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Basándose en la investigación establecida sobre la estacionalidad del mercado y el potencial del front-running para aumentar los beneficios asociados, este artículo examina la aplicación de estrategias estacionales en el contexto de carteras de cobertura en crisis. A diferencia de las estrategias tradicionales de asignación de activos, que pueden fallar en momentos de estrés del mercado, las carteras de cobertura en crisis están diseñadas para proporcionar protección en periodos de caída. Evaluamos si la incorporación del timing estacional en estas carteras puede mejorar su desempeño y sus ratios de rentabilidad-riesgo, ofreciendo así rendimientos ajustados al riesgo superiores en comparación con enfoques estáticos o no estacionales.

Un aspecto clave de nuestro análisis es determinar hasta qué punto los beneficios del timing estacional pueden verse reducidos por la acción de otros participantes del mercado que buscan aprovechar los mismos patrones predecibles. Esta investigación aporta a la literatura existente al centrarse en la intersección entre estacionalidad y cobertura de crisis, proporcionando información valiosa para los inversores que buscan optimizar la resiliencia de sus carteras en entornos de mercado turbulentos.

Antecedentes

La existencia de estacionalidad en los mercados financieros ha sido objeto de estudio académico durante décadas. Investigaciones tempranas, como la de Keim (1983), documentaron patrones predecibles en los retornos de las acciones a lo largo de meses y trimestres. Theobald (1992) también exploró estos patrones, particularmente en acciones con baja liquidez. Investigaciones más recientes, como las de Asness et al. (2013), confirman la presencia de efectos estacionales y destacan su potencial para la construcción de carteras de inversión.

Si bien la estacionalidad ofrece oportunidades para mejorar los rendimientos, también es ampliamente reconocido que los inversores explotan estos patrones, lo que puede dar lugar a un front-running. Este fenómeno, desarrollado por Moskowitz y Grinblatt (2002), sugiere que las estrategias basadas en la estacionalidad pueden obtener rendimientos inferiores debido a la actividad de arbitraje. Según nuestro estudio, Front-Running Seasonality in US Stock Sectors, una estrategia de front-running que selecciona los ETF sectoriales en función de su rendimiento en el mes anterior puede superar al índice de referencia. Esto sugiere una posible estacionalidad en los sectores bursátiles de EE. UU.

Formulación en el contexto de la investigación existente y el objetivo del estudio

Basándonos en esta premisa, este documento investiga la eficacia de incorporar la estacionalidad en carteras de cobertura de crisis. Examinamos si los factores estacionales pueden mejorar el rendimiento de la cartera durante las recesiones del mercado y si el comportamiento de front-running amplifica o mitiga dichos beneficios.

De este modo, nuestro análisis amplía la brecha bibliográfica existente sobre estacionalidad en la asignación de activos, al centrarse específicamente en carteras de cobertura de crisis. Este enfoque proporciona información valiosa para los administradores de carteras que buscan optimizar su desempeño en entornos de alta volatilidad.

Datos y métodos

Selección de activos en el universo de inversión de cobertura

Nuestro objetivo es validar los patrones estacionales dentro de una cartera de cobertura específica. Para lograrlo, seguimos el modelo de cobertura de cisne negro de Gioele (2019), basado en la estrategia de asignación de activos antifrágiles. Adoptamos los componentes de la cartera de cobertura descritos en la lista de ETF de la Tabla 5 y analizamos su eficacia en la cobertura de riesgos.

Siguiendo la línea de Giordano, también tomamos como referencia el trabajo de Nassim Nicholas Taleb, exoperador de opciones y ahora investigador académico, cuya perspectiva original dio lugar a la conceptualización de los Cisnes Negros y la Antifragilidad.

Siguiendo en la tabla, se enumeran seis activos seleccionados:

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Como nuestro punto de referencia, la composición más diversificada y compleja de activos es posible dentro del ámbito de los métodos.

Tipos de Estacionalidad

A continuación, podemos proceder a describir los dos tipos de estacionalidad empleados en este estudio:

1. Estacionalidad de Series Temporales (Time-Series Seasonality – TSS)

  • Similar a nuestro estudio sobre materias primas, realizamos una comparación intra-activo, analizando el rendimiento en un período de 12 meses.
  • Examinamos los meses t-12 (verdadera estacionalidad) y t-11 (estacionalidad adelantada) como posibles predictores.

2. Estacionalidad Transversal (Cross-Sectional Seasonality – CSS)

  • Realizamos una comparación entre activos dentro de la cartera, identificando los mejores y peores rendimientos dentro de los grupos.
  • Al igual que en TSS, nos enfocamos en los meses t-12 y t-11 como indicadores clave.

Resultados

Estacionalidad de Series Temporales (TSS)

Inicialmente, aplicamos este tipo de estacionalidad para evaluar tanto la verdadera estacionalidad (pura) como los posibles efectos de front-running.

