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OCTUBRE - DICIEMBRE 2013
Aquí hAy gAtoencerrAdo
¿MercAdo
irrAcionAl o señAl de punto
de giro?
MAchine leArning AplicAdo Al trAding
conversAciones conrAM BhAvnAni
[ entrevistA ]
JAcKschWAger
53
MAchine leArningAplicAdo Al trAding
productos39La volatilidad. El lenguaje oculto de las opciones
44
entrevistAJAcK schWAger
64conversAciones con
rAM BhAvnAni
Inversores de éxito durante la crisis 77en lA MirA
19
Aquí hAygAto encerrAdo
entrevistA44Jack Schwager
lecturA FundAMentAl
6664Conversaciones con Ram Bhavnani
Pedidos de manufacturas
Buscando Alfa
¿Flores de invernadero o tomates verdes fritos?
6971
Los datos macroeconómicos americanosy su efecto en los activos financieros
Cómo hacer trading con futuros
74liBros
75
trAding1013
1923
Cazando suelos
La teoría de la Onda Goodman.El patrón 6&6 - PARTE 1
Aquí hay gato encerrado. La onda 5
Heikin-Ashi Time Framesvs Ichimoku-Kinko-Hyo
Una mirada cuantitativa a los mercados: Spread Trading
¿Mercado irracional o señal de punto de giro?
Las pautas estacionales
26
3034
30
¿MercAdo irrAcionAlo señAl de punto de giro?
sisteMAs de trAding49
53
Simulaciones de Montecarlo y operativa sistemática - PARTE 2
Machine Learning aplicado al Trading.Sistemas basados en modelos
Sistema de trading no tendencialde muy corto plazo mediante RSI y ADX 57
NÚMERO 16
JOSÉ LUIS DÍAZ
JOSÉ AnTOnIO GOnZáLEZMás de 7 años analizando y operando en los mercados financieros. Colaborador en diversos medios entre el-los la agencia Thomson Reuters. Colabora en los Másters impartidos por el Insituto BME. Actualmente es Jefe del Departamento de Analisis Técnico de Eu-roStockScreener.
KOOS VD MERwEKoos van der Merwe ha sido analista téc-nico desde 1969. Ha trabajado como opera-dor de futuros y opciones en First Financial Futures en Johannesburgo, Sudáfrica y en el Irish&Menell Rosenberg stocks brokers en su departamento del in-vestigación, como analista técnico, espe-cializado en Oro y acciones de compañías relacionadas con él.
JUAn MAnUEL ALMODÓVARDirector de investigación y desarrollo de www.sistemasinversores.com, (consultora especializada en trading algorítmico), desde donde ha colaborado con los departamentos de sistemas de varios fondos de inversión y diseñado software para trading como www.alphadvisor.com. Centra su carrera profesional en el ámbito de la inteligencia computacional aplicada a los mercados financieros.
EnRIqUE CORDEROResponsable de los sistemas automáticos de trading en www.esbolsa.com, además realiza colaboraciones en publicaciones especializadas y otros portales. Ingeniero Superior de Telecomunicación de for-mación, ha encontrado en la investigación del trading sistemático la forma de unir su profesión con su vocación.
ALEXAnDER ELDERDr. en psiquiatría y trader, autor de grandes éxitos como “Vivir del trading”, “Come to my trading room” y “Entries and exits” entre otros. Desde hace varios años se dedica a dar formación y conferencias por todo el mundo desde EEUU, China, Holanda, Brasil, etc. Y ofrece también for-mación online en www.elder.com.
Desarrollador de software, analista desistemas y trader independiente. Su expe-riencia en los mercados data de 1995.Está especializado en Swing trading conproductos derivados. En 2010 comienzasu relación con SharkOpciones y en laactualidad es responsable del Programade Especialización de Swing Trading conOpciones.
JAVIER MUñOZ
JOSÉ MARTÍnEZTras más de 10 años de formación, inver-sión e investigación en el mundo de las Commodities a través de diferentes pro-ductos surgió Trading12. Un proyecto en el que además de volcar sus conocimien-tos en los diferentes bloques de formación hace trading en directo.
JORGE ESTÉVEZCientífico e informático. Ha trabajado como desarrollador de software y analísta de modelos oceano-atmosféricos. Coautor del libro “Simulación y modelización en oceanograf ía”. Coinventor de los modelos SIAMOCOCO2 y RECO2. Fundador en 2004 de la consultoría Grupo ER en la que actualmente trabaja como quant y trader profesional.www.grupoempresarialer.com
Licenciado en Medicina y Cirugía, desde hace doce años se dedica al Análisis Técni-co como analista independiente. Director de Formación en “Taller de Bolsa S.L.U.”. Es la primera y única persona de España en conseguir la Acreditación Internacio-nal Master of Financial Technical Analysis (MFTA) de la International Federation of Technical Analysts (IFTA).
JOSÉ LUIS MARTÍnEZ CAMPUZAnOEstratega de Citigroup en España. Hastahace ocho años su labor estaba vinculadaa la gestión de las posiciones en divisas ytipos de interés. Es economista con Espe-cialidad de Hacienda Pública por la Uni-versidad Autónoma de Madrid.Doctorado en Economía Aplicada. Actu-almente es miembro del Observatorio delBanco Central Europeo.
COLABORAN EN ESTE NÚMERO
OCT-DIC 20134
MICHAEL DUAnE ARCHERMichael Duane Archer ha sido operador de renta variable, futuros y FOREX duran-te más de 30 años. Como CTA obtuvo un rendimiento anual del 48% con unos pará-metros de riesgo extremadamente bajos y un ratio de Sharpe de los más altos, tal y como se detalla en Managed Account Re-ports. Es autor o coautor de varios libros sobre trading en el mercado de divisas, incluyendo Getting Started in Currency Trading (John Wiley and Sons, 2005, 2008, 2010). Dirige el GoodmanWorks Trad-ing Room para traders que usan GWT para analizar y encontrar candidatos para realizar operaciones en gráficos de di-visas, futuros y acciones. Su sitio web es www.goodmanworks.com.
TOMáS V GARCÍA-PURRIñOS GARCÍADesarrolla desde 2007 su carrera profe-sional en Cortal Consors, bróker online del grupo BNP Paribas, actualmente como Asesor de Carteras. Dentro de esta misma compañía trabajó también como Analista y como Trader de Contado y Derivados. Antes de esto, trabajó en otras empresas líderes del sector. Cuenta además con am-plia experiencia en formación y colabora habitualmente con diferentes medios de comunicación. Tomás es CAIA (Chartered Alternative Investment Analyst), Máster en Bolsa y Mercados Financieros por el Insti-tuto de Estudios Bursátiles y licenciado en Derecho por la Universidad Complutense de Madrid.
RAM BHAVnAnIRam Bhavnani nació en La India en 1944, en el seno de una familia humilde de co-merciantes. Siendo adolescente emigró a Hong-Kong para trabajar en el bazar del que acabaría siendo su suegro, el Sr. Kishoo. En 1965 se estableció en Tenerife para sacar adelante la sucursal isleña de la empresa. Consiguió reflotar el negocio, y en los años 80 decidió comenzar a invertir en bolsa, principalmente en bancos es-pañoles, llegando a tener participaciones muy importantes en varios de ellos. En la actualidad sigue al frente de la empresa fa-miliar Casa Kishoo, S.A. invirtiendo prin-cipalmente en renta fija.
MAnUEL MOREnO CAPADirector editorial y miembro del equipo fundador de Nautebook, la primera edito-rial española de libros electrónicos espe-cializados en economía, mercados, trad-ing, comunicación y nuevas tecnologías. www.nautebook.com Cuenta con 30 años de experiencia en el periodismo económi-co y financiero. Fue miembro del equipo fundador del semanario “INVERSIÓN” (en 1987), revista de la que fue subdirec-tor entre 1991 y 2012 y de la que es uno de los principales accionistas.
CARLOS PRIETOFísico de formación. CFTe (Certified Fi-nancial Technician). Cofundador de la so-ciedad Optimal Quant Management que ofrece formación avanzada y de calidad sobre operativa sistemática mediante el portal www.oqm.es.
AnDRÉS A. GARCÍADocente y trader con muchos años de experiencia. Ha desarrollado su propia metodología de diseño de estrategias y carteras sistemáticas. Es el creador del portal TradingSys.org y cofundador de la sociedad Optimal Quant Management que ofrece formación avanzada y de cali-dad sobre operativa sistemática mediante el portal www.oqm.es.
DAVID URRACAIngeniero Electrónico de formación. Master de mercados financieros con la Universidad Complutense de Ma-drid. Cofundador de la sociedad Op-timal Quant Management que ofrece formación avanzada y de calidad sobre operativa sistemática mediante el portal www.oqm.es.
COLABORAN EN ESTE NÚMERO
OCT-DIC 2013 5
cuando alguien quiere aprender cualquier materia es casi de obli-gado cumplimiento que pase por el mismo camino que cualquier docto en la materia tuvo que emprender
en su día. Caminos, es verdad que hay mu-chos, pero todos tienen un componente co-mún: el factor tiempo y esfuerzo. Y es que sin tiempo, experiencia, pero con mucho esfuerzo en novel no podrá llegar muy lejos por mucho arrojo que añada a la fórmula exactamente igual que si damos la vuelta a la fórmula.
Algo que se observa a menudo es ver a personas iniciando su exploración en un campo, con muchas ganas y realizando un esfuerzo a veces sobrehumano, para poco después abandonar desilusionados por la falta de unos resultados en consonancia con los objetivos, en la mayoría de los casos irreales, que se habían propuesto alcanzar en tan corto periodo de tiempo. No pudie-ron llegar muy lejos. Sin embargo, en el otro extremo tenemos a aquellos que llevan años, por decirlo de alguna manera, “explo-rando” una determinada materia pero que, sin embargo, el factor esfuerzo lo conocen de oídas y nunca por haberlo puesto en la fórmula que les podría haber llegado a la maestría en su campo. Tienen una cierta experiencia, por haber deambulado incluso por años en una rutina, pero no se han es-forzado lo suficiente por conocer más allá de lo que estaban haciendo. Experiencia sin esfuerzo, no sirve de nada.
Estos dos grupos forman el conjunto de personas que llenan los puestos de todos los campos de saber pero que no han lle-
gado a controlar su materia. Por supuesto, el mundo del trading no podía ser menos.
Personas atraídas por creencias erróneas dedican un gran esfuerzo inicial al estudio y la práctica para después abandonar por la falta de consistencia o recursos, por no haber dejado avanzar la curva de aprendi-zaje y haber tomado riesgos excesivos des-de una etapa temprana. O por el contrario, aquellos que llevan años paseándose por aquí pero que, sin embargo, no quieren es-forzarse por avanzar ni oír hablar de com-plicaciones, estudios o lecturas más allá del consabido ABC impuesto por las lecturas formadas por lo que los mismos lectores quieren escuchar. ¿Resultado? La falta de resultados. Y es que para poder aprender debemos antes aprender a aprender, esto es, saber que toda curva de aprendizaje está formada inevitablemente por tiempo y es-fuerzo, todo aquello que se aleje de esto no podrá llevarnos a ningún lugar interesante.
Dedico estas primeras líneas del número de Hispatrading Magazine, que tienes delante, a este tema debido a la lección que el señor Jack Schwager nos da en este número sobre cómo debería ser el camino de aprendizaje que todo aspirante a trader debería reco-rrer. No tiene desperdicio. Reconozco que me hace una especial ilusión poder leer, por fin, algo sobre uno de los mejores autores de trading de todos los tiempos en caste-llano. Espero que al igual que yo disfrutes de su lectura y de cada artículo que hemos preparado especialmente para ti en este nú-mero de Hispatrading Magazine.
Buen [email protected]
AprendiendoA Aprender
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CARTA DEL EDITOR
EDITORAlejandro de Luis
COMITÉ DIRECTIVOElimelech Duarte, Roberto Pérez, Alejandro de Luis
ADMInISTRACIÓnVirginia Pérez
InTÉRPRETE Diana Helene Castillo
TRADUCCIÓnAlberto Muñoz Cabanes
EDICIÓnEditorial Hispafinanzas
MAqUETALuis Benito Grande
© Editorial HispafinanzasAll rights reserved
www.hispafinanzas.es
El trading y la operativa en bolsa conlleva un alto riesgo y por tanto podría no ser adecuado para todo tipo de inversores. El objetivo de este magazine es proporcionar al lector herramientas e información que contribuyan a su formación para comprender los mercados financieros. Sin embargo, los análsis, opiniones, estrategias y cualquier tipo de información contenida en este magazín es ofrecida como información general y no constituye en ningún caso algún tipo de sugerencia o asesoramiento financiero.
Hispatrading Magazine se exime de cualquier responsabilidad por pérdidas o perjuicios causados en las inversiones que realice el lector por el uso de la información o contenidos aquí ofrecidos. Así mismo la editorial de este magazín no asume responsabilidad por las opiniones o información emitidas por los colaboradores, anunciantes y demás personas que utilicen este medio para emitir sus opiniones.
Hispatrading© es una Marca Registrada y los contenidos de Hispatrading Magazine son exclusivos. quedan reservados todos los derechos. queda rigurosamente prohibido reproducir, almacenar o transmitir alguna parte de esta publicación, cualquiera que sea el medio empleado (electrónico, mecánico, fotocopia, grabación, etc.), sin autorización escrita de los titulares del copyright bajo las sanciones establecidas en las leyes españolas e internacionales sobre copyright.
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basa en nuestra investigación pionera sobre el New High - New Low Index.
Creemos que el New High - New Low Index es el mejor indica-dor de la bolsa de valores. Mientras que la mayoría de los analis-tas cuentan nuevos máximos y nuevos mínimos del año pasado, nosotros además supervisamos un NH –NL Index de muy corto plazo, cuyo “período retroactivo” es de sólo 20 días de negocia-ción, alrededor de un mes. Cada vez que el NH –NL de 20 días está por debajo del nivel de menos de 500, se identifica un ex-tremo de la tendencia bajista. Con el tiempo, dado que los osos
cAZAndo suelosLa negociación a corto plazo se hace atractiva cuando el mercado de valores
se ve sacudido por la volatilidad. Estos son tiempos dif íciles para aquellosa los que les gusta comprar y mantener, pero la volatilidad crea oportunidades
para los swing traders de corto plazo que mantienen posicionespor unos pocos días.
el horizonte temporal de cada ronda de la competición de trading SpikeTrade, un grupo único de traders serios, es de tan sólo una semana. Con eso, el segundo trimestre de 2013 fue el mejor de la historia del grupo: el trader que se llevó la medalla de oro registró una ganancia del 47%, el
que obtuvo medalla de plata un 36% y el trader que se hizo con el bronce un 17%. Una de las herramientas que los “SpikeTraders” utilizan para cazar suelos de corto plazo es la señal Spike Bounce, la cual se
POR ALEXAnDER ELDER
TRADING
10 OCT-DIC 2013
pierden fuerza y el número de nuevos mínimos se contrae, este NH –NL Index de 20 días se eleva por encima del nivel de -500 –y ahí es cuando se produce una señal de compra a corto plazo. Hace poco comenzamos a publicar el mensaje diario de nuestro “Spike Bounce Traffic Light”. Cuando se apaga la luz amarilla de ese “semáforo”, sabemos que la tendencia bajista de corto plazo está cerca de un extremo. Una vez que los nuevos mínimos se contraen y el índice se eleva por encima de -500, la luz cambia de amarillo a verde y se enciende una señal de Spike Bounce. Se puede ver en este gráfico diario que hacemos un seguimiento del New High - New Low Index en tres dimensiones, con pe-ríodos de un año, un trimestre y un mes. Las señales de Spike Bounce, dadas por el NH -NL de 20 días están marcadas con flechas verticales de color verde. Las señales de Spike Bounce tienden a ser bastante fiables y sue-len empujar el mercado al alza durante algunos días, aunque en algunos casos han seguido empujando el mercado durante se-
manas. En ocasiones, estas señales son abortadas. No hay señal perfecta en los mercados, motivo por el que la gestión del riesgo es tan esencial.
¿y qué hAy de lAs señAles de ventA?
Después de comprar en una señal de Spike Bounce examinamos herramientas técnicas tradicionales para tomar la decisión de venta: alcanzar la línea superior de un canal, una divergencia bajista, etc. Continuamos nuestro análisis, en busca de la señal de Spike Bounce equivalente para abrir posiciones cortas. Todos los mercados fluctúan por encima y por debajo de un va-lor, como las olas del mar subiendo y bajando en la playa. La captura de estas ondas es la clave para obtener beneficios a corto plazo. Nuestra señal de Spike Bounce nos ayuda a identificar oportunidades de compra a corto plazo.
TRADING
OCT-DIC 2013 11
Aunque no es muy común, hay bastantes de ellos en di-ferentes escalas temporales en Forex - 5 minutos, 15 minutos, 1 hora, 4 horas, 1 día – como para mantener a los traders de todos los tipos y perfiles ocupados y con-tentos. El patrón 6 & 6 ofrece una relación riesgo (stop-
loss) - beneficio ( take-profit ) excepcional, rara vez menos de 3:1, a menudo más de 5:1 y ocasionalmente tanto como 10:1.
El patrón 6 & 6 es un tipo específico de patrón básico de Good-man.
el pAtrón Básico de goodMAnEste patrón trata de pronosticar un giro en el mercado después de una tendencia sostenida duran-te un largo período de tiempo. Ofrece la oportunidad de arries-garnos con un stop relativamen-te cercano. Se compone de tres clases de giros o swings - Jumbo, Bounce y Propagation.
La tendencia en la que el patrón trata de identificar un giro se de-nomina Jumbo Swing. Si se for-ma un 1-2-3 al final de un Jumbo y en la dirección opuesta de a la tendencia, tendremos el primer signo de cambio de tendencia - pero no será suficiente para ope-rar. Esto se llama Bounce 1-2-3. Ver Figura 1.
lA teoríA de
lA ondA goodMAnel pAtrón 6&6 - pArte 1
El patrón 6 & 6 ha demostrado ser uno de las más fiables de los patrones de la teoría de la onda de Goodman. Veamos algunos de sus mejores patrones en este primer artículo, de una serie de dos, que dedicaremos a esta interesante forma de ver el mercado.
POR MICHAEL DUAnE ARCHER
Figura 1
La clave del patrón básico de Goodman es el Propagation Swing. En la teoría de la onda de Goodman un 1-2-3 siempre se convierte en un 1 dentro de una formación 1-2-3 más grande, se trata de un proceso llamado propagación. El giro 1-2-3 propagado se etiqueta como Propagation Swing 1. Cuando la importante Propagation Swing 2 se forma – que equivale al giro de la cuarta onda en Elliott – retrocediendo al menos un tercio del Propagation Swing 1, tenemos un patrón básico en marcha. La teoría de la onda de Goodman ofrece una serie de ideas para la validación
LA CLAVE DEL PATRÓn BáSICO DE GOODMAn
ES EL PROPAGATIOn SwInG
TRADING
OCT-DIC 2013 13
del patrón. Uno de ellos es la Zona de Retorno.
