En este artículo analizaremos en profundidad qué es el análisis cuantitativo y sus principales ventajas para que nuestras estrategias de trading consigan tener una mayor rentabilidad.
¿Qué es el análisis cuantitativo?
El análisis cuantitativo nos sirve para llevar a cabo estudios económicos y financieros sobre información relativa a los mercados financieros. Esta información es analizada mediante fórmulas, sistemas y herramientas que provienen de los campos de la matemática y de la estadística.
Este tipo de análisis nos sirve para encontrar patrones de comportamiento en el precio de determinados activos, que nos den una ventaja estadística cuando operemos en bolsa, es decir, que nos proporcionen una mayor probabilidad de ganar.
El origen del análisis cuantitativo lo encontramos en Estados Unidos, cuando hacia la década de los setenta algunos inversores empezaron a desarrollar fórmulas para pronosticar el precio de determinados activos, principalmente de las acciones.
El método científico
Para usar correctamente el análisis cuantitativo cuando invertimos en los mercados financieros, es fundamental aplicar el método científico. A continuación, vamos a explicar qué es exactamente el método científico y cómo lo podemos utilizar para operar en los mercados.
Cuando hablamos de método científico, hablamos de un método que se basa en hechos empíricos sometidos a pruebas de razonamiento. Este método está basado en dos principios:
- Reproducibilidad: poder repetir el experimento para comprobar su veracidad.
- Refutabilidad: todo resultado debe ser susceptible de ser refutado.
Por lo tanto, las pruebas hechas en base a un método científico no pueden considerarse absolutamente verdaderas, sino que son consideradas como ‘’no refutadas’’ hasta el momento.
El análisis cuantitativo en el trading
Hasta ahora, hemos hablado del análisis cuantitativo y del método científico pero… ¿Cómo podemos aplicar estas herramientas para hacer trading?
Pues bien, para usar este tipo de análisis debemos trabajar con series de datos numéricos. La información a través de la cual se generan lo gráficos de cualquier activo, son datos numéricos, los cuales están representados de forma visual.
El análisis cuantitativo requiere de datos medibles, y con la aplicación de unos determinados patrones (nuestra estrategia), podremos hacer el backtest y extraer las conclusiones de dicho análisis. Los resultados suelen representarse con la probabilidad de éxito de la estrategia (en porcentaje %), en un activo en concreto y durante un determinado periodo de tiempo.
Backtesting
El backtest nos sirve para comprobar la efectividad de una estrategia de trading antes de utilizarla en el mercado. Para llevar a cabo el análisis podemos utilizar el software Forex Tester, para prácticamente cualquier mercado, índice y acción.
Gráfico 1: Comprobando la efectividad de la estrategia
Una de las preguntas que surge cuando estamos testeando nuestras estrategias es… ¿Durante cuánto tiempo va a funcionar? Pues normalmente, la estrategia funciona 5 veces menos tiempo que el backtest que realicemos.
Siguiendo esta regla, si hacemos el backtest durante un periodo de 10 años, la estrategia puede funcionar durante unos 2 años. No obstante, este periodo es orientativo y puede variar. Cuanto más completo sea el backtest de nuestra estrategia, más confianza tendremos en nuestro sistema para operar en bolsa.
Es muy importante que llevemos a cabo todas las comprobaciones para que el backtest sea robusto, cuando hemos comprobado la esperanza matemática positiva, vamos a incrementar nuestra confianza en el sistema al mismo tiempo que fortalecemos nuestra predisposición psicológica a que el sistema funcione.
¿Hacer un Backtest o Testear en tiempo real?
Otra de las preguntas habituales cuando llega el momento de testear nuestra estrategia es… ¿Vale la pena hacer un Backtest o mejor testear la estrategia a tiempo real?
Pues bien, la realidad es que si queremos testear nuestra estrategia a tiempo real, nos llevará mucho tiempo obtener resultados fiables y es una mala idea si lo planteamos tanto desde el punto de vista del tiempo, como del esfuerzo que vamos a dedicar.
Para ello, la mejor opción es hacer un backtest de las series de datos históricas de los mercados en los que queramos operar.
Para hacer un backtest necesitamos, en primer lugar, una estrategia claramente definida. Debemos detallar el mercado, puntos de entrada, puntos de salida y el riesgo que asumimos por operación.
Gráfico 2: Backtest en la hoja Excel
El paso más importante viene ahora. Tenemos que elaborar una tabla en una hoja Excel donde se indiquen las distintas particularidades en función de cada estrategia. La información que siempre debe aparecer es el precio de entrada y el precio de cierre de cada operación.
Gracias a estos datos sabremos la cantidad de operaciones ganadoras, la cantidad de operaciones perdedoras, las pérdidas máximas y los beneficios máximos. También obtendremos datos como la media estadística, la desviación estándar y lo más importante, la esperanza matemática de nuestra estrategia.
No cabe olvidar que para sacar unas conclusiones fiables y representativas, el marco temporal que debemos utilizar para hacer el backtest debe ser de entre 2 y 10 años.
Los resultados del backtest
Debido a que el análisis de las series de datos pertenecen al pasado, los resultados que vamos a obtener son probabilísticos. No podemos saber con certeza absoluta cómo se va a comportar el precio en el futuro.
Hasta el día de hoy, la forma de análisis estadístico más fiable, rápido y versátil que tenemos a nuestra disposición es este, con el que podremos descartar las estrategias con baja esperanza matemática sin dedicarle una cantidad excesiva de nuestro tiempo y evitando grandes pérdidas en el mercado, que no podríamos haber evitado si no hubiéramos hecho este análisis.
Referencias bibliográficas
- Bernstein, Peter L. (1992) Capital Ideas: The Improbable Origins of Modern Wall Street
- Bernstein, Peter L. (2007) Capital Ideas Evolving
- Patterson, Scott D. (2010). The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It.
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