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Holas

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

Repito Hermes, tú puedes manejar la optimizacion de parámetros en tú cabeza de 10 a 30 parámetros. Una IA puede optimizar millones de parámetros en un segundo. De hecho James Simons fue uno de los primeros en crear un modelo de IA generaliza por lo menos en el modo que las entrenan. Ponía hasta el clima de cada país por el estado de ánimo de los inversores. Por eso te digo que no pierdas el tiempo con parámetros y cuantificaciones qué eso lo hace millones de veces mejor una IA y centrate en lo que verdad importa...dónde está el dinero y porqué

Si, jejeje , dime donde puedo comprar un juguetito como el que dices y cuanto me va a costar jejeje

Comparas el trading minorista con las grandes ballenas que no solo tienen recursos en capital para manipular los precios, también recursos humanos con grandes equipos muy cualificados .
Si tan fácil fuera como dices, con una persona sola bastaría para dirigir los algoritmos

Pienso que hay que ser realistas y trabajar con los recursos al alcance del trader minorista
En esos timeframes que hablamos, no se necesita procesar mucha información en poco tiempo, todo va muy pausado, no tienes que optimizar 10 o 30 parámetros en segundos.

Eso me recuerda el libro “Pensar rápido, pensar despacio”


saludos

Hermes sólo has de poner datos y te va haciendo cosas o también te crea código en Phyton y sólo debes introducirlo y te genera cuantificar.

Le pones los datos y créame una cuantificacion de 2 medias móviles, optimizamos con estos parámetros, búscame parámetros más óptimos, etc. Julius funciona muy bien con código pero debes entender que lo hace bien porqué a veces crea errores, etc...

Mí consejo es que vayas bloque a bloque para no tener código muy complejo que es donde más falla.

Esta IA de Google ya va un paso más allá, hablas con ella y compartes la pantalla, y ella te guía sobre lo que compartes y quieres hacer. 
https://aistudio.google.com/

Holas
agma,....Gibranes
Hemos pasado de una IA que manejan un equipo de científicos altamente cualificados trabajando para una ballena como James Simons gestionando miles de millones a una IA para el trader minorista y me pones un ejemplo de cruce de medias,.... eso ya se podía hacer hace muchos años, quizá menos rápido, pero insisto que en esos timeframes diario-semanal para explotar tendencias, en mi opinión vale mas datos fiables de calidad cuantitativos y cualitativos aunque los procesos de cuantificación vayan mas lentos porque el tiempo no ejerce presión y hay que pensar despacio.
Hay infinidad de escáneres de mercado para elegir, incluso las plataformas medianamente buenas ya tienen esas herramientas y esta Excel

La cuestión aquí, es que la cuantificación por ejemplo para saber la incidencia de reversión a la media de un activo lo puedes hacer con todos los datos del activo y fraccionándolo por pautas dependiendo de la que estés interesado sin incluir ninguna IA porque hace mucho tiempo que existen herramientas como excel, el problema es que puede que sea de gran ayuda en procesar una ingente cantidad de datos en poco tiempo de configuraciones muy simples utilizando indicadores, pero si buscas calidad en los modelos, cada detalle cuenta con datos confiables de calidad sin sesgar los datos que pone el mercado

Para saber la Volatilidad ATR de un activo en pautas muy concretas, no sirve analizar 200 de esas pautas y salir con datos promediados porque eso lleva sobre optimización forzosa a las 200 pautas. A mi un valor promediado a 200 pautas no me sirve de nada porque mi cuantificación va por otros derroteros sin sesgar los datos que pone el mercado.

Si le preguntáis a esas IA que estáis utilizando, en que fase de la tendencia esta un determinado activo dándole todos los datos de histórico a la IA , veréis la realidad, porque para que te diga en que fase esta esa tendencia primero tienes que darle la definición de tendencia que tomes de partida y las fases en que se divide y luego ya veremos que respuesta da y validarla o rechazarla mirando las graficas. Si tengo que validarla mirando las graficas, la IA no me sirvió para nada aparte de consumir tiempo para meterle los datos y que sean muy simples o probar y veréis la respuesta que da con datos cuantitativos y cualitativos porque no todos los datos son numéricos


Si quieres saber los flujos de capital que entran en un activo, como le metas configuraciones de volumen, se quedara en blanco como no le des nº de contratos comprados y vendidos en un determinado periodo y si tengo que validar esos datos revisando los nº, no me aporta nada la IA porque me duplica los procesos, primero para meterle todos los datos a la Ia y después para validarlos por uno mismo.

