‘¿Porqué aplicar un método de gestión de capital y no otro?’, puede que os preguntéis cacareantes. ‘¿Cómo puedo saber qué método va mejor a mi sistema especulativo u especulatorio?’. Bien pensado, queridos pollos.

Seguro que habréis leído u oído hablar de las ‘simulaciones de Montecarlo‘.  Su principal utilidad (o para lo que más se utiliza) es para estimar un drawdown más realista que el que podamos obtener cogiendo un histórico de un sistema u operativa cualquiera.

El drawdown máximo, para no liarnos demasiado, es la diferencia entre un pico y un valle en la curva o línea de resultados de una cartera, ésto es, el mayor descenso que se haya producido en nuestra curva de resultados desde un máximo hasta un mínimo. La importancia del drawdown es que éste supone la medida de riesgo de cualquier sistema. En mi opinión, mantener un drawdown bajo  (aún a costa de obtener menores ganancias sobre el papel) nos permitirá sacar mucho más partido a la gestión monetaria, ya que manteniendo un riesgo bajo en la cartera se puede destinar mayor capital a operar, lo que supone trabajar con más contratos.

¿Qué es lo que hace un análisis de Montecarlo? Pues básicamente, y a partir de una secuencia de negocios, los desordena de forma aleatoria un montón de veces (500, 1000, o las que se quiera) y, para cada ordenamiento, hallar sus estadísticas (rentabilidad, profit factor, drawdown, etc). Entonces, se elige un nivel de confianza (usualmente el 95%) y se analizan los datos obtenidos.

Un ejemplo: supongamos que tenemos la secuencia de negocios de un sistema que arrojan un drawdown máximo del 15%, y tras analizarlas por Montecarlo, el 95% de las ordenaciones simuladas dicen que el drawdown es igual o menor al 30%. Sabemos ahora que si operamos dicho sistema, podemos esperar un drawdown del 30% con un 95% de probabilidad.  El dato que arroja Montecarlo, con toda seguridad, será más conservador (y veraz) que el que arroje  ‘a pelo’ una serie de datos de un sistema sacados de ‘visualchart’ o  ‘proreal’. Por otra parte también os tengo que decir, y sin ánimo de desanimar a nadie, que dicha serie de datos sirve de poco o nada.  Es muy corriente que no puedas entrar o salir en los niveles que marca un sistema, aún queriendo hacerlo, y obtengas resultados distintos operando en ‘real’. Es lo que hay. Por eso he tardado unos años en poder tener unos análisis ‘creíbles’ de Montecarlo de mis propios sistemas, ya que he tenido que esperar a tener una serie real (y significativa) de negocios.

Cuando analizamos unas estadísticas sobre un sistema, y al ver sus resultados, tendemos a pensar que los resultados que arroja el análisis se mantendrán en el futuro… y, mis queridos pollos, ésto no suele pasar.  Una de las razones de que no pase ésto es porque el orden, la secuencia de los negocios, es vital. Las estadísticas de un sistema cambian significativamente empezando con una serie de ganancias o con una de pérdidas. Y eso hace Montecarlo, darnos unas estadísticas ‘fiables’ teniendo en cuenta múltiples ordenaciones de una serie de negocios.

Pues bien, sabiendo ésto también conviene saber que el análisis de Montecarlo también se puede realizar, para la misma serie de negocios, con distintos métodos de gestión monetaria. Y dichos análisis arrojarán unas estadísticas que nos harán decantarnos por un método u otro.  Existen aplicaciones informáticas, como el MSA (Market system analyzer), que nos ofrecen la posibilidad de averiguar todo lo anteriormente expuesto.

4 Responses to “Trading para pollos (4): ‘Montecarlo’”
  1. Nakio says:

    Leyendo estas cosas me se queda la sangre helada. Da miedo hasta pulsar el boton de “Ejecutar”.

    Con estas cosas me doy cuenta de lo abajo que estoy en este mundillo. Seguiremos bebiendo de tus conocimientos.

  2. Tirante says:

    Con que no te atragantes…. 😉

  3. Ricky Valen says:

    Que barbaro, yo me he quedado igual que Nakio, como si me fueran a catear todas en Septiembre… y esto es para pollos? 😉

  4. Tirante says:

    Para pollos y gallinakas. 😛

  5.  
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