Regla de las 4 semanas de Richard Donchian – Técnicas de Trading

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Técnicas de Trading

Artículo publicado en el número de la revista TRADERS’ de Noviembre de 2020 (páginas 56-59). Regístrate en www.traders-mag.es de manera completamente gratuita para acceder a más artículos como este.

Cómo Operar de Forma Rentable en los
Mercados de Materias Primas

La Regla de 4 Semanas Según Donchian

Richard Donchian es considerado el fundador tanto del Trend Following como de la industria de los fondos de cobertura. Desde 1934 publicó una serie de Pautas para el Trading, las cuales constituyen hasta la fecha una parte esencial de cualquier formación de traders sólida. Principalmente alcanzó fama por los “Turtle Traders”, que utilizaron su sistema de ruptura de cuatro semanas con éxito como base de su estrategia de trading en los años 1970 y 1980. Este artículo mostrará que el enfoque de Donchian todavía permite que los traders ganen bien en los mercados.

Richard Davoud Donchian nació en 1905 y obtuvo la licenciatura de Económicas en la Universidad de Yale en el año 1928. Después de haber leído el libro “Memorias de un Operador de Bolsa” de Jesse Livermore cambió su enfoque profesional hacia los mercados financieros. Debido a las graves pérdidas que sufrió durante el crac bursátil de 1929, comenzó subsecuentemente a centrarse más en el análisis técnico y se dio cuenta que éste sería la única forma de generar beneficios estables en los mercados. En 1934 publicó 20 Pautas para el Trading como “Limita tus pérdidas y deja correr a los beneficios”, que la mayoría de traders todavía utilizan intuitivamente (o al menos deberían utilizar).

En 1948, Donchian constituyó Futures, Inc., el primer fondo de inversión de futuros sobre materias primas públicamente accesible. El fondo se basó en dos principios importantes: La diversificación mediante activos no correlacionados y el cálculo de los tamaños de posiciones según uno de los principios del seguimiento de tendencias, que al final se llegó a conocer a nivel mundial como «La Regla de 4 Semanas». Hay que notar que en aquel entonces, hasta los años setenta, el principal enfoque de trading con futuros en los EE.UU. fueron los contratos sobre cereales y productos alimenticios. Este hecho tuvo un impacto significante sobre la estructura de la cartera del fondo de Donchian.

La Regla de 4 Semanas
La Regla de 4 Semanas se utilizó desde entonces en adelante como una regla básica en muchos fondos de estrategias seguidoras de tendencias. Lo más sorprendente de esta estrategia era su sencillez:

  • Abra una posición a largo y cierre posiciones a corto si el precio actual supera el máximo de las últimas cuatro semanas.
  • Abra una posición a corto y cierre posiciones a largo si el precio actual desciende por debajo del mínimo de las últimas cuatro semanas.

Sin duda, más sencillo imposible. Comprar cuando el futuro alcanza un nuevo nivel máximo de las últimas cuatro semanas y vender si cae hasta nuevos mínimos de las últimas cuatro semanas. Donchian siempre destacó que los inversores se deberían fijar en operaciones a largo por el mayor potencial de éstas en comparación con el potencial de las operaciones a corto. En el gráfico 1 les ilustramos la Regla de 4 Semanas.

Selección de Activos
Donchian acentuó repetidamente los beneficios de una buena diversificación. Con lo cual, seleccionamos un activo de los cinco diferentes segmentos para nuestra pequeña cartera de muestra: divisas, metales, energía, cereales y otros productos agrícolas. La matriz de correlaciones en Tabla 1 nos muestra que en general existe muy poca correlación entre el Euro, la plata, el petróleo crudo, la soja y el algodón.

Las Reglas en Detalle
Utilizamos una orden stop de compra para abrir la posición con el máximo de los últimos 20 días. La salida se efectuará o mediante una nueva señal en dirección contraria o mediante una orden de stop-loss dinámico, la cual iremos acercando. Para una posición a largo, el nivel inicial de stop-loss dinámico comenzará en los mínimos de los últimos 80 días y podrá ser ajustada dos puntos cada día. Es decir, el segundo día del trading el stop-loss estará en los niveles del mínimo de 78 días (80 menos 2), el tercer día en los mínimos de 76 días, etc. Al final, se fijará el nivel de stop-loss en el mínimo de los últimos seis días.

