Publicado en el número de junio de 2023 de la revista Stocks & Commodities por el mítico Andrea Unger, ganador en cuatro ocasiones de la World Cup Trading Championship, el indicador Daily Factor nos va a permitir analizar la volatilidad del mercado y filtrar las señales de nuestros sistemas de trading.
Qué Es y Cómo se Calcula el Indicador Daily Factor
Entender qué es el Daily Factor es bastante sencillo: simplemente basta con tomar una vela y relacionar los siguientes elementos:
- El cuerpo, que mide la distancia entre el precio de apertura y el de cierre de la vela.
- El rango, que mide la distancia entre el mínimo y el máximo alcanzados durante la sesión.
A partir de estos datos, se define el Daily Factor (DF) como el cociente entre el cuerpo y el rango. Es decir:
DF = Cuerpo / Rango
Por construcción, el valor del DF está acotado entre 0 y 1 (0% y 100% si lo expresamos en forma porcentual) y su lectura es la siguiente:
- Si el valor de DF está cercano a cero, nos estará indicando que los precios se han movido muy poco en relación a su recorrido máximo.
- Por el contrario, si el DF se encuentra cerca de uno, será indicativo de que los precios se han movido mucho, marcando una sesión altamente direccional.
Gráficamente el indicador presenta el siguiente aspecto (podéis encontrarlo en TradingView con el nombre Daily Factor Indicator [CC] y para NinjaTrader en el Foro por cortesía de Fercho):
Sin embargo, tal y como podemos deducir del gráfico anterior, el valor del DF por sí mismo no parece servir de gran cosa, al no mostrar ninguna relación aparente con el precio. Afortunadamente, tal y como veremos a continuación, sí podemos darle otros usos.
Analizando Diferentes Niveles del Daily Factor
En su artículo, Unger revisa en primer lugar la casuística que puede darse para diferentes niveles del Daily Factor. Para ello, analiza para diferentes mercados el número de ocurrencias que se han dado del DF por debajo de un determinado nivel (10%, 25%, 50%, 75%, 90%) en el período comprendido entre 2010 y 2023, obteniendo los siguientes resultados:
Tal y como cabía esperar, cuanto más bajo es el valor de referencia utilizado, menos ocurrencias se producen en todos los mercados analizados, y viceversa.
Pero lo que más le llama la atención a Unger es el hecho de que para un nivel DF_level = 50%, la frecuencia de ocurrencias por debajo de este valor está entre el 50% y el 60% en los mercados analizados. De este modo, si utilizamos esta última condición como filtro activo para nuestras entradas en el mercado (es decir, solo operar si el DF es inferior al 50%), cabría esperar que el número de operaciones de nuestro sistema se reduzca también en esa cuantía, un resultado que puede tener interesantes implicaciones.
Filtrando Operaciones con el Daily Factor
Veamos el efecto del filtro del Daily Factor cuando se introduce dentro de la lógica de una estrategia de negociación sencilla. En particular, consideremos una estrategia seguidora de tendencia que abre una posición larga cuando el precio supera el mayor máximo alcanzado en las últimas n velas o, por el contrario, abre una posición corta si el precio cae por debajo del menor mínimo alcanzado en las n barras anteriores.
Los resultados que se obtiene con este sistema en diferentes mercados sin filtrar por DF (DF_Filter = 100%) son los siguientes:
Veamos ahora cómo cambian los resultados si introducimos un filtro basado en Daily Factor. Para ello, Unger toma el caso del Crude Oil, que es donde mejores resultados ha obtenido la estrategia planteada, y realiza una optimización de los diferentes valores de DF entre 0% y 100%, obteniendo los siguientes resultados:
Si utilizamos valores de DF entre 25% y 45% (recuadro verde), se incrementa el beneficio medio por operación, provocando un notable aumento del beneficio del sistema, aunque a costa de un mayor drawdown, seguramente debido a la reducción en el número de operaciones, lo que también provoca que las operaciones perdedoras duren más tiempo.
Sin embargo, si tomamos valores para DF entre 70% y 80%, el drawdown se reduce a la par que el beneficio medio por operación, pero a cambio aumenta notablemente el número de operación, lo que hace que el beneficio aumente en un 60%.
Introduciendo un Stop de Pérdidas
Pero aun podemos mejorar más la estrategia si introducimos un stop de pérdidas. En particular, podemos fijar el nivel DF igual al 35%, que maximiza los beneficios y muestra resultados estables en sus entornos, e iniciar una optimización del stop loss en un rango de 1.000 a 3.000 dólares, en pasos de 200 dólares.
Los resultados obtenidos se muestran en el siguiente gráfico, en el que claramente podemos ver que un stop loss entre 2.000 y 2.500 dólares nos permite mantener los niveles de beneficio total y por operación a la par que se reduce significativamente el drawdown.
Conclusión
Si bien el indicador Daily Factor a priori no es útil para pronosticar el comportamiento del mercado, los resultados que obtiene Unger en su artículo demuestran que este indicador puede ser un interesante filtro que mejora los resultados de un sistema seguidor de tendencia sencillo.
En particular, llama la atención cómo se incrementan tanto el beneficio total como el beneficio medio por operación cuando seleccionamos valores bajos para el DF, lo cual tendría bastante sentido por cuanto estaríamos adoptando posiciones cuando se produce una fuerte compresión de la volatilidad del mercado en la sesión previa antes de abrir posiciones, aprovechando la explosión direccional posterior.
Ello supone también incrementar el drawdown pero, tal y como hemos podido ver, es un problema relativamente fácil de resolver por cuanto basta con implementar un simple stop monetario para reducirlo.
Saludos,
X-Trader
