Estrategia 1: Las Entradas y salidas de hoy 27-3-17

Vaya semana!. ¡Hemos sido la señal de los mercados para que comenzasen a caer!

Pero todo tiene un lado positivo: los precios esta semana están de rebajas…

Como siempre, vemos las entradas y dejamos las que se repiten, liquidamos las que ya no están y compramos las que aparezcan de nuevo. Dicho esto….

Estos son las entradas semanales:

High_Relative_Value HWBK SPPJY CHMG MASI KEYS 
LowPSvol            LCUT AIRM  BMCH JBSS MMSI
PIH_CSO_safe        FORR NWN   ISCA BKE  HSNI

 

Mañana por la mañana pondré la estadística actualizada al cierre

Añadido tras el cierre de ayer:

ESTADO DE LA CARTERA:

La semana pasada fue una semana bajista, con un 1,5% de caida del índice S&P500. La bolsa americana lleva con movimientos con tendencia bajista desde hace tres semanas. No es de extrañar que nuestra cartera se haya resentido. Con todo, la semana pasado tuvimos tan solo una caida del 0,76% frente al 1,77% que ha caido nuestra referencia: el ETF SPY que sigue los movimientos del S&P500, y en la ganancia acumulada estamos casi a la par que el índice. Claro que nosotros pretendemos mejorarlo, porque si no somos capaces de ello, mejor no gastar neuronas y simplemente comprar el SPY o una combinación de índices y dejarlo.

 

Este es el cuadro resumen:

resumen2017-03-28_17-39-13

y abajo el comportamiento de la semana y las posiciones iniciales de esta semana que empieza:

hrv2017-03-28_18-05-35lps2017-03-28_18-07-37pih2017-03-28_18-09-25

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Estrategia 1: Las operaciones de hoy 20-03-07

Pues  al cierre de hoy ya ha pasado nuestra primera semana, así que tenemos que prepararnos para el rebalance de la cuenta cerca del cierre.

Nuestra cartera de valores de la semana pasada ha sido:

High_Relative_Value         SUBCY DISH  BBXT  SBGI  CBPX 
LowPSvol                    BLDR  GCP   DISH  JBT   BMCH
PIH_CSO_safe                NWN   FTD   TRK   ISCA  BKE

Veamos la lista de hoy:

High_Relative_Value         HWBK   DISH  CHMG  SBGI  MASI
LowPSvol                    LCUT   DISH  BMCH  AIRM  UFPT
PIH_CSO_safe                FORR   NWN   FTD   ISCA  BKE

De  High_Relative_Value conservamos DISH  y SBGI y venderemos SUBCY, BBXT y CBPX

De LowPSvol conservamos DISH y BMCH y vendemos BLDR, GCP y JBT

De PIH_CSO_safe conservamos NWN, FTD ISCA y BKE y vendemos TRK

Como es obvio, también compraremos las nuevas al precio cercano al cierre, y en las cantidades que nos indica nuestra estrategia, en base al capital final de la semana. Los cálculos de la cantidad a comprar a precios de media-sesión nos da:

High Relaive Value
HWBK 30 22,500 669,78
CHMG 18 37,850 669,78
MASI 7 92,260 669,78
LowPsvol
LCUT 32 19,750 638,42
AIRM 15 42,950 638,42
UFPT 25 25,600 638,42
PIH_CSO_safe
FORR 17 38,900 662,15

En cuanto hayamos ejecutado las órdenes de compra y de venta se actualizará la información y daremos nuestra primera estadística. Claro que hasta dentro de 30 semanas no tendremos nada estadísticamente significativo.

CIERRE DE LA SESIÓN:

Al cierre de este lunes presento los datos de la semana y su resumen. Las primeras cinco entradas de cada cuadro  están completas y podemos ver los resultados individuales de cada posición:

hrv2017-03-20_22-24-50

hrv2017-03-20_22-17-00

lpsv2017-03-20_22-39-02

lpsv2017-03-20_22-37-21

pih2017-03-20_22-40-27

pih2017-03-20_22-40-55

La tabla siguiente es la consolidación de las tres estrategias y la comparamos con un portafolio de valor similar invertido en  SPY, un fondo indexado que sigue los 100 valores más grandes del S&P500 y que tiene la gran ventaja de la simplicidad. Se compra el índice y se deja 20 años en cartera sin moverlo.

tot2017-03-20_22-58-49

Es poco tiempo para el análisis. En esta semana la suerte no ha acompañado, en especial FTD ha tenido una brusca caida y en una semana se deja casi un 15%.

