Un LETF es un ETF con una L prefijada. La L significa leveraged, apalancado en español. A continuación escribiré sobre lo que distinta gente dice sobre ellos.

Lo que dicen quienes los comercializan

Los que los comercializan vienen a decir que un LETF duplica (los 2x) o triplica (los 3x) el rendimiento de un ETF (sin prefijo) sobre un mismo índice. Así, en el IBEX 35 hay un ETF que se llama Amundi IBEX 35 UCITS ETF Dist —y no muchos más— y un LETF que se llama Amundi IBEX 35 Doble Apalancado Diario (2x) UCITS ETF Acc.

Tienes N servidores y un balanceador de carga. Las peticiones de trabajo llegan al balanceador y este las enruta hacia un servidor que se encarga de procesarlas. El objetivo del balanceador es tratar de conseguir un reparto más o menos uniforme de las tareas para que ningún servidor esté sobrecargado mientras otros permanecen ociosos. En términos probabilísticos, tratar de obtener una distribución uniforme (de la carga de trabajo).

Un mecanismo rudimentario de balanceo que parece que se usa por ahí es asignar las tareas al azar. Es simple y es en el fondo como muestreamos la distribución uniforme. Pero no todas las distribuciones uniformes son iguales. Por muchos motivos, son interesantes versiones de la distribución uniforme más uniformes; para convencerse de ello uno puede leer lo que Wikipedia cuenta sobre las sucesiones de Sobol o aquí sobre los ruidos azules. Con los balanceadores de carga pasa lo mismo. Así, al parecer, debe de ser una gran innovación hacer lo siguiente:

Traduzco y adapto un texto de Matt Levine (fuente), cuya relevancia para lo que aquí se suele tratar es más que evidente:

[…] el capital social de un banco, la participación de los accionistas, es solo una pequeña porción que descansa sobre un enorme iceberg de pasivos. En un banco conservador y rentable, podría haber 100€ de activos, 90€ de pasivos y, por lo tanto, 10€ de capital social. Los pasivos son ciertos y conocibles —cosas como depósitos, que deben pagarse al 100%—. Los activos son variables, tienen un riesgo y su valoración es un poco una suposición: incluye activos con precios sujetos a las variaciones del mercado, derivados extraños difíciles de valorar y préstamos comerciales con probabilidades inciertas de ser devueltos. El banco aplica algunas convenciones contables y hace algunas suposiciones para llegar a un valor de 100€ para sus activos. Pero ese número está rodeado de incertidumbre.

I.

El ordenador —de sobremesa— con el que trabajo habitualmente está más cerca de los diez que de los cinco años. Desde que lo compré ha avanzado la tecnología y soy consciente de que uno nuevo podría facilitarme cierto tipo de tareas. Pero para el 99% de ellas, con lo que tengo, vale. Cambiar me costaría tiempo y dinero. Me da pereza. Realmente, puedo hacer todo lo que necesito con este i5-6400 de 64GB de RAM DDR3-2133.

Estos días han estado tirios y troyanos tirándose los muebles a la cabeza por el asunto de los márgenes comerciales; en particular, los de frutas y verduras en los supermercados. Constantando lo desencaminados que andan muchos y como sobre el asunto he podido aprender un poco durante mi carrera, oso hoy presentar algunos conceptos y números para centrar el debate. Al final, tal vez me atreva a publicar mi propia opinión sobre el asunto. De hacerlo, advertiré convenientemente a los lectores para que puedan omitirlo felizmente.

Leyendo Taking Outlier Treatment to the Next Level me entretuve en pensar cómo la literatura sobre el tratamiento de los outliers tiende a ignorar y confundir los dos modos —o más bien, circunstancias— de enfrentarse a ellos. Por ejemplo, en ese enlace se discute alrededor de los datos y el modelo representado en,

que, como veremos, pertenece a lo que llamo primer modo usando técnicas propias del segundo.

Obviamente, el segundo tiene que poder ilustrarse con datos concretos. Es entendible. Pero es contraproducente para el lector pensar que las técnicas propias del segundo modo han de aplicarse —o poder aplicarse— donde procede las del primero.

Es un problema conocido ese de tener una nube de puntos $(x_i, y_i)$ y preguntarse por la mejor recta (o polinomio de grado 2, 3, etc.) que los ajusta. Pero a veces uno busca la mejor elipse. Un caso del que me acuerdo (aunque allí se buscaba un círculo, más bien), es en Calculando la redondez de una piedra con R. Yo me encontré con el problema al construir una pequeña herramienta que me ayudase a mejorar el trazo de mis elipses a mano alzada; se trata de una página web (para visitar idealmente desde una tableta con lápiz electrónico) que:

Esta entrada bien podría llamarse también Mi primera aplicación de los LLMs en producción, siendo que ninguna versión falta a la verdad. También es cierto que no es la primera que construyo —pero sin que haya trascendido—; y que hay que cualificar la expresión en producción siendo que corre en mi servidor doméstico y para mis propios fines personales.

Contexto

Estoy industrializando mi proceso de lectura. Central en él es Pocket, una herramienta que permite archivar enlaces y acceder a ellos vía API.

He escrito esta entrada como una introducción a lo que se cuenta aquí, aquí y aquí sobre el asunto de la relación entre la optimización (como parte del proceso de ajuste de modelos) y la generalización (o su capacidad para aprender sobre el mundo y no solo sobre los datos de entrenamiento). En los enlaces, el lector encontrará planteadas una serie de cuestiones sobre cómo y por qué generalizan los (o cierto tipo de) modelos en lugar de, simplemente, no hacerlo.

The Economist tiene a bien publicar una serie de tablas comparativas de los indicadores económicos más importantes de las distintas economías. Si uno se fija en la fila de Tailandia verá que sistemáticamente tiene unas cifras de desempleo ridículas. Por ejemplo, es el 0.9% en la última edición.

Pero, ¿es Tailandia el paraíso en la tierra para los trabajadores? Me temo que no. ¿Se calcula entonces allí la tasa de desempleo de alguna manera particular y sesgada? Tampoco: se trata de un indicador que se construye usando una metodología uniforme en todas partes.