PRESENCIA Y REGULACIÓN DE LAS

ENERO - MARZO 2016
BUEN
TRADING,
BUEN
TRADER.
PRESENCIA
Y REGULACIÓN
DE LAS
EMOCIONES
EN LOS
MERCADOS
FINANCIEROS
Bienvenido
al mundo
del trading
automático
La volatilidad
en las acciones
es relativa
cómo hacer
trading con
triángulos
NÚMERO 25
TRADING
BUEN TRADING, BUEN TRADER
17
BIENVENIDO AL MUNDO DEL
TRADING AUTOMÁTICO
42
LA VOLATILIDAD EN LAS ACCIONES ES RELATIVA
38
Comprar con el rumor,
vender con la noticia
08
Cómo hacer trading con triángulos
11
17
30
Buen trading, buen trader
La volatilidad (VIX) en la operativa
con acciones
PRODUCTOS
La volatilidad en las acciones es relativa
38
SISTEMAS DE TRADING
Bienvenido al mundo del trading
algorítmico
42
Los siete pecados capitales
del trading automático
51
Optimización combinatoria. Parte 2
56
LECTURA FUNDAMENTAL
Feliz anómalo 2016
CÓMO HACER TRADING CON TRIÁNGULOS
11
61
LIBROS
El análisis técnico de la A a la Z
66
EN LA MIRA
Testosterona, cortisol y trading
68
COLABORAN EN ESTE NÚMERO
MANUEL MORENO CAPA
ALEXANDER ELDER
Acumula más de treinta años de experiencia en el periodismo económico. Es socio fundador del semanario INVERSIÓN
y ha escrito en medios como Cinco Días,
Dinero, Cambio 16, ABC... Ha elaborado
programas económicos para Bloomberg
TV, Cadena Ser y Radio Voz, además de
haber colaborado en otros medios audiovisuales (el último de ellos, el Canal
24H de RTVE). Además de colaborar con
Hispatrading, escribe y edita contenidos
para ADICAE, la asociación de consumidores especializada en banca y productos
de inversión, y es autor del blog economiaenlaliteratura.com, donde analiza los
contenidos económicos de grandes obras
literarias. Compagina su labor periodística con la de escritor: en 2015 ha publicado la novela SALVEMOS AL PAPA, que
gira en torno a una conspiración contra el
Papa Francisco.
Dr. en psiquiatría y trader, autor de
grandes éxitos como “Vivir del trading”,
“Come to my trading room” y “Entries
and exits” entre otros. Desde hace varios
años se dedica a dar formación y conferencias por todo el mundo desde EEUU,
China, Holanda, Brasil, etc.
Ofrece también formación online en
www.elder.com.
BRAMESH BHANDARI
Es un conocido trader indio y colaborador de los principales magazines
internacionales. Comparte su visión
sobre Forex, materias primas e Índices
Mundiales a través de su web
www.brameshtechanalysis.com.
Bramesh también ofrece servicios de
tutoría on line para futuros traders.
FERNANDO AMPUDIA
Profesor Auxiliar y Coordinador Científico del Área de Sociología en la Universidade Europeia – Laureate International
Universities (Lisboa). Licenciado y Doctor en Sociología por la Universidad
Complutense con Premio Extraordinario
de Doctorado. Ha impartido clases de sociología, teoría sociológica y metodología
en la Universidad de Salamanca, la Universidad Pontificia de Comillas (ICADE)
y el Instituto Superior de Ciências Sociais
e Políticas de la Universidad de Lisboa.
Ha sido investigador post-doctoral en el
Instituto de História Contemporânea de
la Universidad Nova de Lisboa y actualmente, es investigador integrado en el
CIES-Instituto Universitário de Lisboa.
Ha publicado diferentes trabajos en el
campo de la sociología histórica, política,
económica, de las emociones y de la cultura. Actualmente, su línea de investigación se centra en la construcción social
de las crisis y en los modelos de comportamiento y de emocionalidad prescritos
durante las mismas.
ALBERT SALVANY
Consultor tecnológico y hace más de 17
años que trabaja para entidades financieras, especial-mente vinculado a gestoras de fondos de inversión. Como trader
opera con acciones de bolsa española,
Renta Fija, Renta Variable y mercado de
divisas. Más información en www.forexperiences.com
4
ENE-MAR 2016
COLABORAN EN ESTE NÚMERO
FRANCISCO LÓPEZ
ENRIQUE VALDENEBRO
Dr. Ingeniero en Informática y docente
universitario. Veinte años de experiencia
en el grupo de investigación de Inteligencia Computacional de la Universidad de
Málaga y tres años en la Universidad de
Chicago. Está especializado en algoritmos
genéticos, inteligencia artificial y sistemas
con aprendizaje autónomo.
Dirige el laboratorio de nuevas tecnologías aplicadas al trading de la universidad de Málaga donde se realizan
proyectos para la industria financiera.
Informático y economista. Socio Fundador de GesTrading Strategies (gestrading.es), especializada en la investigación,
desarrollo y ejecución de algoritmos
automatizados de trading orientados al
cliente particular e institucional. Socio
fundador de un CTA en EEUU dedicado
a la gestión y asesoramiento de clientes
en Managed Futures. CEO en QuantPeak, dedicada al desarrollo de soluciones
y herramientas de análisis cuantitativo de
estrategias de inversión para institucionales (quantpeak.com).
SERGIO NOZAL
SAM BARRY
Director de www.sharkopciones.com y
coach del Programa de Formación Spread
Trader. Ingeniero Industrial postgraduado
en Administración y Dirección de Empresas. Es poseedor de las licencias Series
3 (CTA) y Series 65 (RIA) obtenidas por
FINRA. Trader y Gestor Independiente
desde el 2001. Especialista en la operación
sobre Acciones, Índices y ETF’s del Mercado Americano.
CEO de Littlefish FX, cuyo objetivo es hacer
accesible a todo el mundo el mercado de
divisas, proporcionando materiales educativos, herramientas de análisis, sistemas
de trading e inversiones alternativas basadas en conceptos y estrategias de flujo de
órdenes. A través de www.LittlefishFX.com
podrá encontrar todo tipo de información y
su curso de Forex que incluye indicadores
líderes en el mercado.
CARTA DEL EDITOR
¿CUÁLES SON TUS
CREENCIAS?
C
omenzamos este nuevo número de una forma
triste, en el mes de septiembre nos enteramos de
que uno de los autores que más han aportado, a
la industria del trading, falleció inesperadamente
con sesenta y siete años, Mark Douglas. Autor de
los best sellers “Trading en la zona” o “The disciplined trader”, dos joyas que dejarán el pensamiento de este autor
entre nosotros por mucho tiempo. No pudimos incluir este
comentario para el número de octubre y por supuesto no
queríamos dejar de expresar nuestro pésame a su familia y
seres queridos. Desde Hispatrading teníamos planeada la
entrevista pero finalmente no se pudo realizar.
Una de las bondades del pensamiento del señor Douglas,
sin duda, era la facilidad de mezclar el trading con la, podríamos casi decir, filosof ía. Y es que algunas de las secciones de sus libros son de aquellos fragmentos que, una vez
leídos, deben ser meditados, para que una vez comparado con nuestro conocimiento anterior nos ayude a ver la
forma de ponerlo en práctica en nuestro día a día. Si por
algo es conocido este autor fue por enseñar conceptos fundamentales del mercado mientras uno se va conociendo
más así mismo. Lejos de los típicos conceptos de psicología
barata el señor Douglas profundiza en aspectos relevantes
para cualquier trader.
Uno de estos fragmentos se encuentra en su obra “Trading
en la zona”, en la que habla de las convicciones y su impacto en nuestras vidas. Decía literalmente “nuestras certezas
dan forma a la manera que vivimos”. Ninguno hemos nacido con nuestras convicciones. Las convicciones son adquiridas y a medida que las vamos acumulando, nuestra vida
refleja lo que hemos aprendido a creer. ¿cómo sería nuestra
vida si hubiéramos nacido en otra cultura que nada hubiera
tenido que ver con la que nacimos? Por raro que parezca,
pensaríamos totalmente diferente, pero tendríamos tan
arraigadas esas “otras” creencias con la misma convicción
que las actuales. Y es que nuestras creencias dan forma a
nuestra vida.
¿Lección? Cuidado con lo que creemos porque determinará lo que hagamos. Interpretará lo que veamos y, por supuesto, generará nuestras expectativas.
¿Qué tiene que ver esto con el trading? Por supuesto, nada.
Y por supuesto, todo. Encontraremos lo que busquemos,
en lo que creamos. Pero eso no garantizará que tengamos
buenos resultados. Solo escucharemos lo que queremos oír
y poco después del proceso inicial en el que la emoción nos
nuble la capacidad de juicio por haber encontrado aquello
que “estábamos buscando” nos encontraremos con la triste realidad. Cuentos falsos. Ya hablamos números atrás en
“Alicia en el país de los números” de esto. ¿Qué haremos a
continuación si no cambiamos nuestras creencias? Cómo
no hemos encontrado lo que “estábamos buscando” seguiremos investigando hasta que de nuevo se vuelva a repetir
el proceso. Y es que este eterno bucle, entre la emoción y
la frustración del que siempre busca, pero no encuentra,
tiene atrapado a gran parte de aquellos que se acercan al
mundo del trading. Llámalo la eterna búsqueda del Santo
Grial o el que no encuentra nunca el sistema perfecto que
nunca falle.
Buen trading.
[email protected]
ENE-MAR 2016
6
ÚLTIMOS NÚMEROS
EDITOR
Alejandro de Luis
COMITÉ DIRECTIVO
Elimelech Duarte, Alejandro de Luis
ADMINISTRACIÓN
Keneth Duvan Alarcón
INTÉRPRETE
Diana Helene Castillo
TRADUCCIÓN
Alberto Muñoz Cabanes
EDICIÓN
Editorial Hispafinanzas
MAQUETA
Luis Benito Grande
© Editorial Hispafinanzas
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www.hispafinanzas.es
El trading y la operativa en bolsa conlleva un alto riesgo y por tanto
podría no ser adecuado para todo tipo de inversores. El objetivo de este
magazine es proporcionar al lector herramientas e información que
contribuyan a su formación para comprender los mercados financieros.
Sin embargo, los análsis, opiniones, estrategias y cualquier tipo de
información contenida en este magazín es ofrecida como información
general y no constituye en ningún caso algún tipo de sugerencia o
asesoramiento financiero.
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W W W. H I S P A T R A D I N G . C O M
TRADING
COMPRAR CON
EL RUMOR
VENDER
CON LA
NOTICIA
A mediados del mes de septiembre vimos un ejemplo evidente
de esta máxima de los mercados financieros.
Veamos un ejemplo reciente de la mano de Alexander Elder
POR ALEXANDER ELDER
E
n primer lugar, una mirada hacia atrás (aquellas personas
que no estudian la Historia están condenados a repetirla). Recientemente hable sobre las múltiples divergencias
bajistas que se estaban dando en varios índices bursátiles.
Una rotura importante tuvo lugar en agosto. Echemos un
vistazo a los mercados en el mes de septiembre (Figura 1)
En septiembre el mercado se desplomó, después de múltiples
roturas falsas al alza y divergencias, que fueron señaladas aquí
en repetidas ocasiones. El S&P y la mayoría de los índices clave
no cayeron sólo por debajo de la zona de valor (la zona entre las
dos medias exponenciales), sino que también lo hicieron por
debajo de la línea inferior del canal. No ha habido una caída tan
fuerte desde 2011. Simplemente comparémoslo con la bajada de
octubre de 2014, cuando el S&P solo tocó la línea inferior del
canal y volvió a subir desde ella en esa misma semana.
Los mínimos que marcan unas roturas tan importantes tienden
a ser atacados de nuevo. Ahí es donde el pesimismo aumenta
8
ENE-MAR 2016
mucho, mientras que la presión a la baja se debilita, creando
divergencias alcistas y apuntando a oportunidades de compra.
Hay que tener paciencia.
El gráfico diario del S&P (Figura 2) muestra una conocida (pero
a menudo ignorada) regla: comprar con el rumor, vender con la
noticia. El mercado se recuperó durante dos semanas sobre las
expectativas y los rumores de que la Fed no iba a subir tipos de
interés en septiembre. A mediados de septiembre, la Fed anunció que los tipos no subirían y… ¡el mercado se giró y cayó con
fuerza!. Este es el tipo de acción que pilla a los incautos seguidores de tendencia indefensos día tras día y año tras año.
La paciencia es una virtud complicada, especialmente para los
hombres a los que se les enseña desde su infancia - no te quedes ahí, haz algo. Las mejores oportunidades de trading ocurren
cerca de niveles extremos, como las falsas roturas. Teníamos un
punto extremo al alza en julio y luego a la baja en agosto; ofreciendo entonces oportunidades de compra.
TRADING
Figura 1
Mercados
en el mes de
septiembre
Figura 2
Gráfico diario
del S&P
ENE-MAR 2016
9
TRADING
CÓMO HACER
TR DING CON
TRI NGULOS
Un patrón gráfico es un patrón definido formado en el gráfico
de las acciones/commodities que ayudan a identificar
futuros movimientos de precios.
Estos nos ayudarán a actuar en consecuencia.
Veamos la forma de hacer trading con los tríangulos
POR BRAMESH
ENE-MAR 2016
11
TRADING
Los patrones gráficos se clasifican en dos tipos:
PATRONES DE GIRO
Este patrón nos indica que la tendencia anterior se revertirá sobre la confirmación de este patrón. Por ejemplo, doble techo,
doble suelo, islote, suelo redondeado, triángulo descendente.
PATRONES DE CONTINUACIÓN
Este patrón indica que la tendencia continuará al finalizar este
patrón. Por ejemplo triángulo ascendente, triángulo simétrico,
taza con asa, bandera.
EL PATRÓN DE TRIÁNGULO
Cuando el precio de una acción/commodity se mantiene en un
rango de negociación y con el paso del tiempo, dicho rango se
hace más pequeño, la contracción del precio y la convergencia
de la línea de tendencia conducen a la formación del patrón de
triángulo. El patrón de triángulo se identifica generalmente por
la consolidación de la tendencia seguida por una rotura en la
dirección de la tendencia establecida.
Veamos un ejemplo de Exxon Mobil Corp. (XOM) para entender la formación del patrón de triángulo. Como se observa en
la Figura 1, la acción del precio en Exxon Mobile se está con-
trayendo con la convergencia de la línea de tendencia lo que
conduce a la formación del patrón de triángulo.
Identificar patrones de triángulo permite encontrar oportunidades de trading durante la formación y después de la rotura
del patrón.
TIPOS DE TRIÁNGULOS
Los patrones de triángulo se dividen en 3 categorías:
1. Triángulo Simétrico
2. Triángulo Ascendente
3. Triángulo Descendente
Pasamos a ver el patrón en detalle para entender cómo se pueden generar señales de trading.
1. TRIÁNGULO SIMÉTRICO
Este patrón presenta una fluctuación de precios en la que cada
oscilación entre máximo y mínimo es más pequeña que la anterior. El volumen tiende a caer a medida que el patrón se desarrolla y la rotura se confirma con un fuerte incremento de volumen.
La actividad de trading disminuye hasta que se alcanza el vértice
del triángulo.
El triángulo simétrico debe contener al menos 2 máximos decrecientes y 2 mínimos crecientes. Asimismo el Máximo (2)
debe ser inferior a Máximo (1) con
pendiente bajista en la línea de tendencia superior que los une. Del mismo
modo, el Mínimo (2) debe ser superior
al Mínimo (1) y la línea de tendencia
que los une debe presentar pendiente
positiva. El volumen debería disminuir
durante la formación del patrón.
Vamos a analizar la formación con un
ejemplo de Tata Motors en gráfico
diario.
EL PATRÓN DE
TRIÁNGULO SE IDENTIFICA
GENERALMENTE POR
LA CONSOLIDACIÓN DE
LA TENDENCIA SEGUIDA
POR UNA ROTURA EN
LA DIRECCIÓN DE LA
TENDENCIA ESTABLECIDA
Figura 1. Gráfico de Exxon Mobil. Fuente: www.chartnexus.com
12
ENE-MAR 2016
TRADING
Tata Motors también marcó mínimos
crecientes en 167 y 169 para formar
una línea de tendencia ascendente.
El volumen negociado ha disminuido
con la contracción en el rango de cotización. La consolidación está ocurriendo hasta el vértice del triángulo
antes de que veamos una rotura.
Rotura del Triángulo Simétrico
Hay dos componentes clave en la rotura del triángulo simétrico:
Precio
Volumen
Para la confirmación de la rotura debemos esperar al cierre de la vela.
Para rotura al alza, la cotización debe
cerrar con decisión fuera de la formación del triángulo con un repunte
en el volumen. Las roturas a la baja
también requieren un cierre alejado
por debajo de la formación, pero el
volumen no tiene porqué mostrar un
aumento significativo de la actividad.
Cálculo del Objetivo:
medimos la diferencia entre la parte
superior e inferior del rango del triángulo y se suma/resta al punto de rotura al alza/baja.
Veamos en detalle cómo reaccionó
Tata Motors después de alcanzar el
vértice del triángulo.
Figuras 2 y 3. Gráficos de Tata Motors. Fuente: www.chartnexus.com
Como se observa en la Figura 2, Tata Motors está moviéndose
en el rango de precios entre 160 y 208. Durante el transcurso de
la negociación Tata Motors ha marcado máximos decrecientes
en 196 y 185 para formar una línea de tendencia con pendiente
negativa.
El 3 de enero de 2011 Tata Motors
cerró por encima del vértice del triángulo en 194.
Mínimo del rango = 160
Máximo del rango = 208
Rango del Triángulo: (208-160) = 48
Cálculo del objetivo: 194 + 48 = 242
El 2 de febrero de 2012 Tata Motors marcó un máximo en 242.
ENE-MAR 2016
13
TRADING
Los triángulos simétricos proporcionan poca o ninguna indicación
en cuanto a qué dirección tomará el
valor en la rotura. Como hay una falta de volumen y movimiento de los
precios, es simplemente imposible
valorar en qué dirección romperá el
precio en un triángulo simétrico.
2. TRIÁNGULO ASCENDENTE
este modelo se compone de 2 líneas
de tendencia, una trazada horizontalmente para marcar la resistencia, y
otra línea de tendencia con pendiente
alcista que conecta varios mínimos
crecientes. En general, es un patrón
de continuación formado durante la
consolidación tras una tendencia alcista. Los volúmenes generalmente
disminuyen durante la formación del
patrón
El patrón de Triángulo Ascendente
debe contener al menos 2 máximos
similares, no exactamente iguales,
pero cercanos para poder formar la
línea de tendencia horizontal superior. Por su parte la línea de tendencia
ascendente inferior requiere al menos dos mínimos crecientes. En este
caso situaremos una orden de compra por encima de la línea de resistencia y una de venta por debajo de la
directriz alcista.
Nota: si un mínimo más reciente es
igual o menor que el mínimo anterior,
entonces el triángulo ascendente no es
válido.
Vamos a analizar la formación de
triángulo ascendente con un Ejemplo
del S&P 500 en gráfico de 15 minutos.
Como se observa en la Figura 4, el
S&P 500 es incapaz de cruzar la línea
de resistencia situada en 1279 por lo
menos 5 veces. Cada intento de cruzar 1279 se encontró con presión de
venta. También se puede observar
que los compradores comienzan a
ganar fuerza a medida que el S&P comienza a hacer mínimos crecientes
14
ENE-MAR 2016
Figuras 4, 5 y 6. Gráficos de SP500.
TRADING
(1257 y 1265), como se muestra en la
Figura 5.
