ht-24
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Analisis técnico de mercados financierosTRANSCRIPT
UN TERREMOTOEN LAS MÉTRICAS DE EVALUACIÓN
¿DECISIONES LUNÁTICAS O SENTIMIENTO
LUNAR?
OPTIMIZACIÓN COMBINATORIA
PARTE 1
LA LÍNEA DEAVANCE Y
DESCENSO:EL ORIGEN DE
LOS INDICADORES DE AMPLITUD
DRAWDOWN
OCTUBRE - DICIEMBRE 2015
17LA LÍNEA DE AVANCE RETROCESO
¿Decisiones lunáticas o sentimiento lunar? 56EN LA MIRA
56¿DECISIONES LUNÁTICAS O SENTIMIENTO LUNAR?
LECTURA FUNDAMENTAL49Fumanchú, disfrazado de periodista
económico, culpable del hundimiento bursátil chino y mundial
32OPTIMIZACIÓN COMBINATORIA
TRADING0811
Entendiendo los gráficos
FOREX. las ecuaciones de mercado.Implementación de un algoritmo
de media frecuencia
La línea de avance y descenso.El origen de los indicadores de amplitud
Los perros del Dow Jones
PRODUCTOS29La mejor estrategia de opciones
en un mercado bajista
54LIBROS
El pequeño libro que bate al mercado
SISTEMAS DE TRADING32Optimización combinatoria. Parte 1
Por qué prefiero el trading automático al discrecional
DRAWDOWN Terremoto en las métricas de evaluación
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DRAWDOWN:TERREMOTO EN LAS MÉTRICAS DE EVALUACIÓN
NÚMERO 24
ALEXANDER ELDERDr. en psiquiatría y trader, autor de grandes éxitos como “Vivir del trading”, “Come to my trading room” y “Entries and exits” entre otros. Desde hace varios años se dedica a dar formación y confer-encias por todo el mundo desde EEUU, China, Holanda, Brasil, etc.Ofrece también formación online en www.elder.com.
JOHN DEVCICJohn Devcic es un historiador del mer-cado y especulador por cuenta propia. Durante años se ha dedicado a averiguar el compor- tamiento de los mercados, es-pecialmente estudiando el pasado con el propósito de comprender el presente. Es-cribe como colaborados para varias revis-tas y blogs financieros en Estados Unidos.
MIGUEL LARRAÑAGACoautor del blog markettiming.es, espe-culador y periodista económico. Desde hace años ha centrado su actividad en los mercados en el estudio, desarrollo y divulgación en España de los indicadores de amplitud, con los que ha desarrollado un exitoso sistema de inversión de medio y largo plazo.
JOSÉ MARÍA DEL REALEconomista. Trabajó durante 10 años como trader automático por cuenta pro-pia. Actualmente es miembro del equipo gestor de la Sicav de Ram Bhavnani y pro-fesor de trading automático.
JORGE ESTÉVEZCientífico e informático. Ha trabajado como desarrollador de software y analís-ta de modelos oceano-atmosféricos. Coautor del libro “Simulación y model-ización en oceanograf ía”. Coinventor de los modelos SIAMOCOCO2 y RECO2. Fundador en 2004 de la consultoría Grupo ER en la que actualmente trabaja como quant y trader profesional. www.grupoempresarialer.com
COLABORAN EN ESTE NÚMERO
OCT-DIC 20154
MANUEL MORENO CAPACon más de 30 años de experiencia en el periodismo económico y financiero, fue miembro del equipo fundador del se-manario “INVERSIÓN” (en 1987), revista en la que ejerció como subdirector entre 1991 y 2012 y de la que es uno de los prin-cipales accionistas. Conjuga su actividad periodística con la literaria, como autor del blog http://economiaenlaliteratura.com y de la novela “Salvemos al Papa”.
SERGIO NOZALDirector de www.sharkopciones.com y coach del Programa de Formación SpreadTrader. Ingeniero Industrial postgraduadoen Administración y Dirección de Em-presas. Es poseedor de las licencias Series 3 (CTA) y Series 65 (RIA) obtenidas por FINRA. Trader y Gestor Independiente desde el 2001. Especialista en la operaciónsobre Acciones, Índices y ETF’s del Mer-cado Americano.
FRANCISCO LÓPEZDr. Ingeniero en Informatica y docente universitario. Veinte años de experiencia en el grupo de investigación de Inteligen-cia Computacional de la Universidad de Málaga y tres años en la Universidad de Chicago. Está especializado en algoritmos genéticos, inteligencia artificial y sistemas con aprendizaje autónomo. Dirige el lab-oratorio de nuevas tecnologías aplicadas al trading de la universidad de Málaga donde se realizan proyectos para la indu-stria financiera.
ROBERTO MARCOSExperto en minería de datos, investigación de nuevos sistemas de Trading y Gestión de capital avanzada. Programador con más de 15 años de experiencia.Con la misión de atender las necesidades de apoyo y consultoría de Traders que qui-eran pasar a operativa automatizada, unió fuerzas con otros compañeros y crearon el Trading System Club (www.tradingsystem-club.com)Responsable del área de Investigación y au-tomatización del Club de Trading.
COLABORAN EN ESTE NÚMERO
E se es el tiempo que desde Hispatrading intentamos ha-cer lo que mejor se nos da, traerte el mejor material sobre trading disponible en nuestra lengua.
Allá por el año 2010 te explicaba, en nuestro primer núme-ro, como hasta ese mismo momento, encontrar material de calidad en la lengua de Cervantes era, poco más, que una utopía. Teníamos que buscar en autores lejanos algo que cada día necesitamos más cerca, formación de calidad en los mercados financieros. Revistas que nos informen de lo que está pasando en el mercado (además todas con el mismo formato) cientos. Sin embargo, revistas que nos formen para actuar sobre lo que pase en el mercado, has-ta ese momento, ninguna. De esta forma apostamos por un material que hasta entonces no sabíamos cómo iba a ser acogido por los lectores hispanos. ¿El resultado cinco años después? Más de 10.000 lectores repartidos por todo el mundo, que nos escriben cartas de agradecimiento por lo que encuentran en Hispatrading. Y todo, gracias a ti.
Uno más de nuestro gran equipo y que granito a granito, hemos formado una montaña de conocimiento y fuente de cultura financiera. Gracias a que nos sigues hemos podido seguir buscando verdadero material que merezca la pena estudiar y analizar. Y, desde luego, el esfuerzo ha sido y sigue siendo inmenso. Sólo un pequeño porcentaje de los artículos que recibimos acaban siendo publicados. Gracias al esfuerzo de nuestros colaboradores y aquellos que nos escriben proponiendo ideas podemos acabar dando forma a cada número, para mi (y no es amor de padre) una joya. Fruto de esta búsqueda hemos podido conseguir entre-vistas con las leyendas vivas del trading: Larry Williams, Alexander Elder, Jim Rogers, Jack Schwager y un largo et-cétera de figuras que nunca antes habían concedido una entrevista a un medio en castellano. Asimismo, muchos de los colaboradores que han pasado por esta revista, y siguen
pasando, son autores habituales de los principales magazi-nes internacionales y aquí los tenemos, en Hispatrading.
¿Cómo puedes colaborar? Habla de lo que lees en Hispa-trading, comparte lo que encuentras aquí, enséñalo a otros, discute los conceptos que crees que no son útiles. En defi-nitiva, ayuda a otros a encontrar lo que tú buscaste y quizá ahora tengas.
Desde luego, intentaremos seguir remando. El barco de Hispatrading sigue avanzando y así como en la paradoja de Teseo, aunque por el camino hayamos cambiado y re-emplazado muchas partes, ¿sigue siendo el mismo barco? Nosotros creemos, por supuesto, que sí ya que nuestro objetivo sigue siendo claro: filtrar contenidos y aportar el mejor material disponible en nuestra lengua.
Y para terminar, me gustaría concluir con el último párrafo de mi primera carta del editor, hace ya cinco años:
Agradecimientos a todos aquellos colaboradores y patroci-nadores quienes habéis confiado en este proyecto, pues sin vosotros esto no hubiera sido posible. Y por supuesto a ti estimado lector, gracias por leernos y por tu confianza, es-peramos encontrarte en lo que desde hoy será nuestro punto de encuentro, el punto de encuentro de la comunidad de traders en español, tu casa: Hispatrading Magazine.
UN LUSTRO5 AÑOS - 60 MESES - 1.825 DÍAS
OCT-DIC 2015 6
CARTA DEL EDITOR
EDITORAlejandro de Luis
COMITÉ DIRECTIVOElimelech Duarte, Alejandro de Luis
ADMINISTRACIÓNKeneth Duvan Alarcón
INTÉRPRETE Diana Helene Castillo
TRADUCCIÓNAlberto Muñoz Cabanes
EDICIÓNEditorial Hispafinanzas
MAQUETALuis Benito Grande
© Editorial HispafinanzasAll rights reserved
www.hispafinanzas.es
El trading y la operativa en bolsa conlleva un alto riesgo y por tanto podría no ser adecuado para todo tipo de inversores. El objetivo de este magazine es proporcionar al lector herramientas e información que contribuyan a su formación para comprender los mercados financieros. Sin embargo, los análsis, opiniones, estrategias y cualquier tipo de información contenida en este magazín es ofrecida como información general y no constituye en ningún caso algún tipo de sugerencia o asesoramiento financiero.
Hispatrading Magazine se exime de cualquier responsabilidad por pérdidas o perjuicios causados en las inversiones que realice el lector por el uso de la información o contenidos aquí ofrecidos. Así mismo la editorial de este magazín no asume responsabilidad por las opiniones o información emitidas por los colaboradores, anunciantes y demás personas que utilicen este medio para emitir sus opiniones.
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W W W. H I S PAT R A D I N G . C O M
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ÚLTIMOS NÚMEROS
Aunque tradicionalmente los Analistas Técnicos observan únicamenteel precio de un activo para intentar anticiparse a los movimientos
que produzca ¿hay una forma mejor de complementar nuestro análisis?El indicador Nuevos Máximos y Nuevos Mínimos nos da la clave.
POR ALEXANDER ELDER
ENTENDIENDO
El mercado nos habla en su propio idioma, el cual pode-mos aprender como cualquier otro. En un principio, un idioma extranjero puede parecer ininteligible, pero cuan-to más tiempo lo estudiemos y cuanto más hablemos con los nativos y practiquemos conversación, más lo enten-
deremos. Podemos obtener algunos conocimientos prácticos básicos en unos pocos meses, y después de unos años puede llegar a ser fluido hablándolo.
EL CAMINO PARA APRENDER EL IDIOMA DEL MERCADO ES EL ANÁLISIS TÉCNICO
En los últimos artículos he tratado de llamar su atención sobre varios aspectos de la lengua del mercado.En alguna ocasión ya hemos hablado de la operativa con falsas roturas. Veamos un ejemplo real de mercado en la Figura 1. La caída de los precios que se puede ver en el gráfico fue una sorpresa para la mayoría de los traders, arrullados en el opti-
mismo alcista por el potente rally de la se-mana anterior. Dicho rally fue la superficie, mientras que la rea-lidad subyacente era bastante diferente.
LOS GRÁFICOS
TRADING
8 OCT-DIC 2015
Figura 1
Lo que parecía un fuerte repunte en el Nasdaq, y en cierta me-dida en el S&P, fue impulsado por una sola acción - Google. Si quitamos a Google de la foto, tendríamos un mercado en retro-ceso, en sintonía con la caída del Índice de Nuevos Máximos vs. Nuevos Mínimos.
Además de unos gráficos que se muestran en el enlace anterior, podemos buscar unos pocos más, como QQEW (Nasdaq 100 Index Equiponderado) y RSP. Ambos enviaron el mismo men-saje: sin Google no habría rally. Detrás de la cortina de humo de un solo valor subiendo salvajemente, el dinero inteligente estaba descargando cientos de acciones. Seguro que no se veía bien para los alcistas. Eso fue entonces, pero ¿qué pasó después? Me quedo con un enfoque nítido en esta página, que rastrea nuevos máximos y nuevos mínimos en varias ventanas temporales. En ese momento, el número de Nuevos Mínimos mensuales superó claramente el número de Nuevos Máximos - un patrón normal en una tendencia bajista. Vimos 406 Nuevos Máximos versus 1051 Nuevos Mínimos, para una lectura de -645. Si el
número de Nuevos Máximos hubiera crecido y/o el número de Nuevos Mínimos hubiera disminuido, de tal forma que este índice subiera por encima de -500, habría lanzado una señal de-nominada Spike Bounce, indicativa de un rally. Pero como todos hemos visto recientemente no fue así, el mercado confirmó la señal anunciada por el aumento de Nuevos Mínimos. Una vez que vemos una ruptura en falso sacamos nuestra esca-la, lo que nos permite calificar cada señal de Spike Bounce como débil, media o fuerte – indicando un posible rally de unos 20, 60, o 100 puntos en el S&P. Una forma de analizar el mercado, que espero te pueda servir en tu forma de hacer trading.
TRADING
OCT-DIC 2015 9
A lo largo de este artículo se describirá el sistema de ecuacionesque gobierna el FOREX, mediante un sencillo modelo numérico.
