3 Estrategias de trading Proven que puede implementar hoy mismo

En nuestra última sesión con Christos - un trader experimentado con más de tres décadas de experiencia - recorremos un potente flujo de trabajo de trading real que te lleva desde el concepto de la estrategia hasta el despliegue en vivo. Echará un vistazo entre bastidores a tres sólidas estrategias algorítmicas creadas con StrategyQuant X (SQX) y desplegadas en directo en AlgoCloud.

¿Qué es lo único? Estas estrategias no se basan en exageraciones ni conjeturas. Se basan en conceptos de inversión atemporales publicados hace décadas, pero que siguen dando mejores resultados hoy en día. Christos revela cómo construye, prueba y gestiona más de 35 robots de trading en cuentas de Alpaca, desde "comprar el gap a la baja" hasta patrones de ruptura y jugadas de reversión a la media.

Mostramos curvas de equidad, estadísticas de pruebas retrospectivas e incluso ejemplos de operaciones en vivo. Tanto si eres un principiante como un profesional de algo, esta es una clase magistral para convertir ideas probadas en sistemas automatizados, sin reinventar la rueda.

👉 Mira el vídeo completo y empieza a probar las estrategias tú mismo. Y no olvides dejarnos tus preguntas: ¡las responderemos en un próximo vídeo!

transcripción:

Y quiero presentar el flujo de trabajo. Aquí está la curva de equidad que obtenemos
haciendo este backtesting en particular. Me gusta el hecho de que es un suave, algo suave,
pendiente ascendente. Busco acciones que estén por encima de $5. Aquí en esta línea, estoy diciendo que
cuentas restringidas, si la cuenta es inferior a $25.000, aún puede desplegar este
stock. Así que aquí está el profesional de SQX. Hoy, me acompaña mi amigo Christos, un verdadero veterano del trading
con décadas de experiencia. Esta sesión está pregrabada. Sin embargo, estamos aquí para responder
sus preguntas si tiene alguna. Christos compartirá tres estrategias de negociación para AlgoCloud,
todo ello basado en conocimientos probados durante años. El mensaje es sencillo. No necesita
reinventar la rueda para construir robots de trading fiables. Esperamos sus preguntas
y opiniones en los comentarios. Los recogeremos y volveremos a ellos junto con Christos
en un vídeo futuro. Y una nota rápida. Todo lo que verán es para fines educativos.
...no para asesoramiento financiero. Christos, contigo. Hola, Christos. De nuevo, encantado de
nos vemos. Hola, Cornel. Encantado de verte de nuevo. Hola a todos. Hoy, estoy emocionado de presentar
tres estrategias particulares que he desarrollado hace casi un año. Y de hecho las he desplegado
en cuentas de Alpaca Live. Y quiero presentar el flujo de trabajo que tuvo lugar desde el original
desde la concepción de la idea hasta la modelización con el lenguaje SQX, pasando por el backtesting,
y, por último, a través del despliegue. Antes de pasar a discutir los detalles de estos tres
estrategias, quiero hablar un poco de mis antecedentes como comerciante.
Empecé mi carrera de trader a finales de los 80. Al principio, me centré en la negociación de futuros.
Pero poco a poco me fui interesando por el comercio de acciones. Y aunque el camino hacia el comercio de futuros
era un poco desafiante, cuando se trataba de acciones, estaba luchando. Estaba luchando.
La lucha se debió al hecho de que yo era un operador discrecional. Y
como trader discrecional, intentaba combinar el análisis fundamental con el técnico. Y
fue todo un reto encontrar la mezcla adecuada. Llevó mucho tiempo.
Y tuvo muchos altibajos. Solía hacer análisis sectoriales.
Me fijaba en los análisis fundamentales, escuchaba las llamadas sobre beneficios, leía los comunicados de prensa,
por supuesto, haciendo algunos técnicos, como breakouts con alto volumen relativo.
Así que, como resultado de todo esto, el rendimiento fue inconsistente en lo que respecta a la negociación de acciones.
Así que había estado buscando durante años para automatizar este esfuerzo de comercio de acciones porque
Me di cuenta de que era la única manera de proceder.
