PRESENCIAY REGULACIÓNDE LASEMOCIONESEN LOS MERCADOS FINANCIEROS

Bienvenidoal mundo

del trading automático

La volatilidaden las acciones

es relativa

cómo hacer trading con

triángulos

BUENTRADING,BUENTRADER.

ENERO - MARZO 2016

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11CÓMO HACER TRADING CON TRIÁNGULOS

Testosterona, cortisol y trading 68EN LA MIRA

42

BIENVENIDO AL MUNDO DELTRADING AUTOMÁTICO

LECTURA FUNDAMENTAL61Feliz anómalo 2016

38LA VOLATILIDAD EN LAS ACCIONES ES RELATIVA

TRADING08

11

Comprar con el rumor,vender con la noticia

Cómo hacer trading con triángulos

Buen trading, buen trader

La volatilidad (VIX) en la operativa con acciones

PRODUCTOS38La volatilidad en las acciones es relativa

66LIBROS

El análisis técnico de la A a la Z

SISTEMAS DE TRADING42Bienvenido al mundo del trading

algorítmico

Los siete pecados capitales del trading automático

Optimización combinatoria. Parte 2

1730

51

56

17BUEN TRADING, BUEN TRADER

NÚMERO 25

ALEXANDER ELDERDr. en psiquiatría y trader, autor de grandes éxitos como “Vivir del trading”, “Come to my trading room” y “Entries and exits” entre otros. Desde hace varios años se dedica a dar formación y confer-encias por todo el mundo desde EEUU, China, Holanda, Brasil, etc.Ofrece también formación online en www.elder.com.

MANUEL MORENO CAPAAcumula más de treinta años de experi-encia en el periodismo económico. Es so-cio fundador del semanario INVERSIÓN y ha escrito en medios como Cinco Días, Dinero, Cambio 16, ABC... Ha elaborado programas económicos para Bloomberg TV, Cadena Ser y Radio Voz, además de haber colaborado en otros medios au-diovisuales (el último de ellos, el Canal 24H de RTVE). Además de colaborar con Hispatrading, escribe y edita contenidos para ADICAE, la asociación de consumi-dores especializada en banca y productos de inversión, y es autor del blog econo-miaenlaliteratura.com, donde analiza los contenidos económicos de grandes obras literarias. Compagina su labor periodísti-ca con la de escritor: en 2015 ha publica-do la novela SALVEMOS AL PAPA, que gira en torno a una conspiración contra el Papa Francisco.

FERNANDO AMPUDIAProfesor Auxiliar y Coordinador Cientí-fico del Área de Sociología en la Univer-sidade Europeia – Laureate International Universities (Lisboa). Licenciado y Doc-tor en Sociología por la Universidad Complutense con Premio Extraordinario de Doctorado. Ha impartido clases de so-ciología, teoría sociológica y metodología en la Universidad de Salamanca, la Uni-versidad Pontificia de Comillas (ICADE) y el Instituto Superior de Ciências Sociais e Políticas de la Universidad de Lisboa. Ha sido investigador post-doctoral en el Instituto de História Contemporânea de la Universidad Nova de Lisboa y actual-mente, es investigador integrado en el CIES-Instituto Universitário de Lisboa. Ha publicado diferentes trabajos en el campo de la sociología histórica, política, económica, de las emociones y de la cul-tura. Actualmente, su línea de investig-ación se centra en la construcción social de las crisis y en los modelos de compor-tamiento y de emocionalidad prescritos durante las mismas.

ALBERT SALVANYConsultor tecnológico y hace más de 17 años que trabaja para entidades finan-cieras, especial-mente vinculado a gesto-ras de fondos de inversión. Como trader opera con acciones de bolsa española, Renta Fija, Renta Variable y mercado de divisas. Más información en www.forex-periences.com

BRAMESH BHANDARIEs un conocido trader indio y colab-orador de los principales magazines internacionales. Comparte su visión sobre Forex, materias primas e Índices Mundiales a través de su web www.brameshtechanalysis.com. Bramesh también ofrece servicios de tutoría on line para futuros traders.

COLABORAN EN ESTE NÚMERO

ENE-MAR 20164

ENRIQUE VALDENEBROInformático y economista. Socio Funda-dor de GesTrading Strategies (gestrad-ing.es), especializada en la investigación, desarrollo y ejecución de algoritmos automatizados de trading orientados al cliente particular e institucional. Socio fundador de un CTA en EEUU dedicado a la gestión y asesoramiento de clientes en Managed Futures. CEO en Quant-Peak, dedicada al desarrollo de soluciones y herramientas de análisis cuantitativo de estrategias de inversión para instituciona-les (quantpeak.com).

SERGIO NOZALDirector de www.sharkopciones.com y coach del Programa de Formación SpreadTrader. Ingeniero Industrial postgraduadoen Administración y Dirección de Em-presas. Es poseedor de las licencias Series 3 (CTA) y Series 65 (RIA) obtenidas por FINRA. Trader y Gestor Independiente desde el 2001. Especialista en la operaciónsobre Acciones, Índices y ETF’s del Mer-cado Americano.

FRANCISCO LÓPEZDr. Ingeniero en Informática y docente universitario. Veinte años de experiencia en el grupo de investigación de Inteligen-cia Computacional de la Universidad de Málaga y tres años en la Universidad de Chicago. Está especializado en algoritmos genéticos, inteligencia artificial y sistemas con aprendizaje autónomo.Dirige el laboratorio de nuevas tec-nologías aplicadas al trading de la uni-versidad de Málaga donde se realizan proyectos para la industria financiera.

SAM BARRYCEO de Littlefish FX, cuyo objetivo es hacer accesible a todo el mundo el mercado de divisas, proporcionando materiales edu-cativos, herramientas de análisis, sistemas de trading e inversiones alternativas basa-das en conceptos y estrategias de flujo de órdenes. A través de www.LittlefishFX.com podrá encontrar todo tipo de información y su curso de Forex que incluye indicadores líderes en el mercado.

COLABORAN EN ESTE NÚMERO

Comenzamos este nuevo número de una forma triste, en el mes de septiembre nos enteramos de que uno de los autores que más han aportado, a la industria del trading, falleció inesperadamente con sesenta y siete años, Mark Douglas. Autor de

los best sellers “Trading en la zona” o “The disciplined tra-der”, dos joyas que dejarán el pensamiento de este autor entre nosotros por mucho tiempo. No pudimos incluir este comentario para el número de octubre y por supuesto no queríamos dejar de expresar nuestro pésame a su familia y seres queridos. Desde Hispatrading teníamos planeada la entrevista pero finalmente no se pudo realizar.

Una de las bondades del pensamiento del señor Douglas, sin duda, era la facilidad de mezclar el trading con la, po-dríamos casi decir, filosof ía. Y es que algunas de las seccio-nes de sus libros son de aquellos fragmentos que, una vez leídos, deben ser meditados, para que una vez compara-do con nuestro conocimiento anterior nos ayude a ver la forma de ponerlo en práctica en nuestro día a día. Si por algo es conocido este autor fue por enseñar conceptos fun-damentales del mercado mientras uno se va conociendo más así mismo. Lejos de los típicos conceptos de psicología barata el señor Douglas profundiza en aspectos relevantes para cualquier trader.

Uno de estos fragmentos se encuentra en su obra “Trading en la zona”, en la que habla de las convicciones y su impac-to en nuestras vidas. Decía literalmente “nuestras certezas dan forma a la manera que vivimos”. Ninguno hemos naci-do con nuestras convicciones. Las convicciones son adqui-ridas y a medida que las vamos acumulando, nuestra vida refleja lo que hemos aprendido a creer. ¿cómo sería nuestra vida si hubiéramos nacido en otra cultura que nada hubiera tenido que ver con la que nacimos? Por raro que parezca, pensaríamos totalmente diferente, pero tendríamos tan arraigadas esas “otras” creencias con la misma convicción

que las actuales. Y es que nuestras creencias dan forma a nuestra vida.

¿Lección? Cuidado con lo que creemos porque determina-rá lo que hagamos. Interpretará lo que veamos y, por su-puesto, generará nuestras expectativas.

¿Qué tiene que ver esto con el trading? Por supuesto, nada. Y por supuesto, todo. Encontraremos lo que busquemos, en lo que creamos. Pero eso no garantizará que tengamos buenos resultados. Solo escucharemos lo que queremos oír y poco después del proceso inicial en el que la emoción nos nuble la capacidad de juicio por haber encontrado aquello que “estábamos buscando” nos encontraremos con la tris-te realidad. Cuentos falsos. Ya hablamos números atrás en “Alicia en el país de los números” de esto. ¿Qué haremos a continuación si no cambiamos nuestras creencias? Cómo no hemos encontrado lo que “estábamos buscando” segui-remos investigando hasta que de nuevo se vuelva a repetir el proceso. Y es que este eterno bucle, entre la emoción y la frustración del que siempre busca, pero no encuentra, tiene atrapado a gran parte de aquellos que se acercan al mundo del trading. Llámalo la eterna búsqueda del Santo Grial o el que no encuentra nunca el sistema perfecto que nunca falle.

Buen trading.

CREENCIAS?

editor@hispatrading.com

¿CUÁLES SON TUS

ENE-MAR 2016 6

CARTA DEL EDITOR

EDITORAlejandro de Luis

COMITÉ DIRECTIVOElimelech Duarte, Alejandro de Luis

ADMINISTRACIÓNKeneth Duvan Alarcón

INTÉRPRETE Diana Helene Castillo

TRADUCCIÓNAlberto Muñoz Cabanes

EDICIÓNEditorial Hispafinanzas

MAQUETALuis Benito Grande

© Editorial HispafinanzasAll rights reserved

www.hispafinanzas.es

El trading y la operativa en bolsa conlleva un alto riesgo y por tanto podría no ser adecuado para todo tipo de inversores. El objetivo de este magazine es proporcionar al lector herramientas e información que contribuyan a su formación para comprender los mercados financieros. Sin embargo, los análsis, opiniones, estrategias y cualquier tipo de información contenida en este magazín es ofrecida como información general y no constituye en ningún caso algún tipo de sugerencia o asesoramiento financiero.

Hispatrading Magazine se exime de cualquier responsabilidad por pérdidas o perjuicios causados en las inversiones que realice el lector por el uso de la información o contenidos aquí ofrecidos. Así mismo la editorial de este magazín no asume responsabilidad por las opiniones o información emitidas por los colaboradores, anunciantes y demás personas que utilicen este medio para emitir sus opiniones.

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mucho, mientras que la presión a la baja se debilita, creando divergencias alcistas y apuntando a oportunidades de compra. Hay que tener paciencia. El gráfico diario del S&P (Figura 2) muestra una conocida (pero a menudo ignorada) regla: comprar con el rumor, vender con la noticia. El mercado se recuperó durante dos semanas sobre las expectativas y los rumores de que la Fed no iba a subir tipos de interés en septiembre. A mediados de septiembre, la Fed anun-ció que los tipos no subirían y… ¡el mercado se giró y cayó con fuerza!. Este es el tipo de acción que pilla a los incautos seguido-res de tendencia indefensos día tras día y año tras año.

La paciencia es una virtud complicada, especialmente para los hombres a los que se les enseña desde su infancia - no te que-des ahí, haz algo. Las mejores oportunidades de trading ocurren cerca de niveles extremos, como las falsas roturas. Teníamos un punto extremo al alza en julio y luego a la baja en agosto; ofre-ciendo entonces oportunidades de compra.

A mediados del mes de septiembre vimos un ejemplo evidente de esta máxima de los mercados financieros.

Veamos un ejemplo reciente de la mano de Alexander ElderPOR ALEXANDER ELDER

En primer lugar, una mirada hacia atrás (aquellas personas que no estudian la Historia están condenados a repetir-la). Recientemente hable sobre las múltiples divergencias bajistas que se estaban dando en varios índices bursátiles. Una rotura importante tuvo lugar en agosto. Echemos un

vistazo a los mercados en el mes de septiembre (Figura 1) En septiembre el mercado se desplomó, después de múltiples roturas falsas al alza y divergencias, que fueron señaladas aquí en repetidas ocasiones. El S&P y la mayoría de los índices clave no cayeron sólo por debajo de la zona de valor (la zona entre las dos medias exponenciales), sino que también lo hicieron por debajo de la línea inferior del canal. No ha habido una caída tan fuerte desde 2011. Simplemente comparémoslo con la bajada de octubre de 2014, cuando el S&P solo tocó la línea inferior del canal y volvió a subir desde ella en esa misma semana.

Los mínimos que marcan unas roturas tan importantes tienden a ser atacados de nuevo. Ahí es donde el pesimismo aumenta

COMPRAR CONEL RUMORVENDERCON LANOTICIA

TRADING

8 ENE-MAR 2016

Figura 1Mercados en el mes de septiembre

Figura 2Gráfico diario del S&P

TRADING

ENE-MAR 2016 9

http://www.hispatrading.com/registro

Un patrón gráfico es un patrón definido formado en el gráficode las acciones/commodities que ayudan a identificar

futuros movimientos de precios.Estos nos ayudarán a actuar en consecuencia.

Veamos la forma de hacer trading con los tríangulos

POR BRAMESH

CÓMO HACER

TR DING CONTRI NGULOS

TRADING

ENE-MAR 2016 11

Los patrones gráficos se clasifican en dos tipos:

PATRONES DE GIRO

Este patrón nos indica que la tendencia anterior se revertirá so-bre la confirmación de este patrón. Por ejemplo, doble techo, doble suelo, islote, suelo redondeado, triángulo descendente.

PATRONES DE CONTINUACIÓN

Este patrón indica que la tendencia continuará al finalizar este patrón. Por ejemplo triángulo ascendente, triángulo simétrico, taza con asa, bandera.

EL PATRÓN DE TRIÁNGULOCuando el precio de una acción/commodity se mantiene en un rango de negociación y con el paso del tiempo, dicho rango se hace más pequeño, la contracción del precio y la convergencia de la línea de tendencia conducen a la formación del patrón de triángulo. El patrón de triángulo se identifica generalmente por la consolidación de la tendencia seguida por una rotura en la dirección de la tendencia establecida.

Veamos un ejemplo de Exxon Mobil Corp. (XOM) para enten-der la formación del patrón de triángulo. Como se observa en la Figura 1, la acción del precio en Exxon Mobile se está con-

trayendo con la convergencia de la línea de tendencia lo que conduce a la formación del patrón de triángulo.

Identificar patrones de triángulo permite encontrar oportuni-dades de trading durante la formación y después de la rotura del patrón.

TIPOS DE TRIÁNGULOSLos patrones de triángulo se dividen en 3 categorías:

1. Triángulo Simétrico2. Triángulo Ascendente3. Triángulo Descendente

Pasamos a ver el patrón en detalle para entender cómo se pue-den generar señales de trading.

1. TRIÁNGULO SIMÉTRICOEste patrón presenta una fluctuación de precios en la que cada oscilación entre máximo y mínimo es más pequeña que la ante-rior. El volumen tiende a caer a medida que el patrón se desarro-lla y la rotura se confirma con un fuerte incremento de volumen. La actividad de trading disminuye hasta que se alcanza el vértice del triángulo.

El triángulo simétrico debe contener al menos 2 máximos de-crecientes y 2 mínimos crecientes. Asimismo el Máximo (2)

debe ser inferior a Máximo (1) con pendiente bajista en la línea de tenden-cia superior que los une. Del mismo modo, el Mínimo (2) debe ser superior al Mínimo (1) y la línea de tendencia que los une debe presentar pendiente positiva. El volumen debería disminuir durante la formación del patrón.

Vamos a analizar la formación con un ejemplo de Tata Motors en gráfico diario.

Figura 1. Gráfico de Exxon Mobil. Fuente: www.chartnexus.com

EL PATRÓN DE TRIÁNGULO SE IDENTIFICA GENERALMENTE POR LA CONSOLIDACIÓN DE LA TENDENCIA SEGUIDA POR UNA ROTURA EN LA DIRECCIÓN DE LA TENDENCIA ESTABLECIDA

TRADING

12 ENE-MAR 2016

Como se observa en la Figura 2, Tata Motors está moviéndose en el rango de precios entre 160 y 208. Durante el transcurso de la negociación Tata Motors ha marcado máximos decrecientes en 196 y 185 para formar una línea de tendencia con pendiente negativa.

Tata Motors también marcó mínimos crecientes en 167 y 169 para formar una línea de tendencia ascendente.

El volumen negociado ha disminuido con la contracción en el rango de co-tización. La consolidación está ocu-rriendo hasta el vértice del triángulo antes de que veamos una rotura.

Rotura del Triángulo Simétrico

Hay dos componentes clave en la ro-tura del triángulo simétrico:

� Precio

� Volumen

Para la confirmación de la rotura de-bemos esperar al cierre de la vela.

Para rotura al alza, la cotización debe cerrar con decisión fuera de la for-mación del triángulo con un repunte en el volumen. Las roturas a la baja también requieren un cierre alejado por debajo de la formación, pero el volumen no tiene porqué mostrar un aumento significativo de la actividad.

Cálculo del Objetivo:

medimos la diferencia entre la parte superior e inferior del rango del trián-gulo y se suma/resta al punto de rotu-ra al alza/baja.

Veamos en detalle cómo reaccionó Tata Motors después de alcanzar el vértice del triángulo.

El 3 de enero de 2011 Tata Motors cerró por encima del vértice del trián-gulo en 194.

Mínimo del rango = 160 Máximo del rango = 208Rango del Triángulo: (208-160) = 48Cálculo del objetivo: 194 + 48 = 242

El 2 de febrero de 2012 Tata Motors marcó un máximo en 242.

Figuras 2 y 3. Gráficos de Tata Motors. Fuente: www.chartnexus.com

TRADING

ENE-MAR 2016 13

Los triángulos simétricos propor-cionan poca o ninguna indicación en cuanto a qué dirección tomará el valor en la rotura. Como hay una fal-ta de volumen y movimiento de los precios, es simplemente imposible valorar en qué dirección romperá el precio en un triángulo simétrico.

2. TRIÁNGULO ASCENDENTEeste modelo se compone de 2 líneas de tendencia, una trazada horizon-talmente para marcar la resistencia, y otra línea de tendencia con pendiente alcista que conecta varios mínimos crecientes. En general, es un patrón de continuación formado durante la consolidación tras una tendencia al-cista. Los volúmenes generalmente disminuyen durante la formación del patrón

El patrón de Triángulo Ascendente debe contener al menos 2 máximos similares, no exactamente iguales, pero cercanos para poder formar la línea de tendencia horizontal supe-rior. Por su parte la línea de tendencia ascendente inferior requiere al me-nos dos mínimos crecientes. En este caso situaremos una orden de com-pra por encima de la línea de resis-tencia y una de venta por debajo de la directriz alcista.

Nota: si un mínimo más reciente es igual o menor que el mínimo anterior, entonces el triángulo ascendente no es válido.

Vamos a analizar la formación de triángulo ascendente con un Ejemplo del S&P 500 en gráfico de 15 minutos.

Como se observa en la Figura 4, el S&P 500 es incapaz de cruzar la línea de resistencia situada en 1279 por lo menos 5 veces. Cada intento de cru-zar 1279 se encontró con presión de venta. También se puede observar que los compradores comienzan a ganar fuerza a medida que el S&P co-mienza a hacer mínimos crecientes Figuras 4, 5 y 6. Gráficos de SP500.

