Este artículo ha sido escrito por Enrique Valdenebro, Analista Cuantitativo
¿Cómo afectan esos patrones a nuestra probabilidad de éxito?
Qué ineficiencias pueden considerarse como ventajas
- Estacionales
- Técnicas o basadas en estructuras de precios
- Value o basadas en datos fundamentales o macro
- Qué meses, días del mes, de la semana, fines de semana, overnight, festivos, vencimientos de futuros, periodos estacionales a lo largo del año, etc son los mejores momentos para invertir o hacer trading porque se aprecia un comportamiento recurrente similar o igual.
- Formaciones de velas, estructuras de precios repetidas, realización de nuevos máximos históricos, formaciones de precios localizadas antes de movimientos tendenciales o de giro, etc
- En ningún caso podemos tomar las formaciones chartistas como patrones o ineficiencias, por el simple motivo de que son totalmente subjetivas. Si ponemos el mismo gráfico ante 10 traders diferentes, todos y cada uno de ellos trazarán rectas, soportes, resistencias o patrones diferentes, ya que se deja un espacio muy amplio a la subjetividad. Eso lo que provoca es que esas estructuras no sean detectables y definidas, y por lo tanto no puedan ser evaluadas en un histórico de precios, con lo cual es imposible llegar a conclusiones válidas para detectar ineficiencias o patrones.
No solamente patrones
- Una ineficiencia o patrón que nos aporta una Ventaja
- Junto con un Método de control del riesgo y el dinero
- Detectar un Patrón o Ineficiencia que nos ofrezca una Ventaja
- Ver si aporta valor real a la operativa
- Configurar nuestra estrategia de trading o inversión en base a esa Ineficiencia aplicándole un Método.
- Ejecutarla en mercado real.
Y cómo conseguimos ineficiencias o patrones
- Observando el mercado en que vamos a hacer trading o invertir, y tratando de localizar alguna anomalía que sea aprovechable. Es largo, tedioso, poco profesional, no será riguroso, y no podremos estudiar muchos mercados.
- Analizando millones de Datos históricos de miles de activos y mercados, tratando de localizar ineficiencias en sus bases históricas. El problema es que necesitamos de una fuente de datos fiable y un software que nos permita manejar esa cantidad de datos para analizarlos tratando de localizar patrones o ineficiencias.
- Machine Learning, que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. El problema es que necesitamos los datos, las máquinas y el conocimiento necesarios para llevarlo a cabo, y no todo el mundo tiene esos medios y el tiempo para ello.
- Probando ideas ya existentes sobre miles de activos, y ver sobre cuales funcionan.
Conclusión
Toda información publicada en TRADERS’ es únicamente para fines educativos. No pretende recomendar, promocionar o de cualquier manera sugerir la eficacia de cualquier sistema, estrategia o enfoque de trading. Se recomienda a los traders que realicen sus propias investigaciones, desarrollo y comprobaciones para determinar la validez de un concepto para el trading. El trading y la inversión conllevan un alto nivel de riesgo. Cualquier persona con la intención de operar en los mercados financieros debe entender y aceptar estos riesgos. El rendimiento obtenido en el pasado no es garantía de los resultados futuros.
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