A principios de 2024, me topé con las herramientas de contexto estratégico. E inmediatamente me di cuenta de que esa es la
solución que buscaba. Me permitía aplicar rápidamente una idea,
hacer extensas pruebas retrospectivas. Tenía la base de datos justo ahí. Tenía la parte de pruebas de estrés justo
allí. Por último, la incorporación de las estrategias a una cuenta real fue un proceso muy sencillo.
Ahora, tengo un total de 35 estrategias desplegadas en cuatro cuentas reales de Alpaca. Y
estas estrategias son una mezcla en términos de cómo enfocan el comercio de acciones.
Bastantes son de reversión a la media.
Algunos siguen las tendencias. Algunos rompen moldes. Y unos pocos
son las estrategias de negociación estacional y por pares.
El universo bursátil en el que tengo desplegadas estas estrategias es el S&P 500,
NASDAQ 100 y Russell 3000. Es importante señalar que alrededor del 22
son estrategias de un solo activo. En otras palabras, tratan con un único símbolo bursátil
y tratar de sacar provecho de la disponibilidad de ETF de acciones apalancadas,
como Apple tiene un ETF apalancado y NVIDIA y así sucesivamente. Tengo estas estrategias de un solo activo
desplegado también. Ahora, llega la parte en la que me inspiro para las ideas de estrategia.
Aparte de mis propias estrategias, me interesa mucho buscar en diversos libros y
diversos foros en busca de ideas. Los libros tienen una clara ventaja, sobre todo los antiguos,
que las ideas están a la vista durante muchos, muchos años. Y cuando haces una prueba retrospectiva
hoy, muchos de los datos están fuera de muestra. Por lo tanto, se puede ver inmediatamente si el
idea resistió la prueba del tiempo o no. Los libros que me han resultado más útiles son
Sistemas y Métodos de Trading por Kaufman. Esto es como una enciclopedia de un montón de buenos sistemas.
También, la Enciclopedia de Sistemas de Comercio por Kach. Trade Systems that Work por Streitzman.
The Master Swing Trader de Farley. Especialmente útil es el libro de John Carter titulado Mastering
the Trade. Y, por supuesto, el clásico de todos los tiempos, The Long-Term Secrets to Short-Term Trading.
Además, otros libros que me han resultado útiles son el Old Handbook de Gil Morales.
Comerciar como un fondo de cobertura por Altucher. How Do Many Make Money in Stocks por O'Neill,
que también es un clásico. Y Entry and Exit Confessions of a Champion Trader, de Kevin Davey,
que es muy rico en proporcionar métodos particulares de entrada y salida.
También estoy mirando varias cuentas en Twitter, actualmente X. Y una cuenta en particular que encontré
muy útil es de Jeff Sun. Este es el nombre en clave de Jeff Sun. Y por supuesto, hay un montón de
algo traders en Twitter. Y por último, en YouTube, sigo el canal StatOasis de Ali Casey, que
ha hecho un magnífico trabajo presentando varias ideas y también cómo las pone en práctica en
SQX. Y también Kevin Davey's algo trading channel, que también tiene algunas buenas ideas.
Empecemos con la primera idea que puse en práctica. Se llama comprar el gap a la baja.
Todos sabemos que cuando la gente se despierta y ve sus acciones
bajando, se ponen muy emocionales. Y bastantes inversores no pueden esperar a salir de las acciones,
viendo cómo se acumulan las pérdidas. Así que esta idea concreta que presenta el autor trata de
aprovechar esta decisión emocional que toman los operadores de bolsa cuando ven que sus acciones
a la baja. Cabe mencionar que este libro se publicó el 3 de octubre de 2004.
Así que, básicamente, existe desde hace 21 años. Así que todo el backtesting hará con
datos hasta 2025. Para estos años, básicamente no es una prueba de muestra. Así que esta es la idea básica. Usted
comprar una acción cuando el día anterior había bajado. Y hoy, la acción está abriendo
con al menos una diferencia de 5% respecto al cierre del día anterior.
Pero además de eso, el QQQ también está cayendo al menos medio punto porcentual.
