ARTÍCULOS DE TRADING
Los mejores artículos de trading realizados por profesionales, que te permitirán aprender los aspectos más importantes en el mundo del trading.
Los mejores artículos de trading realizados por profesionales, que te permitirán aprender los aspectos más importantes en el mundo del trading.
Soy experto de programación neurolingüística (NLP) y entrenador de traders. Como modelista de PNL, me encuentro con una serie de personas que sobresalen en algo, determinan lo que hacen en común y luego determinan qué creencias, estrategias mentales y estados mentales se requieren para realizar cada tarea. Una vez que tengo esta información, puedo enseñar esas tareas a otros y esperar obtener resultados similares. Mi trabajo como entrenador es encontrar personas con talento y asegurarme de que aprendan y sigan los fundamentos.
Recuerdo haber hecho un taller con algunos de los “magos del mercado”: Ed Seykota y Tom Basso alrededor de 1990. Los tres estuvimos de acuerdo en que el trading consta de tres partes: psicología personal, gestión del dinero (que posteriormente renombré position sizing (TM) en mi libro Trade Your Way) y desarrollo de sistemas. También acordamos que la psicología del trading contribuye alrededor del 60 % al éxito y el tamaño de la posición contribuye con otro 30 %, lo que deja alrededor del 10 % para el desarrollo del sistema. Además, la mayoría de los operadores ignoran las dos primeras áreas y realmente no tienen un sistema de trading. Es por eso que el 90 % de ellos fracasan.
A lo largo de los años he hecho un amplio modelado en las tres áreas, y ahora estoy ligeramente en desacuerdo con nuestras conclusiones en 1990.
En primer lugar, argumentaría que la psicología del trading representa el 100 % del éxito. ¿por qué? Esta conclusión se basa en dos hallazgos. En primer lugar, las personas generalmente están programadas para hacer todo de la manera equivocada. Tienen sesgos internos que parecen llevarlos a hacer exactamente lo contrario de lo que se requiere para el éxito. Por ejemplo, si eres el factor más importante en tu operación, deberías pasar la mayor parte del tiempo trabajando en ti mismo. Pero la mayoría de la gente ignora totalmente el factor «tú» en su éxito. Lea las listas de verificación de esta sección que tratan sobre el buen trading. Si has trabajado mucho en todas las áreas enumeradas, probablemente tengas mucho éxito y sin duda seas una rareza.
En segundo lugar, cada tarea que modelo requiere que encuentre las creencias, los estados mentales y las estrategias mentales que están involucrados. Los tres ingredientes son puramente psicológicos, por lo que es difícil no concluir que todo es psicológico.
Ahora creo que hay cinco componentes para operar bien:
1. El proceso de negociación. Las cosas que necesitas hacer en el día a día para ser un buen trader.
2. El proceso de riqueza. Explorar tu relación con el dinero y por qué tienes o no tienes suficiente para hacer trading. Por ejemplo, la mayoría de la gente cree que ganan en el “juego del dinero” teniendo la mayor cantidad de juguetes. Creen que pueden tenerlo todo ya si sus cuotas mensuales son lo suficientemente bajas. Esto significa que ahorran cero dólares y están en deuda. Si tú eres así, también significa que no tienes suficiente dinero para hacer trading.
3. Desarrollar y mantener un plan de negocios para guiar su trading. El trading es un negocio como cualquier otra área. Los requisitos de entrada son mucho más fáciles porque todo lo que tienes que hacer es depositar dinero en una cuenta, firmar algunos formularios y comenzar a operar. Sin embargo, los requisitos de entrada para un trading de éxito requieren que domine todas las áreas enumeradas aquí. Eso requiere mucho compromiso, que la mayoría de la gente no tiene. En su lugar, quieren que el trading sea fácil, rápido y muy rentable.
4. Desarrollar un sistema. La gente a menudo considera que su sistema es el secreto mágico para elegir las acciones o materias primas adecuadas. En realidad, la entrada en el mercado es uno de los aspectos menos importantes del buen trading. Las claves de un sistema de ganar dinero son elementos como la determinación de sus objetivos y la forma en que sale de una posición.
5. Posiciona el tamaño para cumplir con tus objetivos. Hemos descubierto a través de nuestros juegos de simulación que 100 personas al final de un conjunto de 50 operaciones tendrán 100 resultados diferentes. (Incluso si todos tienen la mismas operaciones ganadoras). Esta extrema variabilidad del rendimiento solo se puede atribuir a dos factores: cuánto arriesgaron en cada operación (es decir, el tamaño de la posición) y la psicología personal que determinó su decisión del tamaño de la posición.
Ahora pregúntate…
Basado en estos cinco componentes, hazte un auto examen haciéndote las siguientes preguntas:
¿Qué tan bien he dominado la disciplina de hacer un buen trading cada día? ¿Me hago un autoanálisis diario o un ensayo mental al comenzar cada día? Si no, ¿por qué no? (Proporciono muchas ideas sobre cómo mejorar en esta área a lo largo del libro de Super Trader).
¿Realmente tengo suficiente dinero para hacer trading? Si no, probablemente necesites trabajar en ti mismo y en el proceso de riqueza.
¿Tengo un plan de trabajo para guiar mi trading? Si no, no estás solo. Estimamos que solo alrededor del 5 % de los traders tienen un plan de trading escrito. Por otra parte, tal vez hayas oído que solo entre el 5 % y el 10 % de todos los operadores tienen mucho éxito.
¿Tengo un conjunto de objetivos completamente escritos para guiar mi operación? La mayoría de la gente no lo hace. ¿Cómo puedes desarrollar un sistema para cumplir tus objetivos sin tener objetivos?
¿Cuánta atención he prestado al factor «cuánto»: el tamaño de la posición? ¿Tengo un plan para el dimensionamiento de mi sistema para cumplir con mis objetivos? Es a través del dimensionamiento de posición que cumples o no con tus objetivos.
¿Cuánto tiempo paso trabajando en mí mismo? Tienes que superar tus problemas psicológicos y desarrollar la disciplina necesaria para llevar a cabo los procesos descritos anteriormente, que son necesarios para el éxito.
Los artículos descritos aquí deberían darle una visión general de lo que se requiere para hacer un trading de éxito.
Van K. Tharp falleció en febrero de 2022. No obstante, como homenaje de Hispatrading Magazine, hemos seguido publicando algunos de los artículos que nos envió para su publicación.
Peter Davies es director ejecutivo de Jigsaw Trading. Es trader profesional de order flow en futuros del S&P 500.
Hay un famoso libro de trading que ‘prueba’ que puede entrar al mercado con una entrada aleatoria y aun así ganar dinero. ¿Es verdad esto? Hay algunas lecciones importantes que aprender cuando echamos un vistazo más profundo a este tema.
La estrategia de trading era simple:
1 – Entre al mercado al azar
2 – Utilice un stop loss dinámico para salir de la operación
Obviamente los autores en realidad no operaron el sistema, solo mostraron cómo habría funcionado en varios mercados durante un período de 10 años. En ese período, el sistema obtuvo ganancias.
Entonces, ¿podemos dejar de aprender más sobre trading, usar estas 2 reglas y retirarnos a una isla en algún lugar?
Probablemente no.
Pensemos en lo que hace esta estrategia. Primero, entramos en el mercado. No importa si vamos largos o cortos. Tenemos una orden de stop loss móvil que seguirá al mercado si se mueve en la dirección de la operación y se quedará donde está si el mercado se mueve en nuestra contra.
Si el mercado está en tendencia, las operaciones de entrada aleatoria que están en contra del mercado se cerrarán rápidamente. Por otro lado, el trailing stop asegurará que las operaciones de entrada aleatoria que van con el mercado sigan la tendencia. Entonces, por supuesto, los trades ganadores serán más grandes que los perdedores. De ahí viene la ganancia.
¿Entonces, cuál es el problema?
Bueno, el problema es que este no es un sistema rentable, y en realidad no es un sistema completamente aleatorio. Es un sistema de seguimiento de tendencias. Obtiene ganancias cuando el mercado está en tendencia y pierde dinero cuando el mercado no está en tendencia. En el libro, el back-test mostró mercados predominantemente en tendencia.
¿No estás de acuerdo? Hay estrategias de opciones que hacen lo mismo. El «Long Straddle» es una estrategia en la que compra una opción de compra y una opción de venta con el mismo precio de ejercicio. Efectivamente, estás diciendo “Sé que se va a mover, pero no sé en qué dirección”. No es una entrada aleatoria, es una ‘predicción’ de que la volatilidad aumentará. No hay nada aleatorio en eso. El sistema descrito en el libro está haciendo lo mismo. Si el mercado entrara en modo de rango como lo hizo durante la mayor parte de 2016, su sistema de entrada aleatoria perdería.
¿Y qué?
Hay algunas lecciones que aprender de esto. Primero, el hecho es que es su estrategia general la que lo hace rentable (o no). Las decisiones que tome para entrar al mercado pueden no ser el elemento más importante.
Las razones por las que una estrategia genera o pierde dinero pueden no ser obvias. En este caso, tuvimos 2 autores que escribieron un capítulo en un libro «demostrando que se podía hacer trading al azar». De hecho, acababan de demostrar que se podía seguir una tendencia. Démosle a los autores el beneficio de la duda y supongamos que no estaban tratando de engañar a la gente. Efectivamente se engañaron a sí mismos. Estaban tan concentrados en que la entrada fuera aleatoria que no se dieron cuenta de que la salida lo convertía en un sistema de seguimiento de tendencias.
Por supuesto, el capítulo no mencionó nada sobre el seguimiento de tendencias. La parte más importante de cualquier sistema de seguimiento de tendencias es cómo saber si el mercado ESTÁ en tendencia. Sin eso, un sistema de seguimiento de tendencias fallará (a menos que, como los autores, tenga la suerte de probar solo en mercados de tendencia).
Si tiene acceso a cualquier software que pueda hacer back test, encontrará que si entra al azar con un stop loss de 9 ticks y un objetivo de 1 tick, dará como resultado una increíble tasa de ganancia del 90%. Sin embargo, el problema es que, incluso con la tasa de ganancias del 90 %, no ganarías dinero. No hay ventaja en el sistema. Cuando tu stop está a 9 ticks de distancia y tu objetivo a 1 tick de distancia, solo eso hará que alcances tu objetivo con mucha más frecuencia. Ganará más operaciones de las que pierda, pero el sistema se romperá incluso antes de los diferenciales/comisiones.
Esto es algo importante a tener en cuenta. Si juega demasiado con sus stops/objetivos, introduciendo aleatoriamente diferentes números para mejorar su estrategia, corre el riesgo de echar a perder su ventaja. Por ejemplo, supongamos que operamos con una estrategia que busca operadores atrapados en futuros de crudo, algo que normalmente nos dará un rebote de 10 a 20 ticks. Luego diga que su backtesting encontró que un objetivo de 10 ticks y un stop loss de 200 ticks le dieron los mejores resultados. Lo que tendría son algunas operaciones que dieron en el blanco debido a los traders atrapados y algunas operaciones que dieron en el blanco porque aunque la trampa falló, el objetivo está mucho más cerca que el stop. Te quedas con algo bastante aleatorio y que no funcionará bien en un mercado en vivo.
La aleatoriedad no se trata solo de hacer trading al azar. Cualquier señal de entrada tendrá un alcance finito. El rebote de 10 ticks que vemos cuando atrapamos a los operadores en los futuros de crudo ocurrirá en minutos y terminará después de que el mercado se haya movido entre 10 y 20 ticks. Si todavía estamos en esa operación 3 días después, entonces ya no estamos negociando la reacción a esos traders atrapados. Estamos en el mercado porque siguió moviéndose, no porque nuestro análisis nos dijera que seguiría moviéndose. En otras palabras, es aleatorio.
Luego, hay momentos en los que ‘sentimos’ que estamos operando al azar porque la gente piensa que una estrategia de trading se trata únicamente de la entrada. Sin embargo, lo que haga después de la entrada es una parte tan importante de la estrategia como la entrada misma y dictará bajo qué circunstancias gana y no gana dinero.
El trading puede ser aleatorio cuando crees que no lo es y viceversa. Algo a tener en cuenta la próxima vez que grites “¡Eureka!”.
El trading en grid es una estrategia automatizada de trading de divisas en la que un inversor crea un «grid de precios» o cuadrícula. La idea básica de la estrategia es comprar repetidamente al precio preestablecido y luego esperar a que el precio suba por encima de ese nivel y luego vender la posición (y viceversa con operaciones en corto y cobertura). Exploraremos los conceptos básicos y mostraremos escenarios favorables y desfavorables en el primer artículo sobre este estilo de negociación. Los artículos posteriores profundizarán e investigarán cómo se relaciona el trading en Grid con otras estrategias de trading sistemáticas.
En una operación de grid, un trader primero establece su precio de referencia inicial. Luego, se colocan varias órdenes de compra a la vez por debajo de este precio de referencia en varios niveles (generalmente pares) establecidos por la cuadrícula. Las órdenes de venta se emparejan con cada orden de compra y se establecen por encima de los precios en las órdenes de compra. Lo mismo se puede hacer (y generalmente se hace) con el lado corto, creando una cuadrícula de pedidos cortos y de cobertura.
Un inversor necesita establecer varios parámetros para automatizar el sistema. Estos parámetros incluyen el precio más alto, el precio más bajo, las propias cuadrículas, el tamaño de la posición y los stop loss.
El precio más alto y el precio más bajo del grid generalmente se establecen en función del rango de precios histórico reciente, es decir, entre los precios más altos y más bajos recientes del mercado en un período determinado. Por lo tanto, los parámetros se basan en gran medida en la volatilidad pasada del par de divisas.
A continuación, la cuadrícula nos dice cuántas órdenes pendientes se colocan dentro del rango de precios establecido. Al configurar la cuadrícula, debemos tener en cuenta las comisiones por ejecución. La cuadrícula no debe ser demasiado densa; de lo contrario, es posible que la ganancia no sea lo suficientemente alta para cubrir las comisiones. Por último, el tamaño de la posición es la cantidad de dinero o la fracción de cuenta que utiliza un operador para realizar operaciones en el grid.
La siguiente imagen muestra un escenario favorable de una estrategia de negociación en grid. Comenzamos en la línea gris, que representa nuestro precio inicial. Colocamos la primera orden de compra cuando la divisa negociada alcanza la primera línea roja (cuadrícula). Debido a que el precio del par de divisas disminuye, colocamos la segunda, tercera y cuarta orden de compra a medida que llegamos a la segunda, tercera y cuarta línea roja (cuadrícula). Debido a que superamos nuestro precio más bajo preestablecido, no colocamos más órdenes de compra, a pesar de que la moneda de negociación sigue disminuyendo. A medida que aumenta la moneda, comenzamos a realizar órdenes de venta. Realizamos una orden de venta cuando el precio aumenta a una longitud de cuadrícula y media desde el precio en el que colocamos la orden de compra.
Además, podemos realizar acciones inversas a medida que el valor de la divisa negociada aumenta y alcanza las líneas verdes. Por ejemplo, podemos abrir una posición corta cada vez que pasamos una línea verde y cerrarla cuando la divisa disminuya a una longitud de cuadrícula y media desde el precio donde abrimos la posición corta, como se ilustra en la siguiente imagen.
Como puede ver, este tipo de estrategia se basa en el supuesto de que los precios oscilarán durante el día. Por lo tanto, si el precio solo bajara (/ subiera), no podríamos cerrar la posición en ganancias y eventualmente perderíamos (cantidad ilimitada de) dinero.
Para evitar pérdidas ilimitadas como se mencionó anteriormente, se pueden agregar más parámetros (/ setups) al modelo. Uno de los más típicos es el “Stop Loss Price”. Este precio tiene que ser más bajo que el precio más bajo. Si el precio de la divisa de negociación cae al precio de Stop Loss, el sistema activará una operación de Stop Loss que vende todas las posiciones de compra abiertas en una cuenta. Esta operación evita mayores pérdidas provocadas por la caída de los precios de las divisas negociadas.
Otra opción incluye establecer también el precio de activación. Un interruptor, que permite que el trading se active solo cuando el precio de mercado de la divisa alcanza el precio de activación.
Además, hay dos tipos de cuadrícula: aritmética y geométrica. Al aplicar la cuadrícula aritmética, cada cuadrícula genera la misma ganancia, por ejemplo, $ 10. Por lo tanto, este tipo de cuadrícula es más adecuado para rangos de precios más pequeños. Por otro lado, la cuadrícula geométrica, que es más adecuada para rangos de precios más grandes, genera la misma tasa de retorno (por ejemplo, 1.0%) para cada cuadrícula.
