Temporalidad, Información e Incertidumbres

Imaginemos una situación de mercado. Imaginemos que nos encontramos en una fase lateral en el corto plazo, dentro de un breve repunte alcista en el medio plazo, dentro de una inequívoca tendencia bajista de largo plazo. ¿Posible? Por supuesto. ¿Difícil de entender? En principio, seguramente no mucho.

Digamos que, en barras de 30 minutos, transitamos por un par de sesiones laterales, que veníamos, quizás, de algunas jornadas consecutivas de subidas, pero no era más que un repunte, porque llevábamos varias semanas [o meses] de bajadas. Lo dicho, nada que no sepamos mentalmente manejar con fluidez.

Sin embargo, me sorprende sobremanera que una de las consultas que [todavía hoy] me siguen formulado más repetidamente es: ¿por qué, en distintas temporalidades, los mismos indicadores dan diferentes lecturas y señales? Curioso. Podemos manejar esa aparente contradicción con el precio, pero nos sorprende que los indicadores [que generalmente se nutren del precio] también lo reflejen.

Llevo años intentando explicarlo de diferentes formas, imagino que sin mucho éxito, pues la pregunta es como un mantra que se repite. Hoy lo intentaré nuevamente. La explicación es que los indicadores se nutren de datos en series temporales, y a diferentes temporalidades se suceden diferentes conjuntos de datos. Eso se analiza a través de un algoritmo y se representa gráficamente con de una o más líneas. En cada caso, coherentes con el conjunto de datos facilitados.

Del mismo modo que en el ejemplo el precio nos marca diferentes tendencias en distintas temporalidades, los indicadores analizan esa serie de datos y son coherentes con ellas.

Entonces, se preguntará el amable lector, si un indicador [cualquiera de ellos, pues todos se comportan de igual forma] puede indicar [y generalmente indica] cosas diferentes para un mismo activo en distintas temporalidades, ¿a cuál de ellas debo hacer caso?

En general, y desde el punto de vista del análisis de la información pura [que es desde el que a mí me toca estudiarlo], existe una relación señal/ruido inversa. Así, a cortas temporalidades, el ruido es máximo y la señal mínima. Cuanto más larga sea la temporalidad a estudio, mayor es la proporción de señal y menor la de ruido.

La forma en que la señal aumenta es fácilmente cuantificable. Una vela de 5 minutos contiene cinco veces más información que una de un minuto. Una vela de 30 minutos, contiene 6 veces más información que una de 5’ y 30 veces más que una de 1’. Por contra, la proporción de ruido es mucho más difícil de valorar, y es variable pues depende de cada activo, de su volumen, volatilidad y algunos otros elementos que ahora huelgo comentar.

Así, como norma general, tanto en la operativa centrada en el precio como en la que busca el análisis a través de indicadores, mayores temporalidades deberían aportar mayor verosimilitud en cuanto a la cantidad de señal obtenida. [Ergo, las tendencias y señales de más largo plazo acostumbran a ser más fiables].

De todos modos, hay que hacer dos salvedades. La primera es que nos movemos en un mar de probabilidades y que algo sea más probable no quiere decir que el resto de opciones no sean posibles. Todo es posible, aunque algunos escenarios son más probables. En este entorno el ruido y el azar [a veces en forma del muy improbable cisne negro] son casi equivalentes.

La segunda premisa es que ni el análisis a corto, ni a medio, ni a largo plazo nos permite saber exactamente qué ocurrirá con la próxima vela: ni si es de un minuto, ni si es de una semana o de un mes. La próxima vela está por escribirse, es futuro y el futuro es impredecible. Los diversos métodos de análisis nos dan un marco estadístico probable…, para el siguiente grupo de velas, pero no estrictamente para la próxima. Un buen sistema de análisis [un buen indicador, si así lo quieren] hace una previsión de por dónde irán los tiros, pero no le podemos pedir nada más, porque eso ya es bastante.

Por poner un ejemplo fácil, una previsión de buen tiempo para los próximos tres días no puede descartar que, en algún momento y en algún lugar no aparezca una nube en el cielo, ni siquiera que no pueda llover en algún momento. Una previsión de buen tiempo es que, durante los tres próximos días, lo más probable es que la mayor parte del tiempo sea soleado y seco. Todo lo demás está sólo al alcance de fuerzas sobrenaturales…, o de embaucadores.

Bogart y el Dominó: Mis Verdades Sobre el Trading

Hay poca verdad en los mercados y NULA en la actividad del trading.

