¿Carteras estáticas vs Carteras Rotacionales?

Hay quien piensa que una vez se ha seleccionado el sistema, éste se debe mantener siempre en la cuenta, ya que a largo plazo debería de ofrecer resultados positivos. Por otro lado están los que piensan que la inversión en sistemas automáticos de trading ha de ser dinámica, y es conveniente activar y desactivar sistemas de nuestra cartera de manera dinámica, siguiendo criterios objetivos previamente establecidos. ¿Qué criterio es mejor? Como siempre, para responder, analizamos los datos de los que disponemos, evitando al máximo la subjetividad en la toma de decisiones.


¿Un sistema para toda la vida?

Los defensores de la teoría de mantener de manera estable la selección de sistemas con las que se comienza a operar en una cuenta, argumentan que hemos de confiar en el análisis de los resultados históricos de un sistema y continuar operando con cualquier sistema seleccionado mientras que los resultados de éste sigan dentro de unos rangos estadísticos “normales”. De esta manera, aunque un sistema esté perdiendo dinero, se mantendrá activo en nuestra cuenta en tanto en cuanto sus rachas de pérdidas no superen unos límites establecidos en función de los resultados pasados del sistema, aplicando técnicas estadísticas como el Análisis de Montecarlo para la estimación futura de la racha de pérdidas máxima (drawdown máximo) permitido al sistema.
 
Lo anterior tiene todo el sentido del mundo y pretende tomar la decisión de desactivación de un sistema siguiendo un criterio objetivo (que se supere la racha de pérdidas máxima estimada de manera estadística con el Análisis de Montecarlo). Pero tiene un problema conceptual básico, que muy pocas veces se tiene en cuenta: se suelen utilizar datos backtesting, tanto para decidir si se activa el sistema en nuestra cuenta, como para determinar el nivel de racha de pérdidas máxima admisible en un futuro.
 
Los datos backtesting son fruto de una simulación y en ocasiones, el desarrollador del sistema puede haber sobreoptimizado inconscientemente los resultados del sistema, ajustando en exceso el comportamiento del sistema a la curva de precios conocida. Así se consiguen unos resultados espectaculares en datos pasados (datos backtesting) pero poco reproducibles en datos futuros (una vez que el sistema comienza a auditarse o a operarse en mercado real en cuentas de clientes).  Veamos un ejemplo:
 
En el siguiente gráfico vemos los resultados backtesting de un sistema (desde enero 2001 hasta primeros de diciembre de 2011, fecha en la que comienza a auditarse el sistema).



 
Viendo estos resultados, pensamos que se trata de un muy buen sistema y decidimos incorporarlo a nuestra cartera de sistemas. Veamos que pasa desde que el sistema está siendo auditado (aproximadamente 2 años de datos ya):




 
Independientemente del resultado conseguido (que cómo podemos ver no ha sido positivo), ¿podemos considerar estadísticamente normales estos resultados? Para ello, vamos a ver qué nos decía el análisis de Montecarlo allá por comienzos de diciembre 2011, justo cuando sólo disponíamos de datos backtesting del sistema:



 Como podemos ver, el drawdown (racha de pérdidas) media del sistema era de 19009 euros y podríamos considerar estadísticamente normal una racha de pérdidas de DDmedio + 2*Desv.Tipica DrawDown, es decir, 19009 + 2*4656 = 28321 euros. Por lo tanto, con los datos que conocíamos hasta diciembre 2011 (datos backtesting) podíamos considerar como algo estadísticamente normal encontrarnos con rachas de pérdidas futuras de unos 28300 euros. Superado este nivel de racha de pérdidas, deberíamos desactivar el sistema de nuestra cuenta, pues el comportamiento del mismo habría dejado de ser estadísticamente normal. Sobre mediados de enero de 2013 el sistema supera el drawdown de los 28300 euros, por lo que teóricamente desde esa fecha deberíamos de tener desactivado el sistema de nuestra cuenta.
 