Es decir, sabiendo el valor/cotización de unos pares, deducir (no estimar) el valor/cotización de todo el FOREX.
POR JORGE ESTÉVEZ
FOREXLAS ECUACIONES
DE MERCADOIMPLEMENTACIÓNDE UN ALGORITMO
DE MEDIA FRECUENCIA
TRADING
OCT-DIC 2015 11
Si observamos el mercado de divisas como conjunto- una afirmación más que razonable ya que, por ejemplo, el Euro en el EURUSD es el mismo que en el EURNZD- emerge la necesidad de establecer las relaciones existen-tes entre los distintos pares. Dejando a un lado, por el
momento, la estadística – elementos como correlaciones y coin-tegraciones – y pensando en un modelo más “mecanicista” el álgebra, como generalización de la aritmética, es la herramienta adecuada para integrar el conglomerado FOREX.
A lo largo de este artículo se describirá el sistema de ecua-ciones que gobiernan el FOREX, mediante un sencillo modelo numérico, es decir sabiendo el valor/cotización de unos pares deducir –nótese que no estimar- el valor/cotización de todo el FOREX.
FUNDAMENTO Y EQUIVALENCIASTomaremos una muestra representativa del mercado de divisas considerando las siguientes monedas – con sus cruces corres-pondientes -: EUR, USD, JPY, GBP, AUD, CAD, NZD.
Consideremos el activo NZDUSD y sus equivalencias – ver Figura 1-, al representarlas valo-radas, por ejemplo comprando 1 lote, observamos que obtenemos distinto rendimientos, es decir, aunque la “trayecto-ria” es similar la volatilidad es distinta.Si ajustamos las volatilidades mediante polinomios, podemos también hacerlo con métodos estadísticos como regresión múl-tiple, obtenemos los coeficientes del conjunto de ecuaciones para un activo – Ver Figura 2 – y si lo calculamos para la mues-tra completa – obtenemos los coeficientes de las ecuaciones que gobiernan el FOREX – Ver Figura 2 –.
En realidad este proceso no difiere, en lo que resultado se re-fiere, de un Hedge Ratio – ver Hispatrading Magazine nº 20 Octubre-Diciembre 2014. Volatility Hedge Arbirage -, pero aquí obtenemos la visión completa y conjunta del mercado. Si comprobamos la cobertura en cualquier cruce – Figura 4 – nos encontramos con un enfoque mecanicista puro sobre el que im-plementar estrategias algorítmicas.
Figura 1. Rendimientos a una semana de 1 lote comprado de NZDUSD (rosa) y sus equivalencias.
LAS EQUIVALENCIAS DE UN CRUCE TIENEN
“TRAYECTORIAS” SIMILARES PERO CON
DISTINTA VOLATILIDAD
TRADING
12 OCT-DIC 2015
ESCANER DE MERCADOLa primera idea es obvia, la construcción de un escáner que lea el mercado FOREX y nos muestre los posibles desajustes del sistema de ecuaciones. Utilizaremos una frecuencia de lectura de 1 segundo y un volumen de 1 lote para realizar los cálculos.
En la Figura 5 observa-mos la implementación y comprobamos que efec-tivamente existen desvia-ciones entre los diferentes “caminos” de hacer los intercambios. Para cuan-tificar esto; nótese que esas diferencias has de ser mayores que los costes de negociación – horquillas y deslizamiento principal-
mente -; utilizamos el ratio entre desviación y costes de nego-ciación. Si el ratio es mayor de 2 o menor de -2 significa que la desviación es rentable y explotable –ver Figura 6 -.
ALGORITMO DE MEDIA FRECUENCIA
El diseño e implementación del algoritmo es inmediato, simple-mente hay que utilizar el valor del ratio como disparador. Cabe señalar que no necesitamos que la desviación sea dos veces los costes de negociación sino que con que se produzca un movi-miento en el hedge de más de una vez los costes de negociación
EL ENFOQUE MECANICISTA Y GLOBAL
DE LAS ECUACIONES DEL MERCADO FOREX
NOS PERMITE REALIZAR UN ESCANEADO DEL MERCADO EN BUSCA DE OPORTUNIDADES
LAS DESVIACIONES SON DEBIDAS A UN DELAY EN LAS COTIZACIONES CON ORIGEN TÉCNICO O DE LIQUIDEZ
EURUSD
EURJPY -1.08USDJPY
EURGBP +0.72GBPUSD
EURAUD +1.38AUDUSD
EURCAD -1.08USDCAD
EURNZD +1.38 NZDUSD
Figura 2. Ecuaciones de mercado para el EURUSD y sus equivalencias. El ajuste es a dos decimales. Símbolo “+” es compra y símbolo “-“ es venta. Se pueden intempretar como Hedge Ratio.
LAW 1EURUSD= EURAUD + 1.38 AUDUSD
1.38 AUDUSD= EURAUD - EURUSD
EURAUD= EURUSD - 1.38 AUDUSD
DEDUCTIONS1.00 AUDUSD=
1.00 AUDJPY - 0.78 USDJPY
-0.72 EURAUD + 0.72 EURUSD
-0.52 GBPAUD + 0.52 GBPUSD
1.00 AUDCAD - 0.77 USDCAD
1.00 AUDNZD + 1.00 NZDUSD
COEFICIENTESEUR 0.72
USD 0.78
JPY
GBP 0.52
AUD 1.00
CAD 0.92
NZD 1.00
Figura 3. Deducción de los coeficientes y por lo tanto del sistema completo de ecuaciones para el FOREX.
entre un momento dado y el segundo siguiente ya obtenemos un profit como se observa en la Figura 7.
TRADING
OCT-DIC 2015 13
AUDUSD=AUDJPY-0.78USDJPY
AUDUSD=0.72EURAUD+0.72EURUSD
AUDUSD=0.52GBPAUD+0.52GPBUSD
AUDUSD=AUDCAD-0.78USDCAD
AUDUSD=AUDNZD+NZDUSDFigura 4. Para un cruce cualquiera (AUDUSD) los coeficientes nos permiten esta-blecer una cobertura para cualquiera de sus equivalencias. Estos coeficientes son
persistentes en el tiempo.
EURUSD
EURJPY -1.08USDJPY
EURGBP +0.72GBPUSD
EURAUD +1.38AUDUSD
EURCAD -1.08USDCAD
EURNZD +1.38 NZDUSD
Figura 5. Implementación del escáner de mercado. Leyendo las cotizaciones segundo a segundo y valorándolas a 1 lote establecemos un ratio entre los costes de negociación (horquillas y deslizamiento estimado) y las desviaciones.
TRADING
14 OCT-DIC 2015
WHEN
BUY LINE <= 2*COSTLINETHEN
ARBITRAGE
Figura 6. Cuando la desviación es el doble del coste existe una oportunidad de obtener profit.
Figura 7. Simulación segundo a segundo del algoritmo de media frecuencia que explota las desviaciones.
TRADING
OCT-DIC 2015 15
¿PORQUÉ SE PRODUCEN LOS DESAJUSTES EN LAS
ECUACIONES DE MERCADO?Para responder a esta pregunta aislaremos el momento de la in-eficiencia junto con los segundos anteriores y posteriores – ver Figura 8 -. Observamos que el segundo gráfico empezando por arriba (EURGBP) deprecia su cotización un segundo después que el primer gráfico (EURUSD) y por lo tanto deducimos que la causa puede ser técnica – un delay, relacionado con HFT o con la coordinación de los precios en los distintos servidores OTC distribuidos geográficamente – o funcional - falta de liqui-dez en los precios para alguno de los activos -.
SI LAS DESVIACIONES DEL SISTEMA DE
ECUACIONES SON MAYORES QUE
LOS COSTES DE NEGOCIACIÓN TENEMOS UNA OPORTUNIDAD DE
OBTENER UN PROFIT
Figura8. Aislamiento de la ineficiencia donde se observa un delay de 1 segundo entre el primer gráfico empezando por arriba y el segundo.
TRADING
16 OCT-DIC 2015
esté en sobrecompra y los que estén en sobreventa, lo que se te ocurra. Siempre que cuentes los valores que hacen una determi-nada cosa, estás ante un indicador de amplitud y el prototipo es contar el número de valores que suben y bajan”.
LA LÍNEA A-D, EL ORIGEN DE TODOSolemos trabajar con la Línea de Avance y Descenso del merca-do americano. Los puristas trabajan con la del Nyse pero noso-tros preferimos la suma del Nyse y el Nasdaq. Entendemos que cuando en 1975 los McClellan crearon su Oscilador y dieron sentido a los indicadores de amplitud, había que contar en el Nyse, pero los tiempos cambian y quien ahora mismo ignore al Nasdaq puede estarse perdiendo matices importantes.
Los indicadores de amplitud nos dan una visión muy competa del índice que estemos estudiando ya que, más allá de observar el
precio, nos avisa de la salud del mismo analizando las acciones que lo conforman y anticipándose a posibles cambios en el mercado.
Analizaremos algunas formas de utilizarlos.
POR MIGUEL ÁNGEL LARRAÑAGA
Hace poco alguien me preguntó en qué consistían los indicadores de amplitud y se me ocurrió que la mejor forma de explicarlo es la más simple: “consiste en contar el número de valores que”… Me quedé tan contento y mi interlocutor quedó perple-
jo, así que volvió a preguntarme: “¿Valores que qué?”
No podía dar crédito a mi respuesta y no suponía lo cerca que estaba de darse él mismo una respuesta acertada: “¿Qué suben? ¿Qué bajan? ¿Qué qué?”
Ya estaba dada la respuesta. “Que suben, que bajan o todos los qués que se te ocurran”. Puedes contar los valores que están por encima de una media o por debajo, los valores cuyo estocástico
LA LÍNEA DE AVANCE Y DESCENSOEL ORIGEN DE LOS
INDICADORESDE AMPLITUD
TRADING
OCT-DIC 2015 17
Por tanto, tomamos el número de valores que suben y el nú-mero de valores que bajan cada día y conformamos la Línea de Avance y Descenso restando los que bajan de los que suben como podemos observar en la Figura 1.
Aquí está. Suele denominarse Línea A-D y sirve para poco tal y como se presenta ‘en bruto’, pero es el punto de partida para construir la más colosal máquina imaginable para sincronizarse con el mercado, es decir, comprar cuando se empieza a subir y no cuando se termina la subida.
¿Qué hacer con esta amalgama de datos cambiantes para que adquieran sentido y nos ayuden a tomar decisiones? Existen dos líneas de trabajo, complementarias entre sí, de las que resultan los dos indicadores de amplitud fundamentales.
EL OSCILADOR MCCLELLANLa primera de ellas consiste en trabajar directamente con estos datos y aplicarles un sencillo razonamiento. Cuando la media exponencial del 10% (19 periodos) cruce al alza a la media expo-nencial del 5% (39 periodos) de la Línea A-D tendremos opor-tunidades de entrada (Figura 2).
Para ayudar en la visualización, los periodos presuntamente alcistas se representan en verde y los teóricamente bajistas en rojo, pero para que de verdad sea efectivo hay que crear un os-cilador con las diferencias entre las dos líneas y gráficamente tendremos un resultado mucho más evidente. Esta fue la gran aportación del matrimonio McClellan, el Oscilador que lleva su nombre (Figura 3). El resultado salta a la vista y aunque es muy matizable y hay que conjugarlo con otros indicadores, en líneas generales, un cruce al alza del Oscilador McClellan por el cero es una oportunidad alcista y un cruce a la baja debería ser una oportunidad bajista, lo que se cumple con menos frecuencia.
LA LÍNEA ADLa segunda línea de trabajo es a la que vamos a dedicar el resto de este artículo y no es otra que la conformación de la Línea AD (Advance/Decline Line en terminología anglosajona), sus utilidades e incluso algún sistema de inversión basado en ella.Comencemos definiendo la Línea AD como la suma acumulada de la Línea A-D, sin más. Y la graficaremos (Figura 4).
Figura 1
TRADING
Figura 2
Figura 3
TRADING
OCT-DIC 2015 19
La he representado en el mismo espacio que el precio porque su principal utilidad es por comparación. El número que refleje no significa nada y dado que es una suma acumulada, el valor dependerá de la antigüedad de la base de datos, lo importante es el “dibujo”. En líneas generales, la Línea AD nos mide la “salud” de la tendencia. Si el mercado sube y la Línea AD no lo hace, mala cosa.
En las elipses podemos apreciar momentos en los que la Línea AD no ha respondido con máximos a los máximos del precio del S&P 500 y las bajadas posteriores que se han observado en el mercado. No siempre avisa, pero cuando avisa conviene estar alerta.
Pero hay mucho más. La Línea AD puede ser objeto de un aná-lisis chartista exactamente igual que el precio. Al fin y al cabo es una línea continua que podría ser considerada un índice. E igual que en los gráficos usamos medias de referencia para orientar-nos acerca de la evolución de un valor o si es bajista o alcista en un determinado plazo, en el caso de la Línea AD se puede hacer exactamente lo mismo. En mis gráficos uso la misma me-dia para los dos, la ponderada de 150 sesiones, y viene a ser un poco la frontera entre lo que considero un mercado alcista y un mercado bajista (Figura 5).
