Sistemas Expertos: Trading

Sistemas Expertos: Trading
Lucía Payo Molina
Pablo Pérez González
Estudiante Ing. Telecomunicación
Universidad Carlos III de Madrid
Avda. De la Universidad, 30
28911, Leganés (Madrid-España)
Estudiante Ing. Telecomunicación
Universidad Carlos III de Madrid
Avda. De la Universidad, 30
28911, Leganés (Madrid-España)
[email protected]
[email protected]
RESUMEN
En este documento se describe el uso de los sistemas expertos y su
aplicación en concreto para operaciones bursátiles y financieras.
Categorías y Descriptores de Temas
[Inteligencia Artificial]: Sistemas expertos y aplicaciones
financieras
2.1 Arquitectura Básica
Términos Generales
Algoritmos, diseño,
experimentación.
documentación,
economía,
teoría
característica adicional deseable, que muchos considerarían
fundamental, es la capacidad del sistema, si se le solicita, de
justificar su propia línea de razonamiento de un modo
directamente inteligible para el interrogador...". (Connell, 1987, p.
221; Prado, 1991, p. 443).
y
Palabras Clave
Sistemas expertos, trading, operaciones financieras, bolsa,
inversión, operación bursátil.
1. INTRODUCCION
Los sistemas expertos son programas de ordenador que
capturan el conocimiento de un experto e imitan sus procesos de
razonamiento cuando resuelven los problemas en un determinado
dominio. Los sistemas expertos son un subconjunto especial
dentro de los sistemas basados en el conocimiento, que
incorporan en la base de conocimiento del sistema el
conocimiento de un experto.
Un sistema de trading es, básicamente, un conjunto de
reglas matemáticas bien estructuradas, en las que basaremos
nuestras operaciones en bolsa. Sin embargo estos sistemas no solo
son programas complejos ejecutados por máquinas que realizan
operaciones en el mercado de forma autosuficiente, sino que
también se puede considerar como sistema experto un inversor
que fijándose tan solo en un sencillo indicador sigue ciertas reglas
de compra y venta bien definidas sobre otros valores.
2. SISTEMAS EXPERTOS
Una definición formal de los sistemas expertos,
aceptada por muchos autores, es la aprobada por el Grupo
Especialista en Sistemas Expertos de la Sociedad Británica de
Ordenadores, que los define de la forma siguiente: "Un sistema
experto es visto como la incorporación en un ordenador de un
componente basado en el conocimiento, que se obtiene a partir de
la pericia (conocimiento técnico) de un experto, de tal forma que
el sistema pueda ofrecer asesoramiento inteligente o tomar una
decisión inteligente sobre una función del proceso. Una
Un sistema experto está compuesto de los siguientes
elementos: base de conocimiento, base de hechos, motor de
inferencia, subsistema de explicación, interfaz de usuario.
2.1.1 Base de conocimiento
Es la parte del sistema experto que contiene el
conocimiento sobre el dominio. Hay que obtener el conocimiento
del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma
clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son
lar reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona
lógicamente la información contenida en la parte del antecedente
con otra información contenida en la parte del consecuente.
2.1.2 Base de hechos
Contiene los hechos sobre un problema que se han
descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el
sistema experto, el usuario introduce la información del problema
actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información
con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para
deducir nuevos hechos.
2.1.3 Motor de inferencia
El sistema experto modela el proceso de razonamiento
humano con un módulo conocido como el motor de inferencia.
Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en
la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos
hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con
el conocimiento contenido en la base de conocimientos para
obtener conclusiones acerca del problema.
2.1.4 Subsistema de explicación
Una característica de los sistemas expertos es su
habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del
subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar
una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta
y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona
beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El
diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se
beneficia de la transparencia del sistema.
2.1.5 Interfaz de usuario
La interacción entre un sistema experto y un usuario se
realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y
sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para
conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es
especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un
requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer
preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que
poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede
requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.
•
Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser
elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste
finalmente es bajo.
