Clone Army - Desarrollo y funcionamiento de un sistema de trading algorítmico rentable

Clone Army es un sistema de trading algorítmico totalmente automatizado, que negocia una cartera de estrategias en diferentes mercados y marcos temporales. Las estrategias se extraen y se prueban con un proceso totalmente automático utilizando SQX.^[1] software. Las carteras se ejecutan en cuentas reales del broker Global Prime FX^[2]. Este sistema es sólo para uso personal y no para la venta. Por lo tanto, este artículo es únicamente con fines educativos. Fue mi reto personal para mantenerlo lo más corto y simple (KISS) como sea posible para una buena legibilidad.

El nombre de este sistema de trading "Clone Army" deriva del famoso ejército de Star Wars™. La idea detrás es desarrollar un proceso automatizado completo para la minería y las pruebas de robustez de las estrategias (el proceso original) y luego "clonarlo". Los clones se utilizan para hacer minería de estrategias y pruebas de robustez en todos los mercados disponibles^[3] automáticamente.

El proceso de extracción

Para minar una estrategia en SQX hay que establecer una serie de restricciones en el constructor^[4]. Los pasos más importantes son definir un conjunto de indicadores, opciones de negociación, gestión monetaria y elegir los datos de mercado para los que queremos generar estrategias. La minería de estrategias es un proceso, que llena sus propios libros^[5]. Lo más importante es que una estrategia minada con una curva de renta variable de buen aspecto no significa nada. Tenemos que asumir, que una estrategia minada es curva ajustada y por lo tanto sesgada debido al sesgo de minería de datos.^[6]. Para superarlo, necesitamos robustez^[7] pruebas. Será más claro, si usted mira la tabla 1. Para cada estrategia, que se está ejecutando en vivo en Clone Army (actual: 19) necesitamos un total de alrededor de 17 mil millones de estrategias minadas. ¡Eso es una relación de aproximadamente 1: 900.000.000 (1 : 0.9bn)! Para ordenar este tipo de relaciones en nuestras mentes, piensa en esto: La probabilidad de morir por la caída de un asteroide es de aproximadamente 1: 3,6 bn (ver figura 1 - segunda tabla). Después de alcanzar 4 estrategias vivas de funcionamiento y trabajo nos golpea una vez la caída de un asteroide o alternativamente 200x veces un rayo. Así que ¡cuidado con la cabeza! Ahora se puede imaginar que estamos tratando con probabilidades extremadamente bajas para encontrar una buena estrategia de trabajo. Es como pescar polvo de oro en el universo.

El proceso de pruebas de robustez

Dado que la minería de estrategias trabaja con datos históricos, lógicamente sólo tenemos una visión histórica del rendimiento de una estrategia minada. Como sabemos las palabras en casi todas las renuncias de las instituciones financieras "el rendimiento pasado no es garantía de rendimientos futuros", tenemos que comprobar que este rendimiento no está sesgado debido al proceso de minería. Y las probabilidades son extremadamente altas (casi 100%) de que tengamos exactamente este problema. Esto se debe a la naturaleza de la minería de estrategias, ya que estamos analizando millones de combinaciones de indicadores y configuraciones de indicadores para conseguir un buen resultado. Para comprobar que una estrategia no está simplemente "ajustada a la curva", necesitamos realizar pruebas de robustez. Existen varias técnicas^[8] que se puede utilizar para evaluar si una estrategia es sólo la que mejor se ajusta a un conjunto de datos o si realmente tiene una ventaja para sobrevivir en condiciones reales de mercado.

Las pruebas de robustez son como un embudo, en el que rellenamos una miríada de estrategias y sólo unas pocas se quedan fuera. La tabla 1 muestra el total de estrategias y los porcentajes correspondientes, que se filtran debido a las pruebas de robustez para "Clone Army". Hay un curso de vídeo muy bueno⁹ en el sitio web de SQX, que muestra cómo hacerlo.

figura 1: prueba de robustez filtrado

Al final de estas pruebas de robustez, terminamos con algunos candidatos, que tienen el potencial para ser utilizados en una cartera en vivo. Como regla general, he necesitado unos 3-5 días de tiempo de cálculo 24/7 con un EPYC^[9] Servidor 750P2 32-core con 2,5GHZ y 128GB RAM para reunir un solo candidato. Pero tan pronto como usted tiene este candidato: ¡Atención! En mi experiencia tenemos que evaluar estos candidatos, si realmente pueden probar sus resultados históricos en condiciones reales de mercado. Por lo tanto, tenemos que poner a estos candidatos en microcuentas reales y dejar que operen con el tamaño de lote mínimo disponible (=micro). Este proceso es lo que yo llamo "pruebas de microcuentas bajo supervisión".

