Hola agma,
qué tienes exactamente en mente cuando hablas de edge ?
(Lo que digo a continuación para ti será obvio, pero a veces nos empeñamos en seguir una dirección cuando el camino correcto está por la otra).
Algunos entenderán un edge como una buena señal de entrada, por patrones de barras OHLC, o como combinación de indicadores,
o figura chartista, o por lo que sea. Yo lo trataría en conjunto, como un sistema. Con sus reglas de entrada, gestión y salida. Siendo la gestión y las salidas lo más importante.
Cuantificar si un edge es bueno, es cuantificar el provecho que le saques, y resumiendo sería el profit factor de todo el sistema en conjunto.
Puedes tener un patrón de entrada para operar a diario muy bueno, pero que es una ruina para scalping. El precio de entrada sería el mismo, el mismo "edge", pero la salida no. Lo que hace al edge ventajoso es la salida. Ése es el quid de la cuestión.
Ahora bien, puedes tener dos sistemas con los mismos ratios pero que se basan en conceptos que nada tienen que ver, y la duda sería de cuál te fiarías más para operar mañana ? Cuál es el más robusto ? Ésa sería la pregunta.
Saludos
cuantificacion, edge y consideración
Re: cuantificacion, edge y consideración
Buena pregunta Cls, una buena señal de entrada nos puede dar el edge, correcto, y la salida en mejor o mayor medida la confirmación de que esa entrada tiene un potencial donde se encuentra el edge,
Pongo un ejemplo de edge en la salida, imaginemos un mercado muy alcista siguiendo una línea ascendente infinita, aquí el edge estará en la salida, porque aunque entremos mal, como el precio seguirá subiendo infinitamente, la probabilidad nos la dará saber que esa línea es infinita alcista supongamos, ya que el precio retornará el camino, aun entrando con poca eficiencia, como sabemos que el edge esta en la salida al "determinar" (con un ejemplo muy poco real, pero práctico para entenderlo) esa curva ascendente infinita, será cuestión de determinar o optimizar la eficiencia de que aunque entrando mal, la cabra tirará al monte. Como es obvio el edge desaparecerá si esa línea ascendente infinita del precio desapareciera.
Ahora me voy a ceñir a mi ejemplo, para poder hablar con más determinación de lo que para mí es un edge.
Porque en mi sistema el edge va a estar en la entrada, porque es lo que nos va a dar la probabilidad de pillar los recorridos al menor coste, claro que luego la salida es muy importante pero si la señal de entrada en buena, quizás sea menos rentable o más rentable pero como la salida es probable, estaremos en la consideración de edge fuerte.
Ahora nos toca determinar y considerar si este edge es fuerte, y esta sujeto a un fundamento cuya lógica florezca por esa naturaleza. En mi caso, cogemos un activo estudiamos una lógica, vemos que puede haber potencialidad, nos detenemos aquí, ese activo demuestra una lógica que puede tener potencial, ahora lo que hago es ver si esa señal está representando únicamente el activo, por lo que será una sobre optimización de la curva del precio, o hay "algo fuerte" que haga que esa señal determine un edge.
Bien ponemos sobre la mesa otros activos, vemos el potencial de la señal, si sigue una tendencia de resultados análoga que pueda ser diferencial por la propia naturaleza de cada activo pero siguiente los patrones de la lógica, si esto es así, ya podríamos empezar a determinar que la señal es fuerte porque representa una naturaleza de estructura en este caso tendencial de estructura general del precio.
A partir de la confirmación de la validez de la señal, mediante esa cuantificación, ya nos ponemos a trabajar directamente sobre el edge, y seguiríamos un camino de optimización, como paso final, y al ser un edge intre activos, hacemos una proyección de correlaciones para determinar que activos presentan mejores fundamentos para ser explotado por nuestro edge y también contrarestar correlaciones que puedan estar muy expuestas...
En definitiva yo he llegado a la cuantificación ese edge , por aumentar el número de observaciones no sobre un activo sino sobre un universo de activos, y certificar que estamo ante una señal fuerte, que produce un edge.
Como es obvio, los caminos a la hora de determinar un edge pueden ser varios, pero lo que nos debe importar es llegar a la consideración de que esa cuantificación este sobre pilares fuertes que nos lleven a pensar que esa señal, representará al futuro mientras siga intacto la cuantificación que se haga de esa señal.
Cuando mi edge desaparecerá o empezará un desgaste, cuando la señal no muestre una representación general entre activos como media, cuando observemos que la media de activos, empieza la señal a ser inferior... a lo que tenemos considerado veremos un principio de desgaste y ya empezamos a ponernos en cuarentena....
Pongo un ejemplo de edge en la salida, imaginemos un mercado muy alcista siguiendo una línea ascendente infinita, aquí el edge estará en la salida, porque aunque entremos mal, como el precio seguirá subiendo infinitamente, la probabilidad nos la dará saber que esa línea es infinita alcista supongamos, ya que el precio retornará el camino, aun entrando con poca eficiencia, como sabemos que el edge esta en la salida al "determinar" (con un ejemplo muy poco real, pero práctico para entenderlo) esa curva ascendente infinita, será cuestión de determinar o optimizar la eficiencia de que aunque entrando mal, la cabra tirará al monte. Como es obvio el edge desaparecerá si esa línea ascendente infinita del precio desapareciera.