Muchos patrones se estabiliza-rán en la Zona de Retorno. Dicha zona se identifica como el área de precios entre el punto medio del Propagation Swing 1 y el pun-to final del Bounce Swing 2. El trader siempre debe estar alerta para un giro y una oportunidad que seguir con un stop-loss cerca de la Zona de Retorno para que la tendencia del Bounce 1-2-3 se confirme - el Propagation Swing 3.
Este es el aspecto del patrón bási-co de Goodman. Ver Figura 2.
(La flecha en el Jumbo Swing sig-nifica que continúa en esa direc-ción; que el patrón no es necesa-riamente a escala).
La configuración básica de la teoría de la onda de Goodman es 1-2-3 -> 1-2 y la operación siempre se abre en el Propagation Swing 3. Aquí tenemos uno en un gráfico real de Forex. Ver Figura 3.
En la teoría de la onda de Good-man el giro ‘4 ‘ oscilación está conectado con toda la formación 1-2-3, no sólo el giro ‘3’ como en Elliott.
La Figura 4 muestra otro ejemplo real. Observe el pequeño patrón en el Bounce Swing 1. Debería verse en un gráfico con una esca-la temporal más pequeña. Aquí, el mercado tiene una “doble propagación”: 1-2-3 -> 1-2-3 -> 1-2. Los pares de divisas pue-den propagarse hasta seis o siete veces, lo que permite que el trader astuto pueda “subirse a la ola” durante un largo período de tiempo.
Tan pronto se forma un 1-2-3 más pequeño al final del Propagation Swing 2 en la Zona de Retorno - llamado Dagger Swing - el trader entra con una compra o una venta a mercado en cuanto se forma el ‘3’. La lógica fundamental detrás del patrón básico de Goodman es que el triple 1-2 -3 (Bounce, Propagation, Dagger) darán impulso a un cambio de tendencia. Los operadores a corto plazo en el Dagger 1-2-3 animarán a los traders en el nivel donde se forma el Bounce, que a su vez
HAy BASTAnTES DE ELLOS En DIFEREnTES ESCALAS TEMPORALES En FOREX:
5 MInUTOS, 15 MInUTOS, 1 HORA, 4 HORAS, 1 DÍA
Figura 2
Figura 3. Gráfico cortesía de www.metaquotes.net y www.atcbrokers.com
TRADING
14 OCT-DIC 2013
Figura 4. Gráfico cortesía de www.metaquotes.net y www.atcbrokers.com
animarán a los traders en el nivel de Propagation. El trader va efectivamente con la tendencia principal, esperando a que se produzca un retroceso, entrando después tan pronto como la tendencia principal se reafirma a sí misma.
El Propagation Swing 3, el swing en el que el trader opera, debe llegar cerca del punto medio del Jumbo Swing. Obviamente, cuanto más lejos de la entrada esté ese punto, mayor potencial tendrá la operación.
Algunos traders que utilizan la teoría de Goodman usan otra ideas para entrar como un cruce de medias móviles o una for-
mación de velas. Yo prefiero la consistencia del 1-2-3 como un concepto fractal.
En la teoría de la onda de Good-man “todo es un 1-2-3”, pero por supuesto hay otros principios como ‘ Intersección ‘ y ‘3 –C’ que explican cómo interactúan entre sí para formar patrones predictivos de la propagación y el comportamiento del mercado y de apuntar sólo a las mejores operaciones candidatas.
El lugar donde situar el stop-loss pertenece depende de aspectos específicos del patrón. Hay tres opciones - por encima o por debajo del Dagger Swing, por encima o por debajo del Bounce Swing 2, o por encima o por de-bajo del patrón. Muchos traders que siguen la teoría de la onda de Goodman prefieren entrar con la mitad de un lote, colocar el stop-loss justo por debajo o por encima del Dagger Swing y ver cómo se desarrolla la operación antes de abrir la otra mitad. Ver Figura 5.
La Figura 6 muestra el pronós-tico a largo plazo utilizando la teoría de la onda de Goodman para el par AUDUSD, así como el techo formado por el patrón básico de Goodman. En el len-guaje de Goodman el patrón fue confirmado por estar en el precio objetivo previsto de la tendencia
principal de acuerdo con el principio 30C. Todo lo que confirma una instalación es una “superposición” en la teoría de la onda de Goodman.
el pAtrón 6 & 6En algunos casos, el Propagation Swing 2 continúa a través de la Zona de Retorno. Aquí es donde se puede formar un patrón 6 & 6. En este patrón el Propagation Swing 2 alcanza - tempo-ralmente – un nivel más allá de la parte superior o inferior del patrón, la parte final del Jumbo Swing. ¡Los traders deben estar atentos a este umbral ya que el 6 & 6 puede ser visto y no visto!
Figura 5
TRADING
OCT-DIC 2013 15
Véase la Figura 7. El área más allá del punto final del Jumbo Swing es la Zona de Giro.
Una diferencia importante entre el patrón básico de Goodman y el patrón 6 & 6 es que en el 6 & 6 el Propagation Swing 2 debe ser en sí mismo un 1-2-3 y el Swing ‘1’ del Propagation 2 no debe su-perar el punto final del Jumbo Swing.
He aquí cuatro ejemplos recien-tes del patrón 6 & 6 de Goodman en gráficos de 5 minutos, 15 mi-nutos, 1 hora y 4 horas. Véanse las Figuras 8, 9, 10 y 11. Dado que los gráficos son fractales, estos patrones se producen en todas las escales temporales. Cuál de ellos decidamos operar depende de qué plazo elijamos y cuál sea nuestro estilo de negociación.
Aquí, nuestro stop-loss nunca fue alcanzado elegido debido a la regla de que los precios deben cerrar más allá del punto 6 & 6 - el punto final del Propagation Swing 2.
El 6 & 6 puede funcionar inclu-so mejor que el patrón básico de Goodman Basic. La lógica es que saltando los stops de pérdidas y animando a los traders a realizar entradas de rotura, siempre y cuando el mercado se vuelve en la dirección del patrón los tra-ders deben liquidar posiciones utilizando una orden de sentido contrario y/o volver a entrar en la dirección de la nueva tendencia. A partir de ahí, el patrón básico impulsa la tendencia del Propa-gation Swing 3.
He llegado a ver patrones 6 & 6 que han generado 1000 o más pips en los gráficos de más largo plazo. Observe el gráfico diario del AUDUSD mostrando un pa-trón 6 & 6 en la Figura 12.
Figura 6. Gráfico cortesía de www.metaquotes.net y www.atcbrokers.com
Figura 7
Figura 8. Gráfico cortesía de www.metaquotes.net y www.atcbrokers.com
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Figura 9. Gráfico cortesía de www.metaquotes.net y www.atcbrokers.com
Figura 10. Gráfico cortesía de www.metaquotes.net y www.atcbrokers.com
Figura 11. Gráfico cortesía de www.metaquotes.net y www.atcbrokers.
EL 6 & 6 PUEDE FUnCIOnAR
InCLUSO MEJOR qUE EL PATRÓn
BáSICO DE GOODMAn BASIC
TRADING
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Figura 12. Gráfico cortesía de www.metaquotes.net y www.atcbrokers.com
TRADING
Aquí hAyUna onda 5 terminal en el Análisis de la Onda de Elliott señala el final de una
tendencia alcista y puede ser seguido por una desagradable corrección.POR KOOS VAn DER MERwE
todos los seguidores de la onda de Elliott saben que la pri-mera regla del análisis de la onda de Elliott es que el ‘grá-fico debe parecer correcto’. Con esto Elliott quería decir que la Onda 5 es igual o mayor que la onda 1 y que la onda 3 es mayor que la onda 1. Una vez que una onda 5 se
ha completado, la corrección ABC que sigue lleva al precio a la cuarta onda de menor grado. Por supuesto, hay variaciones: por ejemplo, si la onda 3 es menor que la onda 1, a continuación, la onda 5 debe ser menor que la onda 3, pero este número al igual que otras variaciones ocurren rara vez. Si ocurren con demasia-
da frecuencia, entonces o bien el recuento de ondas es incorrecto o se ha reali-zado en un período de in-certidumbre por lo que un recuento adecuado final-mente aparecerá. Nunca se debe olvidar que el análisis de la onda de Elliott es pu-ramente una señal en el de-sierto, y otra señal con un cambio de dirección puede aparecer un poco más aba-jo en la carretera.
El gráfico de la figura 1 es el índice S&P 100. El recuen-to de la onda de Elliott su-giere que el índice ha ter-minado una onda 4 y ahora está en una onda 5 dentro de tendencia alcista. Con la regla de que la longitud de la onda 5 debe ser igual Figura 1
gAto encerrAdolA ondA 5
TRADING
OCT-DIC 2013 19
TRADInG
a la longitud de la onda 1, podemos esperar que la onda 5 haga techo en 751,18. Tenga en cuenta que la onda IV se giró en la cuarta onda de menor grado, entre 694,96 y 719,16, mostrando que el gráfico siguió la primera regla del análisis de la onda de Elliott. Una subida hasta 751,18 se ve por tanto bastante plau-sible.
El gráfico mostrado en la figura 2 es un gráfico diario del índice S&P 500 con un recuento de ondas de Elliott obtenido por el programa Advanced GET. Tenga en cuenta que Ad-vanced GET también su-giere que una onda IV se ha completado, pero sugiere que la onda V subirá hasta la extensión del 1,618, es decir, hasta 1.735,46 con un PTI (Índice de Probabi-lidad) del 61%. Esto es algo que me gustaría mucho creer, al igual que a todos, pero observaría el gráfi-co con cuidado a medida que el índice se aproxime al nivel de 1.669,34, cuan-do la longitud de la onda 5 sea igual a la longitud de onda I. Observe que una vez la onda V se complete, el precio de la acción va a caer una vez más a la cuar-ta onda de menor grado, lo que podría estar situado en la zona de 1.562.
El gráfico de la en Figura 3 es un gráfico diario del índice Nasdaq 100, y SÍ, el recuento de la onda de
Elliott es de los dif íciles, y abierto a un posible recuento de onda corregido a medida que el índice NASDAQ se mueve. En la actualidad, sin embargo, nos quedamos con el recuento mostrado simplemente porque enlaza con el recuento del S&P 100 y el índice S&P 500, con una onda C marcando suelo en octubre de 2012. Sin embargo, cuando los índices S&P están
Figura 2
Figura 3
EL RECUEnTO DE LA OnDA DE ELLIOTT SUGIERE qUE EL ÍnDICE HA TERMInADO UnA OnDA 4 y AHORA ESTá En UnA OnDA 5 DEnTRO DE TEnDEnCIA ALCISTA
TRADING
20 OCT-DIC 2013
entonces podría ser una onda simple O una onda aún más com-pleja. Que una corrección va a ocurrir en el futuro próximo está en las cartas, una corrección que podría durar hasta mediados de octubre, si los ciclos históricos se comportan de la manera habitual. El “gato encerrado”’ es la operativa automatizada, que no posee emociones, y podría ser la razón por la que el índice Nasdaq se diferencia de los índices S&P y Dow.
sugiriendo que se encuentran en una onda 5, el Nasdaq está sugiriendo que es sólo una onda 3. Tenga en cuenta la otra anomalía, la corrección ab en la onda 3, una anomalía que he observado que está empezando a ocurrir en una onda 3. Esto va en contra de la regla, “el recuento de Elliott Wave debe parecer correcto” lo que significa que puedo cambiar el recuento un poco más adelante.
Mi último gráfico en la Figura 4 es el Dow Jones. El recuento sugiere un aspecto similar al del S&P 100 y el S&P 500 que se presentan en las Figuras 1 y 2. La extensión de Fibonacci sugiere que si la onda 5 fuera igual a la onda 1, entonces el Dow podría subir hasta 15.460,68, con la posibilidad de llegar 16.021,16, ex-tensión del 1,618 % de la onda 1.
Tres de los gráficos anteriores muestran que una corrección im-portante se producirá en algún momento en un futuro próximo, con un recuento de onda de Elliott dentro de una onda 5. El único gráfico que sugiere que la corrección no necesita tiene por qué ser importante es el del índice Nasdaq, que indica que cuando la corrección se produzca será una onda 4. Sin embargo, uno debe recordar siempre que si la onda 2 es una onda simple, entonces la onda 4 será una onda compleja. El gráfico muestra la onda 2 en el Nasdaq como una onda compleja. La onda 4
Figura 4
TRES DE LOS GRáFICOS AnTERIORES MUESTRAn
qUE UnA CORRECCIÓn IMPORTAnTE SE
PRODUCIRá En ALGún MOMEnTO En Un FUTURO PRÓXIMO
TRADING
OCT-DIC 2013 21
El Mercado de Divisas
@noticiasfx@Fxstreet_ES
facebook.com/FXstreetSP
Calendario Económico
Noticias 24h
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heiKin-AshitiMe FrAMes vs ichiMoKu-KinKo-hyo
Al emplear las velas Heikin-Ashi frecuentemente olvidamos analizarvarios Time Frame. En otras ocasiones viene bien complementar
estas velas con el Indicador Ichimoku-Kinko-Hyo.POR JAVIER MUñOZ
Al realizar un análisis técnico utilizando velas Heikin-Ashi, normalmente solo nos fijamos en un time frame diario, y podríamos utilizar también otros time frame como el semanal y el mensual que como veremos más adelante nos aportan interesantes indicaciones sobre la
posición a tomar al hacer trading.
Vamos a ver unos ejemplos utilizando time frame diario, sema-nal y mensual, para sacar conclusiones respecto a la forma de operar.
Partiremos de que el ambiente ideal sería el que las indicaciones para hacer trading vendrían cuando los tres time frame (dia-rio, semanal y mensual) estuviesen indicando lo mismo. En este
caso deberíamos comenzar la operativa tan pronto como poda-
mos para sacar beneficio de este momento.Veremos a continuación tres gráficos que corresponden al mis-mo valor (Repsol) en tres time frame diferentes, diario, semanal y mensual.
Recordemos que utilizando velas Heikin-Ashi nos limitaremos a realizar operaciones siguiendo las cinco reglas básicas para este sistema, olvidando los patrones de velas japonesas que pu-dieran surgir. De ello el éxito que ha proporcionado el uso de las velas Heikin-Ashi y su fácil manejo.
Como dijimos antes, en primer lugar partiremos del ambiente donde las velas Heikin-Ashi muestran una misma señal para los tres time frame elegidos.
Figura 1. Gráfico con time frame mensual de Repsol
TRADING
OCT-DIC 2013 23
Vemos en primer lugar el time frame mensual, comprobando que ha surgido un cambio brusco de color, apareciendo una vela de color negro y sombra inferior.
Después comprobamos que en los gráficos semanales y diarios la tónica sigue siendo bajista, por lo que nos pondremos cortos en este valor lo antes posible.
Otra técnica sería utilizar solo dos time frame consecutivos, es decir trabajar con los gráficos mensuales y semanales, o con los semanales y los diarios.
El procedimiento es igual que para cuando usamos los tres time frame, si coinciden los hallazgos en dos time frame consecuti-vos tomaremos posiciones según lo indicado en esos dos time frame empleados.
Finalmente, otra forma de operar con los time frame sería espe-rar a que aparezca un cambio de color en el time frame mensual, y que aparezca este mismo cambio de color en el time frame diario, estando ya cambiado de antemano el color en el time frame semanal. Aquí operaremos igual que en el caso que em-pleamos los tres time frame.
Figura 2. Gráfico con time frame semanal de Repsol
Figura 3. Gráfico con time frame diario de Repsol
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24 OCT-DIC 2013
tendencia bajista) en el gráfico con velas Heikin-Ashi, donde también lo hemos marcado con otro cuadrado.
La siguiente vela en el gráfico utilizando Ichimoku vemos que es una vela de color blanco, de buen tamaño y que atraviesa lim-piamente el Kumo, iniciando una tendencia alcista.
Igualmente en el gráfico con velas Heikin-Ashi aparece en el mismo lugar una vela blanca con sombra superior que constitu-ye un cambio brusco de color respecto a la vela anterior, corro-borando el inicio de una nueva tendencia alcista.
utiliZAr lAs velAs heiKin-AshiJunto con el indicAdor ichiMoKu KinKo hyo
En el siguiente gráfico de velas Heikin-Ashi junto con el gráfico donde utilizamos el Indicador Ichimoku, vemos en este último una zona de resistencia al precio para superar el Kumo desde el día cinco hasta el día diez del mes de julio.
Esa zona la hemos marcado con un cuadrado, y lo que quere-mos ver es que coincide con una zona de indecisión (casi una
Figura 4. Gráfico con Ichimoku y gráfico con Velas Heikin-Ashi
BIBLIOGRAFÍA:
1. Dan Valcu. Stocks & Commodities V. 22:2 (16-17, 20-22, 24-26, 28): Using The Heikin-Ashi Technique by Dan Valcu.
2. Dan Valcu. Market Technician - The Journal of the STA (November 2012). Dan Valcu: Heikin-Ashi - Trends made simple.
3. Muñoz Álvarez, Francisco Javier [2013]. Heikin-Ashi: Conceptos básicos y trading con este tipo de velas modificadas. Hispatrading Magazine (abril – junio, 2013).
4. Nicole Elliot [2011]. Ichimoku Charts – An introduction to Ichimoku Kinko Clouds.
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OCT-DIC 2013 25
viación estándar – esencialmente consiste en montar un spread sobre dos activos cuya medida de volatilidad sea máxima o
mínima. En la práctica se utiliza un modelo lineal basa-do en el coeficiente de correlación que varía entre +1 y
-1 (Pearson o Spierman) – otro tipo de modelos más complejos utilizan coeficientes no lineales como
por ejemplo el MIC (Máximal Information Co-efficient) – explotando las descorrelaciones y la
vuelta a la correlación.
Cuando los dos activos están directamente correlaciona-
dos – van paralelos, no sólo en la dirección sino en la intensidad
– el coeficiente tiende a +1 (al re-vés cuando los activos están inversa-
mente correlacionados, es decir a -1), y se identifica la ineficiencia mediante la descorrelación.
Insistir que aunque de modo intuitivo identifiquemos una des-correlación como, por ejemplo, que un activo baje y el otro suba –cuando debería también bajar – se pueden descorrelacionar los dos subiendo o los dos bajando en intensidades distintas. Reseñar que en este modelo la neutralidad al mercado – pro-porciones del activo 1 y proporciones del activo 2 – se suele establecer mediante un ATR.
Otra de las técnicas más populares es el arbitraje estadístico (StatArb) que utiliza la cointegración – los residuos del mode-lo regresivo de las series temporales son estacionarios – para identificar las ineficiencias. Sin meternos en profundidades y en “Román Paladino” cuando dos activos están cointegrados pre-sentan determinadas propiedades entre las que destacan que su volatilidad está acotada (típicamente entre +2 y -2) y que exhi-ben reversión al punto de equilibrio.
unA MirAdA cuAntitAtivA A los MercAdos:
spreAd trAdingLos arbitrajes de volatilidad y estadísticos
son operativas con una excelente gestión del riesgodebido a su neutralidad al mercado.
