Sistemas de trading intermercado<\/h2>\n
Muchos mercados est\u00e1n interrelacionados. Estas interrelaciones pueden ofrecer capacidades predictivas de unos activos respecto de otros. El estudio de estas interrelaciones se llama\u00a0an\u00e1lisis intermercado<\/strong><\/a>, para ello usaremos la \u201cmemoria\u201d de los mercados para la creaci\u00f3n de estrategias de trading intermercado.<\/p>\n Las correlaciones est\u00e1ndar (correlaci\u00f3n de Pearson) entre mercados no son \u00fatiles si nuestro objetivo es predecir los precios futuros o generar se\u00f1ales rentables porque la correlaci\u00f3n actual no nos dice nada sobre precios futuros. Una metodolog\u00eda desarrollada por Ruggiero a mediados de la d\u00e9cada de 1990, llamada divergencia entre mercados nos permite medir el poder predictivo de una relaci\u00f3n entre mercados y producir se\u00f1ales objetivas al 100%. Otras metodolog\u00edas para el desarrollo de estrategias de trading intermercado pueden funcionar bien durante los per\u00edodos dentro muestra, pero no funcionan tan bien en fuera de muestra o en el trading real. Puedes ver ejemplos de estrategias intermercado\u00a0aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n Una relaci\u00f3n intermercado ampliamente conocida es la que existe entre el S&P 500 y el bono del Tesoro a 30 a\u00f1os de los Estados Unidos. Los precios de los bonos generalmente se correlacionan positivamente con el S&P 500 (mientras que los rendimientos se correlacionan negativamente),<\/u>\u00a0aunque esto no siempre es cierto, los bonos generalmente deben liderar a los \u00edndices es en los puntos de inflexi\u00f3n. Otro hecho importante es que una de las mejores operaciones que puede realizar en el S&P 500 es cuando los bonos del Tesoro a 30 a\u00f1os generan una divergencia respecto del S&P 500. En la imagen puede ver el calculo de la correlaci\u00f3n en Excel tanto de los precios (0,79) como de los incrementos porcentuales (-0,064).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.20.2″ _module_preset=”default” width=”100%” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.20.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/www.quantifiedmodels.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Correlacion-ES-US-1-1024×543-1.png” show_in_lightbox=”on” use_overlay=”on” overlay_icon_color=”#F53A71″ hover_overlay_color=”rgba(33,7,80,0.6)” hover_icon=”||divi||400″ align=”center” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” width=”60%” width_tablet=”60%” width_phone=”60%” width_last_edited=”on|desktop” module_alignment=”center” custom_padding=”10px|20px|10px|20px|false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” text_font=”TT Octosquares Medium||||||||” text_text_color=”#7138DF” text_font_size=”14px” text_orientation=”center” custom_margin=”-20px||||false|false” custom_padding=”0px||0px||false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Correlaci\u00f3n entre el S&P 500 y el bono americano a 30 a\u00f1os<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=”Text” _builder_version=”4.21.0″ header_text_align=”justify” background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” text_orientation=”justified” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Considerando la correlaci\u00f3n positiva de los precios entre el bono y el S&P 500 deberemos de:<\/p>\n Aunque esta relaci\u00f3n se ha roto en los \u00faltimos a\u00f1os, su existencia a largo plazo es de importancia hist\u00f3rica para la ciencia del an\u00e1lisis entre mercados.<\/p>\n El primer paso para el desarrollo de una estrategia de trading intermercado\u00a0 ser\u00e1 la b\u00fasqueda de mercados interrelacionados con una justificaci\u00f3n fundamental (\u00edndices-bonos, bonos-materias primas\u2026). Esto es muy importante, porque sin una premisa previa (que debemos entender) que da sentido a nuestro sistema, no tenemos nada.<\/p>\n Despu\u00e9s, trataremos de encontrar alguna divergencia entre los mercados para crear un modelo sencillo para la generaci\u00f3n de se\u00f1ales a partir de los mercados interrelacionados. Por ejemplo, el bono americano y el \u00edndice de bienes p\u00fablicos de Philadelphia. Vemos en la imagen que la correlaci\u00f3n de los precios es positiva (0.704).