TENDENCIASINCMOHACER TRADINGEN MERCADOS PSICOTRADING: EL PATITO FEOESPECIALALGORITMOSGENTICOSEL FIN DELORO NEGRODaniel LACALLEVDEO ENTREVISTAS[ ]Pablo GIL JULIO - SEPTIEMBRE 201560EL FIN DEL ORO NEGROUn trabajo sin suficiente recompensa?69EN LA MIRA21PSICOTRADING: EL PATITO FEOLECTURA FUNDAMENTAL5654Qu tengo que hacer para enriquecerme en los mercados?Ni Londres ni su City quieren salir de Europa, sino lo mismo que todos los independentistas de boquillaEl fin del oro negro34ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSTRADING0812Cmo encuentro mis operaciones? IPO y OPV. Grandes oportunidades?Mercados Eficientes y Finanzas del Comportamiento. Un Curso IntensivoPsicotrading: El patito feoCmo hacer trading en mercados sin tendencia PRODUCTOS31La mejor estrategia de opciones en un mercado lateral66LIBROSEn la ola del mercado. Licencia de navegacin para tradersSISTEMAS DE TRADING34Algoritmos genticosCmo mejorar sistemas empleando tcnicasde programacin genticaTrading y Big Data182126394726CMO HACER TRADING EN MERCADOSSIN TENDENCIA52VDEO ENTREVISTASDaniel LacallePablo Gil6053NMERO 23ALEXANDER ELDERDr.enpsiquiatraytrader,autorde grandesxitoscomoVivirdeltrading, CometomytradingroomyEntries and exits entre otros. Desde hace varios aos se dedica a dar formacin y confer-enciasportodoelmundodesdeEEUU, China, Holanda, Brasil, etc.Ofrecetambinformacinonlineen www.elder.com.MANOEL GADIManoelGadiesCoordinadordelaEs-pecialidadFinancieradelMsterde BigDatayBusinessAnalyticsdelCIFF (http://www.ci.net/)yDirectordeRat-ingenBravoCapital(http://www.bravo-capital.es/) MANUEL MORENO CAPADirectoreditorialymiembrodelequipo fundador de Nautebook, la primera edito-rialespaoladelibroselectrnicosespe-cializadoseneconoma,mercados,trad-ing,comunicacinynuevastecnologas. www.nautebook.com Cuenta con 30 aos de experiencia en el periodismo econmi-coynanciero.Fuemiembrodelequipo fundadordelsemanarioINVERSIN (en 1987), revista de la que fue subdirec-tor entre 1991 y 2012 y de la que es uno de los principales accionistas.SERGIO NOZALDirectordewww.sharkopciones.comy coach del Programa de Formacin SpreadTrader. Ingeniero Industrial postgraduadoenAdministracinyDireccindeEm-presas. Es poseedor de las licencias Series 3(CTA)ySeries65(RIA)obtenidaspor FINRA.TraderyGestorIndependiente desde el 2001. Especialista en la operacinsobre Acciones, ndices y ETFs del Mer-cado Americano.GREG MICHALOWSKIDirector de Educacin del Cliente y Anli-sisTcnicoenForexLive.com.Hatra-bajadocomotraderenCitibank(Nueva York y Londres), y en CSFB (Nueva York) durante14aos.Despusdeeso,trabaj durante13aosenFXDDeneldeparta-mentodegestinderiesgos,ymstarde como analista jefe de divisas. Es el autor de Attacking Currency Trends, uno de los li-bros de trading de divisas ms valorado en Amazon.com.DAVID GARRARDDavidGarrardesVP-AsiaPacicpara RecogniaInc.,unproveedorglobalde anlisisnancierobasadoenwebycon-tenidos de investigacin para brokers on-line. www.recognia.com.ALBERT SALVANYConsultortecnolgicoyhacemsde17 aosquetrabajaparaentidadesnan-cieras,especialmentevinculadoagesto-rasdefondosdeinversin.Comotrader operaconaccionesdebolsaespaola, RentaFija,RentaVariableymercadode divisas.ANDRS A. GARCADocenteytraderconmuchosaosde experiencia.Hadesarrolladosupropia metodologadediseodeestrategiasy carterassistemticas.Eselcreadordel portalTradingSys.orgycofundadorde la sociedad Optimal Quant Management que ofrece formacin avanzada y de cali-dad sobre operativa sistemtica mediante el portal www.oqm.es.JAVIER URONESEs Licenciado en Ciencias Actuariales y Fi-nancieras por la Universidad del Pas Vasco yMsterenBolsayMercadosFinancie-rosporelIEB.Actualmentetrabajacomo analista senior para la rma de bolsa XTB, especializado en renta variable y commodi-ties.Analistatcnicoavanzado,esdelos pocosanalistasenEspaaqueposeeada de hoy la prestigiosa certicacin nanciera CharteredMarketTechnician(CMT)im-partida por la organizacin Market Techni-cianAssociationdeNuevaYorkyconsid-eradaelestndarmsaltoqueunanalista tcnicopuedealcanzar.Colaboradorha-bitual en medios econmicos y generalistas, puedesseguirletodoslosdomingosensu columna del diario La Razn.JUL-SEP 20154COLABORAN EN ESTE NMERORAM BHAVNANIRam Bhavnani naci en La India en 1944, en el seno de una familia humilde de co-merciantes.Siendoadolescenteemigr aHong-Kongparatrabajarenelbazar delqueacabarasiendosusuegro,elSr. Kishoo. En 1965 se estableci en Tenerife para sacar adelante la sucursal islea de la empresa. Consigui reotar el negocio, y en los aos 80 decidi comenzar a invertir en bolsa, principalmente en bancos espa-oles,llegandoatenerparticipaciones muyimportantesenvariosdeellos.En la actualidad sigue al frente de la empresa familiarCasaKishoo,S.A.invirtiendo principalmente en renta ja.RICARDO RUIPREZLicenciadoenAdministracinyDirec-cindeEmpresas(E-2)ICADE,ySan PabloCEU.TrabajcomoTraderde commoditiesenADM(ArcherDaniels Midlands). Posteriormente, trabaj como Traderintradaenunaempresadelsec-tormientrasseformabacursandolos siguientesprogramas:MsterenTrad-ingIntradiario,MsterenFuturos,Op-cionesyDerivadosFinancieros(IEB),y ProgramadeEspecializacinenAnlisis TcnicoyCuantitativo(IEB).Fundador dewww.rbproptraders.com,Ricardoac-tualmenteestcentradoenelportalde trading www.tradeame.com.CARLOS PRIETOFsicodeformacin.CFTe(CertiedFi-nancial Technician). Cofundador de la so-ciedadOptimalQuantManagementque ofreceformacinavanzadaydecalidad sobreoperativasistemticamedianteel portal www.oqm.es.DAVID URRACAIngenieroElectrnicodeformacin. Masterdemercadosnancieroscon laUniversidadComplutensedeMa-drid.CofundadordelasociedadOp-timalQuantManagementqueofrece formacinavanzadaydecalidadsobre operativasistemticamedianteelportal www.oqm.es.COLABORAN EN ESTE NMEROPortodosesconocidalaideadelpaseoaleatorio, lacualdeendelaideadequeelmovimientodel mercado ms bien que predecible es impredecible, o como acu el economista Burton Gordon Mal-kielaleatorio,estoes,unlocoquesaleporlama-anadecasaynorecorredosdaselmismocamino.Por aos, esta teora ha sido la que ha copado las instituciones y la mayor parte del sector acadmico. De hecho se acept comoundogmadefe,detalformaquetodoaquelloque fuera en contra de esta idea o incluso demostrara con datos empricosyconstatables,laideadequepodemosencon-trar ciertos patrones que se repiten en el tiempo, haciendo deelmercado(aunquesoloseapuntualmente)algoms predecible, eran vistos como simples casualidades que no merecan ser mencionados ms all de meras ancdotas. Despusdelapublicacinen1973desuobraUnpaseo aleatorio por Wall street el peridico Te Wall Street Jour-nal decidi aplicar la idea que Burton Gordon lanzaba en su libro, por la cual defenda la idea de que una cartera ele-gidaalazarnodeberatenermenorrentabilidadqueuna elegidaporsupuestosexpertos.Deah,sehizoelexperi-mentodecompararunacarteraelegidaalazar,lacartera del mono (como si un mono con los ojos vendados tirara dardos para elegir una serie de acciones) contra una serie de fondos. Resultado? A pesar de que inicialmente la car-tera seleccionada por el mono bati al 85% de los fondos en los 14 aos que dur el experimento los analistas pro-fesionales pudieron ganar la partida, eso s, por la mnima. Leccin? Los expertos parece que no tienen el don de ver el futuro. Es por esto que la teora de los mercados ecientes deen-de la idea de que los precios lo descuentan todo, y es impo-sible poder sacar una ventaja sobre cualquier informacin presente.Teoradelosmercadosecientesconelmono alacabeza:1,aquellosquepensabanqueelmercadoes predecible: 0.Un premio Nobel que se sum a la irrelevancia de las reco-mendaciones de los expertos, y no precisamente un adepto de la teora de los mercados ecientes,fue Kahneman co-nocido por integrar en la economa aspectos de la psicolo-ga,remarcandolaimportanciaquetienenlosaspectosy sesgos psicolgicos en los procesos de toma de decisin en el campo de las inversiones (pudiendo de esta forma reco-nocer ciertos patrones que se pueden repetir en el tiempo, esto es, algo que la teora de los mercados ecientes nega-ba). Conocido es, por ejemplo, la teora de la aversin a la prdida en la que se comprob como un individuo preere no perder 100 euros antes que ganar 100 euros, lo cual re-presenta una asimetra en la toma de decisiones. Qu aport Kahnemana la teora de la cartera del mono? Despusdeestudiarlasrecomendacionesde25analistas durante 8 aos, vio que no aportaban ningn valor aadido y no eran capaces de justicar con sus recomendaciones su supuesto conocimiento.Conclusin? Podemos sacar varias. Cuidado con las reco-mendaciones de los llamados expertos. Ya hemos hablado de esto en otras ocasiones. Y en segundo lugar merece la pena intentar adivinar la direccin del mercado? No ser mejor intentar reaccionar segn se mueva este? Motivo por el cual si escuchamos que alguien plantea menos de dos es-cenarios para un determinado activo, acurdate del mono. Probablementetengaunamejoropinin.Ahorabien,es posibleserrentablesinsaberladireccindelmercado? Esposibledetectarunainecienciaquenoshagapoder aprovechar algunos movimientos del mercado? Amigo, te animo a que busques tu mismo la respuesta en este nmero de Hispatrading Magazine.DE LAS PREDICCIONESO DANDO UN PASEOCON UN MONO ALEATORIOeditor@hispatrading.comJUL-SEP 20156CARTA DEL EDITOREDITORAlejandro de LuisCOMIT DIRECTIVOElimelech Duarte, Alejandro de LuisADMINISTRACINKeneth Duvan AlarcnINTRPRETE Diana Helene CastilloTRADUCCINAlberto Muoz CabanesEDICINEditorial HispafinanzasMAQUETALuis Benito Grande Editorial HispafinanzasAll rights reservedwww.hispafinanzas.esEl trading y la operativa en bolsa conlleva un alto riesgo y por tanto podra no ser adecuado para todo tipo de inversores. El objetivo de este magazineesproporcionarallectorherramientaseinformacinque contribuyan a su formacin para comprender los mercados financieros. Sinembargo,losanlsis,opiniones,estrategiasycualquiertipode informacin contenida en este magazn es ofrecida como informacin generalynoconstituyeenningncasoalgntipodesugerenciao asesoramiento financiero.HispatradingMagazineseeximedecualquierresponsabilidadpor prdidas o perjuicios causados en las inversiones que realice el lector por el uso de la informacin o contenidos aqu ofrecidos. As mismo la editorial de este magazn no asume responsabilidad por las opiniones oinformacinemitidasporloscolaboradores,anunciantesydems personas que utilicen este medio para emitir sus opiniones. HispatradingesunaMarcaRegistradayloscontenidosde HispatradingMagazinesonexclusivos.Quedanreservadostodos losderechos.Quedarigurosamenteprohibidoreproducir,almacenar otransmitiralgunapartedeestapublicacin,cualquieraqueseael medioempleado(electrnico,mecnico,fotocopia,grabacin,etc.), sin autorizacin escrita de los titulares del copyright bajo las sanciones establecidas en las leyes espaolas e internacionales sobre copyright.WWW. HI S PAT R A DI NG . C OMSUSCRBASE GRATIS:LTIMOS NMEROSEl trabajo principal de un trader es buscar hasta encontrarel mejor momento para introducir la orden en el mercado.Ahora bien, si no utilizamos sistemas automatizadoshay alguna forma de poder acelerar el proceso?Alexander Elder nos cuenta cmo lo consigue. POR ALEXANDER ELDERENCUENTROMIS OPERACIONES?CMO8JUL-SEP 2015TRADINGObtenergananciasenlosmercados cuandoestnentendenciaesrelati-vamentesencillo.Mientrasacertemos ladireccincorrectadelatendenciaa