Asignación de Activos Adaptativo (AAA) nació como una de varias estrategias de hermanos para la aplicación de la teoría moderna de cartera (MPT), que fue propuesta por primera vez en 1967 como una manera de optimizar las ganancias de cartera. Todavía, muchos comerciantes y estrategas financieros que verdaderamente creen en la matemática de MPT están desilusionados porque los resultados del mundo real durante el uso de la AAA no han cumplido sus expectativas calculadas para las ganancias, y la volatilidad de dichas carteras ha sido mayor de lo esperado.
Estudios recientes de este tema han sugerido que este desajuste entre las expectativas y la realidad puede ser principalmente debido a la duración de los períodos de tiempo utilizado para obtener los promedios de entrada y reequilibrio de la cartera: Al Parecer, cuando los cálculos se basan en datos de entrada usando los promedios obtenidos en períodos mucho más cortos de tiempo, la cartera rendimientos son mejores que cuando esos promedios se calculan sobre la base de cifras a largo plazo. Y, cuando los intervalos de la cartera de reequilibrio son más cortos, el rendimiento es mejor y la volatilidad y el riesgo se reduce.
Recordar, MPT se basa en 3 parámetros para crear carteras ideales, que suele implicar un conjunto de clases de activos tales como acciones en los EE.UU., Europeo, Japón y los mercados emergentes, más U.S. y REIT internacionales, ESTADOS UNIDOS. a largo plazo y los bonos del Tesoro intermedios, así como el oro y otras materias primas. Los parámetros son:
- La volatilidad esperada
- Retornos esperados
- Correlación esperada
Parece que el uso de las medias de corto plazo para los escenarios MPT conduce a resultados más precisos. Uno de los defectos del modelo de asignación de la generación anterior, Asignación estratégica de activos (EL TIEMPO), se hace evidente porque ese modelo se aplica MPT basa en los promedios a largo plazo en cuanto a los parámetros anteriores. Como se detalla en el reciente nuevo trabajo sobre este tema, utilizando promedios a largo plazo conduce a errores significativos en los rendimientos calculados.
En la práctica, promedios a largo plazo en un horizonte temporal de 5 a 20 años son pobres predictores de la volatilidad, devoluciones y correlación. La brecha estadística entre cálculos utilizando promedios de 20 años y los que utilizan 3-o-4-años promedios con respecto a los rendimientos anualizados stocks 'es enorme, que van desde una rentabilidad negativa para casi 14%. Dados los relativamente cortos horizontes de inversión de la mayoría de los inversores de hoy en día, parece claro que el uso de parámetros de corto plazo en los cálculos dará resultados más realistas.
Reconocer la realidad sin renegar de los cálculos a largo plazo en su totalidad, algunos inversores optan por ajustar sus cálculos aplicando un largo plazo valor en lugar de un enfoque a largo plazo promedio enfoque, que tiende a ponderar las carteras a favor de las acciones cuando los precios de las acciones caen, ya la inversa para reducir la ponderación en renta variable como sus precios se encarecen.
Todavía, Con la tecnología avanza hay algunas nuevas alternativas al uso de la valoración a largo plazo para "incapacitantes" los rendimientos calculados. En el extremo del horizonte a corto plazo se encuentran los operadores de alta frecuencia, que se aprovechan de las tendencias a corto plazo, correlaciones y reversiones-a-media con el fin de generar estimaciones más realistas de retornos. En la actualidad existe mucho entusiasmo en la comunidad de comercio basado en el éxito de los comerciantes que utilizan sistemas de HFT. Todavía, a medida que más comerciantes se agolpan en este nicho, es posible que los márgenes serán delgada o quizás desaparecer por completo.
El valor predictivo de impulso
Momentum es una excelente manera para que los inversores estiman desempeño en el corto plazo. De acuerdo con el viejo adagio: El mejor predictor del precio futuro a corto plazo es el precio actual. Y, como el horizonte de inversión se extiende desde intradía o negociación diario hacia fuera, hacia períodos semanales, el efecto de impulso se hace más notable. Debido quizás a mayor, inversores de movimiento más lento, los precios tienden a seguir moviéndose en la misma dirección durante varias semanas. Dada esta probabilidad, es lógico dar cuenta de impulso en la construcción de una cartera, independientemente de los promedios a largo plazo ya se ha observado.