TRADING

14 ENE-MAR 2016

(1257 y 1265), como se muestra en la Figura 5.

La rotura del Triángulo Ascendente se ve en el siguiente gráfico después de romper el nivel de 1279 con apoyo del volumen.

Cálculo de objetivo:Máximo del Rango: 1279Mínimo del Rango: 1257Diferencia: (1279-1257) = 22

Punto de Rotura: 1279

Objetivo: Punto de Rotura + Diferencia de Rango =1279 + 22 = 1301

El Triángulo Ascendente general-mente se considera un patrón alcis-ta aunque no siempre es el caso. El Triángulo Ascendente puede romper a la baja como se ve en el siguiente ejemplo.

En la Figura 6 se muestra el gráfico horario del S&P 500 del 1 de julio al 25 de agosto.

La línea de resistencia se sitúa en 1130 y se estaban formando mínimos crecientes. El rango se estrechó hasta moverse entre 1110 y 1130 rompiendo finalmente a la baja.

3. TRIÁNGULO DESCENDENTEeste patrón modelo se compone de 2 líneas de tendencia, una trazada horizontalmente para marcar el soporte, mientras que la segunda línea de tendencia posee pendiente negativa pues une máximos decrecientes. Los volúmenes generalmente dis-minuyen durante la formación del patrón y cuando se produce la rotura, la expansión del volumen nos confirma el patrón.

El patrón de Triángulo Descendente debe contener al menos 2 o más mínimos cercanos, aunque no necesariamente iguales, para formar la línea de tendencia horizontal inferior. Para formar la línea de tendencia descendente se requieren al menos dos máxi-mos decrecientes. Nos gustaría establecer una orden de venta por debajo de la línea de soporte y una orden de compra por encima de la directriz bajista.

Vamos a analizar la formación de un Triángulo Descendente con un ejemplo en el gráfico diario de Google Inc.

Como se observa en la Figura 7, Google ha formado soporte en 553 tocando ese nivel en 2 ocasiones entre el 10 de noviembre y

el 11 de marzo. El precio ha comenzado a marcar máximos de-crecientes de forma gradual lo que significa que los vendedores están ganando control sobre el valor.

El 15 de abril de 2011 Google anunció sus resultados del primer trimestre, los cuales estaban por debajo de las expectativas del mercado lo que provocó una caída de casi el 8%. El valor rompió su soporte en 553 con un enorme hueco a la baja.

La rotura a la baja del Triángulo Descendente se ve en el gráfico después de romper el nivel de 553 y viene reforzada por la ex-pansión de los volúmenes negociados.

Cálculo del objetivo:Máximo del Rango: 631Mínimo del Rango: 553Diferencia: (631-553) = 78

Punto de Rotura: 545

Objetivo: Punto de Rotura - Diferencia de Rango =545-78 = 467

Objetivo: Punto de Rotura - Diferencia de Rango =545-78 = 467

Google marcó un máximo de 473 el 24 de junio de 2011, llegan-do casi a la meta.

Figura 7. Gráfico de Google

TRADING

ENE-MAR 2016 15

FALSA ROTURALos triángulos, al igual que otros pa-trones gráficos, están sujetos a mu-chos movimientos falsos. La mayoría de los traders permiten entre un 1 y un 3% de movimiento fuera del pa-trón con la expansión de volumen antes de dar por válida la rotura. Cuando se confirma el patrón, se es-pera que la tendencia posterior siga la dirección de la rotura.

El siguiente gráfico es de los futuros sobre Nifty en gráfico de 30 minu-tos con un triángulo descendente. El patrón también muestra dos roturas falsas rompiendo a la baja 5997, pero se recupera rápidamente dando lu-gar a la activación de los stop loss de los traders. El patrón de triángulo es uno de los patrones más fiables, cuando se opera con el stop de pérdidas adecuado. La rotura del triángulo debe ser confirmada usando volúmenes e indicadores como el MACD o Estocástico para evitar señales falsas. El trader siempre debe utilizar trailing stops para proteger las ganancias.

Figura 8. Gráfico de Nifty

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TRADING

16 ENE-MAR 2016

POR FERNANDO AMPUDIA

PRESENCIAY REGULACIÓN DE

LAS EMOCIONESEN LOS MERCADOS

FINANCIEROS

BUEN TRADING,BUEN TRADER

TRADING

ENE-MAR 2016 17

Los mercados financieros han sido descritos teóricamente como espacios de eficiencia alcanzada a través de un sis-tema de precios que refleja toda la información posible y disponible para sus participantes. Del mismo modo, tal descripción se acompaña de una visión específica de esos

mismos participantes; una antropología, si se quiere, que hace de cada actor un individuo que maximiza sus utilidades actuan-do racionalmente de acuerdo con un esquema de análisis coste-beneficio. En una descripción de esta naturaleza, el estatuto que se le asigna a las emociones es, en general, negativo; una suerte de fardo que lastra la conducta y decisión racionales. Con todo, esta visión de los mercados y de sus protagonistas hace tiempo que viene siendo discutida desde diversos frentes. Sabemos gra-cias a diversos trabajos que el modelo teórico que explica al fun-cionamiento de los mercados es más performativo que descrip-tivo; esto es, las teorías sobre los mercados financieros alteran y modifican esos mercados que, se supone, tan sólo debieran describir (Mackenzie, 2006; Arminen, 2010). También sabemos que el modelo teórico del actor racional presenta serias limita-ciones explicativas y que, al final, siempre promete más de lo que ofrece (Gil Calvo, 1994). Por último, sabemos además que las emociones cuentan en los mercados financieros, que son un elemento insoslayable y que la asepsia emocional que preconi-zan las teorías financieras está lejos de resultar empíricamente demostrable (Roa García, 2010).

Precisamente, de este último asunto voy a ocuparme en las páginas que siguen. El objetivo de este artículo es el de ofre-cer una reflexión crítica sobre el papel de las emociones en los mercados financieros. Más específicamente, interrogarnos por la relación de las mismas con las condiciones socioestructurales de dichos mercados. Se trata de un primer abordaje personal al tema en cuestión construido a partir de a) fuentes secunda-rias de carácter etnográfico que se ocupan de la construcción de la subjetividad individual en el sistema financiero y b) fuentes primarias relacionadas con un tipo de literatura específica que tiene en mira la “educación sentimental” de quienes operan en los mercados de acciones, bonos, divisas y contratos de futuro. Tomando como referencia teórica diferentes conceptos propios de la sociología de Norbert Elias, propongo una lectura inicial que conecte las dimensiones macro y microsociológica de las emociones en los mercados financieros. En este sentido, inten-taré ofrecer respuesta a una doble pregunta de partida:

a) ¿Qué emociones experimentan prototípicamente los ac-tores financieros y qué función o funciones desempeñan en sus decisiones de inversión?

b) ¿Qué patrones de regulación emocional son prescritos o recomendados a estos actores a fin de alcanzar el éxito en sus operaciones?

De acuerdo con este planteamiento y propósito, el texto pre-senta un primer apartado (Sección 1) en la que se revisan y dis-

cuten distintas aproximaciones al campo de las emociones y la economía. A continuación (Sección 2), planteo una caracteri-zación de los mercados financieros con arreglo a tres vectores de fuerza básicos – interdependencia, competencia y equilibrio autocontrol/heterocontrol – que constituirían el escenario ma-crosocial en el que se materializan las emociones de los actores financieros. Desde aquí, me adentro en la experiencia emocio-nal de los mismos (Sección 3 y 4) sin dejar de lado los modelos de regulación-gestión emocional que les son ofrecidos por parte de diferentes expertos y las consecuencias sociales que de ellos se derivan (Sección 5).

ECONOMÍA Y EMOCIONESComo ya apunté previamente, la imagen teórica clásica de los mercados financieros hace hincapié en el sistema de precios como herramienta de coordinación entre compradores y vende-dores que se conducen según un patrón de racionalidad formal maximizador de beneficios y minimizador de costes. Qué duda cabe que estamos ante una imagen poderosa en términos de arraigo y éxito, no sólo en ámbitos como el científico o el polí-tico, sino también en el terreno de la cultura y las mentalidades (Bellah et al, 1985/1989; Illouz, 2006/2007).

Pese a todo, este patrón de racionalidad que se le presupone al actor financiero es matizado, que no negado, desde el cam-po de las finanzas conductuales o psicología de las finanzas (Behavioral Finance). La atención se centra aquí en el carácter cuasi-racional de un actor que en sus decisiones se debate entre la racionalidad formal y la irracionalidad, entendida ésta últi-ma como desviación respecto a la primera. Apoyándose en las aportaciones de la psicología cognitiva y recurriendo a pruebas experimentales de laboratorio, la psicología de las finanzas reve-la cómo el actor financiero no es tan fiel al supuesto de la racio-nalidad formal o, por lo menos, no tan fiel como las teorías clá-sicas de los mercados financieros nos dicen ser (Shefrin, 2000; Akerloff, 2009). En el proceso de decisión financiera entran en juego atajos mentales, generalizaciones descuidadas, excesos de autoconfianza y creencias individuales, así como emociones responsables de sesgos informativos, elecciones ingenuamente optimistas/pesimistas y percepciones sobre la dinámica de los mercados (Fenton-O´Creevy et al, 2011: 1045-1048). Desde esta óptica, son las emociones las que apartan al individuo de una decisión racional y parte fundamental de aquello que se concep-tualiza como irracional (Bondt, 1998).

La principal y más obvia limitación de este enfoque es su pers-pectiva individualizada y experimental, lo que nos proporciona una visión atomizada de las emociones, desligadas explicativa-mente del contexto social en el que adquieren sentido. La psi-cología de las finanzas, al matizar el alcance de la racionalidad formal en las decisiones financieras, paradójicamente termina por reforzar la visión del individuo racional que empíricamente pretende matizar. Y la refuerza porque detecta experimental-

TRADING

mente cuanto socava, mina, entorpece, interfiere y contamina el desarrollo de la decisión financiera racionalmente fundamen-tada y lo asocia, en parte, con la intervención de las emociones. Indirectamente, contribuye a fijar la comprensión de la emoción como obstáculo para la razón en sintonía con los modelos teó-ricos de los mercados financieros y su arquetipo de actor racio-nal. Al cabo, siempre se podrá argumentar que si una decisión financiera no resultó óptima se debe a los fardos emocionales de los no supo o pudo librarse. Una vez detectados esos fardos se estaría en condiciones de desactivarlos en pro de una optimiza-ción de la decisión. La visión clásica de un actor guiado por los principios de la racionalidad formal no quedaría así en entre-dicho por las aportaciones de la psicología de las finanzas. A lo sumo, ésta acaba por catalogar los errores emocionales básicos que conviene evitar si lo que se persigue financieramente es un curso de acción racional.

La sociología sí aporta ese sustrato social de las emociones del que carece la psicología de las finanzas. Como programa de investigación, la sociología de las emociones nace a mitad de la década de los años setenta y desde entonces ha experimen-tado un crecimiento constante y relativamente vigoroso (Beri-cat, 2000, 2012). En su seno, ha existido prácticamente desde el inicio una línea encargada de estudiar las relaciones entre economía y emociones; una línea que se ha abierto en varias direcciones (Bandelj, 2009):

a) Destacando la importancia de la gestión, expresión y dra-matización emocional a la hora de desempeñar roles y acti-vidades profesionales (Hochschild, 1979, 1983)

b) Estudiando la relación entre el concepto de Inteligencia Emocional y su traducción en términos de productividad laboral y ejecución de tareas y funciones (Bar-On y Parker, 2000)

c) Explorando la presencia de las emociones en las obras de los autores clásicos de la sociología (Bericat, 2001)

d) Analizando la(s) cultura(s) emocional(es) vinculada(s) al desarrollo, consolidación y transformación del capitalismo (Illouz, 1992/2009, 2008)

En este marco, los mercados financieros también han merecido estudios atentos a su contenido emocional (Pixley, 2004; Has-soun, 2005). Se trata, sobre todo, de trabajos con una acusada impronta microsociológica que se apoyan en técnicas cualita-tivas de vocación etnográfica - observación participante fun-damentalmente - así como en entrevistas en profundidad. El material que aportan en forma de testimonios y declaraciones de actores financieros acerca de las emociones es extraordina-riamente valioso, al igual que lo es la disección que efectúan del mismo. No obstante, la vertiente macrosociológica de la cues-

tión queda relegada a un segundo plano, con lo que se pierde el nexo de unión entre la subjetividad individual y las estructuras sociales que configuran el sistema financiero.

Una visión integral e integrada en este campo de conocimiento pasaría por considerar en constante relación la vertiente micro y macrosociológica de las emociones en el terreno de las finanzas. En definitiva, mostrar cómo las emociones en el sistema finan-ciero influyen sobre las interacciones de los actores y, al tiempo, cómo esas interacciones contribuyen a la aparición y consolida-ción de determinadas emociones. Abandonaríamos así la lógica causa-efecto para adoptar una mirada elisiana, básicamente re-lacional, en la que emoción e interacción se hallan en estado de interdependencia y retroalimentación constante.

LOS VECTORES DE FUERZA

DE LOS MERCADOS FINANCIEROSLas interacciones cara a cara, f ísicamente presenciales, son por norma el núcleo del análisis sociológico de las emociones. Así, se estudian y analizan la expresión, los gestos, la verbalización, el ocultamiento y el manejo de las emociones adoptando como encuadramiento el que proporciona ese tipo de interacción. El problema que nos plantean los mercados financieros es que este tipo de interacción ya no es la más habitual, o mayoritaria o si-quiera relevante. Pudo serlo en sus orígenes, cuando tales mer-cados se fueron delineando históricamente mediante la exten-sión de las redes de crédito. Newton (2003) aporta interesantes evidencias al respecto al analizar esas redes para el caso inglés. Cuando éstas se encontraban en su fase inicial, era precisamen-te la interacción directa entre los actores – prestamistas y toma-dores – la que permitía una evaluación moral y emocional de los participantes en la interacción; una evaluación retrospectiva y prospectiva de la fiabilidad, la honestidad, el compromiso, la honorabilidad y la fibra emocional.

Mas los mercados financieros actuales no son hoy, obviamen-te, los del siglo XVI o XVII y el grueso de cuanto en ellos su-cede ya no remite a un tipo de interacción presencial. Ésta no se basa en la proximidad f ísica ni se adscribe necesariamente a una localización espacial. La magnitud y complejidad de estos mercados unidas a su dispersión y multiplicación geográfica ha tornado irrelevante aquel “cara a cara”. A pesar de ello, la inte-racción existe aunque, como apuntan Knorr Cetina y Brueger (2002) adopta un formato de presencia-respuesta: los actores interactúan en tiempo real respondiéndose mutuamente en una modalidad de interacción mediada por las tecnologías de la in-formación. Por lo tanto, no es que el estudio sociológico de las emociones se haya quedado sin su base tradicional de apoyo – la interacción presencial – sino que ha de responder al desaf ío que supone un análisis que parta de una interacción deslocali-zada f ísicamente y tecnológicamente articulada. Es a través de

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este tipo de interacción como los actores financieros constru-yen una intersubjetividad común compartiendo orientaciones y creencias; todo ello en un contexto de anonimato en el que los intercambios se rigen principalmente por los ajustes entre la oferta y la demanda. Junto a este principio general que preside la interacción podemos distinguir, de acuerdo con una lógica elia-siana1 tres vectores de fuerza macrosociales que estructuran el contexto en el que se encuadran las emociones en los mercados financieros2:

a) Elevados y complejos niveles de inter-dependencia que conectan entre sí a sus participantes. Estos mercados configu-ran una red densa y profusa de relacio-nes que presentan también diferenciales de poder cambiantes y dinámicos. Los participantes, particulares e institucio-nales, se encuentran geográficamente dispersos aunque orientados hacia las plazas financieras de referencia mundial (Wall Street, Chicago, la City londinen-se, Fráncfort o Tokio). Hablamos, pues, de un flujo de capital que circula diaria-mente por todo el globo apoyado en este entramado de dependencias recíprocas. Empero, ¿qué tipo de sociabilidad genera la interdependencia financiera?

Para Norbert Elias (1939/1987: 449-532), en términos ge-nerales, la interdependencia constituye el fenómeno estruc-tural que permite el disciplinamiento social de la conducta. Conforme aumenta la complejidad social, se incrementan los contactos e interacciones entre los individuos, lo que empuja a éstos a ajustar progresivamente su comporta-miento y emocionalidad a ese volumen creciente de con-tactos. De esta forma, el ajuste incluye también el desarrollo de capacidades tales como la previsión y anticipación de la conducta ajena para así ahormar el comportamiento pro-pio. La interdependencia, en última instancia, es uno de los motores del proceso civilizatorio: refuerza la disciplina so-cial de la conducta y los niveles de autocontrol exigibles al individuo que integra las sociedades complejas. Con todo, ésta es sólo una posible lectura sobre las consecuencias de la interdependencia en el campo de la sociabilidad. Breuer (1991) argumenta, a diferencia de Elias, que esa interdepen-dencia, en el caso de las relaciones económicas globalizadas propias del capitalismo avanzado, lo que genera es un nivel de complejidad tan agudizado que dificulta e impide la pre-visión, anticipación y evaluación de las consecuencias de la conducta. Esto es, promueve la indiferencia y es responsable

de un tipo de sociabilidad asocial difundida a escala plane-taria. Aquí la interdependencia no disciplina socialmente; antes bien, difumina y disuelve esa disciplina convirtiéndose en un factor productor de comportamientos indiferentes en relación a sus efectos. Nos situamos ante un modo de so-ciabilidad fragmentada e individualista que, como mostraré más adelante, es ratificada por la estructura emocional de los actores financieros. Dicho de otra forma, entiendo que donde Elias yerra el tiro, Breuer acierta de lleno.

b) La interdependencia financiera dibuja un campo de juego en el que los participantes se vinculan recíprocamente ignorando, pu-diendo ignorar (Davies y McGoey, 2012) o desconociendo la magnitud de tales víncu-los. Esa interdependencia es la materia de la que se alimenta la competencia entre los participantes. Si hay algo que caracteriza históricamente a los mercados financieros son las espirales competitivas que se tejen en busca de rentabilidades crecientes con pla-zos de retorno de la inversión cada vez más cortos (Kindleberger y Aliber, 1978/2005). Dichas espirales o “burbujas”, se encuentran, a su vez, relacionadas con la innovación fi-nanciera: productos más rentables en un tiempo progresivamente menor y con ni-

veles de riesgo paulatinamente crecientes. Toma forma un escenario en el que se concatenan conductas intencionales competitivas y resultados colectivos agregados que ninguno de los participantes puede controlar o planificar en sentido estricto. Los mercados financieros resultan opacos para los actores, lo que a su vez dificulta o desincentiva el ejercicio de la previsión a la que me refería en el epígrafe anterior.

c) El heterocontrol sobre los participantes en los mercados en forma de regulación, coacción o evaluación ha disminui-do progresivamente desde los años 80. En consecuencia, el fiel de la balanza se ha inclinado hacia el autocontrol o, sien-do más preciso, hacia una confianza en la hipotética capaci-dad de autorregulación de los participantes. El difuminado del heterocontrol o su pérdida de peso relativo se debe a:

� Una estrategia política consciente y deliberada puesta en marcha en nombre del equilibrio, la eficiencia y la autorregulación de los mercados. Con ese propósito se acabó con la distinción entre banca comercial y banca de inversión, se dieron pasos decididos hacia la liberalización de la circulación de capitales y apenas se colocaron cortapisas al desarrollo e innovación de productos financieros. En este punto, conviene no ol-

SI HAY ALGO QUE CARACTERIZA

HISTÓRICAMENTE A LOS MERCADOS FINANCIEROS SON

LAS ESPIRALES COMPETITIVAS QUE SE TEJEN EN BUSCA DE RENTABILIDADES

CRECIENTES CON PLAZOS DE RETORNO

DE LA INVERSIÓN CADA VEZ MÁS CORTOS

1. Trato aquí de aplicar al sistema financiero las propiedades que Elias atribuye al concepto de figuración como entramado de interdependencias. Sobre este concepto, pue-de verse, fundamentalmente el capítulo V de Elias (1970/1999). La más completa ejemplificación empírica del concepto se encuentra en Elias (1969/1982)

2. Para una versión ampliada de esta cuestión puede verse Autor (2012)

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vidar que la relación entre innovación y regulación en un contexto de interdependencia y presión competiti-va es, esencialmente, dinámica. Se regula para prohi-bir o limitar el margen de prácticas arriesgadas, que al fin y al cabo, son las que reportan mayor rentabilidad. Sin embargo, la respuesta a la regulación suele ser más innovación en forma de productos novedosos y, por ende, más arriesgados.