POR JORGE ESTÉVEZ
una de las principales técnicas Market Neutral es la operativa con spreads cuya más impor-tante ventaja es su excelente gestión del ries-go, así cómo la mitigación del ruido, sistema-tización de las ganancias, reducción del stress
–en posiciones grandes es vital-, … ; en definitiva es-tamos creando un “activo artificial” y dentro del tra-ding cuantitativo son considerados el alma máter.
Básicamente un spread es un diferencial entre dos activos, algebraicamente es una resta y geométricamente es la distancia entre ellos. Los activos han de transformarse a unidad y divisa común.
En contraposición con las ope-rativas direccionales en los spreads el riesgo/beneficio no está determinado por las subi-das y bajadas de los activos sino por el diferencial entre ellos. En la Figura 1 observamos que cuando los activos “se juntan” el spread disminu-ye y viceversa lo cual se hace paradójico cuando los dos activos bajan y el spread aumenta obteniendo la ganancia comprando spread – comprar el activo 1 y vender el activo 2 -, siendo una excelente herramienta en todo tipo de mercados: alcistas, bajistas y laterales. Nótese que estando los activos la-terales el spread puede variar, así cómo en momentos de alta volatilidad estar lateral.
FundAMentoDe un modo general el análisis cuantitativo trata de buscar y explotar ineficiencias en los mercados; dichas ineficiencias pue-den tener distinta naturaleza: estadística (StatArb), tecnológi-ca (HFT), etc… según el modelo utilizado en el análisis de las series temporales. Por ejemplo en los arbitrajes de volatilidad – intensidad de los cambios en su cotización, es decir, su des-
BáSICAMEnTE Un SPREAD ES Un
DIFEREnCIAL EnTRE DOS ACTIVOS
TRADING
26 OCT-DIC 2013
que la ineficiencia = descorrelación se agotara para montar un spread apostando por la vuelta. En la actualidad se opera tanto la descorrelación como la vuelta a la correlación. Si nos fijamos a la derecha del grafico anterior (Figura 2) podemos observar que la línea roja (coeficiente de correlación 100) inicia una desco-rrelación alejándose del +1 produciendo un aumento de spread, lo que hacemos es comprar el spread – compra activo 1 y venta activo 2 – entrando a favor de la ineficiencia cerrando la opera-ción cuando la descorrelación muestre síntomas de agotamien-to (pare su descorrelación).
Para la construcción del modelo se utilizan el test estadístico de Engel-Granger (ADF o Johansen, OLS y ECM) que nos estable-ce el vector de cointegración (1, - β) mediante el cual tomamos las proporciones del activo 1 y del activo 2 que nos permiten montar el spread.
operAtivAClásicamente los arbitrajes de volatilidad se operaban con la vuelta a la correlación de los dos activos, es decir, se esperaba a
Figura 1. Series temporales normalizadas de los dos activos que componen el spread (arriba), y spread (abajo).
TRADING
OCT-DIC 2013 27
La operativa en el arbitraje estadístico consiste en comprar el spread cuando este alcanza en el modelo un delta de -2 – y ven-der el spread cuando el valor es de +2 – cerrando la operación en el punto de equilibrio 0. En la figura 3 vemos el crack spread – spreads formados por el crudo y sus derivados – cuya ope-rativa consiste en comprar spread hasta la vuelta al equilibrio.
Figura 2. Modelo de correlación lineal. Las líneas roja y azul representan el coeficiente de correlación largo y corto; la línea negra representa el spread.
Figura 3. StatArb con crack spread.
CLáSICAMEnTE LOS ARBITRAJES DE VOLATILIDAD SE OPERABAn
COn LA VUELTA A LA CORRELACIÓn DE LOS DOS ACTIVOS
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28 OCT-DIC 2013
de los bonos nacionales para los distintos vencimien-tos (3 meses, 6 meses, 1 año, 2 años,5 años, etc.) La lógica nos dice que una inversión a corto plazo ofrecerá menor rentabilidad que una a largo plazo, ya que el riesgo au-menta a medida que esperamos más tiempo para recuperar la inversión. Esta es la situación que se produce normalmente, y genera una curva de tipos con pendiente ascendente tal y como podemos ver en el gráfico anterior. A mayor tiempo, mayor ren-tabilidad.
¿MercAdo irrAcionAlo señAl de punto de giro?
POR EnRIqUE CORDERO
en el artículo de hoy me gustaría hablar sobre dos de estas “irracionalidades” que nos pueden dar una
ventaja a la hora de operar: la inversión de la curva de tipos como punto de giro para el largo plazo y la inversión en la curva de volatilidad para el corto plazo.
inversión de lA curvA de tipos de interésCuando operamos en los mercados siempre lo hacemos bus-cando lograr la mayor rentabilidad posible para nuestro dinero en función de nuestro perfil de riesgo.
Los tipos de interés, o “precio del dinero” como se conocen vul-garmente, son fijados por los bancos centrales y representan el punto de equilibrio entre el riesgo que conlleva el préstamo de dinero y el posible beneficio que se espera obtener de la utili-zación de dicha cantidad de dinero en una situación y tiempo determinado.
Para valorar si un tipo de interés es alto o bajo, normalmente se analiza la curva de tipos, que muestra la distinta rentabilidad
Una de las citas más conocidas relacionada con el mundo de la bolsaes la famosa frase de Keynes: “Los mercados pueden mantener
su irracionalidad más tiempo del que tú puedes mantener tu solvencia”.Nadie que haya operado durante un tiempo en bolsa pone en dudala verdad que esconden esas palabras. Sin embargo, en la mayoría
de las ocasiones, es la lógica la que se impone y la que determina el flujodel dinero en los mercados. Por eso, algunas de estas situaciones extremas
pueden ayudarnos a detectar puntos de giro en las bolsas de valores.
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30 OCT-DIC 2013
Este es el pilar en el que se basa el sistema financiero actual: pedir prestado a corto, prestar a largo y beneficiarse de la diferencia o spread. Cuando esta horquilla des-aparece, tarde o temprano también lo hace la liquidez. Esta situación extraordinaria da lugar a una curva de tipos invertida y suele derivar en retrocesos importantes de los mer-cados de valores. Por esto puede servirnos como alerta a la hora de detectar giros bajistas en el largo plazo.
¿cóMo podeMos AnAliZAr estA situAción pArA detectAr los
MoMentos irrAcionAles en lA curvA de tipos de interés?
En los mercados se suele tomar como regla de medida para el largo plazo la rentabilidad del bono a diez años. Podemos utilizar la relación existente entre este bono y un pro-ducto de más corto plazo, como el bono de dos años, para determinar
los momentos en los que la curva de ti-pos se invierte.
Mientras la rentabilidad del bono a 10 años sea mayor que la rentabilidad del bono a 2 años (situación lógica en una curva de tipos), esta relación se encontrará por encima de 0. Sin em-
bargo, cuando la rentabilidad del bono de 10 años sea inferior a la del bono a 2 años, la relación pasará a terreno ne-gativo y nos estará avisando de una in-versión en la curva de tipos: situación irracional que suele preceder a caídas en las bolsas.
Tal y como podemos ver en el siguiente gráfico de la Reserva Federal de Estados Unidos, a lo largo de la historia se han dado momentos en los que esta relación ha pasado a terreno negati-vo. Claramente se observa que esta situación extraordinaria de la curva de tipos de interés (curva invertida) sirve como indica-dor adelantado de recesiones (marcadas en gris) y, en muchos casos, caídas de la bolsa. He querido resaltar en la imagen las últimas ocasiones en las que la curva de tipos de interés se invirtió (crisis de las “punto com” y la crisis de las hipotecas subprime), pues en ellas se ve con mucha claridad el comportamiento de los mercados des-pués de estas situaciones irracionales.
Pero no sólo en estos dos últimos periodos bajistas este indica-dor ha servido como señal adelantada de problemas en el largo plazo. Las estadísticas muestran que la inversión de la curva de tipos asegura una probabilidad del 80% al 90% de recesión du-rante los siguientes 6 meses.
LOS MERCADOS PUEDEn
MAnTEnER SU IRRACIOnALIDAD MáS TIEMPO DEL qUE Tú PUEDES
MAnTEnER TU SOLVEnCIA
TRADING
OCT-DIC 2013 31
inversión de lA
curvA de volAtilidAdHasta ahora hemos visto cómo la inversión en la curva de renta-bilidad de los tipos de interés marca con bastante precisión los momentos de giro bajista en los mercados. Como las rentabili-dades de los bonos no sufren grandes movimientos en el corto plazo, esta relación funciona muy bien para el largo plazo, pero no nos ofrece información para el corto.
La pregunta que podríamos hacernos es la siguiente: ¿existe la posibilidad de aplicar esta misma teoría basada en la irraciona-lidad de los mercados sobre instrumentos de más corto plazo que nos indiquen puntos de giro de las bolsas en espacios tem-porales más cercanos?
La respuesta es afirmativa, y la encontramos en las curvas de volatilidad.
El Chicago Board Options Exchange Market Volatility Index o más conocido como VIX, o de manera informal “indicador del miedo del inversor”, es un indicador que mide la volatilidad que los inversores esperan ver durante los próximos 30 días en el S&P 500. No es un indicador que muestre la volatilidad que se ha vivido hasta ahora, como mucha gente piensa, sino la vola-tilidad futura.
El CBOE, además del VIX, también publica otros indicadores como el VXV, que mide la volatilidad en el S&P 500 para los próximos 3 meses. En definitiva, sería como el indicador VIX pero en un marco temporal más largo.
Si intentamos aplicar la misma teoría vista para la curva de tipos en los índices de volatilidad, la lógica nos dice que la volatilidad a largo plazo debería ser mayor que la volatilidad a corto. Es sen-cillo, el futuro es más dif ícil de predecir a medida que nos ale-jamos en el tiempo, por lo que su volatilidad debería ser mayor.
Cuando la irracionalidad se hace presa de los mercados (mo-mentos de recortes bruscos), el índice de volatilidad VIX se dis-para al alza. En los momentos extremos, la volatilidad esperada a corto plazo (VIX) puede ser mayor que la volatilidad esperada a largo (VXV). Tan pronto como esa situación comienza a co-rregirse, los mercados suelen iniciar un nuevo movimiento al alza en el corto plazo, pues se entiende que el peligro inminente ha pasado. Es decir, esa recuperación determina un punto de giro del mercado que podemos aprovechar para operar.
En el siguiente gráfico podemos ver la relación del VIX con el VXV (VXV/VIX) y el movimiento del S&P 500 en lo que lle-vamos de año. Esta relación ha caído 3 veces por debajo de 1, o lo que es lo mismo la volatilidad a un mes (VIX) mayor que la volatilidad a tres meses (VXV). Claramente se observa como esos momentos son puntos de giro alcista del mercado en el corto plazo.
TRADING
32 OCT-DIC 2013
La mejor forma de determinar si realmente esta suposición es cierta o no consiste en desarrollar un sistema automático de tra-ding basado en dicha relación y comprobar por medio de un test histórico si ganamos dinero con él.
Para ello desarrollaré un sistema muy básico que sólo pretende comprobar la validez de las señales de la relación VXV/VIX. No es un sistema que pueda operarse en real, ya que para ello nece-sitaría un filtrado de las señales y una buena estrategia de salida.Este sistema abre una posición larga cuando la relación VXV/VIX se sitúa por encima de 1 (situación normal), después de haber hecho una excursión por valores inferiores (situación irracional). La salida será a los 10 días de la apertura de la ope-ración.
Si realizamos un backtest sobre los 3 últimos años del S&P 500 en gráfico diario con un capital inicial de 10000$, los resultados que se obtienen son los siguientes:
Aunque no dispo-nemos de suficien-tes muestras como para confiar en la fiabilidad estadís-tica de los resul-tados, el alto por-centaje de aciertos sugiere que la in-versión de la curva de volatilidad es un patrón que puede darnos una ventaja o “edge” a la hora de operar en el corto plazo.
conclusiónEn este artículo he intentado mostrar cómo los momentos de extrema irracionalidad de los mercados pueden servirnos como base para sistemas de contratendencia que busquen los puntos de giro de las bolsas.
Tanto la inversión de la curva de tipos de interés (para el más largo plazo) como la inversión de la curva de volatilidad (para el corto plazo) son claros ejemplos de indicadores que podemos utilizar para decantar la probabilidad de éxito en los mercados a nuestro favor.
+2337,31 $1080%3,40%2,09%6,077,85%
Beneficio netonúmero de operaciones% operaciones ganadorasganancia media por operaciónpérdida media por operaciónprofit factormáximo drawdown
LA MEJOR FORMA DE DETERMInAR SI REALMEnTE
ESTA SUPOSICIÓn ES CIERTA O nO COnSISTE En
DESARROLLAR Un SISTEMA AUTOMáTICO DE TRADInG
BASADO En DICHA RELACIÓn
TRADING
OCT-DIC 2013 33
lAs pAutAs estAcionAles
POR JOSÉ MARTÍnEZ
en priMer lugAr,¿qué es unA pAutA estAcionAl? Definiremos como pauta estacional al comportamiento bursá-til de algunos subyacentes, dentro de un marco temporal con-creto. Estudiando estos comportamientos observamos que a lo largo de la historia, existen activos que sufren modificaciones importantes cuando cotizan dentro de un mes concreto o de una estación ya sea Invierno, verano, otoño o primavera, como por ejemplo el comportamiento del Gas natural en medio de un invierno muy frío. Tiende a subir por la gran demanda de gas para calefacción.
Las Commodities agrícolas, son muy sensibles a los cambios estacionales ya que en función de la climatología, se obtienen diferentes resultados en las cosechas.
La pauta estacional no hace referencia únicamente a las estacio-nes del año sino también a comportamientos excepcionales de la bolsa frente a un dato concreto, bien sea semanal, mensual, anual, etc.. Como por ejemplo el comportamiento de determi-nadas acciones, dentro de la publicación de algún dato regular como puede ser el dato de empleo, stocks, consumo, etc.
Así mismo observamos que las pautas estacionales engloban una serie de estrategias bursátiles basadas en la estadística ya que cuentan con un elevado porcentaje de acierto.
A continuación vamos a detallar una serie de estrategias, que re-lacionadas con los diferentes activos, pueden ofrecernos buenas oportunidades de negocio, una vez se acerque su pauta estacio-nal previamente identificada.
Con el Grano (principalmente trigo, maíz y soja) deberíamos identificar en qué país se mueve el grueso de las cosechas a ni-vel mundial, ya que de perderse todas las cosechas de un país que tiene muy poco peso en el stock mundial, no afectaría a la cotización del subyacente. Posteriormente definir cuál es la cantidad de cosechas al año y cuáles son los factores climatológicos asociados a esa zona y a cada cosecha.
Por ejemplo, en América del sur, cada vez que aparece el fenó-meno climatológico “el niño”, se pierden materias primas por los efectos de la lluvia, viento y exceso de humedad, haciendo alcanzar máximos a la cotización de estos activos debido al peso que tiene su stock a nivel mundial.
A día de hoy, este fenómeno se puede predecir gracias a sondas marinas, boyas flotantes y satélites, lo que nos proporciona una gran oportunidad de negocio.
Según un estudio, las lluvias que podrían ser catalogadas como fenómenos de “El Niño” se produjeron en los años 1845, 1856,1864, 1871, 1877, 1878, 1884 y 1891. Con la llegada del nue-vo siglo, las lluvias continuaron presentándose en 1918, 1925, 1926, 1929, 1932, 1939, 1940, 1941, 1943, 1951, 1953, 1957, 1965, 1969, 1972,1973, 1976, 1982, 1983, 1987, 1991, 1993 y 1997, 1998. A partir del año 1983 se declara fenómeno de “El Niño” a este período lluvioso.
Conociendo la noticia de aproximación de dicho fenómeno, la estrategia consistirá en posicionarse alcistas en grano,
En este artículo vamos a tratar de identificarcuál es el comportamiento cíclico/regular de las fluctuaciones
de los precios de algunas Materias Primas,dentro de un marco temporal determinado.
DEFInIREMOS COMO PAUTA ESTACIOnAL
AL COMPORTAMIEnTO BURSáTIL
DE ALGUnOS SUByACEnTES, DEnTRO DE Un
MARCO TEMPORAL COnCRETO
TRADING
34 OCT-DIC 2013
Figura 1
protegiendo la posición con un stop loss por debajo del mínimo anterior a la publicación dicha noticia.
El Oro ha sido también un activo con respuestas similares, ante iguales situaciones macroeconómicas o sociales. Te-nemos por un lado, que las situaciones de crisis, han reva-lorizado la materia considerablemente. Ver Figura 2.
Un patrón estacional que se repite con mucha frecuencia a lo largo de la historia de la cotización de este activo, se da en octubre. Época de festivales y bodas en la India, que hasta ahora ocupaba el primer lugar a nivel global como demandante de esta materia. Debido a la fuerte demanda, la cotización tiende a subir en esas fechas.
Ahora que China ha desbancado a la India como primer país consumidor (también es el primer productor) deberemos
TRADING
OCT-DIC 2013 35
atender además, al año nuevo chino y las semanas anteriores por la fuerte demanda, que abarca desde la última semana de Enero a la primera quincena de Febrero. La estrategia a medio plazo consistiría en entrar largos sobre el día 22 de Enero, protegiendo nuestra posición por debajo del mínimo anterior en cuadro diario y deshacer la posición no mas tarde del 10 de Febrero.
A continuación, podemos observar las fechas de entrada y sali-da para diferentes activos, teniendo en cuenta la mejor secuen-cia de movimientos en un periodo de 10 años.
Figura 2
Figura 3
FechAs entrAdAs/sAlidAs
25-2/09-05 24-07/03-1019-09/05-0528-10/05-0416-07/02-1020-11/04-04
sector
energia materiaLesindUstriaLesUtiLitiesfinanciero
sector priMArio
TRADING
36 OCT-DIC 2013
Por otro lado, la bolsa en general suele responder al famoso “Ra-lly de fin de año”. En esta pauta intervienen dos variables clara-mente identificadas:
� Un evidente interés por parte de las empresas en alcanzar un determinado precio, forzando así las subidas.
� La entrada de un importante flujo de capital, que provie-ne mayormente de las pagas extraordinarias de navidad.
Así pues, encontramos a lo largo y ancho de los mercados fi-nancieros, infinidad de activos que en mayor o menor medida se comportan de un modo peculiar llegada una fecha concreta, ya sea por acumulación de oferta o demanda o simplemente por la inercia del sentimiento de la masa. Identificando las pautas en cada uno de los subyacentes podemos contar con más probabi-lidades a nuestro favor, a la hora de determinar si entramos o no en una operación. Quizás nos convenga mas esperar unos días, semanas o incluso meses.