Veamos los resultados de aplicar la media y el análisis a la Línea AD. Empezando por la media, en este gráfico del Ibex se pude observar cómo a pesar de que el precio sí estuvo en bastantes ocasiones por encima de la misma, la Línea AD desmentía ab-solutamente que existiera fortaleza suficiente en el selectivo es-pañol.
En cuanto al análisis chartista, muy simple. Tomando las mis-mas referencias que en el precio, trazamos una línea, una di-rectriz en este caso bajista, y suponemos que mientras no sea perforada el mercado no estará preparado para salir al alza. El precio tardó un mes y medio en confirmar lo que había dicho la Línea AD mucho antes y además lo hizo a un precio muy supe-rior. Y respecto al cruce por la media, también se produjo unos días antes en la Línea AD, después de la señal chartista, por lo que se reforzaba la idea de que se cambiaba de fase.
Curiosamente, en la corrección (o lateral, según qué índices) de finales del año pasado, todos los mercados europeos tardaron mucho más en ofrecernos una señal chartista que la Línea AD.La Línea ADn
Como la Línea AD resulta en ocasiones poco operativa para las señales de corto plazo o arroja dudas respecto a la validez de las
Figura 4
TRADING
20 OCT-DIC 2015
señales de Oscilador McClellan, se le puede aplicar un RSI o un estocástico. Hace algunos años que Ángel Matute, siguiendo las líneas trazadas por Tushar Chande, descubrió la validez singular del estocástico de 21 periodos y suavizado con una media expo-nencial de 7 aplicado a la Línea AD, obteniendo lo que nosotros llamamos Línea ADn (Figura 6). En nuestra forma de entender el mercado, lo que buscamos son momentos que estadísticamente nos proporcionen ventajas de que la salida al alza es buena, que no va a retroceder por debajo de ese último máximo y lo obtenemos con una gran probabi-lidad de acierto cuando la Línea ADn cruza al alza el nivel 20 después de haber estado por debajo, en lo que en el argot bursá-til se entiende por sobrevendido. En determinadas circunstan-cias, aceptamos entradas cuando el Oscilador da señal y la Línea ADn ha bajado por debajo del nivel 50 y en ningún caso si no ha bajado de este nivel.
Cabe destacar que las aplicaciones de la Línea ADn son inmen-sas. Un buen ejemplo de ello es el sistema que nuestro buen amigo Carlos Sancho mantiene para el mercado americano des-de hace tiempo, basado en exclusiva en los cruces de dos líneas de este tipo, una rápida y una lenta, al modo estocástico puro (Figura 7).
En líneas generales, si la Línea Azul (rápida) ha llegado al so-brevendido, la señal se produce cuando corta a la roja (lenta) si dicho corte se produce con rapidez y actúa ajustando los stops cuando se produce el cruce contrario en la zona alta, cuando el indicador está por encima de 80 en lo que entendemos como sobrecomprado.
Y ya que hablamos de sistemas, para los seguidores del ultra largo plazo existe un sistema basado en un derivado de la Línea AD realmente curioso y efectivo en los últimos tiempos (no tan-to antes de 2002). Conocí de su existencia a través de José Luis Cárpatos y se basa en la creación de una Línea AD en el Nyse que sume los incrementos o decrementos porcentuales diarios en lugar de los valores absolutos y aplicar la media de un año.
Se genera una señal alcista cuando la Línea AD% cruza al alza a la media de un año (la he calculado en 252 sesiones) y se cierra el largo cuando cruza a la baja. No recomienda seguir el sistema a la inversa y abrir posiciones cortas cuando se cierran los lar-gos. El resultado, desde 2002 , puede observarse en la Figura 8. Soporta grandes drawdowns y no es apto para quien mire todo el día el resultado de sus inversiones, pero efectivo, es. Y aun-que sea solo para saber cuando no se debe seguir largo en el mercado, ya es una gran aportación. Eso sí, más hacia atrás en
Figura 5
TRADING
OCT-DIC 2015 21
Figura 6
Figura 7
TRADING
22 OCT-DIC 2015
Figura 8
Figura 9
TRADING
OCT-DIC 2015 23
el tiempo no se comporta tan noblemente y se engancha más frecuentemente con entradas y salidas hasta que encuentra el rumbo definitivo. Pero en esta fase de mercado, casi impecable.Los indicadores de amplitud son un mundo por explorar. Muy desconocidos en España y cada vez más seguidos en Estados Unidos, donde el Market Report de Tom McClellan, el hijo de los creadores del Oscilador, cuenta con miles de seguidores.
Casi al comienzo del artículo dije al hablar de la Línea A-D que “es el punto de partida para construir la más colosal máquina imaginable para sincronizarse con el mercado, es decir, comprar cuando se empieza a subir y no cuando se termina la subida”. Evidentemente, una afirmación como esta no puede quedar en el aire y habrá que aportar pruebas de que efectivamente es así y que merece la pena iniciarse en este tipo de análisis.
Empezamos con una simple tabla de Excel y la adopción de po-tentes graficadores y las aportaciones de varios programadores al proyecto, entre los que deseo destacar expresamente a Óscar Bailo (KChis10) y a José Manuel Gómez (Joserain4), nos lleva a poder demostrarlo gráficamente. No todo en el sistema es pro-gramable, pero han conseguido reflejarlo casi todo. El resultado se puede ver en la Figura 9.
“La más colosal máquina de sincronizarse con el mercado…” Son casi todos los puntos de entrada y cada señal está identi-ficada con un color en función de la fiabi-lidad que la otor-gamos y del po-tencial esperado. Las salidas, como siempre, son hari-na de otro costal, un auténtico arte, y nos llevarán un artículo específico.
TRADING
Cada día tenemos a nuestra disposición más información y las grandes compañías luchan por ser los primeros en tener acceso a los datos de los mercados financieros.
Sin embargo, ¿podríamos fijarnos en un sistema que dejara de lado toda esta información siendo los últimos en enterarnos
de las noticias, mirando el mercado una vez al año? Hablemos de los
Perros de Dow
POR JOHN DEVCIC
LOS PERROSDOW JONES
DEL
TRADING
Las acciones de las grandes corporaciones (los denomina-dos blue chips) son la flor y nata en Wall Street. Invertir en ellos suele ser una decisión inteligente. Dentro de las acciones de primer nivel tenemos a la élite, el Dow 30. Es-tas 30 acciones componen el Dow Jones Industrial Ave-
rage, un barómetro para el estado actual del mercado. Su precio actual es fácil de encontrar. Los inversores, así como los traders profesionales lo utilizan tanto como punto de referencia para el desempeño de los fondos de inversión, así como las acciones individuales. Hay una teoría de inversión que afirma que hay que comprar los valores del Dow 30 y mantenerlos durante un año. Esta teoría de inversión es fácil de entender y algo menos fácil de implementar en teoría. Esta estrategia se denomina los Perros del Dow (Dogs of the Dow).
La simplicidad lo es todo en la estrategia de los Perros del Dow. La sencillez, tanto en la elección de las acciones como en la im-plementación de la estrategia. Al final de año nos fijamos en el Dow 30 y cogemos los diez valores que mayor rendimiento hayan obtenido en el año. Una vez los hayamos aislado, compra-mos la misma cantidad de cada valor y los mantenemos hasta el próximo año. Realmente se trata de una estrategia de configurar y dejar funcionar sola. No vamos a mirar esos diez valores de nuevo hasta el final del año que viene. No vamos a reajustar la composición de la cartera en ningún momento del año. Esto es lo que hace que implementar la estrategia sea tan fácil.
No importa cuánto dinero destinemos para invertir en esta estrategia, tendrá que comprar la misma cantidad de las diez accio-nes. El razonamiento es que usted no sabe cuál de los diez que ha seleccio-nado obtendrá el mayor rendimiento en el próximo año. La compra de cantidades igua-les le permite ser ponderar por igual cada valor. Por ejemplo, si tenemos 1.000 dólares reservados para invertir en la estrategia de los Perros del Dow y sabemos que tendremos que comprar acciones de diez valores, solo tendremos que comprar 100 dóla-res de cada una de las diez acciones.
Hay otra estrategia igual de fácil, algunos podrían decir que in-cluso es más fácil aún. El problema con los Perros del Dow es la compra de cantidades iguales de las diez acciones. Esta es-trategia se conoce por muchos nombres, pero el más habitual es Perros Pequeños del Dow (Small Dogs of the Dow). Al final de año, creamos la lista de los perros del Dow y seguidamente seleccionamos los cinco valores de menor precio, esto es, nos basamos por completo en el precio. El resto de la estrategia es la misma: compramos la misma cantidad en dólares de cada uno de los cinco valores y los mantenemos durante un año comple-to.
Se dice que no se sabe si algo es bueno hasta que se prueba y si bien no se cree a menudo en los clichés en este caso no sólo es cierto, sino que cuando pasamos a realizar la prueba los núme-ros lo confirman. Vamos a ir un poco hacia atrás en el tiempo. En 1996 los Perros del Dow generaron una llamativa rentabi-lidad del 29%. En 1997 tuvimos un 17%. Pasemos a la década del 2000 y veamos qué tal han funcionado los Perros. En 2003 los Perros del Dow ganaron un 24%. Avancemos hacia delante: en 2006 los Perros tuvieron un gran año ganando un 25%. Más recientemente, en 2009, los Perros del Dow subieron un 17%. Por supuesto, los Perros del Dow no han estado ganando todos los años. En 2001 la estrategia generó una pérdida del 5%. Sin embargo 2002 fue peor, con una pérdida del 9%. En 2005 los Perros perdieron un 5% tras una modesta ganancia del 4% el año anterior. Si examinamos el resultado de los Perros Pequeños del Dow tenemos también algunos números. En 2006 los inversores que siguieron a los Perros Pequeños del Dow subieron un asom-broso 42%. En 2007, los Perros Pequeños del Dow cerraron el año plano seguido de un 2008 en pérdidas.
AL FINAL DE AÑO NOS FIJAMOS EN EL DOW 30
Y COGEMOS LOS DIEZ VALORES QUE MAYOR RENDIMIENTO HAYAN OBTENIDO EN EL AÑO
YEAR199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014AVG
DOGS17%8%1%3%-8%-12%19%8%-4%35%
0.40%-52%16%9%15%7%36%9%7%
SMALL DOGS15%9%
-7.50%7%-6%-14%19%8%-4%35%
0.40%-52%16%9%15%7%36%10%6%
DOW 30
19%15%20%-6%-7%-19%29%4%-1%18%7%
-37%17%9%1%11%30%9%7%
TRADING
26 OCT-DIC 2015
tractores tienen razón algunos años en los que ni los Perros del Dow ni los Perros Pequeños han producido un resultado decente. Como se ha se-ñalado los Perros del Dow tuvieron malos años en 2001 y 2002, así como en 2007 y 2008. Hay muchas estrategias que requieren un seguimien-to constante de los mercados. Hay estrategias que requieren observar los mercados en un mar-co diario o semanal. Hay muy pocos que requie-ran seleccionar la cartera una vez y no mirarla durante un año entero. A cambio el rendimien-to de los Perros del Dow no está nada mal. Hay muchas ocasiones en que aparecerán los mismos
valores en años seguidos por lo que es más fácil mantener la cartera año tras año. Al final, los Perros del Dow permiten que un inversor compre un conjunto de acciones con unos criterios sencillos de seguir y una estrategia de entrada y salida simple. En este panorama, siempre cambiante, de la inversión en Bolsa con nuevos sistemas y estrategias, aparecer siempre en el ranking cada año es dif ícil.
Nada puede superar un examen visual de estas ci-fras de rendimiento. Para ello he creado una tabla para comparar rápidamente estos retornos. En la primera columna aparece el año seguido de los re-sultados de los Perros del Dow, los Perros Peque-ños del Dow y por supuesto, el Dow 30.
El gráfico muestra algunos números muy llamati-vos. Por ejemplo, si hubiésemos comprado las 30 acciones del Dow habríamos obtenido un rendi-miento promedio del 7% desde 1997. Siguiendo la estrategia de los Perros del Dow en el mismo pe-ríodo la rentabilidad media sería del 5% mientras que los Perros Pequeños del Dow habrían generado un 6% de media. Hay algunos retornos fenomenales, tanto para los Perros como para los Perros Pequeños. Esto demuestra que un inversor no se perderá ningún beneficio enorme al optar por comprar sólo 10 o 5 de los valores con mayor rendimiento.
La estrategia es simple. La parte más dif ícil es decidir cuánto dinero se está dispuesto a invertir en ella. Muchas veces se ri-diculiza una estrategia que es tan sencilla y de hecho los de-
NO IMPORTA CUÁNTO DINERO
DESTINEMOS PARA INVERTIR EN ESTA ESTRATEGIA,
TENDRÁ QUE COMPRAR LA
MISMA CANTIDAD DE LAS DIEZ ACCIONES
TRADING
En los dos números anteriores de Hispatrading analizamos cómo se comportaron diferentes estrategias de opciones en un entorno Alcista y Lateral. En este número, haremos el mismo estudio pero nos centraremos en un mercado bajista
POR SERGIO NOZAL
LA MEJOR ESTRATEGIADE OPCIONESEN UN MERCADOBAJISTAS
i no leíste los números ante-riores, te recomiendo que lo hagas, aunque explicaremos nuevamente las condiciones del estudio.
