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Escribimos este artículo en respuesta a algunos de nuestros lectores que nos han escrito interesándose por la delicada y controvertida práctica de modificar los parámetros de un sistema cuando éste ha dejado de generar beneficios durante un período más o menos prolongado.
En primer lugar, queremos dejar claro que todo sistema, por robustas que sean sus reglas y consistente su operativa en el backtesting, pasa indefectiblemente por ciclos de generación de beneficios seguidos de periodos en los que devuelve al mercado una parte de las plusvalías obtenidas. Cuando los resultados en el largo plazo (y nos referimos a meses) son consistentes con los ciclos históricos de series de beneficios y pérdidas, el sistema sencillamente esta haciendo lo que debe. Otra cosa es que las reglas o los parámetros de ciertos indicadores hayan perdido su vigencia debido a alguno de los tres siguientes factores:
(1) Se ha producido una alteración drástica en la estructura global de los mercados. Por ejemplo, un cambio de ciclo económico en el que intervienen variables macro de alcance mundial. Como la visibilidad de estos movimientos suele durar meses empleando un time frame semanal, es posible que el histórico empleado en el periodo de prueba sea insuficiente para adaptarse en el largo plazo a estos ciclos. Nosotros siempre recomendamos, incluso en gráficos de 30 minutos, utilizar todo el histórico disponible (nuca menos de siete años). Pero en fin, incluso en tal caso, recomendamos proceder a un recalibrado del sistema al menos cada tres años. Si, han leído bien, ¡tres años! Es el margen de vida que damos a los parámetros iniciales.
(2) Cuando el sistema una vez en la fase 5 (modo incubadora) empieza a mostrar una secuencia de operaciones muy diferente a la del backtesting. En este caso cabe pensar que estamos ante un caso típico de sobreoptimización con lo que el sistema deberá ser: (a) recalibrado en una base de datos históricos de mayor amplitud, (b) normalizado, para disminuir el número de parámetros innecesarios o la multicolinealidad entre indicadores de la misma familia, o (c) finalmente descartado, si las reglas empleadas se revelan inconsistenetes.
(3) En situaciones exceptionales, cuando la volatilidad del mercado se sitúa (en largos períodos de tiempo) muy por encima o muy por debajo del rango histórico medio en que ha sido entrenado el sistema. En otros artículos hemos dicho que la volatilidad es el combustible de la mayor parte de los sistemas que operan con un time frame bajo. De hecho, en los últimos dos años, muchos defensores del daytrading se han pasado al swingtrading debido a que la baja volatilidad intradiaria imposibilitaba la operativa con algunos sistemas que habían acreditado su robustez en el período 2000/03. El grafico inferior corresponde al índice VIX del CBOE entre los años 2001 y 2005.
En él podemos observar como la pauta de volatilidad muestra un patrón claramente distinto en los bienios 01/03 y 03/05. Hasta 2003 las fluctuaciones son más amplias y oscilan entre los niveles 20–40 que, como es sabido, determinan para muchos operadores claros target points. Sin embargo, hasta la fecha, el índice VIX parece sumido en un canal descendente con niveles anómalamente bajos que dificultan seriamente la operativa en numerosos tipos de sistemas. Resulta evidente que un sistema que tenga en cuenta la volatilidad y haya sido “entrenado” hasta mediados de 2003 con un determinado juego de parámetros, mostrará un comportamiento sustancialmente peor en estos dos últimos años. De hecho, un simple vistazo al Indice sistemático de Barclay muestra con bastante elocuencia este problema.
En estas condiciones, tal vez sí estaría justificada una reoptimización. Pero claro, no hay forma de saber si esta nueva pauta de volatilidad se va a mantener en el futuro durante mucho tiempo.
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