El trading en grid es un ejemplo de manual de una estrategia de trading de martingala. Esto significa que la estrategia aumenta el riesgo y el apalancamiento con pérdidas crecientes (a menos que se haya alcanzado un stop-loss). Es de naturaleza similar al conocido ejemplo de la estrategia de apuestas de la ruleta: apueste siempre en un color y, si pierde, duplique su apuesta hasta que gane de nuevo (o hasta que se arruine).
Las técnicas modernas de dimensionamiento de posiciones y administración de dinero generalmente funcionan exactamente de manera opuesta, es decir, disminuyen el riesgo después de las pérdidas y aumentan el riesgo después de las ganancias. Dicho esto, esto no significa que el trading en grid sea malo o no rentable. Es arriesgado de otra manera.
Los entornos en los que las estrategias de grid prosperan literalmente son en los rangos de precios, las oscilaciones y los mercados laterales. El trading en grid es una estrategia ideal para esos períodos. Por otro lado, la estrategia de negociación del grid fácilmente deja de ser rentable si la tendencia de los mercados es persistente. En otras palabras, si el precio se mueve solo en una dirección y no gira.
Digamos que tenemos una estrategia de trading en grid de divisas intradía, que restablece la cuadrícula (y cierra todas las operaciones) todos los días. Hay dos formas de informar los resultados de esta estrategia. Puede informar el valor real de la cartera cada minuto: informe Mark To Market (MTM). O puede informar el valor de la cartera solo cuando se cierra una operación.
El «informe de operaciones cerradas» puede crear la ilusión de una estrategia muy rentable hasta el final del día, cuando todas las posiciones están cerradas. Esto se debe a la forma en que funcionan las estrategias de negociación del grid. Las únicas operaciones que se cierran durante el día son las ganadoras. Sin embargo, podemos esperar grandes saltos cuando todas las operaciones (incluidas las perdedoras) se cierran al final del día.
El siguiente cuadro muestra los dos métodos de presentación de informes antes mencionados. Como podemos ver, la primera forma de reportar (línea azul) muestra el valor de la cartera cada minuto, mientras que el segundo tipo (línea roja) tiene grandes saltos repentinos al final de los días.
¿Qué curva de equidad preferiría? Bueno, la roja duele menos, ¿verdad?
Analizamos una estrategia de trading de grid simple en EUR / USD utilizando datos de un minuto. El punto de partida de nuestro conjunto de datos es 21.1.2021 23:00, y el punto final es 2.2.2021 7:40, lo que nos deja con 10926 puntos de datos (siete días de negociación).
Al final de cada día, cerramos todas las posiciones abiertas para «empezar de nuevo» al día siguiente. Se establece un precio de referencia al comienzo de cada día como el primer precio de apertura del nuevo día. Luego, la cuadrícula se crea de acuerdo con este precio en función de la volatilidad del día anterior. La volatilidad, en nuestro ejemplo, rondaba el 0,4%.
Para el primer ejemplo, decidimos usar diez niveles de cuadrícula para el lado largo y diez niveles de cuadrícula para el lado corto. La distancia entre el precio de referencia y las primeras líneas de la cuadrícula, así como la distancia entre las líneas de cuadrícula individuales, se calcula como el 10% de la volatilidad del día anterior.
Cada vez que llegamos a una línea de cuadrícula por debajo (/ por encima) del precio de referencia, abrimos una posición larga (/ corta). Luego, la posición se cierra cuando el precio de la divisa negociada aumenta (/ disminuye) a una longitud de cuadrícula y media desde el precio donde abrimos la posición larga (/ corta).
El segundo ejemplo muestra una estrategia similar, con una única diferencia. Esta vez usamos 20 niveles de cuadrícula. Esto significa que la distancia entre líneas de cuadrícula individuales se calcula como el 5% de la volatilidad de ayer. Esperamos que esta estrategia funcione de manera similar, pero también esperamos que la diferencia entre los informes MTM y los informes de operaciones cerradas sea mucho más significativa. La diferencia entre las dos formas de informar se debe al hecho de que 20 niveles de cuadrícula permiten ganancias más pequeñas. Sin embargo, cada vez que abrimos una nueva operación, todas las operaciones ya abiertas están perdiendo. Entonces, si la curva no cambia al final del día, la pérdida es mucho mayor.
El último ejemplo que presentamos es de la misma estrategia de negociación del grid que se mostró en el primer ejemplo. Sin embargo, en esta ocasión analizamos un período de tiempo en el que el precio no ha oscilado tanto durante el día y, por tanto, la estrategia no es rentable. El período de tiempo en este ejemplo es 7 días después, es decir, desde el 2.2.2021 a las 8:55 hasta el 11.2.2021 a las 20:25, lo que nos deja con 10926 puntos de datos (una vez más, 7 días de negociación).
Como puede ver, hay varios días perdidos seguidos. Esto se debe al hecho de que el precio no ha oscilado durante el día. En cambio, tendió en una dirección. Incluso si el precio aumenta durante un día y cae durante el siguiente, seguimos perdiendo dinero al aplicar esta estrategia, si el precio mostró una tendencia durante el día. Para tener una estrategia rentable de negociación en grid, que se reinicia al final de cada día, necesitamos que el precio oscile durante el día.
El modelo de éxito de Mark Douglas es uno de los mejores que he encontrado. Mark cree que hay tres lecciones independientes que un trader debe aprender:
Las «lecciones independientes» significan esto: el hecho de que un trader tenga un plan de trading ganador no significa que pueda ejecutarlo ni que pueda aceptar las recompensas de sus esfuerzos sin autosabotaje; Del mismo modo, el hecho de que pueda ejecutar su plan no significa que su plan tenga una ventaja, etc.
En este artículo, analizaré lo que creo que es el requisito previo tácito para operar con éxito. A este elemento lo llamo “percepción y aceptación de la realidad”.
En su primer libro, “Poder Ilimitado”, Tony Robbins describe la “Fórmula del Éxito Definitivo”:
Hyrum Smith lo establece más claramente como su séptima ley en «Las 10 leyes naturales de la gestión exitosa del tiempo y la vida»:
“Satisfaces necesidades cuando tus creencias están en consonancia con la realidad”.
La mayoría de los fracasos al hacer trading que he conocido han demostrado una capacidad increíble para no percibir la realidad o, si la ven, no actuar en consecuencia. Este fallo se demuestra de muchas maneras.
Uno de los más comunes es tener expectativas poco realistas sobre el rendimiento que puede generar el trading (dado que su objetivo declarado es ser un jugador de mercado a largo plazo); esto generalmente toma la forma:
“Quiero convertirme en profesional; ya sabes, renunciar a mi trabajo y ganar el 100% al año, tal vez un 200%. Sí, he hecho un poco de trading y no he ganado nada de dinero, pero tengo fe en mi capacidad para conseguirlo (es decir, 100% de retorno anual, etc.)”.
¡Dáme un respiro! Si el trader fuera un jugador de tenis de fin de semana, no esperaría vencer a Rafa Nadal; sin embargo, con un historial comprobado de pérdidas al hacer trading, ¡él espera hacer un 100% o más sin un alto riesgo de ruina!
Otra forma que toma esto es simplemente negar la realidad. Robert Krausz solía contar una historia fabulosa sobre un trader que acudió a él en busca de ayuda porque «su esposa estaba robando» los estados de cuenta de su broker. ¡Bajo hipnosis, el trader le dijo que estaba escondiendo los estados de cuenta porque no podía soportar ver las pérdidas!
Piense en su trading y/o su estado actual como trader: ¿le «falta reconocer la realidad»? Soy más vulnerable cada vez que los resultados de mi drawdown se acercan a mi zona prohibida de una pérdida del 20% o más.
¿Qué hay del trader novato, cuál es la mejor manera de evitar esta trampa?
Nos atraen los mercados porque caemos en la exageración de que es una forma rápida y fácil de ganar dinero. La realidad es que no existe una fórmula mágica para obtener esas enormes ganancias; en cambio, hay principios que deben ser entendidos, aceptados y aplicados si queremos tener éxito.
Los principios pueden enunciarse sucintamente:
Demasiados traders se acercan al éxito con un ‘ deseo ‘ ( sí, por favor, pero no me pidan que trabaje en ello ) y no con un ‘ quiero ‘ (haré lo que sea necesario). Y, si logran un cambio, buscan el éxito instantáneo. Pero, este cambio no vendrá rápido y será el producto de un trabajo constante.
He visto los efectos de actuar fuera de estos principios en mi trabajo de “tutoría”.
Hace tiempo conocí a Amos. Quería convertirse en profesional, etc., etc. Había estado en los mercados durante más de 10 años y probablemente había asistido a todos los cursos impartidos sobre trading. Le pedí que desarrollara un plan de trading por escrito. Con un poco de ayuda, los traders novatos suelen tardar entre 3 y 6 meses. Pasaron más de 18 meses sin que Amos tuviera un plan.
Burke hace poco. Tiene un gran sentido del mercado y ha experimentado el éxito. Sin embargo, es consciente de que necesita cambiar, ya que parte de ese éxito se ha logrado negándose a asumir pérdidas. Hasta ahora ha funcionado, pero sabe que es solo cuestión de tiempo. Sin embargo, tiene miedo de implementar cambios, principalmente porque significará operar fuera de su zona de confort. A menos que cambie, se unirá al 80 o 90 % de los perdedores al hacer trading.
Y así continúa….
Esa es una cara de la moneda. La otra son las grandes historias de éxito de los traders que dedicaron muchas horas de trabajo para aprender las lecciones de Mark Douglas. Como:
Cada uno hace trading de manera diferente y utiliza diferentes herramientas. Cada uno ha logrado el éxito en sus propios términos trabajando ‘inteligentemente y duro’.
Para resumir: el éxito viene con el compromiso y la acción constante. Ambos son productos de lo que llamo “percepción y aceptación de la realidad”.
Uno de los ejercicios clave que aplico con mis Súper Traders es una revisión exhaustiva de toda su vida. El meollo de este ejercicio consiste en documentar la mayor cantidad de recuerdos posible para cada año de su existencia, ahondando en las creencias forjadas durante esos momentos. Al enfrentarse a esta tarea, la mayoría de las personas suele afirmar: «Bueno, no puedo recordar lo que hice o lo que sucedió en 1986». Sin embargo, debo admitir que no comparto la perspectiva de aquellos que se autodenominan «viejos» y aseguran no poder recordar nada. A mis 70 años, personalmente he logrado llevarlo a cabo sin dificultad.
Si bien existen algunas estrategias que pueden ayudar en la tarea de recordar los eventos y sus fechas correspondientes (no es el tema central de este artículo), una de mis recomendaciones fundamentales es registrar puntos de datos significativos para cada año. Estos pueden abarcar aspectos como el valor de los salarios, los precios de las viviendas, los automóviles y otros elementos relevantes a lo largo de cada etapa de la vida. Una excelente fuente de información para esto es el sitio web www.thepeoplehistory.com«.
Aunque ya he realizado una revisión de mi vida en el pasado, actualmente estoy repitiendo este ejercicio para evitar olvidar los detalles. Me está resultando sumamente revelador. Mientras trabajaba en la historia de mi vida, me intrigó analizar los precios de las cosas clasificados por décadas, por lo que he creado la tabla que puede ver en este artículo. La tabla abarca desde el año en que nací hasta el comienzo de cada década hasta el 2017. Si bien estoy seguro del precio de un sello postal y del nivel del S&P 500, no tengo tanta certeza respecto a los demás precios, pero creo que en general son precisos.
La tabla revela algunas conclusiones interesantes. En primer lugar, se puede observar el porcentaje del ingreso anual necesario para realizar compras importantes. El precio de una casa varía entre 2,4 y 4,7 veces el ingreso familiar medio. Los números más altos se han registrado en fechas más recientes, pero también hay que considerar que las casas han aumentado considerablemente su tamaño en comparación con décadas anteriores.
Además, el precio de un automóvil ha oscilado entre alrededor del 40% del ingreso anual promedio de una familia y hasta el 61% en años más recientes. Esto indica que adquirir un automóvil ha representado una proporción significativa del ingreso familiar en diferentes momentos históricos.
Estas observaciones destacan la evolución de los precios en relación con los ingresos familiares a lo largo del tiempo. Las casas y los automóviles han experimentado cambios significativos en términos de asequibilidad y proporción del ingreso requerido para adquirirlos.
Decidí examinar el aumento absoluto de los precios en los últimos 70 años y los resultados son reveladores. El ingreso familiar promedio ha experimentado un incremento del 2 331%. En contraste, el precio de la gasolina y el costo de un sello postal no han aumentado tanto, rondando alrededor del 1600%. Aunque personalmente considero que el precio de un sello postal en la actualidad resulta bastante elevado.
Los datos demuestran que los incrementos en los precios de la gasolina no han representado una carga económica relativa significativa para nosotros. Resulta interesante destacar el incremento en los precios de los automóviles, que han aumentado un poco más que los salarios. No obstante, este fenómeno puede estar relacionado con la disponibilidad de vehículos de lujo en el mercado actual. Por ejemplo, mi Tesla tiene un costo aproximadamente cuatro veces superior al precio promedio de un automóvil en 2017.
Ahora, centrémonos en dos aspectos que podrían considerarse como generadores de riqueza: la propiedad de vivienda y el mercado de valores. En primer lugar, el precio promedio de una casa ha experimentado un aumento superior al 4,000%. Este incremento ha superado ampliamente los aumentos salariales, a pesar de que hubo pocos cambios en los precios de las viviendas en las décadas de 1990 a 2000 y de 2010 a 2017. Imaginemos que adquiriste una casa en 1946 por $5,600 y pagaste, por ejemplo, el 20% ($1,020) como enganche. En tan solo cuatro años, habrías visto cómo el valor de tu casa aumentaba a $8,450, lo que se traduce en una ganancia de $2,850 sobre tu inversión inicial de $1,020. ¡No está nada mal! Si en cambio hubieras invertido en el S&P 500 durante ese mismo periodo, habrías perdido dinero.
Sin embargo, echemos un vistazo a los siguientes 10 años, cuando el precio de una casa aumentó un 50% y el S&P 500 creció un 244%. Es cierto que hubo algunas décadas difíciles para el S&P 500, como los años 2000 a 2010, pero en la mayoría de las décadas, este índice bursátil ha mostrado un crecimiento. En última instancia, el precio promedio de una casa se ha incrementado en 42 veces en los últimos 70 años, mientras que el valor del S&P 500 ha aumentado más de 132 veces durante el mismo período.
Estos datos destacan la importancia de considerar la inversión en vivienda y en el mercado de valores como posibles vías para generar riqueza a largo plazo.
En medio de mercados alcistas fuertes todos parecemos auténticos genios. Como resultado, aquí hay algunas creencias de Tharp Think que podrían convertirte en ese genio:
Si el trading es realmente tan fácil, ¿por qué la mayoría de las personas no son precisamente unos genios en el mercado? Veamos dos creencias Tharp Think más para intentar sacar una explicación.
Dicho esto, ¿cuál es el tipo de mercado más fácil para que alguien gane dinero invirtiendo? Obviamente, es un mercado alcista tranquilo. Ahí es donde entra en juego comprar y mantener. Y mi versión de comprar y mantener es 1) comprar lo que sube y 2) continuar con un stop de venta del 25 %. Luego, minimice su riesgo arriesgando solo alrededor del 1% en cada operación, lo que significa que puede invertir completamente con alrededor de 25 posiciones diferentes. Solo hay otra regla y es permanecer totalmente invertido hasta que el mercado vuelva a soportar al menos la volatilidad normal. Mire primero la volatilidad y luego, a medida que aumenta, tenga cuidado con el mercado bajista.
Entonces, ¿por qué estoy diciendo esto? Porque cuando tengamos un mercado alcista tranquilo, podría pensar que es un genio simplemente comprando lo que sube con un stop loss dinámico del 25%. Mantenga posiciones hasta que se alcance el stops loss o hasta que cambie el tipo de mercado. No arriesgue más del 1% por posición, lo que significa que tendrá hasta 25 posiciones diferentes.
Y con todo el dinero que comience a ganar, comience a invertir en usted mismo para estar listo cuando cambie el tipo de mercado, ya sea dentro de un mes o dentro de una década.
