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BÁSICOS

TRADERS´ 07/08.2018

a nuestros sistemas con relativamente poco esfuerzo.

Puede conseguir backtrader desde el sitio web https://

www.backtrader.com

donde también podrá encontrar

plenamente documentados el proceso de instalación y

primeras pruebas.

El siguiente paso será encontrar información de precios,

ya que nuestros resultados solamente serán tan buenos

como la calidad de los datos que los sustentan. Un dicho

popular en este entorno es: garbage in, garbage out. Si

le metes basura, sacarás basura. Por suerte no hemos

de desembolsar grandes sumas de dinero para obtener

dichas fuentes. Sin ir más lejos el sitio web de Bitcoin-

charts ofrece todos las datos históricos de trading de

Bitcoin para descarga de forma completamente libre.

Basta con acudir al enlace

http://api.bitcoincharts

.

com/v1/csv y seleccionar el archivo correspondiente al

mercado que se desee utilizar.

Para esta prueba he decidido centrarme en el popular

mercado Kraken por su largo histórico (la andadura de

este servicio se remonta al 2014). Vamos a proceder a

descargar el archivo krakenUSD.csv, lo cual nos llevará

un rato porque ocupa casi 500 MB, no en vano contiene

todos los trades individuales de Bitcoin desde el inicio del

servicio. Si abrimos el archivo veremos que se trata de

una serie de hileras con el siguiente aspecto:

1389118697,874.670400000000,0.010690590000

1389118703,883.326140000000,0.010638230000

1389118711,892.067530000000,0.010586140000

Cada hilera corresponde a un tick o transacción y contiene

tres valores separados por comas, que de derecha a

izquierda significan 1) la fecha del trade, en formato UNIX

expresado en milisegundos (por ejemplo 1389118697

corresponde al 7 de Enero del 2014), al precio expresado

en dólares estadounidenses (874.670400000000 USD), y

finalmente al volumen intercambiado (0.010690590000

Bitcoins o, lo que es lo mismo, 1,069,059 Satoshis).

La parte positiva es que el archivo está ordenado en orden

cronológico creciente, es decir, de las transacciones más

antiguas a las más recientes según descendemos por el

documento, que es el orden con el que backtrader puede

trabajar. La parte negativa es que backtrader no puede

entender fechas en milisegundos, y además espera un

formato de línea con los siguientes campos:

Fecha, Open, High, Low, Close, Volumen, Interés Abierto

Si hay algo que caracteriza a backtrader es su flexibi-

lidad, por lo que con unas pocas líneas de programa-

ción podremos adaptar el cargador de datos estándar,

llamado GenericCSVData, para adaptarse a esta situa-

ción sin necesidad de reescribir los archivos originales.

Podrá encontrar dicha adaptación en la clase BitcoinFeed

del archivo

Resample.py

. Sin embargo, hacer un backtest

tick a tick puede no ser idóneo por dos razones, una prác-

tica y la otra teórica. La práctica se debe al volumen de

la información que manejamos, que nos va a enlentecer

en exceso el mecanismo de testeo. Los recursos exigidos

para procesar los datos van a convertir una rutina de

minutos en una espera de horas, y eso va a impactar en

nuestra capacidad de experimentación. La teórica es

que si analizamos en base a ticks estamos suponiendo

que una vez encontremos un sistema viable y queramos

Carlos Doblado

Trader, arranca su vida profesional en GVC

Gaesco en 1995. Hoy es uno de los analistas

técnicos más influyentes del panorama espa-

ñol. Fundador de Bolságora en 2002, la pri-

mera herramienta de asesoramiento técnico

por Internet creada en España y de su evolu-

ción, Ágora EAFI. Lidera la sección financiera

del periódico El Confidencial desde septiem-

bre de 2014 y fue colaborador del periódico

El Economista durante ocho años donde

fundó la herramienta EcoTrader. Participa con

frecuencia en medios españoles como Capital

Radio y Radio Intereconomía.

cdoblado@agoraeafi.com

Isaac de la Peña

Ha trabajado como Director de Tecnología en

la empresa de business intelligence Micros-

trategyy Vicepresidente Sénior de Márketing

y Tecnología para la entidad bancaria Pen-

tagon Federal en Washington DC. Cuenta

con conocimientos amplios de internet,

movilidad, análisis de datos, motores de reco-

mendación y big data. Limited Partner del

fondo Inveready First con gran experiencia

en empresas de capital riesgo. Sloan Fellow

graduado por el Massachusetts Institute of

Technology (MIT) de Boston con especializa-

ción en finanzas.

admin@agoraeafi.com