¿Cuándo entrar en medio de una tendencia? por Jack Schwager
Jack Schwager es uno de los autores con mayor prestigio internacional. Ha trabajado en algunas de las principales firmas de Wall Street y durante más de 30 años ha escrito varios de los artículos y libros con mayor popularidad en la industria de los hedge funds y trading en futuros. Algunos de sus proyectos más conocidos han sido su saga “Markets Wizars”, en la que ha entrevistado a los principales traders de la industria o fundseeder.com, una plataforma enfocada en buscar nuevos talentos de la inversión.
Jack Schwager / jackschwager.com
Abrir una operación nunca es sencillo. Pero cuando el mercado ha iniciado una tendencia la cuestión se complica. ¿Seguirá el mercado subiendo? ¿estará el movimiento muy extendido? Jack Schwager, autor de la saga Market Wizars, nos explica en exclusiva para Hispatrading un sistema para subirnos al tren en marcha.
Hay muchos motivos por lo que quizá se esté planteando entrar, en un activo, después que el mercado ya haya realizado un movimiento sustancial. Quizá:
(1) No estaba siguiendo el mercado anteriormente.
(2) En un esfuerzo por obtener un mejor precio, esperó inútilmente una corrección que finalmente nunca se dio.
(3) Antes era escéptico sobre la fuerza de la tendencia, pero ahora ha cambiado de opinión.
Ante esta situación, muchos traders serán extremadamente reacios de entrar ahora en el mercado. ¿Por qué? Esta actitud puede explicarse fácilmente en términos psicológicos. El hecho de entrar con una posición después de que una tendencia ya esté en marcha, en cierto sentido, representa admitir un fracaso. Incluso si la operación fuera rentable, sabrá que sus ganancias habrían sido mucho mayores si hubiera actuado antes. Por lo tanto, incluso cuando esté convencido de la dirección que es probable que siga el mercado, se sentirá tentado a pensar: «Me he perdido una gran parte de la jugada, ¿por qué molestarme ahora?”.
A modo de ejemplo, póngase en la piel de un trader que se guía por los gráficos para operar. Ahora, a mediados del mes de febrero de 2014 (ver Figura 1) al ver el gráfico piensa en la gran subida del precio del café. Obviamente, usted no ha aprovechado esta gran oportunidad. El mercado se ha disparado por encima del nivel de resistencia definido por los máximos de enero de 2014 y octubre de 2013, además los precios se mantienen en el nivel más alto durante dos semanas consecutivas. Desde luego, el gráfico muestra una tendencia completamente alcista. Los precios incluso acababan de formar un patrón de gallardete después de un movimiento en vertical: la acción del precio nos avisa de otro repunte inminente. Sin embargo, al observar que los precios ya habían avanzado más del 37% desde el mínimo de noviembre de 2013 (y más del 25 % en solo siete días), es muy probable que se muestre reacio a abrir una nueva posición larga después de haber subido tanto el mercado. ¿El motivo? Razona que el mercado está muy extendido.
La figura 2 ilustra claramente lo absurdo de esta conclusión. Increíblemente, a mediados de febrero de 2014, los precios del café habían completado solamente alrededor del 35% de su avance hasta los máximos de marzo. La moraleja de este “cuento” se ilustra muy bien en el libro “Recuerdos de un operador de acciones” de Edwin Lefevre: «[Los precios] nunca son demasiado altos para comenzar a comprar o demasiado bajos para comenzar a vender».
La pregunta clave es ¿cómo entrar en medio de una tendencia?. En realidad, el objetivo al abrir una posición en medio de una tendencia es el mismo que al abrir cualquier otra: buscar el momento adecuado para entrar y controlar el riesgo. En este artículo explicaremos una manera de hacerlo: al revertir el precio. Este enfoque se basa en esperar a que se materialice una reacción menor y después entrar a los primeros signos de la reanudación de la tendencia principal. Por supuesto, el método preciso dependerá de cómo se defina la reacción y posterior reanudación de la tendencia. Las opciones son prácticamente ilimitadas. Con el propósito de ilustrarlo, proporcionaremos un posible conjunto de definiciones, que engloba un proceso en dos pasos.
En primer lugar la finalización del recuento de las correcciones: estamos ante una «corrección» cuando el «recuento de correcciones» alcanza 4. El recuento de correcciones se establece inicialmente en 0. En un mercado en alza, el recuento se eleva a 1 cualquier día, en el que el máximo y el mínimo fueron igual o inferior a los puntos correspondientes en el día en que se estableció el máximo del movimiento. El recuento se incrementaría en 1 cada día cuando el máximo y el mínimo, de cada sesión, son iguales o inferiores al máximo y mínimo del día más reciente en el que se aumentó el recuento. El recuento se restablecería a 0 en cualquier momento en que el mercado se moviera a nuevos máximos. Esta misma situación, en condiciones análogas, la aplicamos a un mercado bajista.
Y en segundo lugar la señal de recuento de impulsos: la reanudación de la tendencia principal se daría cada vez que se alcanzara «recuento de impulso” número 3. Antes de que podamos definir un recuento de impulsos, primero debemos definir un día de impulso alcista. Un día de impulso alcista es un día en el que el cierre se dio por encima del máximo del día anterior. El recuento de impulsos inicialmente se establecería en 0 y comenzaría a ser vigilado después de completar el recuento de correcciones, del que hablamos antes. En el caso de una corrección en un mercado alcista, el recuento de impulsos aumentaría en 1 cada día de subida y se restablecería a 0 cada vez que tuviéramos una corrección bajista. Una vez que se diera la señal de compra, esta corrección bajista se podría usar como un punto de referencia para el stop loss. Por ejemplo, la posición podría liquidarse en cualquier momento en que el mercado cerrara por debajo de la corrección bajista. Una vez más, podría utilizarse una formación análoga para definir una reanudación de la tendencia en un mercado a la baja.
La figura 3 ilustra el concepto de reversión con estas correcciones menores, utilizando las reglas que se acaban de detallar. Los puntos en los que se definen las correcciones se indican mediante el símbolo RD, y los números anteriores a estos puntos indican los valores de conteo de la corrección. Las señales de compra se indican en los puntos en los que el recuento de impulso es igual a 3, y las letras anteriores a estos puntos indican los valores del recuento de impulsos. Para cualquier entrada, la zona donde ubicaríamos el stop loss estaría al cierre por debajo del nivel de corrección más reciente, que en este caso es el mínimo relativo más bajo entre la finalización del recuento de corrección y la señal de recuento de impulso.
Conclusión
Al incorporar este tipo de entradas, en medio de una tendencia ya formada, un trader puede evitar que las oportunidades que se perdieron inicialmente se conviertan en tendencias totalmente perdidas. Cualquier técnica que intente darnos las claves para entrar en medio de una tendencia debería siempre combinar reglas bien definidas tanto de entrada como de salida. Este artículo ha ilustrado un método. Otros métodos los detallo en la edición del 2017 “A Complete Guide to the Futures Market”.
Hablemos del riesgo en el trading por Jack Schwager
Jack Schwager es uno de los autores con mayor prestigio internacional. Ha trabajado en algunas de las principales firmas de Wall Street y durante más de 30 años ha escrito varios de los artículos y libros con mayor popularidad en la industria de los hedge funds y trading en futuros. Algunos de sus proyectos más conocidos han sido su saga “Markets Wizars”, en la que ha entrevistado a los principales traders de la industria o fundseeder.com, una plataforma enfocada en buscar nuevos talentos de la inversión.
Jack Schwager / jackschwager.com
Volatilidad. Todos la miramos cuando vamos a analizar un activo. De hecho, esta suele ser una medida usada para entender el riesgo que un activo o sistema muestra. Pero ¿de verdad es una medida fiable para medir el riesgo? Jack Schwager, en exclusiva para Hispatrading Magazine, nos habla de ello. Seguro que comienza a pensar de modo diferente.
El artículo “Apuntes sobre el riesgo y trading” se ha publicado en Hispatrading Magazine nº42.
Este es un tema muy amplio, tanto que hablaré de él en una serie de artículos. En este, me centraré en la validez y la aplicabilidad del uso de la volatilidad como medida de riesgo. En el segundo artículo, consideraré medidas de riesgo alternativas, y diría que superiores. Finalmente, en el tercer artículo, me enfocaré en medir (y controlar) el riesgo futuro en lugar de medir el riesgo pasado. Dado que la medición del riesgo es igualmente pertinente tanto para los traders como para los inversores, utilizaré ambas perspectivas en los dos primeros artículos.
“Volatilidad” es el término laico utilizado para referirse a una medida estadística: la desviación estándar.
“Volatilidad” es el término laico utilizado para referirse a una medida estadística: la desviación estándar. Muchos lectores conocerán la definición matemática de la desviación estándar, pero para aquellos que no, piensen en la desviación estándar como una medida de cómo son los retornos variables. Cuanto más generalizados sean los retornos al rededor del rendimiento medio histórico, mayor será la desviación estándar. Para proporcionar un sentido tangible de la desviación estándar, le pongo un ejemplo. Suponga que los rendimientos se distribuyen normalmente (un supuesto simplificador conveniente sujeto a muchas excepciones en los mercados). Si encontrara un mercado así, entonces se esperaría que el 95% del tiempo los rendimientos caigan dentro de dos desviaciones estándar del rendimiento promedio (suponiendo que usemos el rendimiento promedio histórico como el nivel de rendimiento futuro esperado).
Por ejemplo, si un gestor tiene un rendimiento anual promedio del 15% (que se supone que es el rendimiento esperado futuro) y una desviación estándar del 5%, habría una probabilidad del 95% de que el rendimiento anual caiga en un rango entre + 5% y + 25%. Si otro gestor también tiene un rendimiento anual promedio del 15% pero tiene una desviación estándar del 20%, el rango de probabilidad del 95% para el rendimiento se ampliará a -25% y + 55%. Se supone que ambos gestores tienen el mismo rendimiento esperado, pero hay más incertidumbre, en el nivel de retorno, para el gestor con una desviación estándar más alta.
La volatilidad (es decir, la desviación estándar) a menudo se considera sinónimo de riesgo. Una confusión que se encuentra en el corazón de la mala medición del riesgo.
Es importante comprender que la desviación estándar mide la variabilidad en los rendimientos y no necesariamente refleja el riesgo de perder dinero. Piense, por ejemplo, en un fondo que perdió un 1.0% mensualmente. Dicho fondo tendría una desviación estándar de 0.0 porque no hay variabilidad en los retornos, pero tendría la certeza absoluta de perder dinero. Este peculiar ejemplo lo comentó Milt Baehr, cofundador de Pertrac, en una conversación que tuvimos hace años.
La volatilidad (es decir, la desviación estándar) a menudo se considera sinónimo de riesgo. Una confusión que se encuentra en el corazón de la mala medición del riesgo. La volatilidad es solo una parte de la imagen del riesgo, la parte que puede cuantificarse fácilmente, lo que sin duda es la razón por la que se usa comúnmente como una medida del riesgo. Sin embargo, una evaluación integral de riesgos también debe considerar y sopesar los riesgos ocultos (o de eventos), especialmente dado que estos riesgos pueden ser más importantes.
La confusión entre volatilidad y riesgo a menudo lleva a los inversores a equiparar los fondos de bajo riesgo con los fondos de baja volatilidad.
La confusión entre volatilidad y riesgo a menudo lleva a los inversores a equiparar los fondos de bajo riesgo con los fondos de baja volatilidad. La ironía es que muchos fondos de baja volatilidad en realidad pueden tener un riesgo más elevado que los fondos que tienen una alta volatilidad.
Las mismas estrategias, que están más expuestas al riesgo de eventos (por ejemplo, volatilidad corta, crédito largo), también tienden a ser rentables la gran mayoría de las veces. Mientras no ocurra un evento adverso, estas estrategias pueden seguir adelante con NAVs en constante aumento y movimientos negativos a la baja. Mostrarán baja volatilidad (en relación con el rendimiento) y parecerán de bajo riesgo. Pero el hecho de que no se haya producido un evento adverso, durante el historial, no implica que el riesgo no exista.
Otro ejemplo. El Fondo A que emplea una estrategia de venta de opciones out de money o fuera de dinero. Salvo bruscos y grandes movimientos, el fondo cobrará una prima por las opciones que expiran sin valor y serán rentables. El historial estará dominado por un gran porcentaje de meses rentables y una volatilidad relativamente baja, proporcionando una apariencia de rentabilidad constante y bajo riesgo. Pero, ¿esta aparente volatilidad realmente implica un bajo riesgo? ¡De ningún modo! En caso de que el mercado sea testigo de una caída repentina y grande de los precios, el riesgo explotaría. Entonces, en esta estrategia, cuanto mayor sea el movimiento adverso del precio, mayor será la exposición. La antítesis perfecta de una estrategia de bajo riesgo.
El comportamiento de las inversiones, vulnerables al riesgo de eventos, opera en dos estados radicalmente diferentes: la fase predominante cuando las condiciones son favorables y una fase esporádica cuando ocurre un evento adverso. Es una locura estimar las características generales de rendimiento en base a solo una de estas fases.
Asumir que la baja volatilidad implica que un fondo es de bajo riesgo es como asumir que un lago en Maine (Estado situado más al norte de los Estados Unidos de América) nunca se congelará en función de las lecturas diarias de temperatura tomadas solo durante el verano.
Las estrategias de trading pueden incorporar tanto baja volatilidad como alto riesgo. Las estrategias que caen en ambas categorías tendrían las siguientes características:
La estrategia tiene una alta probabilidad de retorno moderado y una pequeña probabilidad de grandes pérdidas.
El historial de la estrategia se superpone a un entorno de mercado favorable para el enfoque particular.
No hubo eventos de estrés importantes para la estrategia durante el historial disponible.