� Los evaluadores, y en este caso me refiero principal-mente a las agencias de calificación, son entidades de heterocontrol que no se comportan como tales. Las más de las veces sus evaluaciones resultan pro-cícli-cas, alimentando espirales especulativo-competitivas. En definitiva, sus juicios no desmienten los ciclos del mercado sino que los acompañan y estimulan.

� El heterocontrol como regulación legal es harto difi-cultoso en un contexto extremadamente complejo y geográficamente difuso. El volumen de la interdepen-dencia y la magnitud de la competencia suponen desa-f íos extraordinarios para el regulador.

Entiendo que son estos los vectores de fuerza que caracterizan macrosociológicamente el sistema financiero. Este es el marco al que remitir las emociones en estos mercados; el contexto que crea las condiciones de posibilidad para modalidades específi-cas de experiencias emocionales que, a su vez, son afines al con-texto en el que se producen. En otras palabras, hay un conjunto de emociones más proclives a aparecer que otras o un corpus arquetípico de emociones vividas por los actores. Simultánea-mente, ese corpus alimenta las características macrosociológi-cas de los mercados. A poner de manifiesto esta circularidad quiero dedicar las dos próximas secciones.

LAS EMOCIONES VISTA POR SUS PROTAGONISTAS

Recurrir al testimonio directo de los actores financieros se ha convertido en una herramienta útil para conocer cómo formu-lan y auto-representan sus emociones. A través de este material,

diferentes autores (Willman et al, 2001; Pixley, 2004; Hassoun, 2005 y Fenton-O’Creevy et al, 2011) han elaborado diversos trabajos que son los que aquí voy a tomar en conside-ración.

Las experiencias emocionales en los mercados financieros se anclan en aquella que es la imagen predominante que los acto-res manejan en relación al campo en el que desarrollan su ac-tividad. Esta imagen no es otra que la del ‘juego’, entendido en una doble acepción, bien como ‘azar’, bien como una suerte de ‘competición deportiva’..

En tanto juego de azar, la actividad financiera se presenta regida esencialmente por la casualidad y la destreza de los jugadores para, con sus acciones, reducir la probabilidad de resultados que les sean desfavorables. Esta concepción se hace evidente en las palabras del directivo de una firma de valores de renta variable:

“¿Qué es el mercado? Somos tú y yo y miles de personas más sentadas por ahí jugando al póquer por las pantallas; nego-cias emociones, hay un componente cualitativo en todo esto” (Willman et al, 2001, p. 90).

Un componente cualitativo que se suma a las destrezas cuan-titativas que ha de atesorar el jugador. El escenario por anto-nomasia de los juegos de azar es el casino, una metáfora de los mercados financieros que manejan los participantes y que, cu-riosamente, también ha sido empleada por las ciencias sociales para referirse al entramado global de las finanzas; un capitalis-mo de casino según la expresión acuñada por Susan Strange (1997). En este punto, es interesante el testimonio de un inver-sor independiente para ilustrar el contenido de la metáfora:

“Te das cuenta de que nuestra profesión es, en cierto modo, un juego. De alguna manera, es como un casino. Cuanto mayor es el volumen, cuanto más se mueve en todas las di-recciones, más feliz soy (…) Para alguien que como yo es un jugador, es una fiesta… es como una especie de ruleta, cuan-do pones la ficha en un número la rueda gira y cae en el tuyo – te da un subidón de adrenalina”. (Hassoun, 2005, p. 124)

El otro significado del juego al que antes aludía se refiere a la competencia entre jugadores por lograr las mejores rentabilida-des, los mayores beneficios o las más provechosas operaciones. En esta competición se movilizan emociones ligadas a la dis-tinción y el orgullo de ser el primero o el vencedor. Tal y como apunta el director de un equipo de corredores de bolsa en París, en un entorno de competencia constante, la sensación de haber ganado o de haber completado alguna hazaña acompaña al he-cho de sobresalir por encima de otros:

“Un día vendí 5.600 contratos en una hora. Para el mismo cliente; el CLIENTE (…) Otra vez fueron 4.000, 4.800, 3.000 pero aquella fue la mejor operación que he hecho. Tienes a todos mirándote; no se creen lo que ven (….) éramos como se-res de otra galaxia, no hay otra manera de decirlo (…) Date cuenta de que el record de CAC [contratos de futuro] es de 73.000 contratos en un día. Una vez hicimos 43.000. Estába-mos por encima del 50% - ¡Éramos los reyes del universo! ¡No había nadie como nosotros!”. (Hassoun, 2005, p. 119)

“¿QUÉ ES EL MERCADO? SOMOS TÚ Y YO Y MILES DE PERSONAS MÁS SENTADAS

POR AHÍ JUGANDO AL PÓQUER POR LAS

PANTALLAS; NEGOCIAS EMOCIONES, HAY UN

COMPONENTE CUALITATIVO EN TODO ESTO”

(WILLMAN ET AL, 2001, P. 90)

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La representación de los mer-cados como un juego remite a un contexto de interdepen-dencia, presión competitiva e indefinición en relación al número de participantes que, al tiempo, es af ín a un tipo de experiencia emocional que bascula entre la euforia y la consternación. Estos dos po-los conforman los límites del arco emocional de los jugado-res; un equilibrio que, como se verá más adelante, todo actor debe aspirar a saber gobernar.

Esta cuestión queda bien reflejada en las siguientes palabras de un inversor independiente:

“Cuando pierdes dinero podrías sentarte y ponerte a llorar. El que te diga que no, no es honesto. Naturalmente, cuando va bien, es fantástico. Los máximos y mínimos en la vida de un inversor son la euforia y el desaliento absoluto”. (Fenton-O’Creevy et al, 2011, p. 1051)

O en las de un corredor de bolsa londinense cuando, al describir su trabajo, afirma:

“(…) hace que te corra la adrenalina. Puedes sentirte hundi-do en la miseria y a continuación estar exultante. Te equi-vocas, claro que te equivocas, y te deprimes. Pero ¡dios mío cuando la cosa cambia! Cada día es un desaf ío”. (Pixley, 2004, p. 76)

Este ir y venir de la euforia a la consternación y viceversa se encuentra asociado a las oscilaciones del mercado. Si la euforia se identifica con una oscilación positiva para los intereses del inversor y la consternación supone justo la tendencia inversa, lo que sí se advierte en diferentes testimonios es la presencia del miedo como emoción a) suscitada por el carácter cambiante del mercado, o b) provocada por la imposibilidad-incapacidad de obtener rentabilidades máximas cuando todos los demás las obtienen.

En el primer caso, el miedo a los vaivenes del mercado guarda relación con el carácter imprevisible e incierto que en último término le atribuyen los actores: el futuro permanece desco-nocido y ello puede dar al traste con la más sofisticada de las previsiones. De esta forma se expresa un directivo de banca de inversión con más de una década de experiencia en Wall Street:

“Piensas que has analizado una operación… y crees que has cubierto todas las posibilidades y que nada debería salir mal. Entonces, cuatro horas después de haber comprado un valor, éste se comporta como no debería. Al instante, tu

autoconfianza se evapora y regresas al “modo miedo”. Cual-quier mánager de inversión que haya vivido un par de ciclos, si de verdad es honesto consigo mismo, admitirá que la ma-yor parte del tiempo vive con miedo”. (Pixley, 2004, p. 77)

En el segundo caso, el miedo se construye en relación a los otros y se conecta con la competencia y el desperdicio de la oportuni-dad cuando todos la aprovechan. Como emoción, enlaza con la idea de “no ser el único que se quede fuera” a la hora de disfrutar las elevadas rentabilidades de ciertas operaciones financieras, hecho que conllevaría, además de los beneficios que se desa-provechan, el desprestigio ante los competidores. En esta línea, es interesante traer a colación el testimonio recogido en Pixley (2004, p. 76) de un antiguo director del fondo de inversión Long Term Capital Management. Este fondo, en sus inicios, llegó a ofrecer cerca de un 40% de retorno neto a sus inversores aun-que, al final, en 1998, hubo de ser rescatado por la Reserva Fe-deral estadounidense. La firma invirtió en bonos del gobierno ruso bajo la premisa de que “los países nucleares no quiebran”. Dichos bonos ofrecían una rentabilidad de entre el 60% y el 80% anual, lo que motivó comentarios por parte de alguno de sus compañeros: “No podemos esperar que esto continúe. Clara-mente, no es un negocio racional, ningún sistema económico racional te paga unos intereses por año del 60% o del 80%; hay algo que está mal”. A pesar de ello, “nos pusimos todos en fila para invertir” aunque “todo te dice que no deberías estar allí o, si estás, debería ser sobre una base de cautela y entonces se hace caso omiso porque te asusta no estar allí si todos están y al final vas a parecer un estúpido”. El miedo a “ser el único que no esté allí” es el trasunto emocional de una conducta gregaria que alimenta escaladas y burbujas especulativas a resultas de la in-tensificación de la competencia. Ese mismo directivo reconocía que “todos nosotros sufrimos en algún grado una mentalidad de rebaño”. Al final, la firma perdería 4.600 millones de dólares en cuatro meses precipitando la intervención de las autoridades.

LAS EMOCIONES EN LA DECISIÓN FINANCIERA

Si a la hora de tomar decisiones de inversión, las emociones han de ser inoperantes frente a criterios racionales de análisis coste-beneficio tal y como postula la mayoría de las teorías financie-ras, lo cierto es que acudiendo al testimonio de los participantes en los mercados vemos cómo la cuestión es menos lineal y bas-tante más rica en contenido.

En líneas generales, y frente a la visión de la inoperancia de las emociones, los actores financieros parecen servirse de ellas como herramienta heurística apta para interpretar las tenden-cias del mercado o compensar la imposibilidad de una infor-mación total y perfecta acerca de su evolución. En definitiva, permiten diseñar una estrategia adaptativa con la que combatir la incertidumbre. Los participantes toleran que las emociones

LA REPRESENTACIÓN DE LOS MERCADOS

COMO UN JUEGO REMITE A UN

CONTEXTO DE INTERDEPENDENCIA,

PRESIÓN COMPETITIVA E INDEFINICIÓN EN RELACIÓN

AL NÚMERO DE PARTICIPANTES

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formen parte del criterio de decisión o que incluso sean el ca-talizador de la misma. Y aquí, cuando hablan de emociones, lo usual es que aparezcan etiquetadas como “corazonadas” (gut fe-elings), “intuiciones”, “instinto” o “presentimientos”.

Así, se identifican con los factores no cuantificables que los mo-delos estadístico-probabilístico de inversión no son capaces de contemplar. Henry Onma, antiguo director del Fondo de Pen-siones UN en Nueva York lo expresa de esta manera:

“Hay un componente de corazonada en el sistema de inver-sión que no es fácil de cuantificar, aunque haya mucho de ello. Hay veces, cuando llego a mi despacho que digo ‘chico, quiero vender este activo aunque en realidad no tenga nin-gún motivo cuantificable para ello”. (Pixley, 2004, p. 79)

De modo similar se pronuncia Georges Schorderet, director financiero en Zúrich:

“Los hechos por sí solos no bas-tan – si pones una decisión so-bre la mesa con buenas cifras y la gente no la siente con las tripas, no tomarás la decisión”. (Pixley, 2004, p. 78)

Mas las emociones son también el recurso del que servirse allá donde no alcanza el análisis racional de la información. En un entorno de complejidad, interdependencia y presión competi-tiva se hace extremadamente complicado evaluar todas las va-riables, escenarios, factores y proyecciones posibles, máxime cuando ese análisis se topa con el muro de la incertidumbre. Al respecto, es muy ilustrativa la declaración de Werner Frey, antiguo banquero en Zúrich y miembro del consejo ejecutivo del Banco Leu antes de su fusión con el Credit Suisse:

[Sobre las decisiones habituales] “Probablemente es una combinación de elementos racionales e instintivos. Por ejem-plo, cuando debato el lunes por la mañana con el Econo-mista-Jefe y el Director de Operaciones las posiciones en las que deberíamos entrar, los bonos que tenemos que vender o comprar… este proceso… está fuertemente influido por consi-deraciones económicas, influencias políticas, por el estado de los mercados y por toda una variedad de lo que nos parece que son aspectos importantes. Admito abiertamente que, te-niendo en cuenta todo ello y correspondiéndome al final del

día la responsabilidad global, escucho a una pequeña voz interior, llámalo intuición, a la hora de tomar la decisión definitiva”. (Pixley, 2004, p. 78)

Inicialmente no se aprecia una incompatibilidad manifiesta en-tre los componentes emocionales y racionales de la decisión. Es más, se asume la complementariedad de ambos; una comple-mentariedad que incluso puede materializarse, por ejemplo, en términos funcionales a la hora dividir el trabajo en un banco de inversión. Sobre ello comenta uno de sus directivos que los mer-cados más “líquidos3” son más apropiados para un “operador instintivo-emocional”, mientras que en los “mercados emergen-tes” encaja mejor la figura del “operador analítico”. En síntesis,

“Los derivados son muy cuantitativos y la gente piensa que si tienes un doctorado vas a ser bueno porque sabes de teoría de opciones… Aunque metas los parámetros en el modelo to-davía quedan muchas cosas inciertas. A veces, añadiéndole un sentido más cualitativo (…) Intento tener una mezcla de gente en la oficina – aquellos que son más cuantitativos y los más de “sentido común” o “instintivos”. Tener esa combina-ción es bastante útil para probar ideas” (Fenton-O’Creevy et al, 2011, p. 1054).

EL MODELO DEL BUEN TRADERHasta aquí he mostrado el tipo de conceptualización que los actores financieros hacen de ciertas emociones esenciales así como la pertinencia que le reconocen a la emoción como factor de decisión. Sin embargo, cuando nos trasladamos al terreno de los consejos y recomendaciones que cierta literatura financiera ofrece a los inversores regresamos a una concepción “sospecho-sa” de las emociones como elementos a evitar cuando se opera en el mercado. Esta literatura tiene como protagonistas a auto-res que se presentan como inversores de éxito ofreciendo sus conocimientos a quienes comienzan o desean mejorar su pres-tación negociando activos. Definen un modelo de ‘buen trading’ y ‘buen trader4’ que se oferta como pauta de autorregulación conductual y emocional. Af ín a este tipo de literatura, Internet alberga una amplia variedad de páginas, vídeos, sesiones de ne-gociación simuladas o en directo, seminarios y entrevistas que discurren en el mismo sentido. Hay, pues, un nicho de merca-do de autoayuda financiera a la que el inversor puede recurrir con un propósito bien definido: evitar el ‘trading emocional’; es decir, operar en los mercados prescindiendo de una base emo-cional que, a la postre, se presenta como una base lesiva para la cuenta final de resultados del inversor.

HAY UN COMPONENTE DE CORAZONADA EN

EL SISTEMA DE INVERSIÓN QUE NO ES FÁCIL DE

CUANTIFICAR

3. Se habla de mercado líquido cuando, dada la abundancia de compradores y vendedores, es posible transformar en efectivo y con cierta rapidez los valores de los activos que se negocian. En definitiva, cuando el mercado se caracteriza por su liquidez, por la posibilidad de convertir en dinero un activo sin que éste pierda significativamente su valor.

4. He optado por mantener los términos originales en inglés puesto que son los que mayoritariamente se utilizan en este campo, incluso cuando se habla o escribe sobre la materia en español. Un trader es alguien que realiza compras/ventas de activos financieros en el seno de una institución –por ejemplo, un banco de inversión – o a título particular. Podría traducirse como “inversor” u “operador financiero”. En consecuencia, trading designa genéricamente ese tipo de actividad de compra/venta en diferentes plazos de tiempo. Una posible equivalencia en español sería la de “operar en los mercados financieros” o la más popular pero imprecisa “jugar en bolsa”.

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Para analizar esta cuestión voy a tomar como referencia tres productos prototípicos de este universo. El primero, Vivir del Trading de Alexander Elder (1993/2004), es un manual destina-do al operador que se inicia en los mercados en el que, junto a técnicas de inversión y análisis, se recogen preceptos adecuados para conseguir el control emocional del trader. Elder, psiquia-tra y trader, es un autor prolífico en estas lides además de un reconocido consultor en la materia traducido a las más diver-sas lenguas5. El segundo, The New Markets Wizards. Conver-sations with America’s Top Traders de Jack Schwager (1992), reúne diferentes entrevistas con destacados operadores que po-nen a disposición del lector sus métodos y opiniones acerca del control emocional que se le presupone al ‘buen trader’. Se trata de una obra ejemplar en el sentido estricto de la palabra por cuanto recopila ejemplos modélicos para quienes se adentran o son ya profesionales en los mercados financieros. Jack Schwager es autor de varios libros sobre inversión y cuenta también con una dilatada carrera como director de fondos de inversión en Wall Street y Londres. El tercer y último es una serie de tutorías que oferta el centro educativo de la página web Planeta Forex6. Planeta Forex es una organización que ofrece información sobre mercados financieros – especialmente en el campo de la nego-ciación de divisas7 y commodities8 – así como un servicio de brokers9 para inversores particulares e institucionales. En estas tutorías también se encuentran prescripciones y consejos en aras del apropiado control emocional que es necesario observar a la hora de operar en los mercados.

