Lecturas olvidadas

[agmageton]

hola

[agmageton]

bueno son 1262 millones de suma, tarda demasiado, sobre los 5 minutos simulaciones lo voy a dejar aquí y mañana lo hago de forma que sea mucho más rápido y pego varias simulaciones en tiempo real.

[Gratphil]

Buenas tardes,

No capto que es lo que pretendes hacer.

Si está generado de forma aleatoria no hay ninguna ventaja posible.

Saludos

[Speculator Man]

Interesante reflexión la planteada por agmageton.

La economía es una ciencia social no una ciencia física. Para poder tratar la economía como si fuera una ciencia física y poder matematizarla para llegar a resultados exactos fue necesario aplicarle una serie de sesgos y simplificaciones, como por ejemplo suponer que el mercado es siempre eficiente.

La realidad con la que nos encontramos a la hora de invertir es que el mercado a veces es eficiente y a veces no, principalmente debido a la psicología de los inversores y la evolución de los mercados va a depender no de la evolución más probable de los fundamentos macroeconómicos, también difíciles de predecir, sino de lo que los inversores crean que va a ser la evolución del mercado.

Esto nos lleva a la dificultad de predecir el futuro del mercado con fórmulas matemáticas y debido además a que el mercado es siempre diferente (diferentes actores) resulta también difícil hacerlo a partir de patrones anteriores. Por eso hay inversores como Wuffett que consideran que estar siempre intentado predecir cual va a ser la evolución de los precios es un juego tonto.

Creo entender si no me equivoco que en la prueba que estás haciendo estás intentando buscar patrones repetitivos a partir de datos aleatorios. Si es así, creo que no los vas a encontrar. Ahora, el mercado es otra cosa. Si los inversores creen haber encontrado patrones repetitivos en el mercado entonces actuarán en consecuencia y eso hará que realmente aparezcan esos patrones en el mercado. Es decir, la profecía autocumplida sí existe en el mercado y sí es posible hallar patrones repetitivos.

[agmageton]

Buenos días,

Gratp y speculador, el experimento no va a tratar en principio ni de buscar ventajas ni de buscar patrones repetitivos, el experimento va a tratarse o la idea que tengo, es de generar un “juego”.

Podríamos decir que el mercado es un proceso estocástico que enfocamos como un proceso gaussiano en un movimiento browniano, cada variable o conjunto de variables son sometidas a influencias o efectos aleatorios, indexadas mediante el tiempo. Determinamos entonces que los precios se mueven en un proceso con efectos futuros presumiblemente aleatorios o eficientes y podemos derivar en pseudoaleatorios que por apariencia son aleatorios por medio de una función determinista, (entendemos ya, que los pronósticos financieros son un gran fracaso en la historia de la inversión, según los estudios que se muestran, en el largo plazo).


En la teoría de juegos, se utilizan modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos (juegos), y contribuye a entender más adecuadamente la conducta humana frente a la toma de decisiones, buscando las estrategias óptimas, por otro lado en la teoría de la probabilidad estudia los fenómenos aleatorios y estocásticos, que se contraponen a los fenómenos deterministas, los cuales son resultados únicos y previsibles en experimentos realizados bajo condiciones determinadas (por ejemplo un histórico de precios), los fenómenos aleatorios por el contrario son aquellos que se obtienen de experimentos realizados plasmando la misma singularidad pero de forma independiente. (no dependiente de un histórico).


La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de cuantificar dichos resultados y saber si un suceso es más probable que otro.


En los procesos reales que se modelizan mediante distribuciones de probabilidad corresponden a modelos complejos donde no se conocen a priori todos los parámetros que intervienen; ésta es una de las razones por las cuales la estadística, que busca determinar estos parámetros, no se reduce inmediatamente a la teoría de la probabilidad en sí.


