Jaffray Woodriff sabía tres cosas cuando empezó: quería ser trader, quería utilizar un enfoque informatizado, y quería hacerlo de manera diferente a los demás.
La mayoría de los comerciantes de futuros, llamados CTAs, usan metodologías que siguen la tendencia, estos programas buscan identificar tendencias y luego tomar una posición en la dirección de la tendencia hasta que se reciba una señal de liquidación de trading ó una reversión.
Un número menor de CTAs sistemáticos emplean metodologías de contra tendencia (también llamadas reversión media), como su nombre lo indica, este tipo de sistemas tratará de tomar posiciones opuestas a una tendencia en curso, cuando los algoritmos del sistema indican que la tendencia está excesivamente extendida.
Hay una tercera categoría de enfoques sistemáticos cuyas señales no buscan beneficiarse de continuaciones ó reversiones de tendencia, estos tipos de sistemas están diseñados para identificar patrones que sugieren una mayor probabilidad de precios más altos ó más bajos a corto plazo, Woodriff está entre la pequeña minoría de CTAs que emplean estos enfoques de reconocimiento de patrones, y lo hace utilizando su propia metodología única, es uno de los profesionales más exitosos en el trading sistemático de cualquier tipo.
Woodriff creció en una granja cerca de Charlottesville, Virginia, las percepciones de Woodriff sobre el trabajo estaban marcadas por sus experiencias durante su infancia, cuando estaba en la escuela secundaria, Woodriff pensó que era triste que la mayoría de la gente amara los viernes y odiaba los lunes, "Iba a asegurarme de que yo no fuera como ellos ", dice, "Realmente quería encontrar la forma de encontrar los lunes tan emocionantes como los viernes".
Otra experiencia de su infancia enseñó a Woodriff una lección sobre incentivos de trabajo, un verano él y su hermana fueron contratados por su tío para cosechar uvas en su viña, inicialmente, trabajaban junto a los trabajadores locales.
A pesar de que estaban recibiendo el pago según la cantidad cosechada, Woodriff se sorprendió de que los otros empleados todavía trabajaran lentamente y perdieran el tiempo, estimulado por el incentivo que estaba directamente relacionado con la cantidad de trabajo completado, Woodriff y su hermana ganaban de dos a tres veces más por hora que los otros trabajadores.
Consternado por la lentitud con que progresaba la cosecha, su tío eventualmente despidió a los trabajadores locales y contrató a trabajadores migrantes, Woodriff descubrió que los obreros migrantes trabajaban tan diligente y eficientemente que ganaban más del doble que él y su hermana, claramente, entendían los incentivos.
La alta consideración que tiene Woodriff por la imparcialidad y la eficacia del pago basado en incentivos, se refleja en la muy inusual estructura de tarifas de incentivos de su firma (0 % de gestión y 30 % de incentivo frente al 1 % a 2 % más típico y 20 a 25 por ciento de incentivos).
Woodriff asistió a la Universidad de Virginia, que estaba a sólo 20 millas de la granja de su familia. Sabía que quería ser comerciante antes de graduarse de la universidad, para la consternación de su madre, después de graduarse en 1991, Woodriff inicialmente no buscó trabajo, sino que siguió dedicándose a desarrollar sistemas de trading de futuros.
Un CTA que él formó en sociedad con un compañero de clase, poco antes de graduarse en la universidad duró solamente algunos meses, la familia de su socio había puesto el capital inicial para su empresa, por esta razón su socio poseía el 65 % de CTA.
Woodriff era proclive a la participación minoritaria, pero lo que no había contado era que su socio pensaba que era el jefe de Woodriff, un acuerdo inaceptable que provocó la salida rápida de Woodriff de la empresa, varios meses más tarde Woodriff formó otra asociación CTA, Blue Ridge Trading, Woodriff era responsable del trading, y su socio, Roberto Jordán, dirigía el negocio y hacia la comercialización, no fue un éxito inmediato, el trading comenzó en octubre de 1991.
Durante los tres primeros meses y los siguientes dos años completos, Blue Ridge terminó ligeramente por debajo del punto de equilibrio para el período como un todo, pero entonces, en el tercer año, 1994, los sistemas de Woodriff generaron un 80 % más de retorno durante los primeros seis meses.
Woodriff y Jordán nunca se habían molestado en firmar un acuerdo de asociación, hasta ese momento, habían dividido las pequeñas ganancias netas de la firma, con sus sistemas comenzando a generar ganancias significativas, Woodriff pensó que era el momento de formalizar su relación comercial con un acuerdo por escrito, esta decisión probablemente no habría sido problemática, pero los términos que Woodriff propuso termino por enojar a Jordán que rompió la sociedad y presentó una demanda contra Woodriff.
La relación de Woodriff con Blue Ridge terminó poco después, y la firma fue cerrada unos meses más tarde, Woodriff entonces estableció su propio CTA, Woodriff Trading, empezó a operar en agosto de 1994 con menos de $ 50,000 recaudados de miembros de su familia.
En los últimos cinco meses de 1994, Woodriff perdió un 16 %, luego perdió un 12 % ciento adicional en 1995, pero este comienzo muy auspicioso fue seguido por un espectacular aumento del 180 % en 1996.
La racha de rendimiento continuó en 1997, ya que Woodriff subió otro 64 % durante los primeros cuatro meses del año, pero en los cinco meses siguientes, Woodriff se rindió más de la mitad de sus beneficios anuales, en el pico, los activos bajo administración habían alcanzado sólo $ 3 millones.
Después de su retirada del punto más alto de 1997, las pérdidas y retiros habían reducido los activos a sólo alrededor de $ 1.5 millones, Woodriff se sintió frustrado por su incapacidad para obtener activos sustanciales, la reducción de 20 % desde el máximo de 1997, y sobre todo por el hecho de que el funcionamiento del negocio CTA además del trading le dejó sin tiempo para perseguir su verdadera pasión.
Woodriff decidió que podría hacerlo mejor en buscando un trabajo de trading en Nueva York, devolvió los activos restantes a sus inversores, cerró Woodriff Trading y se mudó a Nueva York para buscar trabajo.
Un amigo de Woodriff tenía un tío que era gestor de fondos de cobertura altamente prominente, por voluntad propia consigue entrevistarse con el presidente de la firma.
Woodriff recuerda vívidamente esta entrevista, que tuvo lugar en lo que él describe como "un espacio asombroso", pasó cerca de cinco minutos contando su historia y explicando lo que había hecho.
El presidente de la firma entonces dedico 10 minutos diciéndole a Woodriff que ya habían probado todas las combinaciones posibles de lo que estaba hablando, y no habían funcionado, le dijo a Woodriff que no tenían trabajo para él porque él no era del tipo de personas que contrataban.
Woodriff se rió cuando recordó el consejo de su entrevistador: "Estás perdiendo el tiempo, es un callejón sin salida completo para usted, realmente necesita estar pensando en buscar puestos de trabajo fuera de las finanzas, estoy muy contento de que hayamos tenido la oportunidad de conocernos hoy y hablar de esto."
El amigo de un amigo había arreglado que Woodriff tuviera una entrevista en Société Générale en Nueva York, el que lo entrevistó, tenía la idea de crear un escritorio de traders propietarios y sintió que el enfoque de Woodriff, estaba completamente sin correlación con cualquiera de los otros traders y por lo tanto un buen complemento.
Woodriff comercializó con éxito una cuenta propietaria de Société Générale desde 1998 hasta marzo de 2000, encontró que no tener que lidiar con la parte de trading era una gran ventaja, que le permitía contar con el tiempo para continuar su trabajo de investigación.
