En este libroweb gratuito intentaremos ir introduciéndote en el mundo de trading algorítmico.

En este primer capítulo del curso de iniciación queremos introduciros los conceptos básicos necesarios para entender el trading algorítmico.

1. Sistema de trading no es más que una serie de códigos informáticos para abrir y cerrar posiciones en función de unos parámetros configurados.

Cuando las condiciones actuales del mercado se ajustan a los parámetros configurados, los algoritmos de trading ejecutan una orden de compra o venta al instante. Un sistema de trading necesita gestión monetaria, diversificación y psicología aplicada.

2. El objetivo de un sistema de trading no es el de ganar más o menos que con una estategia discrecional. El objetivo de un sistema de trading es dar estabilidad a los resultados mediante la disciplina, dejando las emociones de lado, utilizando datos históricos para poder «predecir» el futuro.

3. Es imposible saberlo con anterioridad, lo único que podemos adelantar es el riesgo que vamos a asumir.

4. La forma más fácil de calcular el dinero necesario para empezar a operar un sistema de trading es sumando la garantía del producto que vamos a operar al máximo drawdown obtenido del sistema.

El drawdown mide el retroceso en la curva de capital de nuestra cuenta de trading respecto al máximo anterior. Ésta y otras estadísticas de los sistemas de trading los explicaremos más adelante.

 

Capital necesario = Garantías + MaxDD * 3

5. Podrás crear sistemas de trading con tantas cosas como imagines pero los parámetros más utilizados son:

• Indicadores y osciladores de análisis técnico.
• Datos macroeconómicos.
• Datos fundamentales (PER, ROE, EPS).
• Acción del precio.
• Inteligencia artificial: redes neuronales.

6. En la imagen se muestra un sistema de trading desarrollado sobre la plataforma TradeStation.

7. Existe un gran debate acerca de si son mejores los sistemas de trading algorítmicos o los discrecionales. En este curso nos centramos únicamente en los sistemas algorítmicos.

8. Elegimos los sistemas de trading algorítmicos por varias razones:

• Datos cuantificables: el trabajo realizado se basa en números y probabilidades, datos cuantificables, lo que da estabilidad a nuestras conclusiones.
• Toma de decisiones: elimina la necesidad de toma de deciciones constantes sobre nuestra operativa.
• Factores emocionales: elimina los factores emocionales en la toma de decisión.
• Mayor autonomía: ahorra tiempo en analizar los mercados.

9. Por el contrario, el trading algorítmico también presenta algunos puntos débiles:

• Sobreoptimización: si el sistema ha funcionado muy bien con datos históricos pero no gana dinero en real es posible que esté muy sobreoptimizado. Nuestro objetivo es logar que este grado sea lo mínimo posible.
• Falta de flexibilidad: no se adaptan a los cambio del mercado.
• Beneficios pasados no garantizan beneficios futuros: el resultado definitivo del sistema nunca está garantizado.

10. Los sistemas de trading algorítmico se dividen en:

• Tendenciales: determinan cual es la tendencia y se unen a ella. Por lo general operan poco y son los más habituales.
• Antitendenciales: intentan predecir el cambio de tendencia o rebotes. Se utilizan sobre todo para invertir a corto plazo. Generan muchas operaciones, por lo que los gastos por comisiones y slipagge serán mayores.

11. Los sistemas de trading algorítmico se clasifican en función del tiempo que están en el mercado en:

• Contínuos: están siempre dentro del mercado, ya sea con posiciones alcistas o bajistas.
• Intradiarios: cierran siempre las posiciones al final de la sesión.
• Swing: no cierran las posiciones al final de la sesión.

12. Existen 3 versiones de la teoría del mercado eficiente, o Efficient Market Hypothesis:

• Débil: invalida el análisis técnico ya que implica que precios pasados no pueden predecir precios futuros.
• Semifuerte: invalida el análisis fundamental ya que ninguna noticia pública puede afectar a la cotización de un activo.
• Fuerte: además de lo anterior, invalida la información privada (insider trading), por lo que no existe ninguna forma de obtener beneficio a largo plazo en los mercados.

13. Según esta hipótesis es imposible beneficiarse de una serie histórica de datos y ésto es exactamente lo que realizamos cuando desarrollamos un sistema de trading.

La mejor forma de cuestionar el Random Walk es mediante la contrucción de un sistema de trading robusto, que funcione con los años y de forma constante.

14. Por lo general, un sistema de trading no funciona bien en todos los activos. Esto quiere decir que cada activo deberá tener su propio algoritmo.

