Enfoque
Proceso sobre predicción.
El proceso de inversión
Investigar, construir, controlar, revisar.
01
Investigar
Ideas falsables, probadas fuera de muestra.
- Cada hipótesis declara qué la refutaría
- Entrenar, validar y probar en periodos separados, con purgas entre ellos
- Diez semillas para cualquier modelo con aleatoriedad
- Costos de transacción y rotación incluidos desde el primer día
02
Construir
Asignar riesgo, no dólares.
- Balancear el riesgo entre regímenes de crecimiento e inflación
- Agrupar activos por correlación; presupuestar el riesgo jerarquía abajo
- Preferir estimadores robustos a optimizadores frágiles
- Liquidez dimensionada para la peor semana, no para la promedio
03
Controlar
Sobrevivir primero, luego componer.
- Objetivos de volatilidad y límites de exposición
- Dimensionamiento fraccional: Kelly es un techo, nunca un objetivo
- Rebalanceo y revisiones de drawdown comprometidos de antemano
- Pruebas de estrés con choques históricos e hipotéticos
04
Revisar
Escribirlo todo, sobre todo los errores.
- Post mortem de cada decisión cerrada
- Cartas periódicas que explican posicionamiento y riesgo
- Investigación pública, incluidos los resultados negativos
- Cambios de modelo registrados y revalidados
Nuestra investigación
Jerarquías que aprenden.
La paridad de riesgo jerárquica agrupa los activos según cómo se mueven juntos y reparte el riesgo por ese árbol, evitando la frágil inversión de matrices que hay detrás de la optimización clásica de media-varianza. Nuestra investigación DHRP hace la jerarquía diferenciable, de modo que puede entrenarse de principio a fin, y luego la prueba en ocho universos de activos con diez semillas, publicando dónde funciona y dónde no.
Estándar de evidencia
Seis preguntas que todo backtest debe responder.
La mayoría de los backtests son halagadores por construcción. Estas pruebas son nuestra manera de ser menos halagadores con nosotros mismos.
Cómo leer un backtest con escepticismo →- Ratio de Sharpe probabilístico
- ¿Es probable que el ratio de Sharpe sea positivo, dados el sesgo, las colas gruesas y una muestra corta?
- Ratio de Sharpe deflactado
- ¿Sobrevive después de considerar cuántas estrategias se probaron?
- Probabilidad de sobreajuste del backtest
- ¿El ganador dentro de muestra sigue ganando fuera de muestra?
- Pruebas pareadas contra referencias
- ¿Es mejor que alternativas simples, no solo mejor que cero?
- Barras de error con varias semillas
- ¿Otra semilla aleatoria habría contado otra historia?
- Sensibilidad a costos
- ¿A qué costo de operación desaparece la ventaja?
Vea el enfoque aplicado a su portafolio.