Cómo calcular el capital mínimo

[Ciclo]

Si mi razonamiento es correcto o no, no estoy seguro, pero es lo que pienso.
Saludos.

Yo creo que si es correcto. Muchas gracias Rafa.

Un cordial saludo

[Bizancio]

Por otra parte, has olvidado comentar la propuesta de utilizar el percentil 99 en lugar del percentil 100. ¿No crees que eso sería insesgado aunque aumentases la muestra?

Hola Bizancio.
He mirado el excel y lo he entendido.
No sabía que era la función percentil, pero ya lo averigüé.
He hecho una prueba, he añadido 2 columnas a tu exel.
En una columna he puesto la fórmula MÍN(D$5:D5). En esta columna el promedio es -8,61 y la desviación típica de la muestra es 3,94
En la otra columna he puesto PERCENTIL(D$5:D5;0,01). En esta columna el promedio es -7,46 y la desv.típ. 3,23

De este experimento deduzco que el percentil 99 es mas estable porque la desviación tipica es mas baja. O sea que creo que estas en lo cierto, que el percentil 99 es mas estable históricamente.

Pero hay una realidad, y es que fácilmente en los sistemas de trading el DD histórico el DD llega a doblarse. Por lo que considero que el DD histórico, tanto con percentil 100 como con 99, no es una buena previsión, por lo cual tenemos que multiplicar por 3. Una opción sería usar percentil 99 y multiplicar el DD por 3.

De todas maneras, aunque uses percentil 99, mucho mejor usar la simulación de Montecarlo.

Por cierto, cuando expliqué la simulación de Montecarlo, sin yo saberlo (no sabía que era percentil), estaba considerando percentil 95.

HOla Rafa:

Adjunto una hoja de excel que entiendo hace lo que propones cuando corres la macro DDAleatorio.

En los datos que le he puesto, me sale un DD histórico de 30, mientras que el percentil 95 de 1000 simulaciones es de 51. No obstante, creo que hacerlo así elimina lo tendencial (o antitendencial) que puede ser tu sistema en lo que a su linea de equity se refiere.

Sin ir más lejos, mi DD histórico está al final del primer tercio de las simulaciones. Esto tiene relación, dicho sea de paso, con sistemas fractales y la dimensión fractal de tu equity. Si he entendido bien, esas simulaciones tiran ese dato a la basura.

Esperaré, en medio de esta tormenta (por los mercados lo digo) tu contestación. Un saludo

[Rafa7]

Sin ir más lejos, mi DD histórico está al final del primer tercio de las simulaciones. Esto tiene relación, dicho sea de paso, con sistemas fractales y la dimensión fractal de tu equity. Si he entendido bien, esas simulaciones tiran ese dato a la basura.

Este es el párrafo que no he entendido. ¿que dato estas simulaciones tiran a la basura y por qué?

Bizancio,
he hecho otra cosa por curiosidad.
He calculado el porcentaje de aciertos p, me da un 49%.
He calculado el número n de operaciones perdedoras consecutivas con un 1% de probabilidad y me da:
n = Ln(0,01) / Ln(1 - p) = 6,76
Y he multiplicado la peor operación por n y me da:
n * 8,89 = 60,13

Sale un resultado relativamente parecido al de la simulación de Montecarlo de 1000 operaciones al 95% de confianza del Excel (51,25).

Saludos.

[Rafa7]

Y he multiplicado la peor operación por n y me da:
n * 8,89 = 60,13

Hola Bizancio,

1.- ¿Te acuerdas que me comentábamos de considerar la pérdida media porque considerar la pérdida máxima era muy conservador?
Pues después de esto, estoy mas convencido de considerar la pérdida máxima porque el resultado, 60,13 no es un resultado exagerado, sale relativamente parecido a la simulación de Montecarlo de 1000 series con confianza del 95% que estamos considerando en el Excel.
2.- Lo de considerar una mala racha del 1% de probabilidad parece que es adecuada. O al menos, considerar una mala racha del 1% de probabilidad suponiendo que en cada operación pierdes lo que se pierde en la peor operación, sale un resultado aceptable.

Mis conclusiones son muy intuitivas, porque habría que hacer muchos experimentos ...

¿Cómo lo ves?

Saludos cordiales.

[Bizancio]

Hola Rafa:

Estoy preparando una hoja de excel para ti, pero el concepto que trato de traer a colación es que resulta importante estudiar como se concatenan las perdidas y ganancias. En el mundo lineal, eso se estudia con modelos ARIMA, pero existen muchas relaciones que no son lineales.