Capital Inicial y Número de Contratos
Tenemos que encontrar la cantidad de contratos adecuada de cada posición para asegurar que todas se ponderen más o menos a partes iguales, ya que aplicamos la regla a una cartera compuesta por contratos de tamaños diferentes. Por este motivo asumimos un capital inicial de un millón de dólares por posición. Estamos dispuestos a arriesgar un dos por ciento en cada posición, es decir $ 20.000. Al final dividimos este importe por el Average True Range (ATR) de los últimos 50 días multiplicado por tres, lo que nos garantiza que aplicamos el mismo riesgo en todos los mercados cuando utilizamos esta regla.

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Por ejemplo: La soja cotiza a once dólares la fanega. Un contrato equivale 5.000 fanegas, con lo cual el valor por contrato son sube a $ 55.000. El ATR de los últimos 50 días son 25 puntos que ascienden a un valor de $ 1.250 por contrato. Esta cantidad se multiplica por tres = $ 3.750. A continuación, dividimos nuestro importe máximo arriesgado de $ 20.000 por los $ 3,750 y obtendremos como resultado 5,33 contratos. Decidimos redondear esta cifra hacia abajo lo que nos permite adquirir una posición de cinco contratos.

Un comentario sobre e capital inicial de un millón de dólares: Esta cantidad fue seleccionada para una cartera de futuros evitando pérdidas parciales superiores al 20 por ciento. Un trader más agresivo podría perfectamente comenzar con unos $ 300.000.

Sin embargo, también es posible implementar esta estrategia en cuentas mucho más pequeñas con un capital inicial por debajo de los $10.000. En este caso, los Contratos por Diferencia (CFDs) tendrían que sustituir a los futuros como instrumento de trading.

Los Primeros Resultados del Test
El Gráfico 2 muestra el resultado para los cinco mercados que seleccionamos. Lo primero que hay que destacar es todos los mercados ostentan un resultado positivo durante el periodo de prueba entre 2003 y octubre del 2020. Teniendo en cuenta que esta regla de trading ya tiene más que 80 años y que encima es muy sencilla, no se podía esperar exactamente un resultado así.

El resultado del test no incluye ni comisiones ni slippage. Sin embargo, esto no alteraría nada con respecto a la calidad de la regla, ya que cada uno de los mercados abarca aproximadamente cien operaciones durante los últimos diez años y el beneficio promedio de cada transacción oscila entre 2.000 y 7.000 dólares. Con el capital inicial de un millón de dólares la cartera genera aproximadamente 1,5 millones en beneficios, lo que representa un rendimiento anual alrededor de un diez por ciento. (Nota: Es el mismo millón que se invierte en todos los mercados, con lo cual no hay que tener un millón de dólares en reserva para cada mercado. Los márgenes requeridos para cada una de las posiciones ascienden a aproximadamente el cuatro por ciento del capital total.)

Además, podemos observar claramente que el la curva de la cartera en general muestra un crecimiento continuo y sin sufrir grandes contratiempos, aunque los rendimientos de algunos mercados en particular no fueron para nada excelentes. Aquí, la diversificación con mercados poco correlacionados realmente dio fruto.

Extensión
Alentado por los resultados sorprendentemente buenos, ampliamos la cartera con el oro, platino, cobre, trigo, harina de soja, aceite de soja y azúcar. Al mismo tiempo cambiamos el parámetro más importante de la regla: el número de días de referencia para el Breakout. Se pudo demostrar que con valores entre 100 y 200 días los resultados del enfoque de trading mejoraron significantemente, mientras que al mismo tiempo la frecuencia de las operaciones se redujo a unas dos o tres transacciones por año y mercado. No modificamos el capital inicial de un millón de dólares, aunque ahora operamos en siete mercados diferentes. Esto ha sido posible gracias a la baja correlación entre los mercados que seguía existiendo.