Fue durante su tiempo en Société Générale que Woodriff primero aplicó y comenzó a usar su estilo sistemático de negociación para una cuenta de capital de largo/corto, que fue el precursor del programa de comercio de acciones de su empresa.
Woodriff dejó Société Générale porque su jefe Jonathan, iba a iniciar una operación de fondos de cobertura de múltiples gestores y había invitado a Woodriff a unirse a él, Jonathan le había dicho a Woodriff que otros tres gerentes de cartera serían parte del grupo.
Uno de estos directivos había trabajado para George Soros y Paul Tudor Jones y era un nombre familiar para Woodriff, estaba emocionado por ser parte de un grupo de traders de élite.
Preparándose para esta nueva aventura, varios meses antes Woodriff había pedido a Michael Geismar, un ex compañero de cuarto que también había trabajado para él en Blue Ridge, para venir a Nueva York a trabajar como su mano derecha.
Geismar preparó una operación comercial, poco después de que Woodriff saliera de Société Générale, Woodriff empezó a operar una cuenta de patrimonio propio utilizando su sistema, mientras esperaba que la operación del fondo de cobertura se lanzara.
Woodriff asistió a una reunión para discutir la creación del nuevo fondo multimanager y se sorprendió de que él era el único que aparecía además de Jonathan, cuando le conto a Geismar sobre la reunión, Geismar dijo: "Tienes que conocer a estos otros gerentes".
En la próxima reunión, Woodriff encontró de nuevo que él era el único allí, pregunto Jonathan, ¿dónde están todos los demás? Jonathan respondió: "Bueno, he estado trabajando muy duro para conseguir a todo el mundo, pero me temo que solo somos tú y yo". Woodriff, que había anticipado esta posibilidad, respondió: "Lo siento Jonathan, sólo tú".
Woodriff había iniciado un muy buen comienzo con su cuenta de patrimonio propietario, y después de que el plan de fondos de cobertura se cayó, su intención era simplemente seguir negociando esta cuenta y vivir de los beneficios.
Desde que Woodriff había comenzado la cuenta con sólo $ 300,000 dólares, y él también tuvo que pagar el sueldo de Geismar, yo estaba bastante incrédulo cuando me dijo esto. "¿No estaban planeando iniciar un nuevo CTA y administrar el dinero del cliente? ¿Estaba planeando vivir de las ganancias?
"¡Absolutamente!", Respondió. Su respuesta y sus acciones en ese momento reflejaban el grado de confianza que tenía en su sistema, y aunque parecía un plan absurdo para mí, su confianza no estaba fuera de lugar, con la ayuda de un mercado de renta variable muy volátil que fue particularmente favorable para su enfoque, en términos de retorno, su cuenta creció veinte veces en los primeros 25 meses.
En abril de 2001, Woodriff y Geismar regresaron a Charlottesville, a medida que su cuenta crecía, Woodriff pensó que tenía sentido diversificarse iniciando otra cuenta propietaria para comercializar su sistema en los mercados de futuros, como lo había hecho originalmente.
Además, debido a que en el momento en que la cuenta de patrimonio se negociaba sólo en la apertura, sentía que sólo los futuros le daría capacidad suficiente para construir un negocio de gestión verdaderamente escalable, si así lo decidiera.
El plan era negociar la cuenta de futuros por dos años, establecer un historial y operar sin problemas, y luego considerar la apertura del programa a los inversores externos, Woodriff hizo hincapié en la palabra considerar porque dice que, en ese momento, no estaba seguro de que quería someterse al trabajo y complicaciones implícitas en pasar de la gestión de su propio dinero a establecer una operación de gestión del dinero.
A finales de 2002, el tercer cofundador, Greyson Williams, se unió a la empresa en ciernes, y la gestión cuantitativa de inversiones (QIM) como una empresa se estableció oficialmente en mayo de 2003.
A finales de 2003, un corredor recomendó QIM a un cliente, y Woodriff, junto con Geismar y Williams, decidieron que estaban listos para manejar el dinero de otras personas.
QIM negocia un programa de futuros y un programa de equidad, y ambos han exhibido una fuerte rentabilidad/riesgo, el programa de comercio de futuros representa aproximadamente el 85 % de los casi $ 5 mil millones de activos bajo administración.
A partir de la fecha de inicio de octubre de 2003 de la primera cuenta de cliente hasta 2011, el programa de operaciones de futuros alcanzó una rentabilidad media anualizada del 12,5 %, con una desviación estándar anualizada del 10,5 % y un fuerte ratio Gain to Pain (GPR) de 1,43.
Una cuenta propietaria que negocia el programa de futuros, que tiene un historial más largo (inicio: diciembre de 2001) y operaciones con un apalancamiento mucho mayor que las cuentas de los clientes, ha realizado una rentabilidad media anual calculada del 118 %, con una desviación estándar anualizada del 81 % y un GPR de 1,94. (Además de la diferencia en las fechas de inicio, el mayor GPR es una consecuencia de la ausencia de cargos por cargos de rendimiento en la cuenta propietaria.)
El historial del programa de equidad de QIM consiste en cuentas propietarias y de clientes no superpuestos, la cuenta propietaria, que cotizaba entre abril de 2000 y septiembre de 2005, tenía un rendimiento compuesto anual promedio del 115 %, con una desviación estándar anualizada del 69 % y un GPR muy alto de 2,69.
Desde su creación en mayo de 2008, el programa de patrimonio para cuentas de clientes tuvo un rendimiento compuesto promedio anual del 34 %, con una desviación estándar anualizada del 20 % y un GPR muy alto de 2,38.
Woodriff enfatiza que los cofundadores Michael Geismar y Greyson Williams han sido importantes para el éxito de QIM, también está muy orgulloso del hecho de que QIM ha tenido cero volúmenes de negocios en el personal desde su creación. (En la actualidad hay 31 empleados.)
A continuación la entrevista a Jaffray Woodriff:
Entrevistador: ¿Cómo se interesó en el desarrollo de sistemas de negociación computarizados?
Jaffray Woodriff: Cuando tenía unos 9 ó 10 años de edad, me interesé en la matemática de las probabilidades, obsesivamente me gustaba rodar un par de dados para ver salir al siete ganador, y seis ú ocho perdedor, simplemente me fascinaba ver los resultados salir en el transcurso del tiempo para observar la aleatoriedad, pero también la certeza con la que el siete siempre batía al seis y ocho.
Cuando tenía 12 años, leí un artículo sobre computadoras, era un artículo que mencionaba el nuevo Commodore, una computadora de $ 300 dólares, que en términos de hoy sería de varios miles de dólares, convencí a mis padres a comprar la computadora, pero por lo costoso que era, acordaron sólo con la condición de que lo devuelva cuando finalizara la garantía de devolución de dinero de 30 días.
Era cumplir con aquella condición ó no tendría acceso a ninguna computadora, este Commodore era del tipo de computadora en la que se guardaban los archivos en una cinta de cassete, que pensé que era una tecnología realmente clara.
Lo que quería programar era el lanzamiento de dados, así que podría rodar dados más rápidamente, se sentía un poco extraño tener una computadora, decidir lo que era al azar y no ver los dados, pero fue divertido escribir el programa.
Para tener más tiempo con el equipo antes de que tuviera que devolverlo, incluso falte a la escuela un par de días, fingiendo estar enfermo, colocando el termómetro cerca de la bombilla para calentarlo.
