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Diego Álvarez

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Head of Investments at Keyrock Asset Management (@Keyrock). Founder & Quant. Coding, AI Systems and Investing.

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Cuando empecé con el trading algorítmico (hace ya 9 años) lo hacía sobre velas de 5 minutos. Con el paso de los años he ido moviéndome paulatinamente hacia timeframes más grandes. Aquí van algunas de las razones que me han ido empujando a aumentar el tamaño del periodo👇 1) Microestructura vs Estructura Las estrategias intradiarias viven de ineficiencias (desequilibrios del libro de órdenes, arbitrajes efímeros). Son anomalías frágiles con relativa poca capacidad. Y cuando entra la competencia, las anomalías se arbitran y desaparecen. Las estrategias lentas (días, semanas) no explotan errores de precio, sino que cosechan primas de riesgo estructurales (tendencia, carry) que el flujo institucional aborda de otra manera. 2) El dolor de cabeza del Alpha Decay El decaimiento de una ventaja suele ser exponencial. En velas cortas, la vida media (half-life) es mucho más corta que en velas largas. En cuanto la señal colapsa, el alpha decae rapidísimo y aparece una necesdad constante de recalibrar modelos para mantenerte competitivo. 3) El colapso del Information Coefficient (IC) Aquí entra en juego la Ley de Grinold. En el trading, la alta frecuenta compensa una capacidad predictiva (IC) pequeña con miles de operaciones masivas (Breadth). Pero ese IC (Information Coefficient) se degrada con el más mínimo cambio en tu capacidad de generar ese alpha (la latencia, las fees, la capacidad). Ampliar el timeframe sacrifica Breadth (tienes menos oportunidades), pero te asegura una ventaja a priori más persistente. 4) Escalabilidad e Implementation Shortfall La ejecución (y por lo tanto la infraestructura y la ingeniería) se vuelve mucho más importante que la inteligencia o la estrategia a medida que el timeframe se redude. Retrasos en la ejecución, empeoramiento del slippage o de la liquidez van a impactar mucho más a tu modelo si tu trading no tiene margen para el error. Por ejemplo, si retrasas 10 segundos tu operativa usando decisiones diarias, el resultado va a ser el mismo. Usando velas de un minuto, probablemente no. 5) La importancia del Alpha Decay vs el ruido Darse cuenta de que una señal rápida ha perdido su edge es fácil porque generas miles de trades al mes y la estadística canta rápido. Si operas en diario, la degradación se puede estirar años y la detección del alpha decay pasa a tener un componente de intuición y experiencia. A esa velocidad, el decaimiento se puede volver indistinguible del ruido estocástico (un drawdown normal de mercado). Cuando empiezas en esto (a mí me pasó), una primera observación del mercado te hace pensar que el price action es igual en todos los timeframes, que se comporta como un fractal, y que operar en 1 minuto, 5 o 60 es lo mismo o muy parecido. La realidad es que no. Y eso también hay que adaptarlo. El mercado y las dinámicas son totalmente diferentes dependiendo del timeframe en el que lo analices. Tener en cuenta el juego al que quieres jugar y cómo quieres competir con el resto es la clave para decidir dónde mirar y cómo hacerlo.

Cuando empecé con el trading algorítmico (hace ya 9 años) lo hacía sobre velas de 5 minutos. Con el paso de los años he ido moviéndome paulatinamente hacia timeframes más grandes. Aquí van algunas de las razones que me han ido empujando a aumentar el tamaño del periodo👇 1) Microestructura vs Estructura Las estrategias intradiarias viven de ineficiencias (desequilibrios del libro de órdenes, arbitrajes efímeros). Son anomalías frágiles con relativa poca capacidad. Y cuando entra la competencia, las anomalías se arbitran y desaparecen. Las estrategias lentas (días, semanas) no explotan errores de precio, sino que cosechan primas de riesgo estructurales (tendencia, carry) que el flujo institucional aborda de otra manera. 2) El dolor de cabeza del Alpha Decay El decaimiento de una ventaja suele ser exponencial. En velas cortas, la vida media (half-life) es mucho más corta que en velas largas. En cuanto la señal colapsa, el alpha decae rapidísimo y aparece una necesdad constante de recalibrar modelos para mantenerte competitivo. 3) El colapso del Information Coefficient (IC) Aquí entra en juego la Ley de Grinold. En el trading, la alta frecuenta compensa una capacidad predictiva (IC) pequeña con miles de operaciones masivas (Breadth). Pero ese IC (Information Coefficient) se degrada con el más mínimo cambio en tu capacidad de generar ese alpha (la latencia, las fees, la capacidad). Ampliar el timeframe sacrifica Breadth (tienes menos oportunidades), pero te asegura una ventaja a priori más persistente. 4) Escalabilidad e Implementation Shortfall La ejecución (y por lo tanto la infraestructura y la ingeniería) se vuelve mucho más importante que la inteligencia o la estrategia a medida que el timeframe se redude. Retrasos en la ejecución, empeoramiento del slippage o de la liquidez van a impactar mucho más a tu modelo si tu trading no tiene margen para el error. Por ejemplo, si retrasas 10 segundos tu operativa usando decisiones diarias, el resultado va a ser el mismo. Usando velas de un minuto, probablemente no. 5) La importancia del Alpha Decay vs el ruido Darse cuenta de que una señal rápida ha perdido su edge es fácil porque generas miles de trades al mes y la estadística canta rápido. Si operas en diario, la degradación se puede estirar años y la detección del alpha decay pasa a tener un componente de intuición y experiencia. A esa velocidad, el decaimiento se puede volver indistinguible del ruido estocástico (un drawdown normal de mercado). Cuando empiezas en esto (a mí me pasó), una primera observación del mercado te hace pensar que el price action es igual en todos los timeframes, que se comporta como un fractal, y que operar en 1 minuto, 5 o 60 es lo mismo o muy parecido. La realidad es que no. Y eso también hay que adaptarlo. El mercado y las dinámicas son totalmente diferentes dependiendo del timeframe en el que lo analices. Tener en cuenta el juego al que quieres jugar y cómo quieres competir con el resto es la clave para decidir dónde mirar y cómo hacerlo.

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