Esto no es una predicción. Encuentre 25 acciones diferentes que estén subiendo y quédese con las principales empresas sólidas en las que usted confíe.
Una de las investigaciones más intensas en las me involucré durante buena parte del 2022, fue el análisis del efecto de la inflación en distintos activos y sectores de la economía. Por aquellas fechas la inflación pasaba de los dos dígitos en muchos países de nuestro entorno, por lo que era del máximo interés encontrar activos invertibles resistentes a la inflación. Me propuse como objetivo construir un porfolio rotacional que alternase entre estilos de inversión y clases de activos según el contexto de inflación dominante. En este artículo analizaremos paso a paso el proceso de construcción de una cartera de este tipo.
Los detalles sobre el efecto de los regímenes de alta y baja inflación en una amplia base de activos y sectores de la economía estadounidense los podéis encontrar en mi artículo; “Carteras dinámicas guiadas por la inflación” (www.tradingsis.org, Julio, 2022). Aquí resumimos los hallazgos más relevantes para la construcción del porfolio que ahora veremos:
Tomando como base esta información procedemos a construir una cartera dinámica guiada por las previsiones de inflación a medio y largo plazo.
Dado que el mecanismo rotacional se basa en las previsiones de inflación, lo primero que necesitamos es un indicador adelantado, fiable, de amplio seguimiento y con datos históricos de al menos los últimos 20 años. El indicador de expectativas de inflación de la Universidad de Michigan (MICH) satisface perfectamente estos requisitos.
Como muestra la Figura 1, el MICH es un estimador menos volátil que el índice de precios al consumo (CPI), si bien existe una elevada correlación entre ambos. Por lo que podemos utilizar esta serie de datos mensuales, que se remonta a 1978, para determinar los cambios de escenarios de alta y baja inflación en nuestro modelo de cartera.
Por otra parte, teniendo en cuenta la estadística descriptiva de esta serie, observamos que fluctúa entre un máximo del 10% y un mínimo del 0,4%. Por este motivo la inflación promedio sale algo elevada, 3,6%, mientras que la moda y la mediana se sitúan en el 3%. Tomaremos este último valor como referencia para alternar entre escenarios.
En nuestro estudio empírico hemos determinado que para alta inflación el factor o estilo con mejor comportamiento es la baja volatilidad. Veamos cuanto alpha o exceso de retorno aporta en comparación con el Russell 3000, que utilizaremos como benchmark en este estudio:
Evaluamos la siguiente regla en un backtest de 22 años:
eval(close(0,##inflexp)>3,rating(«core: low volatility»)>98,$RUA)
Si la inflación está por encima del 3% invertimos en las empresas del Russell 3000 (RUA) que en el ranking de baja volatilidad se sitúen por encima del percentil 98. En caso contrario invertimos en el propio índice.
El resultado se muestra en la Figura 2.
|
Estrategia
AROR = 14,2% DD = -47,7% R. Sharpe = 0,88 Beta =0,70 Alpha =9,1% ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43 |
Por tanto, esta primera regla mejora sustancialmente el comportamiento de la cartera.
Seguidamente evaluamos en el mismo backtest la regla:
eval(close(0,##inflexp)>3,$RUA,rating(«core: sentiment»)>=98)
Si la inflación está por encima del 3% invertimos en el índice (RUA) y en caso contrario seleccionamos empresas que, en el ranking de sentimiento, estén por encima del percentil 98.
Obtenemos el resultado mostrado en la Figura 3.
|
Estrategia
AROR = 13,93% DD = -47,33% R. Sharpe = 0,73 Beta =0,92 Alpha =7,33% ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43 |
Queda claro que esta regla también consigue generar alpha. Ahora solo nos queda evaluar el resultado conjunto de ambas.
|
Estrategia
AROR = 16,30% DD = -41,82% R. Sharpe = 0,96 Beta =0,8 Alpha =10,71% ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43 |
La conclusión que sacamos es que solo con alternar entre los estilos “sentimiento” y “baja volatilidad” en función del nivel de volatilidad y rebalancear el portfolio mensualmente obtenemos una mejora muy significativa respecto del índice de referencia.
El siguiente paso es analizar cuánto aporta a la cartera una selección dinámica de subsectores en función de los umbrales de volatilidad. En este caso la regla a evaluar es:
Si las expectativas de inflación se sitúan por encima del 3% entonces compramos empresas de los subsectores “Mich > 3” y si caen por debajo de 3% de los subsectores “Mich ≤3”:
Con esta regla obtenemos los siguientes mostrados en la Figura 5.
|
Estrategia
AROR = 18,96% DD = -45,75% R. Sharpe = 1,08 Beta = 0,75 Alpha =13,04 ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43 |
Vemos que alternando entre los subsectores con mejor comportamiento en cada umbral de volatilidad se obtiene también un rendimiento muy superior al Russell 3000. Con un ratio de Sharpe por encima de 1 y un DD unos 10 puntos por debajo del índice, parece que este mecanismo dinámico está plenamente justificado.
Nuestro siguiente paso es combinar estilos y subsectores para evaluar su comportamiento conjunto en este modelo de cartera, como se muestra en la Figura 6.
|
Estrategia
AROR = 19,86% DD = -32,12% R. Sharpe = 1,16 Beta =0,74 Alpha =13,73 ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43 |
A tenor de los resultados, queda claro que la combinación de estilos y subsectores funciona perfectamente en un portfolio dinámico de este tipo. El dato más significativo es que se reduce el DD a un 32,12% que, aun siendo alto según mi criterio, resulta mucho más manejable, sobre todo en términos psicológicos y de aversión al riesgo, que el -55,61% del índice Russell 3000.
Procedemos a construir la estrategia con la excelente herramienta Portfolio123, una de las más avanzadas plataformas que podemos encontrar en el mercado para el diseño, evaluación y gestión de carteras complejas.
b) Reglas de compra:
Buy 1: Alternamos entre los rankings de “baja volatilidad” y “sentimiento” cuando la inflación estimada se sitúa por encima o por debajo del 3%
Buy 2: Conjunto de subsectores del directorio BRICS entre los que se elegirán las empresas que formarán parte de la cartera para los escenarios de alta y baja inflación.
Buy 3: Para evitar empresas poco líquidas o demasiado pequeñas, exigimos una capitalización mínima de $500 millones y un volumen medio diario de 5.000 títulos negociados.
Ranking: Eliminamos en cada rebalanceo aquellas empresas que desciendan en el ranking por debajo del percentil 60.
Sell 2: Reducimos un 30% la ponderación de las empresas que en cada periodo alcancen un peso superior al 8% de la cartera.
Sell 3: Aplicamos un profit target del 1% mensual. Esto nos permitirá aumentar más la rotación de activos en cada rebalanceo.
Por último, en esta primera versión de la cartera no contemplamos la inclusión de un Stop Loss para activos individuales ni de un modelo de cobertura. Si bien, veremos el efecto de una estrategia de cobertura básica pero bastante efectiva.
El objetivo de estas reglas es rotar a renta fija en escenarios de tendencia bajista prolongada. Como estimador de tendencia empleamos los cruces ascendentes y descendentes de una media móvil de 150 períodos con los precios.
Regla CB: Cubrimos un 50% de la posición con bonos del Tesoro 7-10 años en los escenarios muy bajistas.
Otras variantes aún más conservadoras incluyen bonos del Tesoro de 1-3 años y 3-7 años, así como porcentajes de cobertura más altos.
Resultados del sistema D.I.
Procedemos a realizar un backtest en la ventana temporal más amplia que permite la plataforma. Los resultados son mucho mejores que los del benckmark, llegando el retorno anualizado hasta el 17,78% y con un DD muy contenido que se sitúa en el 28,7%. Excelente para este tipo de estrategias, sin cobertura y solo invertidas en acciones. El ratio de Sharpe asciende hasta el 1,17%.
En la imagen inferior mostramos el gráfico del beneficio acumulado de la cartera D.I. y del Russell 3000. También podemos ver el porcentaje de caja y la evolución del número de posiciones. Observamos que las posiciones en cartera descienden por debajo de 15 cuando no se encuentran empresas que satisfagan las reglas de entrada. Aun así, el número es bastante estable; pocas veces es inferior a 10 y solo en dos ocasiones desciende a un mínimo de 5 posiciones.
En esta tabla mostramos las principales métricas de retorno y riesgo del modelo:
Por último, y con el propósito de comparar resultados, realizamos un backtest con el modelo de cobertura básica que ya hemos comentado. Las franjas verdes son los intervalos en los que se aplica la cobertura.
|
Estrategia
AROR = 16,47% DD = -20% R. Sharpe = 1,29 Beta = 0,51 Alpha =11,84 ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43 |
Vemos descender ligeramente el beneficio anualizado, pero compensa con creces: El DD cae hasta un bastante confortable 20%, la beta o volatilidad respecto al mercado baja al 0,51 y se obtiene un alpha o exceso de retorno del 11,84%.
Conclusiones:
Los mercados, como gran parte de la naturaleza, están compuestos por infinitos bucles de retroalimentación.
Comprender estos bucles de retroalimentación fue uno de los grandes edges analíticos de Soros en su mejor momento. Son un componente crítico de su teoría sobre la reflexividad y también formaron la base de su marco para analizar las monedas.
En esta nota, vamos a explorar los principales bucles de retroalimentación con los dólares estadounidenses. Lo haremos usando la «ecuación de la moneda» de Soros. Y al hacerlo, veremos cómo la tendencia alcista a largo plazo del USD está cerca del final de un paradigma de dominación central insostenible. Uno que está maduro y a punto de realizar un movimiento de reversión a la media.
Comenzemos con una revisión de lo básico.
Como todos los mercados, los tipos de cambio están impulsados por la oferta y la demanda. La oferta y la demanda de divisas se pueden separar en dos grandes categorías: fundamental y especulativa.
Los fundamentos son cosas como el comercio y el balance del emisor de divisas y sus políticas fiscales y monetarias, como sus déficits presupuestarios y su control de la oferta monetaria.
La demanda especulativa se centra en las expectativas del valor relativo y futuro de la moneda. Piense en las tendencias de los tipos de cambio, los diferenciales de tipos de interés y las oportunidades relativas de mercado.
Para simplificar aún más. La oferta y la demanda de divisas se componen de tres cosas:
El comercio afecta a los tipos de cambio a través de la balanza comercial. Los países venden productos en su moneda. Para que otros países compren esos productos, tienen que cambiar su moneda por la moneda del vendedor (exportador). Y viceversa para cuando el país quiere importar bienes. Este diferencial se conoce como la balanza comercial. Un superávit comercial es una fuerza de apreciación en una moneda y un déficit es una fuerza de depreciación.
Los flujos de capital especulativos son la compra y venta de divisas sin ningún activo subyacente adjunto.
El capital especulativo se mueve en busca del mayor rendimiento total. El rendimiento total se le asiste de:
De los tres, los tipos de cambio son los más importantes porque tienden a fluctuar más que las tasas de interés o los rendimientos relativos del mercado. No se necesita mucho de una caída/aumento del tipo de cambio para eclipsar completamente el rendimiento de las tasas de interés o la apreciación del capital.
A corto plazo (de meses a unos pocos años) los tipos de cambio son impulsados por flujos especulativos. A largo plazo, los fundamentos económicos (comercio + transacciones de capital no especulativas) dominan los movimientos del tipo de cambio. Es la tensión dinámica entre estos dos lo que comprende las tendencias y fluctuaciones de los mercados de divisas.
Soros descompuso estos factores para poder convertirlos en simples declaraciones lógicas (el siguiente ejemplo está tomado de su libro The Alchemy of Finance). Lo hizo en un esfuerzo por obtener una mejor comprensión de los impulsores de una tendencia y la sostenibilidad de esa tendencia.
La importancia de estos conductores cambia con el tiempo, de un régimen a otro. Esta es una de las razones por las que los mercados de divisas son notablemente difíciles de predecir. Los jugadores a menudo están desactivando lo que funcionó durante el último ciclo sin ser conscientes de lo que está impulsando el actual.
El mercado alcista más reciente del USD que comenzó en 11′ fue impulsado por una ecuación que se parecía algo así.
DXY = US V > RoW V (resto del mundo) = ↑(i+e+m) → s↓ → e↑
Donde el crecimiento de EE. UU. fue más fuerte sobre una base relativa (en cuenta de la prima de seguridad de EE. UU.) que el crecimiento en el RoW (US V > RoW V). Esto condujo a diferenciales positivos de tasas de interés para el dólar, lo que impulsó la apreciación del tipo de cambio y trajo flujos especulativos a los activos de los Estados Unidos (acciones + bonos). Esto impulsó el rendimiento relativo del mercado estadounidense (m).
Como resultado, el dólar se benefició de numerosos bucles de retroalimentación positiva que impulsaron su ecuación de retorno total, que de nuevo, es el factor más importante para impulsar los flujos especulativos.
Pero aquí está la cosa… Varios de estos factores ya no apoyan el bucle de retroalimentación positiva del USD; como el crecimiento relativo, los diferenciales de rendimiento y, recientemente, la tendencia en el tipo de cambio en sí.
Además, hay una serie de factores fundamentales a largo plazo, como el deterioro de la balanza comercial (T↓) y el aumento del déficit presupuestario (B↓) que están trabajando activamente en su contra.
Así que ahora la ecuación DXY se parece un poco más a esto:
DXY = ↕(i+e)+↑(m)→ s↕ → e↕
Donde el dólar ahora solo tiene un rendimiento relativo del mercado (m) trabajando a su favor.
Los procesos reflexivos tienden a seguir un cierto patrón. En las primeras etapas, la tendencia tiene que ser el auto-refuerce, de lo contrario el proceso se aborta. A medida que la tendencia se extiende, se vuelve cada vez más vulnerable porque los fundamentos como el comercio y los pagos de intereses se mueven en contra de la tendencia, de acuerdo con los preceptos del análisis clásico, y la tendencia se vuelve cada vez más dependiente del sesgo prevaleciente. Eventualmente, se alcanza un punto de inflexión y, en una secuencia completa, un proceso de autorrefuerzo comienza a operar en la dirección opuesta. ~ Soros
Y como podemos ver en el gráfico a continuación, este único pilar alcista del USD del rendimiento relativo del mercado está históricamente estirado.
(Nota: Los círculos benignos en los EE. UU. se caracterizan por una baja inflación, una Reserva Federal fácil, un dólar fuerte y un rendimiento superior de los Estados Unidos. Mientras que los círculos viciosos de EE. UU. están marcados por una inflación por encima de la tendencia, un dólar débil y un rendimiento inferior de EE. UU.)
Esta es una de esas cosas que significa poco a corto plazo, pero mucho a largo plazo.
El hecho es que la concentración de capital probablemente esté cerca de su cenit en los Estados Unidos. La prima de valoración colocada en los activos financieros de EE. UU. está más de 1,5std por encima de su promedio a largo plazo. Y ahora ya no tiene los vientos de cola de apoyo del crecimiento positivo, el rendimiento o las diferencias de tipo de cambio.
Así que en este punto, lo principal que evita que el dólar se caiga por completo es el rendimiento superior relativo de los activos de EE. UU., o más bien la tendencia alcista en tecnología. Y esta tendencia especulativa que ha impulsado la dominación por el núcleo está siendo impulsada por los seguidores de la tendencia financiados por el estímulo.
Entendiendo esto, sabremos que ha llegado el momento para el comienzo real del mercado bajista del dólar cuando la tendencia en la tecnología estadounidense comience a girarse, lo que sospecho que llegará más temprano que tarde. Eso marcará la extinción de la última pata de apoyo alcista del USD y el inicio de un nuevo régimen. Uno equilibrado por el capital fluye de vuelta a la periferia (RoW) y un círculo vicioso para los EE. UU.
Este nuevo régimen estará liderado por las materias primas, los mercados emergentes, los cíclicos, el valor, etc… Y pondrá en marcha una serie de tendencias cíclicas monstruosas.
Por último, debo señalar que este será solo un giro cíclico estándar en el dólar. Y de ninguna manera refleja el estatus del dólar como moneda de reserva del mundo.
«El viaje, no el destino, es lo que importa…»
― T.S. Thomas Stearns Eliot
Puede que te estés preguntando qué es lo que el poeta ganador del Premio Nobel T.S. Eliot tiene que ver con el trading. No, no dejó un manual secreto en su ático para que sus nietos lo encontraran. Y supongo que ni siquiera hizo trading, estaba demasiado ocupado creando prosa.
