Es peor tener MALA información que NO tener información, porque la mala información te hace tomar malas decisiones.
Es peor tener DEMASIADA información que NO tener información, porque crea la falsa sensación de estar bien informado cuando, simplemente, estas saturado, aturdido e infoxicado.
No necesitas MUCHA información, sino POCA y FIABLE. Con eso basta para tomar buenas decisiones.
Hay poca verdad en los mercados y NULA en la actividad del trading.
De hecho, como ya he publicado en alguna ocasión, opino que la principal función de los Mercados es la de GENERAR CONFUSIÓN para ocultar los datos relevantes. Ya que, según las propias reglas del mercado, la verdad debe existir como variable en el sistema, los mercados generan una cantidad ingente de ruido para ocultarla. Los pocos que son capaces de reconocerla e identificarla son los que tienen alguna posibilidad de enriquecerse.
Considero a los mercados como el sistema de información humano más complejo jamás creado.
Descubrir, aislar y catalogar la escasa verdad fluyente y filtrar el ruido y la mentira [deliberada o no] es algo que merece la categoría de RETO. ¡Me encanta! Me siento como una mezcla a partes iguales del Sam Spade en “El Halcón Maltés” y del John Forbes Nash novelado en “Una Mente Maravillosa”, escribiendo sobre los cristales los principios del Equilibrio de Nash y la Teoría de los Juegos.
Me gusta el trading especialmente porque considero a los Mercados como el sistema de información humano más complejo jamás creado y eso es un DESAFÍO APASIONANTE. Es mi propio laboratorio de ideas.
Para mí, el trading es un juego estadístico donde las certezas no existen y sólo se trabaja con probabilidades. Para entendernos, para mí es más parecido al Póker o al Black Jack [o al dominó, en versión más hispánica] que a la ruleta o a la lotería.
Si estuviéramos ante un juego de azar puro como la lotería, todo se basaría en la suerte. Todos tenemos las mismas opciones al comprar un número y acertar el premio mayor no tiene mayor mérito. Le toca a quien le toca y si juegas más, tienes proporcionalmente más probabilidades.
Analizar los mercados desde el punto de vista de la gestión de la información, es como entender cómo gestiona sus cartas un experimentado jugador de póquer.
Pero convendremos todos que, independientemente del oponente, en un juego como el póquer [o dominó o la mayor parte de juegos como los antes enunciados] un jugador novel tiene muchas menos opciones de ganar que uno experimentado. ¿Quiere eso decir que el experimentado ganará siempre? Tampoco. Está el factor azar sigue presente en las bazas que se le presenten en cada partida y momento. La diferencia es que, con ellas en la mano, sabe gestionarlas mejor que el novato. Incluso sabe cuándo es conveniente NO jugar y dar una mano por perdida.
Por eso mi orientación es analizar los mercados desde el punto de vista de la gestión de la información, del mismo modo que intentaría entender cómo gestiona sus cartas un experimentado jugador, sean las cartas que sean las que le llegan en la mano.
Al final, ganar con una pareja de doses en el póquer, o en el dominó cargado de dobles, es una hazaña al alcance sólo de jugadores experimentados.
Dentro de los muchos derivados aplicados a la Teoría Matemática de la Información [TI] originariamente propuesta por Shannon y Weaver, uno de los aspectos desarrollados fue el de la catalogación de las fuentes de datos.
Por no alargarme innecesariamente, la importancia de escoger las fuentes de datos adecuadas es [como parece obvio] básico para poder después hacer un análisis correcto de los datos y obtener respuestas veraces a las preguntas propuestas.
Para resumirlo, en un esfuerzo máximo de simplificación, se dividieron la fuentes en dos únicos tipos, las denominadas FUENTES VERACES y las FUENTES CONTAMINADAS. Para que sea más fácilmente entendible lo trasladaré directamente al campo de los Mercados, tal y como yo lo entiendo y aplico desde hace años.
Como FUENTES VERACES entendemos aquellas que nos proporcionan informaciones PÚBLICAS, ÚNICAS y UNÍVOCAS. Son accesibles para todos, y para todos tienen un mismo valor en un mismo momento. Esas fuentes [en nuestro caso y en esencia] serían las cinco básicas: máximo, mínimo, apertura, cierre y volumen.
Como «fuentes veraces» entendemos aquellas que son directamente accesibles para todos, y para todos tienen un mismo valor en un mismo momento.
Como FUENTES CONTAMINADAS entendemos [siempre desde la perspectiva de la TI] cualquier dato no obtenido de manera directa. Por poner un ejemplo, si obtenemos la temperatura de una determinada estancia a través de un sensor homologado y conectado directamente a nuestro equipo de proceso, la fuente es veraz; pero si enviamos a un ayudante a observar la temperatura en una pantalla y nos la comunica, la fuente pasa a estar CONTAMINADA, y todos los resultados posteriores estarían en cuestión, aunque el dato sea correcto.
Así, cualquier fuente que interprete, module o retransmita la información desde su origen, la contamina y, en consecuencia, deberemos descartarla [o tener este hecho muy en cuenta].
