Método para validar una estrategia de trading (II)

Al igual que cualquiera que haya empezado en esto como yo, de forma autodidacta y para ser mejor inversor, conforme pasa el tiempo te dás cuenta de que no hay un “supersistema” que te vaya a hacer nadar en la abundancia en plan Jordan Belford (bueno, realmente yo no quiero eso ni loco, pero para gustos, los colores).  En lugar de eso, si encuentras un mar de sistemas que pretenden ser “la leche” y, encima, convencerte de que la imagen optimizada con que se venden, te quiere  demostrar que el suyo si que si, que es el rebueno de verdad.

Vale. Como decía cierto anuncio de cierto juego de mesa:  “…aceptamos barco como animal acuático.”

Yo soy de los que confío pero compruebo, por lo que en lugar de ponerme a operar como si me fuera la vida en ello en una cuenta, además, real (que insensatez, por Dios, aunque necesite saber lo que se siente cuando es MI DINERO el que está en juego y sea necesario experimentar las reacciones cuando se pierde ó gana: euforia, frustración, depresión, avaricia, etc.) prefiero verificar que lo que leo/me cuentan/compro ha sido correcto.

Francamente, no tengo ni idea de cual es rentable hasta que le hago “la prueba del algodón”. Y es que da igual lo que te digan, tienes que demostrarlo para ti. Hay que huir de todos los “vendeburras”, que son legión.

Pensemos en que somos unos científicos en un laboratorio de enfermedades contagiosas (aquí voy a asociar el ébola con el Holy Grail para que nos entendamos)  y que tenemos una serie de viales (sistemas discrecionales, sistemas automáticos, EA’s, “formas de operar”, etc.) para comprobar pero, aunque busquemos al mismo tiempo la vacuna, realmente queremos el más virulento posible:

1.º Si son rentables “a toro pasado”. Es decir, nuestro virus tiene que empezar por las pruebas básicas haciendo un cultivo (backtest) con las diferentes diluciones (los valores que nos proponen de serie y posibles modificaciones porque podemos haber encontrado un sistema sobre ETF’s para el SP500 y querer usarlo para el ORO  y  serán necesarios cambiar algunos parámetros para adaptarlo, suponiendo que los resultados nos lo permitan). Esto no garantiza, en ningún momento, que vaya a funcionar en real.

2.º Qué puedo esperar a futuro si opero con él. No voy a inyectarme la viruela o el VIH para ver las consecuencias (cuenta real). Quiero ver, después de un backtest, que en una cuenta demo (incubar el virus) y en un plazo de 4-8 meses si concuerda con lo medido en el backtest sobre histórico que la hipótesis de que el sistema es rentable (contagia que no veas).

Con estas 2 ideas básicas y teniendo todo nuestro laboratorio preparado para ello (necesitaremos la plataforma de trabajo, una hoja de cálculo, los indicadores o patrones a probar, los históricos, etc.), tenemos que diseñar el protocolo a seguir para llegar a una conclusión científica que se pueda demostrar.

Pero, ¿por dónde empezamos?

A mi juicio, lo primero que necesitamos conocer es si tiene esperanza matemática positiva. Sin ella, no hay gestión de capital que nos permita convertir un sistema perdedor en ganador.

Sin embargo,  antes que esto, necesitamos saber CUANTAS operaciones necesitaremos para tener lo que se llama relevancia estadística, delimitando así, a partir de que punto trazamos la línea divisoria entre lo real por comprobación empírica y que es solo una quimera.

El método nos obliga a plantearnos la cuestión al revés y asumir que nuestro sistema no genera beneficios. Si somos capaces de demostrar que esto no es cierto con un cierto grado de confianza, entonces tendremos un sistema rentable. Para ello se asume que el sistema tiene una GANANCIA NULA y si las pruebas indican que no es cierto, que a un determinado grado de confianza (por lo general el 95%, aunque a veces hay que exigir el 99%) la ganancia promedio es SUPERIOR a cero, entonces podemos afirmar de forma estadística, que tenemos un sistema ganador.

Este hecho es muy relevante, ya que un inversor/trader/operador (o como se quiera uno llamar) que tenga que elegir entre un sistema con ganancia promedio pequeña pero fiable estadísticamente, y un sistema con gran ganancia pero poco fiable, se elegirá siempre el primero porque solo tendrá que mejorar su gestión de capital y de posición en el mercado para ganar la diferencia. Los sistemas en real deben tener una ganancia promedio mayor que cero al 95% de confianza.

Si  tenemos en cuenta que para asumir un error muestral del 5%, con un 95% de confianza según la tabla, necesitaremos un mínimo de 400 operaciones… agua!!, agua!! Me acabo de asustar. Quizá alguno esté "acostumbrado" a ver que en un backtest de un EA de Metatrader o de Amibroker le salen miles de operaciones, pero es que las vamos a hacer ¡¡a mano!!

A menos que contemos con una plataforma profesional de trading (Visual Chart, Amibroker, Metastock, ProRealTime, MaketDelta… que son de pago) y/o software especializado tipo Matlab ó Market System Analizer, nos va a tocar hacerlas, como he dicho, una a una a mano remontándonos el tiempo que sea necesario para ello. 

