Para analizar con mayor precisión el funcionamiento de las bandas, Bollinger propone el uso de dos indicadores complementarios:
BandWidth (o amplitud de banda) que mide la apertura (
expansion) o estrechamiento (
Squeeze) del canal de volatilidad. Siendo su fórmula:
BandWidth = (Banda superior-Banda inferior)/Banda Media)
En rangos laterales, el valor del
squeeze suele oscilar entre 0.2 y 0.4; manteniéndose en estos valores relativamente bajos durante un número considerable de barras (apx. 60%, para un
time frame de 30´). Es en estas fases del mercado cuando la operativa antitendencial obtiene los mejores resultados, produciéndose numerosos cruces de banda en un rango de precios muy estrecho.
Por el contrario, cuando se inicia un tramo alcista o bajista, se produce una rápida expansión de volatilidad, con valores del indicador en progresivo aumento, alcanzando niveles superiores a 1.5 (e incluso 2.5-3, TF30´). Este es, lógicamente el escenario propicio para los sistemas seguidores de tendencia basados en bandas.
Nuestro indicador DIFBOLL (disponible en la sección de
descargas) está diseñado para medir la amplitud de banda.
%B (o indicador de posición relativa) indica el punto en el que se encuentra el cierre de la última barra en relación a las bandas superior e inferior. Su fórmula es:
%B= (cierre-banda inferior)/(banda superior-banda inferior)
De este modo, valores inferiores o próximos a 0, indicarán que los precios están cerca de la banda inferior, y viceversa.
Nuestro indicador
POSBANDAS funciona de manera análoga al %B de Bollinguer.
El sistema que hemos diseñado, con fines puramente experimentales, saca partido de la información suministrada por estos indicadores.
REGLAS DEL SISTEMA POSBANDS:
Comprar:
1) Señal de alerta (“ControlC”=1) cuando el indicador %B se sitúa por debajo de un
trigger de compra determinado por el parámetro “triggerC” y cuyo valor óptimo para un
time frame de 30´ oscila entre –0.15 y –0.45.
2) Orden de compra si:
Minima > Indicador(BollinguerBandsData,0,3) Y ControlC=1
Vender: 1) Alerta cuando %B se sitúa por encima de “triggerV”, estando su valor óptimo (TF=30´) entre 1.15 y 1.45.
2) Orden de venta si:
Maxima < Indicador(BollinguerBandsData,0,2) Y ControlV=1
Cerrar largos: La filosofía seguida en este sistema es la de dejar el mayor recorrido posible a las ocasiones de beneficio (por ello los DD son mayores que en otros sistemas), cerrando la posición si se cumplen las dos siguientes condiciones:
1) Señal de alerta de cierre:
GetMarketPosition=1 Y Maxima >= Indicador(BollinguerBandsData,0,2)
2) Señal de cierre de posición:
GetMarketPosition=1 Y ControlLC=1 Y Maxima < Indicador(BollinguerBandsData,0,2) Y Indicador(DIFBOLLData) <= Squeze
Como puede observarse, la amplitud del
squeeze juega aquí un papel centra en la determinación de los puntos de salida.
Cerrar cortos: Aplicando una lógica inversa.
DIFERENTES ESCENARIOS:
En fases laterales del mercado, nuestro sistema consigue sortear los pequeños “encabalgamientos” relativamente bien, colocando las órdenes de compra y venta justo después de que las cotizaciones vuelvan a entrar en el rango de las bandas de volatilidad.
En esta configuración del mercado, las órdenes de cierre de posiciones también parecen adecuarse satisfactoriamente a las reglas descritas:
En giros cortos y súbitos de las cotizaciones, las reglas del sistema también muestran una elevada consistencia, si bien los resultados son algo más impredecibles y peores que en el caso anterior:
En largos periodos tendenciales, el sistema deja de operar, desaprovechando claramente el potencial de los largos tramos al alza o a la baja. Este es, a nuestro juicio, el principal escollo (al menos desde una perspectiva psicológica) de la estrategia propuesta. No resulta fácilmente asumible la inacción una vez que las cotizaciones dibujan de forma nítida una tendencia.
ANÁLISIS DE RESULTADOS:
El sistema, desarrollado con carácter experimental para el E-mini S&P, ha sido probado desde 1997 hasta 2005 en gráficos 30´, en horario de cotización de 8 h. A 22,15 h. (hora española) siendo los resultados, con los parámetros:
-0.28, 1.38, 28, 1.89 y 0.4
positivos año a año en un amplio escenario de 58.360 barras.
El porcentaje anual de beneficios se sitúa en la banda superior entre otros sistemas similares. Sin embargo, no nos gusta la asimetría de posiciones compradoras (107%) y vendedoras (49%).
