Cuando pensamos en hacer una cartera de sistemas uno de los puntos a tener en cuenta es la correlación entre ellos, tratando de obtener la menor correlación y por lo tanto reducir el riesgo global de la cartera.
Si no existe correlación entre ellos, tendremos menos probabilidades de que se pongan todos de acuerdo en entrar en DrawDown al mismo tiempo. Pero tan solo es eso, probabilidad.
Según este planteamiento la correlación entre sistemas debería de ser lo más estable y constante posible, ya que si existe mucha volatilidad en esta variable (correlación) sería absurdo tomarla como medida de riesgo entre activos, porque tendríamos que estar cambiando la cartera continuamente y sería como estar haciendo trading con los sistemas.
Para comprobar esto hemos tomado una cartera de sistemas de diferentes tipologías, timeframes y desarrolladores, y hemos calculado sus correlaciones en diferentes momentos del tiempo para ver su evolución y estabilidad.
La tabla de correlaciones de sus resultados diarios a fecha 1/4/2014 sería la siguiente:
Dependiendo de la combinación de sistemas la correlación varía más o menos, pero en general parece que las variaciones no son significativas, con lo cual, de momento, podríamos tomar la correlación entre ellos como un dato a tener en cuenta a la hora de confeccionar una cartera. Pero sigamos tratando de indagar algo más…
Hemos tomado las correlaciones en dos momentos puntuales diferentes… pero ¿que habrá ocurrido entre esas dos fechas, y qué pasa con sus correlaciones mensuales?
Entre esas dos fechas 1/1/2010 – 1/4/2014 el comportamiento de las correlaciones entre los activos fue la siguiente:
En el gráfico se puede apreciar que, dependiendo del par de activos correlacionados, la curva y variación de dicha correlación durante el periodo es más o menos variable/estable.
El par que sufre mayores variaciones en su correlación durante el periodo es este, donde se aprecia que de una correlación positiva se pasa a otra negativa.
Sin embargo, existen otros pares donde la evolución y comportamiento de la correlación ha sido muy estable y poco variable, como el caso mostrado a continuación:
Por lo tanto, a la hora de tener en cuenta la correlación entre activos como un dato fiable para construir y combinar carteras de activos, se debería de tener en cuenta no solamente la correlación actual entre esos activos, sino la variabilidad y desviación de dicha correlación en el tiempo. Y eso es algo inherente a cada diferente par de activos.
Si son los resultados mensuales los que queremos controlar, de forma que mensualmente no tengamos activos correlacionados entre sí, deberíamos de calcular las correlaciones mensuales de los activos. Estas correlaciones nada tienen que ver con las calculadas con datos diarios, tal y como se muestra en la siguiente tabla.
Comprobando combinaciones de sistemas siguiendo las indicaciones de los cálculos realizados, observamos que son las correlaciones mensuales las que mejor diversifican y menos oscilan, lógicamente, al existir menor número de datos en las series.
Por temas de estabilidad, considero que el cálculo de correlación con datos mensuales es más fiable a la hora de valorar o combinar carteras de SAT, siempre que se disponga de suficientes datos como para que sean representativos.
