Nuestros clientes en Interdin.com tienen la posibilidad de elegir la activación de 502 sistemas automáticos de trading. En nuestras conversaciones con ellos, uno de los errores que habitualmente detectamos en sus planteamientos es la idea de su permanencia a ultranza en el sistema elegido.
Nuestro colaborador José Ramón Díaz Serrano, al que ya conocéis, puesto
que hemos publicado un par de artículos suyos en este blog, ha escrito largo y
tendido sobre la fecha de caducidad de los sistemas automáticos.
Por su interés os reproduzco aquí uno de sus artículos comentando esta
circunstancia. Espero que os sea útil.
La fecha de caducidad de los sistemas automáticos de trading
En una de sus canciones, el cantautor Ismael Serrano nos dice que “el amor, es eterno mientras dura”. Personalmente me encanta esa frase, porque dice mucho. Y no la limito a aplicarla a un tema tan personal como puede ser el amor por otra persona, sino que pienso que se puede trasladar a cualquier otra faceta de nuestras vidas.
Por eso, he de reconocer que cuando leo o escucho a gente decir que los sistemas automáticos de trading correctamente desarrollados nunca dejan de funcionar, me quedo patidifuso. En mi humilde opinión, un sistema de trading busca sacar beneficio de determinadas ineficiencias del mercado y mientras esas ineficiencias permanezcan en el mercado, es posible pensar que el sistema pueda seguir funcionando en el futuro. Pero parafraseando a Ismael Serrano, las ineficiencias son eternas mientras duran. Cuando una ineficiencia deja de existir en el mercado, el sistema de trading que trataba de sacar beneficio de la misma, comenzará a sufrir más de la cuenta y probablemente dejará de funcionar y lo más inteligente es no continuar operando con el mismo.
La pregunta del millón
podría ser entonces cómo saber que un sistema ha dejado de funcionar. Realmente
no podemos tener una certeza absoluta, pues el futuro es incierto, por lo que
hemos de jugar con análisis estadísticos y probabilidades. Pero lo que está
claro es que no podemos pensar en comenzar a operar con una cartera de sistemas
automáticos de trading y mantener la misma composición de sistemas en la
cartera de manera eterna, pues antes o después, los sistemas que componen esas
carteras se deterioraran y será necesario realizar cambios en nuestra
inversión.
Veamos algunos ejemplos que tuve ocasión de compartir el otro día con algunos clientes en un seminario web privado.
Supongamos que estamos a finales de julio de 2008 y vamos a comenzar a operar con este sistema, que acaba de ser publicado por su desarrollador (sólo disponemos por lo tanto de datos backtesting, nada de datos auditados ni datos de operativa real en cuentas de clientes):
Como podemos ver este sistema ha tenido desde enero 2002 a mediados de julio de 2008 un drawdownmáximo de unos 17.000 euros. Si decidimos activar el sistema en este momento, ¿Cuándo podríamos considerar que el sistema ha dejado de funcionar y tendríamos que desactivarlo de nuestra cuenta? Veamos posibles opciones:
Desactivarlo si supera su máximo drawdown histórico hasta la fecha. Es decir, si
sufre una racha de pérdidas de unos 17.000 euros tendríamos que desactivar el
sistema. Este criterio es poco recomendable, pues estadísticamente, el dato del drawdown máximo histórico de un sistema es poco significativo.
Hacer un Análisis de Montecarlo de los resultados del sistema hasta la fecha, para generar una distribución estadística de los drawdowns y poder así estimar, con un cierto grado de significación estadística, el posible drawdown máximo futuro.
Utilizando
las herramientas de Strategyrank.com (1) aplicamos un Análisis de Montecarlo a los resultados del
sistema y esto es lo que obtenemos:
Vemos que aunque el drawdown máximo histórico del sistema es de 17.000 euros, el Análisis de Montecarlo(1000 iteraciones con repetición) nos muestra la siguiente distribución estadística del drawdown, con undrawdown medio de 18.421 euros y una desviación típica de 6.277 euros. Según estos datos, podríamos considerar “estadísticamente normal” (al 95% de significación) que este sistema en el futuro tuviera undrawdown de 30.975 euros. O dicho de otra manera, tendríamos que desactivar el sistema si el drawdownfuturo supera los 30.975 euros, porque un drawdown superior a ese nivel, ya no sería “normal” y podríamos pensar que el sistema ha dejado de funcionar como de él se esperaba.