La rotura del Triángulo Ascendente
se ve en el siguiente gráfico después
de romper el nivel de 1279 con apoyo
del volumen.
Cálculo de objetivo:
Máximo del Rango: 1279
Mínimo del Rango: 1257
Diferencia: (1279-1257) = 22
Punto de Rotura: 1279
Objetivo: Punto de Rotura
+ Diferencia de Rango =
1279 + 22 = 1301
El Triángulo Ascendente generalmente se considera un patrón alcista aunque no siempre es el caso. El
Triángulo Ascendente puede romper
a la baja como se ve en el siguiente
ejemplo.
En la Figura 6 se muestra el gráfico horario del S&P 500 del 1 de
julio al 25 de agosto.
La línea de resistencia se sitúa en 1130 y se estaban formando
mínimos crecientes. El rango se estrechó hasta moverse entre
1110 y 1130 rompiendo finalmente a la baja.
3. TRIÁNGULO DESCENDENTE
este patrón modelo se compone de 2 líneas de tendencia, una
trazada horizontalmente para marcar el soporte, mientras que
la segunda línea de tendencia posee pendiente negativa pues
une máximos decrecientes. Los volúmenes generalmente disminuyen durante la formación del patrón y cuando se produce
la rotura, la expansión del volumen nos confirma el patrón.
El patrón de Triángulo Descendente debe contener al menos 2 o
más mínimos cercanos, aunque no necesariamente iguales, para
formar la línea de tendencia horizontal inferior. Para formar la
línea de tendencia descendente se requieren al menos dos máximos decrecientes. Nos gustaría establecer una orden de venta
por debajo de la línea de soporte y una orden de compra por
encima de la directriz bajista.
Vamos a analizar la formación de un Triángulo Descendente
con un ejemplo en el gráfico diario de Google Inc.
Como se observa en la Figura 7, Google ha formado soporte en
553 tocando ese nivel en 2 ocasiones entre el 10 de noviembre y
Figura 7. Gráfico de Google
el 11 de marzo. El precio ha comenzado a marcar máximos decrecientes de forma gradual lo que significa que los vendedores
están ganando control sobre el valor.
El 15 de abril de 2011 Google anunció sus resultados del primer
trimestre, los cuales estaban por debajo de las expectativas del
mercado lo que provocó una caída de casi el 8%. El valor rompió
su soporte en 553 con un enorme hueco a la baja.
La rotura a la baja del Triángulo Descendente se ve en el gráfico
después de romper el nivel de 553 y viene reforzada por la expansión de los volúmenes negociados.
Cálculo del objetivo:
Máximo del Rango: 631
Mínimo del Rango: 553
Diferencia: (631-553) = 78
Punto de Rotura: 545
Objetivo: Punto de Rotura - Diferencia de Rango =
545-78 = 467
Objetivo: Punto de Rotura - Diferencia de Rango =
545-78 = 467
Google marcó un máximo de 473 el 24 de junio de 2011, llegando casi a la meta.
ENE-MAR 2016
15
TRADING
FALSA ROTURA
Los triángulos, al igual que otros patrones gráficos, están sujetos a muchos movimientos falsos. La mayoría
de los traders permiten entre un 1 y
un 3% de movimiento fuera del patrón con la expansión de volumen
antes de dar por válida la rotura.
Cuando se confirma el patrón, se espera que la tendencia posterior siga
la dirección de la rotura.
El siguiente gráfico es de los futuros
sobre Nifty en gráfico de 30 minutos con un triángulo descendente. El
patrón también muestra dos roturas
falsas rompiendo a la baja 5997, pero
se recupera rápidamente dando lugar a la activación de los stop loss de
los traders.
Figura 8. Gráfico de Nifty
El patrón de triángulo es uno de los
patrones más fiables, cuando se opera con el stop de pérdidas adecuado. La rotura del triángulo debe ser
confirmada usando volúmenes e indicadores como el MACD o Estocástico para evitar señales falsas. El
trader siempre debe utilizar trailing stops para proteger las ganancias.
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TRADING
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16
ENE-MAR 2016
TRADING
BUEN TRADING,
BUEN TRADER
PRESENCIA
Y REGULACIÓN DE
LAS EMOCIONES
EN LOS MERCADOS
FINANCIEROS
POR FERNANDO AMPUDIA
ENE-MAR 2016
17
TRADING
L
os mercados financieros han sido descritos teóricamente
como espacios de eficiencia alcanzada a través de un sistema de precios que refleja toda la información posible y
disponible para sus participantes. Del mismo modo, tal
descripción se acompaña de una visión específica de esos
mismos participantes; una antropología, si se quiere, que hace
de cada actor un individuo que maximiza sus utilidades actuando racionalmente de acuerdo con un esquema de análisis costebeneficio. En una descripción de esta naturaleza, el estatuto que
se le asigna a las emociones es, en general, negativo; una suerte
de fardo que lastra la conducta y decisión racionales. Con todo,
esta visión de los mercados y de sus protagonistas hace tiempo
que viene siendo discutida desde diversos frentes. Sabemos gracias a diversos trabajos que el modelo teórico que explica al funcionamiento de los mercados es más performativo que descriptivo; esto es, las teorías sobre los mercados financieros alteran
y modifican esos mercados que, se supone, tan sólo debieran
describir (Mackenzie, 2006; Arminen, 2010). También sabemos
que el modelo teórico del actor racional presenta serias limitaciones explicativas y que, al final, siempre promete más de lo
que ofrece (Gil Calvo, 1994). Por último, sabemos además que
las emociones cuentan en los mercados financieros, que son un
elemento insoslayable y que la asepsia emocional que preconizan las teorías financieras está lejos de resultar empíricamente
demostrable (Roa García, 2010).
Precisamente, de este último asunto voy a ocuparme en las
páginas que siguen. El objetivo de este artículo es el de ofrecer una reflexión crítica sobre el papel de las emociones en los
mercados financieros. Más específicamente, interrogarnos por
la relación de las mismas con las condiciones socioestructurales
de dichos mercados. Se trata de un primer abordaje personal
al tema en cuestión construido a partir de a) fuentes secundarias de carácter etnográfico que se ocupan de la construcción de
la subjetividad individual en el sistema financiero y b) fuentes
primarias relacionadas con un tipo de literatura específica que
tiene en mira la “educación sentimental” de quienes operan en
los mercados de acciones, bonos, divisas y contratos de futuro.
Tomando como referencia teórica diferentes conceptos propios
de la sociología de Norbert Elias, propongo una lectura inicial
que conecte las dimensiones macro y microsociológica de las
emociones en los mercados financieros. En este sentido, intentaré ofrecer respuesta a una doble pregunta de partida:
a) ¿Qué emociones experimentan prototípicamente los actores financieros y qué función o funciones desempeñan en
sus decisiones de inversión?
b) ¿Qué patrones de regulación emocional son prescritos o
recomendados a estos actores a fin de alcanzar el éxito en
sus operaciones?
De acuerdo con este planteamiento y propósito, el texto presenta un primer apartado (Sección 1) en la que se revisan y dis-
cuten distintas aproximaciones al campo de las emociones y la
economía. A continuación (Sección 2), planteo una caracterización de los mercados financieros con arreglo a tres vectores
de fuerza básicos – interdependencia, competencia y equilibrio
autocontrol/heterocontrol – que constituirían el escenario macrosocial en el que se materializan las emociones de los actores
financieros. Desde aquí, me adentro en la experiencia emocional de los mismos (Sección 3 y 4) sin dejar de lado los modelos
de regulación-gestión emocional que les son ofrecidos por parte
de diferentes expertos y las consecuencias sociales que de ellos
se derivan (Sección 5).
ECONOMÍA Y EMOCIONES
Como ya apunté previamente, la imagen teórica clásica de los
mercados financieros hace hincapié en el sistema de precios
como herramienta de coordinación entre compradores y vendedores que se conducen según un patrón de racionalidad formal
maximizador de beneficios y minimizador de costes. Qué duda
cabe que estamos ante una imagen poderosa en términos de
arraigo y éxito, no sólo en ámbitos como el científico o el político, sino también en el terreno de la cultura y las mentalidades
(Bellah et al, 1985/1989; Illouz, 2006/2007).
Pese a todo, este patrón de racionalidad que se le presupone
al actor financiero es matizado, que no negado, desde el campo de las finanzas conductuales o psicología de las finanzas
(Behavioral Finance). La atención se centra aquí en el carácter
cuasi-racional de un actor que en sus decisiones se debate entre
la racionalidad formal y la irracionalidad, entendida ésta última como desviación respecto a la primera. Apoyándose en las
aportaciones de la psicología cognitiva y recurriendo a pruebas
experimentales de laboratorio, la psicología de las finanzas revela cómo el actor financiero no es tan fiel al supuesto de la racionalidad formal o, por lo menos, no tan fiel como las teorías clásicas de los mercados financieros nos dicen ser (Shefrin, 2000;
Akerloff, 2009). En el proceso de decisión financiera entran en
juego atajos mentales, generalizaciones descuidadas, excesos
de autoconfianza y creencias individuales, así como emociones
responsables de sesgos informativos, elecciones ingenuamente
optimistas/pesimistas y percepciones sobre la dinámica de los
mercados (Fenton-O´Creevy et al, 2011: 1045-1048). Desde esta
óptica, son las emociones las que apartan al individuo de una
decisión racional y parte fundamental de aquello que se conceptualiza como irracional (Bondt, 1998).
La principal y más obvia limitación de este enfoque es su perspectiva individualizada y experimental, lo que nos proporciona
una visión atomizada de las emociones, desligadas explicativamente del contexto social en el que adquieren sentido. La psicología de las finanzas, al matizar el alcance de la racionalidad
formal en las decisiones financieras, paradójicamente termina
por reforzar la visión del individuo racional que empíricamente
pretende matizar. Y la refuerza porque detecta experimental-
TRADING
mente cuanto socava, mina, entorpece, interfiere y contamina
el desarrollo de la decisión financiera racionalmente fundamentada y lo asocia, en parte, con la intervención de las emociones.
Indirectamente, contribuye a fijar la comprensión de la emoción
como obstáculo para la razón en sintonía con los modelos teóricos de los mercados financieros y su arquetipo de actor racional. Al cabo, siempre se podrá argumentar que si una decisión
financiera no resultó óptima se debe a los fardos emocionales de
los no supo o pudo librarse. Una vez detectados esos fardos se
estaría en condiciones de desactivarlos en pro de una optimización de la decisión. La visión clásica de un actor guiado por los
principios de la racionalidad formal no quedaría así en entredicho por las aportaciones de la psicología de las finanzas. A lo
sumo, ésta acaba por catalogar los errores emocionales básicos
que conviene evitar si lo que se persigue financieramente es un
curso de acción racional.
La sociología sí aporta ese sustrato social de las emociones del
que carece la psicología de las finanzas. Como programa de
investigación, la sociología de las emociones nace a mitad de
la década de los años setenta y desde entonces ha experimentado un crecimiento constante y relativamente vigoroso (Bericat, 2000, 2012). En su seno, ha existido prácticamente desde
el inicio una línea encargada de estudiar las relaciones entre
economía y emociones; una línea que se ha abierto en varias
direcciones (Bandelj, 2009):
a) Destacando la importancia de la gestión, expresión y dramatización emocional a la hora de desempeñar roles y actividades profesionales (Hochschild, 1979, 1983)
b) Estudiando la relación entre el concepto de Inteligencia
Emocional y su traducción en términos de productividad
laboral y ejecución de tareas y funciones (Bar-On y Parker,
2000)
c) Explorando la presencia de las emociones en las obras de
los autores clásicos de la sociología (Bericat, 2001)
d) Analizando la(s) cultura(s) emocional(es) vinculada(s) al
desarrollo, consolidación y transformación del capitalismo
(Illouz, 1992/2009, 2008)
En este marco, los mercados financieros también han merecido
estudios atentos a su contenido emocional (Pixley, 2004; Hassoun, 2005). Se trata, sobre todo, de trabajos con una acusada
impronta microsociológica que se apoyan en técnicas cualitativas de vocación etnográfica - observación participante fundamentalmente - así como en entrevistas en profundidad. El
material que aportan en forma de testimonios y declaraciones
de actores financieros acerca de las emociones es extraordinariamente valioso, al igual que lo es la disección que efectúan del
mismo. No obstante, la vertiente macrosociológica de la cues-
tión queda relegada a un segundo plano, con lo que se pierde el
nexo de unión entre la subjetividad individual y las estructuras
sociales que configuran el sistema financiero.
Una visión integral e integrada en este campo de conocimiento
pasaría por considerar en constante relación la vertiente micro y
macrosociológica de las emociones en el terreno de las finanzas.
En definitiva, mostrar cómo las emociones en el sistema financiero influyen sobre las interacciones de los actores y, al tiempo,
cómo esas interacciones contribuyen a la aparición y consolidación de determinadas emociones. Abandonaríamos así la lógica
causa-efecto para adoptar una mirada elisiana, básicamente relacional, en la que emoción e interacción se hallan en estado de
interdependencia y retroalimentación constante.
LOS VECTORES DE FUERZA
DE LOS MERCADOS FINANCIEROS
Las interacciones cara a cara, f ísicamente presenciales, son por
norma el núcleo del análisis sociológico de las emociones. Así,
se estudian y analizan la expresión, los gestos, la verbalización,
el ocultamiento y el manejo de las emociones adoptando como
encuadramiento el que proporciona ese tipo de interacción. El
problema que nos plantean los mercados financieros es que este
tipo de interacción ya no es la más habitual, o mayoritaria o siquiera relevante. Pudo serlo en sus orígenes, cuando tales mercados se fueron delineando históricamente mediante la extensión de las redes de crédito. Newton (2003) aporta interesantes
evidencias al respecto al analizar esas redes para el caso inglés.
Cuando éstas se encontraban en su fase inicial, era precisamente la interacción directa entre los actores – prestamistas y tomadores – la que permitía una evaluación moral y emocional de
los participantes en la interacción; una evaluación retrospectiva
y prospectiva de la fiabilidad, la honestidad, el compromiso, la
honorabilidad y la fibra emocional.
Mas los mercados financieros actuales no son hoy, obviamente, los del siglo XVI o XVII y el grueso de cuanto en ellos sucede ya no remite a un tipo de interacción presencial. Ésta no
se basa en la proximidad f ísica ni se adscribe necesariamente a
una localización espacial. La magnitud y complejidad de estos
mercados unidas a su dispersión y multiplicación geográfica ha
tornado irrelevante aquel “cara a cara”. A pesar de ello, la interacción existe aunque, como apuntan Knorr Cetina y Brueger
(2002) adopta un formato de presencia-respuesta: los actores
interactúan en tiempo real respondiéndose mutuamente en una
modalidad de interacción mediada por las tecnologías de la información. Por lo tanto, no es que el estudio sociológico de las
emociones se haya quedado sin su base tradicional de apoyo –
la interacción presencial – sino que ha de responder al desaf ío
que supone un análisis que parta de una interacción deslocalizada f ísicamente y tecnológicamente articulada. Es a través de
ENE-MAR 2016
19
TRADING
este tipo de interacción como los actores financieros construyen una intersubjetividad común compartiendo orientaciones
y creencias; todo ello en un contexto de anonimato en el que
los intercambios se rigen principalmente por los ajustes entre la
oferta y la demanda. Junto a este principio general que preside la
interacción podemos distinguir, de acuerdo con una lógica eliasiana1 tres vectores de fuerza macrosociales que estructuran el
contexto en el que se encuadran las emociones en los mercados
financieros2:
a) Elevados y complejos niveles de interdependencia que conectan entre sí a sus
participantes. Estos mercados configuran una red densa y profusa de relaciones que presentan también diferenciales
de poder cambiantes y dinámicos. Los
participantes, particulares e institucionales, se encuentran geográficamente
dispersos aunque orientados hacia las
plazas financieras de referencia mundial
(Wall Street, Chicago, la City londinense, Fráncfort o Tokio). Hablamos, pues,
de un flujo de capital que circula diariamente por todo el globo apoyado en este
entramado de dependencias recíprocas.
Empero, ¿qué tipo de sociabilidad genera
la interdependencia financiera?
de un tipo de sociabilidad asocial difundida a escala planetaria. Aquí la interdependencia no disciplina socialmente;
antes bien, difumina y disuelve esa disciplina convirtiéndose
en un factor productor de comportamientos indiferentes en
relación a sus efectos. Nos situamos ante un modo de sociabilidad fragmentada e individualista que, como mostraré
más adelante, es ratificada por la estructura emocional de
los actores financieros. Dicho de otra forma, entiendo que
donde Elias yerra el tiro, Breuer acierta de lleno.
b) La interdependencia financiera dibuja un
campo de juego en el que los participantes
se vinculan recíprocamente ignorando, pudiendo ignorar (Davies y McGoey, 2012) o
desconociendo la magnitud de tales vínculos. Esa interdependencia es la materia de
la que se alimenta la competencia entre los
participantes. Si hay algo que caracteriza
históricamente a los mercados financieros
son las espirales competitivas que se tejen en
busca de rentabilidades crecientes con plazos de retorno de la inversión cada vez más
cortos (Kindleberger y Aliber, 1978/2005).
Dichas espirales o “burbujas”, se encuentran,
a su vez, relacionadas con la innovación financiera: productos más rentables en un
tiempo progresivamente menor y con niveles de riesgo paulatinamente crecientes. Toma forma un
escenario en el que se concatenan conductas intencionales
competitivas y resultados colectivos agregados que ninguno
de los participantes puede controlar o planificar en sentido
estricto. Los mercados financieros resultan opacos para los
actores, lo que a su vez dificulta o desincentiva el ejercicio
de la previsión a la que me refería en el epígrafe anterior.
SI HAY ALGO QUE
CARACTERIZA
HISTÓRICAMENTE
A LOS MERCADOS
FINANCIEROS SON
LAS ESPIRALES
COMPETITIVAS QUE
SE TEJEN EN BUSCA
DE RENTABILIDADES
CRECIENTES CON
PLAZOS DE RETORNO
DE LA INVERSIÓN CADA
VEZ MÁS CORTOS
Para Norbert Elias (1939/1987: 449-532), en términos generales, la interdependencia constituye el fenómeno estructural que permite el disciplinamiento social de la conducta.
Conforme aumenta la complejidad social, se incrementan
los contactos e interacciones entre los individuos, lo que
empuja a éstos a ajustar progresivamente su comportamiento y emocionalidad a ese volumen creciente de contactos. De esta forma, el ajuste incluye también el desarrollo
de capacidades tales como la previsión y anticipación de la
conducta ajena para así ahormar el comportamiento propio. La interdependencia, en última instancia, es uno de los
motores del proceso civilizatorio: refuerza la disciplina social de la conducta y los niveles de autocontrol exigibles al
individuo que integra las sociedades complejas. Con todo,
ésta es sólo una posible lectura sobre las consecuencias de
la interdependencia en el campo de la sociabilidad. Breuer
(1991) argumenta, a diferencia de Elias, que esa interdependencia, en el caso de las relaciones económicas globalizadas
propias del capitalismo avanzado, lo que genera es un nivel
de complejidad tan agudizado que dificulta e impide la previsión, anticipación y evaluación de las consecuencias de la
conducta. Esto es, promueve la indiferencia y es responsable
c) El heterocontrol sobre los participantes en los mercados
en forma de regulación, coacción o evaluación ha disminuido progresivamente desde los años 80. En consecuencia, el
fiel de la balanza se ha inclinado hacia el autocontrol o, siendo más preciso, hacia una confianza en la hipotética capacidad de autorregulación de los participantes. El difuminado
del heterocontrol o su pérdida de peso relativo se debe a:
Una estrategia política consciente y deliberada puesta
en marcha en nombre del equilibrio, la eficiencia y la
autorregulación de los mercados. Con ese propósito
se acabó con la distinción entre banca comercial y
banca de inversión, se dieron pasos decididos hacia la
liberalización de la circulación de capitales y apenas
se colocaron cortapisas al desarrollo e innovación de
productos financieros. En este punto, conviene no ol-
1. Trato aquí de aplicar al sistema financiero las propiedades que Elias atribuye al concepto de figuración como entramado de interdependencias. Sobre este concepto, puede verse, fundamentalmente el capítulo V de Elias (1970/1999). La más completa ejemplificación empírica del concepto se encuentra en Elias (1969/1982)
2. Para una versión ampliada de esta cuestión puede verse Autor (2012)
20
ENE-MAR 2016
TRADING
vidar que la relación entre innovación y regulación en
un contexto de interdependencia y presión competitiva es, esencialmente, dinámica. Se regula para prohibir o limitar el margen de prácticas arriesgadas, que al
fin y al cabo, son las que reportan mayor rentabilidad.
