Comercio Cuantitativo - página 5

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Vanguard - El imperio financiero de 8 billones de dólares | 2023 Documental

Vanguard - El imperio financiero de 8 billones de dólares | 2023 Documental

John Bogle, el fundador pionero de Vanguard, ha dejado una huella indeleble en la industria de fondos mutuos. Revolucionó las estrategias de inversión al presentar el primer fondo indexado, que resultó ser un éxito rotundo y contribuyó a la prosperidad de la industria financiera en el siglo XXI. El camino hacia el éxito de Bogle estuvo marcado por su desafiante infancia, marcada por la lucha de su padre contra el alcoholismo y la necesidad de que sus hermanos apoyaran a la familia. Estas primeras experiencias inculcaron en Bogle un espíritu tenaz y una determinación para lograr sus objetivos. Graduado como salutatorian de la clase de Princeton, se embarcó en un camino que lo convertiría en una de las personas más ricas del mundo.

El gran avance de Bogle en la industria de fondos mutuos comenzó en 1951 cuando escribió una tesis sobre la compañía de inversión abierta, atrayendo la atención de Walter Morgan, el fundador y presidente del fondo Wellington. Esto llevó a que Bogle fuera contratado como asistente ejecutivo de Morgan, donde sus conocimientos únicos sobre la industria de fondos mutuos lo diferenciaron de sus contemporáneos. Durante los siguientes 35 años, el fondo de Bogle, Wellington, floreció y se convirtió en uno de los fondos mutuos más grandes de los Estados Unidos.

En 1958, en medio de un mercado alcista, muchas compañías de fondos mutuos estaban lanzando múltiples fondos para atraer inversores. Sin embargo, Bogle, reconociendo la disminución de la popularidad de las carteras equilibradas, desafió a la industria al crear el Wallington Equity Fund, un éxito inmediato. El desempeño y la popularidad de este fondo continuaron aumentando durante la década siguiente, consolidando la reputación de Bogle como un inversionista astuto.

Cuando la industria de los fondos mutuos entró en la era especulativa de la década de 1960 y enfrentó desafíos posteriores a principios de la década de 1970, Bogle asumió el cargo de director ejecutivo en Wellington a la temprana edad de 35 años. Sin embargo, la estrategia conservadora del fondo enfrentó amenazas a su existencia y una la guerra dentro de la industria de fondos mutuos se avecinaba en el horizonte, con Bogle en riesgo de ser la primera víctima. Al buscar una fusión con una empresa más establecida, las ofertas de Bogle fueron rechazadas debido a la preocupación de que el enfoque conservador de Wellington obstaculizaría el rendimiento. Obligado a explorar fondos más pequeños, Bogle fijó su mirada en Ives, un fondo mutuo agresivo en Boston conocido por su desempeño sobresaliente de 1960 a 1965. A pesar de administrar solo $ 17 millones en activos, Ives era muy buscado en la industria. Bogle creía que la fusión con Ives permitiría a Wellington ampliar su negocio y atraer a más inversores. Después de meses de consolidación, surgió una nueva empresa, Wellington Management Company, en la que los socios de Ives asumieron funciones clave dentro de la organización.

El video profundiza en la historia de Vanguard, un imperio financiero extraordinario que, para 2023, ha crecido hasta alcanzar un valor asombroso de $ 8 billones. El éxito de Vanguard se puede atribuir en gran medida a las estrategias innovadoras y exitosas introducidas por su fundador, John Bogle. Sin embargo, a fines de la década de 1970 se produjeron cambios significativos en la industria, lo que resultó en una disminución de los activos de Vanguard de $1,300 millones. En 1997, la fusión de Bogle con otra compañía de fondos mutuos, Ives, no tuvo éxito. Posteriormente, en 2004, Bogle fue destituido como director ejecutivo de Vanguard luego de una pelea con los socios de gestión de crecimiento de la empresa. Sin inmutarse, Bogle estableció Masterworks, una exitosa empresa de inversión en arte. Sin embargo, en un sorprendente giro de los acontecimientos en 2022, Bogle fue derrotado en una pelea de poder y eliminado de la empresa.

Uno de los logros notables de Bogle fue su negativa a subcontratar las funciones administrativas del fondo mutuo de Vanguard a una empresa de gestión, y optó por internalizar estas operaciones. Esta decisión estratégica resultó en ahorros de costos significativos para el fondo y posicionó a Vanguard como la compañía de fondos mutuos más económica para los inversionistas.

A principios de la década de 1990, el fondo indexado Vanguard de Jack Bogle irrumpió en la industria de fondos mutuos y desafió el dominio de Fidelity, que se había convertido en el líder indiscutible. El crecimiento de Fidelity fue impulsado por estrategias de marketing agresivas, presentando los fondos mutuos como productos fácilmente disponibles en los estantes de las tiendas y diversificando las inversiones en varios sectores y clases de activos. Sin embargo, Fidelity enfrentó un revés sustancial en 2006 cuando fracasó su gran apuesta por la deuda mexicana, y su fondo de bonos extranjeros recién creado se encontraba entre los muchos fondos mutuos que sufrieron pérdidas durante la crisis financiera de 2008.

Mientras tanto, Vanguard, bajo el liderazgo de Bogle, continuó evolucionando. Para 2019, la empresa había acumulado casi 5 billones de dólares en activos totales. Durante este tiempo, Brennan, el CEO, contempló ingresar al mercado de fondos cotizados en bolsa (ETF), un movimiento que consolidaría aún más el estatus de Vanguard como un gigante financiero.

Lamentablemente, en el ámbito de los finales, Jack Bogle, el visionario fundador de Vanguard Group, falleció a la edad de 89 años después de una valiente batalla contra el cáncer de esófago. El legado de Bogle se extiende mucho más allá de sus logros financieros. Era conocido por su compromiso inquebrantable con el conservadurismo financiero y su defensa de las inversiones a largo plazo. Su muerte marcó una pérdida significativa para la comunidad financiera, ya que dejó una marca indeleble en la industria e inspiró a innumerables inversores a adoptar un enfoque prudente y disciplinado para la gestión patrimonial.

Aunque el video termina con una nota sombría, el impacto de las contribuciones de John Bogle a la industria de fondos mutuos y sus esfuerzos pioneros en Vanguard continuarán dando forma al panorama financiero en los años venideros. Sus ideas visionarias y principios firmes sirven como guía para los inversores que buscan el éxito a largo plazo y la estabilidad financiera. La historia de John Bogle y Vanguard es un testimonio del poder de la innovación, la perseverancia y la búsqueda de la excelencia en el mundo de las finanzas.

• 00:00:00 John Bogle, capitán de Vanguard, es el fundador del primer y más grande fondo indexado de los Estados Unidos, que ha ayudado a la industria financiera a ser más próspera en el siglo XXI. La infancia de Bogle fue difícil; su padre era alcohólico y sus hermanos tenían que trabajar para ayudar a mantener a la familia. Bogle se acostumbró a usar la fuerza bruta para conseguir lo que quería y se graduó de Princeton como salutatorian de clase. Luego se convirtió en el inventor del fondo indexado, que lo ayudó a convertirse en uno de los hombres más ricos del mundo.
  
  
• 00:05:00 En 1951, el pionero de la industria de fondos mutuos, John Bogle, escribió una tesis sobre la compañía de inversión abierta, que llamó la atención de Walter Morgan, el fundador y presidente del fondo Wellington. Morgan contrató a Bogle como su asistente ejecutivo, y los conocimientos de Bogle sobre la industria de fondos mutuos lo diferenciaron de otros financieros de la época. Durante los siguientes 35 años, el fondo de Bogle, Wellington, se convirtió en uno de los fondos mutuos más grandes del país. En 1958, con el mercado alcista en pleno apogeo, muchas compañías de fondos mutuos estaban abriendo más fondos para atraer a más inversores. Sin embargo, la cartera equilibrada de Bogle estaba cayendo en desgracia y decidió desafiar a la industria creando el Wallington Equity Fund, un éxito instantáneo. El rendimiento y la popularidad del teléfono seguirán creciendo durante la próxima década.
  
  
• 00:10:00 A principios de la década de 1960, el espíritu de especulación está de regreso en lo que se convirtió en la década Go-Go, ya principios de la década de 1970, la industria de fondos mutuos está en problemas. A la edad de 35 años, Jack Bogle se convierte en el director ejecutivo de uno de los fondos mutuos más grandes de la industria, pero es un fondo mutuo cuya existencia entera ahora está amenazada. Una guerra en la industria de los fondos mutuos está a punto de estallar y Bogle puede ser su primera víctima. Bogle intenta encontrar una fusión con una empresa más establecida, pero rechazan su oferta porque creen que la estrategia demasiado conservadora de Wellington obstaculizará el rendimiento de su fondo. Incapaz de encontrar un gran fondo mutuo con el que fusionarse, Bogle se vio obligado a buscar otros más pequeños, y pronto un fondo en Boston llama su atención. Ives fue un fondo mutuo agresivo que tuvo el mejor desempeño en la industria desde 1960 hasta 1965. Incluso con un valor de solo 17 millones de dólares bajo administración, es uno de los fondos más buscados en la industria, y Bogle cree que al fusionarse con Ivest, Wellington será capaz de ampliar el negocio y atraer a más inversores. Después de meses de consolidación, nace una nueva empresa, y aunque llevará el nombre de Wellington Management Company, los socios de Ivest ahora tendrán
  
  
• 00:15:00 El video analiza la historia de Vanguard, un imperio financiero con un valor de 8 billones de dólares para 2023. El éxito de Vanguard se debió en gran parte a las estrategias innovadoras y exitosas de su fundador, John Bogle. Sin embargo, a fines de la década de 1970, la industria cambió y los activos de Vanguard se redujeron en 1300 millones de dólares. En 1997, Bogle se fusionó con otra compañía de fondos mutuos, Ives, que no tuvo éxito. En 2004, Vanguard despidió a su CEO, Bogle, después de una pelea con los socios de gestión de crecimiento de la empresa. Más tarde, Bogle fundó Masterworks, una nueva empresa de inversión en arte, que tuvo éxito. En 2022, Bogle es derrotado en una pelea de poder y es expulsado de la empresa.
  
  
• 00:20:00 John Bogle, presidente de la compañía de fondos mutuos Vanguard, va en contra de la sabiduría convencional al negarse a subcontratar las funciones administrativas del fondo a una compañía administradora, en lugar de internalizarlas. Esta decisión le ahorra al fondo millones en comisiones y eventualmente lleva a que Vanguard se convierta en la compañía de fondos mutuos más rentable para invertir.
  
  
• 00:25:00 A principios de la década de 1990, el fondo indexado Vanguard de Jack Bogle comenzó a perturbar la industria de fondos mutuos y, a fines de la década de 1990, Fidelity era el rey indiscutible de la industria. El crecimiento de Fidelity fue impulsado por su comercialización agresiva de fondos mutuos como un producto en el estante y su éxito en la diversificación de sus inversiones en sectores y clases de activos. Sin embargo, en 2006, Fidelity se vio muy afectada después de hacer una gran apuesta por la deuda mexicana, y su fondo de bonos extranjeros recién creado se encontraba entre los muchos fondos mutuos que perdieron dinero en la crisis financiera de 2008.
  
  
• 00:30:00 Vanguard, un imperio financiero fundado por John C. Bogle, tuvo éxito en la década de 1990 con la introducción de los ETF. Sin embargo, en 2019, Vanguard tiene casi 5 billones de dólares en activos totales. Brennan, el CEO, está considerando ingresar al mercado de ETF, lo que convertiría a Vanguard en un gigante.
  
  
• 00:35:00 Jack Bogle, fundador de Vanguard Group, murió a la edad de 89 años después de una larga batalla contra el cáncer de esófago. Bogle era conocido por su dedicación al conservadurismo financiero y su defensa de las inversiones a largo plazo. Su muerte es una pérdida significativa para la comunidad financiera.

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Peter Lynch - el NO. 1 administrador de dinero | Una biografia

Peter Lynch - el NO. 1 administrador de dinero | Una biografia

El video proporciona una biografía reveladora de Peter Lynch, reconocido como el administrador de dinero número uno de Estados Unidos. Se adentra en su vida temprana, destacando el profundo impacto de la muerte prematura de su padre, que lo obligó a asumir responsabilidades a una edad temprana para mantener a su madre. La determinación inquebrantable de Lynch de asegurar un futuro mejor para su familia lo llevó por un camino que se entrelazaba con la tutoría de George Sullivan, vicepresidente ejecutivo de Fidelity. Sullivan reconoció la ética de trabajo excepcional de Lynch y lo recomendó para una beca completa en Boston College, donde la fascinación de Lynch por las acciones se profundizó, impulsada por su creencia de que invertir en el mundo real era la verdadera prueba de su conocimiento.

El video revela la historia de éxito de inversión de Lynch, arrojando luz sobre sus empresas en Flying Tigers y Sugar Beets. Explora cómo la suerte se entrelazó con su astuta toma de decisiones, como su inversión en Flying Tigers, que inicialmente se estancó durante tres años pero se disparó cuando estalló la guerra de Vietnam. La búsqueda de conocimiento de Lynch lo llevó a Wharton, donde dedicó su tiempo a investigar acciones en lugar de asistir a clases tradicionales de economía y finanzas. La sección también relata la inversión de Lynch en Sugar Beets, una joya escondida que descubrió a través de una exhaustiva investigación y convicción, a pesar de la falta de atención de Wall Street.

