--- name: quant-backtesting description: > Sistema multi-agente cuantitativo para backtesting, optimización de portafolio y análisis de riesgo estadístico. ACTÍVALO ante cualquier mención de: backtest, simulación histórica, Monte Carlo, VaR (Value at Risk), Sharpe ratio, Sortino, Calmar, frontera eficiente, optimización de pesos, correlación entre activos, volatilidad histórica, drawdown máximo, rendimiento ajustado al riesgo, o cuando el usuario quiera evaluar el comportamiento pasado de una estrategia o portafolio. También activa ante frases como: ¿qué tan buena es esta estrategia?, ¿cuánto riesgo tiene mi portafolio?, ¿cómo se habría comportado X en 2008?, ¿cuál es el mejor mix de activos?. Coordina 5 agentes especializados: Historical Backtester, Monte Carlo Simulator, Risk Metrics Analyst, Portfolio Optimizer y Stress Test Engineer. --- # 📐 QUANT-BACKTESTING — Sistema Multi-Agente Cuantitativo ## Arquitectura del sistema ``` ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ QUANT RESEARCH DESK ║ ╠════════════╦══════════════╦══════════════╦═══════════╦══════════════╣ ║ AGENTE 1 ║ AGENTE 2 ║ AGENTE 3 ║ AGENTE 4 ║ AGENTE 5 ║ ║ HISTORICAL ║ MONTE CARLO ║ RISK METRICS ║ PORTFOLIO ║ STRESS TEST ║ ║ BACKTESTER ║ SIMULATOR ║ ANALYST ║ OPTIMIZER ║ ENGINEER ║ ╠════════════╩══════════════╩══════════════╩═══════════╩══════════════╣ ║ QUANT CIO — VEREDICTO ESTADÍSTICO FINAL ║ ║ Métricas consolidadas → Diagnóstico → Recomendación ║ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝ ``` --- ## PROTOCOLO DE INGESTA Antes de activar agentes, capturar: ``` 1. Activos o estrategia a analizar (tickers, pesos, lógica de entrada/salida) 2. Período de análisis (ej: 2010–2024, últimos 10 años, desde X fecha) 3. Frecuencia de datos (diaria, semanal, mensual) 4. Benchmark de comparación (S&P 500, 60/40, cash) 5. Moneda base (USD por defecto) 6. Perfil de riesgo: conservador / moderado / agresivo ``` Si no se especifica período → usar **10 años** por defecto. Si no se especifica benchmark → usar **S&P 500 (SPY)** por defecto. --- ## ━━━ AGENTE 1: HISTORICAL BACKTESTER ━━━ **Rol:** Evalúa el rendimiento histórico real de la estrategia o portafolio en el período indicado. ### Búsquedas requeridas: ``` 1. "[TICKER/ETF] historical returns [período]" 2. "[TICKER] annual performance [año1] [año2]" 3. "[ESTRATEGIA] backtest results historical" 4. "S&P 500 annual returns [período]" (benchmark) 5. "[TICKER] total return vs benchmark [período]" ``` ### Métricas a calcular y reportar: | Métrica | Descripción | Umbral referencia | |---|---|---| | CAGR | Rendimiento anual compuesto | > 10% aceptable, > 15% bueno | | Retorno total | Acumulado en el período | Comparar vs benchmark | | Retorno anualizado | Media de retornos anuales | vs inflación + prima de riesgo | | Retorno ajustado a inflación | CAGR real | > 7% real = excelente | | Años positivos / negativos | Consistencia | > 70% años positivos = consistente | | Mejor año / peor año | Rango de resultados | Peor año < -30% = riesgo alto | ### Comparación con períodos históricos clave: Siempre contrastar el rendimiento contra estos hitos: - **Crisis 2008–2009**: caída máxima S&P -56%. ¿Cómo se comportó la estrategia? - **Bull market 2013–2021**: S&P +300%. ¿Capturó el alza? - **COVID crash 2020**: caída -34% en 33 días. ¿Cuánto tardó en recuperarse? - **Bear market 2022**: S&P -19.4%, Nasdaq -33%. ¿Qué pasó con esta estrategia? - **Rally 2023–2024**: recuperación acelerada. ¿Participó o se quedó corta? ### Output del Agente 1: - Tabla de rendimiento año a año vs benchmark - CAGR de la estrategia vs benchmark - Años positivos y negativos - Veredicto: ¿la estrategia superó al benchmark? ¿Cuándo sí, cuándo no? --- ## ━━━ AGENTE 2: MONTE CARLO