Darwinex

Bienvenido a la página informativa del Darwin VIL

Con el objetivo de aportar transparencia y darle confianza a los posibles inversores, he desarrollado esta página en la que conoceremos en profundidad la estrategia de trading en que está basado el Darwin VIL.

Si estás interesado en invertir en esta estrategia, te recomiendo encarecidamente que primero veas el siguiente vídeo y estudies el contenido de esta página.

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¿Por qué Darwinex?

darwinex

Darwinex, además de bróker, es una plataforma que conecta inversores con traders. Como bróker cumple las expectativas y además añade el elemento diferenciador de permitir a los buenos operadores obtener rendimientos por comisiones.

Su modelo de negocio comienza a posicionarse significativamente dentro del mundo del trading social y es que es una ventana con muchas posibilidades para el trader ganador.

Lo que hace Darwinex es ofrecer la operativa de sus traders mediante unos productos invertibles conocidos como “Darwins”. Sin duda se trata de una vía más en la que el dinero externo puede encontrar atractivas inversiones.

Como sabemos, para ganarse la vida con el trading necesitas capital. O bien posees una cuenta significativamente grande; o necesitarás de inversión de terceros para lograr tus objetivos. Esto último es lo que puede ofrecer Darwinex a diferencia de otros brokers.

Programa de Scouting

Si aún no estás registrado en Darwinex, puedes hacerlo a través de ESTE ENLACE mediante el cual accederías a entrar como miembro referido por mi.

Únicamente necesitas registrarte a través de mi invitación. Esto no supone ningún coste para ti ni ahora ni en el futuro y sin embargo sí me ayudaría a mi ya que genera algunos rendimientos económicos. Como ya sabes, mi compromiso con la transparencia es total.

Si te gusta el contenido de la web y el trabajo que venimos haciendo con los webinars, es sin duda una buena oportunidad de agradecer este esfuerzo. Por supuesto, siéntete libre en hacerlo.


Estrategia R1

Darwin VIL
Curva de rentabilidad en modo lineal

Se trata de una estrategia a nivel cartera basada en un exhaustivo análisis cuantitativo. Nace como resultado de un robusto Backtest en el que se han recogido y tratado más de 12000 eventos en los últimos 19 años sobre los pares de divisas mayores.

Tipo de estrategia

Es un tipo de estrategia híbrido entre tendencial y contra tendencial. No se puede clasificar como una estrategia tendencial pura ya que trabaja con tomas de beneficios fijas y por tanto no cumple con la característica básica de este tipo de estrategias al no deja correr las ganancias. Tampoco es una estrategia contra tendencial ya que no opera únicamente en contra de la tendencia principal.

Operar a favor de tendencia puede que sea lo más aconsejable; pero operar buscando la reversión de la tendencia en ocasiones proporciona los mejores beneficios. Por tanto, es una estrategia que opera de forma indistinta a favor y en contra del movimiento dominante.

Comportamiento

Este modelo utiliza únicamente los datos del precio. Dentro de sus parámetros no incluye los datos de ningún tipo de indicador. Quizá es el punto más novedoso de la estrategia ya que la mayoría de estrategias basadas en análisis cuantitativo llevan incorporado uno o más indicadores (en ocasiones muchos).

Entonces, ¿Cómo está configurada la estrategia? Bien, el modelo se basa en un patrón del precio. Utiliza unos niveles 100% objetivos y espera a que sobre ellos se desarrolle cierto comportamiento que activaría el gatillo de entrada.

Este comportamiento no es algo aleatorio y está perfectamente codificado desde el punto de vista de cómo se mueven los mercados. Aunque no tenga en cuenta los datos del volumen, podemos decir que se basa en la ley de la oferta y la demanda.

Activos

Un aspecto muy importante es que esta estrategia, que es a nivel cartera, incluye todos los pares de divisas mayores (EUR/USD, USD/JPY, AUD/USD, GBP/USD, USD/CAD y USD/CHF excepto el NZD/USD.

Para cada activo se ha desarrollarlo un proceso de Backtest de forma independiente con el objetivo de determinar los parámetros que mejor se ajustan a cada uno de ellos.

Cuando hablamos de parámetros únicamente me refiero al tamaño del Stop Loss; al ratio de TP; a los días de la semana y a la hora.

Esto es así porque; aun pudiendo tomar los mismos parámetros para todos, entiendo que cada uno tiene unas características propias y que sería un error no optimizarlos por separado.

Como el estudio ha determinado, cada par de divisas obtiene una mayor robustez con su propia configuración.

Marco temporal

Esta estrategia opera únicamente el marco temporal de 4 horas. Y dentro de este marco temporal, opera únicamente las velas de las 8:00, 12:00 y 16:00 horas.

Con el tema horario puede haber confusiones y es que, aunque la plataforma (Metatrader 4) y el bróker (Darwinex) están configurados de serie para mostrar sobre el gráfico estos horarios; realmente la vela de las 8:00 se inicia a las 07:00 horas; la vela de las 12:00 se inicia a las 11:00 y la de las 16:00 a las 15:00.

Partiendo de este punto, ¿A qué hora realmente tiene que estar el operador para ejecutar las órdenes? Pues si la primera vela se inicia a las 7:00, hasta las 11:00 horas no podremos tomar decisión sobre lo que ocurra en dicha vela. De igual manera, tendremos que estar delante de la pantalla a las 15:00 para tomar acción sobre la vela que comenzó a las 11:00; y a las 19:00 para colocar las órdenes (si procede) sobre la vela que abrió a las 15:00.

Gestión

Una vez dentro de la posición, los parámetros de gestión son extremadamente simples. En base al análisis cuantitativo realizado, se ha identificado la configuración óptima con respecto a si colocar o no la operación en Breakeven; o en qué punto exactamente realizar la toma de beneficio (TP).

