El principal problema al que se
enfrenta el desarrollador de sistemas de trading quantitativo es el
de determinar a priori si un sistema de trading es rentable o no lo
es. Para ello, el desarrollador cuenta con la herramienta de las
simulaciones históricas, es decir, comprobar si el sistema hubiera
proporcionado beneficios de haberse utilizado en algún periodo de
tiempo pasado. Sin embargo, aunque el sistema demuestre ser rentable
en periodos de tiempo pasados, siempre nos quedará la duda de si lo
que hemos encontrado es precisamente eso, un sistema capaz de
describir a la perfección el pasado, pero con habilidad nula para
predecir el futuro. Este riesgo es aun mayor si hemos utilizado algún
tipo de optimización en el desarrollo de nuestro sistema, ya que
existe el riesgo de caer en una sobre-optimización del mismo. Y
precisamente, evitar las sobre-optimizaciones, es una de las tareas
más difíciles a las que se enfrentan los desarrolladores de
sistemas.
Al día de hoy, la mejor metodología
para desarrollar un sistema, y determinar a priori si será o no
rentable en la operativa real con cierto grado de confianza, es la
metodología propuesta por Robert Pardo en su libro
“The Evaluation and Optimization of Trading Strategies”. Sin
embargo son muchos más los detractores de la metodología de Pardo
que sus seguidores, y son muchas las críticas que ha recibido. A mi
entender la mayoría de las críticas se deben a una incorrecta
interpretación de las ideas que plantea Pardo. El problema es que
el libro tiene importantes carencias: está sobre-escrito, los
contenidos están algo desorganizados, y se hecha de menos algunos
ejemplos concretos de desarrollo de estrategias que clarifiquen los
conceptos. Esto obliga a que sea necesario releer el libro varias
veces (en mi caso llevo ya 6), antes de comprender bien las ideas de
Pardo.
Para intentar corregir este problema,
en esta serie de entradas voy a describir la metodología de Robert
Pardo (con algunas mejoras de mi propia cosecha), paso a paso, y con
un ejemplo concreto, para que no quede ningún tipo de dudas sobre
qué es lo que hay que hacer exactamente. Evidentemente, nuestra
plataforma Entropycs [http://www.entropycs.com]
(de la que en breve daremos noticias) proporciona todas aquellas herramientas
que son necesarias para poner en práctica esta metodología.
La estrategia que vamos a utilizar como
ejemplo es una estrategia muy simple basada en el cruce de dos medias
móviles. Y como buen punto de partida de nuestro documento de
descripción y análisis de la estrategia, recomiendo empezar
escribiendo una pequeña introducción donde se explique brevemente
cual es la idea subyacente a la estrategia. Allá vamos.
Introducción
El sistema Cruce de Dos Medias Móviles
(abreviado como CDMM) es un sistema de seguimiento de tendencia
basado en el cruce de dos medias móviles: una media móvil corta y
una media móvil larga. Cuando la media móvil corta cruza al alza a
la media móvil larga es una señal de que nos encontramos ante una
tendencia al alza, como muestra la siguiente figura:
Y cuando la media móvil corta cruza a
la baja a la media móvil larga, probablemente nos indique el inicio
de una tendencia a la baja:
Los sistemas basados en el cruce de
medias móviles son ampliamente conocidos entre los desarrolladores,
pero ello no significa necesariamente que no puedan ser rentables
cuando son configurados correctamente.
La principal desventaja de los sistemas
de trading basados en el cruce de medias móviles es que cuando el
mercado está lateral se producen muchas falsas señales de entrada
que causan importantes pérdidas. El sistema CDMM intenta corregir
este problema aplicando la máxima del trading de cortar cuanto antes
las pérdidas y dejar correr los beneficios, con el objetivo de que
los beneficios recogidos en las tendencias compensen ampliamente las
pérdidas producidas durante los periodos de mercado lateral.
Actualmente existen innumerables
extensiones y mejoras que pueden ser aplicadas a los sistemas basados
en el cruce de medias móviles (triples medias, varios tipos de
caracterizaciones, combinación con otros indicadores, etc.), pero
dichas extensiones no serán analizadas en el presente documento, al
entender que la mayoría de ellas aportan poco, o muy poco, al
rendimiento del sistema básico.
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