Si le preguntas a que sectores fluye ahora mismo el capital en la actual coyuntura, se queda en blanco o dará generalidades por respuesta que no sirven de nada
Si le das todos los datos financieros de una empresa, con todos los ratios de valoración y le preguntas como esta evolucionando respecto a su sector y competencia, le tienes que dar la tortilla ya cocinada y luego validar la respuesta

Si le preguntamos como reacciona un determinado activo en persistencia tendencial en un timeframe dado a los soportes -resistencias, le tienes que meter antes las definiciones de tendencia, de persistencia tendencial, de soportes-resistencias y un nº de respuestas posibles simples numéricas, todo ese tiempo metiéndole datos para después tener que validar las respuestas por ti mismo revisándolo todo cuantitativamente y cualitativamente.

Preguntarle que entrada es mas optima en un escenario dado...…

¿ Donde esta la ventaja que me aporta la Ia si me duplica los procesos?
¿Dais por buenas las respuestas sin validar los datos por vosotros mismos?

Preguntarle que busque ineficiencias estructurales...….
Preguntarle que busque ventajas en el trading y veremos que respuestas da.

Como no son datos confiables los que da y hay que revisarlos y no entiende de datos cualitativos.....

La IA no hace inferencias validas,.... si tienes que meter la hipótesis de partida y todos los datos que conlleva las respuestas posibles y duplicar el proceso por ti mismo para validarlo, mas que una ventaja es un lastre.
El trading no solo es un problema de matemáticas, ni es cuestión de rapidez en el procesamiento de datos

Estábamos hablando de edges y hemos pasado a cuantificar datos con IA que no entiendo para que sirven si hay que validarlos por unió mismo repitiendo el proceso.

Saludos

Ivan Sherman el campeón mundial de trading utiliza la IA para crear sus sistemas, creo que no estás validando correctamente el potencial de la herramienta, tú puedes hacer todo eso que dices y te vas a tirar años haciendo...
O con tú conocimiento de mercado agilizar los pasos críticamente.

Tú sabrías analizar las tendencias que se han creado en el oro durante los últimos 10 años y cuantificarlas con parámetros en un simulación de Montecarlo?

Por otro lado lo de las medias es un ejemplo parece mentira ajajaj

Pero a la hora de crear una serie de cuantificaciones neutras se empieza con parámetros neutros y se miden distribuciones, mediante esas distribuciones se trabaja en un análisis vectorial....etc etc eso te da una serie de información y con eso lo cruzas con información que la colaboré, por ejemplo noticias, etc etc etc. Con una herramienta que te lo haga quizás en 3 meses tienes hecho lo qué tú tardarías una vida en hacerlo manualmente. Creo que piensas que la IA te va a decir cómo ganar al mercado cuando debes ser tú quien se lo diga y ella que haga el trabajo y tú confirmes o te sorprenda el modo de llegar a conclusiones. Creo que te estás cerrando en banda y más cuando sólo hablas de cuantificaciones y no de efectos estructurales del valor que eso es un hecho diferencial muy alejado de la técnica que describes que no tiene ningún problema desde el análisis, es calcular escenarios y parámetros, nada nuevo y pocas posibilidades de éxito futuras.

Desde la técnica del precio o volumen no puedes hallar ningún tipo de ineficiencia estructural, estás ineficiencias suelen estar fuera de esa información. Porqué el volumen y el precio es una consecuencia de esas ineficiencias, empezando por ahí.

