Cada decisi\u00f3n que tomamos en los mercados acarrea consigo una predicci\u00f3n impl\u00edcita: desde la compra de un activo a la subscripci\u00f3n a un Fondo Com\u00fan de Inversi\u00f3n; incluso la colocaci\u00f3n de dinero en un determinado \u00edndice (inversi\u00f3n pasiva) se realiza en base a una \u201cpredicci\u00f3n\u201d que tenemos \u2013 y en la que confiamos – sobre lo que estamos operando.<\/p>\n
C\u00f3mo evaluar nuestras predicciones o las de las personas \/ empresas en las que hayamos depositado nuestro dinero fue y sigue siendo objeto de estudio de economistas y matem\u00e1ticos de todo el mundo.<\/p>\n
El haber ganado dinero con una operaci\u00f3n en el mercado no es m\u00e9trica suficiente para saber si nuestra predicci\u00f3n fue \u201cbuena\u201d o \u201cmala\u201d. Existen otros factores a analizar, entre ellos se encuentran el riesgo que tomamos en el tiempo que estuvimos en el mercado, la p\u00e9rdida m\u00e1xima durante ese tiempo o el desempe\u00f1o del benchmark del activo que compramos, que permiten juzgar el rendimiento de dicha predicci\u00f3n.<\/p>\n
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\nEs por esta raz\u00f3n por la que se pide a los hedge funds m\u00e9tricas como el Alpha (mide el rendimiento de la cartera en comparaci\u00f3n al benchmark y su riesgo) y el beta (mide el riesgo de su portfolio comparado con el benchmark): nos dan un pantallazo de qu\u00e9 tan buena o mala fue la predicci\u00f3n de estos expertos.<\/p>\n
Pero a estas m\u00e9tricas, debemos sumarle un componente, acaso el m\u00e1s importante: el tiempo.<\/p>\n
\u00bfQui\u00e9n nos garantiza que si una acci\u00f3n, fondo o incluso un trader particular tuvo un Alpha elevado durante el \u00faltimo a\u00f1o lo tenga en el a\u00f1o actual? \u00bfLe exigir\u00edamos 5 a\u00f1os de Alpha positivo para considerarlo como bueno? \u00bfPor qu\u00e9 5 a\u00f1os y no 6 o 7?<\/p>\n
Esta problem\u00e1tica de cu\u00e1nto tiempo se tiene que mantener el \u00e9xito para confiar en sus predicciones desvela a m\u00e1s de un analista Quant a lo largo y ancho del planeta. De hecho, es una analog\u00eda casi perfecta con la forma de entrenamiento de las redes neuronales en el campo de la Inteligencia Artificial.<\/p>\n
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Vamos a tratar de explicarlo con un ejemplo m\u00e1s terrenal.<\/p>\n
Imaginemos que durante 2 a\u00f1os anotamos en una hoja, por la ma\u00f1ana, qu\u00e9 perro de nuestro barrio ladra durante el desayuno, y luego por la tarde anotamos cu\u00e1l fue el retorno del \u00cdndice Merval.<\/p>\n
Al final de ese periodo, al analizar los datos, encontramos que \u201cBodoque\u201d, el perro de nuestro vecino Ra\u00fal, ladr\u00f3 200 veces en esos 2 a\u00f1os, de las cuales 150 veces el \u00cdndice Merval termin\u00f3 en positivo. \u00bfSe podr\u00eda decir entonces que Bodoque, ya que tuvo un 75% de aciertos, es un experto analista financiero focalizado en mercados emergentes con especialidad en el panel l\u00edder de la Rep\u00fablica Argentina<\/em>?<\/p>\n Lo interesante es que, cuantos m\u00e1s perros haya en nuestro barrio, m\u00e1s probabilidades hay de que encontremos a un Bodoque.<\/p>\n Es importante notar que cuanto m\u00e1s exigimos las m\u00e9tricas (m\u00e1s tiempo en positivo, menos volatilidad, mayor Alpha\u2026) los valores de fondos, traders o hedge funds son cada vez m\u00e1s similares. En mercados super desarrollados como el americano o el europeo un 1% de diferencia es una ventaja sumamente competitiva, por lo que gastan millones de d\u00f3lares tratando de mejorar esas m\u00e9tricas.<\/p>\n Sin embargo, son m\u00e9tricas que siguen teniendo el problema del tiempo, ya que no son deterministas<\/em>, es decir, no se puede asegurar que se mantendr\u00e1n a futuro.<\/p>\n <\/p>\n Ahora que ya vimos de qu\u00e9 se tratan las predicciones y los problemas asociados, veamos otro factor importante: la optimizaci\u00f3n<\/strong> de dichas predicciones.