Con esta visión tan estricta de la calificación de las fuentes, la TI se cura en salud, pues pone en cuestión cualquier tipo de información que no sea directamente verificable por todos los observadores a un tiempo. Con ello elimina de la ecuación tanto los errores, como la información manipulada en beneficio de algo o de alguien.
Cualquier fuente que interprete, module o retransmita la información desde su origen, la contamina
La información manipulada no tiene por qué ser estrictamente falsa. La «buena» información manipulada puede ser correcta [o casi] en sus datos, pero también puede ser muy tergiversada en la presentación o interpretación de los mismos porque, para la mayoría, importa mucho más la interpretación de los datos que los datos en sí, cosa que, lógicamente la TI cuestiona.
Desde ese estricto punto de vista [quizás equivocado, pero metódico] habrá que descartar las informaciones suministradas por los medios de comunicación [TODOS, desde los diarios especializados hasta las redes sociales, pasando por éste desde el que ahora mismo yo estoy opinando], así como también las suministradas directamente por los actores económicos [empresas, sectores o países], por ser datos interesados suministrados por parte; con lo que el análisis fundamental (AF) quedaría fuera del ámbito de cualquier estudio ni remotamente basado en la TI.
Para la mayoría, importa mucho más la interpretación de los datos que los datos en sí, cosa que, lógicamente la TI cuestiona
Desde el punto de vista de la TI, el gran truco de los mercados financieros no es tanto la ocultación de los datos, sino el de la saturación de información [infoxicación], mezclando muchas fuentes, casi todas ellas contaminadas [interpretadas, opinadas y/o interesadas] creando una tremenda confusión [ruido] capaz de ocultar las trazas de las fuentes veraces [señal] y dificultando su interpretación.
Realmente, desde el punto de vista de la TI, en esos mercados que aparentemente bullen de información, las fuentes veraces y fiables son muy escasas.
No se trata tanto de los datos, sino de cómo los leas.
Y te lo voy a demostrar.
Mismas letras, mismo código, diferente ordenación:
Mismo código, misma ordenación, menor cantidad de señal:
Introduciendo ruido blanco:
O introduciendo ruido gris:
El mercado aporta señal, pero está lleno de ruido. En el mejor de los supuestos, se puede parecer bastante a este último ejemplo, donde TODAS las letras y palabras están incluidas y en el orden adecuado, pero el nivel de ruido es tan alto que es casi imposible interpretar el mensaje original.
¿Crees que todo esto es un simple divertimento? ¿Crees que no tiene nada que ver contigo y con el trading? Pues yo creo que lo tiene, y mucho. Y, si lo piensas un poco, seguro que a ti también te lo parecerá.
Por eso hay que trabajar en nuevas formas de visualizar esos datos, para separar los relevantes de los que no lo son; para aislar y anular el ruido al máximo posible.
Si hoy SAN hubiese cerrado en 2€ y BBVA, en 2,95, eso serían DATOS.
Para muchos [seguramente la mayoría] el trading se reduciría a saber que hoy [hipotéticamente] habría que comprar SAN y que mañana, vender BBVA. Con eso les sobraría. Eso sería INFORMACIÓN.
Pero si quieres entender POR QUÉ habría que hacerlo así y no al revés, eso sería ya CONOCIMIENTO.
Podríamos llamarlo InfoTrading [Informational Trading o Inversión Informacional, en español]. El nombre seguramente ni siquiera sea importante, pero sí su objetivo, que sería estudiar el trading como análisis del flujo de datos y su correcta gestión.
No me refiero tanto a técnicas como el HFT [High Frequency Trading], interesantes pero muy alejadas de nosotros, traders de a pie. Lejos de ello, desde el principio me interesó descubrir hasta dónde podía llegar con las herramientas y plataformas disponibles para el usuario medio del trading.
La aplicación a la operativa bursátil de conceptos generales que nuevas disciplinas como la infonomía [gestión avanzada de la información] o las derivadas aplicativas de la Teoría de la Información (TI) aportan nuevas visiones y posibilidades a los postulados tradicionales del trading.
Mi trabajo de diseño aplicativo [la vertiente práctica de estas teorías] se basa en inferir de esos datos alguna nueva información que ayude en el trading diario.
Atacar los fundamentos de cualquier disciplina es una práctica bastante suicida. Lo sé y lo prudente [y lo cómodo] sería callar, porque ya me he ganado alguna descalificación de fondo.
En mi favor pesa que me importa un rábano. Yo no tengo ningún prestigio que defender, ni como analista, ni como gestor profesional, ni nada por el estilo. Me da absolutamente igual.
Por poner un ejemplo [de grueso calibre, pero suficientemente claro], el consenso general opina que la operativa en los mercados está básicamente relacionada con la economía, sus conceptos, sus noticias y sus ciclos. Después de muchos años, estoy convencido que el trading es básicamente un complejo problema de gestión de los flujos de información, y que los expertos mediáticos vienen a justificar a posteri cualquier movimiento en cualquier sentido.
