Objetivo 20%

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Dalamar
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Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 28 Nov 2014 16:49

Tengo en mente hacer una estrategia de medio/largo plazo totalmente automatizada que me de un 20% anual de forma bastante diversificada e idealmente con una volatilidad decente para poder apalancar al 1.5

Es un proyecto muy ambicioso, pero segun he estado investigado lo considero posible:

Se basara en determinar el apalancamiento de la estrategia en funcion de:
1. Credito y apalancamiento del mercado en general.
2. Fundamentales globales, es decir CAPE10, book/value del mercado etc...
3. Indicadores Macro

El grado de apalancamiento sera entre 0.7 y 1.5, pero esto dependera mucho de los resultados historicos, ya que el objetivo es no tener nunca un draw down de mas del 50%, el (de)apalancamiento puede ser un hedge imperfecto llevado a cabo a traves de derivados, mi preferencia son las opciones.

Las acciones ha invertir se seleccionaran con los siguientes metodos:
1. Factores fundamentales que historicamente han rentado 20% o mas de media.
2. Beta, liquidez, volatilidad, hay estudios sobre como batir al mercado optimizando estos parametros.
3. Analisis de riesgo de quiebra basado en redes neuronales. (inteligencia-artificial-f124/)
4. Analisis de fortaleza sectorial.
5. Insiders.

Tambien habra cierto timing a la hora de sumar posiciones basado en estacionales, momentum y VIX principalmente, el momento se decidira en base a varios parametros que se optimizaran via Support Vector Machines (Kernels), usaremos Swarm Particle Optimizations.

Todos estos parametros se convinaran de la forma mas eficiente posible, pero trataremos de evitar el curve fitting, para ello bamos a usar tecnicas de Machine Learning, como SVMs y redes neuronales.

El lenguaje de programacion que se va a utilizar va a ser R, las ordenes de compra y venta necesitaran una aprobacion via email pero se realizaran automaticamente via API de IB, esta parte sera Java.

Hay muchos otros parametros que pretendo incluir en este sistema, mas bien quiero hacer un conjunto de sistemas que tengan poca correlacion, via diferentes estrategias, diferentes mercados y diferentes time-frames, lo cual ayudaria a mejorar el Sharpe Ratio conjunto y nos permitiria incrementar el apalancamiento.

Segun vaya, obteniendo resultados los publicare en un website que pretendo lanzar en unos meses (hopefully), http://www.investphere.com

Otras tecnicas que estoy estudiando para ver si pueden mejorar la rentabilidad y/o reducir la volatilidad son:
- ARMA/ARIMA/(G)ARCH
- Simulaciones de Montecarlo
- Hidden Markov Models (inteligencia-artificial-f124/hidden-markov-model-t1766.html)
- Estudios de estacionalidad, Unit Roots
- Cointegracion en Vectores Autoregresivos
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dave26
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor dave26 » 29 Nov 2014 17:45

Buenísima pinta tiene, es juntar todo en 1 la leche!! :lol:

Yo también estoy pensando en una estrategia pero más enfocado a sentimiento con twitter y google trends cogiendo a los influencers económicos y de opinión (Jose Carlos Diez y cia :lol: ) para tratar de llevar a cabo estrategia contrarian. Además, así me familiarizo con sus apis y puedo comprobar realmente si estas estrategias funcionan empíricamente como dicen los papers. Cuestión de jugar a ver si se puede sacar chicha de ahí también...

Vigilantexx
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Vigilantexx » 29 Nov 2014 21:52

Joer Dalamar, cuelga las botas en el banco y móntate tu chiringuito...solo con la carta de presentación ya captas pasta para tu turbo hedge fund

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Dalamar
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 30 Nov 2014 11:54

No es necesario colgar las botas en el banco, todo esto lo hago para invertir mi dinero, pero obviamente segun vaya teniendo mejor pinta se lo mostrare a los traders para ver si les interesa que haga estas cosas para ellos, el gran chollo para mi seria investigar todas estas cosas y ademas poder hacerlo en mi trabajo y que me paguen por ello, el paso que vendria despues seria el poder gestionar dinero de otros con ello, pero eso lo veo mas dificil ya que habitualmente las estrategias que mejor funcionan son las menos escalables.