Sin embargo, la respuesta a la regulación suele ser más
innovación en forma de productos novedosos y, por
ende, más arriesgados.
Los evaluadores, y en este caso me refiero principalmente a las agencias de calificación, son entidades de
heterocontrol que no se comportan como tales. Las
más de las veces sus evaluaciones resultan pro-cíclicas, alimentando espirales especulativo-competitivas.
En definitiva, sus juicios no desmienten los ciclos del
mercado sino que los acompañan y estimulan.
El heterocontrol como regulación legal es harto dificultoso en un contexto extremadamente complejo y
geográficamente difuso. El volumen de la interdependencia y la magnitud de la competencia suponen desaf íos extraordinarios para el regulador.
Entiendo que son estos los vectores de fuerza que caracterizan
macrosociológicamente el sistema financiero. Este es el marco
al que remitir las emociones en estos mercados; el contexto que
crea las condiciones de posibilidad para modalidades específicas de experiencias emocionales que, a su vez, son afines al contexto en el que se producen. En otras palabras, hay un conjunto
de emociones más proclives a aparecer que otras o un corpus
arquetípico de emociones vividas por los actores. Simultáneamente, ese corpus alimenta las características macrosociológicas de los mercados. A poner de manifiesto esta circularidad
quiero dedicar las dos próximas secciones.
LAS EMOCIONES VISTA
POR SUS PROTAGONISTAS
Recurrir al testimonio directo de los actores financieros se ha
convertido en una herramienta útil para conocer cómo formulan y auto-representan sus emociones. A través de este material,
diferentes autores
(Willman et al,
“¿QUÉ ES EL MERCADO?
2001; Pixley, 2004;
SOMOS TÚ Y YO Y MILES DE
Hassoun, 2005 y
PERSONAS MÁS SENTADAS
Fenton-O’Creevy
POR AHÍ JUGANDO
et al, 2011) han
AL PÓQUER POR LAS
elaborado diversos
PANTALLAS; NEGOCIAS
trabajos que son
EMOCIONES, HAY UN
los que aquí voy a
COMPONENTE CUALITATIVO
tomar en consideEN TODO ESTO”
ración.
(WILLMAN ET AL, 2001, P. 90)
Las experiencias emocionales en los mercados financieros se
anclan en aquella que es la imagen predominante que los actores manejan en relación al campo en el que desarrollan su actividad. Esta imagen no es otra que la del ‘juego’, entendido en
una doble acepción, bien como ‘azar’, bien como una suerte de
‘competición deportiva’..
En tanto juego de azar, la actividad financiera se presenta regida
esencialmente por la casualidad y la destreza de los jugadores
para, con sus acciones, reducir la probabilidad de resultados que
les sean desfavorables. Esta concepción se hace evidente en las
palabras del directivo de una firma de valores de renta variable:
“¿Qué es el mercado? Somos tú y yo y miles de personas más
sentadas por ahí jugando al póquer por las pantallas; negocias emociones, hay un componente cualitativo en todo esto”
(Willman et al, 2001, p. 90).
Un componente cualitativo que se suma a las destrezas cuantitativas que ha de atesorar el jugador. El escenario por antonomasia de los juegos de azar es el casino, una metáfora de los
mercados financieros que manejan los participantes y que, curiosamente, también ha sido empleada por las ciencias sociales
para referirse al entramado global de las finanzas; un capitalismo de casino según la expresión acuñada por Susan Strange
(1997). En este punto, es interesante el testimonio de un inversor independiente para ilustrar el contenido de la metáfora:
“Te das cuenta de que nuestra profesión es, en cierto modo,
un juego. De alguna manera, es como un casino. Cuanto
mayor es el volumen, cuanto más se mueve en todas las direcciones, más feliz soy (…) Para alguien que como yo es un
jugador, es una fiesta… es como una especie de ruleta, cuando pones la ficha en un número la rueda gira y cae en el tuyo
– te da un subidón de adrenalina”. (Hassoun, 2005, p. 124)
El otro significado del juego al que antes aludía se refiere a la
competencia entre jugadores por lograr las mejores rentabilidades, los mayores beneficios o las más provechosas operaciones.
En esta competición se movilizan emociones ligadas a la distinción y el orgullo de ser el primero o el vencedor. Tal y como
apunta el director de un equipo de corredores de bolsa en París,
en un entorno de competencia constante, la sensación de haber
ganado o de haber completado alguna hazaña acompaña al hecho de sobresalir por encima de otros:
“Un día vendí 5.600 contratos en una hora. Para el mismo
cliente; el CLIENTE (…) Otra vez fueron 4.000, 4.800, 3.000
pero aquella fue la mejor operación que he hecho. Tienes a
todos mirándote; no se creen lo que ven (….) éramos como seres de otra galaxia, no hay otra manera de decirlo (…) Date
cuenta de que el record de CAC [contratos de futuro] es de
73.000 contratos en un día. Una vez hicimos 43.000. Estábamos por encima del 50% - ¡Éramos los reyes del universo! ¡No
había nadie como nosotros!”. (Hassoun, 2005, p. 119)
ENE-MAR 2016
21
TRADING
La representación de los mercados como un juego remite
a un contexto de interdependencia, presión competitiva
e indefinición en relación al
número de participantes que,
al tiempo, es af ín a un tipo de
experiencia emocional que
bascula entre la euforia y la
consternación. Estos dos polos conforman los límites del
arco emocional de los jugadores; un equilibrio que, como se
verá más adelante, todo actor
debe aspirar a saber gobernar.
Esta cuestión queda bien reflejada en las siguientes palabras de
un inversor independiente:
LA REPRESENTACIÓN
DE LOS MERCADOS
COMO UN JUEGO
REMITE A UN
CONTEXTO DE
INTERDEPENDENCIA,
PRESIÓN
COMPETITIVA E
INDEFINICIÓN
EN RELACIÓN
AL NÚMERO DE
PARTICIPANTES
“Cuando pierdes dinero podrías sentarte y ponerte a llorar.
El que te diga que no, no es honesto. Naturalmente, cuando
va bien, es fantástico. Los máximos y mínimos en la vida de
un inversor son la euforia y el desaliento absoluto”. (FentonO’Creevy et al, 2011, p. 1051)
O en las de un corredor de bolsa londinense cuando, al describir
su trabajo, afirma:
“(…) hace que te corra la adrenalina. Puedes sentirte hundido en la miseria y a continuación estar exultante. Te equivocas, claro que te equivocas, y te deprimes. Pero ¡dios mío
cuando la cosa cambia! Cada día es un desaf ío”. (Pixley,
2004, p. 76)
Este ir y venir de la euforia a la consternación y viceversa se
encuentra asociado a las oscilaciones del mercado. Si la euforia
se identifica con una oscilación positiva para los intereses del
inversor y la consternación supone justo la tendencia inversa,
lo que sí se advierte en diferentes testimonios es la presencia
del miedo como emoción a) suscitada por el carácter cambiante
del mercado, o b) provocada por la imposibilidad-incapacidad
de obtener rentabilidades máximas cuando todos los demás las
obtienen.
En el primer caso, el miedo a los vaivenes del mercado guarda
relación con el carácter imprevisible e incierto que en último
término le atribuyen los actores: el futuro permanece desconocido y ello puede dar al traste con la más sofisticada de las
previsiones. De esta forma se expresa un directivo de banca de
inversión con más de una década de experiencia en Wall Street:
“Piensas que has analizado una operación… y crees que has
cubierto todas las posibilidades y que nada debería salir
mal. Entonces, cuatro horas después de haber comprado
un valor, éste se comporta como no debería. Al instante, tu
22
ENE-MAR 2016
autoconfianza se evapora y regresas al “modo miedo”. Cualquier mánager de inversión que haya vivido un par de ciclos,
si de verdad es honesto consigo mismo, admitirá que la mayor parte del tiempo vive con miedo”. (Pixley, 2004, p. 77)
En el segundo caso, el miedo se construye en relación a los otros
y se conecta con la competencia y el desperdicio de la oportunidad cuando todos la aprovechan. Como emoción, enlaza con la
idea de “no ser el único que se quede fuera” a la hora de disfrutar
las elevadas rentabilidades de ciertas operaciones financieras,
hecho que conllevaría, además de los beneficios que se desaprovechan, el desprestigio ante los competidores. En esta línea,
es interesante traer a colación el testimonio recogido en Pixley
(2004, p. 76) de un antiguo director del fondo de inversión Long
Term Capital Management. Este fondo, en sus inicios, llegó a
ofrecer cerca de un 40% de retorno neto a sus inversores aunque, al final, en 1998, hubo de ser rescatado por la Reserva Federal estadounidense. La firma invirtió en bonos del gobierno
ruso bajo la premisa de que “los países nucleares no quiebran”.
Dichos bonos ofrecían una rentabilidad de entre el 60% y el 80%
anual, lo que motivó comentarios por parte de alguno de sus
compañeros: “No podemos esperar que esto continúe. Claramente, no es un negocio racional, ningún sistema económico
racional te paga unos intereses por año del 60% o del 80%; hay
algo que está mal”. A pesar de ello, “nos pusimos todos en fila
para invertir” aunque “todo te dice que no deberías estar allí
o, si estás, debería ser sobre una base de cautela y entonces se
hace caso omiso porque te asusta no estar allí si todos están y al
final vas a parecer un estúpido”. El miedo a “ser el único que no
esté allí” es el trasunto emocional de una conducta gregaria que
alimenta escaladas y burbujas especulativas a resultas de la intensificación de la competencia. Ese mismo directivo reconocía
que “todos nosotros sufrimos en algún grado una mentalidad de
rebaño”. Al final, la firma perdería 4.600 millones de dólares en
cuatro meses precipitando la intervención de las autoridades.
LAS EMOCIONES EN LA
DECISIÓN FINANCIERA
Si a la hora de tomar decisiones de inversión, las emociones han
de ser inoperantes frente a criterios racionales de análisis costebeneficio tal y como postula la mayoría de las teorías financieras, lo cierto es que acudiendo al testimonio de los participantes
en los mercados vemos cómo la cuestión es menos lineal y bastante más rica en contenido.
En líneas generales, y frente a la visión de la inoperancia de las
emociones, los actores financieros parecen servirse de ellas
como herramienta heurística apta para interpretar las tendencias del mercado o compensar la imposibilidad de una información total y perfecta acerca de su evolución. En definitiva,
permiten diseñar una estrategia adaptativa con la que combatir
la incertidumbre. Los participantes toleran que las emociones
TRADING
formen parte del criterio de decisión o que incluso sean el catalizador de la misma. Y aquí, cuando hablan de emociones, lo
usual es que aparezcan etiquetadas como “corazonadas” (gut feelings), “intuiciones”, “instinto” o “presentimientos”.
Así, se identifican con los factores no cuantificables que los modelos estadístico-probabilístico de inversión no son capaces de
contemplar. Henry Onma, antiguo director del Fondo de Pensiones UN en Nueva York lo expresa de esta manera:
“Hay un componente de corazonada en el sistema de inversión que no es fácil de cuantificar, aunque haya mucho de
ello. Hay veces, cuando llego a mi despacho que digo ‘chico,
quiero vender este activo aunque en realidad no tenga ningún motivo cuantificable para ello”. (Pixley, 2004, p. 79)
HAY UN
COMPONENTE DE
CORAZONADA EN
EL SISTEMA DE
INVERSIÓN QUE
NO ES FÁCIL DE
CUANTIFICAR
De modo similar se pronuncia
Georges Schorderet, director
financiero en Zúrich:
“Los hechos por sí solos no bastan – si pones una decisión sobre la mesa con buenas cifras
y la gente no la siente con las
tripas, no tomarás la decisión”.
(Pixley, 2004, p. 78)
Mas las emociones son también el recurso del que servirse allá
donde no alcanza el análisis racional de la información. En un
entorno de complejidad, interdependencia y presión competitiva se hace extremadamente complicado evaluar todas las variables, escenarios, factores y proyecciones posibles, máxime
cuando ese análisis se topa con el muro de la incertidumbre.
Al respecto, es muy ilustrativa la declaración de Werner Frey,
antiguo banquero en Zúrich y miembro del consejo ejecutivo
del Banco Leu antes de su fusión con el Credit Suisse:
[Sobre las decisiones habituales] “Probablemente es una
combinación de elementos racionales e instintivos. Por ejemplo, cuando debato el lunes por la mañana con el Economista-Jefe y el Director de Operaciones las posiciones en las
que deberíamos entrar, los bonos que tenemos que vender o
comprar… este proceso… está fuertemente influido por consideraciones económicas, influencias políticas, por el estado de
los mercados y por toda una variedad de lo que nos parece
que son aspectos importantes. Admito abiertamente que, teniendo en cuenta todo ello y correspondiéndome al final del
día la responsabilidad global, escucho a una pequeña voz
interior, llámalo intuición, a la hora de tomar la decisión
definitiva”. (Pixley, 2004, p. 78)
Inicialmente no se aprecia una incompatibilidad manifiesta entre los componentes emocionales y racionales de la decisión. Es
más, se asume la complementariedad de ambos; una complementariedad que incluso puede materializarse, por ejemplo, en
términos funcionales a la hora dividir el trabajo en un banco de
inversión. Sobre ello comenta uno de sus directivos que los mercados más “líquidos3” son más apropiados para un “operador
instintivo-emocional”, mientras que en los “mercados emergentes” encaja mejor la figura del “operador analítico”. En síntesis,
“Los derivados son muy cuantitativos y la gente piensa que
si tienes un doctorado vas a ser bueno porque sabes de teoría
de opciones… Aunque metas los parámetros en el modelo todavía quedan muchas cosas inciertas. A veces, añadiéndole
un sentido más cualitativo (…) Intento tener una mezcla de
gente en la oficina – aquellos que son más cuantitativos y los
más de “sentido común” o “instintivos”. Tener esa combinación es bastante útil para probar ideas” (Fenton-O’Creevy et
al, 2011, p. 1054).
EL MODELO DEL BUEN TRADER
Hasta aquí he mostrado el tipo de conceptualización que los
actores financieros hacen de ciertas emociones esenciales así
como la pertinencia que le reconocen a la emoción como factor
de decisión. Sin embargo, cuando nos trasladamos al terreno de
los consejos y recomendaciones que cierta literatura financiera
ofrece a los inversores regresamos a una concepción “sospechosa” de las emociones como elementos a evitar cuando se opera
en el mercado. Esta literatura tiene como protagonistas a autores que se presentan como inversores de éxito ofreciendo sus
conocimientos a quienes comienzan o desean mejorar su prestación negociando activos. Definen un modelo de ‘buen trading’
y ‘buen trader4’ que se oferta como pauta de autorregulación
conductual y emocional. Af ín a este tipo de literatura, Internet
alberga una amplia variedad de páginas, vídeos, sesiones de negociación simuladas o en directo, seminarios y entrevistas que
discurren en el mismo sentido. Hay, pues, un nicho de mercado de autoayuda financiera a la que el inversor puede recurrir
con un propósito bien definido: evitar el ‘trading emocional’; es
decir, operar en los mercados prescindiendo de una base emocional que, a la postre, se presenta como una base lesiva para la
cuenta final de resultados del inversor.
3. Se habla de mercado líquido cuando, dada la abundancia de compradores y vendedores, es posible transformar en efectivo y con cierta rapidez los valores de los activos
que se negocian. En definitiva, cuando el mercado se caracteriza por su liquidez, por la posibilidad de convertir en dinero un activo sin que éste pierda significativamente
su valor.
4. He optado por mantener los términos originales en inglés puesto que son los que mayoritariamente se utilizan en este campo, incluso cuando se habla o escribe sobre
la materia en español. Un trader es alguien que realiza compras/ventas de activos financieros en el seno de una institución –por ejemplo, un banco de inversión – o a
título particular. Podría traducirse como “inversor” u “operador financiero”. En consecuencia, trading designa genéricamente ese tipo de actividad de compra/venta en
diferentes plazos de tiempo. Una posible equivalencia en español sería la de “operar en los mercados financieros” o la más popular pero imprecisa “jugar en bolsa”.
ENE-MAR 2016
23
TRADING
Para analizar esta cuestión voy a tomar como referencia tres
productos prototípicos de este universo. El primero, Vivir del
Trading de Alexander Elder (1993/2004), es un manual destinado al operador que se inicia en los mercados en el que, junto a
técnicas de inversión y análisis, se recogen preceptos adecuados
para conseguir el control emocional del trader. Elder, psiquiatra y trader, es un autor prolífico en estas lides además de un
reconocido consultor en la materia traducido a las más diversas lenguas5. El segundo, The New Markets Wizards. Conversations with America’s Top Traders de Jack Schwager (1992),
reúne diferentes entrevistas con destacados operadores que ponen a disposición del lector sus métodos y opiniones acerca del
control emocional que se le presupone al ‘buen trader’. Se trata
de una obra ejemplar en el sentido estricto de la palabra por
cuanto recopila ejemplos modélicos para quienes se adentran o
son ya profesionales en los mercados financieros. Jack Schwager
es autor de varios libros sobre inversión y cuenta también con
una dilatada carrera como director de fondos de inversión en
Wall Street y Londres. El tercer y último es una serie de tutorías
que oferta el centro educativo de la página web Planeta Forex6.
Planeta Forex es una organización que ofrece información sobre
mercados financieros – especialmente en el campo de la negociación de divisas7 y commodities8 – así como un servicio de
brokers9 para inversores particulares e institucionales. En estas
tutorías también se encuentran prescripciones y consejos en
aras del apropiado control emocional que es necesario observar
a la hora de operar en los mercados.
Estos productos es obvio que no agotan la muestra de cuanto
puede encontrarse en el universo de la formación financiera.
Sin embargo, entiendo que constituyen un material representativo de ese universo; representativo en la medida en que poseen la capacidad de ser entendidos como una suerte de guías
de “educación sentimental” para el inversor que desea protegerse del peligro que acarrea el trading emocional. Como apunté
anteriormente, el concepto de trading emocional supone un
reconocimiento explícito de la existencia de emociones en los
mercados financieros. En tanto éstas se hallan presentes, lo que
se pretende no es estrictamente su erradicación sino su gestión
con el objetivo de no perjudicar la consecución de rentabilidad
en las operaciones financieras. Es decir, se ambiciona construir
un programa de autocontrol reflexivo de las emociones (Autor,
2006). La contraportada de Vivir del Trading bien puede servirnos como punto de arranque:
“Leyendo este libro descubrirá que usted posee la clave del
éxito, que reposa principalmente en el dominio de sus emociones. Descubrirá la conducta que debe adoptar para evitar
las trampas del trading dominado por las emociones”
Hasta cierto punto, no es extraño que las emociones irrumpan
en este ámbito si tenemos en cuenta que, según Elder, el trading
podría equipararse a deportes con cierto voltaje emocional –
paracaidismo, alpinismo o submarinismo. De igual modo, los
mercados son “mareas de emociones” formadas a su vez por las
emociones de millones de participantes (Elder, 1993/2004, pp.
