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La teoría moderna de la cartera y la cartera criptográfica eficiente

La teoría moderna de la cartera y la cartera criptográfica eficiente


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Si bien todas las inversiones conllevan algún riesgo, eso no significa que todos los riesgos sean iguales. Aprenda a optimizar la ponderación de su cartera para obtener los mejores rendimientos ajustados al riesgo utilizando la teoría moderna de la cartera y el índice de Sharpe.

Teoría moderna de la cartera

Para calcular la cartera de criptografía más eficiente, utilizaremos aspectos de la teoría de cartera moderna (MPT). La teoría asume que un inversor tiene aversión al riesgo y busca encontrar la relación óptima entre las ganancias teóricas y el riesgo asumido. MPT hace esto tomando un lote de activos y calculando la mejor ponderación para cada uno usando datos históricos. A partir de este punto, podemos ajustar las ponderaciones para aumentar o disminuir los rendimientos teóricos frente a la volatilidad de cada activo.

Las inversiones más riesgosas a menudo tienen el potencial de obtener mayores rendimientos. Por lo tanto, la teoría moderna de la cartera busca crear una cartera ponderada que encuentre los rendimientos teóricos más altos con la menor cantidad de riesgo.

Por ejemplo, una ponderación de cartera podría generar un rendimiento del 90% según los datos históricos, pero tener un riesgo implícito (medido por la volatilidad) de 0,8. Otra ponderación podría conducir a solo un 70% de rentabilidad, pero conllevaría un riesgo mucho menor, lo que la convertiría en una mejor inversión ajustada al riesgo. Esta relación entre el rendimiento esperado y el riesgo se conoce más comúnmente como la relación de Sharpe.

Cuanto mayor sea un activo, o grupo de activos, mayores son sus rendimientos teóricos por unidad de riesgo. Al experimentar con diferentes ponderaciones de activos, podemos encontrar la composición óptima de la cartera en función de cuánto riesgo esté dispuesto a asumir un inversor. Podemos utilizar un enfoque de Monte-Carlo para generar una “frontera eficiente” de composiciones de cartera que maximice los rendimientos ajustados al riesgo.


Fuente: Inversor basado en datos

Cada punto del gráfico representa una cartera hipotética. Los puntos en negro en el borde superior de la trama son parte de la frontera eficiente. Estas carteras tienen los mejores rendimientos ajustados al riesgo, lo que significa que un inversor no está asumiendo un riesgo adicional sin la probabilidad de obtener rendimientos óptimos.

La relación de Sharpe y las carteras de criptomonedas

Si bien la teoría de la cartera moderna y la relación de Sharpe se diseñaron originalmente para su uso en los mercados financieros tradicionales, los inversores también pueden utilizarlas para optimizar una cartera de cifrado.

Sin embargo, el cálculo de una relación de Sharpe precisa depende en gran medida de los datos históricos de precios. Para generar un buen índice de Sharpe para la asignación de cartera de un criptoactivo determinado, necesitamos datos sobre su desempeño durante un ciclo completo alcista / bajista para evaluar su volatilidad y el riesgo subsiguiente de mantenerlo.

Desafortunadamente, el espacio criptográfico es incipiente y de rápido movimiento, lo que significa que pocos activos con suficientes datos históricos son elegibles para su consideración. Este análisis utilizará una cartera de Bitcoin, Ethereum y Litecoin para demostrar los mejores rendimientos ajustados al riesgo, ya que estos activos tienen la mayor capitalización de mercado con la mayor cantidad de datos históricos. Usando estos tres activos, la mejor asignación aproximada para maximizar los rendimientos ajustados al riesgo resulta en 65% Bitcoin, 35% Ethereum y 0% Litecoin.

Sin embargo, avanzar a lo largo de la frontera eficiente mostrará carteras eficientes con rendimientos ajustados al riesgo más altos. Generalmente, las carteras más riesgosas en la frontera sustituirán a Bitcoin por Ethereum. Los datos históricos indican que Ethereum puede generar mayores retornos que Bitcoin pero también es más susceptible a grandes caídas, aumentando su volatilidad y, por lo tanto, el riesgo de mantenerlo.


Fuente: Benjamin Cowen

Ahora que hemos examinado cómo la teoría moderna de carteras y el índice de Sharpe pueden ayudarnos a lograr los mejores rendimientos ajustados al riesgo, veamos ejemplos de carteras de riesgo bajo, medio y alto.

Riesgo bajo

La cartera de criptografía de menor riesgo con los mayores rendimientos sigue la frontera eficiente como se describió anteriormente. Utilizando datos históricos actuales, los inversores de bajo riesgo deberían asignar alrededor del 65% a Bitcoin y el 35% a Ethereum para crear la cartera más segura con el mayor potencial alcista. Los inversores que quieran aumentar sus rendimientos ajustados al riesgo pueden intentar asignar menos a Bitcoin y más a Ethereum. En este punto, todos los demás activos criptográficos son demasiado riesgosos o tienen perfiles de riesgo similares pero peores rendimientos históricos que Bitcoin y Ethereum, como Litecoin.

Riesgo medio

Una cartera de riesgo medio seguirá utilizando la frontera eficiente para maximizar los rendimientos ajustados al riesgo, pero se aleja de una asignación alta de Bitcoin. 10% Bitcoin, 89% Ethereum y posiblemente 1% Litecoin serían una forma de lograr una cartera de riesgo medio. La alta proporción de Ethereum aumentará los rendimientos teóricos pero también la volatilidad implícita. Además, una pequeña asignación de Litecoin puede ayudar a generar un mayor rendimiento en el escenario en el que experimente una significativa divergencia de precios al alza.

Alto riesgo

Aquí es donde las cosas se ponen interesantes. Como se mencionó anteriormente, al calcular carteras de menor riesgo, solo queremos usar activos que tengan datos de precios que se remontan a varios años. Sin embargo, todavía hay algo de mérito en observar las proporciones de Sharpe para los activos criptográficos más nuevos, siempre que entendamos que hacerlo expone al inversor a un riesgo mucho mayor.

Para una cartera de mayor riesgo, un inversor puede sustituir una cantidad cada vez mayor de Ethereum por otros activos criptográficos. Para ayudar a identificar candidatos para una asignación de alto riesgo, podemos observar las proporciones de Sharpe de un año de otros activos criptográficos y ver cómo se comparan con Bitcoin y Ethereum.

Fuente: Messari

Al elegir activos más riesgosos para una cartera, cualquier cosa con un índice de Sharpe más alto que Bitcoin y Ethereum es un candidato potencial. Dentro de los 10 principales criptoactivos por capitalización de mercado, Solana y Terra tienen índices de 3.37 y 3.25, respectivamente, con Cardano en tercer lugar con 2.85.

Debido a que Solana, Terra y Cardano tienen índices de Sharpe de un año más altos que Ethereum, podrían ser buenos activos más riesgosos para elegir basándose únicamente en los datos históricos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que otros factores son importantes a la hora de decidir si invertir en un activo. Cosas como los fundamentos del proyecto, el tiempo desde el lanzamiento y si el precio del activo parece exagerado deben tenerse en cuenta al elegir una inversión.

Como antes, una cartera se volverá más riesgosa, pero potencialmente producirá mayores rendimientos cuanto más Ethereum sea sustituido por estos activos más nuevos y riesgosos.

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Descargo de responsabilidad: en el momento de escribir esta función, el autor era propietario de BTC, ETH y varias otras criptomonedas. La información contenida en este artículo es solo para fines educativos y no debe considerarse un consejo de inversión.

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