Las preguntarse que me he hecho han sido, es posible obtener una rentabilidad de entre el 20 y el 30%? (Mas apalancamiento)

El sentido comun nos dice que hay unos pocos inversores legendarios como Buffet, Soros etc que si lo han conseguido, y yo voy a integrar algunas de sus tecnicas.... Pero hay que ser coherente y pensar que uno no va a ser tan bueno, como los traders legendarios, sin embargo si se investiga un poco mas se vera que dichos traders legendarios han conseguido una rentabilidad historica media de mas del 20%, pero en realidad en sus inicios conseguian bastante mas que eso, al crecer y hacerse famosos han gestionado tanto capital que ya no podian invertir en empresas de pequenia y mediana capitalizacion que es donde realmente estaban las mejores oportunidades, por otro lado hay un monton de restricciones para la gestion de capitales que tambien limitan mucho y esta el problema de que cuando gestionas el capital de otros, tienes a estos otros afectados por la psicologia de masas y aunque tu hagas bien las cosas ellos van a darte su capital para gestionar en los momentos en los que el mercado este caro y lo van a retirar en los momentos en los que este barato y como todo esto es a largo plazo y no buscando un timing a corto, no puedes tener el capital de otra gente parado durante anios esperando al momento adecuado, algo que si puedes hacer con tu propio capital.

Por lo que si, 20% es algo que han superado con creces muchos inversores legendarios incluso con muchas restricciones, y es una rentabilidad que han conseguido muchos otros que no se han hecho conocidos, por lo que es algo bastante factible.

El sentido comun me dice que hay estrategias que funcionan mejor que otras y suelen ser las no escalables ya que son oportunidades que estan mucho menos arbitradas.

Por otro lado hay multitud de sistemas que se han estudiado academicamente sobre todo en tesis doctorales que demuestran que se puede conseguir esa rentabilidad de forma consistente basadose en sistemas value, en redes neuronales y un muchas otras cosas que he mencionado, ire analizando muchas de ellas.... Mi idea es que poniendolas todas juntas y dejando que un sistema basado en inteligencia artificial las aplique de la mejor forma posible, lleguemos a minimizar el draw down (simple aplicacion de CAPM) y por lo tanto nos permita incrementar un poco el apalancamiento.

Que pasaria si las cosas no salen como pensamos? Pues dado que en realidad los sistemas se basan en comprar barato y en analizar la solvencia de las empresas, seria muy dificil que lo hagamos peor que el mercado, por otro lado estariamos muy diversificadosy seria muy dificil que muchas empresas de la cartera quebrasen.

En el fondo un indice es un conjunto de empresas que van entrando y saliendo del indice, creemos que es una inversion pasiva pero es bastante activa, nosotros vamos a poner unos parametros extra para que sea todavia mas activa pero basada en rebalanceo de la cartera de forma automatizada, si nos fijamos en las empresas que componian el Dow Jones de hace un siglo, casi ninguna de ellas existe, pero lo que es imprescindible hacer un rebalanceo de la cartera para que esta sobreviva a largo plazo y los indices hacen eso anualmente
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 30 Nov 2014 12:09

Lo primero que vamos a necesitar son datos historicos y vamos a ver como capturarlos.

Un gran problema suele ser que los datos historicos no son fiables, tiene erratas etc... esto es muy comun incluso en los de pago de baja calidad.

Tengo multipes fuentes de datos y pondre aqui como descargar muchos de ellos, vamos a hacer tareas automatizadas para compararlos y ver si son consistentes.