11-13). En consonancia con esta idea, el autor apunta una nueva
metáfora en la que destaca la inutilidad de cualquier esfuerzo
por controlar el funcionamiento del mercado: éste es “un océano, sube y baja sin tener en cuenta lo que usted puede hacer”
(Elder, 1993/2004, p. 53) En consecuencia, si ese control sobre
SEGÚN ELDER, EL
el entorno es imposible dada su
TRADING PODRÍA
complejidad, su dimensión y su
EQUIPARARSE A
imprevisibilidad última, en camDEPORTES CON
bio sí es posible el autocontrol
CIERTO VOLTAJE
en cuanto variable que depende
EMOCIONAL
de uno mismo. El autocontrol
emocional conduce a una modalidad de trading auténticamente
profesional liberado del fardo distorsionador de las emociones:
“Usted nunca podrá controlar el mercado, pero sí puede aprender a autocontrolarse” (Elder, 1993/2004, p. 53)
Mas, ¿cómo conseguir ese control emocional? Eliminando cualquier espacio para la intervención de las emociones mediante
la aplicación rigurosa del análisis racional en las decisiones financieras. El autocontrol emocional aquí no es otra cosa que
racionalidad formal exacerbada y ampliada hasta dominar todo
el campo de la decisión. Como “el trading emocional es letal”
(Elder, 1993/2004, p. 13), para contrarrestarlo se impone:
a) el estudio desde una perspectiva técnica y fundamental10
del mercado;
5. Para más información, puede consultarse su página web: www.elder.com
6. Para más información, puede consultarse su página web: www.planetaforex.com
7. Se conoce como Forex, acrónimo de Foreign Exchange, al mercado mundial de divisas, en funcionamiento las 24 horas del día, descentralizado y extrabursátil – aunque
orientado hacia las bolsas mundiales de referencia.
8. En general, es el término empleado para referirse a las materias primas (habitualmente, alimentos o combustibles) que funcionan como activos subyacentes en los
contratos de futuros.
9. Un bróker es un profesional que actúa como intermediario entre el trader (inversor) y el mercado. A diferencia del trader, que desarrolla un tipo de actividad más analítica estudiando las tendencias y oportunidades del mercado, el bróker desempeña una función, si se quiere, más administrativa.
10. El análisis técnico es una modalidad de análisis centrada en el precio, la cotización, el volumen y el interés abierto – número de contratos que continúan abiertos al
cierre de una sesión – en torno a un determinado activo. Es un tipo de análisis orientado al corto/medio plazo, a diferencia del análisis fundamental, que se ocupa de los
fundamentos macroeconómicos del mercado (tipo de interés bancario, PIB, inflación, desempleo…) a largo plazo.
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ENE-MAR 2016
TRADING
¿CÓMO CONSEGUIR ESE
CONTROL EMOCIONAL?
ELIMINANDO CUALQUIER
ESPACIO PARA LA
INTERVENCIÓN DE LAS
EMOCIONES MEDIANTE LA
APLICACIÓN RIGUROSA DEL
ANÁLISIS RACIONAL EN LAS
DECISIONES FINANCIERAS
b) una planificación
de la gestión del dinero en tres etapas:
sobrevivir al principio, incrementar
paulatinamente los
beneficios en una
fase intermedia y
obtener ganancias
elevadas al final;
c) creación de reglas
personales de trading –cuándo cerrar una operación ganadora o hasta dónde prolongar una perdedora, por ejemplo
– que han de cumplirse estrictamente en detrimento de
cualquier intuición o presentimiento.
La disciplina, entendida como ajuste riguroso a las normas y
planificación de las operaciones que el trader diseña para sí,
se erige en la principal estrategia de autodominio emocional.
Emociones como la ansiedad o el miedo se manifiestan a la hora
de cerrar una posición que arroja pérdidas: el inversor conf ía
en que sus activos se revalorizarán tras alcanzar cotas mínimas
y siente el miedo de reconocer que está perdiendo dinero. Del
mismo modo, se apresura, empujado por la ansiedad, a cerrar
antes de tiempo una posición que genera beneficios dejando
así de obtener una ganancia superior. En una de las tutorías incluidas en Planeta Forex, titulada “Confesiones de un trader”, se
defiende esa asepsia emocional:
“¿Qué es buen trading? Bueno, es un punto en el que el trader
no se inmuta si ganó o perdió en una operación en la que le
da lo mismo ganar 100 pips o perder 50 pips11; al fin y al
cabo son probabilidades; sólo está interesado en hacer bien
trading y ser disciplinado con sus sistema12”.
Una excelente muestra del control emocional logrado por la
disciplina operativa nos lo proporciona Fernando Martínez Tejedor, quien en su momento fue reconocido como el trader más
joven del mundo13. En una entrevista admite que “no sabía que
las emociones afectaran tanto al trading” así que no tuvo más
remedio que “aprender a mantener la calma, relajarme y controlarme”. A continuación, el periodista le formula la siguiente pregunta: “Los traders, por lo general, tienen que luchar contra sus
emociones, ¿cómo hacías para que no afectaran tu rendimiento
en plataforma?” La respuesta es paradigmática por lo que supone de autocontrol fundamentado en la propia disciplina operativa. Es decir, no va a incidir en ningún tipo de procedimiento
psicológico reflexivo e intencional de autodominio sino que va
a glosar una técnica de inversión disciplinada de la que no se
aparta en momento alguno:
“Tengo diferentes estrategias, la fundamental es no pasarme
con el riesgo, invierto una ‘pequeña cantidad’ por lo que si
ese valor cae a cero no perderé más del 5% de toda mi cuenta. No me apresuro a cerrar, utilizo futuros y no mercado
de contado para que no me cobren swap (…) Ha sido muy
dif ícil controlar mis emociones, sobre todo cuando empecé a
hacer operaciones fuertes donde podía ganar o perder 50.000
dólares en cuestión de minutos. Finalmente uno se acostumbra a su mecánica de trabajo y no se piensa en el dinero que
se gana, sino en hacer buenas operaciones”.
Esta línea argumental es la que adoptan también varios de los
entrevistados por Schwager en The New Markets Wizards. Bill
Lipschutz, un distinguido trader de Rowayton Capital Management, sostiene que los inversores intuitivos y emocionales
no duran mucho en este mundo. A su juicio, el modo de evitar
el trading emocional pasa por fundamentar racionalmente sus
ideas de inversión, anticipar las consecuencias de una operación
negativa, desarrollar escenarios probables y recopilar, evaluar y
revaluar toda la información existente: “Todas estas consideraciones, por definición, evitan una decisión por corazonada”
(Schwager, 1992, p. 29). El propio Schwager confiesa que ya se
enfrentó a los dilemas que las emociones les plantean a los traders y que resolvió su conflicto mediante la disciplina operativa:
“Decidí centrarme en sistemas mecánicos de trading a fin de
eliminar la emocionalidad” (Schwager, 1992, p. 174). En sintonía con Schwager encontramos a Blair Hull - “Necesitas usar un
tipo de enfoque lógico y tener disciplina para aplicarlo; debes ser
capaz de controlar tus emociones (Schwager, 1992, p. 145) - o
Monroe Trout - “Creo que para ser un buen trader es importante ser racional y mantener controladas las emociones” (Schwager,
1992, p. 66). Este último proporciona una vívida definición de lo
que ha de ser un buen inversor: “Un trader de éxito es racional,
analítico, capaz de controlar emociones, práctico y orientado al
beneficio” (Schwager, 1992, p. 66).
Puede apreciarse que, grosso modo, la concepción que se maneja de las emociones reproduce el patrón típico de la teoría
clásica que las equipara al error, a las decisiones sub-óptimas
y, en consecuencia, a las pérdidas o a la no obtención de todas las ganancias posibles. Es decir, este material de educación
financiera resulta af ín al arquetipo de Homo Economicus en
el que las pasiones nada tienen que decir frente al gobierno
racional-utilitario de la conducta. O, en otras palabras, podemos entender este modelo del ‘buen trader’ como una vulgata
de tal arquetipo, una versión simplificada y accesible apta para
11. Un PIP es la variación mínima que puede experimentar la cotización de una divisa o, de una manera más rápida y sencilla, el último decimal de su cotización. Si, por
ejemplo, tenemos el par EUR/USD con una cotización de 1.3200 (por 1 euro nos dan 1,3200 dólares) y pasa a 1,3240, diríamos que hay 40 pips de diferencia.
12. En este mismo sentido se manifiestan las tutorías tituladas “Los tres pilares del trading”, “Consejos para nuevos operadores” y “Etapas que usted debe experimentar a fin
de ser un buen trader”.
13. Entrevista disponible en http://iniciosentrader.blogspot.pt/2011/06/entrevista-al-mejor-trader-del-mundo.html. Última consulta: 25 de Julio de 2012.
ENE-MAR 2016
25
TRADING
ser masivamente divulgada que pasa por alto sus aspectos más
discutidos, problemáticos y complejos.
La asepsia emocional del ‘buen trader’ viene dada por el disciplinamiento operativo y el cumplimiento con las técnicas de
análisis para, desde ahí, hacer ‘buen trading’. Al precepto del ‘noemociones’ cuando se opera se le une el de pensar la actividad
como un fin en sí misma; el buen trading es rigurosa disciplina
operativa que cada trader elabora para sí. Existe, por tanto, una
relación estrecha entre la asepsia emocional y la racionalización
del trading que, “cuando se hace bien”, se autolegitima. Mas
cuando se afirma que el ‘buen trader’ sólo “está interesado en
hacer buen trading” o “que no se piensa en el dinero que se gana,
sólo en hacer buenas operaciones” inducido por el imperativo
de la asepsia emocional lo que, simultáneamente, deja de ser
pensado son los posibles efectos del ‘buen trading’ en términos
socialmente agregados.
MÁS ALLÁ DEL BUEN TRADING
El 11 de Octubre de 1999, Pierre Bourdieu pronunciaba una
conferencia ante el Consejo Internacional del Museo de la Televisión y de la Radio. Entre la audiencia se encontraban muchos
de los más importantes representantes del medio audiovisual,
a quienes el sociólogo lanzó la siguiente pregunta: “¿Saben lo
que están haciendo y todas las consecuencias que ello acarrea?”
(Bourdieu, 2002, p. 92). Quisiera recuperar el sentido de estas
palabras a la hora de abordar la cuestión del ‘buen trading’ y sus
efectos o, por decirlo con Bourdieu, las posibles consecuencias
que en términos sociales acarrean determinadas prácticas ligadas a determinados modelos de conducta.
Inevitablemente, la cuestión que se plantea podría formularse
del siguiente modo: ¿Qué interrelación existe entre a) las características macrosociológicas del sistema financiero; b) el
modelo conductual-emocional del ‘buen trader’ y c) las consecuencias sociales del ‘buen trading’? Responder a esta cuestión
exige entrar en un terreno crítico en el que se entretejen consideraciones en torno a la responsabilidad imputable a los agentes financieros por sus operaciones amparadas en un modelo de
regulación conductual-emocional específico y los posibles efectos de tales operaciones en un contexto de interdependencia y
presión competitiva.
Si tenemos presente que ese contexto es global y que en él se enmarca la actividad del actor financiero, cabe suponer que, independientemente de su localización, cualquiera de estos actores
estará sometido a los tres vectores de fuerza con los que caractericé el mercado financiero y que, por extensión, dichos actores compartirán en sus rasgos esenciales esa cultura emocional representada por el modelo del ‘buen trader’. Así, la asepsia
emocional vinculada a la autolegitimación del trading conforme
14. Tomo esta idea de Izquierdo (2000)
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ENE-MAR 2016
a la disciplina operativa excluye la previsión, la anticipación y
la evaluación de las consecuencias agregadas del ‘buen trading’.
Hay, a mi juicio, un punto de partida doble que nos da la verdadera medida de la complejidad de esta cuestión14:
1. En un sistema de interdependencia como el financiero en el
que la presión competitiva es elevada se conectan infinidad
de conductas individuales generando un nivel de opacidad
en el que no parecen discernibles el sentido y las consecuencias de la acción. Se generan de esta forma resultados agregados no estrictamente intencionales y efectos que dif ícilmente pueden atribuirse a una única acción o actor. Digo
dif ícilmente en la medida en la que una atribución de responsabilidad directa según un mecanismo lógico de causaefecto es, desde óptica, teóricamente muy controvertida.
2. Al tiempo, esta dificultad para atribuir responsabilidades
por determinadas conductas financieras; esta dificultad
para discriminar entre lo intencional y lo no intencionado se emplea con frecuencia para escamotear, disfrazar o
eludir la responsabilidad ante delitos, estafas y apuestas
temerarias y arriesgadas que afectan de diversas maneras
a las condiciones materiales de existencia de una sociedad.
Partiendo de esta base, podemos pensar a continuación qué es
‘hacer buen trading’ o, por ser más precisos, qué significa socialmente ‘sólo pienso o sólo me preocupa hacer buen trading;
buenas operaciones’. No deja de ser ésta una expresión af ín a
la que muchos de los entrevistados por Hassoun solían usar
cuando se les preguntaba por el volumen de dinero que manejaban: “No puedes pensar en lo que representa financieramente
cada operación… si lo haces no podrías durar en esto” (Hassoun, 2005, p. 126). ‘Hacer buen trading’ es integrarse en esa
red de interdependencias que entrelaza millones de operaciones y que garantiza la indiferencia socialmente producida ante
los resultados agregados que devienen de tales operaciones. Por
extensión, el modelo del ‘buen trader’ es el código de comportamiento y emocionalidad que justifica, legitima y naturaliza esa
indiferencia.
Al contrario que a nuestros protagonistas, sí nos es posible pensar en lo que no se puede pensar, o sí nos es posible pensar con
una finalidad crítica y explicativa en aquello de lo que el ‘buen
trader’ no puede o debe ocuparse. Para ello, tomo como ejemplo
el mercado de los contratos de futuro o “futuros” sobre commodities o materias primas de naturaleza alimenticia – en general,
trigo, maíz, azúcar, algodón, soja, café y cacao – apoyándome
en trabajos recientes – Torres López (2010), Vargas y Chantry
(2011) y Medina Rey y Cascante (2011) - en los que se analiza
la relación entre la actividad en ese mercado y las crisis de alimentos.
TRADING
Un contrato de futuro es un acuerdo en el que las partes se obligan a comprar-vender una cantidad determinada de un bien en
una fecha concreta. El valor del contrato deriva, inicialmente,
del precio de ese bien. Mas lo que se negocia en el mercado de
futuros no son las cantidades en sí sino los propios contratos,
cuyo precio varía en función de la oferta-demanda en ese mercado. El propósito no es el de adquirir tantas o cuantas toneladas de arroz, trigo o maíz sino el de obtener beneficios con las
variaciones de precios en los contratos. Ocurre que el precio
de esas materias primas tiende a acompañar la evolución de los
precios de los contratos de futuro. Y así, cuando el precio de los
futuros de un alimento sube, ello implica que ese alimento podrá venderse pasado un tiempo a un precio superior. Esto puede
dar lugar a fenómenos de almacenamiento o retención del alimento hasta la fecha en la que, efectivamente, puede venderse
a un precio más elevado, lo que crea escasez en el mercado y,
efectivamente, hace aumentar el precio del producto.
Éstos son sólo algunos de los posibles ejemplos de la interrelación entre mercados financieros, pautas de regulación conductual-emocional y efectos sociales. Admito que en el caso de
las crisis de alimentos se pueden hacer más puntualizaciones y
atender mejor a los matices. No obstante, el propósito esencial
de estas páginas no es estudiar tales crisis y sí el de apuntar la secuencia de esa interrelación. Esta secuencia revela cómo los patrones de comportamiento y emocionalidad que se encuentran
en el arquetipo del ‘buen trader’ dan cobertura a la indiferencia
ante las consecuencias agregadas del tipo de conducta promovida por dicho arquetipo. Si, como apuntaba Breuer (1991) las
condiciones que favorece el capitalismo financiero global son
las de una sociabilidad asocial muy distinta de los efectos civilizatorios que hipotéticamente se derivan de la visión eliasiana
sobre la interdependencia, lo que encontramos en este tipo de
educación “sentimental” financiera es el producto cultural concreto en el que se materializa esa sociabilidad, que a su vez, contribuye a reforzar.
Lo que quiero poner de manifiesto es la conexión entre el mercado financiero y las condiciones materiales de existencia de
una sociedad. Si aumenta el precio del arroz, el trigo o el maíz,
alimentos básicos – por accesibles y cuasi-únicos – en, por dar
algunos ejemplos, Bangladesh, Nigeria, Afganistán o Bolivia,
hay menor renta disponible por parte de las familias para comprarlos. Mientras que en el Norte Occidental el gasto por término medio de cada hogar en alimentación varía entre el 10 y
el 15% del presupuesto, en el Sur, ese rango de variación se sitúa
entre el 50-90% (Vargas y Chantry, 2011, p. 23). La volatilidad de
los precios de las materias primas-alimentos ligada a la dinámica de la oferta-demanda en los mercados financieros de futuros
se traduce en:
CONCLUSIÓN
a) dificultades para familias con menos recursos para adquirir alimentos básicos omnipresentes en una dieta ya de por
sí pobre o reducida.
b) dificultades para los países exportadores de estos productos. La variabilidad de los precios impide cualquier ejercicio
de planificación y desestabiliza política y económicamente
esos países: “La situación más preocupante se da cuando los
precios de las materias primas no alimentarias que exporta
un país no suben conjuntamente con los precios de los alimentos que importa” (Vargas y Chantry, 2011, p. 23).
Al cabo, tras la caída del banco Lehmann Brothers, resultó sintomático el desplazamiento de los inversores hacia productos
financieros que huyesen de los problemas planteados por los
derivados construidos a partir de las hipotecas sub-prime que
comercializaba este banco. De esta guisa, la atención se centró
en el mercado de futuros y así, durante los cinco primeros meses de 2008 el precio del arroz se disparó un 140%, el de los
cereales se duplicó al igual que el del aceite y el de lácteos se
multiplicó por 1.7 (Torres López, 2010, p. 98)
En mi exposición he tratado de poner de manifiesto las conexiones entre los vectores de fuerza que atraviesan los mercados
financieros y la configuración emocional de sus participantes.
Ciñéndonos a una lógica eliasiana y proponiendo un tipo de argumentación por analogía, cabe señalar que, del mismo modo
que los cortesanos desarrollaron un aparato conductual-emocional congruente con las condiciones de sociabilidad derivadas
de una formación social específica y transnacional como fue la
sociedad cortesana (Elias, 1969/1982, pp. 107-158), los actores
financieros responden análogamente a las condiciones de sociabilidad que caracterizan a los mercados15. Así, cualquier ejercicio de sociología de las “emociones financieras”, si se me permite
la expresión, deberá tener en cuenta la interrelación constante
entre las dimensiones macro y microsociológica de la cuestión
so pena de incurrir en visiones acusadamente individualizadas
o exageradamente holistas-deterministas. Mucho se habla hoy
de tales actores en términos negativamente connotados: especuladores y “tiburones” financieros que desencadenan “ataques”
especulativos sin escrúpulos contra empresas o países, “fríos”
y racionales, individuos implacables que “muerden el hueso”
hasta extraer todo lo que de allí se puede extraer. He aquí la
imagen que casi a diario nos lanza la prensa de quienes pueblan
los “mercados”. Lo cierto es que esta imagen no se corresponde
exactamente con lo que nos dicen algunos estudios más exhaustivos y sin pretensiones estereotipadoras (Bondt, 2005) en los
que la imagen del inversor no difiere demasiado, de nuevo si se
me permite la expresión, del común de los mortales. En otras
palabras, una adecuada integración explicativa micro-macro
nos permitirá entender mejor la estructura emocional de los
actores financieros.