Como podemos ver, este criterio de inversión, manteniendo de manera estática en el tiempo la composición de nuestra cartera de sistemas automáticos de trading, presenta algunos problemas, entre los que podemos destacar:

1-  La selección inicial de sistemas se suele basar en el análisis de datos backtesting y en demasiadas ocasiones, los resultados de los sistemas en datos backtesting, difieren bastante de los resultados en datos auditados.

2-  Cuando se dan las circunstancias establecidas para la desactivación del sistema de nuestra cuenta, suele ser demasiado tarde (ha pasado mucho tiempo sin que el inversor vea resultados positivos en su cuenta) y después de haber sufrido una racha de pérdidas importante (lo que reduce la capacidad de inversión del cliente). Ambas circunstancias incrementan la desconfianza del inversor en los sistemas automáticos de trading.

3-  Cuando se toma la decisión de desactivar un sistema de nuestra cartera por haber superado su racha de pérdidas máxima admisible desde el punto de vista estadístico, nos encontramos con el problema añadido de tener que seleccionar un nuevo sistema para incorporar a nuestra cartera, lo que nos devuelve al punto 1) anterior.
 
Por si todo lo anterior no fuera suficiente, tenemos un argumento demoledor en contra de la teoría de mantener de manera estática la composición de los sistemas de nuestra cartera. Si analizamos el comportamiento de los sistemas automáticos de trading monitorizados actualmente (aproximadamente unos 500 sistemas) desde el momento en el que comienzan a ser auditados, nos encontramos con la siguiente tabla (datos actualizados a primeros de octubre 2013):
 

¿Cómo podemos interpretar los resultados de la anterior tabla?
 
Es muy fácil. Lo único que hacemos es analizar la antigüedad del sistema desde que está siendo auditado, y contabilizar el resultado del sistema desde ese momento siempre que no supere la antigüedad fijada.
 
Lo que hacemos es, a final de cada mes, comprobar la antigüedad en auditado de cada sistema y anotar el resultado de ese sistema en el siguiente mes. Veámoslo más claro con un ejemplo. Supongamos que tenemos un sistema que comienza a ser auditado el día 20/05/2013. Si queremos ver el resultado del sistema mientras que su antigüedad auditada a fin de mes sea inferior a 120 días, procederemos de la siguiente manera. El último día del mes de mayo de 2013, comprobamos su antigüedad en auditado y tendremos que el sistema lleva 10 días siendo auditado. Anotamos su resultado durante el mes de junio 2013 y el 30/06/2013 volvemos a repetir el proceso. En ese caso tendremos que el sistema lleva 40 días siendo auditado y anotamos el resultado del sistema durante el mes de julio. El 31/07, lo mismo: el sistema llevará 70 días siendo auditado y anotaremos lo que haga el sistema durante el mes de agosto. El 31/08 el sistema llevará 100 días siendo auditado y anotaremos los resultados del sistema durante septiembre 2013. El 30/09 tendremos que el sistema lleva 130 días siendo auditado, por lo tanto, al haber superado los 120 días de auditado, ya no anotamos el resultado del sistema en el siguiente mes. Tendremos de esta manera los resultados del sistema en los meses de junio, julio, agosto y septiembre, que son aquellos meses en los que se cumple que el sistema llevaba menos de 120 días siendo auditado a fin de mes. Este mismo proceso lo repetimos con todos los sistemas auditados y al final podemos tener una idea del resultado de los sistemas en sus primeros 120 días desde que comienzan a auditarse. Estos datos son los que están reflejados en la tabla resumen superior. 
 
Siguiendo con nuestro ejemplo, lo que nos viene a decir la tabla es que si comenzamos a operar cualquier sistema desde que comienza a ser auditado y siempre que lleve menos de 120 días siendo auditado, conseguimos unos resultados acumulados de -78657 euros. Es decir, el resultado acumulado de operar cualquier sistema nuevo desde que se da de alta y siempre que lleve menos de 120 días siendo auditado es de -78657 euros.
 