El objetivo del estudio es hacer una comparativa entre diferentes estra-tegias vs. la venta directa del subya-cente, en nuestro caso el ETF que replica al S&P500, el SPY.
No hemos tenido en cuenta para el estudio la venta de futuros con apalancamiento x10 o CFD’s, ya que con opciones también podríamos buscar apalancamiento de hasta x70. El objetivo del
estudio es comparar estrategias y no buscar rentabilidades as-tronómicas.
Para el estudio de un mes bajista, hemos elegido el mes de Agos-to 2013, donde el SPY tuvo una caída de 52.76 puntos en el mes, lo que supuso una rentabilidad negativa del -3.23%.
Las características de este mes, para la búsqueda de una ope-rativa con opciones que se adapte, serían un mes con caída de precios (buscaremos delta negativo), incremento de la volatili-dad implícita de las opciones (buscaremos vega positivo) y 20 sesiones de mercado (buscaremos theta positivo).
LAS ESTRATEGIAS SELECCIONADASPara el estudio, hemos elegido las siguientes estrategias, que se inician el último día del mes anterior y se cierran el último día del mes de estudio, Agosto 2013.
EL OBJETIVO DEL ESTUDIO
ES HACER UNA COMPARATIVA
ENTRE DIFERENTES
ESTRATEGIAS VS. LA VENTA DIRECTA DEL
SUBYACENTE, EN NUESTRO CASO EL ETF
QUE REPLICA AL S&P500, EL SPY
PRODUCTOS
OCT-DIC 2015 29
A continuación haremos un repaso de las estrategias seleccio-nadas y lo que esperamos debería ocurrir con cada una. Des-pués veremos el resultado del estudio.
VENTA DE ACCIONESSe trata de vender directamente el ETF SPY. Según cómo suba o baje el ETF, así será nuestro beneficio o pérdida. En este caso, el SPY perdió un -3.23%, lo que significa que la venta de acciones ganaría un +3.23%
COMPRA DE OPCIONES ATMCon la compra directa de opciones estamos operando una es-trategia bajista y que tendrá a favor la variación de volatilidad implícita que en este mes subirá, y tiene en contra la pérdida del valor temporal. Probablemente será la mejor estrategia de todas.
VERTICAL BAJISTA ATM DÉBITOEs una estrategia bajista que se beneficia de la bajada del precio y del paso del tiempo. Será una estrategia que se comportará muy bien.
VERTICAL BAJISTA OTM CRÉDITOCon una vertical de este tipo montamos una estrategia lateral bajista muy conservadora y a crédito, y que se beneficia del movimiento de precio. La subida de volatilidad (no es deter-minante) perjudicará y el paso del tiempo lo tendremos a favor. Acabará en beneficio, pero no será de las mejores estrategias.
PUT DIAGONAL OTMEs una estrategia que se comportará seguramente muy bien. Se beneficia del movimiento del precio, y del paso del tiempo. Con configuraciones ATM son estrategias conservadoras.
PUT CALENDAR OTMEstrategia para mercados laterales bajistas. Debería acabar en beneficio, tanto más cuanto más OTM se encuentre.
IRON CONDORPara una expectativa lateral, seguramente no funcione dema-siado bien. En función de su configuración tendrá una mayor o menor rentabilidad.
RESULTADOS DEL ESTUDIOEn la siguiente imagen vemos el rendimiento que habría tenido cada estrategia durante este mes Bajista:
Observamos que la mayoría de las estrategias baten a la venta directa de acciones, y es normal si se acierta el movimiento, de-bido al efecto de apalancamiento propio de las opciones.
ESTRATEGIAVenta de accionesCompra de Opciones Put ATMVertical Bajista ATM (Bear Put)Vertical Bajista OTM (Bear Call)Put Diagonal OTMPut Calendar OTMIron Condor conservadora
RENTABILIDAD3,23%79,39%90,68%10,10%34,22%24,66%2,20%
PRODUCTOS
OCT-DIC 201530
son tan rentables como la compra directa de opciones Puts o las Verticales muy direccio-nales.
En resumen, aunque la compra de opciones es la que gana por rentabilidad, una elección más adecuada habría sido una Calendar o Diagonal OTM, que se beneficia de movi-mientos bajistas y del paso del tiempo. Siem-pre que podamos será mejor trabajar con spreads que con opciones simples, pues no
siempre tendremos meses en los mercados tan bajistas como el del estudio.
Con este artículo terminamos la serie de análisis de las mejores estrategias de opciones para cada entorno. Esperamos que haya sido de ayuda para elecciones futuras de estrategias.
¡Saludos y Buen trading!
La venta directa de opciones tiene una gran rentabilidad debido al fuerte movimiento del precio y es idónea para este mes tan bajista. Además, al ser de vega positivo, las subidas de volatilidad ayudan para obtener rendi-mientos muy altos.
La Vertical, si se introduce una configuración muy agresiva, podría incluso batir a la com-pra de Puts.
Las estrategias laterales como las Calendars o las Iron Condors no son las más idóneas y necesitan ajustes. En este caso, la Ca-lendar tiene una buena rentabilidad debido a que se ha elegido muy fuera de dinero.
En el caso de la Iron Condor, el bajo beneficio se debe a que la estrategia no está ajustada y que el plazo de tiempo en el que se miden los resultados no es el idóneo.
En este tipo de movimiento, las Calendas y Iron Condors, aún incluso con gestión direccional, son estrategias que sufren y no
LA VENTA DIRECTA DE OPCIONES TIENE UNA GRAN RENTABILIDAD DEBIDO AL FUERTE MOVIMIENTO DEL
PRECIO Y ES IDÓNEA PARA ESTE MES
TAN BAJISTA
PRODUCTOS
Los sistemas de trading tienen con frecuencia una cantidad importante de parámetros que hay que ajustar o establecer para tener una versión concretadel sistema. Los traders experimentados suelen desarrollar un sexto sentido para estos ajustes basándose sobre todo en el sentido común y la gran experiencia adquirida con los años en la profesión. ¿Será posible aplicar esto en el trading sistemático? La optimización combinatoria puede darnos la solución.
El conocimiento en profundidad del problema de la optimiza-ción desde un punto de vista científico ayudará, sin duda, al trader a tener una visión más precisa del problema que hay que resolver y una perspectiva más amplia de todas las técnicas a su alcance. Además tenemos un punto a nuestro favor, el proble-
ma de la optimización se aplica a todos los campos de la ingeniería. Por tanto los éxitos obtenidos en diversas aplicaciones de la ingeniería y que encontramos en nuestra vida cotidiana se pueden proyectar so-bre los sistemas de trading.
Supongamos que hacemos una analogía de un sistema de trading con una función matemática. Ésta devuelve un valor cuando le aplicamos unos argumentos determinados. En el caso del sistema de trading, los argumentos de la función serían los parámetros del sistema y el valor devuelto sería el rendimiento del sistema al aplicarle unos datos his-tóricos.
En matemáticas, la optimización se refiere a la búsqueda valores del dominio de una función que, al aplicar dicha función nos proyecte a un valor mínimo o máximo, según la tipología del problema a resolver,
OPTIMIZACIÓN
POR FRANCISCO LÓPEZ
COMBINATORIAPARTE 1
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 201532
dentro del conjunto imagen. Es decir los parámetros de un siste-ma de trading que mejor rendimiento proporcionen.
Dentro de la optimización matemática, encontramos la rama de optimización combinatoria, que se aplica
a las ciencias de la computación. Relaciona la investigación de operaciones, teoría de algo-
ritmos y teoría de la complejidad computa-cional. También está relacionada con otros campos, como la inteligencia artificial e ingeniería de software. Los algoritmos de optimización combinatoria resuel-ven instancias de problemas dif íciles en general, explorando el espacio de soluciones (usualmente grande) para estas instancias. Los algoritmos de optimización combinatoria logran esto reduciendo el tamaño efectivo del espacio, y explorando el espacio de búsqueda eficientemente.
ESPACIO DE BÚSQUEDA
En optimización, se refiere al dominio de la fun-ción a ser optimizada. En el caso de la optimización combinatoria se refiere al conjunto discreto: finito o infinito numerable; de todas las posibles solucio-nes candidatas a un problema.
De esta definición se concluye que la solución no tiene porqué ser única y que en caso de ser varias, son sus-
ceptibles de ser comparadas entre sí, y por ende, podemos encontrar unas soluciones “mejores” que otras bajo dicho
criterio de comparación; e incluso, que siendo a priori candi-datas, una vez comprobadas, son descartadas como solución porque no cumplen algunas de las restricciones del problema a resolver.
Un concepto que es muy fácil puede complicarse debido a va-rios factores, uno de ellos es obvio: si buscamos el mínimo de la imagen de una función, es porque no se conoce y esto puede provocar que no sepamos cuando lo encontremos, si realmente lo hemos obtenido: existe la posibilidad de haber encontrado un mínimo local.
Suponiendo que la imagen de la función es una coordenada de un espacio bidimensional y el rango de valores dentro
del conjunto imagen fuese muy limitado, una simple re-presentación gráfica podría ser suficiente para verificar que se ha obtenido dicho mínimo, en incluso encontrar-lo a simple vista;
pero normalmente un pro-blema a ser optimizado es de cierta magnitud para que esto no sea posible.
Una alternativa a la inspec-ción gráfica sería probar todos los valores dentro del dominio de la función, comparando los valores proyectados y guardando la solución que nos dé el me-nor valor hasta encontrar el mínimo valor proyectado.
Por otro lado, hay problemas que por su tipología tienen un es-pacio de búsqueda lo suficientemente extenso como para que el examen completo de dicho espacio sea inviable de forma ex-haustiva; se traduce en un problema np-hard de optimización combinatoria donde escoger soluciones que proyecten un mí-nimo de la función en un espacio bidimensional (en el mejor de los casos), donde cada coordenada del hipercubo que forma el dominio, es una posible solución.
TÉCNICAS DE RESOLUCIÓNLas técnicas exactas (enumerativas, exhaustivas, etc.) garanti-zan encontrar la solución óptima de cualquier problema. Serían los métodos idóneos si no tuvieran el inconveniente de la can-tidad de tiempo necesario para la resolución. El tiempo crece exponencialmente con el tamaño del problema. En determina-dos casos, el tiempo de resolución podría llegar a ser de varios días, meses o incluso años, lo que provoca que el problema sea inabordable con estos métodos.
Las técnicas aproximadas sacrifican la garantía de encontrar el resultado óptimo a cambio de obtener una buena solución en un tiempo razonable. Se han venido desarrollando durante los últimos 30 años y se distinguen tres tipos: métodos constructi-vos, métodos de búsqueda local y las técnicas metaheurísticas. Los métodos constructivos suelen ser los más rápidos. Partien-do de una solución vacía, a la que se le va añadiendo compo-nentes, generan una solución completa. Las soluciones ofreci-das suelen ser de muy baja calidad. Su planteamiento depende en gran parte del tipo de problema. Es muy dif ícil encontrar métodos de esta clase que produzcan buenas soluciones, y en algunas ocasiones es casi imposible, por ejemplo, en problemas con muchas restricciones.
Los métodos de búsqueda local usan el concepto de vecindario y se inician con una solución completa recorriendo parte del es-pacio de búsqueda hasta encontrar un óptimo local. El vecinda-rio de una solución es el conjunto de soluciones que se pueden
LOS ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN
COMBINATORIA RESUELVEN
INSTANCIAS DE PROBLEMAS DIFÍCILES
EN GENERAL, EXPLORANDO
EL ESPACIO DE SOLUCIONES
(USUALMENTE GRANDE) PARA
ESTAS INSTANCIAS
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 2015 33
construir a partir de aque-lla aplicando un operador de modificación denomi-nado movimiento. Estos métodos parten de una so-lución inicial, examinan su vecindario y eligen el me-jor vecino continuando el proceso hasta que encuen-tran un óptimo local. En función del operador de movimiento utilizado, el
vecindario cambia y el modo de explorar el espacio de búsque-da también, pudiendo la búsqueda complicarse o simplificarse.
Las técnicas metaheurísticas son algoritmos no exactos. Se fun-damentan en la combinación de diferentes métodos heurísticos a un nivel más alto para conseguir un Sistema.
Una heurística es una técnica que busca soluciones buenas (óp-timas o rondando el óptimo) a un coste computacional razona-ble, aunque sin garantizar la factibilidad de las mismas. En algu-nos casos ni siquiera puede determinar la cercanía al óptimo de una solución factible.
Las metaheurísticas se definen como métodos que integran de diversas maneras, procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para crear un proceso capaz de escapar de óptimos locales y realizar una búsqueda robusta en el espacio de búsque-da. En su evolución, estos métodos han incorporado diferentes estrategias para evitar la convergencia a óptimos locales, espe-cialmente en espacios de búsqueda complejos.
� EXACTAS Técnicas para obtener todas las soluciones del proble-ma. Búsqueda de soluciones por fuerza bruta o algunas variantes que acotan o reducen el espacio de búsqueda.