Además, los gráficos y tablas muestran el rendimiento del punto de referencia, que es la cartera igualmente ponderada construida a partir de los seis ETF presentes en el universo de inversión de cobertura de crisis.

En primer lugar, presentamos los resultados en formato gráfico, analizando la evolución de la curva de capital y la relación entre la estacionalidad y el desempeño de la cartera.

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Curva de equidad de estacionalidad de series temporales (TSS)

De nuevo, presentando métricas críticas de rendimiento y riesgo en forma de tabla:

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Es interesante notar que, independientemente de la metodología elegida, se obtendría un rendimiento positivo. Sin embargo, al igual que en los artículos y estudios previos relacionados con los patrones estacionales, observamos que el desempeño de la estrategia estacional —que selecciona ETFs basándose en su rendimiento en el mismo mes del año anterior (por ejemplo, enero pasado predice los retornos de enero futuro, etc.)— bajo-performa en comparación con:

  • El punto de referencia (una cartera de ETFs igualmente ponderada).
  • Una estrategia alternativa que adelanta la señal estacional en un mes (por ejemplo, enero pasado predice los retornos de diciembre).

Explorando un Segundo Enfoque…

Estacionalidad Transversal (Cross-Sectional Seasonality – CSS)

En este caso, aplicaremos dos variantes:

  • Portafolio solo en largo (long-only).
  • Portafolio de diferencial (spread) con posiciones largas y cortas.

Estrategias de Front-Running con Estacionalidad Transversal

En primer lugar, presentaremos los resultados de los portafolios solo en largo. Luego, analizaremos la estrategia de spread top-bottom, también conocida como Winner-Minus-Loser (WML). Esta estrategia se basa en una selección fija de instrumentos, variando entre:

  • 1 a 3 posiciones largas.
  • 0 a 3 posiciones cortas.

El punto de referencia para evaluar el desempeño de la estrategia de front-running sigue siendo el universo igualmente ponderado de ETFs subyacentes.

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Curva de Capitalización para Estrategia Long-Only con Front-Running CSS

 

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Curva de Capitalización para Estrategia Long-Short (Spread) con Front-Running CSS

A continuación, presentamos un resumen de los retornos y el riesgo para todas las variantes analizadas:

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De manera sorprendente, todas las variantes de la estrategia de front-running logran superar el punto de referencia. Sin embargo, se observan diferencias notables entre los enfoques:

  • Las variantes de solo en largo (long-only) presentan, en promedio, un mejor desempeño y una mayor relación retorno-riesgo en comparación con las estrategias de largo-corto (long-short).
  • El punto óptimo (sweet spot) se encuentra al ir en largo en dos activos con el mejor rendimiento en el mes T-11.
  • Añadir posiciones cortas (short legs) introduce demasiado riesgo en la estrategia general, afectando su estabilidad.

Verdaderas (puras) estrategias de estacionalidad transversal

El punto de referencia para las verdaderas estrategias de estacionalidad (pura) es de nuevo la cartera igualmente ponderada de ETF (como en casos anteriores). Se lleva a cabo el mismo procedimiento que en la sección anterior; sin embargo, esta vez, vamos a los ETF con el mejor rendimiento en el mes T-12 (y, además, a los ETF de peor rendimiento en el caso de estrategias de largo y corto):

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Curva de equidad CSS Estrategia Long-Only (pura)

 

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Curva de equidad CSS Estrategia Long-Short verdadera (pura)

Y los resultados de rendimiento y la tabla de métricas de riesgo que lo acompañan:

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Resultados Generales

Los resultados generales son decepcionantes cuando se comparan con las estrategias de front-running. Todas las variantes de las estrategias estacionales puras (basadas en la clasificación T-12) obtienen un rendimiento inferior en comparación con las estrategias de front-running estacional (T-11).

Una vez más, podemos confirmar que, incluso en un universo de inversión compuesto por ETFs diseñados como coberturas ante crisis, las señales de front-running con un mes de anticipación superan a otras estrategias de estacionalidad alternativas.

Conclusión

En nuestro universo de ETFs de cobertura ante crisis, el front-running es evidente tanto en los patrones estacionales transversales como en la estacionalidad de series temporales. Esta doble ocurrencia resalta la naturaleza generalizada del front-running en diferentes dimensiones de la estacionalidad del mercado.

Incorporar la estacionalidad en carteras de cobertura de crisis puede mejorar significativamente el rendimiento. Nuestros resultados indican que tanto las estrategias estacionales en series temporales como las estacionales transversales ofrecen una protección sólida ante caídas y mayores rendimientos ajustados al riesgo en comparación con enfoques estáticos o no estacionales.

Esta investigación cierra la brecha entre la asignación de activos tradicional y las estrategias estacionales, proporcionando un marco crucial para los gestores de cartera que buscan fortalecer la resiliencia en entornos de mercado volátiles.

Autor: Cyril Dujava, Analista Quant, Quantpedia