Comparando métodos de alocación con backtrader - M. Volpedo

Comparando métodos de alocación con backtrader

Este artículo está escrito por Mariano Volpedo (@marianovolpedo en Twitter) y es un post sobre métodos de Asset Allocation usando python.

Aquí podréis leer la primera parte del artículo, y al final, dejo el enlace a un Notebook de GitHub Zona Quant (recién estrenado!) donde colgaremos sucesivos notebooks y material relacionado.

Quiero agradecer a Mariano su dedicación y esfuerzo. Espero que sea el primero de muchos que vayan en esta línea.


Estrategia Pasiva o Activa?

Podemos elegir entre una buena variedad de estrategias pasivas de alocación de activos como la clásica 60%/40%, la Cartera Permanente de Harry Browne, o la All Weather de Ray Dalio, que apuntan a que la mediante la diversificación estratégica, se reduzca el riesgo y se minimize los drawdowns. Operativamente son carteras muy sencillas de gestionar, se eligen los ETFs que representan las estrategias, se invierte, y una vez por año se rebalancea. Si está interesado en la Cartera Permanente, puede comprar PRPFX y hasta se lo rebalancean por usted!
Existen por otro lado los sistemas de alocación más activos, podemos englobar ahí toda la familia de Tactical Asset Allocation (TAA). En el pasado se los conocían como sistemas de market timing, pero como han tenido mala fama, han tomado este mejor nombre mucho más moderno. Ignacio y Rafael se encargaron de demostrar aquí mismo algo que había investigado por mi cuenta: que los retornos de estos sistemas dependen de la suerte en la temporalidad del rebalanceo.
En febrero 2020, un portfolio de rebalanceo trimestral (y hasta uno mensual dependiendo del día del mes que le tocaba rebalancear) no tenía como enterarse que había una pandemia ahí afuera, pero uno que mira su cuenta de capital no le era indiferente esa coyuntura mundial. En mi caso, sobreviviente de las infinitas devaluaciones argentinas y doliente del escenario del 2008, pude salir airoso de esta caída y mantener el valor de mi cartera mientras sucedía la recuperación. ¡Qué me van a venir con eso de la diversificación mientras los mercados diariamente caían 4%!

Keep it simple


Durante este artículo vamos a comparar una estrategia de alocación estática contra otra dinámica, utilizando la misma serie temporal y por supuesto los mismos activos. Esta más que comprobado que una buena cartera debe contener activos de baja correlación, los modelos más simples de portfolios estáticos contienen una porción bonos y otra mayor en acciones que históricamente cumplen esta condición.
Estos modelos clásicos usan ETFs que representan una amplia diversificación del universo de stocks (como VT, VTI o ITOT), son portfolios de los más rentables en los últimos 5 años pero que tienen un alto drawdown comparado con estrategias de mayor diversificación del riesgo. Pero si tenemos un modelo muy activo que busque protegernos de eventos inesperados del mercado, podriamos considerar entonces un activo de mayor riesgo, de mayor volatilidad y mayor retorno para representar a las acciones. Es por eso que si bien mantendremos el clásico TLT para representar los bonos, para representar a los activos accionarios utilizaremos el ETF del índice estrella Nasdaq mediante QQQ.
Podemos ver debajo que la correlación entre ambos ETFs cambia en el tiempo pero mantiene el comportamiento negativo entre ambos activos.
Correlación QQQ-TLT 36 meses
Correlación QQQ-TLT 36 meses
El lector luego puede replicar este modelo para elegir cualquier par de activos que mejor represente su cartera, su geografia o su apetito de riesgo como inversor.
Importante destacar que este no será sólo un artículo conceptual sino que mostraremos su implementación en python, apalancando el uso de la librería backtrader para mostrar en forma práctica un framework de trabajo para el desarrollo de estrategias de asset allocation y trading algorítmico .


Continúa leyendo el artículo con código en el GitHub de Zona Quant!

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Un abrazo.

Ignacio Villalonga

Zona Quant





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