Análisis y evaluación de la rentabilidad y el riesgo de la estrategia de Pair Trading.

Análisis y Evaluación de Rentabilidad y Riesgo en Pair Trading: Pasos Clave

El análisis y evaluación de la rentabilidad y el riesgo de la estrategia de Pair Trading es una tarea crítica en el proceso de implementación de esta estrategia. A continuación, se describen los pasos principales que debes seguir para llevar a cabo dicha tarea:

1. Selección de los activos: Primero, debes seleccionar los dos activos que quieres hacer trading. Estos activos deben tener una relación de negocio cercana, como por ejemplo dos empresas del mismo sector.

2. Selección de los datos históricos: Después, necesitas recopilar los datos históricos de los precios de los dos activos que vas a utilizar, para realizar el análisis.

3. Análisis de la relación entre los precios: El siguiente paso es analizar la relación histórica de los precios de los dos activos. Deberás calcular la correlación entre los dos precios y cómo se han movido en conjunto en el pasado. El objetivo es encontrar activos que tengan una relación inversa.

4. Definición de la estrategia: Una vez que hayas analizado y comprendido la relación inversa entre los dos activos, deberás definir la estrategia que utilizarás para realizar trading. Por ejemplo, podrías establecer que comprarás el activo A cuando su precio disminuya en relación con el activo B, y venderás el activo A cuando vuelva a ser igual o superior.

5. Simulación de la estrategia y cálculo de la rentabilidad: Luego, debes simular la estrategia, utilizando los datos históricos. Calcula la rentabilidad de la estrategia y evalúa si funciona en relación con tus expectativas.

6. Evaluación del riesgo: La evaluación del riesgo es un paso crítico en el proceso de implementación de cualquier estrategia de trading. Para evaluar el riesgo, debemos analizar el drawdown, que se refiere a la mayor cantidad de pérdida que tu cuenta ha registrado desde el momento en que abriste tu posición hasta el momento en que la cerraste. También debes calcular la volatilidad de los dos activos y tomar en cuenta los cambios del mercado.

7. Optimización de la estrategia: Por último, deberás optimizar tu estrategia en función de los resultados obtenidos y los riesgos asociados. Realiza ajustes y vuelve a realizar la simulación para evaluar si tu estrategia ha mejorado.

Ejemplo Práctico de Análisis y Evaluación de Rentabilidad y Riesgo en Pair Trading: AAPL vs. MSFT

• Activos: Apple (AAPL) y Microsoft (MSFT)

• Estrategia de Pair Trading:

  • Identificación de la relación de cointegración entre AAPL y MSFT.
  • Ventana de entrenamiento de 5 años y ventana de prueba de 1 año.
  • Variables de entrada:
    • Ratio de precios: Precio de AAPL dividido por el precio de MSFT.
    • Desviación estándar de 5 años: Desviación estándar de los precios de AAPL y MSFT en los últimos 5 años.
    • Desviación del ratio: Diferencia entre el ratio actual de precios y el ratio promedio de 5 años.
  • Estrategia: Abrir posición larga en AAPL y corta en MSFT cuando el ratio actual de precios cae por debajo del rango de desviación de 5 años. Cerrar la posición cuando el ratio actual de precios sube por encima del rango de desviación de 5 años.

• Indicadores de Rentabilidad y Riesgo:

  • Tasa de CAGR (Compound Annual Growth Rate): 12%
  • Ratio Sharpe: 1.5
  • Drawdown máximo: 10%

Interpretación de Resultados:

• La estrategia ha producido una rentabilidad positiva del 12% anualizado.
• El ratio Sharpe de 1.5 indica que la rentabilidad ha sido superior al riesgo asumido.
• El drawdown máximo de 10% indica la máxima pérdida de capital en algún momento de la inversión.

Conclusión: Mediante el análisis y evaluación de rentabilidad y riesgo de la estrategia de Pair Trading, se determina su idoneidad para la cartera de inversión. En este caso, los resultados sugieren que la estrategia ha sido rentable y ha demostrado una relación favorable entre rentabilidad y riesgo.

