Etiqueta: Trading

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.

Traders Que Pierden y Traders Que Mienten

Traders Que Pierden y Traders Que Mienten

Lo confieso: hace unos días me pillé un rebote monumental. El mes me estaba yendo bastante bien. He compartido con ustedes algunas de mis operaciones [incluso antes de emprenderlas] y aquí quedaron escritas así que no temo que me tomen por mentiroso.

Pero una de mis apuestas internacionales del mes abrió de golpe con un gap del -4% que fue ampliándose a lo largo de la jornada hasta más de un -9%. Abrió mucho más allá de mi prudente stop de protección y, como sucede bastante a menudo en estos casos de gap, el stop no saltó hasta mucho más tarde, Dios sabe por qué. Total, lo que tantos esfuerzos y operaciones nos cuesta de arrebatarle al mercado y sumarlo en nuestra cuenta, el mercado lo recupera en mayor o menor medida brutalmente y de un solo plumazo. Adiós al 75% de los beneficios mensuales en cuestión de un ratito.

Hay dos tipos de traders: los confiesan que pierden a menudo y los que mienten

Ya ven, tod@s los traders de a pie [o sea, tú, yo y TOD@S los demás], sufrimos reveses, a veces merecidos, a veces no tanto.

Ahí es cuando recuerdas el viejo adagio bursátil que dice que hay dos tipos de traders: los confiesan que pierden a menudo y los que mienten. Apúntenme entre los primeros.

Con el cabreo, empiezas a generar bilis… ¿No sería mejor poner mi dinero a plazo y dejar de romperme el coco y de llevarme disgustos?

Afortunadamente, soy un lector insaciable y, ya saben, el azar muchas veces pone en tus manos el texto que necesitas en cada momento. Así que, cuando tengas el bajón puedes hacer dos cosas: o te lo replanteas y te abres una cartilla a plazo de las de toda la vida, o recupera este post y lee a partir de este punto.

Una vez le preguntaron a Michael Jordan, el más grande jugador de básquet de todos los tiempos y uno de los mejores deportistas de la historia sobre las claves de su éxito [sí, realmente la pregunta no era muy original]. Pero esta vez la respuesta superó cualquier expectativa.

El alero de los Chicago Bulls contestó: “He fallado más de 9.000 tiros en mi carrera, y he perdido casi 300 juegos. Veintiséis veces, me confiaron lanzar el tiro decisivo que ganaba del partido, y lo fallé. He fallado una y otra y otra vez en mi vida. Creo que es por eso por lo que, al final, he acabado teniendo éxito”.

Y ahora, si me lo permiten, me voy a estudiar un rato por qué invertí en algo que estaba a punto de perder casi un 10% en un solo día para que no me vuelva a pasar en mucho-mucho tiempo.

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