Caos Aleatorio Improvisado en el Trading
La aleatoriedad está presente en tu vida, lo aceptes o no. Algunas veces en gran medida y otras en menor medida.
La hipótesis de los mercados eficientes nos dice que el precio de una acción o cotización, en cada instante, captura toda la información relevante, es decir, está incluyendo toda información pasada y del momento presente para fijarse.
La hipótesis de los mercados eficientes tiene una implicación importante, y es que la única manera de que haya una variación en el precio es debido a un cambio de información, sin embargo, no existe certeza de cuándo, cómo y de qué tipo será la nueva información, al ser nueva.
Además, la nueva información tampoco se sabe cómo afectará a cada una de las personas, instituciones y algoritmos que operan en los mercados, por lo tanto, los precios siguen un recorrido meramente aleatorio e impredecible.
En 2013, tres investigadores recibieron el premio nobel de economía, Eugene Fama (Universidad de Chicago), Robert Shiller (Universidad de Yale), y Lars Peter Hansen (Universidad de Chicago), señalando que no hay manera de predecir el precio de acciones y bonos a corto plazo, sin embargo, en periodos más largos, de varios años, sí es viable la predicción.
Estos investigadores defienden que como las acciones tienen un carácter meramente aleatorio, nadie puede predecir su comportamiento y por ello, nadie podrá batir a los mercados, entendiéndose batir como obtener mayor beneficio que el justo por el riesgo asumido.
Todo esto coincide con las investigaciones que he realizado, llegando a la conclusión de que los mercados son extremadamente aleatorios y es muy difícil poder obtener rentabilidad de ellos, precisamente por ese motivo en Invierte en Ti aplicamos análisis cuantitativo y trading cuantitativo para obtener rentabilidad.
La estrategia es buscar pequeñas anomalías en los precios que nos permitan beneficiarnos de sus movimientos. La clave de esto es pensar a grandes números, y no tratar de ganar cada operación como si se tratara de la operación de nuestra vida.
Una anomalía es un momento precio-tiempo donde la aleatoriedad es menor del 100%. Dicho de otro modo, una anomalía es un momento y lugar donde puedes obtener un beneficio a nivel estadístico y matemático, a pesar de la gran aleatoriedad.
Si recuerdas la teoría del paseo aleatorio, elegir de forma aleatoria una cartera de productos es más rentable que confiar en expertos asesores, por lo que cualquier persona podría hacerlo mejor que ellos, actuando de forma aleatoria, o contratando un mono para que tire dardos y elija productos y cuándo comprar y vender.
Aleatoriedad en juegos de azar
En el mundo matemático y científico y del trading cuantitativo se hacen experimentos sobre juegos de azar muy a menudo para poder forjar una buena psicología sobre qué esperar de los mercados.
En un modelo de inversión se llevan a cabo operaciones que implican un beneficio positivo, negativo o neutro. Un modelo puede tener operaciones con beneficios diferentes, sin embargo, para simplificarlo, las operaciones que hacemos las agrupamos en conjuntos caracterizados por 2 parámetros. El primero de ellos es la probabilidad de ocurrencia y el segundo de ellos es el ratio o beneficio que genera.
En la Tabla 1 vemos la distribución estadística de tirar una moneda al aire, donde si sale cara ganamos 1 y si sale cruz perdemos 1.
En la Tabla 2 podemos ver la distribución estadística de un modelo basado en tirar un dado al aire. Si sale 6, ganamos 5, y si sale cualquier número entre 1 y 5 (incluidos) perdemos 1.
En la Tabla 3 podemos ver la distribución estadística de un modelo basado en apostar al color rojo en una ruleta de casino clásica, donde hay 37 números, 18 de los cuales son rojos, 18 negros y el cero que no pertenece a ningún color. El cero es el único número que al salir todos los jugadores pierden y la banca gana, lo cual ocurre estadísticamente 1 de cada 37 tiradas 1=37 = 0;027027. Si sale rojo ganamos 1 y si sale negro o el número cero perdemos 1.
Para clarificar aún más el efecto de las distribuciones estadísticas vamos a realizar una simulación de los tres ejemplos anteriores de 10.000.000 de eventos.
En la Figura 1 tenemos el experimento de la moneda.
En la Figura 2 tenemos el experimento del dado.
En la Figura 3 tenemos el experimento de la ruleta.
Déficit y ganancias
En vista de los resultados de la simulación, jugar a la ruleta al color es un modelo deficitario a largo plazo, no cabe duda. Al tratarse de un experimento de 10 millones de eventos se aprecia con demasiada claridad la tendencia lineal del modelo, por lo que hemos hecho otro experimento de 10.000 eventos, como se puede ver en la Figura 4, donde podemos ver que, a pesar de tratarse de un modelo deficitario, a corto plazo pueden existir rachas ganadoras, dándonos la sensación de que podemos ganar a largo plazo.
Si realizamos una comparación simple entre los tres modelos, los dos primeros, el de la moneda y el dado, presentan una estadística a largo plazo neutra, donde las probabilidades de ganar y perder son exactamente las mismas. Sin embargo el experimento de la ruleta es un modelo cuyas probabilidades están en nuestra contra, lo cual pudiera no apreciarse si no le damos el número suficiente de eventos, como en algunos tramos de la Figura 4. Por este motivo nacen muchos de los eventuales gurús del trading y de los mercados financieros, de juegos de azar y de sistemas azarosos.
Ten presente que un buen modelo eventualmente puede perder y un mal modelo eventualmente puede ganar
El hecho de que un modelo gane no significa que sea un buen modelo, y el hecho de que creas que un modelo es ganador porque haya tenido una racha ganadora no significa que lo sea, de hecho puede no serlo y tratarse de un modelo parecido al de la ruleta.
Por último te dejo la simulación de rentabilidad a largo plazo de uno de los modelos de Invierte en Ti, operado durante año y medio en vivo en uno de los entrenamientos privados:
La importancia de las rachas de operaciones
Todo esto que te acabo de exponer tiene la única finalidad de que comprendas que, un modelo puede tener rachas negativas y rachas positivas, pero no por ello tiene que tratarse de un modelo rentable o un modelo perdedor. Para estar completamente seguros de ello tenemos que analizar el número suficiente de eventos.
Puedes empezar haciendo un backtest de 250 eventos de un modelo que pensabas que era rentable. El resultado te va a dejar con la boca abierta.
Ahora, sabiendo esto, intenta razonar la forma de pensar de millones de actores de los mercados, personas y entidades, frente a los diferentes eventos, fluctuaciones de los precios, ganancias, pérdidas, noticias y rumores. Es fácil darse cuenta de que estamos frente a un trabajo tremendamente complejo, pero gracias al análisis cuantitativo aplicado por Invierte en Ti podrás crear tus propios modelos de inversión y obtener rentabilidad en muchos de ellos.
Es por ello que saber perder es parte del juego para poder ganar a largo plazo (siguiente tema).