Ahora me voy a ceñir a mi ejemplo, para poder hablar con más determinación de lo que para mí es un edge.
Porque en mi sistema el edge va a estar en la entrada, porque es lo que nos va a dar la probabilidad de pillar los recorridos al menor coste, claro que luego la salida es muy importante pero si la señal de entrada en buena, quizás sea menos rentable o más rentable pero como la salida es probable, estaremos en la consideración de edge fuerte.
Ahora nos toca determinar y considerar si este edge es fuerte, y esta sujeto a un fundamento cuya lógica florezca por esa naturaleza. En mi caso, cogemos un activo estudiamos una lógica, vemos que puede haber potencialidad, nos detenemos aquí, ese activo demuestra una lógica que puede tener potencial, ahora lo que hago es ver si esa señal está representando únicamente el activo, por lo que será una sobre optimización de la curva del precio, o hay "algo fuerte" que haga que esa señal determine un edge.
Bien ponemos sobre la mesa otros activos, vemos el potencial de la señal, si sigue una tendencia de resultados análoga que pueda ser diferencial por la propia naturaleza de cada activo pero siguiente los patrones de la lógica, si esto es así, ya podríamos empezar a determinar que la señal es fuerte porque representa una naturaleza de estructura en este caso tendencial de estructura general del precio.
A partir de la confirmación de la validez de la señal, mediante esa cuantificación, ya nos ponemos a trabajar directamente sobre el edge, y seguiríamos un camino de optimización, como paso final, y al ser un edge intre activos, hacemos una proyección de correlaciones para determinar que activos presentan mejores fundamentos para ser explotado por nuestro edge y también contrarestar correlaciones que puedan estar muy expuestas...
En definitiva yo he llegado a la cuantificación ese edge , por aumentar el número de observaciones no sobre un activo sino sobre un universo de activos, y certificar que estamo ante una señal fuerte, que produce un edge.
Como es obvio, los caminos a la hora de determinar un edge pueden ser varios, pero lo que nos debe importar es llegar a la consideración de que esa cuantificación este sobre pilares fuertes que nos lleven a pensar que esa señal, representará al futuro mientras siga intacto la cuantificación que se haga de esa señal.
Cuando mi edge desaparecerá o empezará un desgaste, cuando la señal no muestre una representación general entre activos como media, cuando observemos que la media de activos, empieza la señal a ser inferior... a lo que tenemos considerado veremos un principio de desgaste y ya empezamos a ponernos en cuarentena....
La entrada te da la probabilidad y la salida la rentabilidad...
Re: cuantificacion, edge y consideración
Las mejores señales que he encontrado en intradía son las provenientes de tape reading (o de orderflow como está más de moda llamarlas ahora). No hay señales más robustas puesto que se basan en la interacción entre oferta y demanda presentes en un momento dado, y que es lo que de verdad mueve el precio.
No sé decirte cómo cuantificar la bondad de ese "edge". Lo que puedes es meterlo en un sistema y sacar sus ratios. Pero claro, el sistema no es sólo la entrada. El resultado puede variar muchísimo según cómo salgas.
Esos patrones de oferta y demanda no desaparecen nunca, y son comunes a todos los activos. Si buscas algo sólido ve por esa línea. Pero también es cierto que cuanto mayor sea tu timeframe menor importancia tienen.
Saludos
No sé decirte cómo cuantificar la bondad de ese "edge". Lo que puedes es meterlo en un sistema y sacar sus ratios. Pero claro, el sistema no es sólo la entrada. El resultado puede variar muchísimo según cómo salgas.
Esos patrones de oferta y demanda no desaparecen nunca, y son comunes a todos los activos. Si buscas algo sólido ve por esa línea. Pero también es cierto que cuanto mayor sea tu timeframe menor importancia tienen.
Saludos
Re: cuantificacion, edge y consideración
Cls , yo en eso que comentas no tengo ni idea, de hecho nunca lo estudiado y no sé la potencialidad que tiene, pero aquí cada uno tiene su forma de ver el mercado, y eso si que es único.
En lo que dices, como comprobar su potencialidad, estaría bien ver cuando se produce una señal es saber a que es debido, no lo que ha hecho, el hecho de no saber cuantificarlo, también nos dice que tampoco vamos a saber explotar un termino probabilístico, por lo que si pones un sistema de buenas a primeras atendiendo a lo que ha pasado en x periodo de tiempo, puede que representes un pasado que no tenga una fortaleza para el futuro, y estemos optimizando un número de observaciones sin determinar su fortaleza, eso lo determinaras mediante una optimización del pasado y eso es peligroso, porque entonces ya son la variables que se proyecten las que se harán con el juego por así decirlo.
Ahora lo digo por decir (porque no tengo idea como funciona), imagina que ves en el orden flor ese, que cuando "una señal como desencadente" produce un movimiento en la cinta que es objeto de poder cuantificar, y mediante esa señal podemos generar una serie de pruebas que determinen que esa señal nos da una ventaja sobre la cinta. Ese para mí sería el camino, saber porque se produce ese determinado hecho mediante una señal que representa una fortaleza.