Estos productos es obvio que no agotan la muestra de cuanto puede encontrarse en el universo de la formación financiera. Sin embargo, entiendo que constituyen un material represen-tativo de ese universo; representativo en la medida en que po-seen la capacidad de ser entendidos como una suerte de guías de “educación sentimental” para el inversor que desea proteger-se del peligro que acarrea el trading emocional. Como apunté anteriormente, el concepto de trading emocional supone un reconocimiento explícito de la existencia de emociones en los mercados financieros. En tanto éstas se hallan presentes, lo que se pretende no es estrictamente su erradicación sino su gestión con el objetivo de no perjudicar la consecución de rentabilidad en las operaciones financieras. Es decir, se ambiciona construir un programa de autocontrol reflexivo de las emociones (Autor,

2006). La contraportada de Vivir del Trading bien puede servir-nos como punto de arranque:

“Leyendo este libro descubrirá que usted posee la clave del éxito, que reposa principalmente en el dominio de sus emo-ciones. Descubrirá la conducta que debe adoptar para evitar las trampas del trading dominado por las emociones”

Hasta cierto punto, no es extraño que las emociones irrumpan en este ámbito si tenemos en cuenta que, según Elder, el trading podría equipararse a deportes con cierto voltaje emocional – paracaidismo, alpinismo o submarinismo. De igual modo, los mercados son “mareas de emociones” formadas a su vez por las emociones de millones de participantes (Elder, 1993/2004, pp. 11-13). En consonancia con esta idea, el autor apunta una nueva metáfora en la que destaca la inutilidad de cualquier esfuerzo por controlar el funcionamiento del mercado: éste es “un océa-no, sube y baja sin tener en cuenta lo que usted puede hacer” (Elder, 1993/2004, p. 53) En con-secuencia, si ese control sobre el entorno es imposible dada su complejidad, su dimensión y su imprevisibilidad última, en cam-bio sí es posible el autocontrol en cuanto variable que depende de uno mismo. El autocontrol emocional conduce a una moda-lidad de trading auténticamente profesional liberado del fardo distorsionador de las emociones: “Usted nunca podrá controlar el mercado, pero sí puede apren-der a autocontrolarse” (Elder, 1993/2004, p. 53)

Mas, ¿cómo conseguir ese control emocional? Eliminando cual-quier espacio para la intervención de las emociones mediante la aplicación rigurosa del análisis racional en las decisiones fi-nancieras. El autocontrol emocional aquí no es otra cosa que racionalidad formal exacerbada y ampliada hasta dominar todo el campo de la decisión. Como “el trading emocional es letal” (Elder, 1993/2004, p. 13), para contrarrestarlo se impone:

a) el estudio desde una perspectiva técnica y fundamental10 del mercado;

5. Para más información, puede consultarse su página web: www.elder.com 6. Para más información, puede consultarse su página web: www.planetaforex.com 7. Se conoce como Forex, acrónimo de Foreign Exchange, al mercado mundial de divisas, en funcionamiento las 24 horas del día, descentralizado y extrabursátil – aunque

orientado hacia las bolsas mundiales de referencia. 8. En general, es el término empleado para referirse a las materias primas (habitualmente, alimentos o combustibles) que funcionan como activos subyacentes en los

contratos de futuros.9. Un bróker es un profesional que actúa como intermediario entre el trader (inversor) y el mercado. A diferencia del trader, que desarrolla un tipo de actividad más analí-

tica estudiando las tendencias y oportunidades del mercado, el bróker desempeña una función, si se quiere, más administrativa.10. El análisis técnico es una modalidad de análisis centrada en el precio, la cotización, el volumen y el interés abierto – número de contratos que continúan abiertos al

cierre de una sesión – en torno a un determinado activo. Es un tipo de análisis orientado al corto/medio plazo, a diferencia del análisis fundamental, que se ocupa de los fundamentos macroeconómicos del mercado (tipo de interés bancario, PIB, inflación, desempleo…) a largo plazo.

SEGÚN ELDER, EL TRADING PODRÍA EQUIPARARSE A DEPORTES CON CIERTO VOLTAJE EMOCIONAL

TRADING

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b) una planificación de la gestión del di-nero en tres etapas: sobrevivir al prin-cipio, incrementar paulatinamente los beneficios en una fase intermedia y obtener ganancias elevadas al final;

c) creación de reglas personales de trading –cuándo cerrar una operación gana-dora o hasta dónde prolongar una perdedora, por ejemplo – que han de cumplirse estrictamente en detrimento de cualquier intuición o presentimiento.

La disciplina, entendida como ajuste riguroso a las normas y planificación de las operaciones que el trader diseña para sí, se erige en la principal estrategia de autodominio emocional. Emociones como la ansiedad o el miedo se manifiestan a la hora de cerrar una posición que arroja pérdidas: el inversor conf ía en que sus activos se revalorizarán tras alcanzar cotas mínimas y siente el miedo de reconocer que está perdiendo dinero. Del mismo modo, se apresura, empujado por la ansiedad, a cerrar antes de tiempo una posición que genera beneficios dejando así de obtener una ganancia superior. En una de las tutorías in-cluidas en Planeta Forex, titulada “Confesiones de un trader”, se defiende esa asepsia emocional:

“¿Qué es buen trading? Bueno, es un punto en el que el trader no se inmuta si ganó o perdió en una operación en la que le da lo mismo ganar 100 pips o perder 50 pips11; al fin y al cabo son probabilidades; sólo está interesado en hacer bien trading y ser disciplinado con sus sistema12”.

Una excelente muestra del control emocional logrado por la disciplina operativa nos lo proporciona Fernando Martínez Te-jedor, quien en su momento fue reconocido como el trader más joven del mundo13. En una entrevista admite que “no sabía que las emociones afectaran tanto al trading” así que no tuvo más remedio que “aprender a mantener la calma, relajarme y contro-larme”. A continuación, el periodista le formula la siguiente pre-gunta: “Los traders, por lo general, tienen que luchar contra sus emociones, ¿cómo hacías para que no afectaran tu rendimiento en plataforma?” La respuesta es paradigmática por lo que supo-ne de autocontrol fundamentado en la propia disciplina opera-tiva. Es decir, no va a incidir en ningún tipo de procedimiento psicológico reflexivo e intencional de autodominio sino que va

a glosar una técnica de inversión disciplinada de la que no se aparta en momento alguno:

“Tengo diferentes estrategias, la fundamental es no pasarme con el riesgo, invierto una ‘pequeña cantidad’ por lo que si ese valor cae a cero no perderé más del 5% de toda mi cuen-ta. No me apresuro a cerrar, utilizo futuros y no mercado de contado para que no me cobren swap (…) Ha sido muy dif ícil controlar mis emociones, sobre todo cuando empecé a hacer operaciones fuertes donde podía ganar o perder 50.000 dólares en cuestión de minutos. Finalmente uno se acostum-bra a su mecánica de trabajo y no se piensa en el dinero que se gana, sino en hacer buenas operaciones”.

Esta línea argumental es la que adoptan también varios de los entrevistados por Schwager en The New Markets Wizards. Bill Lipschutz, un distinguido trader de Rowayton Capital Mana-gement, sostiene que los inversores intuitivos y emocionales no duran mucho en este mundo. A su juicio, el modo de evitar el trading emocional pasa por fundamentar racionalmente sus ideas de inversión, anticipar las consecuencias de una operación negativa, desarrollar escenarios probables y recopilar, evaluar y revaluar toda la información existente: “Todas estas conside-raciones, por definición, evitan una decisión por corazonada” (Schwager, 1992, p. 29). El propio Schwager confiesa que ya se enfrentó a los dilemas que las emociones les plantean a los tra-ders y que resolvió su conflicto mediante la disciplina operativa: “Decidí centrarme en sistemas mecánicos de trading a fin de eliminar la emocionalidad” (Schwager, 1992, p. 174). En sinto-nía con Schwager encontramos a Blair Hull - “Necesitas usar un tipo de enfoque lógico y tener disciplina para aplicarlo; debes ser capaz de controlar tus emociones (Schwager, 1992, p. 145) - o Monroe Trout - “Creo que para ser un buen trader es importan-te ser racional y mantener controladas las emociones” (Schwager, 1992, p. 66). Este último proporciona una vívida definición de lo que ha de ser un buen inversor: “Un trader de éxito es racional, analítico, capaz de controlar emociones, práctico y orientado al beneficio” (Schwager, 1992, p. 66).

Puede apreciarse que, grosso modo, la concepción que se ma-neja de las emociones reproduce el patrón típico de la teoría clásica que las equipara al error, a las decisiones sub-óptimas y, en consecuencia, a las pérdidas o a la no obtención de to-das las ganancias posibles. Es decir, este material de educación financiera resulta af ín al arquetipo de Homo Economicus en el que las pasiones nada tienen que decir frente al gobierno racional-utilitario de la conducta. O, en otras palabras, pode-mos entender este modelo del ‘buen trader’ como una vulgata de tal arquetipo, una versión simplificada y accesible apta para

11. Un PIP es la variación mínima que puede experimentar la cotización de una divisa o, de una manera más rápida y sencilla, el último decimal de su cotización. Si, por ejemplo, tenemos el par EUR/USD con una cotización de 1.3200 (por 1 euro nos dan 1,3200 dólares) y pasa a 1,3240, diríamos que hay 40 pips de diferencia.

12. En este mismo sentido se manifiestan las tutorías tituladas “Los tres pilares del trading”, “Consejos para nuevos operadores” y “Etapas que usted debe experimentar a fin de ser un buen trader”.

13. Entrevista disponible en http://iniciosentrader.blogspot.pt/2011/06/entrevista-al-mejor-trader-del-mundo.html. Última consulta: 25 de Julio de 2012.

¿CÓMO CONSEGUIR ESE CONTROL EMOCIONAL?

ELIMINANDO CUALQUIER ESPACIO PARA LA

INTERVENCIÓN DE LAS EMOCIONES MEDIANTE LA

APLICACIÓN RIGUROSA DEL ANÁLISIS RACIONAL EN LAS

DECISIONES FINANCIERAS

TRADING

ENE-MAR 2016 25

ser masivamente divulgada que pasa por alto sus aspectos más discutidos, problemáticos y complejos.

La asepsia emocional del ‘buen trader’ viene dada por el dis-ciplinamiento operativo y el cumplimiento con las técnicas de análisis para, desde ahí, hacer ‘buen trading’. Al precepto del ‘no-emociones’ cuando se opera se le une el de pensar la actividad como un fin en sí misma; el buen trading es rigurosa disciplina operativa que cada trader elabora para sí. Existe, por tanto, una relación estrecha entre la asepsia emocional y la racionalización del trading que, “cuando se hace bien”, se autolegitima. Mas cuando se afirma que el ‘buen trader’ sólo “está interesado en hacer buen trading” o “que no se piensa en el dinero que se gana, sólo en hacer buenas operaciones” inducido por el imperativo de la asepsia emocional lo que, simultáneamente, deja de ser pensado son los posibles efectos del ‘buen trading’ en términos socialmente agregados.

MÁS ALLÁ DEL BUEN TRADINGEl 11 de Octubre de 1999, Pierre Bourdieu pronunciaba una conferencia ante el Consejo Internacional del Museo de la Tele-visión y de la Radio. Entre la audiencia se encontraban muchos de los más importantes representantes del medio audiovisual, a quienes el sociólogo lanzó la siguiente pregunta: “¿Saben lo que están haciendo y todas las consecuencias que ello acarrea?” (Bourdieu, 2002, p. 92). Quisiera recuperar el sentido de estas palabras a la hora de abordar la cuestión del ‘buen trading’ y sus efectos o, por decirlo con Bourdieu, las posibles consecuencias que en términos sociales acarrean determinadas prácticas liga-das a determinados modelos de conducta.

Inevitablemente, la cuestión que se plantea podría formularse del siguiente modo: ¿Qué interrelación existe entre a) las ca-racterísticas macrosociológicas del sistema financiero; b) el modelo conductual-emocional del ‘buen trader’ y c) las conse-cuencias sociales del ‘buen trading’? Responder a esta cuestión exige entrar en un terreno crítico en el que se entretejen consi-deraciones en torno a la responsabilidad imputable a los agen-tes financieros por sus operaciones amparadas en un modelo de regulación conductual-emocional específico y los posibles efec-tos de tales operaciones en un contexto de interdependencia y presión competitiva.

Si tenemos presente que ese contexto es global y que en él se en-marca la actividad del actor financiero, cabe suponer que, inde-pendientemente de su localización, cualquiera de estos actores estará sometido a los tres vectores de fuerza con los que carac-tericé el mercado financiero y que, por extensión, dichos acto-res compartirán en sus rasgos esenciales esa cultura emocio-nal representada por el modelo del ‘buen trader’. Así, la asepsia emocional vinculada a la autolegitimación del trading conforme

a la disciplina operativa excluye la previsión, la anticipación y la evaluación de las consecuencias agregadas del ‘buen trading’. Hay, a mi juicio, un punto de partida doble que nos da la verda-dera medida de la complejidad de esta cuestión14:

1. En un sistema de interdependencia como el financiero en el que la presión competitiva es elevada se conectan infinidad de conductas individuales generando un nivel de opacidad en el que no parecen discernibles el sentido y las consecuen-cias de la acción. Se generan de esta forma resultados agre-gados no estrictamente intencionales y efectos que dif ícil-mente pueden atribuirse a una única acción o actor. Digo dif ícilmente en la medida en la que una atribución de res-ponsabilidad directa según un mecanismo lógico de causa-efecto es, desde óptica, teóricamente muy controvertida.

2. Al tiempo, esta dificultad para atribuir responsabilidades por determinadas conductas financieras; esta dificultad para discriminar entre lo intencional y lo no intenciona-do se emplea con frecuencia para escamotear, disfrazar o eludir la responsabilidad ante delitos, estafas y apuestas temerarias y arriesgadas que afectan de diversas maneras a las condiciones materiales de existencia de una sociedad.

Partiendo de esta base, podemos pensar a continuación qué es ‘hacer buen trading’ o, por ser más precisos, qué significa so-cialmente ‘sólo pienso o sólo me preocupa hacer buen trading; buenas operaciones’. No deja de ser ésta una expresión af ín a la que muchos de los entrevistados por Hassoun solían usar cuando se les preguntaba por el volumen de dinero que mane-jaban: “No puedes pensar en lo que representa financieramente cada operación… si lo haces no podrías durar en esto” (Has-soun, 2005, p. 126). ‘Hacer buen trading’ es integrarse en esa red de interdependencias que entrelaza millones de operacio-nes y que garantiza la indiferencia socialmente producida ante los resultados agregados que devienen de tales operaciones. Por extensión, el modelo del ‘buen trader’ es el código de comporta-miento y emocionalidad que justifica, legitima y naturaliza esa indiferencia.

Al contrario que a nuestros protagonistas, sí nos es posible pen-sar en lo que no se puede pensar, o sí nos es posible pensar con una finalidad crítica y explicativa en aquello de lo que el ‘buen trader’ no puede o debe ocuparse. Para ello, tomo como ejemplo el mercado de los contratos de futuro o “futuros” sobre commo-dities o materias primas de naturaleza alimenticia – en general, trigo, maíz, azúcar, algodón, soja, café y cacao – apoyándome en trabajos recientes – Torres López (2010), Vargas y Chantry (2011) y Medina Rey y Cascante (2011) - en los que se analiza la relación entre la actividad en ese mercado y las crisis de ali-mentos.

14. Tomo esta idea de Izquierdo (2000)

TRADING

26 ENE-MAR 2016

Un contrato de futuro es un acuerdo en el que las partes se obli-gan a comprar-vender una cantidad determinada de un bien en una fecha concreta. El valor del contrato deriva, inicialmente, del precio de ese bien. Mas lo que se negocia en el mercado de futuros no son las cantidades en sí sino los propios contratos, cuyo precio varía en función de la oferta-demanda en ese mer-cado. El propósito no es el de adquirir tantas o cuantas tonela-das de arroz, trigo o maíz sino el de obtener beneficios con las variaciones de precios en los contratos. Ocurre que el precio de esas materias primas tiende a acompañar la evolución de los precios de los contratos de futuro. Y así, cuando el precio de los futuros de un alimento sube, ello implica que ese alimento po-drá venderse pasado un tiempo a un precio superior. Esto puede dar lugar a fenómenos de almacenamiento o retención del ali-mento hasta la fecha en la que, efectivamente, puede venderse a un precio más elevado, lo que crea escasez en el mercado y, efectivamente, hace aumentar el precio del producto.

Lo que quiero poner de manifiesto es la conexión entre el mer-cado financiero y las condiciones materiales de existencia de una sociedad. Si aumenta el precio del arroz, el trigo o el maíz, alimentos básicos – por accesibles y cuasi-únicos – en, por dar algunos ejemplos, Bangladesh, Nigeria, Afganistán o Bolivia, hay menor renta disponible por parte de las familias para com-prarlos. Mientras que en el Norte Occidental el gasto por tér-mino medio de cada hogar en alimentación varía entre el 10 y el 15% del presupuesto, en el Sur, ese rango de variación se sitúa entre el 50-90% (Vargas y Chantry, 2011, p. 23). La volatilidad de los precios de las materias primas-alimentos ligada a la dinámi-ca de la oferta-demanda en los mercados financieros de futuros se traduce en:

a) dificultades para familias con menos recursos para adqui-rir alimentos básicos omnipresentes en una dieta ya de por sí pobre o reducida.

b) dificultades para los países exportadores de estos produc-tos. La variabilidad de los precios impide cualquier ejercicio de planificación y desestabiliza política y económicamente esos países: “La situación más preocupante se da cuando los precios de las materias primas no alimentarias que exporta un país no suben conjuntamente con los precios de los ali-mentos que importa” (Vargas y Chantry, 2011, p. 23).

Al cabo, tras la caída del banco Lehmann Brothers, resultó sin-tomático el desplazamiento de los inversores hacia productos financieros que huyesen de los problemas planteados por los derivados construidos a partir de las hipotecas sub-prime que comercializaba este banco. De esta guisa, la atención se centró en el mercado de futuros y así, durante los cinco primeros me-ses de 2008 el precio del arroz se disparó un 140%, el de los cereales se duplicó al igual que el del aceite y el de lácteos se multiplicó por 1.7 (Torres López, 2010, p. 98)

Éstos son sólo algunos de los posibles ejemplos de la interre-lación entre mercados financieros, pautas de regulación con-ductual-emocional y efectos sociales. Admito que en el caso de las crisis de alimentos se pueden hacer más puntualizaciones y atender mejor a los matices. No obstante, el propósito esencial de estas páginas no es estudiar tales crisis y sí el de apuntar la se-cuencia de esa interrelación. Esta secuencia revela cómo los pa-trones de comportamiento y emocionalidad que se encuentran en el arquetipo del ‘buen trader’ dan cobertura a la indiferencia ante las consecuencias agregadas del tipo de conducta promo-vida por dicho arquetipo. Si, como apuntaba Breuer (1991) las condiciones que favorece el capitalismo financiero global son las de una sociabilidad asocial muy distinta de los efectos civi-lizatorios que hipotéticamente se derivan de la visión eliasiana sobre la interdependencia, lo que encontramos en este tipo de educación “sentimental” financiera es el producto cultural con-creto en el que se materializa esa sociabilidad, que a su vez, con-tribuye a reforzar.

