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title: "Valor en Riesgo (VaR) de opciones: guía de revaloración completa"
description: "Construya, interprete y valide el VaR de una cartera de opciones con escenarios conjuntos, revaloración completa, reglas de cuantil explícitas, backtesting y controles de tensión."
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# Valor en Riesgo (VaR) de opciones: guía de revaloración completa

> Solo con fines educativos; no constituye asesoramiento de inversión. Invertir puede ocasionar pérdidas.

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## Respuesta directa

El **Valor en Riesgo (VaR) de una cartera de opciones** es un cuantil de pérdida estimado por un modelo para una cartera, horizonte, nivel de confianza, conjunto de datos, proceso de escenarios y criterio de valoración definidos. Sea `L` positivo la pérdida, con `L = -P&L`. Entonces:

`VaR_alpha = inf { l : P(L <= l) >= alpha }`

Un VaR a un día del `99%` de `$20,000` indica que, bajo el modelo y sus datos de entrada, la pérdida no supera `$20,000` en el `99%` de los resultados a un día. No indica que una pérdida por encima de ese umbral sea imposible, que la peor pérdida sea `$20,000` ni que deba producirse exactamente `1` excepción cada `100` días de negociación.

Las opciones exigen especial cuidado porque su valor es no lineal y cambia con el tiempo, la volatilidad, el precio al contado o a plazo, los tipos, los dividendos, el coste del préstamo de valores y las condiciones de ejercicio. Para una exposición relevante a opciones, los escenarios conjuntos con revaloración completa suelen ser un control más fiable que el atajo Delta-normal. Aun así, el VaR solo es una salida del modelo; se necesitan Expected Shortfall y pruebas de tensión independientes para describir la gravedad de la cola y los estados ausentes del modelo.

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## Definir la medida antes de calcularla

Todo VaR publicado debe identificar las siguientes decisiones:

| Entrada | Qué debe fijarse |
| --- | --- |
| Cartera | Posiciones exactas, cantidades, multiplicadores, efectivo, acciones, coberturas y hora de valoración |
| Pérdida | Convención de signo, moneda base, P&L teórico o ejecutable y costes incluidos |
| Horizonte | Tiempo natural o de negociación, tiempo avanzado en la valoración de opciones y supuesto de mantenimiento o liquidación |
| Confianza | `alpha` y convención de cuantil empírico o interpolación |
| Datos | Ventana histórica, frecuencia de muestreo, depuración, ponderaciones y tratamiento de observaciones ausentes o desactualizadas |
| Modelo | Factores de riesgo, dinámica conjunta de escenarios, modelo de valoración, regla de superficie de volatilidad y tratamiento del ejercicio |

Dos cifras de VaR no son comparables solo porque ambas indiquen `99%`. También deben coincidir el alcance de la cartera, horizonte, datos, ponderaciones, construcción de escenarios, valoración, moneda y criterios de liquidez. Los parámetros regulatorios de VaR se aplican a las entidades y fines que señala la norma correspondiente; no son ajustes universales para cualquier inversor o decisión de riesgo.

<a id="methods"></a>

## Construir el VaR de opciones en dos capas

Primero se generan cambios conjuntos coherentes en todos los factores de riesgo significativos. Después se avanza el reloj hasta el horizonte y se revalora en cada estado la instantánea inalterada de posiciones. Si la pregunta de riesgo presupone cobertura dinámica o liquidación, su regla, momento y costes deben codificarse de forma explícita, sin mezclarlos con un VaR estático.

| Enfoque | Capa de escenarios | Principal debilidad específica para opciones |
| --- | --- | --- |
| Delta-normal | Supone una distribución paramétrica y traduce los cambios de factores mediante el Delta local | Omite efectos relevantes de Gamma, Vega, sesgo, saltos, barreras y sensibilidades cambiantes |
| Simulación histórica | Aplica a las posiciones actuales los cambios conjuntos observados en los factores | No puede incluir un evento ausente de la ventana elegida y puede sobreponderar un solo régimen |
| Monte Carlo | Simula estados o trayectorias conjuntas de los factores a partir de una dinámica elegida | Depende de supuestos sobre distribución, correlación, superficie de volatilidad, saltos y calibración |

