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Hola Wikmar

Pienso que otro razonamiento falaz en tomar como supuestos validos en la base de partida, que los rendimientos de un sistema o la serie histórica que trabaja ese sistema siguen un paseo aleatorio
Nos hace falta algo mas que nº sobre los resultados del histórico para encontrar una ventaja de probabilidad en series cortas o hace mucho tiempo ya se habría resuelto este problema con los intereses que hay de por medio
El problema es que el mercado no sigue un paseo aleatorio, el mercado es fractal y eso cambia el problema enormemente a un problema de movimiento browniano fraccionario
Recuerdo que el año pasado tuvimos un debate sobre un tema similar y salió a la palestra el exponente de Hurst y la fractalidad del mercado donde colgué una tesis doctoral que demostraba empíricamente según ciertos modelos que los precios tienen memoria y no siguen un paseo aleatorio y tampoco la rentabilidad de los activos.
Sistemas hay de muchos tipos, pero si la curva de resultados de un determinado sistema, supuestamente sigue un paseo aleatorio con ausencia de colas gruesas, o la muestra es demasiado pequeña o hay alguna variable que se escapa entrando en paradoja porque sin colas gruesas no entiendo como crece el DD con el tiempo



La tesis: https://www.barcelonaschoolofmanagement ... cieros.pdf

El resumen:

6. CONCLUSIONES
En el capítulo anterior, hemos efectuado un análisis estadístico y fractal de la serie de retorno de distintos activos (índices, divisas y volatilidad).
En todos los estudios, hemos comprobado que las series no siguen una distribución normal, sino que en los extremos o colas, hay mayor frecuencia de datos de los que esperaríamos encontrar, en el caso de estudiar [], el área comprendida fuera de este intervalo es superior al 5%, que se esperaría obtener en una distribución normal. Por tanto, no es una buena aproximación ajustar estos datos con una distribución normal o Gaussiana. Por otro lado también hemos estudiado la curtosis, sabemos que si la distribución tiene una curtosis mayor que 3, función es leptocúrtica. Con nuestros datos nos han salido unas curtosis muy superiores a 3, el rango está comprendido entre curtosis de 4,36 para el caso de USDGBP, hasta curtosis de 10,45 en el caso de USDJPY. Una buena aproximación, para este tipo de series es una distribución de Pareto-Lévy ( colas pesadas). Otro de los argumentos que se basan los modelos tradicionales, es la independencia de los precios, es decir los precios no tienen memoria. Los precios son aleatorios, lo que pasó ayer no afecta en el precio de hoy, y la cotización de hoy no afectará para nada al precio de mañana. Su formación es análoga al lanzamiento de una moneda, existe la misma probabilidad que salga cara que cruz, es decir que la cotización baje o suba. Hemos demostrado, que esto no es así calculando el coeficiente de Hurst. Si los precios tuvieran un comportamiento aleatorio, nos hubiera dado H=0,5. ( siguiendo una Ley de Potencia). En ninguno de nuestros casos nos ha salido un coeficiente H=0,5. En la series de retornos de índices y divisas, nos hemos encontrado un coeficiente de Hurst superior a 0,5, lo cual nos indica que los precios tienen memoria, y que existe mayor probabilidad de que tras un periodo alcista, siga otro periodo en el mismo sentido. En el caso del índice de Volatilidad, hemos encontrado un H inferior a 0,5, esto lo que nos indica es que los precios tienden a volver a la media (proceso Mean Reverting). Estos resultados demuestran que los rendimientos de índices, divisas y volatilidad, no siguen un comportamiento aleatorio puro, random walk, sino que están sesgados, es decir siguen lo que se llama un comportamiento browniano fraccionario. 53
Nuestros resultados, muestran un coeficiente H comprendido entre un rango [ 0,57 - 0,58] para los índices y de [0,62-0,63] para las divisas y [0,42 -0,48] para el índice de volatilidad, indicando que existen propiedades fractales en el mercado de divisa y de acciones, tales como autosimilitud y persistencia o anti-persistencia. Por otro lado mediante el coeficiente de Hurst también podemos hallar la dimensión fractal, (propiedad intrínseca de los fractales) de estas series. Que es un número fraccionario comprendido entre 1 y 2. Otra de las características de los fractales es la autosimilitud, que cumplen las series de retornos, ya que si en estas no indicamos el eje del tiempo, no sabemos discriminar si se trata de variaciones anuales, semanales, diarias, etc.… Por tanto podemos llegar a la conclusión que las series de precios tienen un comportamiento fractal y que las herramientas derivadas de la geometría fractal nos permiten realizar un análisis de mercado más realista, en cuanto a sus supuestos, y con mayor consistencia en las observaciones empíricas. Los mercados financieros son entornos complejos, se desarrollan entre el orden y el caos, donde pequeñas variaciones iniciales producen grandes cambios en los movimientos de los precios finales. Por esta razón interesa conocer si este mercado tiene algún atractor, es decir si existen algunas pautas o fórmulas que nos permitan determinar con anticipación la inestabilidad. En los mercados financieros emergen patrones inesperados, por esta razón, los modelos fractales se constituyen como una opción científica para quienes operan en las bolsas de valores, por su capacidad para analizar el valor de una sola variable que evoluciona a lo largo del tiempo. Prometen ayudar a descubrir un orden dentro del caos de los mercados. Por tanto creemos que el grado de capacidad de predicción de los retornos es posible de efectuar mediante la geometría fractal, pero que aún se tiene que desarrollar alguna estrategia de inversión que pueda derrotar al mercado en alguna medida. Visualmente en los gráficos podemos identificar, a lo largo del tiempo, que hay ciertos patrones que se van repitiendo o se parecen. Nuestra tesina se ha limitado por el momento, a hacer una aproximación a este nuevo modelo. Nos hubiera gustado intentar aproximar matemáticamente un patrón, una ecuación que pudiera describir o predecir qué puede ocurrir, pero nos hemos dado cuenta que no es tan sencillo y que sería tema de una tesis doctoral.