La inmensa mayoría de los que esta idea de ganar dinero en bolsa (sobre todo en Forex) se nos cruza en el camino, se empieza con la plataforma más conocida (y gratis… bueno ProrealTime, es una pasada y también es gratis si no usas datos intradía) Metatrader 4. Este ingenio ruso, nos va facilitar y deleitar, cual Playstation, en este proceloso mundillo.

A pesar de que he dicho que inicialmente necesitaremos 400 operaciones, en realidad hay que hacer unos cálculos antes a cerca de los grados de libertad que tenga nuestra estrategia a probar. ¿Y qué es esto?

He leído a varios autores que dan definiciones diferentes; esta iglesia tiene más doctores que ninguna otra:

        -Por un lado pueden ser el n.º de variables y condiciones del sistema en donde, si cogemos como ejemplo el uso de una media móvil de 30 periodos, en temporalidad diaria y 100 días del tamaño de la muestra, quiere decir que “consume” un grado de libertad por cada dato (día) usado para su cálculo, así nuestra media móvil usaría 30 grados de libertad, usando la fórmula:

100*(1-(grados usados/grados totales al inicio)) para saber la cantidad de grados restantes en %.

Con la idea anterior: Grados restantes = 100*(30/100) = 70%

Entonces, si el cálculo de la fórmula de una estrategia consume la mayor parte de los datos históricos de nuestra prueba, los datos no serán lo suficientemente fiables. Además, un número insuficiente de grados de libertad es la mayor causa de sobreoptimización.

Voy a plantearlo de otra manera.

-          Histórico diario de 2 años. Cada vela ofrece 4 datos (OHLC, es decir, apertura, máximo, mínimo y cierre) para un total de 1080 datos.

-          Estrategia simplísima de 2 medias: una de 10 periodos y otra de 50. El primer promedio usará 11 grados de libertad (el número de periodos +1) y el 2º usará 51. El total de grados es: 11+52 = 62.

-          Para convertirlo a %, dividimos el n.º de grados entre el total disponible: 62/2080 = 0,0298 = 3%.

-          Cuantos más datos (indicadores, medias, fibos, reglas,…) sean usados, más histórico necesitaremos para comprobar la certeza estadística. Con este ejemplo, nos “sobrarían” un 97% de los grados con que contamos por lo que hemos tenido más que suficiente.

-          ¿Porqué es suficiente? Porque, en general, tiene que sobrarnos  más de un 90% después de todas las reglas, indicadores, etc.

               -Por otro lado, más común, es coger el n.º de operaciones hechas y restarle todos los parámetros. Según la idea original, si necesitamos un mínimo de 400 operaciones para obtener la relevancia exigida tendremos  que sumarlos para mantener estas reglas invariables. Recuerda, es nuestro protocolo de actuación y se diseña para ser cumplido por cualquiera sin interpretaciones personales.

Pues solo nos queda diseñar un excel en la que se incluyan todos los ratios necesarios para verificar todo lo que nos hemos planteado:

Esta es una configuración válida para obtener lo que queremos.

Yo calculo muchos ratios pero los más importantes son: Profit Factor, Máx. DD, Win/Loss, %Win, %Loss, Esperanza matemática, Bº Neto, duración de las operaciones, Recovery Factor y Estadístico T. Además, me gusta saber el E-ratio, el CAR y el %Diferencial Win. Una simulación de Montecarlo es también muy, muy útil.

Con esto es suficiente. Podríamos calcular correlaciones, r-cuadrado, Beta, Perfect Profit y muchos más pero la "perfección" es una utopía. De hecho, Larry Williams sostiene que en real se puede esperar tan sólo un 70% de los beneficios de la simulación. Ocurre que al simular estamos optimizando de forma encubierta (ya lo veréis más adelante), es decir, si sale mal, lo cambiamos hasta que salga bien. De esta manera, al quedarnos con el mejor resultado histórico, siempre estamos sobreestimando la ganancia futura. Si nos quedamos con los mejores valores, entonces la desviación futura siempre será  negativa, ya que hemos elegido mirar a todos desde un ático y cualquier desviación siempre será hacia abajo, sobreestimando las ganancias futuras.

Simular es sencillo. Estimar lo que hará el sistema que queremos probar, teniendo en cuenta el sesgo de buscar datos de tendencia, de optimización, sin la presión de la operativa discrecional, etc. es bastante complicado.

No es algo que se pueda hacer después de un cursillo de fin de semana de a 2000 la plaza.

Método para validar una estrategia de trading (I)

Llevo unos años operando y, sobre todo, estudando los mercados. He visto tantos sistemas distintos como posibilidades nos ofrece internet, algunos a corto plazo y otros a largo plazo, algunos automáticos y otros discrecionales, algunos basados en indicadores y otros en la pura acción del precio, y todos con visiones muy interesantes. En general morralla cazaincautos.

Con el paso del tiempo he ido definiendo un estilo de trading que se ajusta, tanto a mis necesidades intelectuales, como financieras y operativas.

Sin embargo, sigo buscando sistemas rentables con los que complementar mi cartera de inversión y así diversificar el riesgo.

Demasiadas veces, sobre todo cuando empiezas a pensar que puedes vivir de la bolsa, es creerte que la primera estrategia que encuentras, con un par de fotos en donde aparece una operación perfecta en cada sentido para tratar de demostrarte que esto es jauja. Nada más lejos de la realidad.

