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Archivos de la categoría 'Estadisticas'

Probabilidades de reelección de Obama frente a Wall Street

Según los datos ofrecidos por Intrade.com las probabilidades de que Obama gane su carrera por la reelección han ido en aumento desde que tocó sus mínimos a mediados de septiembre pasado. Teniendo en cuenta tan sólo la semana pasada, las probabilidades aumentaron del 54% al 56,6%.

Los compañeros de bespokeinvest han superpuesto las probabilidades acerca de la reelección de  Obama frente a un gráfico del S & P 500 que se remonta a 2010. Como puede observarse, los mínimos de Obama en cuanto a probabilidades de reelección se produjeron al mismo tiempo que el mercado de valores hizo su último mínimo. Seguramente, el equipo de Obama está observando el mercado de valores con tanta atención como cualquier otra encuesta relacionada con la campaña electoral de EEUU.


 

Ibex 35: Lo mejor y lo peor de la semana

Como cada fin de semana, es momento de repasar lo que han dado de sí estos 5 últimos días dentro del parqué español, que en su selectivo principal Ibex 35 ha ascendido un 2,35%. Ascensos, que han logrado dar la vuelta al alza de  la media móvil de 30 semanas, pero no olvidemos que todavía mantiene una fortaleza relativa que lo sitúa como uno de los índices más débiles a nivel internacional. Como comentábamos la semana pasada, el aumento de volumen de estas últimas semanas es una nota positiva para el índice, aunque este simple hecho no es suficiente como para cambiar las perspectivas de mantenerse al margen del selectivo nacional.

El valor más destacado de la semana es Mediaset con ascensos prácticamente de un 10% semanal.  No obstante no nos dejemos engañar por los fuertes ascensos, a día de hoy el valor sigue débil, debilidad que dicho sea de paso también afecta al sector. Mientras el sector y el valor no den por finalizada esta debilidad, lo mejor es mantenerse al margen, especialmente si tenemos en cuenta la debilidad que también azota el mercado nacional.

Por el lado de los descensos, esta semana aparece repsol, que cede un 3,23% con respecto al cierre de la semana pasada. El valor se encuentra en una zona de soporte que coincide con la media móvil de 30 semanas, un hecho que apoya frente a un posible rebote. No obstante, la debilidad en la que se ha visto sumergido el valor estas últimas semanas, no recomiendan la toma de posiciones, ya que en el mejor de los casos, estamos hablando de un valor que rendirá menos que la media.

¡Feliz fin de semana!

Ricardo González: Analista de bolsa.com

 

 

 

 

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Sistema automático de trading basado en Gaps

Siempre me ha gustado intentar desarrollar indicadores y sistemas para intentar introducir nuevos elementos en mi operativa que mejoren mis resultados. Hace ya un tiempo, decidí suscribirme a la revista Stock & Commodities. A pesar de que por regla general no más de un 30% del contenido me resulta interesante, siempre hay algún artículo que me hace pensar o me da ideas para nuevos desarrollos o pruebas.

Sin embargo, también hay artículos que me molesta que incluyan en la revista, porque a mi modo de ver, no ofrecen ningún valor añadido y sólo sirven para rellenar páginas. Ayer, releyendo un número atrasado, me topé con uno de ellos. El artículo comentaba a grandes rasgos cómo podemos realizar operaciones basándonos en los “gaps”.

El contenido del artículo

El concepto de “gap” que utilizan, es el de un gap de apertura que no se llega a cerrar durante el día, es decir, cuando el mínimo de hoy es mayor que el máximo de ayer (gap alcista) o cuando el máximo de hoy es menor que el mínimo de ayer (gap bajista). La idea subyacente es que los gaps se pueden entender como una muestra de la fuerza alcista o bajista (según la dirección del gap) existente en dicho momento. Sin embargo, a veces pueden ser roturas en falso, por lo que intentan filtrar éstas teniendo en cuenta sólo las señales al día siguiente del gap cuando se supera el máximo del día anterior para movimientos alcistas o el mínimo del día anterior para movimientos bajistas. Además, como siempre conviene operar en el sentido de la tendencia principal, sólo tienen en cuenta los gaps alcistas cuando el precio se encuentra por encima de la media móvil de 200 días y los gaps bajistas cuando el precio está por debajo de dicha media.

