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Es como escribir un ensayo: Te sientas delante de la hoja de papel en blanco y reflexionas sobre el inicio. Conoce más aquí (link):

Ésta suele ser a menudo la situación con la que se comienza a desarrollar un sistema de trading. Usted quiere operar un instrumento financiero en concreto, pero desde ¿dónde obtendrá una señal de entrada rentable? ¿Es mejor utilizar el indicador A o el B? ¿Qué información necesita de los precios? ¿Cuál debe ser el período de observación? o ¿Qué filtro debe incluir? Estas y otras preguntas las contestaremos en base a los estudios cuantitativos.

Utilizando modernos métodos matemáticos y estadísticos, así como hardware y software de gran alcance a su disposición ¿Cómo podría usted encontrar las señales de trading más rentables? Nos centraremos en ello durante esta serie de artículos. En esta primera parte vamos a discutir inicialmente las condiciones y el procedimiento. La segunda parte se ocupará de la clasificación de los indicadores y la función principal central del modelo. En la tercera parte, la final, nos centraremos en la evaluación y optimización del modelo, así como la descripción y optimización del sistema de trading. ¿Qué debe usted buscar en un sistema de trading rentable? Para aclarar esta cuestión, la imagen 1 muestra un ejemplo gráfico simple. Además del resultado, también se incluyen la media simple (SMA) y la móvil exponencial (EMA) de 10 y 20 períodos. Las líneas rojas representan la SMA y la azul la EMA. Las líneas gruesas representan los indicadores configurados a 10 periodos y las líneas regulares a 20 períodos. Suponiendo que la entrada va a tener lugar cuando el precio haya caído por debajo de la media, se hace evidente inmediatamente que la entrada en concreto depende mucho del indicador utilizado (en este caso, las medias móviles), así como de la duración del período (en este caso, 10 y así la señal de entrada se obtiene tras la primera corrección de la SMA con una longitud del período de 10, y no en 20.

 

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En la segunda corrección, la entrada tiene lugar exclusivamente en las intersecciones de 10 períodos. Finalmente, en la tercera corrección todas las variaciones provocan una entrada. Este sencillo ejemplo muestra que la entrada depende de las reglas de entrada que usemos (si el precio cae por debajo de la media), del indicador utilizado (SMA o EMA) y de los parámetros utilizados para el indicador (10 o 20 períodos). Además tendremos que desarrollar las reglas de salida (límites de pérdidas u objetivos de ganancias), que a su vez dependen de un número distinto de variables. Si quieres juzgar si un sistema de trading se puede desarrollar, tal que proporcione señales rentables, no sólo durante las 3 correcciones que se muestran para una sola acción, sino para una cartera y durante un período de tiempo más largo, entonces se necesita incluir otros aspectos tales como la clasificación de las acciones de la cartera. Una tarea que no es fácil de hacer de forma manual o con un gráfico.

Los datos de la cartera y la cotización

En primer lugar, asumiremos algunos hechos para el sistema de trading que vamos a desarrollar. La cuestión también se expande a qué instrumentos deseamos operar y qué criterios usaremos para filtrarlos. Para el análisis utilizaremos una cartera de renta variable basada en el índice S&P 500, que contiene las 500 mayores empresas cotizadas de Estados Unidos. Como el período a considerar comienza el año 2000, a partir de esas empresas se pueden clasificar las 500 acciones, ya que no todas se mantuvieron durante todo el período. Quedan 417 empresas que sólo son un vehículo financiero. Si hablamos estrictamente, se comercializa un efecto estadístico, que resulta en el hecho de que la señal específica proporciona resultados positivos durante un período prolongado de tiempo. La inversión se realizará directamente en esas acciones, sin necesidad de utilizar productos apalancados. Sólo se opera a largo. Sólo usando datos gratuitos de final de día los cuales se convierten sólo para tener en cuenta dividendos y divisiones de acciones.

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Periodo de análisis

En el siguiente paso se determina el periodo en el que nos estamos moviendo con este análisis. Para las pruebas (re-cálculo de una estrategia con datos conocidos desde el primer paso) usaremos el período desde el año 2000 al 2012 (13 años). Este periodo es lo suficientemente largo, ya que comienza con una corrección del mercado y muestra las diferentes fases de mercado. Así que vemos que el S&P 500 tuvo caídas entre los años 2000 a 2002 y 2007 a 2008 y subió durante los años 2003 a 2006 y desde 2009 hasta 2012. Para la prueba fuera de la muestra (segunda etapa de las pruebas; re-cálculo de una estrategia con los datos desconocidos) usaremos los datos disponibles de los años 2013 y 2014.

Filosofía de trading y marco temporal

Para generar una señal de compra, estamos utilizando un sólo indicador (en nuestro ejemplo, la media móvil) y un evento de precio. Por lo tanto, no estamos filtrando por tendencia o volatilidad. Del mismo modo, no se tienen en cuenta los objetivos de pérdidas o beneficios en esta etapa del análisis cuantitativo. La filosofía básica es que la señal de compra que proporciona el indicador debe dar lugar a un sistema rentable. En la siguiente etapa de puesta a punto del sistema y cálculo de su riesgo, se utilizará el límite de pérdidas y beneficios.

