El trading es subjetivo en muchos aspectos, por eso se dice que es mas arte que ciencia
Las matemáticas a piñón fijo no funcionan, hay muchos factores y variables a cuantificar, interpretar y valorar individualmente y en conjunto
La interpretación de los datos y valoración, admite muchas premisas de partida y muchas métricas
Ese proceso lo puede llevar a cabo una IA con unas premisas y métricas de partida, si el planteamiento en la base es erróneo en la interpretación y valoración de datos, por mucho que optimice la IA en datos históricos, fallara mas que una escopeta de feria en tiempo real
El problema con el mercado es que su distribución tiene fuertes asimetrías, no evoluciona a paso fijo
Esas asimetrías, es un problema muy grande que no se resuelve aplicando solamente matemáticas y técnicas de explotación predictivas
El capital busca optimizar recursos en un marco de incertidumbre condicionado por muchos factores y variables y entre ellas está la psicología humana (Risk-On Risk-Off)
A grandes rasgos, básicamente, el mercado presenta variedad de escenarios, el trader sistemático aplicando la lógica, busca validaciones de esa variedad de escenarios respecto a unos modelos previamente cuantificados
1 Los modelos pueden tener en la base supuestos predictivos a futuro, asumiendo que unos parámetros seleccionados sobre las variables mas importantes en histórico serán los mas optimas a futuro
2 Pueden ser modelos adaptativos, asumiendo en la base la validación de escenarios a modelos concretos pero sin intentar predecir a futuro los parámetros mas óptimos
Una cosa es la predicción sobre parámetros concretos fijos de una técnica proyectada a futuro y otra muy diferente asumir que esas condiciones que contempla el modelo puedan presentarse con una alta variabilidad en los parámetros sobre las variables mas importantes
El problema con esto es el riesgo de sobre optimización al intentar concretar en unos parámetros fijos ese amplio rango posible de parámetros buscando el valor promedio como mas optimo, cuando en esa distribución posible de parámetros esta condicionada por asimetrías que rompen esa técnica de explotación con parámetros fijos.
Siguiendo con el ejemplo de una pauta de persistencia tendencias en timeframes de swing, el 1º modelo con supuestos predictivos en la base sobre unos parámetros fijos, asume que todos los escenarios dentro de ese contexto de persistencia tendencial serán similares, y si no lo son, la sobre optimización en parámetros resolverá el problema como lo hace en histórico.
Las asimetrías que se dan el la distribución de datos en histórico, la técnica predictiva las resuelve tomando como validos los parámetros de una técnica de explotación ajustada al histórico a piñón fijo, aunque haya que asumir un mayor rango de stop y mas estrecho el rango del target como parámetros mas óptimos para minimizar las perdidas en las asimetrías negativas en la distribución de datos a costa perder beneficios acortando el target en otras condiciones de asimetrías positivas , no hace distinción en las condiciones de escenario para adaptarse a ellas entrando es sobre optimización forzosa.
La eficiencia del mercado, básicamente la saca en la alternancia en los valores de parámetros sobre las variables mas importantes y en la alternancia de pautas de mercado, es paradójico que se intente romper esa eficiencia con técnicas de explotación predictivas con parámetros fijos sobre optimizados forzosamente.
Antes hemos hablado sobre las entradas como buenas o mas optimas o peores como subóptimas, intentando hacer una distinción objetiva de forma generalizada a todas las entradas, en base a lo que asume a favor o en contra cada tipo de entrada en un determinado escenario sin añadir otros elementos de valoración.
Ahora entremos en detalles para la valoración de entradas condicionadas además a otros elementos para darse una ligera idea de como se complica todo a la hora de interpretar, valorar la información y sacar estadísticas, vamos analizar los dos tipos de entrada mas simples: entradas en rotura y entradas con descuento.
Vamos añadir los mismos sesgos a cada entrada: el 1º un patrón de fuerza por desequilibrios entre oferta-demanda reflejados en el volumen, el 2º una zona reactiva( soporte)
En esencia, el 1ª patrón son ineficiencias estructurales del mercado como patrón de fuerza al entrar.
En ese 1º patrón de desequilibrios entre oferta-demanda , no solo hay un patrón, hay varias configuraciones que reflejan desequilibrios, aquí hace falta creación de modelos de desequilibrios entre oferta-demanda para identificar y otra métrica para valorar lo que aporta una determinada configuración en una zona de soporte
Las configuraciones de entradas con descuento en los retrocesos, evidentemente se dan antes que las de roturas
Si un retroceso se acerca o toca una zona de soporte y se da una configuración de fuerza en el volumen, es evidente que es la configuración de entrada mas optima
Todas estas cosas son gestión activa que condicionan la probabilidad y no hay forma de sacar estadísticas a futuro porque se desconocen el nº de retrocesos que se darán y hay que valorar en tiempo real cada tipo de entrada mas optima a un escenario concreto de retroceso
Otro elemento que condicionan las probabilidades es la sincronización de timeframes entre el marco macro diario-semanal de monitoreo y seguimiento continuo en persistencia direccional y volatilidad y otro menor para efectuar las entradas.
Todos estos factores condicionan la probabilidad y no hay forma de sacar estadísticas a futuro porque son eventos que se necesita ejecutarlos en tiempo real con la información de cada escenario.
Ahora se entiende mejor la sobre optimización que conlleva confiar en una técnica predictiva proyectando parámetros fijos a futuro.
Cuantificación y estadísticas si, sobre los datos disponibles que pone el mercado y crear modelos con esos datos
Estadísticas sobre técnicas predictivas con parámetros fijos sobre optimizadas forzosamente, son trampas de confianza, en ocasiones acertaran por ajuste a la curva a esos parámetros y otras fallaran estando en manos del azar las rachas de acierto-fallo y de los DD por muchas técnicas de filtrado que se utilicen para conseguir unos parámetros fijos proyectándolos a futuro.
Automatización en los procesos total o en parte, los agiliza evidentemente, pero hacer predicciones a futuro con parámetros fijos, es ponerse en manos del azar.
Identificar, cuantificar y explotar edges naturales robustos que pone el mercado condicionados por los flujos de capital, conlleva mucho trabajo de investigación y no hay atajos, hay que hacer el trabajo con mucho cuidado intentando no sesgar los datos.
saludos
