Giulio Occhionero sobre por qué las criptomonedas rompen los modelos de riesgo diseñados para acciones

Qué transfiere y qué no transfiere dos décadas de trabajo sistemático en acciones a los activos digitales

La mayor parte del aparato cuantitativo que usamos para operar en acciones se construyó sobre supuestos que los activos digitales violan silenciosamente. Los rendimientos son aproximadamente normales en el medio y solo ocasionalmente extremos. Los mercados cierran, lo que le da al riesgo un reloj natural. Las correlaciones son lo suficientemente estables como para construir una cartera alrededor de ellas. Ninguna de estas se mantiene limpiamente en las criptomonedas, y los profesionales que pierden dinero allí suelen ser aquellos que asumieron que se mantendrían.

Opero estrategias sistemáticas en acciones de EE. UU., opciones y criptomonedas, y he pasado suficiente tiempo en el lado de los activos digitales para desconfiar de cualquiera que afirme que los mismos modelos se transfieren sin cambios. No lo hacen. Lo que se transfiere es la disciplina. Lo que debe reconstruirse es casi todo lo posterior a la distribución.

1. Las colas gruesas son el caso base, no la excepción

En los mercados de acciones, un día de cinco sigmas es un evento que podrías ver un puñado de veces en una carrera, y construyes sistemas de riesgo que lo tratan como raro. En las criptomonedas, los movimientos que serían eventos de cola para el S&P 500 llegan los fines de semana ordinarios. La distribución no es lognormal con choques ocasionales. Es de cola gruesa como un estado de reposo, y las colas son asimétricas de maneras que cambian con el entorno de financiamiento.

La consecuencia práctica es que cualquier modelo de riesgo calibrado a un núcleo gaussiano subestimará crónicamente la probabilidad de ruina. El Valor en Riesgo (VaR) calculado de la manera estándar es casi inútil aquí. Los modelos que sobreviven son aquellos que dimensionan las posiciones basándose en el comportamiento empírico de las colas en lugar de basarse en una varianza ajustada, y que asumen que la mayor caída observada es un piso, no un techo.

Si tu modelo de riesgo nunca ha visto el movimiento que termina tu fondo, valorará ese movimiento en cero justo hasta que ocurra.

2. Un mercado que nunca cierra no tiene un reloj natural

La gestión de riesgos de acciones está organizada silenciosamente alrededor de la campana de cierre. Las posiciones se marcan, las exposiciones se reequilibran, y la brecha nocturna es un desconocido conocido que puedes cubrir o reservar contra. Las criptomonedas no tienen cierre. La liquidez se reduce los fines de semana y en las horas entre las principales sesiones regionales, y es precisamente cuando ocurren las mayores dislocaciones.

Una estrategia que asume que siempre puede salir a un precio justo está haciendo un supuesto de acciones en un mercado que no lo honra. Los modelos que resisten tratan la hora del día y el día de la semana como variables de riesgo de primera clase, reservan capacidad para las horas escasas y nunca asumen que la capacidad de operar al mediodía un martes dice algo sobre la capacidad de operar a las tres de la mañana durante una cascada.

3. Correlación que te traiciona en el peor momento

La historia de diversificación en las criptomonedas es más débil de lo que sugiere el marketing. En condiciones tranquilas, los tokens muestran suficiente dispersión para hacer que un libro neutral al mercado parezca atractivo. Bajo estrés, esa dispersión colapsa. Casi todo se correlaciona con un factor macro, que es el apetito general de riesgo expresado a través de los activos más grandes, y el libro neutral cuidadosamente construido resulta ser una apuesta direccional concentrada exactamente en el momento en que no lo necesitabas.

Este es el mismo fallo que rompió las implementaciones perezosas de paridad de riesgo en los mercados tradicionales, solo que más rápido y más violentamente. Modelar la correlación como una constante es el error. Modelarla como una variable dependiente del régimen que tiende a uno bajo estrés es el comienzo de un marco utilizable.

