Risk Parity Portfolio

El script RPP calcula las ponderaciones óptimas de una cartera de símbolos (acciones, pares de divisas, índices, etc.) utilizando el Algoritmo de Paridad de Riesgo.

Puede leer la teoría del algoritmo de Paridad de Riesgo en esta página de Wikipedia.

Entradas:

1) Símbolos de la cartera.

2) Marco temporal que le interesa.

3) Número de barras pasadas para calcular las correlaciones.

4) Imprimir la matriz de covarianza (verdadero/falso)

5) Imprimir la matriz de correlaciones (verdadero/falso)


Salida: Pesos óptimos para cada símbolo de la cartera. Se imprimen en la pestaña Expertos.

Estas ponderaciones son tales que tienen en cuenta el nivel de volatilidad (medido por la desviación estándar de los rendimientos) y la correlación histórica entre los símbolos.

Supongamos que dispone de 1000 USD para invertir en 3 símbolos. Ejecuta este script (RPP) y obtiene tres ponderaciones óptimas: W1,W2,W3. Para tener paridad de riesgo en su cartera, debería apostar W1*1000, W2*1000 y W3*1000 en el primer, segundo y tercer símbolo, respectivamente.


También en la salida de la pestaña Expertos se encuentra la matriz de covarianza normalizada por la primera entrada diagonal de la matriz.

Las entradas diagonales son una medida de la volatilidad relativa de un símbolo con respecto al primer símbolo. Por ejemplo, en la siguiente captura de pantalla, como todas las entradas diagonales son menores que 1, significa que XAUUSD (la primera entrada) tiene la mayor volatilidad entre estos símbolos, y USDCAD es el menos volátil del conjunto, con 0,092 en la diagonal (9,2% de la volatilidad de XAUUSD ).

Las entradas fuera de la diagonal son una medida de la correlación entre los rendimientos de los símbolos, pero una mejor opción es leer las entradas fuera de la diagonal de la matriz de correlación. Por ejemplo, en la siguiente captura de pantalla, el valor no diagonal más alto de la matriz de correlación es -0,727 entre USDCAD y AUDUSD, lo que significa que estos dos símbolos tienen una alta correlación (superior a 0,7 en valor absoluto) y es negativa; cuando USDCAD sube, AUDUSD baja (estadísticamente hablando), y viceversa. Como segundo ejemplo, el valor fuera de diagonal más bajo de la matriz de correlación es +0,001 entre EURUSD y XAUUSD, lo que significa que se mueven de forma bastante independiente (no correlacionados).

Atención: las matrices de covarianza y correlación son clave en el cálculo de las ponderaciones óptimas. Estas matrices dependen del marco temporal de entrada y del número de barras históricas. Estos dos parámetros deben estar en consonancia con su estrategia. Por ejemplo, si usted es un swing trader que mantiene posiciones durante días, utilice marcos temporales diarios o superiores. Si es un operador diario que mantiene posiciones durante minutos, utilice marcos temporales de minutos u horas.


Otros enfoques para seleccionar las ponderaciones óptimas de la cartera incluyen el Frente de Eficiencia de la Cartera (Frente de Pareto) que se implementa en PEF.


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CARACTERÍSTICAS DE LA PARTE Antes de ejecutar la versión demo gratuita de este EA, asegúrese de que el tamaño de su cuenta coincide con el parámetro de entrada del depósito inicial (RM0) en el archivo de configuración que está ejecutando. PARTy utiliza el método de Filtro de Partículas. El método de Filtro de Partículas para la predicción es una técnica Monte Carlo secuencial que utiliza un conjunto de muestras aleatorias, o "partículas", para representar la distribución de probabilidad del est
Si optimiza su EA con backtest+forward, este es el script que necesita. Imagina esto: tienes 10k simulaciones en el paso Optimización (el backtest), y tienes otras 10k en el paso Forward. Cada par de simulaciones se hace con un conjunto de parámetros de entrada para tu EA. Entonces la pregunta es: ¿Qué conjunto de parámetros debería seleccionar para operar en vivo? ¿Qué criterios debo utilizar para seleccionar dicho conjunto? ¿Qué peso debo dar a los beneficios frente a las caídas o frente al fa
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