Correlación Para A.

[agmageton]

Enfoque de un sistema de correlaciones, hacia la búsqueda de eficiencia real en la toma de decisiones.

Realmente es complicadillo desarrollar herramientas para nuestros propósitos, ya que se pasa por un estudio intenso sobre la herramienta en sí y su aplicación, en este caso voy a hablar de las correlaciones entre activos, este post va dedicado a un compañero del foro.

Para calcular las correlaciones entre variables hemos elegido la formula del coeficiente de correlación que tenemos en la hoja Excel, este mide la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. Para ello vamos a elegir un benchmark o activo de referencia e iremos añadiendo activos.

Como se calcula? hay varias formas de calcular, según lo que se busque, desde la cotización, desde la diferencias (retornos), desde medias de retornos, desde medias de cotización, etc...

En este caso primero nos marcamos un objetivo de lo que queremos conseguir con las correlaciones y luego mediante la prueba error vamos buscando las variables que más se ajusten a lo que queremos.

El primer ejercicio que hacemos es calcular el coeficiente de correlacion desde los retornos y desde la cotización, para ver como actúan. Tenemos la implicación de las correlaciones en el precio de los activos por separado, para poder comprobar su utilidad.

En el gráfico PRECIO: aparecen las cotizaciones de el benchmark(normalizado) en azul clarito y dos activos

En el gráfico nº 1:
tenemos el coeficiente de correlación calculado sobre las diferencias de la cotización en un suma y sigue de los últimos 15 días.(el calculo sería igual si lo hicierramos directamente desde las cotizaciones)

En el gráfico nº 2:

tenemos el coeficiente de correlación calculado sobre los retornos diarios de 15 días.

[agmageton]

Primero marcamos el objetivo para lo que queremos las correlaciones, que antes no lo mencioné.

OBJETIVO: queremos tener activos de diferente comportamiento (en este caso las correlaciones irán enfocadas a como se mueve un precio en relación al otro) en una cartera de valores.

HERRAMIENTA: queremos tener una herramienta que nos proporcioné mediante el analisis de las variables, el estado de un activo en referencia a el benchmark, y a la vez que nos proporcione unos niveles para la toma de decisiones.

Siguiendo los criterios del objetivo y creando la herramienta, el primer paso es mirar los gráficos de arriba e intentar entender de que forma transmitimos la información, para que podamos tomar decisiones. Este paso es el paso crítico, ya que tendremos que empezar con una adaptación mediante el prueba error de parametros creando un hibrido para poder realizar la herramienta que cumpla el objetivo. Porque tal como estan esos gráficos de arriba que es digamos el calculo específico de la correlación a ver como podemos sacar conclusiones para contextualizar la información para una correcta toma de decisiones.

[agmageton]

En primer lugar para ficar el modo de trabajo, establecemos algo que nos permita hacer comparaciones, de como están funcionando las cotizaciones en relación con las correlaciones, por lo que buscamos zonas claramente diferenciales entre los precios del grafico, las marcamos y analizamos el comportamiento de las correlaciones en relación a esos cambios para sacar conclusiones preliminares.

[agmageton]

Continuamos, en el grafico nº 2 (correlación de retornos de 15 días) observamos que las correlaciones se mantienen altas por encima de o con lo que no tenemos una información útil para gestionar, en el grafico nº 1 observamos que si hay movimientos que atraviesan la linea 0 de correlación pero que son insuficientes para determinar una información en la toma de decisiones, ya que se muestran los valores cuando empiezan los movimientos de descorrelación o correlación negativa en la parte alta de la correlación (valores por encima de 0,40 de media) con lo que la información útil nos la da prácticamente al final del movimiento, con lo que es ineficiente.

Podemos tomar 3 vías de trabajo diferentes para parametralizar la información en busqueda de unos resultados que podamos gestionar.

1º Dado el alto grado de correlación de media 0,40 establecer medias sobre la correlación alisadas exponenciales para la toma de decisiones

2º buscar un parametro superior o inferior a 15 para optimizar la herramienta

3º Establecer un alisamiento general de las variables que nos den una mejor información.

[agmageton]

Hacemos pruebas en este caso en el apartado de trabajo nº 2, donde establecemos el parametro del coeficiente de correlación en 30 dias, 60 días y 120 días.

[agmageton]

Observamos en las pruebas premiliminares del apartado nº 2 que cuando mayor es el plazo en días de las correlaciones, nos muestra una información más eficiente en la toma de deciones, marcando zonas diferenciales con mayor exáctitud, aunque siguen siendo insuficientes en la toma de deciones, con lo que nos obliga a pasar al plan de trabajo nº 3 y presentar la información con un exponente de alisamiento superior para intentar poder extraer una información útil en la toma de decisiones.

Para eso lo que vamos a hacer es establecer a las cotizaciones un alisamiento con medias exponenciales y a su vez a las correlaciones darles el mismo trato con un alisiamiento.

[agmageton]

Esto ya presenta un cambio importante, nos muestra información útil para poder gestionar por lo que vamos por buen camino, ahora toca hacer multiples pruebas y establecer los parametros más estables en el largo plazo que representen la realidad de los activos por sí mismos y respecto al porftolio general...esto llevará varias horas...

