Filosofía de la ciencia: la ciencia progresa poniendo las ideas a prueba frente a la evidencia, no defendiendo creencias.
Sustituye las predicciones y las opiniones por observación, evidencia y decisiones repetibles
Este es el capítulo 1 de mi libro: Cómo operar como un científico: usa los principios de la ciencia para crear, probar y mejorar continuamente un sistema de trading rentable
Dos operadores abrieron el mismo gráfico esa misma mañana. El primero dice que la acción parece fuerte y probablemente está comenzando una nueva tendencia alcista, así que la compra. El segundo abre una hoja de cálculo con 74 cruces alcistas previos de las EMA de 5 y 20 días, descubre que la configuración produjo una tasa de aciertos de alrededor del 60 por ciento y una relación promedio entre recompensa y riesgo de 2:1 en una muestra amplia de operaciones, y también la compra. La misma operación, el mismo precio de entrada, la misma tarde de incertidumbre mientras la acción retrocede cincuenta centavos después de la entrada. Solo uno de esos operadores puede decirte qué espera que ocurra en las próximas cien operaciones, y solo uno sabe que está ejecutando una estrategia con expectativa positiva en lugar de actuar por intuición.
Esa diferencia es el tema central de este libro, y comienza con un procedimiento tomado del laboratorio.
Observa algo específico.
Propón una explicación que podría ser incorrecta.
Diseña una prueba capaz de refutar esa explicación.
Recopila suficientes datos para que el azar no determine la respuesta.
Compara el resultado con lo que habría ocurrido.
Luego vuelve a probar la idea con datos que nunca hayas visto.
Seis pasos. Ninguno te pide que predigas nada.
La predicción es el hábito que vuelve poco rentables a la mayoría de los operadores minoristas y puede ir causando pérdidas poco a poco a lo largo de los años, mientras el operador se siente inteligente todo el tiempo. Un operador que opera como un científico sustituye una pregunta equivocada por otra mucho mejor. En lugar de preguntarse qué hará el mercado a continuación, se pregunta con qué frecuencia una situación definida ha producido un resultado definido, en qué medida y en comparación con qué. Nunca sabrás qué hará la próxima operación. Puedes saber, dentro de un margen de error establecido, qué han hecho cien operaciones del mismo tipo. Es un tipo de conocimiento distinto. Solo el segundo da beneficios.
La observación es lo primero
Todo descubrimiento científico comienza cuando alguien escribe lo que realmente ocurrió. Para los operadores, eso significa llevar un diario, aunque probablemente no del tipo que hayas llevado antes. El diario emocional, donde anotas que sentiste ansiedad y entraste antes de tiempo, puede ser útil para la conducta, pero no produce datos que puedas ordenar, filtrar o probar. Lo que necesitas es un conjunto de datos estructurado con campos idénticos en cada fila.
Registra la fecha, el símbolo, el nombre de la configuración, el precio de entrada, el stop inicial, el precio de salida, el tamaño de la posición y el resultado en múltiplos de R. R es tu unidad de riesgo, definida como la distancia entre el precio de entrada y el stop loss original.
Por ejemplo, supongamos que compras una acción a $100 con un stop inicial en $95. Tu riesgo es de $5 por acción, así que 1R equivale a $5. Si sales a $110, ganas $10 por acción, o +2R. Si sales a $95, pierdes $5.00 por acción, o -1R.
Medir cada operación en R estandariza tus resultados, independientemente del precio de la acción o del número de acciones negociadas. Te permite comparar operaciones objetivamente y evaluar el rendimiento real de tu sistema de trading, en vez de dejarte engañar por las ganancias y pérdidas brutas en dólares.
Después, registra el contexto según los parámetros del mercado que quieras analizar. ¿Estaba el S&P 500 por encima o por debajo de su media móvil de 50 días ese día? ¿Cuál era el rango verdadero promedio de la acción como porcentaje del precio, cuál era el volumen en relación con su promedio de 20 días, a qué sector pertenecía y a qué hora del día entraste? Muchas columnas pueden parecer trabajo administrativo, pero te dan datos valiosos para analizar. El contenido de esas columnas dependerá de qué señales te parezcan más útiles.
Durante las primeras decenas de operaciones, llevar registros detallados puede parecer trabajo inútil. Sin embargo, con una muestra mucho mayor, aparecen patrones. Quizá descubras que tus mayores pérdidas ocurren sistemáticamente en ciertas condiciones de mercado, que una configuración supera con creces a otra o que las operaciones realizadas fuera de tus reglas escritas rara vez tienen éxito.
