Tema: Trading Forex con Python

Una vez tenemos el mapa de correlaciones se puede realizar una calculadora simple que nos diga el riesgo que tenemos con nuestras posiciones, posteriormente dicha calculadora la iremos complicando. El problema de las correlaciones es que dependen del tiempo que utilicemos para calcularlas, por lo tanto hay que optimizar cual es el tiempo que da mejores resultados.

Correlaciones últimos 2 Años:





Correlaciones último Año:




Correlaciones 6 meses:




Como se observa las correlaciones de 2 a 1 año son similares, en 6 meses cambia bastante respecto a los periodos de 1 a 2 años.

¿Qué matriz es mejor?

Para ello sería hacer un backtesting, la matriz de correlación se utiliza para calcular el riesgo de las posiciones que tenemos, por ejemplo que riesgo tenemos ante un las variaciones de las cotizaciones. Esto sería el RIESGO DE MERCADO, que lo podemos calcular de manera paramétrica, y necesitamos la matriz de correlación.

Resumiendo el VaR consiste en calcular con una confianza del 95% o 99% que perdida tendríamos, si consideramos una confianza del 100% sería perder toda la posición. Al final si tenemos una cuenta con 1000 dólares, y la probabilidad a un día con una confianza del 95% es perder 500 dólares como máximo, eso tal vez es que estamos asumiendo demasiado riesgo.





VaR explicado en el blog de Bolsia: http://www.bolsia.com/blog/var-value-risk/

En está web explican lo que es el VaR: https://gsnchez.com/blog/article/Var...dida-de-riesgo


Dentro del trading lo primero es tener claro tener una herramienta que nos diga el riesgo que tenemos en ese momento, y sobre todo el riesgo que vamos a tener después de tomar una nueva posición.

Imaginaros que no sabemos si vender una posición en el EURUSD o vender USDJPY pues una de ellas incrementará el riesgo, y otra tal vez lo disminuye.

Con esta herramienta en cualquier momento podremos saber el riesgo, y sobre todo podremos limitar nuestro riesgo diario a un limite de VaR.

Un saludo.