📈 La Estrategia de Inversión del Campeón Mundial de Trading | Iván Scherman en Invertir en Dólares
In a Nutshell
Iván Scherman, único hispanohablante en ganar el Campeonato Mundial de Trading de Futuros (492% en 2023 con 26% drawdown), detalla su enfoque multistrategy algorítmico: combina trend following y mean reversion según la estadística del activo y time frame (ej. S&P 500 mean reverting en daily, tendencial en semanal), diversificando riesgo en acciones, futuros y opciones de EE.UU. para descorrelacionar PNL y minimizar drawdowns. Opera 100% reglas cuantitativas con herramientas como MACD, RCI, bandas de Bollinger y datos FRED, priorizando liquidez (>900M USD volumen diario) e ignorando opiniones subjetivas. Advierte a amateurs: el trading profesional exige formación seria (CMT, Ingeniería Financiera), no part-time, ya que compiten contra expertos; aplicable a cripto vía ETFs como IBIT.
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Buenas noches a todos. Hoy estamos en una nueva edición de Invertir en Dólares, enfocada en inversiones con Iván Scherman, el único hispano parlante argentino que ganó el Campeonato Mundial de Trading de futuros. Vamos a hablar de trading, inversiones, estrategias, su vida, cómo entró en este mundo, su filosofía de inversión, qué puede aprender un no profesional, cómo mejorar rendimientos a través del trading.
Iván, un gusto estar con vos. Gracias.
¿Qué es este campeonato que ganaste? Cuéntanos en qué consiste y cómo llegaste ahí.
El Campeonato Mundial de Trading se celebra hace 40 años, creado entre Chicago Mercantile Exchange y la Unión de Brokers de Futuros de Chicago. Larry Williams se hizo famoso con un 11,700% en un año. Se hace con dinero real, data profesional, plataformas reales. Los organizadores dan brokers y plataformas pagas profesionales para elegir, con auditoría diaria. Resultados se publican diariamente. Mide el más alto net return, no relación riesgo-ganancia, sino quién gana más.
Se hicieron grandes Larry Williams, Andrea Unger, Kevin Davey, Tim Rea, grandes gestores. Tengo relación con Andrea Unger, Kevin Davey y Michael Cook, que también ganó. Ellos me insistieron en participar.
Participé por primera vez en 2016, estuve primero hasta el 16 de agosto, luego tuve una desgracia familiar y me retiré. En 2021 terminé en los primeros cinco lugares, pero no gané. En 2023 lo gané con un 492% y 26% de drawdown. El dato importa porque muestra a instituciones que no soy cowboy, sino con riesgo controlado, lo que implica AUM y capital. El año pasado participé y terminé 120% arriba.
¿Estudiaste carrera universitaria? Sí, Derecho en Argentina, orientación económico-empresarial. En la Facultad de Derecho tenía materia Operaciones Bursátiles, con marco normativo y microestructura del mercado. El profesor era presidente de la Fundación de la Bolsa de Comercio de Buenos Aires. Luego hice otra materia Securitización de Activos con él, y seminarios de la Bolsa de Comercio.
Empecé a operar por cuenta propia, gané dinero, pensé que sabía, quebré la cuenta. Me ensañé buscando aprender objetivamente. Hice posgrado en Ingeniería Financiera en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires con un banco.
Me fui a Londres, hice programa equivalente al CMT (Chartered Market Technician) de la Bolsa de Londres en la London School of Economics: análisis técnico, trading, risk management, portfolio management en tres niveles.
Conseguí pasantía en la Bolsa de Londres, pasé a gestora Standard (luego Aberdeen, la más importante de Inglaterra y segunda de Europa). En London Business School estudié Strategic Money Management. En New York Stern University hice Advanced Risk and Portfolio Management Program con ARPM Lab de Attilio Meucci, exdirector de riesgo de JP Morgan.
Me convencieron para abrir family office de familia Marcus del grupo Excel en Argentina. Llevo 18 años ahí con este historial de trading.
¿Empezaste con futuros o acciones? Principalmente acciones y ETFs, futuros después.
¿Cómo se emparentan tus estrategias de futuros del campeonato con manage futures o CTA? Tienen parte similar y parte no. Tengo visión agnóstica: un activo te habla desde su estadística. Ejemplo: soja tiene distribución con outliers a la derecha, ideal para manage futures como commodities agrícolas.
Si distribución tiene samples alrededor de la media, propensión a mean reverting, estrategias apuntan ahí. Diferencia con manage futures (trend following): adopto todo tipo de estrategia según naturaleza estadística del activo.
Tasas de interés son tendenciales. Aplico a base diaria y todo time frame. Estudio de K. Fisher descompone distribuciones de retornos por marco temporal. S&P 500 en diaria es mean reverting; en 125 o 60 minutos, tendencial con outliers a la derecha.