Como no puede ser de otro modo, las emociones son elementos
relevantes en cualquier actividad humana y los mercados finan-
ENE-MAR 2016
27
TRADING
cieros no son ninguna excepción en este ámbito. Una cosa es
que los inversores-operadores conozcan la teoría general acerca
del funcionamiento de los mercados financieros, que sepan por
tanto “cómo funciona el mundo” en el que actúan, y otra es que
unan a esa teoría concepciones específicas sobre “cómo funcionar en ese mundo” otorgando, aquí sí, un papel significativo a
las emociones a la hora de explicar su actividad o sus decisiones
(Willman et al, 2001, p. 893). Con todo, la vulgata del Homo
Economicus implícita en el modelo del ‘buen trader’ presenta
una concepción de las emociones como elemento disruptivo
para el ‘buen trading’. Así, parte de la educación “sentimental financiera” del inversor continúa reproduciendo la dicotomía clásica que opone la razón, eficaz y eficiente, a la emoción, distorsionadora y desestabilizadora. Mas el modelo del ‘buen trader’,
que no deja de ser un artefacto más que forma parte de la cultura del capitalismo financiero, no agota sus efectos en el modelado – más o menos exitoso – de la subjetividad individual. Es
también un inspirador de prácticas y, desde esta perspectiva, he
intentado recrear la secuencia que va del ‘buen trader’ y el ‘buen
trading’ a los efectos sociales agregados que generan aquellas
prácticas a las que el modelo ofrece cobertura.
Buen trader, buen trading: presencia y regulación de las
emociones en los mercados financieros. Publicado originalmente en Athenea Digital. Revista de Pensamiento e
Investigación Social, volumen 14, nº 1, páginas 237-261
(Marzo 2014). ISSN: 1578-8946
15. Una posible muestra, entre otras muchas que podrían confeccionarse, la
encontramos en los siguientes artículos de prensa:
“La especulación tiene cara y cruz” (Diario EL PAÍS, 23 de Mayo de 2012;
http://elpais.com/diario/2010/05/23/negocio/1274618481_850215.html
Extraído el 27/07/2012); “¿Quiénes son los enemigos del Euro? Así actúan”
(Diario EL ECONOMISTA, http://www.eleconomista.es/economia/noticias/1910850/02/10/Quienes-son-los-enemigos-del-euro-Asi-actuan.html
Extraído el 27/07/2012)
“Académicos tras la especulación” (Diario EL PAÍS, 31 de Mayo de 2012;
http://elpais.com/diario/2011/05/31/sociedad/1306792801_850215.html
Extraído el 27/07/2012)
“Stiglitz cree que Europa debe quemar a los especuladores” (Diario EL
PAÍS, 10 de Febrero de 2010; http://elpais.com/diario/2010/02/10/economia/1265756405_850215.html Extraído el 27/07/2012)
28
ENE-MAR 2016
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TRADING
LA
VOLATILIDAD
( VIX )
EN LA OPERATIVA
CON ACCIONES
El VIX puede ser una fuente de información muy valiosa a la hora de invertir
en los mercados y marcar el timing de nuestras inversiones, así como de limitar
nuestros riesgos. No trataremos de predecir la volatilidad sino de ajustarnos
a ella en relación a su comportamiento en el pasado
POR ENRIQUE VALDENEBRO
TRADING
H
oy en día la predicción de la volatilidad de los mercados financieros se
ha convertido en un indicador realmente importante, siendo utilizado
para el desarrollo de estrategias de
inversión/trading y modelos de Asset Allocation y Control del Riesgo.
EL MERCADO SUELE
COMPORTARSE DE UNA
MANERA CONCRETA
DEPENDIENDO DEL
NIVEL DE VOLATILIDAD
(VIX) EXISTENTE
Existen multitud de métodos de predicción de volatilidad (Regresión por cuantiles, Media Movil, GARCH, IGARCH, GJRGARCH, SRARCH, Método por Intervalos, Método basados
en VaR, Métodos basados en Cuantiles, etc). Pero dentro de la
mayor o menor exactitud en sus predicciones siempre existe el
margen al error, lo que hace necesario un sistema de control del
riesgo para cualquier modelo de inversión que utilicemos.
En este artículo no trataremos de predecir la volatilidad para
abordar el mercado, sino de crear unas pautas de comportamiento en el mercado basándonos en patrones del pasado, en
conjunción con un sistema de control del riesgo. Para ello, analizaremos la volatilidad tomando como referencia el VIX, y ver
cómo afecta al comportamiento del mercado, tomando como
activo el S&P500.
No nos preocuparemos de la volatilidad del
activo sobre el que vamos a operar sino del
comportamiento del activo frente a los niveles y cambios del VIX.
Para ello tomamos los datos del VIX y del
S&P500 desde enero del 1993 hasta la actualidad. Trataremos de desarrollar pautas
de comportamiento sobre el S&P500 en función del VIX.
CÓMO SE DISTRIBUYE
LA VOLATILIDAD
POR NIVELES
La distribución de las volatilidades (medidas por los niveles del
VIX) históricamente y a lo largo de los dos últimos años sería
la detallada en la Figura 2. Se aprecia que, la volatilidad, prácticamente todo el tiempo se estuvo moviendo en niveles inferiores a 30 de VIX, siendo la franja del 10-20 donde se concentran
prácticamente todos los niveles del VIX.
ENE-MAR 2016
31
TRADING
Figura 1
Figura 2
El 90% de las volatilidades históricas se encuentran por debajo del 29.7 de VIX.
tendencia. Y los movimientos a la baja suelen ser más rápidos y
abruptos que los movimientos al alza.
El 90% de las volatilidades de los 2 últimos años se encuentran por debajo del 19.9 de VIX.
Si observamos en los dos últimos años donde se han producido
niveles de VIX por encima de este percentil que engloba al 90%
de los casos, apreciamos que fue en momentos de pánico bajista o en niveles bajos de precios. Actualmente nos encontramos
en situación similar. El resto del tiempo estuvo por debajo de
VIX=20, como se aprecia en la Figura 3.
Es de sobra conocido que el mercado realiza los cambios de nivel en espacios cortos de tiempo, manteniéndose la mayor parte
del tiempo en movimientos laterales, erráticos o con una suave
32
ENE-MAR 2016
TRADING
Figura 3. Volatilidades Superiores al Percentil 90 en los últimos 2 años.
¿CON QUÉ VOLATILIDADES
SE CONSIGUIERON MAYORES
RENTABILIDADES?
Hemos visto que la mayor parte del tiempo el mercado se encuentra en volatilidades inferiores a ese percentil (VIX<20) y
que con volatilidades superiores el mercado suele encontrarse
en zonas de mínimos o fuertes caídas. ¿Pero qué rentabilidades
se consiguieron para cada uno de los niveles de VIX? En la Figura 4 apreciamos que las mayores rentabilidades se consiguieron,
lógicamente, también dentro de esa franja de VIX inferior a 20,
siendo el resto de niveles de VIX por encima de 20 despreciables
a efectos de rentabilidad, aportando tan solo pérdidas a cualquier inversión Long Only de largo plazo. Espacio que bien podría ser utilizado por estrategias
de otro tipo que aprovechen los
POR ENCIMA
incrementos de volatilidad y busDE VIX=20 NO
quen retornos absolutos.
La Figura 4 nos muestra el reparto de rentabilidades históricas
por niveles de VIX pero no el
PARECE EXISTIR
CABIDA PARA
LA INVERSIÓN
LONG ONLY
riesgo que se asumió
para obtenerlas.
POR ENCIMA DE VIX=20 LAS
INVERSIONES DEBERÍAN DE
ORIENTARSE A ESTRATEGIAS
ABSOLUTE RETURN QUE
APROVECHARAN MOMENTOS
DE ELEVADA VOLATILIDAD
En la Figura 5 apreciamos las distintas rentabilidades
anuales históricas
obtenidas para cada
nivel de VIX, pudiendo observar que a medida que se incrementa la volatilidad
también el riesgo y los años de pérdidas, algo que no es nada
nuevo.
MOMENTOS DEL MERCADO
EN BAJA VOLATILIDAD
Si la franja de VIX inferior a 20 parece ser la más rentable, vamos a tratar de estudiar donde se produjo para tratar de sacar pautas e identificar patrones. En la Figura 6 marcamos con
barras los periodos en los que la volatilidad estaba (VIX<20).
A simple vista parece que todos los periodos bajistas fueron
eliminados de esta franja por mostrar niveles de VIX superiores. Y una curiosidad es el hecho de que en los años 90 parte
ENE-MAR 2016
33
TRADING
Figura 4. Rentabilidades Anuales Medias para cada franja de VIX.
Figura 5
34
ENE-MAR 2016
TRADING
Figura 6. Períodos en los que el activo ha estado en la franja de volatilidad.
del movimiento alcista se realizase con volatilidades superiores
a 20, dando muestras, desde entonces, del cambio de régimen
en el mercado y de la afluencia de volumen y robots que fueron
reduciéndola y desplazándola a time frames inferiores.
Actualmente existen patrones e ineficiencias que han desaparecido en time frames diarios pero que continúan funcionando en time frames muy inferiores.
QUE RENTABILIDADES SE
HUBIERAN OBTENIDO
Los ratios de esta estrategia son:
RtdadAnualMedia = 17.81%
Sharpe = 1.23
MaxDD = 7.36%
Volatilidad = 6.99%
CONCLUSIONES
El VIX nos sirve como filtro para estar largos en acciones
o no.
Nos informa de qué tipo de estrategias debemos de aplicar
en cada momento dependiendo de los niveles de VIX que
estamos observando.
¿Si hubiéramos llevado a cabo una estrategia Long Only en el
S&P500 qué rentabilidades habríamos conseguido operando
tan solo cuando el VIX>20 y cerrando cuando VIX>20?
Parece existir una relación directa entre la rentabilidad del
mercado (S&P500) y la volatilidad.
En la Figura 7 mostramos la evolución histórica de la Rentabilidad Acumulada tanto en el S&P500 como en la estrategia de
estar en mercado solamente cuando el VIX<20. De esta rentabilidad hemos sustraído las comisiones (0.005 $/unidad) de entrar
y salir cada vez que se produce un cambio en la franja del VIX.
El mercado ha estado dentro de esa franja de volatilidad durante
el 58.78% del tiempo.
Existen mercados y activos más sensibles que otros a los
cambios y niveles de volatilidad. Ese es un trabajo que nos
corresponde realizar a la hora de decidir dónde invertir.
Existen niveles de volatilidad no aptos para estrategias
Long Only y Fondos tradicionales (Mutual Funds).
No solamente deberíamos fijarnos en el precio y volatilidad del activo/mercado sino en interrelaciones con otras
variables de otros activos/mercados. Podemos obtener
gran información de ello.
ENE-MAR 2016
35
TRADING
Figura 7. Rentabilidad Acumulada cuando el Mercado VIX está en la franja.
PRODUCTOS
LA VOLATILIDAD
EN LAS ACCIONES
ES
RELATIVA
Una pregunta frecuente que nos hacemos cuando operamos
opciones es la de si la volatilidad está alta o baja.
Veamos varios factores a tener en cuenta
POR SERGIO NOZAL
38
ENE-MAR 2016
PRODUCTOS
C
onocer si la volatilidad es
alta o baja es muy importante, pues la volatilidad
implícita de un subyacente nos va a determinar el
valor de la prima de sus opciones.
LA VOLATILIDAD
IMPLÍCITA DE
UN SUBYACENTE
NOS VA A
DETERMINAR
EL VALOR DE
LA PRIMA DE
SUS OPCIONES
Por ejemplo, si la volatilidad es
alta, la prima de las opciones
será también alta, o dicho de otra
forma, tendremos unas opciones
sobrevaloradas (caras), interesándonos en este caso realizar estrategias de venta de opciones.
Por el contrario, si la volatilidad es baja, también lo será la prima
de las opciones, estando el precio “barato”, por lo que en este
caso estrategias de compra de opciones sería una estrategia a
tener en cuenta.
Sin embargo, en función de cómo miremos la volatilidad, podemos caer en trampas mentales. Al igual que en las ilusiones
ópticas, podemos ser presas de nuestro propio engaño mental.
Lo que pensamos que es alto, quizá no lo sea, según con qué lo
comparemos.
En la Figura 1 vemos una ilusión óptica, donde ambos círculos
naranjas son iguales, pero dependiendo de su localización, en
función de los círculos grises que hay alrededor, parecen distintos.
Para evitar estas “trampas mentales” y hacernos una correcta
idea de si la volatilidad es alta, baja o normal, debemos saber
cómo comparar la volatilidad, y es precisamente lo que vamos a
ver a continuación.
Lo primero es conocer sobre dos importantes aspectos teóricos,
la volatilidad histórica y la volatilidad implícita.
La volatilidad histórica (HV) o estadística es el pasado. Calcula
la volatilidad, en términos de desviación estándar, para un periodo determinado de los movimientos pasados de los precios
de cierre de la acción.
EN FUNCIÓN DE
CÓMO MIREMOS
LA VOLATILIDAD,
PODEMOS CAER
EN TRAMPAS
MENTALES
Se expresa en términos anuales y
porcentaje. Nos da una idea de la
magnitud de movimiento esperado para ese subyacente con una
probabilidad del 68% según su pasado comportamiento.
No nos dice la dirección. Sirve
para comparar acciones y ver cuál
es más volátil.
La volatilidad implícita (IV) se extrae de los precios actuales de las
opciones del subyacente: oferta y
demanda. Es la representación de
las expectativas futuras que tienen los inversores, en función de
la información que disponen y de
la esperada (earnings, reuniones
Feds, reuniones OPEP, etc).
En el corto plazo los movimientos
del precio son lo que más impactan en su valoración.
Si hacemos un ejemplo muy básico, por ejemplo un viaje de vacaciones en coche, la HV sería
como el camino recorrido hasta un determinado punto, con
todo lo acumulado en el mismo
(atascos, niños, paradas para ir al
baño, etc.), es decir, lo que ya ha
pasado.
Figura 1. Ilusión óptica.
ENE-MAR 2016
39
PRODUCTOS
Nuestra expectativa por lo que queda de camino sería la IV,
nuestro estado de ánimo, y estará determinado por cómo haya
ido el viaje y lo que quede de él.
¿CÓMO DETERMINAR
EL NIVEL DE IV
Y SITUARLO
EN PERSPECTIVA?
Para determinar correctamente el nivel de IV, es necesario analizar los siguientes puntos:
Cuando la IV se despega de la HV o se mantiene alta es
porque el mercado piensa que se va a mover más que en
el pasado.
3. COMPARAR LA HV CON ELLA MISMA para
comprobar si el subyacente es más volátil en la
actualidad que en el pasado y si esta situación se va a
mantener en el tiempo. Por ejemplo, las últimas caídas
del sector de energía han hecho más volátiles a las
acciones que lo componen.
4. CONTROLAR EL SKEW. A nosotros nos interesan los
niveles de volatilidad de los strikes que operamos, por lo
que debemos controlar el nivel de volatilidad en dichos
strikes.
1. ANALIZAR EL NIVEL ACTUAL DE IV CON
RESPECTO A ELLA MISMA EN UN MARCO
TEMPORAL. Por ejemplo, podríamos dividir en
percentiles tomando como referencia el máximo y
mínimo de un año, y valorar si está en uno superior o
inferior. Cuando tenemos eventos por delante como los
earnings suele situarse en los niveles superiores.
Para entender mejor este proceso de análisis, veamos un ejemplo gráfico sobre Alcoa (AA).
2. ANALIZAR SU NIVEL CON RESPECTO A LA
HV, nos da idea del nivel de volatilidad que contienen
los precios de las opciones respecto a lo que se está
moviendo el precio. Cuando éste se tranquiliza y el nivel
de IV sigue alto podríamos pensar en vender volatilidad.
En la siguiente imagen podemos ver el gráfico de volatilidades
de Alcoa.
40
ENE-MAR 2016
Para controlar los niveles del subyacente usamos los 3 primeros
puntos anteriormente expuestos y un buen sitio donde controlarlo es Ivolatily.
En zona de rectángulos observamos cómo se han comportado
las volatilidades (IV y HV) en época de “Earnings”.
PRODUCTOS
Se observa que en Abril, el último momento de captura, el nivel
de volatilidades es idéntico al del año anterior (parte izquierda).
Vemos cómo la HV está en torno al 30% mientras que la IV
sobre el 35%.
Conociendo esta información, tanto la situación de IV y HV
como la situación de skews, vamos a ser capaces de definir correctamente un escenario de volatilidad, lo que nos va a ayudar
a la hora de seleccionar la mejor estrategia que se adecúe a dicho escenario.
Esta observación nos da una idea de lo que el mercado está esperando.
Saludos y Buen trading!!
Para este ejemplo en concreto, el mercado estaba descontando
el mismo movimiento en precios hace un año que ahora.
Para el control del skew, usaremos la siguiente imagen, donde
podemos ver las dos primeras expiraciones (skew horizontal)
de Alcoa. La línea blanca corresponde a la semana de “Earnings”
y la línea roja corresponde a la semana posterior a “Earnings”.
Simplemente con este gráfico observamos cómo las opciones
reflejan en su precio el impacto del aumento de la IV por los
resultados empresariales.
Otra particularidad que observamos es que el Skew vertical o
entre strikes de una misma expiración se encuentra en lo que se
conoce como “Smile” (Sonrisa traducido al castellano), donde
las opciones OTM se encuentran más sobrevaloradas dentro de
la cadena de opciones.
SISTEMAS DE TRADING
BIENVENIDO
AL MUNDO DEL
TRADING
ALGORÍTMICO
El avance tecnológico en la disciplina del trading ha ido de forma
paralela a otros sectores. Tanto desde el punto de vista de las máquinas
de las que disponemos actualmente (hardware) como de los programas
que utilizamos (software) el cambio ha sido significativo.
Y esto ha hecho aflorar entre otras cosas, las posibilidades de aplicar
técnicas de desarrollo de software para automatizar nuestro trading
de una forma más accesible y sencilla.
POR ALBERT SALVANY
42
ENE-MAR 2016
SISTEMAS DE TRADING
E
l paradigma de poder estar operando sin estar delante de
la pantalla es algo que definitivamente resulta atractivo librando al trader de la tediosa tarea de mirar las pantallas.
Aunque como siempre, nuestra impresión es que esto se
idealiza en exceso, al igual que la profesión del trading en
general. Es decir, mucha gente sigue buscando el sistema para
operar desde una palmera y yo, sinceramente creo que eso no
existe. Algo tan exigente como el trading y las actividades en
los mercados financieros requieren de una atención constante
y son amantes de pocos lujos en lo que a disponibilidad horaria
se refiere.
Hecha esta introducción, también es evidente que la automatización de procesos abre una nueva fase en el desarrollo de las
actividades relacionadas con el trading. Sin irnos al extremo del
habitual ejemplo de la palmera y la piscina, la automatización
puede permitirte ciertas licencias y ganar cierta libertad, que si
eres inteligente utilizarás para mejorar aún más tu trading.
