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‘Trading’ con sistemas (segunda parte)
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Enrique Roca

Pon tu talento a trabajar

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‘Trading’ con sistemas (segunda parte)

Comentábamos la semana pasada diversos aspectos del ‘trading’ y que únicamente las personas con método, mente y gestión del capital pueden sobrevivir en un mundo tan

Comentábamos la semana pasada diversos aspectos del ‘trading’ y que únicamente las personas con método, mente y gestión del capital pueden sobrevivir en un mundo tan asesino. Recientemente, el famoso inversor indio Bhavami seleccionaba ‘traders’, algunas empresas de inversión y portales organizan periódicamente competiciones, siendo cada vez más numerosos los bróker que apuestan por esta área de negocio.

Soy partidario de los sistemas simples, con pocos ‘inputs’, y tendenciales (los cambios de tendencia son la excepción, ya que los datos desde 1870 sobre el SP500 nos muestran que la probabilidad de que un mes la cotización mantenga la tendencia, definida la media móvil de 200 días, es del 88%).

Diseñar un sistema es fácil si solo lo testamos con datos históricos previos, pero el reto está en conseguir uno que funcione ahora y en el futuro y nos haga ganar dinero. Para ello, nada mejor que un sistema con pocos ‘inputs’ o parámetros para que no se adapte a la curva de precios y evitar la sobreoptimizacion.

Las estadísticas nos sirven de gran ayuda tanto para saber la bondad del sistema, como para controlar el riesgo y la máxima pérdida posible.

Algunas de los ratios que se usan para evaluar un sistema son:

Beneficio neto: Los sistemas se operan para ganar dinero en el futuro, pero para asegurarnos de que se repita es necesario que el número de operaciones ganadoras sea significativa y no depender de unas pocas.

‘Pay off Ratio’: Promedio de ganancia por operación divido por promedio de pérdida. Si relacionamos el ‘pay off’ por la tasa de aciertos nos da la expectativa de ganancia por cada euro invertido.

Máximo ‘drawdovn’: El ‘drawdown’ mide cuánto dinero se está perdiendo en un momento determinado respecto de un momento anterior en que el sistema tuvo su máxima ganancia. Si operamos con un sistema que genere más beneficio que otro, pero con una pérdida de capital muy elevada en determinado momento, nos lo cuestionaremos y lo abandonaremos.

El ‘recovery factor’ o factor de recuperación: es simplemente dividir la ganancia neta entre el máximo ‘drawdown’ del sistema. Es un ratio muy útil. Supongamos que un sistema genera un beneficio neto de 100.000 con un máximo ‘drawdown’ de 10.000; entonces el ‘recovery factor’ es de 10:1, lo cual es un valor excelente. Esta estrategia es mucho mejor que otra que genere un beneficio neto de 120.000 con un ‘drawdown’ de 30.000 (ratio 4:1).

El ‘profit factor’ o factor de beneficio: es otra medida popular del rendimiento de un sistema. Es algo tan simple como dividir lo que ganas en las operaciones con ganancias entre lo que pierden las operaciones con pérdidas.

El ratio de ‘sharpe’: en el numerador se sitúa la ganancia media del sistema y se le resta la ganancia libre de riesgo (la que nos darían por tener el dinero en el banco sin invertirlo). En el denominador se sitúa la desviación de los resultados, que representa el riesgo de la estrategia.

Las características que bastantes expertos usan para determinar si nos encontramos con un sistema aceptable son:

a)      Debe ser sencillo (no más de cinco parámetros).

b)      Evaluado en periodos largos y con suficiente número de operaciones para mostrar sus características en diferentes tipos de mercado (alcista, bajista, lateral, con volatilidad...etc.).

c)       Generar resultados positivos más del 90% de los años.

d)      Robusto: variando ligeramente sus ‘inputs’ los resultados varían poco y útil en otros mercados similares.

e)      Ratio ‘sharpe’>1, máximo ‘drawdown’ < 30, ‘profit factor’ >2, ‘recovery factor’>6.

Por tanto, no hay que buscar un sistema que ofrezca grandes beneficios, más bien uno robusto y estable aprovechable en varios mercados y en diferentes situaciones de mercado.

El trabajo del originador de sistemas para dar validez a los mismos no se detiene ahí: tiene que realizar una simulación con datos no muestrales, una simulación de Montecarlo, a fin de averiguar que pasaría si las mismas operciones vinieran en otro orden, simulación con datos sintéticos, evaluar el impacto de las señales falsas, etc.

En mi modesta opinión, le propongo que no se dedique a esto salvo que tenga el tiempo, los medios, las características personales, el capital, necesario para a largo plazo vivir de esto.

Más bien, mi consejo es que lea algún libro interesante sobre el tema, aprenda el significado de los conceptos esenciales, suscríbase a algún sistema después de haberse informado, opere con cautela primero en papel y/o con poca cantidad para ver los fallos y si el sistema es claro (deslizamientos, ‘gaps’, señales falsas, comisiones… etc.) y si los factores que minan la confianza en él se mantienen, (máximo número de operaciones consecutivas perdedores, máximo ‘drawdown’). Olvídese de los sistemas únicos y complicados que prometen revalorizaciones anuales superiores al 30%.

Y si usted se pregunta por las razones por las que algún originador de sistema revela sus conocimientos y da a conocer sus reglas, piense que a lo mejor los ingresos por libros o conferencias son una forma de diversificación que ayuda a superar más fríamente las rachas malas que inevitablemente vendrán.

Comentábamos la semana pasada diversos aspectos del ‘trading’ y que únicamente las personas con método, mente y gestión del capital pueden sobrevivir en un mundo tan asesino. Recientemente, el famoso inversor indio Bhavami seleccionaba ‘traders’, algunas empresas de inversión y portales organizan periódicamente competiciones, siendo cada vez más numerosos los bróker que apuestan por esta área de negocio.