La nueva herramienta para todos los públicos para construir y medir el riesgo de una cartera de activos financieros
¿Para qué sirven las HollyTools?
- HollyTools es una herramienta para aprender a construir carteras de inversión de forma rigurosa pero fácil e intuitiva.
- Las HollyTools siguen una metodología rigurosamente fundamentada que te asegura la construcción de tu cartera a partir del riesgo que quieres y puedes asumir, y no únicamente de las expectativas de la rentabilidad de un activo determinado.
- Además se te proporcionan potentes algoritmos que te permitirán, además de conocer el riesgo y simular escenarios, optimizarla para conseguir un mejor perfil de rentabilidad / riesgo a partir de tus expectativas y preferencias.
- Las HollyTools permiten incorporar en tu simulación una representación de un amplio tipo de activos financieros de todo el mundo: renta variable, renta fija, materias primas, incluso las criptomonedas.
- Esta es la metodología de construcción de carteras que permite evitar el principal error en la construcción de una cartera, y que es el agregar activos sin tener una visión global de la misma.
Es muy frecuente encontrar, entre inversores particulares, agregados de activos que se van incorporando principalmente en base a sus expectativas de rentabilidad. Esto supone que se desconozca el riesgo global que se está sumiendo, que la cartera no se esté diversificando adecuadamente y que no esté optimizada.
¿Cómo funciona?
Las HollyTools consta de 4 sencillos pasos en los que podrás:
- Seleccionar unos activos para crear tu primera cartera.
- Conocer el riesgo de la cartera que has creado y podrás ver si encaja con el riesgo que quieres y puedes asumir.
- Simular tus propios escenarios (bolsa, tipos de interés, inflación…) y comprobar su efecto en tu cartera.
- Utilizar nuestros avanzados algoritmos con diferentes funcionalidades que te permitirán mejorar tu cartera para el riesgo que finalmente quieras asumir a partir de tus expectativas o preferencias o incluso podrás crear tu cartera directamente con estos algoritmos.
Los algoritmos de optimización, a partir del análisis del distinto comportamiento ante diferentes situaciones del mercado que tienen los activos a nivel individual y entre el resto de activos de la cartera, escogen la mejor combinación que maximizan la rentabilidad esperada para un determinado nivel de riesgo.
Para los usuarios más avanzados:
- Puede ser muy útil para el Asset Allocation. Se puede conocer el riesgo y las mejores combinaciones a la hora de construir la estructura principal de una cartera.
- Se puede crear una cartera optimizada con índices de bolsa de los principales mercados mundiales a través de ETFs Indexados (un ETF es un Fondo de Inversión que cotiza en los mercados financieros como cualquier otro activo financiero como por ejemplo las acciones de las empresas y que buscan replicar el comportamiento de un determinado índice del mercado).
Y esto, es sólo un avance de cómo será en el futuro.
En próximas versiones:
- Podrás tener para cada activo y a nivel global de cartera, una aproximación de las rentabilidades esperadas y sus posibles rangos de variación con un nivel probabilístico que podrás determinar. Esta aproximación de las rentabilidades esperadas se calcula a partir del nivel de riesgo que se está asumiendo. Nos informa de que se puede esperar en el largo plazo en condiciones normales de un mercado en equilibrio en función del nivel de riesgo específico de cada activo y de la cartera que hayamos construido.
- Podrás conocer la reducción del riesgo en tu cartera, por el efecto diversificación y también los beneficios en tu cartera gracias a los algoritmos de optimización.
- Funcionalidades para un inversor particular
- Nuevos activos financieros.
Conclusión
Nuestra misión es universalizar los conocimientos y también las herramientas más avanzadas para que puedas tomar mejores decisiones de inversión para alcanzar tus objetivos. En esta primera entrega de las HollyTools, podrás aprender a tener una visión global de una cartera desde la perspectiva del riesgo.