Muchos inversionistas y traders activos utilizan el análisis técnico para ayudarse a identificar la entrada en la operación y los puntos de salida. Nuevos indicadores técnicos están en un constante estado de desarrollo, incluidas las herramientas comerciales, así como los que residen en el dominio público. Si bien muchos de ellos proporcionan una mirada innovadora en los mercados, a veces un método probado y verdadero resulta ser buen punto de partida para los traders.
Mejoradas con algunos retoques modestos, o utilizado en formas no tradicionales, estas herramientas probadas con el tiempo pueden llegar a ser la base para sistemas de trading rentables.
Aquí, empezamos con dos indicadores técnicos comunes - el oscilador estocástico y un promedio móvil- y los aplicamos al S&P500 (ES) Contrato de E-mini diario para demostrar que los pequeños cambios en la forma en que usamos ciertos indicadores pueden dar lugar a grandes mejoras en el resultado de un sistema de trading.
Teoría
Empezamos con el oscilador estocástico, que ha sido utilizado por los traders y los inversores desde los años 1950 para anticipar las áreas donde el mercado puede cambiar de dirección. Mide el impulso de precios mediante la comparación de los precios actuales en un rango de precios especificado. El indicador resultante es un par de líneas estrechamente vinculadas que serpentean de ida y vuelta entre dos valores: 0, en la parte inferior del panel del indicador, y 100, en la parte superior. A medida que el estocástico se aproxima a valores más cercanos a 100, señala un mercado sobrecomprado; a la inversa, cuando se dirige hacia el 0, indica un mercado sobrevendido.
Los traders comúnmente establecen umbrales simétricos para identificar los niveles de sobrecompra y sobreventa; por ejemplo, los niveles de sobrecompra / sobreventa a menudo se establecen en 90 y 10, o 80 y 20, respectivamente. Una manera popular de utilizar el indicador es tomar una posición larga cuando el estocástico cruza por arriba del umbral inferior (después de que ya haya cruzado hacia abajo), y luego entrar en una posición corta cuando el estocástico cruce por debajo del umbral superior (de nuevo, después de que haya cruzado hacia arriba).
Para empezar nuestras pruebas, creamos una estrategia simple de stop y cambio de dirección para el gráfico diario del ES, donde cada operación larga se cierra y una nueva operación en posición en corto se inicia cada vez que se produce una señal opuesta, y viceversa, por lo que siempre estaremos dentro del mercado. En lugar de tomar un enfoque tradicional, vamos a tratar de entrar temprano en las tendencias para ir en largo, tan pronto como el estocástico cruce por debajo del umbral inferior, e ir en corto una vez que suba por encima del umbral superior.
Utilizamos 14 periodos con el estocástico lento con umbrales simétricos, ir en largo cuando el estocástico cruce por debajo de 20, e ir en corto cuando se cruza por encima de 80. Este sistema produce resultados anodinos cuando se probó con una base de datos histórica de cinco años en el ES. Arrojo un beneficio neto total y factor de ganancia muy bajo, y una pérdida temporal muy alta, de modo que tenemos que hacer algunos cambios.
Afinamiento asimétrico
Aquí es donde podemos ajustar el estocástico un poco por lo que proporciona señales más precisas para un mercado específico. Debido a que los propios mercados tienden a ser asimétricos, podemos ajustar el estocástico estableciendo niveles de sobrecompra y sobreventa asimétricos, así que abandonamos las tradicionales simétrica 80/20 umbrales, y usamos umbrales asimétricos de 90 y 40.
Ahora anticipamos los cambios de tendencia en el mercado con la venta tan pronto como el estocástico alcance 90 (sobrecompra) en un gráfico diario, y la compra cuando llega a 40 (sobreventa). Incluso con los niveles de sobrecompra / sobreventa asimétricos, seguimos viendo una cantidad comparable de compras y ventas. "Estocástico modificado" (abajo) muestra resultados decentes para los períodos de prueba; sin embargo, unas elevadas pérdidas temporales y la falta de stop loss hace de esto más una "prueba de concepto" que una estrategia transable en este punto, por lo que todavía tenemos mucho trabajo que hacer.
Confirmación de tendencia
Para mejorar el rendimiento de nuestro sistema, añadimos un segundo indicador para identificar la dirección de la tendencia, y confirmamos que nuestras operaciones están en la dirección correcta.
Cada vez que se utiliza más de un indicador, es importante evitar la multicolinealidad, un término estadístico que se refiere a la contabilización múltiple de la misma información. Este esun problema común en el análisis técnico que se produce cuando dos o más del mismo tipo de indicador se aplican a un solo gráfico. Los resultados son redundantes y crean señales que pueden ser ambiguas y engañosas.
Para evitar la multicolinealidad, hay que combinar diferentes tipos de indicadores en un gráfico. En nuestro ejemplo, comenzamos con un estocástico (un indicador de impulso) y añadimos una media móvil (un indicador de tendencia).
