TRADERS'ES 03_2020

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PERSONAS
resto de días. Pero sí que se distingue. La noticia impactó
el precio y eso no es aleatorio. El comportamiento de los
índices ante resistencias y soportes y ante una simple
media de 200 sesiones es otro ejemplo de que algo
hay; quizás una profecía de autocumplimiento en la que
un operador que cree que el mercado va a subir acaba
comprando y por tanto acaba influyendo en el precio.
Lo que quiero decir es que el componente aleatorio de los
precios es muy alto pero no total. Últimamente parece
haber consenso entre los académicos para aceptar la idea
de que el mercado no es completamente aleatorio como
afirmaba la forma fuerte de la hipótesis EMH de Eugene
Fama. En una conferencia el premio nobel de economía
Robert Schiller afirmó que los precios quizás son 98%
aleatorios cuando presentó un modelo matemático que
replicaba muy bien a los índices y tenía una parte aleatoria
importante y otra parte con un peso menor pero basada en
los precios anteriores (un modelo autoregresivo).
Pero el hecho de que los precios sean aleatorios completa
o mayoritariamente no quiere decir que no se puedan
obtener rendimientos positivos; básicamente viene a
implicar que no se pueden batir de forma consistente los
índices. Aunque conocemos la notable excepción de Jim
Simons que lo hace año tras año, así que en mi opinión
aún hay mucho que investigar aquí. Los que operamos
con sistemas automáticos sabemos que en un año muy
alcista los sistemas se quedan atrás y la mejor estrategia
hubiera sido comprar y mantener. Con la excepción de
estos años en el resto de años la presencia de tendencias
y de momentos de sobrecompra y sobreventa hacen que
se pueda llevar una operativa muy rentable basándose en
principios básicos y con una gestión del riesgo adecuada.
TRADERS’: CREER QUE EN EL FUTURO TODO VA A SER
IGUAL ES PECAR DE INGENUO. NASSIN TALEB LO
EXPLICA MUY BIEN CON SU PARADOJA DEL PAVO DE
ACCIÓN DE GRACIAS. ¿CUÁN DE CONSISTENTE PUEDE
SER UNA ESTRATEGIA AUTOMÁTICA?
Cagigas: El futuro nunca es como el pasado. Por esa razón
conviene ser escépticos a la hora de hacer predicciones
porque puede darse el caso de que aparezcan nuevos
eventos que no estaban en los datos con los que se hizo el
pronóstico. Pero resulta que los mejores datos con los que
hacer pronósticos y estimaciones son los datos pasados
del activo en cuestión. Parece lógico pensar que un valor
que cerró ayer a 100 dólares hoy tiene una probabilidad
muy pequeña de cotizar por encima de 200 o por debajo
de 50. Podríamos añadir otras variables que puedan influir
en el precio de este activo, como por ejemplo la tendencia
del índice al que pertenece, pero siempre vamos a nece-
sitar los datos pasados del propio mercado.
Una estrategia de trading puede dar un rendimiento consis-
tente si no está sobre-adaptada a los precios pasados.
Es lo que se denomina “sobreoptimización”, que básica-
mente consiste en encontrar la combinación de paráme-
tros que da el mejor resultado en retrospectiva, sobre los
datos anteriores. Pero si asumimos que el futuro no va a ser
como el pasado entonces eso implica que la combinación
de parámetros que ahora es óptima no lo será en el futuro,
así que podemos esperar una degradación del rendimiento.
Eso se soluciona utilizando reglas simples y probándolas
sobre datos nuevos, aquellos que el sistema no ha visto
durante su proceso de optimización. Esto es un proce-
dimiento denominado “simulación Walk Forward” que al
menos confirma que el sistema es rentable “hacia delante”
o en datos nuevos para el sistema. Esto es lo más parecido
que existe al trading real. En realidad, el trading real sería el
siguiente paso a evaluar en una simulación Walk Forward
donde tenemos los parámetros óptimos hasta hoy y no
sabemos la rentabilidad que darán en el futuro.
TRADERS’: EXISTE EL PROBLEMA DE CONFUNDIR
MINERÍA DE DATOS CON PODER PREDICTIVO, ¿ESTÁ UD
DE ACUERDO?
Cagigas: Estoy de acuerdo. Hoy en día los ordenadores son
tan potentes que encuentran rápidamente cualquier combi-
nación de parámetros que resulte en los mejores ratios.
Sin embargo, esa es una aproximación unidimensional ya
estamos viendo un sistema de trading como el generador de
una única curva de capital obtenida con una única combi-
nación de parámetros. Del resto de resultados no sabemos
nada y podrían ser muy malos. Debemos abandonar ya
la aproximación unidimensional y ver los sistemas como
generadores de miles de curvas de capital, de forma que
consideramos mejor sistema aquel que es capaz de generar
más curvas buenas que otro. Tenemos que entender que
nuestro sistema nos asignará una curva de capital en el
futuro y las curvas malas tienen la misma probabilidad de
salir que las buenas, así que todo el esfuerzo debe centrarse
en generar la mayor cantidad posible de curvas buenas.
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Óscar Cagigas