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cross-asset · regime-classification · python

RoRo — Risk-Regime Switching Model

Clasificador risk-on/risk-off basado en la pendiente realizada de retorno vs. volatilidad a través de 64 series de índices país — segmentado en 10 cortes y validado contra proxies de FRED.

https://github.com/alanvaa06/risk_regime_switching_model

Resumen

Clasificador diario, reproducible y con anclaje académico del estado global risk-on / risk-off (RoRo). En lugar de leer un único proxy como el VIX o el HY OAS, RoRo ajusta una regresión ponderada del retorno realizado contra la volatilidad realizada en el cross-section completo de 64 índices país, e interpreta la pendiente como el precio de mercado del riesgo.

Qué hace

  • Pendiente del SML realizado en cross-section, estimada diario bajo esquemas cap-weighted y equal-weighted.
  • Diez segmentos económicamente significativos: global, DM, EM, Equity, FI, DM/EM × Eq/FI, bloque LatAm.
  • Clasificación por terciles contra la distribución rodada de 5 años → Risk-on / Transicional / Risk-off.
  • Señal paralela de estructura de correlación (peso de PC1, correlación promedio pairwise) con flagging de eventos de desacuerdo à la Beber, Brandt & Kavajecz (2013).
  • Validación externa: correlación rodada de 60 días vs cinco proxies de FRED (VIX, BBB OAS, EM Corp OAS, HY OAS, 2s10s) con alertas de degradación.
  • Pipeline funcional determinista, artifacts CSV byte-identical, reporte HTML interactivo.

Stack

Python · pandas · NumPy · API de FRED · Plotly.

Estado

v1.0 — diagnóstico únicamente (sin capa predictiva). Open source; panel propietario git-ignored, proxies de FRED gratuitos vendorizados.

GitHub →