Volatilidad
Volatilidad, demasiado, ha sido aplicado erróneamente con respecto a la MPT. Por ejemplo, aunque la volatilidad anualizada promedio a largo plazo es de aproximadamente 20% para precios de las acciones y sobre 7% de 10 años del Tesoro, volatilidad real medida durante los horizontes de tiempo más cortos de la mayoría de los inversores fluctúa mucho más salvajemente, y por lo tanto es mucho menos preciso para proyectar las condiciones futuras. Así, volatilidad real puede tener un impacto mucho más negativo en una cartera que la volatilidad calculada implica.
Y, aunque muchos inversores intentan equilibrar más o menos la diferencia de volatilidad entre acciones y bonos mediante la ponderación de las carteras con 60% stocks y 40% bonos, todavía, las volatilidades reales experimentaron lejos puede anular un método de equilibrio de tales crudo. Por lo tanto, con respecto a los supuestos de volatilidad parece más seguro que confiar en el dicho mencionado anteriormente, es decir, las conjeturas menos sesgada de precio de mañana se basa en el precio de hoy. Igualmente, las conjeturas menos sesgada de rango de precio de mañana es el rango de precios durante el pasado reciente, que por supuesto representa la reciente volatilidad.
Desde la reciente volatilidad parece ofrecer la mejor conjetura acerca de la volatilidad futura a corto plazo, y la mayoría de los inversores tienen un horizonte de corto plazo, parece lógico utilizar la volatilidad a corto plazo como el parámetro para la MPT en lugar de la volatilidad a largo plazo. Como una volatilidad para llevar respecto, un inversor inteligente reequilibrar una cartera puede calcular su volatilidad y, a fin de mantener el riesgo de volatilidad a un nivel estable en el tiempo, podría reducir la exposición desplazando en parte en dinero en efectivo cuando la volatilidad supera el nivel previsto.
Correlación & devoluciones
A pesar de que las correlaciones de largo plazo entre los precios de las clases de activos como las acciones y los bonos del Tesoro, o acciones y el oro, son bajos o negativos, durante períodos de tiempo más cortos que las correlaciones reales varían mucho. Así, por ejemplo, la volatilidad de una 50-50 cartera de acciones y de bonos puede disminuir por 50% como la correlación disminuye.
Del mismo modo, aunque muchos comerciantes entienden intuitivamente que el riesgo de una cartera se reduce mediante el prorrateo de la volatilidad de sus componentes, una observación menos intuitiva de los estudios recientes ha sido que regresa de las carteras de manejo de riesgos también se han mejorado hasta en un 25%. Finalmente, ya que la naturaleza humana de los inversores hace que sea difícil de enfocar vuelve solo sin tener en cuenta los riesgos, especialmente a más largo plazo cuando detracciones pueden acumular, también es prudente considerar una aspiración máxima junto con la volatilidad en la búsqueda de la máxima rentabilidad.
Resumen
Si escenarios MPT basados en valores medios a corto plazo dan estimaciones más precisas que las basadas en valores a largo plazo, entonces parece mejor para los comerciantes HFT y otros inversores a corto horizonte de usar los valores observados actuales para la optimización de la cartera. En los estudios recientes citados en el presente documento, los autores han abogado por el reequilibrio mensual de carteras mediante el uso de una verdadera asignación adaptativa de activos basado en los retornos en el corto plazo en vista de su impulso, junto con las volatilidades y correlaciones medias apropiadas a corto plazo.
Un enfoque algorítmico podría ser la creación de carteras frescas en el momento de reequilibrio mensual basado en los pocos activos principales de acuerdo a seis meses o incluso más corto impulso, y para asignar activos de acuerdo con un algoritmo especificando varianza mínima en la volatilidad, en lugar de repartir cada activo en función de su volatilidad individuo. Este enfoque permitiría explicar la volatilidad y las correlaciones entre los pocos activos superiores con el fin de crear una cartera impulso con la volatilidad de la cartera menos esperado, junto con un perfil de riesgo apetecible.