Mi intención es advertir que la baja volatilidad no implica necesariamente un bajo riesgo. Sin embargo, no tengo la intención de sugerir que una baja volatilidad implique un alto riesgo. Por supuesto, algunas estrategias de baja volatilidad también serán de bajo riesgo. La clave es determinar la razón de la baja volatilidad. Si la baja volatilidad se puede atribuir a una estrategia que supone una compensación de ganancias moderadas frecuentes, a cambio de un riesgo de grandes pérdidas ocasionales (por ejemplo, vender opciones fuera de dinero, apalancar posiciones de crédito largas, etc.), entonces la evaluación del riesgo debe incorporar las implicaciones de un evento adverso. Incluso si no ocurrió durante el historial disponible.
Sin embargo, si la baja volatilidad se puede atribuir a una estrategia que emplea un riguroso control de riesgos, por ejemplo, una disciplina de gestión de riesgos que limita las pérdidas a un máximo de 0.5% por operación, entonces la baja volatilidad sí puede reflejar correctamente un bajo riesgo.
No solo la volatilidad, como se mide típicamente por la desviación estándar, a menudo subestima drásticamente el riesgo en circunstancias en las que se aplican riesgos ocultos. En algunos casos, la volatilidad también puede exagerar significativamente el riesgo. Algunos gestores persiguen una estrategia que reduce las pérdidas, pero permite grandes ganancias. Considere el Fondo B en el que el gestor compra opciones fuera de dinero en momentos en que se anticipa un gran movimiento de precios. La pérdida, en estas operaciones, se limitaría a la prima pagada, pero la ganancia sería supuestamente ilimitada. Si, a fin de cuentas, el gestor logró entrar en el momento exacto en estas operaciones, el historial podría reflejar una alta volatilidad debido a las grandes ganancias. Sin embargo, el riesgo se limitaría a la pérdida de la prima de la opción. En efecto, el historial del gestor exhibiría alta volatilidad y un bajo riesgo.
Es importante enfatizar que el Fondo B que se acaba de describir no es el inverso del Fondo A discutido anteriormente, que constantemente vendió opciones fuera de dinero. La estrategia opuesta de comprar constantemente opciones fuera de dinero podría tener pérdidas mensuales limitadas, pero ciertamente sería propenso a grandes pérdidas acumuladas a lo largo del tiempo, debido al potencial de pérdidas consecutivas durante muchos meses. Además, dado que los vendedores de opciones lo hacen como si fueran seguros (contra los movimientos de precios), es razonable suponer que ganarán alguna prima por asumir este riesgo.
Durante amplios períodos de tiempo, es probable que los vendedores de opciones obtengan alguna ganancia neta (a expensas de asumir una gran exposición al riesgo), lo que implica un rendimiento negativo neto esperado para compradores consistentes de opciones. Para que una estrategia de opciones en largo tenga éxito, así como para exhibir pérdidas limitadas a lo largo del tiempo, el gestor debe tener cierta habilidad para seleccionar los momentos en los que se deben comprar las opciones (en lugar de comprar constantemente opciones).
En algunos casos, la volatilidad también puede exagerar significativamente el riesgo. Algunos gestores persiguen una estrategia que reduce las pérdidas, pero permite grandes ganancias.
Por lo tanto, una alta volatilidad no es un indicador seguro de un riesgo elevado. No lo es porque con frecuencia el historial de volatilidad podría ser bajo, pero la estrategia es vulnerable a riesgos de eventos sustanciales que no ocurrieron durante la vida útil en que se analizaron los datos (es decir, existen riesgos ocultos). Y tampoco es un indicador suficiente porque, en algunos casos, una alta volatilidad puede deberse a tener grandes ganancias, mientras que las pérdidas podrían estar controladas.
La volatilidad es más útil como indicador de riesgo para estrategias de trading altamente líquidas. Por ejemplo, para estrategias largas / cortas en mercados como futuros, FX y acciones de capitalización mediana a grande la volatilidad elevada generalmente será un buen indicador del riesgo, en el sentido de que habrá una fuerte correlación entre la volatilidad y máxima pérdida durante cualquier período especificado. Pero incluso para este tipo de estrategias, la volatilidad puede ser engañosa porque la alta volatilidad podría deberse a ganancias descomunales en lugar de pérdidas descomunales. Esta característica de volatilidad subyace a la principal debilidad del ratio Sharpe. La medida de rendimiento / riesgo más utilizada, que se define como el rendimiento promedio en exceso del rendimiento libre de riesgo dividido entre la desviación estándar.
¿Qué busco en los candidatos de Market Wizards? por Jack Schwager
Jack Schwager es uno de los autores con mayor prestigio internacional. Ha trabajado en algunas de las principales firmas de Wall Street y durante más de 30 años ha escrito varios de los artículos y libros con mayor popularidad en la industria de los hedge funds y trading en futuros. Algunos de sus proyectos más conocidos han sido su saga “Markets Wizars”, en la que ha entrevistado a los principales traders de la industria o fundseeder.com, una plataforma enfocada en buscar nuevos talentos de la inversión.
Jack Schwager / jackschwager.com
Jack Schwager, autor de una de las sagas más leídas de todos los tiempos, Market Wizards, nos cuenta en exclusiva los ratios que analiza para elegir a sus candidatos a ser entrevistados en esta serie de libros que sirven como referencia, para todos los traders, a nivel internacional.
En primer lugar si está disponible, siempre prefiero usar datos diarios en lugar de datos mensuales, ya que el hecho de que el número de puntos de datos sea 21 veces mayor hace que las estadísticas, basadas en datos diarios, sean mucho más confiables estadísticamente.
Además, los datos diarios pueden revelar información significativa que está oculta por los datos mensuales. Por ejemplo, si una cuenta pierde un 10% en la primera mitad del mes y luego recupera un 11,2% en la segunda mitad del mes, esa reducción del 10% será invisible con los datos mensuales, pero completamente visible en los datos diarios. No hay lugar para esconderse con los datos diarios. También hay artificialidad inherente a los datos mensuales. Si en el ejemplo anterior, la pérdida del 10% se produjo en la segunda mitad de un mes y el rebote del 11,2% se produjo en la primera mitad del mes siguiente, la reducción sería visible en los datos mensuales.
El hecho de que la misma acción del precio pueda resultar en estadísticas muy diferentes dependiendo de los días del calendario en que ocurrió ese movimiento de precios es una característica indeseable.
MIS ESTADÍSTICAS DE RENDIMIENTO PREFERIDAS
Gain to Pain Ratio: la suma de todos los rendimientos (diarios o mensuales, según los datos que se utilicen) dividida entre el valor absoluto de la suma de todos los rendimientos negativos. En esencia, el GPR muestra la relación entre los rendimientos netos y las pérdidas incurridas para obtener esos rendimientos.
Sortino Ratio/√2: el ratio de Sortino es una variación del ratio de Sharpe que utiliza solo la desviación a la baja para medir el riesgo en lugar de la desviación estándar, que se basa en todos los retornos. La razón para dividir por √2 se explica en la nota a continuación. Prefiero el ratio de Sortino al ratio de Sharpe porque solo penaliza la volatilidad a la baja, mientras que la medida de riesgo del ratio de Sharpe no distingue entre volatilidad al alza y a la baja.
Nota: Dado que el índice de Sortino tiene el mismo numerador que el índice de Sharpe, pero calcula el denominador en función de las desviaciones cuadradas de solo los rendimientos perdidos, en lugar de todos los rendimientos, estará sesgado para ser más alto que el índice de Sharpe, incluso para los operadores cuyos rendimientos están sesgados negativamente (es decir, las grandes pérdidas son mayores en magnitud absoluta que las grandes ganancias). Un error común es suponer que si el índice de Sortino es más alto que el índice de Sharpe, implica que los rendimientos están sesgados positivamente (es decir, las grandes ganancias son mayores en magnitud que las grandes pérdidas). Dado que la medida de pérdida en el índice de Sortino se basará en la suma de un número menor de desviaciones (es decir, solo las desviaciones de los rendimientos perdidos), el índice de Sortino será casi invariablemente más alto que el índice de Sharpe. Para poder comparar el ratio de Sortino con el ratio de Sharpe, multiplicamos la medida de riesgo de la proporción de Sortino por la raíz cuadrada de 2 (que es lo mismo que dividir el ratio de Sortino por la raíz cuadrada de 2). Multiplicar la medida de riesgo del índice de Sortino por la raíz cuadrada de 2 igualará las medidas de riesgo de los índices de Sharpe y Sortino cuando las desviaciones al alza y al alza sean iguales, lo que parece apropiado. La versión ajustada del ratio de Sortino permite comparaciones directas de los ratios de Sharpe y Sortino. En términos generales, un Sortino ajustado más alto implica que la distribución de los rendimientos está sesgada a la derecha (una mayor tendencia a grandes ganancias que a grandes pérdidas). Y, de manera similar, un ratio Sortino ajustado más bajo implica que los rendimientos están sesgados hacia la izquierda (una mayor propensión a grandes pérdidas que a grandes ganancias).
Rendimiento compuesto anual promedio: este valor es el nivel de rendimiento que, cuando se compone anualmente, producirá el rendimiento acumulado. Aunque presto más atención a las métricas de rentabilidad / riesgo anteriores que a la rentabilidad, es posible que un historial de rendimiento tenga valores de rentabilidad / riesgo superiores y un nivel de rentabilidad inaceptablemente bajo. Por lo tanto, aún es necesario verificar solo el retorno.
LOS NIVELES DE RENDIMIENTO QUE BUSCO EN MARKET WIZARDS
Al buscar candidatos potenciales para entrevistar para un libro de Market Wizards, busco los siguientes umbrales de rentabilidad:
Duración del historial: 10 años o más (7 años o más si las estadísticas de rentabilidad son excepcionales)
Gain to Pain Ratio (datos diarios): 0,30 o más
Gain to Pain Ratio (datos mensuales): 2,0 o más
Ratio de Sortino / √2—2.0 o superior
Rendimiento compuesto anual medio: el valor mínimo que busco aquí depende en gran medida de los valores de rendimiento / riesgo. Por ejemplo, un operador con un rendimiento compuesto anual promedio del 10% con un GPR diario de 0,6 y un ratio Sortino / √2 de 3.0 sería de interés, mientras que un operador con un rendimiento compuesto anual promedio del 30% con un GPR diario de 0,1 y una relación de Sortino / √2 de 0,80 no lo sería.
¿Cuál es la mejor manera de medir el riesgo? Parte 2 por Jack Schwager
Jack Schwager es uno de los autores con mayor prestigio internacional. Ha trabajado en algunas de las principales firmas de Wall Street y durante más de 30 años ha escrito varios de los artículos y libros con mayor popularidad en la industria de los hedge funds y trading en futuros. Algunos de sus proyectos más conocidos han sido su saga “Markets Wizars”, en la que ha entrevistado a los principales traders de la industria o fundseeder.com, una plataforma enfocada en buscar nuevos talentos de la inversión.
Aunque la volatilidad es la medida de riesgo más común, existe un problema inherente al usarla para medir el riesgo. Los inversores y traders no están preocupados por la variabilidad de los retornos, que es lo que mide la desviación estándar. Están preocupados por la variabilidad de los retornos a la baja. No he conocido nunca a un inversor preocupado por las grandes desviaciones de rendimientos al alza. Cuando los inversores y los traders piensan en el riesgo, piensan en términos de pérdidas, no en la variabilidad del rendimiento. Por lo tanto, parece razonable que una buena medida de riesgo se centre en las pérdidas. Las medidas de riesgo basadas en pérdidas se pueden dividir en dos grandes categorías: aquellas basadas en pérdidas promedio y aquellas basadas en el máximo drawdown.
Pérdida promedio
La pérdida promedio es probablemente la medida de riesgo más simple de calcular, pero también es una de las más significativas. Para calcular la pérdida promedio, sume todas las pérdidas y divida el resultado entre el número total de intervalos. Por ejemplo, si usa datos mensuales, sume todos los meses con retornos negativos y divida entre el número total de todos los meses (tanto ganadores como perdedores). Se puede calcular una pérdida promedio utilizando datos diarios de manera análoga sumando todos los retornos en los días de pérdidas y dividiendo entre el número total de días. La razón por la cual un cálculo de pérdida promedio es tan significativo es que penaliza cada pérdida, y lo hace en proporción a la magnitud de la pérdida. Cuantas más pérdidas y cuanto mayor sea el tamaño de las pérdidas, peor será la medida de pérdida promedio.
El cálculo utilizando datos diarios es más significativo porque reflejará un riesgo que es invisible en los datos mensuales. Incluso los meses ganadores tendrán días perdedores, y a veces grandes días perdedores, que no se mostrarán ni tendrán ningún impacto si se usan datos mensuales. Por ejemplo, al usar datos mensuales, una estrategia que tiene una pérdida dentro del mes del 15% y luego se recupera hasta terminar solo con un 1% de pérdida, según este cálculo, será igual que una estrategia que termine con un 1% de pérdida y nunca hubiera retrocedido más de ese 1%.
Pero obviamente las dos series de retornos son radicalmente diferentes. Algunos lectores pueden no estar de acuerdo con el argumento: «¿Qué diferencia hay si ambos terminan en el mismo lugar?» La diferencia es que donde terminó el mes es una cuestión de suerte. Si el mes hubiera terminado otro día o lo hace en el futuro, podría cerrar cerca de su peor punto. Entonces la primera estrategia habría mostrado su verdadero riesgo. Por el contrario, el rendimiento con bajo riesgo, de la segunda estrategia, no depende de los caprichos del calendario.
Para ubicar la pérdida promedio en contexto (ya sea una cifra mensual o diaria), es mejor verla en relación con el rendimiento. La relación “ganancia / dolor” hace exactamente esto. Usando datos mensuales como ejemplo, la relación “ganancia / dolor” se puede definir como la suma de todos los retornos mensuales (positivos y negativos) dividido entre el valor absoluto de la suma de todas las pérdidas mensuales. Este cálculo es exactamente equivalente al rendimiento mensual promedio dividido entre el valor absoluto de la pérdida mensual promedio, donde la pérdida promedio se calcula dividiendo entre el número total de meses. Es lo mismo porque para obtener el promedio, tanto los totales en el numerador como el denominador se dividen entre la misma cantidad de meses. Se aplicaría un cálculo análogo utilizando datos diarios. La proporción de “ganancia / dolor” basada en datos mensuales siempre será mucho más alta que la proporción de “ganancia / dolor” basada en datos diarios porque incluso los meses con retorno positivo casi invariablemente tendrán algunos días de pérdidas. En base a la comparación de las proporciones de “ganancia / dolor” mensuales y diarias de múltiples gestores, descubrí que la proporción mensual tiende a ser aproximadamente seis o siete veces más alta que la proporción diaria, aunque puede variar más o menos.
