Lecturas olvidadas

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agmageton
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Lecturas olvidadas

Mensaje por agmageton »

Desde hace unos días estoy releyendo entrevistas y artículos que en su momento me sirvieron para formarme una idea sobre el trading, y formarme mis propias impresiones, con la experiencia de algunos años de dedicación, comparto algunos apuntes que ha día de hoy para mí siguen muy vigentes, aunque los tiempos han cambiado mucho, estos apuntes con sus matices, bajo mi experiencia siguen siendo un buen consejo.

¿Cuáles son tus reglas de trading?
 
Nunca promedies las operaciones perdedoras. Reduce el volumen de tu posición cuando lo estás haciendo peor. Aumenta el tamaño de tu posición cuando lo haces bien. Nunca operes en situaciones en las que no tienes el control. Por ejemplo, no tengo posiciones importantes antes de noticias importantes, ya que en esos momentos el mercado es puro juego de casino, no trading.
 
Si tienes una posición perdedora que te hace sentir incómodo, la solución es muy sencilla: salte fuera porque siempre puedes regresar. No hay nada mejor en el mundo que poder empezar de nuevo con la mente despejada.


Ahora estoy más asustado que cuando empecé en el trading, porque entiendo lo efímero que es el éxito en este negocio. Para tener éxito hay que estar asustado. Siempre he recibido los golpes más duros después de una racha buena y después de que pensara que sabía algo


En otras palabras, no debería decirse "Paul Tudor Jones compró el T-bond a 2 ticks del mínimo", sino "en su quinto intento, Paul Tudor Jones compró el T-bond a 2 ticks del mínimo". 
 
En parte es así. También hay que añadir que siempre he sido un "swing trader", es decir, creo que el mejor beneficio se logra en los giros del mercado. Todo el mundo dice que intentar "pillar" suelos y techos es una locura y que el dinero se hace siguiendo las tendencias entre esos puntos de giro.
 
Pero durante doce años, frecuentemente me he perdido esas tendencias intermedias, pero he pillado innumerables techos y suelos.
 
Si eres un seguidor de tendencias, para obtener beneficios tienes que usar stops muy amplios. Y yo no me siento cómodo haciendo eso. Además, los mercados solo están en tendencias direccionales el 15% del tiempo. El resto es movimiento lateral.


No tener lealtad hacia tus posiciones es, obviamente, un elemento importante en tu trading.
 
Es importante porque te permite mantener una visión muy amplia de lo que puede estar ocurriendo en cualquier momento. Es decir, no tener lealtad evita que te ciegues con una idea. De esa manera siempre puede volver al día siguiente con la mente limpia para intentar afrontar correctamente el mercado.


¿Cuál es el consejo más importante que le puedes dar a un trader medio?
 
No te centres en hacer dinero, céntrate en no perderlo.


por sk_c7 No veas dinero, ve oportunidades
Última edición por agmageton el 11 Abr 2017 11:04, editado 2 veces en total.
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sk_c7
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por sk_c7 »

agmageton escribió:...
¿Cuál es el consejo más importante que le puedes dar a un trader medio?
No veas dinero, ve oportunidades.
" El futuro ya no es lo que era"

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agmageton
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por agmageton »

sk_c7 escribió:
agmageton escribió:...
¿Cuál es el consejo más importante que le puedes dar a un trader medio?
No veas dinero, ve oportunidades.
Lo añado, me parecen complementarios.
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agmageton
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por agmageton »

¿Por qué las propiedades de los precios de los activos han cambiado tan poco en 200 años?

Abstracto:

Primero revisamos la evidencia empírica de que los precios de los activos han tenido episodios de grandes fluctuaciones y han sido ineficientes durante al menos 200 años. Breve revisión de los resultados teóricos más recientes, así como de las bases neurológicas de la evolución de las tendencias y finalmente argumentamos que estas propiedades de los precios de los activos pueden atribuirse a dos mecanismos fundamentales que no han cambiado durante muchos siglos: una preferencia innata por seguir las tendencias y la tendencia colectiva a explotar Tanto como sea posible un arbitraje de precios detectable, lo que conduce a ciclos de retroalimentación desestabilizadores.