Si aplicamos la estrategia a un solo mercado, los resultados no son tan favorables. En realidad, el secreto del éxito está en la selección correcta de los mercados subyacentes de la cartera. Por consiguiente podemos constatar que la ampliación de la cartera de cinco hasta doce mercados reduce las pérdidas temporales significantemente de un 14 por ciento hasta por debajo del 10 por ciento, mientras que al mismo tiempo la rentabilidad aumenta de diez por ciento hasta el 17 por ciento. Los traders más afines al riesgo incluso podrían reducir su capital inicial hasta aproximadamente una tercera parte y obtener rendimientos de doble dígitos superiores.

Conclusión
Muchas veces, la “Regla de 4 Semanas” de Donchian se consideraba solo como una regla técnica. Pero uno de los factores esenciales del éxito de Donchian fue el principio de diversificación. Como muestra nuestro ejemplo mencionado arriba, también funcionará muy bien si creamos una cartera compuesta por activos con poca correlación. Aunque en épocas de tensiones a nivel mundial las reglas históricas de correlación podrían anularse, posiblemente causando graves pérdidas temporales, la regla de Donchian seguirá funcionando en general para carteras creadas a base del concepto de correlación. Una cartera que consiste únicamente de índices de acciones o acciones jamás generará una curva de rendimiento tan constante como nuestra cartera mixta de materias primas, porque los mercados de valores globales correlacionan demasiado durante un periodo más largo.

El autor de este artículo es Rudolf Wittmer. Rudolf es licenciado en ingeniería y lleva varios años activo como gestor de fondos y consultor de fondos de cobertura. Además es un trader apasionado que convirtió su hobby en una carrera profesional, hace aproximadamente 20 años. Continuamente perfeccionando sus modelos de trading, se ha dado a conocer como especialista sistemático de trading en Alemania. Su dirección de correo electrónico es Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

Trading – General

Richard Davoud Donchian nació en Hartford, Connecticut, en Septiembre del año 1905. Sus padres Samuel B. Donchian y Armenouhi A. Davoud emigraron de Turquía en el año 1880, para asentarse finalmente en Estados Unidos, lugar donde se crió nuestro protagonista.

Richard asistió al colegio público de su ciudad natal, para más tarde en el año 1928 licenciarse en económicas en la Universidad de Yale. Una vez concluido su paso por la universidad, se incorporó al negocio que por aquel entonces regentaba su familia, una pequeña empresa de alfombras.

A pesar de apreciar el trabajo al que se dedicaba en la empresa familiar, también se interesaba por los mercados financieros, sobre todo a partir de la lectura del libro de Jesse Livermore, “Recuerdos De Un Operador De Acciones”. Tras sufrir unas importantes pérdidas después del crack del año 1929, concluyó, que para dedicarse a los mercados era necesario saber algo más, y que sólo se podría alcanzar el éxito mediante el análisis técnico o también mediante el chartismo, disciplinas a las que dedicó la mayor parte de su tiempo, mientras ejercía como vicepresidente del negocio familiar que regentaba, lo que pronto le llevó a la edad de 25 años a trabajar en la industria de Wall Street, escribiendo durante los años 1933-35 una carta con recomendaciones técnicas para Hemphill, Noyes & Co y durante los años siguientes realizaba un informe llamado Security Pilot, donde se recogían recomendaciones de compra de acciones.

Durante la II Guerra Mundial, participó en la invasión de Sicilia y más tarde sirvió en el pentágono, en el departamento de estadística de las fuerzas aéreas. Una vez terminado su periodo de estancia en el ejército, se instaló en Nueva York como inversor privado y analista independiente, donde continúo sus estudios sobre las tendencias de los valores.

En el año 1948 comenzó a interesarse por las commodities (materias primas), lo que le llevó a registrar diariamente los precios de las mismas en un libro diario, para después calcular las correspondientes medias móviles que seguidamente incorporaba en sus gráficos.