Un proceso sólido de revaloración completa sigue estos pasos:

1. Fijar la instantánea de posiciones, hora de los datos de mercado, moneda base y criterio de marcado.
2. Mapear el precio al contado o a plazo, la volatilidad por strike y vencimiento, los tipos, dividendos, préstamo de valores, divisas, correlaciones y riesgos de base.
3. Generar escenarios conjuntos con ventanas, ponderaciones y dinámicas documentadas, y registrar las semillas aleatorias cuando corresponda.
4. Avanzar el tiempo según el horizonte indicado y revalorar por completo cada opción, incluidas las reglas de ejercicio y trayectoria cuando sean relevantes.
5. Añadir sin duplicidades el P&L de acciones, efectivo, coberturas, financiación, comisiones, diferenciales y liquidación modelizada.
6. Convertir el P&L total de la cartera en pérdida, ordenar o ponderar las pérdidas y aplicar la convención de cuantil declarada.
7. Conservar la atribución por escenario, instantánea de datos, versión del modelo y controles para que el resultado sea reproducible.

No se debe multiplicar mecánicamente un VaR de corto horizonte por la raíz cuadrada del tiempo. Esa escala exige supuestos fuertes, como cambios independientes e idénticamente distribuidos y una exposición lineal estable. La curvatura de las opciones, el paso del tiempo, la dependencia de la trayectoria, los saltos, los cambios de cobertura y la iliquidez pueden invalidarlos.

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## Ejemplo de revaloración completa

Supongamos que se fija una cartera de opciones de `$2,000,000` y se revalora por completo bajo `10,000` escenarios equiponderados a un día. Las pérdidas se ordenan de menor a mayor. Con la convención «la menor pérdida cuya probabilidad acumulada alcanza el `99%`», la observación de rango `9,900` es `$20,000`. Exactamente `100` pérdidas modelizadas son mayores en este ejemplo sin empates.

El promedio de esas `100` pérdidas superiores es `$46,000`, y la mayor pérdida modelizada es `$75,000`. Por tanto, el informe debe distinguir:

- `VaR_99% = $20,000`: el umbral del cuantil modelizado.
- `ES_99% = $46,000`: la pérdida media del peor `1%` modelizado según la convención de cola indicada.
- `Worst scenario loss = $75,000`: la mayor pérdida de este conjunto de escenarios, no la máxima pérdida posible.

Si el P&L comparable del día siguiente es `-$31,000`, la pérdida realizada de `$31,000` supera el VaR anterior de `$20,000` y constituye una excepción. Una sola excepción no demuestra ni refuta el modelo. También importan su causa, magnitud, agrupamiento, cambios de posiciones, fuentes de precios y coherencia entre las definiciones del pronóstico y del P&L.

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## Validar la cifra antes de usarla

- **Comprobar la cobertura mediante backtesting:** comparar cada VaR anterior con el P&L posterior correspondiente y contar excepciones definidas de forma coherente.
- **Investigar la dependencia:** las excepciones agrupadas pueden revelar un cambio de régimen o dinámicas omitidas aunque el total parezca plausible.
- **Conciliar el P&L:** separar movimientos de mercado, paso del tiempo, cambios en la superficie de volatilidad, nuevas operaciones, comisiones y residuos sin explicar.
- **Comparar métodos:** contrastar la revaloración completa con aproximaciones Delta-normal o Delta-Gamma y explicar las diferencias relevantes.
- **Probar la estabilidad:** variar ventanas históricas, ponderaciones, número de escenarios, semillas aleatorias, convenciones de cuantil y mapeos de la superficie de volatilidad.
- **Aplicar tensión independiente:** incluir crisis históricas, gaps hipotéticos, choques de volatilidad, rupturas de correlación y retirada de liquidez.
- **Revisar la gravedad de la cola:** informar del Expected Shortfall y de los peores escenarios, no solo del umbral de VaR.
- **Escalar los cambios:** recalcular y revisar tras cambios significativos en posiciones, modelos, mercados, liquidez o calidad de datos.

