La ventana decide
La lección 73 terminó en una matriz de covarianzas sin inversa, y esta es la razón. Corta los veintinueve movimientos por la mitad y cuenta cuántos de los 31.878 pares de reglas de la lección 63 están correlacionados exactamente en uno. En los primeros quince lo están el 9,37 por ciento. En los últimos catorce lo están el 72,90 por ciento, y 216 de las 253 reglas producen a lo largo de esa quincena una serie de rendimientos idéntica, número a número, a la de la regla más lenta de la rejilla. La correlación que este módulo lleva gastando no es una propiedad de tus reglas. Es una propiedad de la quincena en la que la mediste, y la quincena en la que es peor es aquella en la que todas las reglas están dentro.
Requisitos previos: Lección 73, por la covarianza que esta página parte en dos, lección 71, por el divisor y el 0,9464 con el que se midió, y la lección 45, por lo mal que se mide una sola correlación.
Por qué una regla que solo está larga o fuera no puede discrepar mucho tiempo
Empieza por el mecanismo, porque no es sutil y explica todo lo que sigue. Una regla de esta familia puede estar larga o puede estar fuera. Dos reglas así pueden discrepar exactamente en una cosa: cuándo estar fuera. Mientras las dos están dentro no son dos reglas en absoluto, son el mismo instrumento dos veces, y el instrumento es una sola cosa.
Así que cuenta cuántas veces están todas dentro. A lo largo de los primeros quince movimientos, una media del 71,9 por ciento de las 253 reglas mantiene posición en un día dado, y en el más tranquilo de esos días es el 17,0 por ciento. A lo largo de los últimos catorce es el 97,3 por ciento el día medio y nunca baja del 91,7 por ciento. Esa es toda la historia: en la segunda quincena la rejilla no es un conjunto de reglas con opiniones distintas, son 253 copias de una posición larga con unas pocas saliéndose de vez en cuando.
Y eso es lo que dicen las correlaciones cuando las mides por separado.
| Ventana | Par mediano | Pares en exactamente uno | Reglas dentro el día medio |
|---|---|---|---|
| Primeros quince movimientos | 0,8835 | 9,37 % | 71,9 % |
| Los veintinueve | 0,9464 | 8,93 % | 84,2 % |
| Últimos catorce movimientos | 1,0000 | 72,90 % | 97,3 % |
El par mediano en los últimos catorce movimientos está correlacionado en uno. No cerca de uno: en uno. Más de la mitad de los 31.878 pares de la rejilla producen los mismos catorce números que los demás. El 8,93 por ciento de la fila del medio es menor que el 9,37 de la primera por una razón sosa que conviene decir: coincidir en veintinueve números es más difícil que coincidir en quince, así que la ventana más larga encuentra menos empates exactos aunque contenga la quincena en la que casi todo empató. La cifra de 0,9464 de la ventana entera, que la lección 71 midió y que las lecciones 72 y 73 gastaron, es un promedio entre una quincena en la que una décima parte de la rejilla era idéntica y otra en la que lo eran casi tres cuartas partes.
Antes de tomar eso por un hallazgo, descarta la objeción evidente: quince observaciones y catorce observaciones miden mal una correlación, así que quizá las dos mitades difieran porque dos mitades cualesquiera diferirían. Eso se puede comprobar. Toma la correlación de cada par sobre los veintinueve movimientos, mantenla fija como si fuera la verdad, y simula lo que mostrarían dos mitades de quince y catorce extracciones. Bajo esa hipótesis nula la correlación del par mediano se mueve 0,0219 entre mitades y se mueve más de 0,2 en el 6,06 por ciento de los casos. Lo que ocurre de verdad es que se mueve 0,0972, cuatro veces y media más, y se mueve más de 0,2 en el 21,4 por ciento de los pares y más de 0,4 en el 9,4 por ciento.
Y la dirección lo zanja. El error de muestreo es simétrico: la mitad de los pares debería subir y la mitad bajar. En la medición subió el 87,5 por ciento de los 31.878 pares. Eso no es ruido, es una sola cosa que le pasa a toda la rejilla a la vez.
Casi nadie ha medido su propia correlación dos veces. Son las mismas dos columnas de tu propio registro que usaste en la lección 71, partidas por la mitad y correlacionadas dos veces en vez de una, y la diferencia entre las dos respuestas es la cifra de la que trata esta página.
