TRADERS´ES 08_09

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PERSPECTIVAS
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08/09.2015
tiene sus consecuencias. Se alimenta de la creencia de
que usted necesita una ventaja (en términos de esperan-
za matemática) para ser rentable en el largo plazo. Por
otra parte, se alimenta de la necesidad de realizar prue-
bas inútiles. Cualquier sistema con una probada espe-
ranza negativa se tira a la basura. Los buenos sistemas
se deterioran porque podrían salir de su sintonía con los
mercados por un tiempo. Y aún más, el análisis se hace
hasta tal punto que se busca optimizar el ajuste de curvas
(en base a datos históricos).
Lo que los traders (y autores) hacen cuando van a la
caza de un sistema de esperanza matemática positiva es
lo mismo que tratar de obtener una conclusión de una
distribución de probabilidad de puntos de medición em-
píricos. Y si Nicolás “Cisne Negro” Nassim Taleb nos ha
enseñado algo, es simplemente que no puede hacerlo.
No podemos extrapolar mediciones fuera del intervalo
de las mediciones en donde se realizaron. Y nosotros,
definitivamente tenemos que entender que tenemos que
ver a la esperanza matemática en su conjunto. No son
las probabilidades las que nos matan, son sus resultados
(desastrosos). Y una vez más, incluso las probabilidades
(y quizás distribuciones por igual) no son estables en los
mercados financieros. Los mercados tienen un carácter
caótico, fractal con leyes exponenciales de comporta-
miento en su mejor caso.
Cómo hacerlo mejor
La buena noticia es que, una vez el trader se centra en
la esperanza matemática no necesita hacer nada con su
“sistema”. Operar la esperanza matemática (a diferencia
de la esperanza matemática de un sistema) es el uso más
simple de los conocimientos que tenemos, mucho más
control sobre el tamaño de las pérdidas y ganancias (ta-
maño medio de las ganadoras y perdedoras) de lo que
tenemos sobre su fiabilidad (frecuencia de las ganadoras
y perdedoras). Y como no nos centramos en la esperanza
matemática histórica, la esperanza del trading puede tra-
bajar para nosotros. Al mantener las pérdidas pequeñas
y cuidando a las ganadoras (y acumulando), en realidad
obtenemos los verdaderos beneficios de la esperanza
matemática.
Quédese para ver la siguiente simulación de Monte
Carlo. Como referencia, el simulador abre operaciones al
azar de los cuales se deducen la esperanza matemática y
el beneficio neto.
En nuestra simulación, promediamos varias cestas de
30 millones de operaciones alcistas durante un mercado
bajista. La pérdida neta promedio fue
de -12% con una relación de ganado-
ras vs perdedoras de aproximada-
mente 1 de cada 3 operaciones. Más
tarde, simplemente cortando las pér-
didas al 3% y al mismo tiempo agre-
gando a las ganadoras, el resultado
neto promedio de las mismas opera-
ciones se convirtió en un 1,8% de be-
neficio (en promedio, en un mercado
bajista). Así usando la esperanza ma-
temática a nuestro favor, ¡logramos
cambiar la esperanza matemática!
Los traders que creyeron que la es-
peranza negativa original indicaba no
entrar, nunca habrían sido capaces de
hacerlo porque habrían abandonado
el sistema desde el principio.
Esto no quiere decir que una
pérdida pueda convertirse en un be-
neficio con seguridad, pero a largo
plazo, la esperanza matemática corta
las pérdidas y añade ganancias. Pero
mirando a la esperanza matemática
histórica (sistema), los traders no
Se analiza la curva de patrimonio de salida de un sistema. En base a este análisis, el sistema opera en vivo
o en papel (para ser capaz de continuar midiendo teóricamente la curva de patrimonio). La curva teórica de
patrimonio en el “papel” se muestra en gris, la curva de patrimonio real es azul. Tan pronto como el sistema
comience “a trabajar” de nuevo, se reanuda el trading en vivo.
Fuente:
G2) Bucle de realimentación de control de la curva de patrimonio