La Beta de una acción: una medida de riesgo relativo

betaComo veíamos en el artículo sobre los coeficientes  Alpha y Beta , la Beta de un activo financiero es una medida de riesgo sistemático.

Recordemos que una Beta mayor a 1 significa que la acción amplifica los movimientos del mercado ( tanto al alza como a la baja ya que es un activo más volátil).

Al contrario, con una Beta inferior a 1 podemos decir que la acción «se mueve menos» que el mercado.

El tema es que este coeficiente Beta reflejado en un informe de un fondo de inversión o en una web financiera sólo es una foto de la situación del activo en ese momento determinado. No muestran cómo esta Beta ha ido evolucionando a lo largo del periodo.
Así que esta es la idea del artículo de hoy: examinar el movimiento del coeficiente Beta de una acción.
¿Para qué?
Para poder evaluar mejor la exposición al riesgo de mercado.

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El Exponente de Hurst y la memoria de los precios en bolsa

¿Habéis oído hablar del exponente de Hurst? Es un tema que últimamente ha despertado mi curiosidad, así que he preparado este post para apuntar lo que he aprendido hasta ahora y para experimentar un poco.

Este Hurst exponent se utiliza para medir la «memoria» de la series temporales, y aunque inicialmente fue ideado para utilizarse en hidrología, veremos cómo podemos sacar partido de él para adaptar nuestras estrategias de trading.

La idea es utilizar este exponente para averiguar cuál es la dinámica del mercado y así ver si una serie ( en este caso las cotizaciones de un activo) tiene un comportamiento tendencial, de reversión a la media o simplemente se mueve de forma aleatoria.

¿Por qué es interesante realizar este análisis estadístico?. Porque si podemos identificar cómo se comportan los precios, podremos explotar este comportamiento con un sistema de trading adecuado ( y así no perderemos el tiempo buscando tendencias donde no las hay).

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El dúo Renta Variable y Bonos: Análisis de ETFs con Python (parte 1 bis)

analisis ETFs Python

¡Hola! Hoy volvemos analizar el comportamiento de algunos ETFs utilizando Python.

En el artículo anterior mostramos la relación entre la renta variable y los bonos utilizando dos ETF. Como respuesta a ese artículo he recibido el siguiente comentario de un lector:

análisis duo renta fija bonos

La verdad es que me ha parecido interesante el análisis que propone, y aprovechando que tenía guardado el anterior notebook de Jupyter, aquí van los resultados.

Análisis de ETFs con Python

La idea es ver si la relación entre la renta variable y bonos ( SPY/TLT), que mostramos en el artículo anterior, también se daba cuando utilizamos otros ETFs, en este caso la propuesta era DIA/AGG.

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Análisis estadístico de una cartera equilibrada (1 parte) – Relación renta fija con renta variable

cartera equilibradaPara un inversor conservador, un portafolio diversificado debe combinar renta fija y renta variable. Es decir, debería incluir tanto inversiones en acciones como inversiones en obligaciones. Esto es lo que se conoce como una cartera equilibrada.

Este tipo de cartera será más o menos conservador según el porcentaje de renta fija que contenga.

Por esto, la idea del artículo de hoy ( el primero de una pequeña una serie de artículos) es estudiar la lógica y los fundamentos de esta estrategia. Después, en los próximos posts pasaremos a investigar distintos sistemas de inversión e instrumentos para construir una cartera equilibrada:

Comenzamos…

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Análisis: oro vs SP500 – Un poco de estadística con Python

analisis valores con python

Hola. El artículo de hoy tiene dos objetivos:

Por un lado, examinar la correlación (o la no correlación, ya lo veremos luego) entre el oro y la bolsa. Veremos también si el oro es un buen valor refugio para tiempos de bolsas bajistas.
Por otro lado, continuar con el análisis de series temporales,  esta vez con ejemplos simples de estadística con Python.

Allá vamos …

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Análisis cuantitativo | Review: Quantitative Technical Analysis

libro howard bandy

howard bandy: análisis cuantitativoQuantitative Technical Analysis es el último libro de Howard Bandy ( 2015).

En este libro Bandy enfoca el análisis cuantitativo desde dos perspectivas:
– Por un lado trata el desarrollo tradicional de sistemas de trading a partir de indicadores técnicos que generan señales de entrada y salida.
– Por otro lado, toma una perspectiva diferente realizando una introducción al análisis de datos y machine learning (siempre focalizado al desarrollo de estrategias de trading).

Al utilizar dos enfoques distintos, Bandy utiliza también dos entornos de programación diferentes.

Al igual que en sus libros anteriores ( ver: Quantitative Trading Systems, Mean Reversion Trading Systems), Howard Bandy continúa utilizando Amibroker para el desarrollo «tradicional» de sistemas de trading cuantitativos.

Para el análisis de datos y machine learning utiliza Python.

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ESTRATEGIAS DE TRADING