Permite estrategias distintas por time frame. Corto plazo más reversión, horizonte mayor tendencial. Semanal mucho más tendencial que diario. Aplico misma lógica a todos activos: tal activo en time frame tendencial, otro mean reverting.
Ejemplo S&P 500: diversifica. Operar estrategias distintas en time frames distintos da PNL descorrelacionados, suaviza curva de capital, atenúa drawdown. Resultados de una compensan pérdidas de otra si ambas tienen esperanza matemática positiva.
Ejemplo: S&P 500 semanal tendencial (estrategia seguidora), time frame chico mean reverting (short contra tendencia). Neutraliza swings mientras sigue tendencia (movimientos no lineales). Amplifica resultados, mejora drawdown. Diversifica incluso mismo activo.
No soy solo trend follower, sino trend following y mean reversion según horizonte y activo. S&P 500 daily super mean reverting, con fat tails, pero en general mean reverting.
Esta combinación ayuda a buen control de riesgos. Problema de estrategias mismo tipo en activos relacionados: corto plazo descorrelacionadas, pero eventos sistémicos correlación a 1.
Usar naturalezas distintas en activos, direcciones, time frames suma descorrelación. Distribuir riesgo (no dinero), alocación por riesgo. Con descorrelación en PNL, menor riesgo en eventos sistémicos. Estrategia multistrategy por definición y construcción. En fondo definido como multistrategy.
¿100% reglas o discrecional? 100% algorítmico, ejecución y ruteo de órdenes automáticos.
Mercados: acciones, futuros, opciones. Acciones solo Estados Unidos (NYSE, Amex, Nasdaq). Opciones long opciones (long gamma). Cuando no delta (futuros), queremos complejidad.
Modelos: al disparar señal, evalúan futuro vs opciones, superficie y volatilidad implícita. Si opciones caras vs futuro, operan futuro. Si baratas, future replacement para aprovechar complejidad opciones.
No piramidalizamos, operamos riesgo deseado con un solo instrumento: futuro o opciones según volatilidad implícita y superficie de toda serie (todos strikes por vencimiento).
Vencimiento por salida del sistema: semanal/bisemanal si salida en tiempo, regulares si no.
Todo programado. Lenguajes: C#, Python, C++. IA ayuda: pedimos a ChatGPT código base, ahorra tiempo (ingeniero en 2-3 semanas lo hace instantáneo), corregimos errores y bugs. Pasas a arquitecto, no programador puro.
Plataforma campeonato: Rithmic (análoga a NinjaTrader, CQG). Hoy: Interactive Brokers como prime broker, Bank of New York custodio, Thomson Reuters, Bloomberg price distributors. Puente propio vía API Interactive.
Plataforma propietaria despliega menús Interactive, robot elige compra/vencimiento/strike opciones, motor calcula sizing por AUM cuentas/instrumentos, roteo vía API.
¿Qué opinas de bolsa EE.UU., cara o barata? De café, no interesa para operar. Irrelevante. Disociación: ves posición perdedora, pero no metes dedos. Si hipótesis validada científicamente (pasado, outcome probable, esperanza positiva), programable. Sino, opinión random.
Señales modelo: S&P 500 corto plazo para abajo.
Concentración Nvidia 4 trillones: academia dice si acompañada por media/baja cap (como ahora), movimiento tiene futuro. Russell 2000 empuja, fuerza relativa mejor que S&P 500. Concentración no perjudicial, habrá rotación a nuevos líderes.
Russell lejos máximos (2022-23, ~10%), pero fuerza relativa S&P 500 / Russell con pendiente positivo: Russell performa mejor corto plazo, indicativo más espacio subir mercado mediano plazo (6-7 meses).
Argentina no en radar: liquidez inexistente pese comisiones altas. Propuesta broker local grande para fondo activos locales: no factible.
Criterio liquidez: activo mínimo volumen diario 900 millones dólares. Acciones precio 5-120 dólares (capitalización). No más 5% volumen diario. Excluye Argentina salvo ADRs Nueva York: YPF, Telecom, ETF Argentina (ARGT?), Tenaris.
Herramientas modelos: análisis cuantitativo. MACD, medias, desviación estándar, bandas de Bollinger son herramientas cuantitativas.
El MACD y el RCI son herramientas de análisis estadístico, o en el caso del MACD, combinadas de análisis estadístico. Se pueden complejizar tanto como se quiera, pero funcionan. El RCI es útil para reversión a la media, como herramienta para salidas. En una estrategia mean reverting, la idea es vender en fortaleza: cuando un RCI de 4 corta 55, según Larry Connor, esa puede ser una salida.
En estrategias de mean reversion, se usa el RCI. En estrategias de tendencia, no siempre, porque puede estar pegado arriba del RCI por semanas. En activos tendenciales, hay papers que demuestran que el RCI tiende a estar por arriba de 80 por mucho tiempo. Cuando baja de 80, indica que la tendencia empieza a desacelerarse. Se puede viajar arriba de 80 interpretándolo como sobrecompra, y cuando cae de 80, usar un trailing stop, no agregar posiciones o salir. En activos tendenciales, el RCI suele estar sobrecomprado la mayor parte del tiempo.
Se utilizan varias métricas de FRED (página web de la Reserva Federal). Cualquier serie de datos que permita modelar y llegar a conclusiones estadísticamente válidas, ya sea indicador o dato fundamental. Para operar bonos, se usa el cálculo de inflación de la Fed de Philadelphia para bonos del tesoro de 30 años. Cada modelo tiene variables diferentes para cada activo.
- Estrategias uniactivo: solo soja o S&P 500.
- Estrategias en canastas de activos correlacionados: Russell, S&P 500, Nasdaq, Dow Jones, DAX.
- Estrategias multiactivos: miles de muestras para validación estadística.
Se operan todos los tipos: uniactivo, canastas y multiactivos.
Sí, estrategias para operar VIX (futuro de VIX) a la alza y a la baja. Las alzas son más de right hatching: comportamientos perdedores la mayoría del tiempo (75%), con saltos impresionantes en el 25% de aciertos que compensan todo. Se opera con opciones, por lo que la convexidad es brutal. No es tan básico como estar comprado siempre en calls de VIX, ya que eso destruiría el alfa y comería la performance del portafolio. Estudios demuestran que la compra persistente de CS del VIX (antes puts sobre S&P 500) termina comiendo la performance del S&P 500, dejando indexado y perdiendo dinero.
Muchos fantasean con ser traders, creyendo que es fácil ganar plata rápido, pero la mayoría pierde. Consejo para amateurs o part-time que operan en Interactive Brokers:
No tengo una visión optimista. Partamos de la base: tenemos un dólar sobre la mesa compitiendo contra US Walman, Sax, Mary Lynch, con mentes brillantes y presupuestos ilimitados. Para llevarse ese dólar, hay que tomárselo en serio, formarse profesionalmente como médico, contador, abogado o economista.
No existe hacerlo part-time, es garantía de perder contra la contraparte. Es una profesión. El fracaso personal fue tomárselo laxo y part-time. Si se hace profesionalmente, estudiando en instituciones serias, se agrandan las probabilidades de éxito. Si no, dejarlo a profesionales. No hay odontólogo o médico part-time. No conoce traders profesionales part-time.
Sí, estrategias aplicables al mundo crypto con liquidez a través de IBIT (ETF de Bitcoin). Empezaron con GBTC (ETF de Bitcoin OTC), ahora con IBIT, que tiene volumen monumental en spot y opciones, más que oro o petróleo, casi al nivel del S&P 500. No con futuros de Bitcoin o Ether por poca liquidez (aunque MBT mini tiene bastante). Operan con futuros y future replacement con opciones de IBIT para Bitcoin.
La educación financiera es clave para dedicarse profesionalmente, ya que muchos entran sin preparación y pierden todo. Posgrados serios: CMT, ciencia de datos, ingeniería financiera. Ejemplo: momentum en finanzas tradicionales (fuerza relativa mejor que S&P 500, subas consecutivas 3-6-9 meses sacando último mes, del libro Mecánica Momentum). Iván lo ve como aceleración desde física e ingeniería mecánica: dispersión de precios cada vez más grande en una dirección da la trayectoria del precio, como velocidad de un auto (precios como serie de datos).
Desaceleración brusca: vibración como clavar frenos (animal en ruta), velones gigantes, acumulación de volatilidad al final de movimiento sobreextendido, implica detención. Usa herramientas de ingeniería para observar finanzas.
Una persona CFA, CMT o con posgrado en finanzas está en mejor posición que alguien con curso de 3 meses online prometiendo millonario en un mes.
Camino no fácil ni claro para ser asset manager cuantitativo. Aprendió más de practitioners y bancos, no universidades (ni en Argentina ni Chicago hay materias cuantitativas claras combinando programación y finanzas). Llegó por prueba y error, chocando callejones sin salida.
Consejo con casi 50 años: al empezar, desconfió de todo, compró libros, cursos, preguntó por los más exitosos, estudió afuera. Desconfiar absolutamente: primeros libros con fórmulas aplicadas a ciegas pierden dinero, ej. ondas de Elliott (curso Robert Prechter, libros de él y Cájiga), esotérico, reflejaba naturaleza pero perdió mucho.
Hoy: seguir camino CMT o CFA (CMT da conocimiento primario probabilístico). A través de CMT descubrió interés en lado probabilístico. CMT da acercamiento primario: patrones, setups, traders, position sizing, money management, gestión de riesgo, luego ampliar (ej. Advance Brown Portfolio Management en New Stern University). Si lo hubiera descubierto antes, se ahorraba quebrar dos cuentas y mucho sufrimiento/dinero.
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