Para el trading sólo usaremos los gráficos diarios. En caso de una señal de compra, sólo se abrirá la posición programada durante la apertura del día siguiente de negociación. Esta posición se va a cerrar de nuevo tras la señal de compra, puramente basada en el tiempo según el precio de cierre de los próximos 10 días de negociación. ¿Qué día de trading ocurrirá? El día lo determinará el análisis. Bajo el supuesto de que vamos a desarrollar un sistema de trading rentable; es decir, con una esperanza con valor positivo, tiene sentido que se use tanto como posible este sistema de trading. Esto explica por qué en este ejemplo, un corto período de tenencia de hasta un máximo de 10 días, está asociado a un elevado número de señales de operación, lo que refuerza el significado estadístico del sistema.

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Evento de precio

Básicamente, la posición de apertura tendrá lugar el día después de que se active la señal de compra. Esto no siempre es útil. Si el mercado corrige, puede ser más apropiado posponer la entrada hasta que se produzca un evento de precio (si la señal de compra sigue siendo válida). Un evento de precio en su caso más sencillo, por ejemplo, podría ser un nuevo máximo (el máximo de hoy es más alto que el de ayer), que se interpretará como una indicación de giro del mercado. Dado que se desconoce desde el principio cual será el evento de precio que será útil, dejamos esta pregunta para que la resuelva el optimizador. La llamada a la función se realiza a través de:

Comprar = eventos de precios (evento)

La variable "evento" representa el número de los eventos seleccionados por el evento de precios del optimizador. Dicha variable se transfiere a la función "price_events". Entonces, esta función analiza los datos de precios de cada acción durante los días en que se produjo el evento precio. Durante estos días la variable "compra" está a "verdadero".

Categoría

En el caso de que se generen más señales, que las posiciones que se puedan abrir, es necesaria la definición de la secuencia de la señal, la llamada categoría. Antes de comenzar con el análisis no sabremos qué función es útil para la clasificación de un valor de función alto o bajo, por ello se debe valorar aún más. Por lo tanto dejamos también al optimizador que analice la función de clasificación:

SetSimLongRank (rankfunc (rankID, v4));

El optimizador selecciona el número "rankID" de la función de clasificación respectiva. Con la variable "v4" tenemos la duración del período transferido a la función de indicador. También se utilizará la misma duración del periodo para la función de clasificación. La función parametrizada "rankfunc" determina ahora, para cada señal de compra, el valor de clasificación que se transfiere con el comando "SetSimLongRank" al sistema de trading.

Posición, tamaño y tarifas

Al crear un sistema de trading, también es importante saber la cantidad de capital que tenemos disponible y cuánto riesgo se puede tomar. El capital disponible se divide en partes iguales entre las posiciones introducidas. En nuestro ejemplo, cada posición debe tener entre el 5 y el 15% del capital. El resultado es una serie de posiciones de 7 a 20. El número real también está influenciado por el análisis. Los costes estimados de deslizamiento (coste adicional posible en que se incurre por la compra o venta tras una mala ejecución de la orden o debido a un mercado muy rápido) y horquilla (diferencial entre la oferta y demanda de precios) estimado en el 0,2% por transacción. Se puede leer en el código del lenguaje de programación Quant Share durante las pruebas, como se muestra en el cuadro de información.

Tecnología

La tecnología es crucial para el éxito en el trading. Nosotros hemos usado un ordenador con procesador i7 y 32 GB de memoria RAM. Hemos usado un sistema operativo Windows en su versión de 64 bits con .NET Framework y el software de pruebas QuantShare.com. Los ejemplos de código utilizados en el artículo están relacionados con este software y son parte del lenguaje de programación Quant Share y en parte creado como un "script C#".

Método

La figura 2 muestra esquemáticamente el procedimiento para responder a una pregunta crítica "¿Cuál es el indicador que proporciona señales rentables y qué parámetros usa?". La idea es, básicamente, desarrollar una función principal que genere un evento de precio y, por medio de un método de optimización, genere las señales de compra. Dentro de la función principal, se seleccionara a partir de los indicadores disponibles y parametrizados. Será necesario un proceso de optimización porque debido al número de variantes a ensayar, no podrán ser calculadas todas las variantes de forma razonable, incluso si se está utilizando el hardware más potente.

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Conclusión

Hasta ahora hemos descrito, en general, un sistema de trading mediante la definición abstracta del tamaño de la posición, señal de entrada, método de entrada y salida, máximo período de tenencia, clasificación y otros elementos. Tras ello, en las siguientes entregas de esta serie, vamos a describir cómo clasificar los indicadores y desarrollar una función principal que proporcione un indicador concreto y sus parámetros. Entonces le aplicaremos un método de optimización a la función maestra de tal manera que al final hayamos creado un sistema práctico.

Elaborado por: Jürgen Winterberg

Fuente: Revista Traders

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