¿Cuándo acabará esta racha de pérdidas? Los que como yo sean seguidores y defensores de los sistemas mecánicos de inversión (estén estos automatizados o no) serán conocedores de la mala racha que vienen sufriendo la mayor parte de sistemas en los últimos meses. Como es lógico, el inversor que tenga una cierta experiencia con sistemas y que haya podido disfrutar de tiempos mejores, verá el periodo actual de pérdidas como algo que ha de pasar en su operativa, pero no por ello deja de ser desagradable sufrir un extenso periodo de pérdidas. No obstante, aquel inversor que solo conoce las pérdidas y que solo ha visto las potenciales ganancias del sistema en las estadísticas históricas del mismo, se preguntará si lo que ocurre actualmente es normal y si es cierto que antes o después la situación cambiará y los sistemas volverán a la senda de las ganancias.
Con el presente artículo intentaremos dar un poco de luz a este desconocido mundo de los sistemas mecánicos y aplicaremos una serie de estudios que nosotros recomendamos que realicen a sus sistemas. Estos estudios nos permitirán tener un conocimiento mucho mayor de nuestro sistema y podremos saber que esperar, tanto en lo positivo como en lo negativo, del mismo en el futuro.
Muchos de nosotros nos solemos llevar con demasiada facilidad por nuestra codicia y nuestros temores. De hecho hay quien opina que son estos dos sentimientos los grandes responsables de los comportamientos humanos de los inversores. Por ser codiciosos no cerramos nuestra posición donde marcaba nuestro objetivo inicial esperando que el movimiento siga a favor de nuestra posición. Luego el mercado gira en nuestra contra y lo que debiera haber sido una operación cerrada en positivo en nuestro objetivo termina siendo una mala operación. Por temor a que el mercado toque nuestro stop de pérdidas y retome la dirección inicial de nuestra posición, no solemos ser respetuosos ni disciplinados con nuestro stop de pérdidas. Y así podríamos seguir enumerando experiencias de uno y otro inversor en las que tanto la codicia como el temor son protagonistas.
Cuando analizamos históricamente los resultados de una determinada metodología objetiva (un sistema mecánico determinado, por ejemplo) solemos pecar de codiciosos también y no prestamos la debida atención a aspectos tan importantes como el control del riesgo, la gestión del drawdown, la posible sobreoptimización del sistema, etc…
Para ilustrar el comentario anterior, veamos un ejemplo. A continuación se muestran los resultados más importantes de 2 sistemas aplicados al DAX en el periodo 1997 – 2003 (hasta el día 21/10/2003). Por favor, seleccionen el sistema con el que ustedes se sentirían más cómodos operando.
Sistema A |
Sistema B |
|
Resultado en € |
180275 |
153250 |
Peor Racha de Pérdidas |
25000 |
20950 |
Profit Factor |
1.3 |
1.2 |
Fiabilidad |
34% |
40 % |
Ratio |
1.06 |
1.07 |
Probablemente muchos de ustedes habrán seleccionado el sistema A, básicamente porque obtiene mayores beneficios, con el resto de estadísticas similares al del sistema B.
En mi opinión, con la información suministrada, no es suficiente para poder tomar una decisión sobre que sistema es mejor o peor (o al menos cual va más con nuestra filosofía inversora). Veamos por qué.
En primer lugar, no sabemos si los datos presentados son fruto de una optimización o no. Es necesario conocer por lo tanto, hasta que fecha fue optimizado el sistema y desde que fecha los resultados presentados son fruto de una operativa real. Es muy sencillo tomar un conjunto de datos y utilizando el optimizador de Visual Chart conseguir un sistema que de unos resultados maravillosos en los históricos. Pero nuestra intención es conseguir que los resultados de nuestro análisis histórico sean lo más parecidos posible a los que consigamos en un futuro.
Efectivamente, los resultados presentados tanto para el sistema A como para el B son fruto de haber optimizado el conjunto de datos completo y por lo tanto, el hecho de que en todo el conjunto de datos históricos se muestren resultados tan sorprendentes no es garantía alguna de que en nuestra operativa real vayamos a conseguir algo similar. Con esto no queremos decir que no sea posible que se vuelvan a conseguir resultados parecidos, pero con tan poca información el conseguir replicar resultados queda más en manos del azar que en otra cosa.
Veamos cuales serían los resultados de ambos sistemas si hubiéramos optimizado solamente entre el 1/1/1997 y el 31/12/1998:
Sistema A |
Sistema B |
|
Resultado en € |
110000 |
45575 |
Peor Racha de Pérdidas |
12775 |
6850 |
Profit Factor |
1.5 |
1.4 |
Fiabilidad |
38% |
47 % |
Ratio |
4.32 |
3.38 |
Como vemos, los resultados pueden parecer buenos a simple vista también, aun habiendo optimizado nuestros sistemas solamente en los 2 primeros años de toda nuestra base histórica. No obstante, tenemos el mismo problema anterior: el hecho de que en los años 97 y 98 el sistema hubiera funcionado correctamente con un determinado juego de parámetros no garantiza que el mismo juego de parámetros vaya a seguir funcionando en el futuro. En este caso contamos con una ventaja: los datos desde el 1/1/1999 hasta la fecha son ya conocidos por nosotros y por lo tanto podemos analizar como se hubieran comportado nuestros sistemas desde el 1/1/1999 hasta el 21/10/2003 utilizando el juego de parámetros fruto de la optimización del primer periodo de datos (del 1/1/1997 al 31/12/1998).
