Combinación de TQQQ con QQQ Puts
El ETF Invesco QQQ Trust (QQQ) es el principal ETF que rastrea el Nasdaq 100. Por lo tanto, TQQQ es efectivamente 3x QQQ, o “triple” QQQ (esta podría ser la razón de la “T” en el ticker).
QQQ tiene algunas de las opciones más líquidas del mundo. Además, QQQ tiene 0 opciones de DTE, lo que significa que hay vencimientos de opciones todos los días de negociación. Esto les da a los comerciantes un control casi sin precedentes sobre cómo pueden cubrir sus posiciones.
La estrategia básica es bastante simple: al mantener TQQQ y algunos QQQ puts, puedes aislarte de la desventaja e incluso darte cuenta de un rendimiento positivo si QQQ realmente se vende con fuerza. Mientras tanto, tienes la ventaja agresiva que se ofrece al mantener TQQQ.
Echemos un vistazo a una simulación de Monte Carlo basada en los rendimientos diarios de QQQ. Todo lo que estoy haciendo es tomar los rendimientos diarios históricos y muestrear al azar una secuencia de ellos para crear los rendimientos en el transcurso de 10 días de negociación, que son aproximadamente 2 semanas. Estoy ejecutando este Monte Carlo 100.000 veces, lo que nos da una buena muestra de los posibles resultados.
Aquí muestro algunos percentiles de rendimiento en el transcurso de 10 días de negociación simulados.

Percentiles y déficit esperado (Autor, Monte Carlo)
Así es como se lee esto:
El percentil 10,0 muestra -0,0623, lo que significa que en el 10% inferior, QQQ bajó más del 6,23 % en el transcurso de 10 días de negociación. El déficit esperado es de -0,0891, lo que significa que cuando QQQ estaba en el 10% inferior, el promedio que bajó en el transcurso de esos 10 días de negociación fue del 8,91 %. El déficit esperado también se denomina a veces valor condicional en riesgo (cVAR). CVAR responde a la pregunta: “condicional a que nuestra muestra rompa algún puntaje z o percentil, ¿cuál es el valor esperado del rendimiento en ese escenario?”
Ahora echemos un vistazo al percentil 90. El 0,0732 significa que en el 10% superior del tiempo, QQQ tendrá al menos un rendimiento del 7,32 % en el transcurso de 10 días de negociación. Y el déficit esperado de 0,1064 significa que cuando esté en ese 10% superior, QQQ devolverá en promedio el 10,64 % durante esos 10 días de negociación.
La belleza de Monte Carlo es que puedes configurar esto tú mismo y obtener resultados muy similares. He utilizado la serie temporal de devoluciones diarias desde el lanzamiento de QQQ, que puedes conseguir fácilmente en Yahoo! Finanzas. Las ligeras diferencias en los resultados de Monte Carlo solo provienen de alguna aleatorización. El Teorema del Límite Central asegura que los promedios de las muestras aleatorias de cualquier distribución eventualmente se acercan a una distribución normal y que la varianza de los promedios disminuye a medida que crece el tamaño de la muestra. Por lo tanto, estos resultados deberían tener una variación bastante pequeña entre los casos individuales, especialmente si nuestro tamaño de muestra es de 100.000 rondas.