Y el método para salir de esta operación en particular consiste en liquidar la posición si se cubre el gap
o al final del día, lo que ocurra primero.
Decidí modificar esta estrategia en particular después de algunas pruebas.
Y también por la gran potencia de SQX para probar un universo mayor de valores. Porque
Originalmente, esta idea se tenía en mente el universo del Nasdaq 100.
Así que en lugar de utilizar el QQQ como índice de mercado, utilizo SPY, el ETF SPY.
Y por supuesto, estoy mirando el universo Russell 3000. Y la última modificación es que el
sale de la posición en la apertura del día siguiente. Así que no hay beneficio objetivo y no
cierre al final del día. Y este método de salida en particular es amigable para PDT restringido
cuentas. Si la cuenta es inferior a $25.000, puede seguir aplicando esta estrategia concreta.
Así que aquí está el código SQX.
Así que, básicamente, el cierre de ayer fue inferior al cierre de anteayer.
La apertura de hoy es inferior al 5% del cierre de ayer.
Y aquí, esta declaración tiene un subgráfico, subgráfico 1. Y en el subgráfico 1, tengo el ETF SPY. Así que estamos
diciendo aquí que si la apertura es inferior a la mitad del cierre de ayer del ETF SPY,
entonces es una condición válida. Tengo un ajuste aquí que el cierre es mayor que $1 porque
no queremos tratar con acciones de precios muy bajos. Y por último, sobre el volumen de ayer,
será inferior a $2 millones porque queremos centrarnos en la pequeña y mediana capitalización. Porque
He descubierto que esta estrategia en particular es muy eficaz en capitalizaciones bajas y medias y
potencialmente porque la implicación institucional es menor. Hay mucha
pequeños inversores que se emocionan mucho cuando sus acciones bajan 5%.
Y salimos después de una barra. Así que no estamos liquidando la posición el mismo día que estamos tomando el
posición. Esta diapositiva explica todo lo que acabo de describir. Aquí es donde defino el subgrupo 1,
será el cierre diario del SPY. Este es un ajuste que necesita hacer en el SQX.
Y ahora llegamos a la puntuación de la posición, donde en primer lugar, la estrategia puede abrir
un número máximo de acciones de posición 5 al mismo tiempo. Y la función de clasificación
clasifica mejor las acciones que abren más a la baja. Así que esta expresión se maximiza a medida que el
La apertura es inferior al cierre de ayer. Así que esta diapositiva explica la diapositiva anterior.
La función de gestión de dinero que tengo es $100,000
sin reinversión. Así que para la duración del backtesting, tenemos un capital fijo de $100.000
que no estamos reinvirtiendo. Y el período que estamos backtesting es desde principios de 2000
hasta aproximadamente finales de 2044. Y, por supuesto, el universo Russell 3000.
Y esta diapositiva muestra la condición. Básicamente, entramos en la barra abierta
y salir en la barra abierta. Ahora, tengo que hacer un comentario aquí que cuando usted
desplegar la estrategia en una amplia gama de mercados, se ejecutará en 9.32 AM.
Eso significa que, en algunos casos, lo abierto ha sucedido,
digamos, justo después de las 9.30. Así que te pierdes los dos primeros minutos. Ahora, en la práctica,
después de aplicar esta estrategia durante un año, no hay tanta diferencia,
pero tienes que ser consciente de ello. Y más adelante, te explicaré cómo puedes remediar esto...
discrepancia particular en el momento en que la estrategia toma posición.
Sólo comentar que en mi banco de datos hay más de 12.000 símbolos para el Russell 3000.
Así que se han retirado de la lista bastantes símbolos. Así que el backtesting incluye un montón de
acciones excluidas de la bolsa. Así que no tenemos sesgo de supervivencia en nuestro backtesting.
Esta es la curva de renta variable que obtenemos haciendo este backtesting en particular. I
como el hecho de que es una curva de equidad suave, algo suave, con pendiente ascendente.
En el eje x, tenemos el número de operaciones que se han realizado sobre este
intervalo de tiempo. Muestra algunos baches, y verás que ocurren en ciertos años.
