Por tanto, partiendo de la fracción de Kelly, aproximamos el RoR del siguiente modo:

 

RoR = ((1-K) / (1+K))^c

Una vez introducidos esos datos, nos mostrará un gráfico indicando el RoR y tamaño de la cuenta a arriesgar:

 

El programilla renquea un poco. En ocasiones puede fallar o colgarse, pero para hacernos una idea del RoR de nuestra estrategia sirve: ...Eso sí, a la sugerencia del capital a arriesgar por operación, ni caso.  Ya hemos comentado en otros artículos que la aplicación del Optimal F es el billete más seguro hacia la ruina.

Si queremos calcular el RoR  de un sistema de forma algo más profesional, entonces será muy conveniente someter primero nuestra secuencia de operaciones a una simulación de Montecarlo. Luego aplicaremos sobre ella alguno de los algoritmos RoR descritos, o emplearemos algún software más completo, como el MSA.

En el siguiente ejemplo, empleo el MSA (Market System Analyzer), partiendo de una secuencia sintética de operaciones con estos datos:

El programa  no solo crea una secuencia aleatoria de operaciones que se corresponde con las estadísticas del sistema:

Además, construye automáticamente una completa tabla de resultados:


                        



                       



En este sentido, resulta asombroso contemplar como algunos de nuestros colegas se embarcan en la gestión pequeñas carteras, con un capital inferior a los 30.000€, a las que “enchufan” más de media docena de sistemas. Con apalancamientos muchas veces superiores al 600% y con la excusa de que el DD combinado es soportable, se lanzan a una operativa desbocada  en la que, a menudo, las oscilaciones diarias de la cuenta sobrepasan el 15%. 

 Pues bien, mucha confianza deberán tener nuestros amigos en las estadísticas de sus maravillosos sistemas, pues realmente es muy difícil encontrar estrategias probadas en múltiples productos y sostenibles en el tiempo que ofrezcan al trader una ventaja (TA) superior al 5%. (Personalmente no conozco ninguna que sobrepase el 12%. ...Si por algún casual, querido lector, dispones de una de estas raras joyas, guárdala como oro en paño y adminístrala con sabiduría, pues tienes todo un tesoro).

 Con la ecuación general del RoR podemos razonar de manera inversa, calculando a priori qué probabilidad máxima de ruina consideramos aceptable para el total de nuestra cuenta:
 Imaginemos un curtido inversor que quiere mantener su RoR en una probabilidad inferior al 1 por mil. En tal caso, lo primero que deberá calcular es probabilidad media de error (PE): Por ejemplo, un 47% de las veces. 
 Como RoR = (PE)^C, despejando C, obtenemos:
 

Si el tamaño de su cuenta es de 50.000€, entonces el capital máximo a invertir en cada operación será 50.000/ 9,148 = 5.466€

En otras palabras, si esta cuenta operase con cinco sistemas intradiarios, el stop de pérdidas por cada contrato / sistema deberá situarse sobre los 1.000€, y aún tendría margen para un deslizamiento de 1 a 3 ticks (según productos) en la ejecución del cierre de posiciones.
 Ya que estamos haciendo un pequeño alarde matemático, escribamos otra sencilla ecuación que sirve para calcular el porcentaje de beneficio necesario (PBN) para compensar una pérdida:
 

 De este modo, si en las primeras operaciones – donde la herida llega al hueso – nos comemos un 30% del capital inicial, nuestro sistema deberá generar lo antes posible un beneficio de: 0.30 / 1 - 0,30 =  42,8%, para compensar el desaguisado. Eso esta muy bien, pero ¿Cuándo es “lo antes posible”? 

 La respuesta es muy simple, todo depende del ritmo al que nuestro sistema sea capaz de generar beneficios: Supongamos que las estadísticas de nuestro sistema intradiario  muestran que el beneficio medio por sesión es de 100€. Si partiendo de un capital inicial de 50.000€, la “mordida” es del 30%, entonces tardaremos 15.000 / 100 =  150 días. Uf ¡! Que crudo. Casi de medio año en números rojos.
 Bueno, hasta aquí esta larga diatriba que, como las verdades de Catón, todo el mundo dice conocer, pero casi nadie se resigna a creer.
 
© Tradingsys.org, 2006.