- hace 1 día
¿Qué hay detrás de una estrategia de trading algorítmico capaz de competir al máximo nivel? Iván Scherman, campeón mundial de trading y CEO de Emerge Funds Investments, conversa sobre su experiencia en los futuros financieros y explica cómo busca patrones de mercado mediante herramientas estadísticas y matemáticas.
En esta entrevista sobre inversión y trading cuantitativo, habla de inteligencia artificial, sobreajuste (overfitting), disciplina y gestión del riesgo. También cuenta cómo llegó a los mercados y por qué combina el análisis de datos con reglas claras para reconocer cuándo una operación no funciona. Una conversación útil para quienes quieren aprender sobre trading algorítmico, backtesting, estrategias sistemáticas y control del riesgo.
En esta entrevista sobre inversión y trading cuantitativo, habla de inteligencia artificial, sobreajuste (overfitting), disciplina y gestión del riesgo. También cuenta cómo llegó a los mercados y por qué combina el análisis de datos con reglas claras para reconocer cuándo una operación no funciona. Una conversación útil para quienes quieren aprender sobre trading algorítmico, backtesting, estrategias sistemáticas y control del riesgo.
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00:00Bueno, tengo el placer de entrevistar hoy a un trader que, como veréis, es una leyenda ya, ganador el año
00:08pasado del campeonato mundial con dinero real y le conocí en Bogotá, he tenido la fortuna de volver a encontrarme
00:18con él aquí en Madrid y le he asaltado en el evento de ranking y le he dicho que antes
00:22de irse, que ya mañana se va de viaje de vuelta para Argentina,
00:25que, por favor, me dedicase una parte de su tiempo para poder presentároslo y hacerle algunas preguntas que creo que
00:34son súper interesantes para cualquier inversor que quiera tener éxito en el futuro.
00:39Iván, muchísimas gracias.
00:41¿Cómo estás, Pablo?
00:42De estos minutos que vamos a compartir ahora.
00:44Por favor, placer.
00:46Lo primero que te, de cara a la audiencia, lo primero que te pediría es que nos cuentes cómo llegas
00:54al punto en el que estás, porque luego lo que quiero que me cuentes es cuál ha sido el camino,
00:58¿no?
00:59Ganaste el año pasado el concurso mundial de trading con dinero real, ¿no?
01:06Además con una rentabilidad que suena completamente de locura, ¿no? Cuéntanos un poquito de esto.
01:12Sí, sí. Fue, bueno, fue la primera vez que un hispanohablante gana el campeonato mundial de trading.
01:19La rentabilidad fue la segunda más alta en los últimos 15 años y la novena más alta en la historia
01:27del campeonato.
01:30Disputé nuevamente el campeonato por insistencia un poco del team de marketing de mi empresa.
01:37Ya había disputado en dos ocasiones el campeonato anteriormente, en el 2021 que quedé dentro de los primeros cinco lugares
01:45y en el 2016 que estuve primero hasta, bueno, hasta que tuve una desgracia familiar, ahí me retiré del campeonato.
01:54Así que, pero bueno, sentía que estaba en condiciones de terminar en una buena posición.
02:02Actualmente también la estoy disputando, así que, bueno, vamos a ver cómo va.
02:06Creo que va muy bien también, ¿no? Estás ahí.
02:08Vengo bien, vengo, sí, sí. Ayer un 96.3% arriba, así que...
02:13Bueno, espectacular.
02:15Falta, falta todavía.
02:15Hablar de casi un 100% de rentabilidad en nueve meses o diez meses es una pasada, ¿eh?
02:20Sí, Eddy.
02:21Tú te habrás acostumbrado, pero para el mortal...
02:24No, no, te juro que no.
02:25No, te juro que no.
02:28Cuéntanos un poquito, yo ya me sé lo que tienes detrás de tu modelo de inversión, pero para que mi
02:34audiencia lo conozca, ya saben que yo dirigí al departamento de análisis técnico intentativo en Banco Santander hace muchos años.
02:42Es trading algorítmico. Cuéntanos un poco en qué consiste eso.
02:45El trading algorítmico, ¿en qué consiste? Consiste en utilizar herramientas matemáticas para conocer, para buscar patrones de comportamiento repetitivos en
03:00la data que estemos analizando, que esté vinculada, obviamente, a un activo.
03:08Esos comportamientos, que pueden ser comportamientos naturales de la data, me permitan conocer qué es lo que sucede cada vez
03:16que se presentan.
03:18Con eso, nosotros podemos armar un sistema que explote cada vez que suceda ese comportamiento posterior para, obviamente, generar un
03:29resultado.
