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Datos Contra Dibujitos

Datos Contra Dibujitos

¿Por qué abordo el trading como lo hago, saltándome la tradición y las convenciones casi sagradas?

La respuesta es fácil: porque hasta hoy, nadie ha sabido contestar y/o argumentar correctamente DOS simples preguntas que siempre formulo:

1.- ¿Son los datos del mercado bursátil “datos”?

Difícilmente nadie se atreve a poner en duda algo tan evidente

2.- Si los datos bursátiles son “datos”, ¿por qué han de tratarse de una forma distinta al resto de datos en cualquier otro contexto?

Aquí los escépticos y tradicionalistas, dudan; incluso algunos parecen preguntarse realmente “¿lo hacemos?”

En este punto es donde intento que hagan memoria y que intenten recordar si JAMÁS en una reunión o convención de cualquier tipo (científica, médica, económica, financiera, o cualquier otra donde se manejen datos y gráficos) EN ALGÚN CASO han escuchado al interviniente mencionar, por ejemplo, un hombro-cabeza-hombro (HCH).

¿Imaginan un médico explicando que en determinada región sanitaria en el futuro se producirá una explosión demográfica porque la gráfica poblacional ha dibujado un HCH invertido?

¿Les parecería un argumento ridículo? ¿Fuera de contexto? Y cuando se trata de una cotización, ¿no se lo parece? ¿Por qué?

Si los datos bursátiles son “datos”, ¿por qué han de tratarse de forma distinta a como se tratan el resto de datos?

¿Imaginan un director financiero asegurando que como los números de la compañía han hecho un “doble suelo” ya no hay nada que temer, o que la facturación crecerá porque “taparemos un gap de hace 5 años y los gaps siempre se acaban tapando”?

¿Imaginan un epidemiólogo diciendo que, como la gráfica de los contagios han formado un triángulo, «romperá por arriba o por abajo, pero siempre con volumen»?

¿De verdad serían capaces de acudir al director de su banco a pedir un crédito, porque la facturación de su empresa «ha formado una taza con asa» y a partir de ahora crecerá imparablemente?

Y ahí es cuando vuelvo al origen y repito la pregunta:

Si los datos bursátiles son “datos”, ¿por qué han de tratarse de una forma distinta a como se tratan los datos en el resto de especialidades?

En general, la controversia termina aquí. Me despido amablemente y los dejo con su confusión.

¿De verdad serían capaces de acudir al director de su banco a pedir un crédito, porque la facturación de su empresa «ha formado una taza con asa»?

MIS CONTRADICCIONES Y YO (O, QUIZÁS NO)

Como me conocen ya saben que no me duele ser sincero. En este punto alguien me podría acusar de utilizar o haber utilizado todos o algunos de esos “recursos mágicos” de los más arriba mencionados en algunos de mis comentarios o para justificar operaciones concretas. Y tendrán toda la razón. Lo he hecho, lo hago y lo seguiré haciendo en el futuro.

¿Y como puedo, al mismo tiempo, sostener una cosa y la contraria? Bueno, todavía no he escrito la entrada sobre las “profecías de autocumplimiento”, pero lo haré.

De hecho, este “maletín de recursos” SÓLO para traders (no existe ni de lejos en ningún otro modelo de análisis de datos de ninguna otra especialidad) basado en los dibujitos con carácter profético que el precio traza sobre un gráfico ha sido tan asumido por una gran masa de traders que acaba cumpliéndose en muchas ocasiones, simplemente por el convencimiento y aceptación de muchos de ellos de que se cumplirá. Es una maniobra realmente hábil para predecir los movimientos de una masa acrítica y convencida.

Así que, ES CIERTO, en la primera parte les señalé que todo eso tiene poca o ninguna consistencia; pero si no me hacen caso, tampoco tengo ningún problema en ponerme en la contraparte, sumarme a los tiburones (en mi tamaño mini) y aprovecharme de quien prefiera no hacerme caso y confiar ciega y acríticamente en pamplinas. Como decía la canción: “lo siento mucho; la vida es así, no la he inventado yo”.

Somos Ricos (En Datos)

Somos Ricos (En Datos)

Releyendo la entrada anterior me preguntaba si muchos de los lectores no se sentirían algo incrédulos ante la posibilidad de desvelar algo de los impenetrables mercados sólo a través de cinco escuálidos datos numéricos.

