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.

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.

Problema de Códigos

Les aseguro que, a partir de esta broma, podría escribir mucho sobre sobre flujo de datos y codificación efectiva, y luego entrar a desentrañar algunos paralelismos con los Mercados, pero les ahorro el tiempo. Pero, en el fondo, ¿no les parece la imagen una buena alegoría de la información sobre los productos de inversión que recibimos de las entidades? Lástima que, en ese caso, mamá no pueda ayudar…

La Espiral de Ulam y Otros Misteriosos Patrones

Unos post atrás y les hablaba sobre la serendipia. En aquella ocasión les mencioné la Espiral de Ulam, y dejé para una futura ocasión un comentario al respecto. Bien, hoy me parece un día tan bueno como cualquier otro para hacerlo.

La historia es muy curiosa. Cuentan que el matemático polacoestadounidense Stanislaw Marcin Ulam (1909-1984), aburrido durante una conferencia científica, estaba haciendo garabatos en una hoja de papel. Dispuso una malla de números en espiral, empezando por el 1 en el centro, el 2 a su derecha, el 3 arriba, el 4 encima del 1, el 5 a la izquierda, y así sucesivamente. Posteriormente, marcó los números primos y descubrió que los números marcados tendían a alinearse a lo largo de líneas diagonales.

Todos los números primos, excepto el 2, son impares. Como en la espiral de Ulam algunas diagonales contienen números impares y otras contienen números pares, no sorprende ver cómo los números primos caen todos (salvo el 2) en diagonales alternas. Sin embargo, entre las diagonales que contienen números impares, unas contienen una proporción visiblemente mayor que otras de números primos.

Esto, llevado más allá, acaba dando un patrón gráfico matemático realmente curioso. Y, aunque el patrón existe, todavía nadie ha sido capaz de definirlo ni de explicarlo completamente.

Y, ¿qué tiene que ver todo esto con el trading? En primer lugar, Ulam encontró este patrón por azar [serendipia, o casualidad, si lo prefieren]. Pero lo que distinguió a este personaje sobre los demás es que, aunque no fuera capaz de explicarlo, lo identificó, le llamó la atención y lo comunicó al mundo. Quizás otros tropezaron con él antes y no fueron capaz de verlo o, al ser incapaces de explicarlo, arrojaron el papel a la basura más cercana con desasosiego.

Hay quien sólo busca certezas; yo me conformo sólo con buscar. Que muchas veces no vea un patrón, no quiere decir que no exista. Cuando un patrón contradice mis postulados, quizás tenga que cambiarlos. Descubrir un molesto patrón inexplicable no significa nada más que debemos seguir trabajando con humildad y mente abierta.

Un Mar de Probabilidades: Sobre Análisis y Analistas

Probablemente la principal innovación de la Teoría Matemática de la Información de Shannon es considerar la información como una medida estadística de probabilidad de ocurrencia de un suceso o señal en un mensaje. Este hecho [en el que ahora mismo no voy a profundizar] nos permite dos derivadas: la posibilidad de calcular de una forma precisa los anchos de banda [o, lo que es lo mismo, el número de bits necesarios para transmitir señales de un código cualquiera, sea el que sea] y la creación del concepto de Entropía informativa, que es la medida del grado de desorden que se da entre elementos dispares dentro de un sistema cerrado o, dicho de otro modo, la probabilidad de ocurrencia de un determininado mensaje. [Lamento estar hoy especialmente espeso en la temática, pero no veo otra manera de explicarlo].

Puede haber diferentes formas de establecer el cálculo del número de bits necesario para codificar lo que podríamos denominar un “mensaje bursátil“. Sin entrar en más detalles, la estructura más simple sería considerar como elemento primordial al tick y contemplar sólo tres posibilidades: que a un tick determinado le siga

1. un tick positivo [aumento de precio / +1]
2. un tick neutral [mismo precio / ø]
3. un tick negativo [disminución del precio / -1]

Considerando este modelo elemental, la fórmula de Shannon derivada del Teorema de Shannon-Hartley y aplicable para una fuente sin memoria [que sería nuestro caso] nos exige un mínimo de 2 bits para codificarlo completamente en esta forma más simple.

La primera aplicación práctica [y la que hoy me interesa traer hasta aquí] sería el cálculo de probabilidades de una sucesión eventos dentro de este modelo informacional-bolsístico. O, si lo prefieren, podemos intentar desvelar las probabilidades matemáticas de éxito de cualquier predicción.

A la vista de este modelo y desde el punto de vista más neutral, acertar la dirección del próximo tick [que podríamos extrapolar a barra o vela] es de 1/3 o, lo que es lo mismo, de un 33,33%. Así, cualquiera puede lanzar una predicción sobre lo que ocurrirá mañana [con respecto a hoy], con un 33% de posibilidades de acertar, diga lo que diga.

Pero, otra cosa diferente sería pretender acertar la dirección de los dos próximos ticks o velas. En este caso las probabilidades de éxito se reducen al 11,11%. Mucho más complicado es adivinar la dirección de tres ticks o velas próximos sucesivos, pues ya sólo tendremos un 3,7% de probabilidades de acertar frente a un 96,3% de errar esta pequeña sucesión de eventos ordenados. El conocimiento de los diversos patrones y técnicas AT nos hace mejorar esas expectativas, que es lo que diferencia a un buen trader de alguien que operase al azar.

Por completar la experiencia y que se hagan una idea de lo complicado estadísticamente que resultan las predicciones, acertar el recorrido de cinco velas o ticks sucesivos tiene una probabilidad de un 0,41% ; y, establecer sin errar ni una sola vez la dirección (simplemente diciendo “sube, baja o igual que el día anterior”) y orden de diez ticks o velas consecutivas es del 0,0000169%, ó para entenderlo mejor, ocurrirá 16,9 veces por cada millón de intentos.

La paradoja [y el truco] es que, sin embargo, predecir que un determinado activo dentro de 10 ticks [o barras, o velas...] estará por encima, por debajo o igual que el valor actual vuelve a tener una probabilidad del 33,33%. Para volver a tener esas muchas probabilidades intactas basta con guardarse o de hablar de tiempo o proporcionar un valor exacto de desplazamiento.

Así pues, una buena predicción analítica debería [como mínimo] incluir dos factores de los mencionados: dirección y tiempo o dirección y amplitud del movimiento. Señalar sólo dirección, lo diga quien lo diga, ya sea después de mucho estudio o después de tres copas en un bar, tiene la misma probailidad de cumplirse: un 33,33%. No tiene más mérito.

Un buen analista es un especialista que merece respeto y admiración. Habla de dirección de niveles, de soportes, de puntos de giro y de precios objetivos; y sólo los mejores y más expertos, de timing. Y siempre con la prudencia de recordar que esto es un juego estadístico y que toda previsión puede fallar.

Lo otro [vociferar ¡arriba! o ¡abajo!] lo puede hacer cualquiera. Si quieren desenmascarar al bocazas de turno sólo tienen pedirle el vaticinio de la simple sucesión de las tres próximas velas y apostar contra él. Las probabilidades están abrumadoramente en nuestro favor [ya saben, 96,3%] y con eso hay más que suficiente para hacerlo callar.

Otros post relacionados con: El Trading según la Teoría de la Información

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[5/11/2010] Voy a hacer una apostilla, y voy a hacerla aquí.

He comprobado que, en general, este tipo de post fácilmente se pueden interpretar como un simple divertimento, una especie de juego matemático de salón sin más. No es que me preocupe mucho [ya saben, esto es sólo un hobby para mi], pero sólo respóndame a una pregunta: ¿cómo podemos saber si una determinada técnica o herramienta de trading mejora las probabilidades de establecer un suceso si no sabemos ANTES cuáles son las probabilidades de ese suceso?

Interpretar Códigos; Decodificar Velas

Ya expliqué que un blog no es precisamente el lugar ni la forma más adecuada para correcta presentación de un tema como el de la aplicación del modelo de la Teoría de la Información [TI] a los mercados financieros, que yo me he atrevido a clasificar como InfoTrading.  Así que me van a perdonar un cierto desorden, pero intentaré compensárselo con brevedad.

Les vuelvo a plantear el supuesto: imaginen al mercado reducido a un simple flujo de datos. Los ticks se van sucediendo a ritmo vertiginoso y aparentemente aleatorio. [Sobre si el mercado es o no aleatorio, les dejo este El vuelo de una mosca contra el Random Walk]. La TI precisamente se basa en la codificación, transmisión y decodificación eficiente de cualquier tipo de información.

Imagenemos un flujo de datos tipo. Supongamos que una fuente nos envía una sucesión de caracteres. Nuestra primera impresión sería que si ese flujo de caracteres no viene correctamente ordenado y separado nos resultaría incomprensible. Pues, quizás sí o quizás no.

Imaginemosqueeseflujodedatosnosremiteuncontinuodecaracteres sinespaciosintermediosdeseparaciónentrepalabrascomomensaje.

No parece que esa limitación nos impida comprenderlo. Somos capaces de completar la parte eliminada sin mayor dificultad y decodificarlo correctamente.

Otra cosa diferente sería que, por ejemplo se eliminasen completamente las vocales de un mensaje, sustituyéndolas por espacios en blanco.

En ese caso quizás ya tuviésemos más dificultades para entenderlo, pero seguramente acabaríamos comprendiéndolo en su mayor parte.

Este mensaje consta de 112 carácteres [129 contando los espacios] de los que se han eliminado 51 [un 45% de los carácteres] por lo que le estoy obligando a trabajar sólo con el 55% de la información. [Si tiene dificultades, seleccione la frase con el puntero]

No llegamos a ser conscientes de nuestras ocultas habilidades para decodificar criptogramas automáticamente. Y se lo voy a demostrar:

Sgeun etsduios raleziaods por una Uivenrsdiad Ignlsea,no ipmotra el odren en el que las ltears etsen ecsritas. La uicna csoa ipormtnate es que la pmrirea y la utlima ltera esetn ecsritas en la psiocion cocrreta. El retso peuden etsar ttaolmntee mal y aun pordas lerelo sin pobrleams pquore no lemeos cada ltera en si msima snio cdaa paalbra en un contxetso.

Ninguna dificultad, ¿verdad? En ese caso:

¡3XC3L3N73 3J3RC1C10!

La capacidad de nuestro cerebro para asimiliar códigos, decodificarlos y obtener mensajes coherentes es lo que me hizo pensar en aplicar los modelos de la TI en el proceso de decodificación de las series numéricas y gráficas que los traders manejan y entre las que buscan tendencias y giros, como elementos operativos básicos y en el diseño de nuevas herramientas para ayudar en este cometido.

64574M05 MUCH0 713MP0 D3 NU357R4 V1D4 C0N57RUY3ND0 4L6UN4 C054 P3R0 CU4ND0 M45 74RD3 UN4 0L4 LL1364 4 D357RU1R 70D0, S010 P3RM4N3C3 L4 4M1574D, 3L 4M0R Y 3L C4R1Ñ0, Y L45 M4N05 D3 49U3LL05 9U3 50N C4P4C35 D3 H4C3RN05 50NRR31R.

Las velas están formadas por un flujo de datos que, si somos capaces de decodificar, contienen mensajes.