Comunidad de Team Trading: ¿Qué condiciones debe cumplir una estrategia?
Si nos encontramos dentro del grupo de diseñadores de estrategias y queremos incluir nuestra ideas en la comunidad de Team Trading, una de las cuestiones básicas que debemos comprobar es que las estrategias que desarrollemos cumplan con los requisitos mínimos exigidos a sus integrantes. En el presente artículo, vamos a tratar de aclarar cuales deben ser estos requisitos y cómo podemos comprobar si nuestros algoritmos se ajustan a las necesidades establecidas.
Condiciones que debe cumplir una estrategia
1. Diversidad de parámetros
La característica principal que debe cumplir una estrategia de la comunidad de Team Trading es que cuente con un número amplio de parámetros que permita la versatilidad de la estrategia.
¿Por qué es necesario esto? Si contamos con una estrategia que usa pocos parámetros, puede ocurrir que estos estén especialmente adaptados para un comportamiento concreto del mercado.
Si el mercado cambia y se comporta de forma distinta, la estrategia dejará de funcionar puesto que la rigidez de sus parámetros no le permite adaptarse a la nueva situación.
Ejemplo número demasiado limitado de parámetros:
Ejemplo número más aceptable de parámetros:
Esta misma reflexión nos llevaría a la siguiente condición:
2. No debemos fijar parámetros
Supongamos que con un juego de parámetros concreto nuestra estrategia obtiene excelentes resultados durante el periodo de backtesting. Sin embargo, en cuanto cambiamos estos parámetros, los resultados empeoran notablemente. Podemos estar tentados a fijar dichos parámetros y que la estrategia entre dentro de la comunidad con ese juego únicamente.
Esto, sin embargo, es un error por el mismo motivo que indicábamos en el punto anterior: No sirve de nada que un algoritmo funcione en backtesting si luego no lo va a hacer en operativa real.
De ahí que se exija que la estrategia obtenga buenos resultados con combinaciones diferentes de parámetros.
De hecho, el estadístico que se tiene en cuenta a la hora de valorar la calidad de una estrategia es el Sharpe Ratio medio obtenido durante la prueba externa. Es decir, no se toma el mejor Sharpe Ratio, si no el valor promedio de las distintas combinaciones de parámetros. Esto confirma la robustez de un algoritmo y descarta aquellos que obtienen buenos resultados por pura casualidad o bien por sobreoptimización.
Ejemplo. Si fijamos los parámetros de la estrategia anterior:
Nos aparecerá el siguiente mensaje:
3. La estrategia no puede estar basada en indicadores "a toro pasado"
Algunos indicadores como el Zig Zag o el Supertrend se representan dibujando su valor sobre barras previas en el tiempo. Dicho de otra manera, trazan su recorrido a toro pasado, una vez que ya queda clara la tendencia del mercado.
Eso visualmente es muy atractivo, pero carece de sentido si usamos estos indicadores como referencia para generar una estrategia. Debido a esto, la comunidad de Team Trading no permite que una estrategia forme parte de ella si usa como referencia uno de estos indicadores.
Otras condiciones que debemos considerar
Por último, debemos tener en cuenta que, en ocasiones, una estrategia con muy buenos resultados en backtesting durante pruebas previas, puede obtener malos resultados al aplicarlo a los test de estrés del Team Trading.
Esto puede suceder por dos motivos:
1. No hemos tenido en cuenta las penalizaciones por comisiones y deslizamiento.
2. La estrategia funciona bien en backtesting pero no sobre prueba externa.
En este ejemplo, vemos cómo al estudiar una estrategia en concreto obtenemos resultados aceptables para un histórico de 5 años, con una ganancial anual de 48000 € y un Profit Factor de 1.34.
Si embargo, al aplicar la estrategia a la optimización en prueba externa, los resultados no son tan satisfactorios:
Como decíamos anteriormente, el valor que se tendrá en cuenta para determinar si la estrategia cumple los requisitos es el Sharpe Ratio promedio. Ese valor debe ser de al menos 0.07, y como vemos en el ejemplo, el valor promedio obtenido es mucho menor, lo cual nos invita a pensar que el resultado obtenido durante la prueba previa ha sido casual.