Debido a que tenía que registrar manualmente el precio de las commodities (materias primas) siempre llevaba en el bolsillo de su chaqueta un lápiz y un sacapuntas, hasta que en año 1971 y gracias a Dennis D. Dunn, pionero en utilizar los ordenadores personales para técnicas de trading, obtuvo su primera base de datos computerizada, una de las primeras bases de toda la historia, lo que le ahorró muchísimo trabajo a la hora del cálculo de sus señales, dejando de lado para siempre el lápiz que tanto le había acompañado en su operativa. “Nosotros empezamos con nuestras bases de datos mediante tarjetas perforadas y recogimos datos de cotización de las commodities desde Julio del año 1959. Testeamos con nuestras bases tanto el sistema basado en las medias móviles de 5 y 20 sesiones, como la regla de las 4 semanas. Sigo pensando que su regla semanal es la mejor invención que he visto nunca en el mundo del trading. Richard era una persona que le encantaba moverse dentro del mundo académico y explorar nuevas ideas jugando con los números”. Dennis D.Dunn.

En el año 1949 creo el primer fondo de inversión gestionado con futuros, aplicando modelos de diversificación, algo totalmente novedoso en aquella época dejando constancia de todos sus métodos en distintos escritos, documentos que precedieron a las teorías académicas sobre los nuevos modelos de selección de activos y mucho antes de que lo hiciera John Litner de Harvard, explicando los beneficios de incorporar futuros en la gestión de carteras con acciones y bonos. Siempre en todos sus artículos hemos encontrado referencias a la diversificación y gestión del riesgo, que son los pilares de la teoría de gestión moderna de carteras de William Sharpe y Markowitz que recibieron con ella un premio Nóbel en el año 1990.

Más tarde se empezó a conocer a Richard como el padre del análisis moderno de commodities, inventando un método denominado “Trend Follower” (seguidor de tendencia), basado en los antiguos principios de la teoría de Dow sobre la continuación de las tendencias en una determinada dirección una vez que se ha producido un movimiento significativo en una dirección determinada, recogiendo todas sus investigaciones en un articulo titulado “Trend Following Methods In Commodity Price Analysis”.

En el año 1960 entró a formar parte de Hayden Stone Inc., actual Salomon Smith Barney, donde pronto se convertiría en vicepresidente de la compañía. Ese mismo año en un artículo titulado “High Finance In Copper”, introdujo la regla de las cuatro semanas, método que todavía hoy es usado por gran parte de sistemas multicommodity, demostrando una gran robustez a lo largo de la historia, algo fundamental para cualquier sistema mecánico de trading.

En el año 1961 Donchian presentó por primera vez su sistema de cruce de medias de 5 y 20 sesiones, publicado repetidamente años en años posteriores, como en el número de Diciembre de la revista Futures del año 1974, obteniendo beneficios en 7 de los 9 años que posteriormente fue aplicado en los mercados, considerándolo además la primera y única referencia sobre sistemas mecánicos jamás conocida hasta la fecha, sistema del que todavía existen organizaciones como el Instituto De Los Mercados Financieros (www.futuresindustry.org) que recopilan sus señales.

Los años 70 fueron años de elevadas tasas de inflación, altos precios de las commodities y unos tipos de interés elevados, pero a pesar de este escenario Richard conseguía unas importantes cotas de rentabilidad en la gestión de su fondo.

Muchos de los traders más prestigiosos de hoy día, trabajaron directa o indirectamente con Donchian, como es el caso de Ed Seykota (www.seykota.com), que en una ocasión mientras Richard analizaba los precios del cobre, le preguntó como había descubierto la regla de las cuatro semanas, y le contestó que nadie hasta el momento le había preguntado algo así, y continuó analizando el gráfico sin contestar a la pregunta de Ed. A pesar de no recibir contestación de Richard, Ed siempre lo ha considerado como su gran ídolo dentro del mundo del trading, recogiendo en su página web algunas de las pocas referencias que tenemos del creador del primer sistema mecánico de inversión del que se tiene conocimiento.

“Me convertí en un gran seguidor de las teorías de Donchian, programándolas en mi ordenador personal. Era la única persona en aquellos tiempos que realizaba tests con datos históricos con distintos activos. Richard era muy generoso con sus ideas, y siempre compartía sus ideas y siempre compartía sus conocimientos, incluso invitaba a otras personas a utilizar sus sistemas. Además inspiró a varios creadores de sistemas y ha engendrado varias generaciones de traders”. Ed Seykota.

En 1983 el organismo “Manager Accounts Reports” (www.marhedge.com), selecciona a Donchian como el mejor gestor de futuros de la época, en la primera edición de su premio “Most Valuable Performer Award”, que a partir de aquel momento pasó a llamarse “Donchian Award” y en el que él mismo participaba también de jurado.