largoplazoyutilicemosuntamaode posicinrazonable(nosobreoperando),debe-ramossercapacesdemantenerlasposiciones atravsdelaspequeasvariacionesmenores hasta que la tendencia a largo plazo se rearme y le permita salir con ganancias.Sin embargo no es tan sencillo en mercados voltiles o en tran-sicin, esto es, el tipo de mercado que hemos estado teniendo este ao.En este caso hay que ser gil, muy preciso con las entradas y r-pido recogiendo benecios. He descubierto que mis resultados mejorarondeformaimportanteen2015despusdequedej debuscarungrangirodeestemercadoalcistayaenvejecido, centrndome en su lugar en los movimientos de corto plazo.Comprar barato - vender caro. Ponerse corto en mximos cu-brir posiciones en mnimos. No hay avaricia recoja benecios rpidamente. Me ayuda el hecho de encontrarme cmodo tanto vendido como comprado.Mi principal herramienta para la captura de los puntos de inexin para las entradas es el Esc-ner Semiautomtico de Divergencias en el His-tograma del MACD. Escrib acerca de ello hace tiempo, antes de haber visto un buen escner de divergencias -probablemente debido a que una divergenciaesunpatrnanalgico,mientras quelosescneressondigitales-simplemente noloentienden.Ydigoestodespusdehaber conocido a algunos de los mejores programado-res de la industria del trading de Estados Unidos.Misolucinesunescnersemiautomtico.Nobuscaladi-vergencia,sinolascondicionesquelaspreceden.Cadande semanaanalizolas500accionesquecomponenelS&P500a travs de este escner, que ofrece un men de opciones para la siguiente semana.Permtame mostrarle dos ejemplos recientes - uno largo (Figura 1) y otro corto (Figura 2).EnlaFigura1verunmontndepuntosverdescercadela orilla derecha del grco. Dichos puntos aparecen automtica-mentecuandoelescnerdetectaunpotencialdedivergencia alcistaunmnimodecrecienteenelprecioconunmnimo Figura 1MI SOLUCIN ES UN ESCNER SEMIAUTOMTICO. NO BUSCA LA DIVERGENCIA, SINO LAS CONDICIONES QUE LAS PRECEDENJUL-SEP 20159TRADINGFigura 2creciente en el histograma del MACD. No espera a que una di-vergencia est completada, pero en su lugar recibimos una alerta temprana muy til.Laoperacindurdosdas-comprcercadelalneainferior del canal y tom las ganancias en la zona de valor. Esta opera-cin se produjo justo despus de Costco se escindi de AmEx, demostrando una vez ms que tcnicos golpearon a los funda-mentales, al menos en el corto y medio plazo.En la Figura 2 tenemos otro ejemplo reciente - corto en EXPD. El punto rojo comenz a aparecer cerca del borde derecho cuan-dolospreciosestallaronsubiendoaunnuevonivel,mientras que el Histograma marc un mximo mucho ms bajo. Esto no es una operacin automtica ligeramente por debajo de la lnea superior del canal para cubrir en la zona de valor. No es un gran movimiento, pero si operamos con el volumen suciente de ac-cioneslohacemuygraticante.Yesteescnerproducetales seales semana tras semana, en ambas direcciones.Esteejemplonosenseaquevalelapenacombinarlasmejo-rescaractersticasdesuordenadorysucerebro.Dejequesu ordenadorbuceeatravsdemontonesdedatosparareducir sus opciones - y luego use su cerebro para concentrarse en las oportunidades ms prometedoras.ESTE EJEMPLO NOS ENSEA QUE VALE LA PENA COMBINAR LAS MEJORES CARACTERSTICAS DE SU ORDENADOR Y SU CEREBRO10JUL-SEP 2015TRADINGUna oferta pblica de venta (OPV) es una operacin que se realiza a travs del mercado burstil, mediante la cual unoferenteponealaventaalgnactivonancierode una empresa o una sociedad.La oferta pblica de venta comprende la oferta pblica general ylaofertapblicarestringida(laquesedirigeadeterminados grupos de inversores cualicados).UnInversorcualicadonoesotracosaqueaquelquecumple los requisitos que la empresa oferente requiera:EnalgunoscasoseslaCNMVolaentidadregulatoriacorres-pondiente (otro pas) la que exige determinados cumplimientos o inscripciones. En otros, es la empresa la que exige una gura jurdicaconcretaouncapitalmnimo.Adems,esfrecuente que estos inversores cualicados deban cumplir otras obligacio-Los IPOs (OPVs) como alternativa de inversin ofrecen ventajas y oportunidades tanto a las empresas como a los inversores. Es fundamental conocersu funcionamiento y realizar un correcto anlisis, acceder a fuentes ablesy diversicar. En casi todos los casos mejoran la rentabilidadde sus ndices de referencia o benchmarks. POR RICARDO RUIPREZ GRANDES OPORTUNIDADES?IPO0PV&12JUL-SEP 2015TRADINGnes adicionales, en cuestiones tales como trasmisiones y perio-dos de lock up. Al periodo previo a la cotizacin en mercado organizado, se le llama prelisting. Una vez empieza a cotizar es el periodo lis-ted. Hay dos tipos de ofertas pblicas de venta de acciones:OPV de acciones no cotizadas, son empresas que no han cotizado anteriormente y quieren colocar por primera vez acciones de una empresa en bolsa. Como paso previo ne-cesitaunasolicituddeadmisinacotizacin.(IPO)No-menclatura anglosajona. En este artculo nos centraremos slo en stas.OPV de acciones cotizadas, son empresas que ya cotizan y uno o ms accionistas mayoritarios se quieren desprender de ellas.Estetipodeoperacionesnosonnuevas.Dehecho,losroma-nos hacan operaciones (OTC claro est), en el Foro de Castor y Plux, ofrecindola de manera pblica, emitiendo recibos (ac-ciones)peroainversorescualicados(sloalospatriciosadi-nerados).En1602seproducelaprimeraOPVmoderna.LaCompaa Neerlandesa de las Indias Orientales (VOC) realiz una amplia-cin de capital y lo hizo de manera pblica. Como curiosidad, aquellosaccionistasquesuscribieronacciones,estuvieronco-brando dividendos del 18% durante casi 200 aos.Para acceder a las IPOs es importante saber si se cumplen los requisitosenelperiododeprelistingyconocerquinesson comercializadores. Una forma es acudir a la empresa para pre-guntar, o acceder a determinadas pginas web que ofrecen esa informacin. http://www.renaissancecapital.com/ (Seguramen-te, la mejor es este sector).EnelsiguientecuadroexpongoalgunosdatossobrelasIPOs que para hacernos una idea:El primer da de cotizacin suben de media un 12% (2015)Esteaohansalidoacotizar99IPOsen EE.UU.El 30% han sido en el sector Health CareDe media hay algo ms de un IPO por da.Europasuponeel39.1%delasIPOsanivel global. EE:UU un 19%.En EE.UU, 275 empresas salieron a cotizar en 2014, casi 10 veces ms que en 2008.Larentabilidadmediasuperacasisiemprela del S&P 500Figura 1JUL-SEP 201513TRADINGUnindicadorimpor-tantealahoradese-leccionarIPOspara nuestracarteraesel freeoat.Cuandola empresaretieneun grannmerodeaccio-nesyportantoelfree oatespequeola empresasuelesubiren elestrenoenbolsa.Unestudioindicaqueaquellasempresas que ponen a disposicin de los nuevos suscriptores menos del 20% de las acciones obtienen unos resultados un 21% mejor que el mercado en ese periodo. Tambin suelen hacerlo bien aque-llas en el que el free oat es superior al 80%, superando en un 12% al mercado. Es decir, menos de 20% o ms de 80%Adems, a la hora de seleccionar valores (stock picking), hay que hacerlo en funcin de perspectivas macro, la informacin disponible de la empresa y el sector al que pertenece.Esimportanteentenderporqulasempresasdecidensalira cotizar y qu ventajas e inconvenientes tienen para la empresa y los suscriptores prelisting:VENTAJAS PARA LA EMPRESA EMISORA:Diversica la base de accionistas.Acceso a capital de bajo coste en trminos de nanciacin.Mejora la reputacin y visibilidad.Posibilidad de realizar adquisiciones contra nuevas accio-nes.Permite un mejor acceso a nanciacin tradicional.INCONVENIENTES:Costeselevadosenauditoria,marketing,legal,etc.,que adems permanecen en el tiempo.Obligacin de ofrecer informacin del modelo de negocio demanerapblica,locualpuedeaprovecharlacompe-tencia. Distraccin para el equipo de gestin de alto nivel de sus tareas ordinarias.Prdida de control de los accionistas mayoritarios previos.Aumentaelriesgolegalconlosnuevosaccionistasylos costes de los procesos burocrticos.En cuanto a las ven-tajasparaelinver-sor,sonbastante evidentes si se com-pranantesdelasa-lidaabolsa.Porun lado,tendremosun precio jo cerrado y nico para todos los inversoresdeese periodo, equiparn-donosainversoresinstitucionales,generalmenteconundes-cuento sobre la valoracin premoney. Adems, comprar antes de la salida a bolsa suele dar buenos resultados.LOS INCONVENIENTES NO SON TAN EVIDENTES:Valoracin algo subjetiva que tiene en cuenta adquisicio-nes de otras compaas, ujos futuros, acceso a nancia-cin,suscripcindexcapitalenprelisting,auditoras incompletas o en marcha, etc.Ausencia de informacinindependiente que nos ayude a tomar la decisin.Planesdenegocioparecidasalaspromesaspolticas,es decir,sinosecumplennohayresponsabilidadexigible, etc.Periodo de lock up.Elperiododelockup,hacereferenciaaltiempoenelqueel inversor cualicado no puede vender esas acciones. Por un lado imposibilita rescatar el dinero y por el otro puede generar una histeria vendedora transcurrido ese periodo. Normalmente os-cila entre 90 y 180 das desde la salida a bolsa:Seguroqueestspensando,madremaeldaquenaliceel periodo se desploman.Un caso reciente, bien conocido por ser un monstruo y por ha-cerlo directamente en el S&P 500 fue ALIBABA, (ticker BABA). Laexpectacineratremenda.Enprelisting,inversorescua-licadoscomoYahoooSoftbank,accedieronaunmontotre-mendo de acciones entre 60$-66$. Abri en 92,70 $. Qu pas despus?ParaellohemoshechounestudiodelasIPOsms grandes de los ltimos aos en EE.UU.PARA ACCEDER A LAS IPOS ES IMPORTANTE SABER SI SE CUMPLEN LOS REQUISITOS EN EL PERIODO DE PRELISTING Y CONOCER QUINES SON COMERCIALIZADORESUN INDICADOR IMPORTANTE A LA HORA DE SELECCIONAR IPOS PARA NUESTRA CARTERA ES EL FREE FLOAT. CUANDO LA EMPRESA RETIENE UN GRAN NMERO DE ACCIONES Y POR TANTO EL FREE FLOAT ES PEQUEO LA EMPRESA SUELE SUBIR EN EL ESTRENO EN BOLSA14JUL-SEP 2015TRADING TICKERFBZTSDATAFEYETWTRHLTGRUBKITEGPROBABA FECHA DE IPO18/05/201201/02/201317/05/201320/09/201307/11/201312/12/201304/04/201420/06/201426/06/201419/09/2014 FIN PERIODO DE LOCK UP14/11/201231/07/201313/11/201319/03/201406/05/201410/06/201401/10/201417/12/201423/12/201418/03/2015RENTABILIDAD A 3 MESES DEL LOCK UP-52,41%7,71%41,64%-0,30%36,27%4,93%-14,75%-11,87%186,56%19,36%21,72%60%RENTABILIDAD EL DA DEL LOCK UP-46,83%-5,37%38,79%77,42%-29,38%10,00%-12,38%107,74%114,80%-8,75%24,61%50%RENTABILIDAD 3 MESES DESPUS DEL LOCK UP-39,36%1,08%107,60%-6,40%-4,66%18,69%-8,58%150,10%46,88%-3,16%26,22%50% RENTABILIDAD ACTUAL88,30%56,16%139,81%13,77%-18,71%37,14%-0,27%112,02%100,00%-3,16%52,50%70% COMPAAFacebookZoetisTableau SoftwareFire EyeTwitterHilton WorldwideGrubHubKite PharmaGoProAlibabaMEDIAVALORES QUE SUBEN-100,00%-50,00%0,00%50,00%100,00%150,00%200,00%Rentabilidad a3 meses del Lock up Rentabilidad el dadel lock up Rentabilidad 3 Meses despus del Lock up Rentabilidad ActualFacebookZoetisTableau SoftwareFire EyeTwitterHilton WorldwideGrubHubKite PharmaGoProAlibaba-100,00%-50,00%0,00%50,00%100,00%150,00%200,00%Rentabilidad a3 meses del Lock up Rentabilidad el dadel lock up Rentabilidad 3 Meses despus del Lock up Rentabilidad ActualFacebookZoetisTableau SoftwareFire EyeTwitterHilton WorldwideGrubHubKite PharmaGoProAlibabaJUL-SEP 201515TRADINGPortodoellocreoquelainversinenIPOsesunabuenaal-ternativa.Sideseasconocermejorelfuncionamientodeestos instrumentos, no dudes en contactarme.Continuando con el ejemplo de BABA, que recuerdo bien, porque lo estaba tradeando; llegado el dia de lock up, en premarket ha-baunatremendafuerzavendedora,enla apertura empez bajando fuerte y creo que todosloesperbamos,peroespera,qu pasa?,rebota,ups,seponeenpositivoy cierra un 0.6% arriba. A qu se debe?Enmiopinin:Lainformacindellockupespblicaporlo que cabe esperar que ya est descontada previamente, es decir en los das previos, por lo que algunos inversores buscarn ha-cer sus compras precisamente ese da y se produzca un efecto contrario.Losgrandesinversoresnosedesprenden fcilmentedesusparticipaciones,porque sus inversiones no son especulativas.El volumen aumenta ostensiblemente, lo que genera oportuni-dades de compra de grandes lotes sin pasar por mercado OTC. Veamos este cuadro:Aunque este estudio esta sesgado, ya que he mostrado 10 accio-nesdegrantamao,puedeextrapolarseconcautela.Adems, heampliadoelestudioylosdatossugierenquelassiguientes directrices se cumplen:1.Comprar en prelisting es una buena estrategia, siempre que se diversique.2.La rentabilidad de la cartera aumenta con el tiempo.3.Pasados los primeros das de euforia tras la salida a bolsa, la accin suele bajar gradualmente.4.El da del lock up, a pesar de lo que dice la lgica, el valor suelesubir.