El Stop Loss (SL) está siempre ubicado en el mismo sitio desde el momento de colocar las órdenes. El nivel donde se establece es siempre el mismo en términos de localización; pero no se trata de un SL fijado en un número de puntos determinado; sino que se coloca teniendo en cuenta el comportamiento del precio.

Riesgo

El riesgo por operación se establece en el 1% del capital de la cuenta.

No se ha establecido un porcentaje determinado de riesgo simultáneo en cuenta; y por ende, tampoco un número máximo de operaciones simultáneas.

El modelo que se utilizará para operar será exponencial; ajustando el riesgo por operación en base a la cantidad disponible en la cuenta.

El Backtest

El período que abarca la recogida de datos comprende desde el año 2000 hasta el año 2018. Son 19 años naturales de operativa en el que se han recogido un total de 12846 eventos.

Tras la primera recogida de datos, el análisis de éstos con sus correspondientes filtrados ha disminuido dicha cantidad en 7843 eventos. Este es el número real de operaciones pasadas en las que se basa el modelo creado.

Tanto la recogida de datos como el análisis de éstos se han hecho de forma manual apoyados de una hoja de cálculo Excel.

La distribución de resultados que maneja el modelo son los siguientes:

  • 56,5% Stop Loss.
  • 22,2% BreakEven.
  • 21,3% Take Profits.

Con esta distribución, nos queda por saber los valores que aportan cada una para determinar si el modelo tiene una expectación matemática positiva. Estos valores son:

  • -1,01% Stop Loss.
  • -0,03% BreakEven.
  • 3,28% Take Profits.

 Lo que esto quiere decir es que; a nivel cartera, esta estrategia resta -1,01 cuando aparece una pérdida; que resta -0,03% (por las comisiones) cuando ocurre un BreakEven; y que suma 3,28% cuando tenemos una operación ganadora.

rentabilidad darwin vil

Una medida importante de robustez es ver cómo de los 19 años que abarca el Backtest, únicamente encontramos uno en negativo. Además, cómo el rendimiento de la mayoría de los años positivos son significantes.

Pero ojo, porque ese año en negativo es muy relevante. Nos alerta de que esto es posible que ocurra y debemos estar preparados.

Podemos hacer un análisis aún más detallado del rendimiento mes tras mes. La siguiente tabla es muy importante para coger perspectiva.

A vista de pájaro observamos como más relevante el peor (-22,6%) y el mejor (+47,2%) mes de los 226 que componen el historial.

Así mismo, vemos que la mejor racha está formada por 7 meses consecutivos (+64,6%) y la peor incluye 6 meses de forma consecutiva (-35,4%).

Como otros datos de interés, los meses perdedores son un total de 89 (39,4% del total) y la pérdida media es de -7%. Por otro lado, los meses ganadores son un total de 136 (60,2% del total) y la ganancia media es de 11,7%.

Análisis de Secuencias

análisis de secuencias

Tener en cuenta las rachas es uno de los aspectos más importantes. En ocasiones, más incluso que la propia rentabilidad que pueda ofrecer el modelo.

El análisis de secuencias realizado nos descubre que en esos datos históricos el modelo ha pasado por una racha máxima de pérdidas consecutivas de 13 eventos; y que como mucho, la mejor racha positiva ha sido de 6 operaciones.

Además de esto, también es relevante conocer cuántas veces se han repetido cada racha.

Análisis de DrawDown

Los análisis de DrawDown están hechos sobre el gráfico de rentabilidad en modo exponencial; ya que es así como lo vamos a operar.

análisis de drawdown

Debido a la propia naturaleza de esta forma de operativa (exponencial), el gráfico muestra las primeras operaciones con un ángulo muy plano, siendo imposible analizarlo de forma efectiva. Para intentar solventar esto, he dividido el total de las operaciones en paquetes de dos mil y los he analizado de forma independiente.

Como vemos en la imagen, la primera caja (azul) parece que no tuviera relevancia; pero si observamos únicamente las operaciones que componen esa caja, vemos que tiene un comportamiento totalmente diferente.

drawdown1

Lo mismo ocurre con las otras dos cajas siguientes (verde y amarillo).

drawdown2

Si nos fijamos, la última caja (naranja) es prácticamente igual al último paquete de dos mil operaciones del gráfico total. Esto es así por el efecto compuesto te este tipo de gráfico.

Si nos fijamos, la última caja (naranja) es prácticamente igual al último paquete de dos mil operaciones del gráfico total. Esto es así por el efecto compuesto te este tipo de gráfico.

drawdown4

En resumen, el modelo en su gráfico original muestra un DrawDown máximo de -38,07% y un DD medio de -19,64%; con un número máximo de eventos durante el DD de 417 y un promedio de 106 eventos por DD.

Haciendo zoom, vemos que el DD máximo se establecería en -49,97% y el medio en -17,5%. También, muestra un DrawDown máximo en número de eventos de 496, estando el promedio en 112.

Análisis de Montecarlo

simulacion de montecarlo

Finalmente, el análisis de Montecarlo nos confirma que el modelo tiene anclada en él una anomalía que le otorga una esperanza matemática positiva en el largo plazo.

Además de la simulación que incluye todos los eventos, es interesante hacer una simulación con el número de operaciones que de promedio nos ofrece el modelo en un año.

Montecarlo

En este caso, el promedio anual son 413 eventos; y el análisis de Montecarlo nos muestra que tenemos un 94,5% de probabilidad de acabar el año en positivo. También, que el beneficio medio rondaría el 51%.

Estas cifran parecen muy alentadoras pero hay que tener en cuenta que también tenemos un 5,5% de probabilidad de acabar en negativo; y aun así el modelo seguiría rindiendo dentro de la normalidad.


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