Pero como tengo acceso a una terminal de bloomberg vamos a comprobar cuales son los datos publicos mas fiables al compararlos con los de Bloomberg, obviamente lo ideal seria usar los de Bloomberg y Reuters, pero no puedo redistribuirlos por temas legales asi que los vamos a utilizar como forma de validar los publicos y poder valorar la calidad de las fuentes.
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Vigilantexx » 30 Nov 2014 18:31

Bolsa USA y UK si tienen un buen histórico ...las otras no

Ahora que enganchar un Apple ya no es cuestión de computación sinonde entendimiento profundo de esos negocios

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Re: Objetivo 20%

Mensajepor girado007 » 01 Dic 2014 11:22

medio/largo plazo que es? 5 y 10 años? De que depende que sea medio o largo?
DD del 50% para la cartera o acciones individuales?
curve fitting también se produce con redes neuronales. Yo prefiero los algoritmos genéticos sobre una hipótesis de mercado lógica.
La volatilidad no es lineal, sino que va dando saltos. Garch y cia son técnicas que están muy bien para los cálculos que se presentan desde un departamento de riesgos a su jefe para que duerma mejor, pero cuando llega el evento inesperado, la liquidez desaparece y la volatilidad pega el salto que nadie esperaba.

Me gusta mucho el proyecto, yo quiero iniciar uno similar, aunque con otras estrategias locas que se me van ocurriendo. Pero este año tengo la lista ya completa y no consigo ser tan productivo como tu Dalamar, es espectacular.

Supongo que ya lo conocerás, pero para R tienes un paquete de acceso a los datos de la web:
https://www.quandl.com/. Si no lo conocieras, pasate, es muy interesante porque con un simple registro tienes acceso a muchas bbdd publicas desde un solo lugar sin límite de requests.

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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 01 Dic 2014 12:09

La idea es hacer estrategias diversas, unas de medio plazo y otras de largo plazo, para que teniendo menos correlacion redujamos la volatilidad media, obvio que la volatilidad no es constante, pero de lo que se trata es de tener un drawdown medio mucho mas reducido.

Otra forma de reducir la correlacion es aplicar estrategias a spreads en vez de a acciones concretas.

El apalancamiento hay que aplicarlo con cuidado, ya que la finalidad que tiene es evitar que tengamos que cerrar posiciones por margin calls, por eso mismo lo que menciono es una volatilidad/draw down maximo del 50% en la cartera, pero no apalancarse en empresas concretas ya que eso nos podria llevar a tener que cerrar posiciones concretas, por lo que es mejor apalancar la estrategia de forma un tanto imprecisa mediante opciones a ETFs o indices.

Las redes neuronales son una herramienta mas y por supuesto que pueden producir curve fitting, pero hay muchas tecnicas para identificar el curve fitting como simular consiciones un poco diferentes para ver si la estrategia da resultados un poco diferentes o mucho, hay mucha literatura al respecto.

Quandl ya lo conocia es una gran fuente de datos, hay unas cuantas mas, tengo intencion de descargar todo lo que pille e ir almacenandolo segun llegue para luego procesarlo y estandarizarlo.
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 27 Dic 2014 13:40

Bibliografia que estoy utilizando: (Los lenguajes de programacion son Java y R, aunque quiza use algo de Python y Scala)