¿Y si te hablara de una estrategia de aceite de soja que ganó casi 40 000 dólares de un solo contrato en 5 años? Eso es un beneficio de 8.000 dólares por contrato al año. ¿Te gustaría operarlo?
El margen en el aceite de soja es de aproximadamente 660 $, por lo que podría determinarse que podría operar 1 contrato de esta estrategia con 2500 $. Por lo tanto, en 5 años, los 2500 $ se convertirían en 42.500 $, que es una tasa de crecimiento anual compuesta al año de más del 76 %.
En principio ¿quién no querría esto?
El problema es que ahí es donde la mayoría de los traders detienen su análisis. Ellos ven el punto de partida, y ven el punto final 5 años después, con bolsas de dinero en efectivo esperándolos. Saltan de alegría por su rendimiento y se apresuran a operar la estrategia en vivo.
Por supuesto, nuestro amigo T.S. Eliot no estaría de acuerdo. Argumentaría que el viaje durante esos cinco años, no solo el punto final, es lo que realmente importa.
Entonces, ¿cómo es ese viaje? Veamos la curva de muestra Tradestation:
El beneficio final dice que esta es una buena estrategia, pero el camino para llegar allí es brutal. En otras palabras, el viaje es muy importante. Desafortunadamente, demasiados traders lo ignoran.Psicológicamente, esta estrategia sería prácticamente imposible de operar. Supongamos que estás operando esta estrategia, e imagínate a ti mismo en el siguiente punto de la curva de acciones:
Entonces, ¿cómo puedes tener esto en cuenta con tu propio trading? Veamos algunos sencillos consejos:
Para concluir, hay que recordar siempre que el resultado final de una estrategia de trading no suele ser la parte más importante. El camino importa mucho.
Todos médicos, carpinteros, pizzeros o mecánicos, solo por nombrar algunos ejemplos, comparten algo en común: todos usan herramientas. Nosotros, los traders, utilizamos también herramientas, aunque las nuestras son virtuales y vienen en forma de medias móviles, líneas de tendencia, niveles de soporte y resistencia, así como niveles de Fibonacci, entre otros. ¿Para qué sirven? Para ayudarnos a entrar o salir de cualquier operación. De todas las herramientas que tenemos a nuestra disposición, como traders, hay una de la que me gustaría hablarle en este artículo. Los puntos de pivote o más conocidos como pivots points.
En pocas palabras, un punto de pivote es un nivel donde podemos esperar que el precio se mueva. En general, podrá ver estos niveles en cualquier gráfico, da igual del activo que sea, ya que funciona en todos. Solo piense en un pivot como un punto de inflexión. Este punto de inflexión debe analizarse cuidadosamente. Puede calcularlos usted mismo con bastante facilidad. Estos niveles cambian y pueden usarse a corto o largo plazo, lo que significa que puede calcularlos diariamente, semanalmente o incluso mensualmente si lo desea.
Hay dos tipos diferentes de cálculos que generalmente puede utilizar. Revisaré ambos. Comencemos con el primero. Para hacer el cálculo necesitamos tres números para saber el primer punto de pivote. Esto se puede utilizar para cualquier mercado, por lo que no debe preocuparse de que solo funcione en acciones, Forex o materias primas.
Para calcular un pivot point de tres puntos, necesita los siguientes periodos: El máximo, mínimo y el precio de cierre. Tendrá que sumarlos todos y dividir el total entre tres.
PP = (H + L + C) / 3
Para calcular un pivot Point de cuatro puntos, necesitará estos 4 niveles: Apertura, máximo, mínimo y cierre. Esta es la información que da una vela o barra típica de cualquier periodo, por lo que generalmente es la que la mayoría de los operadores prefieren.
PP = (O + H + L + C) / 4
Estos son cálculos simples que los puede hacer fácilmente por su cuenta. Por supuesto, no hay necesidad de hacerlo usted mismo, hay una gran cantidad de calculadoras de pivots points disponibles por internet, solo tiene que hacer una sencilla búsqueda y encontrará calculadoras especialmente ajustadas para cualquier activo. Acciones, bonos, materias primas y divisas.
Por lo tanto, ya podemos saber cuál es el punto de pivote y sabemos cómo calcular estos números, ya sea si elegimos hacerlo nosotros mismos o si usamos una calculadora. Ahora la pregunta lógica es ¿cómo utilizamos estos pivots points para hacer trading?
Si alguna vez ha utilizado algún tipo de nivel de soporte o resistencia le alegrará saber que los pivots points, en muchos sentidos, se utilizarán igual. Una vez que tenga el nivel, puede dibujar una línea en ese punto y observar cómo el mercado se comporta alrededor de esa zona.
Por ejemplo, imagine que el precio llega a un nivel de pivot point pero no es capaz de superarlo al alza. Lo ha tocado varias veces, pero parece que le cuesta romperlo ya que cuando el precio intenta moverse por encima del nivel, rápidamente cae por debajo de nuevo. Si estuviéramos delante en esta situación hipotética podríamos entender que viendo como el precio ha tocado varias veces la zona, cuantas más mejor, y no ha conseguido romper marcando nuevos máximos, estamos ante un techo de mercado. ¿Qué podríamos esperar? Probablemente que el precio cambie de dirección y empiece a caer.
Si usted estuviera esperando utilizar un pivot point, que está por debajo del precio actual, para comprar tendríamos que utilizar la situación inversa.
La verdadera belleza de usar pivot points es que puede usarlos en cualquier período de tiempo. Los gráficos diarios o los gráficos de un minuto funcionan, por lo que esta herramienta le brinda una gran flexibilidad. Mencioné anteriormente que hay multitud de calculadoras e incluso también programas que calcularán los niveles de pivots automáticamente. De hecho, podrá integrarlos en cualquier gráfico con la misma apariencia que un soporte o una resistencia. Aun así creo que es práctico saber lo que hay detrás de unas simples lineas. Le muestro las matemáticas que hay tras estos niveles de soporte y resistencia.
Nivel de soporte 1 = (2 x punto de pivote) – alto
Nivel de soporte 2 = punto de pivote – (alto – bajo)
Nivel de soporte 3 = bajo – 2 (alto – punto de pivote)
Nivel de resistencia 1 = (2 x punto de pivote) – Bajo
Nivel de resistencia 2 = punto de pivote + (alto – bajo)
Nivel de resistencia 3 = alto + 2 (punto de pivote – bajo)
Agregué el tercer nivel de soporte y resistencia como un “extra”. Muchas versiones de software de gráficos no tienen estos niveles configurados automáticamente. Siempre puede resolverlo por su cuenta rápidamente y añadiendo otra línea.
Estas son herramientas visuales, por lo que es mejor mirar el pivot point en profundidad en un gráfico y ver cómo se ve.
Veamos varios ejemplos. El primero Boeing (BA). El pivot point está en 377.59. El precio se ha movido en rango sin dar más pistas desde mediados del mes de marzo. Después, superó el primer nivel de soporte y tocó el segundo nivel un par de veces. Ahora parece que había encontrado soporte. La pregunta es si esto daría como resultado un rebote o una tendencia a la baja. Si observa el gráfico a día de hoy, verá que el nivel aguantó bien generando un movimiento alcista hacia la parte superior del rango.
El otro ejemplo es Tesla (TSLA). El punto de pivote estaba en 255.33. El precio ha estado en una tendencia bajista desde principios de año y ha continuado cayendo. Rompiendo el nivel de pivote y cayendo a través del primer nivel de soporte. En realidad pasó al siguiente nivel de soporte, pero cerró por encima de él después. Si observa el gráfico actualizado, verá cómo el nivel de nuevo aguantó bien.
Puede hacer la prueba usted mismo. Analice por sí mismo si de verdad estos niveles funcionan y pruebe cómo se comportó el mercado en los diferentes niveles de pivots points.
Recuerde que, como con todos los indicadores, querrá usarlos junto con otros. Ningún indicador es “Todopoderoso”, y eso también es válido para los pivots points.
Ser capaz de encontrar zonas de soporte y resistencia clave o los llamados niveles de “alta probabilidad” es una habilidad fundamental que necesitará desarrollar para convertirse en un operador rentable. No hay otro camino. Si tiene la intención de hacer trading con la acción del precio o price action, tendrá que aprender a identificar y utilizar estos niveles.
De hecho una de las preguntas que más me hacen es “¿cómo puedo encontrar niveles de soporte y resistencia en el mercado Forex?” En este artículo, responderemos a esta pregunta. Además veremos algunas variables fundamentales que hay que buscar.
En primer lugar, es importante entender algo. Usted necesita pensar de una forma muy específica al utilizar un soporte o una resistencia y por supuesto comprender lo que hay detrás de estos niveles. En primer lugar, debemos pensar en términos de probabilidad, no creer en ellos como si fueran verdades absolutas. No existe el blanco o negro en el trading. Por esto, no podemos decir que un determinado nivel aguantará o no.
El trading no funciona así ni, por supuesto, la acción del precio o los niveles de soporte o resistencia. Debemos pensar en probabilidades. ¡No hay otra forma de hacerlo!
Otro aspecto que debemos tener en cuenta es el siguiente. Es importante pensar en estos niveles como “zonas” y no como si fueran líneas fijas en la arena, inamovibles. Esto significa que no existe un precio específico a partir del cual podemos pensar que un soporte o resistencia se ha roto. Es por esto, que nunca podríamos decir “si el EURUSD rompe 1.1350 soy optimista, pero si rompe 1.1349, pienso que debería seguir cayendo”.
El flujo de órdenes no funciona de esta manera. Tampoco todos los grandes actores institucionales y hedge funds ponen sus órdenes de compra o venta en el mismo precio. A menudo posicionan sus órdenes alrededor de zonas de precios específicos. Es este pequeño rango de precios el que constituye la “zona” de soporte o resistencia que estamos buscando.
Por lo tanto tenemos que evitar caer en la trampa de pensar en un soporte o resistencia como un precio en concreto o una línea en la arena. Debemos pensar en ellos como “zonas” en las que produce un flujo de órdenes importante.
Los niveles de soporte o resistencia más fuertes serán a menudo los que se formen a favor de la tendencia establecida. Le pongo un ejemplo. Si estamos en medio de una tendencia alcista, los niveles de pullback (el retroceso del precio, después de romper una resistencia, hacia el nivel convertido ahora en soporte) serán a menudo más fuertes que los niveles de resistencia que se vaya encontrando la tendencia. ¿Por qué? Esto es debido a que el flujo de órdenes subyacente en una tendencia alcista es más fuerte en el lado de la compra. Ver cómo se producen varios test, de un soporte en una tendencia alcista o de una resistencia en una tendencia bajista, es un buen indicador de que ese nivel tiene fuerza.
Hasta que la tendencia cambia, los hedge funds y los grandes actores institucionales estarán buscando comprar más que vender, por lo que el flujo de órdenes en esos niveles de pullback a menudo será más fuerte que los niveles de resistencia. Puede ver de lo que estamos hablando en la “Figura 1” y en la “Figura 2”.
En la “Figura 1” se puede ver un gráfico del par USDMXN (en gráfico diario). Los niveles de resistencia sólo aguantan unos toques antes de romperse, mientras que los niveles de soporte clave aguantan varios toques antes de realizar un nuevo tramo al alza. Esto nos indica dónde se encuentra el flujo de órdenes dominante (en este caso, en el lado alcista). Esto es así hasta que vea tanto la estructura como el flujo de órdenes cambiar. Por este motivo queremos operar a favor de la tendencia, siempre que sea posible.
Otro ejemplo de un nivel de soporte probado en múltiples ocasiones, a favor de la tendencia establecida, lo tenemos en el gráfico de la “Figura 2”, en el que se muestra el par USDJPY en gráfico diario.
Observe cómo los niveles de soporte son testados en muchas ocasiones. La capacidad de soportar múltiples toques indica que el flujo de órdenes dominante está en el lado de los alcistas o bulls, ya que son capaces de aguantar múltiples test mientras se mantiene el nivel.
Observe también cómo el último nivel de soporte (105.38) fue tocado antes de producir un fuerte movimiento alcista. Este tipo de reacciones rápidas, que se llevan a cabo en máximos del swing anterior, a menudo denotan impulsividad y un fuerte flujo de órdenes. En este caso, se mantiene en el nivel durante 1 o 2 velas, antes de impulsarse como un cohete escalando 1500 pips. ¿Lección? Asegúrese de tener en cuenta estas variables, como la evidencia de que el precio muestre fortaleza en un nivel en particular:
# 1 – El nivel se mantiene después de múltiples toques.
# 2 – Se producen fuertes reacciones a partir de un nivel clave de soporte o resistencia.
# 3 – Tenga en cuenta que los niveles a favor de la tendencia serán a menudo más fuertes que los niveles en contra de la tendencia.
Ahora que conocemos algunas variables a tener en cuenta, asegúrese de desarrollar la habilidad de identificarlas.
Otra variable a tener en cuenta son las estructuras correctivas con múltiples toques en ambos lados del mercado.
Podemos ver otro ejemplo en la “Figura 3” con el par AUDJPY.
Mirando el gráfico de 4 horas, se puede ver cómo el precio ha dado varios toques en la parte superior e inferior de esta estructura correctiva. Esto nos avisa, desde una perspectiva de flujo de órdenes, que ambos lados del mercado están en un estado de equilibrio, por lo que ninguna de las zonas es dominante.
Cuando se tienen estructuras correctivas de este tipo, es importante operar a ambos lados del mercado hasta que se rompa la estructura. Esto le dará una gran cantidad de oportunidades con stops muy ajustados (justo por encima o debajo de la resistencia o soporte) mientras buscamos como objetivo la zona contraria de la estructura.
En la mayoría de los casos, esta estructura habría ofrecido objetivos tres o cuatro veces superiores a la zona donde ubicamos el stop (3 o 4 R). Es algo que hablamos con nuestros miembros antes que sucediera, así que felicitaciones a los estudiantes que se beneficiaron de estas operaciones.
Se puede ver otro ejemplo de estas estructuras correctivas en el gráfico de 1 hora ASX 200, que se muestra en la “Figura 4”.
A pesar de que los niveles no son tan limpios como los del gráfico del AUDJPY, la estructura correctiva global existe, aunque con un poco más de “amortiguación”. De hecho, ha ofrecido múltiples oportunidades de trading. Aproximadamente con un ratio ganancia/ pérdida de 2R.
Por lo tanto, es importante aprender a identificar las estructuras correctivas con múltiples toques en ambos lados del mercado y operar tanto al alza como a la baja, hasta que la estructura se rompe.
Hay muchas variables que necesitará entender para identificar la acción del precio en estas zonas. Así podrá encontrar niveles de soportes y resistencias clave. Tenga en cuenta que esta es una habilidad que toma tiempo aprenderla, así que no espere leer un artículo y convertirse en todo un profesional. Tendrá que desarrollar sus habilidades progresivamente durante un tiempo. Si usted hace esto bien, podrá identificar y operar estos niveles.
Un mal informe de la NVDA podría haber sido el final.
Los datos de ganancias cayeron el 21 de febrero durante después de las horas de trabajo…
Como resultado, el 22 de febrero, NVDA y el S&P 500 ETF Trust (NYSE: SPY) se dispararon a nuevos máximos históricos. A continuación mostramos un gráfico del mercado del SPY:
¡Ahora es el momento de operar!
Los mejores traders reaccionan al impulso en el mercado. Y ahora mismo, hay MUCHAS acciones subiendo.
No te quedes atascado en el lado equivocado de estos patrones. Hay 3 setups comunes que debes ver ahora mismo.
En mi marco de Penny Stocks, este es un patrón #5 y #6.
Hay muchas acciones subiendo en este momento. Pero en nuestro nicho, la mayoría de los máximos son insostenibles. Los precios de las Penny stocks se desplomarán con el tiempo.
«¿Por qué operarías una acción que se va a desplomar?»
Porque estas acciones pueden subir un +1000% mientras seguimos nuestros patrones. Si somos listos con la acción del precio, podemos entrar y salir con un beneficio antes de que las cosas se pongan peor.
Uno de mis patrones favoritos en realidad consiste en operar en el camino bajista. Y no estoy hablando de ventas en corto.
Una compra de caída por pánico es una oportunidad que se manifiesta cuando una acción caliente comienza a caer de sus máximos.
Cuando el precio cae demasiado y demasiado rápido, puede haber un rebote momentáneo y sustancial. Utilizaremos una acción reciente, Intuitive Machines Inc. (NASDAQ: LUNR) como ejemplo.