La ficha del módulo 9 gana una cuarta columna, y es la correlación más alta que la regla ha mostrado contra el resto en cualquier ventana que hayas medido, en vez de la correlación que muestra a lo largo de todas ellas. La lección 75 es donde la ficha entera se gasta de una vez.
Las mismas cuatro reglas, tasadas de tres maneras
Toma las cuatro reglas de la lección 71 y la cartera de la lección 72, cuatro posiciones del dos por ciento cada una, de modo que la carga es del ocho por ciento en cada fila de lo que sigue. Nada de la cartera cambia. Lo único que cambia es en qué quincena se midió la correlación.
| Correlación medida en | Media por pares | Apuestas independientes | Desviación típica del día | El día de todo en contra |
|---|---|---|---|---|
| Primeros quince movimientos | 0,5966 | 1,4338 | 6,68 % | uno de cada 4,3 |
| Los veintinueve | 0,7695 | 1,2090 | 7,28 % | uno de cada 3,3 |
| Últimos catorce movimientos | 0,8800 | 1,0989 | 7,63 % | uno de cada 2,8 |
Lee la última columna. Las mismas cuatro posiciones, dimensionadas igual, te entregan un día en el que todo va en tu contra 1,54 veces más a menudo cuando la correlación se mide en la segunda quincena que cuando se mide en la primera. El hallazgo de la lección 72 era que la carga es un máximo y la correlación es el calendario; esta tabla dice que el calendario depende a su vez de cuándo miraste.
La segunda columna es peor de lo que parece. En la primera quincena las cuatro reglas son 1,43 apuestas independientes, lo que es escaso y al menos es más de una. En la segunda son 1,0989, que en cualquier idioma se redondea a una apuesta. No dejaste de diversificar. El mercado dejó de permitírtelo.
Y la tercera fila es donde la lección 73 deja de funcionar. Tres de los seis pares están correlacionados exactamente en uno a lo largo de esos catorce movimientos, así que la matriz de covarianzas tiene determinante cero, no tiene inversa y no tiene pesos de varianza mínima de ninguna clase. El optimizador no devuelve una mala asignación para esa quincena: no devuelve nada. En los primeros quince devuelve 0,448, 0,273, menos 0,498 y 0,777; en los veintinueve devuelve 0,746, 0,078, menos 0,672 y 0,848; en los últimos catorce la pregunta no tiene respuesta.
Así que la regla práctica no va de pesos, va de tamaño. Tasa la cartera en la peor ventana que hayas medido en vez de en el promedio de tus ventanas, lo que en estas cuatro reglas significa planificar con 1,10 apuestas y un mal día de cada 2,8 en lugar de 1,43 y uno de cada 4,3.
Así que parte tu propio registro por la mitad esta noche, correlaciona tus reglas dos veces, y dimensiona con la peor de las dos respuestas.
Lo que esto no resuelve
Que la comparación entre las dos ventanas sea limpia. No lo es, y hay un sesgo conocido que apunta en la misma dirección que el hallazgo. La segunda quincena es más volátil que la primera, con la desviación típica del propio instrumento 1,240 veces más alta, y medir una correlación dentro de un tramo más volátil la infla mecánicamente aunque la relación de fondo no se haya movido nada. Aplica la corrección estándar para eso y el 0,8800 se queda en 0,8310. Que sigue muy por encima del 0,5966 de la primera quincena, así que el sesgo explica parte del movimiento y no la mayor parte, pero una página que citara 0,8800 sin decir esto estaría exagerando su propio caso.
Que quince observaciones y catorce observaciones midan algo. Por sí solas miden muy poco, y un par aislado partido así no vale nada. Lo que hace creíble el movimiento es que la misma partición se aplicó a 31.878 pares y se comparó contra una simulación de lo que haría el azar solo, que es una prueba que el par individual no puede pasar y la rejilla sí.
Que esto sea un hecho sobre los mercados. Es un hecho sobre reglas que solo están largas o fuera sobre un instrumento, que es la situación que este curso lleva construyendo desde la lección 63. Una regla que puede ponerse corta tiene una segunda manera de discrepar; dos instrumentos tienen una tercera. Lo que se generaliza es la forma del problema y no el tamaño de la cifra, y la forma es que la correlación que mediste está condicionada a una situación de mercado que no anotaste.