(HayquetenerencuentaquesonlasIPOs ms grandes).5.Tras el Lock up, el 80 % de las acciones mejoran su coti-zacin.6.El volumen se multiplica por 5 el da del lock up.EL PERIODO DE LOCK UP, HACE REFERENCIA AL TIEMPO EN EL QUE EL INVERSOR CUALIFICADO NO PUEDE VENDER ESAS ACCIONES TICKERFBZTSDATAFEYETWTRHLTGRUBKITEGPROBABA FIN PERIODO DE LOCK UP14/11/201231/07/201313/11/201319/03/201406/05/201410/06/201401/10/201417/12/201423/12/201418/03/2015 COMPAAFacebookZoetisTableau SoftwareFire EyeTwitterHilton WorldwideGrubHubKite PharmaGoProAlibaba CIERRE ANTERIOR19,8630,0463,877,7538,7523,2934,4252,495884,5 OPEN20,13064,067735,6123,1633,7551,559,7183,87 HIGH22,530,1965,9477,253623,6735,2752,8861,9985,95 LOW19,9329,863,6571,4931,7223,1633,6250,5158,383,3 CLOSE22,3629,8165,2371,531,8523,4335,0552,8761,5484,59 VOLUMEN MEDIO25.000.000,003.110.000,00988.710,005.200.000,0020.140.000,006.220.000,001.600.000,001.240.000,005.490.000,0018.400.000,00 VOLUMEN LOCK UP229.751.000,005.375.000,001.161.500,008.029.000,00134.710.000,007.533.200,001.426.900,001.424.400,0013.412.700,0035.600.000,00 RENTABILIDAD12,59%-0,77%2,24%-8,04%-17,81%0,60%1,83%0,72%6,10%0,11%PASADOS LOS PRIMEROS DAS DE EUFORIA TRAS LA SALIDA A BOLSA, LA ACCIN SUELE BAJAR GRADUALMENTE Y MEJORA TRAS EL LOCK UP16JUL-SEP 2015TRADINGa la complejidad de los instrumentos y sus derivados que con-forman nuestros mercados.REINADO DE LA HIPTESIS DEL MERCADO EFICIENTEEn la dcada de los aos sesenta y setenta, Eugene Fama popula-riz la Hiptesis del Mercado Eciente (HME). Fama pertenece alaEscueladeChicago-ungrupodeacadmicosinuyentes cuyoenfoquedelaeconomasecaracterizaporlateoraneo-clsica del precio acompaada de una menor scalidad, una re-gulacin limitada del sector privado, pero con algo de apoyo de la poltica monetaria regulada por el gobierno.Tener algunos conocimientos sobre las teoras y las fuerzas que mueven los mercados es importante si usted es un inversor profesional, un inversor/trader retail o aunque no participe en los mercados nancieros. David Garrard contrasta las creencias de la Hiptesis del Mercado Eciente con las teoras de Finanzas del Comportamiento.POR DAVID GARRARDEnlosltimos50 aossehavisto unainvestigacin signicativaenla dinmicadelos mercadosnancieros trasalgunaspublicacio-nescomoelinuyente libropublicadoen1896 porGustavLeBon,Te Crowd: A Study of the Po-pular Mind, o el de Selden de 1912, Psychology of the Stock Market. Que estos dos clsicos atemporales sigan estando vigentes ilustra lo vinculados que es-tn los mercados con la conducta humana y, en menor medida, MERCADOS EFICIENTES Y FINANZAS DEL COMPORTAMIENTOUN CURSO INTENSIVOLA HME SE HA MANTENIDO CERCA DE 40 AOS DOMINANDO LA TEORA ECONMICA CON SU AFIRMACIN DE QUE LOS CAMBIOS EN LOS PRECIOS DE LOS MERCADOS FINANCIEROS SON ALEATORIOS Y, POR TANTO, IMPREDECIBLES18JUL-SEP 2015TRADINGDebido, en parte, a la fuerteinuenciade laEscueladeChica-goenlospasillosdel poderdelgobierno de Estados Unidos, la HMEsehamanteni-docercade40aos dominandolateora econmicaconsu armacin de que los cambiosenlospre-ciosdelosmercados nancieros son aleatorios y, por tanto, impredecibles.Cuandolasbasesparaunateoraalternativa,lasFinanzasdel Comportamiento(FC),aparecenpublicadasen1970,lospar-tidarios de la HME ya haban evolucionado a 3 variaciones: los que apoyaban la versin dbil de la HME, aquellos que estaban en el lado de la versin semi-fuerte y nalmente el ncleo duro de los tericos de la HME en su versin fuerte.Los que estn a favor de la variante dbil de la HME arman que lospreciosdelmercadoreejantodalainformacinqueest disponible pblicamente. La HME semifuerte va ms all y ar-ma que los precios varan instantneamente para reejar cual-quierinformacinpblicaquehayaaparecidorecientemente; nalmentelaHMEfuertevaanmslejosalarmarquelos precios tambin reejan la informacin privilegiada. LaHiptesisdelMercadoEciente,alhacerlaarmacinde que los mercados son impredecibles, parece ir en contra de lo quenuestraindustriananciera-especialmentesubroker- quiere or. Porque si los mercados son impredecibles, no hay dinero que podamos ganar por medio del uso de diversas tcnicas de investigacin nanciera, tales como el an-lisis fundamental, tcnico o la inversin en valor.Quemillonesdetraders/inversoresdetodoel mundohayanestadoparticipandoactivamente en los mercados de las ltimas dcadas es una in-dicacin de que eran ajenos a la Hiptesis del Mer-cado Eciente - o realmente no les importaba. Estaban ah tratando de predecir los mercados - con distintos grados de xito. Los traders y los inversores estaban buscando lucrarse de forma activa aprovechando las ineciencias en los mercados - las mismas ineciencias que los defensores de la HME dijeron no podan existir.FINANZAS DEL COMPORTAMIENTOAfortunadamente-talvezuntrminopocoapropiadoaqu- para el inversor y el trader, la HME ha sido sucientemente de-bilitada por los avances ms recientes en las teoras de Finanzas delComportamiento.Ahorasehaempaadoanmsporla evidencia emprica - tales como la investigacin de David Dre-man, el cual en un artculo de 1995 mostr que las acciones con un bajo ratio P/E presentan en la prctica una mayor rentabili-dad; algo imposible dentro de la teora de la HME (a menos que sigamos ajus-tandoalalzalapermisividad con el ruido en la teora delaHMEhastalograr refutar la evidencia em-prica.)SI VD. HA OPERADO E INVERTIDO DURANTE AOS O INCLUSO DCADAS, AHORA SE PUEDE IR A DORMIR SABIENDO QUE CIERTOS ACADMICOS Y RESPONSABLES POLTICOS POR FIN HAN ACEPTADO LO QUE SABA DESDE HACE TIEMPOTRADINGEn2001,MichaelSpenceyJosephE.Stiglitzformularonuna teora basada en la asimetra de la informacin: de forma simpli-cada, dicha teora sugiere que en muchos mercados, una de las partes tiene ms o mejor informacin que la otra lo que con-duce a un desequilibrio de poder. Dicho de otro modo, algunos disponen de mejores herramientas de investigacin.Tengaencuentaquecomoinversor/trader,queelexcesode informacinesamenudocontraproducente.Hgalosencillo: algunas de las tcnicas ms simples pero ms rentables se basan eninformacinconcentradaenundeterminadoaspecto.To-memos, por ejemplo, un especialista en arbitraje: supervisa tan slodosseriestemporalesparadescubrirlasinecienciasdel mercado y generar benecios.CONCLUSINEn el perodo transcurrido desde la crisis nanciera de 2008, se haechadolaculpa,sobretodo,aloseconomistasenposicio-nesdepodernormativoqueseaferrabanalascreenciasdela HiptesisdelMercadoEciente.Enlaactualidadestamosno slo presenciando, sino que algunos de nosotros estamos expe-rimentado verdaderamente el malestar por esas creencias equi-vocadasenlasecienciasylasinfalibilidadesdelosmercados globales.Porlotanto,siVd.haoperadoeinvertidoduranteaosoin-clusodcadas,ahorasepuedeiradormirsabiendoquecier-tosacadmicosyresponsablespolticospornhanaceptado lo que saba desde hace tiempo. Que con el uso correcto de las herramientas de investigacin, los controles de riesgo, tcnicas de posicionamiento y algunos fondos invertibles, se puede ope-rar e invertir en los mercados de manera efectiva para obtener benecios mediante la identicacin y aprovechamiento de las ineciencias del mercado. Incluso ya en 1984, el profesor de Yale Robert Shiller indicaba que se trataba de uno de los errores ms notables en la histo-ria del pensamiento econmico. Sin embargo, la Hiptesis del Mercado Eciente no ha dejado de prevalecer.ContrariamentealosquesostienenlaHiptesisdelMercado Eciente,loseconomistasdelcomportamientoaceptanque existaninecienciasenlosmercadosnancierosy,especca-mente, atribuyen las imperfecciones dentro de estos mercados a sesgos y errores humanos tales como el sesgo de representati-vidad (pobre criterio de comparacin), exceso de conanza, ex-ceso o falta de reaccin, el sesgo de informacin o razonamiento y procesado de la informacin de mala calidad. Estos errores en el razonamiento llevan la mayora de los inversores a reaccionar impulsivamente ante las noticias, operar con informacin insu-ciente, y sobrestimar la importancia de un informe especco.Podran ignorar las acciones de valor de bajo precio y centrarse en acciones de crecimiento interesantes. Otros inversores pue-den pensar que pueden sacar provecho de gangas en las accio-nesdevalor.Inclusootrossebeneciandelaventadesmedi-dadeaccionesquehansubidodemasiado.Estntambinlas omnipresentesreaccionesalmiedoyalacodicia.Todosestos comportamientos humanos son incompatibles con la Hiptesis del Mercado Eciente, que arma que la informacin est dis-ponible de forma universal para todos, es interpretable e inme-diatamente accionada, por lo que no se puede operar en base a ella de forma sistemtica con nes de lucro.La investigacin adicional sugiere que otras debilidades huma-nascomolaconductaimitativayelcomportamientoenmasa lleva a provocar ineciencias pronunciadas. Los investigadores tambin han descrito cascadas de informacin - una cadena de comportamiento de imitacin que se inicia por la accin de un nicoopocosindividuos.Enlaeradelainformtica,hemos sidotestigosdealgoritmosquepuedeniniciarcascadasdein-formacin no controladas. La reciente introduccin de disyun-tores es una respuesta directa a este comportamiento. INCLUSO TEORAS MS MODERNASLaHiptesisdelMercadoAdaptativo,propuestaporAndrew Lo, aplica los principios de evolucin, competicin, adaptacin yseleccinnaturalaunmodelodemercadodbilmentee-ciente.Algunoshancaracterizadolosinputsevolutivoscomo losdiferentesnivelesdeaversinalriesgoquedeterminanlas acciones de los participantes en el mercado - de nuevo pensa-mos en las emociones bsicas del miedo y la codicia y la forma enquepuedentenerunefectodramticosobrelosmercados nancieros.Icons made by Freepik from www.aticon.com 20JUL-SEP 2015TRADINGrazonabledetiempo.Lapsicologahumanapersigue,aunque sea de forma inconsciente la ley del mnimo esfuerzo. Esto mu-chasvecesnosconduceaprcticaserrneas,quizsnoensu contenidoperosiensuordendeasimilacin,queimpidenel desarrollo correcto de nuestra carrera como traders.LOS PILARES DEL TRADINGSituviramosqueenumerardeformacorrelativayresumida larelacindeconocimientosaadquirirparaconvertirnosen trader,lalistaseraenorme,porloqueacabamosresumiendo