Más Allá de Su Burbuja

La burbuja es una metáfora muy manida en el mundo financiero para referirse a esos episodios de impresionantes subidas en bolsa que inevitablemente desembocan en desplomes de igual calibre, según los inversores se ven dominados por la euforia o el pánico desde los tiempos de la Tulipomanía, e incluso antes.

Sin embargo en esta ocasión quiero hablar de otra burbuja, más invisible por cuanto es mucho más común entre nosotros: aquella dentro de la que operan muchos inversores. 

Permítanme que me explique: todos sin excepción filtramos la caótica sobrecarga de información en el mundo que nos rodea a fin de extraer los elementos clave que van a guiar nuestra acción. Pero cuando dejamos demasiados factores fuera, ya sea por limitaciones en nuestra formación, nuestras herramientas, o la cerrazón de nuestras convicciones, podemos terminar con una visión del mundo considerablemente empobrecida que afecte negativamente a nuestros resultados.

Visiones del Mundo

Lo que se conoce como análisis técnico es la disciplina que analiza los movimientos del precio buscando patrones para aprovechar cambios en el valor del activo. En realidad deberíamos hablar más bien de “acción de mercado” en lugar de “precio” ya que además de los precios de apertura, cierre, etc contamos con otros factores como la volatilidad, el volumen, el interés abierto, etc… pero en definitiva lo más importante para esta escuela de pensamiento es determinar la posible tendencia del valor.

Por otra parte encontramos el análisis fundamental, que intenta valorar las compañía analizando su situación interna: el volumen y la continuidad de sus beneficios, la relación entre ingresos y gastos, su política de dividendos, su posición frente a los competidores…. todos aquellos elementos que se pueden encontrar en una hoja de balance y más allá. En este caso lo más importante llegar a una conclusión sobre la calidad del activo.

Con demasiada frecuencia se caracteriza estas visiones del mundo como contrapuestas: los fundamentales critican a los técnicos por miopes, al comprar cajas bonitas sin preocuparse de que tal vez no haya zapatos dentro, mientras que los técnicos, en su creencia de que todo está ya incorporado en el precio, critican a los fundamentales por académicos que compran zapatos pasados de moda.

Desde su burbuja particular, ambas visiones son limitadas. El mantra de los analistas técnicos, “la acción de mercado lo descuenta todo, con lo cual nada más importa” tiene el mismo olor a refrito dogmático que la todavía popular Teoría de los Mercados Eficientes que recientemente desmontamos mediante datos en colaboración con Carlos Doblado. Por contra está probado que invertir en empresas con fundamentales “baratos” (por ejemplo con un PER pequeño: un precio bajo en relación a sus ganancias) produce mayores rendimientos…  en el largo plazo y en media, porque mientras tanto su valor puede sufrir grandes oscilaciones y el mercado puede marcarse un “garbage rally” en el que todo sube y baja con la excitación del momento. Si piensa que esto es fácil, quédese en su burbuja, o aún mejor, en casa.

burbuja_financiera

Al fin y la cabo, evite la necesidad de tener razón: no se trata de elegir entre una u otra, sino hacerlas trabajar juntas para nuestro beneficio combinando diferentes elementos. Obviamente no es lo mismo una actividad de inversión intradiaria que un trading en tendencia o una gestión patrimonial a largo plazo. Veamos como podemos llevarlo a cabo.

Cuantificando Fundamentales

Las estrategias basadas en indicadores propios del análisis técnico son, en su mayor parte (que me excusen los acólitos a las Ondas de Elliott y otros fenómenos parapsicológicos) muy fácilmente automatizables mediante sistemas de trading algorítmico y de backtesting, como ya estudiamos en entradas anteriores.

Por el lado fundamental, si bien existen áreas con características puramente cualitativas, también cuenta con muchos aspectos numéricos que podemos modelar matemáticamente.  Además, una característica muy interesante de muchos datos fundamentales es que se presentan como ratios, tal que el PER. Los ratios son independientes de la escala (50% es lo mismo de 10 respecto a 20 que de 1000 respecto a 2000) lo cual nos permitirá comparar valores entre sí. Los indicadores técnicos suelen ser binarios: entrar / salir, pero incluso cuando se presentan como osciladores estos no son comparables entre sí y a veces ni siquiera son comparables con su propia serie histórica. No sólo no podemos abrir las cajas de zapatos, tampoco podemos ponerlas en orden.

Introduciendo este tipo de indicadores fundamentales, podremos efectivamente jerarquizar un espacio de inversión usando medidas de calidad relativa, y así priorizando aquellas que sean las mejores oportunidades según nuestra estrategia.

Indicadores Fundamentales

Los indicadores con los que cuenta PyalgoTrade, el entorno de backtesting que hemos adoptado para nuestros ejemplos, son todos puramente técnicos, pero su arquitectura de código abierto nos permite usarlos como base para nuestros desarrollos.

Vamos a llamar a nuestros indicadores fundamentales Organizers, porque cumplirán precisamente esa tarea: organizar una serie de oportunidades de inversión. Desarrollaremos el módulo de clases como un nuevo archivo organizers.py dentro de la carpeta para nuestras extensiones pyalgoext que creamos con anterioridad. Puede descargar todo lo que vamos a cubrir a continuación como parte del repositorio GitHub de este proyecto PyAlgoSamples.

En primer lugar, nuestros Organizers se nutrirán de una serie de reglas para tomar sus decisiones. Las llamaremos OrderRules y contarán con tres parámetros:

  • El concepto de la regla (por ejemplo, el PER).
  • El sentido de la jerarquía (ascendente o descendente).
  • El peso específico de esta regla dentro de todo el conjunto de reglas, expresado como un numeral. Así, por ejemplo una regla con un peso de 2 contará el doble que una regla de sólo 1.
class OrderRule(object):
    def __init__(self, concept, desc=False, weight=1):
        self.__concept = concept
        self.__desc = desc
        self.__weight = weight

    def getConcept(self):
        return self.__concept

    def isDesc(self):
        return self.__desc

    def getWeight(self):
        return self.__weight

Con esto asumimos que cualquier cálculo sobre la información fundamental debe realizarse con anterioridad, fuera del Organizer, ya que este operará sólo con el valor final. Podemos extender OrderRule para que realice también operaciones de transformación de datos sobre la marcha, pero ello implicará más complejidad de la que queremos asumir en esta serie de artículos introductorios.

Todos los indicadores de PyAlgoTrade heredan de la clase EventFilter, la cual a su vez utiliza un EventWindow para almacenar los valores históricos al realizar sus cálculos (piense por ejemplo en una media móvil sobre el precio que precisa de sus propios 20 resultados anteriores).

En nuestro caso también modelaremos nuestros EventOrganizers como clases abstractas alrededor de OrganizerWindows que sean reutilizables en un futuro, porque aunque en el contexto de este ejercicio sólo nos fijaremos en la última clasificación (los resultados de la sesión previa), nada nos impide desarrollar Organizers más avanzados que busquen patrones de tendencia en la serie histórica de valores de calidad relativa, almacenadas en su OrganizerWindow. De hecho en los algoritmos que guían las estrategias de inversión de Ágora Asesores Financieros utilizamos medidas de aceleración y momento sobre los indicadores fundamentales, tanto efectivos como a futuro, así como medidas de confluencia o dispersión entre las revisiones de los analistas financieros para evaluar la fiabilidad del sentimiento de mercado.

En la próxima entrega pondremos esta tecnología en funcionamiento para probar una serie de estrategias de inversión. Hasta pronto.

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Un comentario en “Más Allá de Su Burbuja

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