Por muy sofisticados que sean los algoritmos de trading, muchos de ellos terminan fallando. La sobre optimización de los parámetros suele estar detrás de ello, y termina pasando factura a la cuenta de resultados tan pronto como las características de la serie histórica comienzan a divergir de las utilizadas en los conjuntos de datos de entrenamiento y validación, algo desgraciadamente muy habitual en las series históricas de los activos financieros.
La sobre optimización es además una tentación en la construcción de cualquier algoritmo, pero que debemos evitar a toda costa. ¿A quién no le gusta ver unas estadísticas inmejorables y una curva de equity que no para de subir?
Esto nos lleva a la primera regla de oro al construir un algoritmo de trading.
“Cuantos menos parámetros tenga tu algoritmo, menor es el riesgo de sobre optimización”.
Es de cajón, pero a veces las reglas más simples son también las más efectivas. No siempre es fácil, pero reducir al máximo los parámetros de un algoritmo ayuda a analizar los resultados y a la hora de elegir la combinación de parámetros que finalmente vayas a operar en una cuenta en real. Analiza cuál es la contribución individual de cada parámetro al resultado final. Si alguno de ellos tiene una aportación reducida, considera la posibilidad de eliminarlo o, alternativamente, modificar el algoritmo para tratar de incrementar su aportación al resultado final. No obstante, ten en cuenta que algunos parámetros, aparentemente aportan poco, pero sin embargo son fundamentales a la hora de estabilizar los resultados del algoritmo.
La segunda regla de oro guarda relación con la forma de elegir una combinación de parámetros adecuada.
“Elige una combinación de parámetros que se encuentre en una región de la superficie de resultados lo más plana posible”.
La razón es simple. Cuanto más plana sea la región, es más probable que los resultados del algoritmo sean más estables, ya que variaciones en los valores de cada uno de los parámetros no tendrán una incidencia tan importante en el resultado final. 
Suele ocurrir que los resultados más espectaculares de un algoritmo de trading se corresponden con crestas muy pronunciadas, que destacan sobre todo lo que tienen a su alrededor. Puede parecer una buena idea utilizar esos valores, pero créeme que a la larga no suele ser la mejor decisión. Una de las pocas certezas que hay en el trading algorítmico es que la combinación óptima de valores de los parámetros de un algoritmo en la fase de entrenamiento y validación dejará de serlo cuando se aplica sobre datos nuevos.
Es también importante tener en cuenta que el proceso de selección de los parámetros de un algoritmo de trading no acaba con la fase de validación de los parámetros optimizados con el set de entrenamiento. Conviene hacer una revisión de la composición de los resultados. Es preferible un sistema con un gran número de trades que aportan un resultado pequeño pero constante, que otro cuyo resultado final está muy condicionado por un número muy reducido de operaciones que aportan un porcentaje muy elevado del resultado final.
Como casi siempre ocurre, la sabiduría popular resume con maestría lo que uno trata trasmitir. Podemos decir que, en el trading algorítmico, lo mejor es enemigo de lo bueno.
Espero que estos consejos sean útiles para todos los que se inician en este complejo pero también apasionante mundo del trading algorítmico.
Flujos netos de efectivo
Los ETFs y los fondos de inversión son productos muy utilizados por una parte importante de la comunidad inversora, debido a su tratamiento fiscal especial y a la posibilidad que ofrecen de construir una cartera diversificada de manera muy sencilla. Por ese motivo, son un buen termómetro del interés y del miedo en cada momento.
En lo que va de año, a pesar de que la renta variable no está teniendo un buen comportamiento, los inversores han depositado en ETFs y fondos de inversión de renta variable la suma de 146.630 millones de dólares.
Siguen llegando nuevos flujos de efectivo a la renta variable. Esta semana, más de 19.000 millones, apoyando las subidas de los principales índices.
Por lo que respecta a la cartera de derivados de inversores institucionales, se reduce de nuevo la exposición a renta variable hasta alcanzar un nuevo mínimo en 65,2%, mientras aumenta el peso de la renta fija y las materias primas.