Implementación de un modelo de pares de trading en Python

En este ejemplo vamos a utilizar las bibliotecas pandas y numpy para crear un modelo de pares de trading y analizar su rentabilidad y riesgo. Primero, cargamos los datos de dos activos que queremos considerar para la estrategia de pares de trading. Por ejemplo, supongamos que queremos usar las acciones de Apple (AAPL) y Intel (INTC).

    import pandas as pd
import numpy as np
import pandas_datareader as pdr

start_date = '2010-01-01'
end_date = '2021-01-01'

AAPL = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start_date, end_date)['Adj Close']
INTC = pdr.get_data_yahoo('INTC', start_date, end_date)['Adj Close']

df = pd.concat([AAPL, INTC], axis=1)
df.columns = ['AAPL', 'INTC']

print(df.head())
  

Ahora, podemos llevar a cabo el análisis de pares de trading. Primero, calculamos la relación entre los precios de ambas acciones:

    # Calculamos la relación entre los precios de AAPL e INTC
spread = df['AAPL'] - df['INTC']
zscore = (spread - np.mean(spread))/np.std(spread)

print(zscore.head())
  

Ahora, podemos determinar nuestros puntos de entrada y salida utilizando un umbral de z-score. Supongamos que queremos entrar en la operación cuando el z-score llega a 2, es decir, cuando la diferencia entre los precios es 2 desviaciones estándar por encima de la media, y salir cuando vuelve a la media (z-score = 0).

    # Definimos los puntos de entrada y salida de acuerdo al umbral de z-score
entry = 2
exit = 0

df['zscore'] = zscore
df['long_entry'] = (df['zscore'] < -entry)  # Apertura de posición larga
df['long_exit'] = (df['zscore'] > -exit)  # Cierre de posición larga
df['short_entry'] = (df['zscore'] > entry)  # Apertura de posición corta
df['short_exit'] = (df['zscore'] < exit)  # Cierre de posición corta
  

En este punto, podemos simular nuestra estrategia como si estuviéramos negociando con dinero real. Supongamos que vamos a invertir $10,000 en cada operación y vamos a asumir que no hay costos asociados a las transacciones. Podemos calcular nuestros rendimientos diarios multiplicando nuestro retorno por el cambio porcentual diario en los precios de las acciones.

    # Simulación de la estrategia de pares de trading
startcash = 10000

df['AAPL_position'] = np.where(df['long_entry'], startcash/df['AAPL'], np.nan)
df['AAPL_position'] = np.where(df['long_exit'], 0, df['AAPL_position'])
df['INTC_position'] = np.where(df['long_entry'], -startcash/df['INTC'], np.nan)
df['INTC_position'] = np.where(df['long_exit'], 0, df['INTC_position'])
df['position'] = df['AAPL_position'] + df['INTC_position']
df['position'] = df['position'].fillna(method='ffill')

df['AAPL_holdings'] = df['AAPL'] * df['AAPL_position']
df['INTC_holdings'] = df['INTC'] * df['INTC_position']
df['cash'] = startcash - (df['AAPL_holdings'] + df['INTC_holdings']).cumsum()
df['value'] = df['cash'] + df['AAPL_holdings'] + df['INTC_holdings']
df['returns'] = df['value'].pct_change()
  

Finalmente, podemos analizar los rendimientos y los riesgos de nuestra estrategia. Podríamos calcular la rentabilidad acumulada, la tasa de rendimiento anualizada, el factor de ganancia, la relación de Sharpe y otros ratios.

    # Análisis del rendimiento y riesgo de la estrategia
cumulative_return = df['returns'].cumsum()[-1]
annual_return = df['returns'].mean() * 252
gain_to_pain_ratio = df['returns'][df['returns']>0].sum() / abs(df['returns'][df['returns']<0].sum())
sharpe_ratio = annual_return / df['returns'].std() * np.sqrt(252)

print(f'Cumulative Return: {cumulative_return:.2%}')
print(f'Annual Return: {annual_return:.2%}')
print(f'Gain to Pain Ratio: {gain_to_pain_ratio:.2f}')
print(f'Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.2f}')