Etiqueta: Info-Trading

La Gripe y las Variables Ocultas

La Gripe y las Variables Ocultas

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

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

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

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

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

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

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

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

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

La Información Que Falta

La Información Que Falta

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

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

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

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

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

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:

Sistemas, Temporalidad y Beneficios

Sistemas, Temporalidad y Beneficios

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.


Si te interesan más artículos sobre el tema:

Buscando El Patrón Señal/Ruido

Buscando El Patrón Señal/Ruido

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.


Sobre este mismo tema, también te puede interesar:

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

Tres Cosas Que Un Trader Debería Saber (y III): Trading, Fantasy & 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. Una 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 juego, 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 interesé yo. 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).

«¿Cómo vas a obtener resultados diferentes si haces siempre lo mismo?”.

A. Einstein

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.

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 a conclusiones 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.

Así que, si tú ya has sacado tus propias conclusiones, no te dejes confundir por las mías. Déjalo aquí y gracias por tu atención.

El trading puede ser abordado de distintas formas, formas antiguas, nuevas o una combinación de ambas. Y todas merecen respeto

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 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

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

InfoTrading y Nuevos Indicadores

InfoTrading y Nuevos Indicadores

Vídeo de la presentación realizada en el IG Trading Barcelona (18/6/2015)

Mi sincero agradecimiento a IG Trading por invitarme a participar en ese evento.

Como ya hice en una anterior ocasión y para facilitar el visionado de las partes de interés, he elaborado una tabla de tiempos y temas para su más fácil localización en el vídeo.

  • 00:00 – 02:19              Presentación
  • 02:20 – 04:20              Lo más importante: ¡SEAN CRÍTICOS, por favor!
  • 04:21 – 06:50              Una historia de maletas (Aplicación de Tecnología)
  • 06:50 – 08:30              InfoTrading: Gestión de Datos Bursátiles
  • 08:30 – 10:15              Desaprender y el «Enfoque Data»
  • 10:15 – 11:20              Datos y Fuentes de Datos
  • 11:20 – 16:40              Preguntas inquietantes y mitos a derribar
  • 16:40 – 19:20              Indicadores Técnicos y el «Cuento» del pastor
  • 19:20 – 23:30              Por Qué se necesitaban nuevos indicadores
  • 23:30 – 24:45              Nuevas herramientas y Nuevos enfoques
  • 24:45 – 33:00              BLAI5 ATLAS a fondo
  • 33:00 – 48:00              BLAI5 VIGÍA a fondo
  • 49:00 – 59:00              Conclusiones y Preguntas
Webminario: Del Trading al InfoTrading

Webminario: Del Trading al InfoTrading

Estos son los conceptos básicos que rigen mi forma de analizar los mercados desde la perspectiva del análisis de los flujos de datos y los principios de la Teoría Matemática de la Información y por qué decidí hacerlo así. Una mirada justificadamente alternativa al trading tradicional.