Recopilación de datos y construcción de un modelo de backtesting

El Pair Trading es una estrategia de trading que consiste en identificar dos activos financieros que tengan una relación particularmente estrecha. Esta relación puede ser caracterizada mediante una correlación estadística, lo que significa que los movimientos de los dos activos están estrechamente relacionados. La idea básica de Pair Trading es que si uno de los activos experimenta una fluctuación temporal en su precio, es probable que el otro también lo haga. Si esto resulta ser cierto, entonces el operador puede usar esta relación para aprovechar las fluctuaciones en los precios de los activos y obtener una ganancia.

En este curso de Estrategia de Pair Trading con Python, nos centraremos en dos aspectos clave para llevar a cabo esta estrategia. En primer lugar, aprenderemos a recopilar y manipular datos de precios históricos de dos activos financieros. A continuación, construiremos un modelo de backtesting que nos permita probar nuestra estrategia y medir su precisión y rentabilidad. El conjunto de habilidades de Python que aprenderemos en este curso nos permitirá aplicar la estrategia de Pair Trading a una amplia gama de situaciones del mundo real, y nos equipará con las herramientas necesarias para tomar decisiones informadas sobre el mercado financiero.

Para construir un modelo de backtesting en el contexto del pair trading, el proceso comienza con la recopilación de datos históricos de los precios de dos activos que se sabe están fuertemente correlacionados. Esto se puede lograr a través de diversas fuentes como Bloomberg, Yahoo Finance, Quandl, entre otras. Una vez que se tienen los datos, es necesario preprocesarlos para asegurarse de que estén listos para el análisis.

En primer lugar, es importante asegurarse de que los precios estén en la misma moneda y periodicidad. También se recomienda descomponer las series de tiempo en sus componentes de tendencia y estacionalidad para comprender mejor sus características únicas.

Después de este paso, se procede a calcular la correlación entre los dos activos. Un valor de correlación cercano a 1 indica una alta correlación, mientras que un valor cercano a 0 indica lo contrario.

Una vez que se ha medido la correlación, se puede construir un algoritmo para identificar oportunidades de trading que aprovechen los cambios en esta correlación. Esto se logra mediante el uso de una función de distancia para medir la distancia entre los precios de los dos activos. Por ejemplo, la fórmula de distancia podría ser:

Distancia=Precio del primer activo−(Correlacioˊn×Precio del segundo activo)\text{Distancia} = \text{Precio del primer activo} - (\text{Correlación} \times \text{Precio del segundo activo})Distancia=Precio del primer activo−(Correlacioˊn×Precio del segundo activo)

En la práctica, se optimizan los parámetros de esta fórmula para lograr una tasa óptima de aciertos en la estrategia de pair trading.

Una vez definida la función de distancia, se desarrolla un modelo de backtesting que permite simular cómo habría funcionado la estrategia en el pasado. Esto permite perfeccionar la estrategia antes de aplicarla al mercado en tiempo real.

En resumen, la recopilación de datos y la construcción de un modelo de backtesting son pasos fundamentales para desarrollar y probar una estrategia de pair trading. Con el proceso adecuado y la combinación correcta de parámetros, esta estrategia puede llevar a obtener ganancias consistentes en el mercado.

Supongamos que deseas construir un modelo de backtesting para un par de acciones específicas, como el par compuesto por Apple y Microsoft. El primer paso sería recopilar los datos necesarios. Para ello, podrías obtener los precios de cierre diarios para ambas acciones durante un período de tiempo determinado, por ejemplo, durante los últimos dos años.

Una vez que tengas los datos, es hora de construir un modelo de backtesting. Para ello, necesitarías definir una estrategia o un conjunto de reglas que te permitan evaluar el rendimiento del par de acciones en cuestión. En este caso, podrías seleccionar una estrategia que consista en comprar Apple cuando su precio es significativamente más bajo que el precio de Microsoft, y vender Apple cuando el precio de Apple es significativamente más alto que el precio de Microsoft.

Para implementar esta estrategia, podrías utilizar Python y diversas bibliotecas especializadas para el análisis financiero, como Pandas, NumPy y Matplotlib. Estas herramientas te permitirán manipular y visualizar los datos, así como calcular indicadores técnicos y ejecutar operaciones de trading.

Una vez que hayas definido la estrategia, es necesario realizar el backtesting utilizando los datos obtenidos previamente. Para ello, ejecutarías el programa que implementa la estrategia con los precios de cierre de las acciones para las fechas dadas. Este proceso te permitirá evaluar el rendimiento del par de acciones durante ese período de tiempo y determinar si la estrategia que has elegido es efectiva o no.

Finalmente, puedes ajustar la estrategia en función de los resultados obtenidos y volver a realizar el backtesting para validar los nuevos ajustes. Este ciclo de ajuste y validación es crucial para mejorar continuamente tu modelo de trading y adaptarlo a las condiciones cambiantes del mercado.

Ejemplo práctico de backtesting de Pair Trading en Python

Para este ejemplo, asumiremos que queremos recolectar datos y probar una estrategia de pair trading en pares de acciones de empresas de tecnología. Utilizaremos la biblioteca yfinance para descargar los datos de precios y la biblioteca statsmodels para construir nuestro modelo.

import yfinance as yf
import statsmodels.api as sm

Luego, definimos los pares de acciones que queremos analizar:

pair_1 = yf.Ticker("AAPL")
pair_2 = yf.Ticker("MSFT")

A continuación, descargamos los datos históricos de precios para los dos pares de acciones:

pair_1_data = pair_1.history(period="max")
pair_2_data = pair_2.history(period="max")

Ahora que tenemos los datos, podemos calcular la relación de precios entre los dos pares de acciones. Calculamos el spread como la diferencia entre los precios de cierre de los dos activos, normalizados a una escala común:

spread = pair_1_data['Close'] - pair_2_data['Close']
spread = (spread - spread.mean()) / spread.std()

Una vez que tenemos el spread, construimos nuestro modelo de backtesting utilizando un modelo de regresión lineal para estimar los parámetros beta y alpha que nos permitirán determinar cuándo es el momento adecuado para comprar o vender nuestros pares de acciones:

model = sm.OLS(spread, sm.add_constant(pair_2_data['Close'])).fit()
beta = model.params[1]
alpha = model.params[0]

La idea detrás de la estrategia de pair trading es que, si la diferencia de precios entre los dos activos se desvía significativamente de su media, entonces se espera que se produzca una corrección a la media en el futuro cercano. Por lo tanto, si el spread es mayor que un cierto umbral "upper", vendemos el par de acciones de manera corta, y si el spread es menor que un umbral "lower", compramos el par de acciones:

spread_mean = spread.mean()
spread_std = spread.std()
upper = spread_mean + 2 * spread_std
lower = spread_mean - 2 * spread_std

if spread[-1] > upper:
    pair_1_sell = 1
    pair_2_buy = beta
elif spread[-1] < lower:
    pair_1_buy = 1
    pair_2_sell = beta
else:
    pass

Finalmente, ejecutamos el modelo en un bucle para ajustar el spread en tiempo real:

for i in range(len(pair_1_data)):
    spread[i] = pair_1_data['Close'][i] - beta * pair_2_data['Close'][i] - alpha
    
    if spread[i] > upper:
        pair_1_sell[i] = 1
        pair_2_buy[i] = beta
    elif spread[i] < lower:
        pair_1_buy[i] = 1
        pair_2_sell[i] = beta

¡Y eso es todo! Con este modelo, hemos recopilado datos de precios de dos acciones de empresas de tecnología y construido un modelo de backtesting que nos permitirá evaluar la efectividad de nuestra estrategia de pair trading.