Si en lugar de 120 días, hacemos el análisis para un periodo de 240 días, vemos que pasamos de perder casi 80 mil euros a ganar unos 430 mil euros. Hasta los 360 días el resultado acumulado se sigue incrementando, pero a partir de ese momento, vemos como el resultado acumulado va empeorando significativamente según se incrementa la antigüedad auditada del sistema. Esto nos lleva a concluir que los sistemas pueden tener fecha de caducidad, es decir, que llega un momento en que el sistema se deteriora y lo único que hace es acumular pérdidas.
 
Por lo tanto, si el resultado de los sistemas empeora según se incrementa la antigüedad del sistema en auditado, parece inteligente pensar que un mismo sistema no puede funcionar para toda la vida por lo que no es conveniente utilizar carteras estáticas y deberíamos de encontrar una manera objetiva de modificar de manera dinámica la composición de nuestra cartera de sistemas automáticos de trading. Surge así la teoría que defiende este tipo de inversión, también conocida como inversión en carteras rotacionales de sistemas automáticos de trading.
 
¿Qué es una cartera rotacional de sistemas automáticos de trading?

Muy sencillo. Una cartera de sistemas automáticos de trading que va rotando su composición de manera periódica. La frecuencia de rotación, el número de sistemas que componen la cartera, el nivel de inversión, el criterio de ordenación de sistemas para su selección, etc… son parámetros totalmente personalizables y que cada inversor tendrá que definir previamente.
 
Las carteras rotacionales corrigen los principales defectos de las carteras estáticas dado que:

1-  Periódicamente se modifica la composición de la cartera, por lo que es poco probable que el mecanismo de selección de sistemas mantenga en cartera sistemas que estén sufriendo un mal comportamiento. En este sentido, no hemos de preocuparnos por determinar cuando hay que desactivar un sistema de la cartera, ya que la propia metodología realiza los cambios automáticamente, con una frecuencia previamente establecida.

2-  Hemos podido comprobar cómo los sistemas se deterioran con el tiempo, lo que invita a pensar que si mantenemos un sistema durante mucho tiempo en nuestra cartera es probable que a largo plazo perdamos dinero. Con las carteras rotacionales no aspiramos a mantener un mismo sistema activo durante mucho tiempo, ya que lo más normal es que la selección de sistemas varíe para cada periodo.

3-  El mecanismo de selección se limita a analizar datos auditados de los sistemas. Los datos backtesting se pueden utilizar en ocasiones para aplicar filtros previos (por ejemplo para no seleccionar sistemas de rachas de pérdidas superiores a un determinado nivel), pero nunca se utilizan datos backtesting para establecer el criterio de selección, que siempre se centra en el análisis de datos auditados.
 
El proceso de creación de una cartera rotacional implica las siguientes fases:

1-  Fase de filtrado: Se trata de filtrar sistemas que no se adecuen a nuestro perfil inversor. Por ejemplo, si no estoy dispuesto a soportar pérdidas de más de 3000 euros en una única sesión, a la hora de establecer el universo de sistemas sobre los que aplicar mis criterios de selección, filtro aquellos sistemas que tengan una peor sesión superior a 3000 euros, y así evito seleccionar sistemas con esas características. A la hora de filtrar podemos aplicar todas las variables que podamos imaginar, pero hemos de tener en cuenta que si somos muy restrictivos puede haber periodos en los que ningún sistema cumpla nuestros filtros.

2-  Fase de ordenación según criterios: Una vez tengo definida mis sistemas candidatos, establezco el criterio de ordenación. Puede ser algo tan simple como el sistema que más ha ganado en el último mes o tan elaborado como el sistema con mejor relación Rentabilidad Anualizada/DrawDown Maximo %.

3-  Fase de selección de sistemas: Una vez que los sistemas están ordenados siguiendo un determinado criterio, tenemos que seleccionar los candidatos que operaran durante el siguiente periodo. Este proceso de selección puede ser algo tan sencillo como seleccionar el sistema mejor posicionado según el criterio de ordenación definido en el apartado anterior. En función del número de sistemas seleccionados, obtendremos sistemas para distintos niveles de inversión y riesgo.

¿Operar con una cartera rotacional de sistemas automáticos de trading es garantía de éxito?
 