A medida que avanza el video, profundiza en la historia de los fondos mutuos en Estados Unidos y el ascenso de Fidelity hasta convertirse en la compañía de administración de activos más grande del país bajo el liderazgo de Edward Johnson. El enfoque cambia a los desafíos que enfrentan los fondos mutuos para lograr un equilibrio entre recaudar fondos y generar rendimientos para los inversores. El fondo de Jerry Ty en Fidelity se destacó por emplear el análisis técnico, lo que impulsó su desempeño por encima de la competencia. Después de la partida de Ty, Fidelity enfrentó desafíos de crecimiento hasta que la empresa reconoció el excepcional talento de selección de acciones de Peter Lynch.

El video destaca el viaje de Lynch para administrar el Fondo Magellan, comenzando como analista de investigación y eventualmente asumiendo el liderazgo. Su enfoque único enfatizó hacer las cosas de manera diferente para superar al mercado, incluso en condiciones bajistas. La estrategia de Lynch giraba en torno a encontrar diez historias de inversión convincentes e invertir en todas ellas, aprovechando su creencia en el poder de la probabilidad. En particular, la inversión de Lynch en Taco Bell se convirtió en un éxito rotundo cuando fue adquirida por PepsiCo. Sin embargo, la sección también reconoce que la filosofía de inversión de Lynch no era infalible, como lo demuestra su experiencia con Biltmore, una empresa que no logró competir fuera de Boston.

La filosofía de inversión de Lynch, que enfatiza el aprendizaje experiencial y un enfoque impulsado por humanos, se explora en detalle. Se sumergió en los negocios en los que consideró invertir, formando su tesis de inversión basada en sus experiencias de primera mano y el potencial para escalar el crecimiento. El video reconoce que incluso el notable historial de Lynch enfrentó desafíos a medida que su fondo crecía y su fama aumentaba, lo que dificultaba descubrir gemas ocultas.

El video concluye discutiendo la decisión fundamental de Lynch de retirarse en la cima de su carrera como gerente del Fondo Magellan de Fidelity. El deseo de Lynch de pasar más tiempo con su familia y la comprensión de que administrar un fondo más grande limitaría su capacidad para invertir en empresas más pequeñas influyeron en su jubilación. A pesar de una acusación de soborno por parte de la SEC en 2008, la reputación de Lynch permanece intacta y sus conocimientos de inversión siguen siendo relevantes. Fidelity, una empresa privada con la asombrosa cantidad de $ 8 billones en activos bajo administración, permanece bajo el control de la influyente familia Johnson, continuando con su legado de éxito.

• 00:00:00 En esta sección, aprendemos cómo la muerte del padre de Peter Lynch a los 10 años lo afectó a él y a su familia, obligándolo a madurar rápidamente y comenzar a trabajar a una edad temprana para mantener a su madre. A pesar de querer una infancia normal, Lynch estaba decidido a ganar suficiente dinero en el futuro para que su madre nunca tuviera que volver a trabajar. Comenzó a trabajar como caddie en un club de golf y conoció a su mentor, el vicepresidente ejecutivo de Fidelity, George Sullivan. Su excelente ética de trabajo y acto de bondad llevaron a Sullivan a recomendarlo para una beca completa en el Boston College, donde Lynch aprendió que la filosofía y la lógica eran las materias más útiles para aprender sobre acciones. Creía que invertir en el mundo real era la verdadera manera de examinar su conocimiento, como vemos en su inversión en Flying Tigers, una acción en crecimiento en la industria del transporte aéreo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, aprendemos cómo la suerte jugó un papel en el éxito de la inversión de Peter Lynch. Inicialmente invirtió en Flying Tigers, una acción estancada durante tres años, que solo despegó después de que estalló la guerra de Vietnam, lo que provocó que los precios se dispararan. Con sus ganancias, continuó su educación en Wharton, donde ignoró las clases de economía y finanzas y pasó su tiempo investigando las próximas acciones para comprar. Luego se une al ejército, estacionado lejos del campo de batalla, lo que le permite investigar su próxima inversión, Sugar Beets, que él cree que es una situación de 10 embolsadores que ninguna firma de Wall Street ha notado aún. A pesar de la renuencia de los agricultores a plantar remolacha azucarera, Lynch cree que es una buena inversión, lo que le da una fuerte convicción en su investigación y una comprensión del potencial de crecimiento a largo plazo de la empresa.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, aprendemos sobre la historia de los fondos mutuos en Estados Unidos y cómo Fidelity creció hasta convertirse en la empresa de administración de activos más grande del país bajo el liderazgo de Edward Johnson. Sin embargo, la competencia hizo que muchos fondos mutuos se enfocaran demasiado en recaudar dinero en lugar de generar ganancias para sus inversores, y aquí es donde se destacó el fondo de Jerry Ty en Fidelity. Usando el análisis técnico, el fondo de Ty superó a la competencia por un amplio margen, lo que lo convirtió en una estrella en la industria de fondos mutuos. Después de la partida de Ty, Fidelity luchó por crecer, pero la solución estuvo frente a ellos todo el tiempo en la forma de un seleccionador de acciones talentoso llamado Peter Lynch.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, aprendemos cómo Peter Lynch llegó a administrar el Fondo Magellan. Comenzando como analista de investigación, Lynch desarrolló una cartera de acciones que pronto se convirtió en el tema de conversación de Fidelity. Fue ascendido al Magellan Fund como su director, que inicialmente era un fondo cerrado que consistía en la riqueza de la familia de Johnson y los ejecutivos de Fidelity. Lynch creía que para superar al mercado, debía hacer las cosas de manera diferente. Incluso en un mercado bajista, vio gangas e invirtió en empresas que otros inversores ignoraron, como Taco Bell. La estrategia de Lynch fue encontrar diez buenas historias y comprarlas todas, creyendo que su probabilidad de éxito funcionaría a su favor. Taco Bell demostró ser una inversión de gran éxito para Lynch cuando fue adquirida por PepsiCo a 50 dólares la acción. La inflación hundió el Dow Jones en un 18% en 1978.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, aprendemos sobre la filosofía de inversión de Peter Lynch, que prioriza el aprendizaje de experiencias directas en lugar de confiar únicamente en cifras y documentos. Al sumergirse en los negocios en los que está considerando invertir, forma su tesis de inversión a través de un enfoque impulsado por humanos, buscando empresas cuyos productos disfruta y que tienen la capacidad de escalar pero que Wall Street ha descuidado. Si bien su Magellan Fund obtiene ganancias constantemente, incluso el método de Lynch en ocasiones no es infalible, como aprende de su inversión en Biltmore, que no pudo competir con sus tiendas fuera de Boston. Lynch continúa buscando 10 empacadores, pero gradualmente le resulta más difícil a medida que su fondo crece y se vuelve más famoso.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, nos enteramos de la decisión de Peter Lynch de jubilarse en la cima de su carrera como administrador del Fondo Magellan de Fidelity. El deseo de Lynch de pasar más tiempo con su familia y la comprensión de que un fondo más grande limitaría su capacidad para invertir en pequeñas empresas fueron las principales razones de su jubilación. A pesar de que la SEC lo acusó de recibir multas por soborno en 2008, la reputación de Lynch permanece intacta en 2022, y sus conocimientos de inversión siguen siendo relevantes en la actualidad. Fidelity, una empresa privada con casi $ 8 billones en activos bajo administración, todavía está controlada por la poderosa familia Johnson.

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El buitre de Wall Street | El inversionista multimillonario Howard Marks

El buitre de Wall Street | El inversionista multimillonario Howard Marks

El inversionista multimillonario Howard Marks cautiva al público al compartir su viaje cautivador para convertirse en un inversionista de gran éxito. El video comienza profundizando en la educación de Marks, enfatizando su inclinación natural a cuestionar el status quo. Si bien inicialmente no mostró signos de un intelecto superior, Marks soñaba con asistir a Wharton y forjar una carrera en finanzas. A pesar de seguir los pasos de su padre como contador, Marks se sintió cada vez más atraído por los aspectos intrigantes y creativos de la industria financiera. El video destaca cómo sus estudios en filosofía japonesa le proporcionaron claridad mental e influyeron en sus esfuerzos posteriores. Después de graduarse de Wharton y obtener un MBA de la Universidad de Chicago, Marks recibió numerosas ofertas de trabajo, lo que indica un futuro prometedor por delante.

El video continúa arrojando luz sobre los inicios de la carrera de Marks en Wall Street. Marks se unió a Citibank como analista de investigación de acciones durante el mandato del estimado banquero Walter B. Riston y se destacó en su rol, haciendo predicciones precisas y eventualmente ascendiendo al puesto de director de investigación. Sin embargo, ocurrió un revés cuando las acciones recomendadas por el grupo de investigación, conocidas como Nifty 50s, experimentaron una drástica pérdida de valor del 90%. Esta lección de humildad le enseñó a Marks una lección fundamental: no se trata solo de lo que uno compra, sino también del precio que se paga por ello. A Marks se le concedió otra oportunidad cuando se le confió la gestión de una cartera de bonos basura, un nicho que pronto florecería.

El descubrimiento de Marks del lucrativo mundo de las empresas en dificultades y su enfoque de inversión centrado en la probabilidad y el sentido común se exploran en el video. Al reconocer el potencial de altas recompensas en empresas infravaloradas y en dificultades, Marks desarrolló un método que abarcaba la incertidumbre y percibía el mundo como una distribución de probabilidad. Esta metodología le permitió generar ganancias sustanciales durante su mandato en Citibank y luego en TCW Group antes de aventurarse a establecer su propia firma.

Luego, el video profundiza en el establecimiento de Marks de Oaktree, el fondo más grande de Estados Unidos dedicado a invertir en valores en dificultades. Para materializar su visión, Marks requirió un capital significativo, siendo mil millones de dólares el punto de referencia. Inicialmente rechazado por TCW, Marks recibió más tarde una inversión inicial sustancial de $ 2.5 mil millones del fundador de TCW, Mark Stearns, después de un cambio de opinión. La presencia de Bruce Karsh, a menudo comparado con Charlie Munger, añadió más fuerza al poder de negociación de Marks. Juntos, Marks y Karsh se adhirieron a una propuesta de inversión sencilla: priorizar el control de riesgos, luchar por la coherencia e identificar empresas en dificultades con inversores abrumados.

El video continúa destacando cómo Marks y su equipo amasaron una fortuna al invertir en empresas al borde de la bancarrota durante la burbuja de las puntocom. Un ejemplo notable fue su inversión en Regal Cinemas, una empresa agobiada por una gran deuda. En colaboración con el multimillonario de Denver Philip Anschutz, Marks y su equipo adquirieron las deudas incobrables de Regal a precios significativamente reducidos, con la expectativa de que los activos de la compañía se apreciaran después de la bancarrota, generando así ganancias sustanciales. El video reconoce que los inversionistas como Marks, a menudo etiquetados como buitres, juegan un papel vital en el ecosistema financiero al proporcionar un salvavidas a las empresas que se tambalean al borde del colapso.

El video explora aún más la cultura agresiva de Lehman Brothers, uno de los bancos de inversión más antiguos de Wall Street, y su contribución a la crisis financiera de 2008. Bajo el liderazgo del CEO Dick Fuld, el banco priorizó estrategias agresivas de búsqueda de ganancias, incluida la generación de ingresos a partir de valores respaldados por hipotecas que finalmente demostraron ser casi inútiles. A pesar de los crecientes desafíos, Fuld seguía confiando en que Lehman Brothers sobreviviría, contando con la ayuda de su conocido de Wall Street y exsecretario del Tesoro, Hank Paulson. Sin embargo, las ramificaciones de la quiebra de Lehman en el sistema financiero mundial se subestimaron enormemente. A medida que se desarrollaba la crisis, Marks y Karsh decidieron invertir en deudas en dificultades, una decisión que enfrentó la resistencia de los inversores y clientes que no estaban seguros de las turbulentas condiciones del mercado.

El video continúa ilustrando cómo Howard Marks mantuvo sus estrategias de inversión exitosas y una comunicación efectiva con los clientes durante y después de la crisis financiera de 2008. A pesar de la presión y las dudas que rodeaban al mercado, Oaktree Capital Management, bajo el liderazgo de Marks, continuó invirtiendo en valores en dificultades y, en última instancia, obtuvo ganancias sustanciales de $6 mil millones de sus empresas en 2008. Este notable éxito sentó las bases para la salida a bolsa de Oaktree en 2012. donde Marks pretendía establecer una marca personal que atrajera a inversores a largo plazo, personas que tuvieran el coraje de comprar en tiempos difíciles y la resiliencia para mantener sus inversiones.

Sin embargo, el video reconoce las crecientes dificultades que enfrentan los inversores de valor en el clima actual del mercado. A medida que persiste el mercado alcista, encontrar oportunidades infravaloradas se vuelve cada vez más desafiante. No obstante, Howard Marks se mantiene firme, listo para aprovechar las oportunidades y "cobrar el alquiler" cuando el mercado finalmente experimente un cambio.