Echa un vistazo al +230% de aumento de varios días y la posterior venta del 30% el 21 de febrero:
No operé la compra por la caída por pánico del 21 de febrero, pero algunos de mis estudiantes lo hicieron.
El siguiente Tweet muestra un ejemplo perfecto de este patrón de trading.
Esté atento a las acciones pena stocks que estén subiendo con fuerza durante varios días.
Tarde o temprano caerán, y ahí es donde esperamos las oportunidades.
Esto es lo que busco cuando opero un acción alcista a medida que sube:
He aquí un ejemplo:
Motus GI Holdings Inc. (NASDAQ: MOTS) anunció una nueva patente en una solicitud el 20 de febrero. Vea el sello de fecha a continuación:
Este es un ejemplo perfecto de acciones basura que se dispararon con noticias exageradas.
El flotante era de solo 551.000 acciones. Los precios subieron inicialmente un 160 % después de que saliera la noticia y la operé durante las horas previas al mercado.
¡Encuentra más acciones que se ajusten a los factores anteriores!
Esta es una opción atractiva para los traders que también trabajan durante el día.
Algunas de las acciones más populares de los mercados seguirán funcionando después del primer día. Las operaciones swing durante la noche nos ayudan a aprovechar ese impulso.
Teóricamente, encontramos una acción fuerte que empuja más arriba y construimos una posición por encima del soporte antes de que el mercado cierre. Luego, al día siguiente, vendemos nuestra posición cuando se abre el mercado.
Es más fácil decirlo que hacerlo. Pero no tienes que hacerlo solo.
Desde la llegada de la IA en 2023, trabajé para crear un bot de IA que pueda encontrar las mejores entradas de acciones que sigan mi proceso.
Se llama XGPT, y una de las victorias más recientes fue de Ventyx Biosciences Inc. (NASDAQ: VTYX).
XGPT alertó del spike un día antes:
El sistema de IA envía una alerta diaria a las 3:16 p.m. Si hay un posible swing trade para operar, obtendrás una alerta y un plan de operaciones.
Puedes entrar antes de que cierre el mercado o esperar la confirmación alcista de la mañana siguiente.
Y no es solo la alerta de 3:16… Si hay una acción matutina que quieres operar, introduce el símbolo del ticker en XGPT y obtendrás un resumen como si me lo hubieras preguntado directamente.
Los nuevos traders no saben lo que no saben.
Es mi trabajo enseñarles. Y XGPT es la herramienta de enseñanza más avanzada que tengo en este momento.
Saludos.
Los hiperparámetros no son más que los valores que el modelo utiliza para aprender los parámetros óptimos con el fin de asignar correctamente las características de entrada (variables independientes) a las etiquetas o objetivos (variable dependiente).
Por ejemplo, el parámetro son los pesos en una red neuronal artificial (ANN). Los hiperparámetros son los parámetros específicos que optimizan y controlan el proceso de entrenamiento.
Confundido, ¿verdad? No te preocupes.
¡Veremos todo, desde cuáles son los parámetros y los hiperparámetros hasta cómo se pueden utilizar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento de su estrategia!
Por lo tanto, los hiperparámetros son un grupo de parámetros que ayudan a entrenar un modelo de aprendizaje automático para proporcionar los resultados necesarios en todo momento.
En este artículo, discutiremos todo sobre los parámetros, los hiperparámetros y el ajuste de hiperparámetros. Este artículo cubre:
Los parámetros son aprendidos por el modelo puramente a partir de los datos de entrenamiento durante el proceso de entrenamiento. El algoritmo de aprendizaje automático utilizado intenta aprender la asignación entre las características de entrada y los objetivos o la(s) salida(es) deseada(s).
El entrenamiento del modelo normalmente comienza con los parámetros que se establecen en valores aleatorios o en ceros. A medida que avanza el entrenamiento/aprendizaje, los valores iniciales se actualizan utilizando un algoritmo de optimización. Un ejemplo de un algoritmo de optimización es el descenso de gradiente.
Al final del proceso de aprendizaje, los parámetros del modelo conducen a la formación del modelo.
Algunos ejemplos de parámetros en el aprendizaje automático son los siguientes:
Un hiperparámetro es un parámetro establecido antes de que comience el proceso de aprendizaje para un modelo de aprendizaje automático. Por lo tanto, el algoritmo utiliza hiperparámetros para aprender los parámetros.
Estos parámetros se pueden ajustar de acuerdo con los requisitos del usuario y, por lo tanto, afectan directamente a la forma en que se entrenan los modelos.
Al crear un modelo de aprendizaje automático, hay múltiples opciones de diseño sobre cómo definir la arquitectura del modelo. Por lo general, explorar una gama de posibilidades o probabilidades ayuda a decidir la arquitectura óptima del modelo. Para que un modelo de aprendizaje automático aprenda con forma adecuada, es mejor pedirle a la máquina que realice esta exploración y seleccione automáticamente la arquitectura óptima del modelo.
Los parámetros, que definen la arquitectura del modelo, se conocen como hiperparámetros. Por lo tanto, este proceso de búsqueda de la arquitectura del modelo ideal y, por lo tanto, el hiperparámetro, se conoce como «ajuste de hiperparámetros».
Por ejemplo, los pesos aprendidos mientras se entrena un modelo de regresión lineal son parámetros, pero la tasa de aprendizaje en el descenso de gradiente es un hiperparámetro.
El rendimiento de un modelo en un conjunto de datos depende significativamente del ajuste adecuado, es decir, de encontrar la mejor combinación de los hiperparámetros del modelo.
Algunos ejemplos de hiperparámetros en el aprendizaje automático son los siguientes:
El ajuste de hiperparámetros es bastante importante mientras se entrena un modelo de aprendizaje automático.
El ajuste de hiperparámetros aborda el diseño del modelo con preguntas como:
En términos generales, los hiperparámetros se pueden dividir en dos categorías, que se indican a continuación:
El proceso de selección de los mejores hiperparámetros para usar se conoce como ajuste de hiperparámetros, y el proceso de ajuste también se conoce como optimización de hiperparámetros. Los parámetros de optimización se utilizan para optimizar el modelo.
Algunos de los parámetros de optimización populares se dan a continuación:
Los hiperparámetros que están involucrados en la estructura del modelo se conocen como hiperparámetros para modelos específicos. Estos se dan a continuación:
Es importante especificar el número de unidades ocultas en el hiperparámetro de la red neuronal. Debe estar entre el tamaño de la capa de entrada y el tamaño de la capa de salida. Más específicamente, el número de unidades ocultas debe ser 2/3 del tamaño de la capa de entrada, más el tamaño de la capa de salida.
Para funciones complejas, es necesario especificar el número de unidades ocultas, pero no debe sobreencajar el modelo.
Para entrenar adecuadamente el modelo de aprendizaje automático, se requiere ajustar los hiperparámetros. Los siguientes son los pasos para ajustar los hiperparámetros:
Ahora, veamos las dos técnicas más utilizadas para el ajuste de hiperparámetros. Estas dos técnicas son:
La búsqueda en cuadrícula es la técnica de búsqueda exhaustiva a través de cada combinación de los valores de hiperparámetros especificados.
La búsqueda de cuadrícula es el algoritmo más simple para el ajuste de hiperparámetros. Básicamente, dividimos el dominio de los hiperparámetros en una cuadrícula discreta. Luego, probamos cada combinación de valores de esta cuadrícula, calculando algunas métricas de rendimiento utilizando la validación cruzada.
El punto de la cuadrícula que maximiza el valor promedio en la validación cruzada es la combinación óptima de los valores de los hiperparámetros.
La búsqueda de cuadrícula es un algoritmo exhaustivo que abarca todas las combinaciones, por lo que realmente puede encontrar el mejor punto en el dominio. Un inconveniente es que es muy lento. Comprobar cada combinación del espacio requiere mucho tiempo que, a veces, no está disponible.
Cada punto de la cuadrícula necesita una validación cruzada de k-fold, lo que requiere k pasos de entrenamiento. Por lo tanto, ajustar los hiperparámetros de un modelo de esta manera puede ser bastante complejo y costoso. Sin embargo, si buscamos la mejor combinación de valores de los hiperparámetros, la búsqueda de cuadrícula es una muy buena idea.
En caso de búsqueda aleatoria, a diferencia de la búsqueda en cuadrícula, no se prueban todos los valores de parámetros dados.
Por lo tanto, se muestrea un número fijo de ajustes de parámetros a partir de la distribución de valores especificada.
Para cada hiperparámetro, se puede especificar una distribución de valores posibles o una lista de valores discretos (que se muestrearán de manera uniforme).
El proceso de muestreo en una búsqueda aleatoria se puede especificar de antemano. Para cada hiperparámetro, se puede especificar una distribución sobre posibles valores o una lista de valores discretos (que se muestrearán de manera uniforme).
Cuanto más pequeño sea este subconjunto, más rápida pero menos precisa será la optimización. Cuanto más grande sea este conjunto de datos, más precisa será la optimización, pero más cerca de una búsqueda en cuadrícula.
La búsqueda aleatoria es una opción muy útil cuando tienes varios hiperparámetros con una cuadrícula de valores de grano fino.
Usando un subconjunto hecho por 5-100 puntos seleccionados al azar, podemos obtener un conjunto razonablemente bueno de valores de los hiperparámetros.
No es probable que sea el mejor punto, pero aún así puede ser un buen conjunto de valores que nos dé un buen modelo.
Los hiperparámetros y el ajuste de hiperparámetros son muy importantes para garantizar que el modelo de aprendizaje automático almacene la información correcta para mapear las entradas con las salidas correctas.
Con el conocimiento adecuado con respecto a los hiperparámetros, se puede entrenar el modelo de aprendizaje automático para las acciones requeridas.
Richard Dennis es un trader legendario famoso por su enfoque de seguir las tendencias del mercado y su exitoso experimento con un grupo de traders novatos conocidos como las Tortugas. Este artículo dará una visión general en profundidad de la estrategia de trading de Richard Dennis y explicará cómo funciona, incluidos sus principios fundamentales, ventajas y desventajas.
La estrategia de las tortugas es un sistema de seguimiento de tendencias y hace hincapié en el tamaño de la posición, las reglas de entrada y salida y la gestión de riesgos. El sistema se basa en un conjunto de reglas y principios específicos que están diseñados para identificar y seguir las tendencias a largo plazo en el mercado.
Vamos a desglosar cada principio de negociación.
El Sistema de trading de las Tortugas está diseñado para identificar y seguir las tendencias a largo plazo en el mercado. El sistema utiliza una combinación de indicadores técnicos para identificar tendencias y determinar los puntos de entrada y salida. Las Tortugas utilizaron una variedad de indicadores técnicos, incluidas las medias móviles, para identificar tendencias y decidir cuándo entrar y salir de las operaciones.
Vamos a los gráficos y veamos un ejemplo práctico de Trend Following. Este es el gráfico semanal de petróleo crudo.
En el ejemplo anterior, una estrategia simple de seguimiento de tendencias sería comprar si el precio cierra por encima de la media móvil de 50 días (se puede ver en el extremo izquierdo).
A partir de ahí, un seguidor de tendencia mantendría la posición hasta que se cerrara una barra semanal por debajo de esa misma media móvil de 50 días (flecha central).
Hay innumerables maneras de pelar al gato y desarrollar tu sistema de seguimiento de tendencias. Por ejemplo, podrías usar gráficos mensuales o diarios.
Además, podría utilizar medias móviles a corto plazo para hacer más operaciones. El punto más importante es encontrar lo que funciona mejor para ti, tu personalidad/estilo de vida y tus objetivos de inversión/trading.
Prefiero los gráficos a largo plazo para seguir las tendencias. Te permite capturar un porcentaje más significativo del movimiento sin que te saque el mercado por el ruido aleatorio.
Por ejemplo, echa un vistazo al gráfico mensual de Eli Lilly (LLY). Supongamos que usamos un sistema de seguimiento de tendencias que compró en un cierre mensual por encima de la media móvil de 50 días y se mantuvo hasta un cierre mensual por debajo de esa media móvil de 50D.
Mira esta operación tan bestia. La tendencia mensual, seguida por esta estrategia hizo que comprara a finales de 2011-principios de 2012. Y lo más importante, ¡todavía estarías dentro hoy!
¡Ese es el poder de las estrategias que siguen las tendencias!
Pasemos al segundo principio de trading de Richard Dennis: el tamaño de la posición.
Las tortugas utilizaron un método de dimensionamiento de posición conocido como la «regla de riesgo del 1%». Esta regla establece que los operadores no deben arriesgar más del 1 % del saldo de su cuenta en cualquier operación. Esto significa que si la cuenta de un trader tiene un saldo de 100.000 dólares, no debería arriesgar más de 1000 dólares en una sola operación.
La regla de riesgo del 1% está diseñada para ayudar a los operadores a controlar su riesgo y limitar sus pérdidas. Al limitar la cantidad de capital en juego en cualquier operación individual, los operadores pueden proteger sus cuentas y evitar pérdidas catastróficas.
Por ejemplo, utilizando la regla de riesgo del 1%, un trader debe realizar 100 operaciones perdedoras consecutivas antes de explotar la cuenta. Así que incluso los peores sistemas de trading no serían tan malos si hicieran esto. Eso significa que el trader siempre tendrá algunas fichas sobre la mesa para arriesgarse, lo que le permitirá tomar otra oportunidad de obtener ganancias en los mercados.
El tamaño de la posición es uno de los conceptos menos discutidos en el trading y la inversión.
Estamos obsesionados con el tamaño de la posición en Macro Ops. Es la base de cada estrategia que utilizamos, y es un factor que contribuye significativamente a nuestro rendimiento superior al mercado en los últimos tres años.
El Sistema de trading de Tortugas utiliza un conjunto de reglas específicas de entrada y salida para determinar cuándo entrar y salir de las operaciones. El sistema está diseñado para capturar grandes tendencias al tiempo que minimiza las pérdidas durante la volatilidad del mercado.
Las Tortugas utilizaron una variedad de reglas de entrada y salida, dependiendo de las condiciones del mercado y del instrumento financiero específico que se cotizaba. En general, las Tortugas entrarían en un trade cuando el mercado rompiera de un rango y luego usarían órdenes de stop-loss de seguimiento para bloquear las ganancias y limitar las pérdidas.
Ya hemos discutido las reglas de entrada anteriores (comprar al cierre por encima de una media móvil, etc.). A continuación, discutamos las reglas de salida.
Las reglas de salida comunes incluyen la venta una vez que el trade cae por debajo del nivel más bajo de la barra de «señal». La barra de «señal» es simplemente la barra que cerró por encima de la media móvil en nuestro ejemplo anterior.
Otra regla de salida es poner un stop-loss por debajo de un «punto de pivote» en el gráfico. Un punto de pivote es un nivel de precios en el que si las acciones se negocian por debajo, señalaría una pérdida de soporte de precios del mercado. La pérdida de soporte ávida de las probabilidades de que las acciones caigan aún más.
Vamos a usar el ejemplo de LLY de arriba. He marcado los dos puntos de salida en rojo.
Un par de cosas que tener en cuenta. La salida #1 permite a un trader obtener un tamaño de posición masivo porque el stop-loss (léase: exit) está muy cerca de la entrada. La compensación es que hay una mayor probabilidad de que te saquen del mercado con una pérdida.
La salida #2 está mucho más lejos de la entrada y tendrá un tamaño de posición nocional más pequeño. Sin embargo, la compensación es que hay una menor probabilidad de que te salte el stop con una pérdida debido al ruido aleatorio.
El Sistema de Trading de Tortugas hace hincapié en la gestión de riesgos, el control de las pérdidas y la preservación del capital. El sistema utiliza órdenes de stop-loss para limitar las posibles pérdidas en las operaciones. Esto significa que si una operación se mueve contra un trader, saldrá de la operación automáticamente cuando se alcance un precio específico, limitando sus posibles pérdidas.
El Sistema de Trading de las Tortugas tiene varias ventajas que lo convierten en una estrategia de negociación atractiva para muchos operadores. Hay cuatro ventajas principales de la estrategia de trading de las tortugas de Richard Dennis.
El Sistema de Trading de las Tortugas está diseñado para capturar grandes tendencias en el mercado, lo que puede resultar en ganancias significativas para los traders que pueden identificar y seguir con éxito estas tendencias.