Esas conclusiones no surgen de la memoria. Surgen de los datos. Dedicar unos minutos a registrar cada operación crea una base de datos que puede revelar debilidades que eliminar y fortalezas que aprovechar. A lo largo de una carrera de trading, esos pequeños hábitos diarios pueden convertirse en una de las inversiones de mayor rendimiento que haga un operador. Hoy en día, muchas plataformas de software automatizan esta tarea.
Convertir una creencia en algo que pueda fallar
Escribe una observación y tu cerebro enseguida te ofrece una historia para explicarla. Esa historia es una hipótesis. Solo tiene valor si es lo bastante específica como para poder demostrarse equivocada.
«Los cruces de medias móviles generan ganancias» es una opinión, no una hipótesis. No hay nada específico que probar.
Ahora compárala con esta afirmación: cuando la EMA de 5 días de una acción específica cruza por encima de su EMA de 20 días, la operación produce una tasa de operaciones ganadoras del 60 por ciento y una relación promedio entre recompensa y riesgo de 2:1 durante los siguientes veinte días de negociación, cuando se utiliza el mismo cruce a la baja como señal de salida.
Cada parte de esa afirmación se puede probar. Otro operador que use las mismas reglas debería obtener resultados casi idénticos. Y lo más importante: se puede demostrar que la hipótesis es incorrecta. Si el backtest muestra una tasa de operaciones ganadoras de solo el 45 por ciento y una relación entre recompensa y riesgo de 1:1, habrás descubierto que la idea no ofrece una ventaja rentable antes de arriesgar dinero real.
Por eso toda idea de trading debe empezar como una hipótesis comprobable, no como una creencia. Una hipótesis te indica exactamente qué medir y le da al mercado la oportunidad de demostrar que estás equivocado mediante la acción de los precios en vivo, los backtests o los estudios de gráficos históricos. Si una señal supera pruebas repetidas en diferentes acciones y entornos de mercado, quizá hayas encontrado una ventaja genuina. Si no las supera, te habrás ahorrado operar con una estrategia que solo sonaba bien en teoría.
Medir la ventaja
Cuando tengas unos cientos de filas de datos, hay una cifra que importa más que cualquier otra en tu pantalla: el resultado promedio por operación en unidades R. Los operadores la llaman expectativa.
La expectativa es la cantidad promedio que puedes esperar ganar o perder en cada operación a lo largo de una muestra grande.
La fórmula es:
Expectativa = (Tasa de operaciones ganadoras × Ganancia promedio en R) − (Tasa de operaciones perdedoras × Pérdida promedio en R)
Supongamos que analizas 100 operaciones y encuentras una tasa de operaciones ganadoras del 40 por ciento. Tu operación ganadora promedio es de 2R y tu operación perdedora promedio es de 1R.
El cálculo es sencillo:
(0.40 × 2) − (0.60 × 1) = 0.80 − 0.60 = +0.20R
Tu expectativa es de +0.20R por operación. Si arriesgas $100 en cada operación, tu beneficio esperado a largo plazo es de $20 por operación. Tras 500 operaciones, tu expectativa estadística es de unos $10,000 de beneficios antes de comisiones y deslizamiento.
Ahora compáralo con otro sistema que tiene una tasa de operaciones ganadoras del 70 por ciento, una ganancia promedio de 1R y una pérdida promedio de 3R.
(0.70 × 1) − (0.30 × 3) = 0.70 − 0.90 = -0.20R
Aunque este operador gana siete de cada diez operaciones, el sistema pierde un promedio de 0.20R por operación, porque las pérdidas son mucho mayores que las ganancias.
Esta es una de las lecciones más importantes del trading. Una tasa alta de operaciones ganadoras no garantiza la rentabilidad. Lo que importa es la expectativa. Esta combina tanto tu tasa de operaciones ganadoras como tu relación entre recompensa y riesgo en una sola cifra que te indica si tu estrategia de trading tiene una ventaja positiva. Casi ninguna estrategia de trading será rentable a largo plazo si tiene grandes pérdidas.
Decidir cuántos datos son suficientes
Uno de los mayores errores que comete un operador es creer que una muestra pequeña de operaciones demuestra que ha encontrado una ventaja. No es así. Las muestras pequeñas están muy influidas por la suerte.
Imagina que pruebas una nueva estrategia de trading durante solo 20 operaciones y ganas 14. Una tasa de operaciones ganadoras del 70 por ciento parece impresionante, pero después de solo 20 operaciones, podría tratarse simplemente de una racha de suerte. En las siguientes 20 operaciones quizá ganes solo 8, lo que reduciría la tasa global de operaciones ganadoras al 55 por ciento.