El inicio del camino para adentrarse en el trading para una persona no iniciada a veces es duro y confuso, dado que es una disciplina en laque se necesitan adquirir mlti-ples conocimientos y habilidades. La avalancha de datos, reglasyconceptospuedeparecerinsalvableenunpri-mer momento. Ante una situacin como esta es humano que se intente discriminar y ordenar estos contenidos para que vayan siendo asimilados progresivamente.Dentrodeestasituacinlomshabitualesqueseprestems atencinaloquesevemsfactibledecontrolarenunplazo PSICOTRADINGEl trading es una disciplina amplia y de gran dicultad que engloba dentro de s muchas actividades distintas. Cada una de ellas tiene un valor especcoy debe alcanzarse un gran dominio de todas si queremos tener posibilidadesde xito en el trading. Son los llamados pilares del trading.POR ALBERT SALVANYJUL-SEP 201521TRADINGlos contenidos en tres conceptos bsicos que de forma bastante popular se les conoce como los Pilares del Trading.Estos pilares sobre los que se va a asentar el edicio que alberga-r nuestros conocimientos en la materia son tres:1.Anlisis Tcnico2.Gestin Monetaria3.Psicologa del tradingObservad el orden en los que los he colocado no estn pues-tosalazar.Enmultituddeocasionescuandosehabledeeste tema los podris ver en este orden, dado que es el resultante de aplicar el razonamiento anterior. Es decir,intentamos abordar algo que nos parece insalvable por lo ms fcil o lo que parece msaccesible,perodesdemiexperienciaymipuntodevista personal este no sera el orden correcto.Pero antes de ordenar estos conceptos vamos a ver con detalle en qu consiste cada uno y qu conocimientos nos proporciona.1. ANLISIS TCNICOEl Anlisis Tcnico es la disciplina ms popular relacionada con el trading, tanto que en multitud de ocasiones se asimila como nico componente, pero eso dista mucho de la realidad. Enten-demos por Anlisis Tcnico la capacidad que tiene el operador de interpretar el mercado a travs de los grcos (de velas japo-nesas habitualmente), existiendo una serie de pautas y guras a identicar que pueden darnos ciertos indicios sobre la direccin y el sentimiento del mercado en cada momento de la sesin.HaytratadosinterminablessobreAnlisisTcnicoquepode-mos encontrar en la web, con descripciones de guras de com-plejidad muy variada. Pese a ser muy visual y muy grco, since-ramente no creo que sea el pilar ms importante para dominar el trading.2. GESTIN MONETARIALasegundadelasdisciplinasabarcaalgomenosconocidoy bastantemstediosoqueintentarconocerelsentimientodel mercadoydondeestnlaspotencialesganancias.LaGestin Monetarianospermitedimensionarcorrectamentenuestras posicionesyporextensin,controlarcorrectamentenuestro riesgo. La manera de controlar en todo momento que no asumi-mos ms prdidas potenciales de las necesarias es precisamente comparareldineroqueinvertimosenunaoperacinconel totaldenuestracartera.Elanlisisporcentualdeestapropor-cin nos permite evaluar el impacto que puede tener una posi-ble prdida en nuestra posicin abierta, sobre el montante total de nuestra cartera, y por tanto dimensionado de forma correcta nospermitereducirnotablementeelriesgodeprdidatotalo un gran porcentaje de la misma.3. PSICOLOGA DE TRADINGEl patito feo de las tres sin duda. Muy a menudo la que recibe me-nos atencin y est menos desarrollada por el desconocimiento y porque es algo que diere de un trader a otro. Saber o inten-tar entender como entendemos conceptualmente el mercado es algo que no se puede extrapolar a los dems traders, dado que esunacaractersticacompletamenteindividualeinuidadi-rectamentepornues-tropropioconcepto vitalydecmover yenfocarlavida.Es algodif cildetrans-mitiryqueportanto, requieredeunenor-meesfuerzopersonal quevamsalldela prcticadeltrading. Precisamenteestal-timacaractersticaes laquehaceestaparte tan complicada, dado que el mirar dentro de nosotros mismos de forma totalmente sincera puede acabar aorando cosas que nonosgustendemasiadoynotodoelmundoestpreparado para asumir esta parte.EL MEJOR ORDEN PARA QUE NUESTRO TRADING EVOLUCIONE DE FORMA CORRECTAAntes hemos comentado que el orden mostrado era circunstan-cial y el que en muchas ocasiones se muestra de forma incons-ciente y actuando en funcin de lo que conocemos y nos es ms prximo.Sinembargo,estenoeselordenenquedeberamos abordar el reto de aprender y consolidar los conocimientos para convertirnosentradersdexito,teniendosiempreencuenta que el aprendizaje lo realizamos a medida que vamos operando en el mercado, siendo esta la nica manera de rearmar nuestro aprendizaje.Mipropuestaestpensadaparafavorecerlomximoposible el desarrollo de nuestras habilidades como trader con una ma-yor posibilidad de xito. Teniendo en cuenta estos factores, creo que el itinerario de aprendizaje debera ser:1.Gestin Monetaria2.Psicologa del Trading3.Anlisis TcnicoESTOS PILARES SOBRE LOS QUE SE VA A ASENTAR EL EDIFICIO QUE ALBERGAR NUESTROS CONOCIMIENTOS EN LA MATERIA SON TRES: 1. ANLISIS TCNICO 2. GESTIN MONETARIA 3. PSICOLOGA DEL TRADING22JUL-SEP 2015TRADINGPSICOTRADING, EL GRAN DESCONOCIDOSin duda, de estos tres conceptos encontraremos informacin, pero comparativamente la Psicologa de Trading es la que queda ms hurfana de recursos y es dif cil para un trader enfrentarse aello,porqueseestenfrentandoaunomismo.Delamisma forma, estrategias y armaciones para un trader pueden ser to-talmente falsas para otro, aadiendo ms dicultad al proceso.Esevidentequeestaesla partemsindenidadelas tresyderecorridomsin-cierto,peronoporellode-bemosdejarlaparaelnal, porqueentoncescomete-remosmuchoserrorespor elcamino,yquizsalguno acabeconnuestrapacien-cia en el mejor de los casos, yconnuestracuentaenel peordeellos.Cuantoantes afrontemosestereto,antes conseguiremosestabilizarnuestraoperativaqueinicialmente debe ser nuestro objetivo. Esto no ofrece garantas de xito, al igual que con la Gestin Monetaria, pero aleja y mucho las pro-babilidades de catstrofe.El psicotrading encierra nuestra forma particular de ver y per-cibirelmercadoycomosomoscapacesdeenfrentarnosal. Enlassituacionesenlasquenuestraposicinalmercadoes ganadorayacumulamosbeneciosdebemossercautelososy responsables administrando la ganancia sin dejarnos llevar por las emociones. En los casos en que incurramos en prdidas, de forma anloga no podemos permitirnos bajo ningn concepto entrar en modo pnico.EL CONTROL EMOCIONALComopodisver,aquelcontroldelasemocionesjuegaun papel absolutamente vital y decisivo, y es aqu donde debemos concentrarnuestrosesfuerzos.Estosuponealejarlaactividad del trader de la emocin y del glamour que hemos podidover enocasiones,perocreedmequeeseltradingquefunciona. Creoqueunadelasprimerascosasquehemosdeaprendery desarrollar hasta el extremo desde el punto de vista psicolgico es la humildad. La humildad respecto al tamao, pues somos al-guien tremendamente insignicante en el mercado y eso signi-ca que nadie va a por nosotros ni a liquidar nuestras posiciones, puesnosabenniqueexisten,ninadievaaapoyarnosporque tomemos cierta posicin o sesgo en el mercado.Estonodescartaelhecho de que vayamos combinan-do aspectos de las distintas disciplinas,peroencada fasedenuestraformacin comotradersdeberamos tener una de ellas que ocu-para el lugar de preferencia yconcentraranuestrama-yora de esfuerzos.El razonamiento que me ha llevadoaestaconclusin puederesumirseenunos principios bsicos:Como hemos comentado, la Gestin Monetarianos per-mite controlar y modular nuestroriesgo, salvaguardando la integridad total o en su mayor parte de nuestra cartera. Esto nos permite poder trabajar en el mercado con la se-guridad de que si ste nos va en contra, nuestras prdidas estarn controladas y contenidas dentro de unos mrgenes tolerables. Abordar primero esta disciplina y consolidar su aprendizajenospermiteobtenermsgarantasdeque pese a que nuestra estrategia no nos haga ganar dinero, no perderemos la cuenta de forma ntegra o en una gran parte de forma excesivamente rpida. Es decir, estamos ganando tiempo de aprendizaje para consolidar conocimientos.LaPsicologadelTradingnospermitirenfrentarnosa situaciones complicadas como trader, y a pesar de las di-cultadesceirnosanuestraestrategiaynuestraforma deverelmercado,demaneraquenuestrasoperaciones perdedorasnonosdesvendenuestrocaminoaplicando rigurosamenteunaestrategiaennuestraoperativacomo nica garanta de xitoElAnlisisTcnico.Porltimonosconcentraremosen mejorar nuestra forma de operar y desarrollar estrategias ytcticasquenospermitanmejorarnuestrosratiosde acierto como los benecios en cada operacin gestionan-do los momentos de entrada y salida a mercado.LA GESTIN MONETARIA NOS PERMITE DIMENSIONAR CORRECTAMENTE NUESTRAS POSICIONES Y POR EXTENSIN, CONTROLAR CORRECTAMENTE NUESTRO RIESGOEL ANLISIS TCNICO ES LA DISCIPLINA MS POPULAR RELACIONADA CON EL TRADING, TANTO QUE EN MULTITUD DE OCASIONES SE ASIMILA COMO NICO COMPONENTE, PERO ESO DISTA MUCHO DE LA REALIDADJUL-SEP 201523TRADINGcomo son en cada momento, con sus defectos y virtudes, y estn enmejoracontinua.Poresomegustadecirquededicarseal trading es algo ms que intentar ganar dinero, si nos ponemos ms serios diremos que es una profesin, pero yo ir ms all, se trata de una forma de vida, de una actitud ante lo que te sucede, delaclarividenciadenointentararreglarloimposible,loque est fuera de tu alcance, sino concentrarte en lo que s puedes hacerPor eso quin quiere hacer trading durante unas horas al da no tiene xitoNo hagas trading convirtete en trader!Estaesunareglavitaleinvariableenelmercadoquenodebe variarconlosaos.Conozcoamuchostradersexpertosylos mejoresdeellostienensiempreunacaractersticaencomn: su humildad. Hay que huir de los traders que no sean humildes, porque tarde o temprano el mercado acabar con ellos. Ser hu-mildes nos ayudar a desterrar emociones muy perniciosas para el trader: la ambicin y el miedo.FUERZA DE VOLUNTAD Y CONSTANCIANotienexitoeneltradingelqueconsiguegrandesrentabi-lidades,tienexitoelqueperdura.Noesmejortraderelque saca porcentajes estratosfricos el primer ao, sino el que sigue en la brecha al cabo de una dcada. Esto no son los 100 metros lisos, es una maratn. La experiencia es un grado y la paciencia unagranvirtudquenosvaapermitirconservarsiempreuna visin a medio y largo plazo de lo que queremos que sea nuestro trading,cindonosaunaestrategiapreviamentedenida,no variable con los vaivenes del mercado. El trader evala la estra-tegia que sigue en conjunto, no las operaciones como tales. Lo nico que tiene en cuenta de ellas, es si los criterios de entrada y salida son los correctos. No importa si son positivas o negativas.Slo as conseguiremos resultados a medio o largo plazo, cosa que distingue un verdaderotrader del resto.RESPONSABILIDAD CON UNO MISMOEsaesunapartemuyimportante.Elsaberasumir nuestrospropioscompromisosnosvaaayudar mucho para no variar nuestros planteamientos iniciales en medio del fragor del mercado. La responsabilidaddeuntraderincluyeelsa-berasumirlasprdidasenunmomento concretodesuoperativaporquesu estrategiaasloexige.Esoeslame-jor garanta de que a largo plazo los resultados sern positivos, si as lo han indicado las pruebas realizadas anuestraestrategia.Esaresponsa-bilidadfuerzaaltraderaperseguir unobjetivoprioritario:ceirseal planpreviamentepreestablecido, noexistiendoobjecionesniex-cepciones a la norma.Sinduda,todoloquerodeaal psicotradingesunadisciplina