📊 Guía Completa de Volatilidades Financieras
Todo lo que necesitas saber sobre volatilidad histórica, realizada, implícita y condicional
🎯 Lo que aprenderás en este artículo
La volatilidad es el santo grial de las finanzas cuantitativas. Dominar sus diferentes formas te dará una ventaja competitiva enorme. Cubriremos desde la volatilidad histórica básica hasta modelos GARCH avanzados, pasando por el famoso VIX y sus variantes.
🔍 1. Volatilidad Histórica: La Base de Todo
La volatilidad histórica es la más simple de calcular pero también la más usada. Mide qué tan "loco" se ha comportado un activo en el pasado.
σ = √(252) × √(Σ(Rt - μ)² / (n-1))
🔧 Detalles Técnicos Importantes
- 252: Días de trading típicos en un año
- Rt: Retorno logarítmico del día t
- μ: Media de retornos (a menudo cercana a 0)
- Ventana típica: 20-30 días para trading, 252 días para análisis anual
Problemas de la Volatilidad Histórica
Aunque es útil, tiene limitaciones serias:
✅ Ventajas
- Fácil de calcular
- Intuitiva
- Universalmente usada
- Buena para comparaciones
❌ Limitaciones
- Asume retornos normales
- No captura clustering
- Retrospectiva (backward-looking)
- Sensible a outliers
⚡ 2. Volatilidad Realizada de Yang-Zhang: El Upgrade Necesario
Los académicos Yang y Zhang desarrollaron un estimador que usa precios de apertura, máximo, mínimo y cierre. Es más eficiente que la volatilidad histórica tradicional.
σ²_YZ = σ²_O + k×σ²_C + (1-k)×σ²_RS
Donde:
• σ²_O = volatilidad overnight
• σ²_C = volatilidad close-to-close
• σ²_RS = volatilidad Rogers-Satchell
🌙 Componente Overnight
Captura gaps entre cierre y apertura. Especialmente importante para activos que tradean 24/7 o en mercados con noticias después del cierre.
📊 Componente Intradía
Usa la información de máximos y mínimos para estimar mejor la volatilidad durante la sesión. Más información = mejor estimación.
⚖️ Factor de Peso (k)
Optimiza la combinación entre componentes. Típicamente k ≈ 0.34, pero puede ajustarse por mercado y activo.
• Más información: Usa 4 precios vs 2 de la vol histórica
• Menos sesgado: No asume drift zero
• Mayor eficiencia: Menor error estándar en la estimación
• Robustez: Maneja mejor gaps y discontinuidades
🩸 3. Índice Ulcer: Cuando el Drawdown Duele
El Índice Ulcer no es técnicamente volatilidad, pero mide algo más importante para muchos inversores: el dolor de las pérdidas persistentes.
UI = √(Σ(DDi)² / n)
Donde DDi = Drawdown del día i desde máximo histórico
🎭 ¿Cuándo usar Ulcer vs Volatilidad Tradicional?
Usa Ulcer Index cuando:
- Te importa más la magnitud de pérdidas que la variabilidad general
- Evalúas estrategias long-only (no short)
- Quieres medir "dolor psicológico" del inversor
- Comparas estrategias de momentum vs mean reversion
Mantente con volatilidad tradicional cuando:
- Necesitas simetría (subidas y bajadas importan igual)
- Haces hedging con derivados
- Modelas distribuciones de retornos
- Calculas Value at Risk (VaR)
🔮 4. Volatilidad Implícita: El Crystal Ball del Mercado
La volatilidad implícita es la que está "baked in" en los precios de las opciones. Es forward-looking y refleja las expectativas del mercado.
La Familia VIX: Más Allá del "Fear Index"
📊 Comparativa de Índices VIX
| Índice | Plazo | Uso Principal | Características |
|---|---|---|---|
| VIX9D | 9 días | Trading de muy corto plazo | Más volátil, reacciona rápido a eventos |
| VIX | 30 días | Medida estándar de miedo | Balance entre reactividad y estabilidad |
| VIX3M | 3 meses | Planificación trimestral | Más suave, mejor para hedging estructural |
| VIX6M | 6 meses | Gestión de riesgo a largo plazo | Más estable, menos ruido de mercado |
🎢 Backwardation vs Contango: La Estructura Temporal de la Volatilidad
📈 Contango Normal (Mercados Tranquilos)
VIX9D < VIX < VIX3M < VIX6M
La volatilidad aumenta con el tiempo. Interpretación: "Las cosas están bien ahora, pero quién sabe en el futuro". Los traders cobran prima por incertidumbre a largo plazo.
📉 Backwardation de Crisis (Mercados en Pánico)
VIX9D > VIX > VIX3M > VIX6M
La volatilidad disminuye con el tiempo. Interpretación: "¡Ahora es un desastre, pero se calmará!". El mercado espera que la crisis actual sea temporal.
