Una mirada cuantitativa a los mercados: spread trading

Los arbitrajes de volatilidad y estadísticos son operativas con una excelente gestión del riesgo debido a su neutralidad al mercado. Una de las principales técnicas Market Neutral es la operativa con spreads cuya más importante ventaja es su excelente gestión del riesgo, así cómo la mitigación del ruido, sistematización de las ganancias, reducción del stress –en posiciones grandes es vital-, … ; en definitiva estamos creando un “activo artificial” y dentro del trading cuantitativo son considerados el alma máter. Básicamente un spread es un diferencial entre dos activos, algebraicamente es una resta y geométricamente es la distancia entre ellos. Los activos han de transformarse a unidad y divisa común. En contraposición con las operativas direccionales en los spreads el riesgo/beneficio no está determinado por las subidas y bajadas de los activos sino por el diferencial entre ellos. En la Figura 1 observamos que cuando los activos “se juntan” el spread disminuye y viceversa lo cual se hace paradójico cuando los dos activos bajan y el spread aumenta obteniendo la ganancia comprando spread – comprar el activo 1 y vender el activo 2 -, siendo una excelente herramienta en todo tipo de mercados: alcistas, bajistas y laterales. Nótese que estando los activos laterales el spread puede variar, así cómo en momentos de alta volatilidad estar lateral. Fundamento De un modo general el análisis cuantitativo trata de buscar y explotar ineficiencias en los mercados; dichas ineficiencias pueden tener distinta naturaleza: estadística (StatArb), tecnológica (HFT), etc… según el modelo utilizado en el análisis de las series temporales. Por ejemplo en los arbitrajes de volatilidad – intensidad de los cambios en su cotización, es decir, su desviación estándar – esencialmente consiste en montar un spread sobre dos activos cuya medida de volatilidad sea máxima o mínima. En la práctica se utiliza un modelo lineal basado en el coeficiente de correlación que varía entre +1 y -1 (Pearson o Spierman) – otro tipo de modelos más complejos utilizan coeficientes no lineales como por ejemplo el MIC (Máximal Information Coefficient) – explotando las descorrelaciones y la vuelta a la correlación. Cuando los dos activos están directamente correlacionados – van paralelos, no sólo en la dirección sino en la intensidad – el coeficiente tiende a +1 (al revés cuando los activos están inversamente correlacionados, es decir a -1), y se identifica la ineficiencia mediante la descorrelación. Insistir que aunque de modo intuitivo identifiquemos una descorrelación como, por ejemplo, que un activo baje y el otro suba –cuando debería también bajar – se pueden descorrelacionar los dos subiendo o los dos bajando en intensidades distintas. Reseñar que en este modelo la neutralidad al mercado – proporciones del activo 1 y proporciones del activo 2 – se suele establecer mediante un ATR. Otra de las técnicas más populares es el arbitraje estadístico (StatArb) que utiliza la cointegración – los residuos del modelo regresivo de las series temporales son estacionarios – para identificar las ineficiencias. Sin meternos en profundidades y en “Román Paladino” cuando dos activos están cointegrados presentan determinadas propiedades entre las que destacan que su volatilidad está acotada (típicamente entre +2 y -2) y que exhiben reversión al punto de equilibrio. Para la construcción del modelo se utilizan el test estadístico de Engel-Granger (ADF o Johansen, OLS y ECM) que nos establece el vector de cointegración (1, – β) mediante el cual tomamos las proporciones del activo 1 y del activo 2 que nos permiten montar el spread. Operativa Clásicamente los arbitrajes de volatilidad se operaban con la vuelta a la correlación de los dos activos, es decir, se esperaba a que la ineficiencia = descorrelación se agotara para montar un spread apostando por la vuelta. En la actualidad se opera tanto la descorrelación como la vuelta a la correlación. Si nos fijamos a la derecha del grafico anterior (Figura 2) podemos observar que la línea roja (coeficiente de correlación 100) inicia una descorrelación alejándose del +1 produciendo un aumento de spread, lo que hacemos es comprar el spread – compra activo 1 y venta activo 2 – entrando a favor de la ineficiencia cerrando la operación cuando la descorrelación muestre síntomas de agotamiento (pare su descorrelación). La operativa en el arbitraje estadístico consiste en comprar el spread cuando este alcanza en el modelo un delta de -2 – y vender el spread cuando el valor es de +2 – cerrando la operación en el punto de equilibrio 0. En la figura 3 vemos el crack spread – spreads formados por el crudo y sus derivados – cuya operativa consiste en comprar spread hasta la vuelta al equilibrio.