Proceso de prueba de microcuentas ("candidatos bajo supervisión")

En cuanto tenga algunos candidatos, tendrán que demostrar su potencial en condiciones reales de mercado. Pero, ¿por qué? ¿Por qué no dejarles operar directamente en cuentas de mercado reales con todo nuestro dinero? La respuesta es: Existe el riesgo de que los candidatos muestren un mal rendimiento en datos de mercado reales. Pero, ¿por qué es así con respecto a todos nuestros esfuerzos hasta este punto? Una explicación lógica es que corremos el riesgo de que los datos históricos probados sean diferentes del comportamiento de los datos de precios en tiempo real proporcionados por el broker. (Esto es especialmente cierto para los productos CFD no estandarizados, que pueden ser muy diferentes). Así que técnicamente, si los disparadores para posiciones largas y cortas de nuestro código serán diferentes debido a la alimentación de precios, entonces consecuentemente el rendimiento histórico y futuro de la estrategia será diferente. No queremos que esto suceda, porque como resultado causa un comportamiento impredecible o fácilmente dicho: rachas de operaciones perdedoras o simplemente pérdidas. Esto dejará disminuir nuestro dinero duramente ganado y tiene que ser evitado. Así que para minimizar este riesgo, dejamos que estos candidatos operen en micro cuentas reales con datos de precios de nuestro broker favorito y evaluamos el rendimiento con respecto a su rendimiento histórico. El objetivo es que una estrategia tiene que mostrar al menos 30 operaciones con un P / F de 1,5 o superior. Si esto se demuestra, podemos añadir nuestra estrategia a la cartera de la cuenta principal. La mala noticia es que este procedimiento lleva tiempo, mucho tiempo. Para tener un mínimo absoluto de una prueba estadística, necesitamos al menos un historial de 30 operaciones por estrategia. Dependiendo de la estrategia candidata esto podría ser un largo procedimiento de 6-12 meses de evaluación o incluso más. Esperar este largo periodo de tiempo puede ser bastante frustrante. Especialmente si nuestro candidato muestra un buen rendimiento desde el principio. Pero si nos saltamos este procedimiento, corremos un riesgo considerable de que el rendimiento de nuestro candidato sea malo o, al menos, poco claro en la cuenta principal. Una vez más, esto pondrá en riesgo el dinero que tanto nos ha costado ganar. Por otro lado, si dejamos que una estrategia excelente opere en micro durante demasiado tiempo, perderemos buenas oportunidades de trading. Así que esto es un dilema . Mi solución personal es la siguiente: "Aprende las reglas para saber cómo romperlas correctamente "13. Si veo una estrategia que tiene, por ejemplo, un P/F de 2,5 y muestra una buena curva de equidad constante en la cuenta real, la utilizaré, aunque no haya mostrado las 30 operaciones necesarias. Por otro lado, si los resultados de una estrategia con más de 30 operaciones no son convincentes ("algunas operaciones buenas y otras malas" y "curva de renta variable entrecortada"), entonces espero. Hasta ahora, este enfoque práctico funcionaba bastante bien.

De cuenta Micro a cuenta Master ("Crear una cartera")

Después de algún tiempo de minado y pruebas deberíamos tener un par de candidatos, que tienen el potencial de ser utilizados para operar dentro de una cartera en la cuenta maestra. Para la transición de micro a maestro, yo personalmente uso el siguiente procedimiento. El primer paso es clasificar las estrategias de la cuenta micro (candidatas) en grupos de mercados (véase la figura 2).

