Archivo de la categoría: EL ANALISIS CUANTITATIVO

Quantitative methods for detecting mean reversion

First of all, I wish congratulate the article “Momentum Strategies across Asset Classes” by Marko Kolanovic and Zhen Wei; It is one of the most complete that I could read.

I would like to explain how I treat the problem of increasing risk on trend following strategies, when a mean reversion phase starts, and how identify it, on a quantitative way.

Quantitative methods for detecting mean reversion    download pdf

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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.

Saludos y buen trading

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Value Investing, comprar bien, ….y vender aún mejor, aplicando métodos cuantitativos

La industria Value Investing es un estilo de gestión en auge en España en los últimos años. Se basa principalmente y a modo de reseña, en encontrar buenos negocios, después de un montón de horas de esfuerzo, lectura e investigación a precios razonablemente buenos.

Pero existe un problema, entre otros, no resuelto dentro la industria, (a parte de la ausencia del control del riesgo), la mayoría de los gestores profesionales Value, dirán que probablemente después de haber invertido mucho esfuerzo en encontrar una buena  compañía y ésta empiece a revalorizarse la venderán, muy a su pesar, antes de tiempo.

¿Porque suelen comentar este problema en sus conferencias?

Porque la experiencia les dice que tras comprar un “verdadero” buen negocio, ven que después de venderlo sube, y sube y sigue subiendo. Esto se produce porque al intentar mantener los niveles PER del fondo dentro de los umbrales mínimos posibles por una razón más bien axiomática, comenzarán a vender una parte de las acciones que más se revaloricen, y comprar otras con supuesto mayor potencial de revalorización.

Esto genera muchos costes de rotación de cartera, y diluye gran parte de nuestro acierto, ya que como dice el refrán castizo y aplicando la lógica, más vale pájaro en mano que cientos volando…“y es que estamos vendiendo algo en lo que hemos acertado, para comprar algo en lo que supuestamente debemos acertar….”

¿No será mejor dejar correr la acción hasta que su cotización muestre síntomas de agotamiento?

Y ahora pasamos al escabroso terreno cuántico. Desde un punto de vista cuantitativo podemos definir que una acción deja de tener un crecimiento potencial si tras exceder un nivel medio de PER objetivo fijado por el analista muestra un comportamiento de reversión a la media, o lo que es inverso ha agotado su momentum o fase tendencia de largo plazo. Es decir no sólo exigimos un nivel de revalorización objetivo, sino que exigimos adicionalmente un agotamiento o síntomas de cansancio de la revalorización.

Para ello he desarrollado un indicador cuantitativo dinámico propietario que tras someterlo a pruebas de Montecarlo con miles de simulaciones de series con reversión a la media, detecta con un 95% de fiabilidad estadística, la hipótesis de contraste de que el activo se encuentra en una fase actual de reversión a la media.

Con tal objeto llegada esta fase de reversión en la serie temporal de precios de la compañía, la decisión de vender la compañía en su totalidad, es probablemente mucho más eficiente en costes de rotación de cartera y captación de revalorización efectiva, que ir vendiéndola parcialmente o progresivamente en el tiempo a medida que se revaloriza, por un principio axiomático.

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WHY PURE QUANTS DO NOT BELIEVE IN TECHNICAL ANALYSIS ?

“Quantitative traders look for the underlying distribution that generates prices, technical traders seek to analyze only one of the possible realizations of the stochastic process, that is, the graphic that is seen It’s just one of the infinities that could have been”.

Here I leave you a time series random generator (excel file), in which you can check for yourself how we can generate all figures of technical analysis randomly.

Resistances, trends, head and shoulder …

 

RANDOM TIME SERIES GENERATOR   dowload excel file

( REPEATLY PRESS F9 FROM THE COMPUTER KEYBOARD TO VIEW ALL FIGURES )

 

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Gestion Value tambien para los…… CTA

Les adjunto un ranking donde he combinado diferentes sistemas tendenciales, aplicados sobre varios indices de futuros para los ultimos 10 años, es decir una valoración para un periodo de tiempo relativamente amplio, una década, un básico del análisis Value, y un periodo donde ya se observan y se pueden evaluar cambios de tendencia de fondo, para todos los activos.

Si utilizamos un enfoque Value de cara a seleccionar que contratos de futuros incluir en nuestro CTA, ( aparte de ponderar otros factores como la liquidez, correlación….) y vemos el performance medio de la combinacion de distintos sistemas de trading tendenciales de largo y medio plazo aplicados sobre los distintos contratos de futuros, surge el curioso resultado:

Ha sido el Nickel el contrato de futuros que mas valor o “Value” en los ultimos 10 años, aporto a los CTA, desde un punto de vista de la estrategia trend following. En general los futuros sobre metales y energia, aportaron mucho más valor a los CTA trend following, en términos relativos que los futuros sobre alimentos, estos últimos empeorando los fondos, quizás debido a que siguieron en cierta medida periodos ampliados de reversion a la media. Y es que especular sobre alimentos parece no solo ser poco ético, sino poco rentable.

Entonces un CTA que gestione en base a la estrategia trend following sobre renta variable, divisas, metales y energia, pero combinado con un CTA de estrategia estacional sobre alimentos en vez tendencial, podría ser más eficiente, que un trend following puro y duro.