Citas notables del trabajo de investigación académica:

Muchos argumentos teóricos sugieren que las explosiones de volatilidad pueden estar íntimamente relacionadas con la cuasi-eficiencia de los mercados financieros, en el sentido de que es difícil predecirlos porque la relación señal-ruido es muy pequeña (lo que no implica que los precios estén cerca Ya que el comportamiento adaptativo de los inversores tiende a eliminar la previsibilidad de precios, que es la señal que los comerciantes tratan de aprender, la dinámica de precios se vuelve inestable ya que entonces basan su decisión comercial sobre el ruido sólo.Esto es un puramente endógeno Fenómeno cuyo origen es el aprendizaje implícito o explícito del valor de las estrategias de negociación, es decir, de la interacción entre las estrategias que utilizan los inversores. "

Esto explica por qué estos hechos estilizados han existido por lo menos mientras existan datos históricos financieros. Antes de las computadoras, los comerciantes utilizaban sus estrategias de la mejor manera que podían. Por supuesto, ciertamente podrían explotar menos de la relación señal-ruido de lo que podemos hoy. Sin embargo, esto no importa en absoluto: la eficiencia sólo se define con respecto al conjunto de estrategias que uno tiene en la bolsa. Con el tiempo, el poder computacional aumentó enormemente, con el mismo resultado: precios inestables y explosiones de volatilidad. Esta es la razón por la cual, a menos que las reglas de cambio cambien dramáticamente, no hay razón para esperar que los mercados financieros se comporten de manera diferente en el futuro.

De la misma manera, la forma en que los seres humanos aprenden también explica por qué las burbujas especulativas no necesitan rumores que se difundan en internet y redes sociales para existir. Mirar la tabla de precios de un activo es suficiente para que muchos inversores lleguen a conclusiones similares (y precipitadas) sin necesidad de dispositivos de comunicación punto a punto (teléfonos, correos electrónicos, etc.). En pocas palabras, el temor a perderse es una especie de contagio social indirecto.

Neurofinance tiene como objetivo estudiar el proceso neuronal involucrado en las decisiones de inversión. Uno de los resultados más destacados es que, esperado, los seres humanos espontáneamente prefieren seguir las tendencias pasadas percibidas. Varias hormonas desempeñan un papel central en la dinámica de la percepción del riesgo y la búsqueda de recompensas, que son las principales fuentes de bucles de retroalimentación positiva y negativa en Finanzas. Los cerebros humanos han cambiado muy probablemente muy poco durante los últimos dos mil años. Esto significa que los mecanismos neurológicos responsables de la propensión a invertir en burbujas pueden influir en el comportamiento de los inversores humanos mientras se les permita comerciar ".
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X-Trader
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por X-Trader »

Apunta maneras este hilo Agma, gracias por aportar calidad al Foro.

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."

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agmageton
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por agmageton »

Este articulo me resulto interesante ante el hecho de diversificar riesgo correlacional, en vez entre activos, entre pares (spreads), visto que en mercados fuertemente alcistas o bajistas, la correlación entre valores suele ser extrema y dificulta una diversificación óptima, como así demuestran los estudios. Creo que da solución ante el calvario de esos estados donde la contrapartidas para gestionar una cartera se hacen complejísimas.

Saludos.



Influencia de las Correlaciones sobre las Estrategias Momentum de Serie Temporal

Las estrategias de seguimiento de tendencias toman posiciones largas en activos con rendimientos pasados ​​positivos y posiciones cortas en activos con rentabilidades pasadas negativas. Normalmente se construyen utilizando contratos de futuros en todas las clases de activos, con pesos que son inversamente proporcionales a la volatilidad, y han exhibido históricamente grandes características de diversificación, especialmente durante dramáticas caídas del mercado. Sin embargo, tras una impresionante actuación en 2008, la estrategia de seguimiento de tendencias no ha logrado generar fuertes retornos en el período posterior a la crisis, 2009-2013. Este período se ha caracterizado por un gran grado de co-movimiento incluso entre clases de activos, con el universo invertible siendo dividido aproximadamente en las subclases de riesgo-en-riesgo y de riesgo.

Examinamos si el esquema de ponderación inversa-volatilidad, que ignora efectivamente correlaciones pairwise, puede resultar ser subóptimo en un entorno de correlaciones crecientes. Al extender la asignación de riesgo-paridad convencionalmente de sólo largo plazo (aportación de riesgo igual), construimos una estrategia de tendencias de largo-corto plazo que hace uso de los principios de paridad de riesgo. No sólo mejoramos significativamente el rendimiento de la estrategia, sino que también demostramos que esta mejora se debe principalmente al rendimiento del esquema de ponderación más sofisticado en regímenes de correlación media extrema.


