Arbitraje Estadístico y Trading de Pares

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Arbitraje estadístico y trading de pares
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En el capítulo anterior dejamos claro que la cointegración es nuestra «correa» invisible. Pero aquí viene un baño de realidad que te ahorrará mucho dinero: la matemática pura, sin lógica de mercado, es una bomba de relojería.

Si pones a un ordenador a cruzar datos históricos al azar, es muy probable que encuentre que la producción de mantequilla en Bangladesh está matemáticamente cointegrada con el precio de las acciones de Apple. A esto se le llama relación espuria (ruido estadístico). Si operas ese par, el día que la «correa» se rompa no habrá ninguna razón fundamental para que vuelva a su sitio, y tu cuenta sufrirá las consecuencias.

Para que la estadística funcione, primero tiene que haber lógica económica. Tienes que asegurarte de atar al perro con su dueño legítimo, y no con un gato callejero.

El Pairs Trading asume que dos empresas están expuestas a exactamente los mismos riesgos y catalizadores macroeconómicos (sus drivers fundamentales). Cuando una noticia golpea al mercado, ambas empresas deberían reaccionar igual. Si una reacciona de forma exagerada y la otra no, ahí es donde atacamos la ineficiencia.

Veamos dos ejemplos clásicos de «perros y dueños» legítimos:

  1. El Sector Bancario (BBVA vs. Santander): ¿Qué mueve a estos dos gigantes? Las decisiones de tipos de interés del Banco Central Europeo (BCE), la salud del sector inmobiliario en España y la regulación bancaria europea. Si el BCE sube los tipos, ambos bancos ganan margen de intereses. Están atados por la misma macroeconomía.
  2. El Sector Energético (Chevron vs. Exxon Mobil): Sus ingresos dependen casi calcados del precio del barril de petróleo (WTI o Brent), de los recortes de producción de la OPEP y de las tensiones geopolíticas en Oriente Medio. Son dos barcos navegando en el mismo océano; si hay tormenta, ambos se mojan.
Activos con drivers compartidos

Los traders institucionales no buscan pares en todo el mercado a la vez. Primero construyen un «Universo» o lista cerrada de candidatos que cumplen ciertas reglas, y solo a ellos les aplican los test matemáticos.

Para que no emparejes peras con manzanas, tu lista de candidatos debe pasar por este triple filtro:

  • Filtro 1: Mismo Sector y Sub-sector. No vale cruzar «Tecnología». Tienes que cruzar «Semiconductores» (ej. AMD vs. Nvidia) o «Software Cloud».
  • Filtro 2: Similar Capitalización de Mercado (Market Cap). No emparejes a un gigante de $500 billones con una empresa pequeña de $2 billones (Small Cap). La empresa pequeña es mucho más volátil y puede ser manipulada o sufrir problemas de liquidez que la grande jamás tendrá.
  • Filtro 3: Exposición Geográfica Similar. Si compras una empresa de telecomunicaciones en EE.UU. y vendes una en China, no estás haciendo Pairs Trading, estás apostando por el riesgo regulatorio chino frente al americano.

Para que lo veas cristalino antes de abrir tu plataforma, aquí tienes una guía rápida:

Candidatos al ParVeredictoLa Razón Fundamental
Visa vs. MastercardPerfectoMismo modelo de negocio, expuestos al consumo global y gasto con tarjetas.
Tesla vs. FordPeligrosoTesla se valora como empresa tecnológica (software/baterías) y Ford como manufactura tradicional. Tienen volatilidades y drivers distintos.
Coca-Cola vs. PepsiPerfectoDuopolio histórico. Mismos costes de materias primas (azúcar, aluminio, transporte).
Oro vs. BitcoinPeligrosoAunque ambos se consideren «refugios», el Bitcoin se mueve como un activo de alto riesgo (Risk-On) y el Oro como protección real (Risk-Off).

Una vez que tienes una lista de 10 o 20 pares que tienen todo el sentido del mundo a nivel de negocio, es hora de encender la calculadora y dejar que las matemáticas hablen.

En el próximo capítulo entraremos en el quirófano: aprenderás la estructura real del trade y por qué comprar 1.000€ de BBVA y vender 1.000€ de Santander puede dejarte completamente expuesto al riesgo si no ajustas tu «Ratio de Cobertura».

 
 


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