En lo que dices, como comprobar su potencialidad, estaría bien ver cuando se produce una señal es saber a que es debido, no lo que ha hecho, el hecho de no saber cuantificarlo, también nos dice que tampoco vamos a saber explotar un termino probabilístico, por lo que si pones un sistema de buenas a primeras atendiendo a lo que ha pasado en x periodo de tiempo, puede que representes un pasado que no tenga una fortaleza para el futuro, y estemos optimizando un número de observaciones sin determinar su fortaleza, eso lo determinaras mediante una optimización del pasado y eso es peligroso, porque entonces ya son la variables que se proyecten las que se harán con el juego por así decirlo.
Ahora lo digo por decir (porque no tengo idea como funciona), imagina que ves en el orden flor ese, que cuando "una señal como desencadente" produce un movimiento en la cinta que es objeto de poder cuantificar, y mediante esa señal podemos generar una serie de pruebas que determinen que esa señal nos da una ventaja sobre la cinta. Ese para mí sería el camino, saber porque se produce ese determinado hecho mediante una señal que representa una fortaleza.
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Re: cuantificacion, edge y consideración
Buenos días Agma,
En ese sistema tuyo que utilizas como ejemplo para consider un edge robusto utilizas parámetros? Lo digo porque haces mención a no optimizarlos, pero entoces como coges el valor del parámetro y sí de alguna manera, incluso por tus conocimientos previos del mercado te indican unos valores determinados (que de alguna forma es optimizar). Bueno parece que le das validez al sistema y por tanto que tienes un edge suficientemente robusto si funciona en otros mercados y supongo que el valor de los parámetros serán los que has cogido en el primero.
Decirte que yo acostumbro a ver el sistema en bruto sin filtros y parámetros si funcionan en el activo que estoy analizando y posteriormente lo compruebo en activos de características similares solo con datos in sample, dejo algo más de 10 años para datos out sample. Es básico que ese edge de partida responda a algo con sentido, no me vale lo que no entiendo o no es explicable. Si veo que hay un edge, entonces refino el sistmea (introduzco parámetros) y me pongo a crearlo para posteriormente hacerle el walk-forward y siempre en más de un activo, por ejemplo en forex con tres pares y en indices con dos (uno americano y otro europeo). Por cierto dejo 10 años por lo menos de out sample porque trabajo basicamente con timeframe diario o semanal, entiendo que este out of sample sea menor si el timefrema es menor.
Saludos
En ese sistema tuyo que utilizas como ejemplo para consider un edge robusto utilizas parámetros? Lo digo porque haces mención a no optimizarlos, pero entoces como coges el valor del parámetro y sí de alguna manera, incluso por tus conocimientos previos del mercado te indican unos valores determinados (que de alguna forma es optimizar). Bueno parece que le das validez al sistema y por tanto que tienes un edge suficientemente robusto si funciona en otros mercados y supongo que el valor de los parámetros serán los que has cogido en el primero.
Decirte que yo acostumbro a ver el sistema en bruto sin filtros y parámetros si funcionan en el activo que estoy analizando y posteriormente lo compruebo en activos de características similares solo con datos in sample, dejo algo más de 10 años para datos out sample. Es básico que ese edge de partida responda a algo con sentido, no me vale lo que no entiendo o no es explicable. Si veo que hay un edge, entonces refino el sistmea (introduzco parámetros) y me pongo a crearlo para posteriormente hacerle el walk-forward y siempre en más de un activo, por ejemplo en forex con tres pares y en indices con dos (uno americano y otro europeo). Por cierto dejo 10 años por lo menos de out sample porque trabajo basicamente con timeframe diario o semanal, entiendo que este out of sample sea menor si el timefrema es menor.
Saludos
Re: cuantificacion, edge y consideración
Graffiel , ahora mismo no me interesa los parámetros del sistema en concreto, me interesa medir la fortaleza del edge, por lo que en el ejemplo al ver el edge como funciona, he puesto en la primera estadística de 8 meses, unas condiciones de entrada y unas de salida, y luego el resto de la estadística ha sido fuera muestra sobre los 4 años, sin optimizar. A eso me refería.
Visto lo visto, veo que el edge tiene potencial, pero hace muchas operaciones para la lógica que se desea, por lo que se vuelve a enfocar el edge, o la fortaleza de la señal, y seguiremos enfocando el edge sin poner ni un solo parámetro representativo de periodos largos, sólo a modo de ir enfocando el trabajo y la fortaleza de la señal...y como es la mejor forma de que trabaje esa señal. Si tengo tiempo luego te pongo un ejemplo gráfico de trabajo de edge.
Una vez tenemos la señal que nos determinará el edge, entonces si ya empezamos con lo que tu haces, para determinar los mejores parámetros que se adapten al fuera de muestra, buscando una mejor eficiencia, pero lo que manda siempre será el edge.
Respecto a el edge de este ejemplo me guardo como se produce y las condiciones que tiene, tampoco debe importar, solo la forma de trabajar que tengo a la hora de buscar un edge.
La forma que lo haces tu también puede ser válida, pero la determinación de la fortaleza de porque se produce lo que estas haciendo te da ciertas ventajas para saber trabajar con mejor eficiencia de cara al futuro. Tu sabes que haciendo el fuera muestra ves unos parámetros que se muestran más robustos que otros, pero no determinas la fuerza de la señal por la que esos parámetros son buenos, simplemente ves que son buenos y eso puede conllevar algunos riesgos no observados.