Los resultados de aplicar nuestros sistemas en el segundo conjunto de datos (del 1/1/1999 al 21/10/2003) son los siguientes:
Sistema A |
Sistema B |
|
Resultado en € |
110500 |
37500 |
Peor Racha de Pérdidas |
42500 |
28500 |
Profit Factor |
1.1 |
1.1 |
Fiabilidad |
36 % |
44 % |
Ratio |
0.55 |
0.27 |
Como vemos, el sistema A consigue más o menos los mismos beneficios (si bien es cierto que en el primer periodo los resultados eran fruto de 2 años y estos resultados son de un conjunto de casi 5 años). No obstante, la racha de pérdidas se multiplica casi por 4 con respecto a la racha de pérdidas del periodo optimizado. Esto hace que el ratio disminuya considerablemente.
Por su parte el sistema B, ve reducido sensiblemente su resultado y sin embargo multiplica casi por 5 su racha de pérdidas máxima.
Aunque nosotros hemos hecho esta prueba un poco a “gran escala”, es decir, tomando 2 años de datos, optimizando y aplicando los parámetros óptimos a los 5 años siguientes, es posible tomar periodos de tiempo más cortos y realizar análisis en prueba externa de manera más detallada. Nosotros, por motivos de simplicidad, hemos aplicado directamente los parámetros óptimos a los 5 años siguientes y eso puede hacernos desechar sistemas buenos pero que requieren de una reoptimización de parámetros con mayor frecuencia. No obstante, es lógico que cuanto mayor sea el conjunto de datos “futuro” al que aplicamos los parámetros de la optimización inicial, mayor confianza podemos tener en que el sistema funcione de manera similar en el futuro.
Antes de finalizar nos gustaría destacar una serie de datos que probablemente para muchos habrán pasado inadvertidos.
Por un lado, como ya hemos comentado, la racha de pérdidas máxima del periodo optimizado se ve superada con creces. Por ello, es necesario que definamos inicialmente el capital recomendado para operar con un determinado sistema, en función de la racha de pérdidas que ha tenido durante el periodo de optimización. Aunque esto será motivo de otro artículo futuro, por simplificar podemos determinar que el capital recomendado sea igual a 3 veces la racha de pérdidas máxima obtenida en el periodo optimizado más las garantías exigidas por nuestro broker para poder operar con el sistema (aunque el sistema sea intradiario es conveniente sumar las garantías para determinar el capital necesario para operar con el sistema).
Por otro lado, la distribución de las ganancias. Para ello presentamos unos gráficos con los resultados en euros de nuestros sistemas, en los cuales vemos que es necesario ser paciente para poder superar los periodos de pérdidas que toda metodología va a sufrir antes o después. Normalmente todos los sistemas terminan por superar su racha de pérdidas y vuelven al terreno de las ganancias, pero es necesario que seamos lo suficientemente pacientes y que tengamos nuestra cuenta correctamente dimensionada para poder sobrevivir durante los periodos de pérdidas.
Por último y antes de tomar la decisión de operar con un sistema, es necesario que analicemos esos aspectos en detalle y que nosotros mismos nos preguntemos si estamos prepararados para aguantar rachas de pérdidas de 6 o 7 meses de duración, etc… y en caso de que alguna de nuestras respuestas sea negativa, buscar otro sistema que se adapte mejor a nuestra forma de operar ya que de lo contrario, aunque el sistema termine dando buenas rentabilidades, nosotros no estaremos presentes para vivirlas.
Lo principal de un sistema no es que gane más o menos dinero, sino que nosotros podamos ser capaces de soportar sus aspectos negativos. La operativa con sistemas mecánicos, donde teóricamente uno no interviene en la decisión de compra/venta del sistema, exige que hayamos hecho una extenso estudio previo sobre las características del mismo, para que podamos llegar a la conclusión de si el sistema va o no con nuestro perfil financiero y psicológico.
Sobre los dos sistemas presentados en este artículo, probablemente ninguno de los dos sea recomendable para operar con el con dinero real. Tienen elevadas rachas de pérdidas (tanto económicas como temporales) y unos ratios no excesivamente altos, aunque el principal objetivo del artículo no era encontrar un sistema “fabuloso” y aun así hemos conseguido 2 sistemas con los que, si uno es paciente, tiene capital suficiente y es disciplinado, podrá ganar dinero a largo plazo.
Si tienen alguna duda respecto a este artículo o quieren consultar cualquier otro aspecto relativo a los sistemas mecánicos de trading, no dude en ponerse en contacto conmigo en [email protected]
Chap ([email protected])