FechAs entrAdAs/sAlidAs
12-09/20-10 15-01/10-02 01-01/06-0501-08/31-1201-08/21-1219-11/05-5
sector
oropLatinoagricULtUragas natUraLmetaLes Y mineras
sector secundArio
TRADING
lA volAtilidAdel lenguAJe oculto de lAs opciones
La volatilidad implícita nos permite operar rangos de preciosa través de los spreads de opciones.
POR JOSÉ LUIS DÍAZ
la volatilidad es la principal barrera de entrada a la opera-tiva con opciones. La complejidad de este concepto hace que, en muchos casos, traders rentables y expertos con otros instrumentos de especulación, cuando se acercan a la operativa con opciones no consigan rentabilizar sus
estrategias. Formarse una expectativa errónea en lo que a movi-miento de volatilidad se refiere puede ser una constante fuente de pérdidas.
La volatilidad, junto a las variaciones del precio del subyacente y el tiempo que resta hasta el vencimiento, son los tres factores principales que afectan a la cotización de las primas de las op-ciones.
La variación de las primas con la variación de precio del subya-cente tiene muchas similitudes con otros instrumentos, siendo similar a lo que sucede, por ejemplo, con las acciones. Si el pre-cio del subyacente sube aumentará el precio de las primas de las opciones calls y bajará el precio de las primas de las opciones puts; y si el precio del subyacente baja sucede justo lo contrario. Por ejemplo, una acción cotiza a $30 y es opcionable (tiene op-ciones), y las calls con precio de ejercicio $30 cotizan a $1.5 y las put del mismo precio de ejercicio cotizan a $2. Si la acción pasa a cotizar a $32, la prima de la call pasará a cotizar a $3.5, y si la
acción pasa a cotizar a $28, la prima de la put pasará a cotizar a $4. Que el precio de la acción aumente su valor en aproxima-damente un 6% (de $30 a $32) y que la prima de la opción pase a cotizar un 75% más cara (de $2 a $3.5), es un buen ejemplo del apalancamiento que puede llegar a proporcionar este ins-trumento.
El paso del tiempo erosiona el valor de las opciones haciendo que pierdan valor a medida que pasa el tiempo. Es lo que se conoce con el nombre de “time decay”. La prima de una opción tiene dos componentes, el valor intrínseco y el valor extrínseco o temporal. Este valor temporal a medida que pasa el tiempo y se va acercando a la fecha de expiración se va reduciendo hasta llegar a cero.
Si bien la variación del precio de las primas debido a las varia-ciones del precio del subyacente y al paso del tiempo no suelen generar errores, las variaciones debidas a los cambios de vola-tilidad son fuente común de errores. La volatilidad además de afectar a la cotización de las primas de las opciones tiene otras aplicaciones, y algunas de ellas proporcionan una gran ventaja que hace que, por ejemplo, aumente el número de operaciones positivas de un sistema, o aumenten los beneficios de esas ope-raciones ganadoras.
PRODUCTOS
OCT-DIC 2013 39
de la IV del subyacente tiene una particularidad especial, y es que es capaz de predecir el rango futuro del precio con una gran exactitud.
¿cóMo estiMAMos lA volAtilidAd iMplícitA
de un suByAcente?Tomar diferentes vencimientos y diferentes strikes para obte-ner sus volatilidades y calcular medias, podría llegar a ser muy laborioso. Todas las plataformas que operan con opciones pro-porcionan datos de IV de subyacentes directamente, sin nece-sidad de tener que realizar ningún cálculo. Aún así, hacer una estimación muy aproximada de ese valor es relativamente sen-cillo, ya que se puede tomar la media de las IV de la Call y de la Put de los strikes más cercanos al precio y de alguno de los vencimientos que tengan la ex-piración más próxima (primer o segundo vencimiento).
En la figura 1 se presenta la cade-na de opciones del índice SP500 para el vencimiento de octubre 2013. Un strike próximo a la cotización actual del precio, es 1660. Los strikes próximos a la cotización del precio se les lla-ma strikes a dinero (ATM, at the money) Para este strike la IV en el lado call es 12.44% y para el strike de las puts es 14.12%.Que esos strikes tengan esas volatilidades y no otras, significa que son las volatilidades implícitas que el mercado descuenta
¿qué es lA volAtilidAd?La volatilidad es una desviación estándar de los cambios por-centuales de un activo. La desviación estándar es un término estadístico que se utiliza como medida de dispersión respecto a la media. Una desviación estándar grande, volatilidad alta, indi-ca que los valores se alejan mucho de la media y una desviación estándar pequeña indica que los valores se alejan muy poco res-pecto a la media. Este concepto se puede aplicar a casi cualquier tipo de medida, desde la altura de un número determinado de personas, a los resultados mensuales de una cartera, o los movi-mientos porcentuales diarios del SP 500, etc.
¿cóMo oBteneMos lA volAtilidAd iMplícitA?
El concepto de volatilidad para los operadores de opciones tie-ne diferentes acepciones. No es lo mismo hablar de volatilidad histórica, de volatilidad implícita (en adelante IV) de un subya-cente, de IV de un determinado strike (precio de ejercicio) de la cadena de opciones o hablar del índice de volatilidad del SP500 (VIX). En este artículo nos centraremos en la IV de cada strike de la cadena de opciones y la IV del subyacente.
La IV, como se mencionó anteriormente, afecta a la cotización de las primas de las opciones y es un dato que se puede obtener de la cadena de opciones. Tomando las volatilidades implícitas de los diferentes precios de ejercicio y de los diferentes venci-mientos y haciendo una media, pasamos del concepto de IV de un strike en particular, al concepto de IV del subyacente. El dato
Un RAnGO AnUAL PARA PLAnTEAR
ESTRATEGIAS COn OPCIOnES TIEnE
UnA UTILIDAD LIMITADA yA qUE
SOn PERIODOS DE TIEMPO POCO
UTILIZADOS.
Figura 1. Cadena de opciones del índice SP500.
PRODUCTOS
OCT-DIC 201340
Si quisiéramos obtener la estimación futura de la volatilidad dia-ria, habría que sustituir Vmensual por Vdiaria y el número 12 por 365. Si quisiéramos obtener el rango semanal sustituiríamos Vmensual por Vsemanal y el número 12 por 52.
Como ejemplo, vamos a calcular el rango estimado para los si-guientes dos meses. Por tanto, de la fórmula anterior en la que ya tenemos la Vanual (13.28%), es necesario cambiar el número 12 por 6. Haciendo los cálculos, transformamos un rango anual de 13.28% en un rango para los siguientes 2 meses de 5.52%.
Este valor porcentual, si lo pasamos a valores de precio del SP500, obtenemos 1571.68 como límite inferior y 1755.32 como límite superior (5.52% a ambos lados del precio 1663.5 que es la cotización actual).
¿qué grAdo de precisión tienen esto cálculos?
Estos cálculos tienen como premisa previa que la distribución de las cotizaciones deben tener una distribución normal, y real-mente no tienen una distribución normal, pero se aproximan mucho. Una distribución normal o distribución de Gauss es un concepto probabilístico que debe cumplir una serie de condicio-nes. Las distribuciones de precios no son distribuciones norma-les, pero se pueden aproximar a ellas sin incurrir en demasiados errores.
Si de una serie de datos distribuidos normalmente obtenemos su promedio y su desviación estándar( volatilidad), tendremos una medida de su dispersión.
Según la figura 3, si los precios tuvieran una distribución normal podríamos afirmar, que con una probabilidad del 68.2% (34.1% a cada lado de la media) de los casos los precios se moverían den-tro de una desviación estándar, y con una probabilidad del 95.4% (34.1% + 13.6% a cada lado de la media) se moverían dentro de dos desviaciones estándar.
como rangos probables de movimientos de los precios. La media de esos valores es 13.28%.
¿cóMo estiMAMos el rAngo Futuro de
MoviMiento de precio?El valor anteriormente calculado viene a significar que el mer-cado estima un movimiento porcentual anual del SP500 del 13.28%. Es decir, que si actualmente está cotizando a 1663.5, en los siguientes 12 meses el rango más probable de movimiento será entre 1442.58 y 1884.41 (un 13.28% a cada lado de la coti-zación actual). Debido a que los diferentes modelos de valora-ción de opciones utilizan la volatilidad anual en su cálculo, los valores de rango que se obtienen también son rangos anuales.Esta estimación tiene una gran importancia para el operador de opciones ya que permite la operativa en rango, o el plantea-miento de estrategias con expectativa lateral. En las estrategias con expectativa lateral se obtiene beneficio independientemen-te de si el precio sube o baja. La única condición para obtener ese beneficio es que el precio se mantenga dentro del rango es-timado.
Un rango anual para plantear estrategias con opciones tiene una utilidad limitada ya que son periodos de tiempo poco utilizados. Un rango más útil podría ser a 2 ó 3 meses, periodos en los que la operativa con spreads de opciones es mucho más rentable.
¿cóMo pAso de un rAngo AnuAl A otro rAngo?
Modificar la estimación del rango es sencillo. Lo único que es necesario saber es que el rango (la volatilidad) no es proporcio-nal al tiempo sino a la raíz cuadrada del tiempo.
A través de la fórmula de la figura 2 podemos despejar la volati-lidad mensual (de un mes) a partir de la volatilidad anual y de la raíz cuadrada del número de periodos mensuales que contiene una año.
Figura 2. Cambio de rango en función del periodo de tiempo. Figura 3. Dispersión de datos en una distribución normal.
PRODUCTOS
OCT-DIC 2013 41
Si analizamos los movimientos diarios del SP500 durante todo el año 2012, junto con su volatilidad implícita a una semana y vemos el movimiento posterior a esa semana, nos podremos dar cuenta de su capacidad de predicción. Como se puede observar en la figura 4, en la siguiente sema-na el SP500 se movió dentro de una desviación estándar en el 66.53% de los casos (lo esperado era un 68.2%) y dentro de dos desviaciones estándar en el 96.73% de los casos (lo esperado era un 95.4%). Si el estudio lo repitiéramos para otros periodos de tiempo, diferentes a una semana, los resultados que se obtienen son similares.
Se puede concluir que la volatilidad implícita es una excelente manera de predecir el rango futuro de los precios.
AplicAción prácticAObtenido el rango en un periodo determinado de tiempo y comprobado su capacidad predictiva, ahora únicamente nos queda plantear una estrategia que se adapte a ese rango, y así tener la probabilidad de éxito a nuestro favor.
Si tenemos una probabilidad del 68.2% de que el precio se mue-va entre 1571.68 y 1755.32 en los siguiente 2 meses, vamos a plantear una estrategia lateral que nos permita obtener benefi-cio si el precio se mueve en ese rango.
El procedimiento habitual en un cálculo estadístico es tomar unos datos y calcular su media y su desviación estándar para así tener una medida de distribución de esos datos. Sería fácil tomar una serie de cotizaciones de una acción o de un índice y obtener cuál ha sido su media y su desviación estándar (volati-lidad histórica). Pero no se trata de eso; queremos saber si las volatilidades implícitas tienen propiedades “adivinatorias” del movimiento futuro de los precios.
¿Se cumplirá esta característica de las distribuciones normales aplicadas al precio y a su desviación estándar, pero empleando la volatilidad implícita?
La respuesta es que sí, y además con una gran precisión.
Figura 4. Dispersión de datos del SP500 en el año 2012.
Figura 5. Iron Condor de expiración Octubre 2013.
PRODUCTOS
OCT-DIC 201342
La estrategia elegida es una Iron Condor. Esta estrategia de es-peculación permite trabajar en un rango lateral muy amplio de precios. Siempre que el precio quede dentro del rango obten-dremos el máximo benéfico.
En la figura 5 se representa la Iron Condor de vencimiento Octubre 2013 con strikes 1525 1550 1775 1800. Siempre que a fecha de expiración el precio se encuentre entre 1550 y 1775 obtendremos el máximo beneficio. El rango estimado de movi-miento del precio es inferior al rango de máximo beneficio de la operación. La expiración elegida para la estrategia es Octubre 2013 ya que quedan 54 días para dicha expiración (aproximadamente 2 meses). El rango de máximo beneficio de la operación es 1550-1775, lugar donde hemos situado los strikes cortos, y es un ran-go superior al estimado (1571.68 - 1755.32).
Esta estrategia tiene una probabilidad muy alta de acabar con el máximo beneficio, y lo hemos conseguido a partir de una es-timación de un rango muy probable a partir del cálculo de la volatilidad para un periodo determinado. Y todo como conse-cuencia de la capacidad de predicción de la volatilidad implícita de las opciones.
FORMARSE UnA EXPECTATIVA
ERRÓnEA En LO qUE A MOVIMIEnTO
DE VOLATILIDAD SE REFIERE
PUEDE SER UnA COnSTAnTE FUEnTE
DE PÉRDIDAS
PRODUCTOS
ENTREVISTA
OCT-DIC 201344
hispatrading tiene el placer de tener en este número como invitado a una de las figuras más respetadas del mundo del trading, Jack Schwager. Autor de algunos de los best sellers imprescindibles para cualquier trader como el archiconocido Markets wizards.
le agradecemos que nos haya dedicado unos minu-tos para poder conversar con usted, seguro que nuestros lectores agradecen sus consejos. para comenzar esta entrevista nos gustaría que nos hablara un poco sobre su trayectoria en el mundo del trading ¿cuál fue el mo-tivo por el que comenzó a interesarse por este mundo?
Js. La verdad que no me gusta verme a mí mismo como un trader, lo hago a forma de pasatiempo, ya que nunca ha sido algo que he practicado a tiempo completo. Nunca ha sido más que una afición y no muy constante. Es por esto que prefiero ser conocido como un entrevistador de traders, traders superiores a mí, es así como veo mi papel. Mis consejos se basan precisa-mente más en las entrevistas que he hecho que en mi propia experiencia.
¿pero hace trading ahora?
Js. Sí, pero es una de las muchas cosas que hago. No soy un trader a tiempo completo.
¿durante su vida como trader cuál fue su peor experiencia?
Js. Es un poco dif ícil de decir, pero creo que la mejor experiencia fue al princi-
JAcK pio. Los primeros años, como hace la mayoría, lo poco que in-vertía terminaba perdiéndolo, hasta que finalmente aprendí. Así que supongo que la mejor experiencia fue hacer la transición de ser un trader perdedor a uno rentable.
En medio de esa transición recuerdo concretamente una ope-ración sobre el marco alemán, que ni siquiera existe ahora, en la que estaba buscando un suelo para poder entrar. Por aquel entonces, a pesar de que tenía una opinión bien formada, no contaba con un plan de salida como parte del proceso de toma de decisiones, una parte fundamental de un sistema de trading. Finalmente entré colocando mi stop en un punto muy cercano de mi entrada, así que terminó saltando, con el alivio de ha-ber perdido sólo un poco de dinero en comparación con lo que podía haber perdido, ya que el precio finalmente terminó ca-yendo más aún. En esa misma época, recuerdo otra operación realizada de una forma muy similar que sin embargo funcionó y terminé ganando mucho dinero con una pequeña inver-sión. Estas dos operaciones se produjeron casi al mismo tiempo y fue un periodo de verdadera transición para mí, ya que principalmente empecé a usar la gestión del dinero rigu-rosamente.
schWAger
ENTREVISTA
OCT-DIC 2013 45
“LOS BUEnOS TRADERS ESTán
CAPACITADOS PARA CAMBIAR DE OPInIÓn En Un MOMEnTO”
te entregue una técnica en bandeja no te funcionará, para poder tener éxito debemos desarrollar nuestras propias técnicas, y es-tas pueden variar mucho de un trader a otro.
¿qué prefiere usted? ¿fundamental o técnico?
Js. Bien, se puede ser fundamental o técnico, inversor a largo plazo o a corto plazo, invertir en acciones, futuros o materias primas, ser sistemático o no. Pero entre todas estas variables puede haber combinaciones, de hecho hay grandes posibilida-des de mezclar diferentes estilos, no hablamos sólo de que algo tenga que ser blanco o negro. No podemos esperar que exista otro trader que tenga un enfoque que se adapte al suyo exacta-mente ya que será muy dif ícil.
¿y usted? ¿cuál es su forma de hacer trading?
Js. He evolucionado hacia un enfoque casi totalmente técnico aunque puedo tener un criterio a veces más a largo plazo. Puedo pensar, este mercado parece estar exageradamente a la baja, por lo que me inclinaré a buscar una operación en largo, compran-do, pero según criterios técnicos facilitando de esta forma la gestión del dinero. Así que podría decir que me considero un trader más técnico que fundamental.
¿en qué cree que debe centrarse un aspirante a tra-der que quiera crear una técnica propia?
Js. Si usted no sabe nada de trading obviamente no tendremos una técnica, por lo que el lugar más barato para conseguir el conocimiento está en la lectura. Entonces podrá encontrar con-ceptos interesantes que le gusten y crea que pueden ser apli-cables, mientras que por el contrario leerá otras cosas que no le sean útiles, es una mera cuestión del proceso investigación/ aprendizaje. Es como cuando hemos ido al colegio, si no hemos leído un libro de f ísica elemental no podemos pretender avan-zar a un nivel superior. De esta forma tendrías que aprender lo elemental antes de poder decidir, “me quiero centrar en la me-cánica cuántica” o lo que sea. Así que debemos empezar desde lo más básico y luego ir avanzando.
Es por esto que el primer paso es la investigación y después, centrarnos en un área específica. Por ejemplo, digamos que alguien escoge el análisis técnico, después tendrá que seguir estudiando gráficos para poder desarrollar sus propias ideas. En este caso su proceso estará centrado en la observación o si tiene conocimientos de programación podrá programar los patrones en los que trabaje, entonces seguir probando los diferentes programas que existen para esto… Es
Y en cuanto a la peor, no sé… Estoy seguro de que tuve una bue-na serie de rachas malas, pero se han borrado de mi memoria. Ninguna pérdida ha sido lo suficientemente grande como para dejarme tan mal recuerdo.
¿qué tipo de consejo le daría a aquellos que quieran convertirse en un trader profesional?
Js. En primer lugar necesita una metodología y para poder de-sarrollar una debe leer. Obviamente, lo que usted lea depende-rá de sus intereses, técnico o fundamental. Pero debemos leer y estudiar lo suficiente para poder tratar de definir aquellos criterios en los que queremos seguir profundizando. Una vez haya pasado esta primera etapa uno debe seguir los mercados sin operar, en todo caso haciendo paper trading. Y sólo cuando piense que está listo para poder comenzar a operar lo haremos con una pequeña cantidad, ya que hay unas probabilidades muy altas de que pierda el capital que disponga para hacer trading en un principio. Cuando parezca que empezamos a tener éxito en el trading con una pequeña cantidad podremos entonces au-mentar la cantidad de nuestra cuenta gradualmente. Estos son algunos de los elementos clave.
¿cuál cree que es la actitud más peligrosa para un trader?
Js. Hay muchas, pero una de las más peligrosas es ser dema-siado obstinado, y los buenos traders están capacitados para cambiar de opinión en un momento. Los traders que pierden una gran cantidad de dinero estaban muy seguros de su crite-rio. Así que tener una opinión muy fuerte y ser poco flexible es contrario a la esencia del trading, ya que esto te hará aguantar una posición hasta que lo hayas perdido todo. Todo el mundo se equivoca un cierto porcentaje de las veces que entramos en el mercado, incluso los mejores traders se equivocan en un alto porcentaje.
