Preguntas frecuentes sobre ProPicks – Soporte InvestingPro

Se puede acceder a descripciones detalladas en la sección Metodología.

¿Qué es backtesting y por qué es vital para probar estrategias de trading?

El backtesting simula una estrategia de trading utilizando datos históricos del mercado, con el fin de evaluar el rendimiento pasado y las características de riesgo de dicha estrategia. Los traders utilizan el backtesting para simular cómo habría funcionado en el pasado una estrategia de trading concreta, dadas unas reglas específicas, unos parámetros de gestión del riesgo y otras variables de trading.

El backtesting es un paso crucial en la revisión de cualquier estrategia de trading incluida en las estrategias ProPicks. Al aplicar las reglas de las diferentes estrategias ProPicks a los datos históricos, intentamos evaluar la rentabilidad de cada estrategia, el rendimiento ajustado al riesgo y otras métricas esenciales y obtener información valiosa sobre los puntos fuertes y débiles de cada estrategia, con el fin de perfeccionar y optimizar cada una de ellas.

¿Puede explicar cómo los ProPicks utilizan el backtesting para crear estrategias?

Como se ha detallado anteriormente, utilizando nuestro modelo de IA, las estrategias ProPicks analizan sistemáticamente datos históricos de acciones con la intención de identificar acciones que puedan ser rentables en el futuro. Estas valoraciones predictivas son la base para desarrollar nuestras estrategias ProPicks. Una vez creada una estrategia ProPicks, se audita a través de nuestro módulo de backtesting. Este paso nos permite evaluar el rendimiento de cada estrategia ProPicks según los datos históricos.

Posteriormente, las estrategias que superan nuestra rigurosa evaluación son seleccionadas, según nuestro criterio exclusivo, para su publicación en Investing.com.

Tenga en cuenta que el rendimiento pasado no garantiza el rendimiento futuro. Consulte más información en la cláusula de exención de responsabilidad especificada más abajo y en la pregunta a continuación relativa al rendimiento pasado.

¿Reflejan las estadísticas de rendimiento de cada estrategia ProPicks cómo se habría desarrollado realmente dicha operación?

No, los resultados de las pruebas retrospectivas no representan operaciones reales realizadas en condiciones pasadas, sino que sólo representan los resultados de operaciones hipotéticas basadas en datos históricos. Los resultados de las pruebas retrospectivas sólo representan un análisis retrospectivo de los datos históricos, tal y como los entendemos hoy en día.

Por favor, consulte la información adicional en la cláusula de descargo de responsabilidad especificada más abajo y en la pregunta que aparece a continuación relativa al rendimiento pasado.

¿Cómo se recopilan y procesan los datos?

Compramos más de 25 años de datos financieros sobre miles de empresas que cotizan en bolsa a proveedores de datos del sector de primer nivel. Nuestros conjuntos de datos incluyen datos financieros de todos los sectores y tipos de empresas. A continuación, estos datos se organizan y destilan en señales fundamentales y técnicas, y se inspeccionan manualmente, todo ello para garantizar que nuestros modelos de trading tengan una base fiable para aprender y hacer predicciones.

¿Cómo se ejecuta el proceso de formación de modelos?

Utilizamos Google Vertex AI en cada paso del proceso, desde la gestión de nuestro conjunto de datos, el preprocesamiento, la formación de modelos hasta la clasificación y categorización de acciones, y todo ello auditado después a través de nuestro backtesting. La supervisión y actualizaciones continuas ayudan a nuestros modelos a ajustarse a las tendencias y a la dinámica del mercado.

¿Cómo se calcula y evalúa el rendimiento de la estrategia?

El rendimiento de las estrategias ProPicks se analiza a través de varias métricas comunes de riesgo de cartera que fueron elegidas por Investing.com, proporcionando una visión holística tanto del rendimiento como de los riesgos inherentes. Estos incluyen, entre otros:

Rentabilidad total: La rentabilidad acumulada a lo largo del periodo de backtesting.
Rentabilidad anualizada: La rentabilidad media geométrica a lo largo del periodo de backtesting, anualizada para poder compararla.
Beta: Una medida de la volatilidad de la estrategia en relación con el mercado que proporciona una visión de su riesgo sistemático.
Ratio de Sharpe: Medida ajustada al riesgo que se calcula dividiendo el exceso de rentabilidad de la cartera (menos el tipo sin riesgo) por la desviación típica de la cartera. Un ratio de Sharpe más alto sugiere un rendimiento superior ajustado al riesgo.
Ratio de Sortino: Ajustado por el riesgo a la baja, este ratio divide el exceso de rentabilidad de la cartera (menos el rendimiento previsto) por la desviación a la baja de la cartera, destacando la rentabilidad con respecto a los movimientos adversos de los precios.
Reducción de Max: Representa la mayor caída porcentual de la cartera desde un pico hasta un valle posterior, lo que proporciona información sobre el riesgo y la volatilidad históricos de la estrategia.