La respuesta es rotundamente NO. El simple hecho de aplicar un criterio rotacional no garantiza que tengamos éxito en nuestra inversión. Hay que definir muy bien tanto los filtros como los criterios de ordenación de sistemas, dado que habrá criterios de ordenación que serán incapaces de conseguir resultados positivos, por mucho que de manera periódica modifiquemos la composición de la cartera. Las carteras rotacionales representan una mejora evidente sobre la operativa con carteras estáticas porque establecen un protocolo de actuación objetivo que nos permite saber cuando, cómo y por qué se modifica la composición de una cartera de sistemas. Además, nos permite analizar los resultados en datos pasados de la aplicación de dichos criterios de filtro, ordenación y selección, aportando la transparencia y confianza que la operativa con sistemas automáticos de trading necesita.
 
Hasta la aparición de las carteras rotacionales de sistemas automáticos de trading teníamos que confiar en que en un futuro los sistemas siguieran comportándose como lo habían hecho en el pasado. A veces, seleccionábamos un sistema para operar en nuestra cuenta simplemente porque era el que más rentabilidad sobre el capital sugerido daba en los datos históricos. Bien, éste podía ser un criterio de selección. Pero ¿hasta cuando dejábamos activo este sistema en nuestra cuenta? ¿Si el sistema comenzaba una racha de pérdidas justo cuando nosotros lo activábamos en nuestra cuenta, hasta cuando debíamos aguantar? ¿Si el mes que viene aparece un nuevo sistema con mayor rentabilidad, lo cambio por el que actualmente estoy operando o me tengo que esperar? Es difícil encontrar respuestas objetivas a las anteriores preguntas y es precisamente eso lo que pretenden evitar las carteras rotacionales de sistemas automáticos de trading.
 
¿Cuál es el mejor criterio de ordenación para una cartera rotacional?

Uno no puedo saber si un determinado filtro o criterio de ordenación es bueno o no hasta que no lo prueba en datos pasados. Para ello se han de definir, además de las tres fases comentadas anteriormente, la frecuencia de rotación de la composición de la cartera. Desde el punto de vista operativo, lo más cómodo es establecer rotaciones semanales, pues permite llevar a cabo los cambios los fines de semana. Además los resultados habitualmente mejoran respecto a las rotaciones mensuales o trimestrales. No obstante, la frecuencia de rotación es un parámetro que el cliente puede personalizar a su gusto, como indicamos al principio.
 
Para entender mejor el comportamiento de las carteras rotacionales, nada mejor que ver un ejemplo práctico. Supongamos que queremos analizar el comportamiento histórico de una cartera rotacional y para ello seguimos los siguientes pasos:


1-  En la fase de filtrado establecemos los siguientes filtros de selección:
 
 
a) Sistemas con un drawdown máximo histórico menor de 20000 euros
b) Sistemas con una peor sesión inferior a 3000 euros
c) Sistemas que se encuentren en el primer percentil del ranking de rentabilidad anualizada sobre el nivel de capital sugerido
 

2-  En la fase de ordenación, sobre los sistemas que hayan superado los filtros del paso 1), establecemos el criterio de ordenación basado en los resultados recientes de los sistemas en los 1 a 6 periodos anteriores respecto al mayor drawdown actual porcentual, quedando en primer lugar aquel sistema con un mayor nivel de drawdown actual porcentual.

3-  En la fase de selección, escogemos siempre el primer sistema del ranking anterior. Es decir, escogemos el sistema que tenga un mayor drawdown actual en cada periodo.

4-  Por último, establecemos la frecuencia de rotación en un mes. Es decir, cada mes llevaremos a cabo los tres pasos anteriores, aplicándolos siempre sobre los sistemas que ya estuvieran siendo auditados en ese momento. Así, para seleccionar los sistemas con los que operaremos en enero de 2009, seleccionamos previamente aquellos sistemas que estaban siendo auditados a fecha 31/12/2008 y solo sobre esos sistemas aplicamos los pasos del 1) al 3). Posteriormente, el 31/01/2009 seleccionaremos los sistemas que estuvieran siendo auditados a fecha 31/01/2009, aplicaremos los pasos 1) a 3) y seleccionaremos el sistema con el que operaremos en febrero 2009. Y así sucesivamente hasta llegar a la selección para el mes actual. De aquí en adelante, cada final de mes, seguiremos el mismo proceso para seleccionar el sistema con el que operar el siguiente mes.