El backtesting es una herramienta de diagnóstico, no una garantía de validez futura. El marco de Basilea para riesgo de mercado usa Expected Shortfall para el capital basado en modelos internos, pero conserva el backtesting basado en VaR; la norma estadounidense para fondos `18f-4` establece sus propios requisitos de VaR y backtesting. Estos ejemplos muestran por qué deben declararse el propósito y la normativa aplicable, no por qué un conjunto de parámetros sirve para todas las carteras.

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## Riesgos y limitaciones

- El VaR no mide la gravedad de las pérdidas más allá del cuantil elegido.
- Una opción vendida, una barrera, una posición concentrada en Gamma o una opción próxima al vencimiento puede cambiar bruscamente entre los estados muestreados.
- Los datos históricos pueden omitir una crisis; los datos simulados pueden imponer colas, correlaciones o dinámicas de volatilidad equivocadas.
- Un precio de modelo basado en el cierre puede infravalorar la pérdida ejecutable cuando se amplían los diferenciales, desaparece la profundidad o se suspende la negociación.
- El ejercicio, la asignación, la liquidación, el margen, la financiación y las necesidades de efectivo al cerrar no se incluyen salvo que se modelicen.
- La compensación puede ocultar concentración en un emisor, vencimiento, strike, punto de volatilidad o impulsor común de escenarios.
- Más escenarios solo reducen el ruido de muestreo dentro del modelo elegido; no reparan factores de riesgo ausentes ni supuestos deficientes.

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## Errores frecuentes

**«El VaR del `99%` es la pérdida máxima».** Es un cuantil. Las pérdidas posteriores pueden ser mucho mayores, y las que estén fuera del soporte del modelo pueden superar todos los resultados simulados.

**«Un VaR del `99%` significa una probabilidad del `1%` de perder dinero».** Se refiere a la probabilidad de superar el umbral de pérdida del VaR, no a la probabilidad de sufrir cualquier pérdida.

**«La revaloración completa elimina el riesgo de modelo».** Captura la valoración no lineal dentro de cada estado proporcionado, pero los estados, el modelo de valoración, los datos y los supuestos de ejecución aún pueden ser erróneos.

**«Un backtest satisfactorio demuestra el modelo».** Comprueba la cobertura histórica bajo definiciones concretas de P&L y excepción; no puede certificar regímenes futuros.

**«Un VaR menor hace mejor una operación».** El VaR mide una dimensión de pérdida modelizada. Por sí solo no demuestra rentabilidad esperada, idoneidad, liquidez ni capacidad total de riesgo.

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## Temas relacionados

- [Expected Shortfall de opciones](/options/option-expected-shortfall/)
- [Aproximación Delta-Gamma](/options/delta-gamma-approximation/)
- [Pruebas de tensión de opciones](/options/option-stress-testing/)
- [Riesgo de modelo de opciones](/options/option-model-risk/)
- [Valoración de opciones por Monte Carlo](/options/monte-carlo-option-pricing/)

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## Fuentes autorizadas

- [Medición del riesgo: introducción al Valor en Riesgo](https://ageconsearch.umn.edu/record/14796/) - Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (consultado el 2026-08-22)
- [Marco supervisor para el uso del backtesting con el método de modelos internos en los requisitos de capital por riesgo de mercado](https://www.bis.org/publ/bcbs22.htm) - Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (consultado el 2026-08-22)
- [Requisitos mínimos de capital por riesgo de mercado](https://www.bis.org/bcbs/publ/d457.htm) - Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (consultado el 2026-08-22)
- [Uso de derivados por sociedades de inversión registradas y sociedades de desarrollo empresarial](https://www.sec.gov/files/rules/final/2020/ic-34084.pdf) - Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (consultado el 2026-08-22)
- [Características y riesgos de las opciones estandarizadas](https://www.theocc.com/company-information/documents-and-archives/options-disclosure-document) - The Options Clearing Corporation (consultado el 2026-08-22)
- [Sobre la coherencia del Expected Shortfall](https://doi.org/10.1016/S0378-4266(02)00283-2) - Journal of Banking & Finance (consultado el 2026-08-22)

Source: https://wiki.fcontext.com/es/options/option-value-at-risk/index.mdx