Discusión sobre el artículo "Revisión de la gestión del dinero"
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Artículo publicado Revisión de la gestión del dinero:
Este artículo trata algunas cuestiones que se plantean los traders al implementar sistemas de gestión de dinero en su operativa de trading Forex. También describe algunos datos experimentales que se han obtenido al realizar operaciones de trading con varios métodos de gestión de dinero (Money Management, MM) diferentes.
El trading puede dividirse en dos partes relativamente independientes. La primera parte, la relacionada con los sistemas de trading (Trading System, TS), analiza la situación actual del mercado con el objetivo de tomar decisiones, definiendo cuál es el mejor momento para entrar en el mismo, así como el tipo de posición que se debe ejecutar: compra o venta. La segunda parte es la referente a la gestión del dinero, y engloba todo lo relacionado con los fondos que se utilizan en cada operación. En este artículo intentamos analizar algunas estrategias MM en función de los cambios producidos en sus parámetros. Se ha seleccionado un método de simulación para el análisis. Sin embargo, en algunos casos se consideran también los resultados de decisiones analíticas. Las herramientas de análisis utilizadas son el terminal de trading MT4 y Excel. También se utilizan librerías para la generación de números pseudoaleatorios (PRNG) [1], funciones estadísticas [2] y un módulo para transmitir datos de МТ4 a Excel [3].
Suponemos que toda actividad de trading (Trading Activity, TA) tiene un cierto grado de incertidumbre. En otras palabras, los parámetros TA se conocen con una determinada precisión pero nunca se pueden terminar de establecer. La estrategia de las "apuestas al azar" puede tomarse como un ejemplo sencillo de TA. En esta estrategia, un trader apuesta de forma aleatoria (por ejemplo, lanzando una moneda) si una divisa determinada subirá o bajará un número de puntos con respecto a otra. Lo más probable es que la generación de los tipos de cambio no esté relacionada con los resultados que se obtienen al lanzar una moneda. Por lo tanto, tenemos un TA donde los resultados de las transacciones no se relacionan entre sí (Bernoulli). Además, no podemos definir el resultado del siguiente lanzamiento de la moneda, ni predecir si en el futuro coincidirá con la dirección de la divisa. Solo sabemos que la correspondencia ocurrirá aproximadamente en el 50 por 100 de los casos, siempre que exista un número suficientemente grande de intentos. Muchos traders creen que su actividad comercial es diferente de lo expuesto anteriormente. Tal vez estén en lo cierto, pero primero tenemos que analizar este caso particular. Así pues a continuación analizaremos el comportamiento y el rendimiento del sistema que puede predecir más del 50 por 100 de los casos.
Este artículo se organiza de forma estructural, de modo que los parámetros MM más interesantes se analizan primero con ejemplos teóricos. A continuación, intentaremos modelar el comportamiento de MM con datos parecidos a los de las condiciones reales del trading Forex. No analizaremos ningún TS específico. Suponemos que se utiliza cualquier TS, proporcionando datos de pérdidas y ganancias con una probabilidad especificada, así como valores preestablecidos de los mismos. Tampoco consideraremos las cuestiones relativas a la definición de la independencia (Bernoulli) de los resultados de las transacciones reales, ni la evaluación de la estacionariedad de TS en el tiempo.
Como se indicó antes, se lleva a cabo una simulación. La esencia de la simulación reside en el hecho de que el resultado de la siguiente jugada (ganancia o pérdida) se define en base a la generación de números pseudoaleatorios con parámetros preestablecidos. El tamaño de la jugada queda definido en la estrategia MM seleccionada. En caso de pérdida, la jugada colocada se resta de los fondos actuales del trader. Y en caso de ganancia, los fondos se incrementan. Se simula un número especificado de operaciones y después se calculan los resultados totales. Luego se repite el proceso varias veces (desde unos cientos de veces a varios cientos de miles); y finalmente se calcula el promedio de los resultados de la forma más adecuada.
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