Las mesas de posición propia de una firma buscan rentabilizar sus recursos velando por el cumplimiento de sus políticas de riesgo. Por lo general, los algoritmos de especulación, en su lógica de inversión, suelen concentrarse en la rentabilidad y dejan a un lado la gestión de riesgos. Por eso, incorporar en la lógica de un algoritmo el apetito de riesgos, además de ser una buena práctica, potencializa la calidad de los rendimientos.
“Al igual que las bacterias, las estrategias de especulación pueden durar vigentes por mucho tiempo, pueden mutar o se pueden acabar.”
En el mercado de capitales existen tantos tipos de las estrategias de especulación como existen tipos de bacterias en el mundo. Al igual que las bacterias las estrategias de especulación pueden durar vigentes por mucho tiempo, pueden mutar o se pueden acabar. Al final, lo importante es que tengan la capacidad de adaptarse a los cambios permanentes de mercado.
Convertir una estrategia de especulación en un algoritmo de inversión autónomo requiere de la integración de varios factores claves para su buen desempeño. En ITRMachines hemos identificado 5 componentes necesario para poder llevar una estrategia a código:
- Clarificar la tesis de inversión.
- Establecer la fuente de información.
- Incorporar el apetito de riesgo.
- Definir el índice de referencia.
- Evaluar el desempeño.
Clarificar la tesis de inversión
La tesis de inversión es el eje central del algoritmo, razón por la cual resulta necesario establecer una metodología clara que permita transformar ideas en reglas lógicas para que una máquina tenga la capacidad de definir cuándo comprar o vender un activo. Lo importante de este proceso, es que cada uno de los elementos determinantes de la estrategia de inversión esté incluido en la lógica del algoritmo. Se recomienda dejar por escrito todo el proceso con el objetivo de que sea la fuente de verificación de lo que debe hacer el algoritmo.
Establecer la fuente de información
Después de definir la estrategia de especulación, resulta necesario determinar cuál será la fuente de información de las variables que condicionan la operatoria del algoritmo. Para esto, se recomienda siempre alimentar los algoritmos de inversión con fuentes de información confiables y preferiblemente, que sean las fuentes primarias. De esta manera, se garantiza que las decisiones de compra o venta del algoritmo están alineadas con el mercado en el que va a operar.
Incorporar el apetito de riesgo al algoritmos de especulación
En la tercera fase del proceso, se incorporan los parámetros de riesgos en la operativa del algoritmo de especulación. Aquí se trabaja de la mano con el área de riesgos para que cuantifiquen variables como la capacidad de exposición a riesgos de mercado que puede tener el algoritmo. Además, es importante incorporar en la lógica el manejo de las ordenes, los niveles de toma de utilidad y reducción de perdida, la exposición máxima a nivel de portafolio y a nivel de activo, entre otros.
Definir el índice de referencia y evaluar el desempeño
Por último, se determina el índice de referencia de comparación y se evalúa la estrategia frente a este índice. Para esto, se recomienda tomar un índice que sea comparable con el tipo de estrategia y activo financiero en la cual operará el algoritmo, como también el tipo de información que se utilizará para hacer la comparación. Una vez se tiene el índice de referencia, se procede a evaluar el desempeño del algoritmo en términos comparativos, con lo cual podremos establecer si la estrategia tiene un buen proceso de ajuste o no.
Estos son los componentes, que producto de nuestra experiencia, hemos identificado como claves a la hora de desarrollar un algoritmo de especulación.
Como queremos que nuestros algoritmos de especulación sigan vigentes ante los cambios de mercado, siempre tenemos que velar por el cumplimiento de las políticas de riesgos y por el proceso permanente de mejoras que permitan siempre hacerlos más eficientes.
