Arlette
05-12-2014, 07:23 PM
En los últimos años, y gracias al enorme crecimiento en la disponibilidad de información y las tecnologías de desarrollo de sistemas, ha crecido en forma exponencial la utilización de estrategias cuantitativas de trading en los mercados. A continuación, una breve guía para inversores interesados en adentrarse en este fascinante mundo.
Como su nombre lo indica, las estrategias cuantitativas están basadas en datos puros y duros, sin darle lugar a las subjetividades ni opiniones por parte del operador. Existe una amplia variedad de estrategias de este tipo, tanto en lo que se refiere a los mercados en los que operan como a los tipos de operaciones y la información que procesan.
Existen sistemas de trading cuantitativo en el mercado de divisas y futuros que operan en forma intradiaria, en muchos casos manteniendo las posiciones durante unos pocos minutos. Incluso, algunas firmas de trading de alta frecuencia aplican modelos que procesan la información y toman posiciones en términos de microsegundos.
En el otro extremo, algunos modelos cuantitativos de trading son para inversores de largo plazo en ETFs o acciones; estos pueden rebalancear los portafolios de manera anual, demandando un nivel de atención y actividad considerablemente reducido por parte del operador.
En general, los sistemas más enfocados a corto plazo tienden a centrar su atención en variables relacionadas con el análisis de precios: tendencias, indicadores de sobre-compra y sobre-venta, aceleración de precios, etc. También, es muy habitual que estos sistemas incorporen información proveniente del flujo de órdenes de compra y venta en el activo en cuestión.
Los sistemas de mediano y largo plazo pueden incluir una mayor cantidad de datos fundamentales, ya sea sobre un activo o sobre variables económicas y financieras en general. Estimaciones económicas, crecimiento de ventas, márgenes de rentabilidad y ratios de valuación son algunos de los factores que estos modelos incorporan para la toma de decisiones.
Una de las grandes ventajas de los sistemas cuantitativos de trading es que permiten realizar estudios estadísticos sobre los retornos del sistema en cuestión. Es decir, si el análisis se realiza en forma adecuada, el operador puede tener una idea bastante concreta sobre los niveles de pérdidas y ganancias que el sistema hubiera generado en el pasado.
Por otro lado, es importante tener especial cuidado con esta clase de estadísticas. En primer lugar, el comportamiento pasado de retornos no garantiza que los resultados futuros se mantengan dentro del rango pronosticado, aún en el caso de haber realizado un análisis completo y exhaustivo sobre los retornos pasados: el futuro es siempre materia de probabilidades y no de certezas.
Se recomienda evitar los sistemas de trading “enlatados” o “prefabricados”, es decir, aquellos que prometen estadísticas de retornos atractivas, pero sin desglosar los criterios bajo los cuales el sistema toma las decisiones ni las órdenes concretas de entrada y salida que hubiera generado el sistema en el pasado.
Existe una enorme variedad de trucos y atajos estadísticos que pueden tomarse para generar artificialmente retornos atractivos en el pasado sin demasiada validez hacia el futuro. Algunas compañías dedicadas a la comercialización de sistemas de trading suelen abusar de estos recursos, lo cual puede resultar enormemente perjudicial para el operador que base sus decisiones en estos sistemas.
A la hora de desarrollar y evaluar una estrategia cuantitativa, conviene analizar los retornos durante períodos largos de tiempo, y además, es importante evaluar los datos en diferentes contextos de mercado. Un sistema que funciona en tendencia alcista puede no ser tan atractivo en un mercado bajista o lateral. En el mismo sentido, cuando se modifican los niveles de volatilidad en el mercado, los resultados de un sistema cuantitativo pueden verse modificados radicalmente.
Es importante analizar la estrategia para períodos largos de tiempo, de forma tal de tener la mayor cantidad posible de observaciones. Además, conviene prestar atención a las diferencias en los resultados para períodos con diferentes tendencias de precios y grados de volatilidad. De esta forma, el operador obtiene mayor claridad al respecto de los escenarios posibles y su impacto sobre los retornos.
Otro aspecto absolutamente central a tener en cuenta es el de la estrategia de gestión de riesgos, que implica decisiones como cuánto apostar en cada operación y en qué niveles de pérdida o ganancias salir de cada posición.
Si se analizan en detalle los resultados de diferentes sistemas de trading en base a diversas estrategias de gestión de riesgos, resulta evidente que los resultados dependen sensiblemente de la estrategia de gestión de riesgos. Por lo tanto, este es un componente esencial de cualquier sistema cuantitativo bien diseñado.
Como su nombre lo indica, las estrategias cuantitativas están basadas en datos puros y duros, sin darle lugar a las subjetividades ni opiniones por parte del operador. Existe una amplia variedad de estrategias de este tipo, tanto en lo que se refiere a los mercados en los que operan como a los tipos de operaciones y la información que procesan.
Existen sistemas de trading cuantitativo en el mercado de divisas y futuros que operan en forma intradiaria, en muchos casos manteniendo las posiciones durante unos pocos minutos. Incluso, algunas firmas de trading de alta frecuencia aplican modelos que procesan la información y toman posiciones en términos de microsegundos.
En el otro extremo, algunos modelos cuantitativos de trading son para inversores de largo plazo en ETFs o acciones; estos pueden rebalancear los portafolios de manera anual, demandando un nivel de atención y actividad considerablemente reducido por parte del operador.
En general, los sistemas más enfocados a corto plazo tienden a centrar su atención en variables relacionadas con el análisis de precios: tendencias, indicadores de sobre-compra y sobre-venta, aceleración de precios, etc. También, es muy habitual que estos sistemas incorporen información proveniente del flujo de órdenes de compra y venta en el activo en cuestión.
Los sistemas de mediano y largo plazo pueden incluir una mayor cantidad de datos fundamentales, ya sea sobre un activo o sobre variables económicas y financieras en general. Estimaciones económicas, crecimiento de ventas, márgenes de rentabilidad y ratios de valuación son algunos de los factores que estos modelos incorporan para la toma de decisiones.
Una de las grandes ventajas de los sistemas cuantitativos de trading es que permiten realizar estudios estadísticos sobre los retornos del sistema en cuestión. Es decir, si el análisis se realiza en forma adecuada, el operador puede tener una idea bastante concreta sobre los niveles de pérdidas y ganancias que el sistema hubiera generado en el pasado.
Por otro lado, es importante tener especial cuidado con esta clase de estadísticas. En primer lugar, el comportamiento pasado de retornos no garantiza que los resultados futuros se mantengan dentro del rango pronosticado, aún en el caso de haber realizado un análisis completo y exhaustivo sobre los retornos pasados: el futuro es siempre materia de probabilidades y no de certezas.
Se recomienda evitar los sistemas de trading “enlatados” o “prefabricados”, es decir, aquellos que prometen estadísticas de retornos atractivas, pero sin desglosar los criterios bajo los cuales el sistema toma las decisiones ni las órdenes concretas de entrada y salida que hubiera generado el sistema en el pasado.
Existe una enorme variedad de trucos y atajos estadísticos que pueden tomarse para generar artificialmente retornos atractivos en el pasado sin demasiada validez hacia el futuro. Algunas compañías dedicadas a la comercialización de sistemas de trading suelen abusar de estos recursos, lo cual puede resultar enormemente perjudicial para el operador que base sus decisiones en estos sistemas.
A la hora de desarrollar y evaluar una estrategia cuantitativa, conviene analizar los retornos durante períodos largos de tiempo, y además, es importante evaluar los datos en diferentes contextos de mercado. Un sistema que funciona en tendencia alcista puede no ser tan atractivo en un mercado bajista o lateral. En el mismo sentido, cuando se modifican los niveles de volatilidad en el mercado, los resultados de un sistema cuantitativo pueden verse modificados radicalmente.
Es importante analizar la estrategia para períodos largos de tiempo, de forma tal de tener la mayor cantidad posible de observaciones. Además, conviene prestar atención a las diferencias en los resultados para períodos con diferentes tendencias de precios y grados de volatilidad. De esta forma, el operador obtiene mayor claridad al respecto de los escenarios posibles y su impacto sobre los retornos.
Otro aspecto absolutamente central a tener en cuenta es el de la estrategia de gestión de riesgos, que implica decisiones como cuánto apostar en cada operación y en qué niveles de pérdida o ganancias salir de cada posición.
Si se analizan en detalle los resultados de diferentes sistemas de trading en base a diversas estrategias de gestión de riesgos, resulta evidente que los resultados dependen sensiblemente de la estrategia de gestión de riesgos. Por lo tanto, este es un componente esencial de cualquier sistema cuantitativo bien diseñado.