Primer capítulo que preparamos desde viviendodeltrading.com con una serie de 7 artículos donde expondremos de una forma práctica el uso de Python en una comparativa entre dos estilos de inversión diferentes.
Seguro que has oído algunas de estas frases referidas a la bolsa:
- “Comprar barato y vender caro”
- “Nunca compres en máximos”
- “Espera que el precio baje para comprar o aumentar posiciones”
- “Nunca cojas un cuchillo que cae”
- “Lo importante es ser constante y ahorrar/invertir cada mes”
Como habrás podido comprobar, algunas de estas ‘recomendaciones’ son contradictorias.
Entonces, ¿cuál es correcta? ¿DCA vs Buy the Dip qué es mejor para el inversor?
Pues vamos a intentar dar respuesta a alguna de estas preguntas comparando dos estilos de inversión con diferentes filosofías.
DCA (Dollar-cost averaging):
Esta estrategia consiste en invertir una cantidad fija todos los meses, independientemente de lo que haga el mercado. Para nuestro proyecto supondremos que invertimos 100 $ todos los meses.
Buy the Dip:
En este caso ahorraremos todos los meses 100 $ y esperaremos a que el mercado caiga un determinado porcentaje (10%, 20%, 30%, etc…) para invertir en ese momento todo lo que hayamos ahorrado. Desde ese momento seguiremos invirtiendo los 100 $ mensuales hasta que el mercado vuelva a marcar nuevos máximos. Momento en el cual volveremos a ahorrar los 100 $ mensuales hasta que haya otra caída.
Para este estudio utilizaremos la cotización del S&P500 durante los últimos 50 años en periodos o ventanas de inversión de 20 años.
En el vídeo de hoy te enseñaré el uso de Python con Google Colab, la instalación e importación de las librerías que usaremos y nos descargaremos el precio de cierre del S&P500 de todo el periodo indicado.
Calcularemos también el Rendimiento Total del S&P500 durante esos 50 años y la tasa de crecimiento anual compuesta CAGR (Compound annual growth rate).
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José Ángel Gallego
Asesor Financiero (EFA) y Trader Independiente.
Actualmente, forma parte del equipo de viviendodeltrading.com impartiendo formación en el lenguaje de programación Python, aplicado al trading y a las inversiones.