Entrevistador: ¿Cómo aprendió sobre programación?
Jaffray Woodriff: Creo que había algún tipo de manual, además, era un programa simple, excepto la generación de números aleatorios, la cual era una función ya programada en el ordenador.
Aunque rogué a mis padres para conservar la computadora, la devolvieron, pero quede muy contento de haber llegado a hacer el programa en 30 días en ese entonces, creo que fue beneficioso para mi cerebro al experimentar, después de eso realice muy poca programación hasta la universidad.
Entrevistador: ¿Tuvo otras experiencias durante su infancia, que lo influyeran para convertirse en desarrollador de sistemas de trading?
Jaffray Woodriff: Claro un año antes, me había interesado mucho en estadísticas de béisbol luego de que mi abuelo, que vive en Pennsylvania, me llevara a ver a los Philadelphia Phillies, mi equipo de favorito de béisbol.
Calculé y registré las estadísticas completas de los resultados de las casillas en el periódico después de cada partido, esta experiencia temprana muestra cuánto me emocionaba con los números al interesarme por algo.
Todo empezó cuando yo tenía 12 años, leí la portada de Bill James para cubría cada año, estaba creando y cuantificando estadísticas nuevas é interesantes, no recuerdo bien los detalles ahora, pero James elaboro estadísticas que le dieron más información y eran más predictivas.
Por ejemplo, el éxito que un jugador de 21 años de edad era de 0.311, era más interesante que un jugador de 26 años con el mismo promedio de bateo, en retrospectiva, el estilo de Bill James de su análisis cuantitativo fue una influencia muy importante de forma en que finalmente termine pensando en el proceso de construcción de sistemas de trading para predecir los mercados.
Después de haber sido dejado de lado durante varias décadas, en los últimos 10 años, el estilo analítico de Bill James ha sido reconocido y desplegado por el establecimiento de béisbol.
Entrevistador: ¿Cuál es la conexión entre lo que hizo Bill James por las estadísticas de béisbol y su enfoque a los sistemas de trading?
Jaffray Woodriff: James fue creativo en llegar con mejores resultados, por ejemplo, el primer bateador en la rotación, que batearía después de los peores bateadores, tendría menos oportunidades para impulsar al bateador en la cuarta posición.
James hacia las normalizaciones para esos tipos de disparidades, encontraría a los bateadores que hubieran tenido un muchas carreras impulsadas una vez que se ajustaran a su posición de bateo y que por lo tanto debían haber estado bateando tercero ó cuarto, me gustaba su lógica de normalizar los datos.
Entrevistador: ¿Cuándo se involucró por primera vez en los mercados?
Jaffray Woodriff: Cuando nací, mi familia depósito dinero en una cuenta administrada, cuando tuve 18 años, comencé a revisar los precios de las acciones en mi cuenta de fideicomiso en el diario.
Lo revisé por unos días, y me aburría porque los precios no cambiaban mucho en el día a día, pero me di cuenta de que los precios de las opciones se movían mucho más, es decir, en términos porcentuales.
En ese momento, las opciones más líquidas eran las OEX, que eran opciones en el índice S&P 100, hablé con mi padre para abrir una cuenta para mí con $ 2,500 dólares, mi agente me recomendó un trade, en la moda del corredor típico, es seguro, me aseguró, perdí dinero, y nunca seguí la recomendación de otro corredor en toda mi vida, algo que nunca volví a hacer.
Entrevistador: ¿Cuál era la operación que recomendaba su bróker?
Jaffray Woodriff: Ni siquiera recuerdo si era una acción ó una opción, todo lo que recuerdo es que estaba tan seguro de ello, y no funcionó, entonces comencé a analizar cómo podría ser capaz de predecir la dirección del mercado.
Entrevistador: ¿Qué comercio?
Jaffray Woodriff: Básicamente intercambié las opciones de OEX, yo sólo hice un trading de acciones que puedo recordar, estuve ausente el día del crash del 19 de octubre de 1987, cuando regresé a la mañana siguiente, el mercado estaba bajando aún más, yo había estado viendo una compañía de tecnología que un amigo de la familia había recomendado, que había subido de $ 20 dólares a $ 40 dólares, había querido comprarlo mucho más bajo, pero nunca lo hice porque simplemente siguió subiendo.
En la mañana del 20 de octubre de 1987, el precio había caído todo el camino de vuelta a la baja, llamé al número 800 de Schwab por lo menos 50 veces para intentar colocar mi pedido, y seguí recibiendo una señal ocupada, finalmente lo conseguí, di mi número de cuenta a la mujer que respondió y dije: "Quiero comprar 100 acciones de CHPS".
Ella dijo: "De acuerdo, número de cuenta así y así que están vendiendo 100 acciones de CHPS", yo respondí con emoción, "No, no, ¡comprando!"
Ella dijo: "Debe significar vender. ¡Nadie está comprando! "
Y de nuevo dije: "No, quiero comprar, BUY".
Ella dijo con una voz sorprendida, "¿En serio? Todo el mundo está vendiendo.
Respondí: "Estoy comprando."
Así que ella hizo la orden, y se llenó en $ 14.50 dólares, después de lo cual se reunió bruscamente, creo que lo significativo sobre ese trade es que demuestra que estaba dispuesto a ser un contrarían incluso desde el principio.
Entrevistador: ¿En que se basaba cuando estaba haciendo sus operaciones de opciones?
Jaffray Woodriff: Allí, también, fui un contrarían, utilicé la relación put/call como mi indicador principal, realmente me gustó la lógica de la misma, también analice el índice ARMS.
Entrevistador: ¿Hay algo en su personalidad que lo haga ser contrarían?
Jaffray Woodriff: Simplemente no soporto ser parte de la manada y aceptar el consenso, quiero evaluar todo por mi cuenta.
Entrevistador: ¿Cómo lo hiciste en tu trading?
Jaffray Woodriff: Es gracioso, estaba observando a través de mis viejas declaraciones del corretaje esta mañana antes de que viniera, y me sorprendió encontrar que el recuerdo de mis primeros trades había sido distorsionado.
Yo había estado bajo la impresión de que mis 10 primeras operaciones de opciones todos ganaban dinero, sin embargo, lo que encontré en el control de mis declaraciones de corretaje fue que en realidad fueron mis primeros 10 trades que hicieron dinero. Pero también había estado comprando calls, y la mayoría de esas operaciones perdieron dinero, había olvidado que eran las posiciones largas que hacían dinero, no todas las operaciones.
Por supuesto, estábamos en un mercado bajista en ese entonces, así que no era ninguna sorpresa que las posiciones largas fueran las que constantemente hicieran dinero.
Ahora siento que necesito volver a decir a cualquier persona lo que he dicho siempre que mis primeros 10 trades fueron rentables y fijaron el camino recto, hasta ese momento en equilibrio, todavía me había ido muy bien, porque las operaciones de put habían ganado mucho dinero.
Mi cuenta inicial de $ 2,500 dólares se cuadruplicó a más de $ 10,000 dólares, entonces en mi trading en la operación 11, perdí más dinero que lo que había ganado en las primeras 10 operaciones en conjunto.
Entrevistador: ¿Qué sucedió en la 11ava operación de trading?
Jaffray Woodriff: El mercado se recuperó bruscamente, por lo que los puestos expiraron sin valor.
Entrevistador: Puesto que usted era un comprador de put, ¿por qué habría perdido tanto en un trade?
Jaffray Woodriff: Porque seguí aumentando mi tamaño de trading según ganaba dinero.