Después de varias horas...escogemos unos parametros que nos den una información clara de lo que estamos buscando. Obeservamos que el activo azul guarda una correlacion alta con el benchmark por contra el activo marrón guarda una correlación negativa respecto al benchmark. Y podemos gestionar una información valiosa a la hora de tomar deciones, por ejemplo activos con una correlación por debajo -0,20 vender (siempre que tu sistema te lo indique, estamos sólo haciendo zonas de correlación no un sistema propiamente dicho) en relación con el benchmark, gráficio ejemplo;

[agmageton]

Los siguientes pasos son de estabilidad del sistema, cogemos todo el historico que tengamos y comprobamos que la lógica sea real y no una optimización...VEMOS EN EL GRAFICO HISTORICO QUE FUNCIONA EUREKA YA TENEMOS UN SISTEMA DE CORRELACIONES/DESCORRELACION DE ACTIVOS...

[agmageton]

Todavía no hemos acabado, ahora nos falta integrar el sistema de correlaciones con multiples activos, unos 50 bastará para hacer la última comprobación y dar validez a la herramienta. Yo personalmente utilizo este método combinado con medias y un algoritmo de roturas sobre las correlaciones mismas, haciendo una gestión tanto de niveles como de roturas para la toma de decisiones.

Y eso no acaba aquí, hay que hacer un estudio del mismo modo para las volatilidades de los activos, así cerramos el circulo de correlación/riesgo. Pero eso ya sería en otra ocasión.

Saludos.

[agmageton]

Bueno y un último apunte importante, si vamos a trabajar herramientas creadas por nosotros mismos es importante ir presentando la información de una forma entendible, por lo menos a mí me facilita mucho el trabajo de analisis, por ejemplo en la exposición antes mendionada, se llegan a las siguientes conclusiones, el activo azul fuerte tiene una correlación histórica alta con el benchmark por lo que no lo vamos a utilizar en contra del benchmark nunca ya que sus descorrelaciones son poco eficientes en el largo plazo, por el contrario el activo marrón si muestra grandes correlaciones negativas (debido a su volatilidad) y es útil para trabajarlo.

Este ejemplo gráficamente para el analisis se debería presentar de la siguiente forma, donde los ciruculos amarillas muestra las correlaciones eficientes para utilizar, y la zona crema cuando empieza la utilidad de la correlación, en este caso negativa.

Espero que haya sido de vuestro interés.

[FxDelgado]

Interesante es, pero dificil de entender. Por más que lo leo no me entero.

¿No hay algún libro en español "correlacciones y cointegración para Dummies"?

Enhorabuena por el trabajo. Saludos.

[Ayuso Trading]

Estas son las aportaciones que hacen tan grande este foro.

Gracias agmageton, ha sido claro, concreto, y completo.

Un placer, no tengo palabras.

[geoffbond007]

Unos de los mejores post ever en x-trader para los fanaticos de los spreads y correlaciones.. Thanks bro.

Ayuso hermano como estas?.. Te escribo en la tarde mia!! Un abrazo hermano!

[Ayuso Trading]

Unos de los mejores post ever en x-trader para los fanaticos de los spreads y correlaciones.. Thanks bro.

Ayuso hermano como estas?.. Te escribo en la tarde mia!! Un abrazo hermano!

El jefe debería publicarlo como artículo si agmageton no tiene inconveniente.

[agmageton]

Gracias compañeros por vuestros comentarios, no creo que sea para hacer un artículo ... ha sido una exposición rápida y más orientada a lo visual para comprender un poco el camino que yo personalmente desarrollo para poder presentarme a mí mismo una información en la que sea capaz de gestionar (esto resulta de gran importancia ya que estamos creando nuestro propia herramienta, claro que hay sistemas hechos que te muestras las correlaciones, pero no como nosotros queremos o más bien adaptando esa información a unos resultados en los que podamos tomar decisiones). Esto puede cambiar tanto como lo que nosotros queramos crear para nuestro objetivo, y también he de decir que se presenta esta herramienta como una parte de algo más global, como ya comenté antes falta incluir la volatilidad y por otro lado clasificar las zonas del benchmark para la toma de decisiones.

Por lo que los siguientes pasos a dar sería una clasificación de volatilidades de los valores (muy importante para poder equilibrarlo todo) y una planificación de zonas del benchmark director, siguiendo un poco el hilo en lo visual os pego un gráfico de la planificación de zonas del benchmark director donde se puede apreciar las siguientes zonas de interés para poder utilizar la herramienta de correlaciones. Esto es necesario para ir adaptando el porfolio a las necesidades que se vayan produciendo, ya que el benchmark director es la base que se encarga de la distribución del portfolio.

1º La zona azul clarito muestra que el benchmakr esta en tendencia alcista y eficiente
2º La zona azul oscuro muestra que el benchmark esta en tendencia alcista de menor eficiencia
3º La zona Roja fuerte muestra que el benchmark esta en tendencia bajista y eficiente
4º La zona rojo clarito muestra que el benchmark esta en tendencia bajista de menor eficiencia.