Por otro lado, con Fixed Ratio la relación del número de contratos a operar y el beneficio generado es decreciente, o lo que es lo mismo, el número de contratos asciende de forma cada vez más lenta. Por ejemplo, supongamos que tenemos un capital inicial de 50.000€
(recuerdo que el capital inicial no importa con Fixed Ratio) que utilizamos una Delta de 50.000€ y empezamos a operar con 1 solo contrato. Cuando la cuenta alcance los 100.000€ empezaremos a operar con 2 contratos, cuando la cuenta alcance los 200.000€ empezaremos a operar con 3 contratos y cuando alcance los 350.000€ empezaremos a operar con 4 contratos. Nótese como cada vez es necesario mayor beneficio para aumentar un contrato, mientras que la Delta, que es la cantidad por cada contrato, es constante.
Esta diferencia provoca que, habitualmente, Fixed Ratio sea más efectivo para cuentas pequeñas, ya que en cuentas grandes suele provocar que los contratos aumenten muy poco a poco, lo que suele limitar en exceso el crecimiento geométrico de los beneficios en las buenas rachas. En todo caso, no podemos afirmar con rotundidad
que una estrategia sea mejor que la otra, hay que estudiar cada caso por separado y valorar también el perfil de cada inversor para la aplicación de una u otra.
Otro aspecto a considerar con Fixed Ratio, es que esta ralentización en el aumento de los contratos, provoca que el orden de los negocios sea un factor crítico. Cuando tratamos las simulaciones de Monte Carlo, aprendimos que los Draw Down dependen directamente del orden de los negocios, y, comentamos, que los beneficios obtenidos no dependían del orden de los negocios, excepto en el caso en que utilizáramos Money Management.

Fixed Ratio - Monte Carlo Analysis
Position Sizing Method: Fixed Ratio
Initial Contracts: 1
Delta: $2,357.47 (Optimal)
Number of Monte Carlo Samples: 1,000
MONTE CARLO RESULTS AT 95.00% CONFIDENCE
Total Net Profi t: $69,021.66
Return on Starting Equity: 138.04%
Max Number of Contracts: 8
Minimum Number of Contracts: 1
Average Number of Contracts: 2
Worst Case Drawdown ($): ($108,286.54)
Worst Case Drawdown (%): 49,58%
Average Drawdown ($): ($7,626.97)
Average Drawdown (%) 5,87%
Return/Worst Drawdown (%): 2.7842
Fig. 1. Análisis de Monte Carlo utilizando Fixed Ratio

Fixed Risk - Monte Carlo Analysis
Position Sizing Method: Fixed Risk
Fixed Fraction (%): 11.97 (Optimal)
Number of Monte Carlo Samples: 1,000
MONTE CARLO RESULTS AT 95.00% CONFIDENCE
Total Net Profi t: $143,221.16
Return on Starting Equity: 286.44%
Max Number of Contracts: 12
Minimum Number of Contracts: 2
Average Number of Contracts: 4
Worst Case Drawdown ($): ($146,801.53)
Worst Case Drawdown (%): 52.07%
Average Drawdown ($): ($9,159.75)
Average Drawdown (%) 6,15%
Return/Worst Drawdown (%): 5.5011
Fig. 2. Análisis de Monte Carlo utilizando Fixed Risk
En la realidad no sabremos nunca el orden de los negocios.
Por eso debemos usar la simulación de Monte Carlo, que es lo que hemos hecho en la Figura 1 y en la Figura 2. Aquí podemos ver el resultado de sendas simulaciones de Monte Carlo para Fixed Risk y Fixed Ratio, al 95% de confianza y con una muestra de 1.000 simulaciones. En ambos casos se ha elegido la f y la Delta que limitan el Draw Down a un nivel prefijado, es decir, ambas simulaciones tienen niveles de riesgo similares. En este caso, la mejor opción es Fixed Risk (fíjense en la última línea)
Esto no tiene porque ser siempre así. Debemos utilizar las simulaciones de Monte Carlo para estudiar cuál es la mejor opción. Recuerden, Monte Carlo es lo que más se acerca a la realidad ya que simula 1.000 ordenaciones distintas de los negocios (en nuestro ejemplo).
CLAVES:

Otra estrategia de Money Management es el Fixed Ratio, algoritmo ideado por Ryan Jones en el que sólo se necesita la Delta
y los beneficios acumulados para calcular los contratos a operar.

Podemos definir a la Delta como la cantidad de dinero que debemos ganar por cada contrato abierto para poder aumentar otro
contrato.

Fixed Ratio suele funcionar mejor en cuentas de trading pequeñas, si bien no se puede afirmar con rotundidad que un algoritmo sea mejor que otro.

Debemos utilizar las simulaciones de Monte Carlo para analizar
las estrategias de Money Management, ya que en este caso, el orden de los negocios afecta tanto al Draw Down como a los beneficios.