<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_image src=”https:\/\/www.quantifiedmodels.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Correlacion-US-UTY-2.png” show_in_lightbox=”on” use_overlay=”on” overlay_icon_color=”#F53A71″ hover_overlay_color=”rgba(33,7,80,0.6)” hover_icon=”||divi||400″ align=”center” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” width=”60%” width_tablet=”60%” width_phone=”60%” width_last_edited=”on|desktop” module_alignment=”center” custom_padding=”10px|20px|10px|20px|false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” text_font=”TT Octosquares Medium||||||||” text_text_color=”#7138DF” text_font_size=”14px” text_orientation=”center” custom_margin=”-20px||||false|false” custom_padding=”0px||0px||false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Correlaci\u00f3n de precios entre el bono y el \u00edndice de materias primas de Philadelphia<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=”Text” _builder_version=”4.21.0″ header_text_align=”justify” background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” text_orientation=”justified” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Para localizar las divergencias compararemos el cierre de cada activo con su promedio m\u00f3vil de \u00abn\u00bb periodos. Si el cierre est\u00e1 por encima de la media, la tendencia ser\u00e1 alcista y si est\u00e1 por debajo ser\u00e1 bajista. El pseudo c\u00f3digo que utilizaremos ser\u00e1 el siguiente:<\/p>\n \u2013 InterInd = Close of intermarket \u2013 average(Close of intermarket,N)<\/em><\/p>\n \u2013 MarInd = Close traded market \u2013 average(Close of traded market,M)<\/em><\/p>\n Siendo \u00abInterInd\u00bb el mercado que utilizaremos para localizar la divergencia (si la hay) y \u00abMarInd\u00bb el mercado en el que operaremos.<\/p>\n Los setups de entrada se producir\u00e1n cuando aparezca una divergencia entre ambos mercados considerando la correlaci\u00f3n entre ellos.<\/p>\n <\/p>\n \u00a0If InterInd > 0 and MarInd < 0 then buy next bar open<\/em><\/p>\n If InterInd < 0 and MarInd > 0 then sell next bar open<\/em><\/p>\n <\/p>\n \u00a0If InterInd < 0 and MarInd < 0 then buy next bar open<\/em><\/p>\n \u00a0If InterInd > 0 and MarInd > 0 then sell next bar open<\/em><\/p>\n <\/p>\n Si utilizamos como ejemplo el bono y el \u00edndice de bienes p\u00fablicos de Philadelphia (UTY), sabiendo que la correlaci\u00f3n de los precios entre ambos es positiva procedemos de la siguiente manera:<\/p>\n <\/p>\n \u2013 Si intermarket (UTY) > 0 y mercado operable (US) <0 \u21d2 compramos US siguiente barra<\/em><\/p>\n \u2013 Si intermarket (UTY) < 0 y mercado operable (US) >0 \u21d2 vendemos US siguiente barra<\/em><\/p>\n <\/p>\n Usando esta l\u00f3gica y prob\u00e1ndola en Tradestation podemos llegar a un resultado realmente interesante. Se debe tener en cuenta que el resultado\u00a0 que puede ver m\u00e1s abajo es sin ning\u00fan filtro ni stop loss, simplemente son las divergencias calculadas en funci\u00f3n de la pendiente de los cierres de las dos datos y sus respectivas medias.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row use_custom_gutter=”on” gutter_width=”1″ make_equal=”on” _builder_version=”4.19.5″ _module_preset=”default” width=”100%” max_width=”100%” module_alignment=”center” custom_margin=”0px||0px||false|false” custom_padding=”0px||0px||false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.19.5″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/www.quantifiedmodels.