•
Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos
peligrosos o dañinos para el ser humano.
•
Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones
externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
•
Consolidar varios conocimientos.
•
Apoyo Académico.
2.3 Inconvenientes
•
Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada
obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina
podría admitir que un hombre lleva 40 meses
embarazado, a no ser que se especifique que esto no es
posible ya que un hombre no puede procrear hijos.
•
Lenguaje natural: Con un experto humano podemos
mantener una conversación informal mientras que con
un SE no podemos.
•
Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende
con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos,
que un SE haga esto es muy complicado.
•
Perspectiva global: Un experto humano es capaz de
distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un
problema y separarlas de cuestiones secundarias.
•
Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
•
Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la
hora de aceptar datos para la resolución de un problema.
•
Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de
manejar conocimiento poco estructurado.
2.4 Campos de aplicación
Figure 1. Arquitectura de un sistema experto
2.2 Ventajas
•
Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE
(sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre
pérdida de facultades con el paso del tiempo.
•
Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos
duplicar infinidad de veces.
•
Rapidez: Un SE puede obtener información de una base
de datos y realizar cálculos numéricos mucho más
rápido que cualquier ser humano.
Según el tipo de problema a resolver, los ámbitos de aplicación en
los que más se han utilizado los sistemas basados en el
conocimiento son los siguientes:
● Sistemas de ayuda a la toma de decisiones. Se trata de
sistemas que a partir de una problemática determinada
sugieren la solución que consideran más idónea a partir
del conocimiento incluido en el sistema.
● Configuración. Se encargan de la selección y
planificación de los componentes que se necesitan en un
proceso determinado. Un caso típico son los sistemas
que ayudan a configurar los equipos físicos a partir de
los componentes existentes y de las restricciones
establecidas.
● Diagnóstico. Se trata de sistemas que a partir de unos
"síntomas" determinan las causas que lo producen.
Ejemplo de ellos son los sistemas basados en el
conocimiento de diagnóstico de enfermedades o de
averías.
● Interpretación y Análisis. Sirven para tratar grandes
volúmenes de información, interpretarla, dar un informe
explicativo y sugerir las acciones a tomar. Ejemplo de
ellos pueden ser los sistemas de evaluación de
resistencia de estructuras frente a terremotos o sistemas
de supervisión de procesos industriales.
Para cotizar sus valores en la Bolsa, las empresas
primero deben hacer públicos sus estados financieros, puesto que
a través de ellos se pueden determinar los indicadores que
permiten saber la situación financiera de las compañías.
● Monitorización. Estos sistemas suelen encargarse de
monitorizar procesos suministrando una salida de
control como respuesta. Existen muchos ejemplos de
monitorización de procesos en factorías, plantas
químicas, centrales nucleares, etc. Son sistemas que
deben funcionar en tiempo real.
● Planificación. Son sistemas que establecen las etapas y
recursos necesarios para alcanzar un determinado
objetivo. Ejemplo de ellos podría ser un sistema basado
en el conocimiento de planificación de trabajos en una
factoría.
● Interfaces inteligentes. Hacen de puente entre las
personas y equipos complejos y de difícil utilización.
Caso típico son los interfaces inteligentes de acceso a
base de datos.
● Diseño. Son aquéllos que efectúan la planificación o
trazado de un objeto o sistema en base a los requisitos
especificados. Suelen ser capaces de dar diferentes
soluciones de forma que el usuario pueda elegir aquélla
que le convenga. Ejemplo de este tipo son los sistemas
de ayuda al diseño de puentes, presas, microcircuitos
electrónicos, etc.
3. SISTEMAS DE TRADING
Para poder entender un poco mejor el ámbito donde
funcionarán los sistemas expertos basado en operaciones
bursátiles es necesario profundizar en el entorno donde nos
moveremos.