En el anterior artículo comparamos las dos estrategias de Money Management más conocidas y utilizadas, por un lado Fixed Risk también conocida como Fixed Fraction, y, por otro, Fixed Ratio.
Tal y como comenté en el anterior artículo, es complicado definir un claro ganador entre los dos algoritmos, hay que valorarlos para cada perfil y sistema. Incluso con el mismo sistema, podemos obtener resultados tremendamente dispares para el mismo algoritmo, si variamos el orden de los negocios. Recordemos que si utilizamos
Gestión Monetaria, tanto al Draw Down como la Rentabilidad son muy sensibles al orden de los negocios. Por eso es más importante, si cabe, utilizar las simulaciones de Monte Carlo para estudiar los algoritmos de Money Management.
Es verdad que, frecuentemente, Fixed Ratio obtiene mejores resultados cuando el capital inicial es pequeño.
Pero esto es debido a que Ryan Jones ideó el ratio para que empezara a operar con un contrato. Esto puede ser una gran limitación para grandes cuentas que utilizarían así poco capital al inicio. No obstante, tal y como vimos en el anterior artículo, es posible formular el algoritmo permitiendo variar el número de contratos iniciales (N0) y, eliminar, por tanto, esta restricción.
Si nos fijamos en las dos tablas que publicamos en el artículo anterior, la estrategia Fixed Risk obtenía un mejor ratio de rentabilidad/riesgo. Una de las razones es, justamente, lo comentado anteriormente. El ejemplo de Fixed Ratio se planteó con un capital inicial de 50.000 u.m. y la fórmula original de Ryan Jones, es decir, iniciando la operativa con un sólo contrato. Se buscó la
Delta Óptima que maximizara el beneficio limitando el Draw Down al 50% y utilizando la simulación de Monte Carlo con 1.000 muestras para encontrar la solución. Iniciar la operativa con un sólo contrato,
provocó que infrautilizáramos el capital al principio, y que la Delta
óptima fuera relativamente pequeña buscando aumentar los
contratos lo más rápido posible.

Fixed Ratio - Análisis de Monte Carlo
Método de Gestión Monetaria --------------------------------------------------------------------- FIXED RATIO --------------------------------------------------------------------
NÚMERO DE CONTRATOS: 1 2 3
Delta: 2.498,00 $ (Óptima) 2.630,45 $ (Óptima) 3.866,98 $ (Óptima)
Número de muestras: 2.000 2.000 2.000
RESULTADOS DE MONTE CARLO AL 95,00% DE CONFIANZA
Benefi cio Neto total: 73.845,68 $ 133.690,00 $ 150.217,13 $
Rentabilidad sobre capital inicial: 147,69% 267,38% 300,43%
Número máximo de contratos: 8 10 9
Número mínimo de contratos: 1 2 3
Número medio de contratos: 2 4 4
Peor Drawdown ($): (105.184,14 $) (116.813,91 $) (96.671,76 $)
Peor Drawdown (%): 49,38% 49,64% 51,14%
Drawdown medio ($): (7.505,95 $) (8.348,08 $) (7.332,44 $)
Drawdown medio (%) 5,76% 5,98% 5,62%
Rentabilidad sobre peor Drawdown (%): 2,99 5,39 5,87
Rentabilidad sobre Drawdown medio (%): 25,64 44,71 53,46

Tabla 1. An. M. C. utilizando Fixed Ratio. Comparativa iniciando la operativa con 1, 2 ó 3 contratos

Vamos a analizar ahora el efecto que provoca variar los contratos
iniciales utilizando Fixed Ratio.
Fijémonos en la Tabla 1 que corresponde a la misma estrategia e inputs de entrada que en el mes pasado, aplicando el algoritmo
Fixed Ratio, e iniciando la operativa con uno, dos y tres contratos.
Tan sólo se ha cambiado el número de muestras que se toman al realizar la simulación de Monte Carlo, 2.000 en esta ocasión.
Podemos ver cómo con un contrato y 2.000 muestras no obtenemos
exactamente el mismo resultado que en la simulación realizada en el anterior artículo con 1.000, siendo los inputs idénticos. Esto es por dos razones. La primera es que con el doble de muestras
“afinamos” más en los resultados. Y la segunda, que las simulaciones de Monte Carlo pueden dar resultados distintos, ya que, trabajamos con una confiabilidad del 95%.
Dependiendo del número de muestras utilizadas, el 5% restante (las colas) serán más o menos relevantes. Por supuesto, los resultados serán siempre muy similares, a más muestras más similares serán, aunque también más costoso será el análisis.

