Introducción al Trend Following - Parte 2
- Return Stacked Portfolios
- 15 may 2024
- 9 min de lectura
Actualizado: 29 abr
Replicación de Estrategias de Seguimiento de Tendencias: Métodos y Aplicaciones
En esta serie...
En la primera parte de nuestra serie, "Fundamentos del Seguimiento de Tendencias: Estrategias y Beneficios", exploramos los conceptos básicos y las ventajas de las estrategias de seguimiento de tendencias. Vimos cómo estas estrategias pueden aprovechar las tendencias del mercado para mejorar la diversificación y los rendimientos de una cartera de inversiones.
Ahora, en la Parte 2: "Replicación de Estrategias de Seguimiento de Tendencias: Métodos y Aplicaciones", nos adentraremos en las técnicas específicas para replicar estas estrategias de manera efectiva. La replicación de estrategias de seguimiento de tendencias ofrece una forma de obtener los beneficios de estas técnicas sin los altos costos y la complejidad de invertir directamente en los fondos de seguimiento de tendencias y es la que utilizamos a través de nuestros fondos y ETF en Return Stacked Portfolios.
Cómo replicar un índice de Seguimiento de Tendencias
Las estrategias de replicación buscan imitar de cerca los retornos de un índice de referencia, en este caso uno de seguimiento de tendencias. Esto plantea la pregunta: ¿Cuál es el índice de futuros gestionados basado en seguimiento de tendencias más adecuado?
Si bien en nuestro anterior artículo utilizábamos el índice BTOP 50 por su mayor historial de retornos en este caso utilizaremos un índice más moderno, el índice SG Trend, gestionado por Société Générale. Este índice es ideal para esto, ya que sigue a los 10 mayores fondos de seguimiento de tendencias, se pondera equitativamente y publica rendimientos diarios desde 2000.
Para ser incluido en el índice, los gestores deben:
• Estar abiertos a nuevas inversiones.
• Reportar rendimientos diarios.
• Ser reconocidos como seguidores de tendencias por el Comité del Índice SG.
• Mostrar una correlación significativa con sus pares y el Indicador de Tendencias SG.
Estrategias de réplica de Índices
En un mundo ideal, una estrategia de replicación tendría acceso a las posiciones y operaciones reales de los fondos del índice. Sin embargo, los gestores no comparten esta información con terceros. Por lo tanto, las estrategias de replicación deben inferir las posiciones promedio de los gestores basándose en los tipos de mercados en los que operan los fondos de futuros gestionados, las estrategias que emplean y los rendimientos reportados del índice.
Exploraremos dos enfoques principales para la replicación:
1. Replicación de Arriba Hacia Abajo (Top Down)
Este método se enfoca en identificar los mercados más importantes y ajustar las carteras diariamente para seguir el rendimiento del índice de referencia.
2. Replicación de Abajo Hacia Arriba (Bottom Up)
Este método busca descubrir las estrategias subyacentes utilizadas por los fondos de seguimiento de tendencias para formar carteras, replicando así sus posiciones y técnicas.
Analizaremos las fortalezas y debilidades de cada enfoque, y mostraremos cómo una combinación de ambos puede proporcionar una cartera de seguimiento que maximice los retornos y minimice los errores de seguimiento
Replicación de Trend Following de Arriba Hacia Abajo (Top Down)
La replicación de arriba hacia abajo busca imitar los rendimientos de un índice de seguimiento de tendencias ajustando diariamente una cartera de mercados representativos. Utilizamos la regresión matemática para identificar los mercados más importantes y minimizar la diferencia entre los rendimientos de la cartera de seguimiento y los del índice.
Si quisiéramos tratar de replicar la cartera de Warren Buffet, el enfoque arriba-abajo sería tratar de identificar con qué acciones podemos simular los resultados de su cartera.
