Descripción de la estrategia
Esta semana he programado en Python una estrategia diseñada por uno de mis grupos de clase. Consiste en marcar dos medias móviles en el gráfico, de 8 y de 50 periodos y comprar cuando ambas se crucen con el precio por encima del cruce. Se añade un ajuste de volatilidad mediante las bandas de Bollinger (20 periodos), rechazando señales donde la vela sobrepase la banda superior.
PUNTOS CLAVE:
- En esta estrategia es importante ajustar la entrada con la volatilidad, rechazando todas las señales donde la vela sobrepase a Bollinger.
Aquí te muestro el BACKTEST enfrentando a dos productos en TIMEFRAME 1 hora:
GAS NATURAL VS. ALGODÓN
Gestión de capital aplicado
- CAPITAL: 10.000 €
- RIESGO INICIAL POR OPERACIÓN: 2% del capital
- OPERACIONES SIMULTÁNEAS: Solo una
- INVERSIÓN MÁXIMA: 25% del capital por operación
- STOP LOSS INICIAL: Banda inferior de Bollinger
- STOP LOSS DINÁMICO: Se mueve siguiendo la banda de Bollinger
- Comisión: 0,2%
- Apalancamiento: 1:50
Resultados del backtesting
Periodo: 1 año, Timeframe: 1 hora
GAS NATURAL
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Rentabilidad | 24,69% |
| Nº operaciones | 58 |
| Aciertos | 44,83% |
| Máx. Drawdown | 24,79% |
| Volatilidad | 50,86% |
| Ratio Sortino | 0,97 |
| Rentabilidad benchmark | 19,05% |
ALGODÓN — ¡INVERSIÓN GANADORA!
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Rentabilidad | 30,98% |
| Nº operaciones | 47 |
| Aciertos | 40,43% |
| Máx. Drawdown | 15,22% |
| Volatilidad | 24,2% |
| Ratio Sortino | 2,58 |
| Rentabilidad benchmark | -23,85% |
Conclusiones
Se selecciona el Algodón porque gana en rentabilidad, drawdown, volatilidad, ratio Sortino y calidad estrategia. Aunque el gas natural tiene mayor ratio de aciertos (44,83% vs 40,43%), los demás parámetros favorecen significativamente al algodón.
Código
Algoritmo completo disponible en GitHub.
