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TRADERS´ 05.2019
inversión indexada como la mayoría
de los fondos de inversión pasivos,
algo que la mayoría de la industria
no hace, algo que, en mi opinión,
es una trampa al inversor. Dicho de
otra forma, cualquier fondo que no
bata a su índice de referencia, por
ejemplo, el IBEX-35, por lo menos
por los dividendos que paga ese
índice, está haciéndolo peor que
comprar directamente el índice.
Compararse con los índices Total
Return, que ya recogen este efecto,
es lo más correcto económicamente
y lo más ético moralmente ya que
reflejan la realidad de un inversor
que hubiera comprado las acciones
que componen el IBEX-35 de manera
indexada o que hubiera comprado
un ETF sobre el IBEX-35, ya que si
hubiera hecho esto también ingre-
saría los dividendos que pagan las
acciones, como hace el índice Total
Return o TR.
Se puede pensar que si traba-
jamos con gráficos intradiarios no
hay necesidad de complicarse la
vida con ajustes. Los días posteriores al vencimiento
de un futuro y de su cambio de contrato en el símbolo
continuo o del cobro de un dividendo en el caso de las
acciones, cualquier indicador o cálculo realizado sobre
datos históricos se verá afectado por ese “falso” gap del
Gráfico continuo. Por tanto, si trabajamos con bases de
datos no ajustadas, porque nuestra plataforma no lo
permite, debemos contemplar este potencial problema
en los datos y en los resultados obtenidos.
La optimización
Hay que tener en cuenta que si optimizamos es espe-
cialmente importante el mantener una base de datos lo
más veraz posible, es decir, lo más representativa de lo
que ocurrió realmente en el mercado y de lo que proba-
blemente ocurrirá en el futuro. Si no excluimos estos
falsos gaps, condicionaremos al optimizador, espe-
cialmente si es genético, de manera artificial. Dificulta-
remos encontrar zonas robustas o peor aún, podemos
incurrir en conclusiones erróneas pensando que una
zona es robusta cuando no lo es.
El optimizador genético ayuda a encontrar zonas
robustas por su lógica de funcionamiento. Este va
En el Gráfico 4 tenemos un ejemplo sobre el IBEX-35, uno de los índices que más dividendos paga por lo
que se ve muy afectado por este efecto en plazos largos. En el momento de la captura de la imagen el
IBEX-35 está a 9240 puntos y el IBEX-35 TR está a 25959 puntos. Se aprecia claramente como este úl-
timo ha superado los máximos que marcó en diciembre de 2007 mientras que el IBEX-35 está muy lejos
de ese máximo que fue en los entornos de los 16000 puntos. Es decir, una inversión indexada al índice
será muy parecida a IBEX-35 TR, excluyendo el pago de impuestos. De hecho, algunos mercados tam-
bién difunden un índice que se llama Net Total Return (NTR) que recoge también el pago de impuestos.
Fuente: Visual Chart
G4
Comparación entre IBEX-35 e IBEX-35 TR en barras semanales desde el año
2000
buscando los sets que mejor valor obtiene de una deter-
minada función objetivo y por mutación va mejorando
la selección de los sets. Por definición, es más sencillo
que encuentre zonas donde hay muchos valores buenos
que donde hay un o unos valores buenos aislados.
Las reglas evaluadas explotan una determinada inefi-
ciencia en los precios y si estos son erróneos, como ya
he explicado anteriormente, estamos tirando piedras
sobre nuestro tejado, especialmente grandes si optimi-
zamos. Es básico optimizar en bases de datos limpias,
representativas y bien ajustadas. Los datos lo son todo,
son nuestra materia prima. Obviamente, disponer de
herramientas que nos permitan ajustar o no los datos
o incluso configurar cómo y cuándo hacer el ajuste,
siempre será la mejor opción.
A partir de aquí, deberíamos elegir muestra, designar los
segmentos In Sample y Out Sample si queremos, confi-
gurar la optimización correctamente para que sea homo-
génea en evaluación al comportamiento live… pero todo
esto sería objeto de otro artículo. Hoy quería centrarme
en las bases de datos ya que por mi experiencia es un
aspecto descuidado incluso por algunos profesionales
del trading algorítmico.
PERSPECTIVAS