Ahora supongamos que pruebas la misma estrategia durante 200 operaciones y sigues ganando alrededor del 60 por ciento de las veces. Ese resultado es mucho más creíble porque el azar influye mucho menos en una muestra grande.
Cuanto mayor sea el tamaño de tu muestra, más confianza podrás tener en que tus resultados reflejan el rendimiento real de la estrategia y no el azar.
Como guía práctica:
Menos de 30 operaciones te dicen muy poco.
Alrededor de 100 operaciones te dan una primera estimación razonable.
Alrededor de 200 operaciones ofrecen mucha más confianza.
Trescientas operaciones o más te dan una imagen mucho más fiable de si realmente existe una ventaja en el trading.
Los operadores profesionales entienden que cada nuevo sistema de trading es un experimento. Empiezan arriesgando pequeñas cantidades de capital mientras recopilan suficientes datos para determinar si la estrategia tiene una expectativa positiva genuina en operaciones reales. Solo después de que la evidencia respalde sistemáticamente la estrategia se plantean aumentar el tamaño de sus posiciones.
El objetivo no es demostrar rápidamente que tienes razón. El objetivo es reunir pruebas suficientes para confiar en los resultados. En el trading, la confianza debe basarse en los datos, no en un puñado de operaciones ganadoras.
El tamaño de la posición es el precio de la incertidumbre
Encontrar una estrategia de trading rentable es solo la mitad del trabajo. La otra mitad consiste en decidir cuánto dinero arriesgar en cada operación.
Muchos operadores creen que deberían arriesgar más dinero cuando encuentran una estrategia con expectativa positiva. El problema es que ningún backtest ni estudio histórico puede decirte exactamente cómo se comportará la estrategia en el futuro. Toda estimación conlleva incertidumbre.
Por eso los operadores profesionales arriesgan solo un pequeño porcentaje de su cuenta en cada operación.
Una pauta habitual es arriesgar entre el 1% y el 2% de tu cuenta en cada operación. Así, una racha normal de pérdidas no causará daños graves, y tu ventaja tendrá suficientes operaciones para desarrollarse.
Por ejemplo, supongamos que tienes una cuenta de trading de $100,000 y decides arriesgar el 1 por ciento por operación. Tu pérdida máxima es de $1,000.
Si tu entrada es a $50 y tu stop loss está en $45, arriesgas $5 por acción. Divide el riesgo máximo en dólares por el riesgo por acción:
$1,000 ÷ $5 = 200 acciones
Ahora supongamos que la misma operación requiere un stop más amplio, en $40 en vez de $45. Tu riesgo ahora es de $10 por acción.
$1,000 ÷ $10 = 100 acciones
Fíjate en lo que cambió. El stop loss se amplió al doble, así que el tamaño de tu posición se redujo a la mitad. Sin embargo, tu pérdida máxima sigue siendo de $1,000.
Así es como los operadores profesionales piensan en el tamaño de las posiciones. No deciden primero cuántas acciones comprar. Deciden cuánto dinero perderán si la operación sale mal y luego calculan el tamaño correcto de la posición en función de eso.
Al mantener constante el riesgo en dólares de una operación a otra, le das a tu ventaja de trading el tiempo que necesita para funcionar y proteges tu cuenta de las inevitables rachas de pérdidas que experimenta todo sistema rentable.
Cambia una sola cosa a la vez
Los operadores aficionados suelen cambiar varias partes de su estrategia a la vez después de una racha de pérdidas. Puede que ajusten la señal de entrada, muevan el stop loss, cambien el objetivo de beneficios y aumenten o reduzcan el tamaño de la posición, todo al mismo tiempo. Si los resultados mejoran, no tienen forma de saber qué cambio marcó realmente la diferencia. Si empeoran, tampoco saben qué lo causó. Los buenos experimentos cambian una sola variable a la vez.
Por ejemplo, supongamos que quieres saber si un stop dinámico funciona mejor que un objetivo de beneficios fijo. Mantén todo lo demás exactamente igual. Usa las mismas 300 operaciones históricas, las mismas reglas de entrada, los mismos stop loss y el mismo tamaño de las posiciones. La única diferencia es el método de salida. Tu estrategia original produjo una expectativa de 0.20R por operación. La versión con stop dinámico arroja una expectativa de 0.30R por operación. Como solo cambió una regla, puedes concluir con confianza que el nuevo método de salida mejoró la estrategia en 0.10R por operación. Esa mejora es medible y reproducible, y te proporciona una base sólida para probar la siguiente idea.