Si somos muy tercos, algunas operaciones nos causarán una gran pérdida. Es por esto que es la actitud más peligrosa.
¿podría hablarnos de alguna técnica que le haya re-sultado interesante?
Js. Respecto a las técnicas de trading, dependerá del tipo de trader. Algunos preferirán sistemas basados en el análisis téc-nico, otros sin embargo preferirán sistemas basados en análisis fundamental, mientras otros unirán en un sistema estos dos enfoques.
Uno de los errores que se cometen es pensar que hay una me-todología que es mejor que otras, y no es cierto. Uno de los fac-tores fundamentales para el éxito es la gestión del dinero, entre otras, y no tiene que ver con una técnica. Si buscas a alguien que
“SI USTED nO SABE nADA DE TRADInG [...] EL LUGAR MáS BARATO
PARA COnSEGUIR EL COnOCIMIEnTO ESTá
En LA LECTURA.”
ENTREVISTA
OCT-DIC 201346
un periodo experimental y de desarrollo que será diferente en cada trader. Lo que tenemos que entender es que el camino que elijamos será un proceso que recorreremos normalmente solos, por lo que tener una buena base antes de decidir la dirección que tomaremos será muy importante.
¿cree usted que en los últimos años los mercados se han ido alejando cada vez más del análisis fundamental?
Js. No, los mercados siempre están influenciados por los fun-damentos, en cierta medida los movimientos del mercado co-mienzan por los fundamentos y terminan por la emoción, por lo que cualquier movimiento importante del mercado siempre tendrá una base fundamental. Por ejemplo, incluso en la bur-buja de internet en 1999, detrás de este boom hubo una historia real, internet se ha convertido en un gran negocio, por lo que hay muchas empresas que han seguido creciendo y se han con-vertido en verdaderos negocios, tenemos el ejemplo de Amazon o Google. Por lo que podemos ver como hubo una historia real y se convirtió en un verdadero cambio en la forma de cómo fun-cionan las cosas. No obstante, la mayor parte de ellos fueron a la quiebra, hubo acciones que no tenían ningún valor real que subieron simplemente por la emoción para después caer con el pánico al derrumbarse.
Es por esto que los mercados siempre varían entre dónde hay fundamentos y dónde se empieza a ver las emociones de los in-versores, esto ha pasado hoy y hace doscientos años. Esta cons-tante es el motivo por el que han funcionado los mismos con-ceptos que existían cuando hice mi primer libro hace 25 años, las personas al leerlo piensan que es un libro actual porque los mercados no han cambiado. De hecho, mientras lo escribía leí un libro llamado “Recuerdos de un operador de acciones” es-crito hacía más de 60 años, ese libro era práctico entonces y lo sigue siendo hoy. Así que hay ciertas leyes universales sobre el mercado que por mucho que avancemos tecnológicamente se-guirán, las emociones humanas seguirán siendo una constante y el hecho de que los precios reflejen en cierto momento los fundamentos también lo será, así que el mercado de hoy sigue siendo muy parecido al del pasado.
Aunque creo que todo el mundo conocerá perfec-tamente su libro más conocido, Markets Wizards ¿qué nos podría decir de este libro? ¿cuáles podrían ser los puntos más importantes para alguien que no lo haya leí-do todavía?
Js. No podría decir sólo un punto más importante, de hecho, al final del libro tengo una lista de lecciones importantes, los tengo aquí. Empezando por que cualquiera de estos traders de éxito tenía pasión por su trabajo, y este deseo les hacía superar cual-quier obstáculo. Así que supongo que la lección que podemos extraer de esto que hacer trading no es para todo el mundo. Mu-
chos pueden pensar que quie-ren ser traders, pero realmente en lo que están pensando es en hacer dinero fácil y esto son dos cosas muy diferentes. Así que una de las muchas cosas que diferencian a las personas que tienen éxito de aquellas que no lo tienen es un verdadero deseo, no por el dinero sino, por el tra-ding, como un juego en el que van a destacar. Precisamente uso la palabra juego ya que estos traders de éxito hablan así del trading en ocasiones, no es traba-jar, es lo que hacen para divertirse aunque también es un reto. Esta es la fuerza matriz, no el dinero.
Otro punto importante es la confianza, la gente se pregunta ¿cómo puedo saber si estoy listo para ser un trader? Bueno, las personas que son realmente exitosas, lo sé porque he hablado con ellos, tienen un sentido de la confianza muy claro y si no sabemos si tenemos esa confianza, es una prueba de que no es-tamos listos, y le digo a la gente “lo sabrás cuando estés allí”. Las personas que son muy buenas en este juego tienen esa seguridad interior. Una vez entrevisté a Linda Rashky, que no está en este libro sino en un posterior “Markets wizards”, y me dijo “nunca me molesta perder porque sé que siempre ganaré de nuevo”. Ella no es arrogante ni tampoco egoísta, lo que nos está diciendo es básicamente “yo tengo un proceso y sé que funciona y seguirá funcionando. Mientras sigo haciendo esto sé que no puedo ga-nar en cada trade pero al final saldré adelante”. Es un reflejo de la confianza interna y es una cosa que estos traders tienen.
Hablemos acerca de la metodología, tienen una buena metodo-logía. Ninguno de estos traders me dijo “Me veo frente a la pan-talla y si tengo un presentimiento empiezo a comprar bonos”. Esto no es como en Hollywood, en donde las personas tienen una corazonada y entonces actúan. Y si no sabemos cómo es nuestro método, esto quiere decir que no tenemos uno por lo que no estaremos listos para hacer trading. Así que es por esto que mencioné al principio que debemos tener una metodología, experiencia y antes de esto una formación básica, este proceso debe tener un orden.
Algunas cosas que he destacado también en este libro es el tra-bajo duro. Mucha gente piensa que el trading es una manera de hacer dinero fácil, pero la realidad es que, si nos fijamos en los traders que tienen éxito, es que son adictos al trabajo, son perso-nas que están ocupadas constantemente. No es necesariamente una forma de vivir , pero así son las personas que tienen éxito. Por supuesto, no estoy diciendo a la gente que esto es lo que deben llegar a ser pero es un rasgo característico. Algunas de las personas a las que he entrevistado no envidio en nada su modo de vida, creo que sacrifican todo para sobresalir en este área.
“LOS MERCADOS SIEMPRE VARÍAn
EnTRE DÓnDE HAy FUnDAMEnTOS y
DÓnDE SE EMPIEZA A VER LAS EMOCIOnES DE LOS InVERSORES,
ESTO HA PASADO HOy y HACE
DOSCIEnTOS AñOS.”
ENTREVISTA
OCT-DIC 2013 47
Y, por último, el control del riesgo. Es probablemente el ma-yor fallo que comete la gente, el principal motivo por el que las personas pierden dinero, o bien por tener un plan de control del riesgo que no se adapta a la realidad. Así que por ejemplo si asumimos un riesgo de un 20% de nuestro capital en una opera-ción por muy buena que sea la idea, tendremos que asumir que podremos ir a la quiebra rápidamente, por lo que no importa lo buena que sea la idea, ya que no es dif ícil perder en cinco operaciones consecutivas. Esto es una receta para el desastre. Así que los buenos traders solo arriesgan una pequeña cantidad de su dinero. Podría ser tan simple como no arriesgar más de un 1% de su capital, que es un método de control del riesgo muy simple. Esto es algo que los traders de éxito hacen mientras que los perdedores lo olvidan por completo.
Estos son algunos puntos clave de mi libro “Markets Wizard”
¿tiene algún proyecto en mente?
Js. Escribí dos libros que salieron en 2012. Uno de ellos era “Hedge fund market wizards”, donde he seguido con la misma fórmula básica, pero con una serie diferente de traders. luego
hice otro llamado “Market sense and nonsense”, donde diseccio-no algunas de las muchas falacias que las personas tienen acerca de cómo funcionan los mercados.
ENTREVISTA
siMulAciones de MontecArloy operAtivA sisteMáticA
pArte 2Las simulaciones estocásticas constituyen, a día de hoy,
una de las principales herramientas del análisis financiero dinámicoy se aplican en ámbitos tan diversos como la valoración de opciones,
el análisis de portfolios e instrumentos de inversión,la estimación de la solvencia de una compañía o la determinación
del Value at Risk (VaR) de los activos cotizados.Con este artículo terminamos la serie dedicada a este tema y su aplicación.
POR OqM
Análisis de riesgos:drAWdoWn de MontecArlo
una de las cuestiones que más nos preocupan a la hora de operar una estrategia es la determinación de la mayor pérdida que nos cabe esperar y, para ello, el mejor método es realizar una simulación de Montecarlo sobre la series Out-Sample obtenidas en el proceso Walk-
Forward. En la práctica nos interesa conocer dos cosas:
� DDm para distintos niveles de confianza.
� Riesgo de Ruina (RoR) en las “x” primeras operaciones.
El DDm es un dato fundamental para calcular el capital nece-sario para comenzar a operar una estrategia, mientras que el RoR responderá a una cuestión psicológica que tiene que ver con el nivel de confortabilidad del trader: ¿Estoy preparado para asumir que mi cuenta se reduzca un determinado porcentaje al poco de iniciar la operativa?
Algunos simuladores como el Market System Analyzer (Adaptrade Software) generan esta información con suma facilidad, proporcionándonos un completo informe sobre la simulación estocástica.
Pongamos, por ejemplo, un sistema intradiario que ofrece este estupendo aspecto:
Para realizar la simulación de Montecarlo solo tendremos que especificar estos datos:
Y, en pocos segundos, obtendremos el siguiente informe:
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 2013 49
La tabla del DDm para diferentes niveles de confianza, que tam-bién nos proporciona el citado software, nos servirá para deter-minar cuándo la estrategia ha dejado de funcionar.
En general consideramos que una estrategia se ha roto si en operativa real supera el DDm obtenido en una simulación de Montecarlo (al 95% de confianza) de la Out-Sample. De este modo, lo único que tenemos que hacer es monitorizar la evolu-ción diaria del DDm de operativa real en un gráfico como este:
Análisis del equity curveCon una simulación de Montecarlo también podemos estimar los diferentes caminos que recorrerá la curva de beneficios, ob-teniendo en este caso información que nos permita realizar in-ferencias sobre la rentabilidad media en un intervalo temporal dado y los ratios de Montecarlo para el conjunto de recorridos posibles.
En la tabla inferior mostramos los datos de entrada requeridos por este simulador de diseño propio y las principales estadísti-cas que pueden obtenerse en la simulación:
Este simulador, construido mediante el método de la inversa, nos permitirá simular las 200 siguientes operaciones de un sis-tema con los valores de entrada especificados en la tabla. La información que puede obtenerse es bastante rica: Sharpe sim-plificado, Esperanza matemática, rentabilidad media, porcentaje de curvas que obtienen beneficios, VaR, etc.
En la imagen inferior podemos ver el resultado gráfico de simu-lar 200 operaciones partiendo de un capital inicial de 20.000€:
Avg. loss $
-650
vAlores de entrAdAAvg. Win $
850
stdev. loss
1.200
stdev. Win
1.750
initial cap.
20.000
% Win
0,52
sharpe r.
1,92Max. loss
-6.069var 95%
resultAdos de lA MAtriZ AleAtoriA en 200 ops.tA
0,20Max. Win
6.8297.045
Kelly value
0,15equity Max.
92.693var 99%
W/l ratio
1,31equity Min.
-1.165-2500
equity curve
45.899desv. equity
23.933equity Medio
% equity
129,5%profit runs %
8145.840
SISTEMAS DE TRADING
OCT-DIC 201350
La línea blanca es el equity curve promedio de la simulación. También podemos analizar la distribución de beneficios resul-tante:
Este tipo de simulación nos permitirá experimentar con un mé-todo de parada con el que actualmente estamos investigando: Una vez obtenido el pronóstico para las 200 siguientes opera-ciones, vamos tabulando sobre este gráfico los resultados de la operativa real que obtenemos con el sistema objeto de estudio. Si el sistema se comporta según lo previsto en la simulación, su equity curve evolucionará dentro del cono formado por las curvas de máxima y mínima rentabilidad. Cuando la curva real empieza a rebasar estos límites (en la práctica solo nos preocu-pará en inferior) consideramos que nuestro sistema ya no está funcionando según lo previsto y, en consecuencia, debemos pa-rarlo.
Análisis del vAlue At risKEl VaR es una medida estadística del riesgo que tiene un activo de generar pérdidas o no obtener la rentabilidad esperada en un intervalo de tiempo. Para la determinación de este valor es necesaria una proyección de los flujos de caja, lo que en nuestro caso equivale analizar dinámicamente el crecimiento del equity curve en una simulación estocástica. De hecho, el método de Montecarlo es el más empleado por la industria para determi-nar el VaR en valores, fondos y carteras que disponen de series históricas de razonable amplitud.
En la teoría tradicional de carteras se supone que los rendimien-tos de los activos siguen una distribución normal, mientras que los niveles de precios alcanzados en el tiempo siguen una distri-bución log-normal. Esto es así porque aunque un activo pueda fluctuar en cada intervalo en un determinado rango de renta-bilidades, su valor nunca puede ser negativo. A las carteras les ocurre lo mismo, un portfolio puede perder valor, pero nunca caer por debajo de cero. Con todo, el VaR sí puede tener re-sultados negativos, ya que una cartera siempre puede caer por debajo de su valor inicial.
Calcular el VaR partiendo de una simulación de Montecarlo es muy sencillo ya que la proyección del flujo de caja de cada cur-va simulada es el último valor del equity curve. Por tanto, solo tenemos que hayar el percentil para los niveles de confianza que estimemos relevantes.
Por ejemplo, supongamos una simulación de 500 curvas y un IC del 95% (0,05). En una hoja Excel sólo tendremos que situarnos en la columna donde esté el último valor de cada serie y aplicar la función:
= percentil (M3:M503;0,05)
En el gráfico inferior podemos ver la distribución del VaR para distintos IC de la estrategia que hemos simulado en el apartado anterior.
Este gráfico muestra lo que nos cabe esperar como peor esce-nario después de 200 operaciones. Así, tendríamos una pro-babilidad del 75% de que nuestro portfolio supere los 35.000€ al final del periodo y del 95% (IC considerado de referencia) de terminar al menos con 8.718€.
Como hemos podido observar en este artículo, las posibilidades que ofrecen las simulaciones estocásticas al trading de sistemas son muy variadas. Aquí hemos puesto una muestra de las que consideramos más relevantes, pero queda claro que cualquier análisis serio de los rendimientos futuros y riesgos ocultos de una estrategia deberá pasar siempre por una simulación de Montecarlo.
Fuente: Boost C++ Libraries
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con el auge de los gigantes de la tecnología de la información (Google, Facebook, Apple, etc) la ciencia de la Inteligencia Artificial ha empezado a renacer. Con nombres tan futurís-ticos como Machine Learning, Metaheuristics o Data Mi-ning se engloba toda una serie de algoritmos y tecnologías
orientadas a procesar la hiperabundante información y transfor-marla en conocimiento explotable.
La cuestión central que estudia el Machine Learning es la siguien-te: ¿cómo podemos diseñar sistemas computacionales que au-tomáticamente mejoren con la experiencia y cuáles son las leyes fundamentales que gobiernan este proceso de aprendizaje?1
Con Machine Learning podemos cons-truir sistemas que aprendan de los datos. Un ejemplo típico es el sistema que reconoce el spam de nuestro buzón de correo, para ello se entrena al siste-ma con miles de emails de spam a modo de ejemplo para que posteriormente clasifique nuestro correo entrante según lo que ha aprendido.
En general se trata de con-seguir que una computa-dora aprenda a reconocer patrones y características de una serie de datos o bien que encuentre y nos muestre una
Mediante Machine Learning podemos encontrar estructurasy patrones tan complejos y enterrados entre el ruido de los mercados
que ningún ojo humano los podría detectar.Veremos cómo obtener ventaja aplicando técnicas
de Machine Learning en nuestra operativa.POR JUAn MAnUEL ALMODÓVAR
MAchine leArningAplicAdo Al trAding
sisteMAs BAsAdos en Modelos
LOS MERCADOS
FInAnCIEROS SOn LA
MAyOR FUEnTE DE DATOS
DE ALTA FRECUEnCIA y
POR TAnTO PERFECTOS
CAnDIDATOS PARA
EXPERIMEnTAR COn
ESTAS TECnOLOGÍAS.
SISTEMAS DE TRADING
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posible estructura oculta en los datos imperceptible a nuestros ojos. En definitiva enseñamos al ordenador a clasificar y prede-cir información para nosotros.
Por otra parte, los mercados financieros son la mayor fuente de datos de alta frecuencia2 y por tanto perfectos candidatos para experimentar con estas tecnologías. ¿Podemos aplicar Machine Learning para mejorar nuestro trading? Para responder a esta pregunta veamos antes la diferencia entre los sistemas automá-ticos clásicos basados en reglas lógicas y los nuevos sistemas basados en modelos de Machine Learning.
sisteMAs de trAding BAsAdos en reglAs
y BAsAdos en ModelosLos sistemas de trading automático clásicos se basan en conjun-tos de reglas predefinidas por un trader. Estas reglas dan forma a la estrategia que el trader ha desarrollado a lo largo del tiempo con su experiencia negociando en los mercados. Hablamos de las reglas de compra y venta a la señal de una combinación de indicadores o de la rotura de un precio de soporte o resistencia, de filtros de volatilidad y tendencia mediante indicadores como el ATR y el Momentum, etc.
Los sistemas basados en modelos son diferentes. En vez de buscar reglas para operar lo que hacen es utilizar un modelo que analiza información buscando un patrón que con alta probabilidad continúa en determinado movimiento del mer-cado. Por ejemplo podemos introducir en nues-tro modelo los valores del RSI de las últimas 3 sesiones y programar al sistema para que apren-da la relación (si la hubiera) entre estos datos y la volatilidad de la próxima sesión.
La tabla 1 es un ejemplo de valores para entre-nar el modelo. Los tres primeros valores (RSI D1, RSI D2, RSI D3) son las entradas y el último (VOLATILIDAD) representa el objetivo a predecir. Cada fila de la tabla contie-ne los valores de la sesión. Entrenaremos a nuestro sistema in-troduciéndole los datos con esta información (por ejemplo de 300 sesiones) y finalmente le daremos los valores de entrada de
la sesión actual (tabla 2) para que prediga el valor del objetivo (VOLATILIDAD).
Esta información podría sernos muy valiosa de forma que com-poniendo modelos que clasifican y predicen el mercado cons-truyamos un sistema de trading automático.
diFerenciAs entre los sisteMAs BAsAdos en reglAs
y BAsAdos en Modelos Se puede obtener sistemas automáticos basados en reglas que sean realmente predictivos si se hace bien, es decir, sometiendo al sistema a un riguroso análisis estadístico. De hecho, la cla-ve del trading automático reside en saber medir correctamente mediante el análisis estadístico la probabilidad de que el rendi-miento pasado de nuestro sistema no sea debido a la suerte sino a que está detectando y explotando a su favor una ineficiencia real del mercado.
