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ENTREVISTA: “Ciencia del espacio” para traders

Bolsa 16.06.2022 09:40
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© Reuters. ENTREVISTA: “Ciencia del espacio” para traders

John Ehlers es el científico jefe, y presidente, de MESA Software. Su carrera profesional comenzó tras alistarse en la Fuerza Aérea de los EE.UU. para convertirse en piloto durante la Guerra de Corea a principios de la década de los 50’s (1950). Allí entró en contacto con la ingeniería eléctrica, que le fascinó. Por esta razón, se convirtió más tarde en ingeniero eléctrico y comenzó una carrera en la empresa estadounidense Raytheon (NYSE:RTN). Pero sus habilidades de ingeniería también le fueron útiles en otros lugares: aplicó la ciencia del procesamiento de señales digitales al arte del análisis técnico y el trading bursátil. Por lo tanto, desde 1976, John Ehlers también ha estado operando como trader privado. Ha escrito 4 libros y más de 75 artículos en revistas profesionales. Cada año, en octubre, presenta sus últimas investigaciones en un taller de trading.

TRADERS': ¿Cómo le ayudó su experiencia en el procesamiento de señales digitales a iniciarse en el análisis técnico y en el trading en general?

Ehlers: A mediados de la década de 1970, las medias móviles y otros indicadores se calculaban con lápiz y papel. Con mi experiencia en el procesamiento de señales digitales, filtros y programación de ordenadores, me vi a mí mismo siendo el tuerto en el país de los ciegos. Y me di cuenta de cómo ciertas tecnologías se aplicaban de manera inapropiada al trading.

TRADERS': ¿Tiene un ejemplo?

Ehlers: Un enfoque popular en la década de 1980, la transformación rápida de Fourier. El algoritmo requiere que los períodos del ciclo a analizar estén en potencias de 2, es decir, 2, 4, 8, 16, 32 y así sucesivamente. Pero esta resolución no es suficiente para determinar con precisión los períodos del ciclo del mercado. Por ejemplo, un ciclo mensual se correspondería con un período de 20 dias.

TRADERS': ¿Cuál es su filosofía y enfoque general del análisis técnico?

Ehlers: Creo que mi enfoque es significativamente diferente al de la mayoría. Cuando tengo una idea, primero la desarrollo usando formas de onda deterministas. Solo cuando el concepto está probado teóricamente, lo aplico a los datos reales del mercado. Una de las razones por las que prefiero trabajar con ciclos y hacer swing trading es que puedo recopilar estadísticas significativas sobre datos relevantes en cientos de operaciones. Y solo opero en base a una evaluación estadística.

TRADERS': ¿Cuánto ruido vemos en los mercados y qué proporción es señal real?

Ehlers: El ruido suele superponerse completamente a la señal. Esto se puede medir por la relación señal-ruido. Para hacerlo, considere un filtro de banda estrecha y uno de banda ancha, ambos sintonizados con una señal. Si la potencia de los datos filtrados es la misma para ambos filtros, entonces no hay ruido. Sin embargo, si la potencia de los datos filtrados por el filtro de banda ancha es mayor, entonces la potencia en exceso de la señal debe provenir del ruido. Cuando realice este experimento con datos de mercado, el filtro de banda ancha casi siempre le permitirá una potencia mucho mayor que un filtro de banda estrecha.

TRADERS': ¿Cuáles son las fortalezas y debilidades de los indicadores clásicos que utilizan la mayoría de los traders?

Ehlers: La mayor debilidad de los indicadores clásicos es que los traders no entienden lo que muestra el indicador. Por ejemplo, un estocástico se atasca en su umbral superior cuando el mercado tiene una tendencia alcista. Para obtener más información al respecto, proporcionada por John Ehlers, visite: www.mesasoftware.com. Por lo tanto, los traders deben colocar un filtro de paso alto frente al indicador para eliminar el componente tendencial para que el estocástico pueda mostrar con mayor precisión las fluctuaciones a corto plazo en los datos del mercado. Otro ejemplo son las medias móviles y los indicadores basados en ellas, que incluyen un desfase importante debido a su construcción. O tome el MACD, que a menudo se usa para construir convergencias y divergencias. De hecho, sin embargo, estos efectos se deben únicamente a las diferentes respuestas de frecuencia de las 2 formas de onda que se comparan.

TRADERS': Por lo general, los indicadores tienen ciertas configuraciones predeterminadas en términos de la duración del período utilizado. ¿Estas configuraciones tienen un valor en sí mismas o solo debido al hecho de que muchos traders trabajan con ellas?