En varias entradas iré compartiendo la forma en que yo les paso la prueba del algodón a cualquier estrategia que se nos quiera vender y/o que encontremos en cualquier foro o web.

Elegiré una estrategia al azar y demostraré de forma estadística si es rentable o no y si merece operarla o no.

Existen múltiples soluciones profesionales en software, desde MatLab a MSA, para llevar a cabo este método pero yo voy a utilizar una hoja de excel, paciencia y ganas de comprobar las cosas antes de arriesgar ni un duro porque, por muy bonitas que sean esas fotos que nos dicen que esto es "pim, pam, pasta", no me las creo.

Cuanto menos discrecional sea el sistema de trading, más fiable resultará el método a la hora de comprobar si funciona, esto es, si el sistema tiene reglas fijas, sobre indicadores y/o formaciones medibles del precio, mejor.

Los que suelen hacer intradía, usan sistemas discrecionales difíciles de implementar por muchos ya que dependen del talento personal de cada uno, vaya casi de su intuición. Por eso hay, quien paga indecentes cantidades de dinero para que les lleven de la mano el gurú de turno, que si bien se gana la vida así, no te garantiza que tú asimiles su forma de operar por ciencia infusa, ya que no tienen reglas fijas del tipo "se entra aquí y se sale allí".

En mi intento de ser un inversor avezado, prefiero los sistemas automáticos (que no significa que sean robots, aunque los use) pero si que tengan todas las reglas fijas, sin posibilidad de interpretación.

Listos para el viaje?

Reflexión

Hace tiempo que no escribo nada y los temas que tengo "pendientes" no están terminados para postearlos. Así que me apetece más una reflexión de lo que sé.

Sobre mercados perfectos, diversificación, Sharpe, Markowitz, salvavidas, etc., en la práctica no funciona. Son bonitas construcciones matemáticas de académicos, interesantes para estudiar (a mí me entretuvieron y me entretienen las "nuevas" que voy encontrando, solo porque ahora me gustan me gustan las matemáticas, quien me lo iba a decir en el colegio o en casa), pero no resisten el más mínimo choque con la realidad.  A veces, ni niquiera en "demo".

Un viejo cuento:

El salvavidas para opciones (era determinar su precio “científicamente”), del fondo Long Term Capital de los quantos.

Fórmula: C=SN (d1) – Xe –rT N (d2 ).

Black y Scholes razonaron que el valor de la opción dependia de 5 variables: el precio de mercado actual de las acciones (S), el precio futuro acordado al que podría ejercerse la opción (X), la fecha de expiración de la opción (T), la tasa de rendimiento libre de riesgo de la económica en su conjunto (r), y por último la variable fundamental, la inestabilidad anual esperada de las acciones, esto es, las probables fluctuaciones de su cotización entre el momento de la compra y la fecha de expiración (sigma).

Con asombrosa maestría algebraica, Black y Scholes redujeron el precio de la opción (c) a esta fórmula:
D1 : log (s/x) + (r+sigma2 /2) T ----------
D2 : d1 - sigma VT--------
Sigma V---T----------------------------------------

Me dirás con razón, que “que…………….. es esto que me pones aquí”, es que es muy fácil encontrar la famosa "Midas Formula".

En 1.993 dos genios matemáticos, colaborando con Fisher Black de Goldman Sachs, se había desarrollado una revolucionaria teoría de poner precio a las opciones: el llamado modelo Black/Scholes, una maquina de hacer dinero. Los quantos, analistas de alto grado, se referían a este modelo como la “caja negra” y podía determinar matemáticamente el precio de las acciones en una fecha futura concreta, en lugar de fiarse de meras suposiciones, como hacemos nosotros los vulgares ciudadanos.

Con un potente equipo informático y un socio bancario podrían dar el salto al parqué (desde sus cátedras) y hacerse ricos. Pero Fisher Black fue fulminado por un cáncer y ya no podía ser ese socio. Schole acudió al famoso John Meriwether, antiguo y legendario jefe del grupo de bonos y arbitrajes de Solomon Brothers.

La empresa que los 3 crearon en 1.994 se llamó LTCM (Long Term Capital Market). El equipo era excelente y se unió David Mullins, ex presidente de la FED. El banco de inversión Merrill Lynch daría apoyo y Bearn Stearns, ejecutaría cualquiera de las operaciones de mercado del fondo.

El equipo era un crack.

En los dos primeros años ofreció unos rendimientos de hasta el 43 %. Quien hubiera invertido 10 millones de dólares en 1.994, a los cuatro años tendría algo más de 40 millones de dólares. El modelo matemático acercaba el riesgo a cero. Siguiendo los modelos de Markowitz y Sharpe , tenían un centenar de estrategias de negocio, con un total de 7.600 posiciones distintas descorrelacionadas. LTC vendió tantas opciones a los bancos que en Wall Street se le llamaba “Banco Central de la Volatilidad”. En su cima tenían más de 40 millones de dólares vinculados a cada punto de volatilidad del SP 500. Luego recibieron el premio Nobel, y devolvieron participaciones de capital extranjeras pues ya solo operarían con fondos propios. El intelecto había triunfado sobre la intuición y la ciencia sobre la vulgar asunción de riesgos de los especuladores de a pie, con las opciones.

