Basándonos en la teoría de la opinión contraria, comentada por Alexander Elder en el número anterior, pondremos a trabajar un sistema de trading basado en la encuesta AAII Investor Sentiment Survey.
El número anterior de Hispatrading Magazine abría con un artículo de Alexander Elder de título “Técnica de opinión contraria”. En él se decía que en momentos en los que existe un fuerte consenso a favor de una tendencia, el mercado suele girarse. Me gustaría rescatar un par de párrafos de ese artículo, ya que estos nos servirán de base para entender el estudio que voy a llevar a cabo.
“En muchos mercados, especialmente aquellos para los que existen futuros, el número de posiciones largas y cortas es el mismo. Por cada posición larga hay una corta, y si hay 100.000 contratos en el lado largo, tiene que haber 100.000 contratos en el lado corto. Ahora, si el consenso en ese mercado es alcista en un 75%, significa que hay 3 operadores alcistas por cada operador bajista.
Dado que el tamaño total de sus posiciones es igual, esto significa que un operador bajista mantiene en promedio una posición tres veces más grande que la de un operador alcista. Esta es una señal de que el dinero está en el lado bajista.”
En el estudio que voy a llevar a cabo intentaré poner en práctica esta técnica de trading de una forma empírica, desarrollando un indicador que probaré a través de un sencillo sistema automático sobre el S&P 500.
AAII – American Association of Individual Investors
La asociación americana de inversores individuales es una organización de aproximadamente 150.000 miembros cuyo objetivo principal es educar a los inversores particulares sobre los mercados de valores, portfolios, estrategias financieras, planes de jubilación, etc.
Entre sus muchos servicios, uno de los más conocidos es la encuesta de sentimiento de mercado que realizan semanalmente entre sus socios. Esta encuesta (AAII Investor Sentiment Survey) es una de las más importantes en su área y mide el porcentaje de inversores particulares cuya actitud hacia la bolsa es alcista, bajista o neutral para los próximos seis meses.
Los resultados de esta encuesta son los que utilizaré para desarrollar un indicador basado en la “técnica de opinión contraria”. Para probar la validez de este indicador, utilizaré el resultado como señal de entrada para un sistema automático de trading se ejecutará sobre los últimos 25 años de un gráfico semanal del S&P 500 y operará únicamente en el lado largo (operaciones de compra) cuando el sentimiento de mercado alcance niveles extremos.
Además, me centraré únicamente en el estudio de la entrada, para comprobar si realmente este indicador basado en la encuesta de sentimiento nos ofrece una ventaja estadística. Por ello, la salida de las operaciones se realizará a las 5 semanas de haber abierto la posición.
Detectando los niveles de sentimiento extremo
El primer paso a la hora de desarrollar el indicador es definir qué entendemos como “niveles de sentimiento de mercado extremo”.
Como primera idea, podría definir que el sentimiento extremo bajista se produce cuando el porcentaje de inversores con perspectivas negativas en bolsa supera el 50%. Ese momento sería el elegido para abrir posiciones largas en el sistema. Con estos supuestos el resultado que devolvería el sistema sería el siguiente:
Es un sistema que gana dinero, pero todavía mejorable. Para ello, voy a redefinir el concepto de sentimiento extremo bajista en el que se basa el indicador, ya que en esta primera aproximación no se tenía en cuenta el porcentaje de inversores alcistas.
Como segunda idea, consideraré que el sentimiento extremo tiene lugar cuando la diferencia entre el porcentaje de alcistas menos el porcentaje de bajistas es mayor del 25% a favor de los bajistas. Por ejemplo, si tenemos un 36% de bajistas y un 10% de alcistas, la diferencia sería 26% a favor de los alcistas y por tanto estaríamos en una situación de sentimiento extremo. Con estos parámetros de entrada, el resultado que devolvería ahora el sistema sería el siguiente:
El sistema ha mejorado bastante respecto al que se planteaba inicialmente, pero todavía se podría intentar mejorar, ya que no se ha tenido en cuenta el porcentaje de indecisos.
Imaginemos un caso en el que existe un 70% de indecisos, 25% de bajistas y únicamente un 5% de alcistas. La diferencia entre los alcistas y bajistas sería de un 20% a favor de los bajistas, lo que no supera el umbral fijado en el segundo sistema. Sin embargo, aunque el sentimiento es bastante extremo, como existe un porcentaje de indecisos tan alto no hace que esa diferencia sea significativa.
Para solucionar este problema plantearé una tercera idea. Esta consiste en normalizar el resultado que se obtiene de la diferencia entre alcistas y bajistas, dividiendo entre la suma de ambos. De esta forma, cuando haya un número alto de indecisos dividiré por un número menor que cuando el número de indecisos sea más bajo.
Con estos supuestos y situando el nivel de umbral para nuestras señales en -0,4 (valor elegido tras visualizar la serie en el marco temporal de estudio) los resultados que obtendría el nuevo sistema serían los siguientes:
Con este nuevo acercamiento al problema, no sólo hemos conseguido mayor número de operaciones, sino que además nuestro profit factor y esperanza matemática se han incrementado de forma sustancial.
Se puede concluir por tanto que una buena aproximación para un indicador basado en la encuesta de la AAII vendría dado por la siguiente fórmula:
Indicador = (%Alcistas – %Bajistas) / (%Alcistas + %Bajistas)
En el siguiente gráfico se puede ver este indicador (en azul en la parte inferior) creado en base a la encuesta de sentimiento de mercado de la AAII, y un ejemplo de las operaciones que realizaría el sistema en el S&P 500 utilizando un trigger de -0,4 (línea roja). Se observa que la mayoría de las señales se dan en mínimos relevantes o muy cerca de ellos.
Conclusión
En este artículo he desarrollado un indicador basado en la encuesta de sentimiento de mercado de la American Association of Individual Investors y he esbozado cómo este indicador se podría utilizar como señal de entrada para un sistema con alta probabilidad de acierto.
Con este indicador, e implementando un correcto mecanismo de salida para las operaciones ejecutadas, se puede llegar a desarrollar un sistema que devuelve interesantes beneficios con un alto porcentaje de aciertos.