3.1 Bolsa de Valores
Una Bolsa de Valores, es una organización privada que
brinda las facilidades necesarias para que sus miembros,
atendiendo los mandatos de sus clientes, introduzcan órdenes y
realicen negociaciones de compra y venta de valores, tales como
acciones de sociedades o compañías anónimas, bonos públicos y
privados, certificados, títulos de participación y una amplia
variedad de instrumentos de inversión.
La negociación de los valores en los mercados bursátiles
se hace tomando como base unos precios conocidos y fijados en
tiempo real, en un entorno seguro para la actividad de los
inversionistas, donde el mecanismo de las transacciones está
totalmente regulado, lo que garantiza la legalidad y seguridad.
Figure 2. Bolsa de Madrid
3.2 Filosofía de los sistemas de trading
La filosofía de los sistemas de trading consiste en
subirse al carro de los beneficios de la tendencia en la bolsa y
acortar rápidamente las pérdidas de las posiciones perdedoras, de
tal manera que el balance entre posiciones ganadoras y perdedoras
sea positivo al cabo de un tiempo suficientemente largo. Para tal
fin, son usados diversos criterios matemáticos para determinar el
surgimiento y finalización de un movimiento tendencial, y por
consiguiente, los puntos de compra-venta en el mercado.
Dado que un sistema de trading es una estrategia
matemática, dependerá de unos parámetros matemáticos cuyos
valores dependerán a su vez de diversos factores: comportamiento
histórico del mercado, período de la barra, franja horaria a
considerar, características intrínsecas del sistema,... Por tanto, será
obligado determinar dichos valores mediante un estudio
exhaustivo de los datos históricos.
3.2.1 El stop-loss
Puesto que no siempre se acertará cuándo hay tendencia
y de qué tipo, todo sistema de trading debe incluir un criterio para
salir del mercado con la menor pérdida posible, es decir, que debe
incluir un stop de pérdidas (stop loss). La elección del valor del
stop loss dependerá del comportamiento del mercado y del
sistema, no debiendo ser jamás un capricho: un stop loss
demasiado pequeño no permitirá que el mercado se dé la vuelta en
posiciones perdedoras, impidiendo su posterior transformación en
ganadoras o menos perdedoras; en tanto que un stop loss
demasiado grande sólo contribuirá a aumentar en exceso el
número de posiciones perdedoras, por lo que no habrá
compensación entre posiciones perdedoras y ganadoras. Así pues,
su valor debe ser aquel que nos conduzca al equilibrio, siendo
exactamente el que la estadística basada en los diferentes
comportamientos históricos del mercado considera más fiable y
con mayores expectativas de beneficios.
3.2.2 Calidad de un sistema de trading
Aunque la idea que subyace bajo el funcionamiento de
un sistema de trading es sencilla, en la práctica su llevada a buen
puerto supone un trabajo harto difícil y complejo. Una parte del
tiempo dedicado a su desarrollo debe dedicarse a las pruebas que
necesariamente todo sistema debe superar. A grandes rasgos, 3
son las pruebas a realizar con objeto de estudiar su bondad,
robustez y fiabilidad.
a)
Potencia fuera de rango o prueba externa: tiene por objeto
tratar de responder a la siguiente pregunta: ¿qué podemos
esperar de un sistema de trading en un determinado
mercado? Esta prueba es la primera que realizamos, dado que
nos permite saber si debemos o no desechar un sistema en
cierto mercado.
b) Prueba de estabilidad del sistema: se realizan una vez
fijados los parámetros. Tiene como objetivo comprobar si los
valores que hemos escogido para los parámetros del sistema
son estables o inestables. Un sistema con grandes beneficios,
si genera pérdidas importantes en momentos determinados
podría tirarnos del mercado, por lo tanto su riesgo sería
demasiado alto.
c) Comprobar los resultados en el mercado real: La tercera
prueba consistiría en comprobar que los resultados teóricos
obtenidos por el sistema se mantienen en el mercado real.
