Cartera Eficiente Bolsia.com

En este primer artículo voy a empezar a explicar conceptos fáciles de entender para después entrar en áreas más complejas necesarias para comprender que detrás de la gestión cuantitativa de activos hay muchas finanzas y sobre todo sentido común

Bolsia.com es una comunidad de inversores en bolsa cuyo objetivo ha sido crear entre todos un fondo de inversión o SICAV, para ello se intenta crear unos algoritmos que permitan seleccionar aquellas carteras que forman parte del fondo.

La primera idea es representar mediante un gráfico de dispersión la rentabilidad anualizada respecto a la volatilidad tal como se muestra en el siguiente gráfico:

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Si pensamos desde el punto de la eficiencia, podemos considerar que la frontera eficiente está formado por aquellas carteras que dado un riesgo dado ( volatilidad ) se maximiza la rentabilidad anualizada.

Siempre se va a preferir aquella cartera que ofrezca mayor rentabilidad que otra para un mismo riesgo. Por ello las carteras eficientes son aquellas que están delimitadas por la línea roja.

De hecho la cartera Dgc estaría en ese subconjunto (aunque quede por arriba de la línea roja representada). La rentabilidad de está cartera es sorprendente, con una rentabilidad anualizada cercana al 30% durante más de cinco años

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Si consideramos el subconjunto de aquellas carteras que forman parte de la línea de cartera eficientes podemos representarlas en el siguiente gráfico de dispersión:

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Las carteras que forman parte de nuestro fondo son aquellas que están en la frontera eficiente. Ahora bien los puntos de la cartera eficiente se van moviendo, por lo tanto se tiene que crear un modelo que garantice una estabilidad y sobre todo rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras.

Por ello la creación de modelos cuantitativos de gestión tratan de buscar algoritmos que busquen la estabilidad de la cartera y sobre todo que se obtenga rentabilidades positivas el mayor número de los meses.

Una de las ventajas del modelo de gestión cuantitativa de Bolsia, es que se simplifica considerablemente la busqueda de acciones, dado que solo nos enfocamos en buscar carteras y la unión de estas genera una cartera global con más de 40 acciones, diversificada.

Muchas gracias por esta exposición.
Por fín, un rayo de luz en el proyecto: el ver que hay una idea coherente en cómo se va a gestionar qué carteras entrarán en la Sicav.

Siguiendo con la argumentación antes expuesta vamos a definir el punto que queremos situarnos dentro de la frontera eficiente, que va a coincidir donde se sitúa actualmente el fondo Bolsia SICAV

Lo lógico sería pensar en aquel que se obtiene mayor rentabilidad anual, pero tenemos que tener en cuenta que dicho punto se basa en rentabilidades y volatilidades pasadas. No se tiene porque cumplir en el futuro, por ello replicar una cartera que lo ha hecho muy bien no quiere decir que lo siga haciendo bien.

La idea de Bolsia SICAV es buscar un conjunto de carteras que muestran una estabilidad en sus ratios de rentabilidad y riesgo para intentar hacer un subconjunto que siga haciéndolo bien.

No hay que olvidar que cada cartera en si es dinámica dado que el gestor está continuamente cambiando los pesos y su composición.

Ahora bien los mercados financieros siguen tendencias claras en eso se apoya la gestión de Bolsia SICAV, aunque sabemos que es imposible que todas las carteras lo hagan bien, si en conjunto. Algunas lo harán mejor de lo esperado que compensarán a aquellas que lo hacen mal, que acabarán saliendo del subconjunto.

Por ello definir el intervalo de tiempo para seleccionar las carteras, así como los niveles de riesgo óptimos es fundamental para situarse en la frontera eficiente.



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Como vemos en el gráfico anterior el fondo Bolsia SICAV se sitúa en la frontera eficiente, sin embargo el índice EUROSTOXX 50 no es eficiente, porque para un nivel de riesgo del 15.5% de volatilidad obtiene una rentabilidad del 5.5% de promedio anual.

¿Por qué nos comparamos con el Eurostoxx 50?

En principio nos comparamos con el principal índice de bolsa en Euros, dado que nuestro fondo es en Euros. Ahora bien no hay que tener complejos en compararse con otros índices siempre que estén en Euros para ver que tiene sentido invertir en nuestro fondo, y no en otro del mercado.