Richard Dennis respaldó esta reclamación de altos rendimientos con sus estudiantes tortugas. Según OxfordStrat, los Turtle Traders originales generaron un rendimiento compuesto anual promedio del 80 %.
El Sistema de Trading de las Tortugas hace hincapié en la gestión de riesgos, que puede ayudar a los traders a evitar pérdidas catastróficas y preservar su capital.
La mayoría de las estrategias de trading «modernas» apenas no tienen en cuenta la gestión de riesgos. En su lugar, no paran de hablar del éxito que puedes tener al operar este patrón o tomar esta señal a diario. Pero lo que no te dicen es que el trading rentable significa asumir muchas pérdidas.
El legendario trader Peter Brandt a menudo dice que su trabajo es ser un buen perdedor. Tomar constantemente operaciones perdedoras y no sentirse derrotado.
El énfasis en la gestión adecuada del riesgo ayuda a un trader a replantear su papel principal.
El Sistema de Trading de las Tortugas se puede aplicar a múltiples instrumentos financieros, incluyendo acciones, materias primas y monedas, lo que lo convierte en una estrategia versátil que se puede utilizar en diferentes mercados.
Esto encaja perfectamente con nuestra estrategia macro global. Las estrategias que siguen las tendencias pueden ir a cualquier parte y operar cualquier instrumento sin restricciones. Si puedes trazarlo en un gráfico, puedes crear un sistema de seguimiento de tendencias.
No importa si estás operando estiércol de vaca o relojes Rolex.
El sistema de trading de las tortugas se puede automatizar, por lo que los traders pueden usar programas de software para implementar las reglas y principios del sistema automáticamente. Esto puede ayudar a los traders a ahorrar tiempo y reducir el potencial de error humano.
Los sistemas de trading automatizados son perfectos para los operadores serios que aún no tienen tiempo libre para comprometerse con una estrategia de trading más manual. Además, estos programas automatizados son excelentes para propietarios de negocios o empleados que quieran convertirse en traders a tiempo completo.
Si bien el Sistema de Trading de las Tortugas tiene varias ventajas, también hay algunas potenciales desventajas. Le muestro dos inconvenientes a tener en cuenta con la estrategia de trading de Richard Dennis.
El Sistema de Trading de las Tortugas requiere que los traders sean disciplinados y pacientes, ya que puede llevar tiempo para que las tendencias se desarrollen y para que las operaciones generen ganancias.
Los traders que son impacientes o impulsivos pueden necesitar ayuda para seguir las reglas y principios del sistema.
El sistema de trading de tortugas está diseñado para capturar tendencias a largo plazo en el mercado, lo que significa que puede perder oportunidades de trading a corto plazo.
Los traders centrados en las ganancias a corto plazo pueden encontrar el sistema demasiado lento.
La estrategia de Trading de Richard Dennis es un sistema de seguimiento de tendencias diseñado para capturar grandes tendencias en el mercado al tiempo que minimiza las pérdidas.
El sistema hace hincapié en la gestión de riesgos, el tamaño de la posición y las reglas específicas de entrada y salida diseñadas para identificar y seguir las tendencias a largo plazo en el mercado. Si bien el sistema tiene varias ventajas, incluido su potencial de altos rendimientos y énfasis en la gestión de riesgos, también tiene algunas desventajas potenciales, incluida la necesidad de disciplina y paciencia y la posibilidad de perder oportunidades de trading a corto plazo.
En general, el Sistema de Trading de las Tortugas puede ser una poderosa estrategia de trading para los traders que pueden seguir sus reglas y principios de manera efectiva.
Entonces, ¿estás listo para llevar su trading al siguiente nivel y unirte a las filas de Richard Dennis y sus famosas Tortugas?
El ATR es la abreviatura de Average True Range, pero ¿qué es exactamente? Se trata del promedio de los rangos de un valor cotizado. Generalmente se representa sobre un período de 14 días. Fue desarrollado a finales de los años 70 por Welles Wilder y lo introdujo como una herramienta de análisis técnico en su libro. Desde entonces, su popularidad ha crecido de manera constante. Tanto novatos como profesionales utilizan el ATR para todo tipo de cálculos. Algunos saben para qué sirve mientras que otros saben algo sobre lo que hace y cómo usarlo. Algunas personas confían ciegamente en él, mientras que otros lo han usado y desechado. El ATR es, como todas las herramientas de análisis técnico, sólo eso, una herramienta. Una herramienta es tan buena como la persona que la usa. Si bien ello puede parecer un cliché, la afirmación es correcta. Si usted no entiende qué es o cómo funciona la herramienta, ¿cómo vamos a poder utilizarla de manera eficaz?
Una forma excelente para cualquier principiante o trader de utilizar el ATR es calcularlo por uno mismo. Esto no es nada difícil. La mejor manera de empezar a representarlo es averiguar qué es el True Range. Según Wilder hay tres formas para obtener el True Range.
1. Tomar el Máximo actual del valor menos el Mínimo actual.
2. Tomar el Máximo actual del valor menos el Cierre del día anterior.
3. Tomar el Mínimo actual del valor menos el Cierre del día anterior.
Con el fin de saber cuál de estos debemos utilizar, simplemente tomaremos el mayor resultado de los tres. Estas fórmulas fueron elegidas por el simple motivo de medir efectivamente la distancia entre los precios y no la dirección. La mayor parte del tiempo utilizaremos el número obtenido con el primer método. Los métodos dos y tres fueron formulados específicamente para el caso de valores tales como precios de contratos de futuros que pueden tener huecos a veces significativos entre el precio actual y el cierre del día anterior.
Estos cálculos se pueden hacer para cualquier marco temporal. Eso significa que pueden funcionar tanto para precios diarios como intradía, así como precios mensuales o semanales. Esto se puede hacer de forma continua de tal forma que una vez que entra un nuevo período en el histórico, el más antiguo de los datos de los 14 días precios se elimina y el promedio se calcula de nuevo.
Hay algunas advertencias importantes para recordar con respecto a esta fórmula, así como una manera más sencilla de suavizar los resultados. Obviamente lo que nos llamará la atención es el pequeño número de datos que estamos utilizando. En algunos mercados, como Forex por ejemplo, o valores que vuelan alto y rápido con una BETA por encima de 1 puede observarse una diferencia significativa entre los primeros 14 períodos utilizados y los últimos 14 días. De hecho el punto en el que empezamos puede afectar en gran medida el número promedio que se obtiene. Hay dos maneras de conseguir resolver esto. La primera es ampliar el período, digamos 28 días, y empezar en ese punto. El otro es continuar calculando el True Range durante un par de días más para reflejar mejor el estado actual de dónde están los precios.
Otra cuestión que surge entre los traders que comparan los ATRs de diferentes activos será el precio de estos. Un valor de menor precio devolverá un ATR menor en comparación con los valores del ATR que se obtienen con un valor más caro. En la práctica no es posible comparar ATRs independientemente de lo correlacionados que estén los valores incluso aunque pertenezcan al mismo sector. Este es el caso que muchos traders principiantes, que a menudo no entienden o interpretan mal los números. Ahora que ya hemos aprendido a calcular el ATR ahora tenemos que saber cuál es la mejor forma de usar esta herramienta.
Esto a menudo puede generar algo de confusión entre los operadores sin experiencia. El ATR es una herramienta para medir la volatilidad. Esta herramienta es más eficaz cuando se trata de medir la fuerza de un movimiento. Un ejemplo perfecto sería un cambio de tendencia. Dependiendo del valor del ATR obtenido, seremos capaces de saber si es un cambio real o por el contrario es mejor estar fuera. Si un valor se gira de repente, cuanto mayor sea el ATR más probable será que la tendencia haya cambiado su curso. Esto es sin duda una forma de utilizar el ATR pero hay otras más.
Podemos tomar el nivel de ATR actual de un valor y utilizarlo para situar nuestro nivel de stop de pérdidas. Este método permite utilizar un stop de pérdidas más dinámico. En lugar de calcular un nivel de stop en base al tamaño de la cuenta, o un porcentaje de movimiento en contra, se puede utilizar el ATR pues además su valor nos cambiará a diario.
Otra forma efectiva de utilizar ATR es como una medida del rango diario de los valores para hacer que el tamaño de la posición sea más eficaz. Así, un valor más volátil en términos de ATR nos indicará que el tamaño de la posición deberá ser más pequeño en relación a un valor con un ATR menor. El tamaño de la posición ideal puede ser un tema especialmente desalentador para los traders principiantes y el ATR puede ayudar a reducir la confusión acerca de la parte de la cuenta que debemos arriesgar en proporción a la volatilidad del valor.
El ATR es una herramienta eficaz que cuando se entiende y se utiliza correctamente puede ser indispensable en cualquier caja de herramientas de un trader. Uno de los mayores problemas con el ATR para muchos traders proviene de la falta de comprensión acerca de cómo medirlo y de lo que se está midiendo. La volatilidad es una parte difícil de medir en un valor. Calcularla usando el ATR no sólo nos dice cómo de volátil es un valor sino que además podemos usar ese número para establecer los niveles de stop de pérdida y el tamaño de la posición. Ambos son a menudo difíciles de determinar, especialmente para un trader principiante.
Me gustaría compartir con ustedes algunos gráficos que he utilizado en ocasiones en mi curso SpikeTrade.com. Siempre digo que “cada trade merece tener un nombre propio”. ¿Qué significa esto? Significa que cada trader tiene que identificar claramente un pequeño número de patrones, que le ayuden a saber cuándo debe abrir una operación. Un consejo, no se distraiga con otros movimientos del mercado.
Uno de mis patrones favoritos, para hacer trading, son los que se dan cuando se produce “una divergencia acompañada de una ruptura en falso”. Le muestro un ejemplo. Como puede ver en el gráfico, el mercado de acciones subió haciendo un nuevo máximo, mientras que el histograma del MACD hizo máximos descendentes (el segundo máximo fue menor al primero) creando una divergencia bajista. Una vez que el mercado cayó por debajo de la línea de ruptura, podemos decir que esta ruptura al alza fue falsa. ¿Qué sucedió? La trampa cazó a los bulls o toros (aquellos que habían comprado confiando en la ruptura) y lo que vino después puede verlo usted mismo. Comenzó un mercado bajista.
Veamos otro ejemplo. Como si lo pusiéramos mirando a un espejo, este patrón de divergencia con ruptura en falso, se desarrolló esta vez en la parte inferior del gráfico. En esta ocasión el precio marcó nuevos mínimos bajando más de lo que lo hizo el histograma MACD (produciendo una divergencia alcista). ¿Por qué? Porque el precio rompió por debajo del mínimo anterior, pero rápidamente se recuperó por encima de él (una falsa ruptura a la baja). Fue entonces cuando la trampa se cerró de nuevo, en este caso atrapando a los osos o bears (aquellos que habían vendido confiando en la ruptura), mientras estos veían como el mercado se recuperaba.
Este patrón funciona en todos los marcos de tiempo: semanal, diario e intradiario. Funciona en todo tipo de mercados: acciones, índices, futuros y divisas.
Veamos un ejemplo, con el gráfico diario del índice S&P500 en el mes de febrero del 2.016, cuando hizo un suelo. Se ve una divergencia alcista acompañada de una ruptura a la baja en falso, con un mínimo en 1.812 puntos y el segundo en 1.810 puntos. Una vez que el índice S&P500 cerró por encima de 1.812, se confirmó la ruptura en falso. ¿Qué vino después? De nuevo, un fuerte movimiento en forma de potente rally.
Le sugiero que haga un poco de trabajo aplicando este método de entrada a un puñado de gráficos semanales actuales y vea usted mismo de lo que hablo.
No se descuide, hay una gran cantidad de ruido en los mercados. Un patrón bien definido representa una isla de orden en un océano de caos. ¿Qué hacer entonces? Un trader experto espera que surja un patrón en el que confía. ¿Qué hace después? Se lanza directamente sobre él cuando aparece, protegiendo al mismo tiempo sus posiciones con una orden stop loss, por si algo saliera mal. Pero recuerde siempre, “cada trade merece tener un nombre propio”. ¿Cuál es el suyo?
En 2005, Joel Greenblatt publicó un libro llamado The Little Book that Beats the Market (El pequeño libro que vence al mercado). Su objetivo era “explicar cómo ganar dinero en términos que incluso mis hijos pudieran entender”. Aunque utilizó un lenguaje y ejemplos dirigidos a los niños, fue muy leído por personas de todas las edades. Los primeros cinco capítulos, antes de que Greenblatt entre en su estrategia de inversión, comprenden una excelente introducción a la inversión en valor. Está escrito con claridad, es fácil de entender, está basado en principios y es correcto.
La mayor parte del libro, que es muy breve (se puede leer todo en unas pocas horas), consiste en la presentación de Greenblatt de una estrategia de inversión muy simple que él llamó “inversión con fórmula mágica”. La premisa es simple. Tome un montón de acciones y clasifíquelas según su calidad; tome el mismo grupo y clasifíquelos según su valor. Suma los dos rangos y compre las acciones con los rangos sumados más altos. Manténgalos durante un año, o preferiblemente más.
Como factor de calidad, Greenblatt eligió el rendimiento del capital, definido como el EBIT dividido por la suma del capital de trabajo y los activos fijos. Como factor de valor, Greenblatt eligió el EBIT dividido por el valor empresarial.
Los resultados fueron espectaculares. Sus pruebas retrospectivas de un año fueron increíbles, con su estrategia superando al mercado de manera bastante consistente. Pero eso no fue nada comparado con sus backtests por “cubos”, donde tomó un universo de 2.500 acciones y lo dividió en diez grupos de 250 acciones por rango y mostró sus rendimientos anuales, que fueron paso a paso cada uno peor que el anterior. Y eso no fue nada comparado con su backtest a tres años, donde tomó sus treinta mejores acciones de un universo de de 3.500 y las mantuvo durante tres años. En ese backtest, no hubo un solo año en el que su cartera no ganara al mercado y terminara con rendimientos positivos.
Y las fórmulas también tenían mucho sentido financiero. Eran fórmulas de sentido común, transparentes y justas. No parecía haber nada bajo la manga de Greenblatt: ni complicados mecanismos de sincronización del mercado, ni fórmulas de contabilidad opacas y complejas. Solo un numerador y dos denominadores, ambos fáciles de comprender.
El libro se vendió lo suficientemente bien como para que Greenblatt publicara una segunda edición en 2009, agregando la palabra Aún antes de “vence al mercado” , y agregando un nuevo y agradable epílogo que actualizó sus números.
¡Y luego Shazam! La fórmula mágica dejó de funcionar.
Después de un espectacular 2009 (en el que las carteras de Greenblatt superaron al mercado en un 50% de media), las acciones compradas en 2010 quedaron rezagadas frente al mercado en un 3% y las acciones compradas en 2011 quedaron rezagadas frente al mercado en un 28% . Vencieron al mercado en un 7% en 2012 y un 11% en 2013, pero quedaron a la zaga del mercado en un 9% en 2014, un 10% en 2015, un 13% en 2016 y 2017 y un 21% en 2018. Por último, las acciones compradas en 2019 , en los primeros nueve meses de ese año y mantenido durante un año, quedó a la zaga del mercado en 23%. ¡Ay! Si hubiera comprado las treinta acciones mejor clasificadas cada semana durante los últimos diez años y las hubiera mantenido durante un año, habría ganado un promedio de 2.20% por año, mientras que si hubiera comprado el S&P 500 ETF SPY en su lugar, habría obtenido una media del 13,02%.
(Este párrafo tiene todos los detalles técnicos para que pueda investigar o reproducir mis resultados. Sáltelo si no está interesado. Aquí están las reglas para el screener que estoy usando, que creé con Portfolio123—Son sacados directamente del libro de Greenblatt. Empiece por eliminar las acciones OTC, las finanzas, los servicios públicos y las acciones con estados de cuenta incompletos. Después de hacer esto, tome las 3500 acciones principales por capitalización de mercado. Clasifique estas acciones según dos criterios. El primero es el rendimiento del capital, que es el EBIT dividido por la suma del capital de trabajo neto y los activos fijos, donde los activos fijos se definen como los activos totales menos los activos intangibles y corrientes. El segundo es el EBIT dividido por el valor empresarial. Para el EBIT, usa los números de los últimos doce meses, para los activos y el capital de trabajo usa los valores del último trimestre y usa el último precio para calcular el valor empresarial. Luego agrega esas dos posiciones de rango y elige las treinta acciones principales. Simule comprar esas treinta acciones principales cada semana y manténgalas durante un año.
