Objetivo 20%
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.
4. Analisis de fortaleza secctorial.
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), 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
– Estudios de estacionalidad, Unit Roots
– Cointegracion en Vectores Autoregresivos
Buenísima pinta tiene, es juntar todo en 1 la leche!!
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 ) 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…
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
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
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.
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