Recientemente en la Kedada 23 que celebramos en Reus tuve la suerte de poder conversar con Martí Castany y Álex Alcocer, fundadores de KomaLogic. Dado que el flechazo fue instantáneo (no penséis mal, es que nos apasiona el trading cuantitativo! 😜) y que además Álex fue el ganador indiscutible del Kahoot! que realizamos en la kedada (para remate acertó todas las preguntas del concurso usando el nickname KerryCopito 😂), no quedaba más remedio que… ¡entrevistarles! Vamos a ello.
X-Trader (XT): Hola Martí y Álex, ante todo gracias por concedernos esta entrevista. Lo primero, como siempre, la pregunta de rigor: ¿cómo os sedujo la “serpiente de las velas”? O dicho de otro modo, ¿por qué ahora mismo no podríais vivir sin el trading? Y ya puestos, ¿de dónde viene el nombre de vuestro proyecto?
¡Hola Alberto! Muchas gracias a ti por invitarnos.
Martí Castany (MC): Mi aventura en el mundo del trading comenzó cuando un amigo del instituto que operaba acciones americanas nos explicó (a otro amigo y a mí) un sistema para operar en el futuro del crudo (CL). Nos reuníamos los tres cada día para operarlo de manera manual hasta que las cosas comenzaron a ir mal. Entonces, comenzamos con la idea de automatizar nuestro sistema para intentar mejorarlo, y fue realmente allí cuando esa “serpiente de las velas” me sedujo del todo.
Álex Alcocer (AC): Soy una rata de biblioteca y me encantaba estudiar sobre trading, pero me faltaba “algo” para aplicar esos conocimientos. Empecé a investigar sobre cómo poder automatizar las estrategias, comprobar si las ideas son robustas o meras conjeturas, poder dedicar tiempo al diseño y no a la ejecución… Con todo esto en mente conocí a Martí, que había comenzado este proceso antes que yo. Nuestra visión sobre el trading fue similar y apostamos por ello.
En cuanto al nombre de KomaLogic, Koma se inspira en el monte Ikoma, situado en la región de Osaka, Japón, donde se negociaron los primeros contratos de futuros en el Dojima Rice Exchange de Osaka. La segunda parte del nombre, la palabra Logic, hace referencia al uso de la ciencia, la lógica y la racionalidad a la hora de crear nuestros modelos. Así nace el nombre del proyecto KomaLogic.
XT: ¿Cómo definirías vuestro estilo de trading?
KomaLogic (KL): La verdad es que no estamos casados con ningún estilo de trading en particular, pero nuestra mayor experiencia hasta el momento ha sido con sistemas que explotan hipótesis de momentum (tendenciales) con una clara fijación en una skew positiva de los retornos.
Dicho esto, utilizamos siempre un método científico para el planteamiento y verificación de nuestras hipótesis. Si esto nos lleva a desarrollar estrategias de reversión a la media en timeframes pequeños con operaciones de corta duración, las desarrollaremos. Si, de otro modo, la investigación nos lleva hacia estrategias tendenciales más a largo plazo, también las desarrollaremos.
En otras palabras, mientras el edge que encontremos sea lo suficientemente robusto y encaje con el portafolio actual, no estamos cerrados a ningún estilo de trading en particular.
XT: ¿Trading automático o discrecional? ¿Por qué?
KL: Para nosotros, la mejor opción es el trading sistemático ejecutado de manera automática. El trading automático nos permite disponer del activo más valioso del siglo XXI: el tiempo. Esto significa que una vez una estrategia se ha investigado, programado y puesta en producción, su ejecución no requiere de esfuerzo por nuestra parte. Esto nos libera enormemente para poder seguir investigando otras estrategias; cosa que si tuviéramos que hacer juntamente con la ejecución sería prácticamente imposible.
Aparte de esto, creemos que la automatización de procesos nos permite ser muy eficientes en todas nuestras actividades. Desde la reducción de errores humanos hasta el aumento sustancial de la velocidad de los distintos procesos, hasta poder llevar a cabo volúmenes de trabajo para los que necesitaríamos muchas más personas dentro del equipo, la automatización es clave para llegar a las metas que nos vamos proponiendo.
XT: ¿En qué mercados y productos operáis habitualmente?
KL: Actualmente, en la estrategia principal que usamos para gestionar nuestro Darwin KLV operamos en el mercado de divisas (en distintos pares) y en el Oro.
En cuanto al tipo de activo en concreto, al ejecutar nuestra estrategia en Darwinex, trabajamos principalmente con CFDs. Sin embargo, estamos estudiando actualmente la introducción de futuros.