Entrevistador: ¿Así que estropeo todo en un trade?
Jaffray Woodriff: Si.
Entrevistador: ¿Terminó su trading en ese momento?
Jaffray Woodriff: No, seguí operando, pero no lo hice bien, ese verano intente con day trading, tengo una configuración completa de operaciones en tiempo real, mi plan era pasar el verano mirando la pantalla de trading, después del tercer día de hacer eso, me di cuenta, este no soy yo, esto simplemente no funciona para mí.
Entrevistador: ¿Tuvo alguna idea de lo que quería hacer cuando estaba en la universidad?
Jaffray Woodriff: Quería hacer trading, cuando era joven en la universidad, competí en el desafío de inversión de AT & T, que era un competencia de trading en tiempo real para estudiantes universitarios.
Había una cuota de entrada de $ 50 dólares, me inscribí con mi propio nombre, y también entré bajo el nombre de mi compañero de cuarto, yo quería que mi compañero de cuarto, Will, también participara en el concurso, pero no tenía ningún interés en hacer trading.
Así que hice una segunda entrada bajo su nombre, cambié las dos cuentas de manera diferente para aumentar mis probabilidades de ganar, había 10 ranuras ganadoras, y yo venía en sexto, pero estaba en la entrada de Will.
El sexto lugar fue de $ 3,000 dólares, además de los premios en efectivo, los 10 mejores ganadores también ganaron un viaje de una semana a las Bahamas para ellos mismos y un compañero, le dije a Will: "Tienes que recibir el premio, está a tu nombre”.
Entrevistador: ¿Hubo una ceremonia de premiación oficial?
Jaffray Woodriff: Si, claro.
Entrevistador: ¿Quién fue a recibir el premio?
Jaffray Woodriff: Will lo hizo, el cheque de premios que le dieron a Will era tan grande. [Woodriff dibuja una gran forma rectangular en el aire con las manos.]
A la mañana siguiente, nos fuimos al banco local para cambiarlo por dinero en efectivo, el cheque no cabría a través de la ventana del cajero.
Entrevistador: No lo entiendo. ¿Les dieron un cheque sobredimensionado?
Jaffray Woodriff: Era un cheque a modo de propaganda, pero no nos dimos cuenta porque parecía oficial, quedamos como tontos, simplemente no se nos ocurrió que el cheque era sólo una forma de propaganda, recibimos el cheque real en el correo más tarde.
Me sentí realmente culpable de haber jugado dos manos para ganar el concurso, en el quinto día, hubo un picnic, y conté a uno de los organizadores del evento y le confesé que me había inscrito dos veces. "¿Me estás tomando el pelo?", Dijo. "Desearíamos que todos se inscribieran 10 veces, queremos que la gente haga múltiples cuentas é intente diferentes estrategias, no tenías que inscribirte con el nombre de tu amigo.
Entrevistador: ¿Tenías alguna estrategia de cómo querías hacer trading?
Jaffray Woodriff: Rápidamente me di cuenta de que no quería ser un corredor que trabajara por las comisiones ó un administrador de dinero que trabaja sólo por los honorarios de gestión, la estructura de la tarifa de incentivo me atrajo, me gustó la idea de tener su sueldo directamente vinculado a si hacia buen trading.
Entrevistador: Además de conocer su estructura de tarifas preferida, ¿tenía alguna idea de cómo planeaba operar en los mercados?
Jaffray Woodriff: Sabía que había una muy buena posibilidad de que no fuera capaz de conseguir cómo vencer a los mercados, pero también sabía que había algunas personas que estaban ganando a los mercados, gracias al libro Market Wizards y otras fuentes, tan pronto como me enteré de la hipótesis del mercado eficiente, yo estaba en una misión de demostrar que estaba equivocado.
Justo en ese momento, tomé un curso de economía, me horrorizaron algunas de las conclusiones a las que llegaron los académicos, como la hipótesis del mercado eficiente, me negué a aprender el material porque pensé que mucho de lo que se enseñaba estaba mal.
El profesor había dado pruebas de opción múltiple durante todo el curso, le solicite que empleara preguntas de ensayo en lugar de preguntas de opción múltiple para el examen final.
Una semana antes del examen, anunció que sería una opción múltiple, estaba tan frustrado que decidí tomar el examen final con una caja de crayones en mi escritorio, y me aseguré de sentarme al frente, para que todos pudieran verlo.
Escribí una nota en el examen explicando que estaba respondiendo a las preguntas con lo que yo pensaba que eran las respuestas correctas, pero que para aquellas preguntas en las que pensaba que estaba buscando una respuesta diferente, explicaba por qué pensaba que estaba equivocado y escribía esa respuesta en una columna separada.
También escribí que yo fallaría el examen si iba directamente hacia abajo de la línea y no prestaba atención a las respuestas alternativas que proporcioné, hizo caso omiso de todo lo que escribí y simplemente fue directamente a la línea.
Me dio un grado de fracaso de 51, realmente no me importa mucho de lo que representa obtener un 51, de hecho me alegro de haberlo hecho porque sé lo mal que estaban algunas de las respuestas correctas.
Entrevistador: ¿Tuvo algún mentor?
Jaffray Woodriff: La gente me pregunta todo el tiempo si tuve mentores, la verdad es que soy autodidacta, he pensado en esto de muchas maneras, y no hay otra manera de decirlo.
Pero si usted me pregunta a qué personas me propuse emular, es claramente Paul Tudor Jones, no tiene nada que ver con su estilo de negociación, porque he aprendido pronto que no tenía interés en ser un trader discrecional, justo cuando leí el libro Market Wizards, vino a dar una charla en Darden, la universidad de negocios de la Universidad de Virginia, en ese entonces no era tan famoso.
Entrevistador: ¿Se acuerda de algo específico de lo que hablo en su exposición que lo influenciara?
Jaffray Woodriff: Recuerdo su confianza, y que su carisma me gustaba, pero eso es todo, me enorgulleció el hecho de que fuera un graduado de la Universidad de Virginia.
Entrevistador: ¿Cómo desarrolló originalmente su sistema de trading?
Jaffray Woodriff: Después de graduarme de la Universidad de Virginia, no tenía mi propia computadora, así que usé las computadoras de la escuela de ingeniería, el laboratorio de computo era una enorme habitación con techos muy altos, que no sé en qué lo habrían utilizado antes llenarlo con más de 100 ordenadores.
Comencé a mirar los modelos siguientes de tendencias, que era un poco interesante, pero pensé que había muchos seguidores de tendencias exitosas por ahí, y no quería competir con ellos, yo quería hacer algo diferente.
Entrevistador: Sólo de nuestra conversación, es claro para mí que había otra razón por la que no habría seguido un enfoque de seguimiento de tendencias. Habría sido totalmente discrepante con su carácter, un enfoque de trading que por definición, requiere permanecer con el rebaño habría sido exactamente opuesto a sus instintos naturales, incluso si funcionaba, habría tenido problemas para seguirlo.
Jaffray Woodriff: Es verdad, mi naturaleza contraria se oponía a hacer lo que otras personas estaban haciendo, también creía que si todo el mundo pensaba que la tendencia siguiente funcionaba, empezaría a funcionar menos bien, nunca iba a ser un seguidor de tendencia, eso estaba claro, la reversión media era más interesante, pero tampoco me gustaba la reversión media.
Entrevistador: ¿Por qué no le gustó la reversión media?