Holas

Creo que el mayor potencial demostrado en la IA , es la desinformación mezclando medias verdades con falsedades evidentes para manipular la percepción.
Uno de los riesgos de la IA , ese ese, otro que evolucionemos a " mas tontos" en vez de hacia mas inteligentes. Cuando un órgano como el cerebro no se utiliza delegando funciones en la IA, va perdiendo facultades porque no se ejercita suficientemente, la IA resolverá los problemas y todos viviremos felices y contentos

Sigues insistiendo en esa tesis que el tiempo es un factor muy importante y hay que resolverlo todo rápidamente en horas o minutos o se pierde la oportunidad y eso será valido para scalping o intradías pero no para timeframes de swing diario o semanal
Si llevas en seguimiento continuo un banco de activos y tienes modelos de calidad que no impliquen sobre optimizaciones, es uno mismo el que tiene que identificar la oportunidad que presente edges naturales porque la IA con mucha seguridad no lo hará y si lo hace tendrás que contrastar esa información de la IA con la tuya propia y tus investigaciones para validar la pauta.

"Ivan Sherman el campeón mundial de trading utiliza la IA para crear sus sistemas, creo que no estás validando correctamente el potencial de la herramienta, tú puedes hacer todo eso que dices y te vas a tirar años haciendo..."

Las estrategias que explotan persistencias tendenciales en diario-semanal, no han aparecido por con la IA, ya estaban ahí antes que la IA y seguirán estando después a pesar de la IA

Volvemos a poner el foco en otro trader del que se desconocen sus estrategias y solo tenemos lo que el dice(Iván Scherman), en una entrevista dice esto sobre la IA:
" Es una herramienta que, aplicada al análisis técnico, ayuda a encontrar diferentes patrones de comportamiento en los precios de los activos. Igualmente, no es que deje a los humanos fuera de toda decisión, sino que éstos intervienen para plantear las hipótesis, diseñar muestras del estudio y programar los algoritmos, así como a la hora de analizar los resultados obtenidos."


Esta de moda llamar a eso IA porque el nombre le da un halo de ente mas inteligente, cuando eso mismo lleva muchos años haciendose.

¿Cuántos, tanto o mas cualificados que el en IA se han quedado en la cuneta?
Esa es la respuesta que hay que responder y es sencillo hacerlo: hace falta algo mas que poder de computación para ganarle al mercado en series largas.

Si jejeje, ya se que lo de las medias era un ejemplo, pero un ejemplo que plasma muy bien las diferencias entre las tecnologias y equipos de cientificos muy cualificados trabajando para ballenas y los recursos que tiene un trader minorista en todos los aspectos comenzando por las fuentes de informacion.

"Desde la técnica del precio o volumen no puedes hallar ningún tipo de ineficiencia estructural, estás ineficiencias suelen estar fuera de esa información. Porqué el volumen y el precio es una consecuencia de esas ineficiencias, empezando por ahí."

No se como defines "ineficiencia estructural" si no lo dices en detalle para entendernos

Para mi una ineficiencia estructural son los desequilibrios entre oferta-demanda porque eso condiciona la evolucion del precio.

Que detras de eso esten los traders institucionales y tengan mejor informacion que nosotros, no elimina la ineficiencia.

No te quiero convencer de nada agma ni a ti ni a nadie, solo comento reflexiones y contesto con argumentos....


saludos

No Hermes es saber porque se producen esos desequilibrios de la oferta y la demanda, eso sólo es la consecuencia, de hecho no sabrás sí es que un inversor quiere deshacerse de un paquete de acciones y busca buen precio o hay una noticia, o vence el vencimiento de Singapur, cuadrar el arbitraje de los 3 horarios EEUU EUR JAPON o....o...o eso se le llama ineficiencia estructural tener mejor información qué el mercado. Hay traders que se mueven por noticias, otros investigan los vencimientos, otros a los creadores de mercado, etc etc etc . Tú cómo vas a saber sí ese desequilibrio es producido porqué? No tendrás ni idea por la técnica porque ahí no está la respuesta quizás creas que sí pero ya te digo yo que no.

Holas
Al menos coincidimos en algo jejeje
Ciertamente no puedo saber quien se esta posicionando o soltando lastre en detalle, realmente me es indiferente

Respecto a la definición de ineficiencia estructural, no coincidimos y ahora veras el porque.

