📊​​Trading En La Zona

Una forma de calcular los máximos y mínimos de hoy es mediante las zonas intradiarias. En esta primera parte de una serie de dos, usaremos el S&P 500 para explicar la teoría detrás de las zonas clásicas de trading y cómo estas ayudan a darle un enfoque estadístico a los mercados. El próximo mes, desarrollaremos un sistema de trading basado en estos conceptos.

El concepto de usar el precio de ayer para predecir los máximos y mínimos de mañana ha sido objeto de debate durante más de 25 años. El método clásico de proyección intradía suele basarse en la elección de los traders de descomponer el mercado en zonas que se utilizan tanto como proyecciones de precios como de niveles de soporte y resistencia. (Larry Williams ya habló sobre estas fórmulas de este método clásico en How I Made One Million Dollars Trading Commodities Last Year en 1979, publicado por Windsor Books).

El concepto de zonas, según Williams, se remonta a la década de 1930. Estas zonas no predicen en realidad la máxima o mínima del día. Simplemente dividen el mercado en seis zonas con una distribución normal. Los cálculos para estas zonas clásicas, a veces llamadas "puntos de pivote", son:

Cuando calculamos la primera resistencia (R1), usamos la diferencia entre el doble del punto medio y el bajo y, de la misma manera, cuando calculamos el primer soporte (S1), utilizamos la diferencia entre el doble del punto medio y el alto. Aunque pueda sonar contraproducente, estas fórmulas se basan en el concepto de que la mayoría de los precios diarios de acciones siguen una regresión a la media. En el libro de J.T. Jackson, Detecting High Profit Day Trades In the Futures Markets (Windsor Books, 1994), se muestra que, a lo largo de un período de 10 años, la distribución de las ocurrencias de estas zonas produce una distribución normal en el caso del S&P 500. Aun así, haremos nuestro propio análisis usando tres períodos diferentes de barras de 45 minutos para S&P 500:

A continuación, se muestran los resultados de los sucesos de cada zona para cada período de datos:

 

La distribución de sucesos a lo largo de los tres períodos de datos es relativamente constante, salvo por el aumento en el mercado que se produjo en R1 durante el período más reciente. Este cambio en la distribución se debe a la etapa de mercado alcista que comenzó a finales de 1994. Los totales suman más del 100 %. Esto se debe a que el mercado puede pasar a través de más de una zona durante un día determinado, y a veces se mueve a través de tres o más zonas.

Clásicas Estas zonas clásicas a menudo se denominan niveles de soporte y resistencia. Comprobaremos la hipótesis de que estas zonas actúan como niveles de soporte y resistencia de dos maneras: primero, basándose en probabilidades y, segundo, utilizando un ejemplo sencillo de sistema de trading, pues es una manera acertada de juzgar la distribución de los sucesos y no solo la probabilidad. Por ejemplo, muchos sistemas de breakout ganan menos del 50 % de sus operaciones, pero son rentables porque las operaciones ganadoras son superiores a las perdedoras. Comenzaremos nuestro análisis basado en la probabilidad haciendo una serie de preguntas utilizando los mismos datos que analizamos anteriormente. Las preguntas y resultados se muestran a continuación:

Una vez que pasamos por encima de R2 solo cerramos por debajo menos del 40 % de las veces, lo que significa que cerramos por encima más del 60 % de las veces. Las zonas R1 y S1 no nos dieron una ventaja estadística significativa en términos de probabilidad durante los dos primeros conjuntos de datos. Durante los últimos dos años, R1 ha actuado como resistencia y S1 como soporte. Recientemente, ha actuado como resistencia pero no a un nivel muy significativo. Excepto por la compra de una ruptura de la zona R2, estas estadísticas no muestran ningún sesgo estadístico significativo basado en la probabilidad, pero esto es solo la mitad del escenario.

La información más importante es la distribución de los rendimientos. Una de las reglas clásicas para el trading de estas zonas es comprar una brecha de R2 y vender una brecha de S2. Si nos basamos en la probabilidad, comprar una ruptura de R2 tiene sentido, pero no vender una de S2. Lo que la probabilidad no nos dice es que una vez que llegamos a S2, la distribución de los rendimientos favorece a los movimientos más grandes que cierran por debajo de S2 frente a los que cierran por encima. La mejor manera de juzgar la distribución de los rendimientos alrededor de estos puntos de pivote es utilizar un sistema de trading simple. Nuestro sistema comprará una ruptura de R2 y venderá una ruptura de S2. Saldremos de una operación larga con una parada de protección en R1 y saldremos de una operación corta con una parada de protección de S1.

Usaremos las siguientes reglas para comprobar el comportamiento del mercado en una ruptura de R2 y S2 respectivamente:

Buy at R2 stop
Sell at S2 stop
Exit long at R1
Exit long at S1

Los resultados en los que probamos el sistema en los tres conjuntos de datos del S&P 500 (sin slippage ni comisiones porque solo estamos probando el comportamiento del mercado) pueden verse en este cuadro resumen.

Las pruebas realizadas durante tres períodos de datos utilizando el S&P 500 muestran que operar con rupturas simples de las zonas no proporciona suficiente ventaja estadística para ser utilizado como un sistema independiente.