También probé esto con períodos de dos y tres años. Los resultados no son tan abismales, pero aún no te acercas a vencer al mercado. El desempeño del período de mantener de tres años se vuelve especialmente horrible en los últimos años. Si hubiera comprado la cartera de Greenblatt en cualquier semana entre el 22/6/2016 y el 12/9/2017 y la mantuvo durante tres años, habría sufrido una pérdida de entre el 4% y el 44% de su cartera, sin una sola ganancia, mientras que si hubiera invertido en el Russell 3000 en cambio, habría ganado entre el 1% y el 52% durante el mismo período de tres años, sin una sola pérdida. La diferencia entre la cartera promedio de Greenblatt y la cartera de mercado durante esos nueve meses de rendimientos a tres años es un asombroso 60% (habría obtenido un promedio del 39% con Russell 3000 y perdido un promedio del 21% con el Cartera de Greenblatt). Compare eso con el alarde de Greenblatt de un período de retención de tres años que nunca pierde dinero y nunca deja de vencer al mercado durante el período que probó.
También lo probé en universos más pequeños, como hizo Greenblatt, restringiendo mis opciones a las 2500 acciones más grandes y las 1000 más grandes. Pase lo que pase, el desempeño durante los últimos diez años es realmente pobre.
¿Y recuerdas los diez cubos o secciones de las que habló Greenblatt? A continuación, se muestran los rendimientos acumulados de un año de los últimos diez años, basados en un universo de 2500 acciones:
Como puede ver, el segmento superior (n. ° 1, las acciones con la clasificación más alta) tiene un rendimiento peor que cualquier otro segmento, excepto por los segmentos n. ° 8, n. ° 9 y n. ° 10 (las peores acciones). (Al menos la pendiente todavía está en la dirección correcta…) Y si hubiera usado veinte cubos, los de la parte superior habrían sido aún peores.
Hay un bloguero en Fort Worth que ha hecho una crónica de sus aventuras utilizando la fórmula mágica. Su última publicación dice: “Mi cartera MF ha perdido miles desde principios de 2017, mientras que el índice S&P 500 ha aumentado casi un 35%”. Me gustaría expresarle mi más sentido pésame.
¿Por qué tuvo éxito el sistema de Greenblatt durante tanto tiempo y por qué ahora ha fallado espectacularmente durante diez años consecutivos?
Primero, el éxito. En mi opinión, Greenblatt tiene razón en lo que respecta a tres principios básicos:
Este es un consejo que sigo religiosamente, todos los días. Su éxito pasado no es accidental.
En cuanto a su fracaso de diez años, se podrían dar muchas explicaciones. El relativo fracaso de la inversión en valor, en términos generales, desde la recuperación inicial de la Gran Crisis Financiera ha sido objeto de muchos artículos y editoriales últimamente, y cualquiera de ellos podría aplicarse a la fórmula mágica: que es una destilación particularmente austera de los principios de la inversión en valor.
Pero sigamos con las propias palabras de Greenblatt por un momento.
Primera cita:
“Algunas empresas merecen precios bajos porque sus perspectivas de futuro son malas”.
Joel Greenblatt
(Su hubiera sido el editor dudo que la frase redundante “perspectivas de futuro” hubiera eludido mi lápiz rojo). Greenblatt no considera el crecimiento en absoluto, y el mercado ha sido especialmente bueno para predecir el crecimiento de los ingresos últimamente: la correlación entre el impulso de los precios y el crecimiento futuro de los ingresos es asombrosa. Muchas de las empresas que pasan la prueba de Greenblatt tienen un bajo crecimiento de ventas en el futuro. Por ejemplo, si hubiera elegido las 100 principales empresas en septiembre de 2018, el crecimiento medio de las ventas de TTM de las empresas supervivientes dieciocho meses después habría sido del –4,09%. Pero si hubiera elegido las 3.500 empresas, independientemente de su EBIT, el crecimiento medio de las ventas de TTM dieciocho meses después habría sido del 2,42%.
Segunda cita:
“Si todos usaran [la fórmula mágica], probablemente dejaría de funcionar. Tanta gente estaría comprando acciones a precio de ganga seleccionadas por la fórmula mágica que los precios de esas acciones subirían casi de inmediato. En otras palabras, si todos usaran la fórmula, ¡las gangas desaparecerían y la fórmula mágica se arruinaría! ”
Joel Greenblatt
De hecho, los dos factores en los que Greenblatt se centró básicamente dejaron de funcionar, mientras que otras medidas de calidad y valor menos seguidas continuaron brindando a los inversores oportunidades de arbitraje. Así como la relación precio-valor en libros dejó de “funcionar” poco después de que Fama y French popularizaran su uso en la década de 1990, lo mismo sucedió con el EBIT a EV y su primo EV a EBITDA diez o quince años después.
Tercera cita:
“Así que aquí está la otra cosa que necesita saber sobre Mr. Market:
• A corto plazo, Mr. Market actúa como un tipo tremendamente emocional que puede comprar o vender acciones a precios deprimidos o inflados.
• A largo plazo, es una historia completamente diferente: Mr. Market lo hace bien “.Joel Greenblatt
Pero como le gusta decir al comentarista financiero A. Gary Shilling, “El mercado de valores puede permanecer irracional mucho más tiempo del que usted puede permanecer solvente”. Realmente no tengo mucha fe en que el Sr. Market alguna vez “lo haga bien”. Nuestro trabajo como inversores no es esperar a que el Sr. Market “lo haga bien”, sino encontrar las acciones con más probabilidades de revalorizarse. Estas bien pueden ser, como diría Greenblatt, las acciones en las que el Sr. Market se ha equivocado más, pero lo mejor que podemos esperar es que en algún momento se equivoque un poco menos.
Cuarta cita:
“Si simplemente se limita a comprar buenas empresas (las que tienen un alto rendimiento del capital) y comprar esas empresas solo a precios de ganga (a precios que le dan un alto rendimiento de las ganancias),. . . puede lograr retornos de inversión que superen los pantalones incluso a los mejores profesionales de la inversión (incluido el profesional más inteligente que conozco). Puede superar el rendimiento de profesores de primer nivel y superar todos los estudios académicos que se hayan realizado. De hecho, ¡más del doble de los rendimientos anuales de los promedios del mercado de valores! ”
Joel Greenblatt
Esto es lo que llamo pensamiento mágico. ¿Te imaginas esas palabras viniendo de Benjamin Graham, Warren Buffet o Charlie Munger? No puedo. Si está buscando precios de ganga, debe considerar muchas más cosas que el rendimiento de las ganancias, y si está buscando buenos negocios, debe considerar muchas más cosas que un alto rendimiento del capital. No se puede juzgar una empresa como buena o mala sin tener en cuenta su estabilidad, sus perspectivas de crecimiento y la calidad de sus ganancias; y no se puede juzgar una empresa como una ganga sin tener en cuenta una variedad de métricas de valoración. Y no puede olvidar que muchas acciones seguirán siendo gangas —o sobrevaloradas— indefinidamente. Quiero decir, ¿te imaginas a Tesla, cuyo P / E está cerca de 1,000 en este momento, con un P / E de 10?
Última cita:
“La fórmula [mágica] es simple, tiene mucho sentido y con ella se puede vencer al mercado, a los profesionales y a los académicos por un amplio margen. Y puedes hacerlo con bajo riesgo. La fórmula ha funcionado durante muchos años y seguirá funcionando incluso después de que todos lo sepan”.
Joel Greenblatt
Si alguien, no me importa si es el Papa o ella la reina, te dice algo como esto, ¡corre! No existe una fórmula mágica porque no existe la magia. Todo el libro de Greenblatt es un cuento de hadas.
¿Qué es una “fórmula mágica”, después de todo? Es una palabra como “abracadabra”, una palabra que los magos y brujas usan para agregar un poco de efectividad a sus ilusiones. Va con varitas mágicas y pociones mágicas y autobuses escolares mágicos. Recuerde que la mayor parte de El librito que gana al mercado fue escrito originalmente para niños. No se trata de una realidad. Se trata de magia. ¿Todos esos maravillosos backtests? ¿Todas las estadísticas que demuestran lo bien que funciona? ¿Todos los cuentos y ejemplos de niños basados en un negocio imaginario de chicles? Estas son las herramientas básicas del oficio del mago financiero.
Para aquellos de nosotros que vivimos en el mundo real, ya es hora de darse cuenta de que una “fórmula mágica” es inherentemente una ilusión. Ya no funciona porque en realidad nunca podría funcionar. Nunca habrá una forma simple, infalible y de bajo riesgo de ganarle al mercado. Eso es magia; eso es un cuento de hadas. Greenblatt debería haberlo sabido mejor.
Quizás algún día escriba un libro que pueda ganarle al mercado. Después de todo, he cuadruplicado mi dinero en menos de cinco años. Pero ese libro no será “pequeño” y no tendrá ninguna “fórmula mágica”. Mi forma de vencer al mercado no es simple, no es infalible y no es de bajo riesgo. Vencer al mercado requiere no solo mucho trabajo extremadamente duro, sino una mentalidad verdaderamente realista, sin espacio para el pensamiento mágico. Lo último que un inversor debería desear es una “fórmula mágica”. Siempre será una receta excelente para el fracaso.
In Praise of Profits! es el sexto de mi serie de estudios Predicting the Markets. Se centra principalmente en lo que los progresistas se equivocan sobre el capitalismo empresarial y las ganancias. En el camino, con el debido respeto, critico a cinco de los economistas más famosos de la historia. Le muestro varios extractos interesantes:
Lamentablemente, el capitalismo empresarial ha tenido mala reputación desde 1776. Perversamente, fue entonces cuando Adam Smith, el gran defensor del capitalismo, publicó «La riqueza de las naciones». Cometió un gran error cuando argumentó que el capitalismo está impulsado por el interés propio. Promocionar el capitalismo como un sistema basado en el egoísmo no era inteligente. Por otra parte, Smith era profesor, sin experiencia real como emprendedor.
Smith escribió: “No es por la benevolencia del carnicero, el cervecero o el panadero de lo que esperamos nuestra cena, sino de su consideración por sus propios intereses. No nos dirigimos a su humanidad, sino a su amor propio, y nunca les hablamos de nuestras propias necesidades, sino de sus ventajas”.
Esta declaración tan citada es totalmente errónea, con el debido respeto al gran profesor. El carnicero, el cervecero y el panadero se levantan temprano en la mañana y trabajan todo el día, tratando de darles a sus clientes la mejor carne, cerveza y pan a los precios más bajos posibles. No lo hacen por su amor propio, sino por su inseguridad. Si no se levantan temprano todos los días, sus competidores lo harán y los arruinarán. El capitalismo empresarial es, por tanto, el sistema económico más moral, honesto y altruista de todos. Entre sus lemas están: «El cliente siempre tiene la razón», «Precios bajos todos los días» y «Satisfacción garantizada o le devolvemos su dinero».
Los problemas comienzan cuando los carniceros, cerveceros y panaderos forman asociaciones comerciales para ahogar a la competencia, o se unen a las existentes que lo hacen. Las asociaciones apoyan a los políticos y contratan a cabilderos o lobbyist (personas que tratan de influenciar a los políticos) que prometen regular su industria, por ejemplo, exigiendo inspecciones y licencias gubernamentales. De esta manera, levantan barreras anticompetitivas para entrar a sus negocios. En otras palabras, el capitalismo comienza a transformarse en un capitalismo de colegas corrupto cuando «grupos de intereses especiales» intentan manipular el mercado a través de la influencia política. Estos grupos son totalmente egoístas al promover los intereses de sus miembros en lugar de a sus clientes. Al menos Smith entendió bien ese concepto cuando también escribió la famosa frase: «Las personas del mismo oficio rara vez se reúnen, para divertirse, la conversación suele terminar en una conspiración contra el público o en algún truco para subir los precios».
El Manifiesto Comunista (1848), que Karl Marx escribió con Friedrich Engels, advierte que el capitalismo es propenso a crisis recurrentes porque “una gran parte no solo de la producción existente, sino también de las fuerzas productivas creadas previamente, se destruyen periódicamente”. Esto sucede porque el capitalismo tiene “epidemias de sobreproducción”, que se resuelven mediante la “destrucción forzosa de una masa de fuerzas productivas”, la explotación y el imperialismo en el exterior.
Oye, Karl y Friedrich eran sólo aspirantes a revolucionarios de 27 y 25 años cuando escribieron esas tonterías. Sin embargo, incluso a medida que envejecían, nunca se dieron cuenta de que el «proceso de construcción creativa» del capitalismo mejora el nivel de vida de la clase consumidora, es decir, de todos nosotros. Así es, Marx y Engels erróneamente enfocaron su análisis en la lucha de clases, enfrentando a los trabajadores industriales contra sus jefes, quienes daban empleo, capitalistas. Estos fueron caricaturizados como codiciosos, explotadores e imperialistas. No entendieron que la única clase que importa en el capitalismo es la clase consumidora, que incluye a todos. En un sistema capitalista, los productores, los trabajadores y los comerciantes compiten para satisfacer las necesidades de la clase consumidora.
El capitalismo proporciona el incentivo para que los empresarios innoven. Impulsados por el afán de lucro, los creadores de bienes y servicios nuevos o mejores a precios asequibles se enriquecen vendiendo sus productos a los consumidores que se benefician de ellos. Son los verdaderos revolucionarios. Destruyen a los productores que no innovan y no proporcionan a los consumidores los mejores bienes y servicios a los precios más bajos de forma regular. El capitalismo naturalmente desarrolla innovaciones tecnológicas que benefician a toda la sociedad de manera continua.
El capitalismo elimina la sobreproducción al sacar del negocio a las empresas que no son rentables. Los productores no competitivos y no rentables son las desafortunadas víctimas del capitalismo.
El proceso de destrucción creativa de Schumpeter conduce naturalmente a la «paradoja del progreso». En conjunto, la sociedad se beneficia de la destrucción creativa, ya que crea nuevos productos, mejores condiciones laborales y nuevos puestos de trabajo, elevando así el nivel de vida. Pero también destruye los empleos, las empresas y las industrias existentes, a menudo de forma permanente. Llamar a este proceso «destrucción creativa», como hizo Schumpeter, pone el foco en los perdedores, mientras que si se llama «construcción creativa», como yo, se centra en los ganadores, lo que, por cierto, incluye a todos los consumidores que se benefician de bienes y servicios nuevos o mejores a precios más bajos.
Los macroeconomistas keynesianos tienden a centrarse en el lado de la demanda de la economía. Sus modelos se basan en el supuesto básico de que las recesiones económicas son causadas por una demanda insuficiente del sector privado que debe compensarse con estímulos gubernamentales. Los keynesianos prefieren un mayor gasto público a los recortes de impuestos, ya que calculan que es probable que una parte de las ganancias fiscales inesperadas de la gente se ahorre en lugar de gastar. Rara vez consideran la posibilidad de que la demanda sea débil porque las regulaciones y políticas gubernamentales están deprimiendo las ganancias. Todo lo que saben con certeza es que pueden ayudar con políticas fiscales y monetarias estimulantes.
La última (19) edición de Economía (2010) de Paul Samuelson y William Nordhaus enseña a los estudiantes que la economía «es el estudio de cómo las sociedades utilizan recursos escasos para producir bienes y servicios valiosos y distribuirlos entre diferentes individuos». Esta definición no ha cambiado desde que se publicó la primera edición de este libro de texto clásico en 1948.
Aprendí que la economía no es un juego de suma cero como implica esa definición. La economía consiste en utilizar la tecnología para mejorar el nivel de vida de todos. Las innovaciones tecnológicas están impulsadas por las ganancias que se pueden obtener al resolver los problemas que plantean los recursos escasos. Los mercados libres proporcionan el incentivo de las ganancias para motivar a los innovadores a resolver este problema. Al hacerlo, los consumidores obtienen mejores productos a menudo a precios más bajos. El mercado distribuye los beneficios resultantes a todos los consumidores. Desde mi perspectiva, la economía se trata de crear y difundir la abundancia, no de distribuir la escasez.
Después de 2020, podría pasar cualquier cosa. Así ha sucedido. Las redes sociales han movilizado a los traders que se quedan en casa para hacer la guerra a los vendedores en corto institucionales. Esto podemos verlo como una batalla o por el contrario como algo ilegal. No obstante, como traders, solo nos interesa analizar la situación como simple desafío para generar ganancias. ¿Podemos ganar dinero con estos extraños movimientos sin arriesgarlo todo?
