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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Informe trimestral 31-03-2019


¿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 vídeos, 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 los pares de divisas mayores (EUR/USD, USD/JPY, GBP/USD, USD/CAD y USD/CHF)

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 de la operación

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.

El Backtest

Tabla resumen de los resultados del modelo

 

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
Gráfico de rentabilidad anual

 

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.

 

Tabla de rentabilidad mes a mes

 

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.

Las mejores y peores rachas en número de meses es:  7 meses consecutivos ganadores (bordes verdes) y 6 meses consecutivos perdedores (bordes rojos).

Las rachas en porcentaje de rentabilidad es: +104,4% de 6 meses consecutivos ganadores (sombreado verde) y -53,8% de 5 meses consecutivos perdedores (sombreado rojo).

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%.

Como otros datos de interés:

  • nº de meses con una pérdida de más del -10%: 23 meses, lo que representa el 10,2% de todos los meses.
  • nº de meses con una pérdida de más del -15%: 8 meses, lo que representa el 3,5% de todos los meses.
  • nº de meses con una pérdida de más del -20%: 2 meses, lo que representa el 0,9% de todos los meses.
  • nº de meses con una ganancia de más del 10%: 71 meses, lo que representa el 31,4% de todos los meses.
  • nº de meses con una ganancia de más del 15%: 34 meses, lo que representa el 15% de todos los meses.
  • nº de meses con una ganancia de más del 20%: 23 meses, lo que representa el 10,2% de todos los meses.
Gráfico de distribución de las rentabilidades mensuales

 

Gráfico de dispersión de las rentabilidades mensuales

 

Gestión del Riesgo

Para evaluar el riesgo de la estrategia utilizaremos el VAR (Value at Risk). El VAR es una medida de riesgo que nos informa de la máxima pérdida esperada dado un nivel de confiabilidad y en un tiempo determidado. En base a una distribución de pérdidas, determinamos el límite

El VAR mensual histórico al 95% de confianza es de -18,9%. Esto quiere decir que existe un 5% de probabilidad de que cada 5 meses se pierda al menos un 18,9% de la inversión, y un 95% de que la pérdida sea menor. O de otro modo; que 5 de cada 90 meses se va a perder al menos un -18,9% de la inversión.

Incluso podemos hacer un gráfico de la distribución normal de las operaciones teniendo en cuanta la media y la desviación estándar:

Gráfico de distribución de las operaciones

Observamos cómo en estos rendimiento por operación se acota el riesgo a una máxima pérdida del 1% y a una ganancia máxima del 4%.

 

Gestión del Capital

Inicialmente comenzamos a operar el modelo arriesgando el 1% de capital de la cuenta, pero la primera modificación vendrá cuando la estrategia logre salir del drawdown, momento en el cual reduciremos el porcentaje de riesgo por operación a la mitad; 0,5%. Con esto, lograremos reducir a la mitad el peor drawdown en datos históricos.

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.

 

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 con los datos históricos nos descubre que contando las operaciones en BE como final de la racha perdedora, ha tenido un total es de 13 eventos negativos y 6 positivos.

Contando las operaciones de TP como final de la racha perdedora, en datos históricos hemos tenido un total de 45 eventos consecutivos negativos antes de la aparición de una operación ganadora.

 

Análisis de DrawDown

Anteriormente mostramos el análisis del drawdown en modo exponencial, pero de esta manera no se obtenían unos datos 100% claros y objetivos de la curva de rentabilidad.

Para solucionar esto, hemos incorporado el análisis en modo lineal; es decir, como si operásemos siempre con el mismo tamaño de posición y la misma cantidad en riesgo. De esta manera podemos hacer un análisis visual más preciso de los períodos de pérdidas encontrados.

Análisis de drawdown en modo lineal

 

Como vemos en la imagen, hemos tomado los 20 drawdowns más pronunciados de toda la curva de rentabilidad. Encontramos que el peor drawdown en datos históricos tiene una pérdida del 63,7% y que consume 730 operaciones desde que se inicia hasta que finaliza; siendo el drawdown promedio de -31,4%. Estos resultados coinciden con los mostrados en la tabla de rentabilidad mes a mes.

Gráfico de rentabilidad + Drawdown

Hacer un análisis del drawdown es muy importante porque de sus resultados puede nacer la gestión del riesgo que se llevará a cabo. En caso de no aceptar ese 63,7% de drawdown, el operador puede decidir reducir el tamaño de las posiciones hasta que se adecúe a su perfil de riesgo.

 

Gráfico de dispersión de los peores DD por Montecarlo

 

El peor drawdown al 95% de confianza en 200 simulaciones de Montecarlo es de -79,8%, siendo el peor drawdown medio de dichas simulaciones de -53,9. Como observamos en el gráfico de dispersión, la mayor concentración la encontramos en la zona entre -40/-65%, lo cual coincidiría con el peor drawdown que aparece en datos históricos.

Análisis de Montecarlo

 

simulacion de montecarlo
Simulación de Montecarlo, todos los eventos

 

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
Simulación de Montecarlo, eventos de 1 año

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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