En el período 1, estas reglas básicas solo ganaron alrededor del 50 % de las veces, pero tuvieron una relación ganancia/pérdida muy por encima de 1,00. Esto produjo una ganancia media de más de 100 dólares por operación. Durante el período 2, el rendimiento mejoró en largo pero cayó en corto a un retorno neto de casi cero. La distribución cambió una vez más durante el período 3 y fue similar a la del período 2, con el lado largo y el corto generando más de 100 dólares por operación. Podemos ver que nuestro porcentaje de ganancia en largo está muy por debajo del rango de 60 %, en el que R2 normalmente actúa como soporte porque salimos de la operación larga con una pérdida si el mercado cae por debajo de R1. Muchas veces después de que nos salimos, el mercado cierra por encima de R2, pero permanecer en el trade reduce la rentabilidad de estas rupturas. Podemos ver que las rupturas de estas zonas pueden darnos una ventaja estadística, pero no lo suficiente como para ser un sistema independiente. Esto no significa que estas zonas no tengan valor para los inversores, sino que estas rupturas no han de operarse por sí mismas. Primero, necesitamos una mejor comprensión de cómo estas zonas interactúan a lo largo de un día, o una serie de días. 

Estas zonas intradiarias no son milagrosas, pero se han utilizado para desarrollar algunos de los mejores sistemas de trading intradiario S&P 500 que combinan patrones tanto de ruptura como de contratendencia. Esta combinación en un sistema funciona bien porque estos patrones a menudo tienen drawdowns en diferentes momentos: Cuando un mercado sigue una tendencia, las rupturas funcionan bien, y las contratendencias funcionan en los rangos de trading. La clave para utilizar estas zonas en el desarrollo de patrones más operables es analizar cómo se mueve el mercado a través de las zonas. Aquí hay un ejemplo de las reglas que se usan en el análisis basado en el tiempo para operar una ruptura de R2:

If Time<1530 and Today’s Low>S1
then buy at R2+.10 stop;
Exitlong at R1 stop;

Este simple patrón de «compra a R2 + 0,10 en un stop» solo se cumple cuando la hora es antes de las 3:30 p.m. y el mínimo del día está por encima de la zona S1. Esta nueva regla de entrada mejora enormemente el rendimiento de las paradas de R2. Los resultados, proporcionados en «D2 en lugar de R2», muestran que la compra mediante el análisis basado en el tiempo de estas zonas mejoró el rendimiento de los patrones de ruptura de R2 en los tres períodos frente a la ruptura simple de R2 mostrada anteriormente:
 

Si añadimos un análisis basado en el tiempo, el rendimiento de este sencillo sistema de ruptura mejora notablemente.

Tanto el promedio de trading como el porcentaje de ganancia mejoraron. Las ganancias disminuyeron ligeramente a unos 148.000 dólares, pero con menos de la mitad de las operaciones.

Contratendencia El análisis basado en el tiempo también se puede utilizar para crear un patrón de trading de contratendencia. El trading clásico de contratendencia en el S&P 500 consiste en comprar una zona más alta después de un intento fallido en una zona más baja (ver «En busca de la zona final», a la derecha). 

EN BUSCA DE LA ZONA FINAL

Representación gráfica de un patrón clásico de precios del S&P 500 de contratendencia.

Una vez que el mercado ha establecido un mínimo por debajo de S2 y luego se ha recuperado por encima de S1, vamos en largo en una ruptura de S1. Si el mercado vuelve a probar el S2, salimos de la operación con una pérdida. Si el mercado no vuelve a probar el S2, salimos al cierre.

Este patrón es significativo solo en el primer repunte de la contratendencia. Una vez que hemos tenido una operación perdedora a lo largo del día, deberíamos desactivar este patrón porque, por lo general, una vez que el mercado no ha logrado mantener el S2 después de un repunte de la contratendencia, el mercado se moverá entre el S1 y el S2 y puede generar hasta tres o cuatro operaciones perdedoras en el mismo día. Aquí hay un conjunto de reglas para operar este concepto:

Si TradeHoy = FALSO y Mínimo < S2, compramos en S1 + parada 0,10 salida larga en parada S2.

Con estas simples reglas compraremos en S1 + 0,10 si el mínimo del día está por debajo de S2 y no habíamos operado antes ese día. Después salimos de nuestras operaciones usando una parada de protección en S2 o en el cierre. Los resultados se muestran en «Punto de vista contrario».

El patrón simple de contratendencia no funcionó tan bien, pero puede reducir los drawdowns cuando se combina con otros patrones.

Este patrón de trading de contratendencia no produjo tanto dinero como el patrón de ruptura, pero generó más de 200 dólares por operación en los tres períodos. Este patrón también generó de media más de 500 dólares por operación en los últimos dos años y produjo más de 80.000 dólares durante los tres períodos. Muchos de los mejores sistemas de trading del S&P 500 usan combinaciones de patrones de ruptura y contratendencia. 

Hemos aprendido que el análisis basado en el tiempo de las zonas intradiarias estándar crea algunos patrones rentables y robustos. El mes que viene hablaremos de patrones más complejos, incluyendo los que se  operan en corto. También presentaremos otros métodos para calcular zonas y calcular los máximos y mínimos de hoy. Por último, introduciremos todo lo que hemos aprendido en el sistema diario del S&P 500 usando el EasyLanguage de TradeStation.

Muchas gracias a Michael Barna por contribuir a la investigación para desarrollar este artículo.

Escrito por Quantified Models.