Objetivo de volatilidad explicado

Los tamaños de posición fijos ignoran las condiciones del mercado. El objetivo de volatilidad ajusta cuánto inviertes según la volatilidad actual del mercado.

La misma estrategia resulta tan aburrida durante los meses tranquilos que te dan ganas de apagarla; y luego, en la semana en que el mercado empieza a moverse con violencia, sufre un drawdown mucho más profundo de lo que sugería la media del backtest. La señal no cambió, cambió el mercado, y el tamaño de cada apuesta que pones siguió siendo el mismo.

Qué es el objetivo de volatilidad

El objetivo de volatilidad consiste en mover el tamaño de posición de forma inversa a la volatilidad realizada del mercado: si la volatilidad está por encima de tu objetivo inviertes menos, si está por debajo inviertes más, hasta un límite.

Una estrategia básica de Tipo A genera una señal de 1.0 (largo) o 0.0 (plano). El runner despliega todo el capital asignado cuando la señal es 1.0. Esto funciona, pero tiene un problema oculto: la estrategia realiza una apuesta del mismo tamaño sin importar si el mercado está tranquilo o caótico.

En un período de baja volatilidad, un movimiento diario del 1% es grande. En un período de alta volatilidad, un movimiento del 1% es ruido. Si tu estrategia entra con el mismo tamaño de posición en ambos entornos, tu riesgo real en dólares oscila drásticamente, y tus drawdowns en períodos volátiles serán mucho mayores de lo que sugiere el promedio de tu backtest.

La fórmula

Blave Agent implementa el objetivo de volatilidad en dos pasos:

Paso 1 — Medir la volatilidad realizada

log_return = log(Close / Close.shift(1))
realized_vol = log_return.rolling(lookback).std() * sqrt(periods_per_year)

Esto calcula la desviación estándar móvil de los retornos logarítmicos y luego la anualiza multiplicándola por sqrt(periods_per_year). El resultado es la volatilidad realizada anualizada, la misma unidad que la volatilidad del ratio de Sharpe.

Valores por defecto: lookback=720 barras, periods_per_year=8760. Están calibrados para una estrategia de intervalo de 1h: 720 barras = 30 días × 24 horas; 8760 = 24 × 365.

Paso 2 — Escalar la señal

scale = (target_vol / realized_vol).clip(upper=vol_cap)
scaled_signal = signal * scale

La señal (1.0 = largo completo) se multiplica por el ratio de volatilidad, limitado a vol_cap. El resultado es un tamaño de posición fraccional.

Valores por defecto: target_vol=0.30 (30% anualizado), vol_cap=2.0 (apalancamiento máximo de 2×).

Ejemplos concretos

Con un 30% de volatilidad realizada, la estrategia opera a tamaño completo. Durante una crisis, cuando la volatilidad realizada se dispara al 90%, la estrategia recorta automáticamente a un tercio de la posición. En un período tranquilo con un 10% de volatilidad, escala hasta el límite de 2×.

Ajustar para diferentes intervalos

Los valores por defecto (lookback=720, periods_per_year=8760) son para una estrategia de 1h. Para otros intervalos, ambos valores deben recalcularse:

Cómo añadirlo a una estrategia

VOL_TARGETING    = True
TARGET_VOL       = 0.30   # 30% annualized target
VOL_CAP          = 2.0    # max 2× leverage
VOL_LOOKBACK     = 720    # bars in lookback window
PERIODS_PER_YEAR = 8760   # for 1h interval

def fetch_data(hdrs):
    from lib.data import fetch_kline
    from lib.strategy import add_realized_vol
    df = fetch_kline(SYMBOL, INTERVAL, START, END, hdrs)
    if VOL_TARGETING:
        add_realized_vol(df, VOL_LOOKBACK, PERIODS_PER_YEAR)
    return df

def compute_signals(df):
    from lib.strategy import apply_vol_scaling
    signal = pd.Series(np.nan, index=df.index)
    # ... your signal logic here ...
    if VOL_TARGETING:
        return apply_vol_scaling(signal, df, TARGET_VOL, VOL_CAP)
    return signal

Ten en cuenta que add_realized_vol debe llamarse en fetch_data (antes de calcular las señales), porque apply_vol_scaling lee df['realized_vol'], que la primera función establece in situ.

El vol_cap: por qué 2× y no más

El límite existe porque el objetivo de volatilidad puede generar un apalancamiento extremo en entornos de volatilidad persistentemente baja. Si la volatilidad realizada cae al 5%, la escala sin límite sería de 6×, tres veces la asignación. Ante un movimiento adverso de un día, esto puede provocar un drawdown catastrófico incluso con una señal fundamentalmente sólida.

El límite por defecto de 2× restringe a la estrategia a desplegar como máximo el doble del capital asignado. Para estrategias en las que quieras evitar cualquier apalancamiento, configura vol_cap=1.0. Esto convierte el objetivo de volatilidad en un dimensionamiento de posición puramente ajustado por volatilidad y sin apalancamiento: el tamaño de la posición solo se reduce en alta volatilidad, nunca se expande más allá del tamaño completo.

Volatilidad objetivo y MDD implícito

Una regla práctica útil: target_vol ≈ MDD aceptable ÷ 2. Esto proviene de la relación empírica entre la volatilidad anualizada y el drawdown máximo en estrategias de seguimiento de tendencia.

Cómo saber si tus parámetros están bien puestos

Lo que el objetivo de volatilidad no va a hacer por ti

• Ajusta el tamaño de la posición, no si la señal es correcta. El escalado multiplica a la señal: cuando la señal se equivoca, solo decide cuánto te equivocas.
• target_vol ≈ MDD aceptable ÷ 2 es una relación empírica observada en estrategias de seguimiento de tendencia, no una garantía. La tabla dice MDD "típico", no máximo.
• La volatilidad realizada se calcula con las últimas lookback barras: cuanto más larga es la ventana, más estable es la estimación y más lenta su reacción; cuanto más corta, más se pasa de frenada ante un pico puntual. Ninguna de las dos te avisa por adelantado de que la volatilidad va a saltar.