El nuevo Risk Manager 2.0 (Parte 3)

15 March 2017
The Market Owl

Éste es el tercer post de nuestra serie de artículos sobre el nuevo Risk Manager. Si no los hubierais leído todavía, os recomendamos que leáis nuestro primer post sobre la reducción del VaR del 20 % al 10 % y el segundo post en el que hablábamos de los cambios en el cálculo del VaR.

El cambio que vamos a explicar en este tercer artículo es fruto del feedback recibido de algunos traders de nuestra comunidad. Durante los últimos años hemos recibido quejas razonables de traders que criticaban que el DARWIN obtuviese pérdidas cuando la estrategia subyacente, aún teniendo un VaR razonablemente bajo y estable, estuviera generando retornos positivos.

En nuestra vocación de mejorar de forma continua, decidimos analizar todas estas estrategias para ver qué razones había detrás de este fenómeno reportado por nuestros usuarios.

Este análisis nos ayudó a encontrar un error en el planteamiento a la hora de definir el apalancamiento máximo permitido para las estrategias subyacentes, a partir del cual nuestro gestor de riesgo cierra exposición de los inversores con el fin de garantizar el riesgo objetivo del 20% de VaR mensual de los inversores (nota: a partir del lanzamiento de Darwinex reloaded, el VaR objetivo de los inversores pasará a ser el 10%).

Tal y como explicábamos en artículos anteriores, el apalancamiento de inversores (i.e. del DARWIN) se calcula a partir de la siguiente función:

Apalancamiento inversores = apalanc. estrategia*VaR(10%) / VaR(estrategia) * % ajuste de riesgo por exceso de apalancamiento

El ajuste de riesgo siempre disminuye el apalancamiento en un %, por lo que en caso de actuar, los rendimientos del DARWIN y de la estrategia dejan de comportarse de manera lineal.

De ahí la importancia de ser muy rigurosos en su cálculo. A continuación procedemos a explicar en detalle los cambios que vamos a introducir con el lanzamiento del nuevo gestor del riesgo.

  1.     Por qué hace falta el segundo componente de la fórmula (componente rojo)

Para explicar la estructura de la fórmula superior, vamos a apoyarnos en un ejemplo. Supongamos una estrategia que opera siempre abriendo el mismo número de posiciones al mes, 20 por ejemplo, con el mismo apalancamiento, por ejemplo de 10:1 y cuyas duraciones siempre son de 1 hora. El VaR de esta estrategia supongamos que es del 8% aprox.

¿Qué ocurriría si de pronto esta estrategia decidiera dejar una de estas posiciones abierta durante más tiempo o, incluso, indefinidamente? Obviamente, si los inversores mantuviesen ese apalancamiento durante un mes, el riesgo de los inversores dejaría de ser del 8% mensual (con 300 pipos de movimiento esperado en un mes, podrían perder un 30% de capital, muy superior al 8% calculado). Es por ello que, transcurrido un tiempo, el gestor de riesgo debería actuar para cerrar parte de la exposición de los inversores.

Este ejemplo (hay muchos más ejemplos posibles) sirve para explicar por qué el máximo apalancamiento definido para una posición debe depender de la duración de la posición y, por lo tanto, el gestor de riesgo debe poder actuar a lo largo de la vida de una posición y NO sólo en la apertura. Cada vez que se abre una posición, existen ventanas temporales de actuación del gestor y, para cada una de ellas, hay que definir el apalancamiento máximo tolerado, que además, siempre debe ser decreciente a lo largo del tiempo.

  1.     Histórico de posiciones

El máximo apalancamiento de una posición va a depender del tipo de operativa de la estrategia subyacente, por lo que debemos basarnos en su histórico para fijarlo. Matemáticamente, lo coherente es que el histórico seleccionado para definir el VaR del DARWIN coincida con el seleccionado para determinar el VaR de la estrategia, ya que el ajuste debe relacionarse con el VaR calculado antes de abrir la posición que se quiere controlar.

  1.     Margen de mejora en nuestro algoritmo de cierre

El hecho de que actualmente estemos cumpliendo el riesgo objetivo en los DARWINS, no significa que estemos cerrando óptimamente todas las posiciones de todos los DARWINS. Este punto fue el que no advertimos cuando diseñamos nuestro modelo.

Inicialmente, asumimos que el hecho de estar consiguiendo un VaR objetivo en los DARWINS del 20% era porque los ajustes que estábamos llevando a cabo estaban siendo óptimos. El tiempo nos ha demostrado que, desgraciadamente, esta afirmación no es cierta y es por ello que hemos procedido a introducir mejoras de cara a optimizar nuestro criterio de cierre de posiciones.