En el artículo, ponen algún que otro gráfico con ejemplos, donde funciona maravillosamente y comentan que aunque no es un sistema en sí, ya que no contemplan ningún tipo de stops, puede servir como base de algún sistema.

A estas alturas, os estaréis preguntando qué tiene de malo este artículo o porqué me molesta que lo incluyan en la revista… No es que esté en contra del artículo en sí, ya que es una idea más que puede ser válida o no, lo que no me gusta es el hecho de que vendan la idea como algo bueno, incluyan un par de gráficos donde funciona correctamente, pero no hagan una prueba de backtesting para ver realmente qué números arroja esta idea. Porque… siempre puedo encontrar algún gráfico donde un patrón se comporte como yo quiero, pero ¿significa eso que el patrón se va a comportar así siempre que aparezca?

El sistema

Así que he decidido hacer yo mismo la prueba y salir de dudas. He creado un sencillo sistema que voy a ejecutar sobre datos de 10 años de 500 valores distintos. Las condiciones de entrada son:

Entrada largos (1000€ por operación)

  • Precio de cierre > SMA(200)
  • Máximo de ayer < Mínimo de hoy
  • Compra con stop en el máximo de hoy.

Entrada cortos (1000€ por operación)

  • Precio de cierre < SMA(200)
  • Mínimo de ayer > Máximo de hoy
  • Venta con stop en el mínimo de hoy.

Como mi objetivo es conocer el porcentaje de aciertos en la entrada para ver si realmente tenemos un “edge” o no, la única condición de salida que he introducido es el cierre de la operación a los “n” días, variando este número “n” entre 2 (ya que recomendaban una pronta salida) y 50. Teniendo en cuenta que un 50% de aciertos sería el resultado esperado de una entrada aleatoria (de hecho algo más si operamos en el lado largo), a este sistema debería pedirle un mínimo de un 55% para considerar que me aporta un valor añadido.

El Resultado

Después de ejecutar las pruebas, el resultado (sin tener en cuenta comisiones o slippage) es el siguiente:

Entrada largos






Entrada cortos






Conclusión

Después de ver los resultados, pienso que si alguien quiere realmente utilizar esta idea en su operativa, necesita mucho trabajo extra. Tal y como está planteada ofrece un panorama a largo plazo bastante ruinoso.

El porcentaje de aciertos tanto en el lado corto como en el largo es bastante bajo, lo que me sugiere que la idea como tal no me da una ventaja significativa con respecto a una entrada al azar. Pero no sólo este es un mal dato, el resto de los números son también bastante pobres.

Hemos de tener en cuenta que la prueba está realizada sin comisiones ni slippages, si hubiesemos tenido en cuenta estas, probablemente perderíamos en ambos lados. Si nos fijamos, el beneficio medio máximo en el lado largo son 20€ por operación, si a eso le descontamos las comisiones… nos queda realmente algo?

El lado corto es claramente perdedor. El lado largo, nada bueno. Puede ser que filtrando mucho más las operaciones con algunas condiciones adicionales mejoremos el resultado, pero si la base del sistema es esta, los pilares son un poco frágiles.

Ricardo González: Analista de bolsa.com

 

 

 

 

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Gestión de capital: Drawdown – Runup

Muchas veces se habla de la importancia de la gestión de capital en nuestra operativa como una forma de preservar el capital de nuestra cartera y conseguir el éxito en nuestro trading.  Pero en la mayoría de las ocasiones lo tomamos como un acto de fe, sin saber realmente de qué manera una u otra gestión varía los resultados de nuestra operativa.

Por eso, he querido hoy hablar de un método de gestión de capital denominado “Drawdown – Runup” y compararlo con su versión “descafeinada” más conocida por nosotros. Seguir leyendo ‘Gestión de capital: Drawdown – Runup’

La F óptima en la gestión de capital

f óptimaUno de los métodos de gestión de capital más de moda consiste en utilizar la “f óptima” como ayuda para dimensionar el tamaño de las posiciones que tomamos en nuestra cartera. Sin embargo, no muchos de los que utilizan este método entiende realmente lo que la “f óptima” determina. Por eso he querido hoy hablar sobre ella e intentar desvelar “sus secretos”.