XT: ¿Qué plataforma y equipo usáis para desarrollar vuestros sistemas? ¿Y para la ejecución de las operaciones?
KL: En referencia al desarrollo, usamos básicamente una combinación de Python y MQL5 para la investigación y el análisis de nuestras estrategias. Esto es así debido a que Darwinex facilita la plataforma MetaTrader 5 como interfaz para acceder a su liquidez. Si bien es cierto que MQL5 es un lenguaje muy potente y extremadamente rápido (es compilado), tiene ciertas limitaciones si necesitas “salir” fuera del ecosistema de MetaTrader 5. Por esta razón llevamos un tiempo desarrollando nuestra propia plataforma de investigación para poder unificar todos los recursos en un solo punto.
En referencia a la ejecución, tal y como habíamos mencionado, por un motivo de practicidad utilizamos la plataforma MetaTrader 5 de Darwinex (frente a FIX, por ejemplo). Esta plataforma actúa como enlace entre el motor de nuestra estrategia (es decir, lo que genera las operaciones, gestiona el riesgo y determina el tamaño de las posiciones) y el mercado. Toda la capa de producción está alojada en un centro de datos por motivos de eficiencia, seguridad y redundancia.
XT: ¿Qué proceso seguís a la hora de diseñar una estrategia de trading? ¿Algún consejo o truco especial para mejorar los resultados de un sistema?
KL: Para obtener ideas para nuestro trading, utilizamos las distintas fuentes de “inspiración financiera” que existen, desde blogs de trading cuantitativo hasta libros especializados. También la observación de gráficos, estadísticas o el simple hecho de estar monitorizando nuestra estrategia nos aporta ideas mes a mes.
Después, cada miembro del equipo empieza su propio proceso de investigación y desarrollo. Para ello utilizamos unos documentos tipo plantilla que diseñamos con el objetivo de monitorizar y dejar constancia del porqué de cada decisión (escoger un tipo de estrategia, utilizar X tipo de mercados, las reglas de entrada y salida, etc…). Esto nos permite que el resto del equipo pueda revisar y entender el trabajo hecho.
Las ideas sin ejecución son sólo eso, ideas. Una vez plasmado el plan de actuación, pasamos a código esa idea en nuestro “laboratorio de estrategias”. Este laboratorio es básicamente un gran framework de trabajo que nos permite agilizar muchas de las tareas que suelen repetirse una y otra vez a la hora de crear una estrategia.
Dicho proceso nos permite testear que la estrategia funcione (significando funcionar que la estrategia cumpla con las órdenes de entrada y salida, opere en las horas adecuadas, siga la gestión del riesgo…).
En cuanto a consejos para mejorar los resultados, nosotros tendemos a simplificar al máximo el proceso para evitar ver curvas muy prometedoras en backtest pero curvas muy catastróficas en real.
XT: ¿Qué reglas o algoritmos de gestión monetaria utilizáis habitualmente y por qué?
KL: Para decidir el tamaño de las posiciones que enviamos al mercado, trabajamos con el concepto de tener un objetivo de riesgo anualizado, entendiéndose como la desviación estándar de los retornos. Con ese objetivo en mente, podemos utilizar la volatilidad de los instrumentos que operamos, según el horizonte temporal medio que duran las operaciones de una estrategia, para estimar cuál sería el riesgo que esa operación representaría durante ese tiempo determinado.
Con esa información, podemos comparar el riesgo objetivo de dicha operación con el riesgo global existente en la cuenta (si hay más operaciones abiertas) para calcular el tamaño óptimo.
Evidentemente, tenemos cortafuegos como medida de seguridad para, por ejemplo, evitar que una posición determinada represente más del X% de la exposición de la cuenta, o límites de exposición por divisa (por ejemplo un corto en el EURUSD y un largo en el USDJPY aumentan la exposición al USD).
Todos estos valores vienen dados por el mandato de inversión que definimos para la cuenta: es como nuestro “trading plan” de riesgos.
XT: ¿Cuáles serían las estadísticas de un sistema ideal? ¿En qué parámetros os fijáis más para determinar la validez de una estrategia?
KL: Para nosotros, un sistema ideal es aquél cuyos resultados guardan coherencia con la hipótesis que intenta explotar. Por esta razón, no hay un % de acierto o una ratio ganancia/pérdida ideal. Cada estilo de estrategia tiene sus rangos, y si dichos rangos son coherentes con el tipo de sistema, esas estadísticas pasan a ser “ideales” en dicho contexto.
A lo que más importancia le damos a la hora de poder determinar la validez de una estrategia es que entendamos por qué gana dinero. Cuando definimos una hipótesis, tenemos claro qué es lo que la estrategia debería explotar, pero luego debemos asegurarnos de que sea así. Es decir, una estrategia de momentum debería ganar cuando hay tendencia en el mercado y debería perder cuando no la hay: ¿ha ocurrido así en el pasado?