Visto lo visto, veo que el edge tiene potencial, pero hace muchas operaciones para la lógica que se desea, por lo que se vuelve a enfocar el edge, o la fortaleza de la señal, y seguiremos enfocando el edge sin poner ni un solo parámetro representativo de periodos largos, sólo a modo de ir enfocando el trabajo y la fortaleza de la señal...y como es la mejor forma de que trabaje esa señal. Si tengo tiempo luego te pongo un ejemplo gráfico de trabajo de edge.
Una vez tenemos la señal que nos determinará el edge, entonces si ya empezamos con lo que tu haces, para determinar los mejores parámetros que se adapten al fuera de muestra, buscando una mejor eficiencia, pero lo que manda siempre será el edge.
Respecto a el edge de este ejemplo me guardo como se produce y las condiciones que tiene, tampoco debe importar, solo la forma de trabajar que tengo a la hora de buscar un edge.
La forma que lo haces tu también puede ser válida, pero la determinación de la fortaleza de porque se produce lo que estas haciendo te da ciertas ventajas para saber trabajar con mejor eficiencia de cara al futuro. Tu sabes que haciendo el fuera muestra ves unos parámetros que se muestran más robustos que otros, pero no determinas la fuerza de la señal por la que esos parámetros son buenos, simplemente ves que son buenos y eso puede conllevar algunos riesgos no observados.
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Re: cuantificacion, edge y consideración
Siguiendo con el tratamiento de la señal, para verificar que tenemos edge, en el primer ejemplo puse un sistema dentro de la señal, ya con sus entradas salidas y stops, para ver su comportamiento sobre un tratamiento en concepto de sistema, de ahí sacamos la conclusión que el edge puede tener potencial pero esta demasiado expuesto al número de oportunidades, lo que hace que la rentabilidad ajustada al riesgo sea bastante mediocre para tratarse de un backtesting.
Volvemos a enfocar la señal entendiendo este último proceso, ahora ya no vamos a perder el tiempo enfocándolo hacia un sistema, vamos a mirar a partir de la señal que camino nos puede ofrecer de rentabilidad y el coste, para eso lo que hago es en el momento que se produce la señal lo tratamos como un escenario, digamos señal empieza a cotizar el precio libremente por la señal (esto se hace porcentualmente, en términos de rentabilidad, nos ofrece una mejor visión).
Pongo una visual, donde los cuadraditos verdes significan fin de escenario o señal (porque aparece otra señal), la cotización en rentabilidad esta en color crema, los cuadraditos blancos es el principio de la nueva señal, y la línea azul es la horizontal a la rentabilidad 0% de comienzo de la señal.
La interpretación es clara, cuando acaba el escenario (cuadrado verde) este más alejado de la línea horizontal azul (o% rentabilidad), también nos interesa mucho como fluctúa el precio por la línea central azul de 0% de rentabilidad para ver el coste que nos va a significar la señal.
En definitiva con esta visual podemos ver ya una idea más clara del edge, en este caso ya vemos que vamos a bajar como mínimo a más de la mitad el número de operaciones del sistema y vamos a generar una mayor rentabilidad relacionado con el riesgo, pero ya se detecta un problema de estructura de la señal, que seguramente cuando pongamos las siguientes pruebas preliminares en otros activos totalmente diferentes, nos saldrá representada con mayor relieve.
Volvemos a enfocar la señal entendiendo este último proceso, ahora ya no vamos a perder el tiempo enfocándolo hacia un sistema, vamos a mirar a partir de la señal que camino nos puede ofrecer de rentabilidad y el coste, para eso lo que hago es en el momento que se produce la señal lo tratamos como un escenario, digamos señal empieza a cotizar el precio libremente por la señal (esto se hace porcentualmente, en términos de rentabilidad, nos ofrece una mejor visión).
Pongo una visual, donde los cuadraditos verdes significan fin de escenario o señal (porque aparece otra señal), la cotización en rentabilidad esta en color crema, los cuadraditos blancos es el principio de la nueva señal, y la línea azul es la horizontal a la rentabilidad 0% de comienzo de la señal.
La interpretación es clara, cuando acaba el escenario (cuadrado verde) este más alejado de la línea horizontal azul (o% rentabilidad), también nos interesa mucho como fluctúa el precio por la línea central azul de 0% de rentabilidad para ver el coste que nos va a significar la señal.
En definitiva con esta visual podemos ver ya una idea más clara del edge, en este caso ya vemos que vamos a bajar como mínimo a más de la mitad el número de operaciones del sistema y vamos a generar una mayor rentabilidad relacionado con el riesgo, pero ya se detecta un problema de estructura de la señal, que seguramente cuando pongamos las siguientes pruebas preliminares en otros activos totalmente diferentes, nos saldrá representada con mayor relieve.
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Re: cuantificacion, edge y consideración
Observando ya en las primeras pruebas que hay un problema en el edge, que no es más ni menos que de sesgo (dado en el histórico del 2010 a 2015 que los índices sólo hicieron que subir prácticamente), que le puede afectar en momentos de clara tendencia bajista, como en el ejemplo del gráfico nº 1...
Volvemos a enfocar el edge, para épocas bajistas, como punto final de consideración, una vez pasado este paso, y teniendo ya el edge considerado en diferentes épocas alcistas, bajistas, viene la primera prueba de fuego, poner el planteamiento sobre otro activo totalmente diferente, si las pruebas se han hecho sobre un índice, en este caso el Nasdaq 100, por una serie de años, en total 5 años sólo, ahora cogemos aleatoriamente una parte del histórico de la plata y lo ponemos a funcionar con los mismos mimbres que con el Nasdaq 100.
