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Jack Schwager es uno de los autores con mayor prestigio internacional. Ha trabajado en algunas de las principales firmas de Wall Street y durante más de 30 años ha escrito varios de los artículos y libros con mayor popularidad en la industria de los hedge funds y trading en futuros. Algunos de sus proyectos más conocidos han sido su saga “Markets Wizars”, en la que ha entrevistado a los principales traders de la industria o fundseeder.com, una plataforma enfocada en buscar nuevos talentos de la inversión.
Jack Schwager / jackschwager.com

 

  • Jack Schwager, autor de una de las sagas más leídas de todos los tiempos, Market Wizards, nos cuenta en exclusiva los ratios que analiza para elegir a sus candidatos a ser entrevistados en esta serie de libros que sirven como referencia, para todos los traders, a nivel internacional.
  • Artículo publicado en Hispatrading 48.

En primer lugar si está disponible, siempre prefiero usar datos diarios en lugar de datos mensuales, ya que el hecho de que el número de puntos de datos sea 21 veces mayor hace que las estadísticas, basadas en datos diarios, sean mucho más confiables estadísticamente. 

Además, los datos diarios pueden revelar información significativa que está oculta por los datos mensuales. Por ejemplo, si una cuenta pierde un 10% en la primera mitad del mes y luego recupera un 11,2% en la segunda mitad del mes, esa reducción del 10% será invisible con los datos mensuales, pero completamente visible en los datos diarios. No hay lugar para esconderse con los datos diarios. También hay artificialidad inherente a los datos mensuales. Si en el ejemplo anterior, la pérdida del 10% se produjo en la segunda mitad de un mes y el rebote del 11,2% se produjo en la primera mitad del mes siguiente, la reducción sería visible en los datos mensuales. 

El hecho de que la misma acción del precio pueda resultar en estadísticas muy diferentes dependiendo de los días del calendario en que ocurrió ese movimiento de precios es una característica indeseable.

MIS ESTADÍSTICAS DE RENDIMIENTO PREFERIDAS

Gain to Pain Ratio: la suma de todos los rendimientos (diarios o mensuales, según los datos que se utilicen) dividida entre el valor absoluto de la suma de todos los rendimientos negativos. En esencia, el GPR muestra la relación entre los rendimientos netos y las pérdidas incurridas para obtener esos rendimientos.

Sortino Ratio/√2: el ratio de Sortino es una variación del ratio de Sharpe que utiliza solo la desviación a la baja para medir el riesgo en lugar de la desviación estándar, que se basa en todos los retornos. La razón para dividir por √2 se explica en la nota a continuación. Prefiero el ratio de Sortino al ratio de Sharpe porque solo penaliza la volatilidad a la baja, mientras que la medida de riesgo del ratio de Sharpe no distingue entre volatilidad al alza y a la baja.

Nota: Dado que el índice de Sortino tiene el mismo numerador que el índice de Sharpe, pero calcula el denominador en función de las desviaciones cuadradas de solo los rendimientos perdidos, en lugar de todos los rendimientos, estará sesgado para ser más alto que el índice de Sharpe, incluso para los operadores cuyos rendimientos están sesgados negativamente (es decir, las grandes pérdidas son mayores en magnitud absoluta que las grandes ganancias). Un error común es suponer que si el índice de Sortino es más alto que el índice de Sharpe, implica que los rendimientos están sesgados positivamente (es decir, las grandes ganancias son mayores en magnitud que las grandes pérdidas). Dado que la medida de pérdida en el índice de Sortino se basará en la suma de un número menor de desviaciones (es decir, solo las desviaciones de los rendimientos perdidos), el índice de Sortino será casi invariablemente más alto que el índice de Sharpe. Para poder comparar el ratio de Sortino con el ratio de Sharpe, multiplicamos la medida de riesgo de la proporción de Sortino por la raíz cuadrada de 2 (que es lo mismo que dividir el ratio de Sortino por la raíz cuadrada de 2). Multiplicar la medida de riesgo del índice de Sortino por la raíz cuadrada de 2 igualará las medidas de riesgo de los índices de Sharpe y Sortino cuando las desviaciones al alza y al alza sean iguales, lo que parece apropiado. La versión ajustada del ratio de Sortino permite comparaciones directas de los ratios de Sharpe y Sortino. En términos generales, un Sortino ajustado más alto implica que la distribución de los rendimientos está sesgada a la derecha (una mayor tendencia a grandes ganancias que a grandes pérdidas). Y, de manera similar, un ratio Sortino ajustado más bajo implica que los rendimientos están sesgados hacia la izquierda (una mayor propensión a grandes pérdidas que a grandes ganancias).

Rendimiento compuesto anual promedio: este valor es el nivel de rendimiento que, cuando se compone anualmente, producirá el rendimiento acumulado. Aunque presto más atención a las métricas de rentabilidad / riesgo anteriores que a la rentabilidad, es posible que un historial de rendimiento tenga valores de rentabilidad / riesgo superiores y un nivel de rentabilidad inaceptablemente bajo. Por lo tanto, aún es necesario verificar solo el retorno.

LOS NIVELES DE RENDIMIENTO QUE BUSCO EN MARKET WIZARDS

Al buscar candidatos potenciales para entrevistar para un libro de Market Wizards, busco los siguientes umbrales de rentabilidad:

  • Duración del historial: 10 años o más (7 años o más si las estadísticas de rentabilidad son excepcionales)
  • Gain to Pain Ratio (datos diarios): 0,30 o más
  • Gain to Pain Ratio (datos mensuales): 2,0 o más
  • Ratio de Sortino / √2—2.0 o superior

Rendimiento compuesto anual medio: el valor mínimo que busco aquí depende en gran medida de los valores de rendimiento / riesgo. Por ejemplo, un operador con un rendimiento compuesto anual promedio del 10% con un GPR diario de 0,6 y un ratio Sortino / √2 de 3.0 sería de interés, mientras que un operador con un rendimiento compuesto anual promedio del 30% con un GPR diario de 0,1 y una relación de Sortino / √2 de 0,80 no lo sería.

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