Figura 2: Visión general de las microcuentas (candidatos)

Por lo tanto las agrupo en los siguientes mercados EURUSD (1), GBPJPY (2), GBPUSD (3), USDJPY (4), AUDNZD (5), otros pares FX (6), XAUUSD15 (7) , DAX (8), Otros Índices (9) así como Energía y Materias Primas (10) y BTCUSD (11). En otras palabras, todas las estrategias EURUSD se clasificarán en el grupo EURUSD, todas las estrategias DAX en el grupo DAX y así sucesivamente. Todos los grupos tienen una cuenta micro live individual con el nombre correspondiente (como por ejemplo EURUSD). Yo personalmente las llamo carteras de apoyo, porque son el "bote básico", de donde escogemos nuestras mejores estrategias. En la figura 2 se muestran los grupos ("carteras de soporte") de "Clone Army". Esto tiene la ventaja de mantener una visión general de nuestro proyecto y de evaluar el rendimiento entre mercados. Esto nos proporciona información muy interesante, ya que algunos mercados son más prácticos que otros para ser utilizados con estrategias totalmente automatizadas.

Una vez clasificados y agrupados los candidatos en nuestras carteras de apoyo, queremos saber qué estrategias utilizar en la cuenta principal. Para lograr esto vamos a ejecutar un análisis de correlación. Yo personalmente uso QuantAnalyzer^[17] para hacerlo. El objetivo es tener 1-2 estrategias por mercado con una correlación intramercado inferior a 0,3. Luego repetimos este procedimiento para cada mercado, de modo que acabamos con una cartera de 15-20 estrategias, que están prácticamente descorrelacionadas. A continuación, repetimos este procedimiento para cada mercado, por lo que terminamos con una cartera de 15-20 estrategias, que son más o menos sin correlación. La mejor selección de estrategias para la cuenta principal se muestra en amarillo en la figura 2. Y finalmente, ahora tenemos nuestra cartera principal (todas las estrategias amarillas) de estrategias probadas y no correlacionadas. ¿Ya hemos terminado?

Desgraciadamente no, el viaje no ha hecho más que empezar. Como siguiente paso tenemos que gestionar nuestra cartera principal y "tratarla con amor y precaución como a un huevo crudo".

Excursus: La magia de la no correlación

Antes de llegar a la cuenta maestra tenemos que hablar de correlación. Esto se debe a que este concepto es muy importante. Lo que quedará claro con algo de experiencia es que no existe una estrategia única perfecta. No hay un santo grial^[18]. Sólo hay ventajas y desventajas. Cada tipo de estrategia, como las estrategias de tendencia, de reversión de la media o de sesgo, tendrá sus pros y sus contras. (por ejemplo, las estrategias de tendencia funcionan bien en tendencias fuertes y mal en mercados laterales). En mi opinión, no es posible cambiar su comportamiento natural, ni siquiera con los mejores filtros o indicadores adicionales. Se podría mejorar el rendimiento, sí, pero el núcleo mismo, la naturaleza de una estrategia, probablemente no se pueda cambiar. Así que mi postulación es: simplemente aceptamos este hecho y vivimos con ello. Pero la buena noticia es: Hay una solución para este problema.

La solución es la correlación. O en otras palabras, para nuestro problema específico: Es la no correlación. Es la magia, que lo une todo.

Técnicamente hablando: Es la combinación de diferentes estrategias no correlacionadas dentro de una cartera con el objetivo de colocar una racha ganadora de una estrategia en el drawdown de otra estrategia. Con este conocimiento podemos aceptar el hecho de que no podemos eliminar pero sí reducir el drawdown global. Y este es nuestro objetivo, esta es la magia que reside en la aplicación de la no correlación. En mi opinión personal, esto es lo más cerca que podemos estar del santo grial. Y la buena noticia es que esto es algo que podemos gestionar activamente. Podemos encontrar el mejor ajuste para nuestra cartera con el uso del análisis de correlación.

Echemos un vistazo a la correlación de las estrategias de "Clone Army". En la figura 3 se puede ver que las estrategias están muy poco correlacionadas (verde). Sólo dos estrategias muestran una correlación moderada (rojo).

Figura 3: Correlación de las estrategias de la versión 1-4 de Clone Army en función de los beneficios/pérdidas diarios

Ejecutar la cuenta maestra

Es una sabia decisión ejecutar la cuenta maestra, así como las cuentas de apoyo en un servidor de comercio dedicado, que está separado del servidor de minería para asegurarse de que el sistema está en marcha 99,99% del tiempo. Deberíamos evitar a toda costa la pesadilla de un servidor de trading colapsado con cientos de posiciones abiertas sin guiar. Una comprobación periódica de las órdenes abiertas es también una buena práctica para verificar que los lotes abiertos están en el rango previsto. Definitivamente no queremos tener un error de dedo gordo causando que una estrategia abra 100 lotes en lugar de 1 lote por ejemplo. Esto puede echar por tierra todo el trabajo duro en unos pocos segundos.

