Gran trabajo, y seguro que tenemos varias semanas para pulir esta cartera, pero ya son tantas carteras que uno no sabe cual utilizar, pero esta idea abre muchas otras carteras, viendo el monitor de señales.
Aunque no lo parezca existe una lógica alrededor de las principales carteras y en un futuro artículo lo expondré.
La principal idea es que nos movemos desde la menor complejidad hacia la mayor.
De esta forma a la hora de escoger podemos elegir si queremos complicarnos más o menos e incluso cabe la posibilidad de simultanear más de una estrategia en cartera, creando un bloque para cada una de ellas.
Es decir, partimos de los "lazy portfolios" con el menor número de activos y menor necesidad de seguimiento, pasamos por estrategias que añaden el seguimiento de tendencias pero que no requieren muchos activos y por último llegamos al modelo que incorpora el mayor número de activos que sería el más complejo de todo.
En todo caso, basados en estrategias cuantitativas sencillas que no requieren más que aritmética simple puesto que justamente eso es lo que busco, modelos sencillos que cualquiera pueda aplicar sin depender de nadie.
Gran trabajo, como siempre, pero se me ocurre una pregunta. ¿Siempre inviertes en los activos con mayor score, aunque éste sea negativo? Si no lo has hecho así, se podría probar de irte a monetarios para rellenar los huecos si se da el caso que no hay 3 activos con score positivo, a ver si mejoran los resultados. Parece razonable no verte obligado a invertir en activos con tendencia bajista.
El modelo sí incluye a los activos monetarios entre los monitorizados, que entrarían en cartera (como una tercera parte) si el score del resto de activos fuera negativo.
Curiosamente, incorporar la restricción que planteas no mejora los resultados sino que los empeora ligeramente, aunque están muy igualados.
Incluso si aumentamos el nivel mínimo exigido al score al 1%, 2%, ..., 10%; los resultados van empeorando.
¿Por qué?
Porque ahí ya están entrando en juego esa parte de descorrelaciones y también movimientos más laterales donde las señales del scoring aportan menos.
Piensa que esos períodos en los que todos los activos (algunos bastante descorrelacionados) estén simultáneamente en negativo serán bastante extremos y tiene cierta lógica que sean bastante laterales sin tendencias claras, de manera tanto el score como el seguimiento de tendencias va a generar más señales falsas.
En todo caso siempre se puede aplicar lo que planteas como capa de seguridad adicional o incluso que el activo tenga tendencia alcista en base a la media móvil a 12 meses (252 días de mercado).
Por lo menos, a efectos del backtest, incorporar esa pequeña complejidad adicional no mejora los resultados, pero es una opción sensata para cubrir posibles escenarios más negativos que pudieran llegar a darse.
Gracias por la respuesta. Esto confirma que la intuición a veces no es correcta. Por cierto, aprovecho para darte otra idea para ir puliendo esta cartera si no lo has hecho ya, aunque no sé si estaríamos entrando en el terreno de la sobreoptimización. Se podría probar ir cambiando los pesos de las distintas rentabilidades temporales para obtener el scoring. Por ejemplo, supongo que conoces un indicador bastante famoso en el seguimiento de tendencias que tiene el "bonito" nombre de 13612W y que da más peso al momentum reciente, según la fórmula:
(Profitability in Last 1 months * 12 +
Profitability in Last 3 months * 4 +
Profitability in Last 6 months * 2 +
Profitability in Last 12 months)/4
Es sólo una idea para seguir explorando, pero cono te digo, no sé si estamos entrando en el peligroso terreno de la sobreoptimización. Nunca me queda claro cómo detectar esto.
He probado múltiples alternativas de ponderación y se mueven todas alrededor de unos mismos resultados.
Hay pequeñas mejoras y empeoramientos pero no grandes diferencias.
Curiosamente el factor más relevante del modelo es el número de activos seleccionados.
Si se aumenta por encima de 3 caen las rentabilidades sin mejorar demasiado la protección y si se reducen aumentan demasiado los peores escenarios.
Y tienes toda la razón, si se le añade demasiada complejidad a un modelo siempre aparecerá la sombra de la sobreoptimización a un período concreto que, si en el futuro no se da, podría hacer cambiar mucho los resultados.
Ese riesgo de excesivo "fine tunning" siempre existe, de ahí la importancia de que el conjunto de activos monitorizados incorpore suficiente diversificación / descorrelación.