Citas notables del trabajo de investigación académica:


"De manera más general y más agresiva, después de la reciente crisis financiera de 2008, los activos de diferentes clases de activos (y no sólo de materias primas) han comenzado a exhibir patrones de co-movimiento más fuertes, con los beneficios de la diversificación disminuyendo dramáticamente. , El esquema de ponderación de la volatilidad-paridad puede considerarse una opción subóptima.Al ignorar la covarianza entre los activos, la volatilidad-paridad no asigna la misma cantidad de riesgo a cada componente de la cartera. Como una paridad de riesgo ingenua (Bhansali, Davis, Rennison, Hsu y Li, 2012) Después de estas observaciones, una posible razón para el reciente desempeño mediocre del seguimiento de tendencias puede ser el esquema de ponderación subóptimo que ignora las correlaciones pairwise (ver Baltas and Kosowski, 2015.) Nuestro objetivo es abordar esta particular característica de la estrategia y construir una cartera que formalmente cuenta para pairwise corr Elaciones

En esta etapa, es importante destacar que la rentabilidad de una estrategia de seguimiento de tendencias depende de dos factores: (i) la existencia de correlación en serie en la serie de retorno y (ii) la combinación eficiente de activos de varias clases de activos. Es obvio que el primer factor es de suma importancia para la rentabilidad de la estrategia; La inexistencia de tendencias de precios persistentes no puede ser atenuada por un sistema de ponderación más robusto. Mediante la modificación del esquema de paridad de volatilidad de manera que se tengan en cuenta las correlaciones entre parejas, sólo podemos abordar cualquier ineficiencia en la asignación de riesgos entre los componentes de la cartera.


En principio, una asignación óptima al riesgo, que también tendría en cuenta las correlaciones, sobrepasaría óptimamente los activos, que se correlacionan menos con el resto del universo y con activos de menor peso que se correlacionan más con el resto del universo en un esfuerzo por mejorar la calidad Diversificación general de la cartera. Este es el principio de la metodología de construcción de la cartera de riesgo-paridad (también conocido como el esquema de Contribución de Igual Riesgo). Es decir, para equiparar la contribución al riesgo de cada componente de la cartera, después de explicar cualquier dinámica de correlación pairwise.


La cuestión empírica es si este esquema más sofisticado puede superar las limitaciones de la paridad de la volatilidad y, por consiguiente, protegerse contra las reducciones experimentadas en estados de correlación pairwise.

Nuestros hallazgos demuestran que la cartera de tendencias que emplea principios de paridad de riesgo constituye una auténtica mejora de la tradicional variante de volatilidad-paridad de la estrategia. La proporción de Sharpe de la estrategia aumenta de 1,31 a 1,48 durante todo el período de la muestra (abril de 1988 a diciembre de 2013), pero lo más importante es que se duplica en el período posterior a la crisis (enero de 2009 a diciembre de 2013) de 0,31 a 0,78.

La mejora es económica y estadísticamente significativa. Un estudio de eventos de correlación muestra que la mejora se debe principalmente al rendimiento superior de la variante de paridad de riesgo de la estrategia en condiciones de correlación media extrema ".
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tartarugap
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por tartarugap »

Gracias por compartir
Speculator Man
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por Speculator Man »

Yo creo que los tíos que han escrito ésto se tienen que estar forrando. Mañana mismo correlaciono mi método de comprar y vender acciones con el de ellos.
La microeconomía es lo que obtienes, la macroeconomía es lo que aguantas.
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Wikmar
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por Wikmar »

agmageton escribió:¿Cuál es el consejo más importante que le puedes dar a un trader medio?
agma, entre algunas cosas de tu primer mensaje del hilo, y el añadido de sk_c7, ya habéis dado dos de las pautas más importantes:

* No tener apego a las posiciones.

* No ver dinero, sino técnica (oportunidades).

Por contribuir algo, diré quizá una obviedad, pero práctica; lo que creo es el Trading, con orientación a medir nuestro trading:

El Trading consiste en interpretar la acción del Mercado (si la cotización está impulsada por el dinero o el papel) por un tiempo mínimo, del orden de la resolución de trabajo.

Si haces eso medible en cada caso (trader, operativa, Sistema, etc), con el resultado sabrás si tienes algo para estar en la trinchera pegando tiros.

S2
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            Si quieres algo de privacidad, cuidado con las Nubes, que nadie ha conseguido todavía ponerles una puerta.
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agmageton
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por agmageton »

tartarugap escribió:Gracias por compartir
Gracias, es un hilo abierto, por lo que si te apetece compartir alguna lectura que te haya resultado interesante, bienvenida es.
Speculator Man escribió:Yo creo que los tíos que han escrito ésto se tienen que estar forrando. Mañana mismo correlaciono mi método de comprar y vender acciones con el de ellos.
Una cosa es el concepto y otra ganar dinero, es un estudio académico que sigue cierto rigor de comprobación, y que muestra evidencias empíricas, que en momentos de mercado de correlación media-extrema resulta mejor diversificar entre pares creando spreads que intentar buscar activos que busquen descorrelación. Ganar dinero es algo que no se enseña.
Wikmar escribió:
agmageton escribió:¿Cuál es el consejo más importante que le puedes dar a un trader medio?
agma, entre algunas cosas de tu primer mensaje del hilo, y el añadido de sk_c7, ya habéis dado dos de las pautas más importantes:

* No tener apego a las posiciones.