saludos

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Cada vez me sorprenden mas: son muy "Quantums"
y con todos esos conocimientos en lo que va del año (o el año pasado), ¿que porcentaje ganan en su mejor cuenta y con que DD?

Mi intension es saber si todo ese conocimiento les sirve (o los acerca mas) para ser un trader rentable y consistente. En mi caso desconozco (y no entiendo) la mayoria de lo que postean (lo cual lo leo con sumo interes, aprecio y agradezco), creo ser un poco mas practico y a la vez uso limitados fundamentos numericos sin llegar a ser cientifico como varios de ustedes.

Empiezo yo, sin el animo de entrar en competencia, sino mas bien en mostrar si se puede o no ser rentable. Mi estimacion del DD (y en base a eso configure el capital y riesgo) solo fue tomando el maximo monto de perdida durante el BT, y calcular el capital para el DD maximo sea el 15%.

Gracias
PD: mi cuenta real mostrada no tradea Gold.

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Rango Starr escribió: 23 Jul 2018 19:39te paso los reportes. Los he hecho con un run de 500 que en vela de 1 minuto ya tienen tela..

Muchisimas gracias Rango.
- el metodo exacto ¿la fecha en rojo la marca el software o es un punto asignado manualmente?
- veo que puede llegar a tener como 400 en perdidas, entonces debo doblar (o mejor aun triplicar) el capital a 2000 para tener maximo estimado de un 20% de DD

Rango Starr escribió: 23 Jul 2018 19:42Cosa distinta es que lo hagas con velas de 1m e hicieras el backtest en metatrader en velas de apertura....

siempre optimizo en velas de apertura de 1m.
tendre que aprender un poco de "quantum" estudiar k means, aprender a realizar analisis walkforward y adquirir las herramientas respectivas, supongo alphadvisor y quantum analyzer.

Gracias nuevamente.

Rango Starr escribió: 23 Jul 2018 15:14...y ahora, cuando el moderador lo estime oportuno, borre todo el cruce de posts entre el forero nightmare y yo, ya que lo que se ha ido posteando, es ajeno al sentido del hilo, no incumbe, y simplemente eran unas respuestas al forero, que no aportan ningun valor real ni a nadie interesan per se en el hilo.

