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Riesgo de momentum crash — gap crítico en la estrategia recomendada

Este análisis actualiza analysis/recommended-strategy-for-user. La estrategia momentum propuesta tiene un riesgo de cola documentado (Daniel-Moskowitz 2016) que puede borrar 30-50% del portfolio en semanas durante bear-market recoveries. Protección obligatoria: volatility scaling + bear market filter.

El fenómeno

Momentum strategies tienen crashes infrecuentes pero persistentes durante transiciones bear → bull (market rebounds tras declines + vol alta). Ejemplos históricos:

  • Q2 2009 (post-GFC recovery): momentum long-short perdió ~79% en marzo-abril.
  • March-April 2020 (COVID recovery): similar patrón.
  • 1932, 2001 recoveries con pérdidas agudas documentadas.

Por qué sucede

Los loser stocks (worst-performing del período de ranking) tienen beta asimétrica:

  • En bear markets normales: losers siguen bajando (momentum funciona).
  • En bear-to-bull rebounds: losers (especialmente high-beta, oversold) suben desproporcionadamente.
  • Long winners / short losers → los winners suben moderadamente, los losers rebotan 50-100% → strat pierde en ambos lados.

Magnitudes — long-short momentum (worst case)

Métrica Raw Vol-scaled
Worst 1-month return -78.96% -28.40%
Max drawdown -96.69% -45.20%

Estos son números que borran fondos. El vol scaling (Barroso-Santa-Clara 2015) reduce materialmente pero no elimina.

Aplicación al user: long-only

El user opera long-only top 10 S&P500 por composite score, NO long-short. Eso cambia la exposición:

  • Upside no afectado (no shorts).
  • Downside reducido: worst case es -100% del capital (teórico), típicamente -30 a -50% en los crashes históricos para portfolios long-only concentrados.

Pero el problema sigue existiendo: en bear recoveries, los top-momentum stocks subperforman al mercado porque el mercado está siendo liderado por los previos losers. El portfolio momentum mostrará drawdown relativo vs SPY justamente cuando SPY se está recuperando.

Protecciones obligatorias (updates al diseño)

1. Volatility targeting (Barroso-Santa-Clara style)

  • Calcular realized vol del portfolio en past 6 meses.
  • Target: 12-15% anualizada (standard para retail).
  • Formula: position_size_scaler = target_vol / realized_vol.
  • Si realized vol = 30% → scaler 0.4 → posiciones a 40% de su tamaño default.

Esto automáticamente reduce exposure cuando el mercado se vuelve turbulento.

2. Bear market filter

Filter simple sobre el mercado:

  • Trend filter: si SPY está >5% debajo de 200-day MA → no abrir nuevas posiciones, mantener existentes con stops tight.
  • VIX filter: si VIX >30 → scalar posiciones a 50%. Si VIX >40 → full cash.

3. Dynamic sizing (Daniel-Moskowitz style, avanzado)

Para versiones post-MVP:

  • Estimar expected return del portfolio condicional a state del mercado.
  • Estimar expected variance.
  • Sizing: weight ∝ E[return] / E[variance].
  • En panic states, E[return] bajo + E[variance] alta → weight near zero.

Esto duplica el Sharpe vs static según el paper. Pero requiere estimar forecasts robustamente — alto risk de overfitting.

4. Kill switch mensual reforzado

  • Si drawdown mensual del portfolio > 15% → auto-cut exposure 50%.
  • Si drawdown mensual > 25% → pausa 2 meses (wait for dust to settle).
  • Estos son por encima del drawdown total del experimento (25% = kill).

5. Hedge parcial con value tilt

El composite score ya incluye value (0.2 weight). Value tiende a outperform momentum en bear recoveries — parcialmente hedgea el crash risk. Considerar aumentar value weight (0.3 o 0.4) en regímenes de alta volatilidad.

Impact sobre el backtest plan

El plan de concepts/backtest-methodology debe incluir:

  1. Test especial de performance en los 3 peores crashes identificados (2009, 2020, 2001).
  2. Comparación con vs sin vol scaling.
  3. Stress test con VIX >40 forzado.
  4. Rolling Sharpe por ventana de 1 año — mostrar si hay períodos <0.

Actualización al documento de estrategia

Ver analysis/recommended-strategy-for-user — requiere update para incluir vol targeting + bear filter como elementos no opcionales del sistema.

Gaps

  • Implementación exacta de la fórmula dynamic sizing del Daniel-Moskowitz — requiere leer el paper.
  • Backtest empírico de long-only momentum + vol scaling sobre S&P500 2007-2026 con el cost model de RACIONAL.
  • Si el 200-day MA filter sobre SPY es suficiente o si necesita indicators más sofisticados (breadth, yield curve).
  • Interactions: value + momentum combinados reducen crash risk o lo amplifican en distintos regímenes?

Relaciones