Análisis técnico y sesgo de supervivencia.
Ya hemos hablado anteriormente del sesgo de supervivencia como uno de los problemas más importantes a la hora de hacer una adecuada selección de fondos. El sesgo de supervivencia implica que la realizaciones de mayor rendimiento sean las únicas visibles al eliminarse de la muestra a los perdedores.
La rentabilidad histórica es la variable más utilizada por los inversores para elegir un fondo. Pero cuando analizamos los rendimientos históricos de los fondos deberíamos tener en cuenta que estamos utilizando las trayectorias de una parte del total de los fondos (los supervivientes).
En efecto, usamos solo los fondos de éxito puesto que la mayoría de los fondos que fracasaron han desaparecido siendo liquidados o absorbidos por otros fondos. Esto produce una sobreestimación de la rentabilidad y subestimación del riesgo.
También vimos en "Experimentos Monte Carlo. La importancia (relativa) del gestor de fondos" como una población suficiente de malos gestores produce una pequeña cantidad de fondos impresionantes. El azar (más concretamente la volatilidad) ayudaba en esto.
¿Puede aplicarse este razonamiento para explicar el éxito de algunas reglas de análisis técnico? En Data-snooping, technical trading rule performance, and the bootstrap de Ryan Sullivan, Allan Timmermann y Halbert White, los autores apuntan en esta dirección al manifestar que las reglas de trading que se aplican con éxito en la actualidad pueden ser fruto del sesgo de supervivencia.
El término en ingles Data snooping se refiere a que es inevitable encontrar estrategias superiores en una muestra dada cuando se parte de un número alto de ellas.
" Vamos a evaluar el desempeño de una regla de trading de una manera que podamos determinar con certeza si el rendimiento superior es resultado de un contenido económico superior, o simplemente debido a la suerte.
Data snooping no tiene porque ser fruto del esfuerzo de investigación. Esto puede ser resultado de un sutil sesgo de supervivencia que ha ido actuando sobre el conjunto total de reglas de trading que han sido consideradas históricamente.
Suponga que, a lo largo del tiempo, los inversores han estado experimentando con sistemas de trading sacados de una gama muy amplia; en principio, miles de parametrizaciones de diversos tipos de reglas.
A medida que avanza el tiempo, las reglas que tienen buenos resultados históricamente reciben más atención y son consideradas como "serias aspirantes" por la comunidad inversora, mientras que es más probable que las reglas que no tienen éxito sean olvidadas.
Después de un largo período, sólo un pequeño conjunto de reglas de trading serán tomadas en consideración, y sus trayectorias históricas serán señaladas como justificación de sus méritos.
Si se ponen a prueba suficientes reglas de intermediación a lo largo del tiempo, algunas reglas, por pura suerte, incluso en una muestra muy grande, obtendrán un rendimiento superior incluso si no tienen realmente un poder mayor de predicción del rendimiento de los activos.
Por supuesto, la inferencia basada en el subconjunto de reglas de intermediación supervivientes puede llevar a error, puesto que, no se tiene en cuenta el conjunto de reglas de intermediación iniciales, la mayoría de las cuales probablemente habrán tenido un rendimiento inferior. " Ryan Sullivan, Allan Timmermann, Halbert White.
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