Lo primero que observamos en la Tabla 1 es que, a medida que aumentamos los contratos iniciales, la Delta también va aumentando. Recordemos que, en términos generales, una mayor Delta implica un menor riesgo (más conservadora) y que podemos considerar como referencia, que una Delta neutral es, en teoría, la mitad del Draw Down máximo del sistema, calculado utilizando
Monte Carlo y sin Money Management. Cuando empezamos a operar con pocos contratos en relación al capital inicial, la Delta obtenida es pequeña (más arriesgada) con la finalidad de aumentar lo más rápido posible el nivel de contratos, ya que estamos infrautilizando el capital inicial. En cambio, si empezamos a operar con más contratos en relación al capital inicial, la Delta obtenida
será mayor (más conservadora) buscando aumentar los contratos de una forma más lenta. Al iniciar la operativa con más contratos, estamos asumiendo mayor riesgo en el inicio, ya que siempre podemos perder más dinero con tres contratos que con uno. Es lógico, entonces, que aumentemos los contratos de una forma más lenta, más conservadora, es decir, que utilicemos una Delta mayor.
Fijémonos como la Delta apenas aumenta si iniciamos la operativa con uno o dos contratos. Esto quiere decir que iniciar la operativa con dos contratos, prácticamente no implica un mayor riesgo. Mejor dicho, más riesgo sí tenemos, ya que siempre tendremos más riesgo operando con dos contratos que con uno en el inicio. Pero será un riesgo totalmente asumible por este sistema con los inputs
y restricciones planteadas, que nos debería permitir mantener,
iguales Draw Downs máximos en porcentaje.
Lógicamente, si los niveles de riesgo (Draw Down) se mantienen constantes e iniciamos la operativa con dos contratos en vez de con uno, la rentabilidad sobre el capital inicial aumenta considerablemente, lo que nos permite obtener unos ratios de rentabilidad/riesgo mejores (ver las dos últimas filas de la Tabla 1).
Si iniciamos la operativa con tres contratos en vez de con dos, también vemos que hay una mejora en los ratios de rentabilidad/riesgo, pero en menor medida que en el caso de dos a un contrato, y con un aumento substancial de la Delta. Es decir, iniciar la operativa con tres contratos “obliga” a la Delta a ser más conservadora para mantener el Draw Down controlado.
Esto provoca que la posición máxima sea inferior si iniciamos la
operativa con tres contratos (9) que si la iniciamos con dos (10). Si la iniciamos con un sólo contrato, la posición máxima es de 8 contratos.

Fixed Risk - Análisis de M. Carlo
Método de Gestión Monetaria: Fixed Risk
Fixed Fraction (%): 11,77 (Óptima)
Número de muestras: 2.000
RESULTADOS DE M.C. AL 95,00% DE CONFIANZA
Benefi cio Neto total: 136.529,75 $
Rentabilidad sobre capital inicial: 273,06%
Número máximo de contratos: 11
Número mínimo de contratos: 2
Número medio de contratos: 4
Peor Drawdown ($): (135.483,84 $)
Peor Drawdown (%): 50,36%
Drawdown medio ($): (8.779,86 $)
Drawdown medio (%) 5,94%
Return/Worst Drawdown (%): 5,42
Return/Average Drawdown (%): 45,97

Tabla 2. An. M. C. utilizando Fixed Risk

La Tabla 2 recoge la misma simulación de Monte Carlo hecha el mes pasado para Fixed Risk, pero con 2.000 muestras en esta ocasión. De esta forma podemos comparar los cuatro escenarios de forma totalmente análoga.
Por lo tanto, según estos datos, si decidiéramos utilizar el algoritmo Fixed Ratio para nuestro sistema y capital en concreto, deberíamos iniciar la operativa con tres contratos, y una Delta de 4.000 (siempre redondeamos al alza). Por supuesto, es importante destacar, que ahora deberíamos estudiar a fondo si empezar la operativa con tres contratos es algo razonable o descabellado para nuestro sistema y perfil de aversión al riesgo, fijándonos en el apalancamiento, probabilidad de ruina, etc. En el caso que tuviéramos dudas, lo mejor es siempre aplicar el principio de prudencia y empezar la operativa con dos contratos, que es también el número de contratos iniciales del algoritmo Fixed Risk (ver Tabla 2).

CLAVES:


La simulación de Monte Carlo es nuestra gran aliada para estudiar
a fondo las estrategias de Gestión Monetaria, ya que en presencia
de Money Management, tanto la rentabilidad como el Drawdown, son
sensibles al orden de los negocios.


Fixed Ratio suele ser mejor para cuentas pequeñas ya que el
algoritmo se diseñó para empezar a operar con un contrato. Si analizamos el efecto de variar el número de contratos iniciales, comprobamos que usar un contrato al inicio no siempre es la mejor opción.


El número de contratos iniciales no depende solo de la Gestión
Monetaria. Debemos calcular el número máximo de contratos que
deberíamos abrir de inicio con nuestro sistema en condiciones de
operativa totalmente reales y con los condicionantes que imponga
nuestro perfil, el sistema y el mercado.

