Filtro de Kalman y fuerza relativa de divisas: análisis y estrategias con modelos bayesianos

[sebalpda]

Últimamente estoy trasteando con estimadores bayesianos recursivos (

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[sebalpda]

Ahora tengo una estimación de cuál es la tendencia más probable. Ojo! Es solo una probabilidad, no una certeza. Esta info la puedo usar para determinar si el EUR/USD va hacia arriba o hacia abajo. Sí, ya sé, puedes mirar el gráfico y ver si sube o baja. Tienes razón. Pero mi idea es repetir esto con todos los principales, no solo para saber si suben o bajan, sino cuánto lo hacen. Por ejemplo, si el GBP/USD cae, eso implica que el dólar está más fuerte que la libra. Si el EUR/USD también baja, el euro está más débil que el dólar. Pero ¿quién está más débil, el euro o la libra? No puedes comparar directamente los pips porque un pip no vale lo mismo en todos los pares. Por eso uso el porcentaje de variación: al dividir la diferencia de precio entre el precio, eliminas la unidad. Así puedo comparar EUR/NZD con USD/JPY sin problema. Como EUR/GBP es EUR/USD dividido entre GBP/USD, no hace falta filtrar todos los pares. Basta con estimar el precio y la tendencia de los principales para tener una linealización suficientemente precisa. Si ves que la libra está más débil que el euro, puedes ordenar las monedas: GBP < EUR < USD. Entonces tendría sentido buscar una entrada en corto en GBP/USD porque es donde podrías pillar una tendencia clara. Luego, ordeno las monedas por pares, de más fuerte a más débil. Cada divisa recibe una puntuación cada vez que es más fuerte que otra. Esa puntuación es el crecimiento estimado en porcentaje. Al final, cada divisa tiene un puntaje y una lista de monedas más fuertes que ella. Esto lo puedo representar en un grafo que simboliza el flujo estimado del dinero. No me pidas que te haga un indicador porque no sé programar en MQL. Si alguien quiere programarlo, puedo echar una mano cuando tenga tiempo. Sin avaricia. Sin miedo. Solo matemáticas.

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[sebalpda]

Lanzando la pregunta: si en ese grafo aparece un ciclo, ¿tendría sentido hacer basket trading con esas divisas en forma de anillo? Sin avaricia. Sin miedo. Solo matemáticas.

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[beto]

Muy interesante, voy a echar un ojo a los enlaces que pusiste. Yo ahora mismo uso los cambios de valor como sesgo para mantener operaciones abiertas y añadir posiciones. Aún no tengo una hoja de Excel perfecta, pero estoy en ello. Mencionas el trading por cestas, eso puede ser muy rentable. Hoy mismo tuve un ejemplo claro. Suelo operar cable (GBP/USD

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[sebalpda]

Curiosamente, mi filtro muestra que el GBP/USD está subiendo, pero al mismo tiempo calcula que la libra es la más débil y el dólar el más fuerte. ¿Podría ser una señal de que el repunte de la libra es solo un retroceso para vender? Sin avaricia. Sin miedo. Solo matemáticas.

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[sebalpda]

Parece que una divisa puede estar fuerte por dos razones: porque recibe fuerza de algunas monedas o porque recibe fuerza de todas las demás. Normalmente ambas condiciones coinciden. ¿Cuál sería la más fuerte entonces? ¿El USD por tener la mayor puntuación o el EUR por recibir de todas las otras? (La puntuación es la suma de las pendientes de las tendencias

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[cjimenezro]

Estoy haciendo algo parecido. Trabajo con los índices de 7 monedas y 21 pares. Los marco estadísticamente una vez al día, asignando 1 si el día es alcista y 0 si es bajista. Esto podría representar el flujo del dinero, pero es complicado asegurarlo. Claramente tiene debilidades. Sin duda es más fácil operar así, pero hay que tener disciplina en tendencia y en correcciones. Me ayuda a ver cuáles son las monedas más activas, tanto en positivo como en negativo. Me centro en las dos más fuertes y las dos más débiles. El problema es siempre el mismo: el retraso en detectar cuándo una corrección empieza, se profundiza y da paso a una nueva tendencia. Cuesta mucho programar algo que lo capte. Por eso reviso a diario qué está ocurriendo. Uso 4 velocidades de índice diferentes. Los de tendencia fuerte me muestran por dónde va el flujo del dinero (Imagen 1

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[sebalpda]

He probado a usar filtros adaptativos tipo LMS y RLS para ver si podía reducir el lag sin sacrificar la estabilidad, pero no ofrecen gran ventaja frente al Kalman. La ganancia instantánea se ajusta, sí, pero la precisión empeora. En resumen, es cambiar un problema por otro.

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[ltbtrade]

¿Y no has pensado en implementar un sistema híbrido? Algo como un filtro de Kalman para la estructura y una red simple para corregir los errores. Sería interesante ver si la red puede aprender la desviación sistemática del modelo.

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[sebalpda]

Ya lo hice. El problema es que la red necesita muchos datos para aprender algo mínimamente útil, y eso sin contar que el entorno cambia constantemente. Lo que aprendió ayer no vale hoy. No es una cuestión de arquitectura, sino de estabilidad del entorno.

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