03:31¿Cómo conocemos esto? A través, principalmente, de herramientas de tipo digitalística, muchas herramientas provenientes de la ingeniería, de la ingeniería
03:40principalmente electrónica, todo lo que es el filtrado de señales, detección de ruido blanco, ondas senoidales, courier...
03:51Bueno, esas son principalmente las herramientas que utilizamos nosotros en particular.
03:56Una pregunta que casi es de cajón que hay que hacer en esta época en la que nos movemos, ¿habéis
04:00empezado ya a implementar temas de IA para lo que es la búsqueda de patrones?
04:07¿La inteligencia artificial es parte de vuestros modelos o todavía no?
04:11Nosotros utilizamos inteligencia artificial casi desde el inicio, la empresa tiene 17 años.
04:17En ese momento lo entendíamos como modelos estadísticos para detectar patrones, lo que nosotros llamamos patrones no lineales,
04:29a diferencia de los que se podrían encontrar a través del data mining o la estadística tradicional, que son más
04:35lineales.
04:35No, no precisamente para buscar setups, sino más bien para tratar regímenes de mercado.
04:47Nosotros entendemos que la inteligencia artificial es una muy buena herramienta para aplicar algo que ya funciona,
04:54con lo cual los sistemas que ya funcionan pueden ser mejorados a través del uso de la inteligencia artificial.
05:03Ahora, la inteligencia artificial aplicada por sí sola, creemos que puede conducir más a modelos overfitteados
05:11que a algo que tenga significancia estadística como para funcionar.
05:17Yo el concepto del overfitting lo he vivido, lo he tenido que vigilar muchísimo cuando haces procesos de optimización de
05:26variables en un sistema,
05:27pero para que la gente nos entienda, el overfit al final es como hacer un traje tan a medida que
05:32al final no te deja moverte
05:33porque en cuanto te sales de ese régimen de volatilidad o de comportamiento, revienta el resultado, de alguna manera se
05:41sale fuera.
05:41Exactamente, exactamente. Es entender que toda la población, o sea, todos los trades futuros se van a comportar
05:49con precisión perfecta de cirujano a la muestra que se utilizó para construir en la fase de diseño del sistema.
06:01Y eso tiene una falla de por sí que es lo que nosotros en definitiva estamos haciendo es tratar de
06:10meter dentro de las fórmulas matemáticas
06:12comportamientos humanos. Y esos comportamientos humanos son comportamientos de masa, de manada,
06:18que tenemos todos los agentes del mercado ante una política económica o un cambio en la tasa de interés.
06:28Y como seres humanos no tendemos a reaccionar exactamente igual siempre, sino de una manera más o menos parecida.
06:37El más o menos parecido en los mercados yo lo entiendo como un comportamiento robusto, pero no exacto.
06:45Entonces, si nosotros nos limitamos solamente a la data tal cual como se presentó,
06:52es imposible después transpolarlo al futuro, pues los seres humanos que tomamos decisiones económicas
06:58no nos vamos a comportar exactamente igual.
07:01Entendido.
07:02Para aquellos que seguro que hay más de uno que le gustaría crear sus propios modelos,
07:09gestionar en base a la objetividad unas reglas, en base a un backtesting, etc.
07:13¿Qué cualidad le dirías que es fundamental que respete si va a hacer trading algorítmico?
07:22Primero, antes que nada disciplina, por sobre todo, para cualquier tipo de trading que uno vaya a llevar adelante.
07:31O de nada sirve construir modelos si después no los va a respetar.
07:39Eso es la madre de todas las batallas en él.
07:44Y después tener un background de tipo matemático, estadístico,
07:50que uno lo puede encontrar en muchas carreras, en ingeniería, en matemática propiamente dicha,
07:56en ciencia de datos, que a uno le permita modelar precios,
08:01información relativa a distintos mercados, a distintas variables que pueden influir
08:09a los precios de los activos que quieran operar.
08:13¿Qué es lo que uno va a utilizar para, en definitiva, sacar conclusiones
08:19sobre el comportamiento de esa información del pasado?
08:23Vale.
08:23Una pregunta también que suele ser muy recurrente es,
08:26a la hora de hablar del input, ¿es la propia cotización la base principal del input
08:34de vuestros modelos, utilizáis sobre esa información, el cálculo de indicadores,
08:41metéis factores macro, por ejemplo, o de posicionamiento en el mercado de sentimientos,
08:46o sea, ¿cómo de amplio es el espectro de información que tratáis
08:50antes de conseguir el output final de si hay que comprar o hay que vender?
08:54A ver, yo soy un agnóstico de la información.
08:58¿Qué significa?