Centrando nuestro objetivo

En los últimos artículos estuvimos estudiando la Gestión Monetaria, y anteriormente habíamos estudiado diversas facetas sobre la construcción de nuestro sistema de trading. Pero, ¿cuál es nuestro último objetivo?
Nuestro objetivo es confeccionar nuestro propio Plan de Trading, que en nuestro caso se fundamenta a través de la operativa sistemática. El Plan de Trading es el documento que recoge todo lo que tiene que ver con la operativa, cuándo abrimos y cerramos una posición, cuánto capital destinamos en cada operación, así como la definición de nuestro perfil como inversor. Es también recomendable que incluya un plan de crisis que defina cómo actuar ante imprevistos.
En otros artículos me he referido a Alexander Elder, famoso mundialmente por su libro “Trading for a living” que está traducido al español y recomiendo su lectura. La filosofía de Elder se basa en las tres emes: Mind, Money and Method (Mente, Dinero y Método) Mind se refiere a la psicología del trading, el control emocional, Money se refiere a la gestión monetaria, a cuánto abrimos y Method se refiere a las reglas de entrada y salida, cuando compramos.
Si bien Elder define su filosofía basándose en las tres emes, su obra
da mucho más importancia al Mind, la psicología, quizá porque estudió psiquiatría. Ciertamente comparto al 100% esta idea de Elder, el aspecto psicológico es el más importante del trading.
Incluso en la operativa sistemática, detrás de todo está un ser humano, con sus actitudes y manías, sus alegrías y tristezas, su vanidad y sus miedos. Si la persona no actúa como debe, por buen sistema que tengamos, fracasaremos. Hay numerosos estudios al
respecto dando un mismo sistema matemáticamente ganador a un grupo de personas, y muchas de ellas perdían.
El Plan de trading debe explicar las reglas operativas, el cuándo y cuánto operamos, pero también debe recoger los aspectos psicológicos, aunque nos resultará difícil describir nuestros errores o defectos psicológicos en el trading, sobre todo si tenemos poca
experiencia. Se trata de una especie de confesión, que debe quedar escrita y que nos ayudará enormemente en los malos momentos, que siempre los hay. Es importante tener en cuenta que nuestro Plan de Trading no lo escribimos para terceros, lo escribimos para nosotros mismos, nadie más va a leerlo, por lo que hay que esforzarse en ser realistas y autocríticos, cualidad imprescindible de cualquier buen trader o gestor.
Se estructura desde lo más genérico a lo más concreto.
Hay muchas formas de organizarlo, todas perfectamente válidas. Sirva de ejemplo la estructura de un plan de trading que tiene 5 partes:


Filosofía de trading

Psicología

Reglas operativas

Puesta en práctica y plan de crisis

Supervisión y evaluación

La operativa sistemática es un enfoque particular del trading, una forma de ver y vivir los mercados. El mercado no es eficiente y no nos importa lo que haga, si sube o si baja, no nos preocupamos de analizar o estudiar gráficos o de si el dato de paro mensual es bueno o malo, si los resultados de la empresa X son positivos o negativos.
Sólo nos importan nuestras reglas, nada más. Obviamente, este planteamiento exige un largo y detallado estudio de esas reglas para validar que efectivamente funcionan y que en el futuro seguirán haciéndolo, tal y como hemos visto en una larga serie de artículos.
Nosotros no predecimos, solo reaccionamos. Asumimos que el mercado es irracional e impredecible, no queremos tener razón, queremos ganar dinero.

En este contexto nuestro trabajo no consiste en tomar decisiones, de eso se encargan nuestros sistemas de trading. Nuestro trabajo consiste en estudiar, investigar, analizar, evaluar, verificar y supervisar nuestras reglas de trading y otras nuevas, el reciclaje es constante y permanente.
Nuestro sistema de trading recoge las reglas de entrada y salida, que son estrictas, objetivas, no es posible interpretarlas de varios modos.
Eso es lo que diferencia el trading sistemático del discrecional, cualquiera puede seguir un sistema sin tener ni idea de qué se trata,
sólo cumpliendo estrictamente las instrucciones del mismo. Recordemos que nuestro sistema tiene que estar adaptado a nuestro perfil, es muy importante que tengamos claro lo que esperamos del mercado, nuestra aversión al riesgo, en qué horizonte de inversión queremos operar, si nos sentimos más a gusto con reglas tendenciales o con antitendenciales, etc.
Tal y como se ha tratado ampliamente en este número de Estrategias de Inversión, el mercado ha encontrado a su paso una piedra llamada subprimes, que ha desencadenado una violenta caída en los mercados. No es mi labor analizar este tema. Obviamente, tengo mi opinión al respecto, de hecho, la macroeconomía es una de mis aficiones, por lo que la sigo de cerca pero solo por cultura y afición, ni me sirve ni la utilizo para operar, si bien hay algunos sistemas basados en macroeconomía, aunque pocos. De hecho, conozco excelentes traders que nunca leen la
prensa financiera ni escuchan la radio económica, práctica muy inteligente si creemos que los demás pueden influir en nuestras decisiones. En mi caso no me afecta lo más mínimo, hay ocasiones en que estoy convencido de que el mercado va a subir y yo en cambio estoy vendido porque así lo indican mis sistemas.
Digo todo esto, porque es en el entorno de mercado actual, donde la
operativa sistemática saca lo mejor de sí. Cuando los mercados se ponen nerviosos y sufren de elevada volatilidad, el trader discrecional
duda y lo pasa mal, mientras que el trader sistemático no piensa, solo actúa y disfruta. En estos últimos días, en la operativa
intradiaria, dudar ha podido suponer perder mucho dinero.
En los últimos artículos hemos visto que es la Gestión
Monetaria y lo útil que puede resultarnos. El Money Management es capaz de convertir un buen sistema en uno excelente y uno pésimo en solamente malo. Es una herramienta increíblemente útil en la gestión de carteras con varios sistemas o estrategias aplicadas. Sabemos que se clasifican en Martingale y en Anti-Martingale.
Nosotros debemos usar las Anti-Martingale que abren más contratos cuando nuestra cuenta aumenta y viceversa. En el último número vimos algunos de los tipos más utilizados, como Fixed Risk y Fixed Ratio.