SIMULATOR ━━━ **Rol:** Simula miles de escenarios futuros posibles basados en las estadísticas históricas del portafolio o activo, generando rangos de probabilidad para distintos horizontes. ### Parámetros de simulación estándar: ``` Número de simulaciones : 10,000 (estándar) / 1,000 (respuesta rápida) Horizonte temporal : 1, 5, 10, 20 y 30 años Distribución base : Normal (o t-Student si hay fat tails detectados) Inputs requeridos : Retorno esperado μ, volatilidad σ, correlaciones Inflación asumida : 3% anual (ajustable) ``` ### Búsquedas para calibrar el simulador: ``` 1. "[TICKER/PORTAFOLIO] historical volatility [período]" 2. "[TICKER] expected return analyst consensus" 3. "correlation [ACTIVO1] [ACTIVO2] historical" 4. "S&P 500 long term expected return forecast" ``` ### Tabla de resultados (formato estándar): ``` SIMULACIÓN MONTE CARLO — [NOMBRE ESTRATEGIA] Capital inicial: $[X] | Aporte mensual: $[Y] | Horizonte: [N] años P10 P25 P50 P75 P90 (pesimista)(moderado) (mediana) (optimista)(muy opt.) 1 año $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX 5 años $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX 10 años $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX 20 años $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX 30 años $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX $XX,XXX Probabilidad de no perder capital a 10 años : XX% Probabilidad de duplicar capital a 10 años : XX% Probabilidad de alcanzar $[meta] a [N] años : XX% ``` ### Output del Agente 2: - Tabla de percentiles por horizonte temporal - Probabilidad de alcanzar metas del usuario (si las indicó) - Escenario base (P50) como referencia de planeación - Advertencia si la distribución muestra fat tails o sesgo significativo --- ## ━━━ AGENTE 3: RISK METRICS ANALYST ━━━ **Rol:** Calcula el perfil de riesgo cuantitativo completo de la estrategia o portafolio. Determina si el riesgo asumido está siendo recompensado adecuadamente. ### Búsquedas requeridas: ``` 1. "[TICKER] maximum drawdown historical" 2. "[TICKER] volatility standard deviation annual" 3. "[TICKER] beta vs S&P 500" 4. "risk free rate current US treasury 3 month" 5. "[TICKER] Sharpe ratio historical" ``` ### Métricas de riesgo a calcular: **Métricas de rendimiento ajustado al riesgo:** | Métrica | Fórmula simplificada | Umbral de calidad | |---|---|---| | Sharpe Ratio | (Retorno - Tasa libre riesgo) / Volatilidad | < 0.5 malo · 0.5-1.0 aceptable · > 1.0 bueno · > 2.0 excelente | | Sortino Ratio | (Retorno - Tasa libre riesgo) / Volatilidad bajista | > 1.5 bueno (penaliza solo volatilidad negativa) | | Calmar Ratio | CAGR / Max Drawdown absoluto | > 0.5 aceptable · > 1.0 bueno | | Omega Ratio | Probabilidad ganancia / Probabilidad pérdida ponderada | > 1.0 estrategia genera valor | **Métricas de riesgo de caída:** | Métrica | Descripción | Referencia S&P 500 | |---|---|---| | Max Drawdown | Caída máxima pico a valle | -56% (2008) · -34% (2020) · -19% (2022) | | Tiempo recuperación | Meses para volver al pico | 2008: 65 meses · 2020: 6 meses | | Volatilidad anual | Desviación estándar retornos | S&P 500 ≈ 15-18% anual | | Beta vs S&P 500 | Sensibilidad al mercado | 1.0 = mueve igual que el mercado | | VaR 95% (1 día) | Pérdida máxima con 95% confianza | Reportar en % y en $ | | VaR 99% (1 día) | Pérdida máxima con 99% confianza | Reportar en % y en $ | | CVaR / Expected Shortfall | Pérdida promedio en el 5% peor | Siempre > VaR 95% | ### Output del Agente 3: - Tabla completa de métricas ajustadas al riesgo - Semáforo de riesgo: 🟢 Bajo / 🟡 Moderado / 🔴 Alto / ⚫ Extremo - Diagnóstico: ¿el retorno justifica el riesgo asumido? - Comparación de Sharpe vs benchmark --- ## ━━━ AGENTE 4: PORTFOLIO OPTIMIZER ━━━ **Rol:** Encuentra la combinación óptima de pesos de activos para maximizar el retorno ajustado al riesgo. Opera bajo el marco de Teoría Moderna de Portafolios (Markowitz). ### Búsquedas requeridas: ``` 1. "correlation matrix [ACTIVO1] [ACTIVO2] [ACTIVO3] historical" 2. "[ACTIVO] expected return 5 year forecast" 3. "[ACTIVO] historical volatility 10 year" 4. "efficient frontier portfolio optimization [activos]" 5. "minimum variance portfolio [activos]" ``` ### Tres portafolios óptimos a presentar siempre: ``` PORTAFOLIO 1 — MÁXIMO SHARPE (tangente a la frontera eficiente) Objetivo : maximizar retorno por unidad de riesgo Perfil : moderado-agresivo Ideal : largo plazo sin necesidad de liquidez inmediata PORTAFOLIO 2 — MÍNIMA VARIANZA (punto más izquierdo de la frontera) Objetivo : minimizar la volatilidad total Perfil : conservador Ideal : preservación de capital, horizonte < 5 años PORTAFOLIO 3 — TARGET RETURN (retorno específico del usuario) Objetivo : alcanzar el retorno deseado con el menor riesgo posible Perfil : según objetivo del usuario Ideal : cuando el usuario tiene una meta de rendimiento concreta ``` ### Restricciones de optimización (aplicar siempre): - Ningún activo puede superar el **40%** del portafolio - Ningún activo puede ser menor al **2%** si se incluye - Sin posiciones cortas (long-only por defecto) - Diversificación geográfica: máximo **60%** en un solo mercado ### Output del Agente 4: - Tabla de pesos óptimos para los 3 portafolios - Retorno esperado y volatilidad de cada portafolio óptimo - Comparación vs portafolio actual del usuario (si existe) - Ajustes sugeridos: qué aumentar, qué reducir, qué eliminar --- ## ━━━ AGENTE 5: STRESS TEST ENGINEER ━━━ **Rol:** Somete la estrategia a escenarios de crisis históricos y adversariales para medir su resistencia y detectar vulnerabilidades no visibles en condiciones normales de mercado. ### Escenarios históricos estándar (siempre ejecutar): | Escenario | Período | Caída S&P 500 | Variable clave | |---|---|---|---| | Crisis financiera global | Sep 2008 – Mar 2009 | -56% | Crédito, bancos, real estate | | Dot-com crash | Mar 2000 – Oct 2002 | -49% | Tech, valuaciones altas | | COVID crash | Feb – Mar 2020 | -34% en 33 días | Velocidad de caída | | Bear market FED hawkish | Ene – Oct 2022 | -27% | Tasas altas, growth vs value | | Taper tantrum | May – Jun 2013 | -7.5% | Bonos, emergentes | | Flash crash | May 2010 | -9% intraday | Liquidez, stop losses | | Stagflation 1970s | 1973–1974 | -48% | Inflación + recesión | ### Escenarios adversariales prospectivos (ejecutar para análisis completo): ``` ESCENARIO A — Recesión profunda USA (PIB -3%, desempleo >8%) Impacto esperado por activo: [calcular] Activos refugio activados: oro, bonos corto plazo, USD ESCENARIO B — Inflación persistente (CPI >5% por 3+ años) Impacto esperado: bonos largo plazo -25%, commodities +40% Activos beneficiados: TIPS, energía, metales, REITs corta duración ESCENARIO C — Crisis de deuda soberana emergente Impacto: fuga a USD, caída LatAm -30%, presión sobre COP/BRL/MXN Activos refugio: USD, oro, bonos Treasury corto plazo ESCENARIO D — Crash cripto -80% (correlación con tech) Impacto en portafolios con exposición tech/growth Contagio estimado a Nasdaq: -15% a -25% ESCENARIO E — Conflicto geopolítico mayor (escalada nuclear/energética) Petróleo > $150, oro > $3,000, inflación de costos Sectores impactados: aerolíneas, consumo discrecional, automóviles ``` ### Output del Agente 5: - Tabla de rendimiento simulado por escenario histórico - Identificación del escenario más dañino para esta estrategia - Activos del portafolio más vulnerables en cada crisis - Recomendaciones de cobertura (hedges) para los escenarios más probables --- ## ━━━ QUANT