Enumerar la misma estrategia
con el eje x siendo el tiempo, muestra que para un determinado
tramo de tiempo, el rendimiento no fue del todo bueno, aunque fue positivo.
La reducción es una muy respetable 12%, y ese es el porcentaje abierto de reducción.
Y la curva amarilla aquí abajo es el rendimiento de comprar y mantener sobre una base adaptada al riesgo.
También hay que señalar que el tiempo de exposición es muy pequeño. Mi pantalla en este momento es pequeña. I
no puedo ver muy bien, pero creo que el tiempo de exposición es del orden de 12% a 15%, lo que significa que
el capital está disponible para ser desplegado en otros lugares. Ahora, pasando a los detalles
del rendimiento de esta estrategia vemos que tiene una rentabilidad media de 64%
con un crecimiento anual comparativo de 12%, y un ratio de rentabilidad sobre detracciones superior a 46%,
y 62% de las operaciones son rentables. Es una estrategia muy, muy buena. Creo que
este tipo de estrategia de compra del gap a la baja debería formar parte de la cartera de estrategias.
Como puedes ver aquí, listando los años, los meses en fila y los años en vertical,
esta estrategia en particular no tuvo un solo año de baja de 2000 a 2025, lo cual es muy notable
dados algunos de los mercados bajistas que habíamos experimentado, el mercado bajista de 2008 o el COVID de 2020.
Además, vale la pena señalar que esta estrategia en particular tuvo dos meses seguidos como negativos
meses, pero el resto de los meses fueron positivos, lo que significa que si vemos
dos meses negativos, pronto nos decepcionamos. Es parte de cómo se comporta esta estrategia en particular.
Ahora, quiero mostrar un ejemplo particular de una operación exitosa para esta estrategia. Por supuesto,
Los 60% son rentables y los 40% no lo son. Este en particular fue elegido porque
muestra lo que es un comercio perfecto para esta estrategia en particular. Por lo tanto, vamos a volver en
6 de abril, y nos fijaremos en el SPY. El SPY tuvo un cierre de 505,26 y el 7 de abril,
abrió con un gap, sin duda superior a 0,5%. Al mismo tiempo, esta acción en particular,
Rimini, símbolo RM y yo, habíamos cerrado este día en particular aquí, más bajo que el día anterior,
y el 7 de abril, el mismo día en que el SPY sufría un gap a la baja, obtuvo más de 5%.
Y la posición se introdujo en la apertura a $2,11 por acción.
La estrategia liquidó la posición en la apertura del día siguiente, que fue $3,35.
Así que, si despliegas esta estrategia en particular,
lo que puedes hacer es crear algunas ramificaciones de esta estrategia, donde
no necesariamente lo compran en el mercado, pero puedes poner límites, así garantizas que
puede comprarlo a un precio favorable. Por lo tanto, aparte de la orden de mercado a $9.32, también puede tener
retoños de esta estrategia en particular que pueden abrir, digamos, en la apertura menos un muy pequeño
porcentaje de ATR. Bien, pasemos ahora a la segunda estrategia. Esto fue inspirado por
una publicación de Jeff Zahn. Jeff Zahn tiene una buena presencia en Twitter con muchas buenas ideas. Él
es un gestor de dinero, también ha escrito muchos filtros para el trading,
y es una de las cuentas que realmente sigo.
Por lo tanto, una idea particular que me gustó fue ir de largo autorizar media móvil exponencial,
media móvil exponencial de 20 días. Así que, básicamente, lo que queremos hacer es localizar las acciones que tienen
una media móvil exponencial ascendente durante 20 días, pero en los últimos
pocos días, están experimentando un rango extraño,
y estamos a la espera de que las acciones cierren por encima de este tipo de rango.
Así que, lo que he hecho es en el universo Russell 3000, miro el rango de cinco días,
y cuando hablo de rango, me refiero a que el máximo más alto y el mínimo más bajo no sean más
de un 3% en este intervalo de cinco días. Queremos que el cierre de ayer se sitúe por encima de este rango,
y al mismo tiempo, queremos que la EMA de 20 días esté subiendo para situarse por encima de la EMA de 50 días.
Así que, básicamente, implementé esta forma particular.