El 24 de Abril del año 1993 se produce la muerte de Richard en Florida, a partir de esa fecha se crea la fundación que lleva su nombre (www.rddonchian.org), debido a la gran humildad que siempre exhibía tanto profesional como personalmente, con el único objetivo de aprender y contribuir con ello al desarrollo personal, objetivos que persigue dicha organización con fines éticos y morales.

Richard vivió única y exclusivamente para los mercados, dedicándose gran parte de su vida al estudio de los mismos. Tal era su pasión que todavía a la edad de 80 años no quería ni oír hablar de su retiro de los mismos. Pero a pesar de esta pasión desmesurada, no dejó plasmados sus conocimientos en ningún libro, las únicas publicaciones que encontramos son varios artículos en distintos medios financieros y su newsletter semanal con más de 10.000 clientes, titulada “Trend Timing Comments”, que la estuvo escribiendo durante 19 años y donde principalmente se recogían las señales de su sistema mecánico, y cuyos contenidos aparecían publicados en numerosas ocasiones en el Wall Street Journal.

Clasificación de sistemas de trading

4 4 recomendaciones

Introducción

Tras analizar, en el anterior artículo, la evolución natural del Trader, desde que se inicia en los mercados hasta que obtiene los conocimientos y aptitudes necesarias para desarrollar su propio Sistema de Trading, nos vamos a centrar en los diferentes tipos de Sistemas que existen. Cualquier persona interesada en aproximarse a la operativa de Trading mediante un Sistema se va a encontrar con multitud de Sistemas y metodologías de desarrollo, por lo que se trata de una clasificación que va a ser lo más objetiva y sencilla posible, y que seguro podrá ser completada por el lector. El objetivo es meramente didáctico sin ofrecer ninguna recomendación directa sobre un sistema concreto, aunque si sobre determinados aspectos generales, a la hora de orientar en el futuro desarrollo de sistemas. Hay miles de Sistemas en el Mercado y el mejor de todos es aquel que cada Trader diseñe en función a la operativa con la que se encuentre más cómodo. No espere hacerse millonario con el sistema que alguien le ha vendido. Desarrolle sus propias reglas de trabajo.

Definición de Sistema de Trading. A pesar de que, este término admite multitud de definiciones y segmentaciones, desde un punto de vista teórico, no es más que un conjunto de reglas que generan señales de entrada y salida en un determinado mercado, o para ser más exactos, señales de apertura de posiciones (largas y cortas) y de cierre de posiciones (largas y cortas). Tras esta definición, nos encontramos con una herramienta que es demasiado sencilla para su uso directo, por lo que debe ser complementado con un férreo modelo de Gestión del Riesgo (Stop loss), un buen sistema de Gestión Monetaria (Money Management) y una buena base de Psicología aplicada.

Clasificación de sistemas en función de su grado de discrecionalidad

1) Sistemas Mecánicos (Mechanical Trading Systems). Son los sistemas a los que haré referencia en este y en sucesivos artículos y como su propio nombre indica, las señales se generan de forma mecánica, es decir, que una vez desarrollado el conjunto de reglas, las órdenes se irán generando sin necesidad de nuestra intervención, por lo que nosotros, simplemente, nos dedicaremos a colocarlas en el mercado. Las ventajas de este tipo de Sistemas son las desventajas de los Sistemas discrecionales y viceversa. Dentro de esta categoría tendríamos los Sistemas de Trading Automáticos, que se caracterizan por el envío directo de las órdenes al broker, sin necesidad de que el operador introduzca las órdenes, ahorrando tiempo, y salvando el principal obstáculo con el que nos enfrentamos al empezar a operar, nosotros mismos.

2) Sistemas Discrecionales (Discretional Trading Systems). En ellos el Trader se basa en unas reglas a las que aplica su intuición ante cada operación en el mercado. Su gran ventaja está en la flexibilidad y adaptación a los cambios en los mercados. Sus inconvenientes están en la necesidad de tomar decisiones de forma constante, decisiones que afectan nuestro control emocional. Además, la verificación de sus resultados en una serie histórica es imposible y requieren mucha concentración y tiempo por parte del trader. No es aconsejable su uso si no contamos con una dilatada experiencia como Traders, como es el caso de uno de sus máximos defensores, Joe DiNapoli, que nos habla de estos sistemas en su obra “Trading with DiNapoli levels”.