Pero los sistemas automáticos clásicos siempre dependerán de la experiencia y conocimiento del mercado que posea el trader para encontrar inefi-ciencias que explotar. Aquí es donde las técnicas de Machine Learning pueden ayudarnos muchísi-mo y puede ser la mayor diferencia entre ambas técnicas de desarrollo de sistemas.
Mediante Machine Learning podemos hacer que el ordenador busque estructuras y patrones tan complejos y enterrados entre el ruido de los mer-cados que ningún ojo humano los podría detectar. Además de ésto los elementos que componen este
tipo de sistemas nos permiten aplicar técnicas de análisis es-tadístico avanzado de manera más sencilla que con los siste-mas basados en reglas.
Una última ventaja, no poco importante, de los sistemas basados en modelos es que al no ceñirse a una señal fija de compra o venta sino a una pro-babilidad de acierto en la pre-dicción nos permiten ajustar el espectro de riesgo y beneficio del sistema y construir carteras
sesión
300299298...1
rsi d1
515348...89
rsi d2
535153...79
rsi d3
485351...91
volAtilidAd
0.80120.85320.7384
...0.4748
Tabla 1. Datos de entrenamiento
sesión
0
rsi d1
77
rsi d2
89
rsi d3
79
volAtilidAd
????
Tabla 2. Datos para la predicción
ESTE TIPO DE SISTEMAS nOS
PERMITE APLICAR TÉCnICAS
DE AnáLISIS ESTADÍSTICO
AVAnZADO DE MAnERA MáS SEnCILLA qUE
COn LOS SISTEMAS BASADOS En REGLAS
LOS SISTEMAS BASADOS En
MODELOS PERMITEn AJUSTAR EL
ESPECTRO DE RIESGO y BEnEFICIO
DEL SISTEMA y COnSTRUIR CARTERAS
MáS AGRESIVAS O COnSERVADORAS En
FUnCIÓn DE nUESTRO PERFIL InVERSOR
SISTEMAS DE TRADING
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más agresivas o conservadoras en función de nuestro perfil in-versor.
Vamos a ver con dos ejemplos cómo podemos aprovechar estas dos características de los modelos de Machine Learning. Para la clasificación de estructuras en la información podemos utilizar el algoritmo o modelo k-means clustering y tanto para la predic-ción como para el ajuste de riesgo veamos un sistema de trading basado en una red neuronal simple.
el AlgoritMo K-MeAns clustering
pArA seleccionAr pAráMetros en conJuntos MultidiMensionAles
Uno de los pasos fundamentales en el diseño de sistemas de tra-ding es la reoptimización periódica de sus parámetros. Cuando optimizamos un sistema estamos probando miles de combina-ciones posibles en el histórico de datos para saber qué combina-ción daba los mejores resultados.
Uno podría cometer el error de elegir directamente el conjun-to de parámetros que más beneficio hubiese dado, lo que nos garantizaría seguramente un problema. Con toda probabilidad este conjunto será fruto de una sobreoptimización y operar con él en forwardtest nos llevará a la ruina.
Es mucho mejor buscar un conjunto de parámetros positivo que tenga otros conjuntos cercanos de similares características, es decir buscar “vecinos parecidos” para asegurarnos que estamos en un “buen barrio”.
Cuando optimizamos dos parámetros es relativamente fácil ha-cerlo de manera visual, por ejemplo en la figura 1 se ve clara-mente una buena zona paramétrica para seleccionar.
Cuando tenemos más de dos parámetros no podemos guiarnos visualmente pero podemos utilizar el algoritmo k-means cluste-ring para que clasifique en grupos (clusters) todos los conjuntos de parámetros3. De esta forma se obtienen conjuntos muy ro-bustos que en forward test arrojan mejores resultados que otros conjuntos elegidos mediante métodos menos rigurosos.
sisteMAs BAsAdos en redes neuronAles
La Wikipedia define las redes neuronales como un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la for-ma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de conexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida.
Las redes neuronales son uno de los mo-delos de Machine Learning más comun-mente aplicados.
Como los otros modelos la red neuronal necesita una serie de datos de entrada que podrían ser por ejemplo: la variación de los precios de cierre las últimas sesiones, los puntos de pivote diario, el volumen operado, etc. Además de estos datos le proporcionaremos si la sesión cerró alcista o bajista y con esto la entrenaremos.
Después le daremos una nueva serie de da-tos de sesiones donde no le decimos si ce-rró al alza o a la baja pero sí los otros datos (precios de cierre, puntos pivote, volumen, etc), la red tratará de predecir cómo fue el cierre de sesión y nos dará por cada sesión un valor de confianza para la predicción Figura 1. Visualización de zonas paramétricas robustas.
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alcista y otro para la predicción bajista. Tomando el valor más alto tendremos la predicción.
En la figura 3 se muestra la curva de balance de un sistema de redes neuronales para el EURUSD en velas de 1 hora. Para cada predicción con una confianza mayor de 0,5.
Como se ve, una red neuronal bien entrenada puede ofrecer muy buenos resultados. Este sistema logró unos 6000 pips en unos 20 días de trading aproximadamente.
Pero como decíamos la segunda característica de los modelos de Machine Learning es que al ofrecer niveles de predicción sus señales pueden ser filtradas y no operar a menos que se supe-re determinado umbral. Veamos en la figura 4 lo que sucede cuando exigimos al modelo que su predicción alcista o bajista tenga un valor de confianza mayor a 0,55 para abrir una nueva posición, cerrando además cualquier posición abierta cuando la nueva predicción no supere este nivel.
Como era de esperar hemos reducido el número de trades, pero además aumentado el beneficio y disminuido el tamaño de los retrocesos.
De esta forma un mismo modelo puede aplicarse de diferentes formas en función del perfil de riesgo de un inversor determi-nado.
conclusiónLos sistemas basados en modelos de Machine Learning dotan al trader de nuevo arsenal para la batalla en los mercados y le ofrecen una ventaja excepcional frente a los otros traders que no utilizan esta tecnología.
Figura 3. Balance del sistema con nivel de predicción superior a 0,5.
Figura 4. Balance del sistema con nivel de predicción superior a 0,55.
1. The Discipline of Machine Learning. Tom M. Mitchell2. An Introduction to High-Frequency Finance. Gençay, Dacorogna, Muller,
Pictet, Olsen.3. Cómo optimizar un sistema mediante minería de datos. Juan Manuel
Almodóvar.
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sisteMA de trAding no tendenciAl
de Muy corto plAZo MediAnte rsi y AdXSe definirá, analizará y BackTesteará un sencillo
sistema de trading para fases no tendenciales de mercadomediante el oscilador RSI y el ADX
POR JOSÉ AnTOnIO GOnZáLEZ IBáñEZ
A la hora de configurar un sistema de trading ganador y consistente en el tiempo, esto es, que nos devuelva una rentabilidad aceptable sin que tengamos que modificar-lo o prescindir de él al poco tiempo, es inevitable pen-sar en los sistemas que operan en favor de la tendencia
principal (sistemas tendenciales), pues entendemos que son los más seguros y fiables y es por lo que los norteamericanos dicen: “The trend is your friend” (La tendencia es tu amiga).
De lo anterior se deriva que utilizar sistemas que operan en con-tra de la tendencia principal (sistemas contratendenciales) de manera continuada y/o duradera en el tiempo no es una prác-tica recomendable, más allá del aprovechamiento de un movi-miento correctivo que nos ayude a ganarle al mercado un extra de rentabilidad puntual y, siempre con un seguimiento conti-nuado de la estrategia, puesto que operan en contra del escena-rio dominante, del escenario técnico ya confirmado y, por ende, opera bajo un movimiento con poco grado de probabilidad de éxito y elevada varianza, o lo que es equivalente, elevado riesgo. Ahora bien, todo aquél que haya participado en un mercado secundario o haya analizado un chart de cualquier activo coti-zado se habrá percatado que, el mercado no siempre evolucio-na de manera tendencial, ya sea ésta alcista o bajista, de hecho, hay una cantidad ingente de activos que, por diversos motivos, cotizan sin tendencia definida durante un determinado marco temporal y, no por este motivo deben ser activos catalogados como no apto para trading.
Las fases laterales o de no tendencia pueden atraer rentabilida-des atractivas si se construye una estrategia adecuada y se asu-me el riesgo real de la operativa, pues como es lógico, no asu-miremos el mismo capital arriesgado en una ventana de trading alcista bajo un sistema tendencial que en una ventana de trading bajista en una fase lateral, como puede ser un canal. Y f íjense bien que hablo de estrategias de trading, no inversión a medio
o largo plazo, pues el objetivo de éste tipo de sistemas seguido-res de no tendencia es el de conseguir rentabilidades marginales extras, al igual que en los sistemas contratendenciales, por ese mismo motivo deben ser aplicados de manera rigurosa y con un exhaustivo estudio previo de Money Management y Risk Mana-gement individualizado para cada cartera.
Deben grabar lo siguiente en su mente a fuego si no quieren vo-latilizar su cartera en poco tiempo: Cualquier sistema de trading que no sea tendencial debe ser aplicado puntualmente, con rigor y con un seguimiento continuado extraordinario de las posicio-nes abiertas.
Bien, creo que queda claro que el método de especulación que se estudiará a continuación, al ser de naturaleza no tendencial, su exposición y duración en el tiempo no debe ser elevado y que la esencia del mismo es la de poder “rascar” esa rentabilidad extra al mercado.
Entramos por tanto de lleno en el conjunto de reglas que confi-gurarán el sistema de trading:
cArActerísticAs del sisteMAEs un método de especulación bursátil que encuentra su mejor comportamiento en timeframes superiores a partir de las 4 ho-ras, siendo recordable su aplicación en gráficos diario.
conFigurAción del sisteMAPara la construcción de nuestro sencillísimo sistema de especu-lación necesitaremos principalmente dos indicadores que son, por un lado, el indicador ADX de 7 periodos, cuyo principal objetivo es determinarnos si el activo bajo estudio se encuentra bajo tendencia definida o no y, por otro lado, el oscilador RSI de 14 periodos, cuya principal misión es la de ofrecernos activos que estén desenvolviendo un movimiento que creemos que po-demos aprovechar.
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reglAs del sisteMAs
1.SEñALES DE EnTRADAS
Nuestro sistema bajo estudio nos aportará una señal de entrada en largo (estrategia alcista) cuando, en primer lugar, el indica-dor ADX(14) se encuentra por debajo de los 25 puntos, zona en la que teóricamente entendemos que el activo no se encuentra desplegando un movimiento tendencial al más estricto corto plazo (días). Por su parte, el RSI(14) tiene que haber superado la zona de los 30 puntos o, lo que es lo mismo, salir de la zona de sobreventa acumulada.
Una vez que tanto el ADX y el RSI dibujan las anteriores carac-terísticas cuantitativas, será necesario que la última vela desple-gada en el precio, tenga un cuerpo alcista, esto es, que el cierre se encuentre por encima de la apertura.
Es justo a partir de ese momento en el que abriremos una ven-tana de trading alcista en la apertura de la siguiente vela o cand-lestick.
La Figura 1 muestra un ejemplo claro de lo que entenderíamos como una señal de entrada inminente en largo.
El activo mostrado presenta un ADX(14) en los 17,47 puntos, esto es, por debajo de los 25 puntos que se marcan como límite para entrar en valores que no presentan una tendencia clara al más estricto corto plazo. Por su parte, el oscilador RSI(14) supe-ra en la última sesión la zona de sobreventa acumulada a la vez que el gráfico de precios dibuja una vela con cuerpo alcista. Por tanto, la entrada en largo en la apertura de la siguiente vela es una clara oportunidad de trading.
La estrategia inversa nos aportará una señal de entrada en corto (estrategia bajista) cuando, en primer lugar, el indicador ADX(14) se encuentra por debajo de los 25 puntos, zona en la que teóricamente entendemos que el activo no se encuentra desplegando un movimiento tendencial al más estricto corto plazo (días). Por su parte, el RSI(14) tiene que haber perdido la zona de los 70 puntos o, lo que es lo mismo, salir de la zona de sobrecompra acumulada.
Figura 1. Gráfico diario de Max Petroleum (MXP). Fuente: EuroStockScreener.com.
ÚltiMA velA con cuerpo AlcistA(cierre>AperturA)
AdX(14) por deBAJo de los 25 puntos (17,47 puntos)
rsi(14) sAliendo de ZonA de soBreventA AcuMulAdA
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Una vez que tanto el ADX y el RSI dibujan las anteriores carac-terísticas cuantitativas, será necesario que la última vela desple-gada en el precio, tenga un cuerpo bajista, esto es, que el cierre se encuentre por debajo de la apertura.
Es justo a partir de ese momento en el que abriremos una ven-tana de trading bajista en la apertura de la siguiente vela o cand-lestick.
En la Figura 2 se muestra un ejemplo de lo que entenderíamos como una señal de entrada inminente en largo.
El activo mostrado presenta un ADX(14) en los 19,14 puntos, esto es, por debajo de los 25 puntos que se marcan como lími-te para entrar en valores que no presentan una tendencia clara al más estricto corto plazo. Por su parte, el oscilador RSI(14) perfora a la baja, en la última sesión, la zona de sobrecompra acumulada a la vez que el gráfico de precios dibuja una vela con cuerpo bajista. Por tanto, la entrada en corto en la apertura de la siguiente vela es una clara oportunidad de trading.
2.SEñALES DE SALIDAS
A continuación se detallan las condiciones necesarias para que, una vez la estrategia esté abierta, conocer cuándo debemos ce-rrar posiciones, tanto si la evolución del precio juega en nuestra contra como si la evolución de nuestro activo juega a nuestro favor:
La Figura 3 muestra el stop por defecto que se emplea en nues-tro sistema bajo estudio si nuestras posiciones evolucionan a nuestro favor en una estrategia larga (alcista). Saldremos en la apertura de la siguiente vela una vez que el RSI(14) perfora a la baja la zona de sobrecompra, esto es, el nivel de los 70 puntos de arriba hacia abajo.
Para una estrategia bajista actuamos de manera totalmente in-versa, es decir, cuando el oscilador RSI(14) cruce al alza el nivel de los 30 puntos que delimita la zona de sobreventa acumulada.
En este punto es preciso resaltar que le podemos añadir un stop profit parcial del porcentaje que deseemos, recomendable del
Figura 2. Gráfico diario de Manitou (MTU). Fuente: EuroStockScreener.com.
ÚltiMA velA con cuerpo AlcistA(cierre>AperturA)
AdX(14) por deBAJo de los 25 puntos (17,47 puntos)
rsi(14) sAliendo de ZonA de soBreventA AcuMulAdA
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50% de la posición, para ir guardando esos “pips” en nuestro saco.
Por otro lado, si la evolución de nuestro activo no es la que a priori esperábamos, saldremos completamente de nuestra es-trategia una vez el activo vuelva a perforar a la baja el nivel de los 30 puntos en el RSI(14) dentro de una estrategia alcista, o supe-re al alza los 70 puntos en el RSI(14) bajo una estrategia bajista.
Al igual que aplicábamos un stop profit a los beneficios, es obli-gatorio configurar un stop loss a nuestras operativas, máxime, si éstas atienden a métodos no tendenciales. Éste puede ser de dos tipos, absoluto o relativo: Si es absoluto, deberemos intro-ducir nuestro nuestro stop por debajo del mínimo de la vela que confirma el último movimiento al alza si estamos bajo una es-trategia alcista o, viceversa, en la parte más alta de la vela que confirma el movimiento bajista si operamos en corto.
Se recomienda que el capital arriesgado en la operativa no su-pere, en ningún caso, el 2% del capital en cartera entre todas las operaciones simultáneas abiertas. Además, tampoco es re-cordable utilizar dicho método de trading de manera exclusiva,
pues no podemos estar operando activos sin tendencia como norma, no es el objetivo del presente análisis como se ha co-mentado al inicio.
BAcKtesting
1.RESULTADOS DEL SISTEMA
A continuación se muestra una tabla con los principales ratios que nos arroja el sistema bajo estudio. Antes de continuar, es necesario poner sobre la mesa que el objetivo de análisis de BackTesting que se va a desarrollar atiende a una exposición a modo de ejemplo sobre una primera aproximación del mismo.
Por tanto, dicho sistema debería ser revisado individualmente por cada inversor según sus preferencias y ajustado a periodos de tiempo mayores en programas cuyo fin único es el estudio exhaustivo de los estudios en el pasado.
Por último, indicar que el estudio del BackTesting se ha realizado sobre todos los mercados y activos que componen
Figura 3. Gráfico diario de Leni Gas & Oil (LGO). Fuente: EuroStockScreener.com.
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Figura 4. Ratios del Sistema. Fuente: EuroStockScreener.com.
Figura 5. Informe de BackTesting. Fuente: EuroStockScreener.com.
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los principales mercados europeos, esto es, EURONEXT, LSE, DAX y MCE.
Se comenzó a operar con una cartera hipotética de 50.000€ y, tras dos años aplicando este sistema de especulación, se habría obtenido un montante bruto de 58.191,15€, lo que supone un 16,38% de rentabilidad.
Es importante destacar el bajo porcentaje de operaciones ga-nadoras (11%) que, no obstante, el buen ratio ganancia/pérdida del 9.41 nos indica que, pese al altísimo número de operaciones perdedoras (89%), ganaremos 9,41€ por cada € invertido bajo el sistema bajo estudio. Esto es así por la rapidez en cortar las operaciones perdedoras y el mantenimiento de las operaciones que nos están aportando beneficios gracias al Risk Management y Money Management aplicados en la configuración de sistema presentado.
Presenta un DrawDown, del 10,81%, que se presume idóneo por la naturaleza del sistema, y por tener una continuidad alcista a largo plazo la evolución de nuestro capital en cartera.
2. InFORME DEL BACKTESTInG
En la Figura 5 observamos el informe del estudio en el pasado que nos aporta, de manera muy gráfica, los resultados obteni-dos en el mismo así como la evolución durante el periodo de estudio del capital obtenido, cuya evolución presenta una fiable conducta.
Destaca el reducido número de operaciones (546) en 2 años, lo que supone una media aproximada de una única operación por día de cotización, siendo el importe por operativa, como máximo, de 5.000€ hasta que el capital de 50.000€ se encuen-tre al 100% invertido en hasta un máximo de 50 operaciones simultáneas abiertas.