5-  Cuando terminamos todo el proceso de cálculo, tenemos una tabla con los sistemas seleccionados para cada periodo y podemos obtener el listado de operaciones que generarían esos sistemas, como si de tratara de una única cartera (aunque se hubiera modificado la composición de la cartera en cada periodo). Finalmente, “pintamos” esos datos en formato de ficha, para poder analizar sus resultados.
 
A continuación, les muestro la ficha del rotacional explicado en los pasos anteriores (datos actualizados a fecha 27/10/2013):
 

 




Como podemos observar, se consiguen unos resultados interesantes, a pesar de que ha habido años menos propicios para este rotacional, como el año 2010 en el que acabó plano. Hay que destacar que todos estos datos son netos de comisiones y licencias de uso de los sistemas, es decir, que todos esos gastos ya han sido descontados de los resultados. Como se puede ver, hay periodos en los que este rotacional no opera. Esto se debe a que en esos meses, los filtros previos establecidos impidieron que hubiera sistemas candidatos sobre los que aplicar los criterios de ordenación.



Las rentabilidades porcentuales mostradas se obtienen de considerar un capital de inversión de 100.000 euros. Así, como este año se están ganando 26311 euros, tendríamos una rentabilidad porcentual cercana al 26%. El drawdown máximo histórico es de unos 5379 euros, lo que equivaldría a un 5,38% sobre el capital de inversión. Y por último, la rentabilidad anualizada desde enero 2009 sería del 14,73%.
 
¿Es necesario destinar 100.000 euros para operar una cartera rotacional como la aquí mostrada?
 
Evidentemente NO. Se ha establecido ese capital de inversión como un estándar para posteriormente poder comparar el comportamiento de rotacionales distintos. Con un drawdown máximo histórico de poco más de 5000 euros, destinar 100.000 euros a esta inversión sería sobredimensionar la cuenta. La cantidad que cada inversor destine para operar una cartera rotacional dependerá de sus preferencias. Lo único que tiene que saber es que si en lugar de destinar 100.000 euros destina 20.000 euros, el apalancamiento será mayor. De esta manera, si antes obteníamos una rentabilidad anualizada próxima al 15% sobre un capital de inversión de 100.000 euros, si reducimos nuestro capital de inversión a 20.000 euros (una quinta parte), la rentabilidad anualizada será de 5 veces más, es decir, de un 75%. Pero también se multiplicará por 5 nuestro riesgo porcentual, que pasará de ser de un 5,4% sobre el capital de inversión a estar sobre el 27%.
 
Lo que es importante entender es que el capital de inversión es un dato subjetivo que decide el inversor y que a menor capital de inversión mayor apalancamiento, pero las operaciones que el rotacional llevará a cabo serán las mismas, independientemente del capital de inversión que el cliente destine.
 
Sistemas seleccionados por periodo
 
Por último, y por si alguien tiene curiosidad de saber la selección de sistemas que el rotacional anteriormente mostrado ha ido haciendo durante este último año, adjuntamos la siguiente tabla:
 
 
Así, el 31/12/2012, este rotacional habría seleccionado el sistema ImpetusDAX para operar con él durante el mes de enero 2013. Evidentemente, el algoritmo de selección utilizado desconocía por completo el resultado que dicho sistema conseguiría en el mes de enero 2013, ya que cuando lo seleccionó, solo utilizaba datos del sistema hasta el 31/12/2012. Lo mismo ha ido ocurriendo el resto de meses. Para este mes de octubre, este rotacional ha seleccionado el sistema BoloniaV1r2_B DAX, que se mantendrá activo hasta el 31/10/2013, fecha en la que el algoritmo del rotacional volverá a seleccionar un nuevo sistema para operar con él durante el mes de noviembre 2013.
 