Pero para poder entender mejor la “f óptima”, debemos partir de otra fórmula también utilizada en la gestión de capital, la fórmula de Kelly. La fórmula de Kelly representa el valor óptimo de nuestro capital que debe invertirse para conseguir la máxima ganancia. Invirtiendo más o menos de ese valor, no se conseguirá una ganancia superior.

Esta fracción óptima viene dada por la siguiente fórmula (esperanza matemática / ratio win loss):

F opt = [(1 + Wm/Lm ) * P - 1 - Cm/Lm ] / (Wm/Lm)

siendo:
Wm = Ganancia media
Lm = Perdida media
P = Probabilidad de acierto
Cm = Comisión media

Sin embargo, la fórmula de Kelly presenta inconvenientes al utilizarla en la gestión de capital asociada a los mercados financieros. Con esta solución se obtiene una media geométrica con potencial máximo, sin embargo esta sólo es válida cuando las ganancias y las pérdidas son constantes. En caso de no ser así, provoca grandes oscilaciones en el valor de la cartera. Y como todos sabemos, las ganancias y pérdidas constantes es este mundo no están a la orden del día, por lo que esta solución no es fiable para gestionar capital de carteras de valores.

 

La F óptima

Para intentar resolver este problema, Ralph Vince propuso la “f óptima” en Portfolio Management Formulas, Willey & Sons, New York, 1990.

La “f óptima” viene a solucionar el problema inherente a la fórmula de Kelly, intentando maximizar la media geométrica partiendo de un escenario en que los beneficios y pérdidas tienen diferentes tamaños. Su cálculo resulta algo más complicado y exige realizar cálculos iterativos para cada nueva operación. Pero la “f óptima” tampoco es perfecta ya que, al igual que en la fórmula de Kelly, las oscilaciones son mayores cuanto mayor es la desviación estándar de las operaciones.

La forma de calcular la “f óptima” sería a través de la fórmula:

Net profit = (1 + f * op1 / MP) * (1 + f * op2 / MP) * ...

siendo:
Net profit = Resultado neto que queremos maximizar
f = fracción óptima (variable que modificaremos para maximizar el Net profit)
opx = resultado operación
MP = máxima pérdida hasta el momento.

 

La “f óptima” sin embargo tampoco es perfecta. Ésta se calcula en base a datos pasados y no existe garantía alguna de que esta situación permanezca más o menos homogénea en el futuro. Pero el hecho de calcular la fracción óptima para cada nueva operación resuelve en parte este problema.

Pero aún así, con la “f óptima”, se trabaja sobre el vértice de la “campana”, en una zona de riesgo elevadísimo ya que en momentos de altas ganancias puede recomendar arriesgar por ejemplo el 60% de nuestra cartera. Intolerable, para cualquier gestor profesional.

Debido a este problema, se han buscado algunas alternativas, entre las cuales se encuentra diluir la “f óptima” al 10%. Este porcentaje es un valor que viene determinado por el hecho de que en una situación de ganancias más o menos constante, la “f óptima” puede encontrarse en el entorno del 60%. Como una gestión de capital correcta recomienda no arriesgar más del 6% de nuestro capital, ese es el motivo de que se diluya la “f óptima” por 10. Sin embargo, existen otras opciones como buscar el valor que maximice nuestro profit-factor o el Ratio de Sharpe, o minimice el drawdown.

Ricardo González

Porque todos los números cuentan…

¿No habéis pensado alguna vez en cómo se deben sentir los magos? La audiencia atenta a sus trucos y siendo conscientes de que cuando terminen, todo el mundo estará deseando saber cómo han sido capaces de hacerlo…

Hoy me gustaría sentirme mago por un día. Para ello he decidido presentaros un pequeño “truco” que estoy seguro que gustará a más de uno. El problema es que quedo más cerca de payaso que de mago, así que cuando desvele cómo he llegado a ese punto, probablemente nadie quiera contratarme para sus fiestas… De todas maneras, vamos allá.