💡 Estrategias según Estructura VIX
En Contango Extremo (VIX6M/VIX > 1.2):
- Vende volatilidad a largo plazo (short VIX3M/VIX6M)
- Strategies de carry en volatilidad
- Aumenta exposición a activos de riesgo
En Backwardation (VIX9D/VIX > 1.1):
- Compra protección a corto plazo
- Reduce exposición a riesgo
- Prepárate para reversión a la media
🧠 5. Volatilidad Condicional: Modelos que Aprenden
Los modelos de volatilidad condicional reconocen que la volatilidad cambia con el tiempo y que períodos de alta volatilidad tienden a agruparse (clustering).
HAR: Heterogeneous Autoregressive
RV_t = β₀ + β₁×RV_{t-1} + β₂×RV^w_{t-1} + β₃×RV^m_{t-1} + ε_t
Donde:
• RV_t = Volatilidad realizada del día t
• RV^w = Promedio semanal (5 días)
• RV^m = Promedio mensual (22 días)
📊 Modelo HAR
La belleza de la simplicidad
✅ Pros
- Muy fácil de implementar
- Interpretación intuitiva
- Buen performance out-of-sample
- Captura memoria larga
❌ Contras
- Lineal (no asimetrías)
- No captura efectos leverage
- Asume distribución normal
GARCH: El Clásico Inmortal
r_t = μ + ε_t
ε_t = σ_t × z_t
σ²_t = ω + α×ε²_{t-1} + β×σ²_{t-1}
Donde z_t ~ N(0,1)
🏛️ GARCH Tradicional
El gold standard desde 1986
✅ Pros
- Teoría bien establecida
- Captura clustering
- Fácil de estimar
- Base para otros modelos
❌ Contras
- Simétrico (subidas = bajadas)
- No leverage effect
- Restricciones en parámetros
GJR-GARCH: La Asimetría Importa
σ²_t = ω + α×ε²_{t-1} + γ×ε²_{t-1}×I_{t-1} + β×σ²_{t-1}
Donde I_{t-1} = 1 si ε_{t-1} < 0, sino 0
⚖️ GJR-GARCH
Bad news travels faster
✅ Pros
- Captura leverage effect
- Más realista para equities
- Mejor forecasting
- Asimetría incorporated
❌ Contras
🎯 ¿Qué modelo elegir en la práctica?
- Para forex: GARCH estándar (efectos leverage menores)
- Para acciones: GJR-GARCH (leverage effect importante)
- Para trading alta frecuencia: HAR (simplicidad y velocidad)
- Para research académico: GJR-GARCH con distribuciones t
- Para explicar a management: HAR (interpretación simple)
🎯 Aplicaciones Prácticas: Poniendo Todo Junto
1. Construcción de un Sistema de Volatilidad Robusto
🏗️ Framework Completo de Volatilidad
- Nivel 1 - Básico: Volatilidad histórica (20d rolling)
- Nivel 2 - Mejorado: Yang-Zhang realizada
- Nivel 3 - Inteligente: Combine HAR para forecast
- Nivel 4 - Profesional: GJR-GARCH para distribuciones
- Nivel 5 - Elite: Volatilidad implícita como check
2. Señales de Trading Basadas en Volatilidad
📈 Estrategias por Régimen de Volatilidad
Régimen de Baja Volatilidad (VIX < 15):
- Short volatilidad (VIX puts, volatility selling)
- Long carry trades y risk parity
- Increase position sizing
Régimen de Volatilidad Media (15 < VIX < 25):
- Normal risk management
- Focus en stock picking vs market timing
- Standard position sizing
Régimen de Alta Volatilidad (VIX > 25):
- Long volatilidad y defensive assets
- Reduce position sizing
- Focus en mean reversion strategies
3. Risk Management Avanzado
VaR_t = μ_forecast + σ_{t+1|t} × z_α
Donde σ_{t+1|t} viene del modelo GJR-GARCH
🔑 El Takeaway Fundamental
No existe "la mejor" medida de volatilidad. Cada una tiene su lugar:
- Yang-Zhang: Para estimación histórica precisa
- Ulcer Index: Para medir dolor real del inversor
- VIX Family: Para entender expectativas del mercado
- HAR: Para forecasting simple y robusto
- GJR-GARCH: Para modelado completo de distribuciones
📚 Próximos Pasos en tu Journey Cuantitativo
Dominar la volatilidad es solo el comienzo. En próximos artículos exploraremos:
- "Correlaciones Dinámicas con DCC-GARCH" - Cuando las correlaciones explotan en crisis
- "Value at Risk: Más Allá de la Distribución Normal" - VaR con fat tails y extreme value theory
- "Hedging con Volatilidad: VIX Futures y ETFs" - Implementación práctica de estrategias
- "Machine Learning para Volatility Forecasting" - LSTM, Random Forests y ensemble methods
"En finanzas, la volatilidad no es solo una estadística - es la manifestación matemática del miedo, la codicia y la incertidumbre humana. Quien la entiende, entiende los mercados."