Modelos predicción meteo vs Trading.

[agmageton]

Actualmente la previsión del tiempo ha mejorado sustancialmente por modelos numéricos, aunque las previsiones tienen un carácter limitado en el tiempo.

Analizando uno de los mejores modelos en la actualidad el Centro Europeo para el Medio-Previsiones Meteorológicas (ECMWF), esta provisto de un conjunto de modelos probabilistas y deterministas que mediante las mediciones van incorporando datos a estos modelos y estos nos dan previsiones de diferentes días, siendo de 2 ó 3 días muy precisos no perfectos, a 7 días menos preciosos en nivel de confianza pero dentro de unos estándares aceptables y a partir de 7 días ya es mucho más complicado de tratar con cierto nivel de confianza, hasta hoy los modelos de más de 15 días distan mucho de ser buenas herramientas de predicción podríamos llamar confiable.

Funcionan según he podido leer de la siguiente forma, los supercomputadores llevan el histórico de las mediciones, a partir de ahí hacen modelos numéricos de probabilidad enclavados en modelos probabilísticos y modelos deterministas, en los últimos tiempos como he dicho anteriormente han ganado en precisión al incorporar mediciones más precisas vía gps además de los típicos satélites, sondas, etc que van bombardeando a mediciones, como la velocidad del viento, el nivel de calor, áreas de agua, etc...

Gestionan los modelos por conjunto, variando el modelo a partir de las nuevos datos, como son modelos no lineales (que no son estables, como en el trading), los algoritmos dinámicos tienen en la nueva información por interacción la variabilidad del modelo predictivo, dicho de otra forma, los modelos deterministas tienen un límite, pero ese límite esta ligado a la interacción en la configuración.

De alguna manera y más coloquialmente hablando, basan esas predicciones en la información y la interacción de los datos que van recibiendo, por ejemplo si la velocidad del viento se mueve a x el sistema asigna un nivel de probabilidad a ese movimiento, si posteriormente pongamos al día siguiente el viento a variado a x1 el modelo mediante los algoritmos pronostica el siguiente escenario y así sucesivamente, hay que tener en cuenta que ellos emplean modelos deterministas por históricos y modelos de probabilidad de momento, que mezclados van realizando los pronósticos, digamos en conjuntos.

El avance es significativo en las últimas décadas, ya que hay dos cosas fundamentales, por un lado una mejor información y por otro la interacción de modelos numéricos.

En el trading podemos sacar conclusiones positivas ya que el desarrollo del clima podría tener paralelismo con el mercado, ya que la velocidad con que las nubes avanzan, el nivel de agua en las nubes, la temperatura, las zonas de agua, etc muestran similitudes con el mercado, como el movimiento del precio, volatilidad, las zonas de tendencia, resistencias, soportes, etc son informaciones que van variando, como la geometría de la naturaleza, del caos y del orden, con formas y secuencias que son localmente impredecibles, pero globalmente ordenadas y que una de las soluciones en la actualidad más válida podría estar en la aproximación de los patrones mediante la importancia de la “intermitencia” y los “atractores” como información inherente a la “iteración" lo que nos hará ir variando los modelos por estimadores probabilísticos.

En definitiva el planteamiento de un escenario determinista, es una media solución porque esta englobado dentro de una ecuación no lineal con lo que el grado de confianza será muy bajo en el largo plazo sino engloba tras de sí un modelo dinámico. La solución esta en la importancia de la iteración de los nuevos datos que vayamos teniendo y que estos establezcan en las mediciones un modelo de probabilidad para el desarrollo del escenario siendo este mucho más preciso, como así nos lo indica la evolución de los modelos predictivos del tiempo.

[Rafa7]

Analizando uno de los mejores modelos en la actualidad el Centro Europeo para el Medio-Previsiones Meteorológicas (ECMWF), esta provisto de un conjunto de modelos probabilistas y deterministas que mediante las mediciones van incorporando datos a estos modelos y estos nos dan previsiones de diferentes días, siendo de 2 ó 3 días muy precisos no perfectos.