Estaba trabajando en un nuevo sistema que sólo trabaja en el lado largo y quería ver en qué medida una nueva salida que había desarrollado mejoraría los números de éste.  Así que para empezar, decidí probar mi sistema sin esta fantástica salida made in Bolsa.com.

Los números que obtuve tras ejecutarlo en los primeros 10 años de este milenio, sobre una muestra de más de 500 valores americanos fueron los siguientes (sin tener en cuenta comisiones): una ganancia neta del 66,63%, una tasa de acierto del 56,20%, … ¡Mirad como captura esta subida del 86% de Amazon!

Más de uno a estas alturas estará deseando conocer qué condiciones de entrada tiene este sistema para poder aplicarlas, o al menos tenerlas en cuenta en su operativa. Como me siento generoso, he decidido compartir con vosotros este sistema.

El sistema al que he querido llamar “Bolsa.com Magic numbers system” tiene una condición de entrada y una condición de salida.  Sí, sólo una. Como veréis no está para nada sobreoptimizado. La condición de entrada es la siguiente: genera un número aleatorio del 1 al 100. Si ese número es mayor que 90, compra.  La condición de salida es la siguiente: genera un número aleatorio del 1 al 100. Si ese número es menor que 10, sal de la operación.

Ya os avisé que no era un gran truco, pero sí creo que puede ser una importante lección. Un sistema con entradas y salidas aleatorias que opere en el lado largo genera una tasa de acierto del 56,20% y ganancias del 4,83% anuales si lo ejecutamos desde el 1 de enero del 2000 hasta el 1 de enero del 2011.

Alguien podría pensar que esto no siempre será así ya que es un sistema aleatorio. Ese mismo pensamiento me vino a mí al ver el resultado, pero después de ejecutarlo más de 20 veces, siempre obtenía ganancias y la tasa de acierto era superior al 55%.

Creo que podemos sacar dos conclusiones importantes de esta prueba.

La primera es que a la hora de evaluar un sistema, no basta con mirar si obtiene beneficios y si el porcentaje de acierto es alto. Todos los números importan. Deberemos tener en cuenta el profit factor, el drawdown, la exposición al mercado, etc…

La segunda es que a la hora de diseñar un sistema que sólo opere en el lado largo, debemos tener en cuenta que en el caso de entradas y salidas aleatorias, el sistema es ganador de por sí, así que cualquier cosa que desarrollemos debe intentar superar estos números.

Ricardo González

 

¿Cuánto invierno de Kondrátiev nos queda por delante?

En la entrada de hoy quería dar respuesta a una de las inquietudes que más me plantean los inversores que, conocedores de la importancia de los ciclos de largo plazo en la economía y la bolsa, se preguntan hasta cuándo debemos convivir con este ciclo tan difícil que nos acompaña.

Es muy complicado, por no decir prácticamente imposible, informar sobre la duración exacta de estos ciclos. Pero en la entrada de hoy quería dar salida a esta pregunta y explicar el escenario con mayor probabilidad de cumplirse y para el que debemos estar preparados. Para ello, como siempre debemos de recurrir a la historia, pero antes permitirme que explique a los recién llegados qué son y cómo funcionan los ciclos de largo plazo de Kondrátiev.

Nikolái D. Kondrátiev (1892-1938) fue un famoso economista ruso. Fundador del Instituto de Coyuntura de Moscú (1920), es autor de “Los grandes ciclos de la vida económica” (1932), obra en la que señala la existencia, en la economía, de oscilaciones periódicas largas, conocidas con el nombre de «ciclo largo» o «ciclo de Kondrátiev». A mí, personalmente, me tiene fascinado cómo esta interpretación tan “sencilla” de la economía se ajusta tan bien a la realidad décadas después de la muerte de su autor. Kondrátiev puso de relieve ciclos de una longitud de entre 50 a 70 años, que se pueden resumir en cuatro fases:
1-. Primavera: Un tiempo marcado por la expansión económica. Los ahorros están en niveles bastante altos, y los tipos de interés son bajos. Las acciones y los bienes raíces son las inversiones de mayor éxito.

