Implementation

Según Parisi (2006), “La aplicación de técnicas de predicción del cambio de signo en los 

retornos de mercado es un tema de creciente interés por parte de la comunidad 

financiera, existiendo numerosas evidencias de las bondades de la predicción del signo, 

en contraste al enfoque tradicional de predicción puntual del nivel de precios”. 

También indica que “predecir el signo de los retornos de los mercados podría generar 

mejores resultados que los obtenidos  por un inversionista pasivo23  debido a  dos 

razones: primero, a que la mayor capacidad predictiva derivada de las técnicas en 

estudio permitirá que el inversionista tome posiciones en activos más volátiles, para  aprovechar la mayor amplitud del ciclo básico de evolución del precio, comprándolos  cuando se encuentren en la parte inferior del ciclo y vendiéndolos en la parte superior,  obteniendo así una mayor rentabilidad; y segundo, a que posiciones más volátiles no  implican necesariamente mayores riesgos, ya que un inversionista que lleve a cabo una  estrategia de inversión activa puede liquidar su posición cuando su predicción apunta a  una caída futura en los mercados, tomando solamente una parte del riesgo del mismo”. 

Debe de tomarse con cuidado esta afirmación, ya que algunos economistas indican que  no es posible predecir una caída en un mercado eficiente, lo cual es cierto en términos  absolutos, sin embargo con ayuda de algunas técnicas estadísticas, se pueden predecir  ciertas  tendencias  positivas  o  negativas,  las  cuales  pueden  indicar  con  cierta 

probabilidad lo que pasará en el futuro, por supuesto, estas predicciones llevarán 

consigo cierto grado de incertidumbre reconocido de antemano. 

En su artículo, Parisi construye un algoritmo de cambio de signo aplicando técnicas de 

algoritmos genéticos. En esta investigación se tomó la idea de predecir el cambio de 

signo, con una técnica de funciones de distribución de probabilidades, de esta forma, 

se está buscando anticiparse a los cambios positivos y   negativos del mercado, para 

obtener márgenes más altos de ganancias. 

Construcción del reporte 

En esta investigación se hizo uso de esta idea para diseñar un reporte con elementos de 

teoría de distribuciones que permitiera hacer inferencias sobre el comportamiento de 

los precios futuros de los ETF. 

1. Se usó una transformación de los precios (W) la cual tiene aproximadamente 

una distribución normal y en donde las realizaciones de la transformación 

también provienen de una muestra aleatoria:  

(

)

2. Se definió a μ, como la “media poblacional” y a σcomo la “desviación estándar 

poblacional”,   la primera  se calcula con el  promedio  y la segunda con la 

desviación estándar de los primeros 100 días bursátiles. 

3. La media muestral  y la desviación estándar muestral, se calculan de la misma 

manera que las poblacionales pero sólo con lo últimos 15 días bursátiles. 

4. Estos cálculos cambian diariamente quitando el primer dato y añadiendo el  último precio de cotización para  cada ETF. 

n m t = _σ−μ  

Regla de decisión:  

La variable RD es la regla se decisión que considera la probabilidad de que la muestra 

pertenezca a la población; si la probabilidad está en el 5% de la cola izquierda de la 

distribución, regresa un valor negativo, lo que significa que se debe vender porque el 

precios está por debajo del esperado. Si la probabilidad está en el 5% de la cola 

derecha, regresará un valor positivo, lo que significa que se debe comprar ya que el 

precio está por encima del esperado. 

El reporte correspondiente se actualiza diariamente para los ETF del portafolios.  Fig 11. Distribución de la prueba 

Vender 

α=.05

Comprar 

α=.05

Nota: se debe verifica que el rendimiento anual compuesto sea mejor con el método 

que el de un inversionista que ha permanecido todo el tiempo en el mercado, entre 

mayor sea la diferencia, mejor será el modelo de predicción. En los casos en que sea 

menor, se harán ajustes al modelo de esa serie en cuanto al tamaño que se consideró 

Fig. 12. Reporte de cambio de signo 

Fuente. Elaboración propia. Impresión de pantalla de signo_indices.xls. Caso IPC. 

Nota. Además de analizar los datos de los países que se seleccionaron para invertir, se 

analizarán el DJI y el IPC, el primero como un indicador del mercado global y el segundo 

por ser el indicador del mercado Nacional. 

El reporte presenta mucha información y queda a criterio del inversionista el modo de 

usarla, aquí sólo se dan algunas reglas básicas, sin embargo, es el inversionista quien 

debe de tomar la decisión final con relación a su conocimiento del mercado y sus 

objetivos en cuanto a rendimiento esperado y su posición con respecto al riesgo. 

Como se indicó inicialmente, este reporte se hará tanto para los ETF’s del portafolios 

como para los índices de los países seleccionados son idénticos en todas sus variables, 

tan solo difieren en su interpretación en cuanto que el índice no se puede comprar, por 

lo tanto, lo que indica el reporte es el momento de entrar o salir del mercado del país 

analizado.