El total consolidado nos deja con un 1,1% de pérdida frente al 0,45% de SPY. No es de sorprender, porque solo  ese resultado atípico de FTD ha sido el responsable del 75% de todas las pérdidas.

Todo bien. Este es un ejercicio de aprendizaje.  Y hemos aprendido que en la primera semana nos ha tocado sufrir un 15% de pérdida en uno de sus componentes, y vemos la importancia de la diversificación, de no tener todos los huevos en una cesta.

Hasta la próxima semana.

Fsc

Estrategia 1: Las entradas de hoy 13-03-07

Hoy comenzamos nuestro portafolio para la estrategia 1. Las compras serán en los momentos de cierre.

Suponemos que tenemos una cuenta en un broker que nos permita comprar y vender valores de las bolsas de USA. Preferiblemente de comisiones mínimas: 1 dolar por cada 100 acciones o menos.

Brokers “low cost” hay muchos. Yo no tengo acciones ni comisiones en los que voy a nombrar. Yo llevo 15 años usando Interactive Brokers, que tiene asegurado a cada inversor por 1 millón de euros en metálico y 10 millones en acciones, ante fraude o robo y cobra una comisión de 1 euro cada 100 acciones. Otro que tiene mucha reputación es TradeStation pero con una comisión de 5 dólares fija ( Si nos pasamos de 500 acciones entonces empieza a ser más económico que IB).

Esta página es un artículo de los mejores en esta lucha por los precios:

https://www.nerdwallet.com/blog/investing/the-best-discount-brokers/

Hay que asegurarse que tengan el seguro de marras y garantizarse de que nuestros ahorros no se volatilizan en el éter de las malas manos, y con el menor coste posible. Cuidado con las comsiones cero. Eso indica que ellos ganan de otra manera: la diferencia entre precio de compra y de venta. Esta no es una estrategia que por unos céntimos vaya a fallar, pero los céntimos se multiplican.

Por ejemplo: Si perdemos 10 céntimos en la entrada y otros 10 en la salida: Son 20 céntimos por acción. A una media de, digamos, 50 acciones x 15 posiciones, son 150 euros semanales, 7.800 euros al año. Debemos tener mucha razón en nuestra estrategia, en una cuenta de 10 mil euros, para poder ganar 7.800 euros  solo en comisiones. Esto es especialmente crítico con las cuentas pequeñas, pero incluso en las grandes, si nos ahorramos 4 mil euros, hasta nos podemos dar un capricho, ¿no?

Por eso vamos a dar un método de  maximizar el ahorro sin arriesgar que el valor se mueva y nos deje colgados esperando:

Esto es una imagen de  mi plataforma de compra-venta en IB. Todas  las plataformas tienen un corte por el estilo en sus formatos de tabla:

IB2017-03-13_17-22-46

Vemos que hay una columna Bid y otra columna Ask. El precio de Bid es el mejor al que el mercado está dispuesto a comprar lo que nosotros vendemos, el precio de Ask es el mejor que el mercado nos ofrece si queremos comprar.

Como en la media está la virtud vamos a tener el hábito de ofrecer al mercado la media de esos dos precios; y es muy frecuente que si lo hacemos así consigamos comprar o vender casi de inmediato.

En este segmento vemos que en mi plataforma podemos escoger el mid-point para ahorrarnos la mitad del “spread” o diferencial entre precio de compra y venta.  Si tu plataforma no tiene esa funcionalidad, un pequeño cálculo mental te lo dice  y simplemente envías una orden de venta al precio calculado.

ba2017-03-13_17-36-04

En este caso hay diez céntimos de diferencia BID-ASK: 15.15 – 15.25 siendo el MIDPOINT: 15.20, pero hay diferencias  mucho mayores;  y ya hemos visto que a la larga supone un montón de dinero. Así que intentaremos comprar siempre al punto medio.