Busco valores que estén por encima de los cinco dólares.
Aquí en esta línea, estoy diciendo que anteayer,
el intervalo máximo durante cinco días fue inferior o igual al 3%.
Queremos que el cierre de ayer esté por encima del máximo de los cinco días anteriores.
Queremos que la EMA20 de ayer esté por encima de la EMA20 de anteayer. Así que, básicamente,
tenemos una EMA ascendente y, por último, queremos que la EMA de 20 días esté por encima de la EMA de 50 días.
Por lo tanto, estas condiciones son, y ¿cómo salimos? Salimos o la tasa de días se vuelve negativa,
o si eso no sucede, salimos de todos modos después de 10 días.
En esta diapositiva vuelvo a explicar qué significan todas las líneas.
Pasemos ahora a la función de clasificación y al número máximo de posiciones,
el intervalo de las pruebas y la gestión del dinero.
Básicamente queremos comprar en la apertura, y también queremos salir.
Ahora, tomamos un número máximo de posiciones igual a 10,
y nuestra función de clasificación
se hace más grande cuanto más cerca,
ayer está más cerca de la EMA. Así que, básicamente, queremos estar lo más cerca posible de la EMA alcista
al cierre. Por lo tanto, si varias acciones cumplen las condiciones anteriores,
seleccionamos los más próximos a la EMA20.
El intervalo, el intervalo de prueba, va desde finales de 1999 hasta mediados de 2025, agosto de 2025.
Una vez más, la gestión del dinero es que tenemos $100.000 capital, que desplegamos a partes iguales entre
estas posiciones, y no reinvertimos el capital. Por lo tanto, es como un capital fijo
a lo largo del periodo de prueba. Esta es la curva de equidad que obtenemos. Es bastante suave.
De nuevo, el eje x es el número de operaciones que realiza esta estrategia. Así, vemos que
se necesitan bastantes operaciones a lo largo del periodo de 25 años. Si
fijamos nuestro eje x para que esté en el dominio del tiempo,
lo que es notable es que en años como 2008, cuando tuvimos un severo mercado bajista,
y también en 2020, cuando también tuvimos un descenso severo, que todavía teníamos una pendiente positiva
en nuestra curva de renta variable, y eso se debe a que la EMA a 20 años está subiendo.
Lo que desde luego no ocurre en un mercado bajista.
Que la EMA a 20 años esté por encima de la EMA a 50 años, que también es una condición que no se da
a menudo en un mercado bajista. Pero lo más importante, el rango estrecho, el rango estrecho de cinco días menos de 3%,
no ocurre por caídas severas de las acciones. Así que esa condición tampoco se cumple.
Así que, efectivamente, esta estrategia se apaga cuando las condiciones no son favorables.
Ahora, la curva amarilla aquí es también la de comprar y mantener
ETF SPY. Así que, sobre una base ajustada al riesgo, vemos que esta estrategia en particular está superando con creces al
comprar y mantener para el ETF SPY. Este es el rendimiento mensual que vemos desde finales de 1999 hasta
Agosto de 2025. Hasta ahora han pasado dos años, queda por ver qué ocurrirá en 2025.
Y además, vemos que esta estrategia en particular puede tener como uno, dos, tres,
cuatro meses seguidos en negativo. Así que, si despliegas esta estrategia, no te hagas esta
desanimado si ves como tres meses negativos seguidos.
Esta es la tabla que muestra los detalles del rendimiento de la estrategia. Se trata de 14%
rentabilidad anual. El porcentaje de detracción sobre una base abierta es de aproximadamente 9%.
El factor de beneficio es de 1,49% y la relación entre rentabilidad y depreciación es de algo más de 22%.
Y aproximadamente la mitad de las operaciones son pérdidas y la otra mitad son ganancias.
Y además, la tasa de crecimiento anual comparativa es de 6,25%.
Además, me gusta el hecho de que el periodo de estancamiento sea bastante pequeño.
Aquí hay otra tabla que muestra el rendimiento de la estrategia.
Básicamente, coincide con la diapositiva anterior. Es mayoritariamente rentable, con dos años negativos.
años. Este es un ejemplo de que la estrategia funciona como debe.