CONCLUSIÓNEn mi exposición he tratado de poner de manifiesto las cone-xiones entre los vectores de fuerza que atraviesan los mercados financieros y la configuración emocional de sus participantes. Ciñéndonos a una lógica eliasiana y proponiendo un tipo de ar-gumentación por analogía, cabe señalar que, del mismo modo que los cortesanos desarrollaron un aparato conductual-emo-cional congruente con las condiciones de sociabilidad derivadas de una formación social específica y transnacional como fue la sociedad cortesana (Elias, 1969/1982, pp. 107-158), los actores financieros responden análogamente a las condiciones de socia-bilidad que caracterizan a los mercados15. Así, cualquier ejerci-cio de sociología de las “emociones financieras”, si se me permite la expresión, deberá tener en cuenta la interrelación constante entre las dimensiones macro y microsociológica de la cuestión so pena de incurrir en visiones acusadamente individualizadas o exageradamente holistas-deterministas. Mucho se habla hoy de tales actores en términos negativamente connotados: espe-culadores y “tiburones” financieros que desencadenan “ataques” especulativos sin escrúpulos contra empresas o países, “fríos” y racionales, individuos implacables que “muerden el hueso” hasta extraer todo lo que de allí se puede extraer. He aquí la imagen que casi a diario nos lanza la prensa de quienes pueblan los “mercados”. Lo cierto es que esta imagen no se corresponde exactamente con lo que nos dicen algunos estudios más exhaus-tivos y sin pretensiones estereotipadoras (Bondt, 2005) en los que la imagen del inversor no difiere demasiado, de nuevo si se me permite la expresión, del común de los mortales. En otras palabras, una adecuada integración explicativa micro-macro nos permitirá entender mejor la estructura emocional de los actores financieros.

Como no puede ser de otro modo, las emociones son elementos relevantes en cualquier actividad humana y los mercados finan-

TRADING

ENE-MAR 2016 27

cieros no son ninguna excepción en este ámbito. Una cosa es que los inversores-operadores conozcan la teoría general acerca del funcionamiento de los mercados financieros, que sepan por tanto “cómo funciona el mundo” en el que actúan, y otra es que unan a esa teoría concepciones específicas sobre “cómo funcio-nar en ese mundo” otorgando, aquí sí, un papel significativo a las emociones a la hora de explicar su actividad o sus decisiones (Willman et al, 2001, p. 893). Con todo, la vulgata del Homo Economicus implícita en el modelo del ‘buen trader’ presenta una concepción de las emociones como elemento disruptivo para el ‘buen trading’. Así, parte de la educación “sentimental fi-nanciera” del inversor continúa reproduciendo la dicotomía clá-sica que opone la razón, eficaz y eficiente, a la emoción, distor-sionadora y desestabilizadora. Mas el modelo del ‘buen trader’, que no deja de ser un artefacto más que forma parte de la cultu-ra del capitalismo financiero, no agota sus efectos en el mode-lado – más o menos exitoso – de la subjetividad individual. Es también un inspirador de prácticas y, desde esta perspectiva, he intentado recrear la secuencia que va del ‘buen trader’ y el ‘buen trading’ a los efectos sociales agregados que generan aquellas prácticas a las que el modelo ofrece cobertura.

Buen trader, buen trading: presencia y regulación de las emociones en los mercados financieros. Publicado origi-nalmente en Athenea Digital. Revista de Pensamiento e Investigación Social, volumen 14, nº 1, páginas 237-261 (Marzo 2014). ISSN: 1578-8946

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TRADING

28 ENE-MAR 2016

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TRADING

El VIX puede ser una fuente de información muy valiosa a la hora de invertiren los mercados y marcar el timing de nuestras inversiones, así como de limitar

nuestros riesgos. No trataremos de predecir la volatilidad sino de ajustarnosa ella en relación a su comportamiento en el pasado

POR ENRIQUE VALDENEBRO

( VIX )EN LA OPERATIVACON ACCIONES

VOLATILIDADLA

TRADING

Hoy en día la predicción de la volati-lidad de los mercados financieros se ha convertido en un indicador real-mente importante, siendo utilizado para el desarrollo de estrategias de

inversión/trading y modelos de Asset Allo-cation y Control del Riesgo.

Existen multitud de métodos de predicción de volatilidad (Re-gresión por cuantiles, Media Movil, GARCH, IGARCH, GJR-GARCH, SRARCH, Método por Intervalos, Método basados en VaR, Métodos basados en Cuantiles, etc). Pero dentro de la mayor o menor exactitud en sus predicciones siempre existe el margen al error, lo que hace necesario un sistema de control del riesgo para cualquier modelo de inversión que utilicemos.

En este artículo no trataremos de predecir la volatilidad para abordar el mercado, sino de crear unas pautas de comporta-miento en el mercado basándonos en patrones del pasado, en conjunción con un sistema de control del riesgo. Para ello, ana-lizaremos la volatilidad tomando como referencia el VIX, y ver cómo afecta al comportamiento del mercado, tomando como activo el S&P500.

No nos preocuparemos de la volatilidad del activo sobre el que vamos a operar sino del comportamiento del activo frente a los nive-les y cambios del VIX.

Para ello tomamos los datos del VIX y del S&P500 desde enero del 1993 hasta la ac-tualidad. Trataremos de desarrollar pautas

de comportamiento sobre el S&P500 en función del VIX.

CÓMO SE DISTRIBUYE LA VOLATILIDAD

POR NIVELESLa distribución de las volatilidades (medidas por los niveles del VIX) históricamente y a lo largo de los dos últimos años sería la detallada en la Figura 2. Se aprecia que, la volatilidad, prácti-camente todo el tiempo se estuvo moviendo en niveles inferio-res a 30 de VIX, siendo la franja del 10-20 donde se concentran prácticamente todos los niveles del VIX.

EL MERCADO SUELE COMPORTARSE DE UNA

MANERA CONCRETA DEPENDIENDO DEL

NIVEL DE VOLATILIDAD (VIX) EXISTENTE

TRADING

ENE-MAR 2016 31

Figura 1

Figura 2

El 90% de las volatilidades históricas se encuentran por de-bajo del 29.7 de VIX.

El 90% de las volatilidades de los 2 últimos años se encuen-tran por debajo del 19.9 de VIX.

Es de sobra conocido que el mercado realiza los cambios de ni-vel en espacios cortos de tiempo, manteniéndose la mayor parte del tiempo en movimientos laterales, erráticos o con una suave

tendencia. Y los movimientos a la baja suelen ser más rápidos y abruptos que los movimientos al alza.

Si observamos en los dos últimos años donde se han producido niveles de VIX por encima de este percentil que engloba al 90% de los casos, apreciamos que fue en momentos de pánico bajis-ta o en niveles bajos de precios. Actualmente nos encontramos en situación similar. El resto del tiempo estuvo por debajo de VIX=20, como se aprecia en la Figura 3.

TRADING

32 ENE-MAR 2016

¿CON QUÉ VOLATILIDADES SE CONSIGUIERON MAYORES

RENTABILIDADES?Hemos visto que la mayor parte del tiempo el mercado se en-cuentra en volatilidades inferiores a ese percentil (VIX<20) y que con volatilidades superiores el mercado suele encontrarse en zonas de mínimos o fuertes caídas. ¿Pero qué rentabilidades se consiguieron para cada uno de los niveles de VIX? En la Figu-ra 4 apreciamos que las mayores rentabilidades se consiguieron, lógicamente, también dentro de esa franja de VIX inferior a 20, siendo el resto de niveles de VIX por encima de 20 despreciables a efectos de rentabilidad, aportando tan solo pérdidas a cual-quier inversión Long Only de largo plazo. Espacio que bien po-dría ser utilizado por estrategias de otro tipo que aprovechen los incrementos de volatilidad y bus-quen retornos absolutos.

La Figura 4 nos muestra el repar-to de rentabilidades históricas por niveles de VIX pero no el

riesgo que se asumió para obtenerlas.

En la Figura 5 apre-ciamos las distin-tas rentabilidades anuales históricas obtenidas para cada nivel de VIX, pu-diendo observar que a medida que se incrementa la volatilidad también el riesgo y los años de pérdidas, algo que no es nada nuevo.

MOMENTOS DEL MERCADO EN BAJA VOLATILIDAD

Si la franja de VIX inferior a 20 parece ser la más rentable, va-mos a tratar de estudiar donde se produjo para tratar de sa-car pautas e identificar patrones. En la Figura 6 marcamos con barras los periodos en los que la volatilidad estaba (VIX<20). A simple vista parece que todos los periodos bajistas fueron eliminados de esta franja por mostrar niveles de VIX superio-res. Y una curiosidad es el hecho de que en los años 90 parte

Figura 3. Volatilidades Superiores al Percentil 90 en los últimos 2 años.

POR ENCIMA DE VIX=20 NO

PARECE EXISTIR CABIDA PARA

LA INVERSIÓN LONG ONLY

POR ENCIMA DE VIX=20 LAS INVERSIONES DEBERÍAN DE

ORIENTARSE A ESTRATEGIAS ABSOLUTE RETURN QUE

APROVECHARAN MOMENTOS DE ELEVADA VOLATILIDAD

TRADING

ENE-MAR 2016 33

Figura 4. Rentabilidades Anuales Medias para cada franja de VIX.

Figura 5

TRADING

34 ENE-MAR 2016

del movimiento alcista se realizase con volatilidades superiores a 20, dando muestras, desde entonces, del cambio de régimen en el mercado y de la afluencia de volumen y robots que fueron reduciéndola y desplazándola a time frames inferiores.

Actualmente existen patrones e ineficiencias que han des-aparecido en time frames diarios pero que continúan fun-cionando en time frames muy inferiores.

QUE RENTABILIDADES SE HUBIERAN OBTENIDO

¿Si hubiéramos llevado a cabo una estrategia Long Only en el S&P500 qué rentabilidades habríamos conseguido operando tan solo cuando el VIX>20 y cerrando cuando VIX>20? En la Figura 7 mostramos la evolución histórica de la Rentabi-lidad Acumulada tanto en el S&P500 como en la estrategia de estar en mercado solamente cuando el VIX<20. De esta rentabi-lidad hemos sustraído las comisiones (0.005 $/unidad) de entrar y salir cada vez que se produce un cambio en la franja del VIX. El mercado ha estado dentro de esa franja de volatilidad durante el 58.78% del tiempo.

Los ratios de esta estrategia son:

RtdadAnualMedia = 17.81%Sharpe = 1.23 MaxDD = 7.36%Volatilidad = 6.99%

CONCLUSIONES � El VIX nos sirve como filtro para estar largos en acciones o no.

� Nos informa de qué tipo de estrategias debemos de aplicar en cada momento dependiendo de los niveles de VIX que estamos observando.

� Parece existir una relación directa entre la rentabilidad del mercado (S&P500) y la volatilidad.

� Existen niveles de volatilidad no aptos para estrategias Long Only y Fondos tradicionales (Mutual Funds).

� Existen mercados y activos más sensibles que otros a los cambios y niveles de volatilidad. Ese es un trabajo que nos corresponde realizar a la hora de decidir dónde invertir.

� No solamente deberíamos fijarnos en el precio y volatili-dad del activo/mercado sino en interrelaciones con otras variables de otros activos/mercados. Podemos obtener gran información de ello.

Figura 6. Períodos en los que el activo ha estado en la franja de volatilidad.

TRADING

ENE-MAR 2016 35

Figura 7. Rentabilidad Acumulada cuando el Mercado VIX está en la franja.

TRADING

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LA VOLATILIDADEN LAS ACCIONES

POR SERGIO NOZAL

ESRELATIVA

Una pregunta frecuente que nos hacemos cuando operamos opciones es la de si la volatilidad está alta o baja.

Veamos varios factores a tener en cuenta

PRODUCTOS

ENE-MAR 201638

Conocer si la volatilidad es alta o baja es muy impor-tante, pues la volatilidad implícita de un subyacen-te nos va a determinar el

valor de la prima de sus opciones. Por ejemplo, si la volatilidad es alta, la prima de las opciones será también alta, o dicho de otra forma, tendremos unas opciones sobrevaloradas (caras), interesándonos en este caso realizar es-trategias de venta de opciones.

Por el contrario, si la volatilidad es baja, también lo será la prima de las opciones, estando el precio “barato”, por lo que en este caso estrategias de compra de opciones sería una estrategia a tener en cuenta.

Sin embargo, en función de cómo miremos la volatilidad, po-demos caer en trampas mentales. Al igual que en las ilusiones ópticas, podemos ser presas de nuestro propio engaño mental. Lo que pensamos que es alto, quizá no lo sea, según con qué lo comparemos.

En la Figura 1 vemos una ilusión óptica, donde ambos círculos naranjas son iguales, pero dependiendo de su localización, en función de los círculos grises que hay alrededor, parecen dis-tintos.

Para evitar estas “trampas mentales” y hacernos una correcta idea de si la volatilidad es alta, baja o normal, debemos saber cómo comparar la volatilidad, y es precisamente lo que vamos a ver a continuación.

Lo primero es conocer sobre dos importantes aspectos teóricos, la volatilidad histórica y la volatilidad implícita.

La volatilidad histórica (HV) o estadística es el pasado. Calcula la volatilidad, en términos de desviación estándar, para un pe-riodo determinado de los movimientos pasados de los precios

de cierre de la acción.

Se expresa en términos anuales y porcentaje. Nos da una idea de la magnitud de movimiento espera-do para ese subyacente con una probabilidad del 68% según su pa-sado comportamiento.

No nos dice la dirección. Sirve para comparar acciones y ver cuál es más volátil.

La volatilidad implícita (IV) se ex-trae de los precios actuales de las opciones del subyacente: oferta y demanda. Es la representación de las expectativas futuras que tie-nen los inversores, en función de la información que disponen y de la esperada (earnings, reuniones Feds, reuniones OPEP, etc).

En el corto plazo los movimientos del precio son lo que más impac-tan en su valoración.

Si hacemos un ejemplo muy bá-sico, por ejemplo un viaje de va-caciones en coche, la HV sería como el camino recorrido has-ta un determinado punto, con todo lo acumulado en el mismo (atascos, niños, paradas para ir al baño, etc.), es decir, lo que ya ha pasado.

LA VOLATILIDAD IMPLÍCITA DE

UN SUBYACENTE NOS VA A

DETERMINAR EL VALOR DE LA PRIMA DE

SUS OPCIONES

EN FUNCIÓN DE CÓMO MIREMOS LA VOLATILIDAD, PODEMOS CAER EN TRAMPAS MENTALES

Figura 1. Ilusión óptica.

PRODUCTOS

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Nuestra expectativa por lo que queda de camino sería la IV, nuestro estado de ánimo, y estará determinado por cómo haya ido el viaje y lo que quede de él.

¿CÓMO DETERMINAR EL NIVEL DE IV

Y SITUARLO EN PERSPECTIVA?

Para determinar correctamente el nivel de IV, es necesario ana-lizar los siguientes puntos:

1. ANALIZAR EL NIVEL ACTUAL DE IV CON RESPECTO A ELLA MISMA EN UN MARCO TEMPORAL. Por ejemplo, podríamos dividir en percentiles tomando como referencia el máximo y mínimo de un año, y valorar si está en uno superior o inferior. Cuando tenemos eventos por delante como los earnings suele situarse en los niveles superiores.

2. ANALIZAR SU NIVEL CON RESPECTO A LA HV, nos da idea del nivel de volatilidad que contienen los precios de las opciones respecto a lo que se está moviendo el precio. Cuando éste se tranquiliza y el nivel de IV sigue alto podríamos pensar en vender volatilidad.

Cuando la IV se despega de la HV o se mantiene alta es porque el mercado piensa que se va a mover más que en el pasado.

3. COMPARAR LA HV CON ELLA MISMA para comprobar si el subyacente es más volátil en la actualidad que en el pasado y si esta situación se va a mantener en el tiempo. Por ejemplo, las últimas caídas del sector de energía han hecho más volátiles a las acciones que lo componen.

4. CONTROLAR EL SKEW. A nosotros nos interesan los niveles de volatilidad de los strikes que operamos, por lo que debemos controlar el nivel de volatilidad en dichos strikes.

Para entender mejor este proceso de análisis, veamos un ejem-plo gráfico sobre Alcoa (AA).

Para controlar los niveles del subyacente usamos los 3 primeros puntos anteriormente expuestos y un buen sitio donde contro-larlo es Ivolatily.

En la siguiente imagen podemos ver el gráfico de volatilidades de Alcoa.

En zona de rectángulos observamos cómo se han comportado las volatilidades (IV y HV) en época de “Earnings”.

PRODUCTOS

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Se observa que en Abril, el último momento de captura, el nivel de volatilidades es idéntico al del año anterior (parte izquierda). Vemos cómo la HV está en torno al 30% mientras que la IV sobre el 35%.

Esta observación nos da una idea de lo que el mercado está es-perando.

Para este ejemplo en concreto, el mercado estaba descontando el mismo movimiento en precios hace un año que ahora.

Para el control del skew, usaremos la siguiente imagen, donde podemos ver las dos primeras expiraciones (skew horizontal) de Alcoa. La línea blanca corresponde a la semana de “Earnings” y la línea roja corresponde a la semana posterior a “Earnings”.

Simplemente con este gráfico observamos cómo las opciones reflejan en su precio el impacto del aumento de la IV por los resultados empresariales.

Otra particularidad que observamos es que el Skew vertical o entre strikes de una misma expiración se encuentra en lo que se conoce como “Smile” (Sonrisa traducido al castellano), donde las opciones OTM se encuentran más sobrevaloradas dentro de la cadena de opciones.

Conociendo esta información, tanto la situación de IV y HV como la situación de skews, vamos a ser capaces de definir co-rrectamente un escenario de volatilidad, lo que nos va a ayudar a la hora de seleccionar la mejor estrategia que se adecúe a di-cho escenario.

Saludos y Buen trading!!

PRODUCTOS

El avance tecnológico en la disciplina del trading ha ido de forma paralela a otros sectores. Tanto desde el punto de vista de las máquinas de las que disponemos actualmente (hardware) como de los programas

que utilizamos (software) el cambio ha sido significativo.Y esto ha hecho aflorar entre otras cosas, las posibilidades de aplicar técnicas de desarrollo de software para automatizar nuestro trading

de una forma más accesible y sencilla.

BIENVENIDO

POR ALBERT SALVANY

AL MUNDO DEL

TRADINGALGORÍTMICO

SISTEMAS DE TRADING

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El paradigma de poder estar operando sin estar delante de la pantalla es algo que definitivamente resulta atractivo li-brando al trader de la tediosa tarea de mirar las pantallas. Aunque como siempre, nuestra impresión es que esto se idealiza en exceso, al igual que la profesión del trading en

general. Es decir, mucha gente sigue buscando el sistema para operar desde una palmera y yo, sinceramente creo que eso no existe. Algo tan exigente como el trading y las actividades en los mercados financieros requieren de una atención constante y son amantes de pocos lujos en lo que a disponibilidad horaria se refiere.

Hecha esta introducción, también es evidente que la automati-zación de procesos abre una nueva fase en el desarrollo de las actividades relacionadas con el trading. Sin irnos al extremo del habitual ejemplo de la palmera y la piscina, la automatización puede permitirte ciertas licencias y ganar cierta libertad, que si eres inteligente utilizarás para mejorar aún más tu trading.

