Los lectores del Blog sabrán que desde la segunda parte del año pasado, mi estilo de trading ha ido evolucionando desde una manera mecánica hacia una discrecional. Obviamente, discrecional con uso de una base de datos propia que ayuda a la toma de decisión de entrar o no de manera no automatizada y en tiempo real.
El experimento discrecional lo empecé en septiembre del 2006, es decir, 7 meses completos. Los resultados son alentadores pero más que todo ha servido para conocerme y conocer esta nueva forma. La recopilación de datos precisos de cada trade han sido muy importantes. Cada vez que pongo un trade hago un record de hora de entrada, patrón, target, stop loss, hora de salida, etc. y una observación razonada de lo que siento a la entrada y una más despúes de la salida del trade para descubrir algo no visto en los indicadores propios que sigo.

Alguien me dijo que trading es un arte, a lo que respondí si y no. Aduje que la ciencia o el método científico ayuda mucho, respondiendo que confío más en el método científico que en mis corazonadas. Tras estos 7 meses completos donde he realizado 287 trades intradía en el futuro del SP500 puedo concluir que soy mejor trader en las primeras 2.5 hrs de cada sesión. Cómo llegue a dicha conclusión? usando la ciencia.

Para ello y tras muchos años de observación he dividido cada sesión en 4 partes. La Parte A es la primera media hora, la B,C y D son de 2 horas cada uno, de allí las 6.5 hrs de la sesión del NY. Cada parte de la sesión tiene diferentes características propias de volumen, volatilidad, tendencia y actividad. Mi forma de transar discrecional a la fecha se da de mejor manera en los períodos A y B.

A continuación presento un estudio de hipótesis de cada uno de los períodos presentando el promedio de cada trade, su desviación estandard y finalmente el valor Z o t estadístico. La prueba o hipótesis nula es que el promedio por período es igual a cero. Lo que quiero es rechazar eso y también aleatoriedad. A continuación los resultados:

Qué significan? Estadísticamente un valor Z mayor de 1.65 nos indica que con 95% de confiabilidad el resultado no es igual a cero y se descarta aletoriedad con esa confianza. Vemos que el período D, a pesar de que los trades en promedio son positivos (6.96, he ganado en todos los períodos en promedio), tiene un z value bajo de 1.06. Eso es 85% de confianza. Según mis estándares estadísticos, necesito valores arriba de 2.00 (es decir, 98% de confianza) para que una estrategia sea relevante y robusta.
Vemos que el período C tiene un z value de 2.34 (99.5% de confianza), el cual es la mitad del A y B de 5.39 (99.999999% de confianza). Es decir, soy el doble de bueno en A y B que en C. Aunque ambos períodos son estadísticamente significativos.

Conclusiones para mi trading: La idea del trader es hacer más de lo que se hace bien y menos de lo que se hace mal. Lo lógico, ser más agresivo en A y B, no tanto en C y D definitivamente no transar. Es cierto, que fui positivo pero los resultados han probado ser poco robustos.

Pero el análisis va más allá? se pueden formular preguntas como: Qué características tiene el período D que no pueda ser rentable como los otros? tengo ideas pero necesito más pruebas. Mientras tanto, me enfoco mucho las primeras 2.5 hrs, las siguientes 2 soy menos agresivo y apago mis pantallas en las últimas dos horas de la sesión, lo cual es saludable porque dedico dicho tiempo a otras estudios como las monedas y etf´s, vehículos de inversión diversificadores a mi trading intradía.