ESTRATEGIA MARKET BREADTH por Alberto Barea

Los datos más utilizados habitualmente para la elaboración de estrategias de trading son los de precio de un activo o activos. No obstante, en el presente estudio, crearemos un nuevo sistema de trading midiendo la “salud” de un mercado en su conjunto, con lo que se conoce como indicadores de amplitud, profundidad o Breadth. La idea principal para la elaboración del sistema, la hemos extraído de la revista mensual para suscriptores de TradeStation, “Strategy Concepts Club”.

Los indicadores de Market Breadth son indicadores que se calculan empleando multitud de valores, con la intención de mostrarnos una impresión general del mercado al que nos enfrentamos. El que emplearemos en el siguiente estudio es el índice “NASDAQ 100 Up Value – Down Value Difference”, es decir, el que nos devuelve la diferencia entre los valores que suben y los que bajan del índice NASDAQ 100, multiplicados por sus respectivos volúmenes.

Estos indicadores suelen ser empleados para elaborar sistemas de trading a largo plazo, pero nosotros lo emplearemos para elaborar un sistema en barras diarias, mucho más rápido de lo habitual.

La clave de nuestro sistema será la elaboración de órdenes de entrada y salida a partir de un indicador que calcularemos a partir del índice $VALNDD. El primer paso que realizará la estrategia es calcular dos medias exponenciales del índice $VALNDD, una rápida y una lenta, para a continuación, contabilizar la diferencia entre estas dos medias móviles. Debido a los problemas que aparecen con la escala del indicador resultante, este valor lo normalizaremos para facilitar su interpretación y para poder generar señales válidas de trading. Como se puede observar en el chart 1, el indicador resultante de Market Breadth es un oscilador que varía en un rango de valores que va aproximadamente de 3 a -3.

Chart 1: Indicador Market Breadth en la parte inferior de la imagen

ESTRATEGIA DE ENTRADA

Las órdenes de entrada son muy sencillas una vez hechos los cálculos. El sistema abrirá una posición larga cuando el valor del indicador cruce sobre el nivel inferior “n”, que fijaremos en los inputs de la estrategia. Tal y como se puede apreciar en el chart 2, el sistema entrará en la barra siguiente con una orden de compra a mercado, cuando se da esta condición.

Chart 2: Condición de Entrada larga. El valor del indicador cruza al alza el nivel -0,50

Así mismo, abrirá una posición corta cuando el valor del indicador cruce a la baja el nivel superior “m”. Del mismo modo que en el lado largo, entrará corto con una orden de venta a mercado en la barra siguiente a darse dicha condición, tal y como puede apreciarse en el chart 3.

Chart 3: Condición de Entrada corta. El valor del indicador cruza a la baja el nivel 2.00

ESTRATEGIA DE SALIDA

El sistema cerrará las posiciones largas cuando el precio de la barra actual rompa el valor mínimo de las últimas “x” barras. Del mismo modo, deshará las posiciones cortas cuando el precio rompa el valor máximo de las últimas “y” barras. En el presente estudio, hemos establecido que los valores de número de barras sean diferentes para el lado largo y el corto, esto puede ser una fuente de sobreoptimizaciones, que deberemos tener presente a la hora de poner a punto el sistema.

Además de la salida anterior, el sistema cerrará posiciones cuando se produzca una señal contraria a la posición abierta, así como cuando se alcance un stoploss monetario cuyo valor prefijamos en los inputs.

RESULTADOS

La estrategia la hemos aplicado a los últimos 9 años de datos del QQQ en barras diarias. Le hemos incorporado 1,5$ por trade como comisión y un deslizamiento de 0,01$ por acción y lo hemos optimizado ligeramente.

El primer dato relevante que observamos es que el sistema gana dinero, obteniendo un Net Profit de 12.326,17$, con un profit factor de 1.92, todo esto conseguido con una excursión negativa máxima de 1.789,95$ revelando un gran potencial para el sistema. También nos debe mantener prudentes, ya que existe la posibilidad de haber sobreoptimizado.

Como punto negativo a destacar tenemos que el número de trades obtenido en la muestra que hemos seleccionado es escasa para optimizar el sistema, aunque la optimización ha sido muy ligera.

En conclusión, en el presente estudio hemos probado una forma diferente de atacar al mercado, que no utiliza el precio del activo para tomar las decisiones de entrada. A pesar de ello, hemos conseguido un prometedor sistema que, con algunos ajustes y mejoras, podría convertirse en una estrategia rentable y robusta.

Alberto Barea