Longevidad de una estrategia

Dado que no se sabe cuánto tiempo puede seguir siendo rentable una estrategia, y que el objetivo de todos aquí es ganar dinero, ¿no sería mejor llevar una estrategia rentable a un nivel de riesgo alto, en lugar de ejecutarla con un riesgo bajo, sólo para descubrir que pierde su ventaja con el paso de los meses y los años?

Así que si tienes fe en la estrategia y parece buena en una cuenta real después de un par de meses, aumenta mucho el riesgo. Retire el capital original en cuanto haya duplicado su dinero, y entonces no habrá nada que perder...

Por el contrario, si el riesgo es bajo (por ejemplo, 2%), se tardaría años en obtener beneficios significativos sin un depósito inicial muy elevado, con el consiguiente riesgo de fracaso debido al largo plazo.

Y por eso el ATR y las medidas de volatilidad para los objetivos de beneficios y los stop loss son más sólidos. Se adaptan al mercado. Los pips fijos no lo hacen. Los pips fijos pueden tener éxito en pares individuales, pero no son robustos si se utiliza el mismo stop de pips fijos en varios pares.

Sí, estoy de acuerdo. Eso es lo que yo estaba pensando que la solución sería también.

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Gracias por explicarlo, chicos. Me encanta escuchar cómo lo hacen los demás para ayudarme a desarrollar mi propia manera.

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Chicos aquí se puede encontrar interwievs con los mejores comerciantes. Para mí muy inspirador. Por ejemplo entrevista con a.unger, p.kaufmann http://bettersystemtrader.com/

Y muchas respuestas e ideas debatidas en este hilo

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He escuchado todos y cada uno de sus podcasts. Grandes entrevistas con algunos de los mejores traders del mundo (muchos de los cuales han escrito libros).

+1

Si bien el uso de más años de datos podría parecer que produce mejores estrategias a primera vista, ¿no significa esto que en última instancia tiene estrategias que simplemente se ajustan a un conjunto de datos más largo? Además, disponer de datos sobre el comportamiento del mercado durante los últimos 30 años no es garantía ni indicador de que (el mercado) se comporte de forma similar en el futuro.

Por último, incluso si se corrigen los gaps y los picos de precios, etc., ¿no se comprueba si se producen acontecimientos similares mediante los análisis "Montecarlo" y "Y si..." para encontrar una estrategia más sólida? ¿No sería esto similar a filtrar primero el ruido de los datos para encontrar una pauta/estrategia ganadora y luego reintroducir el ruido para comprobar si la pauta/estrategia sigue siendo válida mediante los análisis de Montecarlo/Y si...?

La cuestión es, mediante pruebas más allá de unos pocos años en el pasado, ¿hay alguna ganancia incremental en la solidez (en contraposición a la rentabilidad) de las estrategias? Es sólo mi opinión.

Acabo de escuchar a César en el podcast Better Systems. De hecho, comentó sobre este mismo debate (pruebas sobre los datos y el uso de todos o segregación).

Básicamente, él es un exitoso desarrollador de estrategias y dijo que utiliza un conjunto completo de datos. Dijo que después de que él dijo que él sabe que alguien acaba de empezar a gritar en el podcast en desacuerdo.

Así que gracias por tu punto de vista. Sólo quiero que tengamos presente que no hay un camino correcto, que la gente tiene éxito de las dos maneras, y que deberíamos compartir nuestros puntos de vista porque podemos aprender de los diferentes puntos de vista de los demás.

-Stearno

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