Buscamos una coherencia de lógica en el edge, claro que los resultados al no estar optimizado pueden ser muy dispares, pero lo importante es que la fortaleza del edge florezca. Si esto es así, ya entonces sí, nos ponemos a trabajar seriamente en todo el proceso de optimización.
En este caso los resultados son satisfactorios, el edge ha florecido en la prueba de la plata, por lo que damos por buenas las pruebas preliminares y empezamos la labor de consolidación y optimización para multi activo, al final el enfoque del edge nos ha llevado a realizar una media de 25 operaciones al año por activo, bajando considerablemente de las 85 operaciones anuales anteriores, la prioridad es mayor rentabilidad ajustada al riesgo. Se convierte en un sistema tendencial swing que puede durar desde unas horas a meses las posiciones.
Otra prueba más extrema que suelo hacer, es hacer lo mismo con una activo cuyas horquillas de volatilidad sean las más extremas posibles, en este caso elijo el activo del futuro del gas natural, cuyas horquillas se van a extremos frecuentemente. Cogemos un histórico acotado de 1 año aleatoriamente.
A partir de ahora es cuando empieza el trabajo de campo de asignación de variables y optimización de todo el proceso, es una muestra de como afronto personalmente la detección y generación de pruebas para la realización y pruebas preliminares de detección del edge, espero que os haya resultado interesante.
saludos.
Volvemos a enfocar el edge, para épocas bajistas, como punto final de consideración, una vez pasado este paso, y teniendo ya el edge considerado en diferentes épocas alcistas, bajistas, viene la primera prueba de fuego, poner el planteamiento sobre otro activo totalmente diferente, si las pruebas se han hecho sobre un índice, en este caso el Nasdaq 100, por una serie de años, en total 5 años sólo, ahora cogemos aleatoriamente una parte del histórico de la plata y lo ponemos a funcionar con los mismos mimbres que con el Nasdaq 100.
Buscamos una coherencia de lógica en el edge, claro que los resultados al no estar optimizado pueden ser muy dispares, pero lo importante es que la fortaleza del edge florezca. Si esto es así, ya entonces sí, nos ponemos a trabajar seriamente en todo el proceso de optimización.
En este caso los resultados son satisfactorios, el edge ha florecido en la prueba de la plata, por lo que damos por buenas las pruebas preliminares y empezamos la labor de consolidación y optimización para multi activo, al final el enfoque del edge nos ha llevado a realizar una media de 25 operaciones al año por activo, bajando considerablemente de las 85 operaciones anuales anteriores, la prioridad es mayor rentabilidad ajustada al riesgo. Se convierte en un sistema tendencial swing que puede durar desde unas horas a meses las posiciones.
Otra prueba más extrema que suelo hacer, es hacer lo mismo con una activo cuyas horquillas de volatilidad sean las más extremas posibles, en este caso elijo el activo del futuro del gas natural, cuyas horquillas se van a extremos frecuentemente. Cogemos un histórico acotado de 1 año aleatoriamente.
A partir de ahora es cuando empieza el trabajo de campo de asignación de variables y optimización de todo el proceso, es una muestra de como afronto personalmente la detección y generación de pruebas para la realización y pruebas preliminares de detección del edge, espero que os haya resultado interesante.
saludos.
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- equity gas natural 1 año aleatorio
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- equity Nasdaq 8 meses ejemplo muestra acotada.
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- equity plata aleatorio 2 años
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- grafico 1 problema de sesgo
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Re: cuantificacion, edge y consideración
Acabo de leer el post entero y me ha gustado mucho.
Gracias a todos los participantes.
Estoy de acuerdo con CLS con que el estudio del flujo de órdenes es la antesala a un buen edge. Aunque pienso que aquí es algo más complicado, porque requiere de una mejor tecnología. Y probablemente detectar ese edge no sea perceptible para el ojo humano, y debemos conseguirlo mediante data mining o machine learning. No creo que sea tan sencillo como ver una gran oferta en el ask. Tal vez, tirando por el tema de orderflow el edge se puede conseguir viendo las absorciones que producen algunos niveles (limitadas consumen órdenes a mercado) para hacer scalping de poquísimos ticks(futuros) y quien sabe si HTF.
VolumenDeltaAcumulado cuantifica un poco algunos posibles edges cuando lo comparamos con el libro de órdenes y el precio. Se pueden apreciar absorciones en niveles, consolidaciones, distribuciones, momentum. Se pueden ver muchas cosas, pero ninguna es fácil. Hay que tener muy en cuenta el horario en el cual se emplea el edge. Porque en realidad cuando haces orderflow operas el momento más actual posible con todas sus consecuencias.
Estoy interesado en data mining y machine learning. ¿Alguno tiene alguna referencia o libro? Gracias.
Por curiosidad agmageton. ¿Cual es tu espacio de trabajo? Con esto quiero decir tus plataformas, tu lenguaje de programación, tu proveedor de datos, un poco como tienes montado el chiringuito vamos...
Planteo una pregunta a todos:
Si tu tienes un edge que funciona, te has planteado ¿Por qué funciona? ¿Qué es lo que hace que el edge sea valido? ¿Casualidad? ¿Es porque ya hay otros quienes lo usan y lo hacen rentable? ¿O es un hecho que ocurre independientemente de que los participantes(operadores) sean distintos en cada señal del edge?
