Machine learning applied to active fixed-income portfolio management: a Lasso logit approach

El uso de métodos cuantitativos es fundamental en la gestión de carteras de inversores institucionales. En la última década, se han realizado diversos estudios empíricos que emplean modelos probabilísticos o de clasificación para predecir los rendimientos del mercado de valores, modelar calificaciones de riesgo y probabilidades de incumplimiento de bonos, así como pronosticar la curva de rendimientos. Sin embargo, existe una escasa investigación sobre la aplicación de estos modelos en la gestión activa de renta fija. Este documento busca abordar esta brecha al comparar un algoritmo de aprendizaje automático, la regresión logística Lasso, con una estrategia de inversión pasiva (comprar y mantener) en la construcción de un modelo de gestión de duración para carteras de bonos gubernamentales, con enfoque específico en los bonos del Tesoro de Estados Unidos. Además, se propone un procedimiento de dos pasos, junto con un promedio simple entre variables de características estadísticas similares, con el objetivo de minimizar el posible sobreajuste de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. Asimismo, se introduce un método para seleccionar umbrales que conviertan probabilidades en señales basadas en distribuciones de probabilidad condicional. Se utiliza un amplio conjunto de variables financieras y económicas para obtener una señal de duración y se comparan otras estrategias de inversión. Como resultado, la mayoría de las variables seleccionadas por el modelo están relacionadas con flujos financieros y fundamentos económicos, aunque los parámetros no parecen ser estables a lo largo del tiempo, lo que sugiere que la relevancia de las variables es dinámica y se requiere una evaluación continua del modelo. Además, el modelo logra un exceso de retorno estadísticamente significativo en comparación con la estrategia pasiva. Estos resultados respaldan la inclusión de herramientas cuantitativas en el proceso de gestión activa de carteras para inversores institucionales, con especial atención en el posible ...