Ya he traído ya en otros hilos una de las partes básicas del estudio de lo no lineal: el exponente de Hurst. Si lo pones en google te salen varios vinculos, por ejemplo http://en.wikipedia.org/wiki/Hurst_exponent

El tema está en que, si reordenas aleatoriamente los resultados que has obtenido, pierdes la parte de información que dice como engarza uno con el siguiente. Eso es a lo que me refería con tirar información a la basura.

En breve pondré otro post con la excel que estoy preparando. Un saludo

[Rafa7]

Estoy preparando una hoja de excel para ti, pero el concepto que trato de traer a colación es que resulta importante estudiar como se concatenan las perdidas y ganancias. En el mundo lineal, eso se estudia con modelos ARIMA, pero existen muchas relaciones que no son lineales.

Muchas gracias. Tómatelo con calma, no hay prisa. Yo no dispongo de mucho tiempo ultimamente. Cuando puedas, haz la hoja y me la miraré.

Ya he traído ya en otros hilos una de las partes básicas del estudio de lo no lineal: el exponente de Hurst. Si lo pones en google te salen varios vinculos, por ejemplo http://en.wikipedia.org/wiki/Hurst_exponent

Lo del inglés lo llevo mal. Lo he traducido con el google y es muy interesante. Lo fractal es muy interesante aunque nunca me he sumergido en lecturas al respecto. Es un tema en el que me gustaría profundizar porque intuyo que me estoy perdiendo algo. Lo que me gustaría es saber como se calcula el exponente de Hurst. Espero encontrar alguna página que lo explique.

El tema está en que, si reordenas aleatoriamente los resultados que has obtenido, pierdes la parte de información que dice como engarza uno con el siguiente. Eso es a lo que me refería con tirar información a la basura.

Cierto, se pierde información, por un lado, pero se profundiza en un aspecto de la información.
Quiero decir que, si, por ejemplo obtienes una imagen de una sección del cerebro pierdes información (ya que solo miras la sección) pero ganas en profundizar en una parte de la información.
El reordenar aleatoriamente te da una información y te quita otra. Es como seccionar la información.

[INtrader]

Ya he traído ya en otros hilos una de las partes básicas del estudio de lo no lineal: el exponente de Hurst. Si lo pones en google te salen varios vinculos, por ejemplo http://en.wikipedia.org/wiki/Hurst_exponent

Lo del inglés lo llevo mal. Lo he traducido con el google y es muy interesante. Lo fractal es muy interesante aunque nunca me he sumergido en lecturas al respecto. Es un tema en el que me gustaría profundizar porque intuyo que me estoy perdiendo algo. Lo que me gustaría es saber como se calcula el exponente de Hurst. Espero encontrar alguna página que lo explique.

Hola Rafa, por si sirve de algo aquí te dejo un árticulo con el exponente de Hurst que además contiene referencias sobre su cálculo y otros árticulos relacionados con lo mismo.

http://www.tradingsys.org/index.php?opt ... &Itemid=48

Saludos. INtrader

[Bizancio]

Cierto, se pierde información, por un lado, pero se profundiza en un aspecto de la información.
Quiero decir que, si, por ejemplo obtienes una imagen de una sección del cerebro pierdes información (ya que solo miras la sección) pero ganas en profundizar en una parte de la información.
El reordenar aleatoriamente te da una información y te quita otra. Es como seccionar la información.

Pues no estoy de acuerdo Rafa. Es como coger los pixeles de una foto y reordenarlos. El número de puntos rojos, verdes y azules es el mismo, pero te has cargado la foto.

Un abrazo

[Rafa7]

Es como coger los pixeles de una foto y reordenarlos. El número de puntos rojos, verdes y azules es el mismo, pero te has cargado la foto.

¡Qué fuerte!
Si esto que acabas de decir es cierto, lo de los fractales es la bomba.
¿Será verdad?

[Bizancio]

Bueno, es cierto a medias.

Para ser más exacto, la foto que te cargas al reordenar ya estaba bastante borrosa... ¡pero tenía información!

Saludos

[Rafa7]

Supongamos que quieres que no te haga daño una mala racha de de mas de n operaciones. Si usas K(2n) estarás protegido, porque si en las últimas 2n operaciones hay n o mas operaciones de pérdidas, el Kelly será <= 0, y solo arriesgarás un lote (lo mínimo).

Ciclo, cometí un error de razonamiento.
Si en las últimas 2n operaciones hay n operaciones de pérdida, el Kelly no será <= 0 necesariamente, ya que eso depende del payoff.
Si el payoff < 1, entonces si es cierto que si en la últimas n operaciones K(2n) será <= 0.
Claro que si las últimas n operaciones son perdedoras, Kn < 0.
No obstante K(2n) puede ser apropiado aunque el razonamiento halla sido erróneo. En todo caso en Km es conveniente que m >= n, nunca < n.
Saludos.