Jaffray Woodriff: Porque encontré algo que funcionó mucho mejor, en ese mismo momento justo en ese laboratorio de computación. [Woodriff habla estas palabras muy enfáticamente, diciendo que éste fue un momento crucial en su vida.]
Entrevistador: ¿Que encontró?
Jaffray Woodriff: Tuve la idea de que podría construir una tercera clase completa de modelos que era la tendencia neutral en promedio, es decir los modelos de trading que no eran ni tendencia ni contra tendencia.
Construí un par de estos modelos é hice algunas pruebas preliminares, llegué a la conclusión de que había un mucha ventaja en este tipo de enfoque, me emocione al descubrir este tipo de modelo, un enfoque que sigue siendo el núcleo de lo que hago hoy, no podía esperar a hacer pruebas más extensas.
Para acelerar las cosas, estaba trabajando en dos computadoras, pero entonces el laboratorio se llenó, y tuve que renunciar a uno, pensé este lugar va a estar desocupado en algún momento esta noche, decidí reunir todos mis datos para poder usar simultáneamente muchas de las computadoras del laboratorio en la noche, estaba muy entusiasmado con la idea, la gente empezó a irse, y luego tenía dos computadoras, luego cuatro, y al final estaba trabajando con 20 computadoras que ejecutaban mi backtesting.
Entrevistador: ¿Estaba probando su sistema de cada mercado en cada computadora?
Jaffray Woodriff: Eso es precisamente lo que estaba haciendo, estaba tan entusiasmado por los resultados que trabajé toda la noche y continúe hasta el día siguiente.
Estaba resultando tan bien, que proseguí una segunda noche, trabajé durante casi 40 horas seguidas, manteniéndome despierto con la cafeína al beber una Pepsi cada hora, seguía viviendo en la granja en ese momento.
Era peligroso conducir a casa luego de una segunda mala noche, recuerdo que casi me dormí al volante un par de veces, llegué a casa, tardé unos 3 minutos en contarle a mi padre lo que había logrado y luego me fui a la cama, dormí 24 horas seguidas, cuando me desperté, me sentí completamente renovado, recuerdo algún tiempo más tarde leer que usted no puede ponerse al día en su sueño y pensar claramente, no es cierto.
Entrevistador: ¿Qué hizo después?
Jaffray Woodriff: Volví al laboratorio de computo y continué mi trabajo, aunque no seguí trabajando de noche.
Entrevistador: ¿Hizo más descubrimientos?
Jaffray Woodriff: Descubrí que era mucho mejor utilizar modelos múltiples, que un solo buen modelo, en algún momento después de esa semana con las dos noches consecutivas trabajando, es cuando tuve esa sensación, "Viva, creo que lo tengo", le dije a mi madre, "Sé que estás muy frustrada de no pasar la entrevista de trabajo después de la graduación, y que en lugar de eso estoy tratando de hacer trading, me doy cuenta que usted piensa que es una locura, pero quiero que sepa que si tengo éxito en lo que estoy trabajando ahora, lo haré muy bien y será mi futuro trabajo, no quiero que piense que estoy haciendo esto sólo para ganar dinero.
Lo realmente bueno de lo que estoy haciendo ahora, es que si soy tan bueno en la aplicación de modelos predictivos, seré capaz de generalizar el mismo enfoque en la ciencia, así que no voy a ser solo un trader, incluso si tengo mucho éxito en ello, y cuanto más exitoso sea, mejor será la oportunidad de aplicarlo a la ciencia.
Entrevistador: ¿Alguna vez lo aplico a la ciencia?
Jaffray Woodriff: He creado una fundación llamada la Fundación Cuantitativa, el plan a largo plazo es mejorar las metodologías y el software de predicción estadística.
Prefiero los términos predicción estadística ó aprendizaje estadístico a minería de datos, lo cual ha merecido una connotación negativa a través de su uso indebido, no hemos hecho mucho hasta ahora, pero no planeamos hacer nada todavía, ya que todavía estamos en La fase de hacer dinero de nuestra ventaja en estas técnicas, en lugar de salir y construir software para los científicos, queremos construir el software para que no sea un regalo para nuestros competidores.
Entrevistador: ¿Cómo se resuelve el problema de que si usted suministró el software para aplicaciones científicas, otras personas podrían utilizarlo como una herramienta predictiva en los mercados financieros, lo que probablemente reducirá la ventaja que lo está beneficiando actualmente?
Jaffray Woodriff: Va a tomar un número de años para desarrollar el software generalizado, desde el momento en que participamos plenamente en este esfuerzo, posiblemente tanto como cinco años ó más.
Tal vez para ese momento, QIM será cerrado por alguna razón, si QIM tuviera que pasar por un largo período de mal desempeño, y decidimos cerrarlo, no invalidaría las técnicas de modelado predictivo que he inventado, de alguna manera, los validaría demostrando que era posible tener una ventaja durante muchos años, y finalmente otras personas encontraran las mismas cosas que hicimos y derribado esas ineficiencias del mercado, probablemente sería un buen momento para ofrecer software predictivo para un uso más general.
Pero no es una cuestión que tengo que lidiar con ahora porque estoy lejos de la meta de tener software predictivo generalizado de modelado para proporcionar a los científicos en una amplia variedad de disciplinas y dominios.
Estamos construyendo una caja de guerra para hacer eso eventualmente, comenzamos la fundación con $ 50 millones de dólares, y ahora hay alrededor de $ 100 millones de dólares.
Entrevistador: ¿Qué está haciendo su fundación ahora?
Jaffray Woodriff: Como fundación, todavía tenemos que colaborar con un determinado porcentaje de dinero cada año.
Entrevistador: ¿A dónde va el dinero?
Jaffray Woodriff: Hasta ahora el dinero se ha dado a las escuelas y organizaciones benéficas locales.
Entrevistador: Así que el proyecto principal de la fundación es algo en lo que usted se enfocaría en lo posterior a la QIM para hacer en su vida.
Jaffray Woodriff: Ese es el concepto general, aunque hay escenarios interesantes en los que el proyecto de modelado predictivo podría operar en paralelo con QIM.
Entrevistador: Cuando empezó a administrar el dinero bajo Blue Ridge, durante los tres meses iníciales y los dos años subsiguientes, en realidad se encontraba un poco en equilibrio, luego, en los primeros seis meses del año siguiente, superó el 80 %. Ese es un gran contraste de rendimiento, donde parece que algo importante debe haber cambiado en su enfoque de trading durante esos primeros años. Hubo algún cambio importante en su metodología durante este período, y si es así, ¿qué fue?
Jaffray Woodriff: Empecé empleando modelos específicos del mercado, acabé dándome cuenta de que estos modelos eran mucho más vulnerables a la ruptura en el trading real, ya que eran más propensos a ser sobrecargados de los datos anteriores.
En 1993, comencé a darme cuenta que cuanto más datos utilicé para back testear los modelos, mejor el funcionamiento, encontré que el uso de los mismos modelos en múltiples mercados proporcionaba un enfoque mucho más robusto, así que el gran cambio que ocurrió durante este período fue pasar de modelos separados para cada mercado a los modelos comunes aplicados en todos los mercados.
El segundo cambio que paso fue una mayor diversificación, empecé a negociar sólo dos mercados y luego durante algún tiempo negocie sólo tres mercados, pero a medida que los activos administrados aumentaron, me di cuenta de que era mejor usar los mismos modelos en todos los mercados, agregué sustancialmente más mercados a la cartera.
La transición hacia una mayor diversificación también ayudó a mejorar el desempeño, en 1994, estaba negociando en 20 mercados, y ya no estaba usando modelos específicos del mercado, esos cambios hicieron una gran diferencia.
