El problema de los backtest que son buenos y que luego hacen que la estrategia se estrelle con dinero real se debe a la sobreoptimización. Es muy fácil obtener un backtest rentable si puedes probar cientos de miles de combinaciones mediante el ajuste fino de parámetros... pero ésto no te garantiza que el sistema se va a comportar así en el futuro. En mi experiencia este es el principal problema que tumba a la mayoría de traders automáticos novatos.
Muy buen artículo resumen.
Un saludo.
Hola Gekko:
Tanto el Profit Factor como la Expectancy por trade bajarán cuando lo pongas a operar en live (demo o real). El PF es muy cercano a 1, y eso es peligroso. La Expectancy por trade también es muy baja... no llega a 5 euros por trade.
Lo de los stops fijos a 90 pips tampoco me parece buena idea, yo prefiero que sean un múltiplo del ATR. Los fijos a X pips pueden haber funcionado solo en este periodo de tiempo en el que le has hecho el backtest.
¿Qué te parece añadirle un trailing stop? Si la señal es buena puede que con el trailing alargues el PF y la E.
¡Saludos!
Ha comentado en el artículo Las ventajas de la combinación de sistemas automáticos para la Rentabilidad consistente
Hola Jose:
Gracias por comentar el webinario de Pablo. Hay algún punto de tu explicación en el que estoy en desacuerdo.
Dices: "A partir de 0,7 podríamos decir que hay una relación causal."
Correlación no implica causalidad. Es importante, el hecho de encontrar una alta correlación entre dos series temporales no quiere decir que una sea causante de la otra... Por poner un ejemplo un tanto absurdo, existe una correlación entre el descenso del número de piratas en el Caribe desde el sXIX y el aumento de la temperatura global, como se puede comprobar aquí: http://www.venganza.org/images/PiratesVsTemp.png ¿Es el calor el causante de la disminución de piratas? o al revés ¿es la disminución de piratas la causante del aumento de la temperatura global? La respuesta es que con alta probabilidad no hay causalidad entre estos dos hechos (¡o eso espero!).
Dada una correlación habrá que buscar en otra parte si además existe causalidad, pero no hay que asumirlo a priori.
Saludos.
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Juan M. Almodóvar20/06/13 16:45
Ha comentado en el artículo Cómo optimizar un sistema mediante minería de datos
Hola Victorin:
Al optimizar utilizando fuerza bruta lo que estás haciendo es explorar completamente todo el espacio de resultados posibles. Pero precisamente esto es lo que tiene un coste computacional altísimo y por eso utilizamos el algoritmo genético, que encuentra óptimos locales dentro de ese espacio de resultados con un coste computacional asequible.
Por otra parte, como dices k-means no aporta ventaja en la reducción del tiempo de optimización. Es una forma de seleccionar los parámetros robustos que se han obtenido ya sea por fuerza bruta, por algoritmo genético u otras técnicas de optimización.
¡Muchas gracias por tu comentario! Saludos.
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Juan M. Almodóvar19/06/13 19:27
Ha escrito el artículo Cómo optimizar un sistema mediante minería de datos
Juan M. Almodóvar26/05/13 13:25
Ha escrito el artículo Torturando los datos hasta que confiesen. Parte 2, Sobreoptimización
Ha comentado en el artículo Torturando los datos hasta que confiesen. Sesgo de muestreo y espionaje de datos
Hola broker333:
Los sistemas se van deteriorando así que en principio haces una estimación de lo que se puede esperar del sistema y cuando lo tienes operando y comienza a desviarse demasiado de la estimación lo detienes. Pero hay que tener bien claro de antemano la estimación y la desviación. A veces lo hago así, otras veces en vez de detenerlos los paso a operar en modo "fantasma", es decir hacen los trades pero no en real y algunos se recuperan y empiezan a funcionar de nuevo...
También hay técnicas más avanzadas para seguir utilizando los sistemas indefinidamente, daría para escribir otro artículo.
¡Gracias por tu comentario!
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Juan M. Almodóvar15/05/13 11:11
Ha escrito el artículo Torturando los datos hasta que confiesen. Sesgo de muestreo y espionaje de datos