El Sistema presenta un 11% de las operaciones con beneficio (60) y un 89% de operaciones perdedoras (485). El principal motivo del alto número de operaciones con pocos beneficios pero una rentabilidad positiva a largo plazo es la de mantener abiertas las operaciones que evolucionan a nuestro favor ya que, recorde-mos, una de las condiciones de salida era el RSI saliera de la zona opuesta de la que salió en la entrada y eso, se traduce en beneficio para nues-tra cartera. Ésta condición de salida representa un 4,8% de las señales de cierre de posiciones abier-tas, por lo que gracias a este filtro de salida, hemos limitado de manera muy notable nuestras pérdidas, puesto que cortamos de raíz las posibles señales en falso.
conclusiónSe ha presentado un sistema de trading que buscaba patrones la-terales o de no tendencia en base a un indicador ADX por deba-jo de los 25 puntos que nos confirmase así la falta de tendencia definida. Es el RSI, cuyo cruce al alza de la zona de sobreventa (estrategia alcista) o a la baja de la zona de sobrecompra (estra-tegia bajista) el que nos determinará la entrada o apertura de posiciones, junto a una vela con cuerpo alcista o bajista según proceda.
Tras su sencilla metodología y configuración del BackTesting, hemos logrado un sistema que nos devuelva un 16,38% de ren-tabilidad bruta, es decir, sin tener en cuenta ningún tipo de co-misiones ni de ajuste por inflación, durante el periodo analizado con un DrawDawn del 10,81% y una evolución de capital posi-tiva a largo plazo.
El sistema desarrollado debe aplicarse, lógicamente, exclusiva-mente en mercados sin tendencia definida al más estricto corto plazo, además, es recomendable aplicarlo a un timeframe en gráfico diarios puesto que, a escalas menores de 4 horas, el sis-tema devuelva un alto número de señales falsas.
Para finalizar, conviene recordar que, el método estudiado se ha presentado a modo de ejemplo y que, en ningún momento, constituye una recomendación para su aplicación en operativa real.
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en enero de 1988, cuando todavía el negocio de la ropa era muy importante para Casa Kishoo y las inversiones financieras estaban apenas comenzando, sufrimos un de-vastador incendio en una de nuestras tiendas. En ese mo-mento pude comprobar lo que siempre había sabido: para
que una empresa funcione, sus trabajadores deben quererla y sentirse parte de ella. Cuando el incendio todavía estaba activo, nuestros trabajadores vinieron de madrugada para colaborar en el rescate de documentos y mercancía (uno de los trabajadores incluso vino con su mujer para que ayudara, y la contraté a la se-mana siguiente). No sólo eso: muchos de ellos incluso me pidie-ron que no les pagara durante unos meses hasta que la empresa se recuperase del golpe. Por suerte, las inversiones en bolsa ya empezaban a dar sus frutos y pudimos pagarles sin problemas.
Cada empleado trae su propio conocimiento a la empresa. Un buen empresario debe saber aprovecharlo y hacerlo fluir para generar sinergias cuando esos conocimientos individuales se ponen a trabajar juntos al servicio de la empresa . En Casa Kis-hoo, siempre que hacemos una operación importante, sea fi-nanciera o inmobiliaria, me gusta preguntar su opinión a todos los empleados, sean expertos en la materia o no, porque sé que cualquiera de ellos puede darme una buena idea o un enfoque diferente.
Siempre he tenido una relación especial con mis empleados. Aunque Casa Kishoo ahora sea una gran empresa por el vo-lumen de nuestras operaciones, seguimos siendo una empresa familiar, y me gusta considerar a los empleados como parte de mi familia. Al tener pocos trabajadores y conocerlos bien, tene-mos mucha flexibilidad a la hora de aprovechar al máximo sus cualidades en favor de la empresa. Un empleado al que hemos contratado para un puesto determinado puede pasar a desem-peñar otra función si vemos que las necesidades de la empresa o sus propias capacidades lo aconsejan, no tenemos las rigideces que pueda haber en una multinacional.
Me siento orgulloso de no haber despedido nunca a nadie (en realidad una vez tuve que hacerlo con dos empleados, pero por-que habían cometido delitos muy graves). Las veces que he des-cubierto que un empleado estaba actuando incorrectamente, he preferido hablar con él para decirle que tenía que dejar de actuar así, y en todos los casos he visto que el empleado lo ha agrade-cido trabajando mucho más y mejor, tratando de compensar ese error. La gente necesita confianza y sentirse querida en el traba-jo, si le das eso obtendrás mucho más a cambio. Es como cuan-do un hijo te roba, no debes repudiarlo sino intentar corregirlo.
Respecto al mercado de trabajo en general, pienso que se podría hacer más para incentivar la contratación. El gobierno debe
soBre Mi relAción con
los eMpleAdos y el MercAdo de trABAJo
rAMBhAvnAni
LECTURA FUNDAMENTAL
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Conversaciones con Ram Bhavnani
pensar que cada parado le cuesta mucho dinero, no sólo por el gasto en prestaciones de desempleo, sino por lo que se deja de recaudar . Yo aumentaría las ventajas para las empresas que creen empleo, por ejemplo que no tengan que pagar seguridad social en absoluto durante el primer año de contratación. Como dije antes, esto supondría un esfuerzo a corto plazo para la administración, pero sería rentable a medio plazo, porque una reactivación de la economía haría aumentar sus ingresos.
También sería importante dejar de permitir que los trabajado-res en paro rechacen empleos cercanos a su lugar de residencia sólo porque sean de inferior categoría que el que tenían antes. En estos momentos lo importante es trabajar, no es tiempo de grandes pretensiones, y el gobierno no puede permitirse el lujo de pagar el paro a alguien que podría estar trabajando. Hay que trabajar en lo que sea, sin renunciar a encontrar un empleo me-jor, eso sí, pero no se puede rechazar ningún trabajo cuando uno está en paro. Como dije antes, cada parado que empiece a trabajar significa menos gasto y más ingresos para el Estado, aparte de dar confianza a la persona y al país.
Por último, quiero hablar de la flexibilización del mercado de trabajo. Sé que en España el empresario siempre es visto como el malo de la película, pero la verdad es que no conozco a ningu-no que quiera despedir a un trabajador que produce. Cuando un empresario contrata a alguien, es porque lo necesita, y cuando llega el momento en que ya no lo necesita, no veo porqué tiene que indemnizarlo. Es como si un empleado no pudiera irse de la empresa libremente si ya no le interesa trabajar en ella (aunque le cause un perjuicio a la empresa).
En mi opinión, el empresario debe proporcionar al trabajador un salario justo y unas condiciones de trabajo dignas, pero no debe estar obligado a garantizar ese puesto de trabajo para siem-pre, so pena de pagar una indemnización que le pueda suponer un grave perjuicio. No creo que sea justo que un empresario llegue a la situación de tener que pedir un préstamo para poder pagar la indemnización a un trabajador que ya no necesita, y eso desgraciadamemte es algo que se da habitualmente en pequeñas y medianas empresas.
LECTURA FUNDAMENTALConversaciones con Ram Bhavnani
pedidos deMAnuFActurAs
el dato de pedidos no tiene demasiado impacto sobre los mercados financieros, salvo casos muy concretos en los que exista una gran preocupación por la evolución de la inversión. Sin embargo, para el estudio del comporta-miento tanto de la inversión, como de la producción o el
sector exterior, es muy relevante.
El Departamento de Comercio de Estados Unidos publica los datos de nuevos pedidos recibidos por las empresas manufactu-reras y los pedidos pendientes, haciendo distinción entre pedi-dos de bienes duraderos y bienes perecederos.
El dato incluye todos los pedidos y envíos de bienes que se pro-ducen en el mes en curso. El Departamento de Comercio defi-ne los bienes duraderos como productos industriales con vida superior a los tres años. Incluye además los bienes intermedios, como el acero, por ejemplo, o la madera, y además bienes finali-zados como equipamiento o maquinaria.
Un buen dato de pedidos po-dría indicar presión alcista en empleo y producción, aun-que en momentos de elevada utilización de la capacidad (véase artículo sobre produc-ción industrial) podría indi-car presiones inflacionistas. También podría indicar un aumento de la inflación si los inventarios son bajos o si la tasa de desempleo está por debajo o cercana a su nivel de pleno empleo.
El dato de pedidos, por tanto, es un interesante indicador antici-pado, pero sobre todo en momentos de cambio (por ejemplo, en el caso de una recesión, un dato fuerte de pedidos podría estar indicando cambio de ciclo).
POR TOMáS GARCÍA
En el pasado número comenzábamos el estudio de la inversión,centrándonos principalmente en la de bienes de equipo por su importancia en la producción futura (y por tanto en el PIB) y sobre todo, por su relación
directa con el empleo. En este sentido, uno de los datos a tener en cuentaes el de pedidos y especialmente su componente de pedidos duraderos.
Un BUEn DATO DE PEDIDOS PODRÍA InDICAR PRESIÓn ALCISTA En EMPLEO y PRODUCCIÓn, AUnqUE En MOMEnTOS DE ELEVADA UTILIZACIÓn DE LA CAPACIDAD PODRÍA InDICAR PRESIOnES InFLACIOnISTAS.
LECTURA FUNDAMENTAL
OCT-DIC 201366
Con todo, cabe tener en cuenta la volatilidad del dato de pedidos: así la desviación típica de la tasa interanual es del 12,9%, frente al 4,7% del dato interanual de producción industrial.
El dato de pedidos suele dividirse en-tre nacionales e internacionales. Res-pecto a los primeros, cuanto mayores sean, mejores las perspectivas sobre producción, consumo y empleo. Res-pecto a los segundos, adelantarían el dato de exportaciones. Son especial-mente importantes en países donde las exportaciones representen un porcentaje importante del PIB.
En cuanto a los pedidos duraderos, también pueden considerarse como una muestra del sentimiento futuro de las empresas respecto a la situación económica: no sería ló-gico comenzar una inversión si se espera que las condiciones económicas empeoren.
Un defecto importante del dato de pedidos duraderos es que incluye los pedidos de defensa, normalmente caros (tanques, buques de guerra, aviones militares, etc). Esto distorsiona el dato y es una de las causas de su volatilidad, especialmente en su tasa mensual.
Afortunadamente, el Departamento de Comercio presenta el dato separado sin pedidos de defensa. Con todo, la volatilidad de la tasa interanual del dato ex –defensa (esto es, sin incluir los pedidos de defensa) se reduce tan sólo hasta el 12,5%.
Lo anterior se debe fundamentalmente al componente de trans-portes, que incluye los pedidos de aviones. Este tipo de pedidos suele ser caro y distorsiona bastante el dato. En este sentido, si se excluyen los pedidos de transporte, la volatilidad se reduce hasta el 10,6%. Como ocurre en el caso de muchos indicadores económicos, conviene estar atento de cómo evoluciona la tendencia. Esto se puede hacer a través de medias trimestrales o de medias móviles de la tasa anual. Lo anterior también reduce la volatilidad del indicador. Así, en el caso del dato sin transporte, la tasa interanual de la media trimestral tiene una volatilidad ligeramente inferior al 10%.
Fuente: Datastream y Cortal Consors
LECTURA FUNDAMENTAL
OCT-DIC 2013 67
Con todo lo anterior, cabe destacar el dato de envíos de bienes de capital sin defensa ni aviación. Este dato, de referencia para la FED a la hora de medir el estado de la economía, adelanta la inversión (coeficiente de correlación: 87%).
Cabe destacar de la serie de envíos que su volatilidad es muy inferior a las de los datos de pedidos. Así, la desviación típica de la tasa interanual es inferior al 8%. Finalmente, para concluir con los datos de pedidos, es impor-tante recordar que en los distintos indicadores adelantados (ISM, PMI, etc) se incluyen subíndices de pedidos. Estos su-bíndices presentan la disposición de las compañías a elevar su volumen de pedidos o los pedidos esperados para el siguiente
Fuente:Datastreamy Cortal Consors
periodo y podrían ser un indicador adelantado tanto de la evo-lución de los pedidos como del propio índice principal (esto es, el subíndice de pedidos del ISM adelantaría el dato de ISM del siguiente periodo).
Como tantos otros datos, la influencia en los mercados de este dato es limitada, normalmente restringida a momentos en los que la evolución de la inversión es preocupante o cuando el dato se desvía largamente del esperado. Esto no puede ser excusa para eliminarlo de nuestro estudio. La inversión es un componente fundamental del crecimiento y adelanta el dato de empleo, clave en la evolución de las bolsas y por tanto, funda-mental en nuestro análisis macro.
Fuente:Datastreamy Cortal Consors
LECTURA FUNDAMENTAL
OCT-DIC 201368
pero, la relativa calma conseguida por los bancos centra-les sí tiene un impacto claro en la gestión de las car-teras de los inversores. Me refiero, naturalmente, a la diversificación. Frente al riesgo sistémico que nos acosó al principio de la Crisis ahora los inversores son más
pragmáticos: no todo es peligroso; no todo es rentable. Al final, las categorizaciones absolutas ya no tienen sentido. Asset allo-cation, regional equity selection, global sector selection y global stock selection….son expresiones ya habituales al plantearse la gestión de la cartera. La elevada correlación que vimos en los primeros años de la Crisis impuso un modelo de gestión de carteras enfatizando la rentabilidad obtenida a través de inver-siones relativas. Ahora, por el contrario, lo que vemos es que las correlaciones vuelven a bajar y como decía al principio los inversores discriminan entre activos. ¿No descansa en esto la teoría de la Gran Rotación? Los últimos datos de entrada de dinero hacia fondos de equities es esperanzador en este sentido. Algo menos que haya sido compatible con nuevas salidas de di-nero desde fondos de bolsa en emergentes.
¿qué heMos visto en lo que llevAMos de Año?
� Cartera: bolsas USA al alza y deuda USA a la baja.
� Bolsas mundiales: bolsas USA y japonesa al alza frente a los descensos en mayor o menor medida del resto.
� Selección por sectores: consumo, farmacia e industria al alza frente a energía, materias primas y utilities que han recortado.
� ¿Grandes valores? No ha quedado claro.
¿Buscar rentabilidad en un mundo de tipos nulos? Comparti-rán conmigo que la pregunta invita a tomar riesgos que pueden parecer excesivos. Al fin y al cabo, rentabilidad y riesgo son los dos lados de la moneda. En esta cuestión descansan algunas
AlFABuscAndo
De nuevo los bancos centrales, casi como si se hubieran coordinado,han logrado matizar los riesgos que manejaban a principios del verano
los inversores. ¿Un nuevo aplazamiento? Los problemas no se han solucionado.Pero, al menos, no suponen una amenaza inmediata su materialización.
¿La excepción? Que haya accidentes. Y cuando hablamos de temas políticos,el riesgo de imponderables es mayor.
POR JOSÉ LUIS MARTÍnEZ CAMPUZAnO
LECTURA FUNDAMENTAL
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dudas mostradas por el pro-pio Bernanke este verano. Pero puede mucho más la necesidad de mantener mercados finan-cieros comprados (aunque no tienen por qué ser también lí-quidos).
Plantearnos todo lo anterior también es compatible con va-lorar los tiempos para tomar la decisión de invertir y su duración. Pese a la relativa calma con-seguida, ¿podemos asumir que es buen momento para comprar de nuevo activos de riesgo? Muchos inversores norteamerica-nos así lo han considerado pese a: 1. debate sobre el cambio de sesgo de la Fed; 2. la incertidumbre internacional; 3. el propio debate sobre la valoración de la bolsa USA. Ellos no han tenido dudas, quizás bajo la nueva garantía “implícita” del Presidente de la Fed. Pero, ¿podría realmente mantenerla en un escenario de mejora económica y unos datos de inflación más sostenidos? La inversión institucional ha quedado fuera de las compras, qui-zás aún bajo el trauma de los malos resultados obtenidos por la gestión de la cartera en junio.
¿Las bolsas emergentes? Sí, siguen siendo nuestras preferidas bajo una perspectiva de medio y largo plazo. ¿Cómo no podrían serlo cuando su valoración actual es la mitad que la que encon-tramos en las bolsas desarrolladas? Y sin embargo, no tengo nada claro que sea el momento de apostar por ellas. De hecho, tampoco tengo muy claro que a corto plazo se den las condicio-nes para apostar por activos de riesgo. Quizás me equivoque, aunque no lo creo.
LO qUE VEMOS ES qUE LAS
CORRELACIOnES VUELVEn A BAJAR
y COMO DECÍA AL PRInCIPIO
LOS InVERSORES DISCRIMInAn
EnTRE ACTIVOS.
LECTURA FUNDAMENTAL
en los últimos tiempos, las metáforas económicas han adoptado formas más vegetales que animales, quizás por haber surgido del pútrido mantillo de la crisis: primero fueron los tristemente fallidos “brotes verdes”; con el comienzo del estío, el ministro del ramo (aunque mejor
deberíamos decir “de la rama”) nos regalaba los oídos con eso de que la recuperación de la economía española era como “una flor de invernadero”.
Dado que la citada flor parece más bien anémica y aún muy in-capaz de desprender un fragante aroma en forma de creación de empleo, me gustaría aportar mi modesta semilla a la cosecha metafórica. Ni brotes verdes, ni flores de in-
vernadero: nuestros datos económicos parecen “tomates verdes fritos”.
Y que nadie se atreva a refutar la perti-nencia de la metáfora: que tenemos un buen tomate es evidente; que además está verde, innegable; y el elemento definitivo del guiso es que seguimos fritos en la sartén de la rigidez alema-na y de la incompetencia de quienes nos gobiernan (desde Madrid a Bru-selas, pasando por el mismísimo gran
pronosticador “no doy una” o “an-ti-cúralo todo”, el FMI).
¿Flores de invernAderoo toMAtes
verdes Fritos?
POR MAnUEL MOREnO CAPA
Desde sus inicios como ciencia, la Economía se ha contado (y construido)a base de metáforas. La primera de ellas fue la famosa “mano invisible”
de Adam Smith… aunque en algunos casos más bien parece la “mano negra”. Desde ese economista pionero (cuya profesión en realidad era lingüista),
los usos metafóricos se han utilizado para explicar lo que, en muchos casos,es tan inexplicable como un perro verde(porque los cisnes negros
no son tan raros como algunos han pretendido)
En LOS úLTIMOS TIEMPOS, LAS
METáFORAS ECOnÓMICAS
HAn ADOPTADO FORMAS MáS
VEGETALES qUE AnIMALES,
qUIZáS POR HABER SURGIDO
DEL PúTRIDO MAnTILLO DE
LA CRISIS
LECTURA FUNDAMENTAL
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Por comenzar por el final, sería deseable que su victoria electo-ral en las elecciones del 22 de septiembre permitiera que la coci-nera Merkel nos retirara del fuego y nos regara no precisamente con aceite hirviendo, sino con una condimentada salsa que per-mitiera a nuestros tomates dejar el amargo verdor y adoptar el sabor y el color de la recuperación económica.