Así pues, comenzamos a operar con el sistema en nuestra cuenta y tras unos meses, obtenemos los siguientes resultados:
Como ven, muy buenos resultados: 57.500 euros y un drawdown máximo durante ese periodo de algo más de 8.600 euros. No hay nada que nos haga pensar que el sistema puede dejar de funcionar en el futuro, pero en cualquier caso, si ahora comenzara un drawdown y éste terminara superando los 31.000 euros de drawdown futuro estimado, “no nos importaría” demasiado, porque aún así terminaríamos ganando dinero, pues ya tenemos un colchón de beneficios de 57.500 euros. Pero cabría preguntarse si existe una manera de anticipar que el sistema puede haber dejado de funcionar, ya que para muchos clientes, ceder 31 mil de los 57 mil euros ganados, parece excesivo.
En mi opinión, sí que existe manera de anticiparse y deberíamos aplicarla siempre a nuestra operativa habitual. Está muy bien saber que si tomamos los datos de casi seis años de backtesting (de enero de 2002 a mediados de 2008) el drawdown futuro estimado por Análisis de Montecarlo sería de 31.000 euros, pero creo que es mucho mejor hacer los Análisis de Montecarlo a períodos de tiempo más reducidos.
Podríamos, por ejemplo, tomar los últimos seis meses o un período temporal que contenga como mínimo unas 30 operaciones del sistema (para sistemas que hacen pocas operaciones) y para las que un período de seis meses puede ser poco representativo desde el punto de vista estadístico). Veamos que nos diría el Análisis de Montecarlo si tomamos los datos de los últimos seis meses solamente, (desde junio de 2008 a diciembre de 2008):
Como vemos, tomando los datos de los últimos 6 meses, el drawdown futuro estimado ha bajado de los 31 mil a algo menos de 15 mil euros. Por lo tanto, deberíamos desactivar el sistema si sufre un drawdown futuro de más de 15 mil euros. De esta manera, cederemos menos de las ganancias previas conseguidas (en el caso de haber comenzado a operar con el sistema justo cuando el desarrollador lo publicó) o tendremos un menor riesgo inicial (si decidimos comenzar a operar con el sistema “ahora”, es decir, en diciembre de 2008).
Veamos los resultados del sistema desde diciembre de 2008 hasta el momento actual:
Vemos que a pesar del buen comienzo que tuvo el sistema en sus primeros meses de operativa Live, desde diciembre de 2008 el sistema no ha vuelto a levantar cabeza y ha ido acumulando pérdidas continuamente. Eldrawdown máximo actual es de 65 mil euros (frente a los 17 mil euros que teníamos en julio de 2008, cuando sólo teníamos datos backtesting).
Por otro lado, si hubiéramos hecho caso del Análisis de Montecarlo inicial (que estaba realizado con datos desde enero 2002 a julio de 2008), habríamos tenido que esperar a que el drawdown futuro hubiera sido de 31 mil euros para abandonar el sistema. Sin embargo, al ir aplicando un Análisis de Montecarlo a un periodo reciente (en nuestro ejemplo, los últimos 6 meses de datos), conseguimos anticiparnos a la debacle y dejamos de operar con el sistema cuando éste superó el drawdown de 15 mil euros (donde muestra la flecha en el gráfico). De esta manera nos ahorramos no sólo bastante dinero, sino también bastante tiempo (toda la parte sombreada en color rojo en el gráfico anterior), con el coste de oportunidad que tiene el seguir operando con un sistema que ha dado muestras claras de que no estaba funcionando bien.
CONCLUSIONES
Lo ideal desde mi punto de vista es aplicar los Análisis de Montecarlo a periodos cortos de datos auditados oLive. En el caso de no tener suficientes datos auditados o Live, tendremos que confiar en que el sistema no haya sido sobreoptimizado por parte del desarrollador y utilizaremos los datos backtesting para estimar el drawdown futuro mediante los Análisis de Montecarlo.
De esta manera conseguiremos anticipar el deterioro definitivo de cualquier sistema, que por muy bien desarrollado que esté o por mucho tiempo que lleve siendo auditado con buenos resultados, antes o después sufrirá (porque haya dejado de existir la ineficiencia de mercado de la que intentaba beneficiarse el sistema).
(1) Strategyrank.com es una página de rankings y herramientas de análisis sobre sistemas automáticos de Trading liderada por José Ramón Díaz Serrano.
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