Clasificación de sistemas por los datos utilizados y el posicionamiento en el mercado

1) Sistemas Continuos (Always-In Systems). Son los sistemas que están siempre en el mercado, pasan de posición corta a larga y viceversa, pero nunca cierran la posición. Son los que ofrecen mayores rentabilidades, aunque también son lo que conllevan un mayor riesgo.

2) Sistemas Intradiarios Puros (Intraday Systems). Lo que define a un sistema intradiario es que se cierran todas las posiciones durante la jornada, es decir, que al cierre de cada sesión tenemos todo nuestro capital en liquidez. Se utilizan bases de datos intradiarias y el principal atractivo de estos sistemas está en evitar el riesgo del gap de apertura. Son los de menor rentabilidad y riesgo.

3) Sistemas Intradiarios Continuos (Overnight Systems). Son los sistemas que abren posiciones durante la sesión mediante datos intradiarios, sin la obligación de cerrar las posiciones al final de la sesión bursátil. Debido al riesgo de los gaps de apertura, tienen un drawdown mayor que los intradiarios puros, aunque también generan rentabilidades superiores por lo que la ecuación rentabilidad riesgo se sitúa en un punto intermedio, entre las dos categorías anteriores.

Clasificación de Charlie F. Wright

Generalmente, existen tres tipos de mercados: tendenciales, laterales y volátiles. Esta clasificación se basa en estas fases del mercado. Desde una perspectiva perfeccionista, lo único que tendríamos que hacer, para ganar mucho dinero, es saber la fase en la que nos encontramos y su futura duración y aplicar el tipo de sistema correspondiente. Es algo bastante sencillo en la teoría, pero imposible en la práctica. Nadie ni nada puede predecir los movimientos del mercado. Los mercados en tendencia son siempre los más rentables y los que todo trader debe buscar, el problema está en que nunca sabemos cuando va a llegar una buena tendencia y una vez que estemos en tendencia, nunca sabremos su duración. Algunos autores como John J. Murphy, establecen que los mercados como regla general sólo está en tendencia 1/3 de las veces.

1) Sistemas de Tendencia. Estos sistemas se benefician de periodos prolongados de subidas o bajadas, y algunos ejemplos serían los Sistemas de rotura de rangos (Breakout Systems), como la regla de las 4 semanas de Richard Donchian, o los Sistemas de medias móviles, que pueden ser entre otras, exponenciales (EMA), simples (SMA), Triangulares, (TMA), Ajustadas al Volumen (VAMA), adaptativas (AMA), etc y se podrán utilizar cruces de una media con el precio, dobles o triples cruces entre las medias, etc. Las posibilidades son infinitas y no son objeto de este artículo.

2) Sistemas Antitendencia o de Soporte y Resistencia (S/R). En un periodo lateral lo que buscaremos será, principalmente, indicadores que nos indiquen Sobrecompra o Sobreventa para buscar los giros del mercado. Buscan una anticipación que en muchas ocasiones será perjudicial para nuestra cuenta de resultados, aunque en periodos prolongados de lateralidad nos proporcionarán un buen número de operaciones ganadoras, con sustanciales beneficios. Ejemplos de indicadores, conocidos por todos, son el RSI de Welles Wilder y el Estocástico de George Lane.

3) Sistemas de Expansión de Volatilidad. Los mercados volátiles se caracterizan por saltos abruptos del precio de los que nos podremos beneficiar, principalmente mediante ordenes de compra o venta condicionadas, suelen ser movimientos rápidos de corta duración y algunos de los indicadores más conocidos para la construcción de estos sistemas son el ATR (Average True Range) de Welles Wilder o las Bandas de Bollinger. Esta es, desde mi punto de vista, la principal clasificación y nuestro trabajo consiste en desarrollar la categoría que más se ajuste a nuestra personalidad y a nuestras posibilidades, a este respecto, no tiene sentido desarrollar un sistema que nos proporcione un buen ratio rentabilidad-riesgo si no estamos preparados, psicológicamente, para operar con él. Cada Trader debe decidir por si mismo, ya que existen ejemplos de traders con éxito en las tres categorías, aunque los mayores ejemplos de éxito están en la utilización de Sistemas de Tendencia, que son por otro lado, los más difíciles de operar debido a que cumplen con el principio de Pareto o regla 80/20.

