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TRADERS´ 11.2018
Implementación
Con implementación nos referimos
a cómo vamos a trabajar el conjunto
de señales de entrada y salida que en
principio nos aporta el sistema. Esto
implica por un lado determinar el
tamaño de la posición que vamos a
tomar en el mercado, determinando
así nuestra exposición y por otro ver
cómo integramos el sistema para
que funcione en combinación con
otros, es decir, creación de la cartera.
El tamaño de la posición debe ser
acorde con los objetivos y reque-
rimientos que tengamos para el
producto. Se trata de responder a la
pregunta sobre cuánto capital voy
a arriesgar en la próxima posición.
Como premisa partimos de que los
resultados que vamos a obtener
son independientes unos de otros,
no existe relación entre el resultado
del próximo trade y el realizado anteriormente (en caso
contrario podríamos aumentar o reducir la exposición en
función de esas previsiones y directamente implemen-
tarlo en la estrategia).
El tamaño de la posición está regido a su vez por un algo-
ritmo que nos potenciará las bondades de la estrategia
dado que irá componiendo el retorno. Sin embargo hay
que tener en cuenta lo siguiente:
• Un algoritmo de gestión monetaria no convertirá una
es-trategia perdedora en una ganadora.
• Éstos algoritmos “amplifican” la curva de resultados,
se in-crementa la volatilidad y aumentan los benefi-
cios pero también las pérdidas
Veamos un ejemplo en ilustración 5 de lo que le hace un
algoritmo de Money Management a una misma curva de
resultados
La creación de cartera es otro de los aspectos fundamen-
tales en gestión de las inversiones. La idea, como saben,
se centra en el concepto de diversificación como meca-
nismo para reducir la volatilidad global.
¿Cuántos activos/sistemas necesitaríamos para obtener
un adecuado grado de diversificación? Sin entrar en
consideraciones técnicas de las correlaciones existentes
(IC: Intraportfolio correlation) podemos estimar que con 6
o 7 activos ya habremos reducido buena parte del riesgo
diversificable.
4) Test Profile
Este proceso concluye con el resumen de las propie-
dades estadísticas de la estrategia. Su función es
que sirva de base para determinar lo que podemos
esperar de la misma.
Su sección más importante es la determinación de
los riesgos de la estrategia. Aquí es usual recurrir
a técnicas como análisis de Montecarlo que nos
permiten simular el conjunto de caminos posibles
compatibles con las propiedades de la curva de
capital.
Hay varios consejos que me gustaría trasladar
• Nunca hay que perder de vista el objetivo de realizar
la eval-uación: obtener un conjunto de estadísticas
que me permita establecer una expectativa deter-
minada sobre el desempeño futuro del modelo.
Por ello hay que centrarse en obtener re-sultados
“realistas”.
• Idealmente no usaremos la serie temporal utilizada
en la fase de Diseño en la evaluación dado que intro-
duciría sesgos de optimización. Al terminar el Diseño
ya sabríamos que la es-trategia funciona bien sobre
esa serie temporal. Habremos ido introduciendo
filtros en la misma para que salga bien, por lo que no
nos sirve para evaluarla.
• El quid de la cuestión es evitar la sobreoptimización a
toda costa.
Se puede apreciar que a partir de unos 6 activos la reducción del riesgo apenas varía al incrementar el
número de activos a la cartera.
Fuente: Propia
G7
Relación Riesgo diversificable/ nº de sistemas