www.diariocritico.com

Python: aplicación práctica (capítulo 3)

Python: aplicación práctica (capítulo 3)
Ampliar
miércoles 17 de noviembre de 2021, 18:38h

En el Capítulo anterior ya hemos visto el potencial de la estrategia DCA (Dollar-cost averaging). Hemos evaluado el rendimiento de dicha estrategia en los últimos años, haciendo la simulación de invertir 100 $ todos los meses desde enero de 2001 hasta diciembre de 2020, 240 meses, 20 años. Los resultados obtenidos han sido espectaculares.

Si te perdiste el anterior artículo puedes revisarlo aquí: Python. Aplicación práctica (Capítulo 2)

Pero seguro que te estás preguntando si hemos tenido suerte al elegir ese periodo de tiempo para simular nuestra inversión donde el rendimiento ha sido tan bueno.

En la bolsa ha habido grandes crisis, y “seguro que con lo gafe que soy, empiezo mi inversión en el peor momento posible”

Cierto, en los últimos 50 años ha habido grandes crisis en los mercados bursátiles, como por ejemplo:

  • El lunes negro de 1987 donde algunos mercados cayeron más de un 35%
  • La crisis del año 2000 con la burbuja de las puntocom donde el NASDAQ cayó en los siguientes 3 años un 80% aproximadamente.
  • La crisis financiera de 2008 con la bancarrota de Lehman Brothers donde el S&P500 cayó casi un 60% en algo menos de año y medio.
  • La crisis del año 2018 provocada por la guerra comercial entre China y USA y la incertidumbre de las subidas de interés de la FED.
  • La crisis del COVID-19 del año 2020 donde se produjo una de las mayores caídas de la bolsa en el menor tiempo posible. El S&P500 perdió más de un 35% en sólo 33 días.

Entonces, ¿cómo podemos poner a prueba la estrategia DCA en todos estos periodos de crisis? ¿dependerá de cuando empiece mi inversión para obtener mejores o peores resultados en función de si me pilla una de esas crisis?

Solo hay una forma de saberlo, y es haciendo todas las simulaciones posibles y ver los resultados de cada una de esas simulaciones. Es decir, si voy a evaluar ventanas de 20 años en los últimos 50 años, nos iríamos como primer periodo a evaluar a enero-1971 hasta diciembre-1990 (240 meses = 20 años). Comienzo en enero-1971 invirtiendo 100 $ y cada mes aporto 100 $ más a mi inversión y en diciembre de 1990 miro los resultados que he obtenido.

Cuando termine este periodo, avanzo un mes, y vuelvo a repetir el proceso, es decir desde febrero-1971 hasta enero-1991. Cuando termine avanzo otro mes… cuando termine avanzo otro mes… ¿estás ya cansado? Son sólo 361 periodos a evaluar…

¿Te atreves a hacer todo este proceso a mano?

Tengo buenas noticias. Estamos usando Python. Todo este proceso lo hacemos en menos de 1 segundo. Sí, has leído bien. En el vídeo al final del artículo te lo muestro. No te lo pierdas.

Vídeo – Capítulo 3 (Duración: 04:40 minutos)

Próximamente desde viviendodeltrading.com lanzaremos un programa formativo donde enseñaremos a usar Python para el trading y las inversiones. Puedes apuntarte en el siguiente enlace a nuestro webinar de lanzamiento del 25 de noviembre de 2021 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.

¿Te ha parecido interesante esta noticia?    Si (0)    No(0)

+

0 comentarios