SAA Mercantil — Bitácora técnica del modelo

Strategic Asset Allocation, Mercantil AWM

Bienvenida

Esta es la bitácora técnica viva del motor de Strategic Asset Allocation (SAA) que se está construyendo para Mercantil AWM. No es el documento final de robustez — ese se deriva de aquí cuando el modelo esté validado. Esta bitácora documenta el decision making paso a paso, con la densidad técnica suficiente para que un quant que herede el proyecto pueda reconstruir el razonamiento.

0.1 Cómo está organizada

Cinco partes más un anexo:

Parte	Contenido
I. Alcance y datos	Segmento advisory, universo de 11 building blocks, tres perfiles, fuentes de datos y hallazgos del audit.
II. Motor de distribución	Covarianza con shrinkage, bootstrap pareado, valoración, prior de equilibrio, views, ensamble Black–Litterman, term-structure \(\mu(T)\), \(\sigma(T)\).
III. Optimización y outputs	BL+MVO con restricciones, sanity checks (Resampled, Risk Parity, HRP) y los 7 grupos de outputs.
IV. Backtest y validación	Protocolo formal walk-forward, modelos rivales y resultados comparativos.
V. Cierre	Límites del modelo, sensibilidades, gobernanza.
Anexo	Análisis cualitativo de estabilidad histórica 1975–2025 sobre series públicas.

0.2 Estructura de cada capítulo

Tres secciones fijas:

1. Especificación — supuestos, fórmulas, parámetros y rationale.
2. Estado del modelo — gráficos y tablas del último estado del motor, regenerados en cada build del libro.
3. Decisiones y referencias — qué se decidió, por qué, qué alternativas se descartaron, bibliografía de soporte.

0.3 Convenciones

• Idioma: español; términos técnicos en inglés no se traducen (Tracking Error, Sharpe, VaR, etc.).
• Notación:
  • \(r_t\) retorno realizado en \(t\); \(R_T\) retorno acumulado a horizonte \(T\).
  • \(\mu, \Sigma\) media y covarianza estimadas; \(\mu_{\text{eq}}, \mu_{\text{view}}\) prior y views del Black–Litterman.
  • Bloques del universo con id snake_case (rv_us, rf_ig_long, etc.).
• Datos: fuentes públicas + Bloomberg interno opcional; ningún CSV cargado puede salir del repo privado.
• Reproducibilidad: cada gráfico depende de un script en src/saa/ o un notebook en notebooks/ con semilla fija. La bibliografía está en referencias.bib.

0.4 Última actualización

r format(Sys.Date(), "%Y-%m-%d") — render automático en cada push a main.