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Python: aplicación práctica (capítulo 2)

Python: aplicación práctica (capítulo 2)
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miércoles 17 de noviembre de 2021, 18:00h

Como decía John Bogle: “Olvídese de la aguja, compre el pajar. Compre todo el mercado y puede eliminar el riesgo de acciones, el riesgo de estilo y el riesgo gestor. Sus probabilidades de encontrar la próxima Apple son escasos.”

Y por si alguien no lo conoce, “Jack” Bogle, como le gustaba que le llamaran, era uno de los mejores inversores de la historia, fundador de “The Vanguard Group” y considerado el ‘padre’ de la inversión indexada a bajo coste.

A día de hoy, el hecho de que aproximadamente 9 de cada 10 gestores profesionales de fondos de inversión no consigan batir a su índice de referencia o “benchmark” en periodos de más de 10 años, parece que le da la razón.

Por otro lado, Peter Lynch, uno de los inversores con más éxito como gestor de fondos de inversión y administrador del fondo de inversión más grande e importante en los Estados unidos, el Magellan Investment Fund, de Fidelity Investment, decía: “Excepto en casos de grandes sorpresas, las acciones son bastante predecibles en períodos de veinte años. En cuanto a si van a subir o bajar en los próximos dos o tres años, es lo mismo que arrojar una moneda al aire”.

En el caso práctico que nos ocupa y en el estudio con Python de la estrategia del DCA (dollar-cost averaging) seguiremos esa filosofía. Por un lado, compraremos ‘toda la bolsa’ como decía Bogle. Para ello vamos a suponer una inversión en algún producto (Fondo o ETF) que replique el S&P500 que es el índice compuesto por las 500 empresas americanas de mayor capitalización.

Es decir, no vamos a jugar a adivinos ni a seguir el consejo de nuestro cuñado para intentar dar el ‘pelotazo’ con una acción determinada. No vamos a comprar una, vamos a comprar las 500 mayores empresas americanas. Aquí también tenemos un refrán para eso: no pongas todos los huevos en la misma cesta’.

Y, además, como buenos inversores a largo plazo, haremos caso a Lynch y mediremos nuestro rendimiento en un periodo de 20 años. De esta forma es probable que al final del mismo nos podamos situar por encima del 90% de los inversores profesionales.

En el vídeo que te enlazo a continuación veremos como evaluar el rendimiento de la estrategia DCA que invierte 100 $ todos los meses en el S&P500 durante los últimos 20 años. Todo esto lo haremos con Python y como podrás comprobar, con muy pocas líneas.

Y si te gusta este mundillo de la inversión y la programación, próximamente lanzaremos un programa formativo donde enseñaremos todos estos conceptos. Puedes apuntarte en el siguiente enlace a nuestro próximo webinar de lanzamiento donde daremos toda la información.



José Ángel Gallego

Asesor Financiero (EFA) y Trader Independiente.
Actualmente, forma parte del equipo de viviendodeltrading.com impartiendo formación en el lenguaje de programación Python, aplicado al trading y a las inversiones.

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