<jupyter_start><jupyter_text>Microestructuras y Sistemas de Trading **Nombre:** <NAME>**Fecha:** 14 de febrero de 2022.**Expediente** : if722627**Profesor:** <NAME>   Propósito del módulo:**Poder responder la pregunta ¿Qué estrategia de inversión propondrías si tu trabajo fuera invertir 1 Millón de pesos? Esta pregunta se puede responder comparando una estrategia Pasiva y una estrategia Activa.** **Las siguientes librerías se utilizaron para la realización de este módulo**<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
import yfinance as yf
import warnings<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Links para conocer más sobre las librerías [Conocer más sobre Pandas](https://pandas.pydata.org/)         [Conocer más sobre Numpy](https://numpy.org/)        [Conocer más sobre yFinance](https://pypi.org/project/yfinance/) **La siguiente importación es el archivo en donde se encuentran todas las funciones creadas para realizar este módulo. En este archivo se carga automáticamente los precios a utilizar.**<jupyter_code>import functions as fn<jupyter_output>[*********************100%***********************]  25 of 25 completed
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[*****[...]<jupyter_text>**Para tener una mejor visualización, en la variable que podemos ver llamada *naftrac*, tenemos todos los activos que estaban incluidos en el iShares NAFTRAC, un ETF que replica el IPC de México con las empresas más importantes, de la página de [Blackrock](https://www.blackrock.com/mx/intermediarios/productos/lista-de-producto!type=ishares&style=All&view=perfNav) iniciando en el 31/01/2020 y terminando el 26/01/2022**.**Tenemos información importante como el Ticker, Nombre, Acciones, Fecha, entre otras.**<jupyter_code>naftrac = pd.read_csv('files/NAFTRAC_holdings.csv')
naftrac.head(3)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**En esta variable tenemos una mejor visualización de las acciones aún más importantes, las que están en todo el periodo seleccionado y mencionado anteriormente.**<jupyter_code>naftrac_limpio = fn.nuevo_DataFrame(naftrac,"Nombre",25,"Fecha","Ticker")
naftrac_limpio.head(3)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**En la primera mitad, denominada Pre-Pandemia con un dataframe *df_pasiva_a*, de la visualización de los datos en la estrategia pasiva, observamos que del 2020-01-31 al 2021-01-29 tenemos un rendimiento negativo. Esto se puede dar, o explicar, por el inicio de la pandemia del COVID-19 y el impacto tan grande que tuvo en todas las economías del mundo. Terminamos el periodo con un monto menor al que se inició de $1,000,000 de pesos.**<jupyter_code>fn.df_pasiva_a(naftrac_limpio)<jupyter_output>Pre-Pandemia<jupyter_text>**En la segunda mitad, denominada Pandemia con un dataframe *df_pasiva_b*, de la visualización de los datos en la estrategia pasiva, observamos que del 2021-01-29 al 2022-01-26 terminamos con un rendimiento positivo. Al final de la estrategia se tuvo un capital mayor del inicial, con un rendimiento acumulado final del 0.1041.**<jupyter_code>fn.df_pasiva_b(naftrac_limpio)<jupyter_output>Pandemia<jupyter_text>**Con la estrategia Activa, tomando un periodo del 2021-01-29 al 2022-01-26, tenemos que con un 5% de diferencia en los precios terminamos con un capital menor con el que se inició. En rendimiento acumulado tenemos un 0.2679, sin embargo, no fue un rendimiento lo suficientemente bueno para igualar lo que se obtuvo en la inversión pasiva.**<jupyter_code>fn.df_activa(naftrac_limpio)<jupyter_output>Df Activa<jupyter_text>**Con las medidas tomadas para las dos estrategias podemos observar que en Rendimiento promedio, mensual y con el radio de sharpe, vemos que efectivamente la inversión pasiva, para este caso, es la indicada. Puede ser que si movemos los parámetros de la activa podamos encontrar la fórmula adecuada para tener un mejor rendimiento.**<jupyter_code>fn.medias()<jupyter_output><empty_output>
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