En este artículo mostraremos los
pasos a seguir en la detección y validación estadística de pautas intradiarias
que sirvan de base para construir estrategias sencillas y robustas. Esta
metodología se puede implementar en activos de todo tipo, siempre que
dispongamos de un histórico lo suficientemente amplio (mínimo 12-15 años) como para
rastrear procesos cíclicos y anomalías en diferentes marcoépocas o
configuraciones de los mercados. Abordaremos, como estudio de caso, una pauta
bastante acusada y estable del gas natural.
Con el presente artículo iniciamos una nueva serie de contenidos en la que iremos revisando algunos de los mejores y más conocidos sistemas de trading de todos los tiempos. Analizaremos sus reglas y evaluaremos su potencial para generar beneficios en una cesta amplia de activos. Así mismo buscaremos alternativas para convertirlos en algoritmos viables para el trading de sistemas.
Hace tiempo que no publico ningún sistema nuevo, pero como estamos en verano y no quiero aburrirles con tediosas líneas de código, ni con largas sesiones de optimización y análisis pegados a la pantalla durante incontables horas. Les propongo una estrategia mucho más light y refrescante: ¿Qué les parecería un sistema simple hasta decir basta que, con una media de dos operaciones por año y sin apalancar, obtiene una rentabilidad un 240% superior al IBEX-35 en los 18 últimos años?
Una vez analizadas las principales características de las estrategias de ruptura de rangos de volatilidad (VBO), vamos a construir una especie de banco de pruebas que nos permita dilucidar si algunas de las ideas abordadas en el artículo anterior constituyen una basa sólida para el diseño de sistemas aplicables a los mercados de futuros.
Parece que el nombre de esta ciudad del Piamonte italiano le ha sentado muy bien a esta nueva estrategia de trading. Seguimos conservando la vieja premisa de que un sistema debe conservar su robustez en períodos largos del mercado que reflejen con gran precisión todos los escenarios posibles; incluso, siendo conscientes de que la curva de beneficios resultante mostrará un comportamiento modesto, heterogéneo y en no pocas ocasiones negativo. Sin embargo, y pese a algunas opiniones contrarias de otros desarrolladores, nos parece mayor el riesgo de retocar reglas y/o ajustar parámetros en función de los escenarios de volatilidad observables en los últimos años.
Desarrollamos este sistema con fines didácticos. Nuestra intención es jugar con algunas de las ideas enumeradas en artículo El eterno dilema de las medias móviles, aparecido en esta web la semana pasada. En él se analizaron varias propuestas (DEMA, GD y T3) para suavizar (smooth) medias e indicadores clásicos sin incurrir en un excesivo retardo (lag) respecto a las series de precios.
Muy pocos desarrolladores dudan de la utilidad de las bandas de Bollinger en la determinación de targets points viables para el diseño de sistemas que aprovechan los desbordamientos de banda (volatility breakout) para la fijación de las señales de compra y venta. Sin embargo, como bien afirma John Bollinger en el libro Bollinger on Bollinger Bands, los puntos de vuelta, no constituyen por si mismos una señal válida de posicionamiento si esta no se ve confirmada por otros indicadores. Con frecuencia, las cotizaciones suelen “cabalgar” sobre las bandas en tramos tendenciales más o menos largos que generan considerables drawdowns en este tipo de sistemas.
Ofrecemos en este nuevo sistema experimental una aplicación práctica del Chandelier Stop sobre una estrategia de entrada basada en el oscilador diferencial de medias (Average Disagree Osc; ADO) que, como es sabido, ofrece en mercados tendenciales una buena estimación de fluctuaciones extremas que indican tanto la evolución positiva o negativa de la curva de precios (a partir de una línea base que, generalmente, toma el valor “0”) como las posibles situaciones de cambio de tendencia a partir de los puntos de vuelta del indicador.