Aplicación de Modelos Decisionales Dinámico para Portafolios Accionarios Chilenos en Base a Indicadores Técnicos

Situándonos en el mercado accionario y suponiendo que los inversionistas siempre han buscado oportunidades para disminuir su riesgo de cartera, en la investigación por aminorar la incertidumbre se ha encontrado que la visualización de tendencias se puede lograr mediante osciladores matemáticos, más conocidos como indicadores técnicos. Asimismo, el desarrollo de programación genética, en particular, árboles de decisión, ha demostrado su eficiencia a la hora de predecir patrones de comportamiento en los datos a trabajar, Kulikowski y Weiss (1991). El presente trabajo de título tiene por finalidad testear un modelo dinámico que se ha utilizado como herramienta decisional sobre posiciones en renta variable en el mercado accionario chileno, considerando indicadores técnicos en la decisión final de inversión. El objetivo de la memoria es mejorar la estrategia básica correspondiente a comprar un índice y mantenerlo durante todo el período fuera de muestra a partir de la aplicación de un modelo que incorpore algoritmos matemáticos complejos junto a indicadores técnicos a fin de conseguir rentabilidades de cartera superiores que las obtenidas por una estrategia pasiva. Para concretizar dicho objetivo se ha implementado un árbol de decisión que recoge las señales emitidas por los indicadores técnicos a utilizar, los que en conjunto entregarán una decisión final de posición en renta variable; paralelamente, se desarrolla la regla básica de invertir si el mercado se encuentra en alza o vender si está a la baja. Ambas decisiones convergen bajo el criterio final de: Si estas coinciden en sus propuestas, se realiza el cambio indicado por la regla básica, de lo contrario se mantiene la posición anterior. El modelo se basa en el período comprendido entre los años 2004 -2006 y es testeado en el corto plazo durante el período 2007-2009 teniendo como intervalos la aplicación a 5, 10, 15 y 20 días . El modelo aplicado a 15 días resulta ser el que entrega mejor desempeño frente a otros intervalos de tiempos, entregando una rentabilidad de un 38,2% anual durante el período fuera de muestra y obteniéndose que, a medida que aumenta el tiempo de aplicación del modelo, la rentabilidad decrece. Se contrastan períodos de corto plazo a intervalos de tiempo considerados a largo plazo, encontrándose que el mejor escenario en esos casos corresponde a la prueba a 25 días. En general, el resultado es que las pruebas a 15, 20 y 25 días son las que entregan las mayores rentabilidades para todo el horizonte de tiempo en estudio. Finalmente al comparar la estrategia entregada por el modelo frente a la estrategia pasiva (Buy and Hold) se encuentra que el mejor escenario del modelo, es decir 15 días, supera la estrategia pasiva en un 22% anualizado durante el período fuera de muestra. Del mismo modo, se encuentra que el modelo responde de manera aceptable a 25 días de aplicación, considerado mayor plazo de tiempo, superando también la estrategia pasiva