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Participaciones del usuario Prometeo007 - Contenidos recomendados

30/05/18 14:27
Ha respondido al tema Mi Portfolio ETF
Hola, Planteas cuestiones legales y financieras de las que no soy experto, pero te digo mi reflexión por si te sirve para aclarar las ideas. Mi impresión es que si tú resides fuera de España, en otro país, no tienes que pagar impuestos en España. Yo vería lógico que en el momento en que fijes tu residencia en España, todo lo que generase tu cartera (plusvalías, dividendos, intereses, etc...) empezase a pagar impuestos en España, pero antes no. En España sí se puede invertir en fondos de inversión y ETFs de Vanguard. Una solución cómoda es lo que hacen en indexa capital. Échale una ojeada. Saludos
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03/04/18 17:00
Ha respondido al tema Duda con el broker para ETF
Si estás pensando en plan de pensiones, yo he movido los míos (ING y banca convencional) a Indexa Capital. Lo que ofrecen para mí tiene todo el sentido del mundo (invertir a largo plazo y diversificación global) y las comisiones son muy buenas. Pásate por su web. En rankia hay algún hilo sobre ellos, y los fundadores-CEO responden a preguntas del foro. Saludos  
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28/03/18 09:21
Ha respondido al tema Duda con el broker para ETF
Hola tycoon, Hay muchos ETFs que reinvierten los dividendos, por lo que lo del "interés compuesto" ya te lo hacen los ETFs. Para ir a largo plazo, no veo mal ING, yo lo uso. Lo que tienes que tener cuidado si piensas reinvertir cada mes es en la cantidad que inviertes no sea que la comisión fija sea un % importante.
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28/03/18 08:55
Ha respondido al tema Planes de Pensiones de Indexa Capital
Hola, Yo también traspasé de ING y otra entidad a Indexa mis planes de pensiones. La verdad es que la diferencia de comisiones en un horizonte temporal > 20 años hace mucha diferencia. Estoy muy contento con todos los trámites. Saludos
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17/03/18 16:22
Ha respondido al tema No me gusta diversificar, y me va bastante bien con esta cartera.
Hola, Aunque no lo sepas, tu cartera está muy diversificada. Tienes un 50/50 (RF/RV). Diversificar no es invertir en 10 fondos distintos que tienen el 100% en RV España o zona Euro. Diversificar es invertir en distintas clases de activos, RF, RV, Commodities, REITs,.... (puede haber más subdivisiones). Esta decisión de diversificar, la decisión de asset allocation, es la más importante, y a la que menos importancia se le presta. Diversificar no es comprar BBVA, SAN, BKT, .... Saludos
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23/11/17 14:43
Ha respondido al tema Mi Cartera: Simulación de Bootstrapping
Hola Subastero, Yo mismo soy prometeus en seeking alpha, que le contesto sobre su metodología. Lo que hace Chan es otra solución al problema que yo planteo: si los datos tienen estructura de serie temporal (que la tienen), al hacer un bootstrap simple te la cargas, y las muestras bootstrap que vas a usar para tu backtest no recogerán esta característica de los datos. Chan lo que propone es recoger primero toda la estructura posible con un modelo ARMA-GARCH, y luego hace bootstrap de los residuos y les da estructura con el modelo ARMA-GARCH que ha estimado previamente. De esta manera las muestras bootstrap podrán recoger clusters de volatilidad elevada (heterocedasticidad) o comportamientos autoregresivos (reversiones a una media, etc...). Obviamente esto es mejor que hacer un bootstrap a pelo, ya que si los datos reales tienen estructura ARMA-GARCH la estás capturando y reproduciendo. No obstante, lo que yo intento decirle, y creo que no lo ha entendido, es que esta metodología supone que toda la estructura de los datos reales se puede recoger con un modelo ARMA-GARCH, y esto no es cierto. Como el dice en su penúltimo párrafo, "Of course, optimal in this case only means optimal within a certain universe of strategies and assuming an underlying AR(1)+GARCH(1, 1) price series model. " Es decir, su propuesta será la óptima si los datos siguen, efectivamente un modelo ARMA-GARCH. Lo que yo propongo allí y aquí es utilizar block-bootstrap, que al hacer el re-sampling por bloques de observaciones consecutivas estás capturando la estructura de los datos (tengan forma ARMA-GARCH o la forma que sea). Además, esta estructura es libre, ya que no asumes ninguna forma funcional (no paramétrica), simplemente lo que te digan los datos. Es decir, ¿porqué un GARCH y no un FIGARCH o un TGARCH o un GARCH con saltos? Hay muchos modelos que pueden ajustar la serie, pero serán aproximaciones que nunca recogerán todas las características y relaciones de dependencia de los datos, mientras que con el block-bootstrap, que no asume ningún modelo, sí. Para finalizar, siendo honesto, estamos discutiendo refinamientos de metodología que a la hora de llevar a la práctica no creo que hagan una diferencia significativa. Saludos  
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23/11/17 10:51
Ha respondido al tema Mi Cartera: Simulación de Bootstrapping
Los bloques son periodos de tiempo, como tu dices. Imagina que selecciono un longitud del bloque de 20 observaciones (por el criterio que sea). Entonces cuando seleccione una observación de la muestra original como si hiciese bootstrap simple, me quedo con esa observación y las 19 siguientes (en total 20, la longitud del bloque). De esta manera si hay dependencia temporal en los datos (autoregresivo, alta volatilidad, tendencia, etc....), me aparecerá reflejado en muchos de los miles de bloques que concateno para formar las 5000 muestras bootstrap. Luego capitalizo los rendimientos para tener la serie de precios. Si no lo hago con bloques, no capturo las posibles estructuras que se dan en los precios de los activos, ya que el bootstrap a pelo asume que las observaciones son independientes unas de otras, cuando no es así. Saludos
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23/11/17 10:23
Ha respondido al tema Mi Cartera: Simulación de Bootstrapping
Hola Samuel, No he realizado ninguna prueba. Mi pregunta venía motivada por que yo utilizo también bootstrap para hacer el backtest o calibrado de algunas estrategias. Pero no hago bootstrap "a pelo", sino que hago block-bootstrap. Te cuento: Con el bootstrapping a secas lo que consigues, frenta a simulaciones Monte Carlo, es que las nuevas muestras tengan la misma distribución incondicional que los datos históricos (verdaderos). En otras palabras, si en los datos históricos hay grandes caidas, en las muestras bootstrap también estarán presentes (esto es bueno), mientras que con una simulación MonteCarlo normal, no, ya que asume normalidad y estas observaciones tan extremas son muy improbables bajo normalidad (pero en el mundo real ocurren). No obstante, al hacer bootstrap a secas, te estás cargando toda la estructura que puedan tener los datos. Con esto me refiero a que con bootstrap dificilmente podrás reproducir periodos alcistas o periodos bajistas. En otras palabras, al seleccionar aleatoriamente las observaciones, tendrás mezcla de observaciones positivas y negativas, pero no tendrás periodos en los que se dan muchas observaciones consecutivas negativas (crash) o periodos en los que se dan muchas observaciones positivas consecutivas (boom). Para solucionar esto existe el block-bootstrap, que en lugar de escoger aleatoriamente observaciones individuales, lo que hace es coger bloques y luego se concatenan. Al coger bloques de un determinado tamaño estás recogiendo si hay periodos de caidas o subidas, y esto es importante para checkear estrategias. La longitud del bloque suele ser el natural más cercano a n^1/3, donde n es el numero de observaciones de la serie original, pero no hay un criterio único. Además, los bloques pueden estar solapados. Saludos  
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