Que la peor ventana sea la peor que existe. Es la peor de dos ventanas dentro de sesenta cierres, que es una muestra muy pequeña de condiciones de mercado y casi con certeza no la peor que hay. Un tramo en el que todas las reglas están largas no es el caso que asusta; el caso que asusta es un tramo en el que todas están largas justo antes de una vuelta, que estos sesenta cierres no contienen y para el que la regla de dimensionado de arriba es un pobre sustituto de haberlo visto.
Que esto cambie tus pesos. No los cambia, y la respuesta de la lección 73 sigue intacta: el optimizador restringido sigue siendo el que hay que correr, porque una restricción es exactamente lo que quieres cuando la entrada es inestable. Lo que cambia es la entrada que le das y el tamaño que llevas después. Una covarianza medida en la peor ventana que tienes es mejor argumento que una covarianza medida sobre todo.
Y la concesión que más cuesta: este módulo ha producido ya cuatro columnas de una ficha y ni una sola instrucción sobre qué hacer cuando una cifra de ella se tuerce. Dice cuántas apuestas llevas, con qué frecuencia pierden todas juntas, cuánto va en cada una y cuánto se mueve esa respuesta. No ha dicho qué pasa a las nueve de la mañana cuando la respuesta a una de ellas ha cambiado, quién puede saltársela, ni qué se apaga primero. La lección 75 gasta la ficha entera, y va sobre la parte que no es aritmética.
Problemas
- Correlaciona tus propias reglas dos veces. Toma los rendimientos diarios de dos reglas que corras, parte el registro por la mitad, y calcula la correlación en cada mitad por separado. Veinte minutos, y acabas con dos cifras, y el hueco entre ellas es lo que una sola correlación te estaba escondiendo.
- Cuenta cuántas veces estás todo dentro. Para cada día de tu registro, cuenta qué parte de tus reglas mantenía posición, y promedia esa parte sobre la primera mitad y sobre la segunda mitad del registro. Media hora, y acabas con una cifra por mitad, y si el mecanismo de esta página también se cumple en tu registro, la mitad con la parte más alta es la mitad en la que tus correlaciones son más altas.
- Vuelve a tasar tu cartera en la peor mitad. Toma la mayor de tus dos correlaciones, pásala por el divisor de la lección 71 y por la frecuencia de todo en contra de la lección 72, y compara ambas con lo que decía el registro entero. Una tarde, y acabas con una cifra, el factor por el que tu mal día es más frecuente de lo que venías suponiendo, que es la cantidad en la que tiene que bajar tu número de posiciones.
Fuentes. Brian H. Boyer, Michael S. Gibson y Mico Loretan, «Pitfalls in Tests for Changes in Correlation» (Federal Reserve International Finance Discussion Paper, 1999), por la demostración de que partir una muestra por volatilidad sube la correlación medida aunque la verdadera sea constante, que es el sesgo que esta página corrige en vez de ignorar. Kristin J. Forbes y Roberto Rigobon, «No Contagion, Only Interdependence: Measuring Stock Market Comovements» (The Journal of Finance, 2002), por la corrección aplicada arriba, y por el hallazgo de que buena parte de lo que se reporta como contagio no la sobrevive bien. Andrew Ang y Joseph Chen, «Asymmetric Correlations of Equity Portfolios» (Journal of Financial Economics, 2002), por la asimetría que sí sobrevive a la corrección, medida sobre acciones en vez de sobre reglas. Robert F. Engle, «Dynamic Conditional Correlation» (Journal of Business & Economic Statistics, 2002), por la manera estándar de dejar que una correlación se mueva con el tiempo en vez de partir una muestra por la mitad, que es lo que correría una mesa y lo que esta página aproxima con dos ventanas.
Los pesos que puedes sostener
La covarianza que esta página parte en dos, y los pesos que dejan de existir cuando lo hace.
Leer la lección →El día en que salta cada stop
El día de todo en contra, que llega 1,54 veces más a menudo en la segunda quincena que en la primera.
Leer la lección →Correlación
Lo mal que se mide una correlación, que esta página mide 31.878 veces.
Leer la lección →Solo con fines educativos. Operar conlleva un riesgo sustancial de pérdida. No es asesoramiento financiero. Los resultados pasados no garantizan resultados futuros.
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