Esquema del funcionamiento
Nuestro robo advisor (pyroboadvisor) es muy novedoso frente al resto,
ya que en ningún momento accede a tu dinero. El producto que ofrecemos se utiliza con código abierto público y gratuito, que ejecutas en tu ordenador, con el que generas las órdenes y con el que además puedes automatizar la operatoria. Gracias a todo esto, se consigue que el proceso sea completamente seguro e inaccesible a terceros.
PUEDES usarlo sin saber programar.
Para entender su funcionamiento hay que entender que hay 3 elementos principales:
1º Estrategia
2º Código abierto
3º Bróker
ESTRATEGIA
La Estrategia es la parte central del producto, es la IA en la que se basa este proyecto. Ella hace una serie de cálculos para generar una valoración de las acciones del SP500, esta valoración cambia dependiendo de la semilla y del momento exacto del mercado, pero ningún momento depende de parámetros personales. La parte personalizada la usas tú con el código abierto.
El hecho de que las valoraciones cambien se debe a que Estrategia B se basa en el concepto de familia de estrategias: cada licencia hace uso de una Estrategia B con ligeras variaciones a la del resto de usuarios, pero no por ello significa que sea mejor ni peor.
Una de las formas para evaluar la calidad de la estrategia es mediante la validación secuencial (walk-forward), divide en ventanas de tiempo con las que entrena y valida.
Ejemplo:
Entrena en A -> Valida en B -> ✅
Entrena en A+B -> Valida en C -> ✅
Entrena en A+B+C -> Valida D -> ✅
(…)
Ejemplo simple con años (estando nosotros en la actualidad):
Entrena en 2020 -> Valida en 2021 -> ✅
Entrena en 2020+2021 -> Valida en 2022 -> ✅
Entrena en 2020+2021+2022 -> Valida 2023 -> ✅
Entrena en 2020+2021+2022+2023 -> Valida 2024 -> ✅
(…)
Con este impide que se infiltre información futura. Evita el efecto «si lo hubiese sabido habría hecho…» que no es otra cosa que presupuestar en el pasado sabiendo cosas que van a ocurrir. Con esto se ofrecen métricas reales sobre el pasado y no ilusiones.
Con la licencia puedes hacer simulaciones como esta, ajustando algunos parámetros para ganar confianza, ver cuales se adecúan a tu gusto y luego utilizarlos en la operatoria real.
SIMULACIÓN EN EL PASADO QUE SUPERAN LA VALIDACIÓN SECUENCIAL WALK-FORWARD con semillas diferentes y diferentes apalancamientos
Gráfico 1
Gráfico 2
Puedes usar la estrategia comprando la licencia de uso (con la clave que te llega al correo que pongas) y puedes usarla una sola vez al día por licencia en operatoria real.
Código abierto
El código abierto es la parte que hace que sea seguro, este lo ejecutas en tu ordenador y así te asegura que ningún tercero pueda tener acceso. Es público, gratuito y revisable. Puedes verlo aquí: link del código.
Tiene 3 funciones principales:
– Solicitar la valoración de las acciones a la Estrategia.
– Construir las órdenes personalizadas.
– Automatizar la operatoria.
Al ejecutarlo, te pedirá el email de compra y la clave que te llega al correo cuando compras cualquiera de nuestros productos.
La clave es parecida a esto: a333a8b8e3025ece9nb36c5426d5605b
Una vez se te valida el email y la clave, la Estrategia empieza a calcular la valoración de las acciones, cuando termina te la envía, dura una media hora.
Seguidamente quedaría que el código abierto te cree tus órdenes.
Aquí tienes dos opciones:
Automatizar con Interactive Broker – TWS (la más común): usando la API de Interactive Broker, el código abierto lee tu cartera, y en base a la valoración crea tus órdenes, que se introducirían en el programa del Bróker directamente.
Manual (poco común): debes introducir qué tienes ya en tu bróker y en base a esto: te crearías órdenes que puedes introducir manualmente en cualquier bróker.
