Estrategias de trading basadas en volatilidad

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estadística

Conceptos de estadística para traders – Distribución de probabilidad

Estadística, distribuciones y probabilidad

Comprender la estadística es una de las habilidades fundamentales que se requieren para el análisis cuantitativo. En el artículo de hoy se tratan dos conceptos básicos: Distribución y probabilidad.

Ambos conceptos están estrechamente relacionados. El concepto de probabilidad nos brinda un soporte para los cálculos matemáticos y las distribuciones nos ayudan a visualizar lo que está sucediendo con los datos.

Distribución de frecuencia e histograma

Comencemos por la parte más sencilla: Una distribución es simplemente una manera de describir el patrón de los datos.

Notas técnicas sobre el cálculo de la volatilidad

Calcular la volatilidad de los activos financieros es algo fundamental para poder hacer una gestión de riesgos adecuada.
La volatilidad se suele definir como la variación en las rentabilidades. Así, a mayor volatilidad, mayor es el riesgo de que la rentabilidad sea distinta de la esperada.

Hasta aquí el concepto es bastante simple de seguir. La dificultad radica en que la volatilidad no es constate en el tiempo y los cambios de volatilidad pueden afectar el funcionamiento de nuestros sistemas de inversión. Además el cálculo de la volatilidad tiene algunos aspectos importantes que hay que tener en cuenta.

Sobre estos temas técnicos sobre el cálculo de la volatilidad es de lo que vamos a tratar hoy.

Calcular la volatilidad de forma estadística: La desviación estándar

La desviación estándar (también llamada desviación típica) es la medida de riesgo más utilizada cuando se trabaja con modelos de inversión.

La desviación estándar mide qué tan dispersos están los datos con respecto a su media. Ya puede ser la dispersión de los retornos de un activo o las variaciones en la rentabilidad de una cartera.

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La volatilidad se calcula como la desviación estándar de los rendimientos logarítmicos. Los rendimientos logarítmicos se suelen calcular sobre los precios de cierre.
Nota: Si quieres saber por qué se deben utilizar rendimientos logarítmicos puedes leer este artículo.

K-Means Clustering: Agrupamiento con Minería de datos

Vamos a comenzar con una pequeña introducción a algunas técnicas de data mining. En el artículo de hoy hablaremos especialmente del algoritmo de agrupamiento (en inglés, clustering) con el método de K-Means.

Como en Estrategias de Trading nos interesamos por sistemas de inversión cuantitativa, nos enfocaremos especialmente en cómo podemos aplicar K-Means para mejorar los métodos de inversión

¿De qué hablamos cuando hablamos de Data Mining?

Cuando utilizamos técnicas de minería de datos no nos interesamos por los datos fundamentales o la lógica de los mecanismos en los que se mueve el mercado. Simplemente “exprimimos” datos.

Una definición más formal sobre qué es data mining nos dice:

Análisis: Sensibilidad de distintas clases de activos financieros frente al dólar

¿Cómo afecta la fortaleza del dólar a tu cartera? La evolución del dólar, divisa de referencia para los mercados, no puede dejar indiferente a ningún inversor (afecta tanto a aquellos que apuntan al largo plazo como a aquellos inversores más cortoplacistas).

Con la evolución del dólar de este año he podido leer varios artículos de analistas que buscan explicar, y a veces predecir, qué activos se verán más afectados. Mi problema es que muchos de estos artículos son básicamente narrativos y no me permiten medir el problema. A esta altura, algunos lectores de esta web ya conocen mi fanatismo por medir y cuantificar. No me siento cómoda aceptando ideas que no se pueden demostrar de alguna forma, así que he buscado un enfoque que me permite cuantificar la sensibilidad de varias clases de activos frente a la fortaleza del dolar.

Vamos a hacer un mini estudio utilizando Python y algunas estadísticas simples.

Pero primero comencemos aclarando qué entendemos por “sensibilidad” cuando hablamos de activos financieros.

Qué entendemos por sensibilidad

La sensibilidad es la magnitud de la reacción de un instrumento financiero a los cambios en los factores subyacentes.

Como comentábamos antes en el artículo sobre asset allocation, las distintas clases de activos son los distintos bloques con los que se construye la cartera.

Trading algorítmico con Python – Review: Successful Algorithmic Trading

Con el libro Successful Algorithmic Trading – Applying the scientific method for profitable trading results de Michel Halls-Moore, nos metemos de cabeza en el trading algorítmico.

Advierto primero que este no es un libro de introducción al trading. Se trata más bien de un libro de nivel medio-alto. Está orientado a inversores con algo de experiencia, tanto en trading como en programación, que busquen aprender cómo implementar estrategias de trading algorítmico.
El lenguaje de programación que utiliza es Python y con la compra del libro también te puedes descargar los scripts.

Trading algorítmico con Python

Muchos de los que trastean con sistemas de trading automáticos conocen la web de Quanstart. En lo personal he recurrido bastantes veces a su web y es por este motivo que me lancé también con su ebook.

Análisis técnico con base estadística | Review: Evidence Based technical analysis – David Aronson

La idea principal del libro de David Aronson es aplicar tests estadísticos para determinar la verdadera efectividad de las señales de trading basadas en el análisis técnico.