A lo largo del video, el viaje de Marks desde cuestionar el statu quo hasta convertirse en un destacado inversionista multimillonario se caracteriza por su capacidad para aprender de los reveses, adoptar estrategias de inversión no convencionales y priorizar la gestión de riesgos. Su historia sirve de inspiración para los aspirantes a inversionistas, enfatizando la importancia de la resiliencia, la adaptabilidad y la voluntad de desafiar la sabiduría convencional en la búsqueda del éxito de la inversión.

• 00:00:00 En esta sección, aprendemos sobre la educación del inversionista multimillonario Howard Marks y cómo su tendencia a cuestionar y ser escéptico sobre el statu quo lo convirtió en un gran inversionista. A pesar de no mostrar signos de un intelecto superior cuando era niño, Marks soñaba con ir a Wharton y dedicarse a las finanzas. Estudió y se convirtió en contador como su padre, pero finalmente descubrió que las finanzas eran más interesantes y creativas. También estudió filosofía japonesa, que inconscientemente informó todo lo que hizo y le dio claridad mental. Después de graduarse de Wharton y obtener su MBA de la Universidad de Chicago, Marks recibe muchas ofertas de trabajo y ve un futuro claro por delante.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, se analizan los inicios de la carrera de Howard Marks en Wall Street. Después de graduarse de la escuela de negocios, consigue un trabajo como analista de investigación de acciones en Citibank, justo cuando el legendario banquero, Walter B. Riston, se convierte en presidente y director ejecutivo. Marks sobresale en su trabajo, hace predicciones precisas y asciende hasta convertirse en el director de investigación. Sin embargo, su historial se ve empañado cuando el grupo de investigación recomienda un grupo de acciones, llamadas Nifty 50s, que terminan perdiendo el 90 por ciento de su valor. Esto le enseña a Marks la lección importante de que no es lo que compra, sino lo que paga por ello. A Marks se le da una segunda oportunidad cuando se le asigna la gestión de una cartera de bonos basura, que pronto se convertirá en un nicho de inversión en auge.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, vemos cómo Howard Marks descubrió el lucrativo mundo de los bonos basura y aprendió a abordar la inversión de una manera que evita hacer predicciones precisas sobre el futuro y, en cambio, se enfoca en la probabilidad y el sentido común. Marks vio que las empresas infravaloradas y en dificultades podían ofrecer grandes recompensas a los tenedores de bonos. Su estilo de inversión implicaba comprender la naturaleza de la incertidumbre y ver el mundo como una distribución de probabilidad. Al desarrollar este método, Howard Marks pudo generar ganancias significativas para Citibank, luego en TCW Group, antes de finalmente comenzar su propia empresa.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, vemos cómo Howard Marks inició Oaktree, que es el fondo más grande de Estados Unidos únicamente para invertir en valores en dificultades. Para hacer tal fondo, necesita mucho capital, y no menos de mil millones de dólares serán suficientes. Elige dejar TCW en términos amistosos y pedirles que inviertan en su nuevo fondo, pero rechazan su oferta. Después de recuperar el sentido, el fundador de TCW, Mark Stearns, invierte 2500 millones de capital semilla en el nuevo fondo de Howard Mark. Bruce Karsh, su versión de Charlie Munger, es otra razón por la que Howard Marks pudo negociar con tanta eficacia. Junto con Bruce Karsh, Howard Marks tiene una propuesta de inversión simple: centrarse primero en el control de riesgos, segundo en la consistencia y encontrar empresas en dificultades con inversores abrumados.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, vemos cómo Howard Marks y su equipo hicieron una fortuna invirtiendo en empresas al borde de la bancarrota durante la burbuja de las puntocom. Una de esas inversiones fue en Regal Cinemas, que se enfrentaba a la quiebra debido a una gran carga de deuda. Marks y su equipo se asociaron con el multimillonario de Denver Philip Anschutz para comprar las deudas incobrables de Regal por centavos de dólar, esperando que los activos de la compañía se reevaluaran mucho más después de la bancarrota, lo que generaría una ganancia. Aunque a las personas como Marks se les llama buitres, desempeñan un papel beneficioso en el ecosistema financiero al proporcionar dinero a ciertas empresas que las salvarán del colapso total.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, aprendemos cómo la cultura agresiva de Lehman Brothers, uno de los bancos de inversión más antiguos de Wall Street, contribuyó a la crisis financiera de 2008. El director ejecutivo, Dick Fuld, había reconstruido el banco a su imagen, centrándose en la búsqueda agresiva de ganancias por cualquier medio necesario, incluida la generación de ingresos a partir de valores respaldados por hipotecas que resultan ser basura que vale casi nada. A pesar de que el banco enfrenta problemas, Fuld confía en que Lehman Brothers sobrevivirá, suponiendo que el amigo de Wall Street y exsecretario del Tesoro, Hank Paulson, lo rescate. Sin embargo, Paulson puede haber subestimado el impacto de la quiebra de Lehman en el sistema financiero mundial. A medida que se desarrolla la crisis, el inversionista multimillonario Howard Marks y Bruce Karsh deciden invertir en deudas en dificultades, lo que genera resistencia por parte de inversionistas y clientes.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, vemos cómo Howard Marks mantuvo sus exitosas estrategias de inversión y comunicación con los clientes durante y después de la crisis financiera de 2008. A pesar de la presión y la duda, Oaktree Capital Management siguió invirtiendo en valores en dificultades y finalmente ganó $6 mil millones de sus inversiones en 2008. Este éxito condujo a la salida a bolsa de Oaktree en 2012, donde Howard Marks tenía como objetivo construir una marca personal que atrajera a largo plazo inversores que fueron lo suficientemente valientes para comprar y lo suficientemente resistentes para mantener. Sin embargo, cuanto más dura el mercado alcista, más difícil es para los inversores de valor encontrar gangas, lo que dificulta el mercado para Howard Marks y otros inversores de valor. Sin embargo, Howard Marks sigue dispuesto a cobrar el alquiler cuando el mercado finalmente cambie.

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America's Most Profitable Investor You Never Heard Of | A Documentary on Stanley Druckenmiller

America's Most Profitable Investor You Never Heard Of | A Documentary on Stanley Druckenmiller

In this insightful video, Stanley Druckenmiller, a renowned figure in the world of finance, shares his remarkable investment career and sheds light on how he has navigated the evolving market landscape since his retirement. Druckenmiller attributes his extraordinary success to a combination of hard work, an unconventional investment approach, and a steadfast focus on practicality rather than relying solely on theoretical frameworks.

Druckenmiller's journey to prominence began in the 1970s when he astutely predicted the impact of inflation on the stock market, leading to significant financial gains. During the 1980s, he became a trailblazer in mutual fund investing, overseeing five funds that achieved an impressive 40% increase under his management. Today, replicating such exceptional returns in the mutual fund industry would be a formidable challenge.

Throughout the video, Druckenmiller delves into his strategy of utilizing technical analysis to time the market and identifies warning signs of potential stock market crashes. He recalls an instance in 1987 when Paul Tudor Jones, a relatively unknown money manager at the time, published a report predicting a market crash. Although Druckenmiller experienced a momentary panic, the market did not respond as expected, and his swift actions allowed his fund to thrive.

Another significant milestone in Druckenmiller's career came in the early 1990s when he amassed a two-billion-dollar position in Deutsche mark-denominated assets just before the collapse of the Berlin Wall. This accomplishment highlights his ability to gauge market timing and his unwavering belief in the power of fundamentals over short-term price fluctuations.

As the video progresses, it delves into the challenges Druckenmiller faced in the late 1990s when a market crash, triggered by technological advancements and information changes, caught him off guard. The ensuing losses prompted him to step away from his investment firm, a decision that marked a turning point in his career.

Reflecting on his post-retirement perspective, Druckenmiller emphasizes that although he is less active in the markets now, he maintains unwavering faith in fundamental analysis and is comfortable basing his investment decisions on these principles. He acknowledges the transformative impact of significant global events, such as the 9/11 attacks and the election of Donald Trump, on the market landscape. Despite no longer striving to replicate his past performance, Druckenmiller acknowledges that the market has continued to perform well since his retirement.

Overall, Stanley Druckenmiller's journey and insights serve as a testament to the importance of adaptability, astute market analysis, and a focus on long-term investing. His ability to learn from setbacks and adapt to changing circumstances exemplifies the resilience required to thrive in the ever-evolving world of finance.

• 00:00:00 Stanley Druckenmiller is a Wall Street legend who has delivered 30 consecutive annual profits, including a billion-dollar hedge fund closure at the peak of his career. Druckenmiller credits his success to hard work, an unorthodox investment strategy, and a focus on practicality over theory.
  
  
• 00:05:00 Stanley Druckenmiller was a successful hedge fund manager and market wizard who, in the 1970s, made a fortune by correctly predicting the effects of inflation on the stock market. In the 1980s, Druckenmiller became one of the pioneers of mutual fund investing and, in 1986, when he took over five funds from the drivers of a mutual fund company, all of them were up 40%. Today, it would be difficult for a collection of mutual fund managers to achieve comparable returns.
  
  
• 00:10:00 Stanley Druckenmiller, an investment banker who made tens of millions of dollars for a mutual fund company, discusses his strategy of using technical analysis to time the market and the warning signs of a stock market crash. Paul Tudor Jones, a relatively unknown money manager, publishes a report in 1987 warning of a stock market crash, and Druckermiller falls into a great panic. Fortunately, the market does not take Jones' warnings seriously and bounces back from the negative 200 points he drops it to. However, Druckermiller's fund does go up all thanks to his quick actions.
  
  
• 00:15:00 In the early 1990s, Stanley Druckenmiller became one of the most successful investors in the world, building a position worth two billion dollars in Deutsche mark-denominated assets just before the collapse of the Berlin Wall. His success is a testament to his ability to time the market and his belief in the power of fundamentals over price.
  
  
• 00:20:00 The video discusses the success of Stanley Druckenmiller, who is known as one of the most successful investors in history. Druckenmiller discusses the factors that have contributed to his success, such as his ability to accurately predict stock market patterns and his focus on long-term investing. However, in the late 1990s, technological and information changes led to a market crash that Druckenmiller was unable to predict. He lost a significant amount of money, and eventually quit his investment firm.
  
  
• 00:25:00 In this video, Stanley Druckenmiller, a successful investor who retired in 2010, discusses how the world has changed since he retired and how this has affected his investments. Drucker Miller says that, although he is not as active as he used to be, he still believes in the fundamentals of the market and is comfortable investing based on these beliefs. He discusses how the world has changed since 9/11, Trump's election, and other global events, and how these trends have affected his investments. Drucker Miller says that, although he no longer tries to live up to his past performance, the market has continued to perform well since his retirement.

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Vendedores cortos: los antihéroes del mercado financiero

Vendedores cortos: los antihéroes del mercado financiero

El video titulado "Vendedores en corto: los antihéroes del mercado financiero" desafía audazmente la noción predominante de que los vendedores en corto son los villanos del mundo financiero, destacando en cambio su papel indispensable para mejorar la eficiencia del mercado. Al desmentir los conceptos erróneos, el video arroja luz sobre las estrategias, la importancia y los desafíos asociados con las ventas en corto como técnica de inversión.

La venta al descubierto, una práctica que se remonta al enfoque innovador de Isaac Lamar en la Compañía Holandesa de las Indias Orientales, consiste en tomar prestadas acciones de una firma de corretaje y venderlas a otros participantes del mercado con la esperanza de recomprarlas a un precio más bajo para obtener una ganancia. Si bien se culpó injustamente a los vendedores en corto por la caída del mercado de 1929, en realidad juegan un papel vital para garantizar el buen funcionamiento del mercado financiero.

Una de las ventajas clave de los vendedores en corto es su capacidad para exponer empresas sobrevaluadas o fraudulentas en el mercado. Contrariamente a la creencia popular, las ventas en corto no son la causa principal de la caída del precio de las acciones de una empresa, sino un catalizador para la corrección del mercado. Además, la venta en corto puede servir como una estrategia de cobertura de riesgos en lugar de una apuesta especulativa contra una acción en particular. Alfred Winslow Jones, al que se atribuye el establecimiento del primer fondo de cobertura en 1949, utilizó ventas en corto para construir carteras neutrales al mercado. En particular, figuras de renombre como Soros han realizado apuestas cortas exitosas, como su infame apuesta contra la libra esterlina, que le valió miedo y animosidad como especulador de divisas. Sin embargo, surgen preocupaciones cuando un pequeño grupo de vendedores en corto puede potencialmente desestabilizar la moneda de un país.

El video explora aún más las complejidades de las ventas en corto, destacando las estrategias y los desafíos asociados con esta técnica de inversión. Los inversionistas que emplean ventas en corto a menudo se enfocan en identificar compañías con bajo desempeño o aquellas que probablemente se enfrenten a la bancarrota, como el caso de Jim Channels. Si bien la especulación exitosa implica un apalancamiento significativo, los vendedores en corto se basan en una amplia investigación y conocimientos psicológicos para tomar decisiones informadas. Es crucial tener en cuenta que las pérdidas sufridas por los inversores que utilizan ventas en corto pueden ser teóricamente ilimitadas. El video brinda ejemplos de esfuerzos exitosos de venta en corto, como los ejecutados por Kainikos y Green Light Capital, y este último comenzó con fondos modestos proporcionados por los padres acaudalados del fundador.