En segundo lugar, la distribución de los retornos. Esta tiene que ser coherente también con la hipótesis. En el caso de ser una estrategia de reversión a la media, cuya skew en los retornos es negativa, queremos asegurarnos de que esos retornos negativos están allí, ya que sino es así podría ser un síntoma de sobreoptimización en los estudios históricos (backtest).
En resumen, y haciendo referencia a la parte «Logic» de KomaLogic que explicábamos en la primera pregunta, queremos ver que los distintos parámetros son lógicos y coherentes con la hipótesis que habíamos planteado.
XT: ¿Qué es lo que más os gusta del trading? ¿Y lo que menos?
MC: Lo que más me gusta del trading (algorítmico en particular) es que es una disciplina que engloba muchas otras: programación, análisis de datos, finanzas, gestión del riesgo, gestión emocional, etc. Aparte de esto, también me parece fascinante que todos los traders, operando exactamente los mismos instrumentos, intenten batirse unos a otros usando simplemente su intelecto y la tecnología.
Lo que menos me gusta es que es una disciplina que puede resultar muy frustrante, siendo necesarias muchas horas de investigación que no tienen ninguna garantía de éxito.
AC: Para mi lo mejor del trading es que es un mundo donde existen distintos enfoques. No existen dogmas, sólo metodologías y resultados. Nuestra lucha para encontrar una metodología sólida es lo que más me gusta.
Lo peor del trading es sin duda el foco. Para poder diseñar estrategias de trading el foco en esa tarea debe ser total, cosa que a veces es complicado de conseguir.
XT: ¿Qué opináis del impacto de la psicología en el trading?
KL: Seas un trader algorítmico o discrecional, creemos que la psicología siempre va a estar ahí y será un factor determinante. Evidentemente, en el caso de los traders algorítmicos, el peso de la psicología es menor que en los discrecionales, pero nunca desaparece.
Un trader algorítmico siempre seguirá teniendo la potestad de desconectar su estrategia o de cambiar los parámetros de riesgo. Y si está pasando por un momento difícil como un drawdown prolongado en el tiempo, puede verse tentado a interferir en la correcta ejecución de su modelo.
La mejor psicología del mundo con un sistema perdedor no va a servirte de nada, pero el mejor sistema del mundo con la psicología inadecuada tampoco.
Por esta razón, creemos que la psicología es, simplemente, una pieza más del trading y hay que tenerla en cuenta.
XT: Todo trader se ha arruinado alguna vez o ha pasado por un momento realmente difícil, en el que ha estado a punto de perder hasta la camisa (y quien diga que no, miente :D). ¿Cómo fue ese momento en vuestro caso?
KL: Esta pregunta es muy interesante, pues actualmente no estamos pasando por un buen momento en la operativa. Nuestra estrategia se encuentra actualmente en su mayor drawdown histórico y está siendo un periodo extenso en el tiempo.
Racionalmente es algo que sabíamos que podía ocurrir y no hay nada, por ahora, de lo que alarmarse. Sin embargo, este proceso se hace muy largo y difícil de llevar, ya que a nadie le gusta ver su cuenta perdiendo dinero durante un largo periodo de tiempo.
Pero al final, cuando te sumerges en el mundo del trading, sabes que estás entrando en una carrera de fondo, con muchas curvas, subidas y bajadas, y hay que confiar en el trabajo previo para poder sobrellevar los momentos más difíciles.
Además, es siempre en los momentos difíciles cuando más se aprende. Parafraseando a Ray Dalio: dolor + reflexión = progreso.
XT: Aunque seguramente algunos de nuestros lectores ya lo sepan, sois los creadores del Darwin KLV. ¿Qué podéis contarnos sobre su funcionamiento y estrategia?
KL: KLV es una estrategia sistemática multi-asset basada en una hipótesis de momentum. Como habíamos comentado anteriormente, opera principalmente en el mercado de divisas y el oro, y está 100% automatizada.
Lleva desde 2020 funcionando en Darwinex con un retorno acumulado hasta la fecha de alrededor de un +40%.
Para poder dar un poco más de detalle, es una estrategia cuyas operaciones duran, como máximo, una semana, y se cierran siempre los viernes para evitar los gaps que suelen ocurrir en el mercado de divisas durante el fin de semana.
Tiene un acierto alrededor del 35%, lo que es coherente con las hipótesis de momentum, así como una skew de retornos positiva (pierde más habitualmente de lo que gana, pero tiene ganancias ocasionales mucho mayores a las pérdidas).