El planeta finanzas generaba energía con su pura atmosfera, por encima de la sucia tierra. Y justo entonces ocurrió algo, el cisne negro.

Sin ninguna razón económica evidente los mercados comenzaron a caer, y la volatilidad bursátil se disparó.

En Mayo de 1.998 alcanzó el 27, más del doble de las proyecciones de LTCM. Los activos del fondo comenzaron a caer, y cuanto más lo hacían, más subía su ratio de apalancamiento, que llego a la proporción de 31 a 1.

Nos han enseñado que las grandes extinciones, tienden a estar causadas por sucesos externos, como la caída de un asteroide con los dinosaurios.

Pero el lunes, 17 de Agosto de 1.998, el sistema financiero ruso se hundió, golpeado por una chapucera privatización y por los precios bajos del petróleo. El Gobierno dejó de pagar sus bonos y contagio la crisis a todos los mercados emergentes. Los mercados de valores se desplomaron, la volatilidad bursátil alcanzó el 29 %, llegaría a dispararse hasta un máximo del 45 %.

Según las matemáticas ello no era posible, pero todos los mercados a los que LTCM estaba expuesto se movían de forma sincronizada, anulando la protección ofrecida por la diversificación de la caja negra.

Agosto es mes de bajo volumen en Wall Street. Merriwether estaba en Pekín, y volvió rápidamente para pedir ayuda a Warren Buffett, pero el oráculo de Omaha se la denegó (él era el adalid de la concentración, no de la diversificación matemática).

Humillándose hasta el fango, los quantos del planeta finanzas fueron a pedir ayuda al gran alquimista Soros, el profeta de la irracionalidad y reflexividad del mercado. Soros ofreció a Merriwether (“por ser el”, buena relación personal previa), es decir, 500 millones de dólares si era capaz de conseguir otros 500 en Wall Street. JP Morgan le ofreció 200 y Goldman Sahchs algo más, pero los demás se abstuvieron, pues el miedo se extendía. John Merriwether dijo: “La naturaleza del mundo había cambiado y nosotros no supimos verlo. Si hubiera vivido la Depresión, estaría en mejor posición para entender estos hechos”. Hubo una estampida parecida a la del ganado, todos los altos ejecutivos de Wall Street corriendo hacia la puerta de salida y gritando para que se cancelaran las opciones y posiciones en LTCM “a cualquier precio”. El dinero del fondo pasaba de 4.900 millones de dólares a solo 30 millones, a repartir entre los 16 socios que quedaron. El meteorito había aplastado para siempre los modelos matemáticos”.

THE END que veíamos de niños en las películas de vaqueros.

Espero que te haya gustado la historia para no dormir. La gente suele olvidar el pasado, pero yo no.

Las coberturas (“hedge”) y pseudoprotecciónes patrimoniales, no son el camino (las opciones son caras, y las ventas en descubierto conllevan un riesgo enorme.

Me encantan las matemáticas, esa lógica aplicada, pero no " invierto" matemáticamente. La mejor defensa paradójicamente es gratis: el largo plazo.

The Kelly Criterion o Fórmula de Kelly

Una de las cualidades que debe cultivar cualquier inversor es la paciencia, que esté preparado para los malos momentos, se conceda plazos de inversión amplios (al margen del riesgo que se quiera asumir) e invierta con dinero que no se necesite en el corto plazo. Todo buen inversor ha de contar con un gran equilibro psicológico que le permita huir de la euforia o el pánico general. Hay que saber aguantar y tener aguante en las bajadas para entrar cuando el precio se haga muy atractivo o para evitar deshacer una buena posición sólo por miedo. Ese mismo temple ha de mostrarse en las subidas, no vaya a ser que, o bien vendamos demasiado pronto, o bien tratemos de subirnos demasiado tarde a un carro que ya se ha escapado.

En primer lugar, para tener éxito, una clave fundamental es la de descubrir el valor de una compañía que esté siendo sistemáticamente ignorada por el mercado. Ello constituirá una importante oportunidad de compra. En palabras de Warren Buffett, "cuanto más absurdo sea el comportamiento del mercado, mejor será la oportunidad para el inversor metódico".

Tras comprar bien, casi más difícil es determinar el momento de vender. Las señales de venta pueden provenir de muchos frentes. En primer lugar, el negocio puede estar dando claras muestras de deterioro: por la llegada de la competencia, la falta de capacidad de adaptarse a los tiempos, cambios en la directiva o decisiones estratégicas que van contra los intereses de los accionistas, entre otros. También puede darse el caso de que la valoración en el mercado esté siendo ya excesiva. O, simplemente, que el recorrido al alza no sea tan prometedor como otros activos, que se revelan grandes oportunidades de inversión. Asimismo, podemos vender para ajustar el riesgo de nuestra cartera, entre otros factores que respalden la venta.

Pero en lo que nos vamos a centrar hoy es en el tamaño de cada una de nuestras posiciones. Una de las preguntas que se hace todo inversor, tras descubrir una oportunidad de ganancia, es el porcentaje que ha de invertir de su cartera en ella. Mucho de esto tiene que ver con dos cuestiones tratadas con mayor o menor profusión aquí: la primera, el asset allocation, y la segunda, la diversificación de la cartera.