4. Liquidez que es profunda hasta que no lo es

Los libros de órdenes en activos digitales están fragmentados en docenas de plataformas, y la profundidad agregada es engañosa. El libro parece grueso porque estás sumando liquidez que no puedes acceder simultáneamente sin mover cada plataforma en tu contra. La profundidad también se evapora de forma no lineal. El primer incremento de tamaño se negocia cerca de la cotización, y el siguiente incremento se negocia mucho peor, porque los creadores de mercado amplían o retiran el momento en que sienten a un participante grande.

Las pruebas retrospectivas que asumen que puedes transaccionar un tamaño significativo en el punto medio no están modelando criptomonedas. Están modelando una abstracción sin fricción que nunca ha existido. Las curvas de impacto realistas, plataforma por plataforma, no son un refinamiento aquí. Son la diferencia entre una estrategia y una historia.

5. Reflexividad y la ausencia de un ancla

Las acciones tienen fundamentales sobre los cuales discutir. Los flujos de caja, los múltiplos y los balances generales dan un ancla al precio, por suelta que sea. Gran parte de las criptomonedas no tiene un ancla comparable, lo que significa que el precio es impulsado más puramente por la posición, la narrativa y el apalancamiento. El mercado es reflexivo: los precios ascendentes atraen flujos que justifican precios más altos, hasta que el apalancamiento que alimentó el movimiento se convierte en el mecanismo de su reversión.

Para un trader sistemático, esto argumenta a favor de dar más peso a los datos de posición y flujo, que son inusualmente observables en este mercado a través de las tasas de financiamiento, el interés abierto y el movimiento en cadena, y menos peso a cualquier noción de valor justo. La ventaja está en leer el hacinamiento y el apalancamiento, no en estimar un precio intrínseco que puede no existir.

6. Dimensionar cuando la volatilidad es el único input estable

Si la distribución es inestable, las correlaciones dependen del régimen y la liquidez está fragmentada, la única variable que puedes medir con confianza razonable es la volatilidad realizada. Eso hace que la dimensionamiento basado en objetivos de volatilidad no sea solo una preferencia sino casi una necesidad. La dimensionamiento de notional fijo en un activo cuya volatilidad puede cuadruplicarse en un día es una forma de tener razón en la dirección y aún así ser liquidado en el camino.

Las estrategias que he visto compuestos en este mercado comparten una postura conservadora: dimensionan pequeño en relación con lo que permite la prueba retrospectiva, cortan más rápido de lo que se siente cómodo y tratan el apalancamiento como el asesino principal en lugar de como un potenciador de rendimientos. La asimetría es implacable. Puedes estar temprano, ser correcto y aún así haber desaparecido.

En lo que se resume esto

Las criptomonedas recompensan la mentalidad cuantitativa y castigan la transferencia de supuestos cuantitativos. El rigor, el escepticismo hacia las pruebas retrospectivas ordenadas y el respeto por la capacidad se transfieren. La maquinaria específica, los núcleos gaussianos, las correlaciones constantes, los llenados sin fricción y el reloj de riesgo de la campana de cierre, no. Los profesionales que tienen éxito aquí son aquellos que mantuvieron la disciplina y reconstruyeron el modelo. Los que luchan son aquellos que asumieron que un mercado tan diferente podría operarse con herramientas diseñadas para un mercado tan establecido.

Sobre el autor

Giulio M. Occhionero es Jefe de Investigación y Desarrollo Cuantitativo en IRH Global Trading en Abu Dabi, donde dirige el despliegue de estrategias sistemáticas y la investigación cuantitativa en acciones de EE. UU., opciones y activos digitales. Tiene grados en ingeniería nuclear y ha pasado más de dos décadas en finanzas cuantitativas en roles en Italia, Estados Unidos y los Emiratos Árabes Unidos. Escribe regularmente sobre trading sistemático, microestructura del mercado y el lado de ingeniería de la gestión de inversiones.