Estrategias de sincronización de factores con variables macro

El mercado de valores está experimentando un proceso de innovación gracias a la captación, computación y análisis de los datos junto con la llegada de nuevas tecnologías como Big data o IA, permitiendo a los inversores explorar nuevos métodos y estrategias de inversión, como factor investing.
El proyecto se basa en la combinación de estrategias de factor investing para la elaboración de un modelo de inversión. Dicho modelo consiste en la creación de carteras que realizan un timing o sincronización las estrategias de los factores de momentum, low volatility, liquidity y value en los ciclos de mercado predichos mediante variables macro. Además el modelo será capaz de adaptarse a las necesidades u objetivos de rentabilidad o riesgo de los inversores.
Para llevar a cabo el modelo, se ha realizado la definición y análisis de las estrategias y los ciclos de mercado, la predicción del ciclo de mercado utilizando Regresión Lineal con variables macro y optimización de los pesos de las estrategias utilizando Programación Lineal.
El back testing ha demostrado como las carteras elaboradas bajo este modelo han obtenido unas carteras con un mayor rendimiento rentabilidad-riesgo que el índice S&P 500. Destacando la cartera de máxima rentabilidad que ha demostrado tener un gran rendimiento en todos los ciclos de mercado y bastante superior al índice. Con una rentabilidad anualizada del 56.3% y una desviación típica del 67.3% entre 1991 y 2021, debida principalmente a picos de subida.
Por consiguiente, este modelo permite capturar las primas de los factores, maximizando su retorno, disminuyendo el riesgo de bajada o crush y adaptándose a las necesidades de los inversores, suponiendo un avance para las estrategias de factor investing y para los inversores.

The stock market is experiencing a process of innovation thanks to the capture, computation and analysis of data together with the arrival of new technologies such as Big data or AI, allowing investors to explore new investment methods and strategies, such as factor investing.
The project is based on the combination of factor investing strategies for the development of an investment model. This model consists in the creation of portfolios that conduct a timing or synchronization of the strategies of momentum, low volatility, liquidity and value factors in the market cycles predicted by macro variables. In addition, the model will be able to adapt to the needs or goals of profitability or risk of investors.
To carry out the model, the definition and analysis of the strategies and market cycles, the prediction of the market cycle using Linear Regression with macro variables and optimization of the strategies' weights using Linear Programming have been carried out.
The back testing has shown how the portfolios elaborated under this model have obtained portfolios with a higher risk-return performance than the S&P 500 index. The “maximum return” portfolio has shown a great performance in all market cycles and significantly higher than the index. With an annualized return of 56.3% and a standard deviation of 67.3% between 1991 and 2021, mainly due to upward spikes.
Therefore, this model allows to capture factor premiums, maximizing their return, decreasing the downside risk or crush and adapting to the requirements of investors, representing a breakthrough for factor investing strategies and for investors.