Aprende a evaluar el riesgo de tus inversiones
¿Te gustaría evaluar el riesgo de tus inversiones? …Si es justo lo que andas buscando y necesitas una herramienta que complemente tu análisis, presta atención a este blog donde exploramos el Value at Risk (VaR) y su utilidad para tus decisiones de inversión.
VaR es una herramienta con la que cuantificamos lo máximo que puede caer el rendimiento de una inversión en un determinado tiempo. Su cálculo puede variar desde un simple ejercicio estadístico hasta la aplicación de un algoritmo que simule las fluctuaciones del activo en el mercado.
En esta ocasión te expondré el cálculo del VaR por medio de una simulación de MonteCarlo (la forma más fidedigna de cuantificar el riesgo). Para su implementación es necesario que adquieras el programa estadístico R y su complemento R Studio (es un software libre, descárgalo aquí) y ejecutes el código que te adjunto.
Los pasos para su obtener el VaR son los siguientes
- Descarga e instala R y R Studio.
- Descarga el código (script) y ábrelo en el programa.
- Ve a Yahoo finance y busca el ticket del activo que quieres evaluar.
- Reemplaza el ticket en las celdas “NUEVO” en el script y corre el algoritmo.
Video Explicativo
En términos simples, una simulación de MonteCarlo se construye bajo los principio de los caminos aleatorios (Random Walk). La idea fundamental es que los precios no se pueden predecir, sin embargo, podemos crear simulaciones del movimiento del activo y situarnos en un periodo futuro donde evaluaremos mediante una función de densidad los distintos escenarios (si quieres conocer la explicación teórica, te dejo un paper aquí).
¡Aquí va un ejemplo! Estas estudiando la compra del ETF QQQ (creado para emular al Nasdaq). Simulas los movimientos del precio mediante MonteCarlo y te encuentras con lo siguiente
Simulación de precios de QQQ
Como ves en la imagen, cada línea muestra las posibles fluctuaciones del precio en el lapso de un año bursátil. Y tal como existen simulaciones donde el precio crece anormalmente en relación con su media (ver punto A en la imagen), también tenemos simulaciones donde cae drásticamente (ver punto B).
Lo fundamental es que cada movimiento se construye en base al rendimiento y al riesgo histórico del instrumento, es decir, el algoritmo representa múltiples comportamientos apoyado en valores empíricos. Luego, cuando ya se han creado todas las simulaciones de los precios, se calculan las rentabilidades para crear la función de densidad.
Función de densidad de las rentabilidades de QQQ
En este punto, si a la función de densidad le calculamos el percentil 99, el resultado será el VaR que buscamos. Para el caso particular de la simulación del ETF QQQ, estimamos con un 99% de seguridad que la máxima pérdida será del 2.99% luego de haber transcurrido un año bursátil.
Ahora asumamos que te encuentras entre dos ETF, el QQQ y el BLOK (invierte en empresas Blockchain), por lo tanto, quieres realizar un diagnóstico de la máxima pérdida a la que te puedes exponer en la segunda opción.
Realizas los mismos pasos que te indiqué para el QQQ y te encuentras con la siguiente simulación de precios y rentabilidades.
Simulación de MonteCarlo para BLOK
Para este nuevo ticket, existe un 99% de probabilidad de que la máxima perdida luego de haber transcurrido un año sea de 4.79%.
Con esta información puedes complementar tu análisis. Por ejemplo, si estás dispuesto a asumir el riesgo de perder el 2.99% en tu inversión en QQQ y el 4.79% en BLOK (luego de un año), y además tienes información que acredita que ambos activos se correlacionan negativamente, puede ser una buena estrategia la compra de ambos instrumentos para disminuir tu riesgo mediante la diversificación del portafolio.
¿Te ha servido este blog?
Si la respuesta es ¡Si! Te invito a comentar tu experiencia en el mundo de las inversiones (y déjanos ideas para nuevas ediciones). Además, si quieres aprender más sobre evaluación de riesgo y ETF, no dudes en inscribirte en nuestro entrenamiento personalizado en ETF.
Hasta pronto Inversapiens.
Por Aliro J. Sanhueza
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