Entrevistador: Cuando sólo estaban negociando dos ó tres mercados, ¿cómo decidieron qué mercados comerciar?
Jaffray Woodriff: Eso era parte del problema, yo estaba buscando la cereza en los mercados que se veían mejor en backtesting.
Entrevistador: Suena como si estuvieras cometiendo algunos errores en la curva de aprendizaje en ese momento.
Jaffray Woodriff: Absolutamente, todavía estaba cometiendo algunos errores en la realización muy mal de la minería de datos iníciales.
Entrevistador: ¿Fue el sistema que utilizó en Blue Ridge luego de cambiar, a usar los mismos modelos en todos los mercados una versión anterior de lo que terminó haciendo en QIM?
Jaffray Woodriff: Era similar, pero mucho menos sofisticado menos modelos generados con mucho menos poder de procesamiento.
Entrevistador: ¿Pero era conceptualmente similar?
Jaffray Woodriff: Absolutamente, era la misma cosa, fue sólo una versión muy temprana de la misma.
Entrevistador: ¿Cómo surgió la idea de sistemas que parecen funcionar bien y que no tenían ni tendencia ni reversión?
Jaffray Woodriff: Woodriff busca uno de los muchos libros apilados en toda su oficina, y al encontrarlo, comienza a hablar de ello, irónicamente, es un libro que aún no ha leído.
Entrevistador: Antes de proseguir, le hice la pregunta sobre ¿Cómo surgió la idea de sistemas que parecen funcionar bien y que no tenían ni tendencia ni reversión?
Jaffray Woodriff: Oh, sí, estaba tratando de evitar esa pregunta.
Entrevistador: Lo sé, pero se supone que debo hacerle la pregunta, parte de su avance fue la idea de tratar de encontrar sistemas comunes que funcionen de manera estable en los mercados, otro concepto importante era el trading de sistemas múltiples en lugar de un solo sistema, pero ninguna de esas dos ideas es única, probablemente la mayoría de los CTAs intercambien sistemas múltiples, y un porcentaje sustancial de CTAs también usan los mismos sistemas en diferentes mercados. Esos dos elementos son sin duda críticos, pero no son por sí mismos la clave, no se diferencian de un gran segmento de CTAs, cualquiera que sea el motivo, se encuentra en los conceptos del sistema que desarrollo.
Jaffray Woodriff: Quería crear un sistema que me permitiera probar un gran número de combinaciones, cuando empecé mi trabajo, sólo podía probar miles de combinaciones, pero a medida que el poder de la computación aumentaba dramáticamente a lo largo de los años gracias al avance tecnologico, finalmente pude probar billones de combinaciones.
Pero era fundamental hacerlo sin sobrecargar los sistemas por los datos, finalmente encontré un camino, existen libros sobre el proceso de modelado predictivo que advierten específicamente contra la "quema de los datos", es decir, hay que limitar en gran medida el número de combinaciones que se intenta probar.
Y me pareció que este consejo era claramente tonto, porque sabía que podría encontrar una manera de probar cualquier número de combinaciones y no sobrecargarlo por los datos, recibes nuevos datos de muestra todos los días, si usted es riguroso al reconocer lo que los nuevos datos le está diciendo, usted puede conseguirlo realmente, puede tomar un tiempo, si está operando el sistema, y no se está consiguiendo las expectativas en un período de tiempo razonable, busque errores de sobrecarga retrospectivamente.
Si está esperando una proporción de Sharpe por encima de 1, y está obteniendo una proporción de Sharpe por debajo de 0,3, significa que ha cometido uno ó más errores retrospectivamente importantes, ó ha calculado mal los costos de negociación, yo estaba utilizando los datos hasta un año antes de la fecha actual como el conjunto de datos de formación, los datos del año final como el conjunto de datos de validación, y los datos en curso en tiempo real como la prueba, efectivamente, el registro de pista se convirtió en el conjunto de datos de prueba.
Entrevistador: Entiendo por qué buscaría un método que no siguiera la tendencia, dada su aversión a seguir a la manada, pero ¿por qué evitaría inherentemente un enfoque de reversión a la media?
Jaffray Woodriff: Por la misma razón que no persiguió seguir la tendencia, otras personas estaban haciendo el mismo tipo de cosas, la reversión a la media pudo haber sido un ajuste mejor para mí que la tendencia siguiente, pero deseé seguir mi propio estilo.
Quería un enfoque que se adapte a mi personalidad, que es un punto muy importante explicado de uno de los dos primeros libros de Market Wizards, la reversión a la media encajaba parcialmente con mi personalidad, pero como la gente lo sabía, no encajaba completamente con mi personalidad, así que busqué otras maneras de analizar los números que no tendrían tendencia ni reversión.
Entrevistador: Sin revelar secretos de trading, ¿cuál es la esencia de ese tercer enfoque?
Jaffray Woodriff: Estaba probando diferentes combinaciones de variables secundarias que se generaran a partir de los datos de precios diarios.
Entrevistador: ¿Puede darme un ejemplo de lo que entiende por variables secundarias?
Jaffray Woodriff: Un ejemplo sería una medida de la volatilidad, que es una serie de datos que se deriva del precio, pero no tiene relación directa con la dirección del precio, sigo la idea de las variables secundarias de Bill James.
Entrevistador: ¿Cuál es la conexión entre lo que Bill James hizo con las estadísticas de béisbol y lo que usted llama variables secundarias?
Jaffray Woodriff: James tomaba los datos básicos y formulaba diferentes tipos de estadísticas que eran más informativas y tomaba los datos de precios definiendo las diferentes cuantificaciones derivadas de esos datos, es decir variables secundarias, que podrían combinarse para proporcionar señales útiles del mercado.
Entrevistador: ¿Son todas sus variables secundarias derivadas sólo de los datos diarios de precios abiertos, altos, bajos y cierre?
Jaffray Woodriff: Absolutamente, eso es todo lo que estoy usando.
Entrevistador: ¿Usted no da ninguna resultado estadístico, como el PNB ó cualquier otra variable económica?
Jaffray Woodriff: Si pudiera lo haría, en realidad lo intenté, pero no pude conseguir que funcionara.
Entrevistador: ¿Cómo generar estas variables secundarias le dará un sistema de trading?
Jaffray Woodriff: Combiné diferentes variables secundarias en modelos de tendencias neutras.
Entrevistador: ¿Qué quiere decir un modelo de tendencia neutral?
Jaffray Woodriff: Ellos no estaban tratando de proyectar una continuación de la tendencia ó una inversión de la tendencia, sólo estaban tratando de predecir la dirección probable del mercado en las próximas 24 horas.
Entrevistador: ¿Cuántos modelos hay en su sistema?
Jaffray Woodriff: Hay más de mil.
Entrevistador: Dado que hay tantos, ¿podría darme un ejemplo de un modelo de tendencia neutral para proporcionarnos una mejor idea de lo que quiere decir? Supongo que dar sólo uno de cada mil modelos no revelaría una cantidad significativa del sistema.
Jaffray Woodriff: La cuestión es que los modelos comparten características comunes, es difícil darle un ejemplo sin poner en peligro nuestra propiedad intelectual.
Entrevistador: ¿Es su proceso de descubrimiento del sistema una cuestión de ver los patrones en el mercado y luego probar si trabajaron, ó es una cuestión de llegar con hipótesis teóricas y luego probarlas para ver si funcionaban?
