En las dos últimas décadas han sido numerosísimos los intentos de aplicar los principios de las teorías del caos y los fractales a los mercados financieros. En la comunidad de traders parece haber cuajado la idea de que las formaciones de precios manifiestan una serie de patrones pseudo-naturales caracterizados por una aleatoriedad local de la que emerge un orden global.

Luis Villaseñor Muñoz es un estudiante de telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid. Sin tener ninguna experiencia en mercados financieros participó en la primera edición de Robotrader, competición de trading algorítmico para estudiantes de toda España, resultando primero en la clasificación final. Tras su experiencia en la competición, se ha quedado prendado del trading algorítmico y pretende seguir desarrollando sistemas en la medida de lo posible.

Constituye para  nosotros una gran satisfacción que Mike haya aceptado compartir con nosotros su visión del  trading sistemático y nos comente algunos detalles de su actividad como creador de software y diseñador de sistemas. Estamos convencidos de que muchos de los temas aquí abordados serán del mayor interés para los lectores de TradingSys.  Vaya por delante nuestro más sincero agradecimiento.

Si me preguntan por mi humilde operativa, la respuesta es clara, para que les voy a engañar: Más pobre que 2008. Y si me preguntan por el gran cuadro de la industria del dinero movido por máquinas, la respuesta -aun con algunos matices- probablemente sigue siendo la misma.

Todo lo que se sale de la normalidad también es normal; sólo hay que situarlo en el marco temporal adecuado. A menudo hemos insistido en la importancia de obtener sistemas o carteras con curvas de beneficio suaves, sacrificando si fuese preciso parte de su pendiente. Sin embargo, esto no siempre es posible. Y, en muchos casos, observamos una alta dependencia a un conjunto, casi marginal, de buenas y malas operaciones.

¿Es posible que el esfuerzo combinado de muchos inversores obtenga mejores resultados que las carteras administradas por los grandes fondos institucionales? ¿Resultará factible, aplicar la ‘filosofía wiki' al desarrollo de algoritmos de trading y al diseño de portfolios rentables? ¿Bajo qué condiciones podría funcionar un experimento colaborativo de este tipo en el  trading sistemático?

Cuando operamos un sistema con varios contratos, las reglas de entrada y cierre de posiciones pueden administrarse empleando diferentes criterios de distribución temporal. Este proceso tiene importantes consecuencias sobre el comportamiento de una estrategia. En el presente artículo revisaré las principales metodologías de reescalado y sus posibles beneficios.

Me complace enormemente poder ofrecer a los lectores de TradingSys una entrevista que amablemente ha aceptado realizar para esta web Kevin Davey; un experimentado y conocido trader estadounidense. Como responsable de esta web quiero dejar claro mi profundo agradecimiento a Kevin por compartir con nosotros sus experiencias e ideas sobre operativa sistemática.

Uno de los elementos clave a tener en cuenta en operativa sistemática es la elección de mercados cuya distribución de precios se aleje lo más posible de la normalidad estadística. Esto es; rachas tendenciales de amplitud y frecuencia suficiente como para ser modelizadas por un sistema discreto basado en reglas. Sobre esta cuestión, tiene mucho que decir el exponente de Hurst aplicado a los históricos de cotizaciones, como veremos en las próximas líneas.

Durante los últimos meses hemos asistido a una evolución de los mercados por completo extraordinaria y atípica; plagada de acontecimientos inusuales para los que no existe referente histórico ni modelo macroeconómico capaz de explicar sus numerosas variables de manera satisfactoria.

Indudablemente, no estamos ante una pregunta sencilla. Ni siquiera creo que sea posible traducir este interrogante a meros análisis estadísticos sobre formaciones precios en diferentes productos. En realidad, a día de hoy, confieso que no tengo una respuesta concluyente. Sin embargo, la que mejor se acomoda a mi percepción actual del tema tiene mucho que ver con las "verdades del barquero": El mejor mercado es aquel en el que, sintiéndome cómodo, consigo obtener beneficios de manera consistente... Y punto.

El proceso de evaluación de una estrategia pasa por tres fases consecutivas en las que intentaremos obtener datos relevantes que permitan acreditar la robustez del sistema y su capacidad para generar beneficios en las condiciones cambiantes del mercado: (a) Pruebas de validez interna empleando el mayor histórico disponible, (b) pruebas de validez externa mediante simulaciones en tiempo real y (c) pruebas a pequeña escala con una fracción del capital disponible.

 Por favor, lean despacio este interrogante y reflexionen unos minutos. Les aseguro que  no se trata de una pregunta retórica, sino del dilema central del trading sistemático: Cuando desarrollamos un estrategia buscamos en ella la máxima generalidad, por lo que intentaremos que funcione en muchos productos diferentes. Pero, también somos conscientes de que cada mercado responde a pautas intrínsecas de acción y dinámicas cíclicas muy cambiantes. ¿Qué hacer, pues?

Cuando empeñamos demasiado tiempo y esfuerzo  en diseñar una "excelente" estrategia, nos resulta muy difícil evaluarla con objetividad, actuando como jueces implacables de nuestra propia obra. Por ello, recomiendo a mis lectores que, antes de lanzarse a operar, sometan su modelo al veredicto -desde la distancia siempre más objetivo- de otros operadores experimentados.

En el anterior artículo hemos analizado la importancia de evaluar nuestras estrategias aplicando comisiones y deslizamientos que resulten verosímiles y que sirvan para modelizar el peso de los gastos de operativa en las condiciones más realistas posibles. Ahora, vamos a ver con algunos ejemplos cómo el slippage acaba destruyendo de manera dramática las expectativas de beneficio, especialmente en sistemas -sobre el papel- muy brillantes, pero, en realidad, poco robustos y fiables.