Dos reglas de oro del trading algorítmico

 | 28.03.2022 08:22

Por muy sofisticados que sean los algoritmos de trading, muchos de ellos terminan fallando. La sobre optimización de los parámetros suele estar detrás de ello, y termina pasando factura a la cuenta de resultados tan pronto como las características de la serie histórica comienzan a divergir de las utilizadas en los conjuntos de datos de entrenamiento y validación, algo desgraciadamente muy habitual en las series históricas de los activos financieros.
 
La sobre optimización es además una tentación en la construcción de cualquier algoritmo, pero que debemos evitar a toda costa. ¿A quién no le gusta ver unas estadísticas inmejorables y una curva de equity que no para de subir?
 
Esto nos lleva a la primera regla de oro al construir un algoritmo de trading.
 
Cuantos menos parámetros tenga tu algoritmo, menor es el riesgo de sobre optimización”.
 
Es de cajón, pero a veces las reglas más simples son también las más efectivas. No siempre es fácil, pero reducir al máximo los parámetros de un algoritmo ayuda a analizar los resultados y a la hora de elegir la combinación de parámetros que finalmente vayas a operar en una cuenta en real. Analiza cuál es la contribución individual de cada parámetro al resultado final. Si alguno de ellos tiene una aportación reducida, considera la posibilidad de eliminarlo o, alternativamente, modificar el algoritmo para tratar de incrementar su aportación al resultado final. No obstante, ten en cuenta que algunos parámetros, aparentemente aportan poco, pero sin embargo son fundamentales a la hora de estabilizar los resultados del algoritmo.

La segunda regla de oro guarda relación con la forma de elegir una combinación de parámetros adecuada.
   
Elige una combinación de parámetros que se encuentre en una región de la superficie de resultados lo más plana posible”.
 
La razón es simple. Cuanto más plana sea la región, es más probable que los resultados del algoritmo sean más estables, ya que variaciones en los valores de cada uno de los parámetros no tendrán una incidencia tan importante en el resultado final.