� HEURÍSTICAS Las técnicas heurísticas son algoritmos específicos para el problema a resolver, que encuentran soluciones de buena calidad para problemas combinatorios complejos explo-tando el conocimiento del dominio de aplicación. Son fáciles de implementar y encuentran buenas soluciones con esfuerzos computacionales relativamente pequeños; sin embargo, renuncian (desde el punto de vista teórico) a encontrar la solución óptima global de un problema. En problemas de gran tamaño rara vez un algoritmo heurístico encuentra la solución óptima global. Requieren un conocimiento exhaustivo de las propias soluciones, dependientes de las entradas y específicas del problema.
� METAHEURÍSTICAS Los algoritmos metaheurísticos son algoritmos de propó-sito general, que no dependen del problema, y que ofre-cen buenos resultados pero que normalmente no acaban ofreciendo “la” solución óptima sino soluciones subópti-mas. Se acostumbran a utilizar para aquellos problemas en que no existe un algoritmo o heurística específicos que los resuelva, o bien cuando no es práctico implementar dichos métodos; o bien es eficiente incorporar la técnica heurística dentro del “esqueleto” creado por la técnica metaheurística. Resumen de características: Una técnica metaheurística es una estrategia genérica de alto nivel que usa diferentes métodos heurísticos para explorar el espacio de búsqueda de gran tamaño, con el objetivo de encontrar una solución óptima o cercana al óptimo. Debe identificar rápidamente las regiones prome-tedoras del espacio de búsqueda global, y no malgastar tiempo en regiones que hayan sido exploradas y/o no contengan soluciones de alta calidad.
EXACTASSon técnicas que buscan todas las soluciones posibles; encuen-tran soluciones de óptimo global a cambio de empeorar el ren-dimiento, hasta el punto de que en problemas de complejidad exponencial, el tiempo necesitado para encontrar la solución óptima o posibles soluciones, es inviable.
BÚSQUEDA POR FUERZA BRUTAEs una técnica de optimización trivial pero efectiva en determi-nados casos, ya que se asegura que todas las soluciones posibles son encontradas, pues se barre todo el espacio de búsqueda.
La restricción en la aplicación de este sistema, es normalmen-te, porque el espacio de búsqueda es intratable computacional-mente en un tiempo factible para el problema a resolver.
Sí el espacio de búsqueda no es elevado y la función a optimizar tiene un rendimiento adecuado para responder todas las peti-ciones de evaluación en un tiempo razonable, podría ser una opción utilizar la búsqueda por fuerza bruta, pero generalmente este tipo de problemas tiene una complejidad exponencial en base al número de parámetros a optimizar.
METAHEURÍSTICASEn la vida cotidiana, continuamente se presentan y resuelven problemas de optimización combinatoria. Los pequeños pro-blemas se resuelven utilizando la lógica y pequeñas fórmulas matemáticas. Pero si los problemas presentan complejidad o son de una elevada magnitud se ha de recurrir al uso de com-putadores.
UNO DE LOS PRINCIPALES
OBJETIVOS DE CUALQUIER INGENIERÍA
ES EL USO DE MÉTODOS EXACTOS
Y HEURÍSTICOS PARA OPTIMIZAR
FUNCIONES OBJETIVO
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 201534
Uno de los principales objetivos de cualquier In-geniería es el uso de mé-todos exactos y heurísticos para optimizar funciones objetivo. La optimización de estos problemas parte de un conjunto de datos y una serie de condiciones y limitaciones que dificul-tan la utilización de métodos exactos. La dificultad se presenta principalmente por la alta complejidad de los cálculos y la du-ración de éstos, en algunas ocasiones el tiempo de resolución está limitado.
Son diversos los problemas de optimización complejos y las li-mitaciones en su resolución, esto ha provocado el desarrollo de estas técnicas. Una metaheurística es un conjunto de conceptos que se usan para definir métodos heurísticos que pueden ser aplicados a una amplia variedad de problemas, es decir, es vista como un marco general algorítmico que se puede aplicar a di-ferentes problemas de optimización con mínimos cambios para ser adaptado a un problema específico.
Los algoritmos metaheurísticos son procedimientos iterativos que guían una heurística subordinada, combinando de forma inteligente distintos conceptos para explorar y explotar adecua-damente el espacio de búsqueda. Son algoritmos aproximados de optimización y búsqueda de propósito general.
Son capaces de proporcionar muy buenas soluciones (no ne-cesariamente la óptima pero sí aproximada) en tiempo y con recursos razonables.
Hay diferentes formas de clasificar estas técnicas: basadas en la naturaleza (algoritmos bioinspirados) o no basadas en la natura-leza, basadas en memoria o sin memoria, con función objetivo estática o dinámica, etc.
ALGORITMOS EVOLUTIVOS [AE]Este grupo de técnicas se inspiran en la capacidad de la evolu-ción de seres o individuos para adaptarlos a los cambios de su entorno. Cada individuo representa una posible solución.
El funcionamiento básico de estos algoritmos es el siguiente: La población se genera de forma aleatoria. Cada individuo de la población tiene asignado un valor de su bondad con respecto al problema considerado, por medio de una función de aptitud, capacidad, adaptabilidad o estado, también denominada con bastante frecuencia por la palabra inglesa “fitness”.
El valor de la aptitud de un individuo es la información que el al-goritmo utilizar para realizar la búsqueda. La modificación de la población se efectúa mediante la aplicación de tres operadores: selección, recombinación y mutación.
SON UNA TÉCNICA METAHEURÍSTICA DE BÚSQUEDA BASADA EN LA TEORÍA DE LA EVOLUCIÓN BIOLÓGICA Y DEL DE SELECCIÓN NATURAL
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 2015 35
En estos algoritmos se pueden distinguir la fase de selección, explotación de buenas soluciones, y la fase de reproducción, búsqueda de nuevas regiones. Se debe de mantener un equili-brio entre estas dos fases. La política de reemplazo permite la aceptación de nuevas soluciones que no necesariamente mejo-ran las existentes.
ALGORITMOS GENÉTICOS [AG]Son una técnica metaheurística de búsqueda basada en la teo-ría de la evolución biológica y del de selección natural, cuyos padres son Charles Darwin y Alfred Russel Wallace, dos natura-listas que de manera independiente. Desarrollada inicialmente por Holland en 1975, cuyo objetivo consistía en que las compu-tadoras aprendieran por su cuenta; por tanto los inicios de los algoritmos genéticos no fueron planteados para la optimización combinatoria, sino para Inteligencia Artificial.
En la actualidad los [AG] han alcanzado una gran madurez y quizás sean reconocidos como el estado del arte en las técnicas metaheurísticas y una de las más empleadas en problemas de optimización combinatoria. Incluso se usan de referencia para la validación de otras técnicas de búsqueda no exhaustiva.
El [AG] se basa en los mecanismos de selección natural de los procesos biológicos; de acuerdo con esto, los individuos más aptos de una población son los que sobreviven y adaptan a los cambios del entorno. Esta adaptación se fundamenta en las le-yes postuladas por Mendel, donde el cruce de dos individuos produce otro con características de ambos progenitores, donde las características dominantes son las que se manifiestan en el individuo.
Hasta ahora hemos visto el modelo que inspiró el concepto de [AG], pero a alto nivel de abstracción, se basa en la transfor-mación de un conjunto de objetos individuales con respecto al tiempo usando operaciones modeladas de acuerdo al principio de reproducción y supervivencia del más apto, tras haberse pre-sentado de forma “natural” una serie de operaciones “genéticas” de entre las que destaca la recombinación. Cada uno de estos objetos matemáticos suele ser una cadena de componentes bá-sicos, o parámetros, que se ajusta al modelo de las cadenas de cromosomas, y se les asocia con una cierta función matemática que refleja su aptitud (fitness).
En la resolución de un problema mediante un algoritmo genéti-co se realiza la elección y codificación de las variables, se aplican métodos evolutivos: selección y reproducción con intercambio de información incluyendo alteraciones pseudo-aleatorias (mu-taciones) que generan diversidad.
La población está formada por una serie de individuos o partícu-las que pueden ser posibles soluciones del problema. Las partí-
culas se representan como un conjunto de parámetros denominados genes, los cuales agrupados forman cadenas de valores denominadas cromosomas. La adaptación de un individuo depende de la evaluación de cada cro-mosoma usando la función de aptitud que refleja el nivel de adaptación al problema de la partícula representado por el cromosoma.
BÚSQUEDA DISPERSA [BD] Scatter Search en inglés, se basa en mantener un conjunto rela-tivamente pequeño de soluciones, conjunto de referencia, que contiene buenas soluciones y otras soluciones diversas. A los diferentes subconjuntos de soluciones que se forman se les apli-ca operaciones de recombinación y mejora. Los conceptos y principios fundamentales del método, fueron propuestos a comienzo de la década de los setenta, basados en las estrategias para combinar reglas de decisión, especialmen-te en problemas de secuenciación, así como en la combinación de restricciones (como el conocido método de las restricciones subrogadas).
La [BD] se basa en el principio de que la información sobre la calidad o el atractivo de un conjunto de reglas, restricciones o soluciones puede ser utilizado mediante la combinación de és-tas. En concreto, dadas dos soluciones, se puede obtener una nueva mediante su combinación de modo que mejore a las que la originaron.
Las poblaciones suelen ser muy pequeñas y se basan en la especialización de sus individuos a través de la combinación de dos de ellos para conseguir otro más adecuado, pero no se basa en procesos aleatorios ni en poblaciones más grandes como otras técnicas evolutivas como puede ser [AG].
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 201536
ALGORITMOS BASADOS EN COLONIAS DE HORMIGAS [ACO]
Los sistemas basados en Colonias de Hormigas [ACO] se inspiran en el comportamiento de las hormigas en la búsqueda de alimento. Inicialmente, las hormigas exploran un área cercana al
hormiguero de forma aleatoria. Cuando una hormiga encuentra comida la lleva de vuelta al hor-miguero. En el camino, la hormiga va depositando una sustancia química denominada feromona que guía al resto de hormigas a encontrar la comida. El rastro de feromona sirve a las hormigas
para encontrar el camino más corto entre el hormiguero y la comida. Cuanto más veces una hor-miga tras conseguir éxito pase por un camino dejando el rastro de hormona, más fuerte es dicho rastro dando a entender al resto de hormigas que ese camino lleva a una fuente mayor de comida;
o dicho de otro modo, la probabilidad de encontrar comida siguiendo ese rastro es mayor que el de otro con menos intensidad del rastro.
Este sistema se modela normalmente mediante un grafo, donde a cada arista le corres-ponde un peso, determinado por las veces que una “hormiga” tuvo éxito siguiendo ese
camino, y los vértices del grafo son zonas de soluciones óptimas.
ALGORITMOS BASADOS EN NUBES DE PARTÍCULAS
Los Algoritmos Basados en Nubes o Enjambres de Partículas, más conocidos por su término en inglés: Particle Swarm Optimization [PSO] son técnicas metaheu-
rísticas inspiradas en el comportamiento del vuelo de las bandadas de aves o el movimiento de los bancos de peces. La toma de decisión por parte de
cada individuo o partícula se realiza teniendo en cuenta una componente social y una componente individual, mediante las que se determina
el movimiento de esta partícula para alcanzar una nueva posición.
Los algoritmos basados en nubes (enjambre o cúmulos) de partículas se aplican en diferentes campos de investigación
para la optimización de problemas complejos. Como ya se ha dicho anteriormente, el algoritmo [PSO] es una técnica metaheurística poblacional basada en la naturaleza (algo-ritmo bio-inspirado), en concreto, en el comportamiento social del vuelo de las bandadas de aves y el movimiento de los bancos de peces (cardumen).
Es una técnica relativamente reciente desarrollado origi-nalmente en Estados Unidos por el sociólogo James Ken-nedy y por el ingeniero Russ C. Eberhart en 1995.
Tal es el auge que está tomando la [PSO] dentro de la In-teligencia Artificial que hasta el novelista y productor de cine y televisión ya fallecido, Michael Crichton, escritor de best-sellers y considerado padre de los techno-thrillers como Jurassic Park, basa su novela Prey en la Inteligencia Artificial basada en Enjambre de Partículas.
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 2015 37
¿Trading discrecional o automatizado? José María del Real nos habla de su experiencia al comenzar a hacer trading y los motivos que
le llevaron a decantarse por el uso de sistemasa automatizados para la gestión
POR JOSÉ MARÍA DEL REAL
POR QUÉ PREFIERO
AL DISCRECIONAL
EL TRADING AUTOMÁTICO
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 201540
Cuando me acerqué al mundo del trading lo hice, como casi todos, de forma discrecional, decidiendo yo mismo qué era lo que había que hacer en cada momento en base a mi intuición y a la información que podía re-cabar sobre los mercados. Esto fue a finales de los 90,
cuando era muy fácil ganar en bolsa. Como yo operaba sólo largo, ganaba como todos, pero me di cuenta de que el trading discrecional no era lo mío, necesitaba tener algo más sólido.
