Selección de mercados de futuros basada en criterios riesgo-recompensa
 
 
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Selección de mercados de futuros basada en criterios riesgo-recompensa

 
TradingSys (AndG) - 14 Ene 2017
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tradingsys No todos los mercados son iguales: Algunos ofrecen excelentes oportunidades para operar estrategias de reversión y otros tienen un sesgo más tendencial. Factores como la liquidez, amplitud de rango y estacionalidad han sido muy estudiados para determinar los mercados más favorables para cada tipo de estrategia.

 

 

 

También hay estudios sobre la distribución del retorno enfocados a estrategias de "momento". Sin embargo, la rentabilidad ajustada por riesgo no suele ser un criterio muy empleado en la selección de mercados de futuros.

 

En el presente artículo veremos cómo algunas métricas, desarrolladas originariamente para la selección de carteras de acciones, pueden emplearse también para elaborar un ranking de mercados de futuros que nos ofrezcan la mejor ventana de oportunidades en términos de riesgo y recompensa.

Frente a las métricas estandarizadas de la industria como el ratio de Sharpe, en las últimas décadas han surgido nuevos ratios con los que se consigue modelar mejor las preferencias de los inversores en los procesos de selección de activos. La teoría clásica de carteras (modelo Markowitz-Sharpe) propone una función de utilidad en la que el retorno esperado y la aversión al riesgo guardan una relación lineal.  

Por ello optimizar un portfolio equivale a maximizar el ratio de Sharpe que, como sabemos, es el cociente entre el exceso de retorno esperado (rentabilidad de la cartera menos activo libre de riesgo)  y su desviación estándar. Este modelo es compatible con una distribución gaussiana del retorno que no suele ser frecuente en muchos productos derivados. Por otra parte, diversos estudios sobre Hedge funds y cuentas de futuros gestionadas (o programas CTA) han puesto de manifiesto una asimetría entre beneficio esperado y riesgo: A los inversores que eligen los productos más sofisticados no les importa arriesgar más si con ello obtienen una rentabilidad algo mayor. En concreto, cuando se normaliza el retorno por VaR (valor en riesgo)  el riesgo de estos productos se desplaza a los percentiles más bajos, alejándose varios puntos de lo que cabría esperar con el modelo estándar.

En este contexto, dos estimadores alternativos al ratio de Sharpe serían los ratios STARR y Rachev. En ambos casos, el riesgo medido en términos de desviación estándar es sustituido por el CVaR (Valor en riesgo condicional). El CVaR o riesgo en la cola de la distribución (ETL.- Expected Tail Loss) puede definirse como la media de los valores situados en la cola izquierda de la distribución a partir del valor de percentil (α, R). Siendo el valor de dicho percentil el VaR.

De este modo:

 

tradingsys

 

Dónde: α es el intervalo de confianza, R el retorno de la cartera y -R la pérdida.

Como VaRα = percentil (α, R), el CVaR también lo podemos expresar como:

 

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El CVaR como estimador del riesgo tiene algunas propiedades que lo hacen superior a la desviación estándar y al VaR: Es una medida coherente del riesgo que tiene las propiedades de subaditividad, monotonicidad, homogeneidad positiva e invariancia a las translaciones. 

 

El ratio STARR es el cociente entre el exceso de retorno (r-rf) y el CVaR.

 

STARR = E (r-rf) / CVaRα

 

Este ratio puede ser computado con valores del estimador de confianza α que representan diferentes niveles de aversión al riesgo para un retorno dado. Se suele utilizar como valor por defecto para α 0,1 y 0,05.

 

El ratio de Rachev compara la cola derecha de la distribución del retorno (Expected Tail Return)  con la cola izquierda (Expected Tail Loss) en un intervalo de confianza similar al del VAR (0,05 < α > 0,95).  Por tanto:

 

tradingsys 

 

Veámoslo gráficamente:

 

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Nótese que el Ratio de Rachev es una generalización del ratio STARR y que ambos son iguales cuando el nivel de confianza para ETR = 1. Por tanto vamos a utilizar este ratio como base para nuestro estudio sobre los mercados de futuros.

Realizamos el estudio sobre una amplia base de 30 mercados que incluyen índices, renta fija, divisas, materias primas y productos agrícolas. El time frame es diario y el período 2001-2016. Para la determinación del ETR y ETL hemos seleccionado los niveles de confianza 0,01 y 0,95. Los cortes temporales del estudio son: 1, 5, 10, 20, 30, 60, 120 días.

 

1)  FUTUROS SOBRE ÍNDICES.

De los 10 índices analizados el IBEX35 y el FDAX son los que tienen un mayor ETL y ETR. Pero, en términos R/R, la mejor ventana de oportunidades estaría en los futuros del FESX, YM y NQ. En el lado opuesto el EMD es el que tiene el menor interés como vehículo de inversión según el ratio de Rachev.

 

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¿Tiene esto algún significado para el trading de sistemas? Depende el enfoque: Para lógicas estáticas basadas en comprar y mantener o para el Long Term los mercados con ratios Rachev más altos son la mejor opción. Sin embargo, si  utilizamos estrategias seguidoras de tendencia en  sistemas swing de pocos días, indiscutiblemente el FIBEX y FDAX serán los mercados más favorables. Para lógicas de reversión a la media la cosa no está tan clara y deberíamos realizar otros estudios empleando estadísticos como el exponente de Hurst.