08:59Que cualquier tipo de data que sea fiable en términos estadísticos
09:08y que me permita modelarles, sacar una conclusión respecto al movimiento
09:12ulterior del precio, es aceptada.
09:16Sea que se trate de información técnica, sea que se trate de información fundamental,
09:21en la medida en que yo pueda validar estadísticamente la conclusión,
09:27la data se utiliza.
09:29Entendido.
09:31Y el tema de, hemos hablado de la disciplina,
09:34yo cuando pienso en disciplina siempre pienso en la relación riesgo-beneficio,
09:39¿no?
09:40Es decir, ¿cómo vas a valorar el potencial de una inversión
09:44si no conoces el riesgo que estás dispuesto a correr si sale mal?
09:50Lógicamente, la pregunta es más para la audiencia que para ti.
09:54Entiendo que el stop loss es vital y es lo que te ayuda a entender
09:58qué papel juega cada estrategia dentro de tu cartera, ¿no?
10:01Exactamente.
10:03Primero, un principio de humildad.
10:05Yo tengo que saber en qué punto reconozco que mi sistema está equivocado,
10:10que yo estoy equivocado como trader respecto a una operación determinada.
10:16Entonces, yo entiendo que hay que ir a descubrirlo en el patrón que nosotros estamos explotando.
10:23Si nosotros vemos que determinadas condiciones, la condición 1, 2, 3, 4,
10:31forma un patrón que precede un movimiento alcista,
10:34bueno, quiero ver en el pasado qué excursión negativa tuvo antes de girarse al alza,
10:41ante qué circunstancia falló.
10:43Entonces, conocer el riesgo propio de ese patrón,
10:47diferenciarlo obviamente de un movimiento random,
10:51porque justamente lo que nosotros vamos a estar explotando
10:55es un comportamiento conocido,
10:58un comportamiento que se repite en 10, 20, 30 años de historia
11:04en distintas condiciones de mercado.
11:06Entonces, ahí yo puedo conocer justamente cuál es el riesgo propio del patrón
11:11y puedo conocer dónde yo debo colocar el stop,
11:16que es justamente por debajo de la máxima fusión negativa.
11:21Entonces, ese para mí es el punto donde yo reconozco que estoy equivocado,
11:27tomo la pérdida y me preparo para seguir adelante,
11:31como si empezara de cero.
11:32Y un tema que a mí me costaba particularmente
11:36y me encantaría saber tu opinión es,
11:38quieras que no, cuando llevas mucho tiempo en el mercado,
11:41aunque no quieras, tú te haces una opinión
11:44sobre lo que te parece que va a suceder.
11:48Y los modelos de alguna manera procesan los datos
11:53y obtienen una conclusión que muchas veces difiere de la tuya.
11:57Cuando hay una recomendación por parte del sistema
12:00de tienes que hacer esto que va muy en contra
12:03de lo que tú crees que va a pasar,
12:05¿qué tal lo llevas?
12:06A ver, aprendí que si yo no puedo
12:15corroborarlo con lo que sucedió en el pasado,
12:17lo mío no deja de ser una opinión de café.
12:19Con lo cual queda ahí, queda en una charla entre amigos
12:24o colegas en la compañía.
12:26O sea, si yo puedo traducirlo eso en reglas
12:30y ir al pasado y ver que efectivamente sucedió,
12:33bueno, es otro cantar,
12:35pero si no, no le presto mayor atención.
12:39Ok, hemos hablado de la importancia que tiene
12:41el poder modelizar en base a los datos.
12:44La disciplina para cumplir, una vez que has hecho el modelo,
12:47no tiene ningún sentido si luego no lo sigues,
12:50si arraja tabla, porque te estás basando
12:52en la estadística que genera todo tu estudio previo.
12:54Os hablo de la importancia de la relación riesgo-beneficio
12:58y que ese stop es la salvaguarda
13:02para cuando uno se equivoca,
13:04si no tenemos la humildad de reconocerlo,
13:06estamos muertos, ¿no?
13:07Quedaría la cuarta parte, la diversificación.
13:10¿Cuántos productos gestionáis dentro de vuestro fondo,
13:14por ejemplo?
13:15Descaneamos cerca de 12.000 activos diarios
13:20de todo tipo, de todo el mundo.
13:24Entendemos que hay que, para hacer un buen aprovechamiento
13:28del capital, hay que tratar de buscar oportunidades
13:31donde se pueda.
13:33No tengo una visión cerrada sobre lo que se tiene que operar.
13:38O sea, no soy un fundamentalista de los commodities
13:41o de S&P 500.
13:43No, soy agnóstico.
13:45Donde haya oportunidades,
13:46si uno puede modelizar un comportamiento
13:50y conocer el output probable, se opera.
