Cuando nos planteamos cualquier estrategia de inversión o creación de un sistema de trading sobre cualquier activo (acciones, índices, futuros, etc.), una de las primeras decisiones que debemos adoptar es que compresión o minutaje (time frame) vamos a utilizar para realizar los cálculos oportunos en dicha estrategia de inversión.
Si nos referimos a los aspectos psicológicos que nos empujan a elegir una determinada compresión y no otra, podríamos afirmar que una de las características que tenemos los humanos y que nos ha permitido evolucionar, es la curiosidad hacia lo desconocido y que precisamente esa curiosidad nos obliga a acercarnos al objeto del estudio, incluso físicamente. Es por tanto natural que nos sintamos atraídos a ver los gráficos con compresiones muy pequeñas como si en el detalle de las mismas fuésemos a encontrar el secreto del movimiento de los mercados.
Si esto es así, podríamos decir que estamos condicionados psicológicamente a preferir las compresiones mas bajas porque pensamos a priori que nos aportan un mayor detalle de la información.
A todos los traders a los que he tenido ocasión de preguntar por la compresión de los gráficos que utilizaban en sus estrategias de trading, la mayoría de ellos contestaron no tener un criterio claro para elegir una compresión determinada, por lo que basan su argumentación en la comodidad o confianza que les proporciona el trabajar en compresiones a las que ya están habituados, haciéndoseles mas fácil el seguimiento de un valor si utilizan siempre la misma o una combinación de ellas. Los que utilizan sistemas automáticos suelen dejan al ordenador que decida a través de sus optimizaciones, cual es la compresión que se adapta mejor a su sistema.
También he visto como a lo largo de los años, los traders «más curtidos» suelen utilizar minutajes más altos, mientras que los traders «noveles», tienden por el contrario al inicio de su andadura en los mercados a utilizar minutajes muy bajos.
Intentaremos demostrar mediante un ejemplo práctico como influye la elección de un minutaje u otro en el resultado final de nuestro sistema.
En este ejemplo práctico utilizaremos el futuro del Bono Alemán (Bund) que cotiza en Eurex, utilizaremos una base de datos que abarca desde 1997 a Marzo de 2005. Emplearemos como sistema de trading un simple cruce de medias. Dicho sistema lo programaremos para que cierre sus operaciones al final de cada vencimiento y ajustaremos nuestros datos históricos por los saltos producidos en los vencimientos, es decir, en cada vencimiento haremos su ajuste correspondiente.
Con ello conseguimos que las medias no se vean afectadas por dichos saltos irreales que tendríamos en nuestra base de datos si no hiciésemos esos ajustes.
Optimizamos en las siguientes compresiones: 5,10,15, 20 y 30 minutos.
En la tabla Numero 1, tenemos los diferentes minutajes, un rango de periodos a optimizar tanto para las medias a corto plazo como las medias a largo plazo, axial mismo tenemos el resultado de esa combinación de medias y los datos óptimos para cada tipo de medias.
TABLA Nº 1
|
Compresión |
Rangos medias cortas |
Rangos medias largas |
Resultados en puntos |
Media corta compras |
Media larga compras |
Media corta ventas |
Media larga ventas |
|
5 min. |
1-200 |
50-500 |
3364 |
31 |
484 |
31 |
484 |
|
10 min. |
1-200 |
50-500 |
3279 |
14 |
278 |
15 |
274 |
|
15 min. |
1-200 |
50-500 |
3687 |
52 |
494 |
9 |
184 |
|
20 min. |
1-200 |
50-500 |
4798 |
55 |
500 |
55 |
500 |
|
30 min. |
1-200 |
50-500 |
4971 |
20 |
421 |
5 |
470 |
Observando dicha tabla podemos deducir claramente que para este sistema en concreto y para este activo, el mejor minutaje corresponde a la compresión de 30 minutos.
También podemos deducir que cuanta mayor es la compresión mejor es el resultado y viceversa, cuanta menor es la compresión, generalmente el resultado es inferior.
Con toda esta información, conclusiones y llegados a este punto, lo mas probable es que continuemos buscando mas sistemas en mas mercados y probándolos en diferentes compresiones, sobre todo en compresiones mas bajas para satisfacer nuestras preferencias psicológicas.
Nuestra propuesta consiste en que además de seguir buscando nuevos sistemas, extraigamos de la experiencia, la máxima información que nos permita evolucionar de manera más lógica y ordenada.
En primer lugar buscaremos en el procedimiento empleado algún punto perceptible de ser mejorado y para ello podríamos hacer una simple reflexión matemática: si 30 minutos contiene 6 barras de 5 minutos, parecería lógico pensar que el rango de optimización que hemos utilizado en 30 minutos lo extrapolásemos al resto de minutajes, así para una compresión de 5 minutos, tendríamos que multiplicar por 6 el rango de la optimización, para mantener las proporciones, haciendo lo mismo para el resto de minutajes.
