Inversión fundamental cuantitativa

Gracias por su respuesta.
Actualmente todas las herramientas que utilizo son de pago: gurufocus y valuesignals. Si que es cierto que para hacerlo sostenible a lo largo del tiempo me gustaría ser capaz de hacerlo por mi mismo (cómo comentas antes), para ello empiezo un máster en big data y data science a partir de marzo que creo que me puede servir de gran utilidad. No obstante, por lo que he leido, las bibliotecas de python más utilizadas para temas financieros son numpy y datareader (ya te digo, nunca las he utilizado, me encuentro en la parte teórica). Además yahoo finance tiene una API que te permite descargar todos los ratios y realizarte tu propio screener.

En cuanto a lo que me comenta a la parte long no tengo ningún problema en comentársela. Actualmente mi cartera está dividida en 3 modelos:

  1. Microcaps asiáticas (china, japón, korea y singapur), con earning yield y ROA altos
  2. Jim O’Shaughnessy, siguiendo el libro What works in wall street. Además tienen varios papers en su web muy interesantes
  3. Países desarrollados, todos los sectores menos los financieros, mid cap y con un gross margin alto y un EV/FCF bajo.

Por último para cubrir las big caps utilizo índices, creo que hay profesionales que se encargan de evaluarlas, bastante mejor que lo que un screener, y yo, puede hacer :wink:

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Gracias por sus aportes y bienvenido al hilo, siempre es muy interesante conocer gente que pone en práctica estas cosas. :heart_eyes:

Creo que se tiende a sobre estimar la utilidad de ciertas herramientas y a mitificar lo que pueden ayudarnos. Así como la estadística, son áreas muy tediosas en las que todo depende de haber encontrado previamente las preguntas correctas para poder responderlas después, eso sí, con la herramienta más adecuada.

Sobre la parte de los shorts, si uno habla de factores, he leído varios papers que indican que en principio la parte short no parece ser demasiado relevante aportando poco rendimiento en general. Sin embargo esto dependerá mucho de la estrategia concreta y no me atrevo a asegurar nada específico.

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esos problemas que indica son los que me hicieron descartar ese tipo de operativa con acciones.

Hace bastante años que las uso con diferentes objetivos, que se pueden resumir:

a) Compra ETF: venta de Put para comprar Etfs americanos que de otro modo no se podría comprar para inversores europeos

b) generación de ingreso: estrategias de venta de opciones sobre acciones o commodities alguna vez desnudas, y la mayoría de la vez con cobertura.

Sobre las primeras dos estrategias ya he comentado en dos post especificos
a) Operar ETFs USA con el bloqueo de MIFID II

b) Como financio mis vacaciones con la cartera +D 51 TFRRS

c) Cobertura: esta es quizás la parte que más se acerca a lo que Ud. comenta.
En este caso he descartado operar sobre acciones concretas porqué muchas veces la disponibilidad de cadena de opciones puede ser limitada o con poca liquidez, lo que complica o directamente no permite una operativa razonable.
Por esta razón suelo efectuar cobertura directamente con Indice, en particular el S&P500 y siempre busco que la cobertura sea con Theta positiva, es decir que el paso del tiempo esté a mi favor.
Puedo hacer eso de dos formas:

i) solamente a través de opciones: en este caso mi estrategia preferida es la diagonal, comprando Put a vencimiento más o menos alejado (algunos meses) y vendiendo Put con strike inferior al primer vencimiento.
Según el grado de cobertura que deseo efectuar puedo alejar mas o menos los precios de ejercicios de una o de ambas patas.

ii) desde hace unos meses la formula que prefiero para la cobertura es la de vender Futuros del Micro S&P500 (Ticker MES), que por su bajo apalancamiento me permiten adecuar mejor el numero de contratos, junto con la venta de opciones del etf SPY.
De esta forma cuando quiera abrir una cobertura puedo modular exactamente el grado de exposición bajista que quiero, teniendo el paso del tiempo aún más a mi favor, respecto al caso anterior.

Por lo que yo he visto el papel de lo short, a largo plazo es principalmente lo de reducir la volatilidad de la cartera, porqué a nivel de rentabilidad puede tener una contribución positiva solo en circunstancias muy concretas y en general, a largo plazo suelen restar.

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Gracias @capascualm por la respuesta y las referencia que nos indica. Ánimo con ese Master en Big Data, a mí me llaman mucho la atención pero si digo en casa que me apunto a otro me ponen la maleta en la puerta :joy: :joy:

Así que para hacerlo algo más light tengo idea de hacer poco a poco los cursos de Coursera que hemos citado más arriba. Concretamente: https://www.coursera.org/specializations/big-data-introduccion y https://www.coursera.org/specializations/investment-management-python-machine-learning

En cuanto pueda saco un rato y actualizaré el primer post con las plataforma que han ido saliendo: Gurufocus, valuesignals, portfolio123,…

Saludos.