Una vez superadas las pruebas pertinentes el sistema
queda listo para ser usado. Uno de los mayores avances
producidos en los últimos tiempos ha venido precisamente en esta
dirección. Gracias a los grandes avances de la informática y las
telecomunicaciones, hoy ya es posible que sean los sistemas
mismos los que lancen por nosotros automáticamente las órdenes
de compra-venta pudiendo hablar así de la automatización de los
sistemas de trading.
obstáculo con el que nos enfrentamos al empezar a operar,
nosotros mismos.
b) Sistemas Discrecionales (Discretional Trading Systems). En
ellos el Trader se basa en unas reglas a las que aplica su
intuición ante cada operación en el mercado. Su gran ventaja
está en la flexibilidad y adaptación a los cambios en los
mercados. Sus inconvenientes están en la necesidad de tomar
decisiones de forma constante, decisiones que afectan nuestro
control emocional. Además, la verificación de sus resultados
en una serie histórica es imposible y requieren mucha
concentración y tiempo por parte del trader.
3.4 Sistemas de trading automáticos
La revolución tecnológica de los últimos años, ha
permitido desarrollar plataformas en las que albergar los sistemas
de Trading, de manera que estos lancen sus órdenes de compraventa al mercado de manera automática sin supervisión de un
operador. Por lo tanto un sistema automático, es una aplicación
informática, que hemos desarrollado en base a unas reglas y que
nos permite lanzar órdenes al mercado de manera automática, sin
que intervenga la decisión de ningún operador.
La gran ventaja de crear sistemas de trading que
funcionan con programas informáticos, es que nos permiten
automatizar nuestra operativa de compra y venta en cualquiera de
los numerosos mercados existentes. La operativa se basa en las
reglas que hemos definido, cuyo cumplimiento se verifica
mientras los precios evolucionan. Este proceso de toma de
decisiones a medida que se cumplen reglas prefijadas, es el paso
más complejo de todos los que debemos afrontar al diseñar un
sistema de trading.
Hoy en día, gracias a Internet, tenemos acceso
inmediato a la información y las cotizaciones de todos los
mercados mundiales, por otro lado el gran avance de la
informática nos permite desarrollar, con los conocimientos
adecuados, estrategias eficientes para operar en los mercados. La
posibilidad de poder analizar grandes bases de datos de cualquier
activo financiero, permite obtener pautas de comportamiento
temporal de los precios, estos patrones que han funcionado en el
pasado es probable que también lo hagan en el futuro.
3.3 Clasificación de los sistemas trading
a) Sistemas Mecánicos (Mechanical Trading Systems). Las
señales se generan de forma mecánica, es decir, que una vez
desarrollado el conjunto de reglas, las órdenes se irán
generando sin necesidad de nuestra intervención, por lo que
nosotros, simplemente, nos dedicaremos a colocarlas en el
mercado. Las ventajas de este tipo de Sistemas son las
desventajas de los sistemas discrecionales y viceversa. Dentro
de esta categoría tendríamos los sistemas de trading
automáticos, que se caracterizan por el envío directo de las
órdenes al broker, sin necesidad de que el operador introduzca
las órdenes, ahorrando tiempo, y salvando el principal
Si hemos diseñado una estrategia podemos aplicarla a la
base de datos histórica de un futuro, por ejemplo, y ver los
resultados que habríamos obtenido con ella, si estos son buenos,
podemos optimizarla para comprobar la fiabilidad de los
resultados en diferentes series temporales, y también estudiar las
pérdidas que se generan.
3.4.1 Mercado de Futuros
La aplicación de los sistemas automáticos de Trading
puede ser sobre cualquier activo financiero pero donde son más
útiles y se obtiene mejor rendimiento es en los mercados de
Futuros.
Un futuro es un acuerdo entre dos partes por el cual los
contratantes se comprometen a entregar un determinado producto
(subyacente), en una fecha futura previamente fijada
(vencimiento) y a un precio pactado. Este tipo de producto vio la
luz a la hora de fijar unos precios a las campañas de venta de
productos agrícolas, tanto el vendedor y el comprador se
aseguraban un precio de compra-venta meses antes de la
recolección , por ejemplo del café, de tal manera que si el precio
del café es superior al fijado en el momento de formalizar el
contrato de futuro el comprador saldrá beneficiado porque pagará
el café a un precio más bajo que el de mercado sin embargo si el
precio del café está más bajo que el acordado en el contrato de
futuro el vendedor será el que salga beneficiado puesto que
venderá su café más caro que el precio en el mercado.
