“Enfoques en el diseño, selección y optimización de estrategias”. Este artículo forma parte de la serie pero fue publicado en el núm. 36 de la revista Hispatrading. Los lectores que quieran acceder a él pueden hacerlo gratuitamente. Aquí nos limitaremos a repasar brevemente los puntos abordados.

1.- Descripción de los dos principales enfoques en el diseño de estrategias.- El analítico y el sintético.  El primero coincide con el llamado “enfoque Quant”: El punto de partida es la investigación básica sobre mercados y la búsqueda de irregularidades e ineficiencias que puedan ser validadas estadísticamente. Una vez corroboradas dichas ineficiencias se construyen  estrategias capaces de generar alpha a partir de ellas. En segundo enfoque, es la aproximación basada en el “data mining”. No se parte de ninguna evidencia conocida, sino que bucea directamente en los datos históricos de los mercados un conjunto de reglas de operativa que permita obtener beneficios de manera consistente. Esta es la aproximación del Machine Learning, pero también la de casi todos los traders sistemáticos que diseñan estrategias basadas en reglas y las validan mediante procesos de bracktest. 

2.- Optimización y selección de estrategias.- Donde hablamos de los problemas derivados de la optimización y sus limitaciones, así como los distintos tipos de error en que se puede incurrir. Algunos de estos errores son fácilmente detectables pero otros, por desgracia, no se hacen evidentes hasta que hemos comenzado la operativa real.

3.- Criterios para seleccionar estrategias.- En esta tercera parte describimos una serie de criterios que nos permitan seleccionar estrategias en base a una serie de indicadores de calidad. A nuestro juicio los más relevantes son: Fundamentación, simplicidad, versatilidad, cadencia operativa, evaluación, resultados y operatividad.  

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Andrés A. García.