Investing.com - Tras un final de 2023 de auténtico rally, los analistas van dando sus pautas para 2024, en el que recomiendan tener cautela. De hecho, en este primer mes de enero la volatilidad de los mercados globales augura un año interesante que estará marcado los datos macroeconómicos, los riesgos geopolíticos y por las decisiones de política monetaria de los bancos centrales.
En un contexto volátil, contar con la mejor información del mercado que pueda afectar a nuestra cartera de valores es fundamental. Es importante tener a mano datos de mercado y factores a favor y en contra que pueden afectar a las acciones y, por tanto, ayudarnos a configurar nuestra cartera.
En este sentido, es interesante conocer las estrategias ProPicks que ofrece la herramienta profesional InvestingPro. Estas fórmulas utilizan una combinación de Inteligencia Artificial (IA) y análisis humano experto para destacar las acciones con potencial para superar los índices de referencia del mercado.
¿Cómo se crean las estrategias ProPicks?
En la metodología de la estrategias ProPicks destacan los siguientes puntos clave:
- Recopilación de datos: Recopilación, organización y resumen de más de 25 años de datos históricos de precios y estados financieros de empresas que cotizan en bolsa.
- Preprocesamiento de datos: Los datos históricos se someten a un preprocesamiento, utilizando diversas técnicas de aprendizaje automático para gestionar los puntos de datos que faltan y las acciones atípicas. Además, el conjunto de datos se somete a un riguroso control de calidad manual para mejorar aún más su fiabilidad y precisión para la formación de modelos.
- Formación de modelos de IA: La herramienta gestiona conjunto de datos y lleva a cabo operaciones de preprocesamiento y formación de modelos utilizando la plataforma Google (NASDAQ:GOOGL) Vertex AI.
- Análisis de datos: Posteriormente, se asignan etiquetas a las acciones en varios puntos históricos, basados en las métricas financieras de las acciones para crear las estrategias ProPicks. Las estrategias ProPicks se actualizan periódicamente, basándose en las valoraciones actualizadas generadas por el análisis del modelo de IA.
- Backtesting: Las estrategias ProPicks se someten a pruebas retrospectivas utilizando sistemas de backtesting, con el fin de evaluar el rendimiento histórico de dichas estrategias.
A través de este proceso, ProPicks elimina acciones que podrían ser irrelevantes para el inversor medio, como las acciones de bajo coste. Cada uno de estos grupos constituye una estrategia ProPicks diferente que estará a disposición del inversor a través de Investing.com. Este paso sirve para hacer que las estrategias ProPicks sean sólidas, relevantes y aplicables de forma pragmática en contextos de trading del mundo real.
Con las estrategias Propicks se puede conseguir duplicar la rentabilidad anualizada del S&P 500:
Fuente. InvestingPro
El backtesting, clave para una buena estrategia de trading
El backtesting simula una estrategia de trading utilizando datos históricos del mercado, con el objetivo de evaluar el rendimiento pasado y las características de riesgo de dicha estrategia. Los traders utilizan el backtesting para simular cómo habría funcionado en el pasado una estrategia de trading concreta.
Las estrategias ProPicks analizan datos históricos de acciones con la intención de identificar aquellas que puedan ser rentables en el futuro. Estas valoraciones predictivas son la base para desarrollar las estrategias ProPicks. Una vez creada una estrategia ProPicks, se audita a través del módulo de backtesting de Investing.com. Este paso permite evaluar el rendimiento de cada estrategia ProPicks según los datos históricos.
Posteriormente, las estrategias que superan nuestra rigurosa evaluación son seleccionadas, según nuestro criterio exclusivo, para su publicación en Investing.com.
¿Cómo se calcula el rendimiento?
El rendimiento de las estrategias ProPicks se analiza a través de varias métricas, entre ellas:
- Rentabilidad total: La rentabilidad acumulada a lo largo del periodo de backtesting.
- Rentabilidad anualizada: La rentabilidad media geométrica a lo largo del periodo de backtesting, anualizada para poder compararla.
- Beta: Una medida de la volatilidad de la estrategia en relación con el mercado que proporciona una visión de su riesgo sistemático.
- Ratio de Sharpe: Medida ajustada al riesgo que se calcula dividiendo el exceso de rentabilidad de la cartera (menos el tipo sin riesgo) por la desviación típica de la cartera. Un ratio de Sharpe más alto sugiere un rendimiento superior ajustado al riesgo.
- Ratio de Sortino: Ajustado por el riesgo a la baja, este ratio divide el exceso de rentabilidad de la cartera (menos el rendimiento previsto) por la desviación a la baja de la cartera, destacando la rentabilidad con respecto a los movimientos adversos de los precios.
- Reducción de Max: Representa la mayor caída porcentual de la cartera desde un pico hasta un valle posterior, lo que proporciona información sobre el riesgo y la volatilidad históricos de la estrategia.
En conjunto, estos parámetros permiten analizar el rendimiento histórico y los riesgos inherentes de una estrategia, con el fin de ofrecer a los inversores información que puedan utilizar para tomar decisiones de inversión bien fundadas.
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