* No ver dinero, sino técnica (oportunidades).

Por contribuir algo, diré quizá una obviedad, pero práctica; lo que creo es el Trading, con orientación a medir nuestro trading:

El Trading consiste en interpretar la acción del Mercado (si la cotización está impulsada por el dinero o el papel) por un tiempo mínimo, del orden de la resolución de trabajo.

Si haces eso medible en cada caso (trader, operativa, Sistema, etc), con el resultado sabrás si tienes algo para estar en la trinchera pegando tiros.

S2
Gracias Wik, interesante aporte.
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agmageton
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por agmageton »

Aquí se demuestra la importancia del sesgo ((y su modelización) a la hora de generar sistemas o selección de valores sobre el mercado, si por ejemplo determinamos (es que hay) un sesgo alcista de mercado con un nivel de estrategias amplias a favor del sesgo y un nivel restrictivo de estrategias contra el sesgo (coberturas de cartera) mientras el sesgo siga vigente, los resultados serán superiores a unas estrategias que no tengan en cuenta el sesgo, los puntos débiles serán cuando haya transiciones de sesgo, con los previsibles resultados negativos, la importancia del sesgo determina en mayor medida el rendimiento que el alfa del operador, ya que jugará con una mayor probabilidad de sucesos debido a la persistencia, y un operador peor puesto en un mejor sesgo para su selección de valores o estrategias, será mejor(sus resultados temporales) que un muy buen operador en un sesgo equivocado. Por otro lado resulta obvio pero muchas veces se le quita importancia al sesgo (que no necesariamente se tiene que dividir en factores tendenciales, sino con otras medidas de interés como la volatilidad o la liquidez o cualquier otra medida que sirva para determinar un mejor desempeño para nuestras estrategias, por otro lado como contrapartida, generar estrategias en un sesgo no determinado juega un papel fundamental en la sobre optimización del proceso, de ahí la importancia por un lado del sesgo y por otra de su modelización cuantitativa) y se dice que gran trader X, cuando X ha tenido la suerte de encontrarse un sesgo recogido en sus estrategias, que quizás ni haya modelizado con anterioridad, pero al final el tiempo pone todo sobre la media.

saludos



Impacto del Estado de Mercado en la Estrategia Momentum Transversal y Temporal

Abstracto:

La evidencia reciente sobre los retornos de momentum muestra que la estrategia de series de tiempo (TS) supera a la estrategia de corte transversal (CS).

Presentamos nuevas evidencias de que esto ocurre solo cuando el mercado continúa en el mismo estado, UP o DOWN. De hecho, encontramos que la estrategia de TS es inferior a la estrategia de CS cuando el mercado pasa a un estado diferente.

Nuestros resultados muestran que la diferencia en los retornos de momentum entre las estrategias TS y CS está relacionada tanto con las posiciones largas netas como con las posiciones cortas netas de la estrategia TS.


Citas notables del trabajo de investigación académica:

"La reciente evidencia sobre los retornos de momentum sugiere que la estrategia de series temporales propuesta por Moskowitz, Ooi y Pedersen (2012) supera la estrategia transversal (CS) de Jegadeesh y Titman (1993) debido a sus habilidades de selección de valores. Sin embargo, Goyal y Jegadeesh (2015) muestran que la estrategia de TS supera a la CS debido a la compensación de su posición larga neta en lugar de sus habilidades de selección de acciones.

Por lo que la compensación de la inversión neta a largo plazo en activos de riesgo mejora el desempeño de la estrategia de TS, que no sólo gana la prima de riesgo en relación con la estrategia de CS, sino también los beneficios De la sincronización del mercado porque hay más arriba que abajo de los mercados.


En este artículo examinamos empíricamente si la estrategia TS supera a la estrategia de CS debido a su posición larga neta al condicionar los retornos de momento en los estados de mercado. Definimos estados de mercado basados ​​en retornos de mercado ponderados con valor ponderado por el Centro de Investigación en Precios de Seguridad (CRSP) con retraso de 12 meses (t-11) y mes posterior (t + 1). Un estado de mercado se identifica como UP / UP (DN / DN) cuando el retraso, y los retornos posteriores del mercado son positivos (negativos). Clasificamos el estado de mercado como UP / DN (DN / UP) si los retornos de 12 meses retrasados ​​son positivos (negativos) y los retornos posteriores del mercado son negativos (positivos).