Ehlers: En absoluto. Es cierto que los traders privados utilizan un RSI de 14 periodos, por ejemplo, pero estos traders no mueven el mercado. Todo trader debe comprender que está jugando el juego más difícil del mundo contra las personas más inteligentes del mundo.

TRADERS': ¿Qué pasa con los indicadores como las bandas de Bollinger o las medias móviles adaptativas, que hasta cierto punto se adaptan al comportamiento del mercado?

Ehlers: El retraso se produce con especial frecuencia en los indicadores adaptativos. El primer retraso se produce en el cálculo de la media móvil. También necesita datos históricos para calcular la volatilidad. Ajustar los indicadores a la ventana temporal respectiva no elimina el retraso en el cálculo.

TRADERS': ¿Con qué técnicas trabaja?

Ehlers: Utilizo mis propios filtros e indicadores para minimizar el retraso de cálculo y el cambio de fase en la banda de frecuencia respectiva. Al hacerlo, no adapto mis indicadores al mercado, sino que dejo que el mercado venga a mí. Eso significa que tengo ciertos márgenes temporales con los que me siento más cómodo. Utilizo filtros de banda ancha para minimizar el retraso, y estos me dan señales lo suficientemente oportunas en mi zona de confort. Por ejemplo, no me gusta operar más de una vez al día según los datos intradía y me gusta mantener una posición durante 2 o 3 semanas si uso datos diarios.

TRADERS': En la práctica, ¿cómo define y reconoce los ciclos?

Ehlers: La definición de un ciclo está en el centro de cómo funcionan los datos de mercado. Un ciclo es simplemente una reacción del sistema a una perturbación. No importa si tocas una campana, pulsas una cuerda de guitarra o haces sonar un silbato. Todos estos instrumentos producen tonos en respuesta a una perturbación. Pero el "sistema" en sí es diferente en cada caso. En el trading, el sistema es todo el mercado y hay muchas perturbaciones. El resultado es que los datos de mercado pueden describirse como ruido no estacionario (es decir, que nunca se repite), que tiene el llamado "espectro rosa". Pero el ruido no es sinónimo de caos. El espectro rosa significa que los componentes con longitudes de onda más largas tienen amplitudes proporcionalmente más grandes. Por lo tanto, los componentes del ciclo que son útiles para el trading se pueden recuperar filtrando los componentes no deseados de los datos.

TRADERS': ¿Nos puede explicar el concepto de máxima entropía para esto?

Ehlers: La entropía es una medida del desorden que exhibe un sistema. En 1978, se utilizó la máxima entropía como técnica matemática avanzada en la búsqueda sísmica de petróleo. La ventaja de este enfoque era que solo se requería una pequeña cantidad de datos para obtener respuestas precisas. Me di cuenta de que esto podría ser importante al procesar datos de mercado, ya que los ciclos de mercado son frecuentes y el uso de una muestra de datos corta podría conducir a una medición más precisa. El algoritmo funciona aplicando un filtro cada vez más complejo a un bloque de datos para eliminar tantos componentes cíclicos como sea posible. Dentro de los límites impuestos por la complejidad de los filtros utilizados, la imprecisión matemática restante contiene la menor cantidad de energía cíclica o entropía.

TRADERS': ¿Cómo aplica entonces este resultado?

Ehlers: Se aplica mediante un generador de barrido (generador de ondas sinusoidales) al filtro respectivo, que genera una forma de onda con una frecuencia que varía linealmente y una amplitud constante. La salida del filtro representa así una instantánea del espectro de los datos. Luego, como con un promedio móvil, la ventana de datos en consideración avanza una barra para obtener una imagen más o menos continua del cambio en el espectro en función del tiempo. El resultado de mi método fue el Análisis de Espectro de Máxima Entropía o MESA para abreviar. Todavía se considera el método líder para medir el espectro del mercado en la actualidad.

TRADERS': ¿Cuándo desarrolló y programó todo esto?

Ehlers: Para los traders, ya describí MESA en los primeros números de la revista "Stocks & Commodities". Y antes de darme cuenta, estaba vendiendo programas de trading. En 1992, escribí el programa intradía R-MESA para negociar el S&P 500. Futures Truth calificó al R-MESA como uno de los 10 mejores sistemas de negociación para el S&P 500 durante más de 10 años.

TRADERS': ¿Cómo se crea un ciclo de mercado típico?

Ehlers: No quiero atribuir causalidad a un ciclo de mercado. Pero sabemos que toda empresa, desde los mandos medios hacia arriba, tiene que presentar sus cifras todos los meses. Es lógico concluir que probablemente haya un ciclo predominantemente mensual en los datos del índice. De hecho, los análisis de MESA muestran que este es el caso.