Mediante l función de densidad de los precios aleatorios, tratare de trasladar la medida de probabilidad, a un número de experimentos extensos, pongamos 100 experimentos de 1.000.000 millón de números aleatorios, y esto (el juego experimento) me tiene que decir mediante la estadística como están mis parámetros diseñados en relación a 2 modelos diferentes de parámetros, por ejemplo si mi parámetro óptimo es 1,5, darle por arriba un 25% más y por abajo un -25% de tal forma que el experimento se hace con 3 bloques, uno mi óptimo con parámetro 1.5, otro con parámetro 1.875 y otro con parámetro 1.125, tendré que encontrar una relación lógica de parámetros que no se solapen y un número suficiente de pruebas que clarificar el experimento.


Resumiendo un poco, y tratando de hacer un experimento con base científica en sus pilares;

Donde las leyes positivas inmutables, generare una densidad de probabilidad que representa una función real no negativa.

Los experimentos deben ser reproducidos independientemente, con simulaciones no históricas y lo suficientemente extensas para ser significativas.

Las predicciones deben ser exactas, en este caso la estadística me tiene que decir el cuanto de exacto es el pronóstico de mis parámetros respecto a parámetros diferentes, he escogido 3 para hacerlo más fácil, representando un poco los rasgos del Pairwise testin.

Una vez explicado el proceso que voy a seguir, me toca desde los históricos reales, generar unas condiciones para cuantificar los sesgos (yo lo hago desde sistemas discretos), pero lo haré desde unas condiciones más universales, para no caer en obstáculos que puedan determinar resultados y aproximaciones erróneas.

Eso me llevará algún tiempo, por lo que lo iré haciendo a ratos, de momento ya tengo diseñada la página de simulación y he conseguido bajar el tiempo del proceso a 40 segundos, por simulación, ahora falta cuantificar el sesgo de forma más universal, lo voy a hacer solo en el lado alcista, ya que este sesgo está diseñado para el lado alcista, cuanto más pueda simplificar mejor.

Al final lo que trato de hacer desde una óptica más científica es averiguar cuanto es de robusto?, esta sobre optimizado?, la lógica es tan fuerte que la tendencia de resultados desde experimentos independientes sigue generando expectativa positiva?...es la mejor solución de parámetros posibles? en que condiciones de error me voy a mover? etc....

PD: Alberto, sabes algún generador de números pseudoaleatorios más realista que sea fácil exportar los datos ? lo digo porque después de hacer algunas simulaciones ya veo un fallo de contexto en relación a precios reales y es la diferente volatilidad que se genera, esto es un problema, ya que los sistemas de sesgo contemplan esta variable, y las simulaciones no, esto hace que las zonas neutrales se acentúen en mayor medida temporalmente en el segmento, cosa que no ocurre o no suele ocurrir en históricos reales, con lo que tendré que buscar una solución o adaptarla, de ahí que pregunte si hay un simulador que resuelva este fenómeno.

[agmageton]

Holas



En mi opinión ahí hay una premisa que define y aclara totalmente el tema:


"las finanzas no son una ciencia según las definiciones epistemológicas aceptadas."

reproducible es cualquier método que tenga reglas claras lo que no esta claro es el tema del resultado porque el mercado no es la suma de 2+2
Hay leyes científicas de indeterminación, del caos, de estructuras disipativas etc.., son leyes que el resultado que se puede obtener repitiendo los experimentos no son deterministas ( es imposible predecir un resultado con certeza) y son leyes científicas.

https://www.researchgate.net/publicatio ... or_A_Klein




Pongamos un ejemplo reproducible

buy EURJPY- sell USDJPY -sell EURCAD -buy USDCAD
Tomando estas cuatro posiciones haciendo los ajustes necesarios para que cada una pondere lo mismo en una posición global de la suma de las cuatro, da como resultado una posición global neutral , las cuatro monedas implicadas en los cuatro cruces estas cortas y largas en la posición global,
de entrada pierdes las comisiones al abrir las operaciones
Si mantienes las cuatro posiciones sin hacer nada dependiendo de los intereses que se paguen/cobren genera unos resultados positivos o negativos pero eso no es para siempre, eso dura mientras duren determinados ciclos en los tipos de interés.
Si cierras operaciones en beneficio manteniendo alta la neutralidad al mercado puedes generar beneficios aunque sean diferentes escenarios.