SUMERGIÉNDONOS EN EL TRADING ALGORÍTMICO

Existen diversos itinerarios y caminos para llegar a este pun-to. He de decir que en ese sentido creo que formo parte de un colectivo evidentemente privilegiado. De formación Consultor Tecnológico y habiendo trabajado durante muchos años para entidades financieras, he ido acumulando conocimientos de las dos áreas que serán fundamentales para desarrollar el trading algorítmico:

� Área Tecnológica. Con conocimientos de programación y desarrollo de software

� Área Funcional. Con conocimientos sobre el mundo del trading y de la inversión

En multitud de ocasiones podemos encontrar perfiles que se inician procedentes de una de las dos disciplinas, pero es com-plicado encontrar estas confluencias. En otros casos las proce-dencias son incluso distintas a estos dos puntos. Parece evidente pues que el origen de cada uno determinará de una forma im-portante nuestro itinerario de introducción en el trading algo-rítmico.

ESTRUCTURA BÁSICAPara simplificar, y arriesgándonos quizás a hacerlo en exceso, cuando hablamos de trading algorítmico intentamos describir un proceso de automatización de una estrategia de trading para que sea ejecutada desde un ordenador sin necesidad de la inter-vención directa del trader en el mercado.

Esta para mí sería la definición más ajustada y de la que querría recalcar dos aspectos principales:

� Automatización de una estrategia. Esto permite al operador desconectar un poco de la pantalla, pero gracias al trabajo pre-vio realizado y a la existencia de una es-trategia ya definida. Es decir, el proceso de automatización no es el inicio, sino que debemos partir de una estrategia ya pensada y estruc-turada, por tanto, es necesario un trabajo previo y un paso anterior yo diría que ineludible por el trading discrecional.

� Intervención directa. La automatización te libra de estar pegado a la pantalla, pero no te desvincula. Creo que éste es un concepto erróneo que veo repetido demasiadas ve-ces. La automatización da ventajas, cambia la forma de operar pero el operador, el trader sigue siendo el mismo. Los mercados cambian, evolucionan y normalmente los sistemas no, por lo que debemos monitorizar y evaluar siempre el rendimiento de nuestros sistemas y evolucio-narlos a la par. Para ello, debemos seguir al mercado en todo momento de igual forma que si operáramos discre-cionalmente.

DANDO NUESTROS PRIMEROS PASOS

De todas formas, independientemente cual sea nuestro origen, desarrollar un sistema automático no es más que afrontar un proyecto tecnológico cualquiera, o al menos esa es mi filosof ía. Y como en cual-quier proyecto de envergadura lo primero que se hace es planificarlo y definir las fases de desarrollo.

Nuestro objetivo primordial es claro: implementar una estra-tegia que sea rentable. Para ello, vamos a utilizar diversas he-rramientas que nos indicarán si nuestra pequeña criatura tiene una ventaja estadística sobre el mercado, estadística tal y como todos debemos saber indica sobre datos históricos. Este es el máximo de fiabilidad del que disponemos a la espera de que Marty McFly regrese a nuestro tiempo y nos diga la evolución de los mercados, o algo similar.

Pero lejos de despreciar este hecho, debemos valorarlo en su justa medida. Los mercados son cíclicos y por tanto, existen pautas que se repiten. El trabajar con datos históricos es posible que no nos dé la garantía de éxito, pero nos puede proporcionar algo infinitamente más importante: la garantía casi absoluta de que no vamos a destrozar la cuenta. Cuando hemos realizado un proceso de validación (de Backtesting) correcto y detallado de nuestro sistema y éste lo ha superado, es complicado que en un futuro, salvo una situación totalmente excepcional, éste acabe con nuestra cuenta

UN BACKTESTING ADECUADO NO ES

GARANTÍA DE ÉXITO, PERO ES UNA VACUNA

CASI PERFECTA CONTRA EL FRACASO

SISTEMAS DE TRADING

ENE-MAR 2016 43

ANATOMÍA DE UN SISTEMAYa hemos explicado que al final, cuando hablamos de trading algorítmico hablamos de un simple pro-grama de ordenador, desarrollado en el lenguaje de pro-gramación correspondiente, según la plataforma empleada. Pero va-mos a pensar un poco y a diseñar un esqueleto básico de lo que tiene que contener cualquier sistema al-gorítmico. Para ello vamos a pensar en el ciclo de vida de una operación en el mercado y desarrollaremos una parte del sistema para cada fase de ese ciclo. Partiendo de esa base podemos pensar en que en la vida de una operación tenemos:

� Una fase previa de exploración del mercado a la espera de que se produzcan ciertas condiciones, los Setup o Filtros de Entrada.

� Una gestión de esa operación abierta al mercado, en fun-ción de la evolución del mismo y de los criterios del siste-ma sobre gestión del riesgo.

� Una fase final en el que el mercado nos da una señal o combinación de señales que nos indican que el movimien-to que hemos querido aprovechar ha finalizado. Los Setup o filtros de Salida.

Por tanto, la forma más simple y eficiente de empezar a desa-rrollar la estructura de nuestro sistema será siguiendo estas tres fases y definiendo zonas o módulos del sistema encargadas de trabajar durante el desarrollo de las mismas.

OBJETIVOS A ALCANZAREvidentemente el objetivo final es obtener un beneficio econó-mico de esta actividad, pero aunque parezca paradójico el pri-mer paso hacia el éxito es olvidarse del dinero. Nuestro objetivo debe ser realizar un buen trading y un buen trading significa progresión y una curva de beneficios ascendente a largo plazo.Cuando desarrollamos una estrategia siempre debe ser pensan-do en el largo plazo. Aunque operes intradía, si queremos hacer trading de manera consistente las ganancias deben ser cons-tantes en el tiempo. Esto requiere un proceso de validación: el Backtesting. Pero...

... ¿CÓMO PODEMOS VALIDAR ESA RENTABILIDAD A LARGO PLAZO?

Debemos trabajar con dos variables: el porcentaje de acierto de nuestras operaciones y la ganancia media en cada una de ellas. De esta forma podemos sacar una estimación media de la evo-lución de nuestra estrategia, lo que conocemos por Esperanza matemática (EM)

EM = PCTwin * AVGwin – PCTloss * AVGloss

La combinación de operaciones ganadoras debe ser superior a la de operaciones perdedoras. Debemos buscar una proporción correcta a largo plazo de estas variables. Como mayor sea el va-lor positivo de la EM mucho mejor y para mejorar los resulta-dos a largo plazo debemos pensar en cómo mejorar el resultado de este cálculo.

LA PEOR SERIE DE PÉRDIDAS ESTÁ POR LLEGAR

Figura 1

SISTEMAS DE TRADING

ENE-MAR 201644

Al final, las características que definen nuestra operativa, que son las que definen a cualquier trader son tres principales:

� FIABILIDAD. Porcentaje de acierto de nuestra opera-tiva.

� APALANCAMIENTO. Gestión Monetaria y dimen-sionamiento de posiciones. Debe ser proporcional al riesgo que se quiere asumir y a nuestro porcentaje de acierto

� RESILIENCIA. Entendida como la capacidad de mante-ner operaciones abiertas en el mercado

A destacar de que estamos hablando de tres características que encajan perfectamente en las tres fases de desarrollo de una operación.

NUESTRO ENEMIGO: EL DRAW DOWN

Hemos hablado de la parte positiva, la cara amable del trading que es la búsqueda y el cálculo de beneficios, pero el lado oscuro y su gestión y control es lo más importante de una estrategia. Para ello e invocando el principio de prudencia que siempre debe regir cualquier actividad contable o de inversión, debemos posicionarnos en el peor de los casos, y eso en el trading tiene un nombre: Draw-Down.

El Draw-Down, conocido como la mayor serie histórica de pérdidas conocidas de nuestra estrategia, nos da un indicativo del peor comportamiento de nuestra operativa, pero debemos siempre tener en cuenta una premisa:

“la peor serie de pérdidas está por llegar”

Es básico y fundamental trabajar con esta serie de pérdidas como base para establecer por ejemplo, el apalancamiento en nuestra operativa. Un apalancamiento de nuestras operaciones dimensionado respecto a nuestra mayor serie de pérdidas de forma proporcional nos da una muy buena garantía de que no vamos a arruinar nuestra cuenta.

ANÁLISIS DE LA CURVA DE BENEFICIOS

Una vez ejecutado nuestro Backtesting, la plataforma que este-mos utilizando nos va a dar un informe más o menos detallado de cómo se ha desarrollado nuestra operativa. En general, el in-forme girará en torno a un gráfico que nos mostrará la Curva de Beneficios o el Equity. El gráfico en cuestión nos mostrará cómo evoluciona el saldo de nuestra cuenta al ir acumulando sucesi-vamente las operaciones que va ejecutando el sistema.

Naturalmente, la primera valoración será respecto a la renta-bilidad alcanzada, o sea, proporción de saldo final respecto a saldo inicial, pero éste no debe ser el único aspecto a consultar y a tener en cuenta. Una vez esté en positivo hay que validar otros factores:

LA IMPORTANCIA DE LA TENDENCIA

Al igual que en los gráficos de velas, la tendencia expresada en el gráfico es fundamental. De hecho, todos los estudios estadísti-cos sobre cualquier materia que queráis ver quieren reflejar nor-malmente tendencias, no principalmente los valores absolutos que se alcanzan. La información que nos puede proporcionar la observación y análisis de datos históricos, será principalmente la de las tendencias que se forman y no tanto los valores alcan-zados.

Esta afirmación también es válida para las curvas de rentabili-dad y por tanto la evolución y la forma en qué se produce esta evolución va a darnos mucha información sobre el comporta-miento y la personalidad de nuestra estrategia ante el mercado.

Vamos a examinar con detalle la curva que nos ha generado nuestro sistema y a fijarnos en ciertos aspectos:

� Su inclinación o pendiente. � La periodicidad de operaciones de largo recorrido, tanto a la baja como al alza.

Sólo estos dos aspectos pueden arrojar mucha información. Po-demos saber si se trata de un sistema con un alto porcentaje de acierto, o si por el contrario el nivel de aciertos es bajo. El número de operaciones de gran recorrido debe centrar espe-cialmente nuestra atención y debemos analizar casi cada uno de estos casos individualmente, ya que normalmente es un número reducido y conocer su origen nos permite en muchas ocasiones optimizar notablemente nuestro sistema.

A partir de aquí, deberemos trabajar en las diferentes partes de la vida de la operación para mejorar los resultados y la curva. Si vemos que el sistema tiene un porcentaje bajo de acierto pode-mos revisar los filtros de entrada y colocar algunas restricciones

EN BACKTESTING NO MIRES TANTO LA RENTABILIDAD ALCANZADA SINO LA FORMA DE ALCANZARLA

SISTEMAS DE TRADING

ENE-MAR 2016 45

adicionales para in-tentar eliminar opera-ciones perdedoras. Si esto nos provoca que se eliminen demasia-das operaciones ga-nadoras penalizando la rentabilidad, pode-mos entonces trabajar

con la gestión monetaria que hacemos intentando optimizarla siendo más restrictivos con la toma de beneficios, por ejemplo implementando cierres parciales, o directamente modificar los criterios de salida para incrementar la prudencia y disminuir el riesgo, o prolongar nuestra presencia en el mercado con ten-dencia a favor.

Como veis, nosotros encaramos la optimización de nuestro sis-tema con una estrategia determinada de eliminación y descarte pensando siempre en nuestra fórmula de EM (Esperanza Ma-temática).

LA DUALIDAD DEL MERCADOEl mercado es dual en muchos sentidos y tener claras esas rela-ciones nos ayudará mucho en desarrollar nuestras estrategias. Una de estas dualidades es la expresada por el binomio Riesgo - Rentabilidad. Su relación es inversamente proporcional por lo que sólo obtendremos más rentabilidad si asumimos más riesgo y al contrario.

Podemos ver un ejemplo claro de esto en el dimensionamiento de los stops de pérdidas. Como más alejado esté nuestro stop de la apertura de nuestra posición, más riesgo estamos asumiendo pero la pérdida será menos frecuente. Una gran parte del éxi-to de nuestro sistema radicará en definir de forma correcta ese

equilibrio en función de diversos factores (actividad del sistema, volatilidad...)

ADAPTÁNDONOS AL MERCADOTeniendo claros estos conceptos ya podemos empezar a desa-rrollar nuestro sistema pensando siempre en adaptarnos al mer-cado y buscando nuestra ventaja competitiva. Para ello y como primera decisión debemos escoger qué situaciones de mercado vamos a operar, definiendo desde el punto de vista del riesgo, dos configuraciones distintas:

�Movimientos en tendencia �Movimientos de rotura

Estas dos configuraciones implican planteamientos muy distin-tos a la hora de desarrollar nuestra operativa. Planteamientos que afectan a características que van a ser decisivas para nues-tro sistema como el apalancamiento, la frecuencia de las opera-ciones, nuestro porcentaje de éxito.

TRABAJAREMOS CON EL BINOMIO RIESGO-

RENTABILIDAD DE FORMA DIRECTA TRABAJANDO

LA DISTANCIA A NUESTROS STOPS

Figura 2

SISTEMAS DE TRADING

ENE-MAR 201646

CICLO DE VIDA DEL DESARROLLO DE UN SISTEMA

Una vez tenemos definido nuestro objetivo dentro del mercado, pasaremos a desarrollar nuestro sistema. Para ello debemos pla-nificar cuidadosamente cada uno de nuestros pasos. Nosotros seguimos una metodología dividida en cuatro fases para el de-sarrollo de un nuevo sistema:

� BACKTESTING. Ciclo de pruebas con datos históricos hasta tener suficiente Esperanza Matemática

� TEST DEMO. Test del sistema en una plataforma Demo para comprobar todas las situaciones de mercado.

� TEST REAL. Test del sistema en una cuenta real con poco capital para comprobar rendimientos y comporta-mientos en el mercado

� PRODUCCIÓN. Puesta en marcha aumentando progre-sivamente el apalancamiento hasta llegar al nivel previa-mente definido en el sistema.

Figuras 3 y 4

SISTEMAS DE TRADING

ENE-MAR 2016 47

CONCLUSIONESComo se ha podido deducir, muchas de las características que hemos definido de los sistemas automáticos son comunes a los discrecionales. La diferencia básica radica en que aplicar estas metodologías y estrategias de forma discrecional es muchas ve-ces extremadamente complicado y exige mucha disciplina. Esa es la gran ventaja del trading automático y que debemos apro-vechar. El sistema nos libera de muchas tareas que son ineludi-bles para el trader y nos permite dedicarnos a otras cosas para potenciar nuestro trading.

Es evidente que queda mucho recorrido, pero las máquinas hay cosas en las que son infinitamente superiores a nosotros si eje-cutan el software correcto, pero todo ello necesita de una defini-ción exacta y precisa de cada una de las partes de nuestro siste-ma no dejando lugar para la improvisación ni la interpretación. Un sistema nos fuerza a ser concretos y exactos en el momento de definir sus parámetros y condiciones, las cuáles ejecutará con una gran exactitud.

Por tanto, el gran peso y esfuerzo de esta tarea estará en las fases de diseño de toda la estrategia, debiendo probar una y otra vez de forma repetida cada una de las modificaciones que efectue-mos hasta dar con la combinación que buscamos en nuestro binomio Riesgo - Beneficio.

Una vez desarrollada la estrategia, el trader no se convierte en espectador, sino en Gestor. Un sistema necesita de una monito-rización constante de comportamiento y resultados para asegu-rar la máxima rentabilidad al menor riesgo.

“El trabajo del trader no finaliza al poner el sistema en marcha y acabar las fases de desarrollo, sino que en ese momento, acaba de empezar”

Una vez nuestro sistema ya trabaja en el mercado, deja de tra-bajar el diseñador o desarrollador y empieza a trabar el gestor o trader de nuestra operativa con un rol distinto al del trader tradicional. Debemos dejar al sistema trabajar con la plena confianza de obtener resultados a largo plazo, que es para lo que el sistema se ha desarrollado, pero monitorizando en todo momento que su comportamiento se ajuste al mostrado en el periodo de pruebas.

Figura 5

EL TRABAJO DEL TRADER NO FINALIZA AL PONER EL SISTEMA EN MARCHA Y ACABAR LAS FASES DE DESARROLLO, SINO QUE EN ESE MOMENTO, ACABA DE EMPEZAR

SISTEMAS DE TRADING

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¿Cuáles son los siete pecados capitales en el desarrollo de una estrategia? Sam Barry de Littlefish FX nos habla en este artículo las leyes a tener en cuenta a la hora de desarrollar

nuestra estrategia.

POR SAM BARRY

LOS

DEL TRADING AUTOMÁTICO

SIE7EPECADOSCAPITALES

SISTEMAS DE TRADING

ENE-MAR 2016 51

1NO CONFÍE EN LOS BACKTESTS

Lo que usted necesita está en los forward tests con datos fuera de la muestra.

Mi equipo y yo podemos generar fácilmente un sistema que utilice un apalancamiento 1: 1 y produzca un rendimiento del 100% mensual en un backtest sin apenas drawdown. También puedo garantizar que si alguna vez pusiéramos en marcha ese sistema, en el mejor de los casos permanecería plano en su ren-dimiento.

La razón de ello es el ajuste a la curva de precios y centrarse demasiado en la confianza en los backtests. La realidad es que los backtests no significan nada en esta industria y que deben tomarse con ciertas reservas.

En lo que insistimos para todos los sistemas es en la realización de forward tests con datos fuera de muestra. Esto significa que todas las decisiones se toman utilizando la información histó-rica, y sólo el rendimiento generado por los datos no utilizados dentro de la información histórica se considera una verdadera representación del rendimiento.

Una gran cantidad de sistemas conf ían demasiado en la infor-mación proporcionada por el backtest y lo presentan como si fuera un sistema real cuando en realidad no tiene sentido al-guno.

2EVITE EL USO DE

UN HORIZONTE TEMPORAL DEMASIADO PEQUEÑO

Ligado al punto anterior de no hacer sistemas ajustados a la cur-va de precios viene la pregunta del horizonte temporal.

Esto es un poco más complejo, pero debemos tener en cuenta la longitud que debe tener un forward test para que el sistema funcione.

Internamente estipulamos 10 años como mínimo para un siste-ma, es decir, garantizar que hemos tenido por lo menos uno o dos ciclos en el mercado de divisas y hemos abarcado diferentes condiciones de trading. Estamos enfocados en la construcción de sistemas de más largo plazo y tener los datos para apoyar sus resultados.

Lo que hay que garantizar es que los controles y análisis del sis-tema cubren el suficiente tiempo a lo largo de un período para darle validez.

La regla general que utilizamos es dividir el forward test en cua-tro partes considerando el tiempo para el que el sistema tendrá vigencia, por lo que un período fuera de muestra de dos años hacia adelante significa una longevidad de unos seis meses para un sistema de trading.

Un backtest de seis años significa longevidad cero (véase el pun-to anterior) y un forward test de seis años tendrá entre 18 meses y dos años de longevidad.

Ahora bien, esto dependerá mucho de los sistemas en cuestión, por lo que los sistemas adaptativos tendrán una longevidad mu-cho mayor que los sistemas que no se adaptan, pero esencial-mente debemos tener en cuenta si se ha optimizado el sistema para las condiciones actuales (entornos potencialmente tenden-ciales o sin tendencia). Esto es dif ícil de trabajar y exige una gran cantidad de análisis.

3ASEGÚRESE DE QUE SUS DATOS SON PRECISOS

No voy a dar nombres, pero yo estimaría que entre un 70% y un 80% de los datos de FX que hay en la Red, incluidos los propor-cionados por los brokers, son un completo disparate.