Así que no me podido resistir a la tentación de utilizar un ejemplo tan breve como esclarecedor. Desde hace ya algunos años sabemos que toda la vida, en todas sus formas y matices nace por combinación de sólo cuatro elementos (nucleótidos).

Si nuestro código genético (y el de todas las formas de vida conocidas) resulta de la diferente ordenación de esos 4 elementos básicos, contar con cinco datos numéricos debería llevarnos casi hasta el entusiasmo.

Toda la vida, en todas sus formas y matices nace por combinación de sólo cuatro elementos

 Quizás no estamos tan inermes como algunos les pueda parecer. 

Con Sólo 5 Datos (Para Desvelar Todos Los Misterios)

Con Sólo 5 Datos (Para Desvelar Todos Los Misterios)

Son sólo CINCO DATOS BÁSICOS. Y no tenemos mucho más. Puede parecer poco, pero si sabemos utilizarlos, es bastante.

Para empezar necesitamos datos fiables obtenidos de fuentes fiables. Datos inequívocamente ciertos. ¿Existe eso en los mercados?

Afortunadamente, sí. Absolutamente en todos los mercados y en todos los activos cotizados disponemos de cinco datos públicos, accesibles y en los que existe un completo consenso. En todos los casos y para todos los activos cotizados tenemos un precio de Apertura, un precio de Cierre, un precio Máximo, un precio Mínimo y un Volumen negociado (en este caso, con alguna salvedad). Cinco datos.

Necesitamos datos fiables obtenidos de fuentes fiables. Datos inequívocamente ciertos. ¿Existe eso en los mercados?

Seguramente a la mayoría les parecerá poco. Realmente no es mucho, sobre todo teniendo en cuenta que la prensa económica llena páginas y más páginas a diario con todo tipo de información económica más allá de estos cinco escuálidos datos. Pero, desde el punto de vista de la Teoría de la Información (TI), son datos inequívocamente fiables: apertura, cierre, máximo, mínimo y volumen.

La ventaja que ofrecen estos datos es que son numéricos y, por lo tanto, nos permiten operar con ellos. Es, precisamente en operar sobre todos o algunos de estos cinco datos en lo que se basan los indicadores técnicos.

Espero no haber cansado innecesariamente al lector pues, en este punto, queda ya explicado por qué decidí­ centrar mis trabajos en investigar los indicadores técnicos.

Como ya he comentado en alguna ocasión, los indicadores técnicos existentes son muchos y, por lo general, de un nivel matemático muy alto. Sus fundamentos teóricos han sido firmemente probados y, todos aquellos que ahora podemos incluir junto a nuestros gráficos, son fiables. Así que, eso nos lleva forzosamente a plantearíamos dos nuevas preguntas:

  1. ¿Para qué más indicadores, si ya hay tantos?; y,
  2. Si son tan buenos, ¿por qué, entonces, no aciertan siempre?

Para empezar, en muchas ocasiones, los usuarios no somos capaces de entenderlos y aplicarlos correctamente. Pero, en el caso de que sí­ seamos capaces, hay alguna otra explicación más.

Volvamos a la TI. Cuando nos limitamos a trabajar con los cinco datos numéricos básicos de la cotización, lo hacemos convencidos de que son fiables, pero también de que son sólo una pequeña parte de la información total del sistema que rige los mercados.

Hay dos vías para ampliar las posibilidades de estas herramientas: el Big Data (BD) y los algoritmos de 2ª Generación (2G)

Esa es la razón por la que no hay ningún indicador técnico infalible. Cada uno de los indicadores técnicos representa alguna característica importante, pero siempre parcial. En los mercados hay flujos de información relevante que todavía no somos capaces de incluir en nuestras ecuaciones. Identificarla, muestrearla e incorporarla es un bonito desafío. Pero, antes de eso, que es un trabajo muy complejo y que seguramente desbordaría mis capacidades, afortunadamente hay algunas posibilidades de mejora en el campo de los indicadores técnicos ya existentes.

Por ello, hay dos vías para estudiar y ampliar las posibilidades de esas herramientas: la primera, por la vía exhaustiva, tomando las herramientas propias del Big Data y explorando todas las posibles relaciones entre variables definidas e indefinidas, visibles y ocultas, intentando incorporar nuevas explicaciones a través de los datos presentes. Evidentemente esta tarea excede en mucho mis conocimientos y capacidad de proceso.