[Ciclo]

Buenas tardes Rafa y demás amigos:

Sigo con este tema por que me parece fundamental.

Recapitulando un poco sobre el asunto. Resulta que queremos optimizar las ganancias de nuestro sistema al maximo, y para ello creamos un historico de 100 operaciones en una cuenta real. Ahora lo metemos en una hoja excel y convertimos las operaciones de dinero a operaciones en puntos, para que no se desvitue nuestro futuro calculo de f en base al creterio de kelly. Bien, supongamos nos da una p=55%, media Wins=20 puntos y media de Loss=10 puntos y por tanto Ratio W/L=2. Con esto kelly nos dice que debemos arriegar una f optima =32,5% de nuestro capital en cada operacion. Pero el problema lo tenemos ahora en que, suponiendo que nuestro sistemas se comporte igual que en las pruebas previas, cosa que es imposible, podriamos tener un DD% brutal imposible de soportar.

Entonces nos centramos ahora en el DD. Resulta que según vimos en calculos anteriores teniamos una funcion f(DD%,RoR), de tal modo que eligiendo DD% y eligiendo RoR nos daba una f "optima" en funcion de estos parametros, que es una f distinta a la f optima en funcion de la maxima ganancia que no tiene en cuenta parametros, que a mi juicio,son mas importantes que obtener la maxima ganancia.

Por ello se me ha ocurrido que se podría construir una f optima en funcion de todos los parametros f(DD%,RoR,Profit)
y seria f=MIN[f de kelly, f(DD%,RoR)]

A ver que te parece la idea.

[Rafa7]

Recapitulando un poco sobre el asunto.

Hola Ciclo,

hoy estoy un poco espeso. Mañana espero contestarte.
Para hablar de un ejemplo, ya va bien el que has expuesto.

De momento, en %:
Porcentaje de aciertos, p = 55%
Promedio por operación ganadora, w = 20%
Promedio por operación perdedora en valor absoluto, l = 10%

Hay dos datos que me faltan
1.- ¿cuál es la cantidad mínima para invertir en una sola operación? (Digo mínima, no tan ridícula que las comisiones se coman las ganancias si hacemos varias operaciones). ¿2000 €? Proponlo tu mismo.
2.- ¿cuál sería la pérdida máxima por operación de esas 100 operaciones en porcentaje? ¿40%? Proponlo tu mismo.

Saludos.

[Ciclo]

Recapitulando un poco sobre el asunto.

Hola Ciclo,

hoy estoy un poco espeso. Mañana espero contestarte.
Para hablar de un ejemplo, ya va bien el que has expuesto.

De momento, en %:
Porcentaje de aciertos, p = 55%
Promedio por operación ganadora, w = 20%
Promedio por operación perdedora en valor absoluto, l = 10%

Hay dos datos que me faltan
1.- ¿cuál es la cantidad mínima para invertir en una sola operación? (Digo mínima, no tan ridícula que las comisiones se coman las ganancias si hacemos varias operaciones). ¿2000 €? Proponlo tu mismo.
2.- ¿cuál sería la pérdida máxima por operación de esas 100 operaciones en porcentaje? ¿40%? Proponlo tu mismo.

Saludos.

Si, eso vale. Con estos datos la cosa sería así

f Kally= 32,5%

Con un RoR de 0,1% ==>n=9; DD%=50%=1000€, aunque el la magnitud de DD no es necesaria.
f(DD%,RoR)= 1-(1-DD%)^(1/n) =1-(1-0,5)^(1/9)=7,41%

Con lo cual f optima sería f=MIN[ f(DD%,RoR),f Kelly) y en este caso sería 7,41% sobre el saldo y que no nos daría la maxima ganancia pero si la maxima seguridad segun nuestra demanda de DD% y de riesgo de ruina, en este caso 50% y 0,1%.

Mañana saguimos charlando.

Un saludo cordial.

[Ciclo]

Mañana saguimos charlando.

Vamos a poner que elegimos un DD% del 99%, entonces con los mismos parametros, p=0,55 y r=0,1% nos da una f de 43,77% de riesgo que es mucho mayor que la f de kelly. Con lo cual prevaleceria la f de kelly.

¿Cuando ambas f son iguales con 0,1% de riesgo de ruina? En este caso cuando DD= al 97,1%

En general esta f siempre será menor que la de kelly, la cual es la f maxima permitida.

No se si sería pertinente añadir esto otro, la verdad es que no lo he pensado

f optima= MIN (f(DD%,RoR,p), f (kelly historico), f(kelly n ultimas operaciones))

Con lo cual la restriccion ejercida por f(DD%,RoR,p) es mucho mas racional que cambiar esto por una cte=10% creo yo.

Saludos.