Su sistema es tan bueno como lo sean sus datos y si sus datos no son fiables, su sistema tampoco lo será. Hay una razón muy buena por la que los datos de calidad cuestan una pequeña fortuna y ese es el motivo por el que muy pocas personas los tienen.

SU SISTEMA ES TAN BUENO COMO LO SEAN SUS DATOS Y SI SUS DATOS NO SON FIABLES, SU SISTEMA TAMPOCO LO SERÁ

SISTEMAS DE TRADING

ENE-MAR 201652

Hasta ahora hemos pasado meses limpiando los datos y asegu-rándonos de que sean lo más precisos que podamos.

Un buen diseñador de estrategias y sistemas entenderá com-pletamente los puntos débiles de sus datos y adoptará medidas para resolverlos.

4CONSIDERE

TODOS LOS COSTESUna de mis más terribles pesadillas es la gente que no conoce el concepto de costes asociados a los sistemas de trading. La cantidad de veces que me han enseñado sistemas con objetivos de beneficio de un pip a cuyos autores explico que con los costes del broker y la horquilla perderían constantemente dos pips por operación es increíble.

Hay una gran cantidad de costes relacionados con el trading, los brokers se benefician notablemente de ello por lo que tenemos que tener todo esto en mente. Como mínimo debemos tener en cuenta:

1. Spread (variable)2. Comisiones3. Deslizamiento en los diferentes niveles de los activos bajo

gestión con los que deseamos operar4. Retrasos del broker al ejecutar órdenes (esto pasa y algu-

nos incluso juegan con ello)5. Costes de infraestructura

5CÍÑASE RÍGIDAMENTE

A LAS REGLAS DE GESTIÓN MONETARIA Y DE RIESGO

Las reglas de gestión monetaria y de riesgo son fundamentales en todos los sistemas de trading, hasta el punto de que podemos cambiar por completo las características de una estrategia al realizar una variación pequeñas en estas reglas.

Todo diseñador de sis-temas y estrategias debe tener esto en cuenta con detalle. No sólo evitando cualquier cosa que pueda hundir la cuenta (mar-tingalas, grids, etc.), sino también desde el punto de su capacidad emocional para dejar un sistema o estrategia funcionando y no interferir en él.

Esto lleva al siguiente punto acerca de los inversores, pero una cosa que tratamos de hacer internamente es utilizar un método para ajustarnos al mercado todos los días.

Esto asegura que las ganancias o pérdidas se realicen de forma instantánea, evitando dejar colgadas posiciones abiertas y tener que enfrentarnos a algunos desaf íos emocionales. Este enfoque dejará de lado a los sistemas con reglas pobres con bastante fa-cilidad.

Recuerde que en la operativa apalancada, el valor neto de su cuenta es lo que importa, ya que es lo que conseguirá si cierra su cuenta ahora mismo.

6NUNCA HAY QUE OLVIDAR

QUE EL INVERSOR SIGUE SIENDO UNA

PERSONA EMOCIONALPara aquellos que quieran progresar es fundamental que consi-deren quién quieres que invierta en tu sistema. Debemos tener en cuenta que aunque podemos estar cómodos con rachas de pérdidas del 30% y cambios bruscos en la curva de beneficios, sus inversores no lo estarán.

Si queremos pasar al siguiente nivel, necesitamos construir los sistemas pensando en la gente que va a invertir en nosotros; típicamente en el mundo de las inversiones esto significa, bajo apalancamiento, bajo drawdown y rendimientos consistentes.

Una regla general interna es tener un ratio de Sharpe de al me-nos 3, un apalancamiento máximo de 10 a 1 y un drawdown que no sea superior al 10% tanto del patrimonio neto como del balance de la cuenta.

LAS REGLAS DE GESTIÓN MONETARIA Y DE RIESGO SON FUNDAMENTALES EN TODOS LOS SISTEMAS DE TRADING

SISTEMAS DE TRADING

ENE-MAR 2016 53

7TENGA EN CUENTA LAS LIMITACIONES

DE SU SISTEMALa regla clave final es asegurarse de que conoce los límites de un sistema. Esto incluye las condiciones de trading en las que fun-cionará y en las que no (ningún sistema es perfecto) y la escala-bilidad del sistema. Esto es, si nos entran 100 millones de libras para operar en nuestro sistema con un objetivo de beneficio de dos pips, lo más probable es que nuestro propio deslizamiento mate nuestro objetivo y nunca seamos rentables.

Debemos incluso tener en cuenta la infraestructura que estemos utilizando. Por ejemplo, las plataformas MT4 de la mayoría de brokers son tan lentas durante el dato de Nóminas No Agrícolas estadounidense que lo más probable es que la diferencia entre

el precio al que pensamos operar y el precio al que realmente se ejecuta será de 10 pips. Si el sistema es sensible al movimiento del precio entonces esto acabará con él.

Y ahí lo tenemos. En su mayor parte nuestras reglas son de sen-tido común, pero la gran mayoría de los sistemas que veo nunca han considerado estos puntos y, normalmente, incluso si dicen que tienen, su conocimiento es tan deficiente que apenas han arañado la superficie para responder a estas preguntas.

Conseguir estas cosas desde el principio le ahorrará mu-cho tiempo y esfuerzo y dará lugar a la construcción de algo muy especial.

AUNQUE PODEMOS ESTAR CÓMODOS CON RACHAS DE PÉRDIDAS DEL 30% Y CAMBIOS BRUSCOS EN LA CURVA DE BENEFICIOS, SUS INVERSORES NO LO ESTARÁN.

SISTEMAS DE TRADING

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OPTIMIZACIÓN

Seguimos en esta segunda parte hablando de la optimización combinatoria, como decíamos en el artículo anterior los sistemas de trading tienen con frecuencia una cantidad

importante de parámetros que hay que ajustar o establecer para tener una versión concreta del sistema. ¿Cómo puede la

optimización combinatoria facilitarnos la tarea?

POR FRANCISCO LÓPEZ

PARTE 2COMBINATORIA

SISTEMAS DE TRADING

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OPTIMIZACIÓN DE SISTEMAS DE TRADING

El proceso de optimización de sistemas es crucial en la producción de estos mecanismos de inversión. Al mar-gen de que la estrategia desarrollada sea o no rentable, una estrategia que no esté calibrada de forma óptima, no podremos asegurar que se comporte de forma rentable,

aunque la estrategia tenga una componente intrínsecamente rentable. Es por esto, que se hace indispensable la optimización de la estrategia utilizando backtesting.

BACKTESTINGEn un entorno de desarrollo/producción de sistemas, como en cualquier método científico, existe la posibilidad de usar un marco de trabajo, que estandarice dichos procesos de desarrollo y puesta en producción.

Al proceso de observación del rendimiento del sistema utilizan-do datos históricos del mercado (o mercados) para el que se ha

desarrollado la estrategia, se le denomina Backtesting.

EFECTOS ADVERSOS

A. La Calidad de los datos

Uno de los elementos adversos para la optimización es la mala calidad de los datos históricos; calidad referente a los errores derivados del proceso de observación, registro de las fuentes de datos, etc. Este efecto es minimizable si se utilizan fuentes fia-bles de dichos datos históricos.

B. Sobreoptimización

El gran “talón de Aquiles” de la optimización es la obtención de soluciones muy “ajustadas” a los datos de entrada, que en entor-nos de producción fracasan debido a que son entornos de incertidumbre, donde mo-vimientos en los precios de eventos pasados no aseguran movimientos futuros.

Es un entorno no determinis-ta donde la cantidad de varia-bles hace en cualquier caso dif ícil predecir movimientos futuros e imposible con un 100% de certeza.

Cuando se produce este sobreajuste o sobreoptimización, im-plica que es dependiente de la entrada; no solamente de los pa-rámetros, que van a mantenerse constantes en producción; sino del período de datos utilizado para el entrenamiento.

En conclusión, no funciona de igual forma en entornos que pre-sente diferentes patrones, aunque sean equivalentes, y la mayo-ría de las veces dan lugar a sistemas inestables que no solo no tienen el retorno esperado sino que fácilmente se convierten en sistemas con pérdidas.

Es por tanto fundamental encontrar métodos de optimización robusta donde no sea tan importante la calidad de los datos; puesto que un sistema robusto se comportará con buen rendi-miento a pesar de que el entorno cambie, y por tanto una mala calidad de datos se puede asumir como un cambio del entor-no a priori; y que eluda el problema de la sobreoptimización obteniendo soluciones óptimas “desacopladas” de los datos de entrada en la medida de lo posible.

IN-SAMPLE

Con éste término se conoce la ventana de tiempo utilizada para el entrenamiento. No existe una sola estrategia para aplicar este entrenamiento y pueden emplearse varias de estas ventanas, en función del propio proceso; pero la idea básica es escoger un período de tiempo sobre los datos históricos que sirva para apli-car la técnica de optimización que se desee, no usando ningún dato fuera de esta ventana, para poder verificar a posteriori si se produce sobreoptimización; es decir, si el sistema es dependien-te de la ventana.

OUT-SAMPLE

Esta muestra, incluye la ventana In-sample y añade un perío-do de tiempo no utilizado para la optimización; sirviendo, por tanto, para verificar el comportamiento de la estrategia una vez “abandonada” la zona dónde se conoce su rendimiento óptimo. De esta forma el problema de optimización combinatoria, se transforma en un problema de decisión multicriterio. Es de-cir, de un problema con un número de soluciones exponencial hemos simplificado dicho problema a, dentro del conjunto de soluciones óptimas, escoger el que se “comporte mejor” en la muestra no usada para realizar la optimización.

AUDITORÍA (PRE-PRODUCCIÓN)Este período, que es posterior en el tiempo, a la ventana Out-sample; está definido como un período de tiempo donde, una vez escogido el set de entrada o conjunto de parámetros para dicha estrategia, se aplica a un entorno real, con datos en tiempo real de un mercado, o mercados, concreto, realizando operacio-nes reales, aunque sin invertir realmente; por ejemplo usando una cuenta demo con dinero virtual.

EL GRAN “TALÓN DE AQUILES” DE LA OPTIMIZACIÓN ES LA OBTENCIÓN DE SOLUCIONES MUY “AJUSTADAS” A LOS DATOS DE ENTRADA, QUE EN ENTORNOS DE PRODUCCIÓN FRACASAN DEBIDO A QUE SON ENTORNOS DE INCERTIDUMBRE

SISTEMAS DE TRADING

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En esta etapa, podemos ver cómo se comporta su rendimiento. Es una práctica habitual, que en este período, los datos de ren-dimiento son publicados a los posibles inversores. Si el sistema obtiene la confianza de uno de ellos invirtiendo en él; para lo cual, normalmente, requiere un período suficiente para que ten-ga resultados visibles; entraríamos en la etapa de producción.

PRODUCCIÓNEsta etapa es la definitiva, donde el sistema está plenamente en producción arrojando datos reales de rendimiento como ins-trumento de inversión sobre un mercado concreto, y donde los inversores obtienen un beneficio a cambio de un riesgo. Esta información es realmente útil no solo para dar confianza al in-versor, sino para obtener datos de comportamiento que puedan dar ideas para nuevas estrategias. También se puede extraer in-formación si la estrategia experimenta algún cambio sustancial para analizar que ha ocurrido.

OPTIMIZACIÓN ROBUSTA DE SISTEMAS DE TRADING

PARADIGMA ROBUSTO

Existe cierta controversia sobre el término robusto incluso en-tre los investigadores del mismo ámbito. Se aplica a varios en-tornos, como puede ser la teoría de la decisión multicriterio, los sistemas de control, y en definitiva cualquier entorno donde exista incertidumbre.

La incertidumbre es pues el enemigo a batir, aunque no a elimi-nar, pues los entornos que requieren soluciones robustas son precisamente donde existe incertidumbre; es pues intrínseca-mente inherente.

Desde el punto de vista de un sistema de control, los conceptos de robustez e incertidumbre se definirían:

“Incertidumbre: diferencias entre el modelo matemático y el sistema real.

Robustez: capacidad del sistema de control de satisfacer las especificaciones a pesar de la incertidumbre.

Todos los sistemas reales están sometidos a los efectos de am-bos, por lo que siempre es recomendable hacer un análisis de robustez.

Existe un compromiso entre la dificultad de las especifica-ciones que se pueden cumplir y el nivel de incertidumbre que el sistema puede manejar, lo que implica que es muy impor-tante cuantificar bien la incertidumbre.”

LA INCERTIDUMBRE ES PUES EL ENEMIGO A BATIR, AUNQUE NO A ELIMINAR, PUES LOS ENTORNOS QUE REQUIEREN SOLUCIONES ROBUSTAS SON PRECISAMENTE DONDE EXISTE INCERTIDUMBRE

SISTEMAS DE TRADING

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Desde el punto de vista de la Estadística:

“El término “robustez” se utiliza, a menudo en Estadística para hacer referencia a ciertas características deseables de los procesos estadísticos. Se dice que un proceso es robusto respecto de las desviaciones de los supuestos del modelo, cuando el proceso continúa trabajando bien, aun cuando, en mayor o menor extensión, los supuestos no se mantienen. Tales supuestos, a menudo adoptados informáticamente, podrían ser por ejemplo, que una distribución subyacente sea Normal o que las observaciones posean una varianza constante.

En el caso de contrastación de hipótesis estadísticas, un test robusto evita la dificultad de que una decisión (en este caso entre dos hipótesis) se mantenga como muy inestable a la manera de un supuesto particular.”

Los bayesianos dan al término un significado más específico. Una aplicación bayesiana es robusta si la distribución posterior de un parámetro desconocido no es significativamente afectada por la elección de la distribución anterior o de la forma del mo-delo elegido para la generación de los datos.

Desde el punto de vista de la decisión multicriterio, se distingue el análisis de la robustez del análisis de sensibilidad:

“El análisis de sensibilidad es un proceso sistemático utili-zado para explorar cómo una solución considerada como “óptima” en el sentido paretiano, responde a los cambios introducidos en las condiciones de par-tida; las cuales típi-camente serán va-lores conocidos que podrán variar en el futuro o paráme-tros cuyos valores estarán expuestos a cuestionamiento.

De este modo, el análisis se sustenta alrededor del supuesto previo de que la optimización es el escenario principal, con la incertidumbre considerada como un factor potencialmente perjudicial.

El análisis tiene como objetivo estudiar y descubrir el grado de sensibilidad de la solución óptima ante cambios en los factores esenciales. Una solución insensible es considerada como ventajosa.”

Una solución se considera más robusta cuanto menos varía el rendimiento a lo largo del período de vida de la inversión. In-

dependientemente de la variación de los precios del mercado sobre el que se realiza dicha inversión.

La robustez de una solución no implica que dicha solución sea óptima ni viceversa, pero tampoco son contrapuestas. Por tanto son dos conceptos que pueden perseguirse de manera paralela.

HANDICAP DEL ANÁLISIS DE ROBUSTEZ

EN SISTEMAS DE TRADINGEl análisis de la robustez ideal supone conocer escenarios futu-ros. Cuanto mayor grado de incertidumbre menos factible es la posibilidad de conocer dichos escenarios. Por otra parte en entornos con gran incertidumbre, es cuando más necesario el enfoque robusto.

Es aquí donde radica la mayor restricción de la optimización robusta de los sistemas, pues los mercados bursátiles son en-tornos de gran incertidumbre, cuestión que juega en contra de la robustez.

PRUEBAS DE ROBUSTEZ

Existen varias pruebas que pueden realizarse en entornos de gran incertidumbre para analizar la robustez de forma indirecta dada la imposibilidad por las características intrínsecas de acce-der a escenarios futuros con 100% de certeza.

ANÁLISIS DE LA SENSIBILIDAD DE LOS

PARÁMETROS DE ENTRADA

Una técnica para evaluar la robustez de forma indirecta, es el análisis de la sensibilidad de las soluciones obtenidas; es decir, una vez tenemos el conjunto de soluciones, variamos mínima-mente cada uno de los parámetros, evaluando las funciones objetivo nuevamente, comparándolas con el resultado previo y observando cómo ha repercutido la variación en la variación de

los resultados. Se puede establecer una puntuación de la robus-tez en función del grado de variación observado.

ALTERACIÓN DE LOS DATOS DE ENTRADA

Dada la incertidumbre de los datos futuros, una alternativa al análisis de sensibilidad por variación de los parámetros a ser optimizados, nos lleva a utilizar los datos históricos de partida para generar “variaciones” de los mismos a modo de escenarios de entrenamiento, donde evaluar cómo afectan los cambios in-troducidos a la imagen de las funciones objetivo.

UNA SOLUCIÓN SE CONSIDERA MÁS ROBUSTA CUANTO MENOS VARÍA EL RENDIMIENTO A LO LARGO DEL PERÍODO DE VIDA DE LA INVERSIÓN

SISTEMAS DE TRADING

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Ruido Blanco

Es una serie de datos aleatoria (proceso estocástico) que se ca-racteriza por el hecho de que sus valores de señal en dos tiem-pos diferentes no guardan correlación estadística. Como con-secuencia de ello, su densidad espectral de potencia [PSD] es una constante, es decir, su gráfica es plana. Esto significa que la señal contiene todas las frecuencias y todas ellas muestran la misma potencia. Igual fenómeno ocurre con la luz blanca, de allí la denominación.

La alteración de series temporales con ruido blanco, asegura que el grado de correlación de la serie original permanece inal-terado, y por tanto, se producen series temporales alternativas, que pueden servir como diferentes escenarios sobre los que eva-luar la robustez.

Por tanto, será más robusta una estrategia cuyo rendimiento no muestre alteraciones significativas al ser evaluada sobre la muestra original y un número factible de escenarios generados a partir de la serie original con la adición de sendas series gene-radas en base al concepto de ruido blanco.

PREDICCIÓN DE PRECIOS

La predicción de precios o price forecasting es una rama de la Econometría que trata de inferir datos futuros a partir de datos históricos. Está basada en modelos estadísticos. Sus aplicacio-nes tienen origen en la predicción de los precios de la energía, pero pueden aplicarse a infinidad de campos, entre ellos la predicción de los precios de los mercados bursátiles. Aunque las estrategias de sistemas no puedan basarse fielmente en pre-dicciones donde cualquier grado de incertidumbre modifica completamente los resultados del sistema, si pueden aplicarse dichos escenarios posibles para el entrenamiento. Considerán-dose más robusta una estrategia cuyo rendimiento permanezca invariante ante una diversidad posibles escenarios generados en base a las técnicas de predicción de precios.

SISTEMAS DE TRADING

Muchos ya teníamos ganas de perder de vista el 2015. Un año que comenzó y terminó con atentados en París (“Charlie Hebdo” en enero, Bataclan en noviembre). Tragedias que demostraron hasta qué punto se ha complicado la eterna guerra petrolera mundial. Además, el año nos dejó con ganas de una recuperación económica que aún se hace de rogar. Así que ¡FELIZ AÑO NUEVO! Aunque más bien deberíamos decir: ¡FELIZ ANÓMALO 2016!

