Llega un momento en el que cualquier trader se plantea la validez o no de los indicadores tradicionales configurados de serie en cualquier plataforma. Vayamos un paso más allá.
Todos recordamos las películas del oeste donde el buscador de oro encomienda su vida a la interminable búsqueda del filón que cambie su suerte. Resulta curioso observar las similitudes entre los modernos y tecnificados traders y aquellos buscadores rudimentarios; un mismo fin y motivaciones, mismas esperanzas y, seguramente, mismas creencias en que unas mejores herramientas les permitirían tener éxito.
Llega un momento en el que el Trader de sistemas, alcanza un nivel en el que se empieza a cuestionar el uso de los indicadores tradicionales que vienen de serie en cualquier plataforma. A fin de cuentas, ¿qué ventaja competitiva podemos tener en la aplicación de las mismas herramientas que cualquier otra persona? De esta manera comienza a plantearse el diseño de indicadores propios.
En este artículo vamos a detallar unas técnicas para la generación de Indicadores nuevos basada en la utilización de algunos preexistentes y podremos ver en detalle uno de ellos al que hemos denominado “Pabavex” cuyas ventajas no dejan de sorprendernos.
1. Composición de Indicadores vs Indicadores Sintéticos.
El mecanismo más sencillo para la creación de nuevos indicadores es simplemente la composición de los mismos. Es decir, la aplicación de un indicador sobre la serie de datos generada por otro indicador. Un ejemplo sencillo podría ser la aplicación de una media exponencial sobre los resultados de otra media exponencial.
Aquí podemos observar el efecto del nuevo indicador, en este caso, al tratarse de la composición de un mismo tipo de indicador, se acentúan sus virtudes y defectos. La nueva media móvil generada suaviza mucho la serie de datos original y a su vez añade un nuevo retardo al ya generado por la media móvil exponencial.
Pero podemos realizar otro tipo de combinaciones con los indicadores que no sea la mera composición, como realizar las operaciones básicas de suma, resta, multiplicación y división de indicadores siempre y cuando tengamos claro qué es lo que queremos obtener.
De esta manera obtendríamos lo que denominamos indicadores sintéticos, en contraposición con los Indicadores compuestos vistos anteriormente. Lo más sencillo y generalmente más práctico, consiste en realizar combinaciones lineales parametrizables de dos indicadores que queramos combinar:
IndicadorSintético= (a) x Indicador1 + (1-a) x Indicador2
Siendo a, el factor que permite ponderar uno u otro a discreción.
¿Qué ventajas e inconvenientes puede tener la creación de un Indicador sintético?
Como principal ventaja tenemos que dicho indicador superará (o en el peor de los casos igualará) los mejores resultados que podamos producir con sólo uno de los indicadores. Esto es obvio puesto que basta hacer que el factor a sea igual a 0 o a 1 para que el Indicador sintético tome los valores de cualquiera de los Indicadores a combinar.
Sin embargo, esta mejora no siempre es gratis, de hecho hay que tener cuidado porque aumentamos significativamente el número de parámetros, reduciendo los grados de libertad del sistema y aumentando, por tanto, la probabilidad de sobreoptimización.
2. El indicador PABAVEX
El Pabavex nace de la eterna necesidad por parte del trader de conseguir una media móvil con las siguientes características:
- Suavizar la serie de datos.
- Reaccionar rápidamente a los cambios de Tendencia.
- Desplazamiento respecto a la serie original para evitar un solapamiento constante (No ZERO LAG)
Una media bien conocida por los desarrolladores por su uso extensivo es la media móvil exponencial (EMA), que es componente en multitud de sistemas, bien como integrante de la lógica o como filtro de tendencia. Sin embargo su reacción es lenta frente a cambios bruscos de las cotizaciones. Esa falta de sensibilidad es la que le sobra a otro de los indicadores más conocidos: el Parabolic SAR desarrollado por Welles Wilder.
Parece interesante, por tanto, la creación de un Indicador Sintético que sea la combinación de ambos en uno sólo. Sin embargo, debemos lidiar con la multitud de parámetros que tiene el Parabolic SAR, nada menos que 3 que, junto al periodo de la media móvil y el factor de ponderación a, daría como resultado un nuevo indicador con 5 parámetros. Demasiados para nuestros propósitos. Dado que el factor de ponderación y el Periodo de la media móvil es conveniente poder optimizarlos, procedemos a fijar los parámetros del ParabolicSAR en sus valores más usuales, una aceleración de 0,1 constante (Aceleración:0,1, Aceleración Máx:0,1, Paso: (irrelevante al igualar los otros)).
PABAVEX(a,Period) =
a x EMA(Period) + (1-a) x ParabolicSAR (0,1;0,1;0)
Podemos observar el funcionamiento de este nuevo indicador en el gráfico de la derecha (en azul).