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Curva-Bond-Intermarket-Free-min-1.png” show_in_lightbox=”on” use_overlay=”on” overlay_icon_color=”#F53A71″ hover_overlay_color=”rgba(33,7,80,0.6)” hover_icon=”||divi||400″ align=”center” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” width=”60%” width_tablet=”60%” width_phone=”60%” width_last_edited=”on|desktop” module_alignment=”center” custom_padding=”10px|20px|10px|20px|false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_text admin_label=”Text” _builder_version=”4.21.0″ header_text_align=”justify” background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” text_orientation=”justified” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Esta misma l\u00f3gica la puede implementar en QM Portfolio Builder tambi\u00e9n. A continuaci\u00f3n veremos la estrategia desarrollada por Murray Ruggiero en 1998 en la plataforma QM Portfolio Builder.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n [\/et_pb_text][et_pb_image src=”https:\/\/www.quantifiedmodels.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Curva-de-capital-en-TradersStudio-del-sistema-de-trading-Bond-Intermarket-min.png” show_in_lightbox=”on” use_overlay=”on” overlay_icon_color=”#F53A71″ hover_overlay_color=”rgba(33,7,80,0.6)” hover_icon=”||divi||400″ align=”center” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” width=”60%” width_tablet=”60%” width_phone=”60%” width_last_edited=”on|desktop” module_alignment=”center” custom_padding=”10px|20px|10px|20px|false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_text admin_label=”Text” _builder_version=”4.21.0″ header_text_align=”justify” background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” text_orientation=”justified” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n En 2011 Ruggiero quiso ir un paso m\u00e1s all\u00e1 y se plate\u00f3 si debe importar, adem\u00e1s de la divergencia entre los distintos activos, c\u00f3mo hemos llegado a dicha divergencia para desarrollar estrategias de trading intermercado. Usando nuestro ejemplo del US y UTY, si los bonos est\u00e1n por debajo de su promedio m\u00f3vil y UTY est\u00e1 por encima, compramos. Esta regla funciona muy bien, pero \u00bfC\u00f3mo llegamos a esta divergencia?<\/p>\n <\/p>\n Cuando el mercado en el que vayamos a operar (US) o el mercado secundario (UTY) est\u00e1 por encima de su promedio m\u00f3vil, usamos el signo \u00ab+\u00bb para identificar ese estado. Cuando est\u00e1 por debajo de su promedio usamos un signo \u00ab-\u00ab. En nuestro modelo predictivo de\u00a0 bonos, usando el \u00edndice UTY, queremos comprar de la siguiente manera:<\/p>\n <\/p>\n Antes de darse esa condici\u00f3n, lo m\u00e1s probable es que hubi\u00e9ramos tenido previamente:<\/p>\n <\/p>\n La pregunta que debemos hacernos es, \u00bfImporta c\u00f3mo llegamos al setup de entrada en la estrategia? A las diferentes casu\u00edsticas Ruggiero les llam\u00f3 estados (states en ingl\u00e9s).<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Las se\u00f1ales de divergencia entre mercados a menudo son m\u00e1s precisas cuando ocurren despu\u00e9s de un estado anterior dado. Considerando los estados previos, el an\u00e1lisis entre mercados se lleva al siguiente nivel.<\/em><\/p>\n <\/p>\n<\/blockquote>\n Actualmente ofrecemos portfolio de trading intermercado, en el cual operamos S&P 500, Nasdaq, Oro, Cobre, Crudo, Bono Americano 10y, Bitcoin y Ethereum, el cual est\u00e1 obteniendo unos resultados fenomenales con esta metodolog\u00eda (+30,45 YTD). Si deseas conocer m\u00e1s acerca de este portfolio, escr\u00edbanos un mensaje aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” text_font=”TT Octosquares Medium||||||||” text_text_color=”#7138DF” link_font=”TT Octosquares Medium|700|||||||” link_text_color=”#F53A71″ text_orientation=”right” custom_margin=”0px||0px||false|false” custom_padding=”0px||2px||false|false” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n Art\u00edculo escrito por Quantified Models<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_cta title=”Canal de YouTube de Quantified Models” button_url=”https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UC1aM_BnnBAWRSjiApHVGD5w” url_new_window=”on” button_text=”Mira nuestros videos” _builder_version=”4.19.5″ _module_preset=”default” header_text_align=”center” header_text_color=”#75E1EE” header_font_size=”26px” body_font_size=”18px” background_color=”#210750″ custom_button=”on” button_text_color=”#210750″ button_bg_color=”#75E1EE” button_border_width=”0px” button_border_radius=”0px” button_font=”TT Octosquares Medium||||||||” button_icon=”||divi||400″ button_icon_color=”#FFFFFF” custom_margin=”20px||20px||false|false” custom_padding=”56px||43px|||” locked=”off” global_colors_info=”{}” button_bg_color__hover=”#F53A71″ button_bg_color__hover_enabled=”on|desktop” button_bg_enable_color__hover=”on” button_text_color__hover=”#FFFFFF” button_text_color__hover_enabled=”on|hover”]<\/p>\n En nuestro canal de YouTube tenemos varios videos disponibles que pueden resultarle muy \u00fatiles para desarrollar sistemas de trading.