'Trading' (1ª parte)

No conozco trabajo más desagradecido que los  del  hogar y el ‘trading’. El beneficio puede esfumarse en cualquier momento y vuelta a empezar.

En el ‘trading’ lo principal es no perder, y ganar después, valorando tanto el coste de oportunidad como las comisiones. Antes de empezar  a operar en real, debemos pasar  un aprendizaje  haciendo pruebas  en papel. Una vez conseguidos resultados  positivos durante una buena temporada nos podemos plantear dedicarnos a esto teniendo presente que el  90% fracasa y que la realidad no es  diferente de la teoría. Esto sí que es retorno absoluto. Nadie ha sido despedido en Wall Street  por recomendar  IBM, salvo los ‘traders'..

La principal herramienta, pero no suficiente, es el análisis técnico. El ‘trader’ debe ser una especie de evaluador  que siempre esté comparando riesgo con recompensa.

Si  alguno de ustedes quiere dedicarse a esto  les recomiendo  el libro de Elder  Vivir del Trading ,el de Oscar C.Cagigas  (único español que yo recuerde que ha publicado en la revista  Stock&Comodities )Trading con sistemas automáticos (cuya lectura es imprescindible)  y echar un vistazo a la  a librería hispafinanzas.com .

¿Cómo hacer ‘trading’?

Decidamos si somos un ‘trader’ discrecional, (lo cual es agotador sicológicamente, ya que no puedes evaluar previamente  los resultados de tu estrategia, pero te puedes adaptar mejor a las circunstancias del mercado) o sistemático (aquí elijamos entre ser  tendencial o contratendencial)

‘Trader’ sistemático

¿Qué es un sistema?

Un sistema de ‘trading’ es un conjunto de reglas que definen de manera inequívoca la forma de operar. Solo existe si está escrito, sin ningun tipo de ambigüedad. Las reglas deben ser coherentes entre sí, claras, de  forma que operado por  otro ‘trader’ dé los mismos resultados. Hay que diseñarlo en papel antes que programarlo y comprobar su operatoria manual con la automática.

Ventajas e inconvenientes

 

Dependiendo de nuestra personalidad puede que nos interese operar un sistema 100% automático con los siguientes beneficios:

  No es emocional.

  Es 100% objetivo y no se presta a interpretación. Una señal de compra es siempre una señal de compra, da igual que sepamos que mañana se va a publicar un dato relevante del mercado o que pensemos que la señal no va a dar buen resultado.

 Es mejor si tiene  pocas reglas. El inversor no tiene la sensación de que hay algo que desconoce que le puede influir en las operaciones. Es “medible”, permitiéndonos  estar preparados psicológicamente para los periodos difíciles, ya que disponemos de la simulación permitiendo implementar estrategias de gestión de capital para mejorar los resultados.

    Inconvenientes:

 Cualquier evento inesperado en los mercados suele aumentar la volatilidad de estos. Evidentemente, esto no siempre se cumple y con frecuencia cuando el mercado reacciona con fuerza muchos sistemas (especialmente, aquellos diseñados para un entorno poco volátil) generan pérdidas.

 Cuando un sistema entra en una racha de pérdidas o ‘drawdown’, el inversor pierde la fe y deja de operar, empieza a pensar que no tomaría esta señal y  que en su lugar operaría de otra forma.

 Los sistemas no funcionan de por vida. ¿Quién puede operar un sistema que produce pérdidas durante dos años o más? Diseñar sistemas es una tarea que nunca termina.

 Un sistema requiere tomar todas las señales. Supongamos que operamos un sistema seguidor de tendencias con un 35% de aciertos (bastante típico). Eso quiere decir que el 65% de nuestras operaciones resultarán en pérdidas. Una minoría de operaciones generarán suficiente rentabilidad como para compensar la mayoría de las pérdidas. Si nos vamos de vacaciones y no operamos y resulta ser de las ganadoras, entonces habremos arruinado el sistema.

Requisitos de los sistemas

El sistema debe ser rentable en datos históricos (condición necesaria, pero no suficiente).

El método científico nos dice que debemos asumir que nuestro sistema no genera beneficios. Si somos capaces de demostrar que esta afirmación es falsa con un cierto grado de confianza, entonces estaremos ante un sistema rentable. Para ello, se asume que el sistema tiene una ganancia promedio nula y si las pruebas indican que no es cierto, que a un determinado grado de confianza (comúnmente el 95%) la ganancia promedio es superior a cero, entonces podemos afirmar de forma matemática (estadística) que tenemos un sistema ganador.

Es conveniente que el sistema entre por los ojos y sea  fácilmente comprensible. Uno  con  pocas reglas simples y bien definidas, nos puede ayudar y podremos  supervisar su correcto funcionamiento.

Tipos de sistemas automáticos.

 Sistemas tendenciales. Buscan explotar una tendencia en el intervalo temporal de elección. Hasta que encuentran la tendencia hacen varios intentos, así que suelen tener un porcentaje de aciertos bastante bajo, en el entorno del 40%. No obstante, cuando aciertan ganan mucho más de lo que pierden (comúnmente el triple o ratio 3:1).

 Sistemas antitendencia. Compran cuando el mercado ha caído y abren posiciones cortas tras subidas. Ideal en mercados laterales.

 Sistemas de rotura. Compran cuando el mercado supera un determinado nivel o figura técnica.

 Sistemas de volatilidad. Se basan en la superación intradiaria de un determinado nivel buscando el comienzo de una tendencia. Estos sistemas operan mucho pero generalmente son muy rentables. Tienen un porcentaje de aciertos que puede estar entre el 50-60%.

Sistemas basados en ciclos. Explotan la existencia de ciclos, de en base a determinadas fechas (‘sell in may’), los sistemas para futuros de agricultura (soja, maíz, algodón, etc).

Sistemas de predicción. Utilizan las técnicas más avanzadas para anticipar la evolución del precio. Un buen ejemplo son los sistemas basados en redes neuronales que aprenden y se entrenan con los datos históricos hasta conseguir una predicción lo más fiable posible de la próxima evolución del mercado. Otros se basan en la autoregresión con medias móviles (ARIMA).