Conclusiones
 
Con la elaboración de este informe pretendíamos analizar las principales características de dos visiones distintas sobre la creación de carteras de sistemas automáticos de trading: por un lado los que defienden que una cartera de sistemas ha de ser estática en el tiempo y no se deben realizar cambios en la composición de la misma en tanto en cuanto los sistemas que la componen sigan teniendo un comportamiento estadísticamente normal; por otro, los que defienden que las carteras de sistemas han de ser dinámicas (también llamadas carteras rotacionales) y que la composición de las mismas ha de variar de manera periódica, estableciendo criterios objetivos que nos permitan analizar el comportamiento histórico auditado de los mismos.
 
Tras un exhaustivo análisis de ambas visiones, nuestras conclusiones son las siguientes:
 
 

Permite análisis histórico auditado de los criterios de selección

Uno de los principales problemas de las carteras estáticas es que no podemos medir la calidad del criterio de selección históricamente. Supongamos que hoy decido analizar sistemas y selecciono los dos sistemas con resultados auditados que más han ganado en lo que va de 2013. Esto me permitirá tener una cartera con unos resultados espectaculares en lo que va de 2013 (he elegido de entre todos los dos que más ganan), pero no puedo saber si ese mismo criterio de selección ha funcionado bien en el pasado o no.
 
Sin embargo, con las carteras rotacionales se realiza la simulación del criterio en datos históricos y podemos conocer de antemano la calidad del criterio de selección. El futuro será incierto tanto para las carteras estáticas como para las rotacionales (no sabemos que resultados conseguirán a partir de hoy), pero con las carteras rotacionales al menos podemos saber de inicio que comportamiento ha tenido ese mismo criterio de selección en el pasado.
 
Da de baja con relativa rapidez sistemas con malos resultados

En las carteras estáticas podemos utilizar el análisis de Montecarlo para establecer el drawdown máximo futuro permitido para mantener un sistema dentro de la cartera. Esto nos permite tener una idea del “dolor” que hemos de soportar hasta dar de baja el sistema de la cartera, pero normalmente, cuando un sistema entra en drawdown, tarda un tiempo en superar su drawdown máximo permitido y muchas veces, cuando desactivamos el sistema, nos queda la sensación de que lo hemos desactivado demasiado tarde (hemos sufrido una racha de pérdidas importante y además hemos mantenido durante mucho tiempo en cuenta un sistema que perdía).
 
En las carteras rotacionales esto no ocurre, pues la frecuencia de rotación suele ser corta (una semana o a lo sumo un mes), por lo que es complicado que se mantenga en cartera un sistema que no está comportándose como de él se espera.
 
Se sabe previamente cuando se tiene que modificar la cartera
Una de las ventajas de las carteras rotacionales es que a priori sabemos cuando, cómo y por qué se ha de modificar la composición de la cartera. En las carteras estáticas sabemos cuando comenzamos a operar con una determinada combinación de sistemas, pero no sabemos cuando se ha de modificar la composición de la misma. Además, la mayoría de las veces los cambios que se realizan en las carteras estáticas obedecen a criterios subjetivos (estoy operando con el sistema “X” de tal desarrollador, pero ahora ha sacado una versión nueva que me ha dicho que es mucho mejor y me cambio a ese nuevo sistema, etc…). Muchas veces esto genera ansiedad al inversor, al tener la sensación de no contar con un protocolo de actuación previamente establecido.
 
Por todo lo anterior, pensamos que las carteras rotacionales de sistemas automáticos de trading son la solución ideal para el inversor que quiere destinar una parte de su inversión a los sistemas automáticos de trading y presentan interesantes ventajas frente a las carteras estáticas. Si desea ampliar la información sobre las carteras rotacionales, le animamos a que se registre en www.strategyrank.com y un experto de su equipo se pondrá a su disposición para lo que necesite.

José Ramón Díaz Serrano
Experto en Sistemas Automáticos de Trading
Fundador de StrategyRank.com