En la medida en que los retornos de impulso de la estrategia de TS superan la estrategia de CS debido a su posición larga neta sugerida por Goyal y Jegadeesh (2015), entonces los retornos de impulso de TS serían relativamente más altos en el mercado UP / UP porque la posición larga neta El posterior mercado UP. Sin embargo, si las devoluciones de impulso TS superan el CS debido a su posición activa, ya sea neto largo o corto neto, entonces deberíamos esperar un retorno de momento TS más alto en las continuaciones de mercado, ya sea UP / UP o DN / DN porque la posición neta Veces el subsiguiente mercado UP (DN). Por otra parte, esperamos que la estrategia TS tenga un desempeño inferior a la estrategia de CS en transiciones de mercado (UP / DN o DN / UP) debido a que la posición larga (corta) neta de la estrategia de TS es negativa respecto al mercado de DN.


En consonancia con nuestras expectativas, encontramos que la estrategia de TS supera a la estrategia de CS sólo en las continuaciones del mercado (transiciones). Encontramos que la posición larga / corta neta veces el mercado en las continuaciones del mercado que realza los retornos del impulso de TS. Sin embargo, en las transiciones de mercado, la posición larga / corta neta exhibe una autocorrelación negativa con los rendimientos de mercado posteriores, lo que resulta en mayores pérdidas para la estrategia TS. "
Última edición por agmageton el 13 Abr 2017 09:37, editado 1 vez en total.
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tartarugap
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por tartarugap »

Voy a compartir una lectura / historia que por ser interessante me quedo en la memoria por ser muy importante en la hora de invertir sea com sistemas o discrecionales:

" En los anos 80 com la revolucion de los ordenadores y el gran interess por la Analisys Técnico, un fondo que operava unicamente futuros de Gas, decidio contratar un joven analista técnico.

En una Reunion el Analista Técnico indico al dueno del fondo (ya com sus 60 anos) que el Gas Natural se encontrava en un gran suporte y que dificilmente el precio caya de essos patamares.

El dueno del fondo pego el telefono e dicho: Vende 100 contratos de Gas ya! Y el precio del Gas Natutal se desplomo!

El dueno se viro para el joven analita técnico y dicho: Donde está tu suporte ahora?"

Esta historia tiene muchas moralejas
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agmageton
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por agmageton »

hace algún tiempo este articulo ya funciono por el hilo, creo que es bueno volverlo a poner y recordarlo, es de hace 3 años y pone sobre aviso de la falta de rigor científico en la elaboración de sistemas o métodos de inversión.

saludos


Pseudo-matemáticas y charlatanismo financiero

El aumento de la inversión cuantitativa

Con el aumento dramático en el poder de cálculo disponible en los últimos años, los métodos cuantitativos están ganando impulso en el mundo de las finanzas. Los resultados, sin embargo, son mixtos. El Fondo Renaissance , fundado por el brillante matemático James Simons , ha producido un rendimiento medio anual del 35%, después de las tasas, en un período de 25 años. Sin embargo, otros fondos cuantitativos han fracasado, a veces miserablemente. ¡Los métodos de inversión sólidos y matemáticos son tan rentables como escasos!
El público raramente aprende sobre los fondos exitosos o tiene la oportunidad de invertir en ellos. Desafortunadamente, el vacío entre las operaciones de inversión públicas y altamente científicas está lleno por otros que promueven productos de inversión con una pátina de matemáticas sofisticadas, pero (intencionalmente o no), no basados ​​realmente en una metodología científico-estadística completamente rigurosa.
Peligro por delante: backtest overfitting
Una de las técnicas experimentales más ampliamente utilizadas (y ampliamente mal entendidas) para justificar los métodos de inversión cuantitativa es el backtesting : utilizando datos históricos para simular cómo la estrategia propuesta habría sido realizada en el pasado. Aunque la idea de backtesting es simple, y su uso es esencial en finanzas, su correcta implementación requiere conocimientos avanzados de matemáticas y estadísticas. Si uno no es cuidadoso, los backtests pueden conducir fácilmente a overfitting .
El overfitting puede ocurrir fácilmente si se intenta cientos, miles o incluso millones de diferentes combinaciones de parámetros para una estrategia (como es posible ahora con tecnología informática avanzada), seleccionando sólo lo mejor. El esquema resultante se optimiza típicamente sólo para un conjunto particular de valores durante un período determinado de la historia, y por lo tanto conduce a menudo a un rendimiento decepcionante cuando se implementa. De hecho, overtestting backtest es, sin duda, la razón más común de que los sistemas financieros que se ven muy bien en el papel caída plana en el mundo real.
Un ejemplo sencillo y frecuentemente citado es el siguiente. Supongamos que un asesor de inversiones envía cartas a 10.240 (= 10 x 2 10 ) clientes potenciales, con la mitad de las letras de predicción de un valor de seguridad va a subir, y con la mitad de la predicción que va a bajar. Un mes más tarde, el asesor envía otro lote de cartas a los 5,120 clientes que antes habían enviado la predicción correcta, de nuevo con la mitad de las letras de predicción de seguridad va a subir, y la mitad de la predicción que va a bajar. Después de diez repeticiones, los otros diez inversores, sorprendidos por las sorprendentes predicciones del consejero durante diez meses consecutivos, podrían asignarle todo su dinero para invertir. Tal esquema es a la vez absurdo y engañoso, ya que los diez inversores restantes nunca se les dice de las muchas otras predicciones fallidas.
Del mismo modo, cuando no se revelan el número de ensayos, modelos y backtests utilizados para construir una estrategia de inversión, los inversionistas, los ejecutivos de fondos e incluso los académicos que leen artículos publicados no tienen manera de evaluar el éxito de la estrategia en la práctica.
De hecho, por todas las indicaciones, este problema general aparece extendido en el campo de las finanzas. Muchos oradores y columnistas financieros emplean gráficos, gráficos y predicciones que no se basan en métodos estadísticos rigurosos. Incluso las revistas académicas financieras a menudo publican artículos que incluyen backtests de estrategias de inversión, sin requerir que los autores informen el número de modelos, ensayos y pruebas involucradas en el experimento, otorgando así un "sello de aprobación" a ideas de inversión de dudosa eficacia.


