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AENEAS
14:18 el 01 mayo 2016

Según activo… Otros Indicadores potencialmente mejores que Aeneas Momentum

 

Este artículo sólo va dirigido a los que complementen su visión de los mercados con criterios de análisis técnico o momentum. Y por ello comparto con los posibles seguidores del Indicador Aeneas Momentum la experiencia que he tenido después de verificarlo sobre muchos activos y en distintos espacios temporales.

Veo que, según qué activos, puede ser hasta más eficiente a largo plazo un simple indicador STANDARD como ROC MOMENTUM que no complicarse con el Aeneas Momentum.

Para visualizarlo gráficamente inserto un pantallazo del PRT:

En otro artículo haré cálculos más concretos, pero el mensaje del presente es que no se limiten a un solo indicador, que hagan sus propias pruebas, experimenten, existen decenas de indicadores, y según el activo, puede ser mejor uno que otro.

Depende de los activos que siga cada inversor, distintos indicadores y distintos plazos temporales pueden confirmar parecidas señales, o puede ser más eficiente uno que otro. Por eso insisto que cada persona debe encontrar aquellos con los que se sienta más cómodo de acuerdo a su filosofía de inversión.

¡Feliz día del trabajo!

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13 comentarios
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Y a todas las mamás... ¡Feliz día hoy y siempre!!!

Yo diría que lo que no sirve para todo, a no ser por una razón fundamental, es fruto del curvefitting y por tanto muy poco robusto. Vamos puedo admitir que descubramos un modelo empíricamente y que no logremos entender en qué hipótesis sobre "el mundo real" se basa, pero el hecho de que no sirva en cualquier situación me hace sospechar bastante (alguna parametrización aparte)

@arturop pues puede que tenga Ud. razón, pero en mi experiencia se me hace difícil encontrar algo que sirva para todo. Un ejemplo, la tan famosa media de 200 o cualquier otra de su predilección o cruce de medias o cualquier idea de las que se mentan en distintos foros como robustas, cuando las aplica a digamos 400 activos los resultados son distintos en la gran mayoría de ellos.

El intríngulis está en la definición de distinto...

Pues simplificando un poco... son distintos porque si los resultados-rendimientos fueran iguales para cualquier estrategia en cualquier activo y espacio temporal, todo el mundo que los aplicara ganaría dinero en la misma proporción y creo que no es así

Lo que quiero decir es que igual abstrayendo un poco los resultados no son tan distintos, o bien es que directamente el modelo no funciona y es que entre 400 con alguno funcionó aleatoriamente

Ya... pero y si de los 400 funciona en 250-300 variando algo los parámetros y usando distintos espacios temporales? Son 250-300 confirmaciones aleatorias? Aunque sea algo de curvefitting, ¿es que todos los activos se mueven al mismo compás?

@AENEAS en este post de Phylosophical Economics, del cual hemos hablado, presentan un backtest de la media de 10 meses sobre 235 índices y 120 individual stocks, y los resultados muestran que esta media móvil ( y también las que están a su alrededor), son muy consistentes en todos los 235 índices en tener resultados mejores que el Buy & Hold.
El problema surge, que es a lo que tu te refieres, cuando se aplica este método a las acciones individuales donde  aplicar la media  funciona  bien para algunas acciones  y poco para otras, y la explicación, según el autor, reside en la volatilidad implícita de las acciones (huecos, resultados etc..), cosa que no afecta a los índices. 


Creo que al final la solución, queriendo moverse en el ámbito de acciones pasa por la gestión de portfolio, considerado que cualquier método (media standard o indicadores  optimizados) y incluso en los índices, si me apuras, puede generar alguna duda más o menos significativa.

 

 

@Fabala clarividente como siempre. Pienso que bastantes estamos suficientemente de acuerdo en lo fundamental, gestión portfolio, multiactivo, multiestrategia. Luego los matices pueden tener mayor controversia. Este estudio de Phylosophical Economics es estupendo, pero deja entrever también que según activo una media puede dar mejor resultado que otra. Ergo con bastante probabilidad, suficiente esperanza matemática, en un activo más volátil la media de 5 meses pueda probablemente ser mejor que la de 10 meses. Y en los activos de volatilidad intermedia la media de 7 u 8 meses ser mejor que las anteriores. Lo cual confirmaría que la optimización y el curvefitting no es intrínsicamente malo sino sólo adaptación al compás de cada activo per se.

Lo mismo sucede con los drawdowns. Medias aplicadas en timeframes de 2 o 1 semanas, según volatilidad del activo, resultan en menores drwdowns que en timeframes de 1 mes. Pero cada activo tiene su volatilidad intrínsica e histórica y la optimización de parámetros (con su subsiguiente curvefitting) nos ayuda a escoger activos con menor volatilidad, timeframes más amplios. Activos con mayor volatilidad timeframes más reducidos.

Precisamente por la volatilidad intrínsica de cada activo, es difícil -sino cuasi imposible- conseguir que un modelo sea robusto en todos los activos y en todos los espacios temporales.

Cuando combinamos los modelos más potentes en un abanico de activos y en variados espacios temporales nos enfocamos a la optimización del portfolio global.

El curvefitting, para los fines que estamos discutiendo, por supuesto que es intrínsecamente malo. La razón es que correlación no es en general lo mismo que causalidad. U, otro ejemplo, siempre va a poder encontrar un gestor "activo" que es mejor que los demás a cualquier plazo. Otro ejemplo de "curve fitting" si decidimos invertir con él sin entender por qué su planteamiento es robusto.

Si Vd. me dice que el periodo de las medias depende de la volatilidad, entonces me está diciendo que su modelo basado en medias no es robusto, puesto que funciona mejor o peor dependiendo de la volatilidad. Igual lo que tiene que hacer es enriquecer su modelo con la volatilidad. El problema le va a venir si le mete tantos parámetros que al final está haciendo, otra vez, curve fitting.

Adonde quiero llegar es a que si Vd. logra encontrar un modelo y lo logra explicar, la única free lunch que le ofrece el mercado es la diversificación. No puede Vd. querer entrar sólo en "las buenas", pues para encontrar las buenas hay que comerse las malas también.

ok @arturop formas de verlo, pero disiento... Yo no aplicaría la misma media (supuesto ése fuera el modelo-estrategia) a MO-Altria que a AMD o a CLF Cliff Natural Resources

@AENEAS. Yo no le veo ningún inconveniente a que incorpore la volatilidad a un sistema de medias móviles. El problema lo veo más bien en el cómo. Si se trata de buscar sin más la mejor relación entre volatilidad (ATR, o como la quiera medir) y periodo de la media móvil, vamos derechos al curvefitting. 

Lo correcto, a mi entender, es pensar primero qué modificación tendría sentido que se hiciera en la media móvil en base a la volatilidad y luego testar. No viceversa. 

Otro problema con la media móvil es el data snooping bias. Se está partiendo por defecto de una media móvil de 10 meses o 200 sesiones que se sabe previamente que funciona. Y por eso mismo se empieza por esa y no por otra.  Y pienso que debido al data mining hecho por otros ya tiene "contaminado" todo el periodo disponible para backtest. Me explico: el proceso lógico sería probar un sistema en un espacio temporal y dejar un periodo posterior out of sample para probar la robustez de la estrategia. Cuando previamente ya se han probado todas las medias hasta hoy en día no queda ese espacio temporal.

@Corvus agradecido. En realidad ya hago ese proceso, walk forward y otros.

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