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Cartera de Inversión de Gino — 16 años de Simulación

Simulación de una cartera diversificada a 16 años combinando acciones, ETFs y Bitcoin. Incluye métricas de performance, riesgo y frontera eficiente en Python.

Resumen

Hace poco empecé un proyecto personal: armar una cartera de inversión de largo plazo para mi sobrino/ahijado, que hoy tiene 2 años. La idea es que, cuando cumpla 18, tenga un capital para decidir qué hacer: estudiar, emprender, viajar o seguir invirtiendo para su jubilación o lo que quiera. No es solo una inversión para él: también quiero mostrar por qué empezar a invertir desde joven marca una diferencia enorme. El tiempo y el interés compuesto pesan mucho más que acertar el momento perfecto, y el mercado suele premiar a quienes invierten a largo plazo en los activos correctos.

Métricas clave

  • Rentabilidad y volatilidad anualizadas por activo.
  • Ratios de Sharpe, Sortino y Treynor.
  • Máximo Drawdown y tiempos de recuperación.
  • Frontera eficiente y portafolio de Máxima Sharpe.
  • Análisis Fama–French: alphas, betas y R² ajustado.

Metodología

  1. Descarga de precios históricos con yfinance.
  2. Análisis exploratorio: retornos, volatilidad, correlaciones.
  3. Simulación de 10.000 portafolios aleatorios (Monte Carlo).
  4. Optimización por Sharpe y construcción del portafolio óptimo.
  5. Regresiones con CAPM y Fama–French.
  6. Proyección a 16 años mediante modelo GBM.

Tecnologías

Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), statsmodels, PyPortfolioOpt, yfinance, plotly.