Formación: Guías y artículos sobre bolsa

Backtesting, o cómo poner a prueba una estrategia

17 diciembre, 201927 noviembre, 2019 por Autor_invitado

Imagínate que has tenido una idea para una estrategia de trading que te gustaría analizar en profundidad para poder añadirla a tu portafolio. Imagínate ahora que, por otro lado, leyendo un artículo de investigación, descubres una estrategia que te gustaría poner a prueba. Ahora, en un último esfuerzo creativo, imagínate que vas a una conferencia de un premio Nobel que expone una estrategia que querrías añadir a tu operativa.

Esta idea, en la primera fase, ya sea procedente de tu experiencia o porque la has encontrado en artículos de investigación o escuchado en conferencias, no deja de ser una hipótesis que deberás poner a prueba tu mismo, independientemente de su fuente, para verificar si puede ser candidata para añadirla a tu portafolio real de inversión. Entonces, ¿cómo se comprueba exactamente una estrategia? En este artículo, trataré de facilitarte el camino.

Conceptos de estadística para traders – Distribución de probabilidad

29 enero, 202016 noviembre, 2019 por admin

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.

Algoritmos de Data Mining para agrupar datos – Clustering Jerárquico

14 julio, 201912 julio, 2019 por admin

Algoritmo de clustering jerárquico

El Clustering Jerárquico (agrupamiento jerárquico o Hierarchical Clustering en inglés), es un método de data mining para agrupar datos (en minería de datos a estos grupos de datos se les llama clústers).
El algortimo de clúster jerárquico agrupa los datos basándose en la distancia entre cada uno y buscando que los datos que están dentro de un clúster sean los más similares entre sí.

En una representación gráfica los elementos quedan anidados en jerarquías con forma de árbol.
Lo mejor para explicarlo es una imagen. Así que para ilustrar mejor este tema de agrupación en categorías voy a retomar un ejemplo gráfico muy difundido – y a la vez es el más descriptivo que he encontrado – que es el que exponen en la Wikipedia.
En la primera imagen vemos cómo están distribuidos los datos y a qué distancia se encuentran unos de otros. En la segunda, vemos un ejemplo de clustering jerárquico dónde los datos se agrupan en función de la distancia (en este caso distancia euclidiana) entre ellos.

Ejemplo clúster jerárquico forma árbol — Cluster jerárquico en forma de árbol

Al igual que el método de K-Means (aquí puedes ver una introducción al método K-Means publicada en esta web), los algoritmos de agrupamiento jerárquico están dentro de la categoría de algoritmos de aprendizaje no supervisado.

Las estrategias más populares en los mercados Forex

10 julio, 201910 julio, 2019 por Autor_invitado

¿Quieres operar en el mercado de divisas pero no sabes todavía de qué forma hacerlo? ¿Tienes dudas sobre si hacer operaciones a corto o largo plazo? ¿No sabes qué tipo de análisis utilizar? Si eres un trader que se está iniciando en el apasionante mundo del Forex y te asaltan las dudas con cualquiera de estas preguntas, a continuación, te presentamos unos cuantos tipos de estrategias, las más populares del mercado, para que decidas cuál de ellas se adapta mejor a tus necesidades.

Si, posteriormente, decides formarte con más profundidad en cualquiera de ellas, siempre puedes encontrar más información aquí o en las diferentes publicaciones especializadas en estrategias de trading.

Estadísticas de trading en Excel – plantilla modelo

16 junio, 201914 junio, 2019 por admin

Plantilla para calcular estadísticas de trading en Excel

En el post de hoy quiero compartir algo muy sencillo: una hoja de Excel para poder calcular tu curva de capital, el drawdown y algunas estadísticas simples de tus operaciones de trading.

Sé que para muchos es algo demasiado básico, pero para aquellos que comienzan a operar en bolsa puede ser muy útil.

Los únicos datos que necesitas son los resultados de tus operaciones. Puedes utilizar las operaciones de un backtest, o puede que se trate de los datos de tu operativa real.

En general, el bróker con el que operas suele darte estadísticas sobre tu cuenta. Pero en este caso en concreto he creado la plantilla para poder utilizarla con un amigo que tiene la costumbre de lanzar operaciones con distintos brókeres, por lo que al final hay que recurrir a Excel para poder calcular las estadísticas globales y tener una perspectiva del resultado general. También puede ser útil cuando queremos analizar los resultados reales de una estrategia de trading en concreto y no los de toda nuestra cuenta en el bróker.

Notas técnicas sobre el cálculo de la volatilidad

14 junio, 201915 febrero, 2019 por admin

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.

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.