 

2) FUTUROS MATERIAS PRIMAS.

En este grupo incluimos energía (CL, NG, HO) y metales (HG, GC, SI). En promedio tienen un ratio Rachev más alto que los índices, destacando el NG con 1,93 y el HO con 1,64. En general los metales tienen una ventana de oportunidades menor que los derivados de la energía, siendo el peor la plata (SI) con un nivel de riesgo (ETL) excesivamente alto para su beneficio potencial (ETR).

 

tradingsys 

 


3) BONOS Y DIVISAS

Los futuros sobre renta fija a 10 años (FGBL y ZN) muestran un comportamiento muy similar y son superados por la renta fija a 30 años (ZB) con un ratio Rachev claramente mejor (1,56). Las divisas muestran resultados muy heterogéneos que oscilan entre el 1,30 del 6B y el 1,61 del 6J que obtiene la puntuación más alta del grupo.

 

tradingsys 

 

4) PRODUCTOS AGRÍCOLAS

 

Por último, en los futuros agrícolas encontramos productos como el maíz (ZC) y el trigo (ZW) con excelentes ratios 1,72 y 1,62. Y otros como la soja (ZS) y o la harina de soja (ZM) mucho menos favorables en términos de Rachev.

 

tradingsys 

 

Lo visto hasta ahora sería un análisis estático y superficial que si bien nos permite caracterizar aquellos productos y sectores más favorables en términos R/R no es suficiente para seleccionar o descartar los mercados en que vamos a operar. Si queremos un análisis más detallado debemos analizar la evolución del ratio en diferentes cortes temporales, tanto en base diaria como intradiaria, así como su evolución en largos periodos que nos permita analizar su comportamiento en diferentes regímenes del mercado: alcista, bajista y lateral con alta y baja volatilidad.

En la siguiente tabla mostramos los valores del ratio Rachev en los futuros sobre índices para intervalos temporales entre 1 día y 120 días:

 

tradingsys 

 

Como podemos ver, la relación ETR/ETL no muestra invariancia temporal. Los valores del ratio tienden a caer al ir aumentando el tamaño de la ventana, evidenciando que el riesgo aumenta más deprisa que la expectativa de beneficio. Solo en algunos mercados tiende a recuperarse el valor del ratio partir de los 60 días. Esto lo podemos ver con más detalle en el siguiente gráfico:

 

 tradingsys

 

En definitiva, el ratio Rachev nos servirá para analizar la dinámica de los mercados en períodos largos y como instrumento que nos ayude en la toma de decisiones para seleccionar activos con la relación R/R más favorable.

 

 Andrés A. García.

© Tradingsys.org , 2017

 

 


 

Si usted es ciudadano o residente en los EE.UU. debe leer la siguiente advertencia.

 

IMPORTANT RISK DISCLOSURE

Futures based investments are often complex and can carry the risk of substantial losses. They are intended for sophisticated investors and are not suitable for everyone. The ability to withstand losses and to adhere to a particular trading program in spite of trading losses are material points which can adversely affect investor returns.

Past performance is not necessarily indicative of future results. Data and graph above are intended to be mere examples and are for educational and illustrative purpose only, and do not represent any trading recommendation.

 

Please read carefully the CFTC required disclaimer regarding hypothetical results below.

HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS HAVE MANY INHERENT LIMITATIONS, SOME OF WHICH ARE DESCRIBED BELOW. NO REPRESENTATION IS BEING MADE THAT ANY ACCOUNT WILL OR IS LIKELY TO ACHIEVE PROFITS OR LOSSES SIMILAR TO THOSE SHOWN; IN FACT, THERE ARE FREQUENTLY SHARP DIFFERENCES BETWEEN HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS AND THE ACTUAL RESULTS SUBSEQUENTLY ACHIEVED BY ANY PARTICULAR TRADING PROGRAM. ONE OF THE LIMITATIONS OF HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS IS THAT THEY ARE GENERALLY PREPARED WITH THE BENEFIT OF HINDSIGHT. IN ADDITION, HYPOTHETICAL TRADING DOES NOT INVOLVE FINANCIAL RISK, AND NO HYPOTHETICAL TRADING RECORD CAN COMPLETELY ACCOUNT FOR THE IMPACT OF FINANCIAL RISK OF ACTUAL TRADING. FOR EXAMPLE, THE ABILITY TO WITHSTAND LOSSES OR TO ADHERE TO A PARTICULAR TRADING PROGRAM IN SPITE OF TRADING LOSSES ARE MATERIAL POINTS WHICH CAN ALSO ADVERSELY AFFECT ACTUAL TRADING RESULTS. THERE ARE NUMEROUS OTHER FACTORS RELATED TO THE MARKETS IN GENERAL OR TO THE IMPLEMENTATION OF ANY SPECIFIC TRADING PROGRAM WHICH CANNOT BE FULLY ACCOUNTED FOR IN THE PREPARATION OF HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS AND ALL WHICH CAN ADVERSELY

 

 

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Modificado por AndyG - 13 Jul 2017
 
 

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