El video profundiza en la mentalidad distintiva de los vendedores en corto, a menudo denominados contrarios, que desafían la sabiduría convencional y toman posiciones en empresas que creen que están sobrevaluadas o son fraudulentas. También destaca el fenómeno de los short squeezes, como se vio en el caso de GameStop, donde los inversores minoristas se unieron para hacer subir el precio de las acciones, lo que generó pérdidas sustanciales para los vendedores en corto que habían apostado por su declive.

A pesar de ser vistos como antihéroes, los vendedores en corto han desempeñado un papel fundamental en la configuración del panorama del mercado financiero. Sus acciones han contribuido a la eficiencia del mercado en el marco de un sistema de libre mercado que fomenta la asunción de riesgos y las oportunidades individuales de obtención de beneficios, incluidas las estrategias de venta en corto. Sin embargo, eventos recientes, como el ataque coordinado de inversionistas minoristas contra vendedores en corto en acciones como GameStop, han generado controversia y encendido debates en torno a la guerra de clases. El video argumenta de manera persuasiva que los verdaderos adversarios son la ignorancia y las ilusiones, intrínsecas a la naturaleza humana, ya que perpetúan los auges y caídas del mercado.

En conclusión, "Vendedores en corto: los antihéroes del mercado financiero" desafía la percepción negativa de los vendedores en corto al resaltar su papel vital en la promoción de la eficiencia del mercado. Al disipar conceptos erróneos y arrojar luz sobre sus estrategias, impactos y desafíos, el video aclara el mundo matizado de las ventas en corto. En última instancia, invita a los espectadores a cuestionar nociones preconcebidas y reconocer la compleja dinámica que impulsa los mercados financieros.

• 00:00:00 En esta sección, el video analiza la idea errónea de que los vendedores en corto son "los malos" y el importante papel que desempeñan en el mercado financiero. La primera instancia de venta en corto fue inventada por Isaac Lamar, un ex accionista descontento de la Compañía Holandesa de las Indias Orientales que fundó una compañía secreta para comerciar con las acciones de la compañía de la que fue expulsado. La venta al descubierto consiste en tomar prestadas acciones de una firma de corretaje y venderlas a otros participantes del mercado con la esperanza de volver a comprarlas a un precio más bajo para obtener una ganancia. Si bien se culpó a los vendedores en corto por la caída del mercado de 1929, juegan un papel crucial en hacer que el mercado financiero sea más eficiente.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, se explica que los vendedores en corto en realidad pueden servir para exponer empresas sobrevaluadas o fraudulentas en el mercado. Si bien la venta en corto puede generar una reacción violenta, no es la causa principal de la caída del precio de las acciones de una empresa. La venta en corto también se puede utilizar como una forma de cubrir el riesgo, en lugar de apostar contra una acción. A Alfred Winslow Jones se le atribuye la creación del primer fondo de cobertura en 1949, que utilizó ventas en corto para crear una cartera neutral en el mercado. Soros es uno de los vendedores en corto más famosos, y su exitosa apuesta contra la libra esterlina lo convirtió en un especulador de divisas temido y odiado. Sin embargo, el hecho de que un pequeño grupo de vendedores en corto pueda potencialmente destruir la moneda de un país es preocupante.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video explica las estrategias y desafíos de las ventas en corto como técnica de inversión. El objetivo es adivinar la dirección del mercado, pero como en el caso de Jim Channels, un vendedor en corto dedicado, el enfoque de la inversión es elegir compañías con mal desempeño para vender o vender en corto. Sin el mismo apalancamiento que los especuladores exitosos, los inversionistas buscan empresas que eventualmente quebrarán. Se analizan la investigación y la psicología detrás de la venta en corto y la sincronización del mercado, destacando que las pérdidas para un inversor en esta técnica son potencialmente ilimitadas. El video expone los éxitos de las ventas en corto con Kanikos y Green Light Capital como ejemplos, en particular con este último, que comenzó con una pequeña cantidad de dinero del asiento de los padres adinerados del fundador.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el video analiza el mundo de las ventas en corto y cómo los vendedores en corto, a menudo llamados contrarios, adoptan un enfoque diferente al de los inversionistas tradicionales al cuestionar la sabiduría convencional y tomar posiciones en compañías que creen que están sobrevaluadas o son fraudulentas. El video también destaca un breve apretón que ocurrió con GameStop en el que los inversores minoristas se unieron para aumentar el precio de las acciones, lo que provocó pérdidas significativas para los vendedores en corto que apostaban a su declive.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el video analiza el papel de los vendedores en corto en el mercado financiero. Si bien los vendedores en corto pueden verse como antihéroes, sus acciones han hecho que el mercado sea más eficiente. El sistema de libre mercado permite que las personas asuman riesgos y ganen dinero por sí mismos, incluidos los vendedores en corto que apuestan por la caída del valor de una empresa. Sin embargo, el reciente ataque coordinado de los inversores minoristas a los vendedores en corto en ciertas acciones como GameStop ha provocado controversia y guerra de clases. El video argumenta que los verdaderos malos son la ignorancia y las ilusiones, ya que son parte de la naturaleza humana y contribuyen a los auges y caídas del mercado.

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Charlie Munger: el hombre que construyó Berkshire Hathaway | Un documental

Charlie Munger: el hombre que construyó Berkshire Hathaway | Un documental

El documental profundiza en la extraordinaria vida de Charlie Munger, trazando su viaje desde los desafíos de crecer durante la Gran Depresión hasta su ilustre carrera como abogado e inversor. La filosofía única de Munger, arraigada en la búsqueda de negocios excepcionales y la aplicación del pensamiento de los primeros principios, lo impulsó al éxito a pesar de las dificultades personales y las recesiones económicas.

En el segmento de apertura, obtenemos información sobre los años formativos de Munger moldeados por las duras realidades de la Gran Depresión. Sus primeras experiencias fomentaron una sólida ética de trabajo y un profundo aprecio por el valor del dinero. Desde muy joven, Munger asumió varios trabajos, que continuaron a lo largo de sus años universitarios hasta su servicio militar durante la Segunda Guerra Mundial como meteorólogo. Después de la guerra, aprovechó la oportunidad para cursar estudios superiores en la Facultad de Derecho de Harvard y se embarcó en una exitosa carrera como abogado. Sin embargo, el camino de Munger dio un giro trascendental cuando se asoció con Warren Buffett y transformó un pequeño fondo de inversión en la renombrada compañía Berkshire Hathaway.

A lo largo del documental, las experiencias de vida de Munger emergen como factores fundamentales que dieron forma a sus estrategias de inversión. Su experiencia en meteorología y física le inculcó una profunda comprensión del pensamiento de los primeros principios, un principio que aplicó al ámbito empresarial. Munger enfrentó tragedias personales, incluido un divorcio doloroso y la pérdida de su hijo por cáncer, lo que alimentó aún más su determinación de buscar riqueza. Reconociendo que la mejor manera de generar riqueza era poseer negocios excepcionales en lugar de tratar de arreglar los que no funcionaban, desarrolló su filosofía de buscar "negocios maravillosos" en los que invertir. La propia experiencia de Munger con una empresa de fabricación de transformadores en dificultades le enseñó valiosas lecciones sobre inversiones lo que lo llevó a su primer éxito de un millón de dólares en bienes raíces.

En secciones posteriores, el documental muestra la transición de Munger del sector inmobiliario al negocio de las inversiones. Aprovechó su seguridad financiera de las empresas inmobiliarias para establecer una empresa de inversión, centrándose en la adquisición de pequeñas empresas e incluso invirtiendo en préstamos para carritos. La cartera concentrada de Munger en empresas de pequeña capitalización produjo un rendimiento volátil a corto plazo, pero a largo plazo superó a la mayoría de los inversores. Cuando la sociedad se disolvió en 1974, Munger había logrado un rendimiento anual promedio impresionante del 24,3%, acumulando cinco millones de dólares.

El documental también profundiza en la colaboración de Munger con Warren Buffett y sus esfuerzos conjuntos a través de Berkshire Hathaway. Comenzando con la adquisición de See's Candies, enfrentaron desafíos inesperados, como cuando Russell Stover Candies intentó replicar su modelo. El enfoque decidido de Munger ayudó a sortear dichos obstáculos con éxito. Mientras Berkshire Hathaway continuaba prosperando y ampliando su cartera de empresas adquiridas, Munger y Buffett reconocieron la intensa competencia que enfrentaban al invertir en empresas de gran capitalización en comparación con las ventajas que ofrecían las empresas de pequeña capitalización, una constatación que resuena entre los inversores minoristas que buscan estilos de inversión óptimos. .

A lo largo de la narración, se subraya el enfoque empresarial distintivo de Munger: un análisis meticuloso de lo que funcionaría y lo que no, basado en los primeros principios. A pesar de soportar recesiones económicas, guerras y tragedias personales, Munger enfrentó los obstáculos de la vida de frente, y finalmente emergió como una figura icónica en el mundo de los negocios. Su filosofía, creer en merecer lo que desea y entregar lo que compraría si estuviera en el otro extremo, sirve como un ethos perdurable no solo para los abogados, sino también para las personas de todos los ámbitos de la vida.

En conclusión, el documental sumerge a los espectadores en la notable vida de Charlie Munger, narrando sus humildes comienzos, sus experiencias transformadoras y sus logros pioneros en los negocios. La búsqueda inquebrantable de Munger de negocios excepcionales y su aplicación del pensamiento de los primeros principios han consolidado su estatus como una figura influyente en los ámbitos del derecho y las inversiones.

• 00:00:00 En esta sección, aprendemos sobre la educación de Charlie Munger durante la Gran Depresión, que le inculcó una fuerte ética de trabajo y aprecio por el dinero. Comenzó a trabajar cuando era adolescente y continuó durante toda la universidad hasta que estalló la Segunda Guerra Mundial, lo que lo obligó a servir en el ejército como meteorólogo. Al regresar a la vida civil, Munger se matriculó en la Facultad de Derecho de Harvard y finalmente se convirtió en un abogado exitoso antes de unirse a un pequeño fondo de inversión y convertirlo en la empresa de renombre mundial Berkshire Hathaway junto con Warren Buffett.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, conocemos las experiencias de vida de Charlie Munger que moldearon su forma de pensar y sus estrategias de inversión. La formación de Munger en meteorología y física le enseñó a pensar en los fundamentos, una forma que trasladó a la inversión empresarial. Después de experimentar tragedias personales como un divorcio doloroso y la pérdida de su hijo por cáncer, Munger desarrolló un fuerte sentido de urgencia para buscar riqueza. Se dio cuenta de que la forma más fácil de generar riqueza era tener buenos negocios y no arreglar los que estaban rotos. Esta comprensión inspiró su filosofía de buscar negocios maravillosos en los que invertir. Aunque Munger consideraba que una empresa de fabricación de transformadores inteligentes era un mal negocio, invirtió todos sus ahorros y pidió prestado más para cambiarlo y venderlo para obtener una ganancia. Esta experiencia le enseñó una valiosa lección sobre inversiones, y pronto hizo su primer millón en bienes raíces.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, vemos cómo Charlie Munger usó bienes raíces para construir su riqueza y luego hizo la transición al negocio de las inversiones. Munger estuvo involucrado en varios proyectos de bienes raíces, lo que le hizo ganar millones, pero una vez que logró la seguridad financiera, Munger pasó a invertir en empresas. Comenzó una empresa de inversión y compraron pequeñas empresas, como un fabricante de lavadoras de carritos, e incluso invirtieron en algunos préstamos para carritos. La cartera de Munger estaba muy concentrada en empresas de pequeña capitalización, lo que le dio un rendimiento muy volátil, pero a largo plazo, tuvo un rendimiento mucho mejor que el de la mayoría de las personas. En 1974, cuando se disolvió la sociedad, había obtenido un rendimiento anual promedio del 24,3%, lo que le dio a Munger cinco millones de dólares.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, aprendemos cómo Warren Buffet y Charlie Munger usaron Berkshire Hathaway para invertir en otras empresas y aumentar su riqueza. Aunque comenzaron con la pequeña tienda de golosinas, See's Candies, enfrentaron desafíos en áreas inesperadas, como cuando Russell Stover Candies trató de copiar su modelo. Sin embargo, el enfoque de "puño de hierro" de Munger los ayudó a salir ilesos de la situación. Aunque Berkshire Hathaway prosperó y adquirió más empresas, su modelo comercial único puede haber llegado a su límite. Tanto Buffet como Munger son conscientes de la feroz competencia a la que se enfrentan cuando invierten en empresas de gran capitalización en comparación con las de pequeña capitalización, que es el mejor estilo de inversión para los inversores minoristas.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, se destaca el enfoque comercial de Charlie Munger: analizó lo que funcionaría y lo que no, basándose en los primeros principios. A pesar de pasar por múltiples recesiones económicas, guerras y tragedias, Munger se enfrentó a todo lo que la vida tenía para ofrecer y se convirtió en una figura icónica en los negocios. La filosofía de Munger es "la forma más segura de tratar de conseguir lo que quieres es tratar de merecer lo que quieres" y entregarle al mundo lo que comprarías si estuvieras en el otro extremo. Munger cree que no hay mejor ethos para cualquier abogado o cualquier otra persona.