CLAVES


Nuestro Plan de Trading debe incluir por lo menos las tres emes de Elder: Mind, Method y Money (Mente, Método y Dinero), y debe ser realista ya que solo es para nuestros ojos.


La operativa sistemática se basa en reglas estrictas, si las reglas no son 100% estrictas y objetivas, hablamos de operativa discrecional y no debemos hablar de sistema.


Una vez hemos estudiado, analizado, verificado y evaluado nuestro sistema durante largo tiempo y éste está listo para operar, las decisiones las toma éste, por lo que solo nos importan nuestras reglas, nada más.


Podemos clasificar las estrategias de Gestión Monetaria en Martingale y Anti-Martingale. Para operar con nuestros sistemas utilizaremos éstas últimas. Las estrategias más utilizadas de Money Management son Fixed Risk y Fixed Ratio si bien existen muchas otras.

Money Management (Gestión de Capital): Lo más importante que hay que saber.
Hay tres factores que son principalmente importantes e imprescindibles en los cuales debemos trabajar y tener en su lugar antes de operar en los mercados, estos son:
-El sistema con el cual vamos a operar el mercado.
-El aspecto psicológico y emocional.
- La gestión del capital (y de riesgo) o Money Management.
Hoy vamos a hablar un poco sobre la gestión de capital y vamos a ver porque es tan importante y necesario que desde el principio tengamos este aspecto de nuestro trading funcionando adecuadamente.
Antes de armar nuestro plan de gestión de capital, debemos determinar los siguientes valores que son de gran importancia (estos valores los obtenemos a través de nuestro sistema o metodología de trading particular, ya sea haciendo backtest con el Forex Tester, operándolo en una cuenta demo, u operándolo en vivo de forma muy conservadora hasta que podamos juntar la información necesaria, pero por supuesto en caso de operarlo en vivo hay que hacer ciertos testeos históricos para saber a grandes rasgos que tenemos entre manos)
Win probility : Es la cantidad de operaciones ganadoras sobre el total de operaciones. (Generalmente se expresa en % o en 0.xx) por ejemplo si de 1500 operaciones que testeamos históricamente (u operamos en demo o en una cuenta real) ganamos unas 730, lo que hacemos es dividir 730 por 1500 (o sea, ganadoras / total de trades) y nos da el numero que buscamos.
Por ejemplo en este caso el resultado es: 730/1500 = 0.486 o 48.6%
Lo que significa que si las condiciones de mercado se mantienen estables como hasta ahora y si seguimos las reglas de nuestro sistema, en futuras operaciones y “en teoría” deberíamos ganar aproximadamente el 48% de las veces.
Win loss ratio: O el ratio de ganancias y pérdidas hace referencia a cuanto ganamos cuando ganamos y cuanto perdemos cuando perdemos (en promedio).
Lo sacamos en varios pasos:
1- Lo que hacemos es sacar el valor promedio de cuanto perdemos por operación, o sea sumamos el dinero perdido en el total de operaciones perdedoras y lo dividimos por el total de operaciones perdedoras.
Digamos por ejemplo que al sumar el resultado de todas las operaciones perdedoras nos da como pérdida total -$82.000 y siguiendo los números usados en el ejemplo del valor anterior, tenemos un total de 1500 operaciones al cual al restarle las ganadoras (730) nos da un total de 770 operaciones perdedoras, lo que hacemos es dividir 82.000/770= $106.50. Lo que nos dice que “en promedio” cada vez que perdemos, perdemos unos $106.50 dólares. Esta es nuestra perdida promedio.
2- Luego hacemos lo mismo con las operaciones ganadoras para sacar la ganancia promedio, o sea, sumamos todo el dinero ganado en las operaciones ganadoras y lo dividimos por el total de operaciones ganadoras.
En este ejemplo digamos que el total de operaciones ganadoras nos da unos $143.000 de ganancia, lo cual dividimos por 730 (total de operaciones ganadoras) y vemos que esto nos da: 143.000/730= $195.90. Lo que nos dice que “en promedio” cada vez que ganamos, ganamos unos $195.90 dólares. Esta es nuestra ganancia promedio.
3- En el último paso para obtener el valor o ratio que buscamos es simplemente dividir la ganancia promedio por la pérdida promedio (Ganancia promedio/Perdida promedio)
195.90/106.50= 1.84. Y así tenemos nuestro Win loss Ratio.
Este valor nos dice cuanto ganamos por cada dólar perdido, o cuanto nos arriesgamos a ganar por cada dólar que nos arriesgamos a perder.
Por ejemplo en la ruleta si jugamos a color (rojo o negro) sabemos que tenemos un “Win loss ratio” de 1, o sea estamos arriesgando 1 para ganar 1 (el doble) en caso de acertar.
En el caso de jugar a Docenas para seguir con la analogía del casino, allí tenemos un “Win loss ratio” de 2, o sea que por cada 1 que arriesgamos, si ganamos, ganaríamos 2.
Pero la ventaja del casino en estos ejemplos no está aquí, sino que está en el valor que vimos primero o sea el “Win probability” ya que al tener la ruleta el número cero, nuestro “Win probability” a largo plazo nunca será 50% (en el caso de jugar a color), sino que será menor ya que al largo plazo si o si nos saldrá el cero. O sea, cuando ganamos ganamos lo mismo que cuando perdemos, pero a largo plazo perdemos más veces de las que ganamos por lo cual terminamos si o si siendo perdedores (Obviamente y repito, todo esto en el largo plazo)