Para introducirnos en la complejidad de este tema, voy a hablar hoy del "criterio de Kelly". Aunque después de las caídas de 2008, sea necesario matizar bastante su aplicabilidad. Y es que, como veremos a continuación, la fórmula de Kelly peca de excesivo optimismo o, por decirlo de otro modo, de demasiado arriesgada para no pocos estómagos, incluso los de los value investors.

En realidad, este criterio nos da el porcentaje de nuestra cartera que nos conviene invertir en una determinada acción (o activo en general) dadas unas probabilidades de éxito. Pero los porcentajes que arroja la fórmula suelen ser tan elevados que muchos inversores (también los value que lo empleen) optan por aplicar un factor corrector, ya sea reductor (sistemáticamente, invirtiendo tan sólo una fracción del porcentaje que nos dé la fórmula, yo sugiero dividir el resultado entre 10), ya sea buscando otros activos que arrojen igual probabilidad de éxito hasta dividir el total de inversión que nos arroja la fórmula entre todo ese ramillete de inversiones de parecida probabilidad.

Cabe detenerse en el matemático John Larry Kelly por unos instantes, quien da nombre a una fórmula que es empleada, entre otros y en alguna medida, por inversores como Warren Buffett. Kelly, acompañado por Claude Shannon, desarrolló para los laboratorios Bell una estrategia de apuestas o inversiones que podría englobarse dentro de la teoría de juegos. Lo que nos viene a decir esta fórmula es que existe una proporción óptima de capital a arriesgar en un suceso que se repite varias veces según la probabilidad que asignemos de acertar frente a la de errar. En el caso de una inversión, un acierto sería la obtención de una ganancia (o una ganancia superior al margen mínimo con que operemos).

Antes de presentar la fórmula debemos entender los presupuestos subyacentes al criterio de Kelly.

1. El inversor trata de maximizar a largo plazo la rentabilidad total de su cartera. Seguramente éste es el principal talón de Aquiles del criterio de Kelly, pues casi todos nosotros no estamos dispuestos a aguantar volatilidades enormes sólo por obtener mayor rentabilidad a largo plazo de nuestra cartera (máxime cuando tal revalorización podría ocurrir cuando hayamos muerto o mucho después de que necesitemos disponer de una parte importante del capital). En el criterio de Kelly estaría implícita la imagen de lo que Bernard Baruch le dijo al famoso apostador norteamericano Jimmy, the Greek: "usted seguramente vaya a alternar el ser millonario y pobre hasta siete veces en su vida. Tenga buen cuidado de que en la séptima acaba rico...".
2. Cada inversión tiene un potencial de apreciación-depreciación distinto. Es decir, lo que se puede ganar y perder es distinto en cada caso. Habrá casos en que nuestro precio objetivo implique duplicar o triplicar y otros tan sólo ganar un 15%. Igualmente, en caso de torcerse las cosas, en unas situaciones se podría llegar a perderlo todo, mientras que en otros "sólo" la mitad, un 15%, etc.
3. Asimismo, la probabilidad de cada escenario (éxito-fracaso) es distinta. Por ejemplo, las probabilidades de salir de la crisis en dos años serían de un 60-40 o la probabilidad de que a medio plazo aparezca un nuevo competidor que desbanque a las compañías más punteras del sector de las nuevas tecnologías sería alta (comparando con otros sectores).

Kelly sostiene que el porcentaje que debe arriesgarse en cada operación resulta de aplicar la siguiente fórmula:

[(WP * WL) - (1 - WP)] / WL

Donde WP (winning percentage) es el porcentaje de aciertos y WL (winning-loss) es el ratio ganancia/perdida.

Como vemos, la fórmula de Kelly pone en relación todas las variables del punto 3 y nos calcula el porcentaje óptimo que debemos comprometer en cada oportunidad (mucho mayor cuando hay altas probabilidades de mucha revaluación, mucho menor cuando la revaluación esperada es más modesta y hay riesgo de pérdida).

Veamos la aplicación de la fórmula con un ejemplo. Supongamos que un valor que cotiza a 10€ tiene un potencial del 50% de que se aprecie hasta 20€ (en realidad podría ser la media de varias posibilidades por ejemplo un 25% de que llegue a 25 y 25% de que sólo llegue a 15). Ahora bien, las probabilidades de que caiga a 4€ son igualmente del 50%. Por tanto, el ratio WL sería 1,666 (10/6) y el ratio WP sería 0,5.

Aplicando la fórmula, el porcentaje que deberíamos arriesgar en esta operación sería el 19,98 de nuestro capital:

 [(0,5*1,666)-(1-0,5)]/1,6666=0,1998

Como puede verse, se trata de un porcentaje enorme para arriesgarlo en una sola operación, máxime si se tiene en cuenta que ésta no produce efectos de manera inmediata (en el caso del value investing, puede llevar años) y que las probabilidades de encontrar operaciones similares no es continuada.

El criterio de Kelly es prácticamente idéntico al sistema empleado en la mesa de juego por Edward O. Thorp -popularizado en la película 21 Blackjack-, quien incrementaba o reducía sus posturas según que las cartas restantes en la baraja contuviesen muchas o pocas figuras. La curiosidad, para quien lo desconozca, es que Edward O Thorp abriría con el tiempo un fondo de inversión dedicado a arbitrar posiciones y que, según se cuenta, tal fondo habría obtenido una rentabilidad anual promedio del 20% en un plazo de 25 años.