Define de antemano cuándo falla el sistema
El hábito que distingue a un operador científico de uno optimista queda escrito en el plan de trading antes de realizar la primera orden en vivo, y define las condiciones bajo las cuales el sistema se declara inválido.
Puede servir algo como esto: si la expectativa realizada en cualquier período móvil de 100 operaciones se vuelve negativa, o si la caída supera 1.5 veces la peor caída observada durante las pruebas, se detiene el trading y se vuelve a evaluar el sistema. Una caída máxima de 10R en el backtest establece un nivel de suspensión en vivo de 15R. Déjalo escrito de antemano, ponle fecha y considéralo innegociable cuando llegue el momento.
Ese único párrafo de tu plan te protege frente a la conducta más costosa de este negocio: seguir operando con capital real con una idea de estrategia fallida porque dejarla sería como admitir que tu investigación estaba equivocada. Un investigador cuya hipótesis falla no ha fracasado en su investigación. Ha descartado un camino equivocado y ha seguido adelante con su capital de trading intacto.
Para qué sirve realmente la intuición
Nada de esto significa que tus instintos no valgan nada. La intuición es excelente para generar hipótesis, pero suele ser un pésimo mecanismo principal para tomar decisiones, y el error más común de los operadores es asignarle ese segundo papel. Desarrollar la intuición requiere muchos años de experiencia en los mercados y en el trading, y normalmente surge al observar patrones en los mercados una y otra vez, hasta que el subconsciente los aprende. Incluso al llegar a ese nivel, todos deben usar datos cuantificados.
Para los operadores veteranos, cuando algo en un gráfico les pone los pelos de punta, esa reacción proviene de miles de horas de exposición a patrones y a menudo apunta a algo real. Hazle caso anotándolo. Toma una captura del gráfico, ponle fecha, describe la condición con números que podrías codificar y guárdala en un archivo de ideas sin probar. Luego sigue operando según tus reglas probadas. Una vez al mes, saca tres elementos de ese archivo y somételos al mismo proceso que acabas de leer.
La mayoría probablemente fracasará. Una quizá aumente tu expectativa en R, y eso puede acumularse. El problema es que se te escapan ideas para gestionar tus operaciones y no puedes investigarlas, ya sea porque ignoras la intuición o, mucho peor, porque apuestas por ella en vivo sin investigar su viabilidad.
Incorpora el método científico a tu plan de trading
Crea un registro estructurado de operaciones con columnas fijas (fecha, símbolo, nombre de la configuración, entrada, stop loss inicial, stop dinámico, objetivo de beneficios, número de acciones, múltiplo de R, volumen relativo, sector, hora de entrada, etc.) y completa todas las columnas en cada operación, sin excepción. Recopila los datos que necesitarás para analizar.
Convierte cada idea de trading en una hipótesis escrita que incluya una condición de entrada definida, una condición de salida definida, un período de medición definido y una referencia definida que deba superar antes de recibir capital.
Calcula la expectativa mensual como (Tasa de operaciones ganadoras x Ganancia promedio en R) menos (Tasa de operaciones perdedoras x Pérdida promedio en R), y haz un seguimiento por separado para cada configuración distinta y para la cuenta.
Niégate a sacar conclusiones antes de las 30 operaciones; considera que entre 100 y 200 es el umbral de confianza, y expresa siempre tu tasa de operaciones ganadoras como un intervalo, usando la raíz cuadrada de p(1 menos p) dividida por n, en lugar de como una cifra única.
Calcula t = (R promedio dividido por la desviación estándar de R) x la raíz cuadrada de n en cada revisión, y mantén el riesgo en el 1 por ciento del capital o por debajo por operación hasta que t supere 2.0.
Determina el tamaño de la posición a partir de la distancia al stop y de un riesgo fraccional fijo del 1 por ciento al 2 por ciento del capital, y calcula el número de acciones dividiendo el riesgo en dólares por la distancia al stop por acción.
Prueba exactamente un cambio de regla por ciclo frente a una lista de operaciones sin cambios y registra la diferencia de expectativa en R para que cada mejora tenga una causa documentada.
Escribe los criterios que invalidan una estrategia antes de empezar a operar en vivo (expectativa negativa en un período móvil de 100 operaciones o caída superior a 1.5 veces la peor caída probada) y trata el desencadenante como automático.
Mantén un archivo fechado de intuiciones sin probar, con capturas de pantalla y condiciones numéricas, y selecciona tres de ellas para someterlas a pruebas formales siguiendo un calendario mensual fijo, en lugar de actuar en tiempo real basándote en ellas.
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