Diseño e implementación de una estrategia de inversión mediante la aplicación de filtrado cuantitativo y el uso de herramientas de Market Timing

Abstract

El presente trabajo tiene por objetivo diseñar una estrategia de inversión capaz de superar al mercado mediante el uso de herramientas de filtrado, modelos de factores y la optimización de estrategias a través de reglas heurísticas y algoritmos de market timing. En primer lugar, se lleva a cabo una exhaustiva revisión de la literatura existente para identificar las estrategias de inversión más efectivas y con mayor potencial para superar el rendimiento del mercado. Esta revisión incluye análisis detallados de métodos de filtrado cuantitativo, modelos de factores como el Piotroski F-Score, el Altman Z-Score, y criterios ESG, así como técnicas avanzadas de market timing. A partir de esta base teórica, se desarrolla una estrategia de inversión que combina estos elementos, diseñando una cartera diversificada y optimizada para maximizar el ratio de Sharpe y el retorno total. La estrategia se somete a un riguroso proceso de backtesting utilizando datos históricos del índice S&P 500, abarcando el período de 2007 a 2024. Este análisis retrospectivo permite evaluar la efectividad de la estrategia en diferentes condiciones de mercado y ciclos económicos. Los resultados obtenidos demuestran que la estrategia propuesta no solo es capaz de superar considerablemente al índice de referencia en términos de rendimiento total, sino que también mejora la gestión del riesgo mediante un rebalanceo eficiente y adaptativo. La combinación de herramientas de filtrado, modelos de factores y market timing proporciona una aproximación innovadora y robusta para la gestión de carteras de inversión.The present work aims to design an investment strategy capable of outperforming the market through the use of screening tools, factor models, and the optimization of strategies via heuristic rules and market timing algorithms. First, a comprehensive literature review is conducted to identify the most effective investment strategies with the highest potential to outperform the market. This review includes detailed analyses of quantitative screening methods, factor models such as the Piotroski F-Score, the Altman Z-Score, and ESG criteria, as well as advanced market timing techniques. Based on this theoretical foundation, an investment strategy is developed that combines these elements, designing a diversified and optimized portfolio to maximize the Sharpe ratio and total return. The strategy undergoes a rigorous backtesting process using historical data from the S&P 500 index, covering the period from 2007 to 2024. This retrospective analysis allows for evaluating the effectiveness of the strategy under different market conditions and economic cycles. The results obtained demonstrate that the proposed strategy is not only capable of significantly outperforming the reference index in terms of total return but also improves risk management through efficient and adaptive rebalancing. The combination of screening tools, factor models, and market timing provides an innovative and robust approach to investment portfolio management.