Así que tomé una segunda vía disponible, que era el estudio y desarrollo de herramientas de segunda generación (2G) utilizando los algoritmos de indicadores técnicos existentes como piezas de un imaginario Lego con la que construir herramientas que aportasen nuevas prestaciones.

Y como eso estava a mi alcance, a ello me he dedicado.

La Información Que Falta

La Información Que Falta

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

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

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

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

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

Los Mercados son Información

Los Mercados son Información

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

André Kostolany

Los Mercados son sistemas de intercambio de información.

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

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

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

Los Mercados son sistemas de intercambio de información, datos que fluyen.

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

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

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

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

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

Tú crees que especulas, pero sólo analizas información.

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

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

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


Si te interesa este tema:

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

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

Hace bastante que no escribo un artículo sobre trading. Probablemente porque, cuanto más tiempo pasa, más me parece que lo que para mí es realmente relevante seguramente será tomado por la mayoría como marginal y carente de sentido práctico.

Es la enorme distancia que media entre entender el trading como otra aplicación de gestión de datos o pensar en ella como esa pseudo-ciencia mística basada en viejos principios matemáticamente poco justificables [y lo dejaremos en este punto].

Por otro lado no me siento impulsado ni necesitado de defender ninguna postura. Mis ideas están en perpetua evolución y no tengo mayor impedimento en cambiar de opinión cada vez que la tozuda realidad me obliga a ello.

Si en una presentación breve tuviera que ceñirme a tres únicas ideas que transmitir a un grupo de traders, a día de hoy, creo que no serían en absoluto nada de lo previsible en este tipo de eventos (lo que, seguramente, sería decepcionante para la mayoría). Ni nuevos indicadores, ni patrones, ni sistemas, ni infalibles santos-griales. Nada eso.

Si quisiera ayudar de verdad, creo que debería empezar por un famoso estudio de la Universidad de Leeds.


1.- EL TEST

En 2011, Waterman y Blades publicaron un interesante estudio. Se basaba en la realización de un test a niños de entre cinco y nueve años, que te invito a realizar también a ti, amigo trader.

El enunciado decía así:

“Una niña llamada Mary va a la playa con su madre y su hermano. Viajan en un coche rojo. En la playa nadan, toman un helado, juegan en la arena y almuerzan unos sándwiches”.

Ahora las preguntas:

“1. ¿De qué color era el coche?
2. ¿Comieron pescado con patatas para almorzar?
3. ¿Escucharon música en el coche?
4. ¿Tomaron limonada en el almuerzo?”

Tómate tu tiempo para responder. No hay prisa.


Muy bien, ¿cómo dirías que te ha ido? Vamos a comparar tus respuestas a las de esos escolares británicos de entre 5 y 9 años a los que sometieron a esta misma prueba.

Casi todos los niños respondieron correctamente a las primeras dos preguntas («rojo» y «no»). Pero, lógicamente, les fue mucho peor con las preguntas 3 y 4. ¿Por qué? Esas preguntas no tenían respuesta: la narración no proporcionaba información al respecto. Y aun así, un increíble 76% de los niños respondieron a estas preguntas con un “sí” o un “no”. El 76%.

Está claro que soy un tipo con muchos problemas para la compartimentación. Leo ávidamente y no puedo evitar relacionar temas aparentemente distantes. Y al leer esta experiencia no pude menos que pensar en el trading convencional y en los traders convencionales.

Para alguien como yo, acostumbrado al manejo de datos, contestar en cualquier caso y ante cualquier interlocutor con un escueto “no tengo datos suficientes para contestar esa pregunta” no sólo es acertado, sino que sería lo exigible. ¿Qué profesional se aventuraría a pronunciarse sin el respaldo de los datos?

“no tengo datos suficientes para contestar esa pregunta

Y, sin embargo, ¿cuál es la costumbre (casi obligación) entre traders? ¡Aventurarse! Apuntarse al 76% y, sin ningún dato que lo permita, decidir que “A” subirá, “B” bajará y que el índice X está SÍN DUDA a punto de girarse y caer un 20%, (como mínimo). Sin datos. Pura especulación.

Así que, llegados a este punto, volvamos a probar amigo trader:

1) “Mary, su madre y su hermano ¿tomaron limonada en el almuerzo?”
2) “¿Qué hará el SP500 en los próximos 3 meses?”

Sigue…


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

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