apasionante.Englobamuchos aspectosynuevosretos,retos personalesenlosquenosen-frentamosanosotrosmismos. Yo dira que los mejores traders tienen otra gran cualidad aparte de las mencionadas: son muy sin-cerosconsigomismos,seaceptan MI PROPUESTA ESTPENSADA PARA FAVORECER LO MXIMO POSIBLE EL DESARROLLO DE NUESTRAS HABILIDADES COMO TRADER CON UNA MAYOR POSIBILIDAD DE XITO24JUL-SEP 2015TRADINGOperar en un grco sin tendencia puede ser peligroso para el saldo de su cuenta. La tendencia deja paso a la lateralidad. La falta de tendencia puede ser una situacin complicada. Cmo actuar entonces?POR GREG MICHALOWSKITENDENCIASINCMOHACER TRADINGEN MERCADOS TRADING26JUL-SEP 2015Losmercadosentendenciasonlosmejoresmomentos para hacer dinero. Por qu? Las tendencias son rpidas, direccionalesytiendenairmslejosdeloesperado.Si conseguimossubirnosaunatendencia,sercomocru-zar por una carretera costera con poco trco, en un da soleado, con la capota bajada, la radio reproduciendo nuestras canciones favoritas, con nuestro mejor amigo sentado al lado.Pero a veces el mercado no est en tendencia. Durante esos mo-mentos, la accin del precio empieza a ser caprichosa y no tiene nada de tendencia.Si nos jamos en el siguiente grco horario (Figura 1), tenemos las velas para cerca de 6 das. Qu nos dicen estas velas?1.Hay una cantidad casi igual de velas rojas (bajistas) y ver-des (alcistas). Eso me indica que estamos en un mercado equilibradodetorosyososqueestnluchandoenesta rea.2.Laszonassombreadasrepresentansucesionesdecuatro o ms velas en la misma direccin (es decir, al alza o a la baja). Slo ha habido 5 veces en las que el precio ha estado en tendencia durante 4 o 5 horas. En esos casos, el precio hasubidorpidamente,paraluegocorregirrpidamente y bajar ms.3.Si nos centramos en la zona sombreada, despus de cada movimiento,yaseaalalzaoalabaja-conlaexcepcin de los movimientos bajistas ms recientes - el movimiento fueseguidoporuncambioenladireccinopuesta.As que incluso las reas de tendencia, cuando se quedan sin fuelle, revierten y se van en la direccin contraria.4.Los movimientos tendenciales no son tan grandes en lon-gitud. El mayor movimiento fue de 97 pips para marcar un mnimo extremo. Ese movimiento revirti rpidamente y se fue en la otra direccin.Operarenmercadoscomoesteescomoconducirporlaau-topistadeLosngelesdurantelashoraspuntaestaremos todoelratoavanzandoyparando.Lanicadiferenciaesque, en Los ngeles, avanzar y parar parece no llevar a ninguna par-te,peronalmentellegarasudestino.Eneltradingeneste tipo de mercados, arrancamos y paramos para luego revertir la direccin. Supongo que eso hace que el trading en este tipo de mercado lateral sea peor que conducir en Los ngeles. Y yo que pensaba que no haba nada peor!Si no nos damos cuenta de que estamos en una situacin de tr-co congestionado en el trading, ello puede hacer mucho dao al saldo de nuestra cuenta. Hay alguna forma de que los traders puedan evitar la frustracin del trco?OPERAR EN MERCADOS COMO ESTE ES COMO CONDUCIR POR LA AUTOPISTA DE LOS NGELES DURANTE LAS HORAS PUNTAJUL-SEP 201527TRADINGCMO OPERAR EN ESTE TIPO DE MERCADOS DE ARRANQUE Y PARADA?La mejor manera que he encontrado para evitar la parte negati-va de una sesin lateral es:1.Prepararse para este tipo de mercados congestionados.2.Una vez metidos en el atasco, no sobreoperar.3.Prepararse para la salida y operar suavemente despus.Cmo podemos prepararnos para un mercado sin tendencia? Enprimerlugarnuncasabremosqueestamosenunmercado lateral hasta que veamos algunas subidas y bajadas. Sin embar-go, podemos anticipar un mercado de este tipo siguiendo la ac-cindelprecioyentendiendoquelosmercadosentendencia van seguidos de mercados laterales.EnlaFigura2meheidomsatrsparamostrarlaaccindel mercado que precedi al mercado lateral ms reciente. Desde el mximoen1.1465,observemoselcomportamientodelprecio hasta marcar mnimos cerca de 1.1060. El mercado est en ten-dencia. El movimiento es rpido, direccional y es una excelente bajada en menos de tres das. Como s que las tendencias van seguidas de movimientos laterales, cuanto ms lejos se vaya el precio,msconscientesoydequelatendenciapodratermi-narsepronto.Asquenecesitounaherramientaparadecirme que la tendencia puede haber terminado, y prepararme para un mercado sin tendencia. Una lnea de tendencia puede hacer eso (vase la lnea de ten-dencia a la baja de color rojo en la Figura 2).Fig.ura 1. EURUSD en un mercado sin tendencia y lateral.TRADING28JUL-SEP 2015Observe cmo la accin del precio antes de la lnea de tenden-cia se muestra un poco lateral. Los compradores y vendedores estn organizando una batalla en un nivel inferior.POR QU HAY BATALLAS?Amedidaquelosmercadostiendenamoverseenunadirec-cin, los nuevos niveles se vuelven ms dif ciles de romper. As se producen batallas entre compradores y vendedores.Enelejemplo,cuandoserompilalnea de tendencia de pendiente negativa fue una conrmacindequelatendenciaestaba agotndose y estbamos iniciando probable-menteunperodolateral.Unavezqueeso ocurre es hora de operar ms a la defensiva.Enesteperodo,tiendoarespetarladirec-cindelatendencia,peronotengoprisa poroperaroserexcesivamenteagresivo,a menosquerompalosmnimos.Tambin esunbuenmomentoparaprepararsepara fallosintradaenladireccincontrariaala tendencia.Sihayunfallointrada-comocuandoelpreciorompipor encima de la lnea horizontal azul en crculo azul 1 opere la rotura fallida. No todas las roturas en falso funcionan, pero no estamos buscando arriesgar demasiado. En un mercado lateral estamos buscando entrar, ganar algo de dinero y salir. Si no fun-ciona, salimos. Ser paciente es la forma clave de pensar.Con el tiempo, querremos estar preparados para salir fuera del rea del rango y el paso de la no-tendencia a la tendencia.EnlaFigura2,cuandoelpreciohizonuevos mximosencrculoazul2,inclusosihemos comprado,debemosvendercuandoelprecio se mueva por debajo de la lnea horizontal azul en el crculo rojo 2. La rotura de los mximos est fallando. Cuando el crculo rojo 3 se rom-pe, se termina la lateralidad. La tendencia de-berareiniciarseenesepunto.Lafaselateral debe terminar.De hecho, el precio sigue bajando ms.Figura 2. EURUSD pasando de la tendencia a la no-tendenciaCOMO S QUE LAS TENDENCIAS VAN SEGUIDAS DE MOVIMIENTOS LATERALES, CUANTO MS LEJOS SE VAYA EL PRECIO, MS CONSCIENTE SOY DE QUE LA TENDENCIA PODRA TERMINARSE PRONTOJUL-SEP 201529TRADINGTENDENCIA DENTRO DE LA NO-TENDENCIA. NO SOBREOPERE. BUSQUE UNA ROTURAElmovimientoalabajaenestenuevoimpulsoesmslento, pero el EURUSD contina movindose en un canal bajista.EnlaFigura3seformaunsueloenloscrculosrojos1-3alo largo de la lnea horizontal roja. El precio se mueve por encima de la lnea de tendencia superior y es el momento de pensar en una situacin potencial de no tendencia. En este caso, el movi-miento a la baja no est totalmente terminado. El precio rompe a la baja y alcanza el mnimo. Ese mnimo es una ltima prueba de la lnea de tendencia inferior.No mucho tiempo despus de que la lnea de tendencia superior serompaunasegundavezcomienzaelatascodeltrcoyel mercado sin tendencia.Al igual que en la Figura 2, podemos ver un techo en mximos uniendo los mnimos y mximos anteriores. Esa lnea se pone a prueba en los crculos verdes 4 y 5 de la Figura 3. El mercado se vuelve un poco ms optimista despus de eso con extensiones por encima de la lnea horizontal azul. Es nuestra metfora de la batalla, los compradores estn ganando, pero tambin debemos Figura 3. EURUSD se ha quedado atascado, pero se est preparando para romper.tener en cuenta que la accin por encima de la lnea azul no en-cadena ms velas alcistas con xito. La accin es alcista pero se observa un movimiento arriba y abajo dentro de ella.La accin del precio al nal del grco se hace ms lateral con roturas al alza fallidas y un suelo un poco ms alto a continua-cin (ver crculos rojos 6 y 7). Si estamos conduciendo en una autopista de Los ngeles, el trco estar comenzando a dete-nerse.ESAS SON LAS MALAS NOTICIASAunque puede ser desalentador y frustrante, la buena noticia es queinclusoelpeorembotellamientonalmenteavanzaryel trco volver a uir.Puede ser demasiado pronto para decirlo, pero al igual que yo podra anticipar un atasco con una sesin lateral despus de un movimiento tendencial, tambin puedo anticipar un movimien-totendencialdespusdeunperodolateralsintendencia.La batalla contina. El trco es terrible, pero no puedo esperar a la rotura y el prximo movimiento tendencial. Est a la vuelta de la esquina. Est preparado para ello.30JUL-SEP 2015TRADINGEn el nmero anterior de Hispatrading analizamos cmo se comportarondiferentes estrategias de opciones en un entorno Alcista.En este nmero, haremos el mismo estudiopero nos centraremos en un mercado LateralPOR SERGIO NOZAL LA MEJOR ESTRATEGIADE OPCIONESEN UN MERCADOLATERALSi no leste el nmero anterior, te recomiendo que lo hagas, aunque explicaremos nuevamente las condiciones del estu-dio. El objetivo del estudio es hacer una comparativa entre diferentes estrategias vs. la compra directa del subyacente, en nuestro caso el ETF que replica al S&P500, el SPY.No hemos tenido en cuenta para el estudio la compra de futuros con apalancamiento x10 o CFDs, ya que con opciones tambin podramos buscar apalancamientos de hasta x70. El objetivo del estudioescompararestrategiasynobuscarrentabilidadesas-tronmicas.Para el estudio de un mes lateral, hemos elegido el mes de Fe-brero2013,dondeelSPYtuvounarentabilidaddel+1.10%,y que podramos calicar como de mes lateral, segn la clasica-cin que hicimos en el artculo anterior.Lascaractersticasdeestemes,paralabsquedadeunaope-rativa con opciones que se adapte, seran un mes con ligero in-crementodeprecios(buscaremosdeltaneutraloligeramente positivo),volatilidadimplcitadelasopcionessindemasiada variacin(vegapositivoonegativo)y19sesionesdemercado (buscaremos theta positivo).LAS ESTRATEGIAS SELECCIONADAS Para el estudio, hemos elegido las siguientes estrategias, que se inician el ltimo da del mes anterior y se cierran el ltimo da del mes de estudio, Febrero 2013.A continuacin haremos un repaso de las estrategias seleccio-nadasyloqueesperamosdeberaocurrirconcadauna.Des-pus veremos el resultado del estudio.COMPRA DE ACCIONES Se trata de comprar directamente el ETF SPY. Segn cmo suba o baje el ETF, as ser nuestro benecio o prdida. En este caso, el SPY gan un +1.10%, lo que signica que la compra de accio-nes obtendra una rentabilidad del +1.10%COMPRA DE OPCIONES ATM Con la compra directa de opciones estamos operando una es-trategia alcista y que tendr en contra la variacin de volatilidad PRODUCTOSJUL-SEP 201531implcita, que en este mes lateral no es decisiva, y la prdida del valortemporal.Aqunicamenteayudaelligeromovimiento del precio. Ser una estrategia perdedora o con ligero benecio. VERTICAL ALCISTA ATM DBITOEs una estrategia alcista que se benecia de la subida del precio ydelpasodeltiempo.Enfuncindelaconguracinpodra ser una estrategia ganadora o perdedora. Con la conguracin a dinero (ATM) ser una estrategia ganadora.VERTICAL ALCISTA OTM CRDITOConunaverticaldeestetipomontamosunaestrategialateral alcista muy conservadora y a crdito, y que se benecia del mo-vimiento de precio, de la cada de volatilidad (no es determinan-te) y del paso del tiempo. Es muy conservadora y se desenvuelve bienenmercadoslateralescomoelmeselegido.Acabaren benecio.CALL DIAGONAL ATMEs una estrategia que se comportar seguramente muy bien. Se benecia del poco movimiento del precio, y del paso del tiem-po.ConconguracionesATMsonestrategiasconservadoras. CALL CALENDAR ATMEstrategia para mercados laterales. Debera acabar con mucho benecio. Probablemente sea la mejor estrategia para este tipo de mercado.PRODUCTOSJUL-SEP 201532IRON CONDORPara una expectativa lateral, seguramente sea una buena estra-tegia. En funcin de su conguracin tendr una mayor o me-nor rentabilidad.RESULTADOS DEL ESTUDIOEn la siguiente imagen vemos el rendimiento que habra tenido cada estrategia durante este mes Lateral:ESTRATEGIACompra de accionesCompra de acciones Call ATMVertical Alcista ATM (Bull Call)Vertical Alcista OTM (Bull Put)Call Diagonal ATMCall Calendar ATMIron Condor conservadoraRENTABILIDAD1.1.