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Hay muchos estudios académicos sobre la compra/venta de calls y puts. Antes que nada hay que tener claros cuáles son los objetivos. Si lo que busca es disminuir la volatilidad, pueden ser una buena herramienta. Si se busca sacar alguna rentabilidad de esta operativa, la compra de puts, a pesar de lo que diga NNT, no es la vía adecuada.

En mi opinión un mejor título para el libro hubiera sido “What worked in Wall Street” :wink:

Coincido totalmente con lo que le han dicho @Fabala y @AlanTuring. A mí no me resulta una estrategia demasiado interesante e incurre en el riesgo de encontrarse con algún revés fuerte proveniente de esta pata, como el que se llevaron los shorts de momentum en 2009.

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Por cierto, no conozco a NNT; puede darme alguna referencia, por curiosidad.

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Nassim Nicholas Taleb supongo

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No había caído. en la sigla, Gracias

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Lo cierto es que sería un interesante tema para empezar un grupo de trabajo. Por mi experiencia intentando abordar estos asuntos que requieren de tantas habilidades y de un cierto coste es buena opción contar con varias manos

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Sí la verdad que sería interesante profundizar en equipo. Yo ahora mismo ando hasta arriba con el cierre de año pero sin duda tema a valorar como reto Quant2020. Voy a intentar enfocar mi proyecto fin de máster a esta temática y no tendría pega alguna en compartir avances.

Saludos.

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Cualquier cosa relacionada con la programación y/o data scraping de sitios públicos para ahorrar €€ me la pueden comentar y estaré encantado de ayudarles seguro.

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Me apunto a la aventura, vamos comentando.
En mi caso, aportaré también lo que pueda.

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Vamos a tener que buscarnos un nombre guay en plan +D Quanthingers, no vayamos a ser menos que nuestros amigos Nothingers y Compounders :sunglasses::sweat_smile:

Fenomenal @El_tijeritas, @AlanTuring, @Carlos a ver si podemos darle forma al tema con calma.

Saludos.

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:star_struck:
Creo que se puede llegar a un interesante proyecto, además para lo que estamos haciendo nuestros pinitos en esto de los datos es mejor que los cursos rollo.

Respecto al nombre yo propongo Los CuaCuants
giphy

tomo prestado @emgocor el gif. :face_with_hand_over_mouth:

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Saludos cordiales.

Más que el dividendo, lo que importa es la capitalización (porque el dividendo se resta,del valor de la empresa puesto que solo consiste en repartir tesoreria —o, en ocasiones, endeudarse [más]). Y esto viene a significar una beta baja, ¿no?

Respecto al momentum, ¿no depende tanto del azar como de la tendencia (si esta existe)?

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Estoy ojeando este libro, sobre todo por que estoy interesado en la parte del backtesting/overfitting, generación de datos fuera de muestra etc ( yo ya tengo cierto background de machine learning ) y como libro de referencia con resúmen de pros/contras y como el ML puede ayudar me parece excelente, aunque no es para novatos tampoco es algo super avanzado, sobre todo es para gente que llega a cierto nivel de preguntas/problemas de los clásicos cálculos que se hacen en finanzas:

Ojo con una joya de comentario que tiene:

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Hola amigos. Iba a actualizar el primer post con un bloque titulado “Plataformas y screeners” pero no he podido editarlo, así que lo pongo aquí a la cola. He tratado de recopilar las plataformas que han ido apareciendo en el hilo para tenerlas a mano.

Plataformas y screeners cuánticos:

Me ha gustado mucho el primero, con varias estrategias que merece la pena leer:
https://www.quant-investing.com/strategies

Saludos.

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Buenas! Disculpas si no es buen lugar para la siguiente pregunta:

¿Conocen alguna API/plataforma gratuita de donde sacar histórico de precios para un valor/fondo? estoy ojeando las APIs de morningstar pero no veo que me sirvan para lo que quiero, creo que podría sacarlo scrapeando, pero quizá haya una forma “más legal”

Muchas gracias

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Muy buenas @Diende, es lugar perfecto para lanzar esa cuestión!

No sé si morningstar tiene APIs para obtener los datos de valores y acciones. En alguna de las plataformas mencionadas arriba puede probar screeners desde ellas. En algunas otras como quantopian dispone de un entorno completo para sus pruebas en Python, lo que no sé es si se puede descargar datasets, etc. No controlo Python pero creo que trae librerías específicas para importar datos desde Yahoo Finance y jugar con ellos de manera gratuita. En Gurufocus puede bajarse datos de acciones pero no sé si tiene API propia, creo que no.

Igual @AlanTuring puede darnos algo de luz. A mí también me interesaría conocerlo para pruebas a medio plazo.

Saludos.

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Hola @Diende && @albertolari,
yo scrapeo todo de sitios públicos.
Para el API de Morningstar solo conozco este intermediario:
https://rapidapi.com/apidojo/api/morning-star/pricing
Aunque como bien indicas a mi me pareció muy básico, seguro que tienen un acceso al API para desarrolladores mucho más avanzado. También tienen un plugin para excel, no lo he utilizado, quizás allí haya llamadas que puedas ver con un sniffer y utilizarlas.

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