Enlace: http://studenttheses.cbs.dk/bitstrea...pdf?sequence=1

Cita:

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Iniciado por Howardburbuj

Muchas gracias por esta exposición.
Por fín, un rayo de luz en el proyecto: el ver que hay una idea coherente en cómo se va a gestionar qué carteras entrarán en la Sicav.

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Los algoritmos son complejos de hecho se basan en buscar relaciones robustas pero lo importante es comprender que si se hace una cartera a partir de las mejores es complicado hacerlo muy mal.

Un Saludo.

Relaciones Robustas - Estadística Robusta

Una de las cosas que he aprendido después de dedicar años a la creación de sistemas de inversión automática es que los sistemas muy complejos no funcionan. Cuantas más ecuaciones pongas, más optimización se necesite el sistema está llegando a Overfitting

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Crear sistemas basados en ecuaciones como estas:

Serie = 2*cos(0 - pi/2) + cos (20) + ruido

¿Pensáis que el mercado sigue formulas complejas? No, el mercado es en un 90% aleatorio es decir que no se puede predecir...


Es muy común que la gente que se dedica a crear sistemas de inversión quiere hacer pensar que por la utilización de sistemas de Inteligencia Artificial y sistemas muy complejos para algo que no sirve para nada.

Lo primero que hay que tener en consideración: El futuro no se puede predecir

Existe un riesgo máximo que puedes asumir, mucho riesgo te lleva a la ruina, es cuestión de tiempo para ello simplemente la formula de Kelly te muestra cuál es el riesgo máximo que puedes tener:

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En Bolsia el riesgo lo limitamos de la siguiente forma:

1 Invertimos en empresas de alta capitalización más seguras que las Small Caps
2 No invertimos más del 5% en un valor.
3 No se utilizan derivados
4 No te puedes apalancar
5 La cartera se conforma a partir de 25 estrategias diferentes con lo que no existe el sesgo del gestor a elegir acciones determinadas.

Gracias por las explicaciones, y por el trabajo.

Me parece estupenda esa línea de trabajo Miguel.
Máxima eficiencia con un determinado nivel de riesgo controlado :encouragement:

Detrás de la Gestión de Activos no es tanto hacer modelos de análisis técnico sino cuantificar la relación riesgo - rentabilidad.

Todos estos años estoy realizando modelos que tratan de maximizar la rentabilidad dado un riesgo. Lo más curioso de todo es pensar que a más riesgo más beneficio y no es cierto, la clave siempre es saber que riesgo máximo tienes que utilizar en cada momento.

El problema de la creación de la cartera de Bolsia, se basa en ir creando reglas de sentido común con una base sólida financiera.

Por ejemplo:



- No tiene sentido que las carteras que pierden dinero en el año formen parte de la cartera de Bolsia SICAV

-No tiene sentido que las carteras que tengan un Ratio Sharpe inferior a 0.5 formen parte del Fondo

Hay muchas reglas que al final te llevan siempre a lo mismo, a carteras como está:

http://www.bolsia.com/velascoaki

http://www.bolsia.com/dgc

http://www.bolsia.com/aitor

A estás alturas tenemos que lanzar la SICAV como sea, puedo dar más argumentos, podemos estar 10 años más simulando, pero en un 99% es muy buen producto. Porque todo siguen reglas y nada se lleva a la improvisación.

Estabilidad de la Carteras en el largo plazo

Al invertir en una cartera de muchas acciones hay un riesgo que desaparece, que es el riesgo específico de una acción.

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Un Ejemplo lo podemos ver en las acciones de Banco de Valencia que se vieron afectadas por el riesgo específico:

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En tres años multiplico su valor por 10, pasando de 1 Euro a 10 Euros, en poco tiempo volvió a 1 euro.

¿La SICAV de Bolsia tiene riesgo especifico?

R: No porque la cartera de la SICAV la conforman 25 carteras que a su vez tienen de media entre 8 a 10 acciones.

Además ninguna acción puede tener un peso superior al 5% en el momento de su compra. Con ello el riesgo se disminuye considerablemente.

Otra medida que tiene es que solo se eligen carteras que pertenecen al Top25 Total y la condición para estar en ese top, es tener rentabilidad positiva en el año.

Detalle del Top25 Total: http://www.bolsia.com/top25candidatestotal.php

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¿Bolsia SICAV es un índice de Bolsa?

Efectivamente es un índice de carteras de Bolsa que a su vez es un índice de carteras de acciones,

¿Eso significa que todos los años lo va a hacer bien?