Volvamos a la Tierra. Nuestra recomendación sería, para terminar, coger lo bueno que hay tras el criterio de Kelly (sobreponderar significativamente las posiciones cuando las oportunidades sean más claras), pero ignorar su aplicación en sentido estricto y como regla no concentrar más de un 8 ó 9% en ningún valor.

Hacer un backtesting de 12 años para Metatrader

He aquí una guía paso a paso para configurar un entorno de backtesting decente en MT4 (MetaTrader 4) con velas de 1 minuto GMT (Greenwich Mean Time ,) sin horario de verano desde el sitio ForexTester. El conjunto de datos se remonta a 1/1/2001 (12,5 años de datos), se compone de velas de 1 minuto, se actualiza periódicamente y se puede descargar de forma gratuita aquí .

1. Congelar y / o grabar el Bid / Ask Spread

Descargar el SpreadIndicator.mq4 indicador y compilar / instalar en tu plataforma MT4. Desde aquí puedes ver el Bid / Ask spread en puntos. Para los brokers de cinco dígitos, este será un número de dos dígitos, como 37 (o 3.7 pips) para EURJPY. 

 Ten en cuenta que cuando se ejecuta el backtester en MT4, el Strategy Tester MT4 (prueba de estrategia) seguirá, por defecto, utilizando el spread actual del broker para ese par. Los diferenciales pueden variar en función de tiempos de negociación, sobre todo al cierre del mercado el fin de semana, donde los diferenciales se ampliarán significativamente y provocar que los resultados estén muy lejosde lo deseable, o incluso producir errores en el Strategy Tester MT4 cuando intenta ejecutar el backtest con una horquilla muy amplia. Por lo tanto, si haces backtesting los fines de semana, asegúrate de poner el spread de forma manual, o tener encendida la plataforma de negociación en línea antes de (digamos una hora o así) del cierre del mercado para "congelar" un precio Bid/Ask (spread) razonable.

El precio comprador(Bid) / precio vendedor(Ask), cuyo diferencial es el spread ó comisión del broker por operación, puede tener un gran efecto sobre los resultados del backtest así que asegúrate de fijar uno online o de forma manual.

Mt4 toma el spread corriente para el activo elegido para realizar el backtesting, pero se puede (casi debes) introducir esta información en forma manual ANTES de realizar el backtesting, de otro modo, los datos estarán tergiversados al utilizar un spread que no será el promedio. Este será un número de dos dígitos para los brokers de 5 dígitos y un dígito con el número de decimales para los brokers de 4 dígitos. Alternativamente, se puede congelar todos los spreads mediante el borrado de la cuenta de la plataforma, quedandonos fuera de línea (offline), en un momento en que los diferenciales Bid/Ask tienden a estar en los niveles normales.

2.  Abrir MT4 Offline

En la Plataforma de Operaciones MT4 que utilizarás para backtesting, la abrirás en línea y harás clic en tu cuenta (solo es una demo, piensa que es la Playstation porque esto no se hace con la que utilices para una cuenta real) en el panel Navegador y seleccionando la opción de eliminación.

 

Panel del navegador se puede activar con la tecla Ctrl + N o mediante el menú Vista.

Esto no daña tu sistema, ya que la próxima vez que se reinicie la plataforma MT4 primero pedirá que abras una nueva cuenta (otra demo que se puede cancelar) y al lado te pide tu número de cuenta existente y al acceso la contraseña (que puedes introducir o cancelar de también). Sólo asegúreate de tener tu número de cuenta original y la contraseña de inicio de sesión almacenada en algún lugar de poder clave en la información más adelante.  

3.  Eliminar historial existente de datos 

Ya me voy a cargar cosas? Pues sí, ve a la carpeta de instalación de MT4 y busca que diga /History  y borra todos los archivos *.hst. Si utilizas Windows Vista, puede que tenga que hacer clic en "Archivos de compatibilidad" para ser capaz de ver estos archivos.  

4. Descarga los datos de Forex Tester 

Ve a http://www.forextester .com / data / datasources.html y descarga lo que necesites para tu backtesting.  Es de lo mejorcito que hay gratis. Descomprime el(los) archivo(s) en la misma ubicación donde borraste los anteriores.

5. Reinicie MT4 y haz la importación de datos de historia

Reinicia la plataforma y dale a cancelar cuando aparezca el mensaje que te pregunta si deseas crear una nueva cuenta. También pulsa cancelar en la ventana solicitándote que inicies sesión con tu cuenta y contraseña de la cuenta original que eliminaste en el paso 2. En el cuadro de diálogo Opciones, que se puede activar pulsando Ctrl + O o desde el menú Herramientas, haz clic en la ficha Gráficos y cambia las barras de máximo en la historia y barra de máximo en los campos de historia de los valores predeterminados para las ocho 9s, por ejemplo, 999999999.

Activar pulsando Ctrl-O o desde Herramientas | Opciones

Activar el Centro Histórico, que se puede iniciar pulsando la tecla F2 o abrir desde el menú Herramientas. Expanda la vista de árbol bajo el par de divisas que deseas importar datos a backtest. Haz doble clic sobre el marco de tiempo de 1 minuto para asegurarte de que no hay datos existentes.

