Optimización de los parámetros de la estrategia de trading

La optimización de los parámetros de una estrategia de trading es un proceso en el cual se busca encontrar la combinación óptima de los parámetros que maximicen los retornos de la estrategia en un periodo de tiempo determinado. Este proceso puede realizarse con diferentes herramientas y enfoques, pero en general se busca partir de un conjunto de parámetros predefinidos y evaluar el rendimiento de la estrategia para cada combinación posible de los mismos.

Por ejemplo, consideremos una estrategia de pair trading que involucra dos activos A y B. Podríamos considerar diferentes valores para los siguientes parámetros:

• Valor de umbral: el máximo diferencial de precios permitido entre ambos activos para abrir una posición.
• Nivel de stop-loss: el diferencial de precios en el que se cierra automáticamente una posición en pérdidas.
• Nivel de take-profit: el diferencial de precios en el que se cierra automáticamente una posición con ganancias.
• Frecuencia de reajuste: la cantidad de tiempo que debe transcurrir antes de volver a evaluar la estrategia y sus parámetros.

Para optimizar estos parámetros, podríamos seguir los siguientes pasos:

1. Partir de un conjunto predefinido de valores para los parámetros, por ejemplo: umbral de 2%, stop-loss de 1% y take-profit de 4%.
2. Evaluar el rendimiento de la estrategia con estos parámetros en un periodo de tiempo pasado, utilizando un conjunto de datos históricos.
3. Repetir el proceso para diferentes combinaciones de los parámetros, por ejemplo: umbral de 2%, stop-loss de 2% y take-profit de 3%, o umbral de 1%, stop-loss de 1% y take-profit de 5%.
4. Identificar los parámetros que generan un mayor retorno en el periodo de tiempo evaluado.
5. Validar los resultados con un conjunto de datos diferentes, para asegurarse de que la estrategia no esté sobreajustada a un conjunto de datos específico.

Es importante tener en cuenta que la optimización de los parámetros no garantiza el éxito de la estrategia en el futuro, ya que los mercados son dinámicos y cambian constantemente. Por ello, es necesario monitorear el rendimiento de la estrategia y realizar ajustes periódicos en los parámetros si es necesario.

Definir una estrategia de pair trading y optimizar sus parámetros es un proceso crucial para maximizar los retornos y reducir los riesgos. Comenzar por establecer una métrica de evaluación del rendimiento, como la tasa de retorno ajustada al riesgo, es fundamental para medir la eficacia de la estrategia en diferentes escenarios.

Una vez que se tiene una métrica definida, se puede recurrir a diversas técnicas de optimización para encontrar los valores óptimos de los parámetros. Entre estas técnicas se encuentran el algoritmo de búsqueda aleatoria, la optimización por enjambre de partículas y el algoritmo genético.

El algoritmo genético es especialmente útil en este contexto, ya que se inspira en la teoría de la evolución y utiliza operadores como la selección, el cruce y la mutación para buscar soluciones óptimas en un espacio dado de soluciones. Este enfoque permite explorar de manera eficiente un amplio espacio de parámetros y encontrar combinaciones que maximicen la métrica de rendimiento definida.

Una vez que se han encontrado los valores óptimos de los parámetros mediante la optimización genética u otra técnica, se pueden aplicar a la estrategia de pair trading. Esto permite ajustar la estrategia de manera que se obtengan mejores resultados en términos de retorno ajustado al riesgo, lo que puede conducir a una mayor rentabilidad y una gestión más eficiente del riesgo en el trading.

Una técnica común para optimizar los parámetros de una estrategia de trading es utilizar una búsqueda por fuerza bruta. Esto implica probar una variedad de valores para los parámetros y seleccionar aquellos que produzcan los mejores resultados. A continuación te presento un ejemplo de cómo hacer una optimización de los parámetros de una estrategia de trading en Python:

Supongamos que tienes una estrategia que utiliza dos indicadores, la media móvil (MA) de 50 días y la media móvil exponencial (EMA) de 200 días. Estás buscando los valores óptimos para los siguientes parámetros:

• El umbral de la MA: el porcentaje superior o inferior en el que la MA indicará una señal de compra o venta (por ejemplo, si la MA sube un 2% por encima del precio actual, significaría una señal de compra).
• El umbral de la EMA: lo mismo que el umbral de la MA, pero para la EMA.
• El período de espera: el número de días que esperarías para abrir una posición después de recibir una señal de compra o venta.

Para optimizar estos parámetros, podríamos seguir los siguientes pasos:

1. Cargar los datos históricos de precios para la acción que quieres operar. En este ejemplo, podemos usar la biblioteca yfinance para cargar los precios de las acciones de Apple desde 2010 hasta la fecha actual:

    import yfinance as yf
ticker = "AAPL"
start_date = "2010-01-01"
end_date = "2021-01-01"
prices = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
  

2. Definir una función para ejecutar la estrategia de trading con los parámetros dados y devolver el rendimiento acumulado. En este ejemplo, suponemos que el rendimiento se mide simplemente como la diferencia entre el precio de venta y el precio de compra de todas las operaciones abiertas durante el período de prueba:

    def run_strategy(prices, ma_threshold, ema_threshold, wait_period):
    ma = prices["Adj Close"].rolling(window=50).mean()
    ema = prices["Adj Close"].ewm(span=200).mean()
    buy_price, sell_price, is_holding = None, None, False
    pnl = 0
    for i in range(len(prices)):
        if not is_holding and ma[i] * (1 + ma_threshold) < prices["Adj Close"][i]:
            buy_price = prices["Adj Close"][i]
            is_holding = True
        elif is_holding and ma[i] * (1 - ma_threshold) > prices["Adj Close"][i]:
            sell_price = prices["Adj Close"][i]
            pnl += sell_price - buy_price
            is_holding = False
        if not is_holding and ema[i] * (1 + ema_threshold) < prices["Adj Close"][i]:
            buy_price = prices["Adj Close"][i]
            is_holding = True
        elif is_holding and ema[i] * (1 - ema_threshold) > prices["Adj Close"][i]:
            sell_price = prices["Adj Close"][i]
            pnl += sell_price - buy_price
            is_holding = False
        if is_holding and i == len(prices) - 1:
            sell_price = prices["Adj Close"][i]
            pnl += sell_price - buy_price
        if is_holding and i - wait_period >= 0:
            sell_price = prices["Adj Close"][i]
            pnl += sell_price - buy_price
            is_holding = False
    return pnl
  

3. Definir una función para ejecutar la búsqueda por fuerza bruta. En este ejemplo, probamos 5 valores diferentes para cada parámetro, lo que nos da un total de 125 combinaciones diferentes que se probarán:

    import itertools
def optimize_strategy(prices):
    ma_thresholds = [-0.02, -0.01, 0, 0.01, 0.02]
    ema_thresholds = [-0.02, -0.01, 0, 0.01, 0.02]
    wait_periods = [0, 1, 2, 3, 4]
    best_params = None
    best_pnl = float("-inf")
    for params in itertools.product(ma_thresholds, ema_thresholds, wait_periods):
        pnl = run_strategy(prices, *params)
        if pnl > best_pnl:
            best_params = params
            best_pnl = pnl
    return best_params, best_pnl
  

4. Ejecutar la optimización e imprimir los resultados:

    best_params, best_pnl = optimize_strategy(prices)
print("Best parameters:", best_params)
print("Best PNL:", best_pnl)