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Prueba retrospectiva de portfolio
Potenciar la toma de decisiones fundamentada sobre la estrategia de inversión
A la hora de entrenar modelos específicos de aprendizaje automático y de realizar pruebas retrospectivas de estrategias cuantitativas, es fundamental contar con una base de datos claros para garantizar la precisión de los resultados y la eficacia de las nuevas estrategias o modelos.
Cualquier prueba retrospectiva o modelo de aprendizaje automático basado en conjuntos de datos estándar será inexacto. Esto se debe a que las cifras disponibles hoy en día son diferentes a las disponibles en el pasado.
En la actualidad, la mayoría de las pruebas retrospectivas se llevan a cabo a partir de conjuntos de datos estándar, ya sean fundamentales o económicos, que no revelan toda la historia que hay detrás de las cifras. Estos conjuntos de datos incluyen los últimos valores informados para cualquier punto de referencia, pero no muestran que dichos valores pueden haber sido revisados y reformulados varias veces, por ejemplo, debido a desinversiones, fusiones y adquisiciones o cambios contables. Estas revisiones son comunes en todos los sectores y se pueden realizar semanas, meses o incluso años después del archivo original, con un efecto significativo.
En los conjuntos de datos estándar, estas cifras reformuladas sobrescribirán los resultados históricos, lo que significa que su prueba retrospectiva solo puede tener en cuenta el valor actual y no la información que estaba realmente disponible en ese momento. Esto puede afectar de manera importante la calidad de su investigación y la confiabilidad de sus resultados.
¿Qué es la prueba retrospectiva de portfolio?
La prueba retrospectiva de portfolio es un proceso que consiste en simular una estrategia de inversión a partir de precios históricos para comprobar lo bien que habría funcionado la estrategia en el pasado. Llevar a cabo una simulación sobre un gran número de acciones de décadas pasadas es un proceso que requiere un gran esfuerzo computacional. Sin embargo, si realiza pruebas y construye modelos con conjuntos de datos estándar, usará datos inexactos que pueden hacer que los resultados de dichas pruebas sean menos confiables, lo que pone en peligro todo su proceso.
El prejuicio de pronóstico se produce cuando la investigación o una simulación se basan en datos o información que aún no estaban disponibles o no se conocían durante el período estudiado. Es posible que se apliquen hipótesis de desfase para mitigar dichos riesgos, pero estos desfases también son imprecisos. Estas medidas, que se complican por las regulaciones de archivos que cambian con el tiempo y difieren según los países y las empresas, suelen ser una solución ineficaz al problema.
Nuestra solución
Transforme la manera en que realiza las pruebas retrospectivas de estrategias cuantitativas
Los datos de puntos de tiempo de Refinitiv, como los únicos conjuntos de datos que incluyen todos los valores informados con registro del momento en que se dispusieron en el mercado, son únicos, ya que muestran exactamente qué información estaba disponible y en qué momento. Esta función le permite realizar una prueba retrospectiva con condiciones reales, lo que elimina la necesidad de hacer suposiciones de retraso inexactas, además permite más asignaciones precisas para grupos. A la larga, esto proporciona resultados más precisos y un análisis más estricto sobre cómo su portfolio o una estrategia pudo haberse desempeñado.
Gracias a dos bases de datos fundamentales de puntos de tiempo y los datos estimados únicos de puntos de tiempo del mercado, presentamos la oferta más completa de la industria de datos de punto de tiempo. Cada punto de datos se actualiza regularmente y cuenta con un alto estándar de precisión que usted espera de Refinitiv.
| Datos de puntos de tiempo | Datos que no son puntos de tiempo |
Tiene todas las cifras, incluidos los resultados preliminares, los resultados finales y las reformulaciones.
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Incluye solo las cifras más recientes disponibles, lo que sobrescribe los resultados anteriores. |
| Con la fecha y la hora exactas en que se puso a disposición la información. | Se debe considerar un período de desfase con respecto a la fecha de finalización del período de archivo. |
| Incluye datos sobre fondos y entidades que existían en ese momento. | Incluye datos solo sobre fondos y entidades que existen en la actualidad. |
Qué cubre nuestros datos
- Refinitiv Worldscope Fundamentals: cobertura de casi 90 000 empresas, que data de 1983, con registro de tiempo al día y actualizada diariamente.
- Refinitiv Financials: cobertura de más de 100 000 empresas, que data de 1980, con registro de tiempo al día y actualizada diariamente.
- Refinitiv I/B/E/S: los únicos datos de puntos de tiempo disponibles en el sector. Cobertura de más de 80 000 empresas, que data de 1980, actualizada semanalmente con registro de tiempo diario. Economía de puntos de tiempo con más de 2100 series económicas de indicadores clave, con hasta 20 años de historia.
- Economía: cobertura de 52 países, que data del 2010, con registro de tiempo al día y actualización intradiaria
- Reuters Real-time News: cobertura de más de 90 000 empresas, que data de 1996, con registro de tiempo al milisegundo y actualizadas en tiempo real.
- Refinitiv MarketPsych ESG Analytics: más de 20 000 empresas activas de más de 80 países, con antecedentes que datan de 1998.
- Los tipos de empresa de Refinitiv: con una cobertura de más de 250 000 valores en 130 países con 5 niveles de granularidad, Los tipos de empresa de Refinitiv (TRBC) es la clasificación sectorial e industrial más completa, detallada y actualizada disponible
- Refinitiv MarketPsych Analytics: cobertura de más de 16 000 empresas, 36 commodities y energía, 187 países, 62 mercados soberanos, 45 divisas, más de 150 criptodivisas, desde el 2011
Beneficios
Comience la prueba retrospectiva de portfolio con confianza
Los prejuicios son inherentes a los datos estándar, los datos de puntos de tiempo ayudan a eliminar los prejuicios de supervivencia y de los pronósticos.
Utilice datos históricos que sean coherentes y nunca sobreescritos para garantizar la exactitud de los resultados de sus modelos.
Los conjuntos de datos incluyen cifras preliminares, originales, reformuladas, reclasificadas y definitivas, desde 1980.
Si no se utilizan datos de puntos de tiempo, podríamos acabar con una prueba retrospectiva que no representa adecuadamente el rendimiento histórico de una estrategia. Cualquier decisión de trading posterior basada en dicha prueba retrospectiva podría ser el resultado de datos inexactos. Podríamos acabar invirtiendo en una estrategia que no es tan atractiva como sugiere nuestro análisis estadístico, debido al prejuicio retrospectivo inducido por el uso de datos que no son puntos de tiempo.
Nuestros especialistas adaptarán una solución de prueba retrospectiva de portfolio para ayudarlo a satisfacer sus necesidades específicas.
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