Bróker: Un bróker en este contexto es:
«Plataforma digital que permite comprar y vender acciones, u otros activos desde tu cuenta»
Nosotros hemos optado por Interactive Broker, por su seguridad, fiabilidad, sencillez y facilidad de aplicabilidad en código. Tendrías que crearte una cuenta.
La gestión y creación de órdenes de compra-venta la realizas tú en tu ordenador ejecutando el código abierto. Las órdenes se crean en base a la valoración enviada por la Estrategia, es decir: solamente tienes tú acceso a tu bróker y a tus acciones haciendo el proceso completamente seguro.
Quiero saber más (fundamentos teóricos)
Tenemos una animación muy ilustrativa que nos puede servir de símil al problema que se aborda con la Estrategia B, le llamamos la Caverna de Platón.
Para verla tienes que abrir, bajar y esperar un poco:
https://github.com/daradija/gecco
Para entender el símil, debes saber que: tienes el precio que es la proyección del azul. Y tienes una realidad el brazo azul. Finalmente tienes varios modelos que tratan de imitar al modelo azul, estos solo ven la sombra que proyectan.
¿Lo conseguirán viendo el movimiento?
La animación ilustra una realidad de 2 dimensiones a un ojo de 1 dimensión que acaba aprendiendo. El peor de la población está en rojo, y morirá.
Tengo multitud de intervenciones dando pistas de la Estrategia en youtube:
Hay un github con detalles matemáticos de un coeficiente que permitió saber cuando se programan estrategias qué cosas son atribuibles al azar y que cosas superan y por cuanto el azar:
https://github.com/daradija/legar/blob/main/ar.md
Basta un 2% de predecibilidad para obtener un 80% TAE.
A muchos os llama la atención esta parte, a mi me llama la atención popularizar el sistema.
¿Por qué funciona?
13 claves que aplicamos en las estrategias de inversión cuantitativa para que realmente funcione
1. Modelos simples, robustos. Prioriza la regresión múltiple frente a redes neuronales complejas para evitar el sobreentrenamiento.
2. Validación secuencial (walk-forward). Divide el histórico en ventanas: entrena en A y valida en B; luego entrena en A+B y valida en C, y así sucesivamente. Esto impide que se filtre información futura y ofrece métricas reales, no ilusiones.
3. Familias de estrategias. Introduce un componente aleatorio para generar múltiples variantes y comprobar que los retornos siguen una distribución estable (sin picos ni “ruido”).
4. Solo datos históricos públicos. Usa exclusivamente información histórica de las cotizacions para mantener integridad y reproducibilidad científica.
5. Sin ajuste global de parámetros. Evita optimizar con algoritmos genéticos sobre toda la serie temporal: acabarás sobreentrenando.
6. Oportunidades, no impulsos. Aplica la regla del percentil 95: se ejecuta cuando la oportunidad es estadísticamente excepcional.
7. Órdenes límite. Controla el precio de entrada y salida; mejora el coste de ejecución.
8. Moneda alineada con el mercado objetivo. Opera en la misma divisa para reducir comisiones y fricciones.
9. Mide el “gap” simulación–realidad. Incorpora un proceso sistemático para cuantificar la desviación entre el backtest y la operativa en vivo.
10. Señales no masificadas. Evita estrategias compartidas que generen las mismas señales para todos: el primero que opera perjudica al resto.
11. Estabilidad evolutiva. Diseña estrategias cuyo rendimiento no se degrade ante pequeñas variaciones paramétricas; así evitas que una versión “hermana” parasite a otra.
12. Aprendizaje continuo + walk-forward. La combinación perfecta para minimizar el riesgo de filtración de información futura.
13. Métrica propietaria: Array Regression. Un coeficiente que evalúa relaciones N a N (por ejemplo, estrategias vs. activos) para detectar activos no predecibles y algoritmos con baja capacidad predictiva. Hay ejemplos y demostraciones disponibles en GitHub.
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