Análisis: Sensibilidad de distintas clases de activos financieros frente al dólar

ETFs frente al dolar

ETFs frente al dolar

¿Cómo afecta la fortaleza del dólar a tu cartera? La evolución del dólar, divisa de referencia para los mercados, no puede dejar indiferente a ningún inversor (afecta tanto a aquellos que apuntan al largo plazo como a aquellos inversores más cortoplacistas).

Con la evolución del dólar de este año he podido leer varios artículos de analistas que buscan explicar, y a veces predecir, qué activos se verán más afectados. Mi problema es que muchos de estos artículos son básicamente narrativos y no me permiten medir el problema. A esta altura, algunos lectores de esta web ya conocen mi fanatismo por medir y cuantificar. No me siento cómoda aceptando ideas que no se pueden demostrar de alguna forma, así que he buscado un enfoque que me permite cuantificar la sensibilidad de varias clases de activos frente a la fortaleza del dolar.

Vamos a hacer un mini estudio utilizando Python y algunas estadísticas simples.

Pero primero comencemos aclarando qué entendemos por «sensibilidad» cuando hablamos de activos financieros.

Qué entendemos por sensibilidad

La sensibilidad es la magnitud de la reacción de un instrumento financiero a los cambios en los factores subyacentes.

Como comentábamos antes en el artículo sobre asset allocation, las distintas clases de activos  son los distintos bloques con los que se construye la cartera.

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Datos financieros para utilizar con Python – Obtener datos desde Quandl

quandlQuandl es una plataforma que recopila bases de datos financieros de diversas fuentes.
Puedes encontrar datos de tipos de cambio, cotizaciones de acciones y futuros, datos demográficos, información contable de empresas cotizadas, datos macroeconómicos, etc.

Lo que me parece realmente interesante en este proveedor de datos es su facilidad para conectarse con varias plataformas. Quandl tiene integraciones con la mayoría de los principales lenguajes y herramientas analíticas.

Hace ya unos años publicamos en el blog una guía utilizar datos de Quandl con Amibroker. Desde entonces varias cosas han evolucionado y ahora también puedes utilizar los datos de Quandl con Quantopian, R, Matlab, Satata,  TradingView, Wealth-lab, …
En el post de hoy la idea es compartir un notebook (al estilo template) para obtener datos financieros de Quandl utilizando Python.

Comenzamos…

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El pequeño libro que aún vence al mercado-Joel Greenblatt

libro value investing

libro value investingEn la sección de libros de inversión en bolsa hoy toca hablar de value investing de la mano del último libro en español de Joel Greenblatt: El Pequeño libro que Aún Vence al Mercado.

Este «pequeño libro» es justamente eso, un libro sencillo, corto y bastante fácil de leer. Es ideal para personas que quieran iniciarse en la inversión en bolsa y que busquen descubrir de qué va esto del value investing. Para aquellos con un poco más de rodaje quizás sea demasiado simplista, pero sus ideas son totalmente lógicas y se puede aprender de ellas y de su enfoque cuantitativo del value.

Después de leerlo, estas son mis impresiones y mis notas:

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Método simple para desarrollar una estategia de inversión cuantitativa en acciones

inversion cuantitativa en acciones por factor investing

Cuando buscas desarrollar un sistema de inversión cuantitativa en acciones puedes encarar el tema desde varias perspectivas. Por ejemplo, puedes preferir aquellas acciones con mayor rentabilidad por dividendo, seleccionar las acciones por volatilidad o quizás prefieras seguir una estrategia que busque el momentum.

Tal y como comentábamos en nuestro anterior artículo sobre el factor investing, de lo que se trata es de explotar un factor de rentabilidad. Una vez identificado este factor, se filtran los activos para incluir en la cartera únicamente aquellos que tienen esta característica.

Pero como podrás imaginar el quid de la cuestión no es tanto qué factor explotar, sino cómo hacerlo bien y cómo llegar a combinar distintos factores.

Bueno, lo que describen en el paper titulado «The Conservative Formula: Quantitative Investing Made Easy, de Pim van Vliet Pim y  David Blitz», es un método simple utilizando factores para desarrollar una estrategia de inversión cuantitativa en acciones.
El paper me ha parecido tan interesante que quiero retransmitir sus ideas principales, ya que pueden serte útiles para construir tu propia estrategia de inversión.
Comenzamos…

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Trading algorítmico con Python – Review: Successful Algorithmic Trading

trading algorítmico
trading algorítmico

Con el libro Successful Algorithmic Trading – Applying the scientific method for profitable trading results de Michel Halls-Moore, nos metemos de cabeza en el trading algorítmico.

Advierto primero que este no es un libro de introducción al trading.  Se trata más bien de un libro de nivel medio-alto. Está orientado a inversores con algo de experiencia, tanto en trading como en programación, que busquen aprender cómo implementar estrategias de trading algorítmico.
El lenguaje de programación que utiliza es Python y con la compra del libro también te puedes descargar los scripts.

Trading algorítmico con Python

Muchos de los que trastean con sistemas de trading automáticos conocen la web de Quanstart. En lo personal he recurrido bastantes veces a su web y es por este motivo que me lancé también con su ebook.

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Análisis técnico con base estadística | Review: Evidence Based technical analysis – David Aronson

libro david aronson

libro david aronsonEn Evidence Based Technical Analysis: Applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals se examina cómo se puede aplicar el método científico al análisis técnico.

La idea principal del libro de David Aronson es aplicar tests estadísticos para determinar la verdadera efectividad de las señales de trading basadas en el análisis técnico.

No es un libro que nos enseñe estrategias o indicadores nuevos, sino que va a las bases, a los pilares de la metodología de trabajo en el diseño de sistemas de inversión.

En líneas generales podemos decir que este libro consta de dos partes.
Los primeros capítulos tratan la teoría. Toca temas como el método científico, el análisis estadístico, las teorías sobre la eficiencia de los mercados, los sesgos psicológicos de los inversores, la minería de datos y la validación de sistemas de trading.
En la segunda parte del libro (y tengo que decir que me ha resultado menos interesante) se desarrolla una evaluación de aproximadamente 6400 reglas binarias de posiciones long /short para poder evaluar su verdadera efectividad.


Análisis técnico subjetivo vs análisis técnico objetivo

Comencemos por aclarar a qué se refiere el autor con «análisis técnico válido».

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ESTRATEGIAS DE TRADING