Años después se aplicó este producto a cualquier índice
bursátil y divisas ( IBEX 35, NASDAQ, DOW JONES, DAX,
EUROSTOXX, etc..), estos productos se pueden comprar y
vender en cualquier momento mediante un mercado regulado por
diversas instituciones, no es necesario esperar a su vencimiento
para cerrarlos y podemos tanto comprarlos como venderlos, es
decir si creemos que el índice IBEX35 va a subir compraremos un
futuro sobre este índice, pero si por el contrario creemos que el
IBEX35 va a bajar lo que haremos es vender un contrato de futuro
para recomprarlo cuando este más bajo y así obtener beneficio.
3.4.2 Drawdown
El drawdown o retroceso de la curva de resultados, nos
mide el retroceso actual en la curva de resultados respecto al
anterior máximo en dicha curva.
Así pues, si por ejemplo hemos estado invirtiendo en un
sistema y hemos llegado a ir ganando 10.000 euros con él, y
actualmente sólo vamos ganando 7.000 euros, estaremos
sufriendo un drawdown de 3.000 euros. El drawdown seguirá
vigente hasta que la curva de resultados no supere el anterior
máximo de ganancias, es decir, hasta que no supere los 10.000
euros.
Figure 3. Drawdown máximo
3.4.3 Ejemplos de sistemas de trading automáticos
Hay muchas empresas dedicadas al desarrollo de
sistemas expertos. Una vez desarrollado las empresas ofrecen sus
servicios a cambio de unas cuotas. Muchas personas y empresas
utilizan esta clase de servicios. A continuación mostraremos
algunos ejemplos reales de estos sistemas de trading automático.
3.4.3.1 Sistema ST5 DAX 1321
Sistema aplicado al futuro del DAX, que opera a partir
de las 10:30 de la mañana. Tiene en cuenta la volatilidad del
mercado para fijar los stops y objetivos de beneficios. Incluye
filtros que impedirán que el sistema entre, sí las posibilidades de
acierto no son altas. Se trata de un sistema muy robusto.
El Futuro sobre el Dax es un contrato de futuros que
tiene por activo subyacente al índice DAX, uno de los índices de
la Bolsa de Fráncfort.
La realidad es que el concepto de drawdown no tiene
por qué ir vinculado a la operativa con sistemas automáticos de
trading, ya que es aplicable a cualquier metodología de inversión.
Lo que ocurre es que en metodologías discrecionales es
complicado tener datos históricos objetivos para poder analizar el
drawdown y por ello, el uso de este estadístico suele ser más
habitual en inversores que operan mediante sistemas automáticos
de trading.
El valor del drawdown se suele utilizar para determinar
el nivel de riesgo de nuestro sistema de trading, ya que el
drawdown influye de manera directa en el capital mínimo con el
que hemos de contar para invertir en un determinado sistema de
trading.
Figure 4. Beneficios del sistema ST5 DAX
Figure 5. Beneficios año 2010 del sistema ST5 DAX
Figure 7. Beneficios año 2010 del sistema ZEUS
3.4.3.2 Sistema Zeus 1521
3.4.3.3 Sistema ST5 IBEX 1051
Sistema intradiario puro, por lo que cierra posiciones a
fin de día. Su objetivo es el de aprovechar los movimientos
tendenciales que surgen en Europa por la tarde, después de la
apertura de Wall Street. Por tanto, sólo opera en horario de tarde,
coincidiendo con el mayor movimiento en Wall Street. Posee un
filtro de volatilidad que usa para fijar los objetivos de beneficios y
el stop de pérdidas, adaptándolos a la situación del mercado. Se
trata de un sistema que se comporta muy bien en periodos de alta
volatilidad, obteniendo grandes beneficios y a su vez se defiende
muy bien cuando la volatilidad del mercado es baja.
