De la teoría a la práctica (I)

Como había comentado, es hora de dar el chapuzón y saltar a esa piscina llena de cocodrilos. Somos Homo Sápiens Sápiens, tenemos una la base teórica sólida y neuronas, así que lo primero que vamos a hacer, antes de arriegar una parte de nuestros ahorros, es simular la estrategia. Cuando tengamos datos suficientes para verificar que la cosa funciona podremos dar el salto al dinero.

Una advertencia: las neuronas las vamos a utilizar solamente en dos cosas:

1.- El desarrollo y modificación racional de la estrategia

2.- La medición de los resultados.

Para lo demás solo somos unos soldaditos total y absolutamente disciplinados que obedecen las órdenes ciegamente. Eso es absolutamente esencial, porque necesitamos que nuestra estrategia sea lo más cercana posible a aquella que hemos diseñado y de la que conocemos sus datos estadísticos. Si no somos capaces de ejecutar las compras y ventas tal y como nos dice la estrategia no estaremos siguiendo esa estrategia sino otra desconocida y cuyos datos son una incógnita.

Pues tras este inicio, vamos a desarrollar, por ahora, dos estrategias: la primera de acciones del mercado de USA. La segunda de ETF. Y vamos a hacer dos cuentas simuladas en las que seguiremos esas estrategias semana a semana.

En esta entrada de mi blog describiremos la estrategia de acciones. En una siguiente entrada lo haremos de la de ETF.

Para la estrategia de acciones me he basado en el foro Mechanical Investing de Mootley Fool . Este foro lleva desde los años 90 centrado en el desarrollo de sistemas mecanizados de inversión. Éste es un interesantísimo foro de gente con muchos conocimientos y sólidas neuronas. Como parte de las herramientas que permiten a sus miembros, y público interesado, tienen dos herramientas de prueba histórica. El primero en aparecer fue el de Jamie Gritton, que todavía sigue funcionando y cada vez mejor:

backtester de Jamie Gritton

El otro esta basado en la base de datos SIPRO:

GTR! Backtester

Para el interesado en profundizar más:

http://gtr1backtest.anynet.info/twiki/bin/view/MIwiki/TheBook

y las últimas definiciones de las estrategias de escreening:

http://boards.fool.com/screen-definitions-part-1-19183539.aspx

http://boards.fool.com/screen-definitions-27306312.aspx

http://boards.fool.com/this-is-based-on-friday-close-as-im-using-only-30809276.aspx

Como parte de las herramientas de seguimiento llevan elaborando una hoja semanal de seguimiento de las más de 250 estrategias. Esos datos nos dan el balance semanal de cada una de las estrategias desarrolladas desde el año 2002 o desde el momento  de su creación si surgieron en años posteriores, con la particularidad de que están basadas en la compra-venta al cierre de cada lunes.

Me he basado en esos valiosos datos en vivo ( mucho más valiosos que un simple test histórico, que puede ser debido a la suerte) para obtener una mezcla de tres estrategias de un total de 15 acciones, relativamente poco correlacionadas y de fácil seguimiento para cualquier lector interesado.

Las estrategias seleccionadas ( y su matriz de correlaciones) son:

Estrategias 2017-03-10_11-55-11

Las correlaciones son relativamente buenas, dentro de lo que pueden obtenerse así.

Los enlaces de descripción de estas estrategias son:

High_Relative_Value__(SIPRO)

Low PS_Value

pih_cso_safe (Tomado del simulador de Gritton)

En base a los datos reales de la combinación de estas estrategias, he elaborado un análisis. Como parte de nuestra idea de tener nuestras pérdidas cortas, la pérdida semanal maxima permitida es de menos del 10% en total. Si en una semana tenemos un 10% de pérdida cerramos todas las posiciones y esperamos al siguiente lunes:

Éste es el resumen de sus datos estadísticos.

estadtst2017-03-10_12-39-42

Los datos estadísticos son muy buenos. La esperanza matemática media es de 0,46 euros por euro arriesgado, siendo la mínima con un nivel de confianza del 99% de 0,23 euros.