Jaffray Woodriff: Sé en qué basarme, esto es realmente clave, no gastaría tiempo para hacer esto a menos que fuera realmente importante, cuantas más variables tenga, mayor es el número de herramientas estadísticas que es probable que encuentre, y más difícil será generalmente decir si un patrón que encuentre realmente tiene algún valor predictivo.
Tenemos mucho cuidado para evitar las trampas metodológicas asociadas con la superposición de datos, en lugar de buscar a ciegas los datos de los patrones, un enfoque cuyos peligros metodológicos son ampliamente apreciados dentro, por ejemplo, de las ciencias naturales y las comunidades de investigación médica, normalmente comenzamos formulando una hipótesis basada en algún tipo de teoría estructural ó comprensión cualitativa del mercado, y luego probar esa hipótesis para ver si es apoyada por los datos.
No hago eso, he leído todo eso sólo para llegar al punto de que hago lo que no se supone que debo hacer, lo que es una observación realmente interesante porque se supone que fallo.
De acuerdo con casi todo el mundo, se debe abordar el comercio sistemático (y el modelo predictivo en general) desde el marco de "Aquí hay una hipótesis válida que tiene sentido dentro del contexto de los mercados".
Es bueno que la gente quiera hipótesis que tengan sentido, pero pensé que eso era muy limitante, quiero ser capaz de buscar el resto de las cosas, quiero automatizar ese proceso.
Si usted resuelve el problema realmente bien con la validación cruzada, entonces la sobrealimentación de datos es un problema que puede ser superado, presente la hipótesis de que hay patrones que funcionan, y prefiero que la computadora pruebe trillones de patrones a sólo unos pocos centenares de los que estoy pensando.
Sin embargo, hay un aspecto del proceso que es manual, las variables secundarias que se utilizan para construir modelos de pronóstico de precios tienen que tener sentido, por ejemplo, tiene sentido que las series de datos derivadas de precios, como la volatilidad ó la aceleración de los precios, puedan proporcionar información importante.
La lista de variables secundarias derivadas del precio es la parte que construí manualmente, entonces tengo un marco para combinar las variables secundarias en todo tipo de combinaciones para ver qué funciona.
Quería entregar ese trabajo a la computadora, pero sabía lo importante que era tener el sesgo de retrospectiva y el problema de sobrealimentación descubierto, por separado, todavía estoy tratando con ingeniería inversa, algunos de los modelos que hemos llegado a que son tan interesantes y sorprendentes. ¿Qué dicen estos patrones sobre la psicología del mercado? Francamente, no estoy seguro todavía.
Está construyendo modelos seleccionando combinaciones de variables secundarias formadas a partir de una lista de cientos de posibles variables secundarias. Dependiendo de las restricciones de selección específicas que utilice, habría millones si no billones de combinaciones posibles.
Entrevistador: Superficialmente, seleccionar 1,000 modelos de una lista tan grande de posibilidades suena mucho como un proceso de minería de datos.
Jaffray Woodriff: La minería de datos puede ser un proceso muy positivo, es sólo que la mayoría de las personas que hacen la minería de datos son terribles, hay varias cosas que puede hacer para que funcione el proceso de minería de datos, no funciona en todos los conjuntos de datos, para algunos conjuntos de datos, simplemente no hay borde disponible, afortunadamente para mí, mi intuición de que había un borde disponible en un tipo de modelo de no contractual a sin tendencia siguiente era correcto, mi intuición era que debería haber otros patrones emergentes en los datos de precios que son más complejos que la tendencia siguiente.
Entrevistador: ¿Cuáles son algunas de las cosas que puede hacer para evitar las trampas de la minería de datos?
Jaffray Woodriff: La primera cosa que necesita hacer es conseguir una cierta idea de cuánto del borde aparente es absolutamente falso.
Entrevistador: ¿Cómo hace eso?
Jaffray Woodriff: Digamos que en lugar de entrenar con la variable objetivo, que es el cambio de procedimiento durante las siguientes 24 horas, generando números aleatorios que tienen las mismas características de distribución.
Sé que cualquier modelo que encuentro que el entrenamiento de la puntuación bien en estos datos es 100 % ajustado de la curva porque se basan en datos falsos intencionalmente.
El rendimiento del mejor modelo en los datos ficticios proporciona una línea de base, entonces, usted necesita venir para arriba con los modelos que hacen mucho mejor que esta línea de fondo cuando usted está probando con datos verdaderos, sólo la diferencia de rendimiento entre los modelos que utilizan datos reales y la línea de base es indicativa del rendimiento esperado, no el rendimiento completo de los modelos en formación.
Entrevistador: ¿Cuáles son algunos de los peores errores que la gente comete en la minería de datos?
Jaffray Woodriff: Muchas personas piensan que están bien porque usan datos de muestra para el entrenamiento y fuera de los datos de la muestra para la prueba, luego ordenan los modelos basándose en cómo se realizaron en los datos de la muestra y eligen los mejores para probar Los datos fuera de la muestra.
La tendencia humana es tomar los modelos que siguen haciendo bien en los datos fuera de la muestra y elegir esos modelos para el trading, ese tipo de proceso simplemente convierte la salida de datos de la muestra en parte de los datos de entrenamiento, ya que la cereza del pastel es seleccionar los modelos que mejores resultados arrojaron en el periodo de prueba de la muestra, es uno de los errores más comunes que la gente hace y una de las razones por las que la minería de datos como se aplica típicamente produce resultados terribles.
Entrevistador: ¿Qué debes hacer en su lugar?
Jaffray Woodriff: Puede buscar patrones en los que en promedio, todos los modelos fuera de la muestra continúan funcionando bien, usted sabe que está resultando bien si el promedio para el fuera de los modelos de muestra es un porcentaje significativo de la puntuación en la muestra.
En términos generales, realmente se está obteniendo algo, si los resultados de la muestra externa son más del 50 %, el modelo de negocio de QIM nunca habría funcionado si SAS é IBM hubieran elaborado un gran software de modelado predictivo.
Entrevistador: ¿Porque si lo hicieran, mucha gente podría usar este software para el modelado financiero?
Jaffray Woodriff: Si mucha gente lo hace, pero tienen dificultades al modelar correctamente con el software, y terminan haciendo la minería de datos muy mal.
Entrevistador: ¿Por qué piensa usted que individualmente ha sido capaz de llegar a los procedimientos de minería de datos, que son mucho más eficaces en los mercados financieros que el software producido por estas grandes corporaciones con profesionales con toneladas de doctorados?
Jaffray Woodriff: Debido a que el software comercial se centra más en el problema de permitir a los usuarios manejar grandes cantidades de datos, que en proporcionar a los usuarios protocolos muy estrictos para asegurarse de que no ajustan la curva de los datos.
La gente está tan entusiasmada con la construcción y el uso de software que les permite manejar mucho más datos que nunca antes, a darse cuenta que están perdiendo el punto de vista del proceso correctamente, no sólo el software no puede guiar al usuario en la minería de datos correctamente, en realidad lleva a los usuarios en la dirección equivocada, ya que les permite generar evidencia falsa para apoyar las teorías de sus sistemas.
Entrevistador: ¿Da lo mismo el peso a los datos de los años ochenta con datos de los años 2000?
Jaffray Woodriff: A veces damos un poco más de peso a los datos más recientes, pero es sorprendente cómo los datos antiguos siguen siendo valiosos, la estacionalidad de los patrones que hemos descubierto es increíble para mí, yo habría esperado patrones predictivos en los mercados a cambios a más largo plazo.
