Informe de optimización Risk Parity

Informe de Optimización Risk Parity

1. Objetivo de la optimización

El presente análisis tiene como propósito construir un portafolio bajo el enfoque de paridad de riesgo (Risk Parity), que busca distribuir equitativamente el riesgo entre todos los activos que lo componen. A diferencia de una cartera tradicional basada en rendimientos esperados, Risk Parity se fundamenta en que cada activo contribuya en igual proporción al riesgo total del portafolio, sin asumir supuestos sobre los retornos futuros. Esta metodología es ampliamente utilizada por fondos institucionales debido a su enfoque conservador, su capacidad de adaptación en distintos regímenes de mercado y su fortaleza para gestionar la volatilidad global.

2. Horizonte y datos utilizados

El portafolio se ha construido sobre una base de datos compuesta por rendimientos diarios de 25 activos, abarcando un horizonte temporal de 11 años (aproximadamente 2683 observaciones). Esta extensa serie de datos proporciona una base sólida para el cálculo estadístico de las volatilidades, correlaciones y matriz de varianzas-covarianzas, fundamentales para la correcta implementación del modelo Risk Parity. Los activos considerados incluyen compañías mineras, bancos, tecnológicas, farmacéuticas, un índice bursátil (NASDAQ) y commodities estratégicos como oro, petróleo, café y cacao, permitiendo una diversificación intersectorial e intermercado.

3. Parámetros estadísticos base

Con base en la matriz de varianzas-covarianzas de los retornos, se procedió al cálculo de la volatilidad total del portafolio, que resultó en 13.37% anualizada. La varianza correspondiente fue de 0.0179. La optimización se ejecutó mediante un algoritmo iterativo durante 153 interacciones, utilizando una tasa de aprendizaje o convergencia del 0.20. Cada iteración ajustó los pesos de los activos con el objetivo de minimizar la desviación entre las contribuciones individuales al riesgo y la contribución promedio deseada, asegurando así una distribución homogénea del riesgo en la cartera final.

4. Algoritmo de optimización

El procedimiento de optimización aplicado se basa en técnicas de gradiente descendente adaptadas al entorno de portafolios. El proceso partió de una asignación equiponderada de los 25 activos. A lo largo de cada iteración, se calcularon las contribuciones marginales al riesgo (Risk Contribution), evaluando cómo cada peso afectaba la volatilidad del portafolio. Se ajustaron los pesos en dirección opuesta a la desigualdad de estas contribuciones. El proceso continuó hasta que la diferencia entre las contribuciones individuales y la media deseada (aproximadamente 4% por activo) fue estadísticamente insignificante, alcanzando una distribución simétrica del riesgo.

5. Pesos optimizados

Los resultados del modelo Risk Parity reflejan una asignación diferenciada en pesos, determinada por la volatilidad y correlación de cada activo. Activos más estables, como Johnson & Johnson o Merck & Co, obtuvieron pesos relativamente más altos, mientras que activos más volátiles como Freeport-McMoRan o NVIDIA, reciben una asignación menor. La lógica detrás de esta distribución es que activos más volátiles requieren menor peso para mantener constante su contribución al riesgo total. Este equilibrio permite un portafolio menos sensible a movimientos extremos en un solo activo o sector.

6. Interpretación de resultados

El análisis de las asignaciones muestra que cada uno de los 25 activos contribuye con aproximadamente 4% al riesgo total del portafolio. Esta equidad en la participación de riesgo es el pilar del enfoque Risk Parity. El oro (GOLD) tiene un peso elevado (16.24%), probablemente debido a su baja correlación con los demás activos. Otros activos como COCOA (7.08%) y COFFEE (6.60%) también presentan mayores pesos, destacando su perfil como diversificadores. Por el contrario, activos altamente correlacionados o volátiles, como algunas mineras o tecnológicas, reciben menor ponderación. Este patrón permite una mayor resiliencia ante escenarios adversos de mercado.

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