Nuestras semanas ganadoras son un 60% del total de semanas, y cuando ganamos ganamos de media 1,45 veces más de las semanas perdedoras  y alcanzando un factor 2:1 de beneficios. Los pvalue de wilcox y t-test nos dicen que podemos descartar la hipótesis nula – aquella cuyos resultados son producto del azar,- y  que, por el contrario, tiene un claro valor estadístico.

El dato del SQN que resulta de la fórmula (Esperanza *10) /(desviación estándar) es también muy bueno.

Veamos las gráficas de perdedores y ganadores:

Perdedores:

estr

Vemos que tenemos unas pérdidas limitadas a un máximo de 2,5 veces nuestro riesgo medio semanal.

Ganadores:

ganad

Y vemos que nuestros ganadores alcanzan las 4,5 veces el riesgo medio. Lo cual coincide con el “profit factor” de nuestra estadística (2,17)

Si invirtíesemos un 1% del capital circulante, ésta es la gráfica del log10 de su crecimiento a 10 años, en base a una inversión inicial de 10 mil euros ( el log10 es conveniente porque nos permite ver el número de ceros a la derecha de nuestro capital. Un log10 de 7 equivale a 1×10^7 = 1 millón). Esta gráfica es el resultado de una simulación bootstrap de 10 mil historias de 10 años cada una, con lo que tenemos 100 mil años de historia simulada:

crecim

Capital medio:    66,507.93
Capital mínimo:   22,266.57
Capital máximo:  206,383.06

No está nada mal. En promedio, en 10 años multiplicamos nuestro capital inicial por 6,6, o el 665%.

El histograma del riesgo es:

riesgo

Esta gráfica nos indica la distribución del porcentaje máximo que puede caer nuestra inversión en esos 10 años a lo largo de 10 mil simulaciones. Como podemos ver, el valor esperado es de alrededor del 9%.

 Caida máxima media:   9.4 %
 Caida máxima minima:  4.15 %
 Caida máxima máxima: 24.57 %
 Probabilidad de 8% de caida máxima:  68.30 %
 Probabilidad de 10% de caida máxima: 34.29 %
 Probabilidad de 15% de caida máxima:  3.04 %

Armados con este conocimiento,  vamos a  invertir 10 mil euros entre 15 valores- cinco valores por estrategia- con un 10% máximo de riesgo semanal. Esto nos da un riesgo semanal inicial de 1000 euros, pero  que irá evolucionando de acuerdo al crecimiento y decrecimiento de nuestro capital.  Vamos a repartir esos diez mil euros de forma equitativa entre las tres estrategias y valores, lo que nos da una inversión inicial de 666 euros por cada acción. Compraremos el mayor número entero de acciones que nos permita esa cantidad sin pasarnos de la cifra por más de un 10%. Con ello en algún caso tendremos más del 100% del capital invertido, pero nunca pasará del 110% del capital.

Epezaremos el próximo lunes, y su evolución semana a semana, junto con la estrategia de ETF la iremos publicando aquí.

Un dato que es más sicológico que otra cosa, pero que hay que tener en cuenta es que habrá muchas semanas seguidas con pérdidas. Este es el gráfico:

perdidas semana

Como vemos, tenemos un 40% de dos semanas perdedoras seguidas y un 15% de que sean tres semanas perdedoras, y de un 7% de que sean 4 semanas. Incluso vemos un dato muy poco probable de hasta 21 semanas seguidas perdiendo. Es poco probable, pero tenemos que aceptar el hecho de que así son las cosas, y de que a la larga prevaleceremos. Esta es una carrera de fondo.

Como contrapartida, los momentos alegres son éstos:

ganadores

Como vemos hay un 60% de probabilidades de 2 semanas seguidas ganadoras, de un tercio de que haya tres semanas ganadoras y de un 20% de cuatro semanas seguidas ganando y una minúscula probabilidad de que esto se extienda por 31 semanas. Pero esto tampoco debe ponernos eufóricos. ¡che sarà sarà!

 

 

 

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