Campeón del mundo de trading - Ivan Scherman (Estrategia Algorítmica)

Iván Scherman es un trader reconocido por su éxito en el mundo del trading algorítmico. Su enfoque se basa en el uso de estrategias algorítmicas, que implican el uso de algoritmos y modelos matemáticos para tomar decisiones de trading. Estas estrategias son altamente eficientes y pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar oportunidades de trading con mayor precisión y rapidez que los métodos tradicionales.

La clave del éxito de Scherman radica en su capacidad para desarrollar algoritmos que puedan adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado. Esto requiere una profunda comprensión tanto del análisis cuantitativo como de la programación. Scherman ha sido capaz de implementar sistemas que no solo ejecutan órdenes de compra y venta automáticamente, sino que también ajustan sus parámetros en tiempo real en función del comportamiento del mercado.

Algunas características destacadas de la estrategia algorítmica de Iván Scherman incluyen:

1. Backtesting y Optimización: Antes de implementar cualquier estrategia en el mercado real, Scherman realiza pruebas exhaustivas utilizando datos históricos. Esto permite evaluar la efectividad de la estrategia en diferentes escenarios de mercado y optimizar los parámetros del algoritmo.
2. Diversificación y Gestión del Riesgo: La diversificación es un componente crucial en sus estrategias, ya que ayuda a mitigar el riesgo. Scherman también implementa técnicas avanzadas de gestión del riesgo para proteger el capital de sus inversiones.
3. Uso de Inteligencia Artificial: La incorporación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático permite que sus algoritmos mejoren con el tiempo, aprendiendo de los datos y ajustando sus estrategias de forma autónoma.
4. Análisis de Sentimiento: Además del análisis técnico y fundamental, Scherman utiliza el análisis de sentimiento para captar la percepción del mercado y anticipar movimientos significativos.

El éxito de Iván Scherman en el mundo del trading algorítmico demuestra cómo la combinación de tecnología avanzada y conocimientos financieros puede llevar a resultados excepcionales en los mercados financieros.

En diario, en un mercado como las acciones americanas, el SP500… tan alcista históricamente

Cualquier sistema que solo compre será rentable fácilmente a largo plazo, al menos en backtest.

Dice que tiene caídas pronunciadas… como el índice. ¿Qué ventaja hay en él sobre el propio índice?

No le veo sentido al sistema, para eso te compras el etf y lo dejas ahí…

Un sistema debe funcionar en 1 min y en 5 min como nuestros scanners. En ese caso, cuando lo pongas en diario en un mercado así será algo brutal: curvas estables con rentabilidades bastante superiores al índice.

Lo que he visto no me convence, la verdad…

Por lo que he estado viendo, me da la impresión de que gran parte no lo está contando, sí.

Estos campeonatos y estas cosas son reales? O está todo amañado

Resumen de la conferencia (da muchos detalles interesantes)

Market Neutral y Operación de Patrones

• La estrategia de inversión es market neutral, lo que significa que busca neutralizar el riesgo del mercado en general.
• A diferencia de la mayoría de la industria, se basa en la operación activa de patrones de comportamiento que se presentan en el mercado.
• La gestión del riesgo es una parte fundamental de la estrategia.
• El trading está completamente automatizado, eliminando la influencia psicológica, sesgos humanos, errores y miedo.

Metodologías y Naturaleza de los Activos

• Se utilizan metodologías estadísticas para comprender la naturaleza de los activos, como si son reverting (regresan a la media) o trendy (siguen una tendencia).
• Conocer la naturaleza de los activos (como café, oro, Google, Apple) ayuda a predecir sus movimientos y tomar decisiones informadas.
• La operación se basa en patrones conocidos y comportamientos identificables, evitando operar en situaciones desconocidas.

Validación Científica y Expectativa Matemática

• Las hipótesis sobre los patrones de comportamiento del mercado se validan científicamente utilizando el método científico.
• La expectativa matemática de un patrón se calcula comparando aciertos y fallos, así como ganancias y pérdidas, asegurando que el número resultante sea positivo.
• Solo los patrones que demuestran una expectativa matemática positiva y son validados científicamente se programan en algoritmos para operar en el mercado.

Diversificación y Gestión del Portafolio

• La diversificación se logra a través de múltiples sistemas de trading con diferentes lógicas (tendenciales, contrarias) y direcciones (long, short, market neutral).
• La visión de portafolio es fundamental, buscando una curva de capital suave con poca volatilidad y crecimiento sistemático.
• Se evita depender de un solo sistema de trading “ganador” y se prefiere un portafolio de sistemas que funcionen bien juntos.
• La diversificación no solo se hace por activos, sino también por direcciones de trading, lógicas de trading y marcos temporales.
• El tamaño de las posiciones (sizing) es crucial para equilibrar el portafolio y controlar el riesgo total.

Resultados y Rendimiento

• Históricamente, el enfoque ha logrado un crecimiento constante con baja volatilidad y solo un año negativo en 17 años, mostrando un 94% de trayectoria positiva.
• En el Campeonato Mundial de Trading, se logró un rendimiento del 491.95% en 11 meses, con un drawdown controlado del 26.1%.
• La curva de capital mostró un crecimiento sostenido con riesgo controlado, destacando la efectividad de la estrategia.