Gran trabajo, y seguro que tenemos varias semanas para pulir esta cartera, pero ya son tantas carteras que uno no sabe cual utilizar, pero esta idea abre muchas otras carteras, viendo el monitor de señales.
Gracias Juan Carlos.
Aunque no lo parezca existe una lógica alrededor de las principales carteras y en un futuro artículo lo expondré.
La principal idea es que nos movemos desde la menor complejidad hacia la mayor.
De esta forma a la hora de escoger podemos elegir si queremos complicarnos más o menos e incluso cabe la posibilidad de simultanear más de una estrategia en cartera, creando un bloque para cada una de ellas.
Es decir, partimos de los "lazy portfolios" con el menor número de activos y menor necesidad de seguimiento, pasamos por estrategias que añaden el seguimiento de tendencias pero que no requieren muchos activos y por último llegamos al modelo que incorpora el mayor número de activos que sería el más complejo de todo.
En todo caso, basados en estrategias cuantitativas sencillas que no requieren más que aritmética simple puesto que justamente eso es lo que busco, modelos sencillos que cualquiera pueda aplicar sin depender de nadie.
Saludos.
Gran trabajo, como siempre, pero se me ocurre una pregunta. ¿Siempre inviertes en los activos con mayor score, aunque éste sea negativo? Si no lo has hecho así, se podría probar de irte a monetarios para rellenar los huecos si se da el caso que no hay 3 activos con score positivo, a ver si mejoran los resultados. Parece razonable no verte obligado a invertir en activos con tendencia bajista.
Gracias José Manuel.
Buena apreciación.
El modelo sí incluye a los activos monetarios entre los monitorizados, que entrarían en cartera (como una tercera parte) si el score del resto de activos fuera negativo.
Curiosamente, incorporar la restricción que planteas no mejora los resultados sino que los empeora ligeramente, aunque están muy igualados.
Incluso si aumentamos el nivel mínimo exigido al score al 1%, 2%, ..., 10%; los resultados van empeorando.
¿Por qué?
Porque ahí ya están entrando en juego esa parte de descorrelaciones y también movimientos más laterales donde las señales del scoring aportan menos.
Piensa que esos períodos en los que todos los activos (algunos bastante descorrelacionados) estén simultáneamente en negativo serán bastante extremos y tiene cierta lógica que sean bastante laterales sin tendencias claras, de manera tanto el score como el seguimiento de tendencias va a generar más señales falsas.
En todo caso siempre se puede aplicar lo que planteas como capa de seguridad adicional o incluso que el activo tenga tendencia alcista en base a la media móvil a 12 meses (252 días de mercado).
Por lo menos, a efectos del backtest, incorporar esa pequeña complejidad adicional no mejora los resultados, pero es una opción sensata para cubrir posibles escenarios más negativos que pudieran llegar a darse.
Saludos.
Gracias por la respuesta. Esto confirma que la intuición a veces no es correcta. Por cierto, aprovecho para darte otra idea para ir puliendo esta cartera si no lo has hecho ya, aunque no sé si estaríamos entrando en el terreno de la sobreoptimización. Se podría probar ir cambiando los pesos de las distintas rentabilidades temporales para obtener el scoring. Por ejemplo, supongo que conoces un indicador bastante famoso en el seguimiento de tendencias que tiene el "bonito" nombre de 13612W y que da más peso al momentum reciente, según la fórmula:
(Profitability in Last 1 months * 12 +
Profitability in Last 3 months * 4 +
Profitability in Last 6 months * 2 +
Profitability in Last 12 months)/4
Es sólo una idea para seguir explorando, pero cono te digo, no sé si estamos entrando en el peligroso terreno de la sobreoptimización. Nunca me queda claro cómo detectar esto.
He probado múltiples alternativas de ponderación y se mueven todas alrededor de unos mismos resultados.
Hay pequeñas mejoras y empeoramientos pero no grandes diferencias.
Curiosamente el factor más relevante del modelo es el número de activos seleccionados.
Si se aumenta por encima de 3 caen las rentabilidades sin mejorar demasiado la protección y si se reducen aumentan demasiado los peores escenarios.
Y tienes toda la razón, si se le añade demasiada complejidad a un modelo siempre aparecerá la sombra de la sobreoptimización a un período concreto que, si en el futuro no se da, podría hacer cambiar mucho los resultados.
Ese riesgo de excesivo "fine tunning" siempre existe, de ahí la importancia de que el conjunto de activos monitorizados incorpore suficiente diversificación / descorrelación.
Saludos.