Nuestros papeles sobre overfitting


En un artículo de Pseudo-matemáticas y charlatanismo financiero , escrito por nosotros y que aparece en la edición de Mayo de 2014 de los Avisos de la American Mathematical Society , analizamos la sobreevaluación en detalle. Derivamos fórmulas y resultados que muestran que uno puede alcanzar casi cualquier proporción de Sharpe deseada (una medida estándar de rendimiento) si se exploran suficientes parámetros o variaciones de una estrategia, o no retrocede en un conjunto de datos históricos suficientemente grande. Además, demostrar que las estrategias sobrecargadas no sólo es probable que decepcionar, pero, en presencia de la memoria (como los mercados reales poseen), que son en realidad propensos a perder dinero.
Estudiamos backtesting en un detalle técnico aún mayor en un papel de seguimiento La probabilidad de overtest de backtest .
Sobreensado y reproducibilidad en la ciencia moderna
El problema de la superposición puede verse como un solo ejemplo en una creciente conciencia en el mundo más amplio de la investigación científica de la necesidad de rigor y reproducibilidad .
Por ejemplo, un estudio de marzo de 2014 publicado en Nature Neuroscience encontró que más del 50% de los 314 artículos que aparecieron durante un período de 18 meses "no tomaron las medidas adecuadas para asegurar que los resultados del estudio estadísticamente significativo no fueran erróneos".
En esta línea, existe un creciente consenso en la industria farmacéutica de que la práctica común de publicar sólo los resultados de ensayos clínicos altamente exitosos introduce inherentemente un sesgo en el campo. Como resultado, un movimiento dentro de la industria requeriría que las empresas divulguen públicamente los resultados de todos los ensayos clínicos - vea el sitio http://www.alltrials.net . Johnson y Johnson ya han anunciado que harán esto por sus productos .
De manera similar, en la comunidad científica y matemática, existe una preocupación creciente de que se tomen medidas para asegurar que los resultados computados sean numéricamente significativos y reproducibles por investigadores independientes. Vea este informe para más detalles.
¿Por que el silencio?
Históricamente los científicos han liderado el camino en la exposición de los que utilizan la pseudociencia para extraer beneficio comercial. En el siglo XVIII, físicos y químicos expusieron el absurdo de los astrólogos y alquimistas.
Sin embargo, los matemáticos en los siglos XX y XXI han permanecido decepcionantemente silenciosos con respecto a aquellos en la comunidad financiera que, a sabiendas o no,
No revelar el número de modelos que se utilizaron para desarrollar un esquema (es decir, sobreequipamiento).

Haga predicciones vagas que no permitan pruebas y falsificaciones rigurosas.
Gráficos y mapas de uso indebido: vea nuestro blog anterior en la "carta de miedo".
Teoría de la probabilidad de uso indebido, estadística y cálculo estocástico.

Utilizar la jerga técnica ("osciladores estocásticos", "relaciones de Fibonacci", "ciclos", "onda de Elliot", "proporción de oro", "SAR parabólico", "punto de pivote", "impulso", etc.