El problema es que la gestión de diferentes escenarios no puedes hacerla con unas leyes fijas y siempre las mismas porque no hay dos escenarios idénticos con la misma información en el entorno, pienso que el problema es adaptar esas metodologías a la constante evolución del mercado, en cada escenario ponderan determinadas variables que estas obligado a seleccionar

Enfocar el problema del mercado es enfrentarse a la incertidumbre , esta demostrado que es cuestión de estimar con criterios solidos las probabilidades porque no hay método científico o seudocientífico que las acierte todas , otro problema es que acertando menos del 50% los resultados pueden ser positivos o acertando un 90% negativos, entramos en el terreno de las relaciones entre variables y como son variables los resultados cambian a la mínima variación de una de ellas.
El mercado es un sistema dinámico complejo con fases deterministas (ineficiencias temporales) y fases con mucha carga aleatoria que generan propiedades emergentes.
Es imposible estar todo el tiempo acertado, fuera de las ineficiencias( con limite de tiempo) es como tirar una moneda al aire, es imposible acertar todas las tiradas por mucha ciencia que apliques y como tiene costes operar, trabajar esas fases lleva las probabilidades en contra.

Los físicos teóricos llevan muchas décadas haciendo hipótesis y teorías sobre el universo y vemos que se tienen que inventar variables ocultas para cuadrar los resultados de las observaciones como la materia y energía oscura, para solucionar un problema con unas variables de partida han creado otro mayor.

saludos

Perdona Hermes que se me había pasado tu post,
Esto que opinas y citas, https://www.researchgate.net/publicatio ... or_A_Klein , es razonable desde la lógica, no podemos determinar procesos exactos en el caos o científicamente es imposible, pero

los resultados contradicen esta hipótesis de imposible determinar...hablamos de resultados y no de teorías, el resultado en los mercados es el elemento más autorizado para refutar la teoría , por eso los noveles son pobres y los matemáticos son ricos...según este articulo de contrastada autoría.

dicho esto, nadie dice o piensa que los modelos no varíen, sino que varían, pero dentro de esa varianza, el método científico se impone y hace que la adaptación a nuevos modelos sea rápida y eficaz, o exacta o lo más cercano a lo exacto.

Por lo tanto modelos cambian, sí, y eso no lo podemos determinar, erróneo, los resultados dicen que si se pueden determinar...

Aunque quizás este al alcance de muy pocos...pero si tenemos que pensar o reflexionar sobre nuestros métodos e intentar llevarlos a un contexto más científico, aunque tendremos un serio problema de limitaciones.

[Hermess]

Holas

"los resultados contradicen esta hipótesis de imposible determinar...hablamos de resultados y no de teorías, el resultado en los mercados es el elemento más autorizado para refutar la teoría , por eso los noveles son pobres y los matemáticos son ricos...según este articulo de contrastada autoría."

Entiendo lo que quieres hacer pero como no tengo toda la información solo puedo opinar sobre lo que escribes.

Aunque lo diga ese articulo, no tengo muy claro que todos los matemáticos sean ricos, habrá excepciones como en todos los ámbitos......,

Al generar estructuras de forma aleatoria te alejas de la realidad del mercado y se ve claramente en este grafico, el mercado son decisiones humanas siguiendo pautas repetitivas muy definidas en ocasiones que generan ineficiencias( con limite de tiempo). Los fundamentales pesan mucho
La secuencia en los mínimos de la estructura aparentemente no sigue un orden en el 1º grafico.

Tomando la misma serie dividiendo la estructura en sesiones de un día aparece una pauta ordenada muy clara en los mínimos que va marcando la estructura, ese orden no lo vas a generar con graficas creadas aleatoriamente que además están desnudas de variables como el volumen y volatilidad

A lo que voy es que la representación grafica dependiendo como la presentes cambia la información de la estructura a mayor información con pautas ordenadas
Pienso que si construyeras gráficos híbridos entre varios activos trabajarías con mercado real y no ficticio con gráficos generados aleatoriamente que en muchas fases del mercado están muy lejos de la realidad

saludos

[Gratphil]

Buenos días,

Es que no entiendo que quieres hacer con series de precios obtenidos de forma aleatoria. Estás presumiendo que el mercado es eficiente y bajo esa premisa ninguna concluisión vas a obtener.