<\/p>\n Esperamos que esta informaci\u00f3n te haya sido de utilidad.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_cta][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Muchos mercados presentan relaciones intermercado. Estas relaciones pueden ser rentables para los traders operando sistemas de trading intermercado.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":269301,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":" Muchos mercados est\u00e1n interrelacionados. Estas interrelaciones pueden ofrecer capacidades predictivas de unos activos respecto de otros. El estudio de estas interrelaciones se llama an\u00e1lisis intermercado<\/strong><\/a>, para ello usaremos la \u201cmemoria\u201d de los mercados para la creaci\u00f3n de estrategias de trading intermercado.<\/p> Las correlaciones est\u00e1ndar (correlaci\u00f3n de Pearson) entre mercados no son \u00fatiles si nuestro objetivo es predecir los precios futuros o generar se\u00f1ales rentables porque la correlaci\u00f3n actual no nos dice nada sobre precios futuros. Una metodolog\u00eda desarrollada por Ruggiero a mediados de la d\u00e9cada de 1990, llamada divergencia entre mercados nos permite medir el poder predictivo de una relaci\u00f3n entre mercados y producir se\u00f1ales objetivas al 100%. Otras metodolog\u00edas para el desarrollo de estrategias de trading intermercado pueden funcionar bien durante los per\u00edodos dentro muestra, pero no funcionan tan bien en fuera de muestra o en el trading real. Puedes ver ejemplos de estrategias intermercado aqu\u00ed<\/a>.<\/p> Una relaci\u00f3n intermercado ampliamente conocida es la que existe entre el S&P 500 y el bono del Tesoro a 30 a\u00f1os de los Estados Unidos. Los precios de los bonos generalmente se correlacionan positivamente con el S&P 500 (mientras que los rendimientos se correlacionan negativamente),<\/u> aunque esto no siempre es cierto, los bonos generalmente deben liderar a los \u00edndices es en los puntos de inflexi\u00f3n. Otro hecho importante es que una de las mejores operaciones que puede realizar en el S&P 500 es cuando los bonos del Tesoro a 30 a\u00f1os generan una divergencia respecto del S&P 500. En la imagen puede ver el calculo de la correlaci\u00f3n en Excel tanto de los precios (0,79) como de los incrementos porcentuales (-0,064).<\/p> \u00a0<\/p> Correlaci\u00f3n entre el S&P 500 y el bono americano a 30 a\u00f1os<\/strong><\/p> \u00a0<\/p> \u00a0<\/p> \u00a0<\/p> Considerando la correlaci\u00f3n positiva de los precios entre el bono y el S&P 500 deberemos de:<\/p> Aunque esta relaci\u00f3n se ha roto en los \u00faltimos a\u00f1os, su existencia a largo plazo es de importancia hist\u00f3rica para la ciencia del an\u00e1lisis entre mercados.<\/p> El primer paso para el desarrollo de una estrategia de trading intermercado\u00a0 ser\u00e1 la b\u00fasqueda de mercados interrelacionados con una justificaci\u00f3n fundamental (\u00edndices-bonos, bonos-materias primas\u2026). Esto es muy importante, porque sin una premisa previa (que debemos entender) que da sentido a nuestro sistema, no tenemos nada.<\/p> Despu\u00e9s, trataremos de encontrar alguna divergencia entre los mercados para crear un modelo sencillo para la generaci\u00f3n de se\u00f1ales a partir de los mercados interrelacionados. Por ejemplo, el bono americano y el \u00edndice de bienes p\u00fablicos de Philadelphia. Vemos en la imagen que la correlaci\u00f3n de los precios es positiva (0.704).