Hoy les traigo un artículo sobre un curioso método técnico, de mi serie de artículos estrictamente técnicos y con enfoque en la teoría de Dow. Me refiero al método de trading con la curva de rendimientos o “trading equity curve”. Este método es más conocido por los desarrolladores; no encontré mucha información en español acerca de él, ni tampoco de la forma en la que lo trato (utilizando otros indicadores), aunque es altamente probable que alguien lo haya pensado como yo. Este artículo solo pretende ser una guía, y no abarca todos los desafíos que un desarrollador deberá resolver al aplicarlo.
El método consiste en enfocarse en la curva de rendimientos, además de en el precio; y la idea, por lo tanto, es hacer trading con la curva de rendimientos, no solamente con el precio.
La curva de rendimientos es sencillamente la representación gráfica de los resultados de las operaciones sumadas al capital inicial. Normalmente, se utiliza una media móvil aplicada a dicha curva (la mayoría de los artículos que se encuentran en internet ofrecen este tratamiento). Es de amplio conocimiento que, cuando el precio cruza por encima de la media móvil, es probablemente alcista, y cuando está por debajo de la media móvil, es probablemente bajista. Lo mismo sucede con la curva de rendimientos: cuando está por encima de la media móvil (aplicada a dicha curva), va a estar al alza, y si está por debajo será bajista.
Pero, ¿qué quiere decir que la curva de rendimientos esté al alza o a la baja? Que esté al alza quiere decir que la estrategia aplicada al precio va a pasar por una racha positiva; es decir, va a obtener más take profit o tomas de ganancias que pérdidas o toques del stop loss. Y que la curva de rendimientos sea bajista implica lo contrario: que la estrategia de inversión aplicada al precio va a pasar por una racha negativa, es decir más pérdidas o toques de stop loss que take profits o toma de ganancias.
Principales problemas y las soluciones que encontré
El principal problema es el uso de las medias móviles aplicadas a la curva de rendimientos. Por nuestra experiencia como traders, sabemos que quizás no es suficiente una estrategia basada en el precio que utilice una sola media móvil. De hecho, sabemos que aunque el precio esté por debajo de la media móvil, ello no implica necesariamente que sea bajista, ya que puede iniciar un camino al alza y luego cruzar la media móvil —y volverse claramente alcista—, o después de cruzar hacia arriba volver a cruzar hacia abajo y volverse bajista o lateral.
Si la utilización de una estrategia de una media móvil aplicada al precio no tiene una gran fiabilidad, ¿por qué debería tener una gran fiabilidad una estrategia de media móvil aplicada a la curva de rendimientos? La solución que emplea la mayoría de los que tratan este tema es utilizar un filtro más, como el indicador ROC —y otros—, pero no han obtenido grandes resultados.
Entonces, ¿por qué todos se empeñan en solo utilizar estrategias de medias móviles aplicadas a la curva de rendimientos? Esto es sencillo de explicar: la curva de rendimientos solo nos ofrece un valor, el balance o nuestro capital, y deberíamos tener como mínimo cuatro valores para aplicar otros indicadores. Me refiero al precio máximo, precio mínimo, precio de apertura y precio de cierre (HIGH, LOW, OPEN, CLOSE), es decir una vela.
¿Y cómo obtenemos estos valores de la curva de rendimientos (balance máximo, balance mínimo, balance de apertura y balance de cierre de una operación)? Diseñando un algoritmo que capture estos valores. Aclaro que, cuando digo balance máximo y balance mínimo, no me estoy refiriendo al precio máximo por la cantidad ni al precio mínimo por la cantidad; me refiero al balance máximo y mínimo que tuvo la operación mientras estaba viva, o en ejecución. Diseñar un algoritmo que capture estos valores nos va a permitir aplicar otros indicadores a la estrategia aplicada a la curva de rendimientos. Por ejemplo, yo utilicé solamente el indicador Parabolic SAR de Welles Wilder Jr., y logré tener estos resultados:
La otra dificultad que surge, y que he visto en otros artículos, es que luego de una racha positiva dada por una curva de rendimientos alcista, en algún momento comienza la racha negativa dada por la curva de rendimientos bajista. A partir de anticipar con probabilidad esa racha negativa utilizando nuestra estrategia aplicada a la curva de rendimientos, podemos tomar la opción de no operar porque evidentemente se viene una racha negativa. Pero si decidimos dejar de operar, se deja de dibujar la curva de rendimientos; entonces ¿en qué momento podemos anticipar la salida de la racha negativa o curva de rendimientos bajista si no se sigue dibujando la curva de rendimientos?
Muchos solo esperan un cierto tiempo sin operar y luego de ese periodo prueban suerte, pero la solución es más fácil de lo que parece. Durante ese momento de supuesta racha negativa, podemos seguir operando en una cuenta demo, o desarrollando un algoritmo que siga operando ficticiamente (haciendo cálculos de lo que hubiera pasado si hubiéramos seguido operando). De esa forma, la curva de rendimientos se sigue dibujando (aunque de forma hipotética) y, gracias a tener en teoría una curva de rendimientos completa, podemos determinar con probabilidad la salida de esa racha negativa o curva de rendimientos bajista, cuando la estrategia aplicada a la misma nos dé nuevamente señales alcistas.
Críticas al método
La principal crítica sería es que se puede caer en una sobre optimización, sino se emplea bien, además agrega más complejidad, aunque para un desarrollador no debería ser complejo. El método no es tampoco el santo grial: ni piensen en sobre apalancarse en esto, ya que muchas estrategias aplicadas al precio son en sí buenas y nos ofrecen leves correcciones que nuestra estrategia aplicada a la curva de rendimientos puede interpretar como rachas negativas. Todo depende de qué tipo de estrategia apliquemos a la curva de rendimientos; sin embargo, el método es bueno cuando se aplica a estrategias de precio que nos ofrecen una curva de rendimientos con grandes drawdowns o reducciones.
Como he dicho en anteriores artículos, los métodos técnicos no están diseñados para obtener una asertividad del 100%, ya que ante exactamente el mismo patrón no siempre se puede esperar el mismo resultado. Pero los métodos técnicos nos ofrecen ventaja estadística, ya que la historia —tarde o temprano— siempre se repite. Por lo menos, así lo cree también Jim Simmons, matemático, desarrollador y uno de los mejores inversores del mundo.