TRADERS´ES 06

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COluMNA
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06.2015
los datos son
nuestra materia prima
» Los traders de sistemas tratamos de confeccionar
sistemas robustos que sean capaces de ganar dinero en
el futuro con un riesgo lo más controlado posible.
Un buen Back-Test es clave para ello. Sabemos que
rentabilidades pasadas no garantizan futuras, pero un
Back-Test bien hecho aumenta las probabilidades de
que las rentabilidades pasadas provengan de una pauta
aprovechable.
¿Pero qué es un Back-Test bien hecho? En términos
generales podemos decir que es una simulación realizada
sobre DATOS HISTÓRICOS DE CALIDAD, siendo lamuestra
estadísticamente significativa (que tenga suficientes
trades) y representativa del universo objeto de estudio
(que cubra el máximo tipo de mercados posible) Debemos
tratar de simular las condiciones que nos encontraremos
operando en live, por ejemplo, las comisiones o las
desviaciones sobre los precios teóricos y los ejecutados
(slippage). Como no, deberemos realizar diversas pruebas
de stress, etc. pero esto no es objeto de este artículo.
Una buena simulación debe hacerse con unos
DATOS DE CALIDAD, datos que tengan propiedades muy
parecidas a las que utilizaremos en tiempo real. Obvio,
¿verdad? Sin embargo no siempre es tenido en cuenta. Si
hacemos el Back-Test sobre unos datos que poco tienen
que ver con las propiedades que tendrán los datos en
tiempo real, estaremos sesgándolo incorrectamente.
Desgraciadamente no todos los proveedores de datos
proveen datos de calidad, por lo que no es recomendable
presuponerlo. Si el bróker es nuestro proveedor de datos
y nos provee datos de calidad, mejor que mejor, porque
vamos a operar con las mismas propiedades que tienen
los datos históricos. Tan importante es el bróker como
los históricos con los que haremos nuestros Back-Test.
Debemos de proveernos de bases de datos limpias,
fiables y AJUSTADAS. Nuestro bróker/plataforma de
referencia es TradeStation, que sí provee datos de
calidad, pero aun así, compramos bases de datos a Tick
Data, con lo que tenemos una doble comprobación de los
datos que usamos en nuestros Back-Test.
Si trabajamos con futuros, que es muy frecuente
en el Trading Algorítmico, hay otro aspecto importante
que afecta a los datos. Los futuros tienen vencimientos,
trimestrales o mensuales, lo que hace que utilicemos
símbolos continuos para hacer el Back-Test. Los símbolos
continuos unen los distintos vencimientos, cambiando de
uno a otro cada vez que un contrato expira. El problema
surge en el momento de enlazar estos vencimientos.
Usualmente el vencimiento antiguo y el nuevo vienen con
una diferencia entre sus precios, lo que provoca que el día
en que se enlazan en el símbolo continuo, se produzca un
gap o diferencia artificial que no ha ocurrido realmente
en el mercado, no es fruto de la acción de la oferta y la
demanda. Su origen es el hecho de cambiar de referencia
en el símbolo continuo. Por ejemplo, actualmente el
futuro sobre el BUND lo operamos con el contrato en vigor
que es FGBLM15 (junio 2015) mientras que el anterior
vencimiento, que ya murió en marzo, fue FGBLH15 (marzo
2015). El continuo es @FGBL. TradeStation lo ajusta, pero
si no hiciéramos ningún ajuste, el día en que enlazamos
esos dos vencimientos, el símbolo continuo tendría una
diferencia a la baja de ¡2.2 figuras!
Se puede pensar que si trabajamos con gráficos
intradiarios este efecto es despreciable pero no es así.
Los días posteriores al ajuste, cualquier indicador o
cálculo realizado sobre datos históricos se verá afectado
por ese “falso” gap del chart continuo. Por tanto, si
trabajamos con bases de datos no ajustadas, porque
nuestra plataforma no lo permite, debemos contemplar
este problema en los vencimientos.
En definitiva, para realizar un correcto Back-Test en
futuros, además de trabajar con bases de DATOS DE
CALIDAD, debemos utilizar bases de datos AJUSTADAS.
Obviamente, disponer de herramientas que nos permitan
utilizar ambas posibilidades o incluso configurar cómo y
cuándo hacer el ajuste, siempre será la mejor opción. «
Sergi Sánchez
Sergi se inició en los mercados financieros en el 2002 como trader por cuenta propia.
Su éxito le llevó a presidir el Club de Inversión Sersan Sistemas desde 2005 al 2007
y a gestionar Sersan Sistemas Alpha SICAV de 2007 a 2009. Actualmente es CEO de
Sersan Sistemas, empresa especializada en desarrollo, testeo, evaluación y trading
cuantitativo con algoritmos, además de colaborador de TradeStation Europe.
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