<\/p> \u00a0<\/p> Correlaci\u00f3n de precios entre el bono y el \u00edndice de materias primas de Philadelphia<\/strong><\/p> \u00a0<\/p> \u00a0<\/p> Para localizar las divergencias compararemos el cierre de cada activo con su promedio m\u00f3vil de \"n\" periodos. Si el cierre est\u00e1 por encima de la media, la tendencia ser\u00e1 alcista y si est\u00e1 por debajo ser\u00e1 bajista. El pseudo c\u00f3digo que utilizaremos ser\u00e1 el siguiente:<\/p> - InterInd = Close of intermarket \u2013 average(Close of intermarket,N)<\/em><\/p> - MarInd = Close traded market \u2013 average(Close of traded market,M)<\/em><\/p> Siendo \"InterInd\" el mercado que utilizaremos para localizar la divergencia (si la hay) y \"MarInd\" el mercado en el que operaremos.<\/p> \u00a0<\/p> \u00a0<\/p> Los setups de entrada se producir\u00e1n cuando aparezca una divergencia entre ambos mercados considerando la correlaci\u00f3n entre ellos.<\/p> \u00a0<\/p> \u00a0If InterInd > 0 and MarInd < 0 then buy next bar open<\/em><\/p> If InterInd < 0 and MarInd > 0 then sell next bar open<\/em><\/p> \u00a0<\/p> \u00a0If InterInd < 0 and MarInd < 0 then buy next bar open<\/em><\/p> \u00a0If InterInd > 0 and MarInd > 0 then sell next bar open<\/em><\/p> \u00a0<\/p> Si utilizamos como ejemplo el bono y el \u00edndice de bienes p\u00fablicos de Philadelphia (UTY), sabiendo que la correlaci\u00f3n de los precios entre ambos es positiva procedemos de la siguiente manera:<\/p> \u00a0<\/p> - Si intermarket (UTY) > 0 y mercado operable (US) <0 \u21d2 compramos US siguiente barra<\/em><\/p> - Si intermarket (UTY) < 0 y mercado operable (US) >0 \u21d2 vendemos US siguiente barra<\/em><\/p> \u00a0<\/p> Usando esta l\u00f3gica y prob\u00e1ndola en Tradestation podemos llegar a un resultado realmente interesante. Se debe tener en cuenta que el resultado\u00a0 que puede ver m\u00e1s abajo es sin ning\u00fan filtro ni stop loss, simplemente son las divergencias calculadas en funci\u00f3n de la pendiente de los cierres de las dos datos y sus respectivas medias.<\/p> \u00a0<\/p> \u00a0<\/p> Esta misma l\u00f3gica la puede implementar en TradersStudio tambi\u00e9n. A continuaci\u00f3n veremos la estrategia desarrollada por Murray Ruggiero en 1998 en la plataforma TradersStudio.<\/p> \u00a0<\/p> \u00a0<\/p> \u00a0<\/p> En 2011 Ruggiero quiso ir un paso m\u00e1s all\u00e1 y se plate\u00f3 si debe importar, adem\u00e1s de la divergencia entre los distintos activos, c\u00f3mo hemos llegado a dicha divergencia para desarrollar estrategias de trading intermercado. Usando nuestro ejemplo del US y UTY, si los bonos est\u00e1n por debajo de su promedio m\u00f3vil y UTY est\u00e1 por encima, compramos. Esta regla funciona muy bien, pero \u00bfC\u00f3mo llegamos a esta divergencia?<\/p> \u00a0<\/p> Cuando el mercado en el que vayamos a operar (US) o el mercado secundario (UTY) est\u00e1 por encima de su promedio m\u00f3vil, usamos el signo \"+\" para identificar ese estado. Cuando est\u00e1 por debajo de su promedio usamos un signo \"-\". En nuestro modelo predictivo de\u00a0 bonos, usando el \u00edndice UTY, queremos comprar de la siguiente manera:<\/p> \u00a0<\/p> Antes de darse esa condici\u00f3n, lo m\u00e1s probable es que hubi\u00e9ramos tenido previamente:<\/p> \u00a0<\/p> La pregunta que debemos hacernos es, \u00bfImporta c\u00f3mo llegamos al setup de entrada en la estrategia? A las diferentes casu\u00edsticas Ruggiero les llam\u00f3 estados (states en ingl\u00e9s).<\/p> \u00a0<\/p> \u00a0<\/p> Las se\u00f1ales de divergencia entre mercados a menudo son m\u00e1s precisas cuando ocurren despu\u00e9s de un estado anterior dado. Considerando los estados previos, el an\u00e1lisis entre mercados se lleva al siguiente nivel.<\/em><\/p> \u00a0<\/p><\/blockquote> Actualmente existe una actualizaci\u00f3n a la venta de las estrategias<\/strong> de trading intermercado de Murray Ruggiero. Concretamente son los portfolios \"Money State Trilogy\" y \"Money State Duo\".<\/strong> Las podr\u00e1 encontrar en nuestra secci\u00f3n de productos o haciendo click aqu\u00ed<\/a>.<\/p> \u00a0<\/p>\n
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