Uno de los sistemas mas comentados en este blog ha sido el sistema Mean Reversion System (Mersi) creado por Larry Connors y Cesar Álvarez.
Este sistema fue publicado y traducido a Amibroker por Howard Bandy en Noviembre del 2011 y desde ese momento el sistema ha seguido funcionando muy bien. Esto es seguramente lo mas importante de un sistema, que aplicándolo a datos fuera de muestra que jamás ha visto se sigue comportando bien y funcionando.
Este sistema se diseñó para operar el ETF que replica el SP 500, el SPY. Este ETF empieza a cotizar en enero del año 1993 y si hacemos una simulación reinvirtiendo los beneficios y sin comisiones tenemos el siguiente resultado:
Nota: Datos de Yahoo Finance y simulado a partir del día 8/11/93 para obtener datos de la SMA 200, hasta hoy 6/11/2015
Podemos observar que el sistema compárandolo con el Buy and Hold del ETF en el mismo periodo analizado casi consigue el mismo rendimiento, pero gana por goleada en su máximo drawdown y una volatilidad mucho mas pequeña.
A priori el sistema parece ideal, pero vamos a analizarlo un poco mas profundamente. El sistema tiene las siguientes variables que pueden ser optimizables:
1- periodo de la SMA (200)
2-periodo del RSI (4)
3-banda superior cuando operamos largos (55)
4-banda inferior cuando operamos largos (25)
5-banda superior cuando operamos cortos (75)
6-banda inferior cuando operamos cortos (45)
Con seis variables optimizables y con una muestra de datos para el diseño relativamente corta es fácil pensar que las variables han sido ajustadas a los datos de muestra. Sinceramente con este diseño a principios de año tenía la mosca detrás de la oreja, no me cuadraba que siguiera funcionando tan bien fuera de muestra un sistema con tantas variables. Quizás estaba equivocado y no tenía ningún tipo de ajuste, o quizás el sistema había tenido suerte porque el mercado estaba comportándose de una manera muy similar al periodo de diseño.
Fue en ese momento cuando se me ocurrió simular el sistema en el índe SP500 en vez del ETF, con ticker ^GSPC en yahoo finance. Lo volví a simular en el mismo periodo que el SPY, siendo consciente que en este caso no están incluidos los dividendos, este fue el resultado:
Como es lógico se comportó de una manera muy similar, la forma de la curva es calcada.
Ahora venía la prueba de fuego, en el índice ^GSPC tengo datos desde el año 1960, si lo simulo desde el 14/10/1960 (primer dato de la SMA 200) hasta hoy tenemos la siguiente curva. Incluyo una barra verde donde empieza a cotizar SPY
Vaya desastre! es evidente que los autores (por cierto famosos y reconocidos) ajustaron los datos al periodo de muestra.
A todo esto, el mercado lo hizo así:
En este blog he comentado muchas veces la importancia de operar con sistemas con el mínimo de parámetros para no ajustarse a los datos de muestra y diseñar los sistemas con el máximo de histórico disponible para que pueda sufrir muchos regímenes de mercado diferentes.
Hay dos tipos de pensamiento para los que usamos sistemas de trading para operar. En mi caso yo desecho este sistema, no me interesa, no me gustan los sistemas con tantas variables y sobreoptimizados. Pero hay otra “escuela” en la que su filosofía es operar lo que está funcionando y tenerlo bajo seguimiento para cuando deje de hacerlo desecharlo y cambiar a otro.
Esta segunda manera de pensar es respetable y quizás a otros traders le funcione. Quizás son capaces de detectar cuando un sistema deja de funcionar. Pero de esa manera también cabe la posibilidad que cuando empieces a operar un sistema deje de funcionar y te comas sus perdidas y cuando cambies a otro vuelva a pasar lo mismo y así continuamente. ¿Además como simulas los cambios de sistema que ha tenido tu cartera en el pasado?
Como conclusión a este post, me gustaría remarcar la importancia de operar sistemas muy muy simples, seguramente serán los que seguirán funcionando. También la importancia de operar ineficiencias que han funcionado a lo largo de la historia como el momentum o el value y por último ser críticos a la hora de escoger un sistema, intentad simularlo vosotros mismos y evitad uno de los sesgos mas habituales de los diseñadores (profesionales incluidos) que es el sesgo de minería de datos.
Saludos y buen trading!