En conjunto, estos parámetros permiten analizar el rendimiento histórico y los riesgos inherentes de una estrategia, con el fin de ofrecer a los inversores información que puedan utilizar para tomar decisiones de inversión bien fundadas.

Los resultados pasados no garantizan los resultados futuros.

No, los resultados pasados no garantizan los resultados futuros. Aunque las Estrategias ProPicks se basan en resultados de las pruebas retrospectivas, solo son para fines informativos generales, no deben considerarse como asesoramiento de inversión, legal, fiscal o contable, y no representan las opiniones personales de Investing.com o sus empleados. Investing.com no es un agente de valores, corredor, asesor de inversiones o banco de inversiones autorizado. Además, ninguna acción o estrategia de negociación que se muestre en Investing.com constituye una recomendación de que un valor, estrategia o acción en concreto sea adecuado para usted. Le pedimos que consulte a su agente o asesor de inversiones antes de realizar cualquier inversión.

Los resultados de las pruebas retrospectivas se basan en determinados supuestos relacionados con el mercado (incluido, por ejemplo, el supuesto de que un inversor hubiera podido adquirir los valores sugeridos por las Estrategias ProPicks y que hubiera existido una liquidez de mercado constante en el momento de la operación hipotética). Las desviaciones de estos supuestos pueden afectar sustancialmente los rendimientos de las pruebas retrospectivas y los resultados en el mundo real derivados de tales resultados serían diferentes.

Además, estos datos, formados con posterioridad, no tienen en cuenta las influencias comerciales reales ni los acontecimientos económicos y de mercado imprevistos, por lo que podrían no reflejar el impacto potencial de diversas condiciones económicas. Las Estrategias ProPicks se probaron con los datos históricos disponibles y, por lo tanto, con las condiciones económicas presentes en el momento de dichas condiciones históricas. Si las condiciones del mercado cambian de una manera que no se observó durante los datos históricos, la eficacia de dicha estrategia sería sustancialmente diferente. Las pruebas retrospectivas pueden ajustarse hasta que los rendimientos pasados parezcan óptimos, por lo que los resultados en el mundo real pueden podrían diferir.

Consulte la información adicional en el descargo de responsabilidad especificado a continuación.

¿Cuáles son algunos de los posibles sesgos del backtesting y cómo los abordan las estrategias ProPicks?

El backtesting, aunque valioso, puede ser propenso a varios sesgos que pueden afectar a los resultados, que se derivan del hecho de que los resultados se basan en un análisis retrospectivo de los datos históricos. Entre estos sesgos se incluyen, por ejemplo:

Sesgo de supervivencia - El sesgo de supervivencia se produce cuando el conjunto de datos no incluye información sobre empresas que no "sobrevivieron" (es decir, empresas que dejaron de cotizar en bolsa, quebraron o se disolvieron), lo que nos lleva a analizar únicamente las empresas "supervivientes" y a obtener un rendimiento excesivo. Para combatir este sesgo, nos esforzamos por incluir en nuestro conjunto de datos empresas que posteriormente dejaron de cotizar en bolsa o quebraron, con el fin de garantizar que los datos no estén sesgados hacia las empresas que siguen en funcionamiento en la actualidad.
Sesgo de anticipación y reexpresión - El sesgo de anticipación y reexpresión se produce cuando la información utilizada en el backtesting no estaba disponible en el momento de la operación estudiada en retrospectiva, debido a la fecha de publicación de los estados financieros o al hecho de que una empresa haya reexpresado sus estados financieros anteriores, lo que da lugar a resultados poco realistas. Intentamos asegurarnos de que nuestros puntos de datos tengan un formato puntual, lo que significa que sólo reflejan información disponible públicamente, que los participantes del mercado habrían conocido públicamente en la fecha de la operación.
Operaciones corporativas -- Las empresas pueden llevar a cabo ciertas operaciones corporativas, como dividendos o desdoblamientos de acciones, que pueden sesgar las cifras y confundir el análisis. Por lo tanto, ajustamos nuestros datos para tener en cuenta dichas acciones corporativas.

Tenga en cuenta que, a pesar de nuestros continuos esfuerzos por optimizar nuestros conjuntos de datos de forma que se reduzcan los sesgos mencionados, es imposible garantizar que se hayan eliminado todos los sesgos y esto podría afectar a los resultados del mundo real.

Por favor, consulte más información en el descargo de responsabilidad especificado a continuación.

¿Tiene más preguntas?

Si no ha encontrado las respuestas que buscaba, diríjase al Centro de ayuda a la inversión para obtener información adicional.

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