Si partimos de la muestra histórica de “duración de posiciones” vs. “apalancamiento” de una estrategia y las agrupamos por tramos delimitados por los instantes en los que se programan las actuaciones del gestor de riesgo, podemos obtener para cada tramo de duración la media y dispersión de su apalancamiento. Adjuntamos un gráfico explicativo.

Snip20170315_2

Existe un valor máximo de apalancamiento permitido por el gestor de riesgo en términos de “número de veces la dispersión” que hace que teniendo en cuenta TODOS los DARWINS resultantes, la distribución mensual de rentabilidades cumpla que sólo en el 5% se pierda más del 20% (en el futuro trabajaremos con un VaR del 10%).

En el ejemplo anterior, en el tramo de 4 a 8 horas, el máximo valor permitido es de 17.07, por lo que a las 4 horas el gestor de riesgo cerraría hasta dicho valor cualquier posición cuyo apalancamiento fuera superior en ese instante (puntos rojos en el dibujo).

Esencialmente, así es como se fija el criterio de cierre (tal y como hemos mencionado anteriormente, este acercamiento a la solución es sólo una entre las miles de opciones posibles).

¿Qué podemos mejorar?

Nuestra solución inicial es válida para nuestro universo de DARWINS en agregado, pero no para cada uno de los DARWIN de manera individual. Con el tiempo hemos visto que no se puede fijar un valor dependiente de la dispersión para cualquier tipo de operativa y la misma para todas las franjas de actuación del gestor de riesgo.

Este procedimiento perjudica sistemáticamente a aquellas operativas que hacen muchas posiciones al mes y de todo tipo de duraciones, cerrándose posiciones en exceso cuando en realidad no había riesgo real de que subiese el VaR de la estrategia.

En el siguiente ejemplo se evidencia el problema:

Snip20170315_4

La posición remarcada en gris, de 17 minutos de duración y D-Leverage de 10, de acuerdo con el análisis antiguo, habría sufrido un ajuste en torno al 40.6% en el riesgo para los inversores del DARWIN creado a partir de esta estrategia.

La pregunta es: de no haberse cerrado esta posición, ¿podría aumentar el VaR de la estrategia? La respuesta es que probablemente sí, pero en un % muy reducido. En la foto del mes se comprueba que dicha estrategia hizo muchísimas posiciones (327 en total), que resultaban en un VaR del 10.72%. Es decir, la contribución de esta posición al VaR, como mucho, fue de 1 / 327 del total (podemos hacer esta aproximación porque las demás posiciones tienen una duración muy superior).

En definitiva, en caso de haber mantenido esta posición abierta a los inversores, el aumento de VaR no habría sido significativo y, por tanto, podemos concluir que no era necesario haber aplicado ningún ajuste.

En cambio, se cerró porque en la franja de 15 a 30 minutos el apalancamiento estaba fuera del rango de la dispersión máxima tolerada al estar muy por encima de su media histórica. El resultado en este caso es que el trader cerró dicha posición en positivo (+0.44%), mientras que la rentabilidad de su DARWIN se vio reducida en un 40.2%. Podría decirse, por tanto, que en determinados casos se estaba sobreprotegiendo al inversor.

  1.   Nuevo algoritmo de ajuste de riesgo

En el momento de abrir una posición, el nuevo gestor de riesgo analiza aquellos valores máximos tolerados para cada intervalo de tiempo que, de sobrepasarse, supondrían un aumento del riesgo potencial del VaR en un 10% en la estrategia subyacente (es decir, un 10% + 1% de tolerancia = 11% de VaR en el DARWIN).

La ventaja de la tolerancia del 10% introducida es que es apta para cualquier tipo de operativa, tal y como reflejan los estudios llevados a cabo por nuestro equipo de quants. Sin ánimo de entrar en los detalles del cálculo del VaR por ser éstos excesivamente complejos, la conclusión más importante es que este nuevo ajuste funciona de manera efectiva, limitando el nivel máximo de riesgo de los DARWINS al 10%.

  1.   Resultados

¿Qué efectos tiene este ajuste sobre los DARWINS? Las consecuencias más destacadas de este nuevo ajuste son, principalmente, dos:

  1. Por un lado, aquellas estrategias que estaban siendo excesivamente cerradas por el gestor por el hecho de operar muy frecuentemente, pasan a comportarse mucho “mejor”, en el sentido que el DARWIN y la estrategia se van a parecer mucho más.
  2. Por el contrario, aquellas estrategias que operan  con pocos trades al mes y de pequeña duración, tendrán menos margen del actual en la dispersión de su apalancamiento tolerado sobre su media histórica (a menor número de posiciones, más peso tienen cada una de ellas en el VaR).

Esperamos que esta serie de artículos haya sido de utilidad para entender los cambios en el Risk Manager que están en camino. Como siempre, en info@darwinex.com estaremos encantados de ayudaros con cuantas dudas podáis tener.