Descubriendo EuroStockScreener (IV)

Publicado el 11 mayo, 2012 en Herramientas para trading. 

Este cuarto artículo correspondiente a la serie de tutoriales que decidí crear para la herramienta ESS, se centra en una de las funcionalidades más importantes de la herramienta, el BackTesting.
Gracias al BackTesting, el usuario de la herramienta podrá obtener mucha información acerca del rendimiento pasado que hubiera obtenido al haber incorporado un filtro configurado por el usuario en el pasado, incorporando datos estadísticos de gran importancia para ayudar al trader a la hora de tomar sus decisiones. En resumen, el Backtesting permite realizar simulaciones sobre la evolución histórica de los activos de Renta Variable europea.
Tras esta pequeña introducción a una de las principales funcionalidades de la herramienta, vamos a ver como se utiliza:
En primer lugar, hacemos clic en “BackTesting” en la barra superior. Una vez dentro de la sección BackTesting seleccionamos “Crear nuevo BackTesting” lo que nos llevará a la siguiente página:

GestiBolsa Trading

En la imagen adjunta se representan los campos que el usuario de ESS deberá completar para realizar la simulación sobre gráficos históricos. Para comenzar, se deberá añadir un nombre para el BackTesting. A continuación, seleccionar si queremos una simulación para estrategias alcistas (largo) o bajistas (corto). Continuamos con la selección del horizonte temporal en el que queremos realizar nuestro estudio.
El campo referido a “Filter to BackTest” es uno de los más importantes dentro de esta sección, pues es el que proporciona el filtro mediante el cual se seleccionarán los activos que cumplan dicha función o funciones que, previamente, el usuario habrá tenido que desarrollar.
Una vez elegido el filtro de entre los que el usuario tiene guardados en su perfil, debemos introducir el número de operaciones máximas abiertas simultáneas para los activos que hayan sido filtrados, siendo como máximo, 50 operaciones simultáneas.
Los campos condición de entrada y/o de salida no son campos obligatorios, aunque se aconseja rellenarlos para obtener unos resultados más ajustados y, por ende, que nos permitan operar con mayor grado de certidumbre. Estos campos se deberán rellenar mediante condiciones cuantitativas basadas en el lenguaje de programación de ESS, tal y como se hace al incorporar cualquier otra condición en el “Filter Maker”.
Los siguientes campos a c completar no entrañan ninguna dificultad, pues tan solo hay que insertar el % que estamos dispuestos a perder por operativa así como aplicar, si lo deseamos, un stop profit por operativa. En cuanto a los mínimos y máximos días de vigencia por operativa, estos se refieren a que el usuario, si lo desea, puede ordenar al sistema que las operativas estén abiertas un mínimos de x días, es decir, quiero que mis estrategias estén abiertas como mínimo 5 sesiones, pase lo que pase o que, por el contrario, mis operativas estén como máximo abiertas 30 sesiones y se cierren aunque no se cumpla ninguna de las condiciones de salida. Cabe destacar que no se cerrarán las operativas que cumplan el filtro de salida en el caso de que tengamos completado el campo de “Mín. días operación abierta” puesto que ESS da prioridad a la vigencia de la operaciones frente a las condiciones de salida. Si por ejemplo, tengo introducido un mínimo de 10 días de operación abierta y el día 8 se cumple una condición de salida, ésta no se ejecutará.
Una vez completada la tabla anterior, ésta quedará similar a la siguiente imagen:

GestiBolsa Trading

Me centraré en el campo “Filter to Maker” que, como he comentado anteriormente, se trata de una de las principales y más importantes características del BackTesting de EuroStockScreener.
Como se puede comprobar, en la imagen anterior el campo está completado por un filtro que he creado previamente llamado “Pullbacks”, cuya composición es la siguiente:
AvgVol(60) is above 250000 and
ADX(14) is above 35 and

+DI(14) is above -DI(14) and

7 days slope of the ADX(14) is above 0 and

Fast Stochastic %K is below 50 and

Close is above 25

Mediante el filtro anterior he querido encontrar activos muy líquidos para evitar quedarme “enganchado” en algún “chicharro”, aprovechando que cotizan con un momento sobre acciones alcistas y que estén saliendo de zona de sobre compra. Además, quiero aprovechar un ADX alto y en positivo.
Como condición de entrada he querido poner que el cierre de la última sesión se encuentre por encima del máximo de la sesión inmediatamente anterior, buscando así, tendencias alcistas limpias.
El resultado del BackTesting, ordenado por Rendimiento % es el siguiente:

GestiBolsa Trading

GestiBolsa Trading

Tenemos una lista de 44 activos que cumplían los requisitos establecidos por el filtro “Pullbacks” y con las condiciones de entrada y horizonte temporal que se añaden en la simulación del BackTesting.
Como se puede ver, los resultados son bastante aceptables y, además, aportan una gran información al trader para poder desarrollar sus estrategias de cara al futuro. Entre esta información encontramos el periodo durante el cual ha estado vigente la operativa, el rendimiento absoluto y relativo, así como el concepto de salida de la operativa.
Se pueden realizar cuantos BackTesting desee el usuario, así como los Filtros que se deben insertar en los mismos. Luego, los datos obtenidos se pueden descargar y obtener en una hoja de cálculo Excel, mediante el botón “Exportar a CSV”.
Las estadísticas del BackTesting se quedan registradas en el propio menú de esta funcionalidad para que el usuario pueda comparar los resultados obtenidos frente a otros resultados derivados de otro tipo de filtros creados.

GestiBolsa Trading

Como se puede comprobar en la imagen adjunta, el % de operaciones ganadoras, del sistema que he introducido como ejemplo, presenta un contundente 67,44% frente al 32,56% de pérdidas, y un ratio de W/L del 2.07, es decir, que por cada € que arriesgamos con ese sistema, ganamos 2€. La rentabilidad media obtenida en cada operativa aplicando dicho sistema es del 2,09%.
Es destacable que el periodo analizado para el sistema se basa en el último año natural, por lo que, si ampliásemos el horizonte temporal del mismo, las plusvalías podrían verse afectadas positivamente.
Artículo original aquí >>>>