FELIZ ANÓMALO

POR MANUEL MORENO CAPA

2016LECTURA FUNDAMENTAL

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El 2015 fue, sin duda, un ejercicio desagradable. La tan ansiada recu-peración económica se difuminó por culpa del pinchazo chino y de los emergentes; el mercado siguió pen-

diente de una Reserva Federal a punto de cerrar el grifo de la liquidez y de un Banco Central Europeo sin más remedio de mante-nerlo abierto aún bastante tiempo; y todo se complicó por la locura de Daesh, esa panda de listos a la que le importa bien poco el Co-rán, porque lo único que quiere es utilizar el Islam para montar una dictadura (otra más) en un nuevo estado sobre ese desierto repleto de petróleo, el mismo escenario de una guerra sin fin desde que Caín le partió la cabeza a Abel. Lo peor es que esa guerra, una vez más, llega a nuestras calles

La guerra no terminará en 2016, porque siempre podremos ser blanco de fanáticos ignorantes y drogados, como los que en tor-no al año 1.000 utilizaba el fundador de la Secta de los Asesinos (http://wp.me/p4F59e-5s). Pero sí es probable que termine la sangrienta existencia el Estado Islámico, porque, por primera vez en la historia, una gentuza que usa el terrorismo contra el resto del mundo (no olvidemos que han matado, sobre todo, musulmanes) ha osado dejarnos su código postal, establecerse en un territorio bien definido. Es cuestión de tiempo que las ofensivas internacionales acaben con eso. Ojalá.

Pero el mal quedará sembrado y seguirá siendo motivo de incer-tidumbre, provocando vuelcos en los mercados (como que los valores de las empresas de armamento de disparen cada vez que haya un atentado y se mantengan fuertes todo el año, animados por la creciente demanda de bombas, misiles y demás chismes de matar), o generando un miedo al riesgo que tenga paraliza-da la inversión empresarial. Con ser esto una seria anomalía, particularmente preocupante para el ciudadano de a pie desde Damasco a Madrid, pasando, por supuesto, por París, siempre París, no es la única que alterará la economía y los mercados durante 2016. Veamos otros focos de inquietud en este anómalo feliz año nuevo:

LA FED POR UN LADO, EL BCE POR OTRO

Así no hay quien se aclare. Seguimos igual que desde que estalló la crisis de 2007. La Reserva Federal (Fed) de Estados Unidos no sólo va un lustro por delante del Banco Central Europeo (BCE) en sus decisiones (acertadas) de política monetaria, sino que está a punto de dar la vuelta, es decir, de comenzar a cerrar el grifo del dinero; mientras, el BCE se encuentra con que, debido al aún escaso crecimiento europeo y al escenario casi deflacio-nario, va a tener que seguir soltando euros en los mercados.

Esto, por supuesto, continuará distorsio-nando los mercados de divisas. Las políticas divergentes de la Fed y del BCE lógicamente beneficiarán al dólar, que se moverá en un escenario de tipos estadounidenses más al-tos. El resultado será que el billete verde se-guirá fuerte, por lo menos en los primeros meses de 2016.

Porque, desde luego, el euro no va a recibir estímulos para recuperarse, al menos desde

la política de tipos oficiales. Y esto nos lleva a otra de las grandes anomalías del año nuevo.

TIPOS NEGATIVOS EN LA DEUDA EUROPEA

Parece que los mercados ya se han acostumbrado a una anoma-lía que, en vez de ser una comprensible excepción, se ha conver-tido en una incomprensible regla: ¿o acaso no parece de tontos pagarle a alguien por el dinero que le estás prestando?

Estalló la crisis de la eurozona y mucha gente enloqueció pen-sando que Grecia, Portugal, España, Italia y algunos países más se hundirían en el mar como la Atlántida y no habría modo de cobrar sus deudas. En esos momentos, tenía cierto sentido que el omnipotente y súper seguro Bund alemán ofreciera intereses negativos. Todo parecía tan inestable, que muchos inversores estaban dispuestos en dejar su dinero en deuda alemana aunque esta no sólo no diese rentabilidad alguna, sino que “remunera-se” a tan generosos inversores con tipos negativos, es decir, les cobrase por su propio dinero.

Este absurdo se ha disparatado hasta el punto de que a finales de 2015 ya eran diecinueve los países de la moneda única que cobraban intereses por colocar sus bonos a dos años. Los dos últimos en sumarse a esta lista fueron España y Portugal, dos economías que, cierto, ya no están al borde del rescate, pero aún dejan mucho que desear. Portugal ha estado intervenido por los “hombres de negro” hasta hace nada y sigue muy vigilado, mien-tras un gobierno tripartito de izquierdas, inédito en su historia, da sus primeros pasos en este año nuevo. Y España, un país cuya deuda pública equivale ya al cien por ciento del PIB y cuya deu-da total (pública y privada) se eleva al trescientos por ciento del PIB, no parece precisamente una economía adecuada para pres-tarle dinero a tipo cero o incluso inferior. Por no hablar de que sea el quinto país de la zona euro que menos crece desde 2011 (cada vez que Rajoy decía que somos los que más crecemos de Europa a mí me daba la risa, mientras a él le crecía la nariz). Esto se une a otros datos no muy animosos: que nuestra renta por habitante sea similar a la de 2002, que tengamos 4,8 millo-nes de parados, un 22,2 por ciento de la población en riesgo de pobreza, una emigración pertinaz en busca de oportunidades,

LA RESERVA FEDERAL (FED) DE ESTADOS UNIDOS NO SÓLO VA UN LUSTRO

POR DELANTE DEL BANCO CENTRAL EUROPEO (BCE)

EN SUS DECISIONES (ACERTADAS) DE POLÍTICA

MONETARIA, SINO QUE ESTÁ A PUNTO DE DAR LA VUELTA

LECTURA FUNDAMENTAL

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Desde el verano pasado, cuando comenzaron los ca-lambrazos bursátiles en el gigante asiático, China no ha dejado de arrojar malos datos. Seis recortes de tipos oficiales en menos de un año no han alejado el temor a que pinche su mercado inmobiliario, se estrangule el crédito y persista la debi-lidad económica, con un ex-ceso de capacidad producti-va que no encuentra suficientes salida en el mercado interior y que se enfrenta al frenazo de sus mercados exteriores.

En otros emergentes, particularmente de Latinoamérica, las maquinarias también se atascan. Sobre todo porque el frenazo chino es una de las razones de la otra anomalía que podemos seguir padeciendo en 2016.

LAS MATERIAS PRIMAS, DE SALDO

China devora petróleo. En realidad, devora de todo. Es el ma-yor consumidor mundial de prácticamente cualquier materia prima. Su economía se zampa la mitad del cobre, el carbón y el aluminio que produce el mundo. Por eso, el frenazo de su economía ha paralizado a los países emergentes productores de materias primas. El precio de algunas commodities, como el ní-quel, el hierro y el zinc, ha retrocedido un tercio en doce meses. Otras, como el crudo, el gas o el maíz, llegaron en noviembre del año pasado a sus precios más bajos desde 1999.

Con el dólar fuerte y las cotizaciones de sus principales exporta-ciones en los niveles más bajos de los últimos dieciséis años, no sorprende que los países emergentes se atasquen, lo cual pone palos también en las ruedas del escaso crecimiento europeo. Cierto: en Europa podemos importar energía y materias primas minerales y agrícolas mucho más baratas (lo cual tampoco es tan buena noticia para un escenario casi deflacionario), pero no podemos exportar con alegría (pese a nuestro euro barato) ha-cia nuevas economías consumistas (y hasta ahora ansiosas de bienes europeos) en Asia y Latinoamérica. Por supuesto, tam-bién las riquísimas petro-monarquías del Golfo Pérsico pierden velocidad por culpa de un oro negro que pierde brillo.

En el petróleo, el panorama se complica porque productores tradicionales hasta ahora con problemas, como Irak e Irán, bombean crudo con intensidad. ¡Si hasta Daesh vende petró-leo a través de Turquía! Aunque mejor que bombardear sus ca-miones cargados de crudo en el desierto, habría que localizar al

un gobierno que también se estrena con el año nuevo… Vamos, que ni antes se justificaba nuestra disparata prima de riesgo, ni ahora parece normal que nos sumemos a la lista de “listos” a quienes los inversores pagan para prestarles dinero.

FALTA DE PERSPECTIVASNo hay nada más cobarde que un millón. Se dice siempre. Y ahora se ve en este absurdo de diecinueve países de la eurozona con intereses negativos en su deuda. Hay un exceso de liquidez (facilitado por el grifo abierto del BCE) que no encuentra me-jor destino que meterse en deuda pública… incluso pagando a cambio por ello.

¿Qué nos está contando, en definitiva, este absurdo de tipos por debajo de cero? Pues que la inversión no encuentra mejores des-tinos. No conf ía en proyectos empresariales. No se atreve a salir del agujero de unos tipos inferiores a cero.

Y tampoco sorprende. Porque las previsiones de crecimiento no sólo son, como siempre, discrepantes según quién las haga, sino que además resultan decepcionantes.

En Estados Unidos, vuelve el crecimiento, pero muy despacio. Tiene dificultades para crecer a ritmos superiores al dos por ciento anual. Una escasa velocidad de crucero que no estimula bastante el empleo. Pese a ello, la Fed ya comienza a normalizar sus tipos oficiales, que se moverán en entornos del 0,5 por cien-to o superiores durante 2016.

En Europa las cosas están bastante más frías. La mayoría de paí-ses se estancan y el BCE tiene claro que ampliará sus compras de deuda al menos hasta 2017, a medida que la economía euro-pea comienza a parecerse cada vez más a la japonesa: bajísimos crecimientos y persistente amenaza de deflación. De las previ-siones para España, mejor ni hablar: bastante más bajas que las del gobierno saliente, por supuesto, por más que se empeñara en llenarse la boca con la palabra crecimiento durante la inso-portable campaña electoral.

Y todo este escaso crecimiento en Europa se da con un euro ba-rato que debería facilitar las exportaciones, unas materias pri-mas por los suelos, unos tipos de interés cerca de cero… ¿Quién tiene la culpa? Además de los errores pertinaces en las políticas económicas y monetarias, hay otro culpable: el frenazo de los emergentes y, sobre todo, de China.

¿QUÉ NOS ESTÁ CONTANDO, EN DEFINITIVA, ESTE ABSURDO DE TIPOS

POR DEBAJO DE CERO? PUES QUE LA INVERSIÓN

NO ENCUENTRA MEJORES DESTINOS

Y TODO ESTE ESCASO CRECIMIENTO EN EUROPA SE DA CON UN EURO BARATO QUE DEBERÍA FACILITAR LAS EXPORTACIONES, UNAS MATERIAS PRIMAS POR LOS SUELOS, UNOS TIPOS DE INTERÉS CERCA DE CERO

LECTURA FUNDAMENTAL

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bróker que, quizás desde Suiza o desde la City de Londres, está intermediando con este “petróleo de sangre”.

Además, otros grandes productores que sacan petróleo de la arena con coste muy bajo (sobre todo Arabia Saudí) se han em-peñado en hacerle la guerra a eso que los romanos llamaban ruina montium y que ahora se llama fracking. Los que fracturan la tierra (como hacían los romanos en las Médulas para sacar plata) para extraer petróleo y gas hasta ahora inalcanzables, necesitan el barril por encima de los 70 dólares para ser renta-bles. Sacar crudo de un agujero en las arenas de Oriente apenas cuesta diez dólares por barril. Con el precio por debajo de los 50 dólares de los últimos meses, Estados Unidos tendrá dificul-tades para seguir con el fracking que le ha hecho autosuficiente en petróleo.

La Agencia Internacional de la Energía prevé que el crudo vol-verá al entorno de los 80 dólares por barril… ¡en 2020! Pero en un escenario más pesimista aventura que podría estancarse en el entorno de los 50 dólares durante lo que queda de década y no llegar hasta los 80… ¡dentro de casi un cuarto de siglo, hacia el 2040!

Esperemos que este pronóstico sea fallido y que un moderado repunte en las materias primas permita animarse de nuevo a los emergentes. Tampoco estaría mal que China reenfocara su mo-delo de crecimiento, para evitar el temido aterrizaje brusco de su economía. Y que los gobiernos a ambos lados del Atlántico se replantearan su “pensamiento único” de que la única política posible es la austeridad. A lo mejor es la hora de que la inversión pública (en Europa tenemos el famoso Plan Juncker, que habría que desarrollar) se anime de nuevo (y no sólo comprando bom-bas y misiles) para estimular nuestro maltrecho crecimiento… y para paliar ya durante este año nuevo tal cúmulo de anomalías en los mercados mundiales.

En todo caso, por anómalo que sea, esperemos que el año nuevo sea más feliz que el viejo.

LECTURA FUNDAMENTAL

http://www.fxstreet.es

LIBROS

ENE-MAR 201666

Si te consideras un Trader que domina el Análisis Técnico, este es tu libro; y si estas empezando a in-troducirte en este mundo,

también.

¿Cuántos Índices conoces? Y ¿Cuántos osciladores?

En este libro vas a descubrir des-de las herramientas más básicas del análisis técnico hasta las más sofisticadas, y todo ello de la mano de uno de los principales especialistas mundiales de esta materia, Steve ACHELIS.

Steve no sólo tiene los conocimientos de un gran especialis-ta, sino que los comparte con todos nosotros. En primer lugar como autor de este libro, pero también como promotor del archiconocido programa de Análisis Técnico, quizá uno de los de mayor difusión a nivel mundial, METASTOCK©. Steve tam-bién es fundador de Equis International Inc.

Si piensas que “… el análisis técnico, debido a su profundidad y complejidad, puede parecer magia…” (Martin Pring Presidente del International Insitute of Economic Research) en este libro encontraras la ciencia que subyace en el Análisis Técnico.

DE STEVE ACHELISDE LA A A LA Z

En la primera parte del libro Steve Achelis desarrolla una in-troducción al Análisis Técnico. Empezando con sus orígenes a principios del siglo XX, con la aparición de la Teoría de Dow, donde se encuentran las raíces del Análisis Técnico, y siguiendo por el desarrollo de conceptos básicos de esta técnica como el

precio, gráficos, soportes y resistencias, tendencias, medias mó-viles e indicadores… Términos que hay que dominar para poder entender el Análisis Técnico.

Achelis termina esta primera parte con 5 reglas de oro que él ha aprendido en su vasta experiencia como analista técnico. Ya solo estas 5 reglas justifican la lectura de este libro y dan valor al trabajo realizado por Steve.

En la segunda parte Steve eleva el nivel académico y desarro-lla una concisa referencia de un extenso surtido de indicadores técnicos y estudios de líneas. Para cada uno de ellos incluye

EL ANÁLISIS TÉCNICO

LAS OPORTUNIDADES VOLARON MIENTRAS PERMANECÍAMOS SENTADOS LAMENTANDO LAS OCASIONES PERDIDAS JEROME K. JEROME, 1889

LIBROS

sis Técnico de los Mercados y Prácticas de análisis de los Mer-cados Financieros y John Bollinger autor del libro Las Bandas de Bollinger:

“… Steve Achelis, ayuda al lector a efectuar la transición desde el reino de la magia al terreno de comprensible…” “una obra de presencia esencial en cualquier biblioteca de Análi-sis Técnico”.

Un libro imprescindible para cualquier Trader que se tome en serio su participación en los mercados.

Editorial Valor Editions

ISBN 978-84-9745-084-3 Autor Steve B.Achelis

Editorial Valor Editions Edición y Año 1era Edición

ISBN 978-84-9745-084-3 Páginas 480

una presentación, una explicación de cómo debe interpretarse y un ejemplo del indicador o estudio de la línea. En la mayoría de los indicadores también incluye las fórmulas para su cálculo paso a paso.

Lo que podría parecer árido y puro ejercicio académico se con-vierte en un análisis práctico con más de 200 gráficos y 90 ta-blas; con ejemplos para todos y cada uno de los conceptos. Esta segunda parte va a entusiasmar a los más avanzados Traders. En ella van a encontrar un sinf ín de herramientas que le ayudaran y acompañaran en su toma de decisiones diarias.

La combinación del cada vez más fácil acceso a los mercados financieros, y las oportunidades que estos ofrecen (alta volatili-dad, subidas y bajadas record), a la información y a la tecnología hace que cada vez existan más participantes en los mercados. Si tú eres uno de ellos y quieres aprovechar las oportunidades que ofrece hoy en día el trading electrónico diario tienes que cono-cer y familiarizarte con las herramientas del Análisis Técnico que S. Achelis desgrana en su libro.

Grandes gurús del Análisis Técnico recomiendan este libro como por ejemplo John P. Murphy, autor de libros como Análi-

POR LA REDACCIÓN DE HISPATRADING MAGAZINE

TESTOSTERONA,

La relación que se ha dado siempre entre la testosterona y el riesgo ha sido una constante en todos los estudios que se han realizado sobre la materia. Por ejemplo, uno de la Booth School de Chicago ha observado que las mu-jeres con más testosterona arriesgan más en las finanzas, y también llegan más lejos profesionalmente.

Las investigaciones anteriores habían demostrado que la testosterona promueve la competitividad y la dominación, reduce el miedo, y está asociada con compor-tamientos arriesgados como las apuestas y el consumo de alcohol. “En general, las mujeres tienen más aversión al riesgo que los hombres cuando toca tomar decisiones financieras, lo cual puede influir en la elección de sus carreras”, señala Paola Sapienza, profesora asociada de la Kellogg School of Management de la Northwestern University, otra de las participantes en la investigación. “Por ejem-plo, en nuestra muestra, el 36% de las estudiantes de MBA optan por la banca de inversión o la Bolsa, frente al 57% entre los hombres.

Por eso investigaron si la testosterona, más abundante en los metabolismos mas-culinos, tenía algo que ver; descubrieron que entre las mujeres, mayor presencia de testosterona estaba vinculada con mayor apetito por la aventura, y que los hombres y mujeres con la misma cantidad de dicha hormona tenían similar afi-ción al riesgo. Eso sí, entre los hombres ya no influía tener más o menos testos-terona. Estos datos concuerdan con los efectos estudiados de la testosterona en cognición espacial, señala Dario Maestripieri, Profesor de Desarrollo Humano Comparado de la Universidad de Chicago.

No obstante, parece que esto de la actividad en los mercados financieros al final sí va a tener un componente más químico del que pudiéramos creer en un primer momento. Y es que recientemente un estudio de la Universidad de Alicante, de nuevo, ha vuelto a incidir sobre este asunto. En un estudio en el que participaban voluntarios, no profesionales de los mercados financieros, en un entorno de labo-

CORTISOLY TRADING

EN LA MIRA

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¿ESTAREMOS PREDETERMINADOS A REACCIONAR DE UNA DETERMINADA FORMA DESDE NUESTRO NACIMIENTO?

ratorio en el que se recreaba el contexto de los mercados financieros. Al suministrar Cortisol y Testosterona a los voluntarios, según palabras de Fernando Cueva, uno de los profesores que han participado en el estudio “Los resultados fueron sorprendentes. Aumentó un 70 por ciento en acciones de alto riesgo tras darles cortisol, y entre un 40 y un 50 por ciento tras darles testosterona”.

¿Estaremos predeterminados a reaccionar de una de-terminada forma desde nuestro nacimiento? Si no pre-determinados, desde luego, según estudios como estos, sí hay un fuerte componente que parece poco o nada podemos controlar.

EN LA MIRA

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