Nuestro silencio es consentimiento, haciéndonos cómplices de estos abusos.
Este blog y sitio web se establecieron con estas preocupaciones en mente. No obstante, nuestro enfoque aquí no es de confrontación, sino de investigación para comprender y mitigar mejor estas dificultades, la educación para ayudar a otros profesionales en el campo, junto con pruebas y análisis imparciales. Así que si usted se identifica con nuestras preocupaciones, háganoslo saber y difundir la palabra. Juntos podemos hacer la diferencia.
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agmageton
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por agmageton »

EFICIENCIA DE MERCADO, ALTA FRECUENCIA Y BAJA FRECUENCIA

La velocidad es un componente importante del éxito de las transacciones de alta frecuencia, pero existe un fuerte argumento de que es un cambio de paradigma que impulsa la popularidad del comercio de alta frecuencia.

Las conferencias de analistas financieros son un entorno en el que los operadores de baja frecuencia conversan sobre temas tan amplios y complejos como la política monetaria, las valoraciones de valores y el análisis de estados financieros, análisis técnico de valores. Las conferencias comerciales de alta frecuencia son reuniones durante las cuales los científicos informáticos se reúnen para discutir, entre otras cosas, las conexiones IP, el aprendizaje automático y la teoría de juegos. Dados los antecedentes disímiles de estos comerciantes, los operadores de alta frecuencia operan bajo un paradigma diferente al de sus pares de baja frecuencia de intercambio.

Los autores exploran cómo este fondo diferente se traduce en un nuevo paradigma de inversión para los comerciantes de alta frecuencia, que generan a los comerciantes de baja frecuencia una mayor eficiencia de mercado.

El comercio de alta frecuencia es ciertamente popular, y estos comerciantes tienen algunas ventajas competitivas en relación con sus pares de baja frecuencia de intercambio. La ventaja de velocidad actual desaparecerá gradualmente, ya que otras ventajas han desaparecido en revoluciones tecnológicas anteriores.

Pero el comportamiento comercial estratégico de los comerciantes de alta frecuencia es robusto, y los comerciantes estratégicos tienen poca dificultad para adaptarse a diferentes entornos. La presencia de "grandes datos" les permite entrenar sus algoritmos antes del despliegue. Los avances en el aprendizaje de la máquina y la teoría de la microestructura compensarán la pérdida de la ventaja de la velocidad.

Los autores argumentan que los operadores de alta frecuencia operan en tiempo basado en eventos, como transacciones o volumen, mientras que los operadores de baja frecuencia operan en tiempo cronológico, lo que ha hecho vulnerable a los operadores de baja frecuencia, en pocas palabras un operador de baja frecuencia espera una rotura de niveles, de soportes o resistencias, de estructura de precio, o cualquier anomalía basada en el tiempo, debido a un orden cronológico de sucesos, un alta frecuencia opera por momentos independientes convertidos en eventos por teoría de la probabilidad basados en big data dinámico, más parecido a un modelo de markov, de reconocimiento de transacciones debido a las anomalías que van detectando los baja frecuencia puede ser uno de los ejemplos que expondremos más adelante y las consecuencias que tienen para nuestro trading.

Las estrategias de negociación de alta frecuencia buscan beneficiarse de los flujos de los comerciantes de baja frecuencia. Las decisiones de negociación de baja frecuencia se hacen típicamente en el tiempo cronológico, que deja "huellas" que pueden ser fácilmente rastreadas por los comerciantes de alta frecuencia.
Para demostrar este fenómeno, los autores recopilaron una muestra de los futuros del índice E-mini S & P 500 entre el 7 de noviembre de 2010 y el 7 de noviembre de 2011. Dividieron el día en 24 horas y, por cada hora, añadieron el volumen negociado a cada segundo, independientemente Del minuto.

