Archivo mensual: octubre 2013

CARTERA MODELO ZONA EURO 28-10-2013

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Entran en cartera BNP, Vivendi, Endesa, y Assicurazioni, continua el potencial alcista de la zona euro.

 

 

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El objetivo de este Blog es principalmente difundir la cultura financiera y ser una herramienta de apoyo al inversor. El autor agradece todas las opiniones compartidas al respecto durante el tiempo, ya que sin ellas no seria posible este Blog. Este Blog tiene carácter informativo, y no supone ningún tipo de relación contractual, ni entre los usuarios registrados, ni entre los visitantes al Blog. El uso es de carácter personal y voluntario en cualquier caso, sin base ni relación contractual. La información que se publica en este Blog no pretende ser, y no puede considerarse en ningún caso, asesoramiento en materia de inversión ni ningún otro tipo de asesoramiento, así como en ningún caso supone la finalidad de intervenir en la producción o distribución de bienes o servicios. No es el objeto del Blog ser una recomendación o asesoramiento de compra o venta de instrumentos financieros, quedando la responsabilidad en manos del propio inversor. El autor de este Blog, no será en ningún caso responsable de los daños o perjuicios económicos que puedan derivarse del uso de la información publicada en este Blog. La operativa en los mercados financieros pueden generar importantes pérdidas o beneficios patrimoniales. Requiere conocimiento, y buen juicio.Rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras. El acceso y la navegación en este sitio web supone aceptar y conocer las advertencias legales, condiciones y términos de uso contenidas en ella.

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CARTERA MODELO S&P100 23-10-2013

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CARTERA MODELO ZONA EURO 23-10-2013

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La zona Euro y España los mercados de mayores potenciales de revalorizacion a corto.

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MARKOWITZ & SHARPE

En un entorno de baja o media correlación, el modelo de Markowitz, es el más eficiente a la hora de reducir riesgos, ya que agregar activos a nuestra cartera mas o menos incorrelacionados minimiza el riesgo para un nivel de rentabilidad dado, a través del concepto de frontera eficiente.

Lamentablemente el entorno actual de los mercados financieros tiende mucho más a la correlación perfecta que a la descorrelación en general, y si existe algo de descorrelación esta es variable en el tiempo. Esto quiere decir que en el corto plazo más o menos todos los activos (dentro de un mismo indice o mercado) se mueven por igual, a mayor o menor medida pero con correlaciones todas ellas muy altas, y estas correlaciones todavía aumentan más en mercados bajistas, es el tipico dicho de ……..”cuando cae cae todo”.

¿ Que quiere decir todo esto ? que la correlación cuando es alta en general en un determinado mercado para el conjunto de activos que lo conforman se acaba convirtiendo en ruido de mercado, y no aporta nada, sino empeora las proyecciones al introducir una variable más no relevante que estimar. En el modelo de Markowitz el número de parámetros crece exponencialmente, a medida que incorporamos nuevas acciones a la cartera. Sharpe posteriormente simplifico el modelo introduciendo el concepto de la Beta de mercado.

Sepa el lector que incrementar el numero de variables a estimar en un modelo lo vuelve ineficiente, ya que cada variable adicional que añadimos al modelo incrementa la varianza de nuestro estimador en general, de ahí que siempre debamos buscar modelos sencillos con pocas variables o como se dice en la jerga quan, debemos buscar modelos parsimoniosos. Por ello yo soy partidario de estimar para cada activo a lo mucho dos parámetros, media y desviación típica a lo sumo.

“….Los padres de la parsimonia, los estadísticos George Box y Gwilym Jenkins demostraron en varios experimentos que modelos simples estadisticos autorregresivos batían en promedio de cara a realizar un campeonato de predicciones de variables económicas a los complejos modelos macro-econométricos del momento.