Hay que tener en cuenta además, que al optimizar en prueba externa se aplican las siguientes penalizaciones:
En el caso del futuro del DAX, estamos hablando de una penalización de 17 euros (0.68 puntos en el DAX) si las órdenes son en stop y de 45 euros (1.8 puntos) si las órdenes son a mercado. Es recomendable, por tanto, que incluyamos dicha penalización al analizar la estrategia sobre el gráfico para hacernos una idea más acertada de cuales podrán ser los resultados en la prueba externa:
Condiciones que debe cumplir una estrategia
1. Diversidad de parámetros
La característica principal que debe cumplir una estrategia de la comunidad de Team Trading es que cuente con un número amplio de parámetros que permita la versatilidad de la estrategia.
¿Por qué es necesario esto? Si contamos con una estrategia que usa pocos parámetros, puede ocurrir que estos estén especialmente adaptados para un comportamiento concreto del mercado.
Si el mercado cambia y se comporta de forma distinta, la estrategia dejará de funcionar puesto que la rigidez de sus parámetros no le permite adaptarse a la nueva situación.
Ejemplo número demasiado limitado de parámetros:
Ejemplo número más aceptable de parámetros:
Esta misma reflexión nos llevaría a la siguiente condición:
2. No debemos fijar parámetros
Supongamos que con un juego de parámetros concreto nuestra estrategia obtiene excelentes resultados durante el periodo de backtesting. Sin embargo, en cuanto cambiamos estos parámetros, los resultados empeoran notablemente. Podemos estar tentados a fijar dichos parámetros y que la estrategia entre dentro de la comunidad con ese juego únicamente.
Esto, sin embargo, es un error por el mismo motivo que indicábamos en el punto anterior: No sirve de nada que un algoritmo funcione en backtesting si luego no lo va a hacer en operativa real.
De ahí que se exija que la estrategia obtenga buenos resultados con combinaciones diferentes de parámetros.
De hecho, el estadístico que se tiene en cuenta a la hora de valorar la calidad de una estrategia es el Sharpe Ratio medio obtenido durante la prueba externa. Es decir, no se toma el mejor Sharpe Ratio, si no el valor promedio de las distintas combinaciones de parámetros. Esto confirma la robustez de un algoritmo y descarta aquellos que obtienen buenos resultados por pura casualidad o bien por sobreoptimización.
Ejemplo. Si fijamos los parámetros de la estrategia anterior:
Nos aparecerá el siguiente mensaje:
3. La estrategia no puede estar basada en indicadores "a toro pasado"
Algunos indicadores como el Zig Zag o el Supertrend se representan dibujando su valor sobre barras previas en el tiempo. Dicho de otra manera, trazan su recorrido a toro pasado, una vez que ya queda clara la tendencia del mercado.
Eso visualmente es muy atractivo, pero carece de sentido si usamos estos indicadores como referencia para generar una estrategia. Debido a esto, la comunidad de Team Trading no permite que una estrategia forme parte de ella si usa como referencia uno de estos indicadores.
Otras condiciones que debemos considerar
Por último, debemos tener en cuenta que, en ocasiones, una estrategia con muy buenos resultados en backtesting durante pruebas previas, puede obtener malos resultados al aplicarlo a los test de estrés del Team Trading.
Esto puede suceder por dos motivos:
1. No hemos tenido en cuenta las penalizaciones por comisiones y deslizamiento.
2. La estrategia funciona bien en backtesting pero no sobre prueba externa.
En este ejemplo, vemos cómo al estudiar una estrategia en concreto obtenemos resultados aceptables para un histórico de 5 años, con una ganancial anual de 48000 € y un Profit Factor de 1.34.
Si embargo, al aplicar la estrategia a la optimización en prueba externa, los resultados no son tan satisfactorios:
Como decíamos anteriormente, el valor que se tendrá en cuenta para determinar si la estrategia cumple los requisitos es el Sharpe Ratio promedio. Ese valor debe ser de al menos 0.07, y como vemos en el ejemplo, el valor promedio obtenido es mucho menor, lo cual nos invita a pensar que el resultado obtenido durante la prueba previa ha sido casual.
Hay que tener en cuenta además, que al optimizar en prueba externa se aplican las siguientes penalizaciones:
En el caso del futuro del DAX, estamos hablando de una penalización de 17 euros (0.68 puntos en el DAX) si las órdenes son en stop y de 45 euros (1.8 puntos) si las órdenes son a mercado. Es recomendable, por tanto, que incluyamos dicha penalización al analizar la estrategia sobre el gráfico para hacernos una idea más acertada de cuales podrán ser los resultados en la prueba externa:
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