%10,33%17,33%3,70%20,96%20,99%6,10% Observamos que todas las estrategias baten a la compra direc-ta de acciones, y es normal ya que estn conguradas para ese movimientodelprecio,ademsdebeneciarnosdelefectode apalancamiento propio de las opciones.La compra directa de opciones tiene benecios debido a que ese mes no cay la volatilidad, ya que ese mes fue continuacin de unatendenciaalcista,yenesoscasoslavolatilidadyaesmuy baja y, por tanto, puede caer muy poco. Como conclusin nal, las estrategias laterales como las Calen-dars o las Iron Condors son las estrategias ideales para este tipo de movimiento. Las Iron Condors podran tener rentabilidades ms altas con otras conguraciones.En el prximo nmero veremos el resultado de este estudio para un escenario bajista.PRODUCTOSJUL-SEP 201533Aunque las mquinas son cada vez ms potentes y pueden procesar gran cantidad de opera-ciones por segundo, hay tareas que sobrepasan sus lmites. Muchos de los problemas que se plantean en entornos de trading tienen un nmero de combinaciones exponencial que hace que su clculo consuma ms tiempo del que se dispone para su resolucin. Hablamos de horas, das incluso meses o aos.Un ejemplo simple puede mostrar la problemtica de intentar abordar problemas exponenciales, in-clusoconlosequiposmspotentesousandoentornosdeprogramacindistribuida.Lossistemas automticos tienen un nmero variable de parmetros que pueden tomar, cada uno, un conjunto de valores que se seleccionen previamente. Buscar el mejor conjunto de parmetros de un sistema puede ser un problema con un coste computacional enorme, dependiendo del nmero de par-metros y del nmero de valores que se permita que tenga cada parmetro.En casusticas donde el nmero de posibilidades es inmenso y probarlas todas lleva un tiempo y capacidad de cmputo del que no se dispone, los algoritmos genticos permiten encontrar una buena solucin en un tiempo razonablePOR SPEAKERTRADINGALGORITMOSGENTICOS NMERO DE PARMETROS111222555N DE VALORES QUE PUEDE TOMAR CADA PARMETRO100200500100200500100200500NMERO DE COMBINACIONES A EVALUAR10020050010.00040.000250.00010.000.000.000320.000.000.00031.250.000.000.000Tabla 1. Nmero de combinaciones posibles en optimizacin de distintos sistemas.ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201534Como se puede apreciar en la Tabla 1, optimizar un sistema con pocos parmetros y permitiendo un conjunto pequeo de valo-res para cada parmetro es factible pero cuando crecen ambos valores se vuelve inabordable. Si evaluar un sistema requiere de 10segundos,elltimocasodelatablanecesitaracasi10.000 aos para evaluar todas las combinaciones posibles.Cuando el conjunto de combinaciones es enorme, es decir, el es-pacio de bsqueda es muy amplio, obtener una buena solucin en un tiempo aceptable es preferible a obtener la mejor solucin en un tiempo inaceptable. Y esto es trabajo para los algoritmos genticos.LAS BASESLos algoritmos genticos se basan en propiedades de la gentica y es importante entender algunas claves para poder desarrollar un algoritmo gentico eciente. Un cromosoma est compuesto por un conjunto de genes. El cromosoma representa a un indi-viduo y el gen una propiedad del mismo como el color de ojos o la estatura.Delagenticasabemosquededospadresaltoshayunaalta probabilidad de que el hijo sea tambin alto pues los genes del hijorecibeninformacindelosgenesdelospadres.Tambin sabemos que pueden producirse mutaciones que alteran el or-den general existente en la transmisin de genes entre padres e hijos. La mutacin modica genes y hace que ciertas propieda-des del hijo sean totalmente distintas a las de sus padres, para bien o para mal.La seleccin natural hace el resto: los padres fuertes suelen tener hijos fuertes que se mantendrn en la siguiente generacin. Los dbiles tienen menos probabilidades de sobrevivir aunque si se cruzan con una pareja fuerte o tienen mutaciones beneciosas puede aumentar la probabilidad de que sus hijos sobrevivan en la siguiente generacin.Es muy importante que las claves anteriores se cumplan cuan-do se disea un algoritmo gentico. Si, por ejemplo, dos padres fuertes no tienen ms probabilidad de generar hijos fuertes que dos padres dbiles, implementar un algoritmo gentico seria, a efectos prcticos, una bsqueda aleatoria.LOS ALGORITMOS GENTICOS PUEDEN RESOLVER PROBLEMAS CUYO CONJUNTO DE POSIBILIDADES ES EXTREMADAMENTE ELEVADOSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201535TEORA DE ALGORITMOS GENTICOSEl funcionamiento de un algoritmo gentico es como sigue:Se parte de una poblacin inicial de individuos/cromoso-mas, normalmente aleatoria.Se clasican los individuos segn el criterio a optimizar.Seseleccionanlosindividuosquevanacombinarse.Los mejores individuos tienen mayor probabilidad de cruzarse pues interesan sus propiedades ms que las de un indivi-duo peor.Se combinan los individuos seleccionados. Generalmente, de cada dos padres se obtienen dos hijos.Se mutan aleatoriamente varios genes de algunos individuos.Seeliminanindividuosoriginales(algunosotodos)yse reemplazan por los nuevos.Se repite el ciclo hasta que se cumpla la condicin de parada.Cuando se combinan dos individuos, los hijos suelen ser pare-cidos a los padres, es decir, pertenecen a la misma zona de bs-queda. Podemos explorar estas zonas de forma intensa, dando ms probabilidad de reproducirse a los mejores y limitando las mutaciones. De esta forma se llega a la mejor solucin rpida-menteperoeslamejorsolucindeesazona,nodetodaslas combinaciones existentes.Si, por el contrario, permitimos algo ms de margen de repro-duccinalosdbilesyaumentamoslaprobabilidaddequese produzcanmutaciones,exploramosmszonas(buscamosen ms sitios) pero tardamos ms en localizar los mejores resulta-dos de cada zona. En la Figura 1 vemos una grca donde el eje X representa dis-tintoscromosomas(porejemplo,juegosdeparmetrosdeun sistema)yelejeYlabondaddelosmismos(elbeneciodel sistema). Si evaluamos individuos en la zona 1 y el gentico est conguradoparaconvergerrpido(penalizandomuchoalos individuosmenosaptos),rpidamentesellegaralmximo, anotado con un 2. Pero con dicha conguracin, es menos pro-bable que se llegue a explorar otra zona donde puede haber una solucin mejor, como la ptima marcada con una M.Laprobabilidaddecruceymutacinsonparmetrosqueel usuario puede congurar para determinar cmo quiere que se comporte el algoritmo, el grado de convergencia que desea.La condicin de parada puede ser que pase cierto tiempo, que se obtenga una solucin aceptablemente buena, que se generen X ge-neraciones sin que ningn individuo mejore al mejor actual, etc.Figura 1. Representacin del espacio de bsqueda y mximos globales/locales.ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201536OPTIMIZACIN DE SISTEMASUnsistemaautomticotieneunnmerodeparmetrosque puedentomarunconjuntodevaloresdado.Vamosadisear un algoritmo gentico para encontrar un buen conjunto de pa-rmetros.PRIMER PASODeterminar cul va a ser la funcin de evaluacin, la que punta labondaddeunindividuo.Puedeserelbenecio,elriesgo,el drawdownounacombinacindedistintaspropiedades.Por ejemplo,podramosdeterminarlabondaddeunsistemaen funcin del benecio neto penalizado si el draw down es grande.Estafuncinseinvocaparaevaluaratodoslosindividuosge-nerados por lo que es recomendable que su clculo sea lo ms eciente y rpido posible.SEGUNDO PASOCodicar el sistema como un cromosoma. Aunque la codica-cin binaria es bastante frecuente, para este problema concreto, tienemssentidousarunacodicacinencomaotante,con nmeros reales. As, un individuo se codica con un array con tantoselementoscomoparmetrosdelsistemaseoptimicen. Por ejemplo, un individuo para un sistema donde se optimizan 4 parmetros podra ser [1.2, 14, 35, 3.5]. Los genes son el valor concreto de cada parmetro del sistema.TERCER PASODesarrollareloperadordecruce.Laformademezclarindivi-duos para generar dos hijos a partir de dos padres puede variar de unas implementaciones a otras. Lo ms comn es el cruce en unpunto,dondevariosgenesdeuncromosomaseintercam-bian con los del otro cromosoma. Para ello se selecciona un punto de cruce y se intercambian los genes en ese punto entre los cromosomas, tal como se aprecia en la gura superior.CUARTO PASO Desarrollareloperadordemutacin.Encodicacionesbina-rias, la mutacin se limita a cambiar algunos ceros por unos y/o viceversa. En una codicacin como la del presente ejemplo, la mutacin debe modicar el valor de uno (o varios, dependiendo de lo intensa que sea la mutacin) de los parmetros del sistema y establecer un valor aleatorio para el mismo.QUINTO PASOGenerar una poblacin inicial. El tamao de esta poblacin hay que elegirlo teniendo en cuenta el nmero total de combinacio-nes posibles. Generar individuos aleatorios es tan sencillo como generar los 4 valores anteriores de forma aleatoria con un gene-rador de nmeros aleatorio.SEXTO PASOEvaluarcadaindividuoconlafuncindeevaluacinparaco-nocersubondad.Esdecir,aplicarelsistemaenelhistricoy calcular el valor de la funcin elegida.SPTIMO PASOSeseleccionanlosindividuosquevanacombinarse.Los mejores individuos tienen mayor probabilidad de cruzarse pues interesan sus propiedades ms que las de un indivi-duo peor.Se combinan los individuos seleccionados. Generalmente, de cada dos padres se obtienen dos hijos.Se mutan aleatoriamente varios genes de algunos individuos.Seseleccionanlosindividuosaeliminardelapoblacin (los menos aptos con mayor probabilidad) y se sustituyen por los generados anteriormente.Se repite el ciclo hasta que se cumpla la condicin de parada.ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201537En la imagen siguiente se puede apreciar mejor cmo funciona el algoritmo. Los individuos en blanco son individuos sin eva-luar (no sabemos si son mejores o peores). Los distintos colores representan distintos valores de bondad del individuo. Por po-ner un criterio, de mejor a peor se codica con los colores azul, verde, naranja, rojo y negro. Tras evaluar a los individuos, se se-leccionan varios para cruzarse y algunos de ellos sufren tambin mutaciones.Seseleccionanindividuosenlapoblacininicial para ser reemplazados por los nuevos y se empieza de nuevo.NO ASEGURAN UNA SOLUCIN PTIMA PERO S UNA SOLUCIN ACEPTABLE EN UN TIEMPO RAZONABLEColaboracin con https://speakertrading.wordpress.com/ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201538Detodosessabidoqueeldesarrollodeestrategiasautomatizadases unprocesotediosoqueconsumeingentescantidadesdetiempoy recursosdetodotipo,constituyendounodelosprincipalescuellos debotelladeltradersistemtico.Ennuestraactividadprofesional elI+Dloestodo:Siempreestamossedientosdeideasymetodolo-gas, buscamos con avidez caminos poco transitados que nos proporcionen alguna ventaja aprovechable. En denitiva, buena parte de nuestro trabajo consiste en probar cosas nuevas, cuantasmsmejoryademshacerlodeprisa.Porello,cualquierherramientatecnolgicaque contribuya a acelerar el ciclo de produccin de sistemas bienvenida sea. En este contexto, pensa-mos que el software para la generacin automatizada de sistemas y, en particular, las plataformas de programacin gentica (GP), constituyen una alternativa prometedora al desarrollo convencional de estrategias que merece ser explorada.Qu tal disponer de una mquina que construye miles sistemas, los evala y genera el cdigo para nuestra plataforma de trading favorita? Esto, que hace unos aos sonara a Ciencia Ficcin, hoy es posible mediante software de programacin gentica. En el presente artculo veremos cmo mejorar sistemas empleando esta prometedora tecnologaPROGRAMACIN GENTICACMO MEJORAR SISTEMASEMPLEANDO TCNICAS DEPOR ANDRS A. GARCA, DAVID URRACAY CARLOS PRIETOESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201539No nos detendremos aqu en los detalles de la tecnologa GP ni en describir las aplicaciones existentes, de ello ya hemos habla-doenotrosartculospublicadosrecientemente1.Bstenosco-mentar que las plataformas GP ms avanzadas permiten:1.Combinar fuentes diversas de datos (series de precios, in-dicadores)yextraerinformacinrelevantequefacilitala construccin de sistemas basados en reglas discretas.2.Generarestrategiasdemaneraexibleenfuncindeun conjunto de reglas y de criterios de construccin seleccio-nables por el usuario.3.Realizar una evaluacin de cada sistema durante el proce-sodeconstruccinyconstruirunrankingdeestrategias mediante una funcin de ajuste basada en ratios e indica-dores de calidad.4.Implementarmecanismos(separacinefectivadelasre-giones In-Sample y Out-Sample, limitacin de la comple-jidad estructural, tests de robustez, etc.) que prevengan la sobreoptimizacin.5.Compilarautomticamentelasreglasdecadasistemaen cdigo utilizable por diferentes plataformas de trading.Adems de la velocidad2 y calidad del cdigo3 generado, en una plataforma GP es importante contar con una amplia diversidad de opciones que nos permitan dirigir los procesos de construc-cin hacia el tipo de estrategia que estamos buscando.Necesi-tamos decidir qu indicadores y tipos de rdenes se van a em-plear,ponderarsurelevancia,silaestrategiaserintradiariao dejar posiciones abiertas, si se van a trabajar ambos lados de la operativa,silasreglasparalargosycortossernsimtricas,si buscamos lgicas tendenciales o antitendenciales, etc. En de-nitiva, todas las decisiones que un desarrollador experimentado tomaraantesdeponerseaprogramarnada.Losprocesosde construccin de estrategias con plataformas GP admiten al me-nos estas tres aproximaciones:Desarrollar sistemas a partir de cero, indicando a la plata-forma las caractersticas generales del producto que que-remos obtener4.Una vez elegidos los mercados, las opciones de construc-cinyratiosdiana(tnessfunction)elmotorGPgenera unapoblacinaleatoriaque,ensucesivasgeneracionesy en funcin de unos criterios establecidos, ir evolucionan-do hasta obtener un repositorio estrategias que satisfacen los objetivos de partida5. Desarrollarlossistemasporingenierainversa.Dadoun sistema que funciona y conociendo sus ratios, tratamos de replicarloobteniendounconjuntodereglasequivalentes que se aproximen a los resultados del sistema de partida . Desarrollar variantes de un sistema. Esta metodologa re-quierequelaplataformaincorporeuneditordecdigo que nos permita incluir las reglas del sistema inicial y un mduloespeccoparamejorarautomticamentepartes de dicho sistema, aadiendo reglas nuevas o sustituyendo las existentes por otras6. En las siguientes lneas abordare-mos esta aproximacin.PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMANuestropuntodepartidaserunsistematendencialintradia-rio para largos y cortos, con alta cadencia operativa y unos ra-tios que consideramos discretos. Aunque se trata de una lgica multimercado, el instrumento de referencia ser el ES (E-mini S&P500) en time frame de 15 minutos. Las reglas de esta estra-tegia son muy simples:ENTRAR LARGOSSi el cierre actual cruza por encima de una EMA de 500 barras, es mayor que una EMA de 25 barras y el RSI de 14 barras est por encima del nivel 50. ENTRAR CORTOSLgica Inversa.CERRAR LARGOSSi el cierre actual cae por debajo de una EMA de 25 barras.CERRAR CORTOS Lgica inversa.EL SISTEMA ES DE TIPO REVERSENo es necesario esperar al cierre de una posi-cin para entrar en sentido contrario.Pese a su simplicidad, estamos ante una lgica robusta y no op-timizada.Algunasvariantesdeestalgica,queincorporanl-tros y stops de acompaamiento, llevan funcionando en opera-tiva real muchos aos, por lo que podemos considerar el tramo 2008-2015 como regin Out-Sample. Los resultados obtenidos, aunquemaniestamentemejorablesenmuchosaspectos,son ms que aceptables para una lgica tan bsica. Por ello, conside-ramos que es un buen punto de partida en nuestro experimento.ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201540 EL SOFTWARE PARA LA GENERACIN AUTOMATIZADA DE SISTEMAS CONSTITUYEN UNA ALTERNATIVA PROMETEDORA AL DESARROLLO CONVENCIONAL DE ESTRATEGIAS QUE MERECE SER EXPLORADA SISTEMAST36 NET PROFIT$67.773 MAX. DD-$4830 % WIN39,4% BMO$36,2PROFIT FACTOR1,37 SQN4,47SHARPE RATIO0,10MAR RATIO0,8ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201541UnavezcreadalaestrategiaenlaplataformaStrategyQuant (SQ)procedemosacongurarlasopcionesdenuestroexpe-rimento.Enprimerlugardividiremoselhistricodisponible (2001-2015) en las regiones:In-sample(IS)(2001-2007).QueutilizarSQparacons-truirlossistemasyhacerunaprimeraevaluacindesus reglas. Out-Sample(OS)(2008-2014).Pararealizarunaevalua-cin de las estrategias exenta de sobreoptimizacin.Tambin es posible establecer una regin de validacin en SQ, interpuesta entre IS y OS, que evite la contaminacin de resul-tadosentramoscontiguos,peroenestecasonovalelapena debido al enorme tamao del OS.El siguiente paso ser elegir los bloques de construccin (indi-cadores, operadores lgicos, patrones, rangos de precios, tipos de rdenes, etc.) que sern empleados para mejorar el sistema. Alosindicadoresquequeremostrabajarespecialmenteasig-namosunaponderacinmsalta,losquenonosinteresanse deshabilitan.Alternativamentetambinpodemostrabajarun grupo de indicadores en cada fase del proceso de seleccin.Seguidamenteestablecemoslafuncindebondaddeajusteo tness function (FF). Este es un elemento fundamental ya que tanto los sistemas que se omiten y seleccionan como el ranking de estrategias mejoradas dependen del valor de esta funcin. En nuestro caso elegimos una FF mltiple ponderada del siguiente modo:Incluimos como ratio de performance el SQN, con elevada pon-deracin, junto con tres estimadores de calidad:El SQN (System Quality Number) es el cociente entreme-dia y desviacin de las operaciones multiplicado por la raz cuadrada del nmero de operaciones. De este modo consi-deramos mejor un sistema cuando aumenta su BMO, dis-minuye la desviacin estndar (empleada como estimador de riesgo) y/o aumenta la cadencia operativa en el perodo analizado7.El ratio Stability mide la suavidad de la curva de benecios. Seconsideranmejoreslossistemasqueevolucionanpor una pendiente regular. Por ejemplo;un sistema ideal que gane $100 en cada operacin, tendr una pendiente de 100 y error tpico de 0 y un coeciente de determinacin (R^2) de 1. Dos sistemas pueden terminar con el mismo bene-cio, incluso evolucionar por la misma pendiente pero ser uno mucho ms estable que el otro8.%Stagnation es un estimador que mide el porcentaje tiem-po que un sistema est sin alcanzar nuevos mximos. Por tanto, cuanto ms bajo sea su valor mejor. Degrees of Freedom (DoF) es la diferencia entre el nme-ro de operaciones y el estimador de complejidad. El ratio complexity es el nmero de restricciones del modelo: re-glas, variables, operadores, indicadores, etc.Por ejemplo la regla: Close[1] > EMA(High,25)[1] Tendra una complejidad de 7: Cierre, barra del cierre, operador lgico, tipo de media, serie de la media, valor de la media y barra de la media.Deestemodolafuncin deajuste(FF)serunva-lorentre0y1querepre-sentalamediaponderada de los cuatro ratios. Como se trata de mejorar un sis-temadado,elcriteriode seleccin ser muy simple: Pasarn a formar parte del banco de estrategias todos los sistemas cuya FF supe-ra a la del sistema original.LOS RESULTADOS OBTENIDOSSON MS QUE ACEPTABLES PARA UNA LGICA TAN BSICA. POR ELLO, CONSIDERAMOS QUE ES UN BUEN PUNTO DE PARTIDA EN NUESTRO EXPERIMENTOEN UNA PLATAFORMA GP ES IMPORTANTE CONTAR CON UNA AMPLIA DIVERSIDAD DE OPCIONES QUE NOS PERMITAN DIRIGIR LOS PROCESOS DE CONSTRUCCIN HACIA EL TIPO DE ESTRATEGIA QUE ESTAMOS BUSCANDO RATIOSQNStability%StagnationDegrees of Freedom (DoF) PONDERACIN4221 FITNESS FUNCTION (FN: 0-1)ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201542In-Sample 2001-2007 FASES DEL EXPERIMENTODividimos el experimento en tres fases, en cada una de las cua-les buscamos generar aleatoriamente una base amplia de siste-masconreglasnuevasomodicadasquemejorenelsistema original9. SQ nos permite buscar mejoras especcas en las re-glas de entrada, salida y tipos de rdenes. EVOLUCIN DESDESISTEMA INICIAL300 SISTEMASEVOLUCIN DESDETOP 5 DE FASE 1159 SISTEMASEVOLUCIN DESDETOP 5 DE FASE 224 SISTEMASFASE 3FASE 2FASE 1 En la primera fase obtenemos un ranking de 300 sistemas, to-dos ellos con FF mayor que el sistema original . De ellos selec-cionamos los cinco mejores, considerando:Los mejores valores FF en la regin IS.Que no contengan reglas nuevas repetidas o muy parecidas. DIVIDIMOS EL EXPERIMENTO EN TRES FASES, EN CADA UNA DE LAS CUALES BUSCAMOS GENERAR ALEATORIAMENTE UNA BASE AMPLIA DE SISTEMAS CON REGLAS NUEVAS O MODIFICADAS QUE MEJOREN EL SISTEMA ORIGINALQueincorporenmejorastantoenlasreglasdeentrada como de salida.Enlasegundafaserepetimoselprocesoaleatoriodemejora tomandocomobaselos5mejoressistemasdelaprimerafase y estableciendo como criterio de seleccin para formar parte de este nuevo ranking: FF > media FF sistemas Fase 1. De este modo obtenemos un segundo banco de 159 sistemas mejorados.En la tercera fase evolutiva seleccionamos, siguiendo los crite-rios ya descritos, los 5 mejores sistemas de la fase 2. Repetimos el proceso aleatorio de construccin partiendo de estos sistemas yelaboramosuntercerrankingconelcriterioFF>MediaFF sistemas fase 2.Finalmente obtenemos 24 estrategias que en conjunto mejoran signicativamente los ratios del sistema original.RESUMEN DE RESULTADOSEn las siguientes tablas mostramos los resultados promedio en IS y OS obtenidos las tres fases considerando cada ranking de estrategias: ST36 ORIGINALMximoMnimoPromedioMximoMnimoPromedioMximoMnimoMedia FF 0,7570,7910,7620,7690,8020,770,7760,8020,7720,788NET PROFIT $22.645$30.607$12.283$20.875$34.529$15.658$27.429$33.236$24.959$29.400MAX DD. $2.718$3.755$1.285$1.997$3.434$1.167$2.735$3.222$1.386$2.308% WIN 38,62%45,20%36,90%40,70%59,00%39,90%47,10%59,60%43,00%48,40% BMO $27$67$21$45$112$36$51$91$40$59PROFIT FACTOR 