Para cumplir al menos una parte de lo que ha prometido a los alemanes durante su cam-paña electoral, Merkel ya está aplicando a la economía ger-mana una receta de liquidez e inyección de dinero destinada a estimular el guiso, justo lo contrario de lo que recomien-
da (o más bien exige) a sus famélicos y hambrientos socios eu-ropeos. Es verdad que Alemania lo tiene más fácil, sobre todo después de haberse estado financiando a coste casi cero (entre enero y junio las cuentas públicas germanas lograron un supe-rávit de 8.500 millones de euros, un 0,6 por ciento del PIB). El Tesoro germano está ahora más sano y puede gastar más para llenar las urnas de votos a Merkel gracias, entre otras cosas, al pánico irracional al envenenamiento por ingestión de deficita-rias setas mediterráneas. Ya vimos cómo nuestra prima de ries-go engordaba hace un año con tanta facilidad como se ha desin-flado ahora, al caer a niveles de hace dos ejercicios: ¡qué bien le ha venido a Merkel (y al Bund) que los inversores pensaran que la deuda española era casi tan tóxica como la griega, la auténtica amanita phalloides del mercado!
Con sus estímulos económico-electorales, Alemania creció un 0,7 por ciento en el segundo trimestre. La segunda mayor eco-nomía de la eurozona, Francia, se apuntó un 0,5, lo que colaboró a que Europa creciera un considerable 0,3 por ciento entre abril y junio. Pero Italia, Holanda, Chipre, España, Grecia, Irlanda y Eslovenia siguen estancados en la rece-sión. La pregunta es si tras las elecciones la gran cocina germana seguirá calentan-do o volverá a enfriarse. Y también si el BCE (el avatar del Bundesbank, aunque ahora tenga un toque picante más propio de la cocina italiana) seguirá su política de compra de bonos mientras que la Reserva Federal americana anuncia que quizás cie-rre el grifo de la liquidez a finales de año.
El Gobierno español sigue confiando en que buena parte de la ayuda para florecer venga del exterior, de la recuperación de las grandes economías europeas. En realidad, casi todo lo “bueno” que nos pasa últimamente a los españoles llega de fuera: récord de turistas extranjeros en julio (7,9 millones), entre otras cosas debido a la trágica glaciación que ahora afecta a las “primaveras
árabes”; récord histórico de exportaciones en el primer semestre (su crecimiento del 8 por ciento permiten reducir el 68,8 por ciento el déficit comercial), logrado incluso con un euro fuerte, lo cual dice mucho de la capacidad de las grandes compañías exportadoras españolas…
A la vista de estos ingredientes tan sabrosos, queda aún más cla-ro que la economía española no está tan emponzoñada como la griega. No es una seta mortal de necesidad (sobre todo si, como a Grecia, te cocinan desde Berlín, después de haberte hinchado con créditos irresponsables que ahora pretenden recuperar de un país en recesión y camino de su tercer rescate). Pero insisto en que nuestra economía sí parece un buen tomate verde frito. Los últimos datos, incluso los que nos hacen soñar con lindas flores de invernadero, no nos alejan demasiado de un tomate más aplastado que el de la recién celebrada Tomatina de Buñol. Veámoslos uno a uno:
Para comenzar, no todo nuestro entorno es tan beneficioso: cierto que nuestra prima de riesgo ha bajado, pero nuestra deuda pública (básicamente en manos de extranjeros) se elevó en junio al 90,3 por ciento del PIB, con lo que por primera vez supera la media de la deuda de los 28 miembros de la Unión Europea. Una deuda que por primera vez en más de cien años alcanza la cota del 90 por ciento no sólo hace imposible el ob-jetivo gubernamental para fin de 2013 (91,4 por ciento del PIB), sino que traspasa una frontera de altísimo riesgo: numerosos economistas consideran que una deuda pública por encima del 90 por ciento del PIB no sólo imposibilita la recuperación eco-nómica, sino que es un factor que hace caer en picado a cual-quier economía.
La leve recuperación del empleo (incluso con la mejora del turismo internacional) es claramente estacional. De hecho, ni
siquiera el boyante sector turístico ha generado empleo estable en tasas signi-ficativas este verano. Y todos sabemos que, para generar empleo, España nece-sita crecer a ritmos de cuando vivíamos sólo del ladrillo. Ni el auge exportador, ni el récord turístico son suficientes para tomar el relevo y cubrir los millones de empleos que se esfumaron como el humo cuando explotó la burbuja inmobiliario/financiera. Hasta el FMI pronostica que la tasa de paro española seguirá por encima del 25 por ciento… ¡dentro de un lustro, en el 2018!
Pese a lo cual, desde el organismo internacional nos recomien-dan bajarnos los sueldos un 10 por ciento. Y el incompetente Olli Rehn (debería haber dimitido hace tiempo como comisario europeo de Asuntos Económicos, o haber cambiado su nombre por comisario de Crisis Económica Permanente) lo respalda, con ejemplos tan tontos como que Irlanda y Letonia han bajado
nI BROTES VERDES, nI FLORES DE InVERnADERO: nUESTROS DATOS ECOnÓMICOS PARECEn “TOMATES VERDES FRITOS”
y qUE nADIE SE ATREVA A REFUTAR LA PERTInEnCIA
DE LA METáFORA: qUE TEnEMOS Un BUEn TOMATE ES EVIDEnTE; qUE ADEMáS ESTá VERDE, InnEGABLE; y EL ELEMEnTO DEFInITIVO
DEL GUISO ES qUE SEGUIMOS FRITOS En LA SARTÉn DE LA RIGIDEZ ALEMAnA y
DE LA InCOMPETEnCIA DE qUIEnES nOS GOBIERnAn
LECTURA FUNDAMENTAL
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los salarios y están mejor ahora. Pero ambos casos son mentira: en Irlanda no han bajado los salarios, pero tampoco han funcio-nado los rescates y el país sigue en recesión. En Letonia el poder adquisitivo de los ciudadanos ha caído tanto que su demanda interna se desploma y sí ha habido reducciones salariales, pero sobre todo entre los funcionarios (en un tercio de los casos, de hasta el 40 por ciento). Pero eso no parece la panacea para aca-bar con un paro que continúa altísimo (sobre el 15 por ciento). Si el desempleo letón no es tan elevado como el español no es por las recetas aplicadas… sino porque en la última década (de 2000 a 2011) la población de Letonia ha disminuido un 13 por ciento.
¡Ahí está la solución para España! Lo que la ministra de Des-empleo (seguir llamándola de Empleo es otra metáfora) define como “movilidad exterior”. ¡Tomemos ejemplo de los letones y marchémonos, huyamos de la sartén! Letonia tiene ahora dos millones de habitantes, los mismos que a mediados del siglo XX. A su ritmo de despoblación, no sólo reduciremos el paro, sino que pasaremos de 46 millones a 28 millones de habitantes, los mismos que tenía España en 1950. ¡Así sí que brotarán las flores sin necesidad de invernadero! Y proliferarán no sólo en las desiertas pistas de algunos aeropuertos, sino también en las autopistas (que se desertificarán, como ya lo están las radiales madrileñas), en las escuelas sin alumnos ni profesores (estos úl-timos ya están en proceso de extinción) y en los hospitales sin listas de espera (dará lo mismo: los cirujanos, médicos y enfermeros españoles también habrán emigrado).
Más que a metáfora, suena a triste realidad. La veo incluso en casa: mi hija mayor, en la que los españoles han invertido mucho dinero para que tenga una magnífica formación pública y un brillante expediente, va a iniciar este año su máster… en La Sor-bona. Donde, por cierto, cuesta 400 euros, diez veces menos que los más baratos en España (y de la relación precio/calidad mejor no hablamos).
¿No deberíamos haber invertido más en nuestra población, en nuestro fu-turo capital humano, y no sólo en ladrillos generadores de réditos elec-torales pero cuyo peso muerto nos ha hundido en el fondo de la despensa y, de paso, ha llenado de frutas podridas nuestra democracia? ¿Podemos hacer-lo ahora, podemos de verdad buscar un nuevo modelo que no se base sólo en ajus-tes y en esperar que las locomotoras exte-riores nos remolquen? Me temo que seguire-mos sin madurar y pendientes de las recetas de siempre, mientras una mano bien visible regula la intensidad del fuego.
PARA CUMPLIR AL MEnOS UnA PARTE DE LO qUE HA
PROMETIDO A LOS ALEMAnES DURAnTE SU CAMPAñA
ELECTORAL, MERKEL yA ESTá APLICAnDO A LA ECOnOMÍA
GERMAnA UnA RECETA DE LIqUIDEZ E InyECCIÓn
DE DInERO DESTInADA A ESTIMULAR EL GUISO,
JUSTO LO COnTRARIO DE LO qUE RECOMIEnDA (O MáS BIEn EXIGE) A SUS
FAMÉLICOS y HAMBRIEnTOS SOCIOS EUROPEOS
LECTURA FUNDAMENTAL
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una de las primeras leccio-nes que un inversores/trader aprende es que hay ciertos momentos de la sesión en que el precio se empieza a re-
volucionar, este hecho cobra especial relevancia cuando el aprendiz utiliza un modelo de investigación eminen-temente técnico, esto es, basado en el precio que el gráfico le vaya dando. Cuando uno comienza a investigar, poco más, comienza a entender que lo que en un principio parecía un mo-vimiento paranoico no era más que la reacción del mercado a los principales datos económicos que casi a diario se publican y en los que se refleja o anti-cipa la salud de la economía.
A pesar de que cada país tiene su co-rrespondiente calendario y datos pro-pios no hace falta seguir investigando mucho para percatarse que los datos macroeconómicos americanos marcan el compás y ritmo de los mercados financieros internacionales. Y es precisamente aquí donde entra el libro del que hablaremos a continuación, un libro que más que ser una referencia en su campo podremos decir que será “la referencia” ya que no existe un título con las características que la obra de José Manzanares tiene: Los datos macroeconómicos americanos y su efecto en los activos finan-cieros.
Más que ser un libro al uso podríamos decir que se trata de un compendio en el que se detallan los 38 datos macroeconómicos más importantes para los mercados y en el que no sólo se de-finen sino que nos mostrarán aquellos aspectos prácticos útiles para tomar nuestras decisiones de inversión.
Seguramente alguna vez habrás escu-chado en algún medio especializado comentar el aumento o descenso de una determinada cifra relativa a uno de estos datos macroeconómicos y quizá te hayas preguntado ¿En qué consiste? ¿Por qué es importante? ¿En qué debo fijarme?, pues bien, estas y otras muchas preguntas podrás con-testarlas en este libro.
Independientemente de cuál sea nues-tro enfoque, técnico o fundamental, seamos unos expertos en macroeco-nomía o por el contrario no sepa-mos por qué es tan importante para el mercado el primer viernes de cada mes, véase el dato de Non farm pa-yrolls, esta obra a modo de una guía te ayudará a entender o repasar los principales datos y la verdad que la forma en la que está editada el libro, te facilitará la tarea. Divididos en 8
grandes categorías (Crecimientos económico, precios, empleo, demanda, oferta, confianza, real estate y commodities) desde el mismo canto del libro podrás acceder a cualquiera de ellas ya que están divididas por colores.
Ya no tenemos escusa para desconocer el porqué de los movi-mientos de los mercados y desde Hispatrading esperamos que saques provecho de este práctico libro.
Buena lectura.
DE JOSÉ MAnZAnARES ALLÉn
“los dAtos MAcroeconóMicosAMericAnos
y su eFecto en los Activos FinAncieros”
LIBROS
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los inversores que quieran “jugar en primera división” no deben conformarse con la operativa en acciones, sino adentrarse también en los mercados de derivados. “Cómo hacer trading con futuros”, un libro electrónico recién editado por Nautebook,
constituye la mejor guía práctica para que los inversores más activos descu-bran las grandes ventajas de la opera-tiva con futuros.
Su autor, Jesús Fernández, sabe muy bien de lo que nos habla en este libro. Licenciado en Biología y en Infor-mática, en 2003 fundó Futurosbolsa Dreams, empresa creadora de siste-mas automáticos de trading, especiali-zada además en formación de traders de alto nivel. Un profesional que do-mina no sólo la teoría, sino también la práctica y que desde 2008 es gestor del club de inversión Futurosbolsa.
Buena parte de esta gran experiencia profesional la ha sintetizado en este li-bro. “Cómo hacer trading con futuros” desgrana las características de los fu-turos, su capacidad para operar en ín-dices de renta variable, renta fija, materias primas y divisas, así como los aspectos prácticos de la operativa con estos derivados financieros. Pero tampoco duda en desmontar algunos mitos que pueden provocar serías pérdidas entre quienes se lancen a los futuros sin la adecuada formación.
Y este libro editado por Nautebook pretende precisamente ayu-dar a iniciarse en los futuros a los inversores que no conozcan este apasionante mercado. Pero va más allá, porque tras los capítulos introductorios entra en el apasionante mundo de los sistemas de trading.
Como todos los libros electrónicos editados por Nautebook, “Cómo hacer trading con futuros” no es una mera obra de papel pasada al formato digital, sino un auténtico manual electróni-co, elaborado como tal desde su concepción. Sus apenas cien
páginas de texto, escrito en un ameno al tiempo que riguroso formato “pregunta-respuesta”, llevan al lector a adentrarse en el tema paso a paso, de un modo ordenado pero también directo, sin perderse en teorías innecesarias o redundantes. Concreción,
rigor y, también, profundidad. Por-que, aunque las páginas electrónicas de este libro se pueden leer en menos de tres horas, quien quiera profundi-zar en algunos de los temas más im-portantes puede hacerlo a través los nueve enlaces y dos vídeos que incor-pora este auténtico libro electrónico.
Tras desgranar las características de los futuros (con especial atención a las ventajas y riesgos del apalanca-miento), este libro electrónico expli-ca qué es necesario para comenzar a operar en ellos y analiza los distintos mercados de futuros. A continuación, el e-book entra de lleno en los aspec-tos prácticos. Y comienza por el tipo de órdenes que se pueden utilizar, con un análisis pormenorizado de las ven-tajas y utilidades de cada una de ellas. A continuación, tras sentar las bases
operativas, profundiza en el uso que se le pueden dar a los futu-ros y en las distintas estrategias que se pueden aplicar con estos derivados.
Los dos últimos capítulos -como no podía ser de otro modo en un libro que va “de menos a más”, de la introducción al desarrollo detallado del tema- serán especialmente atractivos incluso para el inversor ya iniciado en estos mercados, porque profundizan en los sistemas de trading con futuros. Y es aquí donde el autor no duda en desmontar algunos mitos sobre la infalibilidad de estos sistemas, explica cómo elegir un sistema correcto y cómo ponerlo a prueba. Y profundiza en el money management, en la gestión del capital, que “según grandes especuladores profesio-nales es la principal clave del trading”. El autor subraya que “el money management lo que hace es proteger el capital. Para ello, premia a los sistemas que van bien y castiga a los que van mal”.
DE JESúS FERnánDEZ
“cóMo hAcer trAdingcon Futuros”
unA guíA prácticA pArA iniciArse…y Mucho Más
LIBROS
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las crisis financieras pueden producir efectos contrarios en la percepción de los inversores, haciendo que algunos la perciban como un periodo de incertidumbre en el que se debe actuar muy cautelosamente, mientras que otros perciben la crisis como una oportunidad para multiplicar
sus ingresos. ¿Cuál de ellos podría tener más éxito en los mer-cados financieros?
Un grupo de investigadores de la Universidad de Maastricht en Holanda se propuso estudiar la dinámica entre las percepciones de los inversores particulares, la conducta de éstos y el rendi-miento obtenido durante el periodo de crisis financiera entre 2007 y 2009. Para ello utilizaron registros de una encuesta em-parejados con los datos de trading durante dicho periodo. Des-pués del análisis de datos encontraron evidencia de que la in-formación sobre las percepciones individuales de los inversores mejora la comprensión acerca de cómo los inversores operan en los mercados y cómo son sus conductas de riesgo. Además, contribuye a explicar el rendimiento de las inversiones durante la peor crisis financiera en las últimas décadas.
El Promedio de las percepciones de los inversores reflejaron sig-nificativas fluctuaciones durante todo el periodo estudiado. Las actitudes de riesgo y las percepciones de riesgo fueron menos volátiles que las expectativas de rentabilidad, pero estuvieron más sujetas a cambios en comparación con los resultados ob-tenidos en otros estudios realizados durante tiempos normales.
Además, los investigadores encontraron un fuerte aumento de la participación de los inversores en su volumen de trading y en sus ratios de compra-venta durante el apogeo de la crisis finan-ciera (septiembre-octubre de 2008), cuando Lehman Brothers quebró y el AIG fue rescatada por el gobierno de los EE.UU.
En cuanto a la conducta de trading los inversores con los niveles más altos y revisiones al alza de las expectativas de rentabili-dad, tuvieron más probabilidad de tener una mayor rotación de trading. Por otra parte, los inversores con mayores niveles de revisiones al alza en sus actitudes frente al riesgo (que fueron menos aversivos al riesgo), tuvieron más probabilidades de ha-cer trading y obtuvieron ratios de compra-venta más altos.Por último, los inversores con mayores niveles de percepción de riesgo fueron más propensos a negociar con una alta rotación y tuvieron un ratio de compra-venta más bajo. En cuanto a la
POR LA REDACCIÓn DE HISPATRADInG MAGAZInE
inversores de éXitodurAnte lA crisis
conducta asociada con tomar riesgos, los investigadores encon-traron que los inversores que tuvieron expectativas de renta-bilidad más bajos, que además fueron más adversos al riesgo y que tuvieron niveles más altos de sus percepciones de riesgo, eligieron carteras con desviaciones estándar inferiores.
En general, los inversores de éxito durante la crisis se caracteri-zaron por tener expectativas de alta rentabilidad y una aversión al riesgo elevado. En términos de comportamiento, los inver-sores de éxito tuvieron menor volumen de negocios, asumieron menos riesgo, realizaron menos trading con derivados y tuvie-ron ratios de compra-venta más bajos.
Los investigadores detectaron otro grupo de inversores que tu-vieron un buen desempeño durante el apogeo de la turbulencia del mercado (septiembre-octubre de 2008) pero que además: 1) habían tenido un mejor desempeño durante los meses previos; 2) habían tenido expectativas de rentabilidad más altas durante este mismo período volátil y 3) habían asumido más riesgo en los meses posteriores. Estos factores contribuyeron a que este grupo de inversores no supiera estar a la altura de la situación y no hubieran decidido reducir su volumen de trading. Según los investigadores, al parecer su éxito anterior pudo haber influido en ellos generándoles excesiva confianza. En otras palabras el haber tenido un desempeño relativamente bueno en tiempos extremos caracterizados por general rentabilidad negativa del mercado, una alta incertidumbre, alta volatilidad y eventos muy destacados como fracasos bancarios, pueden haber llevado a este grupo de inversores a sobreestimar sus habilidades de tra-ding y les ha creo ilusiones infundadas en cuanto a su conoci-miento y control.
Este estudio nos ayuda a ratificar la importancia de actuar con prudencia y autocontrol en la práctica regular del trading y evi-tar siempre caer en el abismo de la excesiva confianza.
BIBLIOGRAFÍA:
Arvid O.I. Hoffmann, Thomas Post, Joost M.E. Pennings, Individual investor per-ceptions and behavior during the financial crisis, Journal of Banking & Finance, Volume 37, Issue 1, January 2013, Pages 60-74
EN LA MIRA
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