Es imposible que todos los años lo haga bien, porque el Top25 Total son las mejores carteras que hay en el momento, no quiere decir que esas carteras lo vayan a hacer bien en el futuro. Rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras.

¿ Qué hacen los algoritmos que controlan la SICAV?

Intentar minimizar el Drawdown lo máximo posible, es decir INTENTAR NO PERDER NUNCA, asumiendo que esa meta es imposible.


Ejemplo de Cartera que ya no pertenece al Top25 Total sobre ser bastante buena:

http://www.bolsia.com/peihoo

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Peihoo es una cartera bastante buena pero este año está perdiendo dinero por ello no pertenece al Top25 Total, seguimos la estrategia de cortar perdidas da más garantía seguir una cartera que gana dinero en el año.

El DRAWDOWN

El Drawdown es tal vez lo peor de cualquier estrategia. Cuando el fondo empieza a caer es cuando puede hacer que tu confianza en tu sistema se hunda, es tal vez cuando te das cuenta que todas las simulaciones no tienen nada que ver con la realidad.

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¿Se pueden evitar los Drawdowns?

Los Drawdowns pueden ser más pequeños a cambio de tener una menor rentabilidad. Por ello es bueno tener un sistema automatizado que te permita aprender de los errores de la estrategia

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La Gestión de un fondo de Renta Variable supone asumir un riesgo, dicho riesgo te puede hacer perder bastante dinero, solo una cartera diversificada es la que te puede evitar dichos riesgos. Hay que minimizar el riesgo específico de una acción

Big Data - Data Learning

Big data is data sets that are so voluminous and complex that traditional data-processing application software are inadequate to deal with them. Big data challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating, information privacy and data source.

Actualmente la base de datos generada por todas las carteras de Bolsia tiene más de 10 millones de datos, está información es la que se utiliza para buscar modelos robustos para gestionar Bolsia SICAV

Como medir el Riesgo de una Cartera

A la hora de saber que riesgo estamos asumiendo en nuestra cartera es conocer la Beta de las posiciones que tenemos en nuestra cartera. Para ello lo primero que tenemos que saber que Beta tiene cada una de las posiciones (esta es la forma más fácil de conocer el riesgo que asumimos ahora), se puede complicar mucho más, pero la idea es tener las ideas claras.

En el campo profesional se suele contar con monitores Bloomberg que te permite obtener datos fácilmente, aunque el coste no es asumible por un inversor particular, no por ello es fácil calcular la Beta o encontrarla calculada por internet.

Ejemplo Beta de Endesa:

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La Beta de Endesa es 0.715

La podéis calcular de forma estadística a partir de la siguiente formula:

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¿Qués es la Beta y para que sirve?

La Beta se encarga de medir el riesgo de una acción respecto al mercado, en este caso el índice. Si una empresa tiene una Beta superior al mercado significa que tiene más riesgo e inferior que tiene menos riesgo que el mercado.

Un negocio que tiene menos riesgo que el mercado es aquel que tiene los ingresos estables y garantizados como puede ser una empresa eléctrica como Endesa. Sin embargo una empresa con un riesgo superior al mercado puede ser una empresa tecnológica, porque no suelen tener ingresos y si muchas perdidas buscando obtener un mayor beneficio en el futuro, por ejemplo Amazon.

Ejemplo didáctico:

Endesa

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Amazon

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Beta Endesa:0.68
Beta Amazon:1.54

Beta de Amazon = 2.264 Beta de Endesa

Luego utilizando el criterio de la Beta, Amazon tiene 2.264 más riesgo que Endesa

(este ejemplo no es 100% correcto porque la Beta se ha calculado respecto mercados diferentes, en un caso el IBEX35 y en otro el S&P500)

¿Cómo calcular el riesgo de mi cartera de una manera simple y rápida?


Tenemos que multiplicar la Beta de cada acción por el peso que tiene en la cartera (% de la cartera). La Beta de la liquidez es 0, como es lógico una cartera 100% en liquidez no tiene riesgo.

Este es un ejemplo simple, pero el error que se comete es mínimo para pocas acciones (no se consideran la correlación de las acciones, lo que haría que la Beta global fuera inferior).


Beta de Cartera > 1 Nuestra cartera sube o baja más que lo hace el mercado
Beta de Cartera < 1 Nuestra cartera sube o baja menos que lo hace el mercado

Por eso las carteras que más suben en mercados alcistas son las que tienen una Beta mayor, pero cuando el mercado cae, son las que más caen.

