Alternativos líquidos sistemáticos

Investigación sistemática en mercados líquidos consolidados

Programas algorítmicos independientes operan en divisas, oro y materias primas, cada uno dentro de sus propios límites de riesgo. Cuánto aporta cada uno lo decide una optimización sobre sus rentabilidades y las correlaciones entre ellos, no la convicción sobre un modelo concreto.

Descripción de la capacidad

Divisas y materias primas sistemáticas

Los mercados de divisas y materias primas son profundos, consolidados y están impulsados en buena medida por participantes cuyo objetivo no es la rentabilidad: bancos centrales que ejecutan política monetaria, empresas que cubren riesgo y productores que gestionan exposición física. Esa composición genera comportamientos que un proceso basado en reglas puede diseñarse para estudiar.

Lo que distingue a esta capacidad no es tanto cada modelo por separado como la forma en que se combinan varios. Cada programa se admite por su propia evidencia y opera dentro de sus propios límites; el reparto entre ellos se fija después mediante una optimización sobre sus rentabilidades y su covarianza, con un suelo y un techo por programa para que ninguno domine la cartera y ninguno desaparezca de ella sin que se note.

Para un asignador ya expuesto a activos digitales, la relevancia está en que estas fuentes de rentabilidad son estructuralmente distintas. Una diversificación así sólo es significativa si esas fuentes difieren realmente, y por eso la relación se mide en lugar de darse por supuesta.

Conjunto de oportunidades

Participantes que no buscan rentabilidad

Una parte significativa de la actividad procede de participantes que cubren exposición o ejecutan política monetaria, cuyo comportamiento no responde a la rentabilidad esperada.

Dispersión macroeconómica y de política monetaria

La política monetaria ha dejado de moverse al unísono entre economías desarrolladas y emergentes. Esa divergencia produce una dispersión persistente de tipos de interés y de tipos de cambio, que es la materia prima con la que trabaja un programa sistemático de divisas.

Vínculo con la inflación y los activos reales

Las materias primas y el oro tienen una sensibilidad a la inflación inesperada y a las disrupciones de oferta que la exposición a renta variable y renta fija no tiene, lo que les da un papel propio cuando el nivel de precios se mueve de forma imprevista.

El oro como fuente propia

El oro responde a la volatilidad de los tipos reales, a la diversificación de reservas de los bancos centrales y al riesgo geopolítico con un ritmo que no es el del complejo de materias primas. Por eso se trata como una exposición separada y no integrada en ellas.

Profundidad y capacidad

Son de los mercados más profundos y de negociación más continua del mundo, algo que importa a un proceso sistemático de una manera concreta: permite dimensionar una estrategia sin que su propia operativa mueva el precio en su contra.

Nuestro enfoque

Diversificación de las fuentes de rentabilidad

Los programas responden de forma distinta a la volatilidad, a la tendencia y al régimen macroeconómico. Combinarlos busca reducir la dependencia de que cualquiera de esas condiciones se mantenga.

Admitidos por evidencia, no por relato

Un programa entra en el conjunto sólo cuando su ventaja es demostrable cuantitativamente y su historial es auditable. Una explicación verosímil de por qué algo debería funcionar no es la prueba.

Reparto fijado por optimización

Los pesos proceden de una optimización media-varianza sobre las rentabilidades anualizadas y la covarianza entre programas, maximizando la rentabilidad ajustada al riesgo sin posiciones cortas y con un suelo y un techo por programa.

Dimensionamiento consciente de la correlación

Los programas que tienden a moverse juntos se dimensionan sabiéndolo, en lugar de contarse como apuestas separadas, de modo que la varianza agregada refleje su comportamiento conjunto.

Ejecución basada en reglas

El posicionamiento sigue las reglas de los propios sistemas, sin intervención discrecional. Eso es tanto una restricción como una virtud: saca el criterio humano de la ejecución y deposita todo el peso en el diseño, la validación y el seguimiento.

Solidez frente a una tesis única

La combinación se construye para sostenerse en varias trayectorias macroeconómicas plausibles, no para depender de que llegue una de ellas.

Marco de investigación

Qué estudiamos al evaluar esta área.

Las rentabilidades anualizadas y la covarianza entre programas, estimadas sobre una ventana definida
El comportamiento de las señales en distintos regímenes económicos y de política monetaria
La robustez ante cambios en las condiciones de volatilidad y liquidez
La sensibilidad a costes de transacción, financiación y dinámica de rolo
Los límites de concentración y los controles sobre grupos correlacionados a nivel de cartera
Las pruebas de tensión y de escenarios sobre la combinación, no sólo sobre sus partes
La correlación con la exposición a activos digitales y su estabilidad
Las características de las caídas en episodios históricos de tensión
La validación fuera de muestra y walk-forward
Los indicadores de degradación del modelo y los umbrales de revisión definidos

Gobernanza de modelos

Validación de modelos

Criterios definidos previos al despliegue, con especial atención a si el ajuste histórico refleja un efecto persistente o un artefacto de un periodo concreto.