Hola agmageton,


En Wikipedia nos dice que el principio de incertidumbre de Heisenberg deducimos que "cuanta mayor certeza se busca en determinar la posición de una partícula, menos se conoce su cantidad de movimientos lineales y, por tanto, su masa y velocidad". También nos dice:
"Las partículas, en mecánica cuántica, no siguen trayectorias definidas. No es posible conocer exactamente el valor de todas las magnitudes físicas que describen el estado de movimiento de la partícula en ningún momento, sino sólo una distribución estadística. Por lo tanto no es posible asignar una trayectoria a una partícula. Sí se puede decir que hay una determinada probabilidad de que la partícula se encuentre en una determinada región del espacio en un momento determinado".

No podemos observar con microscopio electrónico la trayectoria de los electrones porque con la luz del microscopio alteramos la trayectoria de los mismos. Supongo que un físico corregiría mi frase pero supongo que tal como lo digo me aproximo a la verdad.

La diferencia entre la metereología y el trading ers que si por una ley podemos predecir la dirección de una borrasca, tal conocimiento no va a interferir en las leyes de la naturaleza, pero si conocemos una ley por la que podemos la dirección del precio, tal ley si va a interferir en la leyes del mercado.

Es imposible que podamos, en trading, encontrar una ley que nos diga en que dirección irá el movimiento del precio, ya que si encontraramos tal ley, tal conocimiento modificaría a las leyes de movimiento del precio.

Es por esto que hay tanta diferencia entre los resultados del backtesting y los resultados de nuestras operaciones reales.


Saludos.

[agmageton]

Rafa, el cambio climático de las últimas décadas ha hecho que los modelos deterministas de las previsiones del tiempo haya tenido que ser totalmente modificados, introduciendo modelos probabilísticos por iteración de los nuevos datos que se van produciendo. De alguna manera las leyes de la naturaleza han ido evolucionando, pues posiblemente por el hombre al ayudar al calentamiento global del planeta y la contaminación, y la aparición de nuevos fenómenos bajo esas circunstancias mayores tifones, huracanes, el niño, etc...quien sabe si en un horizonte muy lejano siga la interacción del hombre y cambie drásticamente la forma con la que la naturaleza se comporta. O un cisne negro y nos caiga un meteorito y cambie completamente es escenario.

Dicho esto, claro que no tiene que ver el clima con el trading desde las perspectiva de sus diferencias, pero si que veo una aproximación muy lógica en la forma como establecen escenarios probabilísticos y la gestión que se hace de ellos. con eso es con lo que me quedo y deshecho el planteamiento de patrones o escenarios deterministas ya que en la historia proporcionaran bajos niveles de confianza, como así nos ha demostrado el cambio climático.

[Rafa7]

Rafa, el cambio climático de las últimas décadas ha hecho que los modelos deterministas de las previsiones del tiempo haya tenido que ser totalmente modificados

Los modelos meterológicos cambian, pero no cambian por causa de que conozcamos tales modelos. En el trading hay la dificultad añadida de que si un modelo funciona, deja de funcionar cuando ha sido conocido.

Dicho esto, claro que no tiene que ver el clima con el trading desde las perspectiva de sus diferencias, pero si que veo una aproximación muy lógica en la forma como establecen escenarios probabilísticos y la gestión que se hace de ellos. con eso es con lo que me quedo y deshecho el planteamiento de patrones o escenarios deterministas ya que en la historia proporcionaran bajos niveles de confianza, como así nos ha demostrado el cambio climático.

Bueno, hay un rayo de esperanza en lo que dice Wikipedia sobre el principio de incertidumbre:
"Por lo tanto no es posible asignar una trayectoria a una partícula. Sí se puede decir que hay una determinada probabilidad de que la partícula se encuentre en una determinada región del espacio en un momento determinado"

[oni]

Pero esos datos que se van recibiendo, causan los cambios súbitos, por eso modelos numericos como GFS distan de ser iguales que ECMWF
ya que lo modelos americano y europeo usas distintas ecuaciones, dentro de las salidas diarias ( GFS tiene 4 al dia ) , solo se tienen en cuenta la deterministas.

Por eso la fiabilidad viene en modelos a 3 dias vista como máximo, ya que tienen más claro el movimiento del Jetstream , pero desde el momento que el Jetstream baja de latitud o pierde fuerza, entra los movimiento retrógrados, y ahí los modelos pierden fuerza a la hora de discernir un modelo en rombo retrógrado.