Dicho esto, entremos en materia:

Esta semana tenemos que invertir aprox 666 dólares en cada uno de los quince  valores que   nos indica la estrategia.

Estos valores son:

High_Relative_Value  SUBCY DISH BBXT SBGI CBPX 
LowPSvol             BLDR  GCP  DISH JBT  BMCH
PIH_CSO_safe         NWN   FTD  TRK  ISCA BKE

Nº de acciones a comprar (en base al precio actual)

SUBCY: 44 acciones        DISH: 2 x 11 ( está en dos de las estrategias)

BBXT: 104                 SBGI: 16

CBPX: 26                  BLDR: 47

GCP:  20                  JBT:  8

BMCH: 30                  NWN:  12

FTD:  28                  TRK:  36

ISCA: 18                  BKE:  36

 

ULTIMA HORA: Este es el portafolio inicial con sus precios de compra(editado por un error en la compra de DISH que había que duplicar):

portfolio2017-03-13_20-50-26

 

 

Nos vemos en la próxima semana

 

 

De la teoría a la práctica (I)

Como había comentado, es hora de dar el chapuzón y saltar a esa piscina llena de cocodrilos. Somos Homo Sápiens Sápiens, tenemos una la base teórica sólida y neuronas, así que lo primero que vamos a hacer, antes de arriegar una parte de nuestros ahorros, es simular la estrategia. Cuando tengamos datos suficientes para verificar que la cosa funciona podremos dar el salto al dinero.

Una advertencia: las neuronas las vamos a utilizar solamente en dos cosas:

1.- El desarrollo y modificación racional de la estrategia

2.- La medición de los resultados.

Para lo demás solo somos unos soldaditos total y absolutamente disciplinados que obedecen las órdenes ciegamente. Eso es absolutamente esencial, porque necesitamos que nuestra estrategia sea lo más cercana posible a aquella que hemos diseñado y de la que conocemos sus datos estadísticos. Si no somos capaces de ejecutar las compras y ventas tal y como nos dice la estrategia no estaremos siguiendo esa estrategia sino otra desconocida y cuyos datos son una incógnita.

Pues tras este inicio, vamos a desarrollar, por ahora, dos estrategias: la primera de acciones del mercado de USA. La segunda de ETF. Y vamos a hacer dos cuentas simuladas en las que seguiremos esas estrategias semana a semana.

En esta entrada de mi blog describiremos la estrategia de acciones. En una siguiente entrada lo haremos de la de ETF.

Para la estrategia de acciones me he basado en el foro Mechanical Investing de Mootley Fool . Este foro lleva desde los años 90 centrado en el desarrollo de sistemas mecanizados de inversión. Éste es un interesantísimo foro de gente con muchos conocimientos y sólidas neuronas. Como parte de las herramientas que permiten a sus miembros, y público interesado, tienen dos herramientas de prueba histórica. El primero en aparecer fue el de Jamie Gritton, que todavía sigue funcionando y cada vez mejor:

backtester de Jamie Gritton

El otro esta basado en la base de datos SIPRO:

GTR! Backtester

Para el interesado en profundizar más:

http://gtr1backtest.anynet.info/twiki/bin/view/MIwiki/TheBook

y las últimas definiciones de las estrategias de escreening:

http://boards.fool.com/screen-definitions-part-1-19183539.aspx

http://boards.fool.com/screen-definitions-27306312.aspx

http://boards.fool.com/this-is-based-on-friday-close-as-im-using-only-30809276.aspx

Como parte de las herramientas de seguimiento llevan elaborando una hoja semanal de seguimiento de las más de 250 estrategias. Esos datos nos dan el balance semanal de cada una de las estrategias desarrolladas desde el año 2002 o desde el momento  de su creación si surgieron en años posteriores, con la particularidad de que están basadas en la compra-venta al cierre de cada lunes.

Me he basado en esos valiosos datos en vivo ( mucho más valiosos que un simple test histórico, que puede ser debido a la suerte) para obtener una mezcla de tres estrategias de un total de 15 acciones, relativamente poco correlacionadas y de fácil seguimiento para cualquier lector interesado.

Las estrategias seleccionadas ( y su matriz de correlaciones) son:

Estrategias 2017-03-10_11-55-11

Las correlaciones son relativamente buenas, dentro de lo que pueden obtenerse así.