SUMERGIÉNDONOS
EN EL TRADING ALGORÍTMICO
Existen diversos itinerarios y caminos para llegar a este punto. He de decir que en ese sentido creo que formo parte de un
colectivo evidentemente privilegiado. De formación Consultor
Tecnológico y habiendo trabajado durante muchos años para
entidades financieras, he ido acumulando conocimientos de las
dos áreas que serán fundamentales para desarrollar el trading
algorítmico:
Área Tecnológica. Con conocimientos de programación y
desarrollo de software
Área Funcional. Con conocimientos sobre el mundo del
trading y de la inversión
En multitud de ocasiones podemos encontrar perfiles que se
inician procedentes de una de las dos disciplinas, pero es complicado encontrar estas confluencias. En otros casos las procedencias son incluso distintas a estos dos puntos. Parece evidente
pues que el origen de cada uno determinará de una forma importante nuestro itinerario de introducción en el trading algorítmico.
ESTRUCTURA BÁSICA
Para simplificar, y arriesgándonos quizás a hacerlo en exceso,
cuando hablamos de trading algorítmico intentamos describir
un proceso de automatización de una estrategia de trading para
que sea ejecutada desde un ordenador sin necesidad de la intervención directa del trader en el mercado.
Esta para mí sería la definición más ajustada y de la que querría
recalcar dos aspectos principales:
Automatización
de
UN BACKTESTING
una estrategia. Esto
ADECUADO NO ES
permite al operador
GARANTÍA DE ÉXITO,
desconectar un poco
PERO
ES UNA VACUNA
de la pantalla, pero
CASI PERFECTA
gracias al trabajo preCONTRA
EL FRACASO
vio realizado y a la
existencia de una estrategia ya definida. Es
decir, el proceso de automatización no es el inicio, sino
que debemos partir de una estrategia ya pensada y estructurada, por tanto, es necesario un trabajo previo y un paso
anterior yo diría que ineludible por el trading discrecional.
Intervención directa. La automatización te libra de estar
pegado a la pantalla, pero no te desvincula. Creo que éste
es un concepto erróneo que veo repetido demasiadas veces. La automatización da ventajas, cambia la forma de
operar pero el operador, el trader sigue siendo el mismo.
Los mercados cambian, evolucionan y normalmente los
sistemas no, por lo que debemos monitorizar y evaluar
siempre el rendimiento de nuestros sistemas y evolucionarlos a la par. Para ello, debemos seguir al mercado en
todo momento de igual forma que si operáramos discrecionalmente.
DANDO NUESTROS
PRIMEROS PASOS
De todas formas, independientemente cual sea nuestro origen,
desarrollar un sistema automático no es más que afrontar un
proyecto tecnológico cualquiera, o al menos esa es mi filosof ía.
Y como en cual-quier proyecto de envergadura lo primero que
se hace es planificarlo y definir las fases de desarrollo.
Nuestro objetivo primordial es claro: implementar una estrategia que sea rentable. Para ello, vamos a utilizar diversas herramientas que nos indicarán si nuestra pequeña criatura tiene
una ventaja estadística sobre el mercado, estadística tal y como
todos debemos saber indica sobre datos históricos. Este es el
máximo de fiabilidad del que disponemos a la espera de que
Marty McFly regrese a nuestro tiempo y nos diga la evolución
de los mercados, o algo similar.
Pero lejos de despreciar este hecho, debemos valorarlo en su
justa medida. Los mercados son cíclicos y por tanto, existen
pautas que se repiten. El trabajar con datos históricos es posible
que no nos dé la garantía de éxito, pero nos puede proporcionar
algo infinitamente más importante: la garantía casi absoluta de
que no vamos a destrozar la cuenta. Cuando hemos realizado
un proceso de validación (de Backtesting) correcto y detallado
de nuestro sistema y éste lo ha superado, es complicado que
en un futuro, salvo una situación totalmente excepcional, éste
acabe con nuestra cuenta
ENE-MAR 2016
43
SISTEMAS DE TRADING
ANATOMÍA DE UN SISTEMA
OBJETIVOS A ALCANZAR
Ya hemos explicado que al final, cuando hablamos de trading
algorítmico hablamos de un simple pro-grama de ordenador,
desarrollado en el lenguaje de programación correspondiente, según
la plataforma empleada. Pero vaLA PEOR SERIE
mos a pensar un poco y a diseñar
DE PÉRDIDAS
un esqueleto básico de lo que tiene
ESTÁ POR
que contener cualquier sistema alLLEGAR
gorítmico. Para ello vamos a pensar
en el ciclo de vida de una operación
en el mercado y desarrollaremos
una parte del sistema para cada fase de ese ciclo. Partiendo de
esa base podemos pensar en que en la vida de una operación
tenemos:
Evidentemente el objetivo final es obtener un beneficio económico de esta actividad, pero aunque parezca paradójico el primer paso hacia el éxito es olvidarse del dinero. Nuestro objetivo
debe ser realizar un buen trading y un buen trading significa
progresión y una curva de beneficios ascendente a largo plazo.
Cuando desarrollamos una estrategia siempre debe ser pensando en el largo plazo. Aunque operes intradía, si queremos hacer
trading de manera consistente las ganancias deben ser constantes en el tiempo. Esto requiere un proceso de validación: el
Backtesting. Pero...
Una fase previa de exploración del mercado a la espera de
que se produzcan ciertas condiciones, los Setup o Filtros
de Entrada.
Debemos trabajar con dos variables: el porcentaje de acierto de
nuestras operaciones y la ganancia media en cada una de ellas.
De esta forma podemos sacar una estimación media de la evolución de nuestra estrategia, lo que conocemos por Esperanza
matemática (EM)
Una gestión de esa operación abierta al mercado, en función de la evolución del mismo y de los criterios del sistema sobre gestión del riesgo.
Una fase final en el que el mercado nos da una señal o
combinación de señales que nos indican que el movimiento que hemos querido aprovechar ha finalizado. Los Setup
o filtros de Salida.
Por tanto, la forma más simple y eficiente de empezar a desarrollar la estructura de nuestro sistema será siguiendo estas tres
fases y definiendo zonas o módulos del sistema encargadas de
trabajar durante el desarrollo de las mismas.
Figura 1
44
ENE-MAR 2016
... ¿CÓMO PODEMOS VALIDAR ESA
RENTABILIDAD A LARGO PLAZO?
EM = PCTwin * AVGwin – PCTloss * AVGloss
La combinación de operaciones ganadoras debe ser superior a
la de operaciones perdedoras. Debemos buscar una proporción
correcta a largo plazo de estas variables. Como mayor sea el valor positivo de la EM mucho mejor y para mejorar los resultados a largo plazo debemos pensar en cómo mejorar el resultado
de este cálculo.
SISTEMAS DE TRADING
Al final, las características que definen nuestra operativa, que
son las que definen a cualquier trader son tres principales:
FIABILIDAD. Porcentaje de acierto de nuestra operativa.
APALANCAMIENTO. Gestión Monetaria y dimensionamiento de posiciones. Debe ser proporcional al
riesgo que se quiere asumir y a nuestro porcentaje de
acierto
RESILIENCIA. Entendida como la capacidad de mantener operaciones abiertas en el mercado
A destacar de que estamos hablando de tres características que
encajan perfectamente en las tres fases de desarrollo de una
operación.
NUESTRO ENEMIGO:
EL DRAW DOWN
Hemos hablado de la parte positiva, la cara amable del trading
que es la búsqueda y el cálculo de beneficios, pero el lado oscuro
y su gestión y control es lo más importante de una estrategia.
Para ello e invocando el principio de prudencia que siempre
debe regir cualquier actividad contable o de inversión, debemos
posicionarnos en el peor de los casos, y eso en el trading tiene
un nombre: Draw-Down.
El Draw-Down, conocido como la mayor serie histórica de
pérdidas conocidas de nuestra estrategia, nos da un indicativo
del peor comportamiento de nuestra operativa, pero debemos
siempre tener en cuenta una premisa:
“la peor serie de pérdidas está por llegar”
Es básico y fundamental trabajar con esta serie de pérdidas
como base para establecer por ejemplo, el apalancamiento en
nuestra operativa. Un apalancamiento de nuestras operaciones
dimensionado respecto a nuestra mayor serie de pérdidas de
forma proporcional nos da una muy buena garantía de que no
vamos a arruinar nuestra cuenta.
ANÁLISIS DE LA CURVA
DE BENEFICIOS
Una vez ejecutado nuestro Backtesting, la plataforma que estemos utilizando nos va a dar un informe más o menos detallado
de cómo se ha desarrollado nuestra operativa. En general, el informe girará en torno a un gráfico que nos mostrará la Curva de
Beneficios o el Equity. El gráfico en cuestión nos mostrará cómo
evoluciona el saldo de nuestra cuenta al ir acumulando sucesivamente las operaciones que va ejecutando el sistema.
EN BACKTESTING
NO MIRES TANTO
LA RENTABILIDAD
ALCANZADA SINO
LA FORMA DE
ALCANZARLA
Naturalmente, la primera valoración será respecto a la rentabilidad alcanzada, o sea, proporción de saldo final respecto a
saldo inicial, pero éste no debe ser el único aspecto a consultar
y a tener en cuenta. Una vez esté en positivo hay que validar
otros factores:
LA IMPORTANCIA
DE LA TENDENCIA
Al igual que en los gráficos de velas, la tendencia expresada en el
gráfico es fundamental. De hecho, todos los estudios estadísticos sobre cualquier materia que queráis ver quieren reflejar normalmente tendencias, no principalmente los valores absolutos
que se alcanzan. La información que nos puede proporcionar la
observación y análisis de datos históricos, será principalmente
la de las tendencias que se forman y no tanto los valores alcanzados.
Esta afirmación también es válida para las curvas de rentabilidad y por tanto la evolución y la forma en qué se produce esta
evolución va a darnos mucha información sobre el comportamiento y la personalidad de nuestra estrategia ante el mercado.
Vamos a examinar con detalle la curva que nos ha generado
nuestro sistema y a fijarnos en ciertos aspectos:
Su inclinación o pendiente.
La periodicidad de operaciones de largo recorrido, tanto a
la baja como al alza.
Sólo estos dos aspectos pueden arrojar mucha información. Podemos saber si se trata de un sistema con un alto porcentaje
de acierto, o si por el contrario el nivel de aciertos es bajo. El
número de operaciones de gran recorrido debe centrar especialmente nuestra atención y debemos analizar casi cada uno de
estos casos individualmente, ya que normalmente es un número
reducido y conocer su origen nos permite en muchas ocasiones
optimizar notablemente nuestro sistema.
A partir de aquí, deberemos trabajar en las diferentes partes de
la vida de la operación para mejorar los resultados y la curva. Si
vemos que el sistema tiene un porcentaje bajo de acierto podemos revisar los filtros de entrada y colocar algunas restricciones
ENE-MAR 2016
45
SISTEMAS DE TRADING
Figura 2
adicionales para intentar eliminar operaciones perdedoras. Si
esto nos provoca que
se eliminen demasiadas operaciones ganadoras penalizando
la rentabilidad, podemos entonces trabajar
con la gestión monetaria que hacemos intentando optimizarla
siendo más restrictivos con la toma de beneficios, por ejemplo
implementando cierres parciales, o directamente modificar los
criterios de salida para incrementar la prudencia y disminuir el
riesgo, o prolongar nuestra presencia en el mercado con tendencia a favor.
TRABAJAREMOS CON
EL BINOMIO RIESGORENTABILIDAD DE FORMA
DIRECTA TRABAJANDO
LA DISTANCIA A
NUESTROS STOPS
Como veis, nosotros encaramos la optimización de nuestro sistema con una estrategia determinada de eliminación y descarte
pensando siempre en nuestra fórmula de EM (Esperanza Matemática).
LA DUALIDAD DEL MERCADO
El mercado es dual en muchos sentidos y tener claras esas relaciones nos ayudará mucho en desarrollar nuestras estrategias.
Una de estas dualidades es la expresada por el binomio Riesgo
- Rentabilidad. Su relación es inversamente proporcional por lo
que sólo obtendremos más rentabilidad si asumimos más riesgo
y al contrario.
Podemos ver un ejemplo claro de esto en el dimensionamiento
de los stops de pérdidas. Como más alejado esté nuestro stop de
la apertura de nuestra posición, más riesgo estamos asumiendo
pero la pérdida será menos frecuente. Una gran parte del éxito de nuestro sistema radicará en definir de forma correcta ese
46
ENE-MAR 2016
equilibrio en función de diversos factores (actividad del sistema,
volatilidad...)
ADAPTÁNDONOS AL MERCADO
Teniendo claros estos conceptos ya podemos empezar a desarrollar nuestro sistema pensando siempre en adaptarnos al mercado y buscando nuestra ventaja competitiva. Para ello y como
primera decisión debemos escoger qué situaciones de mercado
vamos a operar, definiendo desde el punto de vista del riesgo,
dos configuraciones distintas:
Movimientos en tendencia
Movimientos de rotura
Estas dos configuraciones implican planteamientos muy distintos a la hora de desarrollar nuestra operativa. Planteamientos
que afectan a características que van a ser decisivas para nuestro sistema como el apalancamiento, la frecuencia de las operaciones, nuestro porcentaje de éxito.
SISTEMAS DE TRADING
Figuras 3 y 4
CICLO DE VIDA DEL
DESARROLLO DE UN SISTEMA
BACKTESTING. Ciclo de pruebas con datos históricos
hasta tener suficiente Esperanza Matemática
Una vez tenemos definido nuestro objetivo dentro del mercado,
pasaremos a desarrollar nuestro sistema. Para ello debemos planificar cuidadosamente cada uno de nuestros pasos. Nosotros
seguimos una metodología dividida en cuatro fases para el desarrollo de un nuevo sistema:
TEST REAL. Test del sistema en una cuenta real con
poco capital para comprobar rendimientos y comportamientos en el mercado
TEST DEMO. Test del sistema en una plataforma Demo
para comprobar todas las situaciones de mercado.
PRODUCCIÓN. Puesta en marcha aumentando progresivamente el apalancamiento hasta llegar al nivel previamente definido en el sistema.
ENE-MAR 2016
47
SISTEMAS DE TRADING
Figura 5
CONCLUSIONES
Como se ha podido deducir, muchas de las características que
hemos definido de los sistemas automáticos son comunes a los
discrecionales. La diferencia básica radica en que aplicar estas
metodologías y estrategias de forma discrecional es muchas veces extremadamente complicado y exige mucha disciplina. Esa
es la gran ventaja del trading automático y que debemos aprovechar. El sistema nos libera de muchas tareas que son ineludibles para el trader y nos permite dedicarnos a otras cosas para
potenciar nuestro trading.
Es evidente que queda mucho recorrido, pero las máquinas hay
cosas en las que son infinitamente superiores a nosotros si ejecutan el software correcto, pero todo ello necesita de una definición exacta y precisa de cada una de las partes de nuestro sistema no dejando lugar para la improvisación ni la interpretación.
Un sistema nos fuerza a ser concretos y exactos en el momento
de definir sus parámetros y condiciones, las cuáles ejecutará con
una gran exactitud.
Por tanto, el gran peso y esfuerzo de esta tarea estará en las fases
de diseño de toda la estrategia, debiendo probar una y otra vez
de forma repetida cada una de las modificaciones que efectuemos hasta dar con la combinación que buscamos en nuestro
binomio Riesgo - Beneficio.
Una vez desarrollada la estrategia, el trader no se convierte en
espectador, sino en Gestor. Un sistema necesita de una monitorización constante de comportamiento y resultados para asegurar la máxima rentabilidad al menor riesgo.
48
ENE-MAR 2016
“El trabajo del trader no finaliza al poner el sistema en marcha y
acabar las fases de desarrollo, sino que en ese momento, acaba
de empezar”
Una vez nuestro sistema ya trabaja en el mercado, deja de trabajar el diseñador o desarrollador y empieza a trabar el gestor
o trader de nuestra operativa con un rol distinto al del trader
tradicional. Debemos dejar al sistema trabajar con la plena
confianza de obtener resultados a largo plazo, que es para lo
que el sistema se ha desarrollado, pero monitorizando en todo
momento que su comportamiento se ajuste al mostrado en el
periodo de pruebas.
EL TRABAJO DEL TRADER
NO FINALIZA AL PONER
EL SISTEMA EN MARCHA
Y ACABAR LAS FASES
DE DESARROLLO, SINO
QUE EN ESE MOMENTO,
ACABA DE EMPEZAR
SISTEMAS DE TRADING
LOS
SIE7E
PECADOS
CAPITALES
DEL TRADING
AUTOMÁTICO
¿Cuáles son los siete pecados capitales en el desarrollo de
una estrategia? Sam Barry de Littlefish FX nos habla en este
artículo las leyes a tener en cuenta a la hora de desarrollar
nuestra estrategia.
POR SAM BARRY
ENE-MAR 2016
51
SISTEMAS DE TRADING
1
NO CONFÍE EN
LOS BACKTESTS
Lo que usted necesita está en los forward tests con datos fuera
de la muestra.
Mi equipo y yo podemos generar fácilmente un sistema que
utilice un apalancamiento 1: 1 y produzca un rendimiento del
100% mensual en un backtest sin apenas drawdown. También
puedo garantizar que si alguna vez pusiéramos en marcha ese
sistema, en el mejor de los casos permanecería plano en su rendimiento.
La razón de ello es el ajuste a la curva de precios y centrarse
demasiado en la confianza en los backtests. La realidad es que
los backtests no significan nada en esta industria y que deben
tomarse con ciertas reservas.
En lo que insistimos para todos los sistemas es en la realización
de forward tests con datos fuera de muestra. Esto significa que
todas las decisiones se toman utilizando la información histórica, y sólo el rendimiento generado por los datos no utilizados
dentro de la información histórica se considera una verdadera
representación del rendimiento.
Una gran cantidad de sistemas conf ían demasiado en la información proporcionada por el backtest y lo presentan como si
fuera un sistema real cuando en realidad no tiene sentido alguno.
2
EVITE EL USO DE
UN HORIZONTE TEMPORAL
DEMASIADO PEQUEÑO
Ligado al punto anterior de no hacer sistemas ajustados a la curva de precios viene la pregunta del horizonte temporal.
Esto es un poco más complejo, pero debemos tener en cuenta
la longitud que debe tener un forward test para que el sistema
funcione.
52
ENE-MAR 2016
Internamente estipulamos 10 años como mínimo para un sistema, es decir, garantizar que hemos tenido por lo menos uno o
dos ciclos en el mercado de divisas y hemos abarcado diferentes
condiciones de trading. Estamos enfocados en la construcción
de sistemas de más largo plazo y tener los datos para apoyar sus
resultados.
Lo que hay que garantizar es que los controles y análisis del sistema cubren el suficiente tiempo a lo largo de un período para
darle validez.
La regla general que utilizamos es dividir el forward test en cuatro partes considerando el tiempo para el que el sistema tendrá
vigencia, por lo que un período fuera de muestra de dos años
hacia adelante significa una longevidad de unos seis meses para
un sistema de trading.
Un backtest de seis años significa longevidad cero (véase el punto anterior) y un forward test de seis años tendrá entre 18 meses
y dos años de longevidad.
Ahora bien, esto dependerá mucho de los sistemas en cuestión,
por lo que los sistemas adaptativos tendrán una longevidad mucho mayor que los sistemas que no se adaptan, pero esencialmente debemos tener en cuenta si se ha optimizado el sistema
para las condiciones actuales (entornos potencialmente tendenciales o sin tendencia). Esto es dif ícil de trabajar y exige una
gran cantidad de análisis.
3
ASEGÚRESE DE QUE SUS
DATOS SON PRECISOS
No voy a dar nombres, pero yo estimaría que entre un 70% y un
80% de los datos de FX que hay en la Red, incluidos los proporcionados por los brokers, son un completo disparate.