La replicación de arriba hacia abajo enfrenta varios desafíos. Existe una gran diversidad en los mercados negociados por diferentes fondos, por lo que las exposiciones a los mercados subyacentes en el índice dependen del número de gestores que operan en cada mercado. Además, el periodo de tenencia promedio de las posiciones no es conocido y cada posición se rebalancea según sus propias señales, que pueden no coincidir con el rebalanceo de otros mercados en un día dado.
Abordando los Desafíos
Para solucionar los problemas, usamos una técnica llamada Elastic Net. Esta técnica nos ayuda a encontrar los mercados más importantes y evita que nos enfoquemos demasiado en uno solo.
Figura 1. La regresión tipo Elastic Net busca una cartera que minimice el tracking error con el índice original en cada momento del tiempo.
Solo con fines ilustrativos
Fuente: Newfound Research
Aquí está el proceso simplificado:
1. Igualar los rendimientos
Primero, ajustamos los rendimientos de cada mercado para que sean comparables, usando un promedio de los últimos 40 días.
2. Buscar la mejor combinación Cada día, comparamos los rendimientos ajustados con el índice para encontrar la mejor combinación de mercados.
3. Usar diferentes periodos
Hacemos esto para diferentes periodos (20, 25, 30, 35 y 40 días) para asegurarnos de obtener buenos resultados.
4. Combinar resultados Finalmente, combinamos los resultados de todos los periodos para obtener la mejor cartera posible.
5. Probamos dos conjuntos de mercados
Uno con 9 mercados (acciones, bonos, materias primas y divisas). Otro con 27 mercados (más detallado).
Figura 2. Rentabilidad acumulada para la estrategia de replicación Top-Down
Periodo del 31 de Enero de 1990 a 31 de Enero de 2023.
Fuente. Análsis de ReSolve. Datos de Refinitiv. Resultados netos incluyendo rolado y costes de financiación y netos de gastos de deslizamiento y comisiones. Por favor, lea el descargo de responsabilidad completo al final de esta nota.
Ambos conjuntos funcionan bien en simulación, pero al combinarlos, obtuvimos una cartera aún mejor.
Replicación de Trend Following de Abajo Hacia Arriba (Bottom Up)
La replicación de abajo hacia arriba busca entender las estrategias que usan los fondos en el índice para formar sus carteras. Los fondos de seguimiento de tendencias usan técnicas como el momentum (tendencia del precio), comparaciones con promedios móviles, y sistemas de rompimiento para identificar tendencias del mercado. Pueden seguir tendencias que duran desde unas pocas semanas hasta varios años.
Si la replicación de arriba hacia abajo es como adivinar qué acciones tiene Warren Buffett, la replicación de abajo hacia arriba es como descubrir cómo elige Warren Buffett sus acciones.
Elegimos trece estrategias para ver cómo funcionan en diferentes periodos de tiempo. Calculamos una puntuación para cada estrategia basada en los retornos y la volatilidad. Luego, usamos un modelo llamado Ridge para encontrar las mejores combinaciones de estrategias y mercados que imiten al índice. Encontramos que la mayoría de seguidores de tendencias se centran, mayoritariamente, en tendencias de largo plazo.
Figura 3. Peso de cada sistema en la estrategia de réplica bottom-up organizado por periodo te tendencia analizado en días.
Periodo 1 de Enero de 200 al 31 de Enero de 2023
Fuente: Análsisi de ReSolve. Datos de Refinitiv.
Nuestra propia estrategia Trend
En esencia, creamos nuestra propia estrategia Trend multi factor, multi periodo. En vez de usar los datos pasados para buscar "la mejor estrategia", nuestro objetivo es encontrar aquella combinación de estrategias que iguala los resultados del índice.
Probamos estas combinaciones con el 90% de los datos y luego con el 10% restante para asegurarnos de que funcionen bien y encontramos que las estrategias fueron consistentes y funcionaron bien tanto en la prueba como en el uso completo de los datos. Esto sugiere que nuestras combinaciones pueden seguir el índice con precisión en el futuro y que los propios gestores utilizan estrategias sistemáticas.