13:53Vale.
13:53Y ahora, una foto del inicio y del final.
13:57¿Cuándo empezaste?
13:59¿Empezaste por ti solo?
14:02¿Viste a alguien que te llamó la atención?
14:03¿Cómo nace el interés por los mercados financieros?
14:07Por una materia en mi carrera,
14:09mi primera carrera es de abogado.
14:12Sí.
14:14Tuve una materia que se llama Operaciones Bursátiles,
14:17que la daba,
14:18que en ese momento era el presidente de la Bolsa de Comercio
14:20de Buenos Aires.
14:23Ahí me encantó la materia
14:25y ahí comencé a estudiar.
14:30Después, obviamente,
14:30mi carrera se me siguió totalmente.
14:32Ganás de letras
14:33y al final te has convertido en un experto
14:36en temas de estadística,
14:37de matemáticas.
14:38Sí, sí, sí.
14:39Bueno, hice un poco gran
14:42en ingeniería financiera,
14:45modelado estadístico,
14:46hice una maestría en ciencia de datos.
14:48Qué bueno.
14:49Sí, después recorrí todo el rumbo matemático
14:51hasta llegar acá.
14:52Vale.
14:52Y empezaste así
14:54y a día de hoy
14:57tenéis un fondo,
14:58digamos,
14:59gestionáis unos fondos,
15:00pero hay uno que lleva más tiempo que el otro,
15:02otro creo que es muy reciente.
15:04Sí.
15:05Con un track record que es espectacular.
15:07Yo lo he estado mirando.
15:09De verdad,
15:10para aquellos de vosotros que lo veáis en la página web,
15:13lo dejaré en la descripción,
15:14el track record es para quitar el hipo.
15:18¿Cuántos sois?
15:19¿Dónde estáis?
15:20Creo que estáis en muchos países ya.
15:22Sois una compañía enorme
15:23y he tenido la suerte de conocer a varios de vuestro equipo,
15:27tanto en Bogotá como aquí en España.
15:29Pero cuéntanos,
15:30¿dónde estáis y cuántos sois ya?
15:33Bueno,
15:34somos a nivel mundial,
15:35somos alrededor de 120,
15:36120 y algo creo.
15:39Tenemos oficinas en Brasil,
15:42en Dubái,
15:44en Australia,
15:45en Bolivia,
15:47en Islas Vírgenes Británicas,
15:49tenemos distribución en Estados Unidos.
15:52Espero no olvidarme de ninguno.
15:56Y bueno,
15:58tenemos,
15:58gracias a Dios,
15:59presencia global.
16:01Yo me he comprometido a,
16:04seguro que cuando veis en la descripción
16:07la dirección de la página web
16:09y entréis a ver el producto estrella
16:11y el track record,
16:12van a llegar 10.000 preguntas
16:14de cómo se invierte en este tipo de fondos.
16:16Yo he quedado con Iván
16:18en intentar ver
16:19la forma más sencilla
16:21de que eso se pueda hacer
16:22desde España.
16:24Yo estoy deseando
16:27poner parte de mi capital
16:29en manos de un trader
16:30que ha demostrado
16:31durante más de una década
16:32una capacidad de gestión
16:35extraordinaria.
16:36Yo que he tenido la suerte
16:37de modelizar
16:40algoritmos
16:40o modelos
16:42con los que he intentado
16:44batir al mercado,
16:45sé lo difícil que es.
16:46No hay nada como haber estado
16:47en las cocinas
16:48para apreciar
16:49a un buen cocinero
16:50y de verdad
16:51me quito el sombrero, Iván.
16:53Muchísimas gracias.
16:54Es un placer.
16:54No, de verdad,
16:55creo que además
16:56de ser un profesional
16:57como Pino,
16:59tienes una humildad tremenda
17:01porque nadie diría
17:02que con todo lo que has conseguido
17:05te prestas siempre
17:06con una buena cara
17:07a cualquier entrevista
17:08y a charlar
17:09con cualquiera
17:10que te lo pide.
17:11Así que
17:11te lo agradezco muchísimo.
17:14Es un placer
17:14este rato contigo
17:15y espero que coincidamos
17:17más veces.
17:17Gracias.
17:18Fenómeno.
17:19Ya sabéis,
17:20os haré llegar
17:22toda la información
17:22a medida que la vayamos conociendo,
17:24pero de momento
17:25en la descripción del vídeo
17:26os dejo el enlace
17:27de la página web
17:28para que podáis comprobar
17:29lo que hace este caballero.
17:31Gracias.
17:32Gracias.
17:32Gracias.
17:32Gracias.
17:32Gracias.
17:33Gracias.