La base es saber diferenciar los datos veraces de los que no lo son, y a operar sólo en función a los provenientes de las fuentes más fiables. Mi trabajo de diseño aplicativo [la vertiente práctica de estas teorías] se basa en inferir de esos datos alguna nueva información que ayude en el trading diario.
La aplicación en la operativa bursátil de conceptos de nuevas disciplinas como la infonomía o las derivadas aplicativas de la Teoría de la Información (TI) aportan nuevas visiones y posibilidades al trading.
Pero, ¿de verdad a alguien le interesa esto? Por lo general, a la mayor parte de los traders lo único que les interesa es qué comprar hoy y qué vender mañana. Lógico, pero triste. Sólo quieren información, el conocimiento [a la mayoría] les tiene sin cuidado, aunque es precisamente el conocimiento [y no la información] lo que los convertirá en traders consistentes.
Hoy, para acabar, les dejo con una de mis postulados de cabecera. Es la llamada Hipótesis de Lloyd y se la debemos a Seth Lloyd, catedrático de Ingeniería Mecánica en el Instituto de Tecnología de Massachusets (MIT), donde trabaja en problemas relacionados con los sistemas complejos [desde el Universo a los átomos] y la información. La Hipótesis de Lloyd enuncia que:
“Todo lo que merece la pena ser entendido de un sistema complejo, puede ser entendido en términos de cómo procesa información”
El hombre medio no desea que le digan si el mercado es alcista o bajista. Lo que desea es que le digan, de forma específica, qué valor comprar o vender. Quiere algo por nada. No desea trabajar. Ni siquiera desea pensar.
Jesse Livermore
Cuando leí esta frase de Livermore, la verdad es que me pareció de lo más sensato y verídico que he leído jamás sobre mercados e inversores.
Llevo suficiente tiempo ya en el trading y en las redes sociales como para ser plenamente consciente que a la enorme mayoría de los traders les importa un rábano cualquier otra cosa que no sea que alguien les diga exactamente qué comprar hoy y qué vender mañana.
Curiosamente prefieren [he comprobado] seguir a un gurú que obtener beneficios. Con que les proporcione una buena operación de vez en cuando son capaces de perdonarle otras muchas equivocadas, incluso si el balance final es negativo. Al final he acabado pensando que, para el común de traders, puede más la pereza que la avaricia.
Si utilizas sólo la información, dependes completamente de tu fuente. De hecho, te entregas a ella. Si se extingue, te quedas huérfano. Si se contamina, la sigues hasta el infierno.
Ese cóctel de abulia y ambición desmedida les hace seguir a cualquiera que se ofrezca con tal de ahorrarse el trabajo de pensar y aprender. O quizás con la esperanza de poder echarle la culpa siempre a alguien y no a ellos mismos. Curiosamente la lista de voluntarios para convertirse en gurús de turno es prácticamente inagotable.
Imagino que la necesidad de ser alabados y encumbrados cuando aciertan pesa más que el inevitable y brutal linchamiento al que se verán sometidos por sus propios fanáticos seguidores cuando se equivoquen, que será más pronto que tarde.
Lo sé. El común de los traders quiere INFORMACIÓN y no CONOCIMIENTO.
El conocimiento se obtiene después de mucho tiempo y esfuerzo, en una búsqueda en muchas ocasiones personal con fracasos intermedios y una remota esperanza de triunfo final. La información, por contra, es inmediata y relativamente barata. En ocasiones, gratuita. Aunque eso no implique que sea veraz. Ni siquiera, útil, en muchos casos.
Lo sé. El común de los traders prefiere la INFORMACIÓN al CONOCIMIENTO.
El problema es que si utilizas sólo la información, dependes completamente de tu fuente. De hecho, te entregas a ella. Si se extingue, quedas huérfano. Si se contamina, la sigues hasta el infierno.
El conocimiento perdura. Comprende y se adapta. No se basa en ninguna situación, momento o fuente, sino en todos y en ninguno.
Los mercados me parecen una sofisticada maquinaria de generar información confusa. Si eres capaz de manejar algún pequeño matiz de su enrevesado funcionamiento, cualquier otro modelo de comunicación de datos parece pueril por lo simple.
Entre información y conocimiento, yo prefiero lo segundo, porque me es más útil y rentable, tanto a largo como a corto plazo. Además, no siempre las mayorías tienen razón, por abrumadoras que sean.
Los mercados me parecen una sofisticada maquinaria de generar información confusa.
Y, alguien se puede preguntar en justicia, si estás convencido de eso que dices, ¿por qué este blog? Pues porque de la gran mayoría de traders perezosos, prácticamente ninguno se pasará por aquí. Aquí todos nos obligamos a pensar y a ser críticos.
Pero, si TÚ si te has pasado, y has leído este post hasta el final, es porque también andas buscando conocimiento.
¿Ves? Escribirlo ha merecido la pena porque TÚ lo has leído. [Gracias por el RT]
Bienvenido, Ulises, a la larga travesía que, como dijo Kavafis:
"Pide que el camino sea largo. Que muchas sean las mañanas de verano en que llegues -¡con qué placer y alegría!- a puertos nunca vistos antes".
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.
«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.
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