Metodología de construcción de las estrategias

Los 4 pilares de la metodología

1. Generación de señales
   • Señales de asignación primarias generadas por modelos de aprendizaje automático (ML) entrenados con datos de factores, para una asignación oportunista
   • Delimitación clara de los periodos de entrenamiento, validación y fuera de muestra para eliminar el sobreajuste
2. Optimización del riesgo
   • Alinea la asignación con los ciclos de precios del mercado subyacente
   • La relación riesgo-rentabilidad resultante, de al menos 1:3 con un periodo de tenencia máximo de 30 días, ofrece salvaguardas en el momento de la asignación
3. Límites de asignación
   • Las asignaciones de pesos a los activos se realizan respetando las restricciones globales de límites por activo, sector y grupo
   • Los límites de rebalanceo aplicados ajustan las asignaciones finales a la liquidez del mercado, lo que hace que la estrategia sea ejecutable
4. Construcción de la cartera
   • Cada estrategia se basa en el modelo de Markowitz y se construye incluyendo contratos de futuros líquidos
   • Los flujos de rentabilidad independientes se refuerzan mediante la diversificación y la asignación a lo largo de la curva

En resumen, AiLA sigue un enfoque diferenciado de construcción de estrategias para generar alfa con rentabilidades no correlacionadas​

Resumen

Antecedentes

Las estrategias de AILA pueden clasificarse en tres tipos:

1. Estrategias estacionales
2. Estrategias basadas en eventos
3. Estrategias de flujos comerciales

A continuación, estas estrategias se descompusieron para comprobar:

• si existe una correlación fuerte con un factor concreto,
• si algún factor o conjunto de factores puede explicar la mayor parte del alfa,
• si el alfa es realmente un residuo que no pueden explicar estos 14 factores.

Estrategias consideradas en el análisis

1. AILAS002: estrategia de electricidad y gas europeos
2. AILAF010: estrategia diversificada de materias primas
3. AILAF012: estrategia diversificada de materias primas basada en eventos
4. AILAS043: estrategia agrícola: cereales, oleaginosas y productos agrícolas blandos (softs)
5. AILAS066: estrategia de metales básicos

Metodología de regresión

Análisis de regresión multivariante y de correlación de los flujos de rentabilidad de cada estrategia con los flujos de rentabilidad de los factores:

En la evaluación se consideró un total de 14 factores:

Descomposición por factores

• La estrategia no está correlacionada con ninguno de los 14 factores considerados y demuestra que tiene un alfa residual que los 14 factores aquí considerados no explican
• Los factores clave con significación estadística son backwardation y beta de la electricidad de la UE

• La estrategia no está correlacionada con ninguno de los 14 factores considerados y demuestra que tiene un alfa residual que los 14 factores aquí considerados no explican
• Los factores clave con significación estadística son backwardation, value, beta de metales preciosos, beta de productos agrícolas blandos y beta del petróleo

• La estrategia no está correlacionada con ninguno de los 14 factores considerados y demuestra que tiene un alfa residual que los 14 factores aquí considerados no explican
• Los factores clave con significación estadística son carry de la curva, tendencia, carry de volatilidad, beta de materias primas, beta de la electricidad de la UE y beta del petróleo

• La estrategia no está correlacionada con ninguno de los 14 factores considerados y demuestra que tiene un alfa residual que los 14 factores aquí considerados no explican
• Los factores clave con significación estadística son backwardation, carry de volatilidad, beta de materias primas, beta de productos agrícolas blandos y beta de cereales/oleaginosas

• La estrategia no está correlacionada con ninguno de los 14 factores considerados y demuestra que tiene un alfa residual que los 14 factores aquí considerados no explican
• Los factores clave con significación estadística son tendencia, carry de volatilidad y beta de metales básicos

Conclusiones

• La correlación es muy escasa entre estas estrategias y los factores estándar.
• Las estrategias de metales básicos y agrícola muestran una correlación ligeramente positiva con sus respectivos factores sectoriales.

• Por diseño, la estrategia F012 tiene una correlación negativa con la mayoría de los factores, ya que se espera que obtenga buenos resultados cuando se produce una corrección repentina del mercado.
• Los factores resaltados son los que tienen significación estadística para la estrategia subyacente.