Un saludo,
y continua con el tema, esta re-interesante
Gracias a todos los participantes.
Estoy de acuerdo con CLS con que el estudio del flujo de órdenes es la antesala a un buen edge. Aunque pienso que aquí es algo más complicado, porque requiere de una mejor tecnología. Y probablemente detectar ese edge no sea perceptible para el ojo humano, y debemos conseguirlo mediante data mining o machine learning. No creo que sea tan sencillo como ver una gran oferta en el ask. Tal vez, tirando por el tema de orderflow el edge se puede conseguir viendo las absorciones que producen algunos niveles (limitadas consumen órdenes a mercado) para hacer scalping de poquísimos ticks(futuros) y quien sabe si HTF.
VolumenDeltaAcumulado cuantifica un poco algunos posibles edges cuando lo comparamos con el libro de órdenes y el precio. Se pueden apreciar absorciones en niveles, consolidaciones, distribuciones, momentum. Se pueden ver muchas cosas, pero ninguna es fácil. Hay que tener muy en cuenta el horario en el cual se emplea el edge. Porque en realidad cuando haces orderflow operas el momento más actual posible con todas sus consecuencias.
Estoy interesado en data mining y machine learning. ¿Alguno tiene alguna referencia o libro? Gracias.
Por curiosidad agmageton. ¿Cual es tu espacio de trabajo? Con esto quiero decir tus plataformas, tu lenguaje de programación, tu proveedor de datos, un poco como tienes montado el chiringuito vamos...
Planteo una pregunta a todos:
Si tu tienes un edge que funciona, te has planteado ¿Por qué funciona? ¿Qué es lo que hace que el edge sea valido? ¿Casualidad? ¿Es porque ya hay otros quienes lo usan y lo hacen rentable? ¿O es un hecho que ocurre independientemente de que los participantes(operadores) sean distintos en cada señal del edge?
Un saludo,
y continua con el tema, esta re-interesante
Re: cuantificacion, edge y consideración
jossfx escribió:
Planteo una pregunta a todos:
Si tu tienes un edge que funciona, te has planteado ¿Por qué funciona? ¿Qué es lo que hace que el edge sea valido? ¿Casualidad? ¿Es porque ya hay otros quienes lo usan y lo hacen rentable? ¿O es un hecho que ocurre independientemente de que los participantes(operadores) sean distintos en cada señal del edge?
Excelentes preguntas jossfx....por ahí van los tiros.
Re: cuantificacion, edge y consideración
Coincido con Roboco, jossfx acabas de abrir la caja de Pandora. Aquí se pueden plantear las dos respuestas de las que hablo en el artículo de esta semana, Una Nueva Forma de Ver los Sistemas de Trading. El motivo por el que el edge funciona es:jossfx escribió:Planteo una pregunta a todos:
Si tu tienes un edge que funciona, te has planteado ¿Por qué funciona? ¿Qué es lo que hace que el edge sea valido? ¿Casualidad? ¿Es porque ya hay otros quienes lo usan y lo hacen rentable? ¿O es un hecho que ocurre independientemente de que los participantes(operadores) sean distintos en cada señal del edge?
a) Existe un modelo detrás que explica ese comportamiento, ya sea por razones económicas, psicológicas, microestructura de mercado, etc. que permite que así sea.
b) Es un patrón que tiene una elevada frecuencia de ocurrencia y suele ser rentable, por lo que cada vez lo detecta y usa más gente, lo que provoca una especie de profecía autocumplida que termina por agotarse en el momento que la estrategia se satura y deja de ser escalable.
En cualquier caso, mientras funcione, dan un poco igual las razones en el corto plazo, responder adecuadamente a esas preguntas es interesante de cara a saber si tu edge va a durar en el mercado.
Saludos,
X-Trader
"Los sistemas de trading pueden funcionar en ciertas condiciones de mercado todo el tiempo, en todas las condiciones de mercado en algún momento del tiempo, pero nunca en todas las condiciones de mercado todo el tiempo."
Re: cuantificacion, edge y consideración
Si, mirad, dentro del Trading Algorítmico hay 2 formatos de desarrollar estrategias, quantitative y data minning
1) Quantitative:
Básicamente utiliza el método científico a la hora de desarrollarlas. Para ello determina si la serie temporal presenta algún tipo de característica concreta desde un punto de vista estadístico. Es decir se formula una hipótesis sobre la serie temporal y se testea...Si la serie presenta dicho comportamiento es entonces cuando generas un modelo para explotar dicha ineficiencia.
Ventajas: Sabes por qué la estrategia funciona, tanto si sabes cual es la causa fundamental que origina ese comportamiento de la serie como si no lo conoces. Por tanto no necesitas comerte un Drawdown para detectar el fallo del sistema. Si además conoces la causa fundamental que origina ese comportamiento entonces eso es ya la repera...pero rara vez ocurre. Por lo general este enfoque es más potente que el otro.
Desventajas: Tardas una burrada de tiempo en todo el proceso en comparación por Data minning. Necesitas un nivel superior de experiencia y conocimientos teóricos.
