¿Qué período para calcular los rendimientos esperados más precisos para hacer una matriz de covarianza para la cartera óptima según el método de Markowitz?

Question

Puedo y estoy dispuesto a invertir algo de dinero en activos de riesgo que puedan tener una alta rentabilidad esperada al menos un año: Quiero invertir mi dinero personal en criptomonedas. Utilizo un solucionador hecho por amigos durante las clases de Finanzas para saber cuál sería el balance. Todo está bien, pero no estoy seguro del periodo a utilizar para crear el rendimiento esperado. Utilizo un período de tres meses para todas las criptodivisas, ya que una criptodivisa tiene un precio en mi moneda (el euro) sólo para este tiempo.

• ¿Cuál sería el mejor período para calcular los rendimientos esperados más precisos para hacer una matriz de covarianza utilizada por mi solucionador para encontrar la cartera óptima según el método de Markowitz?
• Una subpregunta sería : ¿Debo cerrar los ojos ante el hecho de que estas criptocurrencias no tienen un precio perfecto en mi moneda y utilizar otra (como el dólar) o debo utilizar un período de tiempo diferente para los distintos activos (lo que me parece una mala idea porque así resulta imposible comparar).

¿Qué moneda debo utilizar como referencia?

PD: (Estoy de acuerdo en recibir otros consejos sobre cómo invertir el dinero siendo joven (tengo más de 20 años y menos de 25 y no tengo préstamos) ;) ).

Answer 1

Siempre que se optimice una cartera, el horizonte adecuado para calcular las estadísticas que se utilizarán para la optimización (rendimiento esperado, covarianza, etc.) será la misma que su frecuencia de reequilibrio/operación . Si espera que su estrategia de negociación opere una vez al día, debería utilizar datos diarios para su optimización. Lo mismo ocurre con los datos mensuales o trimestrales. En la medida de lo posible, debería utilizar estadísticas que se calculen con la misma frecuencia que sus operaciones.

En cuanto a los precios en divisas, no veo ninguna razón por la que no se puedan tomar los precios comunicados y convertirlos a la divisa que se desee utilizando el tipo de cambio extranjero de ese día. Los tipos de cambio extranjeros están disponibles de forma gratuita en el Fed y en otros lugares. Convertir los precios de una moneda a otra no es una ciencia espacial.

Ya que está pensando en poner dinero real en esto, tenga en cuenta que el uso de datos para calcular estadísticas es menos fiable para los momentos estadísticos inferiores. La media (rendimiento esperado) es el primer momento, por lo que utilizar los rendimientos históricos es muy poco fiable para predecir los rendimientos futuros. Las varianzas y covarianzas son segundos momentos, son mejores. La asimetría y la curtosis, también son mejores. El hecho de que el la rentabilidad esperada no puede estimarse de forma fiable a partir de las rentabilidades pasadas es el mayor inconveniente del método Markowitz (las carteras resultantes suelen ser muy disparatadas y dependerán críticamente del periodo de datos que se utilice para configurarlas). Hay enfoques para solucionar esto, como el método de Black-Litterman (1992), pero se complican rápidamente.

Answer 2

@farnsy ha dado una buena respuesta. Sólo me dirijo a mi comentario sobre la calidad de los datos.

La técnica de optimización de la cartera que has empleado es muy sensible a las entradas. En concreto, se basa por completo en las hipótesis de la media y la (co)varianza (es decir, los dos primeros momentos) y los resultados podrían cambiar drásticamente con una cantidad muy pequeña de cambios en las entradas. Para ver eso, puedes inventar algunas entradas para el solucionador que tienes, y tratar de ajustar las entradas un poco y ver los resultados.

Por lo tanto, si decide adoptar este enfoque, la calidad de los datos es muy crucial.

EDIT: Lo que quería decir con "calidad de los datos"

1. ¿Es fiable la fuente de datos que utiliza (por ejemplo, cryptocompare.com)? ¿Son sus datos coherentes con lo observado en el mercado?

No tengo experiencia con este sitio web, pero debería ser fácil de comprobar.

2. ¿Reflejan los datos del mercado el valor razonable de los activos?

La respuesta suele ser "sí" para los activos líquidos. Los activos ilíquidos suelen tener un precio sin volumen, y el diferencial entre oferta y demanda podría ser enorme.

¿Debo cerrar los ojos ante el hecho de que estas criptocurrencias no tienen un precio perfecto en mi moneda y utilizar otra (como el dólar)

Parece que le preocupa la calidad de los datos, al menos del precio cotizado en su moneda, y está pensando en utilizar datos cotizados en USD, pero ¿sería mejor? La ley del precio único nos dice que no debería haber ninguna discrepancia entre los precios en diferentes monedas (de lo contrario, habría arbitraje).

Además, (en comparación con los activos tradicionales) los datos de los precios de las criptomonedas tienen un historial de datos más corto, y con menor liquidez en el mercado. El corto historial significa que se tienen menos datos para inferir las características del comportamiento de los precios. La baja liquidez significa que la volatilidad puede estar subestimada.

Así que tenemos una técnica sensible a la entrada combinada con datos no tan perfectos. Yo no asignaría mi dinero únicamente en función del resultado de este ejercicio.

EDIT: Tengo bastantes reservas a la hora de hacer una optimización de la cartera para las criptomonedas. Personalmente no soy un fan de la técnica tal como es. La optimización tiene una suposición subyacente de que los rendimientos siguen una cierta distribución, y la correlación es fija. No sé si se puede hacer tal suposición para las criptodivisas. Por lo que he leído sobre BTC, por ejemplo, parece tener una alta exposición al riesgo en relación con la política monetaria china. Para ese tipo de activos quizás sea mejor un enfoque de análisis fundamental.

Además, si quiere saber más sobre la optimización de carteras, pruebe quant.SE

Answer 3

Si yo fuera usted y quisiera ganar lo máximo posible en Crypto para el próximo año, me comprometería a hacer un rebalanceo semanal. Con este compromiso, miraría los rendimientos semanales de la semana anterior y los introduciría en mi código. Utilizaría conjuntos de datos en USD debido a su liquidez y volumen.

También leería sobre swing trading lo suficiente como para aprender a poner órdenes de stop loss para contener las pérdidas.

Como joven de 25 años, pondría algo de dinero en SPY porque la última vez que busqué en Google cuántos operadores de primera línea pueden hacerlo mejor que el S&P 500 en un periodo de 10 años, no fui capaz de encontrar demasiados.