El “Win loss ratio” también lo pueden sacar en lugar de usando la ganancia en dinero, usando la ganancia en pips, es lo mismo. Suman todos los pips ganados en todas las operaciones ganadoras y lo dividen por las trades ganadoras, y asi tienen la ganancia promedio en pips.
Luego suman los pips que perdieron en todas las operaciones perdedoras y lo dividen por el numero de operaciones perdedoras y ahí tienen la perdida promedio en pips. Luego para sacar el “win loss ratio” en pips en lugar de dinero, hacen los mismo, dividen la ganancia promedio en pips por la pérdida promedio en pips y lo tienen.
Y por este motivo es que estos dos valores (“Win probability” y “Win loss ratio”) hay que analizarlos juntos, ya que por sí solos no nos dan toda la información necesaria para determinar si tenemos o no una ventaja, o si un sistema es ganador o no, ya que hay sistemas con un “Win probability” del 30% (o sea que ganan solo 3 de cada 10 operaciones) lo cual a simple vista no luce muy bien, pero el “Win loss ratio” es de 5, o sea que cada vez que gana, gana 5 veces lo que pierde al perder, por lo tanto tenemos entre manos un sistema ganador a largo plazo.
Aclaraciones sobre este valor: En muchos lados como en foros se una el término “Win loss ratio” para hacer referencia al valor anterior (Win probability), así que tengan cuidado de no confundirlos.
También el término Risk/Reward ratio (riesgo/recompensa) es similar a éste en que también estamos comparando lo que estamos arriesgándonos a perder si la operación falla contra lo que vamos a ganar si se mueve en nuestro favor, pero generalmente se lo usa para hablar de operaciones especificas, o sino si el sistema tiene un “Stop loss” y “Take profit” fijos también por ejemplo podemos decir que un sistema tiene un risk/reward de 1:3, o sea que por cada pip que arriesgamos, intentamos ganar tres.
En el caso de nuestro ejemplo ya podemos ver a simple vista que tenemos una ventaja, ya que ganamos casi la mitad de las veces (48.6%) y cuando ganamos, ganamos un 84% más de lo que perdemos al perder (Win loss ratio 1.84), pero para definir exactamente cuál es el potencial de nuestro sistema o metodología, vamos a determinar ahora la “Expectativa”.
Expectancy: O “expectativa”, es lo que estadísticamente y luego de una gran serie de operaciones, podemos esperar ganar (o perder) por operación (en promedio por supuesto). Esto nos mostraría algo así como el potencial de nuestro sistema.
La formula es la siguiente:
E = (% Ganadoras * Ganancia Promedio) – (% Perdedoras * Perdida Promedio)
Veámoslo en nuestro ejemplo:
(0.486*195.90) – (0.514*106.50) =
(95.20) - (54.74) = $ 40.46
Esto significa que con nuestro sistema podemos esperar a largo plazo una ganancia promedio de $40.46 dólares por operación.
¿Pueden ver ahora como una vez que hemos testeado lo necesario nuestra forma de operar, confiamos en los números, y sabemos que a largo plazo vamos a ganar ya que tenemos una ventaja, cada operación individual no tiene ninguna importancia? No tiene importancia porque sabemos que de todos modos esa operación perdedora en el largo plazo no es una perdida sino una ganancia. En el caso de nuestro ejemplo sin importar si perdemos o ganamos, esa operación es una ganancia de $40.46.
¿Ven ahora como LO MAS importante de todo no es si ganamos o perdemos la operación, sino seguir nuestro plan y respetar las reglas que ya hemos testeado?
Muchos traders se estresan o rompen sus reglas porque ponen la atención en ganar por sobre respetar las reglas de nuestro sistema o metodología, porque se olvidan que ganar a largo plazo es lo que importa, no ganar cada operación. Podemos ganar una operación, pero si para ellos rompimos nuestras reglas, les aseguro que aunque pueda parecer algo bueno, no lo es en lo absoluto.
Sigan las reglas del sistema que testearon y saben que a largo plazo funciona, y van a estar operando como los profesionales.
(Una aclaración sobre la etapa de testeo, cuanto más información junten mejor, cuantas más operaciones operen o testeen mejor, ya que de esta forma tiene más relevancia estadística, lo ideal sería como mínimo unas 500 operaciones o más y abarcando un gran periodo de tiempo de datos de mercado, así nos aseguramos que en nuestros testeos cubrimos varios “tipos de mercados” y que no solo testeamos los datos de un par de meses, ya que si la acción de estos meses cambia nuestro sistema podría dejar de funcionar
También entiendo que no es fácil juntar esa cantidad de operaciones y mucho menos operando timeframes altos como diarios o de 4 horas, pero bueno, como regla “más datos=mejor”)
Sé que para alguien que es muy nuevo en esto del trading, todo esto puede ser medio confuso, pero no se preocupen léanlo varias veces y cualquier cosa no duden en preguntar lo que sea que no entiendan.