Estas reflexiones nos llevan al punto más importante: la gestión de una cuenta principal: El dinero gestión (MM).

Según mi experiencia personal, es una buena práctica utilizar 1% de nuestro saldo como stop loss para una sola operación. Para cuentas más grandes 0,5% puede ser más apropiado. Para cuentas más pequeñas, hasta 2% es realista para mantenerse dentro de los límites. Pero, ¿por qué queremos utilizar un porcentaje del saldo y no operar con lotes fijos?

La respuesta es: Beneficios compuestos. Lo que queremos conseguir son estrategias que nos permitan gestionarlas durante años con beneficios sólidos. Definitivamente no queremos tener una "mosca cojonera". Este método hará crecer el saldo de nuestra cuenta y, en consecuencia, aumentarán nuestras posiciones, lo que aumentará nuestro saldo y viceversa. Se trata de un ciclo recíproco. Si utilizamos los beneficios mensuales actuales de "Clone Army", que son 12.35% beneficios/mes para hacer una predicción, podemos ver el poder de los beneficios compuestos (línea azul). Para este gráfico he elegido un hipotético saldo inicial de 10k EUR para la demostración.

Figura 4: Beneficios previstos en el mejor caso teórico frente al enfoque realista con base = 10.000 EUR

Seguro que la línea azul (extrapolación de 12.35% hacia el futuro) es una predicción ideal y es poco probable que ocurra en la vida real. Así que deberíamos aplicar un factor de degeneración (realidad) para ver un resultado más realista. Mi mejor estimación personal es un factor de realidad de 33%.^[19], que nos llevará a un beneficio medio mensual de aprox. 4%, que puede considerarse alcanzable (línea naranja). Por lo tanto, con un hipotético saldo inicial de 10k EUR podemos pensar en un resultado realista de 23k EUR en 22 meses, lo cual es bastante agradable (+130%) desde mi perspectiva personal.

Esta idea nos lleva a la principal ventaja de este tipo de sistema de negociación. Se trata de la posibilidad de ¡Ampliación! Como ya hemos comentado, mientras nuestro capital crece, el tamaño de nuestras posiciones también lo hace. Y es técnicamente factible porque el comercio de divisas, CFD y futuros es capaz de abrir hasta 1000 lotes en la capacidad estándar de la mayoría de los corredores. Si llegamos al punto, donde 1000 lotes no son suficientes para abrir 1% equity stop loss de nuestra cartera, esto será un largo viaje. Necesitaríamos aproximadamente una cuenta de 50 millones de euros para que se produjera este tipo de problema. Así que esto no será un problema para 99,99% de los usuarios. Esto significa en otras palabras, que si hemos conseguido encontrar una buena cartera, podríamos dejarla crecer sin casi ninguna restricción.

Por último, pero no por ello menos importante, me gustaría mencionar que nuestra cuenta principal necesita algunos cuidados. Los regímenes de mercado pueden cambiar. El carácter de los mercados puede cambiar. La alimentación de datos de precios puede cambiar. Teniendo esto en cuenta, es una buena práctica evaluar periódicamente el rendimiento de nuestras mejores estrategias en la cuenta maestra. Si el rendimiento se deteriora significativamente, entonces podría ser una señal para reemplazar una estrategia de mal desempeño con una mejor. Y esto no debería causar mayores problemas, ¡porque tenemos un gran bote de estrategias de apoyo! Yo personalmente compruebo mi cuenta maestra trimestralmente, es decir, cada 3 meses.

Enhorabuena: Si todo se hace correctamente, usted tiene una buena oportunidad de tener éxito en los mercados financieros

Rendimiento

Echemos un vistazo al punto más importante: El rendimiento de "Clone Army" en condiciones reales con dinero real. Este análisis se inició en septiembre de 2021 con el comienzo de la versión 2 de "Clone Army", porque este fue el punto en el que tenía suficientes candidatos para construir una base sólida para la cuenta principal. Por lo tanto, los datos de antes de la versión 1 (versión α) se omitieron en este análisis.