Pulsa F2 para activar el Centro de Historia, o ir a Herramientas | Centro de Historiales

Si no hay datos históricos existentes significa que lo hicimos bien cuando se eliminaron los archivos *.hst en el paso 2. Sino es así, habrá que eliminarlos ahora. Es posible que los "Archivos de compatibilidad" en el Explorador de Windows no se seleccionaron y transformaron los archivos *.hst en invisibles debido a los permisos establecidos en tu ordenador. En cualquier caso, no todo está perdido. En su lugar, haz doble clic en cada período de tiempo y de forma manual resaltar/borrar todos los datos existentes para cada par de divisas que estés interesado para el backtesting hasta que estés seguro de que no hay más datos. Este método es sólo un poco más lento para eliminar estos archivos. Una vez seguros de que aparece en blanco (0 datos), haz ahora clic en el botón Importar.

Asegúrate de poner: Skip 1 columns (columnas) y 1 rows (filas) 1.

En el campo Archivo (File), utilice el botón Examinar (Browse) para buscar el archivo de histórico de 1 minuto descomprimido que has descargado en el paso 3. Ten en cuenta que una vez que haya seleccionado el archivo de importación, la pantalla se congela por un tiempo (dependiendo de tu ordenador: todo lo que esté por debajo de un i5 y menos de 2GB RAM te dará tiempo a hacerte una merienda como cuando se cargaba un juego en un Spectrum). Ahora tienes que configurar los campos columnas y filas a 1, respectivamente, como un círculo rojo arriba. Haz clic en Aceptar para importar los datos. Repite este proceso para todos los pares de divisas que te gustaría hacer backtest. Ten en cuenta que cada vez que hagas esta operación será un poco más lenta, ya que por defecto se carga cualquier archivo de importación anterior que hubieses seleccionado previamente. Una vez que has terminado la importación de archivos de historial, CIERRA LA PLATAFORMA y espera aproximadamente un minuto después de que la plataforma ha sido apagado para permitir los archivos se "asienten". NO lances la MT4 aún ... 

Vé al paso 6. 

6. Convertir los datos importados a otros periodos 

El sitio 4xTrader proporciona una buena herramienta que he utilizado personalmente y probado, que convierte los datos de 1 minuto en otros periodos. Descarga Auto_converter.ex4 y copiarlo en la carpeta ... \ experts \ scripts. Por desgracia, no proporcionó el código fuente (que sería el archivo *.mql) y deja de funcionar por cualquier razón, hay una copia de seguridad aquí: Auto_converter.ex4 . AHORA lanzamos la plataforma MT4, y de nuevo anulamos los mensajes que te piden crear una nueva cuenta o iniciar sesión con tu número de cuenta existente y contraseña. Crea un gráfico de 1 minuto con el par de divisas que deseas convertir.

Desde Navigator (Navegador), carpeta Scripts, arrastra el Auto_converter en la tabla. Sea paciente, el script debe mostrar cada vez que se "ejecuta" durante 5, 15, 30, 60 (por hora), 240 (4 horas) y 1440 (todos los días) bares.

Ejemplo: Auto_converter convirtiendo 1 minuto en velas/barras de 15 minutos.

Espera hasta que se completa el proceso y muestre "Done ..." en la pantalla.
Repite el proceso con los pares de divisas que quieras hacer backtesting. 

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TARGET 2. Debería saber que és?

TARGET 2 es el sistema global de grandes pagos denominados en euros del Sistema Europeo de Bancos Centrales. Las grandes operaciones de capitales que tienen como protagonistas a los bancos, los Estados y los Bancos Centrales, se hacen a través de este sistema, existiendo un sistema Target por cada país.
En este sentido, se trata de un sistema descentralizado, basado en la interconexión de los sistemas de pago de cada país. Su característica principal es que se trata de un sistema de liquidación bruta en tiempo real, por lo que los pagos son liquidados de uno en uno, según van llegando las órdenes de pago y con vigencia inmediata, una vez que han sido liquidados.

Se gestionan una media diaria de 350,000 pagos diarios de un valor de €2½ billones con TARGET2 (PIB España: 1.4 billones). En un año TARGET2 consolida 90 millones de pagos con un valor de  € 600,000 billiones.

¿Por qué es importante el sistema TARGET 2?
La importancia del sistema TARGET 2 se redobla en el momento actual gracias a la dependencia que tienen los países del sur de Europa respecto del Bundesbank. La mayoría de las operaciones de financiación de estos países se hacen dentro de este sistema. La parte compradora tiene que disponer de saldo en su cuenta corriente en el Banco Central o, en su defecto, tendrá que pedir un préstamo al Banco Central con las garantías correspondientes.

Según las informaciones que arroja el propio Banco Central alemán, el volumen de préstamos que ha concedido a bancos para sus operaciones principales de financiación asciende a 607.865 millones de euros. Por tanto, estos préstamos se convierten en una deuda que reclama el Bundesbank a los bancos deudores.

¿Por qué los deudores son bancos? La gran mayoría de los pagos y los préstamos entre bancos y entre otras instituciones financieras (fondos de inversión, fondos del mercado monetario,…) se hacen utilizando al Bundesbank como intermediario y gran aportador de liquidez. Las Figuras 1 y 2 recogen el saldo deudor (negativo) o acreedor (positivo) que tiene el Bundesbank frente al sistema TARGET 2:

Figuras 1 y 2: Saldo de operaciones TARGET 2 del Bundesbank en millones de euros y en tasa de crecimiento mes a mes.