Entrevistador: ¿Eso implica entonces que los modelos no se caen aunque funcionen mal?
Jaffray Woodriff: Se necesita una gran cantidad de deterioro para dejar caer un modelo, no reaccionamos ante los resultados a corto plazo de un modelo, porque el rendimiento del año en curso de un solo modelo no es en absoluto predictivo del rendimiento del próximo año.
Lo que es predictivo es cómo el modelo realizado durante los 31 años, el 3 % adicional de los datos proporcionados por el año más reciente, no hace mucha diferencia en cómo ha funcionado un modelo durante todo el período de entrenamiento.
Entrevistador: Sus activos administrados en el programa de futuros, han sido tan altos como $ 5 mil millones de dólares. ¿Es la capacidad un problema? ¿Tiene que hacer cambios para acomodar mayores activos bajo administración?
Jaffray Woodriff: Uno de los cambios que hemos hecho desde los primeros años, que ha ampliado enormemente la capacidad, es ejecutar operaciones durante la sesión de negociación en lugar de sólo en la apertura.
Otro cambio que ha aumentado nuestra capacidad es que hemos cambiado el proceso de asignación para dar mayor peso a los mercados más líquidos, negociamos un porcentaje mayor en los índices bursátiles y las tasas de interés, de lo que usábamos anteriormente, y un porcentaje menor en los contratos de futuros no financieros.
Aunque este cambio ha reducido nuestra diversificación, estábamos muy dispuestos a hacerlo porque hay un patrón fuerte para que nuestra ventaja sea mayor en mercados más líquidos, de ese modo además de incrementar la capacidad, el cambio hacia la asignación de un mayor porcentaje a mercados más líquidos también ha mejorado el desempeño.
Entrevistador: ¿Entonces está midiendo sus posiciones en cada mercado basado en la liquidez relativa?
Jaffray Woodriff: Empezamos a cambiar nuestras ponderaciones a los mercados más líquidos en 2006, y hace aproximadamente seis meses cambiamos nuestras ponderaciones de riesgo para que se basaran exclusivamente en la liquidez, con la única excepción del índice S&P 500, que tiene un exceso de capacidad muy importante.
El otro punto importante que debe aclarar acerca de la capacidad es que no es estático, se mueve mucho con cambios alrededor del volumen y volatilidad en los mercados subyacentes.
Estimamos que nuestra capacidad actual oscilará entre 6,000 y 9,000 millones de dólares, pero siempre agregamos la advertencia de que si las volatilidades disminuyen un 50 % en promedio en los mercados, nuestra capacidad se reduciría en una cantidad similar.
Entrevistador: ¿Cómo controlas el riesgo?
Jaffray Woodriff: El núcleo de la gestión de riesgos es evaluar el riesgo de cada mercado basado en una media móvil exponencialmente ponderada de la gama diaria de dólares por contrato, esta métrica de gestión de riesgos ha mantenido nuestra volatilidad relativamente estable cerca del nivel objetivo, incluso a través de periodos de grandes giros en los mercados.
Una de las cosas de las que me siento particularmente orgulloso en términos de gestión de riesgos es que durante el caos del 2008 y 2009 nuestra volatilidad se mantuvo muy cerca de nuestro nivel objetivo de 12 % anualizado.
Entrevistador: ¿Asumo entonces que usted estaba negociando un número mucho más pequeño de contratos en cada mercado, por millón de dólares en 2008 de lo que usted normalmente hace?
Jaffray Woodriff: Absolutamente, a medida que aumentaba la volatilidad, el número de contratos que negociábamos cayó precipitadamente.
Entrevistador: ¿Qué otros procedimientos de administración de riesgo utilizan, además de ajustar el tamaño de la operación para los cambios en la volatilidad de los mercados subyacentes?
Jaffray Woodriff: El ajuste de volatilidad ha funcionado muy bien para toda la historia del programa, la parte de nuestro proceso de gestión de riesgos que ha funcionado mal durante los últimos dos años es nuestra política de reducción de apalancamiento.
En su formulación inicial, cuando se produjo una reducción de 6 % de un pico mensual de capital, redujimos nuestra exposición al 75 % de lo normal, en una reducción del 8 %, la exposición se redujo al 50 % y al 10 % se redujo al 25 %.
Luego hubo reglas análogas para aumentar la exposición de nuevo a medida que la reducción se redujo de 2003 a 2009, la regla de reducción de apalancamiento muy ligeramente redujo nuestro riesgo/beneficio, pero hizo que durmiéramos más tranquilos, porque cuando estábamos en esta reducción significativa, nuestro tamaño de trading sería más pequeño.
Sin embargo, entre 2010 y 2011, nuestra política de reducción de apalancamiento realmente nos lastimó gravemente, porque los períodos en que nuestros modelos estaban realmente en llamas, fue cuando nuestra exposición era la más baja, para tomar prestado un término de la tendencia que se sigue, nos lastimo por nuestra propia superposición del riesgo.
Entrevistador: Ese es el dilema, ¿no? Si usted cree que la reversión media se aplica al rendimiento de los sistemas de negociación, entonces si un sistema no funciona bien durante un período de tiempo, es probable que exista una probabilidad superior a la normal de que lo hará bien en el período subsiguiente, sin embargo, si está reduciendo su riesgo después de una reducción, sería el momento exacto en que tendría su menor exposición. Por otra parte, existe el argumento de que al reducir la exposición en las retiradas, se reduce el riesgo de la ruina, irónicamente, creo que ambas perspectivas son verdaderas, reduciendo la exposición después de que las pérdidas mitiguen las posibilidades de una pérdida catastrófica, pero lo hará a costa de impactar negativamente en el rendimiento. ¿Qué conceptos erróneos tiene la gente sobre los mercados?
Jaffray Woodriff: El peor concepto erróneo es acerca de lo que debería constituir el "mercado libre". En nombre de los mercados libres, el mercado de venta libre continúa creciendo sin límites como un centro de ganancias masivo para los bancos de Wall Street.
Permitir que los mercados OTC no sean regulados y opacos tiene tanto sentido como dejar a 50 niños de ocho años sin supervisión durante un mes, los mercados OTC son muy a menudo utilizados para tomar ventaja de los clientes que son "sofisticados" en la definición legal, pero son ingenuos en la práctica.
Los mercados OTC se han construido para maximizar las asimetrías de información y son un ejemplo de cómo los mercados no deben operar, los mercados deben ser justos y transparentes, ya que los mercados de futuros y acciones han evolucionado en su mayor parte.
Entrevistador: ¿Cuáles son los peores errores que el público hace en los mercados?
Jaffray Woodriff: Sobre operar y guiarse de consejos de otras personas.
Entrevistador: ¿Los períodos de pérdida causan tensión emocional? ¿Cómo lo manejas?
Jaffray Woodriff: Sí, los períodos de mal desempeño son difíciles, en general lo manejo tratando de mejorar el sistema de trading.
Entrevistador: ¿Cómo resumirías las reglas de trading que sigue?
Jaffray Woodriff: Mira donde otros no, ajustar los tamaños de posición del riesgo general para orientar una volatilidad particular, prestar mucha atención a los costos de transacción.
Entrevistador: ¿Alguna última palabra?
Jaffray Woodriff: Cuando yo estaba en la adolescencia, mi padre muy perspicaz fue de alguna manera capaz de inculcar en mí la disciplina, y evaluar objetivamente mi propio progreso, esa lección más que nada, ha sido crítica para mi éxito.
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FUENTE: MAGOS DEL MERCADO
