Probar sistemas de trading en real: Ejemplo expansión de rango de Kevin Davey

Pues casi de forma matemática el futuro mini del SP500 ha llegado a su línea de tendencia de mínimos haciendo un pullback perfecto tal y como esperábamos. Quizás la rotura de una línea de mínimos confirmada con muchos toques sea uno de los pocos eventos que confirman que el mercado no es 100% eficiente.

Los otros eventos serían reacciones a las noticias, soportes y resistencias, e incluso
el comportamiento ante una media popular como la de 50 o 200 sesiones.
No es imposible que el mercado ahora siga subiendo como si nada, pero parece improbable. Se enfrenta a la resistencia de máximos anteriores y a la línea de tendencia traspasada. Y hay cierta sobrecompra.

Hoy quiero contar algo que creo que le resultará muy interesante. Se trata de ver cómo hubiera funcionado un sistema en tiempo real, sin optimizaciones ni nada por el estilo. Todo empieza con uno de los sistemas de Kevin Davey, que programé a finales de 2017 y en ese momento
tuve el acierto de anotar no solamente la fecha sino también los parámetros de optimización con los que el sistema quedaba listo para funcionar. En concreto me refiero a esta anotación al comienzo del código:

Y también anoté el criterio de optimización: la moda de las 100 mejores curvas por el ratio RRR (risk-reward que trae Amibroker por defecto).

No he operado este sistema pero tampoco he tocado nada en el código así que ahora estamos en condiciones de poder probarlo en datos nuevos, desde 2018, y ver qué hubiera pasado.
Tenga en cuenta que el tiempo no solamente deteriora los sistemas sino también los datos cuando se trata de futuros. Los sistemas se prueban sobre el futuro continuo para poder tener suficiente histórico, pero eso no se puede operar en la realidad; hay que operar los distintos vencimientos y pasar de uno al otro (rolar la posición).

El futuro continuo que sirve de base para un sistema de trading se construye ajustando los huecos entre vencimientos y en ocasiones esto da problemas ya que tanto ajustar incluso puede producir precios negativos en la parte lejana del histórico.

Así que en el informe de hoy le contaré el sistema de Kevin Davey que publiqué a finales de 2017 y luego lo probaremos desde 2018 hasta hoy; es decir, 3 años y 9
meses de datos nuevos para el sistema.

El sistema es bien simple. Consiste en definir el rango de variación que nos interesa medir como la distancia entre el máximo y el mínimo de la barra actual (variable rango en la línea 52 debajo).
La compra aparece cuando el mercado está alcista (por encima de DB barras atrás) y el rango es mayor de 2 desviaciones estándar. Dicho de forma simple: una barra grande en una tendencia alcista. Notar que no importa si la barra es alcista o bajista. Esto lo vemos en la línea 53.
Los cortos son simétricos (línea 54). Y la venta se hace por stop de tiempo (línea 67) o por un stop loss tradicional “por si acaso” que vemos en la línea 68.
Adicionalmente el sistema emplea un modelo de dimensionamiento por volatilidad de Carver (detalles en el blog de Onda4) con un objetivo de volatilidad anualizada del 20% y un máximo de 4 posiciones abiertas simultáneas.

También se descuentan 100 dólares por cada operación completa (entrada + salida) en concepto de comisiones y deslizamientos. Y el sistema se prueba sobre una cartera con los 25 mercados de materias primas, índices y divisas más líquidos. Son las condiciones de siempre.

Ahora vamos a ver cómo se optimizó en su momento. El criterio fue la moda de las 100 mejores curvas ordenadas por RRR. Este criterio se explicó en el informe del 13 de septiembre de 2017; no obstante, haré un pequeño resumen por conveniencia:

1.Se fija el ratio elegido, en este caso el ratio RRR que viene a ser una medida de lo rectilínea que es la curva de capital (pendiente de subida dividido por error estándar)
2.Ordenamos los resultados de la optimización hecha con el criterio anterior de mejor a peor RRR
3.Nos quedamos con las 100 primeras curvas (las 100 mejores por RRR)
4.Calculamos la moda estadística de los parámetros de optimización de esas 100 curvas. En otras palabras, escogemos como parámetro aquel que se ha repetido más veces.

Una vez hecho esto los resultados son los siguientes:

Así que a finales de 2017 se encontró que para ver si una barra es mayor de 2 desviaciones estándar el periodo óptimo para evaluarlo era de 15 (variable per en el código anterior). Se encontró que los días hacia atrás (DB o Days Lookback) en los que evaluar la tendencia tenían un valor óptimo de 90.

Si el cierre de hoy está más arriba que el de hace 90 días estamos alcistas y si no, bajistas. Y se encontró que el número óptimo de días (variable days) que esperaríamos para cerrar la posición era de 80. Esto son barras; es decir, días de trading.

El stop loss es fijo, a 6 desviaciones estándar respecto del precio de entrada, que viene a ser unos 4 ATRs. Esto no está optimizado y es un valor habitual en mis sistemas.

Debajo vemos un ejemplo de corto en el dólar Australiano. La posición sigue abierta pues está a falta de una sola barra para que se cumpla el objetivo de 80.

En el gráfico anterior se colorean en azul las barras grandes de más de 2 desviaciones estándar. Como vemos lo mismo pueden ser al alza que a la baja y el sistema no
distingue este hecho así que lo importante es que el mercado se mueva y aumente su volatilidad, para saber si comprar o hacer cortos ya está el filtro de tendencia.

Revisando mis archivos veo que la primera vez que hablé sobre este sistema fue en un informe del 27 de abril del 2016. Parece que este sistema pertenece a la exclusiva categoría de aquellos sistemas de trading que aguantan el paso del tiempo. Quizás sea por su simplicidad, y es que cuantas más restricciones le ponemos a un sistema más difícil es que vuelva el mercado que le viene bien a esas reglas. En el gráfico de debajo tenemos detalle tanto de una entrada como de una salida. Es el caso del Gas Natural.

Muy bien, creo que ya lo he explicado todo. Ha llegado el momento de hacer la prueba. Las condiciones son las de siempre explicadas en las páginas 3 y 4 de este informe.
Como podemos ver el sistema ha terminado en ganancias, casi de 100.000 dólares, lo cual es un resultado espectacular. Eso sí, no estuvo libre de un drawdown de la mitad de ese importe y teniendo que esperar dos años antes de encontrar una buena operación para recuperar la rentabilidad y salir del drawdown. Por si tiene curiosidad sobre la operación extraordinaria que vemos durante 2020 pues se corresponde con un corto en Crudo.

En este periodo de prueba real vemos que el 45% de las operaciones fueron ganancias. El promedio de ganancias por operación (buenas y malas) fue de 1627 dólares.
No está nada mal para un sistema que solo ha hecho 60 operaciones en 3 años y 9 meses.