¿Por qué optimizar?
 
 

¿Por qué optimizar?

 
TradingSys (AndG) - 24 Jul 2005
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Dado que un sistema de trading es un conjunto de reglas diseñado para atrapar la estructura (grano grueso) o microestructura (grano fino) de un mercado, la optimización permite seleccionar los parametros de detreminadas variales con los que se obtenga un mayor rendimiento teórico en dicho mercado.


Teniendo en cuenta lo anterior, en principio, cabría suponer que un sistema convenientemente optimizado obtendrá en el futuro mejores rendimientos que uno sin optimizar. Sin embargo, la experiencia demuestra que la anterior afirmación es solo una verdad a medias.
Para centrar el debate sobre la optimización, enumeraré algunos supuestos teóricos en los que se asienta dicha práctica:


1.  La hipótesis de B. Malquiel del "paseo aleatorio" no es completamente cierta. Los mercados se mueven en tendencias de mayor o menor amplitud.

2.  Los patrones gráficos (históricos) dejados por dichas tendencias siguen pautas temporales "reconocibles" por el sistema empleado.

3.  Dichas pautas evidencian un comportamiento cíclico que permite realizar (aun con cierto grado de indeterminación) algunas predicciones viables de manera consistente.

4.  Aunque existe una evidente correlacción entre mercados, cada uno de ellos deja su "firma" particular en el desarrollo de dichas pautas.

5.  Las pautas no son estáticas, sino dinámicas, por lo que conviene optimizar los sistemas cada cierto tiempo.


Ni que decir tiene que estos supuestos carecen de contrastación concluyente y existen numerosos estudios académicos sobre la llamada hipótesis del mercado eficiente que parecen refutar total o parcialmente las versión débil de esta hipótesis: "El análisis de los datos hisóricos ofrece alguna ventaja predictiva".


Por otro lado, en el proceso de optimización subyacen numerosos problemas y peligros en:



          • La selección de parámetros optimizables e inamovibles.
        • El tamaño del histórico sobre el que se aplica el algoritmo de optimización.
        • El número de parámetros a optimizar.
        • La selección de variables dependientes e independientes: Su correlación interna.
        • La robustez de los parámetros ante cambios mínimos del modelo de mercado.

Iremos estudiando todos estos factores en posteriores artículos.
 

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