En este artículo explicaremos qué es el análisis de datos y su importancia en la inversión en bolsa, entre otros conceptos de gran importancia para hacer trading de la forma adecuada.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de gestión y transformación de toda aquella información útil obtenida de los mercados financieros, que nos va a ayudar a tomar decisiones sobre nuestras estrategias y nuestras inversiones, fundamentadas en los resultados de dichos análisis.
¿Qué importancia tiene el análisis predictivo?
El análisis predictivo es el conjunto de técnicas estadísticas, de modelización, y machine learning que nos permite analizar los datos históricos con el objetivo de hacer predicciones sobre la futura evolución de los precios en un mercado determinado.
Estos modelos predictivos extraen patrones de los datos históricos con la intención de identificar oportunidades y riesgos potenciales. Los modelos identifican correlaciones entre varios factores, obteniendo las probabilidades asociadas a los riesgos y beneficios potenciales de una determinada estrategia de inversión.
¿Cómo analizar los datos de un Backtest?
Pero… Vamos a lo realmente importante. ¿Cómo podemos utilizar el análisis de datos para mejorar la calidad de nuestro Backtest?
Pues bien, a nosotros lo que nos interesa realmente es cómo analizar los datos del backtest y para ello vamos a simplificar el proceso y nos vamos a centrar principalmente en 2 parámetros. Estos parámetros nos van a servir tanto si somos inversores particulares, como si nuestro dinero está gestionado por terceros como en el caso de los fondos de inversión.
Los 2 parámetros más importantes para analizar los datos de un Backtest son los siguientes:
El drawdown
El rentabilidad histórica
¿Qué es exactamente el Drawdown?
En primer lugar, vamos a explicar qué representa el drawdown.
Tal y como su propio nombre indica, el drawdown mide las mayores caídas que experimenta tu cuenta en momentos de mercado negativos.
Gráfico 1: ejemplo práctico del Drawdown
Si nos fijamos en el ejemplo, en una cuenta con 20.000$ que durante un año ha caído hasta los 15.000$ y después ha rebotado hasta los 25.000$, podemos decir que esta cuenta ha experimentado un drawdown de -5.000$.
Estas caídas pueden representarse en cantidades monetarias (el drawdown es de – 5.000$), o en porcentaje respecto a máximos (el drawdown es del -25%). Expresar el drawdown en porcentaje es muy útil, dado que nos permite comparar distintas estrategias con cuentas de distinto tamaño.
Como has podido ver, el drawdown es un elemento básico para valorar qué sistema de trading nos conviene utilizar. Muchos traders se centran únicamente en la rentabilidad histórica del sistema, sin tener en cuenta la volatilidad que experimenta el sistema en un determinado periodo de tiempo.
Las personas que llevamos tiempo operando, asumimos que el drawdown y la volatilidad forman parte de las reglas del juego y podemos seguir operando nuestro sistema con disciplina y normalidad.
Pero para las personas que están empezando en el trading, una racha negativa del 25% les puede llevar cometer el error de modificar su estrategia para intentar remontar lo antes posible los resultados negativos, y este es uno de los errores más grandes que podemos cometer.
Es importante recordar que ganaremos dinero con el sistema que hayamos testeado y revisado, siempre que tenga una esperanza estadística positiva. Si cambiamos las reglas del juego estaremos dejando la suerte en manos del mercado, y de esta forma es muy probable que pierdas hasta el último euro.
A nivel psicológico, las rachas de operaciones perdedoras afectan de forma muy notable a los traders principiantes, llevándolos a tomar decisiones que se salen de la estrategia previamente definida y que puede lastrar aún más significativamente los resultados de nuestra cuenta.
¿Qué importancia tiene la rentabilidad histórica?
La rentabilidad histórica es la cantidad de dinero que hemos ganado respecto a la inversión inicial.
Gráfico 2: ejemplo práctico de la rentabilidad histórica
Como decíamos, la rentabilidad histórica puede expresarse en términos absolutos (cantidades monetarias), y en términos relativos (porcentaje). En el caso de este ejemplo, en términos absolutos la cuenta habría subido +10.000$, mientras que en términos relativos habría experimentado una subida del +20%.
Para poder comparar la rentabilidad histórica con otras estrategias y con otros inversores, conviene expresar los resultados en %.
¿Qué tienen en común los gestores de fondos y los inversores particulares?
Tanto los inversores particulares como los grandes fondos de inversión, suelen preferir estrategias que generen poca volatilidad en sus inversiones. En general, el drawdown que puede llegar a soportar un inversor medio está alrededor del 20%.
A estas alturas ya te habrás dado cuenta de que si quieres vivir del trading, con cuentas de 10.000$ lo vas a tener bastante complicado. Un trader excelente puede ser capaz de generar retornos del 20% anual sin utilizar apalancamiento, así que ya puedes hacer los números en función de tu rentabilidad media.
Es importante ser consciente de que tanto el trading como la inversión no nos va a hacer ricos de la noche a la mañana, sino que requieren de un proceso de aprendizaje muy profundo, de una elaboración de la estrategia adecuada, y de paciencia para ahorrar y operar de forma sistemática durante un largo periodo de tiempo.
Referencias bibliográficas
- «El proceso de análisis de datos – Marketing Analítico». Marketing Analítico. 1 de marzo de 2017.
- Judd, Charles; McCleland, Gary (1989). Data Analysis. Harcourt Brace Jovanovich.
- Exploring Data Analysis
- John Tukey-The Future of Data Analysis-July 1961
Artículos relacionados
- ETSY: Tesis de inversión ¿Es una buena empresa para invertir?
- La asignación de capital (capital allocation): claves para invertir
- Invertir en Enghouse Systems: Tesis de Inversión
- ¿Cómo invertir en una OPV, IPO o salida a bolsa? características y ejemplos
Autor
