La volatilidad en el trading como factor de riesgo.
Volatilidad y trading.- Comenzamos hoy un breve pero intenso ciclo dedicado a estudiar la volatilidad como factor de riesgo de nuestra operativa. Ya dejamos entrever algo en nuestro post Buscando la estacionalidad del cruce euro dólar, en el que pudimos comprobar, casi sin querer, que la volatilidad no era tan mala como nos la pintaban. Precisamente este hecho ha sido el que nos ha animado a profundizar en el estudio sobre la volatilidad y trading.
Vamos a empezar por analizar el mercado americano en gráficos diarios con una finalidad clara: poder predisponer nuestra operativa intradia según las indicaciones de los parámetros seleccionados. Para ello, podríamos haber seleccionado los principales índices y estudiar su comportamiento, pero hemos preferido hacer una comparativa sectorial en donde hemos incluido como referencia al SP500 a través de uno de los ETFs más conocidos y más líquidos, el SPY. Así, nuestros protagonistas van a ser los siguientes:
SPY=SP500 | XLK= Tecnologia | XLF= Financiero | XLU= Utilities |
XLV= HealthCare | XLI= Industria | XLP= Consumo Básico | XLB= Materiales |
XLY= Consumo Cíclico | XLE= Energia | FDN = Internet |
Como se puede observar, tenemos un invitado inesperado, el ETF FDN, que representa al sector de internet (FAANG) y que podemos considerarlo como el sector con mejor comportamiento de los últimos años.
Partiendo de cero
Para elaborar el estudio hemos partido de datos de cierre diarios desde enero de 2000 ( más de 4500 muestras por unidad de estudio), salvo el FDN, de más reciente creación, donde el total de muestras viene a ser de unas 3000. Advertimos que la muestra de datos proviene de una fuente externa.
Desde aquí, lo primero que hemos querido saber es que distribución de días positivos y negativos hemos tenido en este periodo de 18 años largos. Sin hacer absolutamente nada, solo observar, tenemos la siguiente tabla:
SPY | XLK | XLF | XLU | XLV | XLI | XLP | XLB | XLY | XLE | FDN | |
POS | 53.4% | 52.71% | 50.54% | 52.06% | 51.46% | 52.56% | 51.42% | 51.72% | 51.74% | 51.27% | 54.04% |
NEG | 46.6% | 47.29% | 49.06% | 47.94% | 48.54% | 47.44% | 48.57% | 48.28% | 48.26% | 48.73% | 45.96% |
Era de esperar que los índices a largo plazo (pese a 2 grandes crisis de por medio) tuviesen desempeño positivo pero, lógicamente, no es un factor operable por si solo.
Introduciendo el factor volatilidad
A continuación, observamos la volatilidad, para ver si realmente supone un factor de riesgo como normalmente se propone, para ello vamos a representar la volatilidad a través de la media de cinco sesiones de la diferencia entre el máximo y el mínimo diario. Vamos a considerar una baja volatilidad cuando estemos por debajo de la media y alta volatilidad cuando estemos por encima. Sin aplicar nada más que esto, los resultados que obtendríamos son los siguientes:
Con baja volatilidad:
SPY | XLK | XLF | XLU | XLV | XLI | XLP | XLB | XLY | XLE | FDN | |
POS | 59.47% | 57.77% | 54.35% | 55.33% | 54.20% | 56.66% | 53.29% | 56.21% | 56.19% | 55.96% | 61.41% |
NEG | 40.53% | 42.23% | 45.65% | 44.67% | 45.80% | 43.34% | 46.71% | 43.79% | 43.81% | 44.04% | 38.59% |
Con alta volatilidad:
SPY | XLK | XLF | XLU | XLV | XLI | XLP | XLB | XLY | XLE | FDN | |
POS | 45.73% | 46.31% | 45.70% | 47.92% | 47.92% | 47.42% | 49.04% | 45.98% | 46.04% | 45.15% | 44.65% |
NEG | 54.27% | 53.69% | 54.30% | 52.08% | 52.08% | 52.58% | 50.96% | 54.02% | 53.96% | 54.85% | 55.35% |
Bueno, pues a primera vista si que podemos concluir que quien afirma que la volatilidad es perjudicial no está muy equivocado. La baja volatilidad favorece los mercados alcistas y la alta los bajistas, pero ¿ realmente lo podemos considerar así, de forma aislada, como un factor diferenciador?. Nuestra respuesta es un NO rotundo, para nosotros unos porcentajes de éxito de un cincuenta y picos por ciento (61.41% en el mejor de los casos) no nos dejan dormir de forma tranquila. Estamos muy cerca de ser una moneda al aire, con la diferencia de que el resultado de tirar la moneda no se deja influir por los twits del señor Trump.
Tendencia y volatilidad
En todos los estudios de este tipo que hacemos, nos gusta ver el comportamiento del precio dentro de la tendencia. Solemos coger la media de 8 sesiones y aunque puede parecer demasiado rápida, lo que estamos buscando con este estudio es poder identificar oportunidades para el intradia, con lo que una media de 8 en gráfico diario puede darnos una visión bastante acertada de la tendencia para timeframes mucho más pequeños. Dicho esto, en esta ocasión hemos querido ver como se comporta el precio dentro de tendencias, ya sea alcista o bajista. En el siguiente gráfico vemos que probabilidad tenemos de que el día sea positivo (alcista) dentro de tendencia alcista y que probabilidad tenemos de que el día sea negativo (bajista) dentro de tendencia bajista.