Su sistema es tan bueno
como lo sean sus datos y
si sus datos no son fiables,
su sistema tampoco lo
será. Hay una razón muy
buena por la que los datos
de calidad cuestan una
pequeña fortuna y ese es
el motivo por el que muy
pocas personas los tienen.
SU SISTEMA ES TAN
BUENO COMO LO
SEAN SUS DATOS Y SI
SUS DATOS NO SON
FIABLES, SU SISTEMA
TAMPOCO LO SERÁ
SISTEMAS DE TRADING
Hasta ahora hemos pasado meses limpiando los datos y asegurándonos de que sean lo más precisos que podamos.
Un buen diseñador de estrategias y sistemas entenderá completamente los puntos débiles de sus datos y adoptará medidas
para resolverlos.
4
CONSIDERE
TODOS LOS COSTES
Una de mis más terribles pesadillas es la gente que no conoce
el concepto de costes asociados a los sistemas de trading. La
cantidad de veces que me han enseñado sistemas con objetivos
de beneficio de un pip a cuyos autores explico que con los costes
del broker y la horquilla perderían constantemente dos pips por
operación es increíble.
Hay una gran cantidad de costes relacionados con el trading, los
brokers se benefician notablemente de ello por lo que tenemos
que tener todo esto en mente. Como mínimo debemos tener
en cuenta:
1. Spread (variable)
2. Comisiones
3. Deslizamiento en los diferentes niveles de los activos bajo
gestión con los que deseamos operar
4. Retrasos del broker al ejecutar órdenes (esto pasa y algunos incluso juegan con ello)
5. Costes de infraestructura
5
CÍÑASE RÍGIDAMENTE
A LAS REGLAS DE GESTIÓN
MONETARIA Y DE RIESGO
Las reglas de gestión monetaria y de riesgo son fundamentales
en todos los sistemas de trading, hasta el punto de que podemos
cambiar por completo las características de una estrategia al
realizar una variación pequeñas en estas reglas.
Todo diseñador de sisLAS REGLAS DE
temas y estrategias debe
GESTIÓN MONETARIA
tener esto en cuenta con
Y DE RIESGO SON
detalle. No sólo evitando
FUNDAMENTALES EN
cualquier cosa que pueda
TODOS LOS SISTEMAS
hundir la cuenta (marDE TRADING
tingalas, grids, etc.), sino
también desde el punto de
su capacidad emocional
para dejar un sistema o estrategia funcionando y no interferir
en él.
Esto lleva al siguiente punto acerca de los inversores, pero una
cosa que tratamos de hacer internamente es utilizar un método
para ajustarnos al mercado todos los días.
Esto asegura que las ganancias o pérdidas se realicen de forma
instantánea, evitando dejar colgadas posiciones abiertas y tener
que enfrentarnos a algunos desaf íos emocionales. Este enfoque
dejará de lado a los sistemas con reglas pobres con bastante facilidad.
Recuerde que en la operativa apalancada, el valor neto de su
cuenta es lo que importa, ya que es lo que conseguirá si cierra
su cuenta ahora mismo.
6
NUNCA HAY QUE OLVIDAR
QUE EL INVERSOR
SIGUE SIENDO UNA
PERSONA EMOCIONAL
Para aquellos que quieran progresar es fundamental que consideren quién quieres que invierta en tu sistema. Debemos tener
en cuenta que aunque podemos estar cómodos con rachas de
pérdidas del 30% y cambios bruscos en la curva de beneficios,
sus inversores no lo estarán.
Si queremos pasar al siguiente nivel, necesitamos construir los
sistemas pensando en la gente que va a invertir en nosotros;
típicamente en el mundo de las inversiones esto significa, bajo
apalancamiento, bajo drawdown y rendimientos consistentes.
Una regla general interna es tener un ratio de Sharpe de al menos 3, un apalancamiento máximo de 10 a 1 y un drawdown
que no sea superior al 10% tanto del patrimonio neto como del
balance de la cuenta.
ENE-MAR 2016
53
SISTEMAS DE TRADING
7
TENGA EN CUENTA
LAS LIMITACIONES
DE SU SISTEMA
La regla clave final es asegurarse de que conoce los límites de un
sistema. Esto incluye las condiciones de trading en las que funcionará y en las que no (ningún sistema es perfecto) y la escalabilidad del sistema. Esto es, si nos entran 100 millones de libras
para operar en nuestro sistema con un objetivo de beneficio de
dos pips, lo más probable es que nuestro propio deslizamiento
mate nuestro objetivo y nunca seamos rentables.
Debemos incluso tener en cuenta la infraestructura que estemos
utilizando. Por ejemplo, las plataformas MT4 de la mayoría de
brokers son tan lentas durante el dato de Nóminas No Agrícolas
estadounidense que lo más probable es que la diferencia entre
el precio al que pensamos operar y el precio al que realmente se
ejecuta será de 10 pips. Si el sistema es sensible al movimiento
del precio entonces esto acabará con él.
Y ahí lo tenemos. En su mayor parte nuestras reglas son de sentido común, pero la gran mayoría de los sistemas que veo nunca
han considerado estos puntos y, normalmente, incluso si dicen
que tienen, su conocimiento es tan deficiente que apenas han
arañado la superficie para responder a estas preguntas.
AUNQUE PODEMOS
ESTAR CÓMODOS CON
RACHAS DE PÉRDIDAS
DEL 30% Y CAMBIOS
BRUSCOS EN LA
CURVA DE BENEFICIOS,
SUS INVERSORES
NO LO ESTARÁN.
Conseguir estas cosas desde
el principio le ahorrará mucho tiempo y esfuerzo y dará
lugar a la construcción de
algo muy especial.
SISTEMAS DE TRADING
OPTIMIZACIÓN
COMBINATORIA
PARTE 2
Seguimos en esta segunda parte hablando de la optimización
combinatoria, como decíamos en el artículo anterior los
sistemas de trading tienen con frecuencia una cantidad
importante de parámetros que hay que ajustar o establecer
para tener una versión concreta del sistema. ¿Cómo puede la
optimización combinatoria facilitarnos la tarea?
POR FRANCISCO LÓPEZ
56
ENE-MAR 2016
SISTEMAS DE TRADING
E
OPTIMIZACIÓN
DE SISTEMAS DE TRADING
l proceso de optimización de sistemas es crucial en la
producción de estos mecanismos de inversión. Al margen de que la estrategia desarrollada sea o no rentable,
una estrategia que no esté calibrada de forma óptima, no
podremos asegurar que se comporte de forma rentable,
aunque la estrategia tenga una componente intrínsecamente
rentable. Es por esto, que se hace indispensable la optimización
de la estrategia utilizando backtesting.
BACKTESTING
En un entorno de desarrollo/producción de sistemas, como
en cualquier método científico, existe la posibilidad de usar un
marco de trabajo, que estandarice dichos procesos de desarrollo
y puesta en producción.
Al proceso de observación del rendimiento del sistema utilizando datos históricos del mercado (o mercados) para el que se ha
desarrollado la estrategia, se le denomina Backtesting.
EFECTOS ADVERSOS
A. La Calidad de los datos
Uno de los elementos adversos para la optimización es la mala
calidad de los datos históricos; calidad referente a los errores
derivados del proceso de observación, registro de las fuentes de
datos, etc. Este efecto es minimizable si se utilizan fuentes fiables de dichos datos históricos.
B. Sobreoptimización
El gran “talón de Aquiles” de la optimización es la obtención de
soluciones muy “ajustadas” a los datos de entrada, que en entornos de producción fracasan
debido a que son entornos
EL GRAN “TALÓN
de incertidumbre, donde moDE AQUILES” DE LA
vimientos en los precios de
OPTIMIZACIÓN ES
eventos pasados no aseguran
LA OBTENCIÓN DE
movimientos futuros.
Es un entorno no determinista donde la cantidad de variables hace en cualquier caso
dif ícil predecir movimientos
futuros e imposible con un
100% de certeza.
SOLUCIONES MUY
“AJUSTADAS” A LOS
DATOS DE ENTRADA,
QUE EN ENTORNOS
DE PRODUCCIÓN
FRACASAN DEBIDO A
QUE SON ENTORNOS
DE INCERTIDUMBRE
Cuando se produce este sobreajuste o sobreoptimización, implica que es dependiente de la entrada; no solamente de los parámetros, que van a mantenerse constantes en producción; sino
del período de datos utilizado para el entrenamiento.
En conclusión, no funciona de igual forma en entornos que presente diferentes patrones, aunque sean equivalentes, y la mayoría de las veces dan lugar a sistemas inestables que no solo no
tienen el retorno esperado sino que fácilmente se convierten en
sistemas con pérdidas.
Es por tanto fundamental encontrar métodos de optimización
robusta donde no sea tan importante la calidad de los datos;
puesto que un sistema robusto se comportará con buen rendimiento a pesar de que el entorno cambie, y por tanto una mala
calidad de datos se puede asumir como un cambio del entorno a priori; y que eluda el problema de la sobreoptimización
obteniendo soluciones óptimas “desacopladas” de los datos de
entrada en la medida de lo posible.
IN-SAMPLE
Con éste término se conoce la ventana de tiempo utilizada para
el entrenamiento. No existe una sola estrategia para aplicar este
entrenamiento y pueden emplearse varias de estas ventanas, en
función del propio proceso; pero la idea básica es escoger un
período de tiempo sobre los datos históricos que sirva para aplicar la técnica de optimización que se desee, no usando ningún
dato fuera de esta ventana, para poder verificar a posteriori si se
produce sobreoptimización; es decir, si el sistema es dependiente de la ventana.
OUT-SAMPLE
Esta muestra, incluye la ventana In-sample y añade un período de tiempo no utilizado para la optimización; sirviendo, por
tanto, para verificar el comportamiento de la estrategia una vez
“abandonada” la zona dónde se conoce su rendimiento óptimo.
De esta forma el problema de optimización combinatoria, se
transforma en un problema de decisión multicriterio. Es decir, de un problema con un número de soluciones exponencial
hemos simplificado dicho problema a, dentro del conjunto de
soluciones óptimas, escoger el que se “comporte mejor” en la
muestra no usada para realizar la optimización.
AUDITORÍA (PRE-PRODUCCIÓN)
Este período, que es posterior en el tiempo, a la ventana Outsample; está definido como un período de tiempo donde, una
vez escogido el set de entrada o conjunto de parámetros para
dicha estrategia, se aplica a un entorno real, con datos en tiempo
real de un mercado, o mercados, concreto, realizando operaciones reales, aunque sin invertir realmente; por ejemplo usando
una cuenta demo con dinero virtual.
ENE-MAR 2016
57
SISTEMAS DE TRADING
En esta etapa, podemos ver cómo se comporta su rendimiento.
Es una práctica habitual, que en este período, los datos de rendimiento son publicados a los posibles inversores. Si el sistema
obtiene la confianza de uno de ellos invirtiendo en él; para lo
cual, normalmente, requiere un período suficiente para que tenga resultados visibles; entraríamos en la etapa de producción.
PRODUCCIÓN
Esta etapa es la definitiva, donde el sistema está plenamente en
producción arrojando datos reales de rendimiento como instrumento de inversión sobre un mercado concreto, y donde los
inversores obtienen un beneficio a cambio de un riesgo. Esta
información es realmente útil no solo para dar confianza al inversor, sino para obtener datos de comportamiento que puedan
dar ideas para nuevas estrategias. También se puede extraer información si la estrategia experimenta algún cambio sustancial
para analizar que ha ocurrido.
OPTIMIZACIÓN ROBUSTA DE
SISTEMAS DE TRADING
PARADIGMA ROBUSTO
Existe cierta controversia sobre el término robusto incluso entre los investigadores del mismo ámbito. Se aplica a varios entornos, como puede ser la teoría de la decisión multicriterio,
los sistemas de control, y en definitiva cualquier entorno donde
exista incertidumbre.
58
ENE-MAR 2016
LA INCERTIDUMBRE ES PUES
EL ENEMIGO A BATIR, AUNQUE
NO A ELIMINAR, PUES LOS
ENTORNOS QUE REQUIEREN
SOLUCIONES ROBUSTAS
SON PRECISAMENTE DONDE
EXISTE INCERTIDUMBRE
La incertidumbre es pues el enemigo a batir, aunque no a eliminar, pues los entornos que requieren soluciones robustas son
precisamente donde existe incertidumbre; es pues intrínsecamente inherente.
Desde el punto de vista de un sistema de control, los conceptos
de robustez e incertidumbre se definirían:
“Incertidumbre: diferencias entre el modelo matemático y el
sistema real.
Robustez: capacidad del sistema de control de satisfacer las
especificaciones a pesar de la incertidumbre.
Todos los sistemas reales están sometidos a los efectos de ambos, por lo que siempre es recomendable hacer un análisis
de robustez.
Existe un compromiso entre la dificultad de las especificaciones que se pueden cumplir y el nivel de incertidumbre que
el sistema puede manejar, lo que implica que es muy importante cuantificar bien la incertidumbre.”
SISTEMAS DE TRADING
Desde el punto de vista de la Estadística:
“El término “robustez” se utiliza, a menudo en Estadística
para hacer referencia a ciertas características deseables de
los procesos estadísticos. Se dice que un proceso es robusto
respecto de las desviaciones de los supuestos del modelo,
cuando el proceso continúa trabajando bien, aun cuando,
en mayor o menor extensión, los supuestos no se mantienen.
Tales supuestos, a menudo adoptados informáticamente,
podrían ser por ejemplo, que una distribución subyacente
sea Normal o que las observaciones posean una varianza
constante.
En el caso de contrastación de hipótesis estadísticas, un test
robusto evita la dificultad de que una decisión (en este caso
entre dos hipótesis) se mantenga como muy inestable a la
manera de un supuesto particular.”
dependientemente de la variación de los precios del mercado
sobre el que se realiza dicha inversión.
La robustez de una solución no implica que dicha solución sea
óptima ni viceversa, pero tampoco son contrapuestas. Por tanto
son dos conceptos que pueden perseguirse de manera paralela.
HANDICAP DEL
ANÁLISIS DE ROBUSTEZ
EN SISTEMAS DE TRADING
El análisis de la robustez ideal supone conocer escenarios futuros. Cuanto mayor grado de incertidumbre menos factible es
la posibilidad de conocer dichos escenarios. Por otra parte en
entornos con gran incertidumbre, es cuando más necesario el
enfoque robusto.
Los bayesianos dan al término un significado más específico.
Una aplicación bayesiana es robusta si la distribución posterior
de un parámetro desconocido no es significativamente afectada
por la elección de la distribución anterior o de la forma del modelo elegido para la generación de los datos.
Es aquí donde radica la mayor restricción de la optimización
robusta de los sistemas, pues los mercados bursátiles son entornos de gran incertidumbre, cuestión que juega en contra de
la robustez.
Desde el punto de vista de la decisión multicriterio, se distingue
el análisis de la robustez del análisis de sensibilidad:
PRUEBAS
DE ROBUSTEZ
“El análisis de sensibilidad es un proceso sistemático utilizado para explorar cómo una solución considerada como
“óptima” en el sentido paretiano, responde a los cambios
introducidos en las
condiciones de partida; las cuales típiUNA SOLUCIÓN SE
camente serán vaCONSIDERA MÁS
lores conocidos que
ROBUSTA CUANTO MENOS
podrán variar en el
VARÍA EL RENDIMIENTO A
futuro o parámeLO LARGO DEL PERÍODO
tros cuyos valores
DE VIDA DE LA INVERSIÓN
estarán expuestos a
cuestionamiento.
De este modo, el
análisis se sustenta alrededor del supuesto previo de que la
optimización es el escenario principal, con la incertidumbre
considerada como un factor potencialmente perjudicial.
El análisis tiene como objetivo estudiar y descubrir el grado
de sensibilidad de la solución óptima ante cambios en los
factores esenciales. Una solución insensible es considerada
como ventajosa.”
Una solución se considera más robusta cuanto menos varía el
rendimiento a lo largo del período de vida de la inversión. In-
Existen varias pruebas que pueden realizarse en entornos de
gran incertidumbre para analizar la robustez de forma indirecta
dada la imposibilidad por las características intrínsecas de acceder a escenarios futuros con 100% de certeza.
ANÁLISIS DE LA SENSIBILIDAD DE LOS
PARÁMETROS DE ENTRADA
Una técnica para evaluar la robustez de forma indirecta, es el
análisis de la sensibilidad de las soluciones obtenidas; es decir,
una vez tenemos el conjunto de soluciones, variamos mínimamente cada uno de los parámetros, evaluando las funciones
objetivo nuevamente, comparándolas con el resultado previo y
observando cómo ha repercutido la variación en la variación de
los resultados. Se puede establecer una puntuación de la robustez en función del grado de variación observado.
ALTERACIÓN DE LOS DATOS DE ENTRADA
Dada la incertidumbre de los datos futuros, una alternativa al
análisis de sensibilidad por variación de los parámetros a ser
optimizados, nos lleva a utilizar los datos históricos de partida
para generar “variaciones” de los mismos a modo de escenarios
de entrenamiento, donde evaluar cómo afectan los cambios introducidos a la imagen de las funciones objetivo.
ENE-MAR 2016
59
SISTEMAS DE TRADING
Ruido Blanco
Es una serie de datos aleatoria (proceso estocástico) que se caracteriza por el hecho de que sus valores de señal en dos tiempos diferentes no guardan correlación estadística. Como consecuencia de ello, su densidad espectral de potencia [PSD] es
una constante, es decir, su gráfica es plana. Esto significa que
la señal contiene todas las frecuencias y todas ellas muestran la
misma potencia. Igual fenómeno ocurre con la luz blanca, de
allí la denominación.
La alteración de series temporales con ruido blanco, asegura
que el grado de correlación de la serie original permanece inalterado, y por tanto, se producen series temporales alternativas,
que pueden servir como diferentes escenarios sobre los que evaluar la robustez.
Por tanto, será más robusta una estrategia cuyo rendimiento
no muestre alteraciones significativas al ser evaluada sobre la
muestra original y un número factible de escenarios generados
a partir de la serie original con la adición de sendas series generadas en base al concepto de ruido blanco.
PREDICCIÓN DE PRECIOS
La predicción de precios o price forecasting es una rama de la
Econometría que trata de inferir datos futuros a partir de datos
históricos. Está basada en modelos estadísticos. Sus aplicaciones tienen origen en la predicción de los precios de la energía,
pero pueden aplicarse a infinidad de campos, entre ellos la
predicción de los precios de los mercados bursátiles. Aunque
las estrategias de sistemas no puedan basarse fielmente en predicciones donde cualquier grado de incertidumbre modifica
completamente los resultados del sistema, si pueden aplicarse
dichos escenarios posibles para el entrenamiento. Considerándose más robusta una estrategia cuyo rendimiento permanezca
invariante ante una diversidad posibles escenarios generados en
base a las técnicas de predicción de precios.
LECTURA FUNDAMENTAL
FELIZ ANÓMALO
2016
Muchos ya teníamos ganas de
perder de vista el 2015. Un año
que comenzó y terminó con
atentados en París (“Charlie
Hebdo” en enero, Bataclan
en noviembre). Tragedias que
demostraron hasta qué punto se
ha complicado la eterna guerra
petrolera mundial. Además, el
año nos dejó con ganas de una
recuperación económica que aún
se hace de rogar. Así que ¡FELIZ
AÑO NUEVO! Aunque más
bien deberíamos decir: ¡FELIZ
ANÓMALO 2016!