Esta es solo una hipótesis de trabajo, después mediante las pruebas correspondientes veremos si esta hipótesis de trabajo es valida o no.
Siguiendo esta forma de proceder tendríamos la siguiente tabla con los resultados:
TABLA Nº 2
|
Compresión |
Rangos medias cortas |
Rangos medias largas |
Resultados en puntos |
Media corta compras |
Media larga compras |
Media corta ventas |
Media larga ventas |
|
5 min. |
1-1200 |
50-3000 |
4901 |
236 |
2033 |
27 |
2886 |
|
10 min. |
1-600 |
50-1500 |
4895 |
59 |
1254 |
125 |
1038 |
|
15 min. |
1-400 |
50-1000 |
4865 |
38 |
822 |
81 |
707 |
|
20 min. |
1-300 |
50-750 |
4987 |
8 |
649 |
30 |
612 |
|
30 min. |
1-200 |
50-500 |
4971 |
20 |
421 |
5 |
470 |
Curiosamente , ahora que hemos utilizado unos rangos proporcionales, algo que no se suele hacer, los resultados obtenidos en cualquiera de las compresiones son muy parecidos, pero los valores para cada parámetro se han visto modificados.
Con los nuevos datos, podríamos concluir que la compresión en este sistema, y tal vez en la mayoría, no afecta significativamente a los resultados, pudiendo utilizar cualquiera de ellas, siempre y cuando sean proporcionales y menores de 30 minutos.
Para confirmar nuestras sospechas cogeremos los parámetros resultantes de la optimización en 30 minutos y los extrapolaremos al resto de compresiones para verificar si los resultados son efectivamente similares, siendo el resultado la tabla que sigue.
TABLA Nº 3
|
Compresión |
Coeficiente multiplicador |
Resultados en puntos |
Media corta compras |
Media larga compras |
Media corta ventas |
Media larga ventas |
|
30 min. |
1 |
4971 |
20 |
421 |
5 |
470 |
|
20 min. |
1.5 |
4855 |
30 |
631 |
7 |
705 |
|
15 min. |
2 |
4916 |
40 |
842 |
10 |
940 |
|
10 min. |
3 |
4720 |
60 |
1363 |
15 |
1410 |
|
5 min. |
6 |
4859 |
120 |
2526 |
30 |
2820 |
Efectivamente las dispersiones son mínimas; incluso todos los ratios, número de negocios, malas rachas, etc., también son muy parecidos.
Ahora ya nos parece todo mucho mas lógico: sabemos que en este sistema la compresión es irrelevante y que cualquier sistema que solo utilice medias también lo será, incluso en cualquier mercado en que lo utilicemos también obtendremos resultados similares independientemente de la compresión utilizada, siempre y cuando el histórico sea suficientemente amplio.
En mi opinión, la compresión en los gráficos juega un papel similar a la distancia focal en un microscopio. Lo que observamos es siempre lo mismo, pero si erramos con la distancia focal, podemos perder la nitidez de la imagen y lo que es peor, imaginarnos cosas que se alejan de la realidad o simplemente no existen, con las consecuencias que todos conocemos.
Pero aún podemos ir algo mas lejos aprovechándonos de nuestro error inicial , ya que si utilizamos una compresión muy corta y unos parámetros muy cortos, el resultado de nuestro sistema se reduce considerablemente (en este caso, hasta un 30%) y eso quiere decir, por el tipo de sistema que hemos utilizado, que en compresiones cortas, los beneficios obtenidos gracias a las tendencias persistentes se pierden en su mayoría con los movimientos laterales del mercado que inevitablemente también sufrimos.
Dicho de otra manera, si utilizas compresiones cortas y parámetros muy bajos, el comportamiento de tu sistema se convierte en aleatorio y con mucha suerte y paciencia estarás consiguiendo resultados ligeramente mejores que tirando una moneda al aire.
Si nos hubiéramos quedado con los resultados de las primeras optimizaciones, tal vez perderíamos el tiempo intentando a través de filtros, indicadores y cálculos de todo tipo, encontrar en las compresiones cortas resultados mas favorables e inevitablemente haber caído en otro tipo de error muy común que es la sobreoptimización de un sistema al añadirle muchos parámetros y ajustando estos a la curva de precios.
Afortunadamente disponemos de una herramienta que nos permite saber si tenemos nuestro microscopio bien enfocado y que no es otra que el conocimiento de la bondad de nuestros sistemas a través de un cálculo correcto como ya explicamos en su día en este artículo.