Precisamente la clave para los que hacemos sistemas u operan de forma discrecional es que el mercado es ineficiente. Si yo opinase que el mercado es completamente eficiente, no tendría nada que decir en este foro porque ya hubiese abandonado este mundillo hace tiempo. Por otro lado yo creo que lo que sí es cierto es que el mercado es eficiente la mayor parte del tiempo.

Si entiendes que el mercado es completamente eficiente, no queda otra que comprar y mantener.

Saludos

[agmageton]

Claro Hermes, que todos los matemáticos no son ricos, pero cuando pones a contar quien es hoy rico en los mercados financieros, desde un punto de vista de lo que tratamos todos son matemáticos, desde la perspectiva de trader....creo que no hay que coger las frases literales, pero si en el contexto que nos movemos.

Por otro lado, muy cierto lo que comentas, hay una diferencia clara entre números aletorios y precios reales, no esta impreso el reflejo de la conducta humana, con lo que las anomalías aparentemente no tienen ningún ventaja, ya contaba con ello, pero si agrupo los precios, en resultados sin significancia en la micro estructura del precio, podemos tener un ensayo de sesgo positivo, acabo de hacer una prueba, con un simulación al azar y el modelo que utilizo y sorprendentemente el trato que da el modelo a ese grupo de precios, guarda muchas similitudes con los precios reales, no desde la micro estructura del precio, pero si desde la macro estructura de un grupo de precios que forman sesgos. ya he comentado que he visto que hay simulaciones que eso se acentúa más que en otras, el error de volatilidad que confiere las huellas de los que intervienen en el mercado, el pánico y la euforia no quedan reflejadas del mismo modo, pero también tenemos otro tipo de visión y podemos ver como podrían fallar los modelos o que buenos son los modelos desde un punto de vista del experimento en sí mismo, y si estos experimentos a la larga pueden tener algún tipo de impacto positivo en el modelo de precios reales.

[agmageton]

Buenos días,

Es que no entiendo que quieres hacer con series de precios obtenidos de forma aleatoria. Estás presumiendo que el mercado es eficiente y bajo esa premisa ninguna concluisión vas a obtener.

Precisamente la clave para los que hacemos sistemas u operan de forma discrecional es que el mercado es ineficiente. Si yo opinase que el mercado es completamente eficiente, no tendría nada que decir en este foro porque ya hubiese abandonado este mundillo hace tiempo. Por otro lado yo creo que lo que sí es cierto es que el mercado es eficiente la mayor parte del tiempo.

Si entiendes que el mercado es completamente eficiente, no queda otra que comprar y mantener.

Saludos

Mi opinión gratf, es que el mercado es lo suficientemente eficiente para que la mayoría de lógicas queden expuestas en una varianza que termine en fracaso con métodos convencionales, en el largo plazo. Sabes cual es el ratio de supervivencia de programas cta con métodos convencionales? superior al 98% en el largo plazo, (esta consultoría la buscaré y la analizaremos).


NI comprar ni mantener (aunque estos desde el 2009 apalizan a cualquier trader convencional por una cuestión de sesgo alcista de los mercados, no porque sean buenos), ni operar desde un método convencional, esa es mi opinión. Porque en el largo plazo no vas a tener mayor ventaja por mucho que analices los históricos y encuentres anomalías en esos históricos por un mercado que cada vez más tiende a cuasi eficiente desde la micro estructura del precio, por lo que la lógica de lo que hagamos se ha de considerar como un punto importante en lo no convencional.

Y como he dicho anteriormente, el experimento trata de buscar desde la no ventaja de precios ficticios (no reflejado psicológicamente por los intervinientes), que modelo de lógica se presenta más robusta, en un contra experimento donde se va a dar mayor importancia a la lógica que a la anomalía que procese esa lógica. Al revés de lo que buscamos, a ver si confirma la lógica y la explotación de la ineficiencia, a ver si puedo sacar alguna conclusión que comentaré, o quizás este equivocado en el planteamiento del experimento, no puedo contestar ahora, pero si voy a hacer el experimento, para salir de dudas.

