sábado, 9 de diciembre de 2017

Combinando Factores

Combinando factores.




Cuando estudiamos factores y su comportamiento para incluirlos en nuestros sistemas, una de las características más importante son los rankings.

Los rankings consisten en ordenar todas las acciones de forma que queden distribuidas en un orden que podamos valorar. Por ejemplo, si quiero estudiar el factor Earnings Yield, ordenaría todas las acciones de mayor a menor Earnings Yield.


¿Qué conseguimos con esto?


Ver cómo se comportan los factores de forma aislada.

Ahora podríamos hacer un sistema que sólo comprara las acciones de mayor EY y  por tanto ver si es un factor relevante.

Por ejemplo, si cogemos el conjunto de acciones ordenados por Earnings Yield y los dividimos en 10 cestas, y las compramos y las mantenemos un año, y repetimos el proceso, obtenemos una primera aproximación de la potencia de este factor.



Fuente: Portfolio123, Ranking Earnings yield, Holding Period 52 weeks, Universe Prusell 3000. 

Quiere decir que, comprar las acciones con mayor Earnings Yield y mantenerlas durante un año tiene una ventaja clara, y además es un factor lineal. Es decir, a medida que las cestas tienen peor Earnings Yield, también obtienen peor resultados.

El estudio de los factores en detalle tiene mucha miga, y habrá varios artículos al respecto.

Lo que quería enseñar ahora es que, una vez tenemos varios factores que queremos combinar, hay al menos 2 formas diferentes de hacerlo, que traen resultados distintos.


Por adición.


Este es un método muy común, y tiene la ventaja que permite analizar los factores combinados como uno solo. Es decir, permite ver si hay linealidad, y compararlo respecto al benchmark de forma consistente.

Consiste en, simplemente, ordenar el universo por cada uno de los factores de forma separada y hacer una suma de los rankings.

De esta forma, tenemos un nuevo ranking de todas las acciones.



Este sería el resultado, y como se puede ver, habría un orden claro, y se podría trabajar como si fuera un único factor.


Por Orden prioritarios/secuencial.


Cuando ya tenemos identificados los factores, podemos establecer factores prioritarios o la secuencia. Esto consistiría en ordenar según el primer factor, que ya sabes que da una ventaja. Escoges un percentil y trabajas con este percentil.

Ahora este percentil lo ordenas según el nuevo factor. De nuevo coges un percentil y vuelves a ordenar por un nuevo factor.

La realidad es que, para hacer un sistema, puede tener sentido, y sobre todo cuando trabajas con universos de miles de acciones y seleccionas quintiles, puedes quedarte con buenos conjuntos de unas pocas decenas de acciones.

En este ejemplo he cogido percentiles del 50% para ver como funcionaría el proceso. Tras el primer orden cogemos la primera mitad (verde claro).

Acto seguido se ordena según el factor 2, y nos quedamos con el 50%. (azul claro). Finalmente ordenamos según el factor 3 y nos quedamos con las acciones finales. (rojo)





Sin embargo, al estar reordenando por cada factor que incluyes, impides poder hacer un estudio en profundidad del conjunto de los factores.

Y me diréis... ¿Si es un método que no permite estudiar bien todo el conjunto y su comportamiento... por qué nos lo cuentas?

Bueno, porque en zona value, el backtester de KAU markets es la metodología que se usa, y es un tipo de información que puede aportarnos valor. 

¿Importa el orden? ¿Si sumo dos factores obtengo peores resultados o mejores que si uso un orden prioritario?

Pues todo eso y más en el futuros artículos. 

Dejadnos un comentario si tenéis alguna duda o queréis que escriba sobre algo concreto.


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