La Estrategia Final de Réplica de Índices de Trend Following
Tenemos dos formas de replicar estrategias Trend: de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba. Cada forma tiene sus ventajas y desventajas. La forma de arriba hacia abajo no replica tan bien, pero es más estable en momentos importantes. La forma de abajo hacia arriba parece ofrecer una mejor réplica, pero podría comenzar a fallar si los fondos modifican sus estrategias en el futuro.
Sin embargo, si combinamos las dos formas, obtenemos una estrategia que es tanto precisa como estable. Como las dos formas no siempre se mueven igual, combinarlas hace que funcionen mejor juntas que por separado. Esto también mejora cómo la estrategia sigue el índice de referencia a largo plazo.
La estrategia final de replicación usa 50% de la forma de abajo hacia arriba y 50% de la forma de arriba hacia abajo. La forma de arriba hacia abajo da el mismo peso a los mercados pequeños y grandes. Ambas formas se ajustan para tener una volatilidad promedio del 20%, y luego se suavizan para reducir los costos de negociación.
Resultados de la Estrategia Final de Réplica de Índices de Trend Following
En la Figura 4, comparamos la estrategia de replicación con el índice SG Trend. El índice SG Trend incluye todos los costos, como comisiones de gestión y rendimiento, mientras que la estrategia de replicación solo incluye las comisiones de negociación estimadas, pero no comisiones de gestión. Algunas instituciones grandes pueden usar la estrategia de replicación con un coste reducido, pero muchos con patrimonios bajo gestión modestos pagaremos una comisión de gestión para acceder a ella. Por esto, mostramos junto con los resultados una versión a la que aplicamos una comisión de gestión del 1%.
Figura 4. Rentabilidad acumulada para nuestra Estrategia de Réplica sin comisiones (NET REPLICATION), Estratégia de réplica con 1% de comisión de gestion anual (NET REPLICATION 1% FEE), Estrategia de Réplica con Sharpe Parity (REPLICATION SHARPE PARITY) y el SG Trend Index
Periodo del 31 de Enero de 2000 a 31 de Enero de 2023.
Fuente: Análisis de ReSolve y Datos de Refinitiv. Resultados simulados incluyendo roll yield y financiación. Neto de costes de trading y comisiones. Sharpe Parity ha sido escalado para obtener el mismo sharpe que el SG Trend para periodos de 3 años. Por favor, lea el descargo de responsabilidad completo al final de esta nota.
Para mostrar cómo la estrategia de replicación sigue al índice SG Trend a lo largo del tiempo, ajustamos los rendimientos para igualar el ratio de Sharpe del índice Trend en periodos de 3 años. Esto ayuda a entender mejor cómo la estrategia de replicación sigue al índice. Como vemos en la Figura 4, igualando el ratio de Sharpe, la estrategia de replicación es muy similar al índice SG Trend, lo que significa que es una buena copia del índice.
Tabla 1. Rentabilidad acumulada para nuestra Estrategia de Réplica sin comisiones (NET REPLICATION), Estratégia de réplica con 1% de comisión de gestion anual (NET REPLICATION 1% FEE), y el SG Trend Index
Periodo del 31 de Enero de 2000 a 31 de Enero de 2023.
Fuente: Análisis de ReSolve y Datos de Refinitiv. Resultados simulados incluyendo roll yield y financiación. Neto de costes de trading y comisiones. Por favor, lea el descargo de responsabilidad completo al final de esta nota.
Ventaja por reducción de costes
En nuestros cálculos, observamos que aproximadamente un 3.5% de la mejora de resultado obtenido por nuestra estrategia de réplica frente al índice se debe directamente a la reducción en las comisiones. La diferencia en los rendimientos compuestos entre la estrategia de replicación neta y la estrategia de replicación neta después de las tarifas de 2% y 20% que cobran algunos de estos fondos sugiere la posibilidad de generar alfa por reducción de comisiones.
