Esta es una pregunta general sobre cómo los gestores de fondos utilizan los modelos de factores para añadir alfa. Entiendo que un modelo de riesgo puede decir a qué factores está expuesta una cartera. Pero, ¿puede un modelo de riesgo decir realmente cómo posicionar una cartera para generar alfa?
Si alguien tiene algunos buenos enlaces o artículos que expliquen esto sería de gran ayuda.
Por definición, no lo hacen (suponiendo que estés considerando algo en la línea de APT). La principal ventaja de los modelos de factores de renta variable en términos de riesgo de cartera es que permiten descomponer el riesgo para entender a qué se está realmente expuesto, aparte del simple riesgo de mercado.
Los modelos de factores (por ejemplo, la barra) también se utilizan para seguir los índices. Digamos que quiere que su cartera imite el índice S&P 500 sin comprar todas las acciones. Puede utilizar un modelo de factores de renta variable para asegurarse de que su cartera tiene la misma exposición a los factores que tendría si estuviera perfectamente invertida en el S&P 500. Esto debería reducir el error de seguimiento.
Sí, lo mismo desde dos perspectivas diferentes... suponiendo que los factores incluidos sean exhaustivos. No sé si es un caso abierto y cerrado que las exposiciones a los factores coincidan con los resultados de rendimiento, pero es al menos la forma en que lo pienso.
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Una forma es intentar predecir qué rendimientos de los factores van a revertir y cuáles van a ser tendenciales en algún horizonte. Suponiendo que se pueda hacer eso, entonces, si se ponderan las exposiciones a los factores en consecuencia durante ese mismo horizonte, se debería obtener un exceso de rendimiento durante ese mismo horizonte. La cuestión es cómo predecir los rendimientos futuros de los factores.
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Ah, respondiendo a tu otra pregunta: en general, no encontrarás nada terriblemente útil en la literatura porque, si alguien tiene un método útil, probablemente no lo publicará.
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En la inversión en factores, como se describe, por ejemplo, en el libro de Andrew Ang, se considera que algunos factores obtienen primas a largo plazo. Por lo tanto, tiene sentido buscar la exposición a dichos factores para mejorar la rentabilidad a largo plazo por encima de la rentabilidad de la cartera ponderada por capitalización. Se podría considerar este rendimiento superior como una forma de alfa, pero no todo el mundo lo hace.
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Por lo que entiendo de los modelos de factores fundamentales, los rendimientos de los factores se derivan de una regresión transversal. ¿Cómo se interpretan estos "rendimientos de los factores"? No se basan en el rendimiento histórico de los valores. Digamos que la rentabilidad media mensual a largo plazo del factor valor es del 3%, que se deriva de la regresión. ¿Se puede generar alfa teniendo una exposición activa positiva al factor valor? Pero entonces se supone que el rendimiento del factor del 3% se mantiene.
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Hola: el modelo de factores se reestima generalmente cada cierto tiempo (digamos un mes), por lo que los rendimientos de los factores cambian cada mes. Si se apuesta por ellos, se está apostando a que van a revertir o a tender o a permanecer igual, etc. Pero la rentabilidad de los factores del próximo mes no será la misma que la de este mes. Lo único que se puede hacer es controlar la exposición a los rendimientos de los factores. Yo pensaría en los rendimientos de los factores como las betas en un modelo de regresión transversal.