Momentum ETF Strategy – Backtesting & Risk Analysis

Proyecto de análisis financiero enfocado en el desarrollo y evaluación de estrategias de inversión basadas en momentum sectorial sobre ETFs del mercado estadounidense.

Incluye backtesting histórico (2005–2025), análisis de performance y modelización de riesgo utilizando métricas como VaR, Expected Shortfall y modelos GARCH.

El objetivo es evaluar la viabilidad de estrategias cuantitativas basadas en momentum y analizar su perfil riesgo-retorno en distintos escenarios de mercado.

Funcionalidades principales

• Backtesting de estrategias de momentum sobre ETFs
• Evaluación de performance (Sharpe ratio, drawdown, retornos acumulados)
• Análisis de riesgo (VaR / Expected Shortfall)
• Modelización de volatilidad mediante GARCH
• Optimización de portafolios (Markowitz)

Tecnologías utilizadas

Python (pandas, numpy, matplotlib, scipy, statsmodels, arch, yfinance)

Documentación

• Tesis completa: docs/PPA022026 Tesina.docx
• Presentación de defensa: docs/20260319_Momentum.pptx

Estructura

• main.py: pipeline principal (backtest momentum + outputs base)
• build_dataset.py: descarga/arma dataset y guarda CSVs en data/
• modules/: funciones (riesgo, factores, GARCH, optimización)
• analysis/: runners por capítulo (ejecutan análisis específicos y exportan tablas/gráficos)

Instalación

python -m pip install -r requirements.txt

Ejecución recomendada

• python build_dataset.py
• python main.py
• python analysis/run_risk_analysis.py
• python analysis/run_capm_analysis.py
• python analysis/run_garch_analysis.py
• python analysis/run_optimization_analysis.py