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Paso a paso hacia un enfoque operativo lucrativo – 1ra parte

7 agosto, 2018
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Este artículo presenta las características básicas de la estrategia Momentum (impulso), que Andreas Clenow describió de forma simplificada en su libro “Acciones on the Move”. Además del enfoque operativo real, también trata su aplicación dentro del contexto de carteras. La estrategia se basa en una escala de volatilidad y su reequilibrio natural. Clenow aplica una versión extendida de esta estrategia en el contexto institucional.

Paso a paso hacia un enfoque operativo lucrativo

La idea básica de una estrategia de impulso es muy simple: una acción que ha estado subiendo bruscamente durante un tiempo considerable probablemente continúe haciéndolo. Todo lo demás se basa en esta idea, la cual consideraremos dentro del enfoque que aquí presentamos. Aunque la idea es tan simple, es difícil hacer simulaciones sólidas. Para ello, no solo es conveniente tener datos adecuados, sino que también es complicado manejarlos adecuadamente. Se deben tener en cuenta los dividendos, valores anteriores que estuvieron en el índice, las acciones obsoletas y otros efectos colaterales. Si se ignora todo esto para facilitar las pruebas, el recálculo completo es inútil. Los índices bursátiles se basan finalmente en estrategias de impulso a muy largo plazo. Hacen que el mercado bursátil se vea mejor de lo que realmente es, porque cambian los valores malos o los excluyen. Cuando tenemos un mercado alcista, la mayoría de las acciones suben, pero las acciones buenas suben aún más. En esta etapa, la diferenciación es fuerte y la mirada del mercado se centra en las perspectivas de cada compañía. En un mercado bajista, a menudo no existe un escondite, todas las acciones caen más o menos al mismo tiempo. Las posiciones que tenemos en la cartera son, por lo tanto, más o menos dependientes del comportamiento general del mercado a lo largo del tiempo. El seguimiento tendencial clásico no funciona para las acciones, ya que no se puede construir una cartera verdaderamente diversificada basada en subyacentes con una correlación baja y/o negativa como en los mercados de futuros. Pero el enfoque de impulso es adecuado para la compra de acciones a largo. La estrategia presentada en este artículo trata exclusivamente de este tipo de entradas a largo. Las estrategias a corto tienen mucho riesgo, tienen un bajo potencial de ganancias y son difíciles de implementar. Lo cual no significa que las estrategias a corto no funcionen. Pero dados los inconvenientes antes mencionados y el hecho de que las ganancias decisivas en el mercado bursátil se hacen a largo, el trader se debería centrar en ella.

 Primer paso: método de clasificación

enfoque operativoEs importante establecer criterios objetivos para nuestra estrategia de impulso. La consideración pura de tan sólo los gráficos sería demasiado subjetiva. En primer lugar, desarrollaremos un método de clasificación de acciones. Andreas Clenow señala que lo que cuenta no es tanto la estructura exacta de esta clasificación, sino más bien una metodología fundamentalmente útil y de aplicación consistente. Por ejemplo, podríamos especificar que la media móvil (SMA) debe ser superior a 50 períodos por encima de la SMA (100). Todas las acciones que lo cumplan se clasificarán en orden descendente según el hueco entre su precio actual y la SMA (100). Eso suena razonable al principio, pero tiene un problema: la volatilidad no se tiene en cuenta. Pero debería, porque el objetivo no es tanto obtener un alto rendimiento per se, sino un alto rendimiento en relación al riesgo asumido. Por esta razón, Andreas Clenow utiliza como base de su clasificación una regresión de más de 90 días en su operativa. Específicamente, calcula la regresión exponencial anualizada (pendiente).

Expresa la ganancia del precio en forma porcentual anualizada que se produce cuando la acción continúa aumentando durante el período de clasificación. Esto es mejor que la regresión lineal, ya que las acciones de diferentes valores son comparables, lo que de otro modo, medido en euros absolutos o en dólares, no cumpliría el objetivo de nuestra clasificación. Sin embargo, tenemos un problema con la clasificación: no tiene en cuenta el movimiento dentro del período de clasificación que dio lugar a la actuación pasada. Pero eso es importante porque, por ejemplo, no queremos comprar acciones que hayan subido un 30% debido a una adquisición previamente anunciada o que de otro modo hayan dado grandes saltos. Es mucho mejor una tendencia alcista tranquila y constante. Para incorporar este detalle, veamos la precisión con la que la regresión describe el historial de precios la cual se mide por el coeficiente de determinación. Los valores altos significan que la regresión está cerca del precio, mientras que los valores bajos significan grandes desviaciones, rangos de fluctuación o saltos de precios. Para determinar nuestro criterio de clasificación final (pendiente ajustada), multiplicamos el valor de la regresión por el coeficiente de determinación correspondiente. Esto penaliza a las acciones con alto rendimiento pero baja la precisión de la regresión. Por el contrario, las acciones con un rendimiento moderado, pero con un movimiento muy tranquilo y estable, y por lo tanto con una alta precisión de la regresión, estarán y actualizarán en el ranking. Se puede ver un ejemplo práctico en la Tabla 1. En general, la clasificación es una mezcla de rendimiento puro y la calidad del movimiento del momento.