Me gusta tu planteamiento cuando dices esto:

"Hay traders que se mueven por noticias, otros investigan los vencimientos, otros a los creadores de mercado, etc etc etc . Tú cómo vas a saber sí ese desequilibrio es producido porqué? No tendrás ni idea por la técnica porque ahí no está la respuesta quizás creas que sí pero ya te digo yo que no.!

Lo que pasa es que estas obviando una premisa muy importante y es que los grandes creadores de mercado institucionales a veces dejan huellas muy evidentes que suponen anomalías y esta muy estudiada la dinámica que siguen. No es porque lo diga yo, es porque hace mucho que lo hicieron especuladores y pioneros con una percepción muy desarrollada muy por encima de la media como Wyckoff

Yo entiendo que hay ineficiencias de muchos tipos , las que son accesibles para el trader minorista, no representan certezas, solo inclinan las probabilidades a su favor
Intentare explicar porque entiendo que los desequilibrios entre oferta-demanda para mi son ineficiencias

Si tomamos un mercado eficiente como hipótesis de partida, no habría desequilibrios explotables entre precio y valor de un activo por poner un ejemplo sencillo, en ese supuesto no existirían activos infravalorados por el mercado pero cuyo valor intrínseco sea superior al precio de cotización y existen prácticamente desde siempre.

Eso es un ejemplo de ineficiencia que refuta la hipótesis de mercado eficiente, otro ejemplo que lo refuta es que todos los participantes del mercado no tienen acceso a la misma información

Para mi una ineficiencia a nivel técnico, es cualquier sesgo que se repita intermitentemente en el mercado y aporte una ventaja para ser explotada en una muestra significativa de eventos

Los desequilibrios entre oferta - demanda y las anomalías en la actividad reflejadas en el volumen, suponen una ineficiencia porque se prestan a ser detectadas a tiempo y ser explotadas sistemáticamente siguiendo las huellas de los grandes creadores de mercado, es un tema muy estudiado durante muchas décadas.

Al igual que ocurre con desequilibrios entre precio y valor intrínseco de un activo, también ocurre entre la oferta y demanda o el mercado estaría siempre en un rango con oferta y demanda equilibradas, eso es imposible porque los precios no reflejarían el valor real de los activos o el precio se movería a saltos con grandes gap de forma continuada. La liquidez y la oferta-demanda son elementos inherentes a la dinámica del mercado, son elementos estructurales porque sin ellos las transacciones tal como las conocemos serian imposibles
Dime algún elemento que sea mas estructural que la liquidez y la oferta-demanda, por mucho que busques no lo encontraras porque sin estos elementos el mercado tal como lo conocemos no podría funcionar

Que esos desequilibrios en la base tengan un catalizador macro, fundamental o técnico, estamos totalmente de acuerdo en que las causas van antes que los efectos, pero si tiramos de ese hilo llegaríamos a la conclusión de que existen causas anteriores que condicionan ese catalizador macro, técnico o fundamental, y antes que esas causas habría otras que condicionaron llegar a esas situaciones. Las causas iniciales puede ser una o muchas por coincidencia de muchos factores que se van sucediendo y acumulando.
Pienso que aplicando la ley de causa-efecto, intentando ser prácticos, hay que partir de la información a la que tiene acceso el trader minorista sin aspirar a tener información confiable igual o mejor que la que tiene el mercado porque eso no es posible. Ahí entra el volumen y los desequilibrios entre oferta-demanda como elementos de investigación y estudio al alcance de todos como causas técnicas que en ocasiones producen anomalías evidentes que se traducen en ineficiencias explotables

El volumen refleja la actividad y la liquidez en general en diferentes horarios

Cuando no hay liquidez suficiente en un nivel de precios y la demanda presiona, el precio sube y cada vez se compra mas caro, para bajar ocurre similar presionando la oferta sin liquidez suficiente en demanda para frenar el avance del precio a cortos
Eso son desequilibrios entre oferta y demanda que se pueden observar en tiempo real, eso lo marca el conjunto de órdenes de todo tipo que al ejecutarse quedan reflejas en el volumen como total de contratos transados