Seguimiento de la Fuerza Relativa Tendencial
Este indicador es útil a la hora de determinar el peso relativo que debe asignarse a cada clase de activo en una cartera diversificada. Se diferencian cuatro tipos de tendencias (alcista, lateral-alcista, lateral-bajista y bajista). Identificamos a continuación en qué punto se encuentra la FRT con datos de cierre del viernes y cómo ha evolucionado en el tiempo.
Esta semana se caracteriza por la importante recuperación de las tres clases de activos sobre las que hacemos seguimiento semanal, que se ve refrendada por la correspondiente caída en la FRT de los índices de volatilidad. Las cryptos (+29) entran directamente en zona alcista tras una subida de 59 puntos. Las bolsas mundiales (-3) quedan más rezagadas, en zona lateral-bajista, y materias primas (+54) continúan una semana más liderando la clasificación de la FRT.
Entre las familias de materias primas, Energía (+86) mantiene sus niveles máximos de FRT. Le siguen Alimentación (+48), y Metales Preciosos (+42) e Industriales (+42).
En las últimas 4 semanas, las materias primas han tenido una revalorización media del 8,1%, mientras las bolsas mundiales han experimentado un retroceso del 1,0% y las cryptos una revalorización del 17,6%.
Dentro de la renta variable, la región cuya composición interna es más fuerte actualmente es la americana (+44), claramente en zona alcista, mientras que la europea (-13) y la asiática (-9) se mantienen en zona lateral-bajista.
EE. UU. sigue ejerciendo como safe haven, llegando a superar por performance en el año a Asia.
Actualización de los niveles de control de los inversores institucionales
Como saben de artículos anteriores, nuestra predisposición es alcista mientras el precio de los distintos activos se sitúe por encima de los niveles en los que se encuentran posicionados los inversores institucionales y que se muestran en la tabla siguiente. Los niveles de presión bajista son relevantes a los efectos de anticipar en qué zonas de precios puede incrementarse temporalmente la volatilidad.
Tenemos predisposición alcista desde hace dos semanas en el S&P 500, y se mantendrá así siempre que se mantenga por encima del nivel de control situado en 4.449. Es importante destacar que surgen nuevas presiones a niveles muy próximos al de control, lo que hace que este tome mayor relevancia en la gestión del riesgo. Por otro lado, Dow Jones y Nasdaq también han confirmado claramente la superación de los niveles de control, por lo que retoman la predisposición alcista, mientras se mantengan por encima de 34.760 y 14.825, respectivamente.
En el caso de las materias primas, han continuado el cierre de largos por parte de los inversores institucionales. A pesar de ello, se mantiene la predisposición alcista en el activo, mientras la cotización se sitúe por encima de 1.839 dólares por onza. La plata también mantiene su predisposición alcista, mientras su precio sea superior a 23,9 dólares. El Brent, con revalorizaciones en torno al 9%, mantiene su predisposición alcista, con un nivel de control de los inversores institucionales que se aumenta hasta los 64,8 dólares.
Por último, la actividad institucional en las dos principales cryptos sigue su curso. El nivel de control del Bitcoin continúa cayendo, y lo hace hasta 55.489. Sólo si se superase ese nivel, la predisposición sería alcista, por lo que por ahora el escenario de debilidad debe ser el principal. Ethereum, al haber superado el nivel de control en 3.110, retoma la predisposición alcista. Recordamos que la salida de los inversores institucionales comenzó cuando la segunda crypto por capitalización perdió los 4.500 dólares.
Actualizamos a continuación algunos de los niveles de prealerta más relevantes para la semana entrante:
• S&P 500: la pérdida de 4.464 incrementaría el riesgo de correcciones.
• Dow Jones: la pérdida de 34.754 y, posteriormente, 34.545 incrementaría el riesgo de correcciones.
• Nasdaq 100: la pérdida de 14.853 incrementaría el riesgo de correcciones.
• Oro: la pérdida de 1.926 alertaría de nuevas correcciones.
• Plata: la pérdida de 24,9 alertaría de nuevas correcciones.
• Crudo Brent: la pérdida de 113,30 y, posteriormente, 101,85, incrementaría riesgo de correcciones.
• Bitcoin: la pérdida de 41.805 incrementaría el riesgo de correcciones.
• Ethereum: la pérdida de 3.093 incrementaría el riesgo de correcciones.
¡Buena semana y buenas inversiones!