BACK TEST. LOS PROBLEMAS CRECEN

by in Cultura Financiera, Finanzas, Principios de Inversión 25 abril 2021

BACK TEST. LOS PROBLEMAS CRECEN

La larga serie de complicaciones a las que nos abocan los back test y que hemos estado viendo sin descanso en los posts pasados correspondientes a esta serie no se han terminado. Es más, crecen. Veamos más problemas.

Datos históricos versus datos futuros. Es preferible usar las cifras contables correspondientes a los últimos 12 meses, en contraposición a las estimaciones futuras, y por una buena razón. Los analistas tienden a ser demasiado optimistas y, por lo tanto, sobrestiman sistemáticamente las cifras de beneficios futuras. Los resultados de los estudios realizados sobre los pronósticos de los analistas suelen mostrar que pocas veces aciertan y que, por lo general, resultan excesivamente optimistas. Sólo cuando el crecimiento económico es muy fuerte las previsiones aumentan su nivel de acierto. Cuando el crecimiento económico se acelera, el tamaño del error de los pronósticos tiende a disminuir, pero cuando el crecimiento se desacelera, entonces aumenta de nuevo.

BACK TEST. LOSP ROBLEMAS CRECEN

Costes de transacción. Al comienzo de una simulación de inversión hay que decidir cómo gestionar el peso de cada acción en la cartera y cómo esto afectará al reequilibrio y los costes de transacción. Incluso los métodos simples de ponderación introducen cierta complejidad y requieren un reequilibrio sustancial, incurriendo en costes de transacción. Si, por ejemplo, empleamos un esquema equiponderado con una cartera que tiene 100 acciones, y en el próximo rebalanceo 20 acciones se venden y se reemplazan por 20 nuevas acciones, la rotación no es del 20% porque la proporción de las ventas será superior al 20% si vendemos ganadores, y menos del 20% si vendemos perdedores. Para complicar aún más las cosas, las otras acciones que quedan en la cartera ahora tendrán ponderaciones desiguales y también deberán reequilibrarse para devolverlas a ponderaciones iguales. La situación es similar, aunque menos intensiva en transacciones, si utilizamos un esquema de ponderación en base a la capitalización de mercado.

En la práctica, todo este reequilibrio genera costes de transacción. Las simulaciones de inversión deben tenerlos en cuenta. Cuanto más frecuentemente se reequilibre la cartera, mejores serán los rendimientos en la simulación de inversión, pero mayores serán los costes de transacción en el mundo real. Es posible que estos costes sean tan altos que erosionen todo el rendimiento esperado. Incorporarlos en una simulación de inversión es difícil. Diferentes inversores tendrán diferentes estructuras de costes, situaciones fiscales y habilidades de ejecución. Unos supuestos de costes para un grupo de inversores serán mayores (o menores) que para otro grupo de inversores. Es importante minimizar las distorsiones causadas por los costes de transacción en cualquier análisis limitando a uno el rebalanceo anual y negociando solo con acciones líquidas relativamente grandes.

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Para concluir esta serie diremos lo siguiente: el objetivo de cualquier inversor interesado en desarrollar una estrategia de inversión de valor cuantitativa sensata que genere beneficios en el mundo real precisa de una validación empírica realista. Hay muchas formas en que podemos engañarnos con simulaciones de inversión: los análisis estadísticos pueden identificar relaciones falsas; podemos introducir inadvertidamente sesgos de anticipación o de supervivencia utilizando la base de datos incorrecta; podemos sobreestimar la cantidad de capital que la estrategia puede asignar o la liquidez de las acciones objetivo; o podemos subestimar los costes de transacción debido al rebalanceo frecuente. Como han reconocido Buffett y Graham, si bien el mercado no siempre es eficiente, con frecuencia lo es. Vencer al mercado es difícil. Cualquiera que le diga lo contrario le está vendiendo algo para auto enriquecerse al tiempo que a usted le empobrece.

No debemos generar ideas mediante un análisis estadístico que retuerza los datos. Debemos confiar en las técnicas de análisis probadas y verdaderas, y complementar cualquier métrica con investigación académica y sentido común. También debemos tender a la simplicidad en nuestras métricas cuando es posible. Hay muchas y buenas razones para preferir la simplicidad. Los modelos más simples tienen menos reglas y más concretas, por lo que tienden a ser más robustos. Los modelos complejos tienen más reglas, que son más intuitivas y abiertas a la interpretación. Una de las razones por las que la inversión cuantitativa funciona tan bien es que impulsa al inversor a cristalizar desde el principio los medios por los que analizará una acción. Esta cristalización evita que se modifiquen las reglas para adaptarse a las acciones que no cumplen con los criterios de inversión del modelo, lo que podría resultar tentador en los mercados extremos.

Por último, el inversor debe tratar de evitar los errores más comunes de los resultados de los back test. Tiene que intentar basar sus pruebas en la mejor investigación financiera, tanto académica como de la propia industria. Utilizar bases de datos integrales libres del sesgo de supervivencia y retrasar los datos para controlar el sesgo de anticipación, forman parte de los deberes del inversor. Usar un límite de capitalización de mercado relativamente grande también. Asumir una cartera reequilibrada anual, ponderada por capitalización de mercado al inicio es asimismo necesario. Siempre debe el inversor buscar resultados genuinos y repetibles, y hacerlo replicando en sus simulaciones de inversión, de la manera más conservadora y auténtica posible, las condiciones de inversión a que se enfrentan los inversores en el mundo real.

@mellizonomics & @quietinvestment

Fuente original: Quantitative Value, Tobias E. Carlisle & Wesley R. Gray

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