En la segunda parte vamos a tratar el tema del Riesgo y como controlarlo.

Money Management: Lo más importante que hay que saber 2 (Control del riesgo).
En este segundo artículo, y una vez que tengamos entre manos un sistema o metodología con potencial (el cual determinamos de la forma vista en el primer artículo) vamos a estudiar los riesgos de dicho sistema y basándonos en eso veremos si aun es lo que buscamos o no según nuestra tolerancia al riesgo, y en caso de ser así, veremos cómo vamos a operar dicho sistema.
Pero primero veamos como medimos el riesgo de nuestro sistema/metodología:
Max Drawdown: O “El mayor descenso desde un máximo a un mínimo“en la curva de capital, es una forma de medir el riesgo que tenemos como traders a la hora de estudiar y armar nuestro plan de gestión de capital y riesgo. Se expresa en % y es un valor muy importante al que generalmente los principiantes no le dan la importancia que merece.
Drawdown: Es la caída en % desde cualquier máximo de nuestra curva de capital hasta el próximo mínimo antes de volver a superar dicho máximo. Por supuesto el “Max Drawdown” es de todos ellos, el que sea mayor en %.
Un ejemplo, vemos que tenemos la curva de capital de un sistema bastante nuevo con apenas 80 operaciones en el historial. Hasta ahora vemos que el “Mayor drawdown” fue de 6.82% en este caso.
O sea, que desde un máximo histórico que hicimos con el capital en la cuenta, luego de dicho máximo, lo máximo que llegamos a perder fue un 6.82%.
Ahora, si están atentos se tendrían que estar preguntando: -“Esta bien, obtuvimos un “Max drawdown” del 6.82% pero ¿Arriesgando que % de nuestro capital en cada operación? ¿Al fin y al cabo no es ese el valor más importante a determinar a la hora de formular nuestro plan de Money Management?
La respuesta es Sí, eso es absolutamente correcto, y como regla para mis backtests y para testeos en tiempo real, utilizo el arriesgar un 1% del capital de mi cuenta por operación, por lo menos hasta obtener la información suficiente en la cual basarme para poder subir o bajar dicho valor (dependiendo del riesgo del sistema).
En muchos foros y paginas de trading se habla de no arriesgar más de un 5% por operación o siempre arriesgar un 1% por operación como si fuera una regla, y si bien me alegro al ver que esos números no están en el área (del terror) superior al 10% o 20% por operación como he visto muchos traders usar, la verdad es que ese número va a estar determinado por dos factores: el riesgo que tuvo históricamente nuestro sistema (determinado a través de algún tipo de testeo como ya vimos anteriormente) y de nuestra tolerancia personal al riesgo como individuos.
Vamos a profundizar en esto un poco más:
Digamos por ejemplo que hemos testeado un sistema con datos históricos de mercado en algún par (o pares) de divisas durante un periodo de 4 años y que arriesgando un 1% por operación, luego de 600 operaciones, dicho sistema nos da un buen crecimiento del capital y que el “Max Drawdown” es del 18%.
Aquí ya tenemos uno de los factores sobre los cuales vamos a determinar que % arriesgaremos personalmente al operar el sistema en el futuro, y es el riesgo que tuvo en el pasado este sistema, o sea 18% en este ejemplo, ahora bien, el segundo factor es completamente subjetivo y depende de cada trader y de cuanto de conservadores o arriesgados sean, ya que para un trader ese 18% puede ser algo aceptable (por supuesto sabiendo que eso fue el “Max Drawdown” durante el periodo testeado solamente, y que en el futuro podría ser mayor, y ya vamos a ver cómo tratar esto en un segundo), pero para otro trader puede ser mucho riesgo y en lugar de arriesgar un 1% decide operar en el futuro con un 0.5% de riesgo por operación, disminuyendo el posible “Max drawdown” a la mitad, o sea 9% (por supuesto también las ganancias van a ser cortadas a la mitad), pero por eso, esto dependerá de cada trader y su apetito al riesgo. Hay otros traders más arriesgados que están dispuestos a aceptar no solo un “Max Drawdown” del 18%, sino uno mucho mayor, y para quienes la prioridad número uno es maximizar las ganancias, en este caso dicho trader podría aumentar su riesgo por operación al 1.5% o 2%, llevando así al “Max drawdown” histórico a un aproximado de 27% o 38% respectivamente.