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Dentro del mundo de un especulador multimillonario - Documental de Paul Tudor Jones

Dentro del mundo de un especulador multimillonario - Documental de Paul Tudor Jones

Prepárese para explorar la intrigante estrategia comercial del multimillonario de fondos de cobertura Paul Tudor Jones en este cautivador documental. Revela la notable capacidad de Jones para sacar provecho consistentemente de las crisis como un legendario comerciante de divisas y materias primas, brindando información valiosa sobre su estructura mental para la especulación de mercado y la gestión de riesgos.

El documental comienza profundizando en los antecedentes y la carrera temprana de Paul Tudor Jones, un especulador multimillonario que proviene de Memphis, Tennessee. Al crecer en una familia adinerada, Jones mostró un espíritu competitivo a través de su amor por el boxeo y su fascinación por los juegos mentales competitivos. Después de completar su licenciatura en economía, se embarcó en su viaje profesional como empleado flotante en la Bolsa de Algodón de Nueva York. Fue durante este tiempo que Jones observó astutamente patrones de comportamiento en el mercado que podrían explotarse para obtener ganancias financieras. Aunque enfrentó contratiempos, como ser despedido por quedarse dormido en su escritorio, Jones se recuperó rápidamente y aseguró una posición como corredor de materias primas para EF Hutton, donde comenzó a operar por cuenta propia y generar ganancias.

El documental continúa explorando cómo Paul Tudor Jones hizo la transición de negociar para otros a hacerlo para sí mismo, y se dio cuenta de que podía lograr mejores resultados debido a comisiones más bajas. Eventualmente, estableció Tudor Investment Corporation, su propia firma, y comenzó a generar retornos de dos y tres dígitos para sus clientes. Cuando el mercado bajista golpeó a fines de la década de 1980, Jones estaba excepcionalmente preparado en comparación con sus pares. Al vender en corto los futuros del S&P 500 y predecir con precisión la caída del mercado, obtuvo ganancias significativas. Jones también empleó una apuesta asimétrica, aprovechando su comprensión de que una inyección de efectivo en la economía por parte de la Reserva Federal durante una recesión impulsaría el mercado de valores al alza, lo que generaría ganancias sustanciales para él. Con su primera operación, Jones ganó $80 millones y aumentó aún más su fortuna al apostar con éxito a la intervención monetaria de la Reserva Federal, acumulando $100 millones adicionales. Este triunfo durante el mercado bajista solidificó la reputación de Jones como una fuerza formidable en Wall Street.

El documental arroja luz sobre otra faceta de la reputación inicial de Paul Tudor Jones en Wall Street: la personalidad de un fiestero, lo que le valió el apodo de "Hombre Quotron". Sin embargo, los agudos instintos de Jones se mantuvieron agudos y predijo con éxito una crisis en el mercado de valores japonés a fines de la década de 1980 debido a su fuerte dependencia del crédito y la deuda. Esperando pacientemente el desplome, acortó hábilmente el mercado en el momento oportuno, generando un rendimiento notable del 90 por ciento en su cartera. El secreto de Jones para el éxito sostenido radica en su estrategia comercial defensiva, siempre protegiéndose contra los peores escenarios y considerando meticulosamente todo el flujo de capital en todo el sistema en lugar de centrarse únicamente en los activos individuales. Sus rendimientos constantes han obtenido seguidores dedicados, incluso atrayendo la atención de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC), lo que resultó en un acuerdo por violar la regla de aumento.

El documental profundiza en los desafíos que enfrentó Paul Tudor Jones en el ámbito de las finanzas, particularmente después del colapso de Lehman Brothers en 2008, que provocó una pérdida sustancial de activos por valor de cientos de millones de dólares. A pesar de este revés, Jones mitigó hábilmente sus pérdidas a través de posiciones cortas oportunas, concluyendo el año tumultuoso de 2008 con solo una pérdida del 4%, el único año negativo que ha experimentado. Para mantener su rendimiento excepcional, Jones adoptó un enfoque más conservador y buscó una nueva ventaja, que finalmente encontró en el ámbito de la tecnología y los algoritmos. Como cofundador de Two Sigma, una empresa de gestión de inversiones cuantitativa con doctorados en matemáticas, física e informática, Jones tradujo sus principios comerciales en estrategias algorítmicas. Este enfoque innovador le ha permitido mantenerse a la vanguardia y hacer predicciones astutas, incluso en medio de crisis como la recuperación del mercado tras el estallido de la pandemia en marzo de 2020.

En los segmentos finales del documental, somos testigos de cómo Paul Tudor Jones adoptó los avances tecnológicos y los algoritmos para mantenerse a la vanguardia del panorama financiero. Después del colapso de Lehman Brothers, Jones reconoció la necesidad de adaptarse y encontrar una nueva ventaja competitiva. Esto lo llevó a cofundar Two Sigma, una empresa de gestión de inversiones cuantitativa de vanguardia. Al reunir un equipo de mentes brillantes con experiencia en matemáticas, física e informática, Jones aprovechó el poder de las estrategias basadas en datos y transformó sus principios comerciales en algoritmos sofisticados.

Mediante la aplicación de tecnología y modelos estadísticos avanzados, Two Sigma ha sorteado con éxito las fluctuaciones del mercado y capitalizado las oportunidades que surgen en tiempos turbulentos. Incluso en medio de la pandemia mundial, Jones y su equipo pudieron hacer predicciones precisas y aprovechar lucrativas perspectivas de inversión. Su capacidad para adaptarse rápidamente y aprovechar la tecnología les ha permitido mantener un sólido historial y lograr una rentabilidad constante.

A medida que el documental llega a su fin, los espectadores obtienen una comprensión integral de la estrategia comercial y el enfoque de gestión de riesgos de Paul Tudor Jones. Su viaje, desde sus primeros días como observador entusiasta de los patrones del mercado hasta su evolución hasta convertirse en un especulador multimillonario, destaca su resiliencia, adaptabilidad y compromiso inquebrantable para mantenerse a la vanguardia. El marco mental de Jones para la especulación del mercado sirve como una lección invaluable para los aspirantes a comerciantes, enfatizando la importancia de las estrategias defensivas, la evaluación integral de riesgos y la utilización de la tecnología para obtener una ventaja competitiva.

En conclusión, este documental proporciona una exploración cautivadora de la estrategia comercial empleada por el multimillonario de fondos de cobertura Paul Tudor Jones. Al narrar la trayectoria de su carrera, las ideas sobre su forma de pensar y su capacidad para sacar provecho de las crisis, los espectadores pueden vislumbrar el extraordinario mundo de uno de los comerciantes más exitosos de las finanzas modernas.

• 00:00:00 En esta sección, aprendemos sobre los antecedentes y la carrera temprana del especulador multimillonario, Paul Tudor Jones. Nacido en una familia rica en Memphis, Tennessee, Jones tenía un carácter competitivo, que se manifestó en su amor por el boxeo y el desarrollo de un gusto por los juegos mentales competitivos. Después de obtener un título en economía, Jones consiguió un trabajo como empleado flotante en la Bolsa de Algodón de Nueva York, donde descubrió rápidamente patrones de comportamiento que podrían explotarse para obtener ganancias. Despedido de su trabajo por quedarse dormido en su escritorio, Jones pronto consiguió otro trabajo como corredor de materias primas para EF Hutton, donde comenzó a ganar dinero operando con su propia cuenta.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, aprendemos cómo Paul Tudor Jones comenzó como comerciante, al darse cuenta de que podía operar mejor por sí mismo debido a las comisiones más bajas. Con el tiempo fundó su propia empresa, Tudor Investment Corporation, y comenzó a generar rendimientos de dos y tres dígitos para los clientes. Cuando el mercado bajista golpeó a fines de la década de 1980, Jones estaba preparado mientras que sus pares no. Obtuvo ganancias significativas vendiendo en corto los futuros del S&P 500 y prediciendo la recesión del mercado. Jones también usó una apuesta asimétrica, sabiendo que si la Reserva Federal inyectaba más efectivo en la economía durante una recesión, el mercado de valores se dispararía, lo que generaría ganancias significativas para él. Jones ganó $80 millones en su primer intercambio y otros $100 millones apostando a que la Fed agregaría más dinero. Ganar durante el mercado bajista solidificó la posición de Jones en Wall Street como una fuerza a tener en cuenta.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, aprendemos sobre la reputación inicial de Paul Tudor Jones en Wall Street como un fiestero, lo que le valió el apodo de "Hombre Quotron". Sin embargo, Jones tuvo otra predicción exitosa a fines de los años 80 de que el mercado de acciones japonés estaba al borde de una crisis debido a su dependencia del crédito y la deuda. Esperó pacientemente el desplome y acortó el mercado en el momento adecuado, obteniendo un rendimiento del 90 por ciento de su cartera. El secreto del éxito de Jones es su estrategia comercial defensiva, siempre protegiéndose contra los peores escenarios y pensando en todo el flujo de capital a través del sistema en lugar de activos individuales. Sus rendimientos constantes le han ganado seguidores, e incluso la SEC prestó atención a sus actividades comerciales, lo que resultó en un acuerdo por violar la regla de aumento.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, conocemos los desafíos que enfrentó Paul Tudor Jones en el mundo de las finanzas, particularmente después del colapso de Lehman Brothers en 2008, que le provocó la pérdida de activos por valor de cien millones de dólares. A pesar de este contratiempo, Jones logró compensar parte de sus pérdidas a través de sus posiciones cortas y terminó 2008 con una pérdida de solo el 4%, el único año negativo que ha tenido. Para mantener su desempeño, Jones tuvo que ser más conservador y buscar una nueva ventaja, que encontró en la tecnología y los algoritmos. Cofundó Two Sigma, una empresa de gestión de inversiones cuantitativas con doctorados en matemáticas, física e informática, y convirtió sus principios comerciales en algoritmos. Este enfoque lo ayudó a mantenerse a la vanguardia y hacer las predicciones correctas, incluso en tiempos de crisis, como el repunte del mercado después de la pandemia en marzo de 2020.

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Entrevista con una leyenda en el comercio algorítmico Dr. Ernie Chan

Entrevista con una leyenda en el comercio algorítmico Dr. Ernie Chan

El Dr. Ernie Chan, reconocido por su experiencia en el comercio algorítmico, continúa destacando los principios fundamentales que contribuyen a las estrategias comerciales exitosas. Él pone gran énfasis en la simplicidad, la gestión de riesgos y el elemento humano en las decisiones comerciales. El Dr. Chan aconseja a los comerciantes que se mantengan humildes, se mantengan enfocados y se protejan contra el exceso de confianza y el sesgo de espionaje de datos. Él cree en el poder de la experiencia personal y la pericia en la elaboración de estrategias efectivas y alienta a los comerciantes a validar sus ideas a través de la aplicación práctica.

En su entrevista, el Dr. Chan enfatiza la importancia de equilibrar las estrategias de reversión a la media y de impulso en una cartera. Al diversificar las estrategias y asegurarse de que no estén correlacionadas, los comerciantes pueden lograr rendimientos estables para sus clientes. También destaca la importancia de las pruebas de solidez estadística y el análisis de datos históricos para determinar la eficacia de una estrategia y adaptarla a las condiciones cambiantes del mercado.

Una de las ideas clave del Dr. Chan gira en torno a la gestión de riesgos basada en el aprendizaje automático. Habla de su proyecto PredictNow.ai, que aprovecha el aprendizaje automático para ofrecer a los operadores una probabilidad de pérdida para períodos futuros. Esto permite a los operadores tomar decisiones informadas sobre el apalancamiento y administrar el riesgo de manera efectiva. El Dr. Chan reconoce las limitaciones de confiar en un solo indicador y aboga por el uso de múltiples indicadores para observar los diversos aspectos de la realidad del mercado.

A lo largo de la entrevista, el Dr. Chan comparte consejos prácticos para los comerciantes. Alienta a los comerciantes a mantener sus estrategias simples, practicar en simuladores y evaluar minuciosamente los niveles de riesgo antes de comprometer dinero real. Él enfatiza la importancia de la pasión en el comercio algorítmico, ya que es un campo desafiante que requiere perseverancia y experimentación continua.

En conclusión, las ideas del Dr. Ernie Chan brindan una guía valiosa para los comerciantes en el ámbito del comercio algorítmico. Su énfasis en la simplicidad, la gestión de riesgos y el elemento humano sirve como un recordatorio de que las estrategias comerciales exitosas se construyen sobre una base sólida. Al equilibrar diferentes estrategias, adaptarse a los cambios del mercado y aprovechar el aprendizaje automático para la gestión de riesgos, los comerciantes pueden aumentar sus posibilidades de lograr una rentabilidad constante.