El volumen total de un activo en un periodo dado no dice mucho salvo la actividad entre compradores-vendedores

Si comparamos los volúmenes en algunas pautas comienzan a verse anomalías en la actividad que es atípicamente alta

Una actividad atípicamente alta en el volumen indica la presencia del trader institucional con mucho interés en esa franja de precios
Evidentemente requiere investigación y estudio, no es pillarte un grafico y analizar los volúmenes sin saber que se busca porque probablemente mucha información se pase por alto o lleguemos a conclusiones equivocadas

Para que el precio se mueva direccionalmente con persistencia tendencial, hace falta fuerza de empuje mayor a la opuesta, eso queda reflejado en el volumen por desequilibrios entre oferta -demanda

Un trader minorista jamás puede tener mejor información que el mercado , eso si es una certeza sin excepciones, eso supondría comprar en mínimos y vender en máximos y no ocurre ni siquiera por azar. Como mucho las investigaciones a nivel de información macro y fundamental le pueden dar indicios de que un movimiento significativo tenga altas probabilidades de darse incluso con datos fiables sobre el terreno
Un ejemplo son las oscilaciones en el mercado de materias primas, si grandes potencias sacan al mercado sus reservas de crudo y la OPEP al mismo tiempo aumenta significativamente su producción, en un contexto macro muy débil o en recesión con una demanda muy débil, eso se trasladara al precio bajando porque aumenta significativamente la oferta en un contexto de débil demanda

Con las tasas de interés y otras decisiones que toman los bancos centrales ocurre similar, para aumentar la actividad en las economías hay que inyectar liquidez y poner el crédito mas barato para que aumente la demanda que se traduce en mayor actividad
Todas esas informaciones a un trader minorista le llegan con retraso respecto a otros grandes creadores de mercado, no puede tener mejor información que el mercado pero eso no significa que no pueda operar con ventaja tratando de alinearse con los intereses de esos grandes creadores de mercado

Ocurre similar con una empresa que vaya a dar un reporte de resultados, cuando la información sale al mercado, los que tienen la información fidedigna de esa empresa ya se han posicionado con mucha antelación.

Esa dinámica de los grandes creadores de mercado siempre es la misma: comprar barato y vender caro y es recurrente en el tiempo

Todo esa dinámica se lleva estudiando desde que existe la especulación aportando mucha información para el trader minorista
A nivel técnico, el volumen transado con análisis de actividad y desequilibrios entre oferta-demanda son los elementos que muestran las decisiones que están tomando
esos grandes creadores de mercado porque todo el volumen que mueven es muy difícil de ocultar.
Ese volumen atípicamente alto, es una anomalía que en ocasiones se traduce en una ineficiencia explotable porque produce desequilibrios entre oferta-demanda muy evidentes.



Si el trader institucional tiene información de calidad de datos que saldrán en fechas posteriores al mercado y se supone que esos datos forzaran los precios al alza, el presionara en las ventas para ir acumulando compras en las caídas por la lógica tan simple como comprar mas barato. Si todo el volumen que quiere meter en posición larga lo hiciera con los precios subiendo, daría la nota entrando el precio en escape porque no hay liquidez suficiente en ventas para frenarlo y compraría a precios promediados relativamente caros, para posicionarse con una posición relativamente grande sin llamar demasiado la atención , necesita liquidez a precios promedio baratos y eso siempre no es posible sin manipular el mercado.

Esa actividad atípicamente alta en el volumen es una anomalía en su distribución Un ejemplo muy reciente esta en el eurodólar, rango de acumulación en un soporte, volumen climático y posterior rotura con escape, después en la prensa saldrán los motivos, pero los que formaron esa pauta tenían la información cuando comenzaron a posicionarse

Eso es un ejemplo de comportamientos del mercado causado por el volumen que mueven los grandes creadores de mercado y es una anomalía y una ineficiencia que te da ventaja para explotarla, obviamente si la detectas a tiempo y para eso esta el volumen donde el institucional deja su huella, unas veces mas evidentes que otras por supuesto. En el caso del eurodólar se posicionaron con antelación al menos un mes antes dejando huella evidente en el volumen, ósea que manejaba muy buena información un mes antes de producirse la rotura del rango que luego la prensa económica lo interpreto o lo explico como todos sabemos.