Segundo paso: filtros adicionales

Además de una posición superior en el ranking, Andreas Clenow describe más filtros que conducen a una mejora cualitativa en la selección de valores. Esto incluye que el movimiento debe estar por encima de la MA (100). Este filtro asegura que no se seleccionen acciones que comiencen a debilitarse. Tales situaciones pueden ocurrir cuando haya solo unos pocos valores con momento en el mercado que están subiendo bruscamente. Pero eso es exactamente lo que queremos usar en nuestra estrategia. Un segundo filtro será la formación de un hueco grande (espacio). Si hubo un hueco de precios de más del 15 % en los últimos 90 días, el valor correspondiente también se quedará fuera de la clasificación. La razón: los huecos indican impactos en los movimientos a corto plazo y una volatilidad creciente, que no es ideal para el movimiento de impulso sostenible. También es posible un filtro por sector, para que no surja ningún riesgo de acumulación. Sin embargo, de acuerdo con la experiencia de Andreas Clenow, esto es innecesario, ya que las pruebas posteriores nunca han implicado una asignación extrema u otro problema importante.

 Tercer paso: determinación de los tamaños de posición

Crear la clasificación es una cosa, pero obtener una cartera significativa y equilibrada es otra bien distinta. El objetivo es lograr la paridad de riesgo en la cartera. Esto significa que todas las posiciones deberían tener el mismo riesgo. Para lo cual pensaremos en asignar riesgos y no capital. Por lo tanto, no se recomienda una ponderación simple de todas las acciones, ya que no tendrá en cuenta la volatilidad de las acciones individuales y algunas acciones son demasiado grandes, mientras que otras tienen muy poco impacto en la cartera. Para implementar fácilmente la paridad de riesgo, por ejemplo, se puede usar el rango medio verdadero (ATR) * con un periodo de 20 días. Además, necesitamos un factor de riesgo global que nos indique cuánto riesgo debe representar cada posición individual en la cartera. Supongamos para ello que una posición durante un día de negociación medio puede fluctuar 0.5 % del valor de nuestra cuenta (50 puntos base o 500 euros). Usando un ejemplo simple, ahora mostramos cómo se puede calcular el tamaño de la posición:

Cuenta de trading: 100.000 euros

ATR: 5 euros

Factor de riesgo: 0.1 %

Para calcular el tamaño de la posición, multiplique el valor de la cuenta de trading por nuestro factor de riesgo y divídalo por el ATR:

 100,000 x 0,001 / 5 = 20

Esto significa que podemos comprar 20 acciones de impulso. Suponiendo que actualmente cotiza a 300 euros, el tamaño de la posición asciende a 6000 euros o al 6 % de nuestra cuenta de operaciones.

La fórmula muestra que un ATR más alto conduce directamente a un tamaño de posición más pequeño y viceversa. También es interesante que el precio actual de la acción no esté incluido en el cálculo. Lo cual nuevamente refleja el pensamiento de que estamos asignando riesgos, no capital. Porque, independientemente del precio de las acciones, esta posición debería moverse de media 100 euros al día. El factor de riesgo indica que un valor más alto conduce a posiciones más grandes y viceversa. Lo cual significa que cuando el factor de riesgo es alto, solo se compran unas pocas acciones de mayor impulso, mientras que un factor de menor riesgo da como resultado una cartera más diversificada. Si hubiéramos supuesto un factor de riesgo del 0,25 % en el ejemplo, obtendríamos una fluctuación diaria promedio de 250 € y el tamaño de la posición para 50 acciones sería de 15,000 € o el 15 % de nuestra cuenta de trading. El factor de riesgo que se elija en última instancia es una decisión individual. En su libro, Andreas Clenow busca un factor de riesgo del 0.1 %, lo cual es interesante para una cartera de aplicación institucional. Sin embargo, también muestra simulaciones, según las cuales un factor de riesgo de 0.5 % y una cartera concentrada conduce a mayores rendimientos, pero también a una volatilidad significativamente mayor de la curva de capital a lo largo del tiempo. Dado que el enfoque de impulso presentado es volátil a lo largo del tiempo, se debe tener más cuidado con la elección del factor de riesgo.

 

EL PRÓXIMO JUEVES, LA 2DA PARTE.

 

 

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