El sistema de trading Prometeo es una estrategia de inversión basada en ideas de reversión a la media que actualmente empleamos para operar sobre el índice S&P500, aunque en el futuro tenemos pensado extenderla a otros activos.
Esta estrategia llevamos empleándola sobre el S&P500 desde hace Agosto de 2013, hace ya más de 2 años, con buenos resultados salvo en el presente año, donde el drawdown (racha de pérdidas) sufrido nos ha obligado a revisar concienzudamente el funcionamiento de la estrategia.
Por introducir brevemente el contexto del desarrollo de sistemas de especulación, podemos decir que hay 2 tipos de sistemas de trading:
No optimizables: son los que emplean siempre unas reglas fijas para operar.
Por ejemplo, comprar cuando se da un cruce de medias: la media corta de 10 periodos cruza sobre la de 50 periodos.
Optimizables: son aquellos en que los parámetros de los indicadores que se emplean se optimizan periódicamente con los valores que arrojan los mejores resultados.
Para el ejemplo de la estrategia de cruce de medias, los parámetros a optimizar serían los periodos de dichas medias móviles, y no necesariamente emplearíamos siempre 10 y 50, si no los valores que mejor han funcionado en el histórico más próximo.
Existe gran debate en la comunidad del trading acerca de cuál de las 2 opciones es mejor. A priori a uno puede llamarle más la segunda (yo soy partidario de ella), dado que el comportamiento del mercado cambia continuamente y parece razonable adaptar las reglas del sistema según va cambiando el comportamiento del mismo.
Sin embargo, esto genera otro problema conocido como la sobreoptimización: los parámetros se ajustan tanto al histórico que no funcionan bien sobre nuevos datos de precio. Es el principal enemigo de nosotros los traders algorítmicos y solventarlo no es un problema sencillo aunque existen herramientas para evitar caer en este problema.
Inicialmente en su construcción Prometeo no empleaba parámetros optimizables, es decir, las reglas eran siempre las mismas para abrir y cerrar operaciones. Estas reglas vinieron funcionando muy bien sobre todo el histórico que teníamos, hasta que llegó 2015. Durante el presente año las reglas del sistema dejaron de funcionar como venían haciéndolo.
¿Cómo sabemos cuándo las reglas del sistema han dejado de funcionar?
Personalmente suelo comparar los ratios de los sistemas en Backtesting con los resultados en cuenta real, particularmente los correspondientes a drawdown, % de acierto, profit factor, número de operaciones ganadoras y perdedoras consecutivas…. Cuando uno de estos ratios empeora en cuenta real sobre el backtesting ya es un aspecto que debe tenernos a alerta.
Lógicamente no todos tienen la misma importancia. Por ejemplo la racha de operaciones perdedoras podría superarse en cuenta real en situaciones muy excepcionales (sin duda debe mosquearnos) pero no tiene por qué indicar necesariamente que las reglas del sistema han dejado de funcionar. Superar ratios como el drawdown en cuenta real para mi por ejemplo es inadmisible, y cuando ocurre retiro el sistema de la operativa inmediatamente.
Es el caso de lo ocurrido en Prometeo sobre el índice S&P500, lo cual nos ah obligado a meterlo en el taller y revisarlo a fondo. Tras ello hemos optado por modificar el sistema y adaptarlo a parámetros optimizables, aspecto con el que esperamos obtener mejores resultados a partir de ahora. Ya habíamos sometido a revisión al sistema recientemente, pero no estábamos convencidos del todo de emplear parámetros optimizables. Definitivamente nos hemos declinado por esta opción.
Pese a lo que muchas personas piensan, los sistemas de trading no son ‘santos griales’ que ponemos a trabajar y nos podemos ir de vacaciones. Tienen muchas ventajas pero lógicamente no son perfectos y deben estar sometidos a revisión de manera constante. En Sistemas de Bolsa revisamos cada semana el resultado de todas y cada una de las estrategias que empleamos para invertir en el mercado.
La nueva estrategia ya está publicada en Collective2 bautizada como S&P500 Prometeo v2 y la iremos dando seguimiento desde aquí a partir de ahora. También se han actualizado los resultados correspondientes al proceso de backtesting, obteniendo un drawdown histórico en las sucesivas optimizaciones del 8%, más alto que el de la anterior versión pero también pensamos que más fiable y, sobre todo, más robusto de cara a mantenerse en el tiempo.
Iremos viendo qué tal funciona con los nuevos cambios introducidos.