Es curiioso como en al variedad de modelos predictivos GFS, JMA Ukmo. GME, ENS etc.... solo comienzan a acoplarse en al misma dirección solo a 3 dias vista, y cuando pasamos a predicción de 10 o más días.. solo uno de ellos se lleva el gato al agua.


Rafa7 me encanta leerte, pero a veces sueltas unas perlas al más puro estilo piñón fijo .. que tela

[Rafa7]

Rafa7 me encanta leerte, pero a veces sueltas unas perlas al más puro estilo piñón fijo .. que tela

jajaja,

oni. pues me moderaré un poco para dar un poco de optimismo.

Sí que es posible hayar una ley del movimiento del precio en trading desde un punto de vista estadístico, pero es solo una ventaja temporal. Puedes explotar dicha ley antes que sea explotada por los los demás. Pero será inevitable que los demás también la exploten y así cambie la ley del movimiento.

La gracia está en hallar una ley de movimiento, y explotarla sabiendo que es una ley temporal, y detectar cuando ya no podemos seguir explotando la ley porque ha mutado.


Saludos.

[oni]

Solo hace falta ver un modelo medianamente fiable como GFS haciendo una predicción de un geopotencial en altura de 850.
de fecha de hoy--> predictivo a fecha del día 11 de este mes, y volver a verlo dentro de 48 horas.

[agmageton]

Y desgraciadamente no hay leyes en el trading y si las hay no son estables, como las tendencias y su dirección, esta comprobado que por ejemplo la mayoría de índices se mueven por tendencias historicamente, sea el exponente de hurts una herramienta que nos demuestra que esto es así.

Lo que se trata es que dentro de la ecuación imperfecta del trading, podamos desarrollar herramientas que nos digan con un nivel de confianza aceptable, cuando hay mayor probabilidad de que el precio varié su trayectoria, y esta en que nivel lo pueda hacer? todo eso se puede desarrollar con herramientas que nos proporcionen unas estimaciones probabilísticas, y mediante la iteración podremos gestionar de una forma mas eficiente los escenarios.

Un ejemplo sencillo, si yo estoy montado en una tendencia alcista y vemos que la volatilidad aumenta significativamente y mi modelo recoge que ese nivel tiene posibilidades altas de variar el escenario, establezco una norma que igual no se cumple siempre pero que tiene un alto grado de probabilidad a que se cumpla, ya que cuando aumenta la volatilidad del precio en un estado de tendencia alcista normalmente acaba por cambiar la tendencia. Esto se mostrará mucho más efectivo que por ejemplo dejar correr la tendencia hasta que haya un giro crítico del precio, la volatilidad aquí puede funcionar mediante la iteración como un estimador temprano de la probabilidad predictiva, claro a este sencillo modelo hay que buscarle históricamente el grado de confianza, si el grado de confianza es aceptable ya tenemos un modelo predictivo por iteración mucho más eficiente que dejar que la tendencia cambie ante un movimiento crítico del precio.

[oni]

Rafa
Espero que no me hayas malinterpretado

Te tengo en muy buena estima con tus colaboraciones, y de eso no cabe ninguna duda.
Y no te moderes para nada, porque es lo que nos conviene a todos para sacar jugo a esto ( el debate).

[X-Trader]

Interesante lo que planteas Agmageton, de hecho si buscas en Google sobre el tema no encuentras nada así que puede ser un camino a explorar. El tema es como relacionar las variables de esos modelos con las del trading: ¿la lluvia caída equivale al volumen? ¿Si la previsión indica que hará sol, se puede interpretar como que el precio va a subir? Veo complejo relacionarlo, además el comportamiento del fenómeno que estudia la Meteorología y el mercado no tienen nada que ver a priori. No obstante, habrá que darle una vuelta.

Saludos,
X-Trader

[agmageton]

Bueno no trataba de establecer un criterio de similitud entre el clima y el trading, lo que pretendía decir es que dada la complejidad de ambos y las herramientas que hacían frente para solucionarlo, haciendo de los sistemas deterministas La inclusión de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinista que hace posible que éste se aproxime a un modelo probabilístico o de enfoque estocástico, y eso es algo que podemos llevar directamente al trading.