Considero que la relación “ganancia / dolor” es una estadística más significativa que la relación de Sharpe, tan extendida. Normaliza el retorno por la cantidad de pérdidas requeridas para lograr ese retorno en lugar de por la variabilidad de los retornos, un enfoque que se acerca mucho más a reflejar lo que los traders e inversores perciben como riesgo.
Es útil observar no solo la pérdida promedio (o, de manera equivalente, total) sino también el máxima pérdida de capital en un determinado periodo de tiempo. La estadística más común de este tipo es el llamado drawdown, que se define como la mayor disminución porcentual desde cualquier máximo de capital a un mínimo de capital posterior. Aunque el máximo drawdown es útil para definir la peor situación en función del historial, es inadecuado como estadística de riesgo independiente porque se basa en un solo dato y descarta todos los demás. Por lo tanto, el máximo drawdown debe usarse solo como una medida complementaria a otras medidas de riesgo, como la pérdida promedio. Además, incluso como medida complementaria, un promedio de las cinco pérdidas más grandes probablemente sería más significativo que solo la pérdida más grande.
Sin embargo, un enfoque aún mejor sería calcular el máximo drawdown promedio, que se basa en un cálculo del máximo drawdown para cada mes. Es mejor definir el máximo drawdown para cada mes como igual al mayor de los siguientes dos números:
La pérdida acumulada más grande que podría haber experimentado cualquier inversionista existente en ese mes.
La pérdida acumulada más grande que podría haber experimentado cualquier nuevo inversionista a partir de ese mes.
Aunque la definición estándar de un retroceso usaría solo la primera de estas dos condiciones, la razón para usar ambas métricas para determinar un retroceso máximo para cada mes es que cada una de las dos condiciones estaría sesgada, mostrando pequeños niveles de retroceso durante una parte del historial.
La primera condición, la definición estándar de un retroceso, mostraría invariablemente pequeños retrocesos durante los primeros meses en el historial porque no se habría dado la oportunidad de desarrollar grandes retrocesos. Del mismo modo, la segunda condición mostraría pequeños retrocesos durante los últimos meses de la trayectoria por razones análogas. Al usar el máximo de ambas condiciones, aseguramos dato más real.
Los gráficos que representan el máximo drawdown pueden proporcionar una excelente representación visual del riesgo. Una representación popular de este tipo es mediante un gráfico con marcas de agua, que muestra la peor pérdida porcentual acumulada posible que cualquier inversor podría haber experimentado al final de cada mes. Es decir, el retroceso máximo desde el máximo anterior antes del final de cada mes.
Una deficiencia de las marcas de agua es que se subestimará el riesgo durante meses en la primera parte de la trayectoria. En estos primeros meses, no hay forma de evaluar una verdadera representación de las pérdidas, en el peor de los casos, porque simplemente no existe un historial previo suficiente. Además, la marca de agua se construye desde la perspectiva de la peor pérdida acumulada que podría haber experimentado un inversor ya existente. Podría decirse que la peor pérdida sufrida por los nuevos inversores puede ser una medida aún más relevante. Una solución a estas deficiencias en el cálculo de la marca de agua es considerar también la peor pérdida que podría haber experimentado cualquier inversor a partir de cada mes, suponiendo que salieran en el siguiente mínimo más bajo. Después podemos crear una marca de agua de dos direcciones (2DUC) que para cada mes muestre el máximo de las dos pérdidas siguientes:
La pérdida acumulada (en términos porcentuales) de un inversor existente a partir del máximo anterior.
La pérdida acumulada (en términos porcentuales) de un inversor que comienza ese fin de mes y liquida en el siguiente mínimo.
El promedio de todos los puntos en el gráfico, en ambas direcciones, sería, de hecho, la representación gráfica de la estadística descrita anteriormente. (Puede encontrar más detalles e ilustraciones de los gráficos 2DUC y las medidas de riesgo discutidas en este artículo en el capítulo 8 de mi libro “Market Sense and Nonsense”).
Para simplificar la explicación, describí el drawdown promedio y su equivalente gráfico, el “2DUC”, según los datos de fin de mes. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que estas medidas de riesgo podrían definirse y representarse aún más precisamente utilizando datos diarios.
Por último, quisiera señalar que aunque las medidas de riesgo alternativas discutidas en este artículo son superiores a la volatilidad, su relevancia aún depende de que el historial anterior sea relevante. Si la estrategia que se evalúa está sujeta a un riesgo de evento esporádico (discutido en el artículo anterior), cualquier medida de riesgo basada en el historial será engañosa si no incluye dichos eventos.
Explicación de la estrategia de trading De Gary Bielfeldt por Alex Barrow
Cofundador de Macro Ops, www.macro-ops.com. Global Macro fanático, ex francotirador profesional y miembro de la inteligencia de los EE. UU.
Alex Barrow / MACRO OPS
Gary Bielfeldt fue un trader de éxito que saltó a la fama en la década de 1980 al operar con bonos del Tesoro. A mediados de la década de 1990, Bielfeldt fundó su propia empresa de trading, GNP Commodities, que se convirtió en una de las empresas de trading más grandes del mercado de futuros de bonos T. Veamos una explicación de su estrategia de trading.
Cómo Gary Bielfeldt Analiza Los Mercados
Bielfeldt explica su proceso al hacer trading en Jack Schwager’s Market Wizards:
Siempre trato de apoyarme principalmente en el análisis fundamental. Sin embargo, como me pareció muy difícil conocer todos los fundamentos, por lo general lo estás haciendo bastante bien si tienes el 80 por ciento de las piezas, pensé que era importante tener [análisis técnico] al que recumir en caso de que mi análisis fundamental fuera incorrecto. Desarrollé mi propio sistema de seguimiento de tendencias [y lo usé] principalmente como respaldo para decirme cuándo salir de una posición.
Lo mejor que cualquiera puede hacer al empezar es aprender cómo funciona un sistema de tendencias. Operar con un sistema de tendencias durante un tiempo le enseñará a un nuevo trader el principio de dejar que las ganancias corran y cerrar las pérdidas. Si puedes aprender disciplina usando un sistema de seguimiento de tendencias, incluso temporalmente, aumentará tus probabilidades de tener éxito como trader.
A principios de 1988, estuve mucho tiempo en el mercado de bonos principalmente porque esperaba una economía más débil. Todo parecía estar en el objetivo hasta principios de marzo, cuando el mercado de bonos comenzó a caer. En algún momento, tienes que decir que estás equivocado. En este caso, mi sistema me proporcionó la justificación para salir de mi posición perdedora.
La realidad del trading es que te equivocarás MUCHO. Incluso los mejores traders como Peter Brandt solo tienen un porcentaje de victorias de alrededor del 30 %. Eso significa que están perdiendo el 70 % del tiempo.
Los mercados son difíciles y es imposible saberlo todo. Incluso si tienes más información y una mejor tesis fundamental que cualquier otra persona, los precios aún pueden moverse en tu contra. Y cuando lo hacen, debes ser capaz de admitir que estás equivocado y salir de tu posición. Aceptar esta realidad es la razón por la que los mejores traders utilizan el análisis técnico además del análisis fundamental para proteger y hacer crecer su dinero.
Gary Bielfeldt Sobre La Gestión De Riesgos Y El Tamaño De La Posición
Cuando estás empezando, es muy importante no quedarse demasiado atrás porque es muy difícil contraatacar. La mayoría de los traders tienen tendencia a asumir riesgos que son demasiado grandes al principio. Tienden a no ser lo suficientemente selectivos sobre cuándo asumen riesgos.
Muchos de los mejores operadores no arriesgan más del 1 % del saldo de su cuenta en cualquier operación. Esto tiene sentido cuando entiendes con qué frecuencia puedes perder en el mercado. Arriesgar solo el 1 % significa que puedes tener 100 operaciones perdedoras seguidas antes de explotar tu cuenta. Esto te da un gran margen de seguridad.
La regla del 1% también garantiza que no te quedes demasiado atrás, como explica Bielfeldt. Por ejemplo, una pérdida del 50 % en su cuenta requiere una ganancia del 100 % solo para alcanzar el punto de equilibrio. Pero una pérdida del 10% en su cuenta solo requiere alrededor de una ganancia del 11% para alcanzar el punto de equilibrio. Cuando se trata de mercados, cuanto más te metes en un agujero, más difícil es salir.
Esta pequeña regla de posición es muy común para los traders de sistemas como Bielfeldt y también para los inversores legendarios como Richard Dennis, que emplea una regla similar en su estrategia de trading de tortugas.
Gary Bielfeldt Sobre La Paciencia Y Las Probabilidades En El Trading
Aprendí a jugar al póquer a una edad muy temprana. Mi padre me enseñó el concepto de jugar con las probabilidades. No juegas todas las manos y te quedas en cada carta, porque si lo haces, tendrás una probabilidad mucho mayor de perder. Deberías jugar con las buenas manos y abandonar las peores manos, perdiendo la apuesta. Cuando hay más cartas sobre la mesa y tienes una mano muy fuerte, en otras palabras, cuando sientes que los porcentajes están sesgados a tu favor, levantas y juegas esa mano hasta el final. Si aplicas los mismos principios de la estrategia de póquer al trading, aumenta significativamente tus probabilidades de ganar. Siempre he tratado de tener en cuenta el concepto de paciencia esperando el trade correcto, al igual que esperas el porcentaje de mano en el póquer. Si una operación no se ve bien, sales y tomas una pequeña pérdida; es precisamente equivalente a perder la apuesta al abandonar una mano mala en el póquer. Por otro lado, cuando los porcentajes parecen estar fuertemente a tu favor, deberías ser agresivo y realmente tratar de aprovechar el trading de manera similar a la forma en que aumentas las buenas manos en el póquer.
La diferencia entre los buenos traders y los grandes es saber cuándo las probabilidades están a su favor para dimensionar y añadir todavía más capital a esa posición ganadora.
En Macro Ops llamamos a esto Teoría de la Explotación de la Cola de Grasa. Los rendimientos se distribuyen de manera desigual en los mercados, lo que significa que el 90 % de sus ganancias vendrán de solo el 10 % de sus operaciones. El truco es ser capaz de aprovechar realmente ese 10%.
Aprovechar al máximo esas operaciones ganadoras garantizará que las pérdidas de todas sus otras operaciones estén más que cubiertas. Al final del día, lo que importa es cuánto ganas con tus trades ganadores frente a cuánto pierdes con los perdedores.
¿Por que son tan importantes las estrategias de dimensionamiento de posición? por Van K. Tharp
Van K. Tharp fue uno de los entradores de traders más conocidos a nivel internacional. Durante los últimos 30 años, además de escribir 11 libros, desarrolló algunos de los programas de formación más respetados internacionalmente, siendo el único entrenador que aparece en el libro “The Market Wizard’s: Interviews with Great Traders” de Jack Schwager. Puede encontrar más información de sus cursos y libros en la web www.vantharp.com.
Van K. Tharp / www.vantharp.com
¿Hasta que punto son importantes las estrategias para calcular el tamaño de nuestra posición? En este artículo, Van K Tharp, nos mostró el motivo.
John estaba conmocionado por lo que le sucedió en los últimos tres días: había perdido el 70 % de su capital. No obstante, seguía convencido de que podía recuperarse de las pérdidas. Después de todo, había ganado casi un 200 % antes de que el mercado lo desplumara.
¿Qué dirías a John en este momento si viniera a pedirte consejo? Sin duda, el consejo debería ser: «Deja de operar. Sal del mercado inmediatamente. No tienes suficiente dinero para operar, y no entiendes el riesgo”.
John es en gran medida un participante promedio del mercado que se hace llamar trader. Él y personas como él intentan hacerse de oro, pensando que pueden convertir una cuenta de 5.000 o 10.000 dólares en un millón en menos de un año. Este tipo de hazaña es posible, sin embargo, es muy poco probable, mientras que la probabilidad de arruinarse es casi segura, incluso si el trader es muy inteligente. La inteligencia natural no parece ayudar a los traders sin estrategias de tamaño de posición o position sizing. De hecho, sonfundamentales para el éxito al hacer trading.
Estrategias de tamaño de posición inteligentes
La mayoría de la gente estaría de acuerdo en que los doctores son personas inteligentes. Sin embargo, la inteligencia parece ser de poca o ninguna ayuda para operar con éxito. Para probar esta idea, Ralph Vince llevó a cabo un experimento utilizando 40 doctorados. Descartó a los médicos con experiencia en estadística o trading. Se les dio un juego de ordenador con 10.000 dólares y 100 pruebas en las que ganarían en el 60 % de las “operaciones”. Cuando ganaban, ganarían la misma cantidad de dinero que arriesgaron en esa operación (1R). Cuando perdieran, perderían la misma cantidad de dinero que habían arriesgado (−1R).
Piensa en esto: ganas lo que arriesgaste el 60 % de las veces y pierdes lo que arriesgaste el 40 %. Ese es un sistema con expectativa matemática positiva y esas probabilidades son fantásticas en comparación con cualquier mesa que puedas encontrar en un casino de Las Vegas.
Adivina cuántos de los doctores ganaron dinero al final de las 100 operaciones. Solo dos de los 40. Los otros 38 perdieron. ¡Imagínate! El 95 % de los doctores perdieron dinero jugando a algo diseñado para que ganaran. ¿Por qué?
