¿Cuál es la metodología de creación de robots para SMI?

La metodología que seguimos para la creación de robots para SMI, se compone de varias fases:

Análisis del portafolio desde el punto de vista de la gestión del riesgo

En esta fase, como podemos ampliar en ¿Cómo gestiona SMI el riesgo?, analizamos las desviaciones en las distintas divisas que componen el portafolio desde el punto de vista de riesgo de exposición, es decir intentamos que el riesgo medido como distancia al stop en euros (teniendo en cuenta el número de operaciones) que asumimos a nivel anual en las diferentes divisas esté lo más equilibrado posible. Semanalmente actualizamos los tipos de cambio y decidimos los sistemas que debemos desconectar por desviarse respecto a su premisas de funcionamiento, podemos entonces evaluar la situación de riesgo y seleccionar los pares dónde debemos incrementar nuestra exposición para reducir las desviaciones.

Análisis de los sistemas que tenemos operando en el par donde deseamos incrementar posiciones

En esta fase analizamos los tipos de sistemas que tenemos operando en el par, si ya disponemos de sistemas que operen con objetivo 2 a 1, (Take profit a Stop Loss) en número suficiente orientaremos la generación de los nuevos sistemas que generemos a objetivos 1 a 1 o incluso 1 a 0,5 (buscando disponer sistemas que “tradeen en la costa”).

Selección de variables de entrada y salida

Cuando tenemos decidido el par donde debemos aumentar exposición y el tipo de sistema que deseamos implementar, revisamos cuáles serán las variables idóneas y/o ideas de generación tanto desde el punto de vista de la entrada (apertura de operaciones) como de la salida (cierre de operaciones), la volatilidad (utilizando medias de 100 y 300 periodos del ATR) y los niveles de protección (stop loss) y objetivos (take profit) que creemos mejor funcionarán en el par concreto.

Fase de generación, back-test, pruebas de robustez y de correlación

Esta es la base y la mayor fuente de aportación de valor de SMI.

- - Generación “in sample” utilizamos un mínimo de 7 años de histórico donde buscaremos los patrones y/o ineficiencias que queremos explotar en base a las variables de entrada y salida seleccionadas. Para dicha búsqueda y generación utilizamos la data de alta calidad que adquirimos de un primer proveedor que no es Darwinex. Utilizamos la data en ticks para que todo el sistema tenga la mayor calidad de análisis posible. Utilizamos data de otro bróker ya que deseamos que nuestros sistemas sean robustos en diferentes brokers y sean capaces de ser rentables en, como mínimo, los 2 brokers, tomando esta característica como guía para evitar, en la medida de lo posible, la sobre-optimización de nuestros robots.

- - Una vez localizamos los sistemas candidatos, creamos el robot y realizamos un primer back test con 3 años adicionales “out of sample”.

- - Tanto en la parte “in simple” como “out sample” sometemos a estrés los resultados de los sistemas aplicando dos pruebas de robustez, en primer lugar el test Walk Forward y en segundo lugar el test Montecarlo. Finalmente en el caso que tengamos más de un sistema realizamos un primer análisis de correlación entre ellos.

- - Si los sistemas superan los test de robustez y obtienen los ratios mínimos objetivo, realizamos un nuevo back test, esta vez sobre la data histórica de Darwinex.

- - Llegados hasta este punto, realizamos un back test final utilizando ya la plataforma de trading con la que operaremos.

- - Para el reducido número de sistemas que superan todas las pruebas, realizamos un test de correlación con el portafolio, desechando tanto aquellos sistemas que tienen tanto una correlación positiva, aquellos que ganan o pierden en los mismos supuestos, como los que tienen una correlación negativa ya que no deseamos tampoco sistemas que pierdan cuando ganen otros. Buscamos por tanto únicamente sistemas no correlacionados entre si.

- - En este momento del proceso consideramos los sistemas como aptos para la operativa en real, utilizamos, a criterio del gestor y en función de diferentes aspectos tanto del sistema como de las desviaciones en las divisas, 2 metodologías diferentes. En este punto podríamos:
    - - Poner el sistema en "incubadora" para disponer de una primera validación de su ejecución.
      - Ponerlo en explotación directa.

Ejecución en real

Finalmente activaremos nuestro robot en real, actualizaremos las desviaciones de la exposición a las diferentes divisas y realizaremos la evaluación constante del rendimiento del sistema que podéis ampliar en ¿Cómo es el proceso de evaluación continua de desempeño de SMI?