Funciona muy bien como estrategia de tail risk, ofreciendo buenos retornos en momentos difíciles para la economía, como en 2020 (+54.33%) o 2022 (+12.68%). Sin embargo, hay que ser capaz de aguantar sus años negativos (2021 con un -9.78% y 2023 hasta la fecha con un -10.54%), ya que esta es la parte más difícil de este tipo de estrategias.
XT: También tenéis un interesantísimo blog sobre trading cuantitativo llamado Quantdemy, ¿qué puede encontrar el lector en él?
KL: La idea detrás de Quantdemy es la de crear nuestro propio repositorio de ideas y de proyectos, compartiéndolo con la comunidad para que otros traders puedan también nutrirse de los conceptos con los que nos encontramos día a día en KomaLogic.
Además, el hecho de contar con un equipo tan multidisciplinar (trading, programación, machine learning, historia, etc) permite que las temáticas tratadas sean muy variadas, lo que aporta una riqueza que nos parece muy interesante.
También es una actividad muy gratificante. Cuando te contactan personas que han leído un artículo y te cuentan el valor que les ha aportado, compensa con creces todo el trabajo e investigación que hay detrás de cada artículo.
Finalmente, escribir es una manera genial de ordenar las ideas en la cabeza. Cada vez que escribimos un artículo sobre un tema, terminamos aprendiendo muchísimo más de él, lo que se traduce en una mejor aplicación de los conceptos internamente en KomaLogic y también para la comunidad.
Resumiendo, en Quantdemy puedes encontrar artículos muy del nicho “quant”, artículos más generales sobre el mundo de programación, guías y tutoriales e incluso momentos históricos relacionados con la economía y la Bolsa.
XT: ¿Qué proyectos tenéis para el futuro?
KL: En estos momentos estamos embarcados en mejorar nuestros procesos internos de investigación para desarrollar nuevas estrategias y en la construcción de un motor de backtest propio para reducir nuestra dependencia de herramientas de terceros (MetaTrader 5 en este caso).
Ambos proyectos se basan en poner solución a todos los problemas que nos hemos ido encontrando hasta ahora para ser cada vez más eficientes. Evidentemente, todo se hace siempre con el objetivo de diseñar mejores estrategias, aumentar los retornos y reducir los distintos riesgos.
Como proyecto paralelo, también hemos decidido abrir toda nuestra solución interna de descarga y limpieza de datos a través del proyecto Quantdle. Pensamos que si nosotros hemos tenido la necesidad de disponer de datos históricos de calidad para poder realizar nuestros backtests, otros traders podrían verse en la misma posición. Por esta razón, decidimos empaquetar toda la funcionalidad que habíamos desarrollado en una suscripción económica y de alto valor para los traders algorítmicos que usan datos históricos en sus investigaciones.
XT: ¿Cuáles son vuestras películas y libros de trading favoritos?
KL: La primera vez que nos juntamos vimos La Gran Apuesta. El concepto que hay detrás es: “Think outside the box”. Eso intentamos en KomaLogic.
En cuanto a libros nuestros favoritos sería Principles de Ray Dalio (no es sobre trading pero puede asentar los pilares de tu firma), Trading Systems and Methods de Perry Kaufman (para recoger ideas para nuevas estrategias) y The Man Who Solved the Market de Gregory Zuckerman (una biografía inspiradora sobre Jim Simons).
XT: Dadnos una recomendación especial para los lectores de X-Trader.net, una de esas recomendaciones que no verás en ningún libro.
MC: Trabaja en equipo, si puedes. Ser un buen trader implica conocer muchas áreas distintas y ser bueno en ellas, por lo que formando un equipo podrás llegar más deprisa a tu meta. Pruébalo todo por ti mismo, sin tomar atajos, y pensando siempre en el largo plazo.
AC: Siempre mantener la mentalidad de underdog. No os creáis buenos traders cuando estéis en racha ni malos cuando las cosas no salen tan bien. Seguir vuestros principios y reglas y construir a largo plazo.
XT: Vuestros pensamientos finales sobre el trading y la despedida de rigor.
KL: El trading puede ser una de las maneras más rápidas de perder dinero que existen. Es muy importante hacer las cosas bien y dedicar el tiempo necesario a diseñar buenas estrategias de gestión de riesgo para minimizar las probabilidades de ruina.
El objetivo final del trading es rentabilizar el capital invertido. Miradlo como un negocio, ya sea para aumentar vuestro propio capital o el de vuestros inversores.
XT: Sin duda, sabias palabras. Muchas gracias Martí y Álex por compartir vuestra experiencia con nosotros.
