En el presente documento, probamos el uso de modelos de Cambio de Régimen de Markov (MS) con varianzas de Autoregresión Condicional Generalizada Heterocedástica (GARCH) fijas en el tiempo. Esto, para mejorar el rendimiento de una cartera basada en el dólar estadounidense que invierte en el índice bursátil S&P 500 (SP500), en letras del Tesoro de EE. UU. a 3 meses (T-BILL) o en futuros del índice de volatilidad a 1 mes (VIX). Para el algoritmo de inversión, proponemos el uso de modelos MS y MS-GARCH de dos y tres regímenes, Gaussianos y t-Student. Esto se hace para predecir la probabilidad de episodios de alta volatilidad en el SP500 y determinar el nivel de inversión en cada activo. Para probar el algoritmo, simulamos 8 carteras que invirtieron en estos tres activos, de forma semanal desde el 23 de diciembre de 2005 hasta el 14 de agosto de 2020. Nuestros resultados sugieren que el uso de modelos MS y MS-GARCH y futuros de VIX lleva a la cartera simulada a superar una estrategia de comprar y mantener en el SP500. Además, encontramos que este resultado se cumple solo en períodos de alta y extrema volatilidad. Como recomendación para los profesionales, encontramos que nuestro algoritmo de inversión debe ser utilizado solo por inversores institucionales, dada la repercusión de las comisiones de operaciones bursátiles.