• 00:00:00 En esta sección, el entrevistador presenta al Dr. Ernie Chan, una leyenda en el comercio algorítmico que ha estado involucrado en los mercados financieros y el comercio durante muchos años. El Dr. Chan tiene un doctorado. en física y ha trabajado para IBM, Morgan Stanley y Credit Suisse en el desarrollo de sistemas de negociación automatizados. Es una institución en el espacio del aprendizaje automático y la inteligencia artificial y ha escrito varios libros sobre algoritmos y sistemas de negociación automatizados. El coanfitrión de la entrevista, Norm, comparte que el Dr. Chan fue la primera persona con un conocimiento significativo en escribir sobre el comercio algorítmico hace más de diez años y que su libro los puso en el camino para desarrollar un proceso sobre cómo desarrollar sistemas algorítmicos. . El Dr. Chan comparte que tenía experiencia en física teórica y que le apasionaba el aprendizaje automático, lo que lo llevó a investigar en IBM.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan explica cómo pasó de trabajar en investigación en IBM a trabajar en finanzas. Explica que su interés en las finanzas fue inicialmente provocado por compañeros de trabajo que dejaron IBM para trabajar en Renaissance Technologies, un fondo de cobertura que no era muy conocido en ese momento. Después de mudarse a Manhattan para trabajar en finanzas, el Dr. Chan comenzó a trabajar en estrategias de aprendizaje automático para el comercio, pero finalmente abandonó este enfoque después de descubrir que era extremadamente difícil encontrar una ventaja sostenible. Luego hizo la transición al comercio minorista y descubrió que las estrategias simples a menudo funcionan mejor, una lección que compartió en su libro. El Dr. Chan también señala que existe una nueva comprensión de cómo el aprendizaje automático se puede aplicar a la gestión de riesgos en lugar de la generación alfa, una comprensión que comparten muchos expertos en el campo.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan analiza la importancia de la simplicidad en el comercio algorítmico y cómo el aprendizaje automático puede ayudar a mejorar las estrategias comerciales al predecir cuándo es probable que pierdan dinero. Él enfatiza que los comerciantes discrecionales no deben subestimar la mente humana y el valor de su propio juicio, sino que también deben esforzarse por disciplinar su pensamiento y sus emociones para superar el miedo y la codicia. Además, señala que algunos operadores discrecionales podrían beneficiarse de mejorar sus estrategias con un enfoque más lógico y disciplinado.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan analiza cómo controlar el miedo es crucial para los operadores discrecionales y cómo los sistemas de gestión de riesgos basados en el aprendizaje automático pueden ayudar incluso a los operadores discrecionales. Explica que si los comerciantes tienen un estilo consistente en su programa de negociación discrecional y tienen un historial lo suficientemente largo, el aprendizaje automático puede aprender de él para descubrir en qué circunstancias la estrategia tiende a sufrir. Esto se puede aumentar mediante la implementación de una capa de gestión de riesgos sistemática, como determinar el apalancamiento y la asignación de capital. También sugiere que los comerciantes con diferentes fortalezas, como un conocimiento profundo de una industria en particular, pueden usar su experiencia para encontrar una estrategia comercial rentable.
  
  
• 00:20:00 En esta sección de la entrevista, el Dr. Ernie Chan analiza la importancia de que los nuevos operadores filtren las estrategias comerciales a través de su propia experiencia y conocimientos. El comercio no debe consistir solo en seguir las ideas de otras personas, sino en agregar su propia ventaja y validar sus ideas a través de la experiencia personal. También señala que algunos comerciantes gravitan hacia sistemas demasiado complejos como un desafío intelectual, pero esta no debería ser la principal motivación para operar. El Dr. Chan también comparte que poner dinero en juego es esencial para enfrentar la realidad de que el objetivo principal del comercio no es la emoción intelectual, sino no perder dinero. Es importante poner en juego una cantidad significativa pero manejable de dinero para enfocar la mente.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan explica cómo uno debe permanecer humilde frente al mercado y enfocarse en lo que realmente funciona. Aconseja a los comerciantes que permanezcan enfocados y observen los fenómenos del mercado que no todos han observado. Si bien muchos de sus operadores provienen de antecedentes académicos y tienen habilidades matemáticas y computacionales brillantes, les resulta difícil crear una estrategia que genere ganancias reales. Esto se debe principalmente a que no tienen su propia riqueza personal en juego. El Dr. Chan enfatiza la importancia de tener su propio dinero en juego para convertirse en comerciante y cómo eso distingue a un comerciante de un investigador. En la siguiente discusión, Norm y el Dr. Chan analizan sus procesos y estrategias comerciales.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan enfatiza la importancia de minimizar la pérdida máxima para ganar en las operaciones. Él aconseja que los comerciantes manuales deben operar en papel durante algún tiempo antes de operar con una cuenta real y utilizar entornos de capacitación simulados para acelerar el proceso de aprendizaje. También menciona el concepto de cambio de régimen y sugiere que los comerciantes controlen su confianza y eviten apalancar demasiado sus operaciones. Además, señaló que los entornos del mercado pueden cambiar, y los comerciantes deben experimentar un cambio en las condiciones del mercado para asegurarse de que su estrategia no sea sensible a esa situación.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan habla sobre la importancia de no poder ver el futuro al desarrollar o probar un sistema comercial, lo que se conoce como indagación de datos. Si bien puede parecer obvio que tener el Wall Street Journal de mañana hoy resultaría en convertirse en un multimillonario instantáneo, hay formas más sutiles en las que puede ocurrir el espionaje de datos, particularmente con la emoción y el sesgo retrospectivo. El Dr. Chan aconseja usar diferentes instrumentos para entrenar datos para evitar sobreajustar y probar una estrategia en múltiples activos. Además, sugiere monitorear el desempeño en busca de signos de rendimientos decrecientes y hacer los ajustes necesarios para prevenir el riesgo.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan enfatiza la importancia del conocimiento fundamental sobre el mercado y la estrategia para determinar si un sistema funciona como se espera o requiere ajustes. Menciona la necesidad de comprender los cambios en la estructura del mercado y leer investigaciones académicas para emitir un juicio. Por ejemplo, comprender el efecto de los comerciantes minoristas que compran opciones de compra debido a Wall Street Bets puede tener impactos tanto positivos como negativos en diferentes estrategias. También aconseja a los comerciantes que adapten su estrategia a los nuevos fenómenos ajustando su enfoque y brinda información sobre cómo cuantificar las reducciones. En general, sugiere que tanto los datos cuantificables como la intuición son importantes para determinar si una estrategia ha dejado de funcionar.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan analiza la importancia de los datos históricos en el comercio algorítmico y cómo puede ser beneficioso también para los comerciantes manuales. Él enfatiza la necesidad de tener puntos de activación para los sistemas comerciales, que se basan en pruebas históricas. Si un sistema se acerca a la reducción máxima o sufre un estancamiento, es probable que se agrupe y se reemplace por uno más robusto que se ajuste a su lugar. El Dr. Chan sugiere que practicar con datos históricos puede dar a los operadores ideas estadísticamente significativas sobre cómo funcionará su sistema de operaciones y qué tipo de consistencia y ganancias pueden esperar, así como prepararlos para posibles reducciones. Cuando un sistema no está funcionando como se esperaba, puede ser el momento de sentarse y observar la mecánica del sistema para solucionar el problema. El Dr. Chan también menciona que su cartera tiene una combinación de estrategias comerciales tanto de reversión a la media como impulsadas por el impulso.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan analiza la importancia de equilibrar las estrategias de reversión a la media y de impulso en una cartera, especialmente en tiempos de volatilidad. Las estrategias de reversión a la media pueden proporcionar rendimientos constantes, pero pueden desmoronarse rápidamente en una crisis, mientras que las estrategias de impulso pueden ayudar a mantener las carteras intactas durante las recesiones. El Dr. Chan recomienda tener una combinación de ambas estrategias para generar rendimientos consistentes para los clientes en tiempos normales y rendimientos externos durante las crisis. También menciona el desarrollo de una estrategia comercial de swing a largo plazo que combina elementos de ambas estrategias con stop loss cortos y factores de alto beneficio.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan analiza su enfoque para crear múltiples sistemas algorítmicos de comercio que no están correlacionados entre sí. Describe su proceso de superponer sistemas y obligar a la máquina a no hacer uno similar a los anteriores. Explica que, con el tiempo, sus algoritmos han pasado de la automatización de sistemas a la extracción de datos, donde estadísticamente dejan que la máquina lo haga todo. Explica además la importancia de encontrar el sistema más robusto en lugar del sistema más afortunado al experimentar con nuevos modelos y la necesidad de pruebas de robustez estadística.
  
  
• 01:00:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan explica cómo ha evolucionado su cartera de estrategias de dos maneras; asignar a comerciantes que ya tienen un historial exitoso y participar en su propia investigación interna, centrándose en la gestión de riesgos basada en el aprendizaje automático. También destaca que los sistemas que funcionan para él son conceptualmente simples y que no existe un indicador único o un conjunto de indicadores que capturen todos los aspectos de la realidad del mercado. En cambio, cree que se pueden usar múltiples indicadores diferentes para observar la misma realidad, y que el enfoque de aprendizaje automático los analiza adecuadamente para decidir qué indicadores son los más exitosos.
  
  
• 01:05:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan habla sobre PredictNow.ai, un proyecto en el que ha estado trabajando durante más de un año, que brinda un servicio de gestión de riesgos para comerciantes basado en el aprendizaje automático. En lugar de depender de las señales del mercado, el servicio aprende del rendimiento de cada operador y ofrece una probabilidad de pérdida para cada período futuro, lo que permite a los operadores decidir cuánto apalancamiento utilizar para una operación. Se puede contactar al Dr. Chan a través de su cuenta de Twitter o blog, y su consejo de despedida es mantener las estrategias comerciales simples, practicar en simuladores y verificar los niveles de riesgo antes de invertir dinero real.
  
  
• 01:10:00 En esta sección, el Dr. Ernie Chan enfatiza la importancia de tener pasión en el comercio algorítmico, ya que es un negocio difícil que requiere perseverancia y experimentación. Él cree que tener pasión como factor de apoyo es lo que hace que los comerciantes sigan adelante a pesar de las fallas o los resultados desfavorables. También expresa su gratitud hacia los entrevistadores y concluye la entrevista con un recordatorio para dar me gusta, suscribirse y comentar en su canal.

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Comercio de reversión a la media | lecciones de un fondo | Por el Dr. Ernest Chan

Comercio de reversión a la media | lecciones de un fondo | Por el Dr. Ernest Chan

El Dr. Ernest Chan, fundador y director ejecutivo de PredictNow.ai y miembro gerente de QTS Capital Management LLC, brinda información valiosa sobre el mundo del comercio de reversión a la media y los riesgos y recompensas asociados. A lo largo de su charla, el Dr. Chan enfatiza la necesidad de una experiencia comercial de la vida real y destaca la importancia de la diversificación, las pruebas de estrés y la combinación de estrategias de reversión a la media y de impulso para construir una cartera sólida capaz de resistir diferentes condiciones de mercado.

El Dr. Chan comienza presentándose como un operador altamente experimentado con experiencia en bancos de inversión y fondos de cobertura. Él enfatiza que si bien el conocimiento teórico es valioso, nada se compara con la experiencia práctica de negociar sumas sustanciales de dinero.

Un aspecto clave de la charla del Dr. Chan es su estrategia comercial de alta frecuencia y reversión a la media, que se centra en un solo par de divisas. Esta estrategia implica la creación de mercado entre dos pares de divisas, con el objetivo de capitalizar la tendencia del mercado a volver a su media. Si bien la estrategia inicialmente produjo rendimientos consistentes y rentables, el fondo enfrentó una fuerte caída en agosto de 2011 cuando se rebajó la calificación de la deuda del Tesoro de los Estados Unidos, lo que resultó en una pérdida de más del 35%. Este evento sirvió como un recordatorio del riesgo a la baja ilimitado inherente al comercio de reversión a la media.

El orador comparte la historia del evento catastrófico temprano de su fondo, que no es raro en las estrategias de reversión a la media. Advierte sobre la tentación de sobreapalancarse, ya que puede conducir a pérdidas significativas. Al comparar el comercio de reversión a la media con la volatilidad y las opciones realizadas en corto, el Dr. Chan enfatiza la similitud en los riesgos. Recomienda un análisis matemático realizado por el Dr. Andrew Ing para obtener una comprensión más profunda de por qué la reducción de estas inversiones es comparable a las estrategias de reversión a la media comercial.

En el comercio de reversión a la media, el potencial de ganancias es limitado, mientras que el riesgo a la baja es ilimitado. El Dr. Chan explica que la ganancia de la estrategia está limitada por la diferencia entre el precio de entrada y el precio medio al que se debe salir. Para gestionar el riesgo a la baja, desaconseja el apalancamiento excesivo y enfatiza la importancia de realizar pruebas de estrés a la cartera. Si bien las órdenes de stop-loss pueden proteger contra eventos catastróficos, deben usarse con moderación y colocarse lejos del precio actual para evitar comprometer el rendimiento del backtest. El Dr. Chan también advierte contra el sesgo de supervivencia cuando se realizan pruebas retrospectivas de estrategias de reversión a la media, lo que puede conducir a una cartera de menor rendimiento.

La charla profundiza en los matices del uso de órdenes stop-loss en el comercio. Si bien pueden ser efectivos en eventos catastróficos, es posible que no brinden la protección adecuada durante movimientos de mercado menos drásticos. El Dr. Chan sugiere alternativas como ejecutar una estrategia de cobertura de cola, como su estrategia "Tail Reaper", en combinación con la reversión a la media para mitigar las pérdidas en la cartera larga sin incurrir en reducciones significativas.