La primavera más reciente: 1949-1966. Otras primaveras anteriores: 1794-1800, 1844-1858, 1896-1907.

2-.Verano: Una época marcada por la alta inflación, altos tipos de interés y por la volatilidad. Productos básicos, oro, y bienes raíces funcionan muy bien durante esta fase.

El verano más reciente: 1966-1982. Otros veranos anteriores: 1800-1816, 1858-1864, 1907-1920.

3-. Otoño: La etapa más feliz del K-Cycle. Las inversiones en activos financieros, como las acciones y los bonos, siempre son las que mejor comportamiento registran. El otoño se caracteriza por las burbujas especulativas en acciones, bonos, bienes raíces y objetos de colección. Por otro lado, oro, plata y productos básicos sufren un colapso. El otoño se caracteriza también por un deterioro grave en el ahorro, y un aumento peligroso y temerario de la deuda. Los desequilibrios se acumulan hasta el punto en que no puede continuar.

El otoño más reciente: 1982-2000. Otros otoños anteriores: 1816-1835, 1864-1874, 1920-1929.

4-. Invierno: Los excesos de la locura del otoño se purgan o se limpian. El resultado final es una recesión deflacionaria o una depresión. La deuda es repudiada por bancos y empresas. Por lo general, suele producirse alguna crisis bancaria, quiebras, un aumento de las ejecuciones hipotecarias, al igual que un descontento social masivo. Durante el invierno de Kondrátiev, el oro y la liquidez son la mejor inversión. Ser propietario de acciones de empresas mineras que producen oro es sabio durante esta fase invernal.

El invierno más reciente: 2000 -? Otros inviernos anteriores: 1835-1844, 1875-1896, 1929-1949.

Como he dicho anteriormente, la longitud de un ciclo completo, que contenga todas las estaciones, ronda entre los 50 y 70 años, y por eso se considera un ciclo vitalicio. La mayoría de la gente lo experimenta una sola vez a lo largo de su vida, y esto explica por qué cada generación no está preparada para cada fase del ciclo, puesto que nunca lo ha visto antes.
Para dar respuesta a la posible duración del actual invierno de Kondrátiev estudiaremos la duración media histórica de los ciclos intermedios (estaciones) dentro del ciclo de largo plazo completo, y a través de ellas conseguir analogías, que si bien no nos darán una fecha exacta, sí que podemos usar como aproximación de cara a obtener una respuesta. Lo primero que debemos saber es la duración media de las estaciones, algo que os dejo representado a continuación:
Como vemos, el invierno ha sido históricamente la estación más larga, empleando una media de 16,6 años para purgar los excesos de los otoños. Haciendo una cuenta sencilla podríamos deducir que si el invierno empezó en el 2000 y le sumamos la media, podríamos irnos poco más allá de 2016, pero estos cálculos no son del todo correctos y os voy a explicar por qué.
Si nos centramos en el último ciclo completo nos damos cuenta de que la última primavera tuvo una duración de 17 años (1949-1966 un 41% más que la media histórica), el último verano vivido entre 1966-1982 tuvo una duración de 16 años (25,5% más que la media histórica) y el último otoño se prolongó durante 18 años (1982-2000 un 28% más que la media histórica). ¿Qué nos dice esto? Que estamos viviendo unas estaciones intermedias más longevas en este último ciclo de largo plazo. Las causas pueden ser diversas, entre las que se encuentra la mayor implementación de medidas contra cíclicas en el último siglo, lo que lleva a suavizar la volatilidad pero alargar los movimientos.
Realmente las razones nos importan poco, pero para llegar a nuestro objetivo (saber la duración de este invierno) sí que tendremos en cuenta el hecho de que en este ciclo las estaciones están siendo alrededor de un 31,5% más largas de lo habitual, por lo que es bastante probable que el ciclo invernal que habitualmente tiene una duración de 16,6 años se alargue más allá de los 20 años, acompañándonos con sus terribles consecuencias más allá de 2020.