Aquí puede ver el resumen de rendimiento en myfxbook.com.

Figura 5: Curva de equidad y estadísticas globales

Figura 6: Disminución por día

Conseguimos un beneficio medio mensual de 12.35% con un drawdown máximo de 18.14% y un drawdown medio de 3.49%, que calculé manualmente a partir de los datos de las operaciones. Esto nos lleva a un calmar anual²² relación de 8,2²³.

Lo importante es observar una curva de renta variable suave y ascendente. Esto es exactamente lo que pretendemos. También podemos ver periodos de caída. Pero no pasa nada y tenemos que aceptarlo. El punto más importante a mencionar aquí es tener suficiente confianza en nuestra cartera para mantenerla incluso en periodos prolongados de caída. Si se abandona antes de tiempo, todo el trabajo duro "se lo lleva el viento".

• El coeficiente Calmar se determina tomando la tasa de rendimiento anual estimada del fondo de inversión, normalmente para un plazo de tres años, y dividiéndola por su disposición máxima.(Wikipedia).
• 12.35% beneficio/mes x 12 meses / 18.35% DD máx.

Como información adicional puedes ver la popularidad de los activos de "Clone Army".

Figura 7: Gráfico de popularidad de los activos marzo de 2022

En términos de puntuación de calidad alcanzamos un bonito 3,6.

Figura 8: Cálculo y agrupación del número de calidad del sistema

Si nos fijamos en la duración de las operaciones, vemos que la duración máxima es de 5 días. Esto es lógico porque sólo utilizamos el cierre del viernes como opción de negociación. Por lo tanto, no tenemos que preocuparnos por el riesgo del fin de semana.

Gráfico 9: Duración de las operaciones

Una visión muy importante de este gráfico es que los perdedores se cortan en stop loss de 1% o 2% (al principio de la versión 2, luego se cambió de nuevo a 1%), respectivamente, y los ganadores se salen. Este comportamiento asimétrico es la causa principal por la que esta cartera funciona. Es curioso que los algo's lleguen a la misma conclusión de la vieja sabiduría "cut losers and ride out winners". ¿Es sólo una coincidencia?

Resultados comparativos

Es difícil encontrar algo con lo que comparar. Así que estaba evaluando las carteras de myfx autotrade.com^[20] para tener algún tipo de comparación. Hice un gráfico, donde la reducción máxima se representa en el eje y y los beneficios mensuales en el eje x. Se puede ver que "Clone Army" lo está haciendo bastante bien. En particular, la reducción máxima con respecto a los beneficios obtenidos es bastante baja en comparación con las otras carteras. Una posible explicación es que en myfxautotrade.com sólo se utilizan carteras de divisas. Debido a la naturaleza de "Clone Army" que también utiliza Índices, Materias Primas y Cripto, la variedad y por lo tanto la descorrelación es mayor, lo que nos lleva a la postulación de que estrategias más descorrelacionadas consecuentemente conducen a un menor drawdown (y mayores beneficios) en comparación con la media de carteras sólo de forex. Este gráfico podría ser un primer indicio de que esta postulación podría ser cierta.

Figura 10: Comparación de "Clone Army" con las estrategias de myfxautotrade.com

Consideraciones críticas

Hay mucho escepticismo cuando se trata de estrategias totalmente automatizadas. Así que un argumento en contra podría ser, que los beneficios mostrados de "Clone Army" se deben a la suerte y no tienen sostenibilidad en el futuro.

Aunque es cierto, que sólo podemos evaluar el rendimiento hasta ahora y los beneficios de "Clone Army" podrían teóricamente empeorar drásticamente un día después de escribir este artículo, personalmente no creo que sea probable que suceda. Lamentablemente sólo podemos evaluar lo que vemos como hechos de rendimiento aquí y ahora.

Si queremos ver lo que ocurrirá en el futuro, tenemos que hacer una reevaluación al cabo de un tiempo. Desgraciadamente no poseo una bola de cristal para predecir el futuro, así que esa es la única forma de hacerlo. De ahí que podría ser un buen punto para una actualización de este artículo.