Estrategias de dimensionamiento de posición y la Falacia del jugador
Digamos que alguien comenzó el juego arriesgando 1.000 dólares en cada operación y las tres primeras operaciones perdió. Perder tres veces seguidas en un juego ganador del 60 % es una probabilidad distinta. Ahora este participante tiene 7.000 dólares, de los 10.000 iniciales. Podría pensar: «He tenido tres pérdidas seguidas, así que ahora sí que voy a ganar». Esta es, ni más ni menos que la falacia del jugador en acción. Él cree que hay una gran probabilidad de ganar después de varias pérdidas. Sin embargo, tus probabilidades de ganar en cualquier operación en este juego siempre son del 60 %, independientemente de los resultados anteriores. Decide arriesgar 3.000 dólares en la cuarta operación porque está muy seguro de que ganará. Aunque la probabilidad de cuatro pérdidas consecutivas es escasa (es decir, el 0,0256), todavía es posible que se de una vez en un juego con 100 “tiradas». La cuarta operación resulta en otra pérdida. Ahora solo le quedan 4.000 dólares en su cuenta y debe ganar el 150 % solo para alcanzar el punto de equilibrio. Más allá de eso, su probabilidad de ganar dinero en el juego se han reducido mucho. Si siguiera jugando de esta manera, fácilmente podría quedarse sin nada en muy poco tiempo.
Vemos otra forma en que podría haberse ido directo a la quiebra. Si comenzara a arriesgar 2.500 dólares en cada turno, tres pérdidas seguidas reducirían su cuenta a solo una operación más de 2.500 dólares. Hay un 40 % de probabilidades de que la próxima operación la pierda y lo elimine. Además, ahora debe ganar un 300 % solo para volver a quedarse igual que estaba. En este punto, ¿crees que es más probable que experimente un final rentable del juego o una quiebra irremediable?
Casi todos los doctores arriesgaron demasiado de su capital en el juego. El riesgo excesivo se produjo por razones psicológicas: la codicia, la falta de comprensión de las probabilidades y, en algunos casos, incluso el deseo de fracasar. Sin embargo, desde una perspectiva puramente matemática, sus pérdidas se produjeron porque arriesgaron demasiado dinero. Si hubieran entendido el concepto de estrategias de dimensionamiento de posición, lo habrían hecho mucho mejor en el juego, incluso si hubieran tenido algunos problemas psicológicos que afectaran a sus decisiones.
Conceptos de dimensionamiento de posición
En una conferencia a sus estudiantes en un retiro de 1991 en Hawái, Ed Seykota dijo que una vez que conozca la expectativa de su sistema, la pregunta más importante que un trader podría hacer es «¿Cuánto debería invertir?”. La expectativa de su sistema de trading le indica las probabilidades de ganar frente a perder para cada operación y un poco más. Dada esa información, puede considerar sus objetivos y crear a una estrategia de tamaño de posición que le ayudará a alcanzar sus objetivos y responder a la pregunta “¿Cuánto?».
En mi opinión, las estrategias de dimensionamiento de posición son la parte más importante y, sin embargo, menos comprendida, de cualquier sistema de trading. La mayoría de los traders retail, incluso de muchos profesionales, no entienden la importancia de este concepto. Por ejemplo, una vez asistí a un seminario, impartido para profesionales, que explicaba un método de inversión particular que los brokers podrían usar para ayudar a sus clientes. Si bien el seminario en su conjunto fue excelente, el tema de la estrategia de dimensionamiento de posición para este método nunca se cubrió. En el pasado, la gente a veces se refería a las estrategias de dimensionamiento de posición generalmente como «gestión del dinero» y un ponente mencionó brevemente la gestión del dinero. Sin embargo, al final de su charla, pregunté: «¿Qué quieres decir con gestión de dinero?”. Su respuesta fue: «Esa es una muy buena pregunta”. Esos brokers se fueron sin saber ayudar a sus clientes con la parte más importante de un buen método de inversión: saber cuánto arriesgar en cada posición.
La estrategia de tamaño de posición es la parte de su sistema de trading que le dice «cuánto» o «cuántos» por cada operación. ¿Cuántas unidades de su inversión debería arriesgar en un momento dado? ¿Cuánto riesgo deberías estar dispuesto a asumir? No puedes responder a estas preguntas hasta que entiendas tanto tu sistema de trading como tus objetivos. Necesitas entender qué tipo de resultados puedes esperar de tu sistema de trading. Necesitas objetivos claros y una comprensión de lo que estás tratando lograr, especialmente en áreas de rentabilidad y pérdidas. Con estas dos entradas de datos, puedes empezar a pensar en tu estrategia de dimensionamiento de posición.
Como hay millones de traders con objetivos diferentes, hay millones de variaciones de estrategias de dimensionamiento de posición. Aparte de sus propios problemas psicológicos, las estrategias de dimensionamiento de posición son el área conceptual más crítica que necesita dominar como trader.
¿Demasiado Riesgo?
¿Recuerdas a nuestro amigo John del principio del artículo? Él ganó un 200 % y después perdió
un 70 % unos días después. Probablemente podamos deducir que estaba arriesgando demasiado en cada operación. ¿Crees que sabía algo sobre estrategias de dimensionamiento de posición?
¿Cómo ser verdaderos super traders? Por Van K. Tharp
Van K. Tharp fue uno de los entradores de traders más conocidos a nivel internacional. Durante los últimos 30 años, además de escribir 11 libros, desarrolló algunos de los programas de formación más respetados internacionalmente, siendo el único entrenador que aparece en el libro “The Market Wizard’s: Interviews with Great Traders” de Jack Schwager. Puede encontrar más información de sus cursos y libros en la web www.vantharp.com.
Van K. Tharp / www.vantharp.com
Todos conocemos traders famosos que pasaron a la historia por ejecutar operaciones con un alto riesgo. ¿Cómo podemos ser nosotros verdaderos super traders?
Los mejores traders e inversores del mundo se convierten en eso porque tienen ricos mapas internos que les permiten ver y capturar una gran ventaja en el mercado. Permítanme darles tres ejemplos de traders/inversores famosos que aprovecharon tales ventajas.
En primer lugar, Ed Seykota es probablemente uno de los mejores traders del libro original de Market Wizards. Pero, ¿cómo llegó Ed a esa posición? Primero, era un seguidor de tendencias por medio de sistemas automatizados, en un momento en que casi nadie hacia esto. En segundo lugar, entendió de verdad las estrategias de dimensionamiento de posición y de control de riesgos. Y tercero, utilizó esas dos ventajas únicas durante una época de enormes mercados inflacionarios de materias primas. Esa es una fórmula para la grandeza.
En segundo lugar, veamos a Sir John Templeton después de que dejó de gestionar el Fondo Templeton. En 1999, Templeton usó toda su fortuna para vender en corto acciones “punto com». En ese momento, algunas de esas acciones fluctuaban alrededor del 20% al día. Templeton se subió a un mercado altamente volátil observando enormes caídas en su capital, pero se mantuvo firme durante 1999 y principios de 2000. El mercado en su conjunto comenzó a caer alrededor de marzo de 2000 y Templeton terminó haciendo una fortuna legendaria que seguimos recordando hoy en día. Estaba en el lugar correcto en el momento adecuado con una gran ventaja al comprender cuán sobrevaloradas estaban esas acciones.
En tercer lugar, veamos a John Paulson. A mediados de la década de 2000, Paulson sospechó que el mercado inmobiliario y el valor de las hipotecas de alto riesgo estaban muy inflados y se dirigían a una caída importante. Paulson comenzó a apostar fuertemente en contra de las hipotecas de riesgo y en contra de las compañías financieras muy expuestas a esas hipotecas. Las posiciones de Paulson originalmente perdieron millones a medida que las compañías financieras continuaron aumentando en 2006-2007. En lugar de retroceder, apostó más y puso tanto su fondo de cobertura como su reputación totalmente al borde del abismo. Los mercados comenzaron a implosionar a fines del verano de 2007, pero los grandes bancos y el gobierno estaban tratando de salvar a las compañías financieras, lo que puso las posiciones cortas de Paulson en un riesgo aún mayor. Finalmente, Paulson ganó $15 mil millones de dólares para su fondo a pesar de que otros con la misma idea fueron aplastados.
Por cierto, observe que la estrategia de dimensionamiento de la posición de Templeton y Paulson fue terrible. Estaban convencidos de una idea y lo apostaron todo, pero de alguna manera, sobrevivieron y siguieron adelante. Hoy en día se les considera leyendas financieras porque lo lograron.
¿Cómo podemos actuar cuando estemos ante una oportunidad que pensemos que es excelente? Usaré una metáfora que nos dé algunos ejemplos de los problemas relacionados con estas situaciones. Piense para sí mismo, ¿aceptaría esta operación? Y en tal caso, ¿en qué circunstancias?
Aquí está la metáfora: (ESTO ES UNA METÁFORA. NO ES CIERTO.)
Digamos que un físico desarrolló una teoría de que viajar en el tiempo es posible utilizando un material recién descubierto llamado PNT. La mayoría de sus compañeros académicos aceptan esta teoría, por lo que es más que una fantasía. El PNT es una sustancia que se encuentra en un antiguo lugar donde se estrelló un meteorito y el suministro es muy limitado. Una empresa ha comenzado el proceso de construcción de una máquina de viaje en el tiempo basada en la teoría del físico y esperan que la máquina genere enormes ingresos. Como resultado, el material PNT ha pasado de un precio de $150 por onza a casi $7,500 por onza en menos de un año.
Esta es su oportunidad: puede invertir $100,000 en la única mina de PNT en el mundo, pero hay varias trampas.
Tiene que invertir $100,000. Puede invertir la cantidad total por adelantado o invertir una cantidad inicial más pequeña, pero luego tiene que reinvertir todas las ganancias hasta que alcance un total de $100,000 invertidos en la empresa.
No recuperará nada de su inversión original en la mina porque se destinará a mano de obra y equipo. Una vez que haya invertido ese dinero, se ha ido para siempre. Por lo tanto, sus ganancias de la empresa durante el próximo año deben ser suficientes para devolver su inversión original y obtener suficientes ganancias para compensarlo por el riesgo.
El costo de extraer el PNT es de $1,000/oz. en este momento, pero ese costo continúa aumentando a medida que el PNT se vuelve cada vez más difícil de extraer.
Se espera que el precio del PNT siga subiendo. Podría alcanzar los $100,000 por onza o tal vez incluso $1 millón por onza.
Solo hay suficiente material de PNT en el sitio para extraer durante el próximo año. A finales de este año, el suministro desaparecerá por completo.
Puede conservar su asignación diaria de PNT extraído con la esperanza de obtener el precio de un millón de dólares por onza. Su otra opción sería que la empresa minera le pague las devoluciones diariamente. Si elige recibir declaraciones diarias, entonces debe pagar impuestos sobre la renta sobre el valor en dólares que recibe cada día como si realmente hubiera recibido esos ingresos.
El precio de PNT puede fluctuar hasta un 25% al día dependiendo de los rumores sobre el desarrollo de la máquina del tiempo. El precio también puede ser manipulado fácilmente por falsos rumores. Por ejemplo, un rumor de que el presidente de la compañía de máquinas del tiempo había muerto hizo que el precio de PNT cayera casi un 30%, pero se recuperó rápidamente cuando se confirmó que todavía estaba vivo.
Si bien casi todo el mundo acepta que viajar en el tiempo ahora es posible con PNT (recuerde que esto es una metáfora), nadie ha construido una máquina que funcione. Es posible, pero los ingenieros aún no están seguros de si podrán hacerlo y cuánto tiempo llevaría construir una versión funcional. Además, una vez que se haya logrado el viaje en el tiempo, los enormes ingresos proyectados aún tendrán que materializarse para justificar los asombrosos precios del PNT. Por lo tanto, a pesar de la escasez de PNT, varios escenarios aún hacen posible que su precio también pueda caer muy por debajo de su precio actual o por debajo del costo minero en el próximo año.
Así que aquí hay algunas preguntas para hacerse:
¿Cuánto dinero tendría que valer para estar dispuesto a arriesgar $100,000 en la empresa PNT? (Sus $100K ingresan por adelantado o parcialmente por adelantado con las ganancias comprometidas con la inversión hasta que el total sea igual a $100K). Esto equivale a preguntar: «¿Qué porcentaje de su patrimonio neto estaría dispuesto a arriesgar en esta empresa?»
Ninguno: es demasiado arriesgado a pesar de que los rendimientos potenciales son excelentes.
Un pequeño porcentaje porque puedo convertir 1-2% en 100%; o
Arriesgarlo todo y esperar un gran retorno (ser como Templeton y Paulson).
¿Qué rendimiento porcentual diario le gustaría obtener para invertir en este tipo de trato?
Por ejemplo, una rentabilidad del 0,5% por día le daría una rentabilidad anual del 182,5%. A un precio de $7,500/oz, recuperaría su dinero en 200 días y obtendría un rendimiento del 82.5% el resto del año. Este es el rendimiento a un precio constante y el cobro diario. No dice nada sobre la potencial apreciación adicional del precio de PNT.
Como otro ejemplo, podrías comprometer inicialmente $50,000 y luego reinvertir todas las ganancias hasta que hayas invertido $100,000. Digamos que tarda unos 200 días en alcanzar los $100,000, después de lo cual tiene otros 165 días con un rendimiento del ½% por día. Ganaría el 165% de su inversión de $50 000, pero se arriesga a que ocurra algo adverso con la máquina del tiempo o con el precio del PNT antes de que terminen sus primeros 200 días. Si algo así sucediera, lo perdería todo.
¿Alguna de estas posibilidades le atraería? Recuerde que en cualquier momento la compañía de viajes en el tiempo podría anunciar que la máquina era imposible de construir o, en su lugar, que necesitarían 50 años para construirla. Ambos escenarios enviarían el precio del PNT por debajo de los costos de minería, y posiblemente a $0. En esos casos, perderá su inversión inicial y no ganará dinero.
Por otro lado, podría acumular sus asignaciones y mantener su PNT hasta el final del año. Y digamos que el PNT subió a $100,000. Ahora su inversión, ya sea $50,000 más $50,000 reinvertidos o $100,000 por adelantado, se expande de $82,500 a $825,000. Y recuerde que si la máquina del tiempo pudiera construirse para fin de año, el PNT podría subir hasta $1 millón por onza, momento en el que su inversión sería de $8.25 millones.
