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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 plantearnos 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.

El Bar “El Farol” o Por Qué Buscar Nuevos Métodos

El Bar “El Farol” o Por Qué Buscar Nuevos Métodos

El caso del bar “El Farol” es un problema planteado en el marco de la teoría matemática de juegos y de una aplicación en los mercados bursátiles tan evidente que no hará falta ni detallarla demasiado.

Esta es una de las razones que me impulsa a pensar que investigar nuevos métodos y herramientas de trading tiene matemáticamente sentido.

Se basa en una anécdota real acontecida en un bar de la ciudad de Santa Fe (Nuevo México) llamado “El Farol” y fue planteado inicialmente por el economista W. Brian Arthur en 1994.

El planteamiento del problema es el siguiente: En Santa Fe hay un número finito de personas. El jueves por la noche, todo el mundo desea ir al Bar “El Farol”. Sin embargo, “El Farol” es un local muy pequeño, y no resulta agradable si está demasiado lleno. Así pues, existen las siguientes “reglas” en el lugar:

  • Si menos del 60% de la población va a ir al bar, entonces es más divertido ir al bar que quedarse en casa.
  • Si más del 60% de la población va a ir al bar, entonces es menos divertido ir al bar que quedarse en casa.

Por desgracia, todo el mundo ha de decidir si ir o no ir al bar al mismo tiempo y no es posible saber por anticipado cuánta gente ha decidido ir.

La importancia del problema estriba en que no importa que método (determinista) siga cada persona para decidir que hacer: si todo el mundo usa el mismo método está garantizado que el método será inefectivo.

Si todo el mundo usa el mismo método y éste sugiere que el bar no estará lleno, entonces todo el mundo acudirá, por lo que el bar estará repleto. Del mismo modo, si todo el mundo usa el mismo método y éste sugiere que el bar estará repleto, entonces nadie acudirá y, por lo tanto, el bar estará vacío.

Lo mismo podemos aplicar a la gente que opta por un camino u otro para evitar el atasco. Si todos utilizan en mismo método de decisión, todos acudirán siempre a la misma calle y se colapsarán, mientras que la ruta alternativa estará vacía.

Si todo el mundo usa el mismo método (sea el que sea) está garantizado que el método será inefectivo.

Así pués, cuanto mayor sea el número de personas que utilicen un mismo método para tomar una determinada decisión [por ejemplo, de trading], por bueno que sea ese método, acabará con el Bar “El Farol” lleno o vacío [pánicos alcistas/bajistas o, coloquialmente, ‘calentones‘], pues todo el mundo tenderá a tomar la misma decisión de compra o venta en el mismo momento.

La disposición de distintos métodos deterministas ofrecerá una mejor operativa por el simple hecho de ser distintos. Si, además, su nivel de fiabilidad es bueno o equiparable, el resultado será mejor para todos pues [en el caso del trading] las posiciones y situación de mercado nos permitirán operar mejor. Lo más previsible es potencialmente menos eficiente.

Es una de las razones que me impulsa a pensar que investigar nuevos métodos [y nuevas herramientas] de trading tiene sentido, también matemáticamente.

Sobre Análisis, Analistas y Probabilidades

Sobre Análisis, Analistas y Probabilidades

…O cómo hacer callar a cualquier bocazas con un 96,3% de éxito

Probablemente la principal innovación de la Teoría Matemática de la Información de Shannon es considerar la información como una medida estadística de probabilidad de ocurrencia de un suceso o señal en un mensaje.

Este hecho [en el que ahora mismo no voy a profundizar] nos permite dos derivadas: la posibilidad de calcular de una forma precisa los anchos de banda [o, lo que es lo mismo, el número de bits necesarios para transmitir señales de un código cualquiera, sea el que sea] y la creación del concepto de Entropía Informativa, que es la medida del grado de desorden que se da entre elementos dispares dentro de un sistema cerrado o, dicho de otro modo, la probabilidad de ocurrencia de un determinado mensaje. [Lamento estar hoy especialmente espeso en la temática, pero no veo otra manera de explicarlo].

