Aquí en Smart Data Collective, hemos escrito extensamente en blogs sobre los cambios provocados por la tecnología de IA. En los últimos meses, muchos otros han comenzado a hablar sobre algunos de los cambios sobre los que publicamos en el blog durante años. Si bien la tecnología no es nueva, esto es siendo referido como el año de la IA.

La tecnología de aprendizaje automático ya ha tenido un gran impacto en nuestras vidas de muchas maneras. Uno de los muchos campos afectados por la IA es el sector financiero.

Existen numerosas formas en que la tecnología de aprendizaje automático está cambiando la industria financiera. Hablamos de los beneficios de la IA para los consumidores tratando de mejorar sus propios planes financieros personales. Sin embargo, el aprendizaje automático también puede ayudar a los profesionales financieros. Uno de los cambios más importantes se refiere a la gestión de la paridad de riesgos.

Vamos a proporcionar algunas ideas sobre los beneficios de usar el aprendizaje automático para el análisis de paridad de riesgos. Sin embargo, antes de comenzar, proporcionaremos una descripción general del concepto de paridad de riesgo. Puede encontrar una discusión sobre los beneficios del aprendizaje automático para la paridad de riesgos al final de este artículo.

¿Qué es la paridad de riesgo? 

La paridad de riesgo es una estrategia de gestión de cartera que distribuye los beneficios del riesgo y desventajas La paridad de riesgo es una asignación de cartera enfoque que equilibra el riesgo de una cartera entre los tipos de activos. El objetivo es construya una cartera en la que cada tipo de activo proporcione una proporción igual de riesgo para la cartera en su conjunto. A diferencia de los métodos convencionales de gestión de carteras, que se concentran en la diversificación entre valores individuales dentro de una sola clase de activos, este enfoque diversifica entre clases de activos. 

¿Quién inventó la paridad de riesgos? 

En 1996, Ray Dalio de Bridgewater Associates, un destacado fondo de cobertura, presentó el primer fondo de paridad de riesgo bajo el nombre de enfoque de asignación de activos All Weather. A pesar de Asociados de Bridgewater trajeron el fondo de paridad de riesgo al mercado, no definieron la palabra hasta 2005, cuando eduardo qian de PanAgora Asset Management lo utilizó por primera vez en un libro blanco que publicó. Risk Parity fue uno de Andrew Zaytsev de Alan Biller y socios categorías de inversión en 2008. 

El concepto fundamental es asignar dinero en función del riesgo de cada clase de activo, a diferencia del método convencional de asignación de capital basado en la capitalización de mercado u otros indicadores. Eventualmente, la palabra fue adoptada por todo el sector de gestión de activos. 

Cualquier activo peligroso a menudo proporciona rendimientos más significativos que el efectivo. Por lo tanto, pedir dinero prestado e invertir en inversiones de riesgo (también conocido como apalancamiento financiero) tiene sentido para aumentar los rendimientos de la cartera. Este enfoque da como resultado una asignación de efectivo negativa mientras que la asignación a activos de riesgo (bonos y acciones) supera el 100%. 

En comparación con la asignación de cartera habitual del 60 % a acciones y el 40 % a bonos en la cartera de paridad de riesgo de 3 activos, la asignación a acciones se ha reducido a la mitad. Por el contrario, la asignación a bonos se ha incrementado significativamente, lo que ha resultado en una asignación negativa a efectivo (lo que indica fondos tomados en préstamo). Por lo tanto, la contribución al riesgo de cartera de las acciones se reduce. Al mismo tiempo, se incrementa el de los bonos para garantizar que todas las clases de activos aporten una cantidad equivalente de riesgo (considerando riesgo cero para el efectivo).

Objeciones 

Uno de los supuestos fundamentales es que todos los activos muestran un índice de Sharpe comparable, que es el índice de volatilidad previsto. Desafortunadamente, solo a veces es válido; por lo tanto, es difícil apalancar activos sin disminuir la eficiencia de la cartera (relación de Sharpe). Además, a menudo es necesario apalancar la cartera para obtener los rendimientos previstos, lo que da como resultado un exceso de componentes de efectivo. 

El concepto fundamental detrás de la paridad de riesgo

El principio fundamental de la paridad de riesgo es que los inversores deben diversificar sus carteras en varias categorías de riesgo. Esto se debe a que las diferentes formas de riesgos tienen correlaciones variables entre sí, lo que significa que a menudo se comportan de manera diferente en varios entornos de mercado. Al diversificarse en muchas categorías de riesgo, los inversores desarrollan una cartera más estable que es menos probable que sufra pérdidas significativas en cualquier escenario de mercado.