Comencemos con el Bitcoin (BTC-USA), que ha tenido un historial de extrema volatilidad. ¿Podemos encontrar un sistema simple que tenga ganancias consistentes?
Considere primero la volatilidad. No querrá sentarse a esperar encima de una operación cuando los precios se mueven un 5% o un 10% cada día. Para aquellas operaciones con un alto riesgo puede estar bien, pero normalmente el resto queremos simplemente operaciones ganadoras, sin demasiados sobresaltos.
La clave para operar en un mercado errático y volátil es aprovechar el ruido y salir con una ganancia inesperada. Cuando la volatilidad cae, podemos volver a entrar y tratar de obtener otra ganancia. La Figura 1 muestra la volatilidad anualizada del BTC de 2014. Usamos la siguiente fórmula:
Vol. Anualizado (AVOL) = STDEV (rendimientos de 20 días) x sqrt (252)
Es la misma fórmula para la volatilidad implícita y la que utilizan la mayoría de los analistas financieros. La razón por la que los valores superan 1.0, lo cual es claramente imposible en la vida real, es simplemente porque estamos proyectando que la volatilidad a 20 días se anualizará. Siempre que seamos coherentes, esto funciona.
Nuestro sistema consiste comprar en una ruptura de 20 días (comprará cuando el cierre de hoy sea mayor que el cierre de los 20 días anteriores) y salir cuando la volatilidad supere 0,60. Entrar en una operación cuando la volatilidad es alta lo expone a un riesgo extremo. Como puede ver, la volatilidad cambia rápidamente.
Usamos una ruptura en lugar de un promedio móvil porque no tiene retraso; cuando los precios alcanzan un nuevo máximo, estamos dentro. La Figura 2 muestra el desempeño de una ruptura de 20 días con y sin una salida de volatilidad.
Los movimientos de los precios son tan rápidos que permanecer con la ruptura de 20 días (en azul) le hará devolver todas las ganancias que haya obtenido. Sin embargo, al salir cuando la volatilidad es alta, podemos producir beneficios constantes, incluso grandes beneficios.
Pero eso es en el caso del BTC. ¿Cómo podemos usar este concepto para operar Gamestop (GME) y AMC (AMC)? La Figura 3 muestra la volatilidad de GME. Tiene algunos máximos por encima de 1.0 antes del último gran salto que se muestra en la Figura. Si la hubiéramos estado operando tal y como lo haríamos con el BTC, habríamos salido cuando la volatilidad alcanzó 0,90, mi salida normal de volatilidad extrema. Habría tenido 4 o 5 buenas operaciones, pero luego se habría perdido un gran movimiento y habría obtenido una ganancia modesta cuando podría haber sido rico.
¿De verdad cree que podría haber anticipado este movimiento en GME? La Figura 4 muestra los grandes movimientos que se dieron en una semana. Sin saber qué pasaría, y si hubiera tenido la suerte de comprar antes GME, habría salido en el primer salto. Nada mal. La volatilidad después, como se mantiene alta, no le habría dejado entrar de nuevo. El enfoque de comprar una ruptura y salir cuando aparezcan episodios de volatilidad elevada hará un buen trabajo para controlar el riesgo. Si se equivoca, los precios girarán y perderá esa ganancia no realizada. Esa es la realidad del trading.
¿Qué sucede con AMC, otro objetivo de los anti-vendedores en corto? La Figura 5 muestra su patrón de volatilidad. Nuevamente, si la hubiéramos operado, lo cual es poco probable, nos hubiera gustado salir cuando la volatilidad llegó a 2.0, habiendo obtenido dos ganancias antes del siguiente movimiento. Por cierto, eliminamos los dos últimos días de volatilidad anualizada porque los números eran tan grandes (en millones) que no podían mostrarse.
No es probable que haya operado en estos mercados antes del rally a menos que haya estado en contacto con los vendedores “anti-cortos”. Pero el principio de comprar una ruptura y salir con alta volatilidad me ha funcionado. Este enfoque me permitió salir de Tesla (TSLA) cuando la volatilidad alcanzó 0,90, así como en algunos otros mercados. Dejamos pequeñas ganancias sobre la mesa, pero reducimos mucho el riesgo. Esa forma de operar lo mantendrá en el lado correcto del mercado.
“¿Cómo construyó Coca-Cola su foso? Profundizaron en la mente de las personas de que Coca-Cola es felicidad. El foso es lo que está en tu mente”. – Warren Buffett
De camino a la playa este verano, mi familia se detuvo en Hershey Park en Pensilvania. En la tienda de la fábrica de Hershey, hicimos cola durante una hora completa con cientos de personas más para el recorrido automatizado de cinco minutos que describe la historia del chocolate Hershey.
Desde un punto de vista lógico, esto fue una tontería. ¿Por qué pasar por todo eso para aprender sobre una combinación de marca de azúcar, leche y cacao?
Como Rory Sutherland, vicepresidente de la casa de publicidad Ogilvy, lo expresa sucintamente en su libro ALCHEMY : “Cuando exiges lógica, pagas un precio oculto: destruyes la magia”.
Y, lo supiéramos o no, eso es lo que todos en la fila buscaban: magia. De hecho, salimos felices, con los niños fascinados por las vacas animatrónicas que cantan y las barritas Hershey gratis al final.
No hay nada objetivamente notable en Hershey Kisses o Reese’s Peanut Butter Cups. Hay opciones de chocolate de mayor calidad como Ghirardelli y Godiva, y los consumidores tienen más formas que nunca de satisfacer su gusto por lo dulce.
Aún así, la combinación de varias marcas de Hershey y su sabor, consumido una y otra vez durante generaciones, se transformó en DOSIS DE NOSTALGIA por el pasado de Halloween y otros recuerdos felices de la infancia compartidos con amigos y seres queridos. Y esa combinación mágica es lo que atrae a CUATRO MILLONES DE VISITANTES al recorrido por la fábrica de Hershey cada año.
foto del autor
El dinero por sí solo no puede interrumpir sentimientos tan ilógicos pero mágicos, lo que hace que este tipo de marcas sean defendibles como «fosos de la mente». Están inextricablemente vinculados con nuestros recuerdos e identidades y, en consecuencia, afectan LA QUÍMICA DE NUESTRO CEREBRO.
Aquí hay algunos ejemplos de nuestra cartera:
Al patrocinar a gente como Cristiano Ronaldo, Tiger Woods y Michael Jordan, Nike ha unido su marca al rendimiento atlético de élite. Su publicidad ni siquiera te dice nada sobre la calidad del calzado o la ropa. Eso se asume como un hecho. En cambio, Nike quiere que sus clientes vinculen su identidad con su marca, lo que representa el logro y la motivación atléticos. En otras palabras, si quieres considerarte un atleta, debes usar ropa Nike.
Fuente: Nike
No todas las marcas son un activo defendible. Incluso las buenas marcas son vulnerables sin una gestión adecuada y las marcas basadas únicamente en ventajas de «costo de búsqueda» corren un riesgo particular en el mercado digital directo al consumidor actual.
Para ser defendible y valiosa por sí misma, una marca debe ser reconocible y relevante. Lo que hace que los fosos de la mente sean defendibles y valiosos es que amplían la relevancia de la marca a lo largo del tiempo al representar algo por sí mismos. Por el contrario, muchas marcas emergentes luchan por mantener su relevancia y se convierten en trampas de calidad. Dicho de otra manera, las marcas jóvenes necesitan demostrar constantemente su valía ante los consumidores, mientras que a las marcas establecidas se les da el beneficio de la duda y tienen más espacio para innovar y correr riesgos.
Del mismo modo, tener fosos mentales no significa que Ferrari, Nintendo o Nike puedan dormirse en los laureles. Como cualquier foso, dan tiempo a sus equipos directivos para crear productos que deleiten a sus fans. Lo que hace la gerencia con ese tiempo es lo que determina la creación de valor para los accionistas. La gestión adecuada genera más magia para las generaciones sucesivas de clientes y perpetúa el ciclo de retroalimentación positiva en torno a las marcas.
Todo operador sabe que hay regímenes de mercado que son favorables a sus estrategias, y otros regímenes que no lo son. Algunos regímenes son obvios, como los mercados alcistas contra los bajistas, los mercados tranquilos frente a los agitados, etc. Estos regímenes afectan a muchas estrategias y carteras (a menos que sean carteras neutrales en cuanto al mercado o neutrales en cuanto a la volatilidad) y son fácilmente observables e identificables (pero tal vez no predecibles). Otros regímenes son más sutiles y solo pueden afectar a su estrategia específica. Los regímenes pueden cambiar todos los días, y pueden no ser observables. A menudo no es tan simple como decir que el mercado tiene dos regímenes, y actualmente estamos en el régimen 2 en lugar de 1. Por ejemplo, con respecto a la rentabilidad de su estrategia específica, el mercado puede tener 5 regímenes diferentes. Pero no es fácil especificar exactamente cuáles son esos 5 regímenes, y en cuál de los 5 estamos hoy, por no hablar de predecir en qué régimen estaremos mañana. ¡Ni siquiera sabremos que hay exactamente 5!
Los cambios de régimen a veces requieren un cambio completo de estrategia de trading (por ejemplo, operar con una estrategia de reversión media en lugar de impulso). Otras veces, los operadores solo necesitan cambiar los parámetros de su estrategia de trading para adaptarse a un régimen diferente. Mis colegas y yo en PredictNow.ai hemos ideado una forma novedosa de adaptar los parámetros de una estrategia de trading, una técnica que llamamos «Optimización condicional de parámetros» (CPO). Este invento pendiente de patente permite a los traders adaptar nuevos parámetros con la frecuencia que deseen, tal vez para cada día de negociación o incluso para cada operación individual.
CPO utiliza el aprendizaje automático para realizar operaciones de manera óptima en función de las cambiantes condiciones (régimenes) del mercado en cualquier mercado. Los operadores en estos mercados normalmente ya poseen una estrategia de trading básica que decide el momento, el precio, el tipo y/o el tamaño de dichas órdenes. Esta estrategia de trading generalmente tendrá un pequeño número de parámetros ajustables. Normalmente, a menudo se optimizan en función de un conjunto de datos históricos fijo («conjunto de trenes»). Alternativamente, se pueden volver a optimizar periódicamente utilizando un conjunto de trenes en expansión o rodantes. (Este último a menudo se llama «Walk Forward Optimization».) Con un conjunto de bloques fijos, los parámetros claramente no pueden adaptarse a los regímenes cambiantes. Con un conjunto de bloques en expansión, los parámetros de trading aún no pueden responder a las condiciones del mercado que cambian rápidamente porque los datos adicionales son solo una pequeña fracción del conjunto de bloques existente. Incluso con un conjunto de bloques rodantes, no hay evidencia de que los parámetros optimizados en el período histórico más reciente den un mejor rendimiento fuera de la muestra. Un conjunto de bloques rodantes demasiado pequeños también dará resultados predictivos inestables y poco fiables dada la falta de significación estadística. Todos estos procedimientos de optimización convencionales pueden llamarse optimización incondicional de parámetros, ya que los parámetros no responden de forma inteligente a las condiciones del mercado que cambian rápidamente. Idealmente, nos gustaría tener parámetros que sean mucho más sensibles a las condiciones del mercado y, sin embargo, estén capacitados en una cantidad lo suficientemente grande de datos.
Para abordar este problema de adaptabilidad, aplicamos un algoritmo de aprendizaje automático supervisado (específicamente, bosque aleatorio con refuerzo) para aprender de un gran conjunto de predictores («característica») que captura varios aspectos de las condiciones de mercado prevalecientes, junto con valores específicos de los parámetros, para predecir el resultado de la estrategia de trading. (Un resultado de ejemplo es el futuro retorno de un día de la estrategia). Una vez que dicho modelo de aprendizaje automático está entrenado para predecir el resultado, podemos aplicarlo al mercado real introduciendo las características que representan las últimas condiciones del mercado, así como varias combinaciones de los parámetros. El conjunto de parámetros que resulten en el resultado óptimo previsto (por ejemplo, el rendimiento futuro más alto de un día) se seleccionará como óptimo, y se adoptará para la estrategia de trading para el siguiente período. El operador puede hacer tales predicciones y ajustar la estrategia de trading con la frecuencia que sea necesario para responder a las condiciones del mercado que cambian rápidamente.
En el ejemplo que puede descargar aquí, ilustro cómo aplicamos CPO utilizando la API de aprendizaje automático financiero de PredictNow.ai para adaptar los parámetros de una estrategia de reversión media basada en la banda de Bollinger en GLD (el ETF de oro) y obtener resultados superiores que destaco aquí:
|
Optimización incondicional | Optimización condicional |
Rebtabilidad anual | 17,29% | 19,77% |
Ratio de Sharpe | 1,947 | 2.325 |
Ratio calmar | 0,984 | 1.454 |
La técnica de CPO también es útil en las verticales de la industria que no sean las finanzas; después de todo, la optimización en condiciones variables de tiempo y estocástico es un problema muy general. Por ejemplo, los tiempos de espera en la sala de emergencias de un hospital se pueden minimizar optimizando varios parámetros, como el nivel de personal, la preparación de equipos y suministros, la tasa de alta, etc. Los métodos actuales de última generación generalmente encuentran los parámetros óptimos mirando lo que funcionó mejor en promedio en el pasado. Tampoco hay una función matemática que determine exactamente el tiempo de espera en función de estos parámetros. La técnica CPO emplea otras variables como la hora del día, el día de la semana, la temporada, el clima, si hay eventos masivos recientes, etc., para predecir el tiempo de espera bajo varias combinaciones de parámetros y, por lo tanto, encontrar la combinación óptima en las condiciones actuales con el fin de lograr el tiempo de espera más corto.
Arcu egestas pellentesque non commodo consequat. Adipiscing arcu risus leo viverra accumsan. Massa orci eget molestie odio euismod. Mauris lectus aliquet netus enim lacinia scelerisque. A sodales fermentum pulvinar lobortis ut amet, elementum amet. Commodo eget nulla auctor viverra eget lectus eros. Vehicula ultricies molestie volutpat sagittis viverra nulla eu.
Lorem ipsum dolor sit amet enim. Etiam ullamcorper. Suspendisse a pellentesque dui, non felis. Maecenas malesuada elit lectus felis, malesuada ultricies.
One of the issues complicating the Ukrainian presidential election at the end of March is that no one, including pollsters, knows how many people still live in the country. Waves of Ukrainians have been emigrating and counting them isn’t easy. Official statistics are deceptively detailed. The latest population count, from December 2018, is 42,177,579. According to the Ukrainian State Statistical Service, there was a sharp drop in population between 2014 and 2015, when Ukraine lost Russian-annexed Crimea and couldn’t run counts in the eastern regions of the country, controlled by Russian proxies.
Ukrainian communities are growing fast in the Baltic states too, where a worker can make far more than in Ukraine. In Lithuania they’re the largest group of resident foreigners and their number increased 55 percent last year. In Estonia, a record inflow of Ukrainians was registered in 2018. Russia, which many consider to be in a state of war with Ukraine, issued 77,000 residence permits to Ukrainians; 81,000 became Russian citizens.
That, quite likely, is inaccurate. Government statistics show a slight population increase in the first 11 months of 2018, though the number of internal refugees from the areas controlled by pro-Russian forces — the biggest source of inbound migration in recent years -- did not grow during this period. The giveaway is that data from neighboring countries show that large numbers of Ukrainians are moving, especially to eastern Europe, and more have been tempted to do so since the EU introduced visa-free travel in June 2017. Europe’s official statistical service, Eurostat, is slow to release migration data.
Migrant remittances, which last year amounted to 13.8 percent of Ukraine’s economic output, according to the World Bank, are perhaps the best measure of the Ukrainian population outflow. With the visa-free regime, it’s not easy to track those who do so on a seasonal basis.
Lorem ipsum dolor sit amet enim. Etiam ullamcorper. Suspendisse a pellentesque dui, non felis. Maecenas malesuada elit lectus felis, malesuada ultricies.
Lorem ipsum dolor sit amet enim. Etiam ullamcorper. Suspendisse a pellentesque dui, non felis. Maecenas malesuada elit lectus felis, malesuada ultricies.
Lorem ipsum dolor sit amet enim. Etiam ullamcorper. Suspendisse a pellentesque dui, non felis. Maecenas malesuada elit lectus felis, malesuada ultricies.