Antes de escribir el artículo de esta quiero es pedir disculpas por no haber escrito el artículo el lunes pasado debido a problemas personales. Ahora hablemos de trading.
Cuando elaboramos un sistema de trading debemos asegurarnos que el número de veces que se reproduce un patrón en el histórico (que deberá contener los años 2007-2008) es lo suficientemente grande para que se pueda considerar que tiene relevancia estadística, es lo que en estadística se llama tamaño de la muestra. Una manera de saber si nuestra muestra es suficiente es utilizando la siguiente fórmula:
El error de la muestra será igual al inverso de la raíz cuadrada del nº de trades, de tal manera que si tenemos un sistema que hace 100 operaciones el error será 0.1 (10%) lo que viene a decir es que podemos tener un error de +/- 10%. En mi opinión un sistema que opera desde 2006 y que tiene unas 200 operaciones (error de 0.5%) puede servir como muestra representativa. Evidentemente cuanto más grande sea la muestra menor será el error potencial en los datos. No obstante, hay alguna solución en caso de no tener una muestra lo suficientemente grande y utilizando el software MSA por ejemplo que te permite generar trades sintéticos a partir de la distribución de los originales, también en Excel se puede hacer aunque lleva un poco de trabajo.
Las plataformas de trading dan un sinfín de estadísticos de un sistema, pero para mí hay dos que son los más importantes y que dan una información muy válida de si un sistema es bueno, o no lo es tanto. El primero de ellos es la desviación estándar (que es el origen del segundo). La desviación estándar es la forma más popular de medir el grado de dispersión de los datos así como una magnífica manera de merdir el riesgo. El valor de una desviación estándar desde la media de los trades representa una agrupación de alrededor de 68% de los datos, dos desviaciones estándar incluyen 95,5% de todos los datos, y tres desviaciones estándar abarcará el 99,7%.
Conociendo la media y la desviación estándar de los trades de un sistema podemos calcular la probabilidad de obtener un determinado beneficio.
Por ejemplo, la probabilidad de conseguir un 20% de beneficio si la media del beneficio anual es del 8% y la desviación estándar el 16% será: (20%-8%) / 16% = 0.75 (75%).
Es cierto que la serie de trades de un sistema no sigue una distribución normal de manera estricta, pero si tenemos un número suficiente de operaciones sí que tenemos una aproximación a la normal. Sirva como ejemplo la distribución de frecuencias de un sistema que tengo operando en real para ver que efectivamente es aproximadamente normal su distribución.
Que los trades de un sistema se distribuyan de manera aproximada a la normal es importante ya que podemos calcular por ejemplo la probabilidad de que un trade caiga entre un determinado rango. Pongamos un ejemplo de esta afirmación si la desviación estándar de los trades de un sistema es 1612.41€ y el beneficio medio por operación (BMO) es de 552.81€ como se ve en la imagen de abajo…
y considerando que la distribución de los trades es aproximadamente normal…
… podemos calcular la probabilidad de que un trade caiga entre los valores a y b. Esto lo haremos con Excel.
En este caso la probabilidad sería del 7.35%. Se puede calcular también la probabilidad de que un trade sea menor que un determinado valor.
En este caso el resultado es del 32.03%.
El segundo de los estadísticos es el SQN (System Quality Number) creado por Van K. Tharp que es:
SQN = BMO / Desv estándar x (raíz de nº trades)
Según Tharp, valores por encima de 2 darán lugar a sistemas robustos y, superiores a 3, a sistemas excelentes y por encima de 4 estaríamos en teoría ante una auténtica máquina de hacer dinero, insisto en lo de teoría porque no olvidemos que no sabemos nunca lo que pasará a la derecha del gráfico. Pero si hemos realizado un buen testeo y nos hemos mantenido lejos muy lejos de la sobre optimización un SQN mayor que 3 es una buena noticia sin duda.
Objetivos entonces considerando la importancia del SQN:
1. Aumentar en lo posible en BMO
2. Disminuir lo máximo posible la desviación estándar
3. Aumentar el número de operaciones
4. Conseguir los tres puntos anteriores.
El SQN incluye los tres datos para mí más importantes de un sistema el BMO (que es la madre del cordero especialmente si estamos ante un sistema con alta cadencia operativa) la desviación estándar, que nos dice cómo de estables o inestables son los trades del sistema lo que se reflejará en la equity y el nº de trades que nos dice cómo de activo es nuestro sistema.
Por esta semana ya no me extiendo más. El objetivo que pretendo es dar píldoras que en poco tiempo se sean y que aporten valor al trading del lector, espero conseguirlo.
Si estáis interesados en contactar conmigo podéis hacerlo por Linkedin o por el correo Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.. Agradeceré mucho el feedback.
Hasta la semana que viene. Buen trading
