Quantitative Technical Analysis es el último libro de Howard Bandy ( 2015).
En este libro Bandy enfoca el análisis cuantitativo desde dos perspectivas:
– Por un lado trata el desarrollo tradicional de sistemas de trading a partir de indicadores técnicos que generan señales de entrada y salida.
– Por otro lado, toma una perspectiva diferente realizando una introducción al análisis de datos y machine learning (siempre focalizado al desarrollo de estrategias de trading).
Al utilizar dos enfoques distintos, Bandy utiliza también dos entornos de programación diferentes.
Al igual que en sus libros anteriores ( ver: Quantitative Trading Systems, Mean Reversion Trading Systems), Howard Bandy continúa utilizando Amibroker para el desarrollo «tradicional» de sistemas de trading cuantitativos.
Para el análisis de datos y machine learning utiliza Python.
Análisis cuantitativo: desarrollo vs gestión
Además de esta dualidad entre el desarrollo llamado «tradicional» y el de machine learning, otra de las ideas claves del libro es la separación del sistema de trading en dos componentes distintos pero relacionados.
- El desarrollo de un sistema que genere señales de entrada y salida del mercado.
- La gestión de esas señales.
Los datos con los que trabaja el módulo de desarrollo son las cotizaciones históricas, el volumen y datos auxiliares (como por ejemplo la amplitud de mercado). A partir de estos datos, el sistema genera señales de entrada y salida del mercado.
Los datos con los que trabaja el módulo de gestión son las operaciones pasadas (tanto estimadas en backtest como ejecutadas en real). A partir de los resultados de esas operaciones se calcula el tamaño de la siguiente operación implementando una estrategia de money management dinámico.
Quantitative Technical Analysis: impresiones personales
Como ocurre con la mayoría de libros sobre finanzas, la impresión que puedes tener de un libro depende tanto del contenido del libro en sí como de tus conocimientos e ideas previas.
Personalmente, Quantitative Technical Analysis me resulto un libro mucho más complicado que los anteriores. Tengo que decir que hace casi un año que el libro ronda por las estanterías de mi estudio sin que llegue a tener la impresión de comprenderlo plenamente.
Es mucho más teórico y en cierto sentido más abstracto que sus libros anteriores.
Además, Bandy cambia su manera de pensar respecto al desarrollo de sistemas de trading. Reconozco que el paso a Machine learning, traducido según la wikipedia como aprendizaje automático, me cuesta. Conceptos como estadística bayesiana, árboles de decisión, los k-vecinos más próximos, redes neuronales, etc, no resultan fáciles.
Además, en el libro los ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático en Python no se refieren a sistemas de trading. Son ejemplos teóricos utilizando clasificaciones de flores ¿¡!???. Por lo que sigo pensando que Bandy se explaya mucho en la teoría, pero cuando hay que entrar en materia nos invita a referirnos a otras publicaciones.
Pequeña nota añadida: Los scrips de Python no funcionaron tal cual los indica en el libro. Supongo que se debe a que los estuve probando en Python 3 en vez de Python 2.7.
Muy fan de distinguir entre la generación de señales y la gestión de las mismas, soy de la opinión de que casi es mas importante esto último. Creo que un paso natural en la evolución como trader es ir dándote cuenta de que la entrada es un factor mas, no el único ni el mas importante, y que tenemos que estar siempre ponderando el resto de factores para lograr que nuestro sistema de trading no se malogre cuando cambien las condiciones del mercado.
De todas maneras, si a ti te resulta complicado el libro, miedo me da leerlo ya crack, jajaja
Saludos
Hola @Tradingpulsar,
A mi también me parece muy importante la distinción entre la señal y la gestión de la señal. En el libro la gestion del riesgo la trabajan desde varias perspectivas, desde la elección del activo ( mirando por ejemplo la volatilidad) hasta el tamaño de la posición ( según a cómo ha ido evolucionando la curva de capital).
El tema es que todo esto lo explica desde una perspectiva ( para mi gusto) demasiado teórica. Mucha teoría y pocos ejemplos prácticos para poder traspasar todos estos conceptos al día a día de un trader real.
Un abrazo,
Duk2
Hola Duk2,
Me ha gustado mucho el artículo. He leído otros libros de Bandy y me gustan mucho.
Me estaba planteando comprar el libro, pero más bien para ver cómo enfocaba el Machine learning con Python. Teniendo en cuenta el precio, que hay muchas cuestiones que ya las toca en sus libros previos y tus comentarios, casi que mejor lo dejo.
¿Serías tan amable de indicar a qué publicaciones remite Bandy cuando trata el Machine learning?
Saludos y gracias,
Bernie