Puede haber diferentes formas de establecer el cálculo del número de bits necesario para codificar lo que podríamos denominar un “mensaje bursátil“. Sin entrar en más detalles, la estructura más simple sería considerar como elemento primordial al tick y contemplar sólo tres posibilidades: que a un tick determinado le siga

  • un tick positivo [aumento de precio / +1]
  • un tick neutral [mismo precio / ø]
  • un tick negativo [disminución del precio / -1]

Considerando este modelo elemental, la fórmula de Shannon derivada del Teorema de Shannon-Hartley y aplicable para una fuente sin memoria [que sería nuestro caso] nos exige un mínimo de 2 bits para codificarlo completamente en esta forma más simple.

La primera aplicación práctica [y la que hoy me interesa traer hasta aquí] sería el cálculo de probabilidades de una sucesión eventos dentro de este modelo informacional-bolsístico. O, si lo prefieren, podemos intentar desvelar las probabilidades matemáticas de éxito de cualquier predicción.

A la vista de este modelo y desde el punto de vista más neutral, acertar la dirección del próximo tick [que podríamos extrapolar a barra o vela] es de 1/3 o, lo que es lo mismo, de un 33,33%.

Sólo tendremos un 3,7% de probabilidades de acertar la dirección de tres ticks o velas sucesivos frente a un 96,3% de errar esta pequeña sucesión de eventos ordenados

Así, en diario, cualquiera puede lanzar una predicción sobre lo que ocurrirá mañana [con respecto a hoy], con un 33% de posibilidades de acertar, diga lo que diga.

Pero, otra cosa diferente sería pretender acertar la dirección de los dos próximos ticks o velas [p. ej.: +1 y -1]. En este caso las probabilidades de éxito se reducen al 11,11%. Mucho más complicado es adivinar la dirección de tres ticks o velas próximos sucesivos, pues ya sólo tendremos un 3,7% de probabilidades de acertar frente a un 96,3% de errar esta pequeña sucesión de eventos ordenados. El conocimiento de algunas técnicas de AT y la experiencia quizás nos haga mejorar esas expectativas, que es lo que diferencia a un buen trader de alguien que operase completamente al azar.

Por completar la idea y que se hagan una idea de lo complicado estadísticamente que resultan las predicciones, acertar el recorrido de cinco velas o ticks sucesivos tiene una probabilidad de un 0,41% ; y, establecer sin errar ni una sola vez la dirección (simplemente diciendo “sube, baja o igual que el día anterior”) y orden de diez ticks o velas consecutivas es del 0,0000169%, o para entenderlo mejor, ocurrirá 16,9 veces por cada millón de intentos.

Un buen analista es un especialista que merece respeto y admiración. Habla de dirección, de niveles, de soportes, de puntos de giro y de precios objetivos; y sólo los mejores y más expertos, del timing.

La paradoja [y el truco] es que, sin embargo, predecir que un determinado activo dentro de 10 ticks [o barras, o velas…] estará por encima, por debajo o igual que el valor actual vuelve a tener una probabilidad del 33,33%, y si consideramos que la igualdad es mucho más improbable, se acercará al 50%.

Para volver a tener esas muchas probabilidades intactas basta con guardarse o de hablar de tiempo o proporcionar un valor exacto de desplazamiento.

Así pues, una buena predicción analítica debería [como mínimo] incluir dos factores de los mencionados: dirección y tiempo o dirección y amplitud del movimiento. Señalar sólo dirección, lo diga quien lo diga, ya sea después de mucho estudio o después de tres copas en un bar, tiene la misma probabilidad de cumplirse: sobre un 50%. No tiene más mérito. Como lanzar una moneda al aire.

Un buen analista es un especialista que merece respeto y admiración. Habla de dirección, de niveles, de soportes, de puntos de giro y de precios objetivos; y sólo los mejores y más expertos, del timing. Y siempre con la prudencia de recordar que esto es un juego estadístico y que toda previsión puede fallar. Lo otro [vociferar ¡sube! o ¡baja!] lo puede hacer cualquiera.

Si quieren desenmascarar al bocazas de turno sólo tienen pedirle el vaticinio de la simple sucesión de las tres próximas velas y apostar contra él. Las probabilidades están abrumadoramente en nuestro favor [ya saben, 96,3%] y con eso habrá más que suficiente para hacerlo callar.

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.


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