Al eliminar las comisiones cobradas por los fondos en el índice, la estrategia de replicación neta tiene el potencial de generar mayores rendimientos.
Conclusión
En este artículo, hemos explorado dos métodos de replicación para índices de referencia de seguimiento de tendencias y evaluado su efectividad en la creación de carteras de seguimiento que capturan con precisión el rendimiento del índice.
Nuestro análisis revela que tanto los métodos de replicación de arriba hacia abajo como de abajo hacia arriba pueden crear carteras de seguimiento eficientes, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. El método de replicación de abajo hacia arriba busca descubrir las estrategias subyacentes utilizadas por los fondos de futuros gestionados basados en tendencias para formar carteras, mientras que el método de replicación de arriba hacia abajo identifica los mercados más importantes en cada periodo.
Encontramos que la estrategia final de replicación, que asigna un 50% de peso a la replicación de abajo hacia arriba y un 50% a la replicación de arriba hacia abajo, logra un equilibrio razonable entre precisión y estabilidad. Al combinar ambos métodos, la estrategia ha sido capaz de capturar las amplias exposiciones a acciones, renta fija, materias primas y divisas presentes en el índice, al mismo tiempo que identifica las estrategias subyacentes utilizadas por los fondos de futuros gestionados basados en tendencias.
¿Por qué invertir en Trend Following?
Los índices Trend, que representan el rendimiento neto de las estrategias de futuros gestionados basadas en seguimiento de tendencias, han producido retornos competitivos en comparación con los índices de acciones y bonos durante las últimas tres décadas. La volatilidad mensual del estos índices es aproximadamente el doble que la de los bonos y la mitad de la volatilidad de las acciones, y ha mostrado una menor correlación tanto con las acciones como con los bonos en comparación con la correlación observada entre acciones y bonos.
Una vez eliminados los problemas típicos de invertir en Trend Following: Dispersión de resultados entre fondos, altos mínimos y costes elevados gracias a nuestra estrategia de réplica no podemos más que concluir que el Trend Following supone un complemento ideal para carteras de acciones y bonos que todo inversor debería tener en cuenta a la hora de conformar su cartera de inversión.
Sobre el autor
Rafael Ortega Salvador es gestor de fondos de inversión senior en Andbank Wealth Management, donde lidera el proyecto Return Stacked Portfolios y la gestión de River Patrimonio FI y River Global FI, además de cogestionar MyInvestor Cartera Permanente. Es autor del libro Estrategias de Diversificación Estructural y creador del podcast The Offroad Investor.
Descargo de responsabilidad
El contenido publicado en este sitio web tiene finalidad educativa e informativa y no constituye asesoramiento de inversión, recomendación de compra o venta de activos, ni oferta o invitación a suscribir participaciones de ningún vehículo de inversión. Los vehículos y carteras gestionados por el autor pueden estar invertidos en los activos o estrategias mencionados, pero no han tomado posiciones en valores aludidos en los cinco días hábiles bursátiles anteriores ni posteriores a la fecha de publicación, ni estos suponen más del 5 % del patrimonio de ninguno.
Los resultados de rendimiento hipotéticos o simulaciones de carteras que puedan mostrarse no representan el retorno de un fondo real ni de una cuenta en la que un inversor pudiera haber participado, y se proporcionan únicamente con fines ilustrativos. Las rentabilidades pasadas no constituyen un indicador fiable de rentabilidades futuras.
Las carteras Return Stacked® son un servicio de gestión discrecional prestado por MyInvestor Banco, S.A. y Andbank España Banca Privada, S.A.U., delegado en Andbank Wealth Management, SGIIC, S.A.U. (registro CNMV nº 237). Return Stacked® es una marca registrada copropiedad de Newfound Research LLC y ReSolve Asset Management SEZC, utilizada con autorización de sus propietarios.
