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Lección de trading de 2016: Piense de forma cuantitativa (valores extremos de tasación)

Lección de trading de 2016: Piense de forma cuantitativa (valores extremos de tasación)

2016-12-21 18:03:00
Quasar Elizundia, Analista de Divisas
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Temas clave:

  • Qué significa pensar en términos cuantitativos
  • Por qué merece la pena pensar en términos cuantitativos
  • Qué ocurrió en 2016 que hizo necesario adoptar este tipo de pensamiento

2016 fue un año repleto de muchas sorpresas que la mayoría de los traders consideraban tan improbables que no merecía la pena fijar su precio como posibles resultados de sus operaciones o ajustar su estrategia comercial. Sin embargo, podemos recurrir al análisis cuantitativo y aprender a pensar adecuadamente, además de lógicamente, para operar con mayor eficacia en 2017.

Los modelos cuantitativos no son la panacea que muchos esperan que sea debido a la necesidad de utilizar insumos seleccionados por un humano para validar un sistema de trading. En 2007, hubo una gran cantidad de modelos cuantitativos que utilizaban el Valor en riesgo o VaR para ver con mayor facilidad la susceptibilidad de la cartera de los bancos o los fondos frente a una caída del valor del 5 %.

La falta de previsión de aquel entonces fue que pocos modelos tenían un insumo para una reducción persistente del valor de mercado de las hipotecas que podrían aplicarse si la vivienda sufriera un giro agresivo.

Sin embargo, muchos modelos realizan un buen trabajo a la hora de plantear con claridad qué parámetros deben tenerse en cuenta al operar estratégicamente en el mercado. Aunque el valor en riesgo cuantifica la red de seguridad o el piso probable de un valor de cartera con un 95 % de confianza, ha surgido otra metodología de validación de modelos de cartera conocida como análisis de Monte Carlo.

El análisis de Monte Carlo es un favorito del análisis cuantitativo, ya que permite poner a prueba una serie de factores de riesgo sobre una operación o cartera individual varias veces sobre la base de una simulación para observar el comportamiento de la operación o la cartera en diferentes escenarios. La simulación de Monte Carlo se basa en la identificación de factores de riesgo que pertenecen a un mercado en particular en el que usted tenga exposición y especifica las distribuciones de probabilidad para esos eventos.

Aunque una comprensión de la probabilidad es útil, la lección fundamental de 2016 es que incluso los riesgos de eventos excepcionales deberían someterse a pruebas de tensión para ver cómo se comportarían sus operaciones. Algunos ejemplos de eventos poco probables de 2016 fueron el descenso continuado del petróleo hasta el 75 % desde 2014 hasta principios de 2016, la decisión sobre las tasas de interés negativas de Japón, el voto del Brexit del 23 de junio o las elecciones de los EE. UU. de las cuales Donald Trump salió elegido como el 45.º presidente. Eventos como estos deberían someterse a pruebas de tensión. Aunque las distribuciones de probabilidad nunca nos permitirán saber exactamente cómo influirá un resultado en el mercado, prepararse para la gran variedad de resultados es el fundamento del análisis de Monte Carlo o del pensamiento cuantitativo.

Naturalmente, los mercados financieros son complejos y su complejidad gira en torno a los precios de eventos futuros inciertos. Como operadores financieros, es útil poner a prueba la sensibilidad a los cambios de una determinada cartera u operación en supuestos subyacentes como quién será elegido presidente, cómo actuará un banco central o qué ocurrirá en el mercado.

Una auténtica simulación de Monte Carlo generará una amplia gama de muestras aleatorias de una determinada distribución de probabilidades que represente los riesgos presentes en el mercado para validar si una operación o una cartera pueden manejar un resultado inesperado. Obviamente, si una cartera o una operación comienzan a mostrar mayores pérdidas de lo previsto durante la simulación de Monte Carlo, el operador financiero o el gestor de la cartera sabrá ajustar el riesgo para proteger mejor las desventajas.

Por lo general, el operador con el programa adecuado para la simulación de Monte Carlo describirá el mercado en el que está operando y especificará el rango variable de simulación y, a continuación, ejecutará la simulación. El análisis de Monte Carlo se puede ejecutar con Microsoft Excel. Sin embargo, si no tiene acceso a un programa para ejecutar una simulación de Monte Carlo, puede ejecutar ensayos manuales buscando los eventos extremos del año pasado y ver cómo su operación se vería afectada por esos resultados extremos y cómo puede administrar mejor sus operaciones en el caso de una observación extrema.

Gran parte del análisis técnico se realiza a través de la simulación histórica donde un operador financiero observa una trayectoria predeterminada y luego planea posibles trayectorias similares en el futuro para simular cómo se comportarán la cartera o la operación. Aunque muchos consideran que lo que pasó ayer es la mejor evidencia de lo que pasará mañana, la simulación de Monte Carlo y el pensamiento cuantitativo implican la fijación de una variedad de posibles resultados y probar su operación o cartera frente a esta variedad de resultados. Como se señaló anteriormente, la debilidad de esta metodología es que usted elige la gama de insumos que se van a poner a prueba, lo cual deja aún la puerta abierta a posibles sorpresas. Sin embargo, combinar un diseño de simulación de Monte Carlo con su propio análisis puede ser muy útil para limitar las sorpresas negativas el año próximo.

Mi experiencia como operador financiero, instructor operadores financieros y analista de divisas me ha demostrado que los operadores financieros suelen cometer el gran error de no fijar precios en posibles resultados futuros y no ajustar en consecuencia su estrategia de operaciones.

La simulación de Monte Carlo se puede confeccionar en Excel y es una aplicación popular para los operadores financieros de opciones que combinan los insumos previamente especificados del modelo de tasación de la opción Black-Scholes con una variedad de datos aleatorios para ver cómo se comportarían sus operaciones en un futuro incierto.

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