Hacer sistemas que funcionen bien para un activo es relativamente sencillo, pero crear un sistema robusto como el Intermarket State de Murray Ruggiero, con el que operar varios activos requiere años de trabajo.

15. Mucha gente mantiene en secreto el funcionamiento de sus sistemas de trading y piensan que en el momento alguien más conozca el funcionamiento del sistema, éste dejará de funcionar. Esto no es cierto y como prueba tenemos las siguientes dos situaciones:

• La revista Futures Truth publica cada año los mejores sistemas de trading del mundo. Si seguimos sus ranking, veremos como los grandes sistemas de trading se mantienen año tras año en los primeros puestos.
• Murray Ruggiero, creador del sistema Intermarket State, empezó a comercializar su sistema en 2018, y 3 años después continúa siendo rentable.

16. Psicología, money management y sistema de trading son los tres pilares sobre los que se fundamenta un plan del trading completo.

Un sistema de trading nos ofrece una solución a la discrecionalidad cuando empezamos a operar.

La gestión monetaria es algo muy sencillo de conseguir ya que nuestro algoritmo se encargará de ello. No confundir el posicionamiento del stoploss con gestión monetaria.

17. Las diferentes clases de management son:

• Money management: es la decisión de cuánto colocar en cada posición. Nos dice el tamaño de nuestra posición.
• Risk management: engloba todos los riesgos de la operativa. Se basa en la premisa de conservar tu capital.
• Business management: el trading debe ser considerado como un negocio. Si no profesionalizamos nuestro negocio, convertiremos nuestra operativa en un juego de azar.
• Personal management: si no controlamos nuestras emociones en el mercado, los demás puntos no servirán de nada.
• Portfolio management: nos ofrece la posibilidad de mejorar nuestro ratio riesgo beneficio mediante la reducción de los drawdowns máximos del modelo.

18. Esta evolución está basada en los seminarios de Charlie F. Wright y está contrastada con la evolución de muchos traders profesionales, incluso en nuestra propia experiencia.

Por trader profesionales son referimos a traders que operan desde sus casas, ya sea a tiempo parcial o completo. Un trader es cualquier persona que compra o vende un activo para beneficiarse de la diferencia de precio.

Para llegar a ser un trader profesional, hay que pasar por todas las etapas, y no conviene saltarse ninguna. Nuestro objetivo es miniminzar el tiempo y dinero que produce el paso por cada una de las fases.

19. Se basa en una combinación de intuiciones y recomendaciones de «expertos» y amigos, con datos no objetivos para entrar y salir del mercado. No tiene unas reglas definidas para la operativa.

Generalmente el trader discrecional opera en contado, compra y vende acciones, no maneja la operativa en corto, ni utiliza derivados. Le atraen las emociones fuertes en el mercado, y necesita estar continuamente operando.

Un trader discrecional puede llegar a ganar dinero en una operación, pero será muy dificil que llegue a obtener unos beneficios constantes.

Confunde el hecho de haber ganado dinero en bolsa operando las recomendaciones de un tercero, con haber ganado dinero en bolsa en un mercado alcista donde todo sube.

 

20. El trader técnico empieza a descubrir que usar una serie de reglas a la hora de entrar en una posición es muy importante. Utiliza parámetros de confirmación antes de realizar una operación.

Descubre un nuevo mundo de libros, seminarios, newsletters, y toda esa información empieza a abrumarle ante tanta información en tan poco tiempo. Lo que puede producirle la parálisis del análisis y llegar a no realizar ningún trade.

Intenta descubrir el indicador definitivo, aquel que nadie conoce y con el que va a ganar mucho dinero. Se sumerge en un proceso de fascinación por los indicadores y la búsqueda del santo grial. Asume que hay alguien en el mercado que sabe cómo hacerlo, y que haya elaborado ya ese indicador mágico.

El reconocimiento de que tal indicador mágico no existe, supone un gran paso hacia delante en el trader técnico y empieza a introducirse en la siguiente etapa.

21. El trader algorítmico se da cuenta de que el éxito en los mercados está basado en utilizar una operativa preestablecida y que no puede saltársela bajo ningún concepto.

Trabaja en el desarrollo de estrategias mientas el mercado está abierto usando su imaginación.

Lee noticias del sector financiero con el fin de mejorar su conocimiento, pero no se deja llevar por ellas. Ha dejado atrás a los gurús, la intuición, las recomendaciones del broker y se centra en seguir su sistema.

