Qué es el trading sistemático y por qué ayudan las reglas

Qué aprenderás

• La diferencia entre el trading discrecional, el sistemático y el automatizado.
• Los siete componentes que necesita todo sistema de trading completo.
• De dónde puede venir una ventaja (edge) en el trading y por qué las reglas por sí solas no la crean.
• Cuántas operaciones necesitas antes de que un resultado diga algo, usando el error estándar.

Explicación

El backtesting manual de una única configuración en un gráfico se trató en el curso «Análisis técnico en profundidad». Este curso va más allá: trata una estrategia como un sistema completo y escrito que puede probarse con años de datos, medirse con métricas estándar y ejecutarse con muy poco juicio personal.

Tres formas de tomar decisiones de trading

• Trading discrecional: el trader decide cada operación según su experiencia y su criterio. Dos decisiones en la misma situación pueden ser distintas.
• Trading sistemático: cada decisión sigue reglas escritas que dan siempre la misma respuesta con los mismos datos. Una persona puede seguir colocando las órdenes a mano.
• Trading automatizado: un programa informático aplica las reglas y envía las órdenes. La automatización es una forma de ejecutar un sistema, no un tipo de estrategia distinto.

Este curso trata los sistemas como totalmente basados en reglas, porque solo esa versión puede probarse con honestidad.

Los siete componentes de un sistema

1. Universo: qué instrumentos puede operar el sistema (por ejemplo, «los diez mayores ETF de renta variable de la zona euro»).
2. Datos y marco temporal: qué precios se usan (cierres diarios, barras semanales) y de qué fuente.
3. Señal: el cálculo que dice «largo», «corto» o «fuera del mercado».
4. Reglas de entrada y salida: cuándo y a qué precio se coloca y se cierra una orden.
5. Tamaño de la posición: cuánto capital o riesgo recibe cada posición (lección 9).
6. Ejecución: tipo de orden, momento y supuestos de costes (lección 8).
7. Calendario: cuándo se comprueban las reglas, por ejemplo cada día de negociación después del cierre o el último día de negociación de cada mes.

Si falta un componente, el sistema no está completo, y cualquier prueba que hagas contendrá decisiones ocultas.

Por qué ayudan las reglas

• Coherencia: la misma situación recibe siempre la misma decisión, así que las emociones tras una pérdida no pueden cambiar el método.
• Medibilidad: como las reglas no cambian, los resultados pasados pueden calcularse y compararse con los resultados en real.
• Escalabilidad: un mismo conjunto de reglas puede aplicarse a 50 mercados con la misma facilidad que a uno.
• Menos fatiga de decisión: el trabajo diario pasa a ser comprobar señales, no debatir cada operación.

Lo que las reglas no hacen

Las reglas no crean una ventaja (un resultado esperado positivo después de costes). Una regla precisa puede ser precisamente mala. Las ventajas suelen venir de una de tres fuentes: una prima de riesgo (que te paguen por asumir un riesgo que otros evitan), patrones de comportamiento (por ejemplo, inversores que reaccionan con lentitud a las noticias) o efectos estructurales (por ejemplo, ventas forzadas de los fondos indexados en fechas fijas). Si no puedes nombrar una fuente plausible, trata un buen backtest con una desconfianza adicional.

Medir con el error estándar

La esperanza matemática en R (resultado medio por operación en unidades del riesgo previsto) se presentó en el curso «Gestión del riesgo y de las operaciones». Un sistema hace posible la medición, pero medir requiere suficientes operaciones. El error estándar (SE, por sus siglas en inglés) del resultado medio es:

SE = desviación típica de los resultados de las operaciones ÷ √(número de operaciones)

La desviación típica mide cuánto se dispersan los resultados individuales en torno a su media. Como regla aproximada, la esperanza real probablemente se encuentra dentro de la media ± 2 × SE. Si ese rango incluye el cero, todavía no puedes distinguir el sistema de la suerte.

Ejemplo resuelto

Ejemplo hipotético: un sistema muestra una media de +0.2R por operación con una desviación típica de 1.5R. Genera unas 4 operaciones al mes (48 al año). Se excluyen los costes, el slippage (deslizamiento) y los impuestos.

Solo con unas 400 operaciones el rango queda por encima de cero. Con 48 operaciones al año, eso supone 400 ÷ 48 ≈ 8.3 años de operaciones. Un trader discrecional no puede obtener un historial así a partir del pasado, porque las decisiones pasadas no pueden repetirse. Un trader sistemático puede calcularlo con datos históricos en una tarde, si los datos son buenos (lección 3).

Error frecuente

Actividad práctica

Datos hipotéticos: un sistema tiene 64 operaciones, una media de +0.3R y una desviación típica de 2.0R. En papel, (a) calcula el SE, (b) indica el rango aproximado de ±2 SE y (c) estima cuántas operaciones se necesitan para que el rango quede por encima de cero, suponiendo que la media y la desviación típica no cambian.

Ideas clave

• Un enfoque sistemático da la misma decisión con los mismos datos; la automatización es solo una forma de ejecutarlo.
• Un sistema completo define universo, datos, señal, entrada y salida, tamaño, ejecución y calendario.
• Las reglas hacen que los resultados sean medibles, pero no crean una ventaja; nombra la fuente de la ventaja.
• Usa SE = desviación típica ÷ √n para juzgar si un resultado medio es algo más que suerte.

Siguiente paso

En la próxima lección convertirás una idea de trading vaga en reglas precisas que un ordenador o una hoja de cálculo puedan probar sin tener que adivinar.