Si lo que acaban de oir, la correlación alta es ruido de mercado. Esto quiere decir que estimar las covarianzas cruzadas entre activos de un mismo mercado en vez de convertirse en una herramienta interesante para introducirla en nuestra cartera y aportar eficiencia, se convierte en algo redundante ocultando la variable de interés.

Sin embargo no todo esta perdido, en entornos de alta correlación, empieza a comportarse mejor el ratio de Sharpe, ya que este en su calculo no tiene en cuenta para nada la correlación. y podemos incrementar el ratio rentabilidad riesgo, ponderando activos en nuestra cartera por su ratio de Sharpe, esto se traduce en que si bien por ejemplo en el corto plazo ( días, semanas, incluso mes.. )  lo movimientos de Inditex y Telefónica serán probablemente muy parecidos debido a la elevada correlación, al final del año probablemente empiecen a no serlo tanto, y las tendencias individuales subyacentes de cada activo empiecen a aflorar, de hecho un fenómeno típico es que incluso en años bursátiles extremadamente malos, siempre encontraremos uno dos o tres activos con comportamientos relativamente buenos, precisamente los que mejor ratio tuvieron.

Es decir al final y dado que las tendencias de los activos tienen fecha de caducidad desconocida, lo mas que podemos hacer es ponderar en nuestra cartera aquellos activos que creemos mejor se van a comportar, de forma individual, o sea que mejor rentabilidad nos podrían dar en función de un nivel de riesgo asumido, y no tanto fijarnos en la correlación.

Estas tendencias individuales (o no sistémicas) en las series de precios si que están incorrelacionadas ya que dependen exclusivamente de las características propias de cada acción, de cada empresa, con lo cuál se convierten en la variable clave a estimar, a la hora de mejorar la rentabilidad de nuestra cartera en función del riesgo.

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LA GESTIÓN CUANTITATIVA

LA IMPORTANCIA DEL ANALISIS CUANTITATIVO DENTRO DE LA ESTRATEGIA TENDENCIAL O MOMENTUM

Esta estrategia está orientada a seleccionar acciones que muestren un probable e importante incremento de precio, ya sea en términos absolutos o relativos. El pilar de fondo sobre el que se sustenta este concepto es la persistencia de las fuerzas que rigen los mercados, y su continuidad. Esta estrategia también suele inclinarse hacia acciones de mayor capitalización, baja volatilidad, sobre todo en periodos de fuerte sobrecompra del mercado, cerrando posiciones antes los primeros síntomas de debilitamiento del mercado.

La gestión cuantitativa si bien tiene multitud de vertientes, una de vital importancia es la estimación de tendencias y riesgos. Sea cuál sea el tipo de método de análisis que utilicemos a la hora de seleccionar acciones o activos en los mercados financieros los cuales pensamos se podrían revalorizar, siempre vamos a necesitar que el mercado confirme y se posicione a nuestro favor para obtener beneficios, dentro de la filosofía de gestión de carteras basada en modelos de expectativas de mayor revalorización posible, mediante consecución de objetivos de rentabilidad / riesgo y fundamentalmente tratando de batir al mercado o índice de referencia con un límite de riesgo predefinido, objetivo referenciado en la gran mayoría de fondos de inversión de renta variable, es decir … la ansiada búsqueda de la mayor rentabilidad posible para un nivel de riesgo dado.

Si estimamos que una acción se encuentra infravalorada por el mercado es necesario que en algún momento de tiempo se produzca una corriente compradora de suficiente intensidad o fuerza para que la cotización de la acción suba, de lo contrario la acción puede permanecer infravalorada por mucho tiempo, y esta fuerza compradora debe necesariamente reflejarse en algún momento de tiempo en la serie de precios, por tanto el análisis cuantitativo es una pieza básica a la hora de tener éxito en los mercados, es la herramienta que de alguna manera nos pone la probabilidad a nuestro favor.