El número de negocios positivos (272) es notablemente superior al de entradas en falso (191), siendo la ganancia media de negocios positivos (considerada año a año) también superior a la de negocios negativos:
El DD es elevado, incluso mortificantemente alto, para lo que suele ser habitual en un buen sistema antitendencia. Con todo, la peor serie de pérdidas (incluso en las simulaciones de Montecarlo realizadas) no va más allá del 40% (con un nivel de confianza del 90%).
El ratio y la fiabilidad se mantienen en rangos aceptables en cinco de los ocho años, aunque resultan algo bajos en el resto:
Los datos de permanencia en el mercado son, a nuestro juicio, consecuentes con el tipo de reglas empleadas. Este dato (55,22%) fluctúa considerablemente con los valores del “squeeze” (0.4, 0.5, 0.55...) que, al ir aumentando, permite la aplicación de las reglas de entrada a regiones del gráfico con mayor amplitud de bandas.
Por lo que se refiere a los resultados anuales, decir que, aunque el sistema consigue ganar dinero en todos los ejercicios (cosa ya de por sí difícil, dada la enorme dispersión de configuraciones de mercado), lo hace de manera bastante irregular:
El grueso de los resultados positivos se concentra en los años 1998, 2000, 2002 y 2003, con un promedio del 31,8% de beneficios. Por el contrario, en los años 2001, 2004 y 2005, el sistema prácticamente no gana nada, siendo su rendimiento medio muy pobre (3,7%). Esas irregularidades responden a la sucesión aleatoria de tramos de expansión y contracción de las bandas, así como al tiempo medio en el que el sistema no opera.
CURVA DE BENEFICIOS:
Una vez introducida la secuencia de operaciones en el programa Market System Analyzer, procedemos al estudio en profundidad del sistema empleando diferentes estrategias de posicionamiento. Con un capital inicial mínimo de 10.000$ y una estrategia estática de posicionamiento (Fixed Dollar Per Contract) se obtiene un resultado aceptable en el rango 8.000$-10.000$ por contrato:
Con otras estrategias de posicionamiento se obtienen mejores resultados, pero el riesgo de ruina aumenta notablemente. Por ejemplo, con Fixed Ratio obtenemos los siguientes resultados al aumentar el valor de “delta” entre 1000$ y 3000$ y considerando un capital inicial de 10.000$:
Delta
| Final Equity
| Drawdown
| Contratos (max.) |
1000 | 53.024 | -28.144 | 14 |
1500 | 55.020 | -17.839 | 9 |
2000 | 52.366 | -18.353 | 7 |
2500 | 50.751 | -15.019 | 6 |
3000 | 43.076 | -13.116 | 5 |
SIMULACIONES DE MONTECARLO:
El hecho de que la curva de beneficios sea relativamente asimétrica y no presente un aspecto continuo, nos hizo pensar inicialmente en posibles escenarios de ruina total, que algunas simulaciones acabaron confirmando:
Con un contrato por operación y un capital inicial más generoso (30.000$) en el peor escenario aleatorio encontrado se pierde un 16% en las 50 primeras operaciones, estabilizándose y mostrando una pendiente positiva suave a partir de la operación 130.
Con reglas de posicionamiento más agresivas, se obtienen resultados catastróficos, casi siempre en los primeros compases de la operativa. El gráfico inferior muestra el resultado de una operativa “suicida”, con un capital mínimo de tan solo 10000$ y un nuevo contrato por cada 4.000$ de beneficio.
Los resultados generales de la simulación de Montecarlo realizada con MSA, para el sistema en su configuración básica (30000$ de capital inicial y un contrato por operación) son:
Lo que implica que con un nivel de confianza del 95% (suficiente y recomendable para cualquier simulación del comportamiento de sistemas) el peor escenario posible para POSBANDS conduce a un DD máximo del 48,08%. A nuestro juicio, perfectamente asumible por una cartera diversificada de sistemas.
Del resto de datos de la simulación, destacamos el ratio Return/DD: 3.51, más que aceptable para sistemas antitendencia.
Destacar que según nuestra simulación, las probabilidades de obtener un beneficio relevante en las 100 primeras operaciones, son muy altas, y las de una pérdida acusada, considerablemente bajas:
El riesgo de ruina total (o punto de no retorno) que nosotros estimamos según la regla 50&50 (una pérdida de más del 50% del capital inicial en las 50 primeras operaciones), es casi inexistente:
Concluimos nuestro análisis con el test de dependencia, que muestra una dependencia positiva: Es decir, a beneficios siguen beneficios, a pérdidas siguen pérdidas.
Esto, en teoría, permitirá sacar partido de una estrategia de posicionamiento basada en cruces de la curva de beneficios sobre una media móvil. Sin embargo por ahora, nosotros no aconsejamos este tipo de operativa.
Por último, decir que el sistema POSBANDS, -todavía en estudio y que por ahora solo recomendamos emplear para fines de investigación y análisis- está disponible gratuitamente para nuestros lectores registrados en la sección de
descargas.
Como siempre agradecemos cualquier comentario o propuesta de mejora que nuestros lectores quieran hacernos.