<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Risk management on Thetabruv</title><link>https://thetabruv.com/es/docs/risk-management/</link><description>Recent content in Risk management on Thetabruv</description><generator>Hugo</generator><language>es-ES</language><atom:link href="https://thetabruv.com/es/docs/risk-management/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Medidas de riesgo</title><link>https://thetabruv.com/es/docs/risk-management/misure-di-rischio/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://thetabruv.com/es/docs/risk-management/misure-di-rischio/</guid><description>&lt;h1 id="medidas-de-riesgo"&gt;Medidas de riesgo&lt;a class="anchor" href="#medidas-de-riesgo"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Hay un hecho incómodo en el centro de esta página: las métricas de riesgo más usadas del mundo — volatilidad, Sharpe ratio, Information Ratio — son sistemáticamente generosas con las estrategias de &lt;em&gt;volatility selling&lt;/em&gt;. No un poco generosas: clamorosamente. Una estrategia &lt;em&gt;short vol&lt;/em&gt; bien construida exhibe números que ningún gestor tradicional puede soñar, y esos números son a la vez verdaderos y engañosos. Entender por qué es el prerrequisito para no enamorarse del propio track record. Procedo por capas: primero las métricas de dispersión, luego las de cola y por último las operativas.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Tail risk</title><link>https://thetabruv.com/es/docs/risk-management/tail-risk/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://thetabruv.com/es/docs/risk-management/tail-risk/</guid><description>&lt;h1 id="tail-risk"&gt;Tail risk&lt;a class="anchor" href="#tail-risk"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;El 19 de octubre de 1987 el S&amp;amp;P 500 perdió el 20,5% en una sesión. Con la volatilidad de la época, bajo hipótesis gaussiana, se trataba de un evento de más de veinte desviaciones estándar: algo que, si los rendimientos fueran de verdad normales, &lt;strong&gt;no debería ocurrir ni una sola vez en la vida del universo, multiplicada por miles de millones&lt;/strong&gt;. Ocurrió, y es el &lt;em&gt;memento mori&lt;/em&gt; colgado en la pared de todo vendedor de volatilidad — el día que creó el skew (página &lt;a href="https://thetabruv.com/es/docs/derivati/opzioni/"&gt;Opciones&lt;/a&gt;), reescribió los modelos y definió, de una vez por todas, el oficio descrito en estas páginas. Esta página está dedicada a las colas: cómo son de verdad, cuándo y cómo llegan, qué las hace (parcialmente) gestionables y qué no. Es la página menos agradable del sitio y la más importante.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Ergodicidad</title><link>https://thetabruv.com/es/docs/risk-management/ergodicita/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://thetabruv.com/es/docs/risk-management/ergodicita/</guid><description>&lt;h1 id="ergodicidad"&gt;Ergodicidad&lt;a class="anchor" href="#ergodicidad"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Esta es a la vez la página más abstracta del sitio y aquella de la que dependen todos los números concretos. La pregunta a la que responde parece una adivinanza: &lt;strong&gt;¿cómo puede una apuesta con esperanza positiva arruinar a casi todos los que la juegan?&lt;/strong&gt; La respuesta está en una palabra tomada prestada de la física estadística — ergodicidad — y en la distinción, simple y vertiginosa, entre la media calculada &lt;em&gt;a través de los escenarios&lt;/em&gt; y la media calculada &lt;em&gt;a través del tiempo&lt;/em&gt;.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>