Empecé a recopilar gráficos del Ibex en barras de 5 minutos recortados del diario Cinco Días para analizarlos. En esa época internet en España estaba en pañales y no era fácil conseguir datos, todavía se veía en las salas de trading de los brokers gen-te con papel milimetrado dibujando sus propios gráficos. Mi primer sistema fue comprar cuando la primera barra de cinco minutos del día fuera alcista y vender cuando fuera bajista. Para averiguar cuáles eran el objetivo y el stop óptimo, un amigo in-formático diseñó un programa en el que se introducían a mano los recorridos al alza y a la baja de la cotización después de la primera barra. Este programa, al que llamamos MarMax (Már-genes Maximizadores), averiguaba con esos datos cuáles eran el objetivo y el stop más eficientes. Fue mi primera optimización, bastante burda, pero optimización al fin y al cabo. Por cierto, este sistema no funciona, pueden ahorrarse pro-barlo. Si hubiera podido testearlo en un perio-do mayor lo habría descartado, pero mi arsenal de gráficos del Cinco Días en ese momento era limitado. Por suerte no me ocasionó muchas pérdidas.
Después de este estreno tan poco glamouroso en el tra-ding automático, pueden imaginarse lo que supuso para mí descubrir el Visual Chart a principios de siglo. El acceso a datos bastante fiables en cualquier com-presión sobre multitud de activos, la posibilidad de programar casi cualquier sistema que se me ocurriese y optimizarlo fácilmente me abrió un nuevo mundo lleno de posibilidades.
PRINCIPALES VENTAJAS DEL TRADING AUTOMÁTICO
OPTIMIZACIÓNCuando un trader discrecional trabaja con una determinada es-
trategia, suele utilizar los indicadores con los paráme-tros que ha escuchado que mejor funcionan, o
con los que vienen por defecto en la plata-forma, pero no sabe exactamente
cuáles son los que mejor se adaptan a su forma
CUANDO ME ACERQUÉ AL MUNDO DEL TRADING LO HICE, COMO CASI TODOS, DE FORMA DISCRECIONAL, DECIDIENDO YO MISMO QUÉ ERA LO QUE HABÍA QUE HACER EN CADA MOMENTO EN BASE A MI INTUICIÓN Y A LA INFORMACIÓN QUE PODÍA RECABAR SOBRE LOS MERCADOS
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de operar. Si en su operativa sólo utiliza un parámetro, como por ejemplo el periodo de una media, podría tantear a ojo cuál sería el mejor para su operativa, pero con más de un parámetro las combinaciones se multiplican y es imposible hacerlo correc-tamente sin automatizar el sistema.
DISPONER DE UNAS ESTADÍSTICAS HISTÓRICASUn trader automático sabe exactamente qué puede esperar de sus sistemas y, lo que es más importante, qué tiene que pasar para considerar que han dejado de funcionar y hay que abando-narlos. En ese sentido, un trader discrecional opera casi a ciegas.
POSIBILIDAD DE DIVERSIFICACIÓNEl hecho de no tener que estar pendiente del gráfico todo el tiempo permite tener funcionando varios sistemas simultánea-mente, lo que es imprescindible para conseguir resultados con-sistentes, como comentaré más adelante.
DEJAR A UN LADO LA INTUICIÓNPara la mayoría de los traders, la intuición es un mal aliado a la hora de operar, dejarla fuera de la toma de decisiones es una gran ventaja.
INCONVENIENTES DEL TRADING AUTOMÁTICODEJAR A UN LADO LA INTUICIÓN
Sé que acabo de comentarlo como ventaja, y para la mayoría de los traders lo es, pero hay un pequeño porcentaje (no creo que llegue al 5%) de personas capaces de interpretar el mercado correctamente y “predecir” el movimiento de los mercados. Si eres uno de estos traders tocado por la mano de Dios, tienes que aprovecharlo y olvidarte del trading automático.
LOS SISTEMAS CADUCANMuchos de los que se inician en el trading automático imagi-nan (y no se equivocan) que es dif ícil encontrar un sistema que funcione, pero que una vez que lo logren habrán encontrado la gallina de los huevos de oro, y podrán dedicarse a vivir de ese sistema vigilando la operativa remotamente desde la playa o el campo de golf. Por desgracia no es así, todos los sistemas intradiarios con buenos ratios caducan tarde o temprano. Si ha-cemos bien nuestro trabajo y tenemos un poco de suerte, po-dremos encontrar sistemas que, una vez puestos en real, sigan funcionando durante unos cuantos meses o años. Por mi expe-riencia y la de muchos traders que conozco, es raro el sistema que aguante más de 5 años con buenos ratios. Por lo tanto, para un trader automático es imprescindible estar continuamente desarrollando nuevos sistemas para tener siempre algunos de reserva. Porque si dejan de funcionar todos los sistemas que te-nemos operando nos quedamos sin trabajo y sin ingresos.
Nota: en realidad, sí que conozco sistemas que han funcionado más allá de esos cinco años, pero suelen ser en barras diarias y con pobres ratios.
EL PELIGRO DE LA SOBREOPTIMIZACIÓNNunca puede evitarse al 100%, pero podemos reducirla mucho dejando periodos fuera de optimización y exigiendo un mínimo de operaciones por tramo. Yo además recomiendo dejar los sis-temas en cuarentena una vez terminado el análisis: si el sistema la pasa sin que empeoren sus ratios, podemos estar casi seguros de no estar sobreoptimizando.
NO HAY SISTEMAS PERFECTOSUn error bastante común entre los que se inician en el trading automático es intentar conseguir un sistema casi perfecto, don-de la gran mayoría de las operaciones sean ganadoras, y con un drawdown anecdótico. Es mejor no perder el tiempo buscán-dolos, porque no existen. Los hay malos (la grandísima mayoría de los que vas a encontrar), mediocres (con trabajo encontrarás unos cuantos) y buenos (puede que no los encuentres nunca, pero no pasa nada, sigue leyendo). Por suerte, la posibilidad de diversificación del trading automático permite sobrevivir inclu-so sin encontrar ningún sistema bueno. Unos cuantos sistemas mediocres descorrelacionados generan una estrategia mucho más consistente que un buen sistema aislado. Las sinergias en-tre sistemas suelen ser muy valiosas y hay que aprovecharlas.
En relación a esto último, estoy colaborando con un grupo de empresarios madrileños que van a sacar adelante un proyecto que he tenido en mente los últimos años: crear un Fondo de Inversión Libre multiestrategia que reúna la operativa de varios traders descorrelacionados. Nuestro objetivo es conseguir unos resultados mucho más consistentes que los que obtendría un solo gestor, reduciendo al máximo el drawdown y la volatilidad. En el próximo número de Hispatrading espero poder contarles detalles de este proyecto, en el que estoy doblemente ilusiona-do porque además van a participar como traders dos alumnos míos.
UN TRADER AUTOMÁTICO SABE EXACTAMENTE QUÉ PUEDE ESPERAR DE SUS SISTEMAS
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Descubra la poca fiabilidad que tienen las métricas de evaluación de sistemas cuando no se adoptan las precauciones adecuadas
POR ROBERTO MARCOS ASENSIO
TERREMOTO EN LAS MÉTRICAS DE EVALUACIÓN
DRAWDOWNSISTEMAS DE TRADING
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¿Cuántas veces hemos oído la frase “El Drawdown apare-ce mañana”? Se repite tanto, que hasta nos la creemos, permítanme la licencia de adjuntarle otra frase también muy repetida “Tu sistema está sobreoptimizado”, que ge-neralmente viene de la mano, con la primera frase, quizás
lo común sea tener Sistemas sobreoptimizados entonces claro que aparecerá mañana.
El Drawdown es una sucesión de pérdidas agrupadas en un sub-conjunto de operaciones. Se trata de una anomalía estadística que, simplemente, aparece tarde o temprano.
Lo realmente importante en un sistema de trading, es la dis-tribución de frecuencia en las operaciones y especialmente la distribución de excursiones adversas ya que son muy útiles para evaluar el riesgo. Puede ver unos ejemplos en las Figuras 1 y 2.
En un Sistema de Trading con esperanza matemáti-ca positiva y componiendo capital, la ganancia crece linealmente en términos porcentuales. Siempre que la granularidad (tamaño mínimo) nos lo permita, en Acciones la granularidad es mucho más fina que con Fu-turos.
El Drawdown crece Conforme a la Raíz Cuadrada del Tiempo si la ganancia media es Cero, Proporcionalmente al Logaritmo del Tiempo si la ganancia media es Positiva y Proporcionalmente al Tiempo si la ganancia media es negativa.
Cuando nos referimos al tiempo, hablamos de la longitud del periodo prueba y es por este motivo que los Sistemas de Trading se degradan y requieren de revisiones periódicas de manteni-miento.
Operar un sistema sobreoptimizado es muy peligroso ya que la ganancia media puede ser negativa en ese caso el Drawdown crece proporcionalmente al tiempo, es la peor situación.
Ponga especial énfasis en evitar el Overfit, utilice 3 o 4 paráme-tros sencillos al diseñar sus Sistemas de Trading y seleccione las zonas robustas aunque no sean los mejores resultados.
EL PROBLEMAHay diversas formas de gestionar el capital a Lote Fijo, Riesgo Fijo, Fixed Fractional, y Fixed Ratio entre otras, dado que el problema que pretendo mostrar se observa mejor en términos porcentuales usaremos una pequeña fracción fija de la cuenta y compondremos capital, dado que aporta un mejor compor-tamiento y estabilidad en los informes de resultados. El uso de Lote fijo o Capital fijo no es una buena opción para evaluar y optimizar Sistemas de Trading.
EL DRAWDOWN ES UNA SUCESIÓN DE PÉRDIDAS AGRUPADAS EN UN SUBCONJUNTO DE OPERACIONES. SE TRATA DE UNA ANOMALÍA ESTADÍSTICA QUE, SIMPLEMENTE, APARECE TARDE O TEMPRANO
Figura 1 Figura 2
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Si enumeramos todas las métricas que usamos para analizar el desempeño en las operaciones, nos encontramos que muchas de ellas incorporan de forma directa o indirecta medidas del riesgo que corremos al operar el Sistema en cuestión y se incor-poran habitualmente en el divisor de las formulas con el obje-tivo de minimizar el temido riesgo. Otras métricas incorporan medidas derivadas de las ganancias como por ejemplo la Ga-nancia Media junto con otras medidas de riesgo, tomaremos como ejemplo el Profit Factor por seleccionar uno sencillo.
Profit Factor = Ganancias Totales / Perdidas Totales
Dicho esto, quiero alertar a los lectores de las implicaciones que tienen mezclar unas medidas expuestas a los efectos del apalan-camiento asimétrico y otras que no lo están, como es el caso del Drawdown o los derivados de las perdidas.
Para simplificar diremos que una secuencia de pérdidas del 33.3% se recupera ganando un 50% y una secuencia de pérdidas del 50% se recupera duplicando la cuenta, algo dif ícilmente al-canzable sin asumir riesgos excesivos.
Tal como vemos en el gráfico anterior, el porcentaje de ganancia necesario para recuperar una secuencia de pérdidas se dispa-ra al superar el 10% del capital. Es a partir de este importante
EL DRAWDOWN CRECE CONFORME A LA RAÍZ CUADRADA DEL TIEMPO SI LA GANANCIA MEDIA ES CERO, PROPORCIONALMENTE AL LOGARITMO DEL TIEMPO SI LA GANANCIA MEDIA ES POSITIVA Y PROPORCIONALMENTE AL TIEMPO SI LA GANANCIA MEDIA ES NEGATIVA
Figura 3.Puede abundar en materia de Drawdown en: http://alumnus.caltech.edu/~amir/mdd-risk.pdf
Figura 4
% PÉRDIDA5%10%15%20%25%30%36%40%45%50%56%60%66%70%
% RECUPERACIÓN5.3%11.1%17.6%25.0%33.3%42.9%53.8%66.7%81.8%100.0%122.2%150.0%185.7%233.3%
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punto de inflexión, donde casi todas las métricas que usan las ganancias se desvirtúan y pierden su razón de ser al distanciarse exponencialmente la recuperación necesaria frente a la ganan-cia promedio. Como he mencionado anteriormente, la ganancia porcentual crece de forma lineal componiendo capital y siempre desde el supuesto ideal en el que la ventaja estadística que apro-vecha nuestro Sistema de Trading se mantenga intacta, cosa que no ocurre habitualmente.
LAS IMPLICACIONESEn este artículo, vamos a repasar algunas implicaciones de tener una sucesión pérdidas acumuladas superior al 10% de la cuen-
ta y especialmente si un Sistema de Trading supera este punto crítico durante una simulación, ya que ocurren varios efectos colaterales que hay que tener en cuenta.
Durante una optimización, los juegos de parámetros evaluados que superen el punto crítico, verán sus métricas desvirtuadas en las estadísticas. También es probable que la zona robusta de los parámetros se mueva, se represente inestable o incluso desapa-rezca. Esto implica que podemos desechar un buen Sistema de Trading, por no haber usado un dimensionamiento de posición adecuado.