¿Cómo decidiría qué hacer? Para hacerlo más fácil, estimemos algunos escenarios junto con las probabilidades, que fueron calculadas sin demasiado fundamento (lo mejor que podemos hacer). Al menos esto nos dará algo para ayudarnos a tomar decisiones.
La probabilidad de que PNT llegue a cero es del 1%.
La probabilidad de que el PNT esté por debajo de sus costos de minería es del 14%.
La probabilidad de que el PNT fluctúe entre $1,000 y $25,000 es del 60%.
La probabilidad de que el PNT vaya entre $25,001 y $100,000 es del 15%.
La probabilidad de que el PNT vaya entre $100,001 y hasta un millón es del 9%.
La probabilidad de que PNT supere el millón es del 1%.
¿Estas probabilidades cambiarían su opinión sobre la inversión? Recuerde que Templeton y Paulson invirtieron toda su fortuna en ideas que probablemente eran más arriesgadas que el ejemplo de PNT y yo personalmente no recomendaría hacer eso en absoluto. Sin embargo, arriesgar algo así como el 10% de su patrimonio neto en una empresa de este tipo podría valer la pena.
Finalmente, hay un factor más desconocido involucrado en el PNT: ¿cómo lo tratará el gobierno? Por supuesto, la postura del gobierno hacia la imposición de impuestos a PNT influirá en su potencial de ganancias. ¿Cómo podrían gravar sus ganancias de PNT?
Escenario A: Puede deducir un gran porcentaje de su inversión inicial de sus ingresos diarios, de la misma manera que puede hacerlo con las inversiones de perforación de petróleo y gas en la actualidad. Se le impondrán impuestos sobre sus ganancias de la empresa, pero solo cuando realmente venda el PNT.
Escenario B: No obtendrá ninguna amortización y se le impondrá un impuesto sobre las ganancias de PNT como ingreso ordinario a la tasa de conversión diaria actual tan pronto como se retire de la mina. Entonces, si extrae 0.3 oz hoy a $10,000/oz, tendrá que pagar el impuesto sobre la renta de $3,000 por las ganancias de hoy, aunque no haya vendido el PNT. Supongamos que este es el caso cuando inviertes, pero date cuenta de que podría cambiar.
Escenario C: Hay una laguna en la que puede evitar que se le apliquen impuestos sobre las ganancias de PNT. No sabes si esta laguna es totalmente legal o no.
Y por último, el gobierno podría decidir que el viaje en el tiempo les pertenece y podrían hacerse cargo de la compañía de viajes en el tiempo y las operaciones mineras. En el mejor de los casos, podría recuperar su inversión de $100,000 en este escenario.
Aunque el ejemplo de PNT es solo una metáfora y un ejercicio para que pienses en cómo te comportarías en estos escenarios, es un ejercicio importante. Entonces, dados todos los escenarios que describí, ¿en qué condiciones una inversión de PNT de $100,000 es una idea de bajo riesgo?
¿Cómo evaluar mejor EL RENDIMIENTO? Alpha, Beta y otros términos por Sergi Sánchez
CEO de Sersan Sistemas. Experto en Trading algorítmico con años de experiencia en el desarrollo, testeo, evaluación y especialmente en la gestión cuantitativa con sistemas.
Sergi Sánchez / sersansistemas.com
¿Sabes el riesgo que estás asumiendo en tu cartera? ¿Porqué tienes este o aquel fondo y no aquel otro? ¿Tu cartera está indexada? ¿Sabes la diferencia entre beta y alfa? ¿Tu porfolio de estrategias está diversificado? ¿Conoces alternativas a la ratio de Sharpe? En este artículo voy a intentar responder a estas y otras preguntas relacionadas.
Los operadores profesionales estamos acostumbrados a medir, en especial los algorítmicos ya que es intrínseco a nuestra forma de trabajar; quants nos llaman, que viene de cuantitativo, que significa poco más o menos que lo medimos y cuantificamos todo con datos. No obstante, si en el ámbito profesional es mayoría esta forma de actuar no lo es en el inversor no profesional, sea cual sea el perfil.
Tanto si eres un inversor en fondos como un trader de corto plazo puedes y debes medir el rendimiento de tu inversión o estrategia(s). Afortunadamente esto está al alcance de cualquier inversor sea cual sea tu perfil. Veamos distintos tipos de perfiles y como pueden analizar sus inversiones por si mismos en cada perfil.
LOS FONDOS DE INVERSIÓN. el CLÁSICO INVERSOR de largo plazo.
Aunque sigue siendo minoría el porcentaje de la población que ahorra a través de fondos de inversión, sigue siendo el vehículo más usado para invertir en los mercados financieros a largo plazo. Aquel ahorrador que no tiene demasiados conocimientos sobre los mercados o que no quiere estar muy encima de la inversión suele elegir fondos. Un fondo es en definitiva una agrupación de dinero de distintos inversores (por tanto, hablamos de gestión colectiva) mediante una figura jurídica que invierte siguiendo una estrategia predefinida. El gestor o la sociedad gestora del fondo invertirá en aquel tipo de activos que fija el folleto, que ha sido aprobado previamente por el regulador, pudiendo ser acciones, bonos, inmuebles, etc. Evidentemente, el buen hacer del gestor/a será clave para que la inversión rinda lo que se espera. Él o ella decide cuánto, cuándo y en qué invertir siguiendo un guion predefinido, pero con suficiente margen de maniobra para que su gestión tenga la capacidad de influir. El margen de maniobra del gestor/a tiene mucho que ver con un concepto en el que profundizaré posteriormente, si nos referimos a un fondo de gestión activa o pasiva. En los fondos de gestión pasiva auténticos (ya hablaremos de esto) el margen de maniobra del gestor es cero.
Un/a gestor/a habrá hecho un buen trabajo si su fondo bate a su benchmark. Su trabajo no es ganar dinero si no batir a su benchmark o índice de referencia. Por ejemplo, si un fondo según su folleto debe invertir en empresas del sector constructor y tiene la obligación de estar invertido al menos en un 50% en dichas acciones, si dicho sector cae un -40% en el año, no podemos esperar que el fondo acabe en positivo. Su objetivo es hacerlo mejor y, por tanto, si cayera un -30% el gestor habría hecho un buen trabajo.
¿Y qué es un benchmark? Es un índice de referencia que mide cómo lo ha hecho un fondo, una acción y en general cualquier inversión por comparación con éste. Cada fondo tiene un benchmark fijado, pero cuidado, los fondos no siempre eligen el más representativo si no que algunos eligen el que más les conviene o, dicho de otra manera, el que es más fácil de batir.
Por ejemplo, si un fondo invierte en renta variable española de gran capitalización, este habitualmente usa como benchmark o índice de referencia el índice Ibex-35 que recoge el comportamiento de las 35 empresas españolas de mayor capitalización. El índice Ibex-35 no tiene en cuenta en su valor los dividendos que cobran las acciones que lo forman y, por supuesto, el fondo (o cualquier inversor) que invierte en estas acciones sí cobra esos dividendos. Por tanto, un/a gestor/a que invirtiera en las acciones que forman el Ibex-35 con el mismo peso exacto que el índice, batiría fácilmente cada año al índice Ibex-35 por el valor de los dividendos que hayan pagado las acciones ese año. Por tanto, usar el índice Ibex-35 como benchmark es “trampa”.
Afortunadamente, existen índices de referencia que sí reinvierten estos dividendos cobrados en el índice y que podemos usar como benchmark. Y lo más importante, es tarea fácil consultarlos ya que hay páginas en internet que se dedican a ello y además gratuitamente. Una de las más conocidas es www.morningstar.es que se dedica a medir el rendimiento de los fondos y dispone de numerosas herramientas y buscadores para filtrar, analizar y buscar fondos de forma sencilla y sin demasiados conocimientos previos.
Siguiendo con nuestro ejemplo, el índice benchmark correcto sería el Ibex-35 Total Return (o Gross Return o Net Return) Estos índices existen para casi todos los índices y suelen acabar con las siglas TR, GR o NR. La diferencia es que los índices TR y GR reinvierten los dividendos cobrados en el índice y los NR además de reinvertirlos tienen en cuenta el pago de impuestos que sufre el inversor por los dividendos. Es más adecuado este último, pero cualquiera de los tres será mejor que el índice “standard” que no incluye los dividendos.
Como una imagen vale más que mil palabras fíjense en la Figura 1 que compara el índice Ibex-35 con el índice Ibex-35 Total o Gross Return, también conocido como Ibex-35 con dividendos. La imagen muestra a ambos índices desde 1992 en escala porcentual. Ambos índices inician en el mismo punto del gráfico, pero llegan a un nivel impresionantemente distinto. El Ibex-35 alcanza aproximadamente un 220% mientras que el Ibex-35 TR alcanza los 850%. Esto equivale a un CAGR (tasa de crecimiento anual compuesto) del +3,78% para el IBEX y del +7,77% del índice TR. Es decir, ¡un 4% más anualizado! Por tanto, cualquier fondo que se compare con el IBEX 35 si en un año lo bate solo por un 4%, en realidad no ha batido al mercado, lo ha hecho igual que el índice TR que es el que refleja la rentabilidad real del índice Ibex-35. En realidad, esto cada año varía, el 4% anualizado es la media desde 1992, depende simplemente de los dividendos que paguen las acciones que componen el índice. Hay años que será un 6%, otros un 3%. En general, las acciones españolas pagan un porcentaje de dividendos elevado si las comparamos con las acciones de otros países y por este motivo es tan notoria la diferencia entre ambos índices. Actualmente el índice Ibex-35 se mueve en los entornos de los 8.300 puntos mientras que el Ibex-35 TR lo hace en los 25.600 y ambos inician en el mismo valor y en el mismo momento.
Por tanto, esto no es un tema menor en absoluto, todo lo contrario. El interés compuesto hace que sea de capital importancia para medir correctamente una inversión. Muchos medios de comunicación, incluso algunos supuestamente expertos, se refieren a los índices “standard” en vez de a los TR o NR como debería ser. De hecho, hay reguladores de otros países que obligan a que los fondos usen índices de este tipo como benchmark de los fondos para evitar esta clara manipulación al inversor. En mi opinión, es deshonesto usar como benchmark un índice que no sea TR sin avisarlo o justificarlo claramente, porque no refleja fielmente la operativa que hace el fondo. Personalmente, por concepto no invierto en ningún fondo que use como benchmark un índice que no sea Total Return, ya que parto de la premisa que un fondo o sociedad gestora que hace eso está intentando engañarme. Vuelvan a ver la Figura 1 y entenderán por qué. ¿Qué es más fácil de batir? ¿la línea blanca o la línea verde? Batir a la blanca no solo no tiene ningún mérito, si no que es de una incompetencia manifiesta no conseguirlo ya que solo replicando al Ibex-35 exactamente debería ganar un 4% más cada año (excluyendo gastos) y hay fondos que ni eso consiguen. Increíble pero cierto.
Por tanto, a partir de ahora cuando oigan a un periodista o analista hablar del retorno del Ibex-35, o peor aún, cuando vean que un fondo usa como Benchmark un índice que no sea Total Return, pueden decirle que ese índice no es el correcto para referirse a la rentabilidad real del Ibex-35. La rentabilidad real del Ibex-35 o de una cartera o inversión que lo replique o siga es la del Ibex-35 TR.
Esta problemática afecta a la mayoría de los índices mundiales, pero ahora sabemos que podemos solucionarlo usando su versión TR, GR o NR. No obstante, tengan en cuenta que algunos índices como el DAX-40 alemán, ya se creó en sus inicios siendo Total Return por lo que no hace falta buscar su versión TR. Por ejemplo, existe el índice S&P 500 TR que actualmente cotiza a 9.595 puntos mientas el índice S&P500 cotiza en los 4.585 puntos.
En la Figura 2 pueden ver la diferencia que provoca este efecto en el S&P 500 en el gráfico porcentual desde 1993. La línea gris representa al índice S&P 500 TR, la línea azul al ETF que replica al S&P 500, el SPY, pero reinvirtiendo los dividendos. Se puede ver que está bastante cerca del índice TR aunque queda algo por debajo (puede que falte algún ajuste en la base de datos porque deberían ser iguales ya que ninguno de los dos tiene en cuenta los impuestos). Por último, la línea amarilla representa el índice S&P 500 “normal” que es el ha obtenido una rentabilidad menor. Un fondo que invierta en renta variable norteamericana debería usar la versión TR.
EVALUANDO EL RENDIMIENTO DE LOS FONDOS
Bien, ya sabemos que elegir un benchmark adecuado es de capital importancia. Entonces podremos verificar si el fondo en cuestión bate al benchmark que lo representa. Morningstar coloca en la ficha de cada fondo cual es la categoría del fondo y el benchmark más adecuado según Morningstar independientemente de lo que diga la sociedad gestora. Tiene además gráficos configurables donde se puede modificar cualquier parámetro de este, incluso el Benchmark, aunque los que aparecen suelen estar bien.
En la Figura 3 tienen un ejemplo de un fondo que invierte en renta variable española. La línea azul representa la rentabilidad del fondo y las otras dos a los Benchmark que Morningstar considera adecuados.
Podemos ver que el fondo de la imagen 2 ha batido a ambos índices y, por tanto, en apariencia el gestor está haciendo un buen trabajo en los últimos 5 años. Es cierto que no lo ha batido de forma consistente, pero en el global de los 5 años lo está batiendo. Esas estrellas que se ven en la parte baja de la imagen son el rating Morningstar.
Según Morningstar, “el rating mide la rentabilidad ajustada por el riesgo de un determinado fondo respecto a su categoría Morningstar utilizando datos de rentabilidad de los últimos 36 meses o 3 años. En función de estos criterios clasificamos los fondos de la siguiente manera. El 10% de los mejores fondos reciben 5 estrellas, el 22,5% siguiente 4 estrellas, el 35% siguiente 3 estrellas, el 22,5% siguiente 2 estrellas y el último 10% 1 estrella.”
En la última revisión le otorgaron 4 estrellas por lo que no está entre los 10% mejores en los últimos años, aunque habrá que ver la siguiente revisión porque podría conseguirlo.
