Estrategia de bonos conservadora

4 de septiembre, 2015 5
Inversor e investigador de mercado. Director de la Cartera táctica inBestia y del blog www.carterasdebolsa.com
Inversor e investigador de mercado. Director de la... [+ info]

Hoy quiero cubrir una estrategia publicada en Seeking Alpha por el señor Cliff Smith y donde la podéis consultar aquí.

Esta estrategia se basa en usar la fuerza relativa del ETF con mas momentum cada mes. Para calcular la fuerza el sistema crea dos rankings con los mejores rendimientos de dos meses y de cuatro meses. El ETF escogido será el ETF con mejor puntuación sumando ambos rankings. Este proceso lo tendremos que hacer cada fin de mes.

Parece fácil no? programarlo cuesta mas, pero el autor también ofrece la posibilidad de hacer un seguimiento usando la web portfolio visualicer, recomiendo ir a su post para ver la entrada de parámetros para PV.

El universo que utiliza son los siguientes ETFS :

Convertible Bonds: SPDR Barclays Capital Convertible Bond ETF (NYSEARCA:CWB)

High Yield Bonds: SPDR Barclays Capital High Yield Bond ETF (NYSEARCA:JNK)

Long Term Treasury: iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (NYSEARCA:TLT)

Short Term Treasury: iShares 1-3 Year Treasury Bond ETF (NYSEARCA:SHY)

Emerging Market Bonds: PowerShares Emerging Markets Sovereign Debt Portfolio ETF (NYSEARCA:PCY)

Para dar validez a la estrategia, la he programado en Amibroker para ver sus estadísticas. La siguiente simulación se inicia en septiembre, ya que es la primera fecha (dejando 4 meses para el cálculo) del ETF con menor histórico que es CWB

grafica

Los resultados son muy buenos, El sp500 en la fecha simulada ha hecho uno de sus mayores rallys de su história acumulando un 13.16% con un Drawdown del 13.22% (mensual) y este sistema lo ha superado con un rendimiento de un 14.19% con un Drawdown de un 6.3%.

El autor para darle mas validez simula el sistema con fondos mutuos que replican (prácticamente) los mismos activos. A continuación una simulación desde el 01/09/1994 (fondo con menos historico mas 4 meses) con los siguientes fondos : VCVSX, FNMIX, VUSTX, VFISX, FAHDX.

grafica2

Los resultados son espectaculares, por supuesto al sistema táctico habrá que descontar comisiones de compra, hace 102 trades con un 72.5% de acierto, profit factor de 6.34 y recovery factor de 13.74.

Para acabar y como posible crítica, hay que plantearse si hay algún tipo de optimización en la selección de valores o en los periodos del rendimiento. Por que 4 y 2 meses y no 6 y 3, o 8 y 4? hay algún tipo de optimización?

Si optimizo las variables del periodo corto y largo por el ratio CAR/MDD tenemos lo siguiente:

3d

Vaya que casualidad, el autor ha cogido los parámetros que mejor ratio tienes, no són los parámetros que mas ganancia bruta tienen (1,3) pero sí los que mas ganan ajustados al riesgo.

Yo viendo este mapa 3D, me quedaría con los parámetros (2,5) ya que es un valle y vemos que cualquier combinación alrededor de esta es mejor. No es realista escojer los parámetros que te dan un pico de ganancia. Vamos a ver la simulación con los parámetros (2,5) a ver si me convence.

simulación

Esto ya me cuadra más, un Drawdown de un 18% me parece mas realista para esas fechas. Para mi gusto el sistema sigue siendo bueno, es evidente que había una optimización. Si escogemos unas valores no optimizados como (2,5) comprobamos que la fecha que tiene su mayor Drawdown es en 2008 justo cuando también lo hace la renta variable. Para mi gusto me gustan que este tipo de sistemas de bonos te proteja un poco mas de la renta variable cuando ésta cae.

Me gustaría saber cual es vuestra opinión sobre este sistema, animaros!

Saludos y buen trading!