[X-Trader]

(...)Alberto, sabes algún generador de números pseudoaleatorios más realista que sea fácil exportar los datos ? lo digo porque después de hacer algunas simulaciones ya veo un fallo de contexto en relación a precios reales y es la diferente volatilidad que se genera, esto es un problema, ya que los sistemas de sesgo contemplan esta variable, y las simulaciones no, esto hace que las zonas neutrales se acentúen en mayor medida temporalmente en el segmento, cosa que no ocurre o no suele ocurrir en históricos reales, con lo que tendré que buscar una solución o adaptarla, de ahí que pregunte si hay un simulador que resuelva este fenómeno.

Creo que te puede encajar este paquete de R, mira a ver si es lo que buscas, ya me dices:

https://github.com/zatonovo/fractalrock

Saludos,
X-Trader

[agmageton]

(...)Alberto, sabes algún generador de números pseudoaleatorios más realista que sea fácil exportar los datos ? lo digo porque después de hacer algunas simulaciones ya veo un fallo de contexto en relación a precios reales y es la diferente volatilidad que se genera, esto es un problema, ya que los sistemas de sesgo contemplan esta variable, y las simulaciones no, esto hace que las zonas neutrales se acentúen en mayor medida temporalmente en el segmento, cosa que no ocurre o no suele ocurrir en históricos reales, con lo que tendré que buscar una solución o adaptarla, de ahí que pregunte si hay un simulador que resuelva este fenómeno.

Creo que te puede encajar este paquete de R, mira a ver si es lo que buscas, ya me dices:

https://github.com/zatonovo/fractalrock

Saludos,
X-Trader

Gracias Alberto,

"Simulación de precios de activos utilizando fractales y otros enfoques.
La simulación de los precios del mercado de valores y de los rendimientos puede lograrse utilizando una serie de técnicas. Más comúnmente, el movimiento browniano geométrico (aka una caminata aleatoria) se utiliza para simular precios de acción. El uso de esta técnica da como resultado una distribución normal de los retornos de los precios. Como técnica alternativa, es posible generar series de precios utilizando fractales. La ventaja es que los retornos de los precios tienden a tener volatilidad que se agrupa, similar a los rendimientos reales.
El principio básico que impulsa la generación fractal de las series temporales es que los datos se generan iterativamente basados ​​en niveles crecientes de resolución. La serie inicial se define mediante un denominado patrón iniciador y luego se utilizan generadores para reemplazar cada segmento del patrón inicial. Se pueden producir patrones regulares y repetibles utilizando la misma semilla y los mismos generadores. Mediante el uso de un conjunto de generadores, se pueden producir series cronológicas no repetibles. Esta técnica es la base del proceso de series de tiempo fractal en este paquete."

Esto solucionaría el problema que tengo en los números aleatorios que producen el Excel y el MATLAB, voy a ver si puedo hacer algo al respecto.

un saludo.

[Rafa7]

Hola, agmageton.



¿Entonces tu quieres un generador de números aleatorios que produzca una distribución fractal de las diferencias de precios, en lugar de una distribución normal?

(Bueno, en realidad no sé apenas que estoy diciendo, solo doy palos de ciego en el tema. Cuando hablo de distribución fractal, no estoy seguro de saber de que estoy hablando ...).

¿Hay alguna página web que explique que es una distribución fractal o que indique el algoritmo para generar números aleatorios con diferencias que tengan distribución fractal?
Si la hubiera, igual me animo a programarlo ...

Otra camino mucho más sencillo, es la generación de precios sintéticos, tal como hablamos en el hilo Precios sintéticos. Si las diferencias de precios reales (del histórico) tuvieran una distribución fractal, una generación de precios sintéticos basados en los precios históricos también tendrán la misma distribución.



Saludos.