De acuerdo, cuando el "jefe" x Trader lo estime conveniente.

saludos

Rango Starr escribió: 23 Jul 2018 11:44 ¿para que quiero un estudio de un sistema con esperanza matematica 0?...... eso esta fuera de lugar......
un sistema con esperanza 0 no sirve para nada..... para que ibamos a estudiarlo?....

Gracias, Rango Starr.



Principalmente por dos motivos:
1.- La esperanza matemática es próxima a cero aunque nuestro sistema sea ganador, a no ser que hayamos encontrado el Santo Grial.
2.- No sabemos si la esperanza matemática será, en el período que queremos explotar, positiva o negativa.

Rango Starr escribió: 23 Jul 2018 11:44 acuerdate que puse unas formulas de un libro de estadistica..... si las compruebas , veras que el aumento de las rachas, no es lineal para cada fiabilidad..... eso implica que no dependera del W/L, o mejor dicho sera independiente de el. Por si solo ya es valido. Que la esperanza matematica nos combine fiabilidad con el W/L, ya es otra cosa....

Si por rachas perdedoras entiendes el número de operaciones consecutivas perdedoras, tienes razón en que ese número depende exclusivamente de la fiabilidad, y es independiente del ratioW/L.
Concretamente tener una racha de n operaciones consecutivas perdedoras tiene una probabilidad de (1 - P)^n, donde P es la probabilidad de acierto. Es decir no depende la probabilidad del ratioW/L.
Pero lo que si depende del ratioW/L (conjuntamente con la fiabilidad) es la profundidad del DD. Un sistema com mayor porcentaje de fallos podría tener menos DD gracias a un excelente ratioW/L.
En definitiva, la profundidad de un DD (en euros o en porcentaje) va a depender de la fiabilidad pero también del ratioW/L.



Saludos.

Rango Starr escribió: 23 Jul 2018 17:42los sistemas al final no pueden recoger, y se rompen.... pero aun asi, un sistema a infinito, tendra un DD mayor que el actual si no se rompiera

¿No pude haber algún sistema, digamos no fugaz, duradero, que entre sus reglas operativas esté no dejar pasar el DD de un punto x?.

Esa regla desdibuja la expresión del sistema más allá de DD = x, ya, pero no es muy difícil imaginar que existan reglas válidas para reengancharse, y si el sistema es bueno, se sobrepasará x en muy poquito en el caso de que los primeros reenganches sean perdedores.

En resumen, con todo eso, podríamos pensar en sistemas con DD acotado. ¿Os parece imposible?.

Nightmare escribió: 23 Jul 2018 18:23Mi intension es saber si todo ese conocimiento les sirve (o los acerca mas) para ser un trader rentable y consistente.

Todo ese conocimiento sirve, sobre todo o en el caso de que la acumulación se procese bien. Si se acumula ruido de ideas y desconcierto, no sirve, pero si vas depurando la información; sirve.

Yo me imagino a un grupo de gente de por aquí, como los ciclistas, no en una etapa sino en toda una carrera, temporada o vida deportiva; está el pelotón, a veces alguien demarra, los hay que ganan etapas. Los que ganen la carrera o un ciclo, no tienen porqué haber ganado ninguna etapa, simplemente hacer buenos resultados habitualmente, sin ser los mejores en un momento dado. Incluso, como ocurre en muchas cosas y hay una frase de esas famosas al respecto (que no recuerdo exactamente ahora), me suena Buffet, Munger o Uxío Fraga: en un largo tiempo, con no cometer errores muy gordos y predominar los aciertillos, fácil que ganas.

Wikmar escribió: 23 Jul 2018 23:55si vas depurando la información; sirve

Por ejemplo, una regla personal de cada uno, difícil de aprender: saber cuándo quedarse quieto y hasta cuándo, tanto por pérdida de finura psicológica (si intervienera la psicología en la operativa), como por pérdida de posibilidades de nuestro sistema, o más bien, porque las condiciones del entorno le van a hacer decaer.

sk_c7 escribió: 22 Jul 2018 23:53entiendo el hilo para aquellos quienes están ganando al mercado y quieren saber hasta dónde pueden forzar la máquina.

Gracias, k_c7.