No es un libro que nos enseñe estrategias o indicadores nuevos, sino que va a las bases, a los pilares de la metodología de trabajo en el diseño de sistemas de inversión.

En líneas generales podemos decir que este libro consta de dos partes.
Los primeros capítulos tratan la teoría. Toca temas como el método científico, el análisis estadístico, las teorías sobre la eficiencia de los mercados, los sesgos psicológicos de los inversores, la minería de datos y la validación de sistemas de trading.
En la segunda parte del libro (y tengo que decir que me ha resultado menos interesante) se desarrolla una evaluación de aproximadamente 6400 reglas binarias de posiciones long /short para poder evaluar su verdadera efectividad.

Análisis técnico subjetivo vs análisis técnico objetivo

Comencemos por aclarar a qué se refiere el autor con “análisis técnico válido”.

Estrategias de trading basadas en volatilidad

En la sección de libros de inversión en bolsa hoy toca hablar de value investing de la mano del último libro en español de Joel Greenblatt: El Pequeño libro que Aún Vence al Mercado.

Este “pequeño libro” es justamente eso, un libro sencillo, corto y bastante fácil de leer. Es ideal para personas que quieran iniciarse en la inversión en bolsa y que busquen descubrir de qué va esto del value investing. Para aquellos con un poco más de rodaje quizás sea demasiado simplista, pero sus ideas son totalmente lógicas y se puede aprender de ellas y de su enfoque cuantitativo del value.

Después de leerlo, estas son mis impresiones y mis notas:

¿En qué activos conviene operar en Tradear?

Si has decidido apostar por Tradear, la mejor plataforma de trading online de 2020, puede que te interese saber en qué activos te conviene operar en la plataforma.

Por eso, te recomendamos que tengas en cuenta cuáles son las mejores opciones para invertir en 2020, pensado especialmente para Tradear:

Método simple para desarrollar una estategia de inversión cuantitativa en acciones

Cuando buscas desarrollar un sistema de inversión cuantitativa en acciones puedes encarar el tema desde varias perspectivas. Por ejemplo, puedes preferir aquellas acciones con mayor rentabilidad por dividendo, seleccionar las acciones por volatilidad o quizás prefieras seguir una estrategia que busque el momentum.

Tal y como comentábamos en nuestro anterior artículo sobre el factor investing, de lo que se trata es de explotar un factor de rentabilidad. Una vez identificado este factor, se filtran los activos para incluir en la cartera únicamente aquellos que tienen esta característica.

Pero como podrás imaginar el quid de la cuestión no es tanto qué factor explotar, sino cómo hacerlo bien y cómo llegar a combinar distintos factores.

Bueno, lo que describen en el paper titulado “The Conservative Formula: Quantitative Investing Made Easy, de Pim van Vliet Pim y David Blitz”, es un método simple utilizando factores para desarrollar una estrategia de inversión cuantitativa en acciones.
El paper me ha parecido tan interesante que quiero retransmitir sus ideas principales, ya que pueden serte útiles para construir tu propia estrategia de inversión.
Comenzamos…

Trading algorítmico con Python – Review: Successful Algorithmic Trading

Con el libro Successful Algorithmic Trading – Applying the scientific method for profitable trading results de Michel Halls-Moore, nos metemos de cabeza en el trading algorítmico.

Advierto primero que este no es un libro de introducción al trading. Se trata más bien de un libro de nivel medio-alto. Está orientado a inversores con algo de experiencia, tanto en trading como en programación, que busquen aprender cómo implementar estrategias de trading algorítmico.
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No es un libro que nos enseñe estrategias o indicadores nuevos, sino que va a las bases, a los pilares de la metodología de trabajo en el diseño de sistemas de inversión.

En líneas generales podemos decir que este libro consta de dos partes.
Los primeros capítulos tratan la teoría. Toca temas como el método científico, el análisis estadístico, las teorías sobre la eficiencia de los mercados, los sesgos psicológicos de los inversores, la minería de datos y la validación de sistemas de trading.
En la segunda parte del libro (y tengo que decir que me ha resultado menos interesante) se desarrolla una evaluación de aproximadamente 6400 reglas binarias de posiciones long /short para poder evaluar su verdadera efectividad.

Análisis técnico subjetivo vs análisis técnico objetivo

Comencemos por aclarar a qué se refiere el autor con “análisis técnico válido”.

Gestionar el riesgo: Cómo equilibrar por volatilidad una cartera

Cuando pensamos en diversificar nuestro capital invirtiendo en varios valores, tipos de activos y distintos sistemas de trading, podemos plantearnos la siguiente pregunta:
¿Debería de invertir la misma cantidad de dinero en cada uno o existe una forma más eficiente de gestionar el riesgo?

Para contestar esta pregunta podemos hacer una pequeña simulación comparando la relación rentabilidad / riesgo de la cartera según cómo distribuimos los fondos. Pero primero comencemos explicando a qué nos referimos con “equilibrar por volatilidad”.

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Opciones binarias: estrategias, robots e indicadores
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