Thesis Using Neural Networks and Genetic Algorithms to Predict Stock Market Returns
An Introduction To Support Vector Machines And Other Kernel-Based Learning Methods - Nello Cristianini And John Shawe Taylor
An Algorithm for Pattern Discovery in Time Series
An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods
Application of Hidden Markov Models and Hidden Semi-Markov Models to Financial Time Series
Applied.Time.Series.Econometrics, Lutkepohl,.Kratzig - 2004
Arnold Zellner - The Structural Econometric Time Series Analysis Approach
Asymptotic Theory of Statistical Inference for Time Series
Bodis - Financial Time Series Forecasting Using Artificial Neural Networks Thesis, 2004
Boltzmann Machine Learning with Latent Maximum Entropy Principle
Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques 3ed - Ian H.Witten - 2011
Data Mining In Time Series Databases - World Scientific
Deep Learning using Linear Support Vector Machines
Detection Of Chaos And Fractals From Experimental Time Series
Determinism and Chaos in Long Financial Time Series
Nello Cristianini - Support Vector And Kernel Machines
Econometrics - Novel Time Series Analysis And Prediction Of Stock Trading Using Fractal Theory And Time Delayed Neural Network
Financial Forecasting Using Neural Networks
Forecasting Financial Markets Using Neural Networks- An Analysis Of Methods And Accuracy
Genetic Algorithms and Support Vector Machines for Time Series
Genetic programming-based chaotic time series modeling
Learning with Kernels - Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond
Long Memory Pattern Modelling and Recognition System for Financial Time-Series Forecasting
Machine Learning A Probabilistic Perspective by Kevin P Murphy - Mit Press - 2012
Machine Learning in Action 2012 - Manning
Multiscale Analysis of Complex Time Series - Integration of Chaos and Random Fractal Theory, and Beyond
Advances in Machine Learning I and II - 2010 - Springer
Neural Networks and Statistical Learning - 2014 - Springer
Statistical and Machine-Learning Data Mining - Techniques for Better Predictive Modeling and Analysis of Big Data by Bruce Ratner, 2Ed - 2012
Time Series Prediction With Artificial Neural Networks - 2000
Time Series Based Econometrics - 'Unit Roots and Cointegration' - M Hatanaka - Oxford University Press - 1996
Using Neural Networks And Genetic Algorithms To Predict Stock Market Returns.
From Curve Fitting to Machine Learning Intelligent Systems Reference Library Springer - 2011
Advances in Machine Learning I. Dedicated to the Memory of Professor Ryszard S.Michalski Studies in Computational Intelligence Springer - 2010
Ensembles in Machine Learning Applications Studies in Computational Intelligence - Springer - 2011
Analysis of Financial Time Series - Third Edition - Wiley
Bayesian Reasoning and Machine Learning - 2013
Fourier Analysis of Time Series - An Introduction - Second Edition - Wiley
CRC Press - Hidden Markov Models for Time Series - An Introduction Using R - 2009
Introducing Monte Carlo Methods with R - Springer - 2009
Introductory Time Series with R - Paul S.P. Cowpertwait and Andrew V. Metcalfe - Springer - 2009
Machine Learning For Hackers - 2013
Machine.Learning with R - 2013 - PacktPub
Pfaff B. - Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R - 2008
Springer- Time Series Analysis and Its Applications. With R Examples. Third Edition - 2010

La bibliografia consiste en estudios, tesis doctorales y libros.

Nota: Ire editando este comentario segun agregue o quite bibliofrafia y pondre comentarios especificos sobre textos concretos.
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 29 Dic 2014 12:16

La idea principal de esta iniciativa es automatizar totalmente el proceso de inversion, aplicar todos los sistemas que consideremos beneficiosos en la toma de decisiones y dejar que la inteligencia artificial haga uso de ellos en la mejor forma posible, para ello vamos a investigar y automatizar donde, cuanto y cuando colocar nuestros activos, lo que se suele "Tactical Asset Allocation", hay muchos estudios de medio y largo plazo al respecto, he hablado de varios de ellos en Inbestia, voy a agregar uno mas aqui basado en renta fija:

Numerous academic studies have shown that asset allocation is the single most important determinant of portfolio returns. We accept this premise but note that an optimal asset allocation strategy must still be determined based on dynamic conditions. Using the principles of intermarket analysis and the relationship between the total return of the 10-year Treasury and the 30-year Treasury, we develop one such strategy. We find that an active strategy that uses the signaling power of these Treasury bonds to position into either the stock market or Treasuries can be used to outperform a buy and hold stock portfolio on an absolute and risk-adjusted basis. We also find that the signaling power of Treasuries can be used to enhance asset allocation decisions and traditional rebalancing. The predictive behavior of Treasuries on equities is a market anomaly that has persisted over time, and has served as an anticipatory gauge of expansionary or contractionary conditions which favor stocks or bonds. Contrary to the Efficient Market Hypothesis, the information provided by relative total return Treasury movement does not appear to be priced in immediately by broad stock market averages, and therefore may be exploitable for active traders and tactical asset allocators.


Fuente: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? ... lg=1&pos=1

Ahora toca descargar los datos necesarios y automatizar las señales que produzca este sistema, haremos lo mismo con otros sistemas similares y veremos como se pueden combinar para filtrar mas si es posible las entradas y salidas, asi como optimizar donde colocar nuestros activos.
Adjuntos
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