POR MANUEL MORENO CAPA
ENE-MAR 2016
61
LECTURA FUNDAMENTAL
E
Esto, por supuesto, continuará distorsiol 2015 fue, sin duda, un ejercicio
LA RESERVA FEDERAL
desagradable. La tan ansiada recunando los mercados de divisas. Las políticas
(FED) DE ESTADOS UNIDOS
peración económica se difuminó
divergentes de la Fed y del BCE lógicamente
NO SÓLO VA UN LUSTRO
por culpa del pinchazo chino y de los
beneficiarán al dólar, que se moverá en un
POR DELANTE DEL BANCO
emergentes; el mercado siguió penescenario de tipos estadounidenses más alCENTRAL EUROPEO (BCE)
diente de una Reserva Federal a punto de
tos. El resultado será que el billete verde seEN SUS DECISIONES
cerrar el grifo de la liquidez y de un Banco
guirá fuerte, por lo menos en los primeros
(ACERTADAS) DE POLÍTICA
Central Europeo sin más remedio de mantemeses de 2016.
MONETARIA, SINO QUE ESTÁ
nerlo abierto aún bastante tiempo; y todo se
A PUNTO DE DAR LA VUELTA
complicó por la locura de Daesh, esa panda
Porque, desde luego, el euro no va a recibir
de listos a la que le importa bien poco el Coestímulos para recuperarse, al menos desde
rán, porque lo único que quiere es utilizar el Islam para montar
la política de tipos oficiales. Y esto nos lleva a otra de las grandes
una dictadura (otra más) en un nuevo estado sobre ese desierto
anomalías del año nuevo.
repleto de petróleo, el mismo escenario de una guerra sin fin
desde que Caín le partió la cabeza a Abel. Lo peor es que esa
guerra, una vez más, llega a nuestras calles
La guerra no terminará en 2016, porque siempre podremos ser
blanco de fanáticos ignorantes y drogados, como los que en torno al año 1.000 utilizaba el fundador de la Secta de los Asesinos
(http://wp.me/p4F59e-5s). Pero sí es probable que termine la
sangrienta existencia el Estado Islámico, porque, por primera
vez en la historia, una gentuza que usa el terrorismo contra el
resto del mundo (no olvidemos que han matado, sobre todo,
musulmanes) ha osado dejarnos su código postal, establecerse
en un territorio bien definido. Es cuestión de tiempo que las
ofensivas internacionales acaben con eso. Ojalá.
Pero el mal quedará sembrado y seguirá siendo motivo de incertidumbre, provocando vuelcos en los mercados (como que los
valores de las empresas de armamento de disparen cada vez que
haya un atentado y se mantengan fuertes todo el año, animados
por la creciente demanda de bombas, misiles y demás chismes
de matar), o generando un miedo al riesgo que tenga paralizada la inversión empresarial. Con ser esto una seria anomalía,
particularmente preocupante para el ciudadano de a pie desde
Damasco a Madrid, pasando, por supuesto, por París, siempre
París, no es la única que alterará la economía y los mercados
durante 2016. Veamos otros focos de inquietud en este anómalo
feliz año nuevo:
LA FED POR UN LADO,
EL BCE POR OTRO
Así no hay quien se aclare. Seguimos igual que desde que estalló
la crisis de 2007. La Reserva Federal (Fed) de Estados Unidos no
sólo va un lustro por delante del Banco Central Europeo (BCE)
en sus decisiones (acertadas) de política monetaria, sino que
está a punto de dar la vuelta, es decir, de comenzar a cerrar el
grifo del dinero; mientras, el BCE se encuentra con que, debido
al aún escaso crecimiento europeo y al escenario casi deflacionario, va a tener que seguir soltando euros en los mercados.
62
ENE-MAR 2016
TIPOS NEGATIVOS
EN LA DEUDA EUROPEA
Parece que los mercados ya se han acostumbrado a una anomalía que, en vez de ser una comprensible excepción, se ha convertido en una incomprensible regla: ¿o acaso no parece de tontos
pagarle a alguien por el dinero que le estás prestando?
Estalló la crisis de la eurozona y mucha gente enloqueció pensando que Grecia, Portugal, España, Italia y algunos países más
se hundirían en el mar como la Atlántida y no habría modo de
cobrar sus deudas. En esos momentos, tenía cierto sentido que
el omnipotente y súper seguro Bund alemán ofreciera intereses
negativos. Todo parecía tan inestable, que muchos inversores
estaban dispuestos en dejar su dinero en deuda alemana aunque
esta no sólo no diese rentabilidad alguna, sino que “remunerase” a tan generosos inversores con tipos negativos, es decir, les
cobrase por su propio dinero.
Este absurdo se ha disparatado hasta el punto de que a finales
de 2015 ya eran diecinueve los países de la moneda única que
cobraban intereses por colocar sus bonos a dos años. Los dos
últimos en sumarse a esta lista fueron España y Portugal, dos
economías que, cierto, ya no están al borde del rescate, pero aún
dejan mucho que desear. Portugal ha estado intervenido por los
“hombres de negro” hasta hace nada y sigue muy vigilado, mientras un gobierno tripartito de izquierdas, inédito en su historia,
da sus primeros pasos en este año nuevo. Y España, un país cuya
deuda pública equivale ya al cien por ciento del PIB y cuya deuda total (pública y privada) se eleva al trescientos por ciento del
PIB, no parece precisamente una economía adecuada para prestarle dinero a tipo cero o incluso inferior. Por no hablar de que
sea el quinto país de la zona euro que menos crece desde 2011
(cada vez que Rajoy decía que somos los que más crecemos de
Europa a mí me daba la risa, mientras a él le crecía la nariz).
Esto se une a otros datos no muy animosos: que nuestra renta
por habitante sea similar a la de 2002, que tengamos 4,8 millones de parados, un 22,2 por ciento de la población en riesgo de
pobreza, una emigración pertinaz en busca de oportunidades,
LECTURA FUNDAMENTAL
un gobierno que también se estrena con el año nuevo… Vamos,
que ni antes se justificaba nuestra disparata prima de riesgo, ni
ahora parece normal que nos sumemos a la lista de “listos” a
quienes los inversores pagan para prestarles dinero.
FALTA DE PERSPECTIVAS
No hay nada más cobarde que un millón. Se dice siempre. Y
ahora se ve en este absurdo de diecinueve países de la eurozona
con intereses negativos en su deuda. Hay un exceso de liquidez
(facilitado por el grifo abierto del BCE) que no encuentra mejor destino que meterse en deuda pública… incluso pagando a
cambio por ello.
¿Qué nos está contando, en definitiva, este absurdo de tipos por
debajo de cero? Pues que la inversión no encuentra mejores destinos. No conf ía en proyectos empresariales. No se atreve a salir
del agujero de unos tipos inferiores a cero.
¿QUÉ NOS ESTÁ CONTANDO,
EN DEFINITIVA, ESTE
ABSURDO DE TIPOS
POR DEBAJO DE CERO?
PUES QUE LA INVERSIÓN
NO ENCUENTRA
MEJORES DESTINOS
Y tampoco sorprende.
Porque las previsiones
de crecimiento no sólo
son, como siempre,
discrepantes
según
quién las haga, sino
que además resultan
decepcionantes.
En Estados Unidos, vuelve el crecimiento, pero muy despacio.
Tiene dificultades para crecer a ritmos superiores al dos por
ciento anual. Una escasa velocidad de crucero que no estimula
bastante el empleo. Pese a ello, la Fed ya comienza a normalizar
sus tipos oficiales, que se moverán en entornos del 0,5 por ciento o superiores durante 2016.
En Europa las cosas están bastante más frías. La mayoría de países se estancan y el BCE tiene claro que ampliará sus compras
de deuda al menos hasta 2017, a medida que la economía europea comienza a parecerse cada vez más a la japonesa: bajísimos
crecimientos y persistente amenaza de deflación. De las previsiones para España, mejor ni hablar: bastante más bajas que las
del gobierno saliente, por supuesto, por más que se empeñara
en llenarse la boca con la palabra crecimiento durante la insoportable campaña electoral.
Y todo este escaso crecimiento en Europa se da con un euro barato que debería facilitar las exportaciones, unas materias primas por los suelos, unos tipos de interés cerca de cero… ¿Quién
tiene la culpa? Además de los errores pertinaces en las políticas
económicas y monetarias, hay otro culpable: el frenazo de los
emergentes y, sobre todo, de China.
Desde el verano pasado,
Y TODO ESTE ESCASO
cuando comenzaron los caCRECIMIENTO EN
lambrazos bursátiles en el
EUROPA SE DA CON
gigante asiático, China no
UN EURO BARATO QUE
ha dejado de arrojar malos
DEBERÍA FACILITAR
datos. Seis recortes de tipos
LAS EXPORTACIONES,
oficiales en menos de un
UNAS MATERIAS
año no han alejado el temor
PRIMAS POR LOS
SUELOS, UNOS
a que pinche su mercado
TIPOS DE INTERÉS
inmobiliario, se estrangule
CERCA DE CERO
el crédito y persista la debilidad económica, con un exceso de capacidad productiva que no encuentra suficientes salida en el mercado interior y
que se enfrenta al frenazo de sus mercados exteriores.
En otros emergentes, particularmente de Latinoamérica, las
maquinarias también se atascan. Sobre todo porque el frenazo
chino es una de las razones de la otra anomalía que podemos
seguir padeciendo en 2016.
LAS MATERIAS PRIMAS,
DE SALDO
China devora petróleo. En realidad, devora de todo. Es el mayor consumidor mundial de prácticamente cualquier materia
prima. Su economía se zampa la mitad del cobre, el carbón y
el aluminio que produce el mundo. Por eso, el frenazo de su
economía ha paralizado a los países emergentes productores de
materias primas. El precio de algunas commodities, como el níquel, el hierro y el zinc, ha retrocedido un tercio en doce meses.
Otras, como el crudo, el gas o el maíz, llegaron en noviembre
del año pasado a sus precios más bajos desde 1999.
Con el dólar fuerte y las cotizaciones de sus principales exportaciones en los niveles más bajos de los últimos dieciséis años, no
sorprende que los países emergentes se atasquen, lo cual pone
palos también en las ruedas del escaso crecimiento europeo.
Cierto: en Europa podemos importar energía y materias primas
minerales y agrícolas mucho más baratas (lo cual tampoco es
tan buena noticia para un escenario casi deflacionario), pero no
podemos exportar con alegría (pese a nuestro euro barato) hacia nuevas economías consumistas (y hasta ahora ansiosas de
bienes europeos) en Asia y Latinoamérica. Por supuesto, también las riquísimas petro-monarquías del Golfo Pérsico pierden
velocidad por culpa de un oro negro que pierde brillo.
En el petróleo, el panorama se complica porque productores
tradicionales hasta ahora con problemas, como Irak e Irán,
bombean crudo con intensidad. ¡Si hasta Daesh vende petróleo a través de Turquía! Aunque mejor que bombardear sus camiones cargados de crudo en el desierto, habría que localizar al
ENE-MAR 2016
63
LECTURA FUNDAMENTAL
bróker que, quizás desde Suiza o desde la City de Londres, está
intermediando con este “petróleo de sangre”.
Además, otros grandes productores que sacan petróleo de la
arena con coste muy bajo (sobre todo Arabia Saudí) se han empeñado en hacerle la guerra a eso que los romanos llamaban
ruina montium y que ahora se llama fracking. Los que fracturan
la tierra (como hacían los romanos en las Médulas para sacar
plata) para extraer petróleo y gas hasta ahora inalcanzables,
necesitan el barril por encima de los 70 dólares para ser rentables. Sacar crudo de un agujero en las arenas de Oriente apenas
cuesta diez dólares por barril. Con el precio por debajo de los
50 dólares de los últimos meses, Estados Unidos tendrá dificultades para seguir con el fracking que le ha hecho autosuficiente
en petróleo.
La Agencia Internacional de la Energía prevé que el crudo volverá al entorno de los 80 dólares por barril… ¡en 2020! Pero en
un escenario más pesimista aventura que podría estancarse en
el entorno de los 50 dólares durante lo que queda de década y
no llegar hasta los 80… ¡dentro de casi un cuarto de siglo, hacia
el 2040!
Esperemos que este pronóstico sea fallido y que un moderado
repunte en las materias primas permita animarse de nuevo a los
emergentes. Tampoco estaría mal que China reenfocara su modelo de crecimiento, para evitar el temido aterrizaje brusco de
su economía. Y que los gobiernos a ambos lados del Atlántico
se replantearan su “pensamiento único” de que la única política
posible es la austeridad. A lo mejor es la hora de que la inversión
pública (en Europa tenemos el famoso Plan Juncker, que habría
que desarrollar) se anime de nuevo (y no sólo comprando bombas y misiles) para estimular nuestro maltrecho crecimiento… y
para paliar ya durante este año nuevo tal cúmulo de anomalías
en los mercados mundiales.
En todo caso, por anómalo que sea, esperemos que el año nuevo
sea más feliz que el viejo.
LIBROS
EL ANÁLISIS TÉCNICO
DE LA A A LA Z
DE STEVE ACHELIS
S
i te consideras un Trader
que domina el Análisis
Técnico, este es tu libro;
y si estas empezando a introducirte en este mundo,
también.
¿Cuántos
Índices
conoces?
Y ¿Cuántos osciladores?
En este libro vas a descubrir desde las herramientas más básicas
del análisis técnico hasta las más
sofisticadas, y todo ello de la
mano de uno de los principales
especialistas mundiales de esta
materia, Steve ACHELIS.
Steve no sólo tiene los conocimientos de un gran especialista, sino que los comparte con todos nosotros. En primer lugar
como autor de este libro, pero también como promotor del
archiconocido programa de Análisis Técnico, quizá uno de los
de mayor difusión a nivel mundial, METASTOCK©. Steve también es fundador de Equis International Inc.
Si piensas que “… el análisis técnico, debido a su profundidad y
complejidad, puede parecer magia…” (Martin Pring Presidente
del International Insitute of Economic Research) en este libro
encontraras la ciencia que subyace en el Análisis Técnico.
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LAS OPORTUNIDADES
VOLARON MIENTRAS
PERMANECÍAMOS
SENTADOS LAMENTANDO
LAS OCASIONES PERDIDAS
JEROME K. JEROME, 1889
En la primera parte del libro
Steve Achelis desarrolla una introducción al Análisis Técnico.
Empezando con sus orígenes a
principios del siglo XX, con la
aparición de la Teoría de Dow,
donde se encuentran las raíces
del Análisis Técnico, y siguiendo
por el desarrollo de conceptos
básicos de esta técnica como el
precio, gráficos, soportes y resistencias, tendencias, medias móviles e indicadores… Términos que hay que dominar para poder
entender el Análisis Técnico.
Achelis termina esta primera parte con 5 reglas de oro que él
ha aprendido en su vasta experiencia como analista técnico. Ya
solo estas 5 reglas justifican la lectura de este libro y dan valor al
trabajo realizado por Steve.
En la segunda parte Steve eleva el nivel académico y desarrolla una concisa referencia de un extenso surtido de indicadores
técnicos y estudios de líneas. Para cada uno de ellos incluye
LIBROS
una presentación, una explicación de cómo debe interpretarse
y un ejemplo del indicador o estudio de la línea. En la mayoría
de los indicadores también incluye las fórmulas para su cálculo
paso a paso.
Lo que podría parecer árido y puro ejercicio académico se convierte en un análisis práctico con más de 200 gráficos y 90 tablas; con ejemplos para todos y cada uno de los conceptos. Esta
segunda parte va a entusiasmar a los más avanzados Traders. En
ella van a encontrar un sinf ín de herramientas que le ayudaran y
acompañaran en su toma de decisiones diarias.
La combinación del cada vez más fácil acceso a los mercados
financieros, y las oportunidades que estos ofrecen (alta volatilidad, subidas y bajadas record), a la información y a la tecnología
hace que cada vez existan más participantes en los mercados. Si
tú eres uno de ellos y quieres aprovechar las oportunidades que
ofrece hoy en día el trading electrónico diario tienes que conocer y familiarizarte con las herramientas del Análisis Técnico
que S. Achelis desgrana en su libro.
Grandes gurús del Análisis Técnico recomiendan este libro
como por ejemplo John P. Murphy, autor de libros como Análi-
sis Técnico de los Mercados y Prácticas de análisis de los Mercados Financieros y John Bollinger autor del libro Las Bandas
de Bollinger:
“… Steve Achelis, ayuda al lector a efectuar la transición
desde el reino de la magia al terreno de comprensible…” “una
obra de presencia esencial en cualquier biblioteca de Análisis Técnico”.
Un libro imprescindible para cualquier Trader que se tome en
serio su participación en los mercados.
Editorial Valor Editions
ISBN 978-84-9745-084-3
Autor Steve B.Achelis
Editorial Valor Editions
Edición y Año 1era Edición
ISBN 978-84-9745-084-3
Páginas 480
EN LA MIRA
TESTOSTERONA,
CORTISOL
Y TRADING
POR LA REDACCIÓN DE HISPATRADING MAGAZINE
L
a relación que se ha dado siempre entre la testosterona y el riesgo ha sido
una constante en todos los estudios que se han realizado sobre la materia.
Por ejemplo, uno de la Booth School de Chicago ha observado que las mujeres con más testosterona arriesgan más en las finanzas, y también llegan
más lejos profesionalmente.
Las investigaciones anteriores habían demostrado que la testosterona promueve
la competitividad y la dominación, reduce el miedo, y está asociada con comportamientos arriesgados como las apuestas y el consumo de alcohol. “En general,
las mujeres tienen más aversión al riesgo que los hombres cuando toca tomar
decisiones financieras, lo cual puede influir en la elección de sus carreras”, señala
Paola Sapienza, profesora asociada de la Kellogg School of Management de la
Northwestern University, otra de las participantes en la investigación. “Por ejemplo, en nuestra muestra, el 36% de las estudiantes de MBA optan por la banca de
inversión o la Bolsa, frente al 57% entre los hombres.
Por eso investigaron si la testosterona, más abundante en los metabolismos masculinos, tenía algo que ver; descubrieron que entre las mujeres, mayor presencia
de testosterona estaba vinculada con mayor apetito por la aventura, y que los
hombres y mujeres con la misma cantidad de dicha hormona tenían similar afición al riesgo. Eso sí, entre los hombres ya no influía tener más o menos testosterona. Estos datos concuerdan con los efectos estudiados de la testosterona en
cognición espacial, señala Dario Maestripieri, Profesor de Desarrollo Humano
Comparado de la Universidad de Chicago.
No obstante, parece que esto de la actividad en los mercados financieros al final
sí va a tener un componente más químico del que pudiéramos creer en un primer
momento. Y es que recientemente un estudio de la Universidad de Alicante, de
nuevo, ha vuelto a incidir sobre este asunto. En un estudio en el que participaban
voluntarios, no profesionales de los mercados financieros, en un entorno de labo-
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¿ESTAREMOS
PREDETERMINADOS
A REACCIONAR DE
UNA DETERMINADA
FORMA DESDE
NUESTRO
NACIMIENTO?
EN LA MIRA
ratorio en el que se recreaba el contexto de los mercados
financieros. Al suministrar Cortisol y Testosterona a los
voluntarios, según palabras de Fernando Cueva, uno de
los profesores que han participado en el estudio “Los
resultados fueron sorprendentes. Aumentó un 70 por
ciento en acciones de alto riesgo tras darles cortisol, y
entre un 40 y un 50 por ciento tras darles testosterona”.
¿Estaremos predeterminados a reaccionar de una determinada forma desde nuestro nacimiento? Si no predeterminados, desde luego, según estudios como estos,
sí hay un fuerte componente que parece poco o nada
podemos controlar.
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