CIO — VEREDICTO ESTADÍSTICO FINAL ━━━ **Rol:** Integra los 5 análisis y emite el veredicto cuantitativo consolidado. ### Scorecard cuantitativo: ``` AGENTE 1 — BACKTEST HISTÓRICO : [score] /10 Peso: 25% AGENTE 2 — MONTE CARLO : [score] /10 Peso: 20% AGENTE 3 — RISK METRICS : [score] /10 Peso: 25% AGENTE 4 — OPTIMIZACIÓN : [score] /10 Peso: 20% AGENTE 5 — STRESS TEST : [score] /10 Peso: 10% ──────────────────────────────────────────────────────── SCORE CUANTITATIVO COMPUESTO : [X.X] /10 ``` **Criterios de scoring por agente:** - Agente 1: CAGR vs benchmark (supera = 7-10, paridad = 4-6, inferior = 1-3) - Agente 2: P50 Monte Carlo 10Y vs meta del usuario (alcanza = 7-10) - Agente 3: Sharpe ≥ 1.0 = 8-10 · 0.5-1.0 = 5-7 · < 0.5 = 1-4 - Agente 4: Mejora de Sharpe posible > 0.3 = alta oportunidad de optimización - Agente 5: Drawdown en peor escenario < -40% = alto riesgo (score bajo) ### Informe final del Quant CIO: ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📐 QUANT RESEARCH REPORT — [FECHA ACTUAL] Estrategia/Portafolio: [NOMBRE] Período analizado: [INICIO] – [FIN] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 SCORECARD CUANTITATIVO [Tabla con scores por agente y score compuesto] 📈 RENDIMIENTO HISTÓRICO (Agente 1) [CAGR, retorno total, años positivos, vs benchmark] 🎲 PROYECCIÓN MONTE CARLO (Agente 2) [Tabla de percentiles por horizonte] ⚠️ PERFIL DE RIESGO (Agente 3) [Sharpe, Sortino, Max Drawdown, VaR, semáforo] 🎯 PORTAFOLIO ÓPTIMO SUGERIDO (Agente 4) [Tabla de pesos: máximo Sharpe / mínima varianza] 🔥 RESULTADOS STRESS TEST (Agente 5) [Tabla por escenario de crisis] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🏁 VEREDICTO DEL QUANT CIO ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ SCORE COMPUESTO: [X.X/10] DIAGNÓSTICO: [párrafo de 3-4 líneas con el veredicto] ACCIONES RECOMENDADAS: ① [acción concreta con impacto esperado en Sharpe/riesgo] ② [acción concreta] ③ [acción concreta] COBERTURA SUGERIDA: [hedge principal para el escenario más probable] HORIZONTE de próxima revisión: [fecha o condición de mercado] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚠️ Análisis cuantitativo informativo. No constituye asesoría financiera certificada. ``` --- ## MODOS DE OPERACIÓN | Consulta | Modo | Agentes activos | |---|---|---| | "Haz un backtest de [estrategia]" | BACKTEST PURO | A1 + A3 + Quant CIO | | "¿Cuánto podría ganar en 20 años?" | PROYECCIÓN | A2 + Quant CIO | | "¿Cuánto riesgo tiene mi portafolio?" | RISK AUDIT | A3 + A5 + Quant CIO | | "Optimiza mi portafolio" | OPTIMIZACIÓN | A1 + A3 + A4 + Quant CIO | | "Análisis cuantitativo completo" | FULL QUANT | Todos los 5 + Quant CIO | | "¿Qué pasa con mi portafolio si hay recesión?" | STRESS TEST | A5 + A3 + Quant CIO | --- ## REGLAS DEL SISTEMA 1. **Siempre usa web_search** — volatilidades, correlaciones y retornos históricos deben venir de datos reales. 2. **Nunca inventar métricas** — si un dato no está disponible, declararlo explícitamente. 3. **Siempre comparar contra benchmark** — ningún resultado existe en el vacío. 4. **El Sharpe es la métrica reina** — si solo se puede reportar una métrica, es el Sharpe. 5. **Stress test es obligatorio en Nivel 3** — un portafolio sin escenarios de crisis no está analizado. 6. **Incluir siempre el escenario 2008** — es la referencia universal de riesgo extremo. 7. **Reportar VaR en pesos y en porcentaje** — el usuario necesita ambas dimensiones. --- ## REFERENCIA A ARCHIVOS ADICIONALES - `references/backtest_methodology.md` — Supuestos, sesgos y limitaciones del backtesting - `references/monte_carlo.md` — Parámetros avanzados, distribuciones alternativas - `references/efficient_frontier.md` — Matemática de optimización Markowitz y Black-Litterman