La formula general del indicador sintético, nos servirá para construir otras variantes del Pabavex que, aun respondiendo a la misma arquitectura general, pueden resultar de utilidad en diferentes mercados y time frames. Por ejemplo, la media ZETEMA:
En este caso estamos combinando una media (ZeroLagTEMA) muy rápida y sensible a los cambios de tendencia (pero que tiene el inconveniente de pegarse demasiado a los precios) con una media simple (SMA) que utilizaremos para modular su comportamiento hasta logar un balance adecuado en términos lag /noise. La nueva fórmula es:
ZETEMA (a, Period) =
a x SMA(Period) + (1-a) x ZeroLagTEMA (Period/2)
3. Medias adaptativas.
La segunda gran arquitectura para construir medias con capacidad de respuesta mejorada a los movimientos de precios son las medias adaptativas. La técnica de construcción más habitual consiste en aumentar o disminuir el número de barras en función de la configuración próxima del mercado: ruido relativo (KAMA) o volatilidad (VIDYA)
La media adaptativa de Kaufman (KAMA) se basa en el concepto de que cuando el mercado está lateral es necesario combatir el ruido relajando el valor de la media y, cuando está en tendencia, ciñéndose más a los precios. Kaufman utiliza como mecanismo para medir el ruido el ratio de eficiencia (ER):
Y, en base a él, construye la media del siguiente modo:
Siendo sc un factor de aplanamiento que se calcula como:
En este gráfico mostramos la media KAMA junto con el ratio de eficiencia (ER):
La media adaptativa de Chande (VIDYA) también utiliza un coeficiente de suavización para modular la aceleración de la curva que, en este caso, está basado en un estimador directo de la volatilidad (K) que compara un período corto (n) y otro largo (m)
Chande también introduce una constante de suavizado: c = 2 /(Periodo+1) cuyo periodo debe tener un valor equivalente a 9 sesiones .
De este modo tememos:
En esta imagen podemos ver cómo ambas medias adaptativas tienen un comportamiento muy similar:
Seguidamente vamos a comparar nuestros dos modelos de medias sintéticas PABAVEX y ZETEMA, con las dos conocidas medias adaptativas, KAMA y VIDYA, desarrolladas por Kaufman y Chande.
Para realizar esta comparativa elegimos un sistema básico seguidor de tendencia. En este caso se ha optado por simplificar al máximo su lógica para permitirnos evaluar el potencial de cada media sin que intervengan otros factores. El sistema se posicionará largo cuando el precio de cierre cruce al alza la media móvil, y se posicionará corto cuando el precio de cierre cruce a la baja dicha media. Es de tipo continuo por lo que estará siempre en el mercado.
Cada una de las estrategias ha sido evaluada sobre un grupo de 6 activos. Los datos históricos empleados van desde el 1/1/2002 hasta el 31/12/2011, y el Time Frame fue de 20 minutos. Para evaluar el potencial de cada estrategia se ha realizado una optimización de sus parámetros analizando los resultados de manera general. En las siguientes tablas podemos ver los resultados obtenidos en cada optimización con cada una de las estrategias.
En todas las simulaciones se han deducido los siguientes gastos por operación en comisiones y deslizamientos: ZN $14, FGBL 12€, FDAX 30€, ES $10, CL $21, 6E $18.
En cada una de las tablas tenemos los parámetros que han sido optimizados, los rangos paramétricos, y los saltos seleccionados en cada uno de ellos. A continuación, utilizando como criterio diana el Calmar Ratio , tenemos los resultados obtenidos aplicando la mejor combinación de parámetros común para todos los activos (en este caso el Calmar Ratio registrado en todos los activos es similar y representa el Calmar Ratio combinado general). Por último, en la parte inferior de cada tabla tenemos el número de combinaciones paramétricas realizadas en cada optimización, la media, y la mediana obtenida en cada una de ellas basándonos en el criterio diana elegido.
En general se observa que las dos nuevas medias sintéticas obtienen resultados en línea con las medias diseñadas por Kaufman y Chande, incluso en algunos aspectos superiores, aunque ciertamente no en todos.
La estrategia que obtiene los peores resultados es la que utiliza la media KAMA. Se observa que esta media, además de obtener el Calmar Ratio común más bajo, también muestran el Profit Factor y BMO combinados más bajos de las cuatro estrategias.
Si observamos el Calmar Ratio (Retorno anualizado / Drawdown Máximo) común de la estrategia que utiliza la VIDYA veremos que los resultados son mejores que los de la KAMA, pero inferiores a las dos medias sintéticas aquí presentadas. No obstante, esta media muestra unos resultados globales superiores en dos aspectos importantes como son el BMO y el Profit Factor. Lo que evidencia que estamos ante una media con gran potencial.
Por último, las estrategias que tienen el mejor Calmar Ratio común son las basadas en la ZETEMA y en el PABAVEX, que muestran el segundo y primer valor respectivamente. En ambas el coeficiente de ponderación se ha optimizado desde 0,5 hasta 0,9 con el objeto de no darle más peso al indicador combinado que a la SMA y a la EMA.
La estrategia basada en el PAVABEX muestra además el segundo mejor resultado tanto en Profit Factor Combinado como en BMO Combinado. Esta media exhibe, en términos generales, los mejores resultados de las cuatro opciones analizadas. Hecho que se puede interpretar como que posee la mayor capacidad adaptativa. Es importante señalar que, en este caso, los mejores parámetros comunes obtenidos con la media PABAVEX son: Periodo EMA 250 y Ponderación de la EMA 0,9. Esto indica que se está amplificando las virtudes y defectos de la EMA, que es en sí misma, una media móvil con excelente comportamiento en una gama amplísima de configuraciones de trabajo; tanto como lógica de entrada, filtro de tendencia, o formando parte de numerosos indicadores.
Referencias
(1) KAUFMAN, P.J. (2005) New trading systems and Methods (4ª Ed.), Wiley, New Jersey, pp.731-735.
(2) Chande, T (1992) “Variable Index Dynamic Average”, Technical Analysis of Stocks & Commodities, Marzo.