Ahora repasemos un caso típico: ¿Qué ocurre si operamos un Sistema usando un posicionamiento fijo o a lote fijo? Resulta que cuan-do entramos en pérdidas, estamos implícitamente tomando un riesgo mayor, lo que acentúa el Drawdown. Si adicionalmente tenemos la mala suerte de operar con Acciones al contado, adicionalmente perdemos poder de compra al no disponer de apalancamiento, lo que finalmente nos llevará sin remedio a una perdida irrecuperable. El apalancamiento es necesario para hacer Trading, pero un uso inadecuado, es muy peligroso.
Durante las optimizaciones de pará-metros, en cada Drawdown que apa-rezca no deben superar el punto crí-tico, de lo contrario, las estadísticas de buena parte de las combinaciones evaluadas, se deterioran por el efecto indeseado del apalancamiento asi-métrico y se hunden más Drawdown tras Drawdown resultando en valores casi siempre mucho peores.
EXPLICACIÓN SENCILLA DEL
PROBLEMADicho de otra forma, por si no ha quedado claro: No debemos sobre-pasar el punto donde una sucesión de pérdidas que suman X% del capital, ya no es compensada por una suce-sión de Ganancias que suman X% y esto ocurre peligrosamente a partir Figura 5
RIESGO ADECUADO103,000.00 $101,970.00 $107,068.50 $104,927.13 $109,124.22 $103,668.00 $97,447.92 $100,371.36 $99,367.65 $104,336.03 $106,422.75 $
RIESGO ADECUADO EN %
3 %-1 %5 %-2 %4 %-5 %-6 %3 %-1 %5 %2 %
PROFIT FACTOR 1.4
RIESGO EXCESIVO
112,270.00 $108,901.90 $125,237.19 $117,722.95 $131,849.71 $112,072.25 $91,899.25 $100,170.18 $97,165.07 $111,739.83 $118,444.22 $
RIESGO EXCESIVO EN %
9 %-3 %15 %6 %12 %-15 %-18 %9 %3 %15 %6 %
PROFIT FACTOR 1.28
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del 10% de pérdida acumulada. Con la Figura 5 se entenderá mejor: La diferencia en el Profit Factor re-fleja que un riesgo excesivo altera el resultado de la métrica.
LA SOLUCIÓNCon el problema identificado, la solución es fácil, tan sólo hay que cambiar la forma de dimensionamiento de posición (Reco-miendo Fixed Fractional) y bajar el riesgo porcentual por opera-ción hasta no supera el punto crítico, lo que se traduce en tomar posiciones más pequeñas. Si no puede bajar el riesgo porcen-tual, quizás sea porque la simulación se ha realizado con poco capital y no permite tener la granularidad necesaria. Recuerde que el objetivo es evaluar adecuadamente un sistema.
Como recomendación les animo a usar la volatilidad a la hora de calcular el dimensionamiento de la posición, se transforman radicalmente los resultados de los Sistemas de Trading y gracias a ello nuestras operaciones aparecen indirectamente expresadas en múltiplos del riesgo.
CUIDADO CON EL MÉTODO DE MONTECARLO
Como colofón de evaluación del riesgo, es habitual realizar una prueba de Montecarlo para determinar el Máximo Drawdown. Ésta es una prueba importante que genera curvas de capital aleatoriamente usando operaciones mezcladas de la simulación, pero hay que tener mucho cuidado al realizarla. Si generamos excesivas curvas de capital, lejos de ser realistas vamos a ser muy pesimistas y seguramente terminemos desechando el Sis-tema aun siendo muy bueno.
Parándonos a pensar las implicaciones de realizar un número excesivo de curvas de capital aleatorias, existen varios casos extremos como que todas las operaciones perdedoras aparez-can al inicio de la operativa o totalmente agrupadas, son po-sibilidades innegables, ¡Téngalas en cuenta! Si adicionalmente disponemos de pocas operaciones para mezclar, tendremos la
seguridad total que aparecerán los casos más desfavorables y por supuesto poco realistas.
CONSEJOSSi es usted un Trader de Sistemas Automáticos al que le pre-ocupa la ventaja que poseen sus Sistemas, le animo a explorar ratios más avanzados como el Ulcer Index en sustitución del Máximo Drawdown, también le resultará interesante el Ulcer Performance Index, se trata de un ratio que no penaliza la vola-tilidad del capital cuando es favorable, como ocurre con el ratio de Sharpe. Quizás es el momento de resucitar viejos sistemas que creíamos estropeados.
Si es usted un Trader Manual o Discrecional que opera “Siste-mas” de libros o de cursos quiero alertarle de que la ventaja ha podido desaparecer y puede que simplemente gane por suerte. Le recuerdo que los sistemas se deterioran con el tiempo y que los mercados cambian porque los participantes y las condicio-nes cambian. El trading automático le libera de los grilletes de los gráficos, le aporta confianza y control del riesgo. Usted solo tiene que supervisar y en contadas ocasiones hacer correccio-nes, le animo a pasarse a la operativa Automática, disfrutará mucho más y se sentirá más confortable gracias a la consistencia de las operaciones.
El trading es una industria muy seria, en la que hay que operar con una fuerte y robusta ventaja estadística, para ello hay que analizarla regularmente y poner en duda todos los supuestos. Se hace necesario un enfoque profesional para ganar consistente-mente al mercado, unos lo llaman suerte, nosotros lo llamamos trabajo, constancia y control del riesgo.
Figura 6
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FUMANCHÚ-DISFRAZADO DE PERIODISTA ECONÓMICO-
¡Qué no cunda el pánico!Las bolsas chinas y del resto del mundo no se desplomaron
en agosto y septiembre por culpa de los malos datos económicosdel gigante asiático, ni por su burbuja financiera,ni por el peculiar
intervencionismo de Pekín en unos mercados mal regulados,ni por su burda manipulación del yuán… Nada de eso. Todo fue culpadel malvado Fumanchú, quien, hábilmente disfrazado de periodista
económico, se inventó falsas informaciones que causaron el crak.Por suerte, tan nefasto personaje ya está detenido
y ha confesado sus crímenes.
CULPABLE DEL HUNDIMIENTO BURSÁTIL CHINO Y MUNDIAL
POR MANUEL MORENO CAPA
LECTURA FUNDAMENTAL
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La Bolsa española sufrió hace tres décadas una curiosa pla-ga: la de los sobrecogedores. Se denominaba así a ciertos especímenes no porque dieran miedo y sobrecogieran por lo feos que eran o por las pésimas crónicas bursáti-les que publicaban, sino porque estaban acostumbrados
a “coger sobres” de determinadas empresas cotizadas. A cambio de ese “sobre” (concepto económico revitalizado en los últimos tiempos gracias a Bárcenas, la Gürtel, la Púnica, el 3 por ciento trincado por el partido de Artur Mas, etc., etc.), estos falsos pe-riodistas dejaban caer en sus artículos, columnas e incluso no-ticias determinadas falsas informaciones que intoxicaban a los inversores y movían las cotizaciones… siempre a favor, lógica-mente, de quien había rellenado el sobre con un fajo de billetes verdes (eran tiempos de la peseta, ya saben).
Estamos hablando de años en los que aún no había ni Ley del Mercado de Valores, ni CNMV, ni IBEX, ni Sistema Continuo; eran tiempos en los que la Bolsa de Madrid estaba llena de agen-tes y barandilleros. Se llamaba así a los inversores que acudían al parqué y, desde la barandilla que lo rodea, daban sus órdenes a voces y comentaban todo lo que ocurría en el mercado. El barandillero es, por cierto, otra especie que pasa al olvido, pues la rectora de Bolsas y Mercados Españoles acaba de cerrar el acceso a la docena de nostálgicos jubilados que aún se movían por allí para recordar otros tiempos y pasar la mañana rodeados del lujoso ambiente del parqué, pese a que las operaciones ahora se realicen en el infinito ciberespacio.
En aquellos años, en un mercado estrecho, escasamente regu-lado y con muy pocos valores, era relativamente fácil que un rumor, sobre todo si se plasmaba en los periódicos de otra for-ma (opinión, supuesto análisis, noticia interesada, etc.), pudiera mover los precios. De hecho, alguno de estos sobrecogedores expertos en redactar al dictado de la voz de sus amos fueron in-vitados a dejar sus redacciones, so pena de ser puestos en manos de las autoridades cuando se descubrió que escribían no para informar, sino para mover los precios y llevarse su comisión metida en un sobre. Incluso intervino en el tema, muy acertada-mente, la Asociación de Periodistas de Información Económica (APIE), el único club que ha tenido la osadía de admitirme entre sus dignos miembros y que me ha hecho incumplir lo que dictó uno de mis maestros, Groucho Marx: “Nunca formaré parte de un club que me admita como socio”. La APIE promulgó un có-digo ético, expulsó a algunos de estos temidos sobrecogedores y determinó estrictas normas para que sólo engrosaran sus filas periodistas económicos de verdad.
Todo este rollo nostálgico viene a cuenta de que el régimen chino ha encarcelado a un colega: el periodista Wang Xialou, reportero de la revista financiera Caijing, acaba de dar con sus huesos en la cárcel y de admitir ¬–en unas declaraciones televi-sadas el 31 de agosto al más puro estilo maostia– las serias acu-saciones de “inventarse y distribuir información falsa” sobre los mercados de valores y de ser, por tanto, uno de los culpables del desplome bursátil de agosto y principios de septiembre (y eso
que publicó su sospechosa información el 20 de julio, siete días antes del primer susto de la bolsa china este verano). El batacazo fue considerable no sólo en las bolsas chinas, sino también en las del resto del mundo. Sólo en agosto, los mercados europeos sufrieron la mayor caída desde mayo de 2012, cuando, en plena crisis de la eurozona, más de cinco billones de euros escaparon de la renta variable mundial.
Y ahora resulta que, después de investigar a los brokers, de bus-car responsables y conspiradores por todas partes, el gobierno chino ha encontrado otro culpable: ese pobre periodista que, se-guro, ni siquiera es tal, sino un títere de Fumanchú, o el mismísi-mo Fumanchú disfrazado, dispuesto, como siempre, a dominar el mundo. Y, para ello, nada mejor que dominar la materia pri-ma más preciada: la información.
LA BOLSA ESPAÑOLA SUFRIÓ HACE TRES DÉCADAS UNA CURIOSA PLAGA: LA DE LOS SOBRECOGEDORES
LECTURA FUNDAMENTAL
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TODO ESTE ROLLO NOSTÁLGICO VIENE A CUENTA DE QUE EL RÉGIMEN CHINO HA ENCARCELADO A UN COLEGA: EL PERIODISTA WANG
XIALOU, REPORTERO DE LA REVISTA
FINANCIERA CAIJING
“(…) las entidades artificiales autónomas de desarrollo libre deberían ser consideradas potencialmente peligrosas para la vida orgánica, y deberían permanecer confinadas en al-gún tipo de instalación de contención, como mínimo hasta que lleguemos a comprender plenamente su verdadero po-tencial (…). La evolución sigue siendo un proceso interesado, y los intereses de organismos digitales confinados podrían entrar en conflicto con los nuestros”.
Fumanchú no debería haber usado a un periodista, sino a uno de los robots como el que Harris describe en su no-vela, un algoritmo diseñado como sistema de trading pero que adquiere vida propia, comienza a tomar sus propias decisiones e incluso –como el monstruo de Frankenstein– se rebela contra su propio creador (puede leer más sobre este tema en mi blog: http://economiaenlaliteratu-ra.com/los-robot-que-mueven-los-mercados-y-nos-mueven-a-nosotros/
Aunque, en realidad, no le hacía falta utilizar uno de estos espe-címenes cibernéticos. Los robots ya estaban actuando incluso antes de que el periodista detenido publicara algo al respecto. Porque, mientras muchos llevan buena parte del año distraídos mirando a la enésima mini-crisis griega, era en China y, en ge-neral, en las economías emergentes, donde se estaba cocinando el siguiente crak.
MEJOR UN ROBOT QUE UN PERIODISTA
¡Pobre e ingenuo Fumanchú! No sabe nada ni de sobrecogedo-res, ni de medios de comunicación. Por supuesto que los mer-cados se manipulan desde los medios de comunicación y, sobre todo, desde ese maremágnum sin fondo que llamamos, así, en mayúsculas, la Red (quizás porque hemos caído todos dentro como pececillos indefensos). Pero… ¡usar a un pobre periodista económico! Lo que debería haber hecho el malvado oriental es contratar los servicios de uno de esos implacables robots, sin sentimientos ni emociones, capaces de mover los mercados con infinita más rapidez y contundencia que un simple periodista. Si no lo creen, lean estas tres citas, extraídas de la estupenda novela “El índice del miedo”, de Robert Harris:
“El lenguaje desató el poder de la imaginación, y con él lle-garon el rumor, el pánico, el miedo. En cambio, los algorit-mos no tienen imaginación. No les entra pánico. Y por eso son tan perfectamente apropiados para operar en los mer-cados financieros”.
“El aumento de la volatilidad del mercado (…) es una fun-ción de la digitalización, que está exagerando los cambios de humor de los humanos mediante una difusión de infor-mación sin precedentes a través de internet”.