Los enlaces de descripción de estas estrategias son:

High_Relative_Value__(SIPRO)

Low PS_Value

pih_cso_safe (Tomado del simulador de Gritton)

En base a los datos reales de la combinación de estas estrategias, he elaborado un análisis. Como parte de nuestra idea de tener nuestras pérdidas cortas, la pérdida semanal maxima permitida es de menos del 10% en total. Si en una semana tenemos un 10% de pérdida cerramos todas las posiciones y esperamos al siguiente lunes:

Éste es el resumen de sus datos estadísticos.

estadtst2017-03-10_12-39-42

Los datos estadísticos son muy buenos. La esperanza matemática media es de 0,46 euros por euro arriesgado, siendo la mínima con un nivel de confianza del 99% de 0,23 euros.

Nuestras semanas ganadoras son un 60% del total de semanas, y cuando ganamos ganamos de media 1,45 veces más de las semanas perdedoras  y alcanzando un factor 2:1 de beneficios. Los pvalue de wilcox y t-test nos dicen que podemos descartar la hipótesis nula – aquella cuyos resultados son producto del azar,- y  que, por el contrario, tiene un claro valor estadístico.

El dato del SQN que resulta de la fórmula (Esperanza *10) /(desviación estándar) es también muy bueno.

Veamos las gráficas de perdedores y ganadores:

Perdedores:

estr

Vemos que tenemos unas pérdidas limitadas a un máximo de 2,5 veces nuestro riesgo medio semanal.

Ganadores:

ganad

Y vemos que nuestros ganadores alcanzan las 4,5 veces el riesgo medio. Lo cual coincide con el “profit factor” de nuestra estadística (2,17)

Si invirtíesemos un 1% del capital circulante, ésta es la gráfica del log10 de su crecimiento a 10 años, en base a una inversión inicial de 10 mil euros ( el log10 es conveniente porque nos permite ver el número de ceros a la derecha de nuestro capital. Un log10 de 7 equivale a 1×10^7 = 1 millón). Esta gráfica es el resultado de una simulación bootstrap de 10 mil historias de 10 años cada una, con lo que tenemos 100 mil años de historia simulada:

crecim

Capital medio:    66,507.93
Capital mínimo:   22,266.57
Capital máximo:  206,383.06

No está nada mal. En promedio, en 10 años multiplicamos nuestro capital inicial por 6,6, o el 665%.

El histograma del riesgo es:

riesgo

Esta gráfica nos indica la distribución del porcentaje máximo que puede caer nuestra inversión en esos 10 años a lo largo de 10 mil simulaciones. Como podemos ver, el valor esperado es de alrededor del 9%.

 Caida máxima media:   9.4 %
 Caida máxima minima:  4.15 %
 Caida máxima máxima: 24.57 %
 Probabilidad de 8% de caida máxima:  68.30 %
 Probabilidad de 10% de caida máxima: 34.29 %
 Probabilidad de 15% de caida máxima:  3.04 %

Armados con este conocimiento,  vamos a  invertir 10 mil euros entre 15 valores- cinco valores por estrategia- con un 10% máximo de riesgo semanal. Esto nos da un riesgo semanal inicial de 1000 euros, pero  que irá evolucionando de acuerdo al crecimiento y decrecimiento de nuestro capital.  Vamos a repartir esos diez mil euros de forma equitativa entre las tres estrategias y valores, lo que nos da una inversión inicial de 666 euros por cada acción. Compraremos el mayor número entero de acciones que nos permita esa cantidad sin pasarnos de la cifra por más de un 10%. Con ello en algún caso tendremos más del 100% del capital invertido, pero nunca pasará del 110% del capital.

Epezaremos el próximo lunes, y su evolución semana a semana, junto con la estrategia de ETF la iremos publicando aquí.

Un dato que es más sicológico que otra cosa, pero que hay que tener en cuenta es que habrá muchas semanas seguidas con pérdidas. Este es el gráfico:

perdidas semana

Como vemos, tenemos un 40% de dos semanas perdedoras seguidas y un 15% de que sean tres semanas perdedoras, y de un 7% de que sean 4 semanas. Incluso vemos un dato muy poco probable de hasta 21 semanas seguidas perdiendo. Es poco probable, pero tenemos que aceptar el hecho de que así son las cosas, y de que a la larga prevaleceremos. Esta es una carrera de fondo.