En cuanto al segundo argumento, que los resultados se deben sólo a la suerte: Es muy poco probable. Conseguir un factor de beneficio de 1,4 con 271 operaciones sólo por suerte tiene una probabilidad de 0,17% si lo calculamos con una distribución binomial^[21] con una posibilidad de 50% de tener una operación ganadora o perdedora. En realidad esto es mucho peor^[22]Así que, en mi opinión, es casi imposible alcanzar este rendimiento sólo gracias a la suerte.^[23] sobre todo si tenemos en cuenta que 65%-80% de los clientes minoristas^[24] perder dinero en la negociación con productos derivados.

Y finalmente, según el método científico^[25] una tesis es válida mientras no se demuestre lo contrario, por lo que podemos suponer que hasta ahora hemos encontrado una buena forma de obtener beneficios ajustados al riesgo.

Resumen

Hasta ahora el "Clone Army" está haciendo exactamente lo que se supone que debe hacer. Nos proporciona unos beneficios considerables que vienen acompañados de un bajo drawdown debido a una sólida gestión del dinero y, por lo tanto, un bajo riesgo. No podemos eliminar todos los riesgos, pero podemos hacer todo lo posible para minimizarlos. Eso me da personalmente un buen sueño con el conocimiento de que mi ejército está haciendo un trabajo bueno y seguro. En este sentido, "que la fuerza te acompañe y feliz trading".

ChrisWhite

Si tienes preguntas, comentarios, sugerencias o críticas, puedes ponerte en contacto conmigo en el servidor Discord de SQX o Global Prime con ChrisWhite ID: 5390.

Puedes solicitar un enlace personal para ver y seguir la actuación de "Clone Army". Solo tienes que enviarme un mensaje directo en discordia.

[1] https://www.strategyquant.com

[2] https://www.globalprime.com

[3] Los mercados disponibles son: Divisas, CFD, futuros, energías, materias primas y criptomonedas.

[4] Builder es una herramienta de minería de estrategias dentro del software SQX

[5] Por favor, consulte la Guía del Usuario de Strategy Quant, ebook "Cómo operar rentablemente en forex usando Strategy Quant".

Software" y documentación y tutoriales en el sitio web de SQX

[6] Análisis técnico basado en pruebas, David Aronson, 2007, página 107 y siguientes.

[7] Consulte el capítulo de comprobaciones cruzadas - pruebas de robustez en el sitio web de SQX

[8] Pruebas fuera de muestreo (OOS), pruebas en otros mercados, pruebas en diferentes marcos temporales, análisis Monte-Carlo (MC), análisis walk-forward, análisis what-if, SPP (permutación de parámetros del sistema), análisis gráfico de los máximos locales de los parámetros, evaluaciones manuales de curvas, análisis de optimización y pruebas de microcuentas. ⁹ Consulte los tutoriales en vídeo en el sitio web de SQX

[9] Mi primera elección son los servidores Hetzner https://www.hetzner.com

[10] P/F = factor de beneficio

[11] Error de tipo I: Mala estrategia en Directo frente a Error de tipo 2: Oportunidad perdida

[12] Instrucciones para la vida - Dalai Lama

[13] P/F = factor de beneficio

[14] Pares de divisas mayores y menores con un número muy bajo de candidatos ¹⁶ Oro

[15] Dow Jones (US30), Nasdaq100 (NQ100)

[16] WTI (crudo), NGAS (gas natural), materias primas blandas (soja, trigo, maíz,...)

[17] Quant Analyser 4.0: Herramienta de Strategy Quant para analizar y gestionar carteras.

[18] Si no te lo crees, piensa en el final de la película "Monthy Python y el Santo Grial"

[19] Reducción de menos 66%

[20] https://myfxautotrade.com

[21] https://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_distribution con N=271, k=160, p=0,5

[22] Debido a los costes de transacción

[23] Simplificando, podemos rechazar la hipótesis nula H(0): "Clone Army no tiene ninguna ventaja en el trading en mercados reales y los beneficios se deben a la suerte" con p=0,0017 como muy significativa estadísticamente (p<0,01)

[24] Consulte las cláusulas de exención de responsabilidad de varios corredores en línea que van desde 65%-80%

[25] Análisis técnico basado en pruebas, El método científico y el análisis técnico Capítulo 3, página 94