Sí, es útil saber hasta donde podemos forzar la máquina, y también es útil saber que DD proveer que la esperanza matemática pudiera ser próxima a cero. Con ambas mediciones podemos diseñar nuestro algoritmo de Money Management: Decidir el tamaño de la posición y decidir que DD nos hará dejar de operar el sistema.



Saludos.

Rafa7 escribió: 24 Jul 2018 00:10Gracias, k_c7.



Sí, es útil saber hasta donde podemos forzar la máquina, y también es útil saber que DD proveer que la esperanza matemática pudiera ser próxima a cero. Con ambas mediciones podemos diseñar nuestro algoritmo de Money Management: Decidir el tamaño de la posición y decidir que DD nos hará dejar de operar el sistema.



Saludos.

Saludos Rafa,

Te comento: entiendo lo que quieres decir, tú te centras en un sistema para esperanza igual a cero, en ese caso, los resultados son totalmente aleatorios como tirar una moneda, tu DD dependerá de la gestión del riesgo que apliques pero ten por seguro que crecerá con el tiempo de forma inevitable, en las simulaciones de montecarlo que hacía conforme aumentaba el número de operaciones se desplazaba hacia la derecha la campana tendiendo al 99,99...%.

Como supongo que la gente quiere darle una aplicación práctica para un sistema ganador que quiera saber qué esperar de él y cómo gestionarlo he cogido sistemas ganadores, en estos casos el DD disminuía conforme aumentaba la esperanza y además de forma casi exponencial. De ahí que sea un error ignorar la esperanza matemática de cualquier sistema que haya ganado en el tiempo, he comprobado que hasta con una mínima esperanza matemática la curva de rentabilidad mejora notablemente respecto a la de esperanza cero, de ahí que haya que tenerlo en cuenta. Y no hace falta tener un santo grial, con mis cuentas reales después de años en positivo con sus más y sus menos, que gano a día de hoy pero bastante mediocremente, la esperanza que sale es lo suficientemente alta como para tenerla en cuenta, es decir, que si hubiera sido cero ya te digo yo que no estaría aquí respondiéndote. De ahí que remarque que es importante no dar por hecho que es cero, otra cosa es que la que tengas actualmente quieras ponderarla un poco a la baja para no ser tan optimista.

Para terminar, comentarte que cuando me refiero a fiabilidad lo hago como equivalente a esperanza matemática porque a ratio W/L de 1 la esperanza matemática depende de la fiabilidad y viceversa a fiabilidad 50% la esperanza depende del ratio W/L. Por lo que da igual que elijas uno y dejes fijo el otro ya que es simétrico el resultado de la esperanza matemática, yo lo hice así por simplificar. Por ponerte un ejemplo, un sistema con fiabilidad 60% y ratio w/L de 1 tiene la misma esperanza matemática que un sistema con fiabilidad del 50% y ratio W/L de 1,4.

Hermess escribió: 23 Jul 2018 16:36Nuestros resultados, muestran un coeficiente H comprendido entre un rango [ 0,57 - 0,58] para los índices y de [0,62-0,63] para las divisas y

Cómo es posible que salga un coeficiente H más alto para divisas que para índices cuanto en el largo plazo es claramamente más sesgado un índice, además, en la práctica siempre he sido de divisas y llevo un par de años operando con índices y he de decir que son bastante más fieles, así como decir que tienen menos de esa aleatoriedad de la que se habla. Creo que los resultados se deben al timefrime elegido así como los activos, difícil generalizar.

Hermess escribió: 23 Jul 2018 16:36Nos hubiera gustado intentar aproximar matemáticamente un patrón, una ecuación que pudiera describir o predecir qué puede ocurrir, pero nos hemos dado cuenta que no es tan sencillo y que sería tema de una tesis doctoral.

Yo también creo que dentro de todo el caos hay un orden muy difícil de ver, pero tanto como sacarlo matemáticamente es muy de la pelicula PI, Fe en el caos. Por la misma definición de mercado si una ecuación matemática definiera ese orden dentro del caos dicho orden se corregiría por participar en el mismo mercado. Es algo así como lo que dijo un forero por aquí hace tiempo: "no todos los fondos pueden ganar al mercado, pues todos esos fondos son el mercado".

Saludos

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