LECTURA FUNDAMENTAL
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CHINA HACE LO QUE QUIERE… Y ASÍ NOS VA
Pero al margen de la multitud de indicadores de enfriamiento económico en el gigante asiático y en otras economías emer-gentes (ahora en inmersión), el auténtico problema con China es otro: que sus autoridades hacen lo que les da la gana y noso-tros miramos hacia otra parte para caerles simpáticos y que nos compren el Edificio España, el Atlético de Madrid y si pudiera ser, por favor, el aeropuerto de Ciudad Real, el de Castellón o ese macro-puerto carísimo que han construido en Coruña y que no sirve más que para criar percebes porque parece que está mal diseñado para que atraquen en él grandes navíos y encima, como todo, está saliendo infinitamente más caro de lo presu-puestado… Total, ¿no han comprado ya los chinos el emblemá-tico puerto del Pireo?
Las bolsas chinas han llegado a tener noventa millones de pe-queños accionistas, cantidad espeluznante incluso para tales mercados, sobre todo si se compara con los ochenta millones de población de Alemania o los también ochenta millones que tiene el mayor partido político del mundo… el Partido Comunista Chino, por supuesto, donde tardas diez años en ser admitido, pues son también algo marxistas (de Groucho, no de Karl) y no te dejan entrar hasta que no demuestras du-rante una década tu pureza ideológica, que te habilita para formar parte de una élite que reina sobre la política, la economía y, faltaría más, sobre las finanzas chinas. Al ser del par-tido (y entramos ahora a una de las raíces del problema), se te abren todas las puertas, te conviertes el amo de cualquier cosa a la que te acerques. Y esto, siendo China uno de los países más corruptos del mundo, es el no va más.
Por eso, detener periodistas, brokers, directivos del mercado y demás posibles conspiradores supuestamente empeñados en hacer caer las bolsas (al redactar estas líneas, el gobierno chino reconocía ya doscientas detenciones desde el primer desplome bursátil, del 27 de julio) nunca va a ser la solución ni el modo de regular mejor el mercado.
Como explicaba el Nobel Paul Krugman en un artículo publi-cado el 16 de agosto (“Las torpezas bursátiles de Pekín”, suple-mento Negocios del diario El País), “los líderes de China siguen suponiendo que pueden dar órdenes a los mercados y decirles los precios que deben alcanzar. Pero las cosas no funcionan así”.
De ahí que se empeñen en lanzar campañas para animar las cotizaciones (que habían subido un 150 por ciento desde prin-cipios de 2014, en una clara burbuja que antes o después ex-
plotaría), anunciar compras masivas de acciones con fondos públicos, acusar de operaciones especulativas a los operadores, poner coto a las operaciones en corto plazo, intervenir burda-mente en el mercado de divisas con una devaluación del 4 por ciento en el Yuan dictada por decreto en pleno verano… Y todo ello, mientras su crecimiento económico se aleja de las tasas de dos dígitos necesaria para seguir creando empleo y mantener un cierto orden social, se enfrían los indicadores de producción industrial, caen las exportaciones por el frenazo de sus principa-les socios (sobre todo la Unión Europea) y el Partido Comunista Chino (que de comunista tiene tanto como de seguidor de nin-guno de los dos Marx, ni Karl ni Groucho) sigue manteniendo una estructura de poder absolutista, un absoluto desprecio de los derechos laborales (algún famoso empresario español dijo no hace mucho que aquí deberíamos trabajar como los chinos, supongo que para pagarnos como a los chinos y tratarnos como a los chinos), un nulo interés por la defensa del medio ambiente y una generalizada corrupción que llena de Ferraris los garajes de los “hijos del Partido”. ¿Qué importa que explote una fábrica en medio de una ciudad de diez millones de habitantes, mueran
más de cien personas y se genere una nube tó-xica? ¿Detienen a un montón de funcionarios corruptos y empresarios corruptores? Menos mal, porque la catástrofe del 12 de agosto en Tianjin ya era la explosión fabril número 26 en lo que va de año en China.
Mientras, los 168 millones de trabajadores chinos comienzan a tener ideas propias, a movilizarse… Y eso que no saben que su eco-nomía dedica un elevado porcentaje a la in-versión y uno muy bajo al consumo, con lo cual está repartiendo muy mal los frutos del crecimiento. Por no hablar del intervencionis-
mo y, de nuevo, de la corrupción que florece por doquier.
China sigue haciendo, en definitiva, lo que le da la gana en lo político, lo social, lo laboral, lo medioambiental… Pero los mer-cados, equipados de potentes e inteligentes robots, ya lo saben y actúan en consecuencia. Lo malo es que, al disparar órdenes de vender masivamente unos activos bursátiles chinos sobre-valorados, arrastran a los del resto del mundo, pues no olvi-demos que el PIB del gigante asiático supone el 15 por ciento del mundial. Y, mientras, los gobernantes pseudocomunistas y pseudomarxistas de Pekín siguen persiguiendo a la sombra de Fumanchú… o disparando contra el de siempre, contra el pobre mensajero. Y es que los periodistas, antes o después, siempre tenemos la culpa de todo lo que contamos. Porque de lo que no contamos… mejor no hablar.
POR SUPUESTO QUE LOS MERCADOS SE MANIPULAN DESDE
LOS MEDIOS DE COMUNICACIÓN Y,
SOBRE TODO, DESDE ESE MAREMÁGNUM
SIN FONDO QUE LLAMAMOS, ASÍ, EN
MAYÚSCULAS, LA RED
LECTURA FUNDAMENTAL
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LIBROS
OCT-DIC 201554
Pocas veces nos encon-tramos un libro con un título que diga tanto con tan poco. Un momento, comencemos a leer. “¿Se
ha preguntado alguna vez como conseguir el máximo dinero para su dinero?…Este libro le ense-ñará todo lo que necesita saber para competir en el mercado de valores con un amplio margen de seguridad. Y lo más importante: descubrirá que puede duplicar las ganancias que proporcionan las estrategias convencionales”. Vaya, comienza fuerte.
Pero ¿El interior del libro hará honor a su título? En primer lu-gar, una vez que lo tengas en tus manos, será obvio que se trata de un pequeño libro, ya que con poco más de 150 páginas y en un formato casi de bolsillo Joel Gre-enblatt explica todo lo que quiere transmitir. Comprobar si lo que dice la segunda parte del título del libro es cierto o no, dejamos que sea el lector el que determine si se corresponde a la reali-dad. No obstante, dos datos. Este libro desde que salió allá por el 2009 se ha convertido en un superventas, por lo que quizá sea cierto que dé una fórmula mágica y estemos siendo los últimos en enterarnos y en segundo lugar su autor fue capaz de tener una rentabilidad anualizada, durante más de 20 años, de un 40% a través de la firma de la que es fundador, Gothan Capital. Qui-zá este pequeño libro amarillo diga algo interesante…
En un tono, podríamos decir, de humor Joel Greenblatt nos va adentrando de una forma amena y sin complicaciones en el mundo value explicando lo que él busca en una empresa para
DE JOEL GREENBLATT
QUE BATE AL MERCADOpoder considerarla una buena apuesta y por supuesto, por qué lo considera así.
La idea básica que nos transmite es poder valorar una empresa en función de sus expectativas, de la rentabilidad que obtiene con el capital empleado y de lo que puede ganar en un futuro.
¿Cómo poder hacer esto si no tengo ningún conocimiento so-bre valoración de empresas y este libro me promete que con su lectura podré aprender a se-leccionar buenas empresas? Mediante dos conceptos deriva-dos del ROA y PER el autor nos trasmite “su fórmula” capaz de superar la rentabilidad media del SP500.
De hecho, a través de la página www.magicformulainvesting.com podremos ver qué acciones seleccionar siguiendo la fórmula
explicada en el libro, eso sí, teniendo en cuenta los tiempos a la hora de componer la cartera y rotar las acciones que la com-ponen que se explica en este. Podríamos seguir hablando del libro, pero tendría que darte la fórmula y eso sería tanto como contarte el final de una novela policiaca. Espero que disfrutes de ella cuando hayas leído el libro.
EL PEQUEÑO LIBRO
POR LA REDACCIÓN DE HISPATRADING MAGAZINE
¿DECISIONESLUNÁTICAS OSENTIMIENTOLUNAR?
EN LA MIRA
OCT-DIC 201556
Todos sabemos acerca del efecto de atracción que ejerce la luna sobre el agua de los océanos provocando las mareas, así como también de su influencia en la germinación y el crecimiento de los cultivos (los que invierten en este tipo de derivados lo tienen muy en cuenta). Sin embar-
go, a nuestra educada mente antropocéntrica podría no serle fácil aceptar la posible influencia del satélite terrestre en nuestro comportamiento, pues, al margen de las afirmaciones de Para-celso en el Siglo XVI y de la existencia de controvertidos estu-dios que relacionan la luna con estados de ánimo, usualmente la influencia lunar la tenemos asociada con fantásticas historias de hombres lobo.
Ahora bien, si segmentamos esta idea de la influencia lunar al contexto específico de nuestras decisiones de inversión cotidia-na, ¿nos resultaría inadmisible considerar una posible influencia lunar en nuestras decisiones de inversión? o por el contrario, ¿estamos abiertos a reconsiderar que este fenómeno es posible y usarlo a nuestro favor sin necesidad de admitir que somos una rara especie de “trader lunático”?
Los investigadores Kathy Yuan, Lu Zheng y Qiaoqiao Zhu, los dos primeros pertenecientes a la Escuela de Negocios de la Universidad de Michigan y el tercero al Departamento de Eco-nómicas de la Universidad de Michigan en Estados Unidos, decidieron investigar la relación entre las fases lunares y los rendimientos del mercado de valores de 48 países.
Para investigar la relación entre las fases lunares y rendimientos de las acciones, los investigadores examinaron la asociación de las fases lunares con los retornos de dos carteras, una en la que los valores habían sido diversificados y otra basada en la capita-lización global de los activos. Ambas carteras se aplicaron a los índices de 48 países. Los resultados indicaron que la rentabili-dad de las acciones en la cartera global fue significativamente menor durante los períodos de luna llena que durante los pe-ríodos de luna nueva. Para la cartera basada en diversificación la diferencia de la rentabilidad acumulada entre los períodos de luna nueva y luna llena fue de 40.26 puntos básicos por ciclo lunar para una ventana de 15 días y de 27.48 puntos básicos por ciclo lunar para una ventana de 7 días; ambos son estadística-mente significativos al nivel del 5%.
Para la cartera basada en capitalización global, la diferencia de retorno correspondiente fue de 30.44 puntos básicos para una ventana de 15 días y de 25.87 puntos básicos para una ventana de 7 días, que son significativas a niveles del 10% y del 5% res-pectivamente.
De acuerdo a los investigadores estas cifras se traducen en dife-rencias de retorno anual entre un 3% y un 5%.
Para estudiar la relación entre el efecto lunar y el sentimiento de los inversores, los investigadores examinaron si el efecto lu-nar en el rendimiento de las acciones estaba relacionado con el tamaño del activo y de esta manera verificarían si la influencia lunar predominaba en las decisiones de los inversores particula-res o en las de los institucionales, pues la capacidad adquisitiva de acciones de gran capitalización es mayor para los inversores institucionales.
En las acciones de Estados Unidos, los investigadores encon-traron que el efecto lunar fue más pronunciado para el NAS-DAQ y para las acciones de pequeña capitalización que para el NYSE-AMEX y las acciones de gran capitalización. Esto los llevó a concluir que el efecto lunar fue más fuerte para las accio-nes negociadas mayoritariamente por inversores individuales, respaldando la idea de que las fases lunares afectan a los estados de ánimo individuales, lo que a su vez afectaría al comportarnos en el proceso de toma de decisiones frente a la inversión.
Adicionalmente, los investigadores encontraron que la diferen-cia encontrada entre las rentabilidades no se debió a los cambios en la volatilidad del mercado de valores ni a los volúmenes de negociación. Los datos mostraron que el efecto lunar no se ex-plicaba por los anuncios de los indicadores macroeconómicos, ni fue impulsado por grandes crisis globales. Por otra parte, el efecto lunar fue independiente de otras anomalías relacionadas con el calendario como el efecto enero, el efecto del “día de la semana” (the day-of-week effect,), el efecto del calendario men-sual, ni el efecto de los días festivos (incluyendo los días festivos lunares).
Si es usted un inversor particular que opera regularmente o in-cluso si es un institucional, puede poner a prueba usted mismo la hipótesis de base de este estudio y comprobar si sus rentabi-lidades varían mes a mes durante los periodos de luna nueva y luna llena. Simplemente tome como referencia un calendario lunar de los muchos que abundan en la red y lleve un registro de sus inversiones. De forma simple para este último trimestre de 2015, tendremos luna nueva el 13 de octubre, el 11 de noviem-bre y el 11 de diciembre y luna llena el 27 de octubre, el 25 de noviembre y el 25 de diciembre. ¿Se anima a ponerlo a prueba?
Le invitamos a que lea el artículo completo en su fuente original: Kathy Yuan, Lu Zheng, Qiaoqiao Zhu, Are investors moons-truck? Lunar phases and stock returns, Journal of Empirical Finance, Volume 13, Issue 1, January 2006, Pages 1-23, ISSN 0927-5398:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927539805000691
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