El objetivo de la paridad de riesgo es para generar rendimientos más estables en una variedad de circunstancias de mercado. Al equilibrar el riesgo de varias clases de activos, los inversores reducen el efecto de la volatilidad del mercado y evitan el riesgo de estar sobreexpuestos a un solo tipo de activo.

 ¿Cómo se implementa la paridad de riesgos?

Para construir un rcartera de paridad isk, los inversores primero deben identificar las diversas categorías de riesgos que desean diversificar. Esto generalmente abarca cuatro tipos principales de riesgo: acciones, bonos, materias primas y divisas. Estas clases de activos se dividen en subclases de activos, como acciones estadounidenses, bonos de mercados emergentes y oro. 

Después de identificar las distintas clases de activos, el siguiente paso es calcular la contribución de riesgo de cada clase de activo a la cartera. Por lo general, esto se logra mediante la evaluación de la volatilidad de cada tipo de activo como indicador del riesgo: cuanto mayor sea la volatilidad de una clase de activo, más sobresaliente será su contribución al riesgo de la cartera. 

A cada clase de activo se le asigna un peso proporcional a su contribución al riesgo para que opere una cartera de paridad de riesgo. Por ejemplo, si las acciones estadounidenses tienen una contribución al riesgo del 40 % y los bonos tienen una contribución al riesgo del 60 %, la cartera se asignará en un 40 % a acciones estadounidenses y en un 60 % a bonos. Esto garantiza que cada tipo de activo aporte el mismo nivel de riesgo a la cartera en su conjunto. 

Uno de los principales beneficios del método de paridad de riesgo es que ayuda a reducir el riesgo total de la cartera. Los inversores construyen una cartera más segura al diversificar los riesgos. En momentos de tensión en el mercado, cuando clases de activos específicas posiblemente enfrenten grandes pérdidas, esto demuestra ser muy valioso. 

Ventajas y desventajas de la paridad de riesgo

Antes de tomar decisiones de inversión, es esencial, como con cualquier plan de inversión, analizar a fondo las ventajas y desventajas de la paridad de riesgo y contactar a un asesor financiero. Examinar los beneficios y desventajas de la paridad de riesgo. 

Estas son algunas de las ventajas de la paridad de riesgos.

1. Diversificación: La paridad de riesgo permite diversificar activos distribuyendo el riesgo de manera uniforme entre varias clases de activos, como

• Renta variable
• Bonos
• Materias primas
• Divisas

Reduce el riesgo total de la cartera. Esto ayuda a reducir el riesgo de toda la cartera al minimizar la concentración en cualquier tipo de activo.

• Gestión del riesgo: Tener en cuenta la imprevisibilidad de cada clase de activo en lugar del valor monetario de cada inversión a menudo ayuda a gestionar el riesgo. Esta estrategia ayuda a mitigar el riesgo de la cartera durante instancias de volatilidad del mercado. Garantiza que la cartera esté bien diversificada y que cada clase de activo contribuya por igual a su riesgo total, ayudando a Gestión sistemática del riesgo, y dando como resultado rendimientos más consistentes a lo largo del tiempo.
• Mayor potencial de retorno: La paridad de riesgo permite a los inversores asignar activos de una manera que optimice las ganancias anticipadas para una determinada cantidad de riesgo. Conduce a mejores rendimientos que un enfoque estándar de asignación de activos.
• Más dinámica que la asignación de activos convencional: Los procedimientos tradicionales de asignación de activos a veces son rígidos y se basan en porcentajes de asignación de activos preestablecidos. Por otro lado, la paridad de riesgo modifica la distribución de fondos en función de las condiciones actuales del mercado.
• Devoluciones consistentes: Como la paridad de riesgo asigna el riesgo de manera equitativa entre las clases de activos, los rendimientos de varias clases de activos deben volverse más constantes a lo largo del tiempo. Esto reduce las fluctuaciones del mercado y brinda un perfil de rendimiento más estable. 

Quienes se oponen a esta estrategia señalan que no todo lo que reluce es oro; argumentan que si bien se reduce el peligro, no se elimina. Aquí hay algunas desventajas de la paridad de riesgo.