Reparto revisado por calendario, no por impulso

Cuando existe histórico solapado suficiente, los pesos se reexaminan en un ciclo trimestral fijo con datos recientes y suavizado estadístico, de forma que un único mes atípico no pueda desplazar el reparto. Entre revisiones, los pesos se mantienen.

Supervisión continua de modelos

Comparación continua del comportamiento real con las expectativas de la investigación, investigando las divergencias en lugar de tolerarlas.

Supervisión humana

Supervisión definida del comportamiento de los modelos, de la exposición y de las condiciones bajo las cuales un programa se reduce o se retira.

Principios de implementación

Principios conceptuales. La información de cartera específica de producto está restringida.

Dimensionamiento basado en reglas

La exposición sigue reglas predefinidas y no el criterio discrecional.

Límites de exposición definidos

El apalancamiento, la concentración y la exposición agregada operan dentro de límites fijados de antemano, tanto en cada programa como en el conjunto de la cartera.

Reequilibrio a los pesos objetivo

La cartera vuelve a sus pesos objetivo con periodicidad mensual, de modo que la deriva entre revisiones se corrige en lugar de acumularse hasta convertirse en un reparto que nadie ha elegido.

Seguimiento con resolución diaria

El seguimiento de riesgo utiliza datos diarios cuando están disponibles. Las cifras de cierre de mes no pueden mostrar lo ocurrido dentro del mes, y un control que sólo mire a los cierres no lo vería.

Selección de mercados por liquidez

La investigación se concentra en mercados con profundidad suficiente para soportar una implementación basada en reglas a un coste razonable.

Consideraciones de riesgo

El capital está en riesgo. Los inversores pueden perder parte o la totalidad del importe invertido.
Las estrategias de esta capacidad pueden implementarse mediante Contratos por Diferencia (CFD). Los CFD son instrumentos derivados apalancados y conllevan un riesgo significativo, incluidas pérdidas que pueden superar el margen inicial.
La implementación mediante derivados no implica la propiedad directa de los instrumentos o materias primas subyacentes.
Los mercados de divisas y materias primas pueden verse afectados de forma material por factores macroeconómicos, de política monetaria, geopolíticos y de oferta física.
Los modelos sistemáticos pueden degradarse o no adaptarse a un cambio de régimen de mercado.
Un reparto obtenido optimizando sobre rentabilidades y correlaciones históricas refleja el periodo sobre el que se estimó. Esas estimaciones cambian, y unos pesos óptimos para una ventana no tienen por qué serlo para la siguiente.
La diversificación entre programas o entre capacidades no garantiza beneficios ni protege frente a pérdidas, y las correlaciones pueden cambiar.
Las rentabilidades pasadas no son un indicador fiable de resultados futuros.

Consideraciones institucionales

Qué debe entender un asignador al evaluar este tipo de estrategia.

Separe los componentes de la combinación

Un conjunto de programas puede tener cada uno un historial real mientras que la forma de combinarlos se ha obtenido después a partir de ese mismo histórico. Pregunte a cuál de las dos cosas corresponde el historial que se le presenta y sobre qué ventana se ajustó la combinación.

Pregunte contra qué se mide un ratio de Sharpe

Un ratio de Sharpe calculado contra un tipo libre de riesgo del cero es más alto que uno calculado contra la liquidez, y en un periodo de tipos cortos positivos la diferencia no es pequeña. Pregunte qué convención se está usando antes de comparar una cifra con otra.

Pregunte con qué resolución se midió la caída máxima

Una caída máxima calculada con cifras de cierre de mes no puede mostrar un retroceso que empezó y terminó dentro del mes. Los datos diarios responden a una pregunta distinta y más exigente, y las dos cifras no son intercambiables.

Compruebe la afirmación de diversificación

Pregunte cómo se mide la relación con la exposición a activos digitales, en qué periodo y si se ha mantenido durante episodios de tensión.

Entienda el instrumento

Cuando se emplean derivados apalancados, la financiación, el rolo y la mecánica de márgenes son parte material del perfil de rentabilidad y riesgo.

Considere su papel en la cartera

Esta capacidad se evalúa mejor por lo que aporta junto a las exposiciones existentes que de forma aislada.

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