TRADERS': ¿Cuáles son los diferentes tipos de ciclos?

Ehlers: El mercado es una forma continua de todos los períodos. La forma estadística del Pink Spectrum significa que los componentes con longitudes de onda más largas tienen una oscilación de amplitud mayor. En el dominio del tiempo, el Pink Spectrum significa que los datos del mercado tienen memoria. Por ejemplo, muchos traders aún recuerdan 2008. Los ciclos del mercado son en realidad cambios de fase que varían en el tiempo, como la modulación FM en la radio. Uno puede observar cambios rápidos en el período del ciclo dentro de un corto período temporal ("chirridos").

TRADERS': ¿Para qué mercados utiliza sus análisis?

Ehlers: Ya no vendo indicadores ni estrategias, sino que opero como trader activo privado en el mercado más grande, el de los futuros de E-Mini S&P, para obtener los efectos promedio (reversión a la media) sobre las acciones individuales y con el tiempo. Pero en realidad no importa, porque los conceptos de procesamiento de señales digitales y ciclos son universales. No dependen de la "personalidad" de un valor en particular.

TRADERS: ¿Qué pasa con los ciclos de acciones o sectores individuales?

Ehlers: Creo que los sectores están mejor representados por los ETF. En su mayor parte, se negocian como futuros. Nunca he negociado acciones individuales de forma intradía, por lo que no tengo experiencia. En mi opinión, las acciones individuales solo deben negociarse en el largo plazo, por una variedad de razones prácticas.

TRADERS': ¿Es posible averiguar qué pone en marcha un ciclo?

Ehlers: Le hice exactamente la misma pregunta a un profesor de la universidad. Su respuesta fue: "¿Qué desencadena un latido del corazón?" Llegué a la siguiente conclusión: no existe un ciclo perfecto. Todos los osciladores tienen algo de parpadeo, pero la señal coherente se reconstruye después de cada nueva perturbación. Este concepto es el mismo para todos los generadores de ciclo.

TRADERS': ¿También es posible anticipar un nuevo ciclo con un retraso temporal muy corto, como un evento de extrema volatilidad?

Ehlers: La respuesta corta es no. Los datos fundamentales siempre tienen prioridad sobre los datos técnicos.

TRADERS': ¿Cómo de fiable o robusta es la duración de un ciclo en el futuro?

Ehlers: Dado que los datos de mercado no son estacionarios, la duración de un ciclo coherente es variable. Pero, en general, la mitad de la duración del ciclo es una buena regla general para el período temporal que se utilizará para los indicadores.

TRADERS': ¿Esperar la confirmación de la señal con indicadores clásicos es algo que funcionó tan sólo en el pasado?

Ehlers: No estoy seguro de que esperar la confirmación del mercado haya funcionado alguna vez. Al menos no si usas ciclos. Tal vez funcionó en el trading tendencial cuando el período de tenencia es relativamente largo. Considere el problema con los ciclos de la siguiente manera: suponga que los datos del mercado tienen un período de ciclo de 20 barras de precios, digamos un ciclo mensual con barras diarias. Ahora puede esperar un retraso de filtro o cálculo de 5 barras para obtener una señal de entrada. Sin embargo, dado que solo puede ingresar en el siguiente compás después de la señal, se genera un retraso de 6 compases. Si agregara 4 barras más (= 10), su entrada de trading estaría exactamente fuera de fase con respecto a los datos reales del mercado. Lo cual significa que tendría que invertir sus reglas, por así decirlo, para desarrollar una estrategia viable: tendría que comprar cuando reciba una señal de venta y viceversa.

TRADERS': ¿Tiene en cuenta los patrones de los gráficos, así como el soporte y la resistencia?

Ehlers: No. Como le dije, los datos del mercado no son estacionarios. Y esa es una explicación suficiente para invalidar la utilidad de usar patrones de gráficos. Conozco muchas ilusiones ópticas que creo que son comparables a los patrones de gráficos.

TRADERS': ¿En qué marco temporal opera usted mismo y por qué?

Ehlers: Realizo transacciones intradía automatizadas con gráficos de 15 minutos. Elegí este período temporal porque quiero promediar una operación por día. Los gráficos de 15 minutos brindan suficiente resolución para esto y todavía tienen suficiente impulso en la señal para permitir una ganancia promedio aceptable por operación. Durante un día de negociación, hay 27 barras de precios de 15 minutos. Así que busco períodos de ciclo durante el día que estén aproximadamente entre 27 y 54 barras. Recuerde, sin embargo, que los datos del mercado tienen un Espectro Rosa. Si tuviera que usar un rango cíclico con períodos la mitad de largos, entonces esperaría que mi ganancia promedio por operación fuera la mitad. Entonces, en este caso, tendría que operar con el doble de frecuencia para obtener el mismo beneficio neto.