Una media móvil es un promedio de los precios en un período de tiempo especificado. Por ejemplo, un promedio móvil de 10 días se calcula el precio medio en los últimos 10 días. Cada período, el período de mirar atrás avanza para que los cálculos siempre se basen en los más recientes 10 períodos.
El resultado es una línea lisa, curva que proporciona una representación visual de la tendencia a largo plazo. Promedios móviles más rápidos, con períodos promedios más cortos, son muy inconsistentes; promedios móviles más lentos, con períodos promedios más altos, son más suaves.
Aplicamos dos medias móviles a un gráfico semanal para desarrollar un sesgo de dirección de la tendencia. Aunque las medias móviles son notoriamente indicadores rezagados, las estamos utilizando en un marco de tiempo semanal superior para filtrar las señales estocásticas que sugieren operaciones en contra de la dirección de la tendencia general. Queremos hacer operaciones con la tendencia.
Cuando una media móvil de corto periodo (tres semanas) cruza por encima al promedio móvil más largo, de 30 semanas promedio, señala una tendencia alcista; y cuando el promedio de 30 semanas cruza por encima de la de tres semanas, indica una tendencia a la baja. Utilizamos estos cruces como filtros para confirmar las señales estocásticas en el gráfico diario.
La adición de la media móvil de cruce hace varias cosas importantes para el sistema: Se reduce el número de operaciones que el sistema genera, mejora el factor de ganancia, y mejora el índice de promedio de ganancia/promedio de perdida (ver "sistema de filtrado", más abajo). En este punto, el sistema está empezando a tomar forma, pero podemos ser capaces de mejorar el rendimiento mediante la adición de las reglas para la administración del dinero.
Administración del dinero
Hasta el momento, nuestro sistema utiliza un enfoque básico de stop y cambio de posición. Para tratar de tomar ventaja de las tendencias más largas, creamos una nueva regla para agregar a la posición cuando una nueva señal del estocástico se produce en la misma dirección, al tiempo que limita el número total de posiciones a cinco.
Esto nos permite amplificar las ganancias en el caso de una larga tendencia, sino que también magnifica las pérdidas si un trade se está moviendo en contra de la tendencia predominante. Las pruebas en los cinco años de datos históricos muestran que en la mayoría de los casos, se irán sumando a una posición rentable en lugar de promediar pérdidas.
Debido a que el sistema depende de una señal contraria para cerrar las operaciones, no hay manera de limitar las pérdidas si un trade se mueve en la dirección equivocada. En una fuerte tendencia, esto podría conducir a pérdidas significativas debido a que el sistema capeara la tendencia hasta que haya una señal opuesta, ya sea que se mueva con la posición o en contra. Para hacer frente a esto, le sumamos un stop de protección para controlar las pérdidas en cada trade y nuestra pérdida temporal máxima y hacer que el sistema sea más rentable.
Los resultados son alentadores, como se muestra en la "protección de perdida" (abajo). El informe sobre la ejecución de la estrategia muestra mejoras en numerosos indicadores, incluyendo la ganancia neta total, la proporción de promedio de ganancia/promedio de pérdida y tasa de rendimiento anual.
Si bien los resultados son prometedores, pruebas adicionales deben ser realizadas antes de que el sistema esté listo para operar en un mercado en vivo. Hasta el momento, el sistema se ha aplicado únicamente a los datos históricos, y a pesar de que los informes de rendimiento de la estrategia parecen favorables, el sistema debe ser probado con datos fuera de la muestra (un conjunto de datos frescos) para confirmar los resultados. El sistema puede ser probado en un mercado en tiempo real utilizando una cuenta simulada para asegurarse de que funciona como se espera, y si es así, estará listo para el trading en un mercado en vivo.
Estado de mejoras
Este concepto de estrategia es sólo para fines ilustrativos. Se muestra sólo un ejemplo de cómo indicadores técnicos estándar pueden ser utilizados de manera poco convencionales para lograr mejores resultados. Aquí, hemos utilizado un estocástico asimétrico para formar la base de la estrategia, y luego agregamos un promedio móvil en un gráfico de largo plazo para confirmar la dirección de la tendencia. Reglas simples para la administración del dinero mejoraron aún más los resultados.
En nuestro ejemplo hemos sido capaces de mejorar los resultados mediante la adición de la media móvil de cruce como un filtro, y luego otra vez a través de la adición de reglas sencillas de manejo de dinero. Un informe sobre la ejecución de la estrategia se utilizó para medir el progreso, mientras que el sistema fue desarrollado. Si bien es fácil prestar atención sólo a la línea de fondo, o el beneficio neto total – es que todos queremos saber cuánto dinero hace un sistema - otras métricas de rendimiento siempre deben ser consideradas con el fin de obtener un mejor punto de vista del rendimiento general del sistema.