2) Data Minning:
Este es muy típico entre trades retail. Trabaja al revés que el anterior....detecto los patrones e infiero que la serie temporal presenta ese comportamiento...es decir, vas del efecto a la causa...Como podréis comprender, aquí los errores se multiplican. Especialmente el aceptar como válido una característica de la serie que en realidad no posee. Dado que no hay un análisis de la serie temporal, no puedes saber cuando deja de funcionar la estrategia haste que se rompe estadísticamente..te comes el DD.
Por contra el desarrollo de sistemas es muy rápido y la cantidad de conceptos a modelizar es mayor..es decir, es más flexible.
Un saludo
1) Quantitative:
Básicamente utiliza el método científico a la hora de desarrollarlas. Para ello determina si la serie temporal presenta algún tipo de característica concreta desde un punto de vista estadístico. Es decir se formula una hipótesis sobre la serie temporal y se testea...Si la serie presenta dicho comportamiento es entonces cuando generas un modelo para explotar dicha ineficiencia.
Ventajas: Sabes por qué la estrategia funciona, tanto si sabes cual es la causa fundamental que origina ese comportamiento de la serie como si no lo conoces. Por tanto no necesitas comerte un Drawdown para detectar el fallo del sistema. Si además conoces la causa fundamental que origina ese comportamiento entonces eso es ya la repera...pero rara vez ocurre. Por lo general este enfoque es más potente que el otro.
Desventajas: Tardas una burrada de tiempo en todo el proceso en comparación por Data minning. Necesitas un nivel superior de experiencia y conocimientos teóricos.
2) Data Minning:
Este es muy típico entre trades retail. Trabaja al revés que el anterior....detecto los patrones e infiero que la serie temporal presenta ese comportamiento...es decir, vas del efecto a la causa...Como podréis comprender, aquí los errores se multiplican. Especialmente el aceptar como válido una característica de la serie que en realidad no posee. Dado que no hay un análisis de la serie temporal, no puedes saber cuando deja de funcionar la estrategia haste que se rompe estadísticamente..te comes el DD.
Por contra el desarrollo de sistemas es muy rápido y la cantidad de conceptos a modelizar es mayor..es decir, es más flexible.
Un saludo
Re: cuantificacion, edge y consideración
Creo que Roboco ya ha dado una excelente definición, de dos puntos de vislumbrar un edge...
Si partimos de mi ejemplo del post, como creo que yo tengo un edge explotable? y no es fruto de la casualidad? o del ajuste de la curva del precio? que daría lugar una sobre optimización?, o un modelo de explotación auto confirmante?....
El primer factor que yo tuve en cuenta fue a la hora de desarrollar un edge (en el ejemplo), era ver algo potente como base a inferir, en este caso me decante por la tendencia, los precios se suelen mover en tendencias, desde el punto A al punto B no por ello sin pasar por un camino podríamos llamar pseudo aleatorio entre el punto A y B.
Por lo que tenemos por base la tendencia con toda el problema que tiene de paseo entre dos puntos. Y busque de que manera podía coincidir el precio entre esas tendencias, al final me llevo a un extremo de extenuación medible, a partir de ahí se realizan pruebas de coincidencia con varias fases de observación, incluyendo hasta otros activos, ya que es un tipo de edge fundamental en el movimiento del precio, esto quiere decir que no es una anomalía presente en un tipo de activo o en por ejemplos índices. Sino que se representa en la naturaleza de las tendencias, a partir de ahí yo entendí que es un edge potente a explotar y empecé su desarrollo.
Este es mi ejemplo y creo que es muy particular de como llego a esas conclusiones, pero en mi caso son muchos meses de trabajo y todavía no esta acabado el trabajo, veremos en el futuro donde me lleva.
saludos.
Si partimos de mi ejemplo del post, como creo que yo tengo un edge explotable? y no es fruto de la casualidad? o del ajuste de la curva del precio? que daría lugar una sobre optimización?, o un modelo de explotación auto confirmante?....
El primer factor que yo tuve en cuenta fue a la hora de desarrollar un edge (en el ejemplo), era ver algo potente como base a inferir, en este caso me decante por la tendencia, los precios se suelen mover en tendencias, desde el punto A al punto B no por ello sin pasar por un camino podríamos llamar pseudo aleatorio entre el punto A y B.
Por lo que tenemos por base la tendencia con toda el problema que tiene de paseo entre dos puntos. Y busque de que manera podía coincidir el precio entre esas tendencias, al final me llevo a un extremo de extenuación medible, a partir de ahí se realizan pruebas de coincidencia con varias fases de observación, incluyendo hasta otros activos, ya que es un tipo de edge fundamental en el movimiento del precio, esto quiere decir que no es una anomalía presente en un tipo de activo o en por ejemplos índices. Sino que se representa en la naturaleza de las tendencias, a partir de ahí yo entendí que es un edge potente a explotar y empecé su desarrollo.
Este es mi ejemplo y creo que es muy particular de como llego a esas conclusiones, pero en mi caso son muchos meses de trabajo y todavía no esta acabado el trabajo, veremos en el futuro donde me lleva.
saludos.
La entrada te da la probabilidad y la salida la rentabilidad...