En este tema de hace 6 años explico como se calcula la Beta en Excel:

http://www.bolsia.com/blog/calculo-d...cion-cotizada/


Nota: Desgraciadamente enseño algo que todo el mundo tendría que conocer para saber a lo que se expone con sus inversiones. Tener una cartera con Beta superior a 2, puede hacerte perder un 40% de su patrimonio ante una corrección de los mercados.

Ejemplo Cálculo Beta actual de la peor cartera del Año de Bolsia:

Como ejemplo voy a mostrar algo que demuestra que el cálculo de la Beta sirve para algo, la peor cartera en rentabilidad en Bolsia este año tiene una rentabilidad del -13.51%, se trata de una cartera que invierte en compañías petroleras americanas que han sido muy castigadas en los últimos años. El creador de la cartera pensará que los precios pueden volver a su cotización anterior, también pienso que al tratarse de un juego no se preocupa por las posibles perdidas

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Lo importante es que tiene una Beta de 1.76, tiene un 76% más riesgo que el mercado, a eso hay que asumir que ha apostado por un conjunto de valores que lo hacen peor que la media del mercado. Con ello tenemos la explicación del resultado.

Por último una Beta superior a 1 no es mala siempre que nos encontremos en un mercado alcista, y sepamos seleccionar las acciones que producen mayores resultados que la media del mercado.

Ejemplo Excel Cálculo Beta Cartera: http://gestionquant.com/2018/03/25/c...cion-cotizada/

La Gestión del Riesgo te ayuda a no perder dinero por no a Ganarlo

La Gestión del Riesgo te ayuda a comprender el riesgo que asume una cartera de Bolsa en un momento determinado, pero no te va ayudar a ganar dinero. Para ganar dinero hay que saber seleccionar los valores que lo van a hacer mejor que el mercado. Es tal vez lo más complicado. Esa tarea en Bolsia la hacen los personas que compiten en el juego. Al final se trata de utilizar los datos que generan para crear un fondo.

¿Puedes hacer un sistema para inversión automatizada?

Si claro, pero esas carteras competirían con las demás y al final entrarían en Bolsia SICAV, de hecho en un futuro se podrá permitir conectar ordenadores a Bolsia para que robots gestionen carteras.

Cuando se creo Bolsia en el 2011 tenía un programa que gestionaba carteras, de hecho podéis ver los valores que selecciono dicho programa en la siguiente cartera:

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En mi opinión cuanto más automatizada este la gestión de activos mejores resultados se van a obtener, un gestor tiende a asumir muchos riesgos cuando la Bolsa Sube, y al contrario. Un programa con una base de datos histórica lo suficiente grande como la que tenemos en Bolsia, puede crear fondos muy rentables capaz de superar a cualquier fondo del mercado.

Un Saludo.

Siguiendo el tema de la Beta, hay muchas teorías de inversión sobre la creación de carteras con Beta < 1 o Beta >1 y cuál se comporta mejor en el largo plazo.

Está demostrado que las carteras con Beta < 1 superan al mercado en el largo plazo, es un tema muy interesante, la explicación es simple, NO SABEMOS MEDIR EL RIESGO

Un problema de la Beta es que considera que el riesgo y la rentabilidad es lineal, cuando sabemos que no sucede eso por la formula de Kelly

La evidencia da la razón a invertir en acciones con baja Beta

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Estamos hablando de rentabilidades de 10 veces más como se muestra en el gráfico anterior. Aquí tenemos otra Anomalía del mercado que es conveniente estudiar.

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Otro claro ejemplo, las carteras con menor Beta en el largo plazo superan al mercado.


Teoría de Miguel Tarazona, porque sucede ese motivo

1. Un inversor no suele fijarse en la Beta a la hora de invertir, busca aquellas acciones que siguen una tendencia alcista y si puede ser de rentabilidades de doble dígito mejor.
2. Son valores con PERs altos, que no se basan en el beneficio y más en expectativas (Tesla, Facebook, Netflix...)
3. Son modelos de negocio basados en intangibles, más que en activos reales

Se crean burbujas que explotan tarde o temprano, por la IRRACIONALIDAD DE LOS INVERSORES, sin embargo las acciones de empresas con Beta < 1 son estables, tienen beneficios constantes, no se basan tanto en expectativas, no suelen defraudar a nadie, y suelen pagar dividendos o amortizar capital. Son las acciones que invierte Warren Buffet.