De hecho, como ya he publicado en alguna ocasión, opino que la principal función de los Mercados es la de GENERAR CONFUSIÓN para ocultar los datos relevantes. Ya que, según las propias reglas del Mercado, la verdad debe existir como variable en el sistema, los mercados generan una cantidad ingente de ruido para ocultarla. Los pocos que son capaces de reconocerla e identificarla son los únicos que se enriquecen.

Descubrir, aislar y categorizar la escasa verdad fluyente y filtrar el ruido y la mentira [deliberada o no] es algo que merece la categoría de RETO. ¡Me encanta! Me siento como una mezcla a partes iguales del Sam Spade en “El Halcón Maltés” y del John Forbes Nash novelado en “Una Mente Maravillosa”, escribiendo sobre los cristales los principios del Equilibrio de Nash y de la Teoría de los Juegos.

Me gusta el trading especialmente porque considero a los Mercados como el sistema de información humano más complejo jamás creado y eso es un DESAFÍO APASIONANTE. Todo el tiempo que le dedico me sirve sobre todo para, de cuando en cuando, encontrar una nueva forma de plantear el análisis de la información mi propio trabajo diario. Es mi propio laboratorio de ideas.

Para mí, el trading es un juego estadístico donde las certezas no existen y sólo se trabaja con probabilidades. Para entendernos, para mí es más parecido al Póker o al Black Jack [o al dominó, en versión más hispánica] que a la ruleta o a la lotería, e intentaré explicarlo.

Si estuviéramos ante un juego de azar puro como la lotería, todo se basaría en la suerte. Todos tenemos las mismas opciones al comprar un número y acertar el premio mayor no tiene mayor mérito. Le toca a quien le toca y si juegas más, tienes proporcionalmente más probabilidades.

Pero convendremos todos que, independientemente del oponente, en un juego como el dominó [o la mayor parte de juegos de cartas, como los antes enunciados] un jugador novel tiene muchas menos opciones de ganar que uno experimentado. ¿Quiere eso decir que el experimentado ganará siempre? Tampoco. Está el factor azar sigue presente en las bazas que se le presenten en cada partida y momento. La diferencia es que, con ellas en la mano, sabe gestionarlas mejor que el novato. Incluso sabe cuándo es conveniente NO jugar y dar una mano por perdida.

Por eso mi orientación es analizar los mercados desde el punto de vista de la gestión de la información, del mismo modo que intentaría entender cómo gestiona sus fichas un experimentado jugador de dominó, sean las fichas que sean las que le llegan a la mano.

Para los mitómanos, recordar la más famosa frase de la antes mencionada película “El Halcón Maltés“, esa donde Bogart, encarnando como nadie al duro detective Sam Spade sentencia que la estatuilla del halcón “está hecha del material con que se fabrican los sueños”. Casi como si hablase del trading, ¿verdad?

Pues nada más ajustado a la realidad y a la relación verdad-mentira antes mencionada. La más famosa frase de la película no aparece en el libro de Hammett y la tomaron prestada de La tempestad, de Shakespeare.

No encuentro una mejor alegoría a todo lo dicho.

El Desbordamiento de Pila del Trader

Leerlo todo, oirlo todo y verlo todo no sólo no mejorará tus decisiones, sino que las empeorará. Esto está muy bien estudiado en el proceso intensivo de datos. Que el número de fuentes y datos tienda a infinito no mejora la curva de eficacia, sino todo lo contrario.

Cuando pienso en la situación informativa en la que se encuentra un trader hoy en día y lo que provoca en su toma de decisiones, me recuerda intensamente a un concepto informático puro, como es el “desbordamiento de pila“.

En informática, un desbordamiento de pila (stack overflow/overrun) es un problema aritmético que hace referencia al exceso de flujo de datos almacenados en la pila de una función, esto permite que la dirección de retorno de la pila pueda ser modificada por otra por parte de un atacante para obtener un beneficio propio, que generalmente es malicioso. (Wikipedia)

Como puedes comprobar, el exceso de datos del Mercado puede actuar como un virus informático sobre nuestra mente. Piénsalo y actúa en consecuencia escogiendo y limitando tus fuentes a las estrictamente necesarias.

Es Peor…

Es peor tener MALA información que no tener información, porque la mala información te hace tomar malas decisiones.

Es peor tener DEMASIADA información que no tener información, porque crea la falsa sensación de estar bien informado cuando, simplemente, estas saturado, aturdido e infoxicado.

No necesitas MUCHA información, sino POCA y FIABLE. Con eso basta para tomar buenas decisiones.