SPY | XLK | XLF | XLU | XLV | XLI | XLP | XLB | XLY | XLE | FDN | |
Largo | 68.82% | 69.01% | 65.60% | 69.03% | 67.79% | 67.92% | 68.13% | 66.77% | 68% | 67.93% | 69.05% |
Corto | 67.83% | 68.8% | 68.31% | 69.01% | 68.98% | 67.15% | 69.62% | 67.89% | 69.42% | 69.13% | 68.53% |
Estos resultados ya nos gustan un poco más y sobre todo muestran consistencia: rondamos el 68% de probabilidad de acierto siempre que estemos a favor de la tendencia. Hemos dado un paso adelante, pero menos de un 70% de probabilidades aun nos parece poco, necesitamos más…
Pero la tendencia no es suficiente
Vamos a unir la tendencia con la volatilidad, a ver que resultados obtenemos. Comenzaremos a ver cómo se comporta el precio a favor de tendencia con baja volatilidad:
SPY | XLK | XLF | XLU | XLV | XLI | XLP | XLB | XLY | XLE | FDN | |
Largo | 66.64% | 66.67% | 62.80% | 65.98% | 63.74% | 65.39% | 63.39% | 64.61% | 66.46% | 66.85% | 70.14% |
Corto | 54.95% | 57.81% | 60.57% | 59.62% | 60.88% | 58.06% | 62.35% | 58% | 61.72% | 60.91% | 55.61% |
Pues resultados decepcionantes. En largos no mejoramos nada y en cortos empeoramos bastante respecto a utilizar solo la media de 8. Veamos que pasa si en lugar de baja utilizamos la alta volatilidad:
SPY | XLK | XLF | XLU | XLV | XLI | XLP | XLB | XLY | XLE | FDN | |
Largo | 72.74% | 72.92% | 70.64% | 73.43% | 74.46% | 72.06% | 75.57% | 70.31% | 70.63% | 69.72% | 67.29% |
Corto | 77.99% | 78.56% | 74.75% | 79.27% | 76.84% | 75.32% | 76.79% | 77.01% | 76.26% | 77.15% | 80.26% |
Wow!!!, estos resultados si nos gustan mucho más, pero ¿no habiamos quedado en que la alta volatilidad no nos era favorable?. Pues parece ser que la alta volatilidad favorece a la tendencia. Los resultados son bastante buenos, por encima del 70% de probabilidades en largos a favor de la tendencia y más del 75% (llegando incluso al 80%) de forma generalizada para cortos. Son buenos resultados, pero queremos más…
Añadimos las correcciones
Se suele decir que para incorporarse a una tendencia ya comenzada, lo mejor es esperar a que haga un retroceso para después subirnos a ella. Pues bien, vamos a añadir como último factor, el incorporarnos tras un día negativo en caso de que la tendencia previa sea alcista o tras un día positivo en caso de que la tendencia previa fuese bajista. Pero siempre manteniendo las premisas de que pese a la corrección se deben mantener los criterios de tendencia y volatilidad vistos anteriormente. Los resultados:
SPY | XLK | XLF | XLU | XLV | XLI | XLP | XLB | XLY | XLE | FDN | |
Largo | 81.60% | 80.97% | 78.77% | 82.62% | 87.39% | 81.43% | 87.27% | 83.51% | 80.82% | 81.65% | 77.00% |
Corto | 88.00% | 88.34% | 85.64% | 88.62% | 88.58% | 85.64% | 90.65% | 84.18% | 86.21% | 87.84% | 88.78% |
Conclusión, la volatilidad en el trading no tiene por que ser mala
Y aquí es donde queríamos llegar. A la tradicional afirmación de que hay que operar siempre a favor de tendencia e incorporarnos tras corrección hemos añadido con éxito la variable volatilidad. Siempre hablando sobre las muestras tratadas, en mercados alcistas tenemos más de un 80% de probabilidades que, cumpliendo los criterios citados, tras un día contrario a la tendencia, el siguiente nos sea favorable. En mercados bajistas esta probabilidad sube por encima del 85%. Como ves, este si es un factor diferencial.
Pero, si nos incorporamos en ese punto, ¿cuando nos salimos?. Lo primero que debo aclarar es que este estudio tiene por finalidad tener una perspectiva para predisponernos cortos o largos, no para «disparar» de forma automática, deberíamos buscar zonas o patrones de confirmación en time frames inferiores antes de entrar al mercado. Pero aún así, hemos querido finalizar este estudio con un último apunte: Las probabilidades que hay de tener 2 velas consecutivas del mismo color dentro de la tendencia y con la volatilidad por encima de la media. Los resultados en el siguiente cuadro:
SPY | XLK | XLF | XLU | XLV | XLI | XLP | XLB | XLY | XLE | FDN | |
Largo | 65.66% | 67.72% | 64.66% | 68.38% | 66.72% | 66.11% | 68.07% | 62.19% | 64.45% | 63.22% | 61.30% |
Corto | 72.15% | 72.95% | 68.48% | 73.48% | 70.45% | 69.45% | 68.18% | 73.33% | 70.97% | 71.67% | 75.84% |
Siguen siendo mejores los datos de la operativa en corto, por término medio la tendencia continuará activa el segundo día tras nuestra incorporación en un 70% aproximado de las veces.
Consideraciones finales sobre volatilidad y trading
Todo esto se puede mejorar buscando optimizar medias y periodos de volatilidad, incluso buscando factores estacionales y ver donde y cuando se comporta mejor. Nosotros hemos querido lanzar el concepto, a partir de aquí queda un mundo por explorar.
En el siguiente post analizaremos si esta secuencia de factores es propia de Estados Unidos o se puede replicar en Europa.
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