En la Figura 4 tienen otro fondo real que uso de ejemplo. Este es un fondo de renta variable internacional. Nuevamente la línea azul representa el rendimiento del fondo que, en este caso, no ha batido en absoluto a su benchmark en los últimos 5 años. He elegido este porque justamente este año está entre los mejores fondos, con rentabilidades en el entorno del 30%. Morningstar le otorgó 1 estrella en la última revisión, es decir, está entre los peores de su categoría.
Por supuesto, no todo el análisis acaba en el Benchmark, pero es un aspecto importante. Tampoco todo el análisis acaba en Morningstar, hay otras muchas páginas que analizan fondos. Voy a introducir dos estadísticos que derivan del benchmark y que considero importante para este perfil inversor. Me refiero a la beta y a la alfa de un fondo.
La beta de un fondo mide la volatildiad de sus retornos con relación a a la volatildiad de los retornos de su índice de referencia. Es una medida de riesgo relativa. Si su valor es 1 quiere decir que se mueve igual que su índice, es decir, que está totalmente indexado al índice.
La alfa en cambio mide el exceso de rentabilidad que consigue el gestor, ajustada al riesgo y puede tener valores positivos o negativos. En la práctica la beta nos dice si el fondo ha replicado al índice exactamente o no y la alfa nos dice si las decisiones que ha tomado el gestor han aportado valor o no.
Por ejemplo, el fondo de renta variable española de la imagen 2 tiene una beta de 0,99 y una alfa de +0,96% con relación al IBEX35 NR. Esto significa que si el índice sube un +10% el fondo ha subido un +9,6% a lo que hay que sumar un +0,96% por la alfa con lo que ganaría un 10,56%.
Es decir, estamos hablando de un fondo bastante indexado con poca intervención del gestor, pero las pocas decisiones que ha tomado el gestor han aportado valor al fondo.
En cambio, el caso de la imagen 2 nos encontramos con un fondo con beta 1,37 y alfa -15,82% con relación al MSCI ACWI SMID NR. Por tanto, si este índice hubiera subido un +10%, el fondo hubiera subido por beta un +13,7% pero hubiera perdido por alfa un -15,82% con lo que hubiera perdido un -2,12% finalmente.
Lógicamente, si el benchmark no es el correcto el análisis de beta y alfa no sirve de nada por lo que debemos prestar atención a este aspecto.
El ratio de Sharpe
El ratio de Sharpe fue desarrollado por el premio Nobel William F. Sharpe y se utiliza para ayudar a los inversores a entender la rentabilidad de una inversión en comparación con su riesgo. Se define como la rentabilidad media obtenida por encima de la tasa libre de riesgo por unidad de volatilidad o riesgo total. La volatilidad o desviación típica es una medida de las fluctuaciones del precio de un activo o una cartera.
Donde:
Rp es el retorno del fondo o cartera.
Rf es la tasa libre de riesgo.
σp es la desviación standard del fondo o cartera.
Cuanto mayor sea el ratio Sharpe mejor será el rendimiento ajustado al riesgo de la inversión. En el caso de ser negativo, la rentabilidad de la inversión no habrá superado al activo libre de riesgo. En la práctica, el ratio Sharpe es utilizado como herramienta de análisis con la que comparar productos similares, facilitando la elección óptima entre distintas inversiones.
Más adelante comentaremos los problemas que plantea este ratio, pero a nivel de elección de fondos de inversión es un standard y todas las sociedad gestoras, así como las páginas web que comparan fondos, lo publican.
Importante destacar que si construimos una cartera de fondos también podemos medir el ratio de Sharpe de dicha cartera. Esto ya tendremos hacerlo por nosotros mismos mediante páginas web o software especifico, pero no hablamos de algo especialmente difícil, es sencillo de conseguir y es una buena manera de valorar si un fondo aporta valor a su cartera de fondos. El ratio de Sharpe debe aumentar al añadir un nuevo fondo a la cartera.
OPERES COMO OPERES, DIVERSIFICA
Por ejemplo, según el Banco de España en España hay 5931 fondos de inversión no monetarios de 216 entidades. 2220 fondos son de 5 entidades, los principales bancos del país, eso es, un 37.43% de los fondos. En cambio, controlan más del 80% del dinero depositado en fondos. Esto es algo que ocurre hace muchos años en España y no es la práctica común en el resto de Europa. Los grandes bancos controlan la gran mayoría del ahorro de los españoles, dejando una pequeña parte del pastel a otras entidades más pequeñas que, suelen ser especialistas y mejores porque se dedican solo a la inversión. La historia nos enseña que, aunque los bancos tienen muchos fondos, pocos destacan y se colocan en los primeros puestos de la categoría. De hecho, si nos referimos al total de fondos, pocos superan a su Benchmark. ¿Significa esto que no son válidos? Por supuesto que no, los hay muy buenos y es el inversor/a el qué tiene que elegir correctamente o contratar a un buen asesor independiente que haga el trabajo por él/a.
Existen fondos de infinidad de categorías o temáticas y esa la dificultad del inversor de a pie, elegir aquellos fondos (sí, en plural) que pueden rendir mejor para su perfil de riesgo. No es objeto de este artículo definir los tipos de fondos o estrategias que existen, pero sí me interesa explicar un concepto que he introducido ya en el artículo. Me refiero a la gestión pasiva o activa, que puede usarse para clasificar a los fondos y que tiene cierta relación con los estadísticos beta y alfa.
La gestión pasiva es aquella que se basa en replicar exactamente la evolución de un índice. Es decir, fondos con beta 1 o muy cerca a 1 y alfa cercana a 0. Los mejores representantes de este grupo son los ETFs o fondos cotizados. Son acciones que cotizan en los mercados con total liquidez, que puede ser comprados o vendidos durante la sesión regular de los mercados, como cualquier otra acción, y que replican a un índice de referencia. Actualmente hay ETFs de todos los índices mundiales y también sobre sectores concretos o incluso temáticas concretas. Por ejemplo, acaba de lanzarse ETFs sobre criptodivisas. Es importante destacar que muchos fondos de inversión son en realidad fondos indexados en las que el gestor no aporta ningún valor, pero en cambio el fondo sí cobra una comisión no precisamente menor. Para detectar estos fondos viene muy bien el análisis de beta y alfa, que hemos comentado. En el caso de la gestión pasiva lo más importante es que replique bien y el coste del fondo ya que el gestor no puede aportar ningún valor al fondo o vehículo. Y aquí destacan los ETFs porque suelen ser activos muy baratos y que replican bien. Si queremos replicar a un índice, un ETF suele ser lo mejor.
La gestión activa es aquella en la que el gestor puede tomar decisiones más libremente, aunque la estrategia que siga debe estar definida en el folleto. Dentro de este gran saco hay muchas variaciones y subcategorías por supuesto. Hay fondos de renta variable que replican al Ibex-35 pero son de gestión activa porque no invierten exactamente con los mismos pesos que el índice, el gestor cambia alguna cosa para tratar de hacerlo mejor que el índice (la Figura 2 refleja un buen ejemplo). Y hay otros fondos que utilizan estrategias algorítmicas que operan en futuros y en ambos lados del mercado. Entre estos dos extremos encontramos muchos fondos de gestión activa que estarían en medio usando muchísimas estrategias distintas. En el caso de un fondo de gestión activa la clave es la alfa, pero recuerden la importancia de elegir un benchmark correcto, algo no siempre fácil en este tipo de fondos. El gestor debe aportar valor, si no, no tiene sentido su trabajo.
Hay detractores de ambas categorías y normalmente quien defiende a una rechaza totalmente a la otra. Personalmente creo que las dos categorías son extremadamente útiles. Una cartera que incluya buenas estrategias de ambas categorías puede estar muy bien diversificada y arrojar rendimientos muy interesantes y con muy poca volatilidad. Eso sí, la gestión pasiva tiene que ser muy barata, o bien con ETFs o con fondos que tengan costes similares a los ETFs. La alfa, lógicamente, suele tener comisiones más caras y hay que buscarla bien.
Con frecuencia aparecen artículos en los medios que explican que la gestión activa no bate al mercado y es mucho mejor la pasiva. Decía antes que la mayoría de los fondos de inversión (en general) no baten a los benchmark y eso no los hace inadecuados. Lo mismo aplica si nos referimos solo a los fondos de gestión activa. Hay que elegir bien, los pasivos y los activos, y si miramos las medias suelen salir mal parados todos, los pasivos y los activos. Hay buenos fondos de gestión activa y pasiva, solo hay que encontrarlos y pocos están en los bancos comerciales más conocidos. Búsquelos en pequeñas gestoras nacionales o internacionales que están especializadas en la inversión.
Lo que está claro es que no podemos invertir en un único fondo, no podemos poner todos los huevos en la misma cesta. Su objetivo debe ser construir un porfolio acorde a su perfil, pero diversificado. Como hemos comentado anteriormente, una forma sencilla es usando el ratio de Sharpe.
¿Y SI TE GUSTA OPERAR POR TI MISMO? Do It Yourself.
Cada vez hay más inversores que cogen este camino. Es verdad que dentro de este perfil hay muchos perfiles y que normalmente a mayor edad menor intervención del inversor.
Los perfiles más jóvenes e inexpertos, más familiarizados con la tecnología (y también más impulsivos) suelen preferir inversiones a muy corto plazo. Con la explosión de las criptodivisas ha habido una legión de nuevos inversores de perfil muy joven que invierten con el móvil directamente y poca o nula formación. Están acostumbrados a hacerlo todo desde el móvil, rápidamente y no es distinto con las inversiones. Veremos que ocurre con los que sobrevivan y como invierten cuando lleguen a la madurez, pero es posible que la industria de la inversión vaya cambiando, mucho o poco, para adaptarse a este nuevo perfil mucho más tecnológico, empoderado y acostumbrado a hacerlo por ellos mismos.
En el otro extremo estarían los perfiles de mayor edad que prefieren invertir por sí mismos y que suelen hacerlo con carteras de acciones, probablemente por sus malas experiencias con la industria de los fondos.
Y en medio de los dos extremos tenemos a la mayoría de los traders que probablemente están leyendo este artículo. Traders con cierta experiencia que operan a corto o medio plazo, ya sean discrecional o sistemáticamente, pero usualmente con activos más apalancados como los futuros, opciones o CFDs y ya más recientemente criptodivisas. Nuevamente habría muchos perfiles dentro de este sub-perfil.
Realmente todos estos perfiles tienen muchas diferencias, pero el objeto de este artículo es hablar de métricas y para este objeto me sirve meterlos en un mismo grupo porque si operas por ti mismo poco más o menos tienes que medir tus resultados del mismo modo. Por tanto, por simplificación englobaremos aquí a todos los tipos de operativa en las que las decisiones de inversión las toma más activamente el inversor. Usualmente más a corto plazo, pero también puede ser una inversión a largo plazo con su propia cartera de acciones o ETFs.
Los traders algorítmicos en este punto lo tenemos un poco más fácil ya que la medición de rendimientos o datos es parte inseparable del diseño de un sistema o estrategia y también de un porfolio. Los que no siempre están tan acostumbrados son los traders discrecionales. Por supuesto que los hay que sí, pero entonces comparten muchas cosas con el sistemático y al final el nombre no hace la cosa. Hay traders que se autodenominan discrecionales, pero tienen mucho de sistemáticos.
De todas formas, no voy a referirme a los ratios o estadísticos para evaluar a un sistema de trading si no a como a evaluar el rendimiento o riesgo de tu inversión o cartera. Digamos que es un proceso posterior, hecho con el track record real, con las operaciones registradas en tu diario de trading. Empecemos donde hemos acabado en el perfil anterior.
¿El ratio de Sharpe me sirve?
Sí y no. Sí, porque no es mal comparador de la relación rentabilidad / riesgo y es universal. No, porque los hay mucho mejores.
Uno de los problemas del ratio de Sharpe está en el denominador, en lo que entiende por riesgo. Usa la volatildiad o la desviación standard que es un estadístico que mide exactamente eso, cuanto se desvían de su media los retornos. Pero no distingue en si la desviación es al alza o a la baja. Estaremos de acuerdo en que no es lo mismo una desviación al alza, es decir, hacia el lado de las ganancias, que una a la baja, hacia las pérdidas. Sharpe considera nociva cualquier tipo de volatilidad. No es que el concepto sea erróneo, todos hemos visto muchas veces que tras un exceso en una dirección viene otro en la dirección contraria, el problema es que este concepto aplica más a la inversión en activos convencionales usando estrategias del tipo comprar y mantener sin apalancamiento y no tanto al trading con estrategias más activas o apalancadas que además puede invertir en ambos lados del mercado y con estrategias muy distintas entre sí.
Otra crítica al ratio de Sharpe es su presunción de que los retornos están distribuidos normalmente. No siempre es así, frecuentemente no es así. Los mercados financieros muchas veces sufren fenómenos de extremísimas colas largas como son los cisnes negros y en general tienen demasiados movimientos extremos de lo debería para distribuirse normalmente. Imaginen con carteras o estrategias apalancadas. Para estas distribuciones tenemos el Índice de Stutzer que además de no estar extendido es más complicado de calcular para la ventaja que supone. A más normalizados estén los retornos más se parecen sus resultados.
También plantea el problema, como muchos otros ratios, que no tiene en cuenta el orden de los retornos. Al final del artículo haremos un caso práctico donde esto se hará evidente.
La ventaja que tiene Sharpe es que está muy extendido y por tanto es fácil de encontrar ya calculado para muchos activos o estrategias y también es fácil de calcular. No obstante, como en este punto hablamos de calcular por nosotros mismos es preferible un ratio de retorno / riesgo que distinga entre volatilidad al alza y a la baja.
Uno de los más conocidos es Sortino
A principios de la década de 1980, el Dr. Frank Sortino emprendió una investigación para llegar a una medida mejorada de los rendimientos ajustados al riesgo. Según Sortino, fue idea de Brian Rom en Investment Technologies llamar a la nueva medida el ratio de Sortino. La primera referencia al ratio fue en Financial Executive Magazine (agosto de 1980) y el primer cálculo se publicó en una serie de artículos en el Journal of Risk Management (septiembre de 1981).