Si bien creo que quedo claro en el ejemplo anterior, creo que vale la pena mencionarlo aquí, y es el hecho de que hay que tener mucho cuidado al aumentar el riesgo de lo que vamos a arriesgar por operación, y saber en realidad lo que le estamos haciendo a nuestro trading al hacer esto desde el punto de vista del riesgo. Muchas veces leemos por ahí que dicen: “Arriesguen 1% o 2% por operación y listo”, y repito, si bien es un buen consejo ya que son numeros conservadores, no es lo mismo 1% que 2%, ya que el riesgo a largo plazo es el doble, lo cual puede significar una diferencia muy grande. Así que estén atentos a esto.
Una vez Determinado el “Max Drawdown” ¿Qué es razonable esperar en el futuro y como prepararnos?
Ahora, volviendo al punto de que este “Max drawdown” que nos dio nuestro testeo (o backtest) es simplemente lo que paso en ese, por lo general, corto periodo de tiempo en el cual hicimos nuestro backtest, sabemos que el pasado no es necesariamente indicación de lo que va a pasar si o si en el futuro, y mucho menos en periodos de tiempo mucho más largos. O sea, si en 4 años tuvimos un Drawdown máximo del 18%, en los próximos 10 años este podría ser de 25% o más, esto nunca se sabe y tampoco se sabe cuándo va a venir dicho periodo, podría venir el mes que empezamos a operar en vivo, no es probable matemáticamente pero nunca se sabe y debemos estar preparados para ello y si es posible de forma conservadora. Y ¿Cómo hacemos esto?, ¿Cómo nos preparamos? Bueno, voy a explicar dos formas:
-La primera es simplemente si el “Max drawdown” fue del 18% en el periodo de testeo, lo que hacemos es doblar esa suma, o sea 36%. Si arriesgando un 1% por operación en 4 años (o la cantidad de operaciones o periodo de tiempo que fuese que testeamos) tuvimos un drawdown máximo del 18%, vamos a tomar como escenario “posible”, que en el futuro veamos uno del 36% y preguntarnos si estamos cómodos con ese tipo de riesgo o no, y acomodar la cantidad a arriesgar de acuerdo con nuestra respuesta (Ya sea bajándolo en caso de no estar cómodos o subiéndolo en caso contrario). Se puede considerar a esta estrategia como bastante conservadora en mi opinión.
-La segunda opción es un poco más complicada pero tiene su merito en mi opinión y es utilizar los valores que obtuvimos en nuestra etapa de testeo (“Win probability” y “Win/Loss ratio”) para hacer una simulación con el “método de Montecarlo” en la cual generamos aleatoriamente (al azar) una GRAN cantidad de escenarios de lo que podría pasar siempre y cuando nuestros valores se mantengan estables (el “W Prob” y “W/L Ratio”).
Con 100.000 de estos escenarios me parece suficiente personalmente, y el objetivo es ver allí cual fue el peor de entre todos esos casos para tener una mejor idea de lo que es posible a largo plazo y así poder estar preparados para lo peor y para que nada nos pueda sorprender..
Un par de cosas más para ir terminando esta segunda parte:
-Al determinar con qué tipo de “Max Drawdown” estamos cómodos personalmente, no se olviden que si tenemos un drawdown del 50%, para volver a recuperarnos y llegar al mismo nivel en el que estábamos antes del drawdown, no tenemos que hacerle a la cuenta un retorno del 50% (la suma que perdimos), sino que tenemos que ganar un 100%, o sea el doble de lo que perdimos (si tengo 10 y pierdo 5, perdí la mitad de lo que tenia, pero ahora para volver a tener 10 tengo que conseguir 5 mas, o sea el doble de lo que tengo).
-No se olviden tampoco de que primero viene preservar nuestro capital y controlar el riesgo y luego hacer dinero y enfocarnos en las ganancias, ya que sin dinero con el que operar no vamos a poder hacer ninguna ganancia en lo absoluto. Piensen siempre que la cuenta (nuestro capital) es como si fuera nuestra empresa, y sin empresa no podemos hacer ningún tipo de negocios.
Bueno, creo que entre lo que vimos en la primera parte y en esta segunda entrega, ya tienen una buena base como para saber que mirar a la hora de analizar si un sistema vale la pena o no, para saber qué nivel de riesgo tiene y que pueden esperar en el futuro, etc
Estoy convencido que con saber esto y aplicándolo de forma adecuada ya están mas allá que el 90% de los traders que día a día participan en el mercado.
Por supuesto que el tema de la “Gestión de capital y riesgo” (Money Management) da para mucho mas y hay estrategias más complejas, la cuales a lo mejor quieran estudiar (en mi opinión no es necesario y lo simple funciona mejor, pero nunca está de más aprenderlo mas allá de si lo van a aplicar o no). Un libro que considero bueno y que recomiendo sobre este tema es “Trade your way to Financial Freedom” de Van Tharp.
Espero les haya sido de utilidad.

Matias Martinez