Según este principio, la parte principal de nuestros ingresos o actividades realmente productivas se produce en el 20% de nuestras operaciones, el resto, el 80% serán actividades improductivas o en nuestro caso, operaciones perdedoras. Lo único que necesitamos para generar dinero es que el 20% de las operaciones ganadoras ganen más de lo que perdemos en el restante 80% de las operaciones.

Market Facilitation – Teoría a favor de los sistemas tendenciales

Peter Steidlmayer es ampliamente conocido en la industria del Trading por la teoría del Market Profile, sin embargo, pocos conocen su teoría sobre la Facilitación de los Mercados o Market Facilitation, que es crucial para aportarnos la serenidad que se necesita en los periodos laterales (Choppy Markets), ya que operando con un Sistema Tendencial, en los momentos de lateralidad nuestro sistema perderá dinero y debemos tener la suficiente confianza en nuestras reglas, para aguantar estas pérdidas y esperar a que llegue la tendencia.

Según esta Teoría, la única razón de existencia de los Mercados está en facilitar el Trading. Los Mercados existen para atraer Traders. El Mercado necesita que los traders compren o vendan constantemente, ya que si esto no sucede, morirán. Se deben mover para sobrevivir. Según Steidlmayer los mercados son como organismos vivos, que basan su supervivencia en atraer compradores y vendedores.

Si se mantienen mucho tiempo sin una tendencia clara, los Traders perderán el interés por operar en ellos, el volumen irá descendiendo, la falta de liquidez aumentará el slippage y al final, de forma irremediable, el mercado se cerrará. Esta teoría es imprescindible para que el Trader que opera con Sistemas Tendenciales tenga confianza en que los periodos laterales no pueden durar eternamente, tarde o temprano el mercado tendrá que romper por algún sitio, ofreciéndonos una tendencia que nos compensará por las pérdidas ocasionadas por el anterior periodo de lateralidad. Charlie F. Wright en su obra “Trading as a Business”, nos ofrece la siguiente tabla para ayudarnos a decidir nuestro tipo de Sistema.

Resto de sistemas

En esta categoría, vamos a hacer mención a un cajón de sastre del resto de sistemas, cuyas particularidades nos obligan a establecer unas categorías diferenciadas, se trata de sistemas menos conocidos, algunos se consideran ‘extravagantes’, y otros cuentan con importantes barreras de entrada, como es el cálculo matemático y la necesitad de desarrollarlos con unos buenos equipos informáticos. Por estas razones, al estar más restringidos al gran público, tienen un alto potencial de crecimiento.

1) Sistemas basados en las fases lunares. Se trata de sistemas basados en ciclos lunares. Sabemos que la fuerza gravitacional de la luna afecta a las mareas, a los movimientos de los arrecifes de coral y sobretodo afecta al comportamiento humano, afectando al número de crímenes, o de nacimientos que se producen durante periodos de luna llena. Si la luna afecta nuestro comportamiento, y el mercado no es más que una masa de traders que se posicionan según sus expectativas, llegamos a la conclusión de que un sistema basado en las fases lunares puede tener bastante lógica. Muchos traders le han dedicado tiempo a este tipo de sistemas, desde Larry Williams hasta Larry Pesavento. Siempre había creído que se trataba de algo ridículo y sin ningún sentido, hasta que vi un gráfico de Larry Pesavento como los que muestro a continuación en las Figuras de la derecha, en ellos se ve claramente la influencia de las fases lunares en el gráfico del futuro del Ibex-35. No se trata de operar, a partir de mañana, utilizando las luna llena o la luna nueva, sino de tener un campo nuevo de actividad sobre el que investigar y que sin duda puede dar muchas satisfacciones a cualquier desarrollador de sistemas, que tenga inquietudes por ampliar sus conocimientos, sin duda se trata de gráficos que nos deben hacer reflexionar.