En suma, la dependencia de los Bancos Centrales del Eurosistema es cada vez mayor del Banco Central alemán, convirtiéndose en una olla a presión que puede estallar si se declara la insolvencia de alguna de las partes. Una excesiva concentración de riesgos, por mucho que esté detrás el señor Draghi, puede hacer que este sistema de pagos ad hoc se desmorone.

Requisitos y características del sistema TARGET 2
Uno de los requisitos fundamentales para una entidad que quiera hacer un pago es que deberá tener previamente saldo en una cuenta corriente abierta en el Banco Central del país de origen. Si el pagador no cuenta con saldo suficiente, puede pedir un crédito al Banco Central, con las garantías que sean necesarias.
El sistema TARGET2 ha sustituido al sistema TARGET, el cual tomó cuerpo en 1993 y fue puesto en funcionamiento seis años después, en 1999. En 2002, el sistema TARGET fue sustituido por el actual TARGET 2, entrando plenamente en vigor en 2007.
Las características principales de este sistema de pagos se pueden resumir en los siguientes puntos:

- Facilitar un mecanismo seguro y fiable para la liquidación bruta en tiempo real de operaciones en euros.
- Aumentar la eficiencia de los pagos transfronterizos en el área del euro.
- Ofrecer un vehículo ágil y seguro para la ejecución de la política monetaria única.

Por tanto, todas las operaciones de política monetaria realizadas por los bancos centrales de los Estados integrados en la Unión Económica y Monetaria (UEM) se canalizan a través de TARGET 2.
El acceso está permitido a cualquier tipo de pago denominado en euros, ya sea relacionado con los mercados monetarios o con operaciones comerciales, incluyendo también operaciones de divisas donde el euro sea contrapartida. A pesar de que este medio de pago esté abierto a cualquier transacción en euros, los principales agentes son entidades de crédito, Bancos Centrales y los Estados miembros de la Zona euro.

Las operaciones domésticas se siguen liquidando en el Banco Central del país que corresponda. Si son operaciones transnacionales, los Bancos Centrales de los países a los que pertenecen la entidad pagadora y la receptora del pago, tienen que estar conectados entre sí y, a su vez, con el Banco Central Europeo, conformando lo que se denomina el mecanismo Interlinking (que designa tanto la infraestructura como los procedimientos de conexión).

Los servicios básicos del sistema son más amplios y homogéneos y hay una estructura de precios única para dichos servicios, tanto nacionales como transfronterizos.

El consejero dimisionario del Banco Central Europeo, Lorenzo Bini Smaghi, ha publicado un libro titulado “Morir de austeridad”, en el que cuenta los entresijos y el ruido de despachos en los días anteriores al primer rescate de Grecia y sus vivencias años después como miembro del Comité Ejecutivo del BCE. Entre otras muchas revelaciones, Bini Smaghi revela las amenazas de Silvio Berlusconi de abandonar el euro y la idea de Merkel de expulsar a Grecia del euro y los peligros de Target2 para Alemania.

En primer lugar, el antiguo consejero del BCE cuenta con cierta profusión los pormenores de la operación para derrocar a Berlusconi y nombrar a un gobierno “tecnocrático” afín a las tesis del eje franco-alemán. Durante este tiempo, Berlusconi intentó jugar la baza de la salida del euro como elemento amenazador frente a Merkel y Sarkozy. Finalmente tuvo que ceder a las presiones de Bruselas y marcharse, dando paso al gobierno tecnócrata de Mario Monti.

La crónica de la crisis de Italia no es el objeto de mayor relevancia en este libro. Quizá lo más jugoso es la actitud de Merkel ante la crisis de Grecia. Hasta el otoño de 2012, Merkel era partidaria de la expulsión de Grecia de la Zona euro. Sólo en ese momento se dio cuenta de que el remedio era peor que la enfermedad y empezó a elogiar los esfuerzos hechos por los griegos, a pesar de que Grecia sigue siendo un Estado fallido.

En paralelo a esta situación, Bini Smaghi explica cuáles son los verdaderos mecanismos de rescate de los países del sur y hasta qué punto han comprometido seriamente la viabilidad financiera de Europa. Dedica especial atención al sistema TARGET2, a través del cual el Bundesbank sostiene el sistema de pagos de países como Grecia, Portugal, Irlanda, Italia, España, Chipre o Eslovenia por un total de 574.000 millones de euros.

Si, por alguna circunstancia, el sistema del euro se acabara, Alemania tendría que soportar una losa de deuda muy difícil de financiar. Sin embargo, quizá lo tendrían mucho peor cada uno de los Estados individualmente. El antiguo consejero del BCE señala que el pago de la deuda de estos países es imposible, se mire por donde se mire.

Ante los riesgos de quiebras soberanas existentes en este momento, Alemania vigila muy de cerca la evolución del TARGET2. Ya uno meses atrás, el presidente del Bundesbank, Jens Weidmann, subrayó que el TARGET2 es un “riesgo inaceptable”.

Gráfico: Saldo deudor (-) o acreedor (+) de los países miembros en el sistema TARGET2 (2007-2013)

Fuente: Observatorio de la crisis del euro de la Universidad de Osnabrück