[agmageton]

Comente anteriormente que el ratio de fracaso entre los programas cta´s convencionales en el largo plazo roza el 98% en un plazo de 8 años ( en 8 años sobrevive un 2% de los programas convencionales tipo trading, intradía, swing trading, seguidores de tendencia, etc con técnicas más convencionales). Este razonamiento es propio y extraído de estudios anteriores y de una visión propia, por lo que sí puedo cometer algún error de contexto, hace algún mes mire los programas actuales que están sobre los 356, e hice un calculo de años que llevaban auditados, la media no superaba los 5 años, e hice un contraste con programas más convencionales que era inferior a 4 años.

el estudio siguiente muestra el ratio de supervivencia anual por años 1994-2009 y su s medias generales por año y media total, de los programas sistemáticos, discrecional y de ambos, no hay estudio o no he encontrado estudio del 2009 hasta la fecha, por lo que he hecho una visión propio, pero si sabemos que el ratio de supervivencia se ha incrementado considerablemente, en mercados carente de volatilidad y más eficientes, esto lo podéis contrastar en búsquedas de google.

en resumen en técnicas globales de gestión, largo plazo, tendenciales, opciones, intradía, etc etc , el ratio medio de supervivencia del programa es del 17.3% año, esto quiere decir que del 1994- hasta el 2009 cada año de media han ido liquidando el 17.3% de los programas existentes,

entre discrecionales y sistemáticos, las diferencias son del 21% para los discrecionales y 16% para los sistemáticos colocándose la media en ese 17.3%.

Podemos debatir también sobre este hecho y que opinión tenéis al respecto y si creéis que el sesgo que he realizado según los 356 programas existentes y este estudio haciendo un contraste se acercan a la realidad.

saludos.

PD; en el último año de estudio se ve un gran incremento porcentual en el ratio de supervivencia de mas del 20% de media (, esta tendencia ha ido creciendo en el periodo 2009-2016.sobretodo 2012-2016 para programas convencionales) bajando el tope de años de 12 a 8, contando con un incremento del 10% desde el 2009-2016 (situando según mis cálculos en un 28.9% anual la tasa de fracaso de los programas convencionales actualmente)

[agmageton]

Hola, agmageton.



¿Entonces tu quieres un generador de números aleatorios que produzca una distribución fractal de las diferencias de precios, en lugar de una distribución normal?

(Bueno, en realidad no sé apenas que estoy diciendo, solo doy palos de ciego en el tema. Cuando hablo de distribución fractal, no estoy seguro de saber de que estoy hablando ...).

¿Hay alguna página web que explique que es una distribución fractal o que indique el algoritmo para generar números aleatorios con diferencias que tengan distribución fractal?
Si la hubiera, igual me animo a programarlo ...

Otra camino mucho más sencillo, es la generación de precios sintéticos, tal como hablamos en el hilo Precios sintéticos. Si las diferencias de precios reales (del histórico) tuvieran una distribución fractal, una generación de precios sintéticos basados en los precios históricos también tendrán la misma distribución.



Saludos.

Pues Rafa, la verdad que releyendo el tema, ahora me pasa como a ti, no sé que significancia tendrá una distribución fractal vs normal de paseo browniano, me imagino que agrupará conjuntos de datos y les dará un orden determinista, con lo que los patrones se pueden repetir en mayor medida que una distribución normal, justamente lo que yo quiero hacer con los números aleatorios es agruparlos no para crear patrones específicos pero si sesgos , con lo que estaré haciendo algo parecido para el sentido del experimento, pero como he dicho anteriormente no contempla la fase de volatilidad de la psicología de los que intervienen, lo que produce un deterioro evidente en esa agrupación de precios en forma de sesgo, que están diseñadas contando esa volatilidad que en los aleatorios esa ventaja desaparece.

Puedo darle un nivel de confianza de esta valoración, sabiendo que el factor de error será mucho más grande, eso lo tendré que determinar y ajustar, de momento estoy diseñando la cuantificación. Una vez me ponga entonces si será el momento de ver con que datos me quedo, aleatorios, fractales o hago algo sintético con datos reales y mezclándolos entre ellos con varios activos y ajuste de alisado, que esto también es otra alternativa más realista.

saludos