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Python: aplicación práctica (capítulo 6)

Python: aplicación práctica (capítulo 6)
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lunes 22 de noviembre de 2021, 08:00h

A la vista de los resultados en el vídeo del Capítulo 5, nos sorprende que “Buy the Dip” haya salido tan mal parado.

No puede ser, ¿cómo es posible que en casi todos los periodos estudiados DCA gane a Buy the Dip?

Siempre nos han dicho que hay que esperar a que la bolsa baje para comprar barato, ¿no? Y que no es bueno comprar cuando la bolsa está en máximos.

  • Estos cálculos deben estar mal… ¡Ya no sigo leyendo!

Louise Hay decía que “Si aceptas una creencia limitante, se convertirá en una verdad para tu vida”.

Muchas veces leemos multitud de artículos de opinión, seguimos a muchas personas, muchos de ellos muy famosos, vemos innumerables vídeos sobre los temas que nos gustan e indefectiblemente sus ideas se van instalando en nuestro subconsciente. Opiniones e ideas que cuando ya las tenemos arraigadas en nuestro cerebro defenderemos hasta el final.

En nuestro caso, vamos a seguir el consejo de María Erving que nos invita a examinar esas creencias y liberarnos.

Y para el caso que nos ocupa, tenemos una herramienta muy potente: Python.

Antes de tomar una decisión sobre el vencedor y derribar algunos de esos mitos que tenemos grabados a fuego, vamos a darle otra oportunidad a Buy the Dip.

Si recordáis, hemos estudiado todos los posibles inicios de nuestra inversión en los últimos 50 años, y en ventanas de 240 meses para evaluar nuestro balance final.

Pero queda una variable que hasta ahora hemos dejado fija y que podríamos estudiar más a fondo. Y es el hecho que Buy the Dip sólo entraba en mercado cuando éste retrocedía o tenía una caída superior o igual al 25%. ¿y porqué un 25%? ¿no sería mejor entrar antes al mercado, cuando haya un menor porcentaje de caída? ¿o mejor aún, y si esperamos que haya una caída mayor y así entramos a mejores precios?

Pues nada, vamos a probarlo. En el vídeo correspondiente a este capítulo probaremos la estrategia Buy the Dip en los 360 periodos anteriormente estudiados, en ventanas de 240 meses y además con porcentajes de caídas de un 10%, 20%, 30%, 40% y 50%.

Es decir, vamos a simular el mismo estudio del capítulo anterior, pero cambiando el porcentaje de caída estimado inicialmente en un 25% por cada uno de los porcentajes indicados anteriormente. Multiplicamos por 5 el número de simulaciones.

¿Cuánto tardaremos hoy en conseguirlo? ¿Se recuperará Buy

Recordamos que el próximo 25 de noviembre de 2021 las 20:30 lanzaremos un webinar gratuito desde viviendodeltrading.com con información sobre el próximo programa formativo de Python. Si te gusta el mundo de las inversiones, el trading y la programación, puedes registrarte en el siguiente enlacey asistir en directo.


José Ángel Gallego

Asesor Financiero (EFA) y Trader Independiente.
Actualmente, forma parte del equipo de viviendodeltrading.com impartiendo formación en el lenguaje de programación Python, aplicado al trading y a las inversiones.

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