1. Riesgo de sincronización del mercado: las carteras de paridad de riesgo se enfrentan al riesgo de sincronización del mercado ya que el riesgo o volatilidad del activo invertido no siempre se mantiene constante. Por eso, el riesgo a menudo supera las limitaciones establecidas, y el gestor de la cartera debe abstenerse de retirar rápidamente la inversión.
2. Monitoreo: Aunque la gestión activa no es tan importante como en una cartera más tradicional, el reequilibrio y el seguimiento siguen siendo necesarios. Por lo tanto, la los gastos de estas carteras son mucho mayores que los de las carteras totalmente pasivas, que esencialmente no necesitan gestión de cartera.
3. Apalancamiento: Es necesario un mayor apalancamiento para obtener la misma rentabilidad que la gestión tradicional de carteras. Pero, hay una compensación para reducir el riesgo. Por lo tanto, depende del inversor decidir.
4. Mayor asignación de efectivo: La mayor demanda de apalancamiento requiere más efectivo para cumplir con los pagos periódicos a los proveedores de apalancamiento y llamadas de margen. Esta restricción se debe a que los valores en efectivo y casi en efectivo obtienen un rendimiento insignificante o inexistente.
5. Complejidad: Paridad de riesgo necesita un conocimiento profundo de entornos financieros y métodos de asignación de activos. La falta de conocimiento adecuado hace que sea más difícil para los inversores individuales ejecutar solos.
6. Costoso: Ciertas estrategias de paridad de riesgo resultan ser costoso, especialmente para inversores individuales que no tienen acceso a clases de acciones institucionales.
7. Sensibilidad de correlación: Las carteras de paridad de riesgo a menudo son susceptibles a las correlaciones de clases de activos, lo que resulta en pérdidas imprevistas en ciertas situaciones de mercado.
8. La paridad de riesgo no siempre es adecuada para todos los inversores: Los inversores, en particular aquellos con objetivos o restricciones de inversión específicos, como una exposición mínima o máxima a clases de activos o industrias específicas, no encuentran la paridad de riesgo adecuada para ellos.
9. Aumento de gastos: El uso de varias clases de activos en una cartera de paridad de riesgo a menudo genera mayores costos, como costos y tarifas comerciales relacionados con el uso de fondos cotizados en bolsa (ETF).
10. Rendimientos reducidos en tiempos de auge: La paridad de riesgo a menudo supera a los enfoques alternativos que invierten más en acciones durante un mercado alcista fuerte. Esto es porque las estrategias de paridad de riesgo tienen una asignación reducida a las acciones, que suceden para restringir el potencial de retornos durante tiempos de auge del mercado.

Estrategia de paridad de riesgo: una técnica de gestión de cartera 

Es una técnica en la que el capital se divide en diversos activos para garantizar que la contribución al riesgo de cada activo sea igual, de ahí el nombre.

La paridad de riesgo es una técnica valiosa para controlar el riesgo y ofrecer mayores rendimientos, pero es lleno de obstáculos y desventajas. Antes de determinar si utilizar esta estrategia en sus carteras, evalúe cuidadosamente los costos y las recompensas.

¿Cómo afecta el aprendizaje automático a la paridad de riesgos?

Ahora que tiene una mejor comprensión de la paridad de riesgos, es posible que se pregunte qué papel puede desempeñar el aprendizaje automático en su gestión. Liyun Wu, Muneeb Ahmad y sus colegas publicaron un artículo sobre el tema en PLOS One titulado "Un análisis de los factores de riesgo de aprendizaje automático y la optimización de la cartera de paridad de riesgo".

Los autores utilizaron una plataforma de aprendizaje automático para comprender mejor los diferentes modelos de paridad de riesgo para varios mercados financieros. Evaluaron los enfoques de aprendizaje automático para gestionar los mercados de acciones, bonos y fondos de cobertura.

La investigación muestra que el aprendizaje automático puede ser muy prometedor para manejar los cálculos de paridad de riesgo. Sin embargo, ajustar estos modelos es una gran parte del proceso.

Los autores afirmaron que los modelos de aprendizaje automático con un número limitado de factores parecen ofrecer mejores resultados que aquellos que utilizan modelos más complejos y estándar. Creen que los mejores modelos parecen utilizar indicadores macroeconómicos como los ciclos económicos, la inflación y el diferencial de crédito.

Los autores afirman que el aprendizaje automático ciertamente ofrece una promesa para los cálculos de paridad de riesgo. Creen que puede ser aún más valioso para proyectos como “estrategias de inversión a largo plazo para fondos de pensiones”.

El aprendizaje automático abre nuevas puertas para los profesionales financieros al mejorar los modelos de paridad de riesgo

La tecnología de aprendizaje automático ha afectado gravemente a la industria financiera. Un número creciente de empresas financieras están utilizando IA para mejorar sus modelos de paridad de riesgo y abordar otras necesidades.

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• Fuente: https://www.smartdatacollective.com/can-machine-learning-address-risk-parity-concerns/