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Este artículo tiene 5 comentarios
Dejadme hacer un copy-paste de un párrafo del último artículo de Michael Harris de www.priceactionlab.com que viene como anillo al dedo al post de hoy:


The conclusion is that traders should use backtesting only when there is a good idea to test. Actually, the idea must be as unique as possible. Then, the objective should be to try to debunk it, not prove that it is good by adding more filters and conditions. One of the fundamental problems of users of backtesting is that they try to prove that an idea is good when they should be trying exactly the opposite. The reason for this, which is also a counter-intuitive notion, is that there are very few edges and the probability that any one idea you backtest is a fluke is close to 1 to start with.
04/09/2015 12:45
Hola Sergio, me parecen muy interesantes tus artículos.

Te voy a dar mi opinión y si alguién conoce del tema en profundidad o piensa como yo, le agradecería sus comentarios.

Creo que el problema es que estás analizando el pasado y lo intentas trasladar al futuro. En estadística hay una prueba (prueba t de muestras emparejadas) que te dice si hay diferencia entre 2 y 4 o 2 y 5,... Se hace en excel muy fácil o en el programa IBM SPSS. Tan solo hay que meter el rendimiento mensual o semanal de cada estrategia y la estadística te dice si son diferentes o no. Adelanto que normalmente, con la variabilidad de los mercados financieros, no hay diferencias, es decir, no puedes asegurar que en el futuro lo que te da un CARG 14% vaya a ser mejor que lo que te da un 12%.
Aquí tenéis un ejemplo:
http://www.estadisticaparatodos.es/software/excel/ejer6.html
Un cordial saludo.
05/09/2015 08:19
Hola gracias por el aporte, parece interesante y lo probaré.

Hay muchos diseñadores que quieren impresionar a los demás o engañarse a si mismos optimizando las variables de la serie de tiempos analizada. En el sistema de este ejemplo cuando miras todas las estadísticas se obseva que la combinación (2,4) es bastante mejor que todas las otras. El sistema esta construido sobre un pico de ganancias, ha habido un sobre ajuste. Es por ese motivo que considero que cogiendo los parámetros (2,5) puedes ver unas estadísticas que serán más similares a las que pueda tener el sistema en el futuro en el caso que las condiciones del mercado sean similares. Por supuesto puede cambiar el régimen de mercado y dejar de funcionar totalmente, pero en este caso no funcionaría con ninguna combinación de parámetros.

Es importante diseñar un sistema cuando previamente se tiene una teoría o una anomalía que creemos que va a seguir funcionando y no empezar a hacer data mining hasta que salga un resultado que nos guste. Por ejemplo en este caso del ejemplo el diseñador explota el momentum. Hay cientos de estudios donde se ha demostrado que el momentum ha funcionado a lo largo de la historia, con todo tipo de activos y intervalos de tiempo.

Saludos!
05/09/2015 14:08
Recuerda emplear el tiempo pasado cuando hables de los datos. Es mejor decir "ha sido".Si por ejemplo tienes una lista de datos como esta:
12
8
9
-3
5
4
6
8
8
10
puedes decir que la media ha sido 6,7, pero si va a hablar del futuro, aplicando estadística, solo puedes decir que con un 95% de seguridad, el valor en el futuro estará entre 3,74 y 9,66 (6,7 ± 2,96)
05/09/2015 17:03
Buenas Sergio,

he descubierto tus artículos recientemente y te he escuchado también en algún podcast. Creo que vamos en la misma onda a la hora de ver el diseño de sistemas.

Cliff Smith es un referente en SeekingAlpha, la verdad es que me lo he leido casi todo de él y es una persona que aporta bastante a la comunidad. En algún momento le leí que ya no usaba este sistema porque entendía que tenía más volatilidad de la que él deseaba ahora mismo (está ya jubilado) y ahora trabaja con 8 estrategias más "conservadoras"; 7 de ellas con fondos mutuos y 1 con ETFs.

Este sistema yo lo "backtesteé" en su día y es de esos que tienes ahí en la nevera, pero dudo que salgan de ella por los bailes de resultados que comentas en el artículo, así como por el hecho de que Cliff lo haya retirado de su lista de preferidos.

En cualquier caso... te sigo leyendo

Alex
03/12/2017 23:54
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