Quizá alguien se pregunte cómo es posible que con el modelo semanal (Macd-RSI) se obtenga mayor rentabilidad que con un mero “buy&hold”. A primera vista, puede parecer extraño que así sea, ya que, como se desprende de las tablas, la aplicación de dicho modelo determina que se pierdan algunos puntos porcentuales, aproximadamente 12 puntos. Ha de recordarse que cuanto más negativo sea el resultado –mayor ahorro de pérdidas-, mejor se habrá comportado el modelo. Y lo contrario si el resultado final es positivo, y aquí es positivo, por importe de unos 12 puntos. La explicación, si no estoy equivocado, viene dada por la asimetría en la recuperación de pérdidas. Ejemplos de esto:
- Una pérdida del 50% solo se recupera con unos beneficios posteriores del 100%.
- Una pérdida del 20% se recupera con unos beneficios del 25%.
- Una pérdida del 10% con unos beneficios del 11,111%.
Por tanto, si la aplicación del modelo nos permitió evitar las abultadas pérdidas de la recesión 2007-2009, ello basta para compensar con creces el hecho de que posteriormente, en el posterior mercado alcista, se hayan producido lucros cesantes de un importe moderado y espaciados en el tiempo como consecuencia de varias falsas señales del modelo.
Que esto es así, se puede comprobar estudiando el siguiente “backtest”, hecho con Portfolio Visualizer, en el que se aplica al ETF SPY, que replica el SP500, un modelo de “timing” basado en la SMA de 11 meses, desde enero de 2007 hasta enero de 2018 (en los periodos de “risk off” se pasa a liquidez). La aplicación del modelo, además de aportar otras mejoras, permite generar una mayor rentabilidad final que con el mero “buy&hold”, aunque por poco. Pues bien, esta mayor rentabilidad final se ha conseguido pese a que, si sumamos los puntos porcentuales de ganancia neta que obtuvo el SPY durante los periodos en que el modelo estuvo fuera de mercado, la suma resultante es positiva. En concreto, dicha suma asciende a 6,73 puntos, que es la diferencia entre lo ganado por el SPY en esos periodos en que el modelo estuvo en liquidez y lo perdido por el SPY en esos mismos periodos: 36,81 – 30,08= 6,73. Si alguien quiere comprobar estos datos por sí mismo, no tiene más que acceder al “backtest” por medio del siguiente enlace, pinchar en la pestaña de “Timing periods” y hacer los cálculos correspondientes con los datos de la columna “Buy&Hold Portfolio”, en concreto con las partidas de dicha columna correspondientes a los periodos en que la cartera estuvo en liquidez (cash), datos que comienzan con un contundente ahorro de pérdidas por valor de 30,08 puntos porcentuales en 2008/2009.
Backtest SMA 11 meses_SPY/Cash_ ene 2007_ene 2018
Por cierto, esa cifra de 6,73, aludida en el anterior párrafo, viene a coincidir, o casi, con la que obtengo, por otro camino, en la tabla correspondiente al modelo SMA 11M, que es de 6,95, lo que confirma que está bien calculada.
Para hacerse una idea de cómo cambia el resultado si eliminamos los años de la gran recesión 2007-2009, aquí va otro enlace al mismo “backtest” anterior pero referido ahora al periodo 2010-2018. Como era de esperar, en este periodo gana el “buy&hold” al “timing” por goleada.
Backtest SMA 11 meses_SPY/Cash_ene 2010_ene 2018