Donde:
R es el retorno medio del periodo estudiado.
T puede ser también la tasa libre de riesgo, aunque en los primeros trabajos de Sortino T era igual a MAR (minimum acceptable return) más recientemente adoptó la tasa mínima aceptable.
TDD (target downside desviation) es la desviación standard de los retornos, pero a partir de un objetivo usualmente fijado en 0.
Justo en esta última línea en negrita es la principal diferencia de Sortino con Sharpe, en la estimación del riesgo que está en el denominador.
Dado que Sortino se centra únicamente en la desviación negativa de los rendimientos de una cartera con respecto a la media, ofrece una mejor visión del rendimiento ajustado al riesgo de una cartera, ya que la volatilidad positiva puede considerarse un beneficio. Y esta última afirmación es la clave para usar Sharpe o Sortino. Si no está de acuerdo en la afirmación de que la volatilidad al alza de los retornos es beneficiosa, entonces debe usar Sharpe en vez de Sortino.
Ratio K
El coeficiente K fue desarrollado por el trader de derivados y estadístico Lars Kestner en 1996 como una forma de abordar una brecha percibida en la forma en que se habían analizado los rendimientos hasta entonces. Dado que los principales intereses de un inversor o trader son la rentabilidad y la consistencia, Kestner diseñó su ratio K para medir el riesgo frente a la rentabilidad analizando la estabilidad de los rendimientos a lo largo del tiempo.
El ratio K tiene en cuenta los rendimientos, pero también el orden de esos rendimientos para medir el riesgo. El cálculo consiste en realizar una regresión lineal sobre la rentabilidad acumulada logarítmica de una curva del Índice Mensual de Valor Añadido (VAMI: Value-Added Monthly Index). Los resultados de la regresión se utilizan entonces en la fórmula del coeficiente K. La pendiente es el rendimiento, que debe ser positivo, mientras que el error estándar de la pendiente representa el riesgo. En 2003, Kestner introdujo una versión modificada de su K-ratio original, que cambiaba la fórmula del cálculo para incluir el número de puntos de datos de rentabilidad en el denominador. En 2013 introdujo otra modificación, que añadía el cálculo de la raíz cuadrada al numerador. Aunque los cambios no tienen importancia si lo usamos para comparar estrategias dado que afecta solo a la periodificación del ratio para adaptarlo a distintos periodos. En la última versión dará valores más altos que en la primera, pero no cambiara el orden si comparamos estrategias.
La versión original del ratio k es esta:
Para más información, véase el libro “Quantitative Trading Strategies: harnessing the power of quantitative techniques to create a winning trading program”, de Lars N. Kestner, McGraw Hill.
En resumen, el k ratio es similar al ratio de Sharpe en cuanto relaciona rentabilidad con riesgo. Se diferencia en que utiliza técnicas de regresión lineal para medir la consistencia de los resultados a través del tiempo, algo importante en el trading cuantitativo y que Sharpe y Sortino ignoran. Se puede calcular con Excel, pero hay plataforma como TradeStation que lo ofrecen tanto a nivel sistema como porfolio.
Return Retracement Ratio (RRR)
Jack Schwager creó el Return Retracement Ratio como otra medida de rentabilidad / riesgo. Una distinción importante entre esta y el ratio de Sharpe es el uso del retroceso de la cuenta como medida de riesgo frente a la desviación típica. El RRR pone más énfasis en la volatilidad a la baja.
En concreto, este ratio es la rentabilidad media anualizada compuesta dividida por la media de los retrocesos máximos.
Donde:
R = La rentabilidad media anualizada y compuesta
AMR = La media de los retrocesos de la cuenta
Para más información, véase “Technical Analysis” de Jack D. Schwager, Wiley.
Es más complicado calcularlo que otros ratios, probablemente por eso no es tan popular, ya que requiere ir calculando las caídas de la cuenta entre los máximos y los mínimos, comparando también los saldos iniciales y finales con estos. TradeStation lo incluye entre sus estadísticos tanto a nivel sistema como porfolio.
Los siguientes ratios son más fáciles de calcular y suelen ir en la misma dirección que RRR.
RATIOS DE Calmar, Sterling y Mar
El ratio Calmar fue desarrollado en 1991 por Terry W. Young, un gestor de fondos con sede en California. En función del retorno medio anual compuesto frente a su drawdown máximo. Argumentó que el ratio ofrecía una lectura más actualizada de la rentabilidad de un fondo que los ratios Sterling o Sharpe, otros indicadores comúnmente utilizados, porque se calculaba mensualmente, pero sobre un periodo fijo de 36 meses, mientras que éstos lo hacían anualmente.
El ratio Calmar es, de hecho, una versión modificada del ratio Sterling. Su nombre es un acrónimo de California Managed Account Reports. Young también se refería al ratio Calmar como el ratio Draw down. Su ventaja es su fácil comprensión y cálculo.
El ratio Sterling es prácticamente igual, su única diferencia es que en el denominador está el DrawDown medio en vez del máximo.
Otro ratio muy similar es el MAR ratio que relaciona el CAGR (compound annual growth rate) con su mayor Draw Down pero desde sus inicios, no impone la restricción de los 3 años que impone el Calmar.
CASO PRÁCTICO DE RATIOS
Vamos a analizar el ratio de Sharpe, Sortino y K de 2 series de retornos mensuales y sus correspondientes curvas de resultados que recogen la Figura 5.
Intuitivamente todos diríamos que nos gusta más la curva B que la A, pero solo un ratio de los 3 analizados nos mostrará que es mejor la B que la A.
Los resultados mensuales de estas curvas los recogen la siguiente tabla:
Primero he calculado Sharpe y Sortino para lo que he tenido que calcular los retornos libres de riesgo, la media, la desviación típica y también la desviación de los retornos negativos para lo que he tenido que calcular previamente cada TDD. Todos estos cálculos pueden hacerse fácilmente en Excel como puede verse en la tabla 2.
Vemos que tanto Sharpe como Sortino obtienen el mismo resultado en ambas curvas, 0.26 de Sharpe y 0.51 de Sortino. Ninguno de los dos ratios tiene en cuenta en su cálculo el orden en que ocurren las cosas. Las desviaciones son iguales porque en conjunto ambas curvas caen la misma cantidad. Una alternando perfectamente ganancias con pérdidas y otra todo lo contrario, con todas las pérdidas y las ganancias juntas.
En cambio, el ratio K sí tiene en cuenta la secuencia de los resultados midiendo la pendiente de la curva de resultados y el error típico de la misma.
Efectivamente, la curva B arrasa en el ratio K. Aquí sí que, eso que veíamos tan evidente al ver el gráfico, parece también en el ratio. Para comparar carteras con derivados es sin duda el mejor ratio porque en sus cálculos incluye el concepto de consistencia y la tendencia de los retornos, que es muy importante en el trading o inversión y que ignoran la mayoría de los otros ratios.
Aunque hay tres versiones del ratio K, a efectos de comparar portfolios o estrategias no tiene efecto usar uno u otro porque cambiará el valor absoluto del ratio pero no el valor relativo de cada uno de ellos respecto a los otros. La última revisión del ratio la publicó el mismísimo Lars Kestner el 3 de marzo de 2013 en un interesante paper de 10 páginas que se puede encontrar en internet, pero que tengo en mi poder por si alguien quiere solicitármelo por email.
De propina he calculado también Calmar, Sterling y MAR que en esta ocasión dan lo mismo, porque casualmente no hay diferencias entre Drawdown máximo y medio entre las dos ordenaciones y el periodo es inferior a 3 años. En este caso también gana claramente la curva B dado que la diferencia entre DrawDown máximo es muy grande entre ambas carteras.
Personalmente me gustan mucho K y RRR en primer lugar y detrás irían Calmar o MAR y luego Sortino. De todas formas, Sharpe puede ser una referencia, no es la mejor, pero es un ratio de retorno / riesgo y siempre será mejor que nada.
Un término medio
Al empezar la sección Do It YourSelf me refería a como evolucionará el inversor novel recién llegado a los mercado, más joven y tecnológico, que ya ha nacido con el smartphone bajo el brazo. Es difícil saberlo, pero un camino intermedio que trata de mezclar el concepto de los fondos de inversión, del trading y del hágalo usted mismo es el copy trading o conceptos análogos. Personalmente me gusta mucho el concepto de Darwinex, aunque hay otros modelos similares. Ellos tienen activos sintéticos llamados Darwins que replican la operativa de un trader y que cualquier inversor puede adquirir para invertir en la estrategia del trader en cuestión. Darwinex, por tanto, es un mercado de Darwins que cotizan en tiempo real y que cualquier inversor puede comprar o vender cuando quiera. Además, todo el mundo puede ser trader e inversor si cumple ciertos requisitos y, por tanto, aquellos traders que tienen talento pueden aspirar a la captación de inversores de forma legal, ya que Darwinex está totalmente regulada como gestora, pero al mismo tiempo opera por sí mismo su propio capital como trader.
Es un todo en uno que tengo la impresión de que gustará a este perfil inversor porque se caracterizan por ser muy abiertos y transparentes, con interfaz bastante tecnológico, mucha información y datos tanto para el trader como para el inversor. Este modelo es ya una realidad, pero actualmente es muy minoritario dentro del mundo inversor. Mi impresión es que modelos de este tipo ligados al nacimiento de las compañías Fintech, que mezclan finanzas y tecnología, se harán mucho más populares en el futuro. Dentro de las Fintech ya hay una rama dedicada justamente a los temas de inversión y gestión de patrimonios denominado WelthTech, rama en la que se engloba la empresa que presido, Sersan Sistemas.
Me parece justo advertir que, aunque no soy miembro ni accionista de Darwinex, sí que hay Darwins dentro de su plataforma, concretamente SYO y OYS, que operan con estrategias de la compañía que dirijo, Sersan Sistemas. Por tanto, me interesa que le vaya bien a Darwinex, por supuesto. Ahora bien, esto no quita que piense lo que pienso, pero dicho queda para evitar suspicacias.
¿Qué es lo mejor?
Lo mejor, sin duda alguna, es aquello que no le quite el sueño. Si su ocupación principal ocupa mucho tiempo de tu día a día, la primera opción es excelente si se diseña bien el porfolio de fondos, por sí mismo o con ayuda de un agente financiero independiente. Eso sí, aunque se lo haga un agente, le recomiendo poco a poco ir entrando en el análisis que hemos comentado aquí para ir entendiendo mejor el porqué de las cosas.
Si nos sentimos cómodos con los dos perfiles (o con los 3) y tenemos la capacidad de hacerlo, tanto a nivel de tiempo disponible como de capital disponible ¿Por qué no mezclarlo todo? Si tenemos capital y somos traders activos, ¿porque además de operar con sus estrategias de trading, no tiene una cartera de fondos con ETFs indexados junto a unos buenos fondos de gestión alternativa bien elegidos? Podrá obtener una curva de resultados casi perfecta en el largo plazo si la confecciona bien. Su cartera de fondos buscará beta, pero una smart beta gracias a los fondos de gestión alternativa y su trading buscará alfa. Idealmente su trading debe ser de estrategias con descorrelación con su cartera de fondos o al menos con los principales fondos de dicha cartera. Si su trading es bueno, este mix le dará grandes retornos con poca volatilidad porque podrá tener estrategias para todos los escenarios de mercado.
Por cierto, el concepto alfa que usamos en gestión alternativa o en los hedges funds no es exactamente el mismo que la alfa en el análisis de fondos que al final deriva del benchmark. En este ámbito la alfa es un concepto genérico referido más al estilo de la inversión. Aquellas estrategias que no siguen al mercado, que buscan retornos de forma independiente a la dirección del mercado. Es un concepto usado en clara contraposición a la beta que indica el seguimiento indexado del mercado. Beta es seguimiento de mercado y alfa es lo contrario. Por tanto, las estrategias con alfa tienen poca o nula correlación con la mayoría de clases de activos como la renta variable o la renta fija.
Cuando evaluamos un porfolio o cartera de inversión, sea de trading a corto plazo o medio o sea una unión de varios horizontes temporales, debe tener medidas sobre ella. Cuando haga cambios, fíjese que mejore el ratio que crea que mejor se ajusta a ella. En caso de dudas, use K, pero Calmar (y sus hermanos casi idénticos) son cómodos por su sencillez.
Explicación de la estrategia de trading de Jamie Mai por Alex Barrow
Cofundador de Macro Ops, www.macro-ops.com. Global Macro fanático, ex francotirador profesional y miembro de la inteligencia de los EE. UU.
Alex Barrow / MACRO OPS
Jamie Mai es un gestor de fondos de cobertura que generó rendimientos increíbles para Cornwall Capital, un fondo que fundó después de estudiar historia en la universidad. Mai rindió un 42 % anual para los inversores durante los primeros nueve años del fondo. $100,000 invertidos inicialmente en el fondo de Mai valdrían $2,347,000 al final del noveno año.
Jamie Mai usó múltiples estrategias de trading para generar los rendimientos del fondo, pero todas compartían un hilo común. Jack Schwager lo explica en su libro Market Wizards (énfasis mío):
“La única característica común que comparten prácticamente todas las estrategias de Cornwall es que están estructuradas e implementadas como operaciones de sesgo positivo altamente asimétricas, es decir, operaciones en las que el potencial alcista supera con creces el riesgo bajista.”
El objetivo era arriesgar $1 para ganar $10. Mai entendió que la mayoría de sus apuestas perderían, pero con el tiempo, el tamaño de sus ganadores compensaría con creces esas pequeñas pérdidas.
La forma favorita de Mai de expresar esta estrategia era a través de opciones de largo plazo fuera del dinero o DOTM. Por ejemplo, si una acción cotiza a $10 en 2001, Mai compraría calls de $40 con fecha de 2005.