Este análisis permite a los autores observar la distribución del volumen dentro de cada minuto y buscar a los comerciantes de baja frecuencia ejecutando sus operaciones masivas en un espacio cronológico-temporal.
Las mayores concentraciones de volumen de comercio dentro de un minuto tienden a ocurrir durante los primeros segundos de casi cada hora del día.
Un algoritmo de comercio de alta frecuencia ligeramente sofisticado evaluará el desequilibrio de pedido al principio de cada minuto y se dará cuenta de que este componente es persistente y revela que un comerciante está ejecutando frontalmente ciertos algoritmos mientras sigue ejecutando la mayor parte del comercio.
Debido a que los operadores de alta frecuencia operan en un reloj de volumen, pueden actuar tan pronto como se identifica el patrón y anticiparse al lado y al signo de los pedidos masivos de los operadores de baja frecuencia durante el resto de la hora.
La mayoría de los modelos profesionales o académicos se conciben en el tiempo cronológico, por lo que su implementación dará lugar a patrones que los comerciantes de alta frecuencia pueden aprovechar para su ventaja, acabando en demonización y pulverización de la anomalía, de tal modo que cuando deje de funcionar la anomalía que caracterizaba a un operador de baja frecuencia a operar esa anomalía mutará en la búsqueda de otra anomalía, y los alta frecuencia tendrán que mediante el big data ir rastreando los cambios en la búsqueda de los baja frecuencia, esto es sólo un ejemplo de la forma de actuar de los alta frecuencia en el mercado, por supuesto esto es una forma muy limitada (normalmente los alta frecuencia se centran en arbitrajes de todo tipo, desde creadores de mercados hasta detección de autocarteras de activos), ya que para este caso el número de comerciantes de alta frecuencia ha de ser limitado al número de participantes de baja frecuencia y el flujo de volumen que hagan la cohabitación de los altas frecuencias existentes.

En resumidas cuentas, los sistemas basados en criterios cronológicos, para que os hagáis una idea, me atrevería a decir la mayoría que mira el mercado intentan aprender el movimiento del precio y crean una pauta de mercado, lo hacen desde un punto de creación cronológica de un posible evento futuro, y nos atrevemos a darle un nivel de predicción, ya sea con estructura del precio, medias móviles, velas, o cualquier herramienta que creamos competente. Con lo que un trader de baja frecuencia 100% basa sus decisiones en hechos cronológicos. El rastreo constante y la canibalización de los altas frecuencias, hacen que las anomalías de mercado sean más dinámicas, más difícil de competir, bajen la volatilidad de mercado con explosiones de volatilidad de corto plazo, dinamizan y destruyen tendencia en tiempos acelerados, haciendo que los baja frecuencia entren algo pasados de timing, y cierren algo alejados del objetivo, en definitiva un aumento del ruido en la señal que tiene dramáticas consecuencias, y el problema es que la propia evolución de la alta frecuencia nos irá evolucionando la micro estructura del mercado adaptándose a nuestros gustos por la próxima anomalía con lo que se va a convertir cada vez más en una purga de mercado que acabará con la propia naturaleza de los alta frecuencia, me atrevería a decir por una menor influencia de los baja frecuencias (perderán todos o neutrales de media, sobre todo los que compitan en espacios pequeños de tiempo) y un mercado más estrecho y competitivo para los propios alta frecuencias.

Todo lo expuesto, me da que pensar que hay que entender el proceso en que nos encontramos, la principal rotura antigua de sistemas, era principalmente por 2 motivos (fijamos como sistemas buenos que han pasado un gran número de pruebas de calidad, no añadimos aquí los sobreoptimizados, etc), el primero era porque mayor número de operadores se percataban de la anomalía y acaba la anomalía en sobre explotación y posteriormente en desaparición, como un fenómeno natural de evolución, por otra parte otro de los motivos principales era por un cambio de mercado no observado, que dejaba nuestra estadística huérfana sobre eventos no observados de mercado, y arrojaban el sistema al fondo del mar.

Este concepto hoy en día no ha cambiado mucho, pero nos encontramos con un problema más grande, y es que a la evolución del mercado por su propia naturaleza, tenemos además un ingrediente más dinámico y esclarecedor de buying y rastreo de anomalías detectadas por los altas frecuencias (sobre los baja frecuencia), que tienen unas maquinitas de big data que dinamizan este proceso mucho más rápido y eficiente, lo que da lugar a un mercado cada día más eficiente y competitivo, donde para un operador de baja frecuencia como nosotros, operar en plazos especialmente cortos de tiempo se convertirá en algo próximo al azar año tras año, por la rápida explotación de la anomalía por las ventajas tanto de concepto (big data, estadística, teoría de la probabilidad ) como ventaja físicas rapidez de ejecución, y los bancos de peces de baja frecuencia.
La entrada te da la probabilidad y la salida la rentabilidad...
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Rafa7
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Re: Lecturas olvidadas

Mensaje por Rafa7 »

agmageton escribió: En otras palabras, no debería decirse "Paul Tudor Jones compró el T-bond a 2 ticks del mínimo", sino "en su quinto intento, Paul Tudor Jones compró el T-bond a 2 ticks del mínimo".
Gracias, agmageton.



¿Paul Tudor prefería intentar entrar a la izquierda del punto óptimo?
agmageton, ¿qué prefieres? ¿intentar entrar a la izquierda del punto óptimo o intentar entrar a la derecha del punto óptimo?



Saludos.
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