TRADERS': ¿Por qué es tan difícil desarrollar estrategias sólidas incluso con modelos adaptativos?

Ehlers: Nuevamente, la razón es que los datos de mercado no son estacionarios. No se puede predecir lo que hará el mercado en un período temporal significativo. Se necesitan datos y tiempo para medir la condición de que requiere ajuste. Entonces, cuando se ajusta a una nueva condición de mercado, el evento ya ha pasado y básicamente está utilizando datos antiguos para operar con las condiciones actuales. En lugar de anticipar una condición cíclica, es mejor ir con lo que te ofrece el mercado.

TRADERS: Muchos traders discrecionales de éxito dicen que simplemente hacen más de lo que mejor funciona. ¿Está de acuerdo en que el trading cuantitativo no es tan diferente en este sentido?

Ehlers: El problema es que los traders discrecionales suelen prescindir de información estadística sobre la probabilidad de éxito, a menos que la hayan incorporado inconscientemente a su concepto a través de su experiencia. Creo que esto es peligroso. Es por eso que todos mis filtros, indicadores y estrategias tienen que funcionar primero con formas de onda teóricas antes de cargarse con datos reales, y por eso pruebo mis estrategias en cientos de operaciones. También he desarrollado mis propios optimizadores de avance que muestran hasta qué punto la estrategia ha funcionado fuera de la muestra en el pasado.

TRADERS': ¿Cuánta "ciencia del espacio" necesita realmente para dominar un enfoque del trading cuantitativo?

Ehlers: Todos usamos las matemáticas en nuestra vida cotidiana. Eso no significa que tengas que entender álgebra o cálculo a fondo. Es similar con el trading cuantitativo. El procesamiento de señales digitales puede ser complicado y para algunos es una profesión. Los traders no necesitan dominarlo todo. Pero pueden beneficiarse significativamente al comprender algunos principios básicos. Eso es lo que enseño en mis talleres anuales.

TRADERS': ¿Cuáles son los errores más comunes que cometen los traders cuando trabajan con ciclos en general?

Ehlers: Hay 2 grandes errores. Muchos traders esperan encontrar un ciclo para operar filtrando. Para que la forma de onda filtrada se vea mejor, tienden a reducir el ancho de banda del filtro. El problema es que los filtros inevitablemente tienen un cambio de fase en su ancho de banda del orden de 180 grados. Como resultado, a veces el sistema de trading produce resultados perfectos, pero luego la misma estrategia solo produce pérdidas. El problema, sin embargo, no es que la estrategia falle, sino que el período del ciclo de los datos del mercado cambia. El único remedio es usar filtros con un ancho de banda relativamente amplio para que el cambio de fase de los datos filtrados sea relativamente pequeño en el rango de los ciclos esperados de los datos.

TRADERS': ¿Y cuál es el otro error?

Ehlers: El segundo gran error que cometen los traders es subestimar el impacto de las pérdidas. Por ejemplo, una estrategia de trading que tiene un 60 % de ganadores puede ser bastante buena. Pero también inevitablemente tiene pérdidas del 40 %. Entonces, la probabilidad de tener 2 pérdidas seguidas es 0,4 por 0,4 igual al 16 %. Si continúa este proceso, la probabilidad de tener 6 pérdidas seguidas sigue siendo del 0,4 %. Eso suena bastante bajo. Pero si opera intradía con una operación por día, realizará alrededor de 250 operaciones en un año. Entonces, la probabilidad de tener 6 pérdidas seguidas en el transcurso de un año es repentinamente muy alta. No creo que muchos traders puedan hacer frente a seis pérdidas seguidas sin detener sus operaciones o cambiar su estrategia, pero estadísticamente es probable que suceda. Debe ser consciente de que perder es parte del trading antes de comenzar.

TRADERS': ¿Hay algo más que le gustaría recomendar a nuestros lectores en base a su experiencia?

Ehlers: Animaría a los traders a estudiar y comprender los principios del análisis cuantitativo. Mi prueba, por ejemplo, es llevar cada afirmación a su extremo lógico. Si luego falla la aserción, entiendes por qué, o entiendes los límites impuestos a la aserción.

La entrevista fue realizada por Marko Gränitz.

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