Como contrapartida, los momentos alegres son éstos:

ganadores

Como vemos hay un 60% de probabilidades de 2 semanas seguidas ganadoras, de un tercio de que haya tres semanas ganadoras y de un 20% de cuatro semanas seguidas ganando y una minúscula probabilidad de que esto se extienda por 31 semanas. Pero esto tampoco debe ponernos eufóricos. ¡che sarà sarà!

 

 

 

A cerca del riesgo y de por qué muchas es mejor que una

“Wide diversification is only required when investors do not understand 
what they are doing.”  
— Warren Buffet
"The central asymmetry of life is: 
In a strategy that entails ruin, benefits never offset risks of ruin"
— Nassim Taleb

 

¡Bendita estadística! .

Puedes usarla para demostrar cualquier cosa. Pero el tema es que no siempre se puede interpretar de la misma forma. Por ejemplo, podríamos concluir que, dado que un producto tiene la probabilidad de un 98% de ser seguro, el producto es seguro.  Pero, ¿estaríamos dispuestos a tomar ese producto?. Depende de si en ese 2% nos mata o solo tenemos un ligero salpullido. Pareciera mejor información para determinar su seguridad conocer qué nivel de riesgo tiene en vez de qué nivel de seguridad tiene, porque ambos conceptos no son lo mismo. Y ello tiene que ver con lo que los estadisticos llaman dependencia de la trayectoria.

En uno de sus escritos Nassim Taleb lo explica de forma diáfana:

El resultado de planchar la camisa y luego meterla en la lavadora es muy distinto a  meterla en la lavadora y luego plancharla.

Y llevado a inversiones patrimoniales :

+ 100.000 + 100.000 – 150.000

no es igual a

+ 100.000 – 150.000 + 100.000

La primera trayectoria nos deja con cincuenta mil euros de capital, la segunda con cincuenta mil euros de deuda, ya que nuestra ruina nos impide completar la última parte de la trayectoria – ganar cien mil. En esta segunda trayectoria nos hemos topado con lo que se llama barrera absorbente.

En esta entrada intentaremos sacar conclusiones sobre ello, y para comenzar analizaremos dos  entradas del blog del profesor Tucker Balch.

Esta es la primera:    The Augmented Trader – Expected Return, Risk, and Diversification

En ella se analizan dos métodos extremos de invertir 1.000 dólares.

Yo lo planteo ligeramente distinto:

Imaginemos dos inversores, Paco y Manolo que tienen 1.000 euros que quieren invertir. Paco y Manolo tienen una moneda ligeramente trucada que les da un 51% de caras y un 49% de cruces, y quieren usarla en un casino muy particular que permite que los clientes traigan su moneda.

Las reglas del juego son que si sale cara Paco y Manolo reciben una cantidad igual a lo que apuesten, y si sale cruz la banca se queda con lo apostado.

Paco es inquieto y tiene mucha prisa. Su mujer está de parto por lo que lo va a apostar todo a una sola jugada. Manolo es soltero y está aburrido, así que quiere maximizar su diversión  apostando un euro a la vez.

El juego se termina cuando se hayan realizado 1.000 lanzamientos de moneda.

La pregunta es: ¿Cuál de los dos métodos es mejor?

Desde el punto de vista del beneficio tenemos:

Beneficio de Paco     =  0.51 * 1.000 -0.49*1.000 = 510-490 = 20.

Beneficio de Manolo= 1000 * (0.51*1 -0.49*1)  = 1000*0.02 = 20.

Al parecer, desde el punto de vista del beneficio ambos métodos son idénticos.

Veamos ahora el cálculo de los riesgos.

La serie de apuestas de Manolo es un conjunto de mil apuestas  :

[1, 1, 1, …..1]

Dado que Paco solo apuesta una vez, para compararlo con Manolo debemos equiparar su serie a la de éste. Para ello podemos decir que la serie de Paco es:

[1.000, 0, 0, 0….. 0]

En una serie de este tipo, el riesgo se obtiene mediante el cómputo de la desviación estándar, que es la raiz cuadrada de la varianza.