La diversificación y la neutralidad de la volatilidad se destacan como consideraciones cruciales al ejecutar una estrategia de reversión a la media. El Dr. Chan explica la necesidad tanto de una estrategia de caída larga como de una estrategia de seguimiento de tendencias, que son volatilidad realizada a largo plazo, para cubrir una estrategia de volatilidad corta de manera efectiva. Él enfatiza que una estrategia de seguimiento de tendencias complementa la reversión a la media al prosperar en los movimientos del mercado en la misma dirección. Se favorece la negociación de una estrategia de transformación de pared larga sobre la compra de opciones de venta debido a la rentabilidad y la capacidad de beneficiarse de ambos lados del mercado.

El Dr. Chan analiza cómo los desastres naturales, como los terremotos, pueden afectar los mercados financieros y la rentabilidad de las estrategias de transformación. Al aprovechar las posiciones y predecir con precisión la dirección del mercado, es posible capturar parte del movimiento de cola y capitalizar los movimientos excesivos del mercado, incluso durante períodos de tenencia cortos. Concluye que la combinación de estrategias de reversión a la media y de impulso puede crear una cartera de buen rendimiento capaz de prosperar en diversas condiciones de mercado.

El orador explica la combinación de una estrategia de impulso con una estrategia de reversión a la media. Al utilizar una estrategia de ruptura para ingresar a la posición opuesta de la operación de reversión a la media y salir de la estrategia de impulso cuando la tendencia se agota, los operadores pueden implementar efectivamente una estrategia de stop-loss. La idoneidad de una estrategia de reversión a la media depende de la serie temporal específica y de si el instrumento realmente presenta características de reversión a la media. La necesidad de servidores coubicados y una infraestructura costosa está determinada por la duración y la frecuencia de la estrategia comercial.

El Dr. Chan explora las aplicaciones no obvias de los modelos de aprendizaje profundo en el mercado financiero. Si bien el uso del aprendizaje profundo para predecir los precios de las acciones es propenso al sobreajuste, puede ser valioso para identificar regímenes de mercado y generar datos sintéticos con fines de backtesting. El Dr. Chan reconoce que tiene una experiencia limitada con el aprendizaje de refuerzo profundo en finanzas, pero sugiere que la clasificación funciona mejor que la regresión al predecir los movimientos del mercado de valores. Además, enfatiza que la colocación de stop-loss debe estar determinada por la tolerancia al riesgo personal de un inversor en lugar de depender de un número fijo de desviaciones estándar de la media.

El orador destaca la inutilidad de usar órdenes de límite de pérdidas cuando se mantienen posiciones durante la noche. Dado que pueden ocurrir eventos catastróficos mientras el mercado está cerrado, las órdenes de límite de pérdidas no ofrecen protección en tales situaciones. El Dr. Chan explica que predecir los regímenes de mercado requiere una combinación de más de 170 predictores a través de un enfoque jerárquico no lineal complejo. También comparte conclusiones clave de su libro, "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets", que incluyen centrarse en el índice de karma (una métrica de rendimiento ajustada al riesgo) y prestar atención a la microestructura del mercado.

El extracto de la transcripción concluye con un comentario de cierre, agradeciendo a la audiencia por su asistencia y expresando anticipación por eventos futuros.

En resumen, el Dr. Ernest Chan brinda información valiosa sobre el comercio de reversión a la media, sus riesgos y sus recompensas. Él enfatiza la importancia de la experiencia comercial de la vida real, la diversificación, las pruebas de estrés y la combinación de estrategias de reversión a la media y de impulso para construir una cartera sólida y adaptable. Además, explora las aplicaciones de los modelos de aprendizaje profundo en finanzas, las limitaciones de las órdenes stop-loss y la importancia de las técnicas de análisis de mercado y gestión de riesgos. En general, la charla del Dr. Chan ofrece un conocimiento valioso para los comerciantes interesados en las estrategias de reversión a la media y su potencial de éxito o fracaso en los mercados financieros.

• 00:00:00 En esta sección, el presentador presenta al orador, el Dr. Ernest Chan, quien es el fundador y director ejecutivo de PredictNow.ai y miembro gerente de QTS Capital Management LLC. El Dr. Chan ha trabajado para varios bancos de inversión y fondos de cobertura y es un orador de renombre mundial sobre comercio computarizado. Hablará sobre su experiencia con el comercio de reversión a la media y cómo su fondo, QTS Capital Management, se benefició de ello. A pesar de haber leído sobre el comercio de reversión a la media, el Dr. Chan destaca que nada se compara con la experiencia de la vida real al operar con millones de dólares.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza su estrategia comercial de alta frecuencia y reversión a la media que implica operar solo con un par de divisas. Esta estrategia es una estrategia de creación de mercado entre dos pares de divisas, que es una estrategia de reversión a la media. Esta estrategia está altamente apalancada y funciona proporcionando liquidez al mercado. La estrategia fue exitosa y consistente en sus retornos, lo que los motivó a aprovecharla lo más alto posible. Sin embargo, su éxito duró poco y, en agosto de 2011, hubo una fuerte reducción debido a la primera rebaja de la calificación de la deuda del Tesoro de los Estados Unidos, lo que resultó en una pérdida de más del 35%.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador comparte la historia de su fondo y cómo sufrió un evento catastrófico apenas ocho meses después de sus operaciones. Si bien esto no es exclusivo del fondo y es bastante común con las estrategias de reversión a la media, fue un claro recordatorio de los riesgos inherentes a dicha estrategia, ya que la desventaja es ilimitada. A pesar de ser muy consistentes, las estrategias de reversión a la media tienen la tentación de estar sobreapalancadas, lo que resultó ser costoso para el fondo. El orador compara las estrategias de reversión a la media comercial con la reducción de la volatilidad realizada y las opciones de reducción, ya que todas presentan riesgos similares. El orador recomienda un libro de texto del Dr. Andrew Ing para un análisis matemático detallado de por qué vender en corto estas inversiones es similar a operar con estrategias de reversión a la media.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan explica el potencial de ganancias limitadas y el riesgo ilimitado a la baja del comercio de reversión a la media. De manera similar a las opciones de venta corta, la ganancia en el comercio de reversión a la media está limitada por la diferencia entre el precio de compra y el precio medio al que se debe salir. Mientras tanto, el riesgo a la baja es ilimitado, y uno debe manejar este riesgo no apalancando en exceso ni sometiendo a prueba la cartera. Si bien la aplicación de un límite de pérdida podría salvar a los inversores de situaciones de cisne negro, debe usarse con moderación y solo aplicarse lejos del precio actual para evitar la disminución del rendimiento del backtest. El sesgo de sobrevivientes también puede ocurrir cuando se realizan pruebas retrospectivas de las estrategias de reversión a la media, lo que podría conducir a una cartera de menor rendimiento.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza los matices del uso de órdenes stop-loss en el comercio. Si bien el stop-loss puede funcionar para eventos catastróficos, puede que no funcione para movimientos de mercado menos drásticos. Comprar opciones de venta para cubrir una cartera podría resultar demasiado caro a largo plazo. Además, los fondos de cobertura de cola que compran opciones de venta pueden no ser mejores que comprar opciones directamente. En cambio, ejecutar una estrategia de cobertura de cola, como su propia estrategia "Tail Reaper", junto con una estrategia de reversión a la media puede ayudar a compensar cualquier pérdida en la cartera larga sin incurrir en reducciones significativas.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan explica la importancia de la diversificación y la neutralidad de la volatilidad cuando se ejecuta una estrategia de reversión a la media. Señala que cuando se cubre una estrategia de volatilidad corta, es esencial ejecutar tanto una estrategia de caída larga como una estrategia de seguimiento de tendencia, que son volatilidad realizada a largo plazo. Explica que esto se debe a que una estrategia de seguimiento de tendencias tiene la característica opuesta a una estrategia de reversión de la media; es volatilidad larga y le encanta cuando el mercado se mueve en la misma dirección. El Dr. Chan también señala que operar con una estrategia de transformación de pared larga cuesta menos prima de opción que comprar opciones de venta, ya que puede beneficiarse de ambos lados del mercado y operar solo cuando se cumplen criterios específicos. La flexibilidad de negociar una estrategia de transformación es mucho más que comprar y conservar la opción todo el tiempo y perder la prima.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza cómo los desastres naturales, como los terremotos, pueden afectar el mercado financiero y cómo las estrategias de transformación pueden seguir siendo rentables incluso durante estos eventos. Él enfatiza que capturar parte del movimiento de cola es clave, y al aprovechar adecuadamente y predecir con precisión la dirección, es posible capitalizar el exceso de movimiento después de ingresar y aún capturar primas de opciones a pesar de mantener estrategias por un período corto. El Dr. Chan concluye que la combinación de estrategias de reversión a la media y de impulso puede crear una verdadera cartera para todo clima que puede funcionar bien tanto en crisis como en prosperidad.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan explica la combinación de una estrategia de impulso además de una estrategia de reversión a la media. Al utilizar una estrategia de ruptura para entrar en la posición opuesta a la estrategia de reversión a la media y salir de la estrategia de impulso cuando la tendencia se ha agotado, los operadores pueden permitir que reaparezca la posición de reversión a la media. Esto puede verse como una estrategia de stop loss. La configuración necesaria para una estrategia de reversión a la media depende de la serie temporal y de si el instrumento es realmente reverso a la media. La necesidad de servidores coubicados y una infraestructura costosa depende de la duración y frecuencia de la estrategia comercial.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza la aplicación no obvia de modelos de aprendizaje profundo en los mercados financieros. Si bien no está necesariamente limitado, no funcionará de manera ingenua, como usarlo para predecir los precios de las acciones debido al sobreajuste. Sin embargo, puede ser útil para identificar regímenes de mercado pasados/actuales y generar datos sintéticos para backtesting. El Dr. Chan no tiene mucha experiencia con el aprendizaje de refuerzo profundo en finanzas, pero sugiere que la clasificación funciona mejor que la regresión para predecir el mercado de valores. Además, la colocación de stop loss debe determinarse por el punto en el que no puede tolerar pérdidas, en lugar de una pequeña cantidad de desviaciones estándar de la media.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan explica que el stop-loss es inútil si se mantiene durante la noche porque no protegerá contra las catástrofes que ocurren mientras el mercado está cerrado. No existe un indicador que pueda predecir el régimen, ya que requiere una combinación de más de 170 predictores a través de una combinación jerárquica no lineal compleja. También analiza los puntos clave de su nuevo libro, "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets", que incluyen centrarse en la proporción de karma y prestar atención a la microestructura del mercado.
  

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"Optimización de estrategias comerciales sin sobreajuste" por el Dr. Ernest Chan - QuantCon 2018

"Optimización de estrategias comerciales sin sobreajuste" por el Dr. Ernest Chan - QuantCon 2018

El Dr. Ernest Chan profundiza en los desafíos de optimizar las estrategias comerciales y evitar el sobreajuste, un fenómeno que ocurre cuando los comerciantes seleccionan señales basadas en datos históricos, lo que lleva a un modelo que carece de poder predictivo en datos ocultos. Para combatir este problema, el Dr. Chan propone dos enfoques. El primero es emplear técnicas de aprendizaje automático o bootstrapping, que implica sobremuestrear con reemplazo para introducir más ruido en los datos antiguos, evitando que el modelo comercial se ajuste demasiado a las rutas históricas. Sin embargo, reconoce que este método puede no ser sencillo para datos de series temporales debido a la estructura de autocorrelación inherente, lo que lo hace más adecuado para datos con autocorrelación mínima. El segundo enfoque es crear un modelo matemático de precios históricos y derivar una señal comercial analítica, aunque esto requiere un precio simple y un modelo comercial. Luego, el Dr. Chan explora el enfoque de simulación, que implica la creación de un modelo de serie de tiempo a través de un modelo discreto que se asemeje mucho al comportamiento real del mercado.

Continuando, el Dr. Chan profundiza en la optimización matemática de las estrategias comerciales. Introduce la serie PI de reversión a la media como la serie de tiempo más simple de manejar matemáticamente, representada por la ecuación de Ornstein-Uhlenbeck. Esta ecuación captura el nivel medio del precio de las acciones, y cualquier desviación de la media tiende a hacer retroceder el precio hacia este promedio. Para construir un modelo de estrategia comercial, se debe determinar el nivel de entrada óptimo (la máxima desviación de la media en la que se debe iniciar una posición larga o corta) y el nivel de salida óptimo. Si bien varios objetivos se pueden optimizar matemáticamente, el objetivo más simple es la ganancia de ida y vuelta. Sin embargo, es necesario tener en cuenta el componente de tiempo de descuento al calcular la ganancia.

El Dr. Chan procede a describir los niveles óptimos de entrada y salida en un modelo comercial simple con una ganancia esperada de $1 en un minuto, teniendo en cuenta los factores de descuento. Hace referencia a la solución para la forma óptima de la Banda de Bollinger en una sola serie de tiempo, detallada en el libro "Cobertura dinámica". Esta solución emplea conceptos matemáticos avanzados como las ecuaciones de Hamilton-Jacobi-Bellman para transformar la ecuación diferencial estocástica en una ecuación diferencial parcial. La solución revela que los niveles óptimos de entrada y salida son simétricos con respecto a la media, y la distancia desde la media aumenta a medida que disminuye la tasa de reversión a la media (kappa). Además, el Dr. Chan destaca tres puntos intrigantes: la solución óptima en este modelo es siempre ser largo o corto; los puntos de salida larga y entrada corta coinciden; y tanto las posiciones largas como las cortas dependen no solo del precio actual sino también del camino tomado.