Similar a esa pauta, hay en la mayoría de activos y en el mercado en general se dan varias veces eventos similares en muestras significativas de histórico, eso demuestra que es una pauta inherente a la estructura del mercado, en este caso en la dinámica de liquidez, oferta-demanda y volumen.
Se puede argumentar que esas ineficiencias de acumulación y posterior rotura con escape son difíciles de detectar y toman mucho tiempo en desarrollarse,.... no hay ninguna fácil, todas son difíciles de detectar y de explotar, es ponerse a ello.....

Si nos ponemos en un contexto de persistencia tendencial en diario- semanal, además de pautas de acumulación previos, cuando ya esta iniciada la tendencia, cada retroceso que marca sin llegar a romper su estructura, es una pauta de reacumulacion porque los movimientos direccionales tienen liquidez finita y no pueden subir en vertical, en esas pautas de reacumulacion los grandes creadores de mercado actúan para comprar con los precios bajando encontrando la liquidez necesaria que buscan

Todo es ponerse a investigar esos eventos en detalle, formular hipótesis y ver si los datos que salen de la investigación refutan la hipótesis o la validan, es el método científico básico que se aplica a todas las disciplinas, si los datos validan la hipótesis, el siguiente paso es comprobar si esos eventos suponen una ineficiencia explotable y ahí entran la detección de anomalías por desequilibrios entre fuerzas.

Si partimos de la premisa de que no se puede, ya esta todo dicho, siguiendo esa premisa aun estaríamos viviendo como cavernícolas.

También los viernes es un día de recogida de beneficios si la semana comienza de menos a mas con alzas significativas, pero no siempre se da y menos en algunos activos , pero si los llevas en seguimiento y esperas que ocurra porque hayas hecho los deberes, también supondrá una ventaja en este caso por anomalía de calendario en algunos activos pero no siempre se da porque hay muchos factores que ponderan.


saludos

Sí estudias el volumen de oferta y demanda del periodo creo recordar 2010-2015 los precios subieron sin apenas volumen, no había nada que podía entenderse, ya que anteriormente en mercados bajistas bajaba volumen y aumentaba volatilidad y viceversa quebraron muchos fondos en esa época...

Porqué es cuando se instauró el arbitraje generalizado por máquinas a todos los activos líquidos, puedo entender en el rabioso corto plazo sea útil cómo así lo utilizo yo, pero a más largo plazo de un día ...

De todas formas yo no digo que tú no tengas la capacidad de gestionar varios patrones y parámetros en tiempo real y entender la dinámica de los creadores de mercado. Simplemente que los creadores de mercado su misión es mantenerse neutrales a mercado porqué son la banca y utilizan derivados dependiendo la volatilidad y los cierres deben de posicionarse para dar liquidez a partes iguales que cobertura y ser neutrales a mercado, vamos puro arbitraje, una noticia mueve al mercado, aumento de volatilidad genera coberturas, etc etc. Mí consejo para saber sí ese movimiento es expansivo o contrario es ese.

Recomiendo ver este video donde un ex market maker explica muy claro como funcionan los institucionales y los market makers. Lo que tenía que hacer él cuando le llegaban los flujos.

Viene a corroborar la tesis de Greg Placsintar "La cola mueve al perro".