1,321,971,321,612,281,391,541,921,421,61 SQN 2724,052,73,294,563,23,584,493,133,87SHARPE RATIO 0,090,20,080,140,30,110,150,240,120,16 AROR 20,50%24,70%13,50%19,30%26,50%0,00%23,00%25,90%21,90%24,10% FASE 1 FASE 2 FASE 3 ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201543Out-Sample 2008-2015 Las tablas inferiores muestran los porcentajes de mejora obtenidos en el OS en cada fase (ranking completo) y por las 5 mejores estrategias. FASE 1FASE 2FASE 3 FF-1,4%2,4%3,5%NET PROFIT-35,8%19,8%32,7%MAX DD.25,8%-2,1%5,2%% WIN2,6%15,9%24,1% BMO6,5%62,5%111,8%PROFIT FACTOR3,7%11,9%24,0% SQN-16,9%18,4%34,5% SHARPE19,5%34,8%58,7% AROR-24,7%7,6%15,5%% Mejoraen Out-Sample (ranking global) sobre el sistema original FASE 1FASE 2FASE 3 FF4,4%5,2%7,3%NET PROFIT5,0%47,2%39,7%MAX DD.21,7%5,6%61,6%% WIN7,8%13,5%9,1% BMO19,0%82,2%93,7%PROFIT FACTOR13,4%19,3%21,6% SQN16,2%41,3%39,1% SHARPE9,3%47,6%46,2% AROR1,5%21,8%22,5%% Mejoraen Out-Sample (Top 5) sobre el sistema original ST36 ORIGINALMximoMnimoMediaMximoMnimoMediaMximoMnimoMedia FF 0,7570,7780,5690,7300,7840,6520,7580,7790,7470,767NET PROFIT $45.089$68.563$3.283$28.932$70.801$8.361$53.994$73.232$35.105$59.838MAX DD. $4.831$9.760$1.892$3.839$7.475$2.509$4.933$6.175$3.498$4.591% WIN 40,18%45,1%35,5%41,2%56,5%40,0%46,6%55,7%43,7%49,9% BMO $44$77$10$47$111$38$71$115$67$93PROFIT FACTOR 1,391,761,091,451,891,241,561,951,481,73 SQN 3564,930,572,965,251,174,215,463,364,79SHARPE RATIO 0,100,190,050,120,190,080,140,200,130,16 AROR 26,8%33,2%4,0%20,2%33,7%8,9%28,8%34,3%23,3%30,9% FASE 1 FASE 2 FASE 3 ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201544Otro elemento relevante a considerar es la complejidad estruc-tural de los sistemas en relacin con el rendimiento y la calidad de los mismos. Los sistemas muy complejos son ms propensos al curve tting y esto afecta al rendimiento en el OS. En los si-guientes grcos mostramos la relacin entre complejidad y los ratios SQN, Sharpe Ratio y %Stangation:NIVELES DE COMPLEJIDAD MS ALTOS NO GENERAN MEJORAS DE MANERA CONSISTENTEEl ndice de complejidad del sistema inicial es de 19 (punto rojo).Como podemosapreciarenlosgrcosdeSQNySharpelosmejoresvaloresse concentranenunaventanadecomplejidadquevade60a90.Nivelesde complejidadmsaltosnogeneranmejorasdemaneraconsistente.Elratio %Stangation (mejor cuanto menor sea su valor) es coherente con los dos ante-riores y concentra tambin sus mejores valores en la ventana 60-90.La creacin automtica de sistemas mediante tcnicas GP genera un aumento continuo de complejidad a medida que los sistemas evolucionan. A menudo esta complejidad se debe a la adicin de cdigo basura; reglas redundantes, superposicin de indicadores con elevada colinealidad,excesodesubsistemasdesalida,etc.Estasreglasinnecesariasaumentandemarea residual la funcin de ajuste, y por ello nuevos sistemas cada vez ms complejos se van aadiendo al ranking de estrategias.Para evitar esto es recomendable ltrar los sistemas con complejidad elevada o establecer a priori como criterio de seleccin un umbral mximo de complejidad.ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201545Por ltimo mostramos la curva de benecios y principales ratios de los dos mejores sistemas obtenidos en este experimento:Como puede apreciarse la mejora es muy signicativa en todos los ratios.El nivel de complejidad es ms elevado en la versin 1 del ST36 que en la 2, aunqueambos sistemas estn en el rango 70-90.Los lectores interesados podrn solicitar el cdigo de estos siste-mas enviando un correo a administracion@oqm.es1.Mquinas de hacer sistemas (I) (En Tradingsys.org, Diciembre, 2014).2.Se trata de procesos de cmputo intensivo que consumen mucho tiempo, incluso en ordenadores potentes con gran cantidad de memoria y varios ncleos.3.El cdigo debe estar estructurado en bloques y ser fcilmente reconocible, de manera similar a como un humano programara el sistema. De lo contrario estaramos hablando de estrategias tipo black-box. 4.Consideramos este tema sucientemente tratado en el artculo: Mquinas de Hacer sistemas (III): Procesos de construccin (En Tradingsys.org, Febrero, 2015).5.Esta aproximacin es abordada por Michael R. Bryant en el siguiente artcu-lo: Reverse Engineering a Trading Strategy (En Adaptrade.com, Septiembre, 2011).6. En el momento de escribir este artculo, y que sepamos nosotros, la nica plataforma comercial que cumple estos requisitos es StrategyQuant, de la empresa Sonarbytes Ltd, motivo por el que ha sido empleada como base en este estudio.7.Para ms informacin vase el artculo: System Quality Number (SQN) y optimizacin de parmetros (En Tradingsys.org, Abril, 2008).8.De este tema hablamos en profundidad en el siguiente artculo: Equity Cur-ve a fondo (En Tradingsys.org, Junio, 2007). Tambin es interesante el anlisis que hace T. S. Chande en su libro Beyond Technical Anlisis, (Wiley, Nueva York, 2001). El estimador que utiliza en este caso es el Risk-Reward-Ratio. Denido como: RRR= Pendiente de la curva / Error Tpico.9.Advirtase que la FF de los sistemas que pasan a formar parte del banco de estrategias es la de la regin In-Sample. De otro modo, si dejamos que el proceso de seleccin afecte tambin al Out-Sample estaramos incurriendo en sobreoptimizacin inducida.ESPECIAL ALGORITMOS GENTICOSSISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201546TRADING YBIGDATAY SI YO CONOCIERA BIENLOS DOS MUNDOS?Del mismo modo que los todoterrenos suv de color blanco estn inundando nuestras calles, Big Data parece ser el tema de moda. Si bien, al principio, no parece algo dif cilde entender, en este artculo intentar analizar el signicado del Big Data para un TraderPOR MANOEL GADIDe manera general, se dene Big Data como el proceso de captura, almacenamiento, tratamiento y transformacin dedatoseninformacinodecisiones,cuandocumplen una de las tres V; abarcan grandes Volmenes, exigen Velocidad e implican Variedad de tipos y/o fuentes. Yo preero denir el Big Data como la generalizacin del uso de un conjunto muy potente de herramientas estadsticas e infor-mticas que nos dota de independencia en el anlisis.Adems de los conocimientos en mi rea de actuacin, que me permiten construir hiptesis las que deseo probar, con Big Data tambin tengo las herramientas para no quedarme atascado con las ideas en la cabeza. Segn el Deutsche Brse Group, Las innovaciones tecnolgi-cashancontribuidosignicativamenteaunamayoreciencia en el mercado de derivados. A travs de innovaciones en la tec-nologadecomercio,lasnegociacionesenelEurexalemnse ejecutan hoy mucho ms rpido que hace diez aos, a pesar del fuerte incremento en el volumen de operaciones y el nmero de cotizaciones. Estas importantes mejoras slo han sido posibles debido a las constantes inversiones en TI por los mercados de derivados y las cmaras de compensacin.La aceleracin del proceso de negociacin tambin ha llegado al lado de los Traders. Michael Lewis, autor del libro Moneyball (quesehahechoconocidoporlapelculademismonombre SISTEMAS DE TRADINGJUL-SEP 201547protagonizada por Brad Pitt) ha escrito un libro de no ccin, Flash Boys, donde describe la historia de cmo unos chavales empiezan a ser capaces de hacer trading a la velocidad ms r-pida posible, por no decir cercana a la velocidad de la luz. Estos chicos, invirtiendo poco dinero, y utilizando tecnologa y con-ceptos de Big Data, entran en guerra con las empresas de High FrequencyTrading(HFT)ylosgrandesbancosamericanos. Estoy esperando ansioso la pelcula!UneventomuyimportantevinculadoalHFTocurriel6de mayo de 2010 en la bolsa de Nasdaq de Nueva York, en lo que seterminaraconociendocomoelFlashCrashdel2010.Alas 14:32, hora de Nueva York, se vio una extraordinaria cada y re-bote del ndice S&P 500. Los programas de trading algortmico se encadenaron, primero en rdenes de venta por sus criterios de stop losses y a continuacin se volvieron a encadenar en r-denesdecompraalgonuncavistoenlahistoria-seestima que la variacin de precios entre mnimo y mximo durante tan slo36 minutos fue un record histrico de trillones de dlares americanos. Durante mis giras he escuchado de todo sobre Big Data, algu-nasarmacionesacertadasyotrasequivocadas.Peromuchas handejadodeserverdadconlaevolucindelastecnologas ydelpropioconceptodeBigData.Lasprincipalesbarreras conocidasparalaaplicacindeBigDatasiemprehansidolas infraestructuras existentes en la empresa, los costes, el tiempo de implementacin y la necesidad de conocimiento. Con excep-cin de la primera, el resto de barreras se estn cayendo con las nuevas tecnologas de Big Data. Big Data es muy caro! - falso - generado por la gran oferta de herramientas y por la adopcin de tecnologas free open source, los precios, antes en el cielo, han bajado a niveles muy accesibles a todos los tamaos de empresas. Es cosa para informticos! -falso- ha habido una gran transfor-macin en los entornos de programacin y en las herramientas de Big Data y de Analtica, hacindolas ms accesibles a perso-nas no tcnicas interesadas en utilizarlas en su rea de expertise.Tardamuchoenimplementarse!-falso-nuevastcnicasde gestin de proyectos giles y de reutilizacin del trabajo llevan a tiempos de implementacin tentadores. La pieza que realmente faltaba en este puzzle era la formacin, pero desde ya hace un par de aos, hay una oferta relevante de cursos online de Big Data en ingls y masters en el tema aqu, en Espaa.SiempremepidenejemplosdeempresasutilizandoBigData. Crearunalistadeempresassiempremedamiedo,porqueel mundodelBigDataganaadeptosdiariamentesiescribiera unalista,esmuyprobablequeestuvieseobsoletaahoraenel momentoquelaestsleyendo.EnelmundodelTrading,hay muchos bancos como Bank of America y JP Morgan involucra-dosenHFT.Encuantoalosbancosespaoles,haymuypoca informacin pblica sobre el uso de HFT, no obstante, con toda la tecnologa disponible actualmente, uno sera ingenuo si pen-sara que estos no se han planteado el uso de HFT en el mercado de arbitraje de moneda y de futuros para algunas commodities, donde tienen posiciones de hedging. Adems de HFT, algunos SISTEMAS DE TRADINGfondosarmanqueutilizaninformacinalternativaparasus decisionesdecomprayventa.Estinformacinpuedevariar pero muchos dicen que utilizan comentarios y anlisis de senti-mientos en peridicos online, en CSS y RSS pblicos, en blogs, y en Twitter y otras redes sociales. No est claro qu hacen exac-tamente,peroAQRCapitalManagementyTwoSigmaInves-tments arman utilizar Big Data en sus decisiones de inversin. Loqueunotienequetenerclaroesqueseacualseatuestra-tegia,estamoscompitiendohoyporhoyconestosalgoritmos especializados EN TODO MOMENTO.LO QUE BIG DATA PROPORCIONA, EN LA PRCTICA, AL MUNDO DEL TRADINGVOLUMENElBigDatanosenseaelcaminoclaramenteparaexpandir nuestra estrategia. Ya sea por incluir ms empresas o portafolios a la estrategia existente o por permitir crear muchas estrategias competiendo en paralelo. VARIEDADEl Big Data est permitiendo mediante algoritmos mezclar his-trico de precios proveniente de API Privada (bloomberg o tu broker) y API Pblica (yahoo nance, google nance) con infor-macin alternativa como lectores de CSS y RSS, Web scrapers, Twitter y otras redes sociales.VELOCIDADLa utilizacin combinada de varios paradigmas de computacin est haciendo posible a traders independientes o pequeas em-presasdeinversincompetirporprimeravezenlaguerrade losHFTconlosgrandesbancos,comoeld