No intenta predecir el movimiento de los mercados, si no que se une a ellos.

Sabe que el éxito no depende de un indicador mágico, si no de la gestión del riesgo y de la operativa. Se da cuenta que un stoploss ceñido hace que se cierren muchas operaciones por stoploss, mientras que un stoploss holgado, ofrece resultados similares pero no limita su riesgo.

En este momento es cuando el trading algorítmico se introduce en la gestión monetaria para convertise en un trader algorítmico profesional.

22. En esta última fase, el trader algorítmico ha mejorado sus reglas de gestión del riesgo y gestión monetaria, y empieza a operar sistemas en varios mercados financieros.

Se da cuenta de que la diversificación en diferentes mercados financieros, y la descorrelación entre sus sistemas suavizará su curva de capital y mejorará su ratio de beneficio riesgo.

Un ejemplo de diversificación y descorrelación lo tenemos en el portfolio Full Intermarket State de Murray Ruggiero. Utiliza un único sistema aplicado a múltiples mercados, con una sólida base de gestión monetaria a través  de la plataforma TradersStudio.

El trader algorítmico profesional despierta una mente crítica con toda información que le llega del exterior

El motivo de esta parte del curso de iniciación, no es la construcción de sistemas algorítmicos, esa parte vendrá más adelante, pero sí queremos que sepas diferenciar entre un buen sistema de trading, y uno malo. Decirte en lo que tienes que fijarte para saber interpretar un reporte de un algoritmo.

1. Se toma el año como unidad de referencia para poder comparar históricos ya que da una idea de la rentabilidad de un sistema. Es un dáto fundamental, pero es totalmente insuficiente para validar un sistema de trading.

Este dato deberá ser positivo una vez descontadas las comisiones

2. En sistemas tendenciales el % de acierto suele situarse alrededor del 35-40%. Mientras que en los sistemas mean reversion, o reversión a la media, suele ser superior al 65%.

 

% Acierto= (nº trades positivos / nº trades total ) * 100

3. Ratio básico que junto al % de acierto nos da la esperanza del sistema de trading

 

Ratio profit/loss= avg. winning trade / avg. losing trade

4. Es la medida de la rentabilidad de un sistema de trading. Se puede calcular mediante 2 fórmulas:

• Valor absoluto: mide la ganancia media por trade. Deberá ser 4 veces superior al valor del tick del activo operado
• Valor relativo: mide la ganancia por cada euro arriesgado. Debe ser un valor positivo.

5. También conocido como el Avg. Trade Net Profit. Nos proporciona la ganancia media por trade. Este dato deberá ser de al menos 4 veces el valor del tick del activo que estemos operando.

 

E= (% Acierto * avg. winning trade)  –  (1 – % Acierto) * avg. losing trade

6. Ejemplo esperanza en valor absoluto:

Sistema de trading con:  70% Acierto, Avg. Winning Trade 2.000€ y Avg. Losing Trade 1.000€.

E = 0.7 * 2.000 – 0.3 * 1.000 = 1.100€

Este sistema gana 1.100€ cada vez que realiza un trade.

7. Otro ejemplo de esperanza en valor absoluto, en este caso con el famoso juego de la ruleta americana:

 

E = 1/38 * 35 – 37 / 38 * 1 = -0.052€          Apostando 1€, pierdes 5 céntimos por jugada!

8. Nos proporciona la ganancia por cada euro arriesgado. Mejor que el valor absoluto ya que permite comparación.

 

E = ( 1 + ratio winn/loss ) * % Acierto – 1

9. Es la relación entre las ganancias conseguidas y las pérdidas. Se calcula dividiendo la suma de ganancias entre la suma de pérdidas. Un profit factor de 2 significa que ha habido 2 veces más ganancias que pérdidas. Cuanto mayor es el profit factor, menor es el riesgo. Desde PQ Trader recomendamos operar sistemas con un profit factor > 2.

 

Profit Factor = Beneficio bruto / Pérdida bruta

10. El drawdown mide el retroceso actual en la curva de resultados respecto al máximo anterior. Es una forma de evaluar el riesgo del sistema de trading. Drawdown mayores de un -30% son dificiles de remontar.

 

Drawdown = ( Mínimo en cuenta – Máximo en cuenta / Máximo en cuenta ) * 100

11. Todos estos datos no será necesario calcularlos. La plataforma que estemos utilizando se encargará de hacer los cálculos por nosotros, y nosotros solamente tendremos que visualizarlos e interpretarlos.