Nuestra última mejora en… El Atributo Invertible Correlación Con Mercado (Mc)

5 February 2018
The Market Owl

En este post del blog, vamos a explicar las mejoras más recientes en el último Atributo Invertible (AI) en unirse a las filas darwinianas: Mc (Correlación con Mercado).

Sin embargo, antes de adentrarnos de lleno con ello, te vamos a explicar qué es la correlación por si no estás muy familiarizado con este concepto.

La correlación es un valor estadístico que mide el grado de relación entre dos variables.

¿Qué dos variables usamos en Darwinex para calcular la nota del Mc?

¡Lo has adivinado! La relación entre la curva de retorno de tu DARWIN y las curvas de retorno de los activos subyacentes en los que operas.

Vamos a intentar arrojar algo más luz con un ejemplo muy ilustrativo.

Imagina que tu DARWIN ha obtenido muy buenos resultados el año 2017. Como consecuencia, el 100% de los inversores debería pensar que sois una superestrella del trading y el dinero debería estar entrando a manos llenas en vuestro DARWIN, ¿verdad? Bueno, no tan rápido.

¿Qué ocurre si los algoritmos de Darwinex descubren que en 2017 has estado SIEMPRE largo en el EURUSD?

En este caso, el retorno de tu DARWIN estaría 100% correlacionado con el EURUSD y no se te debería condecorar con ninguna medalla de trading, ya que sólo tomaste una decisión de trading en 2017: ponerte largo en el EURUSD.

En este ejemplo extremo, tu puntuación de Mc sería 0, provocando un importante deterioro del D-Score, independientemente de las notas en los 11 Atributos Invertibles restantes. Esto hecho haría imposible obtener un D-Score por encima de 50, así que nada de capital bajo gestión, ni DarwinIA, ni fama, ni estatus de superestrella, ni nada de nada 🙁

Darwinex mejora el atributo de Mc

Sin embargo, tras haberle dado muchas vueltas, hemos llegado a la conclusión que esta no es la mejor forma de medir el atributo Mc.

De hecho, y para ser totalmente  sinceros contigo, siempre hemos sabido que este cálculo era solo una aproximación.

Sin embargo, decidimos implementarlo igualmente por dos razones fundamentales:

  • Añadiría mucho más valor a nuestra caja de herramientas de diagnóstico
  • Penalizaría estrategias que se la juegan todo “a una carta”, evitando que los inversores pusieran su confianza, y capital, en una estrategia “aleatoria” -100% dependiente de un factor exógeno al trader, la evolución del EURUSD-

¿Por qué nuestro cálculo era sólo una aproximación en lugar de ser 100% correcto?

La respuesta a esto se debe a que, en la versión antigua del Mc, no teníamos en cuenta ni le efecto del apalancamiento en el DARWIN -ahora se considera una decisión de trading en sí misma- ni el nº de D-Periods de experiencia acumulados.

  • Efecto del apalancamiento

Volviendo a nuestro ejemplo inicial (recuerda que tu DARWIN ha estado siempre largo en el EURUSD), imagina que el apalancamiento aplicado por nuestro Gestor de Riesgo en tu DARWIN, con el objetivo de ofrecer un activo con un VaR mensual objetivo del 10%, hubiera variado con el tiempo, basado en cambios en el apalancamiento de tu estrategia subyacente. Modificaciones debidas a tu análisis fundamental o técnico-técnico/condiciones de mercado/predicciones… en el EURUSD.

Es decir, el DARWIN podría haber estado utilizando un apalancamiento de 5:1 en algunos trades, 2:1 en otros, 8:1 en otras ocasiones, etc. De esta forma, la curva de retorno de tu DARWIN y la curva de retorno del EURUSD no tendrían porqué parecerse.

Es un hecho que siempre has estado largo en el EURUSD, pero tu DARWIN podría haber usado muy poco apalancamiento cuando el EURUSD caía, y mucho más apalancamiento cuando iba a tu favor.

En este caso, el porcentaje de retorno sería mucho mejor que el del propio activo subyacente al que replica.

  • Experiencia acumulada: nº D-Periods

Mira que si después de haberte dicho que tu estrategia no valía para nada, ¡al final resulta que eres una superestrella del trading!

En resumen, hemos modificado el algoritmo del Mc para calcular su puntuación en base a posiciones en un mismo activo  y considerando el apalancamiento empleado como una decisión de trading en sí misma, así como la experiencia durante la cual se mantiene dicha correlación.

Por favor, ten en cuenta que el “factor apalancamiento” mejorará la nota en el atributo de Mc en las estrategias de “medio-largo plazo”, mientras que no afectará a los scalpers o traders intra diarios, y el “factor experiencia” mejorará la nota de Mc en casi todos los DARWINs.

¡Opera con precaución!


¿Tienes algo que decir sobre nuestra última mejora en el atributo de Mc? Si es así, te invitamos a escribirnos en la sección de comentarios -a pié de página- o bien compartirla en nuestro Community (en inglés)