Index Nickel TR 237,53
Index Brent Crude TR 133,08
Index Natural Gas TR 127,04
Index Zinc TR 109,67
Index Lead TR 103,82
Index Copper TR 99,96
Index Gasoil TR 95,97
Index Sugar TR 94,36
Index Cotton TR 92,76
Index Silver TR 88,44
Index Gold TR 87,67
Index Aluminum TR 73,39
Index Coffee TR 68,38
Index Heating Oil TR 53,63
Index Live Cattle TR 16,18
Index Lean Hogs TR 9,84
Index Wheat TR 7,17
Index Feeder Cattle TR 4,86
Index Soybeans TR -12,73
Index Corn TR -45,82
Index Cocoa TR -64,38

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EL TALON DE AQUILES DE LOS CTA seguidores de tendencia

Es cierto que uno de los factores que mas afecta a las CTA es el aumento de la correlación entre los activos, y el decremento de la volatilidad. Esto se puede ver en múltiples estudios al respecto. Pudo ser una de las claves por las que entre los años 2009 y 2013, estuvieron prácticamente estancados, y se acuño con el término la “muerte de los CTA”.

Pero algo se escapa, debió de haber una razón más importante al respecto, no tan obvia.

Dentro de un CTA tipico se mezclan activos tantos financieros como commodities. Sin embargo las series temporales no tienen las mismas propiedades estadisticas, y si se aplican los mismos modelos tendenciales. Los segundos alternan claramente entre fases tendenciales y fases de reversión a la media cambiando su régimen o estado, (además de tener factores claramente estacionales característicos) de forma abrupta, los “otros” (renta variable, tipos, divisas..) no esta tan claro.

Después de programar algunos indicadores quánticos relacionados con la estimación dinámica de la reversión a la media, casualmente estos mismos años en los que los CTA estuvieron en “coma” son años de reversión a la media estadística en la mayoría de commodities de materias primas. Lo que perjudico la rentabilidad de la parte CTA tendencial de los activos financieros ( renta variable, tipo, divisas…. )

“ es decir la fase de reversión a la media de las commodities de materias primas se comió la rentabilidad de los modelos tendenciales aplicados en el resto de activos financieros”.., dado que teóricamente aplicar un modelo tendencial sea cual sea a una serie temporal que exhibe reversion a la media implica tener perdidas de manera consistente.

¿ esto que implico ?………….Pues muy sencillo: si el mercado de los commodities de materias primas, cambio de fase o de estadio, y entro en una dinámica de equilibrio de precios y fuerte reversión a la media durante tres o cuatro años, los sistemas tendenciales se volvieron muy dañinos para la cartera. Tanto que se comieron casi toda la rentabilidad obtenida en fases tendenciales. Dado que la mayoría de los CTA, son mayoritariamente tendenciales de largo, esto castigo con fuerza, sus rentabilidades. Y es que esperar la tendencia puede ser mas caro de lo que parece.

De hecho si separamos el performance entre CTA financiero y CTA commodities, el CTA financiero no lo hizo mal para el periodo, considerado. Lo podemos comprobar en la propia página web de SP indices, y comparando el SGMI Financials, y el SGMI commodities.

Tan sencillo como modificar las reglas de la siguiente manera para mejorar sorprendentemente los resultados:

* Si la fase del mercado es tendencial, aplico mi modelo tendencial

*Si la fase del mercado es de reversión, invierto el signo de las reglas de mi modelo tendencial, es decir le doy la vuelta a mi CTA en la parte de commodities sobre materias primas. (cuando mi sistema diga que compre, no le hago caso y vendo y viceversa….. )

Detectar la fase pues se vuelve necesario para la supervivencia del CTA. Ustedes mismos…aquí les dejo en Excel, el resultado del calculo de indicador, para diferentes commodities de materias primas.

Y el resultado de la teoria, utilizando los datos de S&P indices, donde se aprecia la mejora relativa para los años 2009 2013 invirtiendo las posiciones, en la parte del CTA commodities para fases generales de reversion a la media.

https://us.spindices.com/indices/commodities/sp-systematic-global-macro-financials-index

PerformanceComparisonGraph (47  descargar excel

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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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CUANDO EL ANALISIS FUNDAMENTAL SE CASA CON EL ANALISIS CUANTITATIVO….

 

Despues de mucho leer, testear, y simular, llego a la conclusión que quizas en la gestión de carteras de renta variable existe una ineficiencia que parece no agotarse en el modelo capitalista……” a veces empresas con buenos fundamentales son correspondidas con fuertes revalorizaciones en su cotización con respecto al mercado….” (caso de crecimientos sostenidos en la cotización en el largo plazo….) pero no ocurre a la inversa (estariamos ante casos de revalorizacion especulativa o lo que se conoce como burbuja….. ).

Pero….entonces si compramos acciones con buenos fundamentales, cuanto vale la acción ? Pues la acción valdrá simplemente lo que el mercado quiera que valga, porque al final quien mueve la economía y el precio de las cosas es el propio mercado, e intentar dar una valoración inicial, podría no tener demasiado sentido.

“Acciones con buenos fundamentales, aparentemente sobrevaloradas cotizando a multiplos PER altos,  se revalorizan, se revalorizan y se revalorizan, y parecen no tener fin nunca”.

Comprar acciones con buenos fundamentales, y además con buena evolución dinamica en su cotización (analisis cuantitativo), podría ser más interesante, en terminos de rentabilidad riesgo,  que comprar buenas acciones a buenos precios…:

 

 

 

 

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