GESTION DE CARTERAS LOW-COST

Dentro de la gestión de carteras en renta variable, una faceta no menos importante es el coste de implementar una estrategia de inversión que tengamos en mente.

Sistemas de trading pueden generar curvas de resultados fantásticas, con resultados anualizados en Back-testing del 30% pero cuando descontamos los costes de operativa los rendimientos se reducen significativamente incluso a la mitad, al incluir los costes de rotación de la cartera estimados, que en operativa real puede incluso incrementarse. El coste de rotación de cartera suele venir por dos factores principalmente, el coste de comprar o vender la acción, o cambiar la proporción del activo en cartera. A mayor número de operaciones de compra/venta y a mayor rebalanceo de las acciones mayores costes de rotación, y menor beneficio neto del sistema.

 El coste de rebalancear en exceso puede llevarse gran parte del beneficio,  dejar los resultados de nuestra idea bastante por debajo de lo esperado.

 Algunas ideas para reducir los costes de rebalanceo y mejorar la gestión de carteras serian los siguientes:

 1)       Buscar factores de ponderación estables (oscilen menos que las cotizaciones del mercado).  No utilizar demasiado la variable precio de la acción en el modelo, los precios bursátiles tiene un alto componente de “ruido” esto induce un rebalanceo excesivo. Por ejemplo si utilizamos el ratio Precio a Valor contable de la acción utilizamos el precio en el denominador, pero si utilizamos el nivel de ROE como variable de ponderación el coste será menor, dado que los fundamentales tienen un time frame mayor ya que su mínima frecuencia es trimestral  y menor volatilidad que los precios de mercado. Si utilizamos un Momentum de 6 meses el rebalanceo será mayor que si utilizamos un Momentum de 2 años. “Simule dos estrategias sencillas, una comprar Inditex a un mes vista, en función de la tenencia de la última semana, y otra igual pero en función de la tendencia del ultimo año”. ¿Que momentum genera más rotación?

 2)       Trabajando a nivel cuantitativo, ponderando en función de la distribución subyacente. Si trabajamos con funciones de distribución o cálculos que eliminen el ruido del mercado, el rebalanceo será menor y los resultados más consistentes a largo plazo. Por ruido de mercados entendemos giros a corto plazo bajistas dentro de tendencias de largo alcistas, que no son giros reales en la tendencia subyacente de largo plazo.

 3)       Utilizar ponderaciones redondas…..1% 3% 5% 10% de tal manera que no modifiquemos la ponderación de la acción hasta que no se produzca un movimiento muy significativo, y salte de rango. Ponderar por el coste contable de compra, tambíen puede ser interesant.

 4)       Adaptar nuestra operativa a la tarifa del Broker. Por ejemplo si nuestro Broker tiene una tarifa plana de coste de 9€ hasta 30.000€ o 15€ hasta 60.000€ de compra/venta en acciones extranjeras, pues jugar a comprar o vender esas cantidades por cada acción, aprovechando la tarifa plana de nuestro Broker al máximo. Por ejemplo si gestionamos una fondo de 1.000.000€ y nuestro broker tiene tarifa de coste fijo hasta 20.000€ de compra en acciones extranjeras, trabajar con ( 1.000.000 / 20.000 ) = 50 y establecer el número de 50 acciones como límite máximo de acciones en el fondo podría reducir costes.

 5)       Desarrollar modelos de bajo rebalanceo y por grupos, casi tan importante como el propio de modelo de trading. Por ejemplo si tenemos una cesta de 50 acciones, entonces a las acciones TOP10 le fijamos un 5% de ponderación fija siempre y el resto de acciones un 1.5%. Solo variamos la ponderación si la acción entra o sale del TOP 10 o si entra o sale de cartera, según nuestro modelo de decisición. Las carteras “equiponderadas” han demostrado en la práctica obtener buenos resultados, por la política reducida de costes.

 6)      Utilizar herramientas evaluación y trading gratuitas en la medida de lo posible o a coste razonable, Google Finance para fundamentales, Yahoo, Software estadístico libre, Excel,…etc, e Internet en general, datos diarios gratuitos, enfocados a modelos de Low Frecuency.

7) Buscar indicadores robusts.

  “Intentar predecir que grupos de acciones pueden tener un mejor comportamiento que el mercado es jugar a ser el diablo, intentar predecir además que ranking de ponderación futuro tendrán es jugar a ser Dios”.

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