2) Sistemas basados en la Actividad Solar. Se trata de un tipo de sistemas similar al anterior, en el que las señales se generarán por medio de manchas solares, en vez de por las fases lunares. A lo mejor piensa que me he vuelto loco al intentar buscar una relación entre las manchas solares y los movimientos del mercado, pero esta relación existe y está ampliamente documentada, como se puede ver en los siguientes ejemplos.
En momentos de elevada actividad solar se ven afectadas las transmisiones por radio de larga distancia, incluso las interferencias que vemos en la televisión están en ocasiones provocadas por la actividad solar, así como cambios en el clima y por supuesto, alteraciones en el comportamiento humano, y por lo tanto de los mercados financieros. Durante 1987 hubo sólo 3 días en los que el número de manchas solares (Indice de la actividad solar) fue superior a 100, dos de estos días fuero el 15 y el 16 de Octubre. La probabilidad de correspondencia entre el Lunes Negro y una elevada actividad solar es inferior al 1%. Probablemente, ahora esté más interesado que antes en este fenómeno y ya no lo vea como algo extravagante. Desde mi punto de vista, cualquier fenómeno que, de alguna manera, afecte al comportamiento humano y se pueda cuantificar es susceptible de investigación por parte del Trader en su búsqueda constante de herramientas con los que enfrentarse al mercado.

3) Sistemas basados en Ciclos. Los dos modelos anteriores están también basados en un tipo determinado de ciclos, por lo que en este apartado nos vamos a referir a los ciclos de forma genérica. Ciclos que se repiten de forma periódica formando figuras que podamos aprovechar para generar operaciones ganadoras. Todo aquel interesado en profundizar en este tema encontrará en Walter Bressert a uno de los gurús en la materia. Probablemente, el software más conocido sobre procesos cíclicos es el MESA (Maximum Entropy Spectral Analysis), desarrollado por John Ehlers.

4) Sistemas basados en Redes Neuronales (IA) Las redes neuronales se encuadran dentro de la Inteligencia Artificial y se desarrollaron con el objeto de simular la metodología de procesamiento y el proceso de toma de decisión de los organismos vivos. Intentaremos simular el comportamiento de las neuronas del cerebro humano, mediante la ayuda de un software especializado. La investigación comenzó en 1940, sin embargo, hasta 1989 no se empezó a desarrollar software especializado en modelos financieros, por lo que estamos hablando de una filosofía de trabajo muy joven y poco evolucionada. La principal dificultad de estos modelos reside en el entrenamiento de la red, que repercutirá en el futuro aprendizaje de la misma, así como el riesgo de la SobreOptimización provocado por el uso de un gran número de parámetros.

5) Sistemas basados en modelos econométricos. Mediante los modelos basados en técnicas estadísticas y econométricas podremos establecer sistemas de predicción de los precios, entre estos modelos encontramos los modelos de Auto Regresión mediante Medias Móviles (ARIMA), que tratan de predecir los movimientos futuros de los precios, mediante regresiones de los precios pasados. El modelo es susceptible de incluir numerosos parámetros, aunque en palabras de sus creadores, Box y Jenkins, el éxito en la predicción reside en el desarrollo de un sistema lo más sencillo posible, dentro de una base lógica y racional. Este último punto es aplicable al desarrollo de cualquier Sistema de Trading, no sólo a los modelos ARIMA.

Conclusión

Tras definir, en el artículo anterior, a los tipos de traders que existen, hemos avanzado en la clasificación de sistemas. Debido a que cada autor los clasifica en función a su experiencia y conocimiento del mercado, no es fácil establecer una clasificación universal. Se han establecido cuatro categorías y hemos enunciado la teoría del Market Facilitation para destacar los sistemas seguidores de tendencia, que son los que han utilizado los grandes traders y los que recomiendo desde este artículo.

Lo importante de este exposición está en poder clasificar nuestras reglas de entrada y salida, aunque esto no nos aporta nada sobre la comparación entre sistemas o la forma de construir un sistema mejor, es una base necesaria, pero no suficiente en nuestra proceso de desarrollo de un sistema de trading con el que generar dinero en los mercados. En posteriores artículos seguiremos definiendo las fases en el desarrollo de Sistemas.

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