Básicamente tenemos, en este día en particular, una EMA20 alcista, que es el color cian,
que también está por encima de la EMA20 azul.
Vemos que el intervalo de los cinco días anteriores se ajusta a nuestro criterio.
Y vemos que en este día en particular, cerramos por encima de este rango estrecho. Por lo tanto, entramos en el día siguiente
en la apertura, que es el 11 de julio. Y, básicamente, estamos manteniendo hasta que la tasa de
de cambio o la tasa de cambio de 10 días se vuelve negativa o pasan 10 días. Y obviamente,
en este caso particular, la tasa de cambio durante 10 días nunca fue negativa. Por lo tanto, estamos saliendo
aquí el 25 de julio.
Veamos. Además, este es otro ejemplo de cuando la estrategia funciona perfectamente.
De nuevo, tenemos una EMA20 ascendente. Tenemos un rango estrecho.
En este día en particular, tenemos un cierre fuera de este rango.
Nos ponemos largos a la apertura del día siguiente.
Y básicamente, salimos cuando la tasa de cambio de 10 días se vuelve negativa o 10 días
pasar. Y también en este caso concreto, la tasa de variación nunca fue negativa. Y estamos
saliendo después de 10 días. Así que, básicamente, estos dos ejemplos muestran cuando la EMA20
esta estrategia funciona perfectamente. Estas son operaciones ganadoras.
De acuerdo. Hablemos ahora de la tercera y última estrategia.
Larry Williams publicó un clásico titulado Long-Term Secrets to Short-Term Trading.
Se publicó en 1998. Y uno de sus
estrategias de inversión de la media era la regla de las 7 barras.
Y esta estrategia en particular que está comentando, por supuesto, la utilizó en
negociación de futuros. Así que decidí poner a prueba la idea para ver su rendimiento
cuando se trata de acciones.
Así, la idea básica es que si el cierre de hoy es el más bajo de los últimos siete días de negociación,
compras. Y si el precio de cierre de hoy es el más alto de los últimos siete días bursátiles, vendes.
Es una estrategia muy, muy simple e imposible de curvar.
Una vez más, decidí utilizar la potencia del SQX y probarlo en el universo Russell 3000.
Así pues, también cabe señalar que la estrategia lleva 27 años a la vista.
Por lo tanto, todos nuestros datos de backtesting están fuera de muestra.
Así es como implementé el código SQX.
Sólo dos líneas. Básicamente, quieres que el cierre de hoy sea el más bajo de los últimos...
siete días. Incluyendo el día de hoy. Hoy es el séptimo día. Quieres ser el cierre más bajo.
Pero puse un filtro aquí. Queremos un ángulo de regresión lineal de 100 días para la acción.
Ser positivo. Así que, básicamente, queremos acciones que estén en una tendencia alcista durante los últimos 100 días.
Y salimos bien cuando hoy, el cierre de hoy, es el séptimo más alto.
O si esta condición nunca se cumple, salimos después de 20 barras.
Ahora, aquí está el, estoy comentando la diapositiva anterior.
De nuevo, compramos al cierre de la barra. Y también salimos en el cierre de la barra.
El número máximo de puestos que aceptamos es de 10.
Y para la función de clasificación, decidí seleccionar valores que cumplieran las condiciones anteriores.
Pero además, la estrategia prefiere valores que estén experimentando una baja desviación típica o una baja
volatilidad. Por lo tanto, cuanto menor sea la volatilidad aquí, mayor será el valor de esta expresión.
Y lo hice a propósito porque cuando estás comprando el mínimo de los últimos siete días,
las acciones estarían realmente en caída libre. Y no queremos estar atrapando cuchillos.
Así que, esencialmente, queremos centrarnos en las acciones que experimentan un descenso leve
con un mínimo de cierre de siete días. Y no intentar entrar en una acción que experimente una alta volatilidad.
En el periodo de pruebas de 1999 a agosto de 2025,
el rendimiento fijo, de nuevo, es $100.000. Es decir, igual a todas las posiciones.
Y no hay reinversión. La curva es suave. Hay ciertos años,
debido a los fuertes descensos, que tenemos algunos baches a la baja.