Re: cuantificacion, edge y consideración
La pregunta del millón: en tu caso, ¿cuál te gusta más y por qué? Yo estoy pegándole fuerte al Data Mining desde hace un año y lo que me sucede es que no llego a resultados concluyentes y definitivos.ROBOCO escribió:Si, mirad, dentro del Trading Algorítmico hay 2 formatos de desarrollar estrategias, quantitative y data minning
1) Quantitative:
Básicamente utiliza el método científico a la hora de desarrollarlas. Para ello determina si la serie temporal presenta algún tipo de característica concreta desde un punto de vista estadístico. Es decir se formula una hipótesis sobre la serie temporal y se testea...Si la serie presenta dicho comportamiento es entonces cuando generas un modelo para explotar dicha ineficiencia.
Ventajas: Sabes por qué la estrategia funciona, tanto si sabes cual es la causa fundamental que origina ese comportamiento de la serie como si no lo conoces. Por tanto no necesitas comerte un Drawdown para detectar el fallo del sistema. Si además conoces la causa fundamental que origina ese comportamiento entonces eso es ya la repera...pero rara vez ocurre. Por lo general este enfoque es más potente que el otro.
Desventajas: Tardas una burrada de tiempo en todo el proceso en comparación por Data minning. Necesitas un nivel superior de experiencia y conocimientos teóricos.
2) Data Minning:
Este es muy típico entre trades retail. Trabaja al revés que el anterior....detecto los patrones e infiero que la serie temporal presenta ese comportamiento...es decir, vas del efecto a la causa...Como podréis comprender, aquí los errores se multiplican. Especialmente el aceptar como válido una característica de la serie que en realidad no posee. Dado que no hay un análisis de la serie temporal, no puedes saber cuando deja de funcionar la estrategia haste que se rompe estadísticamente..te comes el DD.
Por contra el desarrollo de sistemas es muy rápido y la cantidad de conceptos a modelizar es mayor..es decir, es más flexible.
Un saludo
Saludos,
X-Trader
"Los sistemas de trading pueden funcionar en ciertas condiciones de mercado todo el tiempo, en todas las condiciones de mercado en algún momento del tiempo, pero nunca en todas las condiciones de mercado todo el tiempo."
Re: cuantificacion, edge y consideración
Ok, hay varios aspectos que hay que destacar:
El modo "quant" es superior porque básicamente creas una estrategia sobre algo de lo que tienes constancia estadística de que es así. No tienes que estar preguntándote si realmente esa ineficiencia existe, por lo que el overfitting es mucho más sencillo de controlar, puedes dejar de operar mucho antes, etc. Muchas veces se usan equipos de personas para esto, no un único individuo.
Por otro lado necesita de lenguajes de programacion distintos, típicamente se usa R, Python o Matlab. Con ellos puedes hacer muchas más cosas que un retail con su Tradestation, Multicharts o Ninjatrader
La cuestión es si es "necesario" para un trader retail meterse en ese berenjenal. No es necesario en absoluto, de hecho no es ni recomendable. Un trader particular debe ser muy pragmático, él en sí mismo es una "mini-empresa" si a la propia gestión le cargas con el desarrollo de un modelo cuantitativo....pues se tirará meses para sacar algo.
Hay que destacar que los modelos cuantitativos no son muy diferentes de los modelos obtenidos por Data Minning, la diferencia no está en los modelos sino en el conocimiento de que la serie temporal presenta fehacientemente la ineficiencia. Por ello, un modelo de Data Minning, bien testeado y evaluado te puede dar una buena idea de que efectivamente esa ineficiencia existe, sin necesidad de contrastarlo sobre la serie.
Mi opinión es que para un particular que opera desde su casa, sin lugar a dudas, Data Minning.
Para un institucional, se usan ambos.
Suele gustar más la aproximación quant porque puedes decirle a los inversores cuál es la ineficiencia que explotas y justificarla científicamente...mientras que con el Data Minning es más un acto de fe. Deduces que existe..pero no lo sabes con certeza.
El modo "quant" es superior porque básicamente creas una estrategia sobre algo de lo que tienes constancia estadística de que es así. No tienes que estar preguntándote si realmente esa ineficiencia existe, por lo que el overfitting es mucho más sencillo de controlar, puedes dejar de operar mucho antes, etc. Muchas veces se usan equipos de personas para esto, no un único individuo.
Por otro lado necesita de lenguajes de programacion distintos, típicamente se usa R, Python o Matlab. Con ellos puedes hacer muchas más cosas que un retail con su Tradestation, Multicharts o Ninjatrader
La cuestión es si es "necesario" para un trader retail meterse en ese berenjenal. No es necesario en absoluto, de hecho no es ni recomendable. Un trader particular debe ser muy pragmático, él en sí mismo es una "mini-empresa" si a la propia gestión le cargas con el desarrollo de un modelo cuantitativo....pues se tirará meses para sacar algo.
Hay que destacar que los modelos cuantitativos no son muy diferentes de los modelos obtenidos por Data Minning, la diferencia no está en los modelos sino en el conocimiento de que la serie temporal presenta fehacientemente la ineficiencia. Por ello, un modelo de Data Minning, bien testeado y evaluado te puede dar una buena idea de que efectivamente esa ineficiencia existe, sin necesidad de contrastarlo sobre la serie.
Mi opinión es que para un particular que opera desde su casa, sin lugar a dudas, Data Minning.
Para un institucional, se usan ambos.
Suele gustar más la aproximación quant porque puedes decirle a los inversores cuál es la ineficiencia que explotas y justificarla científicamente...mientras que con el Data Minning es más un acto de fe. Deduces que existe..pero no lo sabes con certeza.
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