I): El Test

Tres Cosas Que Un Trader Debería Saber (y III): Trading, Fantasy & Analytics