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En este video, Mohak Pachisia, Quant Senior en QuantInsti, presenta una perspectiva más profunda sobre el reequilibrio de carteras desde un enfoque cuantitativo. Explica la razón detrás del reequilibrio y cómo aplicarlo de manera efectiva utilizando Python.
Este video es ideal para traders, inversores y analistas financieros que desean ir más allá de los métodos de texto y aplicar decisiones de reequilibrio en carteras reales.
Mohak se basa en la experiencia del mundo real para mostrar que el reequilibrio es estratégico. Es una herramienta poderosa que moldea el riesgo, el retorno y la capacidad de respuesta a las condiciones del mercado, y cuando se hace de manera reflexiva, puede redefinir cómo se desempeña una cartera a lo largo del tiempo.
No es solo una discusión teórica. Es un recorrido práctico y basado en datos que incluye codificación, lógica y evaluación de estrategias.
Lo que aprenderás
El verdadero propósito del reequilibrio de carteras
Cómo el reequilibrio impacta el rendimiento y el riesgo de la cartera
Implementación de flujos de trabajo de reequilibrio en Python
Sobre el ponente
Mohak Pachisia es Investigador Cuantitativo Senior en QuantInsti, especializado en desarrollo de estrategias de trading, modelado financiero e investigación cuantitativa. Antes de unirse a QuantInsti, trabajó en la división de Soluciones de Riesgo y Cuantitativas en Evalueserve, donde también lideró la función de aprendizaje y desarrollo para el equipo Cuantitativo.
Mohak es un exalumno de EPAT y ha aprobado todos los niveles del programa de Técnico de Mercado Certificado (CMT) y dos niveles del programa CFA. Actualmente está cursando el Certificado en Finanzas Cuantitativas (CQF). También ha consultado para organizaciones como Upstox, Motilal Oswal, Spider Software y TradeSmart. Su experiencia radica en simplificar problemas cuantitativos complejos y convertirlos en estrategias estructuradas y ejecutables.
Aprende más con EPAT y Quantra
EPAT de QuantInsti es una certificación reconocida a nivel mundial para profesionales que buscan construir o avanzar en sus carreras en trading algorítmico y finanzas cuantitativas. El plan de estudios cubre Python, estadísticas, aprendizaje automático, diseño de estrategias de trading y gestión de riesgos. Los participantes reciben mentoría de expertos de la industria y acceso de por vida a recursos de aprendizaje.
Quantra es la plataforma de aprendizaje interactivo y autodidacta de QuantInsti que cubre temas como estrategias de trading, optimización de carteras, trading de opciones, estrategias basadas en volatilidad y backtesting. La plataforma está diseñada tanto para principiantes como para aprendices avanzados que desean desarrollar habilidades prácticas rápidamente.
Capítulos
00:00 – Introducción: Lo que la mayoría de los tutoriales omiten
01:40 – Lo que realmente significa el reequilibrio de carteras
03:30 – Reequilibrio basado en calendario vs Reequilibrio basado en umbrales
07:50 – El problema con el reequilibrio frecuente
09:10 – Asignación basada en volatilidad explicada
13:20 – Demostración de código en Python
16:45 – Frecuencia óptima de reequilibrio
19:00 – Evaluación del rendimiento del reequilibrio
21:00 – Resumen final y puntos clave
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