Como desarrollar tu propio indicador – verificacion

0 217

En esta serie hemos visto cómo los indicadores funcionan, básicamente, a través de la identificación de padrones. Esto se logra enfocándose en la relación entre ciertos datos, y se representan en gráficos para facilitar la identificación de posibles padrones. Las “señales” que da el indicador son, entonces, un indicio que ciertas condiciones de mercado están presente.

Ahora, la pregunta principal pasa a ser, ¿cómo saber si estas señales son parte de un padrón? Y, asumiendo que lo son, ¿son realmente de alguna utilidad? En esta última pregunta tenemos la problemática de si un indicador “funciona”; la utilidad práctica de un indicador es avisar cuando hay que hacer una operación en el mercado – que es distinto a decir que el indicador está analizando bien los datos del mercado.

Función técnica de un indicador

Un indicador es básicamente una serie de cálculos (podríamos decir, algoritmo) que saca datos del mercado; entonces el trader tiene que instruirlo a buscar la información que sea de real utilidad. Fundamentalmente, el indicador necesita encontrar padrones.

Por ejemplo: el SMA, que promedia los puntos de abertura con los puntos de cierre durante un período de tiempo. Si el valor del SMA es demasiado bajo, el gráfico tendrá mucha variación, y no será posible encontrar un padrón. Por otro lado, si el valor es demasiado alto, entonces encontrará una tendencia de tan largo plazo que el gráfico será virtualmente plano y no habrá un padrón identificable.

Dado eso, hay que implementar los indicadores de tal forma que tienen las condiciones óptimas para encontrar padrones. Una forma de ello es usar los datos pre-establecidos, que son los más usados, y tratar de seguir a los demás traders en sus operaciones. Otra es encontrar una mejor combinación.

En el fondo, uno de la razones por qué se podría llegar a la conclusión que un indicador “no funciona” es porque no tiene la implementación correcta.

Función práctica de un indicador

Si el indicador está configurado de la forma apropiada para las condiciones de mercado, ahora está la pregunta si el padrón que está detectando es de utilidad, no sólamente para operar en el mercado, sino que si se ajusta a tu estilo de trading.

Por ejemplo, tu estrategia podría requerir de un movimiento mínimo de 100 pips, porque tomas órdenes de largo plazo. Entonces, si tienes un indicador que da muchos señales efectivos, pero todos con movimientos de apenas 10 pips… podrías decir que el indicador “no funciona” – pero para un “scalper”, ese tipo de indicador sería fenomenal. Por cierto, puedes decidir cambiar de estrategia para alinear con el indicador, como también buscar otro indicador que más se acomoda a tu estilo.

También está el problema de que si el indicador aparenta mostrar padrones que parecen ser muy buenos – pero en realidad, son meras coincidencias. Queda la impresión de que es un buen indicador, pero al final no da resultados… ¿cómo podemos saber eso?

Ensayo, y mucho ensayo

Una de las características de un padrón es que son replicables – el propósito del indicador es jústamente encontrar un padrón que se repite en el tiempo. En consecuencia, si aplica el indicador sobre muchos datos, entonces el indicador debería ser consistente en las señales que da.

Ahora, hay mencionar la advertencia de que los resultados pasados no necesariamente indican desempeño futuro; y hay un riesgo de que si prueba el indicador muchas veces con buenos resultados, puede llevar a confiarse en demasía de que “siempre” va a resultar. Eso puede llevar a pérdidas. El propósito de ensayar el indicador no es verificar que siempre funciona, sino para darse una idea cual es el riesgo relativo del indicador.

Por ejemplo, si hace backtest sobre un el indicador en un período de 1,000 (algo bastante difícil de hacer en tiempo real, pero es posible con backtesting), obtendrá entre varios cientos y miles de datos (dependiendo de la frecuencia con que el indicador produce señales).

Esto permite reducir la posibilidad de que el indicador está funcionando simplemente por coincidencia, y calcular la relación entre las veces que da resultados y las veces que no. Lógicamente esto no permite saber si la próxima operación será exitosa; permite desarrollar una tendencia de largo plazo. Y también está la posibilidad de que la dinámica de riesgo del mercado haya cambiado.

Sin embargo, mientras más datos se obtiene, más posibilidades hay que la replicación sea consistente. Es por este motivo que hay que hacer backtest lo más posible, y llevar un registro de las operaciones para ver cómo funciona la estrategia en tiempo real. Un aspecto fundamental de la ciencia es el tamaño de muestra, y si vamos a ser científicos con nuestro trading, ese principio aplica también en la forma de elegir y usar los indicadores.

START TRADING

or practice on DEMO ACCOUNT

Trading CFDs Involves high risk of loss

Deja una respuesta

Su dirección de correo electrónico no será publicada.