Futuro del Mercado y Herramientas

• Las emociones humanas y los patrones de comportamiento en los mercados permanecen constantes a pesar de la evolución tecnológica.
• Aunque las herramientas (como la inteligencia artificial) evolucionan, los mercados reaccionan a eventos (guerras, desastres naturales, políticas) de manera similar a hace décadas.
• La clave es modelar y aprovechar las emociones y patrones persistentes en el mercado, adaptándose a los cambios de escenarios sin perder de vista las características fundamentales del comportamiento del mercado.

De lo que comenta Ivan en el video se pueden sacar muchas conclusiones lógicas. No es un sólo sistema sino un portfolio de sistemas bien descorrelacionados y diversificados, por lo tanto, ese sistema que explica es sólo uno de los que componen el portfolio.

Resumen de la entrevista con Iván después de la conferencia:

Comienzos y formación académica:

• Iván empezó en el trading de casualidad; originalmente estudió derecho en Argentina.
• Tuvo una materia optativa en operaciones bursátiles, lo que despertó su interés por el trading.
• Estableció una relación con el presidente de la Fundación de la Bolsa de Comercio, quien lo invitó a hacer cursos y luego un curso de operador bursátil.
• Comenzó a operar sus ahorros, pero tras pérdidas significativas, se dio cuenta de la necesidad de metodologías objetivas.
• Estudió en Inglaterra y obtuvo una pasantía en la Bolsa de Londres.
• Realizó un posgrado en ingeniería financiera y una maestría en ciencia de datos.
• Obtuvo certificaciones como Chartered Market Technician y Financial Technician.

Experiencia profesional:

• Trabajó en diversas empresas y fondos, desarrollando una carrera en el trading.
• Se destacó en el uso de metodologías científicas y cuantitativas para el trading.

Enfoque en trading algorítmico:

• Desde 2013, su empresa ha automatizado el 100% de sus operaciones.
• Utilizan reglas y metodologías objetivas para operar, basándose en patrones repetitivos del mercado.
• Inspirado por el experimento de las Tortugas, se enfocó en metodologías cuantitativas.

Éxitos en años difíciles:

• En años como 2008, 2009, 2020 y 2023, cuando la mayoría de la industria perdió dinero, su enfoque les permitió obtener ganancias significativas.
• Su naturaleza "market agnostic" les permite operar tanto al alza como a la baja.

Diferenciación en la gestión de fondos:

• No creen en la hipótesis del mercado eficiente.
• Buscan y explotan las ineficiencias del mercado mediante estrategias diversas y no se casan con una sola metodología.

Gestión de emociones y tamaño de las posiciones:

• Iván aprendió que el tamaño de las posiciones debe ser manejable para evitar pérdidas significativas.
• Las pérdidas psicológicas indican un tamaño incorrecto de las operaciones.
• Recomienda operar con posiciones pequeñas y no apresurarse.

Consejos para principiantes:

• El trading es una profesión, no un hobby.
• Competir con los mejores requiere dedicación total.
• Recomienda cursos y formaciones en análisis cuantitativo, ciencia de datos y gestión de portafolios.
• Invita a aprovechar los recursos educativos disponibles, como los cursos de la Facultad de Ciencias Económicas.

Cierre:

• Iván subraya la importancia de la profesionalización y la educación continua en el campo del trading y la gestión de inversiones.

Voy a sintetizar ambos artículos:

Resumen del artículo de Forbes México sobre Ivan Scherman

El artículo de Forbes México trata sobre Ivan Scherman, un trader argentino que utiliza la inteligencia artificial (IA) para diseñar carteras de inversión de alto rendimiento.

Aquí están los puntos clave del artículo:

• Ivan Scherman se destaca como uno de los traders más exitosos del mundo. Su fondo de inversión basado en IA logró el segundo mejor desempeño global en el Campeonato Mundial de Trading de Futuros 2023, compitiendo contra miles de traders experimentados.
• Scherman utiliza la IA para analizar grandes cantidades de datos financieros e identificar patrones que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos. Esto le permite tomar decisiones de inversión más informadas y oportunas.
• El artículo no menciona el nombre específico de la estrategia de IA que utiliza Scherman.
• El objetivo de Scherman es ayudar a los inversionistas mexicanos a alcanzar la independencia financiera, como lo ha hecho con miles de inversionistas alrededor del mundo durante los últimos 16 años.

Si bien el artículo destaca el éxito de Scherman, es importante tener en cuenta lo siguiente:

• La inversión siempre conlleva riesgos.
• El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.
• No se brindan detalles sobre la estrategia de IA utilizada por Scherman, lo que dificulta evaluar su replicabilidad.

En conclusión, el artículo presenta a Ivan Scherman como un trader innovador que utiliza la IA para lograr resultados sobresalientes en el mercado financiero global. Sin embargo, es importante realizar una investigación independiente antes de invertir en cualquier fondo o estrategia.

Puntos clave sobre Iván Cherman

• Iván Cherman es el primer latinoamericano en ganar el campeonato mundial de trading de futuros.
• Comenzó a operar en el 2016 y ha participado en la competencia tres veces.
• Su estrategia se basa en la gestión del riesgo y la consistencia.
• Recomienda tres libros para principiantes en trading: Trading Systems de Kofman, Algorithmic Systems de Kevin David y Market Wizards de Michael J. Carr.
• Iván enfatiza la importancia de la disciplina y el control emocional en el trading.
• Comparte que medita y hace ejercicio para manejar el estrés.
• Iván estará participando en el Cuarto Seminario Latinoamericano Financiero en febrero de 2024.