Cuando las cosas se ponen feas y acumulas una racha de operaciones en pérdidas lo más probable es que empieces a pensar que tu sistema de trading ya no funciona .¿Pero cómo puedes estar seguro? ¿A partir de qué momento se puede decir que un sistema de trading ya no funciona?
Montecarlo
El método de Montecarlo en trading. Cómo utilizar la simulación de Montecarlo para analizar el sistema de trading y gestionar el riesgo.
Prueba la robustez del sistema añadiendo ruido aleatorio
Cuando creamos un sistema de trading lo habitual es optimizarlo sobre una serie de precios históricos. Es decir, ajustamos el modelo para que sea capaz de interpretar correctamente las señales. ¿Qué ocurre si ponemos un poco de ruido extra en el mercado? ¿Será capaz nuestro sistema de seguir identificando las señales o se volverá inútil?
La idea de hoy es probar la robustez del sistema cuando añadimos «ruido» modificando artificialmente las cotizaciones.
Pauta del fin de mes en la bolsa: Análisis con Montecarlo
La pauta del fin de mes en bolsa es uno de los patrones estacionales más conocidas. Desde que analicé el patrón del cambio del mes en el blog ( aquí la entrada original), este patrón estacional me está dando vueltas en la cabeza. Así que hoy planteo un experimento.
En la entrada sobre pautas estacionales veíamos que este patrón había funcionado muy pero que muy bien durante mucho tiempo, sin embargo durante los dos últimos años mostraba signos de agotamiento. La idea de la entrada de hoy es utilizar el método de Montecarlo para analizar si el patrón ha dejado de funcionar o si sólo se trata de una bajada normal del rendimiento.
¡Vamos a ello!
Cómo aplicar el método de Montecarlo en trading: Ejemplos
Como continuación de la entrada de introducción al método de Montecarlo ( si, si, sigue la saga y puedes leer la primera entrada aquí ), ahora vamos a realizar unos ejemplos sencillos sobre cómo aplicar Montecarlo para probar nuestro sistema de trading. Primero realizando una simulación con una hoja de cálculo y después con un software específico para Monte Carlo.
Simulación de Montecarlo en Excel
Como comentamos en el post de introducción, una de las maneras de realizar una simulación de Montecarlo es aleatorizar el orden de las operaciones ( cambiaremos el orden de las operaciones al azar).
Para esto podemos realizar una simulación sencilla utilizando una hoja de cálculo.
La simulación de Montecarlo en trading: Introducción
El objetivo de someter un proyecto a una simulación de Montecarlo es hacer un análisis del riesgo, examinar la robustez y aumentar la confianza que podemos tener en el sistema.
Tendremos mayor confianza porque sabremos qué es lo que podemos esperar del sistema.
El análisis nos dirá con que nivel de confianza estadística los resultados futuros estarán dentro un rango X, y también nos indicará cuanto será el drawdown que posiblemente tendremos que afrontar.
Analizar todo esto es muy útil para determinar nuestra estrategia de money management y también para saber cuándo un sistema ha dejado de funcionar.
Vamos a ello:
