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.

Tendencia es a Señal como Volatilidad a Ruido

Hoy les voy a proponer una aplicación simple de los conceptos básicos de la Teoría de la Información [TI] sobre el análisis gráfico tradicional.

Desde el punto de vista del análisis gráfico, la Regresión Lineal [RL] es la forma de aproximación estadísticamente más correcta a un conjunto de valores. Por lo tanto, desde el punto de vista matemático, hacer esto sería mucho más correcto que andar tirando líneas uniendo mínimos o máximos, que no son valores medios sino extremos y, precisamente por ello, poco significativos. Los canales de desviación típica y de error típico deberían ser la herramienta utilizada para dibujar canales y no ese método -pido perdón por la expresión- hoy en día ya rupestre y sin fundamento lógico de hacerlo trazando paralelas desde máximos o mínimos. [Con todos los respetos para los puristas, por mucho que C. H. Dow lo propusiera hace 150 años, deberíamos recordar que Dow no tenía un ordenador para calcular en una fracción de segundo RL y desviación típica. Si hubiera dispuesto de ellos. ¿alguien se atreve a decir que no lo hubiera preferido?. Les recuerdo que, a finales del siglo XIX, la gente se moría de una simple infección].

Viendo el trazado y la pendiente de la RL de un tramo concreto de cotización los traders lo identificaríamos con la TENDENCIA [sería matemáticamente más correcto], y desde el punto de vista de la TI estaríamos contemplando la SEÑAL. Al mismo tiempo, los desplazamientos a ambos lados de la RL podríamos visualizar los efectos del RUIDO, desviando la cotización real de la señal pura. Sin ser exactamente lo mismo, podríamos asociarlo con lo que los traders generalmente asociamos con el concepto de VOLATILIDAD.

Más o menos, lo veríamos así:

Sería observar los mismos elementos bajo otros parámetros. Este tipo de visión alternativa fue la que, ya hace años, hizo que me plantease el diseño de algunas nuevas herramientas de trading que la mayoría de ustedes ya conocen y han tenido oportunidad de probar directamente.

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El Modelo TI en el Trading

Cuando hace unos años llegué al mundo del trading, no pude por menos que observar algunos paralelismos entre la estructura del trading [del e-trading, para ser más exactos] y ciertas partes de la Teoría de la Información [TI] según el Modelo de Shannon y Weaver.

Para empezar, este es el modelo básico de comunicación según la TI:

Observemos que, según esta arquitectura básica, hay algunos conceptos que merecen especial atención. A ambos lados tenemos la Fuente de información y, en el extremo opuesto estamos nosotros mismos, los traders, como receptores y destinatarios de la misma.

La transmisión y recepción son ahora mismo vía telemática y digital, gracias a la popularización de la Red [el e-trading del que antes hablábamos].

Por último, tenemos un último factor que la TI ya contempla como fundamental: el Ruido, como elemento distorsionador interpuesto. Como pronto veremos, el ruido tiene en el trading especial relevancia, así como diferentes orígenes y casusas, algunas accidentales y otras claramente provocadas. Hablaremos de ello.

Claude E. Shannon, el Sabio Malabarista

Permítanme, antes de seguir, dedicar una líneas de humilde homenaje a Claude E. Shanon el creador de la Teoría Matemática de la Información.

Tendemos a pensar que si el nombre de alguien no nos suena es porque no habrá sido muy relevante. Y, ciertamente, Shannon no es un personaje popular ni demasiado conocido. Pero quizás a partir de ahora entiendan el por qué.

Shannon nació en 1916. Desde niño se sentía atraído por igual por las matemáticas y por la ingeniería; y como no era capaz de decidirse, cursó ambas carreras simultáneamente, obteniendo ambas licenciaturas en 1936, apenas cumplidos los 20 años. Posteriormente se doctoró en ambas en el MIT y a los 24 se ocupó en el desarrollo de los primeros ordenadores, en el equipo de Vannevar Bush.

Todos los que le conocían lo consideraban un tipo extraordinario pues era igualmente capaz de desarrollar una compleja teoría matemática en la pizarra como, inmediatamente después, tomar las herramientas y fabricar una máquina capaz de comprobarla. Y en ambas cosas destacaba. [¡Qué envidia, ¿verdad? ]

En el MIT también trabajó con Norbert Wiener, creador de la cibernética y entro a formar parte de un reputado grupo de científicos que, durante la II Guerra Mundial, tuvieron un papel preponderante en el desarrollo de la tecnología que llevó a los EE.UU. a ganar la guerra y convertirse, desde ese mismo momento, en la primera potencia tecnológica mundial. [Gran parte de sus trabajos -como los de todo ese grupo- han sido y siguen siendo secretos... ¿Se entiende ahora la escasa "popularidad" de estos genios del S. XX?]

Básicamente, este grupo de pioneros de la cibernética estaba compuesto por Harry Nyquist, Walter Houser Brattain, John Bardeen y William Bradford Shockley, inventores del transistor, George Stibitz o John von Neumann, entre otros. Pocos años más tarde publicaba su Teoría Matemática de la Información, de la que seguiremos hablando.

Diseñó ordenadores, autómatas y robots, como su famoso ratón Teseo, capaz de encontrar, po sí sólo, la salida de un laberinto. Dentro de su leyenda de sabio excéntrico, era un apasionado del malabarismo. Hasta tal punto le apasionaban los malabares que diseñó máquinas malabaristas basadas en su teorema matemático sobre el tema:

Teorema del Malabarismo de Shannon:  ( F + D ) H = ( B + D ) N

El Teorema  esta esquemáticamente representado en el caso de las cascadas con tres bolas. En la ecuación, F es el tiempo que la bola pasa por el aire, D el que pasa en la mano, B el tiempo que la mano está vacía, N es el número de bolas, y H el número de manos.

Era famoso en los laboratorios Bell por montar en monociclo realizando equilibrios por los pasillos. La lista de sus inventos y patentes es interminable, al igual que la de premios y honores que le fueron concedidos.

Shannon se jubiló a los cincuenta años, un poco para huir de la pesada tarea de divulgar sus pensamientos y, sobre todo, para poder dedicarse a sus ingenios. En una de sus últimas entrevistas dijo: «siempre he perseguido mis intereses sin prestar mucha atención a su valor financiero o para el mundo; he dedicado muchas horas a cosas totalmente inútiles». Claude Elwood Shannon falleció el 24 de febrero del año 2001, a la edad de 84 años, después de una larga lucha en contra la enfermedad de Alzheimer.

Si a alguien se le ha despertado el deseo de conocer más cosas sobre este singular personaje, existe una biografía titulada C. E. Shannon: Collected Papers, de N. J. A. Sloan y editada por A. D. Wyner. Sin duda su vida da para una buena película.

Y, les recuerdo que todo esto tiene [a mi juicio] MUCHO que ver con la Bolsa…

Shannon y la Teoría Matemática de la Información

Bueno, esto no es nada fácil. De un blog se espera que el autor sea breve y ameno, y seguramente este no es un tema apropiado para explicar aquí con detalle pero, al menos, podemos probarlo. Intentaré empezar por el principio y ir sólo al grano.

¿La razón de todo esto? Explicar hasta qué punto la Teoría de la Información me parece aplicable al funcionamiento de los mercados financieros y al trading, en general.

La Teoría de la Información [TI] fue formulada a finales de la década de los 40 por el ingeniero y matemático Claude Elwood Shannon. En su origen esta teoría se refiería solo a las condiciones técnicas en la transmisión de mensajes. Su primera versión apareció publicada en el Bell System Technical Journal en octubre de 1948, perteneciente a la Bell Telephone Laboratories, organización para la que Shannon trabajaba.

Muy poco después el sociólogo Warren Weaver acertó a entrever todo el potencial subyacente en el trabajo de Shannon y redacto un ensayo, que fue publicado junto al texto anterior en julio de 1949 bajo el título de The Mathematical Theory of Communication.

En conjunto dieron lugar a un pequeño libro. De este modo, la unión de dos disciplinas diferentes produjo una obra de referencia duradera en el campo de la comunicación, entendido en el más amplio sentido. Lo habitual es que se aluda a estas concepciones como el Modelo de Shannon y Weaver, o como la Teoría de la Información.

Este trabajo es de una excepcional importancia en el campo de la cibernética, siendo una de las obras de referencia básica. Shannon contempló por primera vez la transmisión de información como una teoría matemática dentro del campo específico de la probabilidad y la estadística, estudiando la información y todo lo relacionado con ella: canales, compresión de datos, criptografía y temas relacionados.

En la próxima entrega, un poco más sobre Shannon, su teoría y su relación con los mercados financieros. [Por cierto, si quieren conocer el artículo original, basta con que pulsen sobre la imagen de la portada del libro para obtener un PDF de la obra. Así van conociendo las ecuaciones y avanzamos tiempo... ]

Adictos al Flujo de Datos

Hoy una breve reflexión. Quiero que te plantees si eres un adicto al flujo de datos y que dediques un minuto a pensar en ello.

La premisa es que, dentro de un entorno de entrega de información [canal de distribución] tendemos a adquir más datos de los que somos capaces de procesar. Es bien sabido que los usuarios siempre centramos nuestra atención prioritariamente en aquella que destaca ya sea por su forma, color o tamaño; pero muy especialmente si cambia:

Los elementos gráficos en movimiento en pantalla atraen nuestra atención de una forma muy potente. Inconscientemente centramos nuestra vista sobre ellos buscando un ciclo completo. Una vez detectamos dónde empieza y acaba el bucle, perdemos interés y ya atendemos a otro lugar.

Pero los gráficos bursátiles [TR] no son bucles, por lo que nuestra atención puede clavarse obsesivamente sobre la última barra / vela en formación. En el momento que hacemos una entrada la ansiedad aumenta y cada movimiento [tick] en contra sobre la nueva barra aumenta nuestra desazón, haciendo que nos replanteemos la operación constantemente. Pero, al mismo tiempo, no podemos dejar de observar.

Cuántas veces no hemos cerrado un trade antes de tiempo por efecto de un movimiento parcial contrario del gráfico, que luego acabó tomando la dirección correcta. Lo sabemos y, sin embargo, no podemos apartar la vista.

Este efecto hipnotizador de los flujos de datos [gráficos, pero también tickers, noticias...] acaba creando la sensación que no disponer de ellos es quedar desvalido. Pero eso es falso. Ni más información ni un flujo más acelerado de datos nos aporta mejor información, si no somos capaces de discriminar cuál de ella es válida y cuál no. [Conocer TODOS los cotilleos y rumores NO MEJORA tu nivel de información, igual que no lo hace contemplar TODOS los ticks sobre un gráfico, porque la mayoría no son más que ruido y no son significativos].

Si no puedes apartar la vista del gráfico en movimiento y eso te genera un aumento de la ansiedad, deberías planificar tu operativa [entradas, salidas y stops] y abandonar la visión del gráfico al ejecutarla. Si ello disminuye tu ansiedad y mejora tu operativa es que eres un adicto al flujo de datos. Sé conciente y actúa en consecuencia.

El Cubo, el Plato y el Aprendizaje

Hay temas que recurrentes que parecen de extrema complejidad pero que, desde la plataforma de que ofrecen las nuevas técnicas de gestión de la información [infonomía] pueden visualizarse bastante mejor.

Por ejemplo, en pocos lugares como en los entornos del trading se pueden leer críticas tan generalizadas y deplorables hacia cualquier material o técnica de transmisión de conocimientos, ya sean libros o cursos.

Si bien es cierto que seguro que hay cursos y libros de escasa utilidad; admitiendo de entrada que tanto cursos como libros de este ámbito tienen precios por encima de la media, toda generalización es tan gratuita como injusta.

Quizás debería empezar explicando que [quizás] todo se deba a lo que ya en su día explicaron Nonaka y Takeuchi, cuando detallaron el proceso de creación del conocimiento y las diferencias entre el conocimiento tácito y conocimiento explícito.

Para todos aquellos para los que el trading tiene un mayor componente de conocimiento tácito [o incapacidad propia para explicitarlo] lo manifiesten con ese tipo de afirmaciones peyorativas. [Opinan que la materia NO puede ser transmitida a través del lenguaje y quien lo oferta, forzosamente miente].

Pero hay otra posibilidad que prefiero mostrar con una breve fábula, la de “El Plato y el Cubo“:

Dos campesinos vecinos salieron a trabajar, cada uno en sus tierras, lejos del pueblo. El primero dejó olvidado un cubo vacío junto a su puerta, mientras que el otro olvidó un plato plano en su ventana.

Durante la jornada, llovió y llovió en el pueblo. A la vuelta, el primer campesino dijo: “vaya, ¡cuánto ha llovido que se ha llenado todo el cubo que dejé olvidado!”. “Pues será en tu casa, vecino”, —contestó el otro—, “porque en la mía apenas ha llovido para llenar un plato plano”.

Como ya postuló R. Glazer, la información [conocimiento o aprendizaje] no es una cosa, sino un proceso; y si el valor que le otorgamos es básicamente un valor de uso, quizás el proceso debería ser medido también en función del receptor, de sus necesidades de la misma o de su capacidad de convertirla en algo útil.

[En este tipo de mensajes aspiro más a "abrir ventanas de conocimiento" que a impartir ninguna supuesta "doctrina"; así que sigue los enlaces, investiga y extrae tus propias conclusiones amigo Trader 2.0 ].