Sistema basado en soportes y resistencias, aplicado al
Futuro del IBEX. Tiene en cuenta la volatilidad del mercado para
fijar los stops y objetivos de beneficios. Incluye filtros que
impedirán que el sistema entre si las posibilidades de acierto no
son altas. Se trata de un sistema muy robusto. Su operativa es
intradía y empieza a operar por las mañanas.
Figure 8. Beneficios del sistema ST5 IBEX
Figure 6. Beneficios del sistema ZEUS
Figure 10. Resultados 2008
Figure 9. Beneficios 2010 sistema ST5 IBEX
3.5 Automated Trading Championship
Existen varias competiciones en el mundo que consisten
en que cada uno de los participantes diseña un sistema automático
de trading basándose en sistemas expertos y después se simula su
comportamiento en el mercado. El que mayores beneficios
consiga en un determinado periodo de tiempo es el ganador.
El mejor sistema terminó con unos beneficios de
$169.584 lo que quiere decir que multiplicó casi por 17 el capital
inicial de $10.000. Pero lo más sorprendente es que el peor de
todos los sistemas terminó con unos beneficios de $61.922
multiplicando el capital inicial por más de 6. Esto nos da una idea
del nivel existente en esta competición.
En este momento se está celebrando la competición del
2010, que finaliza el día 24 de diciembre. A día de hoy el mejor
sistema ha conseguido unos beneficios de $82.928 y el peor de
$35.408, pero aún quedan más de 10 días para que finalice el
periodo de prueba y puede haber variaciones de miles de dólares
en los beneficios de cualquier sistema.
La competición más importante es la organizada por
MetaQuotes Software Corp. Puede participar cualquier persona
mayor de 16 años y los premios son:
● Primer premio: $40.000
● Segundo premio: $25.000
● Tercer premio: $15.000
Cada año (a excepción del 2009, que no se celebró) se
presentan grandes profesionales al concurso cuyos sistemas son
capaces de multiplicar por 10 los beneficios. Comienzan con
$10.000 dólares para invertir en un periodo de aproximadamente
3 meses. Por supuesto el depósito es virtual pero las simulaciones
se hacen sobre el mercado real. Continuamente durante los 3
meses se hace un seguimiento exhaustivo de los sistemas,
analizando las decisiones que toman y las repercusiones que estas
tienen sobre los beneficios. Al finalizar el periodo se comparan
todos los sistemas y se eligen los 3 mejores. Los resultados son
sorprendentes. A continuación podemos ver los resultados de la
competición del año 2008.
Figure 11. Situación a 13 de diciembre del 2010
4. REFERENCIAS
[1] Wikipedia
http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto
[2] Jackson, P. Introduction to Expert Systems Addison-Wesley,
1990.
[3] Castillo, E., Gutiérrez, J.M. and Hadi, A.S. (1997) Expert
Systems and probabilistic Network Models. Springer Verlag,
New York. Versión castellana publicada por la Academia de
Ingeniería (1998)
[4] José Ramón Díaz Serrano, ¿qué es el drawdown?
http://sistemasdetrading.es/category/sistrmas-de-trading/
[5] Tatiana Macchiavello. Sistemas Expertos
http://www.monografias.com/trabajos30/sistemasexpertos/sistemas-expertos.shtml
[6] Wikipedia.
http://es.wikipedia.org/wiki/Bolsa_de_valores
[7] El trading y los sistemas automáticos.
http://www.rankia.com/articulos/210062-trading-sistemasautomaticos
[8] Clasificación de los sistemas de trading
http://www.rankia.com/articulos/210068-clasificacionsistemas-trading
[9] Sistemastrading.com, investigación y desarrollo de sistemas
de trading.
http://www.sistemastrading.com/index.php
[10] Automated Trading Championship.
http://championship.mql5.com/2010/en