La importancia de la Volatilidad

Un indicador que se utiliza bastante en finanzas es la volatilidad como medida estadística para definir el riesgo. En la Gestión de activos se utiliza el VaR ( Value at Risk) que hablaremos más adelante. Hemos introducido la Beta, y para recordar como se calcula he creado un tema en mi nuevo blog:



La volatilidad tiene mucha importancia, porque un aumento de la volatilidad en bolsa vienen acompañadas de caídas importantes en los precios de las acciones. La explicación es bastante simple solo hay que observar una serie histórica de un activo financiero para ver la relación existente:

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Entre las líneas amarillas observamos la evolución del S&P500 durante dos años, periodo previo a la fuerte caída de febrero del 2018. Con ello vemos que hemos entrado en un periodo de fuerte volatilidad, que pueden traer fuertes caídas en los índices. Los círculos naranja muestran como nos encontramos ante momentos de fuerte volatilidad.

Concepto de Volatilidad
La volatilidad es la variabilidad de la rentabilidad de una acción respecto a su media en un periodo de tiempo determinado. Cuando esa volatilidad se compara con la volatilidad del mercado se le denomina beta (β).

Como hemos visto es un problema importante hacer frente a la volatilidad, de hecho el software que gestiona Bolsia Sicav ha actuado mal, dándonos unas perdida entre el 2% al 4% por la mala calibración del modelo.

Cosa que es normal porque nos enfrentamos a datos nuevos que no habíamos visto nunca. La idea es utilizarlos para incorporarlos al modelo para ser más robustos en el futuro.

Entre las nuevas medidas que se van a introducir es eliminar de la cartera de Bolsia Sicav todas las acciones con caídas superiores al 10% en un año determinado, pese a estar en las carteras seleccionadas para su confección. Hemos tenido perdidas importantes por tener acciones como:

Facebook

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Tesla

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Los mercados pueden cambiar bastante por ello hay que estar preparado para hacerlos frente. Hasta ahora el riesgo a una acción determinada se controlaba fijando una exposición no superior al 5% en la cartera Global.

Con la nueva medida de no superar una perdida del 10% en el año, una acción puede tener un impacto máximo del -0.5% en la rentabilidad de fondo.

Por eso acciones como Tesla o Facebook no van a entrar en la cartera de Bolsia Sicav más durante el 2018.



Un Saludo.

Software Gestión Quant

Estoy "empaquetando" todos los programas que tengo que utilizo para la gestión de Bolsia SICAV. El software tiene las siguientes secciones

Datos

Se recopilan todos los datos necesarios para realizar los cálculos, desde todo el histórico de acciones, dividendos e histórico de carteras de Bolsia. La ventaja de este módulo es que se va a comunicar directamente con la Base de datos de Bolsia, con ello va a ser más fácil subir históricos de dividendos que tanta falta nos hacen.

Sistemas

En este apartado se definen distintos sistemas que se utilizan para la gestión de la SICAV, como el de "la cartera eficiente", tengo muchos más. Por ello es importante tener bien parametrizado los sistemas para una gestión automática.

Backtesting

Una vez definidos los sistemas se realizan simulaciones con todos los datos disponibles. Para ver como se comportan con todo el histórico.

Permite generar históricos en hojas Excel donde se ve las compras, ventas, dividendos que genera cada sistema. Esto ayuda bastante a "aprender de los errores"

Riesgos

Tal como he ido explicando, lo importante es conocer los riesgos que tiene la cartera en cada momento, por ello dicha parte se encarga de medir el riesgo de la SICAV y realizar la venta de activos que supongan un aumento del riesgo sobre el máximo fijado.

Reports

Permite crear reports de forma automatizada, de la posición de la SICAV, tal como realizan todos los fondos existentes en el mercado.

Ejemplo de la aplicación:

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Ejemplo de Report: (pepito no es el nombre del report, es un ejemplo antiguo que tenía, la idea es integrarlo todo en una aplicación).

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Un Saludo.

Si no pasa nada el fondo se pone en verde este mes en el año, creo que se puede conseguir una rentabilidad anual entre el 10% al 20% para volver la media al 15% anual.

Todo lo que ha pasado nos va a servir para hacer modelos más robustos de gestión, de hecho el susto que hemos pasado en los mercados se debe a un aumento repentino de la volatilidad, los modelos funcionaron mal por el mercado se giro varias veces pero lo importante si hubiera sido la "Gran Corrección" hubieramos estado fuera del mercado.

El VIX sigue cayendo el mercado es alcista:

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Un tema que hay que seguir actualizando con las novedades