Ampliando aún más el modelado matemático, el Dr. Chan explora la mejor estrategia comercial para los pobres de Japón. Explica cómo se determinan los niveles de entrada larga y salida larga, con la distancia entre la salida larga y los niveles medios escalando con la raíz cuadrada de sigma al cuadrado dividida por 2 veces kappa. Si bien este modelo es elegante y preciso, tiene limitaciones y puede no ser aplicable en la mayoría de las situaciones prácticas debido a los desafíos asociados con la transformación de la ecuación diferencial parcial estocástica y su utilidad restringida. En consecuencia, la simulación numérica se vuelve necesaria para lograr los resultados deseados por los matemáticos, como optimizar la relación de Sharpe en un modelo AR(1).

En la siguiente sección, el Dr. Chan se enfoca en optimizar las estrategias comerciales sin sucumbir al sobreajuste. El objetivo es maximizar la relación de Sharpe promedio, y esto se puede lograr a través de un enfoque basado en simulación. El flujo de trabajo implica comenzar con precios históricos y ajustar un modelo autorregresivo (AR) para generar series de precios simulados para probar la estrategia comercial. Las simulaciones se pueden realizar en la medida deseada, mitigando el riesgo de sobreajuste. Después de encontrar los parámetros óptimos para la estrategia comercial a través de la simulación, el modelo se puede probar en la serie temporal original o en datos fuera de la muestra para evaluar su rendimiento.

El Dr. Ernest Chan procede a discutir la utilización de un modelo discreto, específicamente el modelo autorregresivo con retraso uno, para establecer un modelo de serie de tiempo de paseo no aleatorio para una estrategia comercial práctica. Este modelo simple involucra tres parámetros que se pueden ajustar fácilmente usando un software estándar. La estrategia gira en torno a la toma de decisiones en cada punto en función de si el rendimiento logarítmico esperado supera o cae por debajo de un múltiplo de la volatilidad incondicional y condicional. Aunque esta estrategia simple solo implica un parámetro, se puede refinar y mejorar a través de la simulación. El Dr. Chan señala que se encuentra que el valor óptimo del parámetro es 0,08, con cierta variabilidad debido a la aleatoriedad.

Continuando, el Dr. Chan explora dos métodos para optimizar las estrategias comerciales sin caer presa del sobreajuste. El primer método implica examinar la relación de Sharpe de una ruta con un parámetro dado y ajustar ese parámetro para alcanzar la relación de Sharpe máxima. Este método proporciona resultados precisos, pero se basa en un pequeño subconjunto de rutas. El segundo método consiste en trazar la distribución de la relación de Sharpe en función del parámetro óptimo e identificar la moda de esta distribución como el parámetro que produce la mejor relación de Sharpe para la mayoría de las realizaciones. Si bien este método puede ser menos preciso, ofrece una mejor interpretación intuitiva. Sin embargo, el Dr. Chan destaca que el rendimiento acumulativo de la estrategia comercial que emplea el parámetro optimizado puede no ser impresionante en las pruebas fuera de la muestra y, en ocasiones, los parámetros subóptimos pueden generar mejores resultados. Sugiere que una de las razones de esta discrepancia es que el modelo de serie temporal utilizado se ajusta utilizando un conjunto fijo en la muestra, mientras que el comercio de la vida real requiere un ajuste continuo con nuevos datos. Por lo tanto, si bien estos métodos son valiosos para encontrar parámetros óptimos para una estrategia comercial, es esencial reconocer que solo optimizan el índice de Sharpe promedio sobre las rutas y no pueden garantizar resultados óptimos para una ruta realizada específica.

En la siguiente sección, el Dr. Chan aborda el problema del sobreajuste en las estrategias comerciales cuantitativas y ofrece posibles soluciones. Él enfatiza la importancia de adoptar un enfoque de conjunto, en el que la estrategia se aplica a múltiples series de tiempo en lugar de solo a una. Este enfoque ayuda a mitigar los riesgos asociados con el sobreajuste y mejora la solidez de la estrategia comercial. Además, el Dr. Chan enfatiza que es crucial no solo ajustar un modelo de serie temporal a los datos de precios, sino también ajustar una estrategia comercial al modelo para minimizar el sobreajuste. Recomienda emplear varios métodos de optimización y explorar modelos más sofisticados, como redes neuronales recurrentes, para mejorar la efectividad de las estrategias comerciales.

Hacia el final, el Dr. Chan responde a una pregunta sobre cómo seleccionar el mejor modelo de serie temporal teniendo en cuenta la gran cantidad de parámetros que se pueden ajustar. Explica que existen procedimientos estadísticos establecidos para ajustar modelos de series temporales basados en los datos disponibles, que es comparativamente más fácil en comparación con ajustar una estrategia comercial debido a la mayor cantidad de datos disponibles para el análisis.

El Dr. Ernest Chan brinda información sobre los desafíos de optimizar las estrategias comerciales sin sobreajustar y sugiere enfoques como el aprendizaje automático, el modelado matemático y la simulación para abordar estos desafíos. Él enfatiza la importancia de considerar enfoques conjuntos, ajustar las estrategias comerciales a los modelos y utilizar procedimientos estadísticos para mejorar la solidez y la eficacia de las estrategias comerciales y minimizar el sobreajuste.

• 00:00:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza los desafíos de optimizar las estrategias comerciales sin sobreajustar. Explica el flujo de trabajo típico de backtest que se usa en las estrategias comerciales donde los precios se usan para generar señales de compra y venta, lo que conduce a posiciones largas y cortas, generando ganancias basadas en los precios reales del mercado. Sin embargo, el problema con la optimización de las estrategias comerciales es que la cantidad de señales comerciales es mucho menor que la cantidad de precios disponibles, lo que facilita la selección de señales comerciales para optimizar en función de series temporales históricas. Esto da como resultado un ajuste excesivo o la indagación de datos, lo que crea un modelo comercial sin poder predictivo en datos no vistos o fuera de la muestra. El Dr. Chan sugiere que una forma de superar este problema es brindar más datos, pero explica las desventajas de usar datos históricos que son demasiado antiguos o irrelevantes para las condiciones actuales del mercado.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza dos métodos para superar los problemas de sobreajuste en los modelos comerciales. El primer método es el aprendizaje automático o arranque, que implica el sobremuestreo con reemplazo para generar más ruido en los datos antiguos, evitando que su modelo comercial se ajuste demasiado bien a las rutas históricas. Sin embargo, este método no es fácil de implementar para datos de series temporales debido a la estructura de autocorrelación incorporada, lo que lo hace adecuado para datos con poca autocorrelación. El segundo método es crear un modelo matemático de precios históricos y encontrar una señal comercial analítica, pero esto requiere un modelo de precios y un modelo comercial simples. Luego, el Dr. Chan continúa discutiendo el enfoque de simulación para crear un modelo de serie de tiempo utilizando un modelo discreto que puede estar tan cerca de la realidad como se desee al incluir varias peculiaridades del comportamiento real del mercado.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza la optimización matemática de las estrategias comerciales. La serie PI de reversión a la media es la serie de tiempo más simple que los matemáticos pueden manejar y se describe mediante una ecuación continua llamada ecuación de Ornstein-Uhlenbeck. Esta ecuación proporciona una comprensión del nivel medio del precio del bloqueo, y cualquier desviación de la media hace que el precio vuelva a este nivel medio. Para crear un modelo para una estrategia comercial, se debe determinar un nivel de entrada óptimo, que es la desviación más lejana de la media en la que se debe ingresar a una posición larga o corta, y el nivel de salida óptimo. Si bien el modelo analítico puede optimizar cualquier cosa, el objetivo más simple es la ganancia de ida y vuelta. Sin embargo, hay un factor de tiempo de descuento a considerar al determinar la ganancia.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan describe los niveles óptimos de entrada y salida en un modelo comercial simple con una ganancia esperada de $1 en un minuto, teniendo en cuenta los factores de descuento. Chan explica que la solución determinada para la forma óptima de la Banda de Bollinger en una serie de tiempo, que se encuentra en el libro "Cobertura dinámica", utiliza matemáticas avanzadas, específicamente las ecuaciones de Hamilton-Jacobi-Bellman, para transformar la ecuación diferencial estocástica en una ecuación diferencial parcial. La solución revela que los niveles óptimos de entrada y salida son simétricos con respecto a la media, y la distancia a la media aumenta con un kappa decreciente, o tasa de mini-versión. Los últimos tres puntos de la solución también son interesantes: la solución óptima en este modelo es siempre ser larga o corta; los puntos de salida larga y entrada corta son los mismos; la posición larga y corta no solo es una función del precio actual, sino que también depende de la trayectoria.
  
  
• 00:20:00 En esta sección del video, el Dr. Ernest Chan analiza el modelo matemático para la estrategia comercial de los mejores pobres de Japón. Explica cómo se determinan los niveles de entrada larga y salida larga, y cómo la distancia entre la salida larga y los niveles medios se escalan con la raíz cuadrada de Sigma cuadrada dividida por 2*kappa. Si bien este modelo es elegante y exacto, tiene muchas advertencias y deficiencias, como dificultades para transformar la ecuación PDE estocástica y no ser útil para la mayoría de las situaciones prácticas. Por lo tanto, se necesita simulación numérica para lograr lo que quiere un matemático, como optimizar la relación de Sharpe en un modelo AR 1.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza cómo optimizar las estrategias comerciales sin sobreajustar. El objetivo es maximizar el índice de Sharpe promedio, lo que se puede lograr a través de un enfoque de simulación. El flujo de trabajo implica comenzar con precios históricos y ajustarle un modelo autorregresivo (AR). Luego, el modelo AR se usa para generar tantos usuarios de precios simulados como sea necesario para probar la estrategia comercial. El enfoque de simulación permite tantas simulaciones como se desee, lo que reduce el riesgo de sobreajuste. Una vez que se encuentran los parámetros óptimos para la estrategia comercial a través del enfoque de simulación, se puede usar para realizar pruebas retrospectivas en la serie temporal original o en datos fuera de la muestra para ver qué tan bien se desempeña el modelo.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza el uso de un modelo discreto, como el autorregresivo con retraso uno, para encontrar un modelo de serie de tiempo de recorrido no aleatorio para una estrategia comercial sensata. El modelo simple tiene tres parámetros, que se pueden ajustar fácilmente con el software estándar. La estrategia consiste en tomar una decisión en cada punto en función de si el rendimiento logarítmico esperado es mayor o menor que un múltiplo de la volatilidad incondicional y condicional. Esta estrategia simple tiene solo un parámetro, pero se puede ajustar y mejorar a través de la simulación. Se encuentra que el parámetro óptimo es 0,08 con cierta variabilidad debido a la aleatoriedad.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza dos métodos para optimizar las estrategias comerciales sin sobreajuste. El primer método analiza la relación de Sharpe de una ruta con un parámetro dado y encuentra la relación de Sharpe máxima ajustando ese parámetro. Este método proporciona resultados precisos pero utiliza un pequeño subconjunto de rutas. El segundo método traza la distribución de la relación de Sharpe en función del parámetro óptimo y elige la moda de esta distribución para ubicar el parámetro que da la mejor relación de Sharpe para la mayoría de las realizaciones. Este método es menos preciso pero puede tener un mejor significado intuitivo. Sin embargo, el rendimiento acumulado de la estrategia comercial con el parámetro optimizado no es impresionante en la prueba fuera de muestra y, a veces, los parámetros subóptimos pueden dar mejores resultados. Chan sugiere que una de las razones de esto es que el modelo de serie temporal utilizado se ajusta utilizando un conjunto fijo en la muestra, mientras que en el comercio de la vida real, el modelo debe ajustarse continuamente con nuevos datos. En general, estos métodos son útiles para encontrar parámetros óptimos para una estrategia comercial, pero es importante tener en cuenta que solo optimizan el índice de Sharpe promedio sobre las rutas y no pueden garantizar resultados óptimos para una ruta realizada en particular.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan analiza el problema del sobreajuste en las estrategias comerciales cuantitativas y cómo superarlo. Explica que, si bien es imposible predecir los resultados futuros del mercado con total precisión, el mejor enfoque es utilizar un enfoque conjunto y aplicar la estrategia a varias series temporales en lugar de solo una. El Dr. Chan también enfatiza la importancia de no solo ajustar un modelo de serie temporal a los datos de precios, sino también ajustar una estrategia comercial al modelo para minimizar el sobreajuste. Él sugiere usar varios métodos de optimización e incluso modelos más complejos como redes neuronales recurrentes para mejorar las estrategias comerciales.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el Dr. Ernest Chan responde una pregunta sobre cómo elegir el mejor modelo de serie temporal, teniendo en cuenta la cantidad casi infinita de parámetros que se pueden ajustar. Explica que existen procedimientos estadísticos establecidos para ajustar modelos de series de tiempo basados en los datos disponibles, lo cual es más fácil en comparación con ajustar una estrategia comercial, ya que hay más datos con los que lidiar en esta última.