Análisis Fundamental y los Magos de Oz

Sé que voy a crear controversia con este post pero honéstamente considero que creer hoy en día en los fundamentales de una compañía [sector o país, que tanto da] para decidir una inversión es [como poco] bastante inocente, e “inocencia” es un concepto del que deberían huir todos los inversores como de la peste, por el bien de su propia economía.

Desde hace tiempo [y casos hay para demostrarlo] algunas empresa de auditoría han recordado en su manera de actuar al Mago de Oz de Lyman Frank Baum, ese hombrecillo escondido detrás de su impresionante máquina de rayos y truenos, dispuesto con su artilugio a mantener una farsa conveniente para todos; esforzados aspirantes al Oscar al mejor maquillaje.

Mercados: Sobre Fuentes Fiables y Fuentes Contaminadas

Dentro de los muchos derivados aplicados a la Teoría Matemática de la Información [TI] originariamente propuesta por Shannon y Weaver, uno de los aspectos desarrollados fue el de la catalogación de las fuentes de datos. Por no alargarme innesariamente, la importancia de escoger las fuentes de datos adecuadas es [como parece obvio] básico para poder después hacer un análisis correcto de los datos y obtener respuestas veraces a las preguntas propuestas.

Para resumirlo, en un esfuerzo máximo de simplificación, se dividieron la fuentes en dos únicos tipos, las denominadas FUENTES VERACES y las FUENTES CONTAMINADAS. Para que sea más fácilmente entendible lo trasladaré directamente al campo de los Mercados, tal y como yo lo entiendo y aplico desde hace años.

Las FUENTES VERACES son aquellas que proporcionan informaciones PÚBLICAS, UNICAS y UNÍVOCAS. Son accesibles para todos, y para todos tienen el mismo valor en un mismo momento. Esas fuentes [en nuesto caso y en esencia] serían las cinco básicas: máximo, mínimo, apertura, cierre y volumen.

Como FUENTES CONTAMINADAS entendemos [desde la perspectiva de la TI] cualquier dato no obtenido de manera directa. Por poner un ejemplo, si obtenemos la temperatura de una determinada estancia a través de un sensor homologado y conectado directamente a nuestro equipo de proceso, la fuente es veraz; pero si enviamos a un ayudante a observar la temperatura en una pantalla y nos la comunica, la fuente pasa a estar CONTAMINADA, y todos los resultados posteriores estarían en cuestión, aunque el dato sea correcto.

Así, cualquier fuente que interprete, module o transmita la información de origen, la contamina y, en consecuencia, deberemos descartarla [o tener este hecho muy en cuenta].

Con esta visión tan estricta de la calificación de las fuentes la TI se cura en salud, pues pone en cuestión cualquier tipo de información que no sea directamente verificable por todos los observadores a un tiempo. Con ello elimina de la ecuación tanto los ERRORES, como la información MANIPULADA en beneficio de algo o de alguien.

La información MANIPULADA no tiene por qué ser estrictamente falsa. La “BUENA” información MANIPULADA puede ser correcta [o casi] en sus datos, pero muy tergiversada en la PRESENTACIÓN o INTERPRETACIÓN de los mismos porque, para la mayoría nos importa mucho más la interpretación de los datos que los datos en sí, cosa que, lógicamente la TI cuestiona.

Desde ese estricto punto de vista [quizás equivocado, pero científico] habrá que descartar las informaciones suministradas por los medios de comunicación [TODOS, desde los diarios especializados hasta los populares foros, pasando por éste desde el que ahora mismo yo estoy opinando], así como también las suministradas directamente por los actores economicos [empresas, sectores o países], por ser datos interesados suministrados por parte; con lo que el análisis fundamental quedaría fuera del ámbito de cualquier estudio ni remotamente basado en la TI.

Desde el punto de vista de la TI, el GRAN TRUCO de los Mercados no es tanto la ocultación de los datos, sino el de la saturación de información [INFOXICACIÓN], mezclando muchas fuentes, casi todas ellas contaminadas [interpretadas, opinadas e interesadas] creando una tremenda confusión [RUIDO] capaz de ocultar las trazas de las fuentes veraces [SEÑAL] y dificultando su interpretación.

Realmente, desde el punto de vista de la TI, en esos mercados que aparentemente bullen de información, las fuentes veraces y fiables son muy escasas.

La Diferencia entre Problema y Misterio

“Cuando abordamos un problema, puede que no sepamos su solución, pero tenemos intuición, un conocimiento cada vez mayor y ciertas ideas de qué andamos buscando. Cuando nos enfrentamos a un misterio, sin embargo, sólo podemos quedarnos mirando fijamente, maravillados y desconcertados, sin siquiera saber qué aspecto tendría una explicación.”

Noam Chomsky