Las DOTM permitieron a Mai arriesgar pequeñas cantidades de dinero en apuestas altamente asimétricas. Así es como lo explica en el libro (énfasis añadido):
“Las opciones tienen el precio más bajo cuando la volatilidad reciente ha sido muy baja. En mi experiencia, sin embargo, el mejor predictor individual de aumentos futuros de volatilidad es la baja volatilidad histórica. Cuando la volatilidad es muy baja en un mercado, consideramos que es un momento muy interesante para comenzar a buscar formas de obtener una volatilidad larga , tanto porque la volatilidad es muy barata en un sentido absoluto como porque la certeza y la complacencia del mercado reflejada por la baja volatilidad a menudo implica una probabilidad superior a la media de una mayor volatilidad futura. ”
En términos sencillos, Mai usó DOTM para apostar a que una acción pasaría de apenas moverse a moverse mucho más alto o más abajo.
Para explicar la estrategia de trading de Jamie Mai, aquí hay un desglose de tres operaciones específicas que realizó para generar ganancias descomunales:
Explicación De Los Ejemplos Comerciales Y La Estrategia De Jamie Mai
Operación #1: Calls De Altria (MO)
En 2003, Altria, una importante empresa tabacalera, se enfrentó a un muro de rebajas de las agencias calificadoras. Esto se debió a la evolución negativa de los múltiples litigios de acción de clase en su contra.
Estos casos tenían el potencial de grandes acuerdos de miles de millones de dólares. También existía el riesgo de sentar un precedente favorable para futuros demandantes. Esto creó una incertidumbre significativa para Altria: la bancarrota estaba sobre la mesa.
A pesar de esta incertidumbre, Mai vio una oportunidad en las opciones de compra fuera del dinero para Altria . Así que hizo su apuesta:
“Entonces, lo primero que verificamos fue si las opciones de Altria aún asumían una distribución de probabilidad normal, a pesar de la presencia de un evento bimodal. Efectivamente, los precios de las opciones de Altria todavía implicaban una distribución normal, lo que significaba que las opciones fuera del dinero eran demasiado baratas.
Dado que nuestro trabajo sugirió una mayor probabilidad de un resultado alcista, compramos las calls fuera del dinero. Las calls se apreciaron considerablemente cuando uno de los casos clave que respaldan las rebajas de calificación fue desestimado en apelación poco después de que comenzáramos nuestra inversión”.
Jamie Mai y su equipo ganaron alrededor de 2,5 veces su dinero en el intercambio y podrían haber ganado incluso más si hubieran aguantado más.
La lección más importante aquí es cuán mal cotizados están los eventos bimodales en los contratos de opciones.
La mayoría de las opciones asumen una distribución normal de resultados de precios futuros. Esto significa que están apostando a que el precio futuro de una acción muy probablemente caerá dentro de una desviación estándar del precio actual. Es por eso que obtienes la distribución de la curva de campana normal que se ve a continuación:
Ahora bien, esto es cierto para la mayoría de las acciones. No verá cambios bruscos en su precio de la noche a la mañana. Y los precios del mercado de opciones que eficientemente con esta distribución normal.
Pero esto no es cierto para una acción que se enfrenta a un evento bimodal (sí o no). En el ejemplo de Altria, su caso judicial determinaría el futuro de la empresa. Si se resolviera a favor de Altria, el precio de las acciones se dispararía más. Si se resolviera contra Altria, el precio se hundiría. Este es un evento bimodal en el que en realidad es poco probable que el precio futuro se mantenga cerca del precio actual. La distribución de probabilidad en este caso es bimodal y se parece más a esto:
Si un contrato de opciones valora mal este resultado bimodal asignando una distribución normal, es posible ganar mucho dinero apostando en un «evento de cola». El contrato de opciones no cree que haya una alta probabilidad de que el precio oscile de forma salvaje, por lo que si lo hace, se pueden obtener grandes beneficios.
Jamie Mai entendió profundamente el poder y los efectos de precios erróneos de estos eventos de distribución normal a bimodal. Es un tema que verá a lo largo de los próximos dos oficios.
Operación N.º 2: Calls De Capital One Financial (COF)
En 2002, Capital One (COF) tuvo una exposición significativa al mercado de alto riesgo. Esto estuvo bien en ese momento porque todos asumieron que COF era un negocio sólido como una roca. Pero luego se conoció la noticia de que los reguladores obligaron a COF a aumentar sus reservas e instituir procesos crediticios más estrictos.
Esta noticia arrojó dudas sobre la reputación que anteriormente tenía la empresa como líder en la evaluación del riesgo crediticio de alto riesgo y resultó en una caída significativa en el precio de sus acciones.
A pesar de este sentimiento bajista, Mai vio una oportunidad en el mercado de opciones fuera del dinero de COF. Creía que el mercado reaccionó de forma exagerada a la noticia y que las calls tenían un precio significativamente inferior.
Jamie Mai pensó que COF tendría un resultado bimodal. La acción se dispararía o se hundiría debido a su situación de alto riesgo. Así es como se sintió acerca del intercambio (énfasis agregado):
“Pensamos que comprar las calls fuera del dinero proporcionaba la mejor manera de expresar el comercio porque el posible resultado bimodal hizo que un gran movimiento de precios fuera mucho más probable de lo habitual para las acciones. En estas circunstancias, las calls fuera del dinero estaban mal valoradas y tenían un apalancamiento más integrado”.
Según Mai, los DOTM de COF tenían un precio incorrecto y estaban muy apalancados, lo que significa que el más mínimo cambio en el sentimiento o el precio del mercado generaría rendimientos monstruosos para esas opciones.
Específicamente, estaban interesados en comprar las calls de $40 de enero de 2005, que se cotizaban cerca de $5 en ese momento.
Antes de que Mai pudiera comprar los DOTM a $5, más noticias bajistas llegaron a las acciones y el COF se negoció a alrededor de $27. Esto hizo que las calls cayeran de $5 a $3,50, lo que hizo que las ganancias potenciales en el intercambio pareciera aún más significativo. Así que lo compró por $3.50.
La apuesta de Mai resultó correcta. COF se recuperó y recuperó su condición de prestamista subprime de alta calidad. La acción también se recuperó por completo. Mai mantuvo sus opciones durante más de un año y ganó seis veces su dinero.
Mai explotó aquí la distribución normal a bimodal. El precio de las acciones de COF cotizó históricamente a lo largo de una distribución normal hasta que un solo evento (el susto de los préstamos de alto riesgo y los requisitos de reserva) cambió drásticamente el sentimiento hacia un resultado binario (sí o no).
Era sí, COF es un banco de baja calidad con prácticas crediticias abominables y reservas inadecuadas… o no, COF es un banco sólido con suficientes reservas que resultó tener demasiados préstamos subprime en sus libros a corto plazo.
“Cara, gano mucho. Cruz, pierdo un poco.»
Vayamos al ejemplo final.
Operación #3: Acciones De Corea Del Sur
Las acciones de Corea del Sur estaban muy baratas en 2003-2004. Aunque Corea del Sur había hecho un mejor trabajo que muchos de sus vecinos asiáticos al adoptar reformas fiscales y de mercado después de la crisis monetaria de 1997, su mercado de valores siguió languideciendo. No tenía sentido, así que Mai profundizó más.
Jamie Mai visitó personalmente Corea del Sur, se conectó con analistas locales de compra/venta y un intérprete tradujo los estados financieros coreanos. Fue entonces cuando Mai descubrió cuán baratas eran algunas de estas acciones. Así es como lo explica en el libro:
“Había empresas con capitalizaciones de mercado de $ 300 millones, sin deudas y $ 550 millones en efectivo en el balance general, que se esperaba que aumentara a $ 650 millones en el año siguiente. En este caso, había una asimetría tremenda simplemente porque estas empresas no tenían a dónde ir sino hacia arriba”.
En otras palabras, usted compra empresas por menos del valor en efectivo en sus balances: verdaderas situaciones netas de Ben Graham. Y mientras estas empresas no quebraran, Mai haría una fortuna. El mercado se daría cuenta de que estos negocios valían significativamente más que su efectivo neto y sus acciones se duplicarían o incluso triplicarían.
Esta no es una operación de opciones, pero aún podemos ver la naturaleza bimodal de la apuesta de Mai. Una acción que cotiza por debajo del valor en efectivo en su cuenta bancaria, menos las apuestas pendientes, es la forma en que el Mercado dice: «No creemos que este negocio sobreviva dentro de seis a doce meses».
Esa es una apuesta bimodal de sí o no. La empresa o quiebra o sobrevive. Los precios eran tan bajos que el mercado ya inclinó su suelo en cuanto a qué cola de probabilidad bimodal eligió, que fue la bancarrota. Mai tomó el otro lado de la operación porque se dio cuenta de que aunque estas empresas cotizaban por debajo del valor en efectivo, en realidad generaban ganancias operativas positivas.
Mai hizo una cantidad ingente de dinero cuando el mercado se dio cuenta de que estas empresas no quebrarían y, posteriormente, las revalorizó a precios significativamente más altos que el efectivo residual en el banco.
En resumen, el enfoque de inversión de Jamie Mai se centra en tres elementos clave:
Encontrar situaciones de campo de batalla mal valoradas que realmente no tienen sentido
Uso de opciones a largo plazo para expresar una visión específica
Comprar lo más barato que pueda encontrar, ya sean opciones fuera del dinero o acciones infravaloradas
Estas estrategias ayudaron a Mai a generar retornos del Salón de la Fama y conseguirle una entrevista en Market Wizards .
Si está interesado en obtener más información sobre estas estrategias y cómo implementarlas, lea el artículo DOTM. Tiene todo lo que necesita para aprender a operar como Jamie Mai y Cornwall Capital.
Los componentes de un trading bien hecho por Van K. Tharp
Van K. Tharp fue uno de los entradores de traders más conocidos a nivel internacional. Durante los últimos 30 años, además de escribir 11 libros, desarrolló algunos de los programas de formación más respetados internacionalmente, siendo el único entrenador que aparece en el libro “The Market Wizard’s: Interviews with Great Traders” de Jack Schwager. Puede encontrar más información de sus cursos y libros en la web www.vantharp.com.
Van K. Tharp / www.vantharp.com
¿Cuáles son las claves para hacer un buen trading? Van K. Tharp nos dejó algunos de los mejores consejos para detectarlos.
Soy experto de programación neurolingüística (NLP) y entrenador de traders. Como modelista de PNL, me encuentro con una serie de personas que sobresalen en algo, determinan lo que hacen en común y luego determinan qué creencias, estrategias mentales y estados mentales se requieren para realizar cada tarea. Una vez que tengo esta información, puedo enseñar esas tareas a otros y esperar obtener resultados similares. Mi trabajo como entrenador es encontrar personas con talento y asegurarme de que aprendan y sigan los fundamentos.
Recuerdo haber hecho un taller con algunos de los “magos del mercado”: Ed Seykota y Tom Basso alrededor de 1990. Los tres estuvimos de acuerdo en que el trading consta de tres partes: psicología personal, gestión del dinero (que posteriormente renombré position sizing (TM) en mi libro Trade Your Way) y desarrollo de sistemas. También acordamos que la psicología del trading contribuye alrededor del 60 % al éxito y el tamaño de la posición contribuye con otro 30 %, lo que deja alrededor del 10 % para el desarrollo del sistema. Además, la mayoría de los operadores ignoran las dos primeras áreas y realmente no tienen un sistema de trading. Es por eso que el 90 % de ellos fracasan.
A lo largo de los años he hecho un amplio modelado en las tres áreas, y ahora estoy ligeramente en desacuerdo con nuestras conclusiones en 1990.
En primer lugar, argumentaría que la psicología del trading representa el 100 % del éxito. ¿por qué? Esta conclusión se basa en dos hallazgos. En primer lugar, las personas generalmente están programadas para hacer todo de la manera equivocada. Tienen sesgos internos que parecen llevarlos a hacer exactamente lo contrario de lo que se requiere para el éxito. Por ejemplo, si eres el factor más importante en tu operación, deberías pasar la mayor parte del tiempo trabajando en ti mismo. Pero la mayoría de la gente ignora totalmente el factor «tú» en su éxito. Lea las listas de verificación de esta sección que tratan sobre el buen trading. Si has trabajado mucho en todas las áreas enumeradas, probablemente tengas mucho éxito y sin duda seas una rareza.
En segundo lugar, cada tarea que modelo requiere que encuentre las creencias, los estados mentales y las estrategias mentales que están involucrados. Los tres ingredientes son puramente psicológicos, por lo que es difícil no concluir que todo es psicológico.
Ahora creo que hay cinco componentes para operar bien:
1. El proceso de negociación. Las cosas que necesitas hacer en el día a día para ser un buen trader.
2. El proceso de riqueza. Explorar tu relación con el dinero y por qué tienes o no tienes suficiente para hacer trading. Por ejemplo, la mayoría de la gente cree que ganan en el “juego del dinero” teniendo la mayor cantidad de juguetes. Creen que pueden tenerlo todo ya si sus cuotas mensuales son lo suficientemente bajas. Esto significa que ahorran cero dólares y están en deuda. Si tú eres así, también significa que no tienes suficiente dinero para hacer trading.
3. Desarrollar y mantener un plan de negocios para guiar su trading. El trading es un negocio como cualquier otra área. Los requisitos de entrada son mucho más fáciles porque todo lo que tienes que hacer es depositar dinero en una cuenta, firmar algunos formularios y comenzar a operar. Sin embargo, los requisitos de entrada para un trading de éxito requieren que domine todas las áreas enumeradas aquí. Eso requiere mucho compromiso, que la mayoría de la gente no tiene. En su lugar, quieren que el trading sea fácil, rápido y muy rentable.
4. Desarrollar un sistema. La gente a menudo considera que su sistema es el secreto mágico para elegir las acciones o materias primas adecuadas. En realidad, la entrada en el mercado es uno de los aspectos menos importantes del buen trading. Las claves de un sistema de ganar dinero son elementos como la determinación de sus objetivos y la forma en que sale de una posición.
5. Posiciona el tamaño para cumplir con tus objetivos. Hemos descubierto a través de nuestros juegos de simulación que 100 personas al final de un conjunto de 50 operaciones tendrán 