Observamos que, en general, se trata de una curva de equidad con pendiente ascendente.
El rendimiento de esta estrategia concreta es de 13% de tasa anual con 6% de tasa compuesta 1,44%.
Y la relación de retorno a drawdown es un poco de 13. Y tiene una tasa de ganancias bastante alta.
Quiero ver algo en la diapositiva anterior. No puse la compra y mantener para SPY,
pero también está superando a la estrategia de comprar y mantener el SPY.
Esta es la tabla del rendimiento mensual.
Básicamente, es destacable que sólo haya tenido un año negativo en este tramo concreto.
Pero puedes obtener algo así como tres meses de rendimiento negativo, como en este particular
año, o este año en particular, y así sucesivamente. Por lo tanto, obtener tres meses negativos consecutivos es
que cabe esperar en esta estrategia concreta. Veamos ahora algunos ejemplos.
Este tiene que ver con ACLX, la acción aquí, donde el cierre del séptimo día fue el más bajo.
Si incluyes esta barra, más 1, 2, 3, 4, 5, 6, fue el mínimo más cercano.
Y al mismo tiempo, la pendiente de regresión lineal, que está en el panel inferior aquí,
es positivo, está por encima de cero. Por lo tanto, eso significa que en una base de 100 días, esta acción en particular está en una tendencia alcista.
La posición se liquidó dos días después, porque la acción cerró en máximos del séptimo día.
Por lo tanto, esta estrategia en particular, usted podría estar vendiendo en realidad al día siguiente. El próximo máximo de siete días
podría ocurrir en cualquier momento, en cualquier momento después de tomar la posición. Este es otro ejemplo.
Al igual que en el ejemplo anterior, vemos que este tramo en concreto tiene una volatilidad baja,
y eso es lo que queremos. Además, en este ejemplo en particular, estamos experimentando baja volatilidad,
y eso es exactamente lo que queremos. Este día en particular, estamos cerrando en el séptimo día
mínimo de cierre. Por lo tanto, compramos al cierre, y todavía tenemos una regresión lineal positiva de 100 días.
Y vendemos tres días después, al cierre, porque la acción ha alcanzado un máximo de cierre de siete días.
Estas son mis observaciones finales. Básicamente, estamos viviendo una gran época,
donde tenemos acceso a Internet y a muchas fuentes de ideas.
Y resulta que hay muchas ideas que, aunque sean viejas, siguen siendo rentables.
Para evitar el peligro del ajuste de curvas, puede utilizar estas fuentes antiguas y probarlas en
datos recientes, porque efectivamente, estarán fuera de muestra.
Y me gusta mucho la plataforma SQX, la nube de algo, porque se puede muy rápidamente, como he mostrado,
puedes poner en práctica las ideas y hacer backtesting muy rápidamente. Pero creo que el santo grial es
encontrar muchas ideas diferentes que estén activas durante las distintas fases del mercado,
y combinarlos, porque de esa forma
obtendrá una curva de renta variable suave y disminuirá las detracciones.
Gracias por asistir a esta presentación. Volvemos contigo, Kornel.
Gracias. Gracias, Christos, por compartir esas estrategias.
Y si alguien tiene alguna pregunta, que nos lo haga saber en los comentarios, o incluso por correo electrónico.
Y estamos dispuestos a responder o incluso prometemos grabar algún vídeo con las respuestas.
Bien, podemos grabar otro vídeo con todas las respuestas o
cualquier comentario, cualquier sugerencia para mejorar las estrategias.
Sí, así que gracias de nuevo, Christos, y hasta la próxima.
De nada. De nada. Ha sido un placer.
Y esto es todo por hoy. Si te ha gustado este vídeo, no olvides darle al botón de "Me gusta".
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También puede empezar a probar las tres estrategias ahora mismo haciendo clic en el siguiente enlace.
Sólo tiene que crear una cuenta de trading gratuita en algo cloud y abrir las estrategias directamente.
Si tienes alguna pregunta, déjala en los comentarios. Las discutiremos en detalle
en uno de los próximos vídeos. Le esperamos en la próxima sesión.