Puntos mas importantes a destacar:
1.-Los institucionales operan Volatilidad no operan direccion. y esto debería grabarse a fuego "NO OPERAN DIRECCION".
2.-Los Market Makers proveen liquidez y ganan dinero con los spreads, pero no pueden tomar posiciones directas de los clientes
3.-Para gestionar el riesgo de su inventario de opciones (warehouse), deben cubrir su delta en el mercado de futuros comprando o vendiendo contratos de futuros. Las griegas de las opciones, especialmente delta y gamma, obligan a los Market Makers a ajustar continuamente su posición en futuros para mantenerse delta neutral
4.-El gamma mide la velocidad a la que cambia el delta y, por lo tanto, indica la necesidad de comprar o vender más futuros a medida que el precio del subyacente se mueve. El charm también influye al final del día cuando las opciones cero días al vencimiento (0DTE) se acercan a su expiración
5.-La volatilidad observada al inicio y al final del día se atribuye a la actividad de cobertura de los Market Makers relacionada con las opciones 0DTE
6.-En un ambiente de gama positivo, los Market Makers compran en caídas y venden en subidas, lo que tiende a suprimir la volatilidad y hace que los mercados suban lentamente ("por las escaleras")
7.-En un ambiente de gama negativo, los Market Makers deben vender futuros en caídas para cubrirse, lo que acelera las caídas ("por la ventana")
8.-los niveles de máxima gama negativa o positiva actúan como puntos de atracción (imanes) para el precio, ya que los Market Makers deben intensificar su actividad de cobertura a medida que el precio se acerca a estos niveles
9.-cero gama como es un punto de inflexión donde la batalla entre posiciones alcistas y bajistas en opciones puede cambiar la dirección del mercado

Disculpa agma, veo que no me exprese bien por lo que dices de mantenerse neutrales al mercado.
Cuando dije creador de mercado institucional, me refería a grandes operadores institucionales

Smart Money

Smart Money se refiere al dinero controlado por inversores institucionales, fondos de inversión, bancos y otros grandes operadores del mercado que tienen acceso a información y recursos superiores a los del inversor minorista promedio.


saludos

Sobre los estilos de trading, entiendo que hay que valorar factores muy importantes

Las probabilidades del trading de muy corto plazo como los intradías direccionales como estilo de trading mayoritario, tiene las probabilidades muy en contra y la calidad de vida puede verse afectada muy significantemente por las horas que hay que meter sometido a presión con exigente concentración y el apalancamiento necesario para que los resultados como mínimo cubran los costes de operativa y el tiempo invertido.

Ya no solo se trata de ganar, hay que valorar si esos beneficios si llegan compensan todos los recursos de capital y humano que se invierten al año.

Hay algunas cosas que se pueden automatizar en una estrategia, pero desde mi criterio hay que trabajar las entradas discrecionalmente en tiempo real optimizando las entradas a la información del escenario que se este dando en detalle, sean estrategias intradía o de swing porque las entradas optimizadas a 100 o 200 escenarios conllevan sobre optimización forzosa.
El muy corto plazo como el intradía rabioso a por unos pip tiene mayores probabilidades con estrategias de arbitraje que en trading direccional y aun así automatizar esas estrategias al completo le veo muchos problemas en elegir parámetros óptimos validos para todos los escenarios.

Manejar la información en tiempo real no es un problema en marcos de tiempo fuera del intradía, lo vemos a diario en el hilo de PAULOKO y Gibranes como cada decisión que se toma esta meditada y repensada estando en un escenario macroeconómico muy volátil donde las noticias diarias siendo muy negativas también son contradictorias y añaden mas incertidumbre porque pensar a medio plazo en este coyuntura en algunos activos conlleva un gran margen de error por falta de estabilidad macroeconómica y geopolitica
El problema con los algoritmos es que no entienden de inferencias

Aunque las entradas en una operativa de swing se realicen en timeframes intradía, el modelo marca la estrategia y obviamente hay que decidir que tipo de entrada es mas optima en base al escenario que se este dando, es lo básico en el trading que trate de adaptarse a las condiciones del mercado
Me viene a la mente una frase celebre de John Templeton
“Las cuatro palabras más costosas en el mundo de la inversión son:
"Esta vez es diferente"


Si tuviera que nombrar el factor mas importante del trading aparte del factor psicológico, para mi serian crear modelos de calidad sin sesgar los datos que pone el mercado, si fallan los modelos..... falla todo.



Sobre lo que dices de que en una muestra de histórico de 5 años los precios subían sin apenas volumen, entiendo que es un problema de liquidez generado por los flujos de capital en una coyuntura macroeconómica generada por la crisis de las hipotecas subprime
Ahí va un informe económico del 2016, los flujos de capital en la base.