En el caso delas mil apuestas de 1 euro de manolo encontramos que sus ganancias tienen el siguiente patrón:   +1, +1, -1, +1. -1, -1……

y su desviación estándar es 1.

Si hacemos lo mismo con la serie de Paco encontramos que para una apuesta de 1.000 euros y 999 apuestas de cero euros la desviación estándar es de 31,62 Euros.

Pero, ojo. La desviación estándar no nos dice NADA sobre el riesgo de ruina. Y el riesgo de ruina es del 49%.

En todo caso, incluso si obviamos el riesgo de ruina, queda demostrado que a igualdad de beneficio es mejor atomizar las apuestas o las posiciones de un portafolio. Pero, insisto, no debemos olvidar nunca el riesgo de ruina. En el caso del método de Manolo su riesgo de ruina es que mil apuestas salgan todas perdedoras, ello supone un riesgo minúsculo, ya que es

Riesgo de ruina = 0.49^1000  = 1.57e-310

Es de notar que este análisis está hecho en base 1.000 eventos independientes, lo que en estadística se denomina correlación cero. En bolsa eso se traduce por la necesidad de evitar correlaciones en la cartera de valores, de hecho sería deseable tener correlaciones inversas, de forma que unos valores compensaran el riesgo de otros.

Tener una cartera de valores sin ninguna correlación es imposible en la práctica, pero sí que podemos ser cuidadosos y acercar esa correlación lo más posible al cero, e incluso conseguir pares con correlación inversa, mediante la cuidadosa selección de los activos.

En todo caso no es una condición necesaria para obtener rendimientos, solo nos aplana la curva y disminuye el riesgo total, lo cual es bueno para una buena salud y un sueño sin sobresaltos.

La segunda entrada de Tucker Balch que vamos a analizar es ésta:

The Augmented Trader – Warren Buffet and the “Fundamental Law”

Es complementaria con lo que antes hemos discutido y analiza ( y también refuta) la cita de Warren Buffett de arriba.

Buffett nos dice que la diversificación solo es necesaria si no  entendemos lo que estamos haciendo.

La primera cuestión es si hay quien entienda lo que está haciendo sin información interna sobre la empresa en la que va a invertir. Claro que Berkshire Hathaway, la empresa fundada y dirigida por  Warren Buffett,  tiene tanto músculo financiero que es capaz de innvestigar en profundidad cualquier empresa en la que esté interesado. Algo que el 99% de los mortales no podemos hacer. Tan solo tenemos los datos financieros públicos, pero no la información interna de nuevos productos, qué se cuece en sus departamento de investigación, cuál es su plan estratégico para los próximos 3-5 años etc. etc.

Entonces nos surge otra pregunta: ¿Podemos el resto de los mortales equiparar nuestro rendimiento al de Warren Buffett sin ese conocimiento exhaustivo? ¿es posible invertir con resultados similares usando otro método?

Tucker Balch nos propone la ecuación del inversor:

Resultado = habilidad * Raiz_Cuadrada(Nº de inversiones)

Es decir, Si queremos tener el mismo resultado que el Sr. Buffett o bien tenemos su conocimiento/habilidad o bien incrementamos el número de decisiones financieras.

Por ejemplo, si nuestra habilidad es 10 veces menor debemos realizar 100 veces más decisiones de compra-venta.

Podríamos refrasear la cita de Buffett de la siguiente forma:

“Si eres menos habil que W. Buffett, asegurate de tener un portafolio diversificado y activamente gestionado”

Como quiero que este blog llege a una conclusión práctica para el agobiado ciudadano que quiere tener una segunda fuente de ingresos, en la próxima entrada de este blog intentaré definir una estrategia práctica en base a estos principios.

Para finalizar, indicar que las estrategias que presentará se ofrecen a modo de ejemplo, sin que sea una recomendación de inversión. Cada cual debe ser lo suficiente mayorcito para responsabilizarse de sus propias decisiones financieras. Yo tan solo intento contribuir con conocimiento para que el  inversor profano acometa esta empresa de modo más seguro y con mayor conocimiento de las bases teóricas.

Fran

Mas sobre riesgo del experto en el tema:

The logic of Risk Taking