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Hoy inicié simulaciones para operar spreads en futuros de bonos a 2 y 10 años. El objetivo es capturar microdesequilibrios en la curva de rendimiento de EE.UU. mediante cointegración dinámica. Aunque al principio parezca complejo, una vez ajustas la estacionalidad y controlas el apalancamiento, se vuelve una mina de oro para quien sepa esperar. Este será mi campo de prueba para cuando el fondo supere los 10 mil millones.
Actualicé los scripts de optimización de mi portafolio usando PyPortfolioOpt y ahora uso CVaR (Conditional Value at Risk
¿Sigues esperando la "ruptura" de tu patrón de bandera en EURUSD? Yo ya estoy midiendo la elasticidad de precio frente a los swaps diarios y ajustando mi tamaño de posición en función de la dispersión implícita. Una estrategia sin cuantificación es como conducir sin frenos. Y si te parece que esto suena muy técnico, tal vez este juego no es para ti. Aquí se gana entendiendo riesgos, no cazando velas.
Estoy considerando lanzar una pequeña newsletter semanal con mis observaciones de mercado, modelos de arbitraje y análisis de co-integración aplicados. No será para todos, solo para quienes tengan la mente abierta y quieran ir más allá del "soporte/resistencia". Y sí, incluiré los errores que cometa también. Porque un buen trader no se mide por su ganancia neta, sino por cómo reacciona ante el fallo de su modelo y su capacidad de adaptación.
Una gran lección que aprendí esta semana: no todos los activos que parecen cointegrados lo están. Los datos pueden engañar, especialmente cuando hay eventos exógenos que alteran los flujos de capital. He decidido integrar tests de estabilidad estructural a mi pipeline. Así me aseguro de que las relaciones entre activos no son producto de anomalías momentáneas sino patrones persistentes.
Estuve releyendo a Marcos López de Prado y no puedo evitar sonreír al ver cómo muchos siguen ignorando la teoría estadística aplicada a trading. Su trabajo sobre backtest overfitting debería ser obligatorio antes de abrir una cuenta real. No importa cuán atractivo se vea un gráfico si tus datos están mal segmentados. Un modelo válido es aquel que pasa pruebas de robustez fuera de muestra y no se desintegra ante una volatilidad inesperada.
Anoche, probando correlaciones cruzadas con desfases en series temporales, encontré una relación fuerte entre movimientos de tasa de interés en AUD y flujos hacia ETF de commodities. Eso puede sonar trivial, pero si lo combinas con un enfoque de trading estadístico, puede darte señales adelantadas con semanas de ventaja. El alfa no está en lo obvio, está en lo que casi nadie se toma el tiempo de investigar.
He observado que muchos en este foro quieren convertir 100 dólares en 10.000 sin tener idea del concepto de riesgo ajustado. No hay milagros. Ni un EA mágico. Yo prefiero hacer crecer mi capital con 2% mensual compuesto y dormirme tranquilo. Al final, lo que importa es la longevidad, no la euforia de un buen trade.
Sí, ya sé que todos están obsesionados con el oro ahora que ha subido, pero si lo miras desde una perspectiva de arbitraje estadístico frente al USD y al CHF, la historia cambia. Las correlaciones se están rompiendo y eso indica que hay un desequilibrio transitorio. Ahí es donde entra el modelo. El oro no es solo refugio, también es oportunidad cuando su spread se estira más de la cuenta.
Estoy incorporando análisis de sentimiento de Twitter usando NLP y comparando el flujo emocional con cambios reales en los pares de divisas. ¿El resultado? La euforia casi siempre marca el final del movimiento. No me sorprende. Los mercados castigan la emoción y premian la estadística. La masa siempre llega tarde. Yo solo leo los datos y actúo. (Sigue en próximas respuestas...
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