Si gestionamos por ejemplo una cartera a largo plazo mediante técnicas de análisis fundamental, y detectamos empresas con buenos fundamentales, podremos tener éxito o no en la gestión, pero si además de detectar que compañias tienen potencial de revalorización, detectamos cuando el mercado también lo esta haciendo (técnicas cuantitativas) mejoraremos los resultados obtenidos.

“La magia del análisis cuantitativo consiste básicamente en detectar cuando el mercado nos está dando la razón, y cuando nos la empieza a quitar”.

Es por tanto el análisis dinámico de precios de activos a través del uso de modelos teóricos matemáticos y estadísticos de contrastada fiabilidad histórica, para la detección de tendencias y estimación de volatilidades, tomando como base series de precios históricos,  con objeto de preseleccionar aquellos valores que muestran un mejor ratio de Sharpe o binomio “rentabilidad /riesgo“, es decir,  filtrar los valores con un menor riesgo relativo y mayor potencial de revalorización a corto plazo, con respecto al resto del mercado o índices de referencia, en términos de probabilidad, de esta manera filtramos hacia donde se está posicionando el mercado.

Él termino dinámica hace referencia al proceso continuo de estimaciones, y posterior rebalanceo de carteras, con objeto de anticipar cambios probables en el corto plazo en la dinámica de los precios.

Los métodos cuantitativos de trading permiten eliminar  componentes subjetivos y factores psicológicos o emocionales en la toma de decisiones de inversión, creando un conjunto de reglas definidas y sistemas de trading con criterios claros y objetivos, así como tienen la ventaja de poder optimizar el resultado de nuestras inversiones, estudiando en profundidad y evaluando los resultados de la gestión en el pasado con datos reales de mercado mediante simulación y optimización, para extrapolarlos al futuro.

El análisis cuantitativo a diferencia del análisis técnico de indicadores hace también uso de modelos teóricos. Por ejemplo la ecuación de Black Scholes para valorar opciones parte del enfoque cuantitativo y usa una ecuación teórica.

Es por tanto una especialidad que requiere conocimientos combinados en estadística, economía, modelización econométrica y simulación de Montecarlo.

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CARTERA MODELO S&P100 17-10-2013

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Continua el potencial alcista de la renta variable EEUU, aunque empieza a motrar ya algunos signos de cansancio en el rally alcista.

 

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BATIENDO LA SOBREOPTIMIZACION

Uno de los principales escollos a la hora de desarrollar y seleccionar un sistema de trading o simplemente gestionar una cartera de inversión, es el problema de la sobreoptimizacion.

Esto ocurre en realidad por que miramos primero las cotizaciones históricas de reojo, para posteriormente testear si algo puede funcionar en base a alguna idea, ineficiencia observada en el mercado, o simplemente con un simulador de estrategias aleatorias combinando y optimizando parámetros de medias móviles o algoritmos… etc, si hay suerte quizás algún sistema genere más o menos un buen resultado, pero el sistema al estar optimizado tendra un problema, es probable que “donde dice digo, diga diego”. Este fenómeno se suele presentar de la siguiente manera:

-Equity curve o curva de resultados de excelentes parámetros con back testing sobre muestra histórica. ( in sample )

Equity curve o curva de resultados absolutamente diferente, desde puesta en funcionamiento del sistema en tiempo real. (out of sample)

Es de vital importancia saber testar y comparar si la curva de resultados es estadísticamente similar tanto en periodos dentro de la muestra como fuera de ella para evaluar la calidad de un buen sistema de trading, eso querrá decir que está fundamentado en algo sólido, el ratio de Sharpe nos puede a ayudar a ello, simplemente calculándolo para ambos periodos dentro y fuera de muestra y viendo que no difiere significativamente, esto nos daría una pista importante de que al menos los principios en los que está basado el sistema son robustos.

Vamos a darle la vuelta a la tortilla como diría mi suegra (“que tortillas más buenas hace, por cierto”).

Miramos primero la teoría, en vez los datos, para después poner el sistema o la idea en práctica testeando con datos históricos de mercado, funcionará o no pero al menos no estamos sobreoptimizando. El único problema es que para pensar así debemos tener la teoría más o menos clara, y eso requiere muchos años de esfuerzo.

Desde un punto de vista cuantitativo, y aplicado a los principios básicos de simulación de series temporales, el ratio de Sharpe es un índice que mide el retorno en relación al riesgo asumido, o relación Beneficio / Riesgo, calculado este cuando trabajamos con rentabilidades de acciones como el cociente media / desviación típica de los retornos de las acciones o de cualquier tipo de inversión en general. Usualmente al retorno se le suele restar la rentabilidad de activo libro libre de riesgo, yo no lo descuento por una razón bien sencilla:

(……la crisis financiera actual una de las cosas que nos ha enseñado, aparte de que los bancos tienen el poder de poder paralizar la economía si lo creen pertinente, es que no existe el concepto de activo libre de riesgo, es decir una simple cuenta corriente  o deposito es susceptible de sufrir perdidas….)

A nivel de laboratorio (Montecarlo) si simulados series temporales con ratios de Sharpe elevados, la probabilidad de que la serie de precios acabe cerrando en positivo para un periodo de tiempo o time frame concreto sea dia, semana, mes o año, aumenta a medida que bajamos la frecuencia temporal, incrementamos la media y disminuimos la desviación típica del proceso que genera la serie de precios.

“Esto implica necesariamente y a nivel teórico que las acciones que muestran o han mostrado comportamientos persistentes y tendencias crecientes sostenidas en el tiempo por encima de la media del mercado, han mantenido ratios de Sharpe más elevados con respecto a la media del mercado, que las que no lo fueron.

¿Esto significa que los van a seguir haciendo así de bien siempre? No, auque la evidencia empírica demuestra que las series persistentes tienen mayor probabilidad de seguir siéndolo que las que no lo son al menos en el corto plazo. (1 semana a  3 o 6 meses vista)

Bajemos otra vez a la tierra: Vamos ahora a testar nuestra teoría con datos reales de históricos de mercado. Para realizar el experimento, he seleccionada 93 series de precios de acciones americanas (ajustadas por dividendos y splits) de las principales compañías del S&P100 de frecuencia semanal, de Yahoo Finance, (he eliminado 7 por deficiencias en los datos históricos). He construido dos sub-carteras para comparar su evolución, para los últimos 10 años (2003 al  2013)

1)  Una primera cartera basada en un promedio simple de las acciones del S&P100 desde el año 2004 hasta hoy. Típico inversor Buy & Hold, siempre tan difícil de batir.

2)  Una segunda cartera basada en ponderar cada acción en función de su índice de Sharpe anualizado. (últimas 52 semanas). Empezamos a testar en el 2004 ya que el año 2003 lo utilizamos para calcular el primer índice de Sharpe de las primeras 52 semanas. A mayor índice de Sharpe anualizado mayor % ponderación para la acción. Índices de Sharpe positivos son posiciones largas e índices de Sharpe negativos ponderan cortos.

Al hacer esto estamos dando más peso en nuestra cartera a aquellas acciones con comportamientos persistentes recientes alcistas y bajistas. El resultado teórico debe ser una mejora de la rentabilidad esperada, para un mismo nivel de riesgo.

En la simulación no he introducido costes de transacción, y se asume la posibilidad de operar tanto largos como cortos, invito al lector a hacerlo, a testar la estrategia introduciendo costes e incluso mejoras, que seguro lo hará mejor que yo.

No hemos utilizado ningún parámetro de optimización. Se ha escojido la frecuencia anual para el calculo del indice por construcción, y por ser la frecuencia más utilizada en los mercados. La cartera casi triplica los resultados del índice S&P100

No en vano por ello William Forsyth Sharpe fue Premio Nobel de Economía en 1990.

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