<\/p>\n Supongamos que tenemos una predicci\u00f3n, ya sea por an\u00e1lisis fundamental, t\u00e9cnico, Quant o proveniente de un dato que experto nos coment\u00f3: en este ejemplo, imaginemos que tenemos un 90% de confianza de que una determinada acci\u00f3n va a subir (la confianza de la predicci\u00f3n en la realidad se modela con una distribuci\u00f3n de probabilidades).<\/p>\n Cuatro perfiles distintos explotan dicha predicci\u00f3n, invirtiendo de diferentes maneras:<\/p>\n Todos los inversores ten\u00edan la misma predicci\u00f3n; no obstante, los resultados de la implementaci\u00f3n de esa predicci\u00f3n fueron muy distintos en t\u00e9rminos porcentuales unos de otros. A su vez podemos ver que cada inversi\u00f3n est\u00e1 asociada a riesgos y beneficios diferentes.<\/p>\n <\/p>\n Para una determinada predicci\u00f3n sobre una acci\u00f3n, por cada segundo, existen m\u00e1s posibilidades de c\u00e1lculo de estrategias que \u00e1tomos en el universo. Anteriormente vimos cuatro estrategias de los inversores, pero para una cadena de opciones de 50 strikes si ponemos de cotas no comprar m\u00e1s de 10 lotes ni vender m\u00e1s de 10, las posibilidades ascienden a m\u00e1s de 2150<\/sup>.<\/p>\n Las estrategias sobre opciones tienen un enfoque looking forward<\/em>, adem\u00e1s de ser deterministas (finish y europeas), lo que implica que para una determinada predicci\u00f3n podemos encontrar la mejor estrategia, lo cual es comprobable matem\u00e1ticamente. Un claro ejemplo son las poco frecuentes -pero existentes- oportunidades de arbitraje con opciones: en momentos determinados en el mercado se pueden encontrar estrategias donde, pase lo que pase, el rendimiento es positivo.<\/p>\n Posici\u00f3n A: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Posici\u00f3n B<\/p>\n * Compra de papel \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0* Compra de papel<\/p>\n * Venta Call 120 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0* Venta Call 108<\/p>\n * Compra Put 120 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0* Compra Put 108<\/p>\n Lo interesante de estas 2 posiciones, es que ac\u00e1 s\u00ed podemos asegurar que la posici\u00f3n A es mejor que la posici\u00f3n B; esto implica que, al tomar una decisi\u00f3n en un determinado momento del mercado, \u00e9sta puede ser medida de una forma determinista, SIN que influya ni la tendencia, ni la situaci\u00f3n pol\u00edtica o econ\u00f3mica: es una m\u00e9trica matem\u00e1tica y determinista.<\/p>\n No pasa lo mismo a la hora de elegir entre 2 acciones particulares, como vimos anteriormente; saber si la decisi\u00f3n fue \u201cbuena\u201d o \u201cmala\u201d es dif\u00edcil de medir.<\/p>\n Al igual que para el an\u00e1lisis de portfolios, para las estrategias con opciones tambi\u00e9n se desarrollaron m\u00e9tricas que permiten ver y comparar en forma num\u00e9rica ciertas propiedades. Las letras griegas (delta, theta, gamma, vega\u2026) son las m\u00e1s comunes, aunque otras como la p\u00e9rdida o la ganancia m\u00e1xima, la probabilidad de profit, el margen o el neto tambi\u00e9n son importantes.<\/p>\n Cada una de las posibles estrategias tiene asociados estos valores; por ejemplo, una oportunidad de arbitraje va a tener una p\u00e9rdida m\u00e1xima mayor a 0.<\/p>\n C\u00f3mo encontrar estrategias \u00f3ptimas en base a criterios y restricciones personalizados es una de las \u00e1reas m\u00e1s importantes de los mercados de capitales.<\/p>\n Pero lo m\u00e1s interesante es que, para cada instante, hay distintas posiciones en el mercado que se pueden medir de forma determinista, por lo que es posible encontrar cu\u00e1l es la M\u00c1S \u00d3PTIMA en cada momento.<\/p>\n Estas optimizaciones son el nuevo enfoque Quant de la d\u00e9cada; estar preparado ser\u00e1 la mayor ventaja competitiva en los pr\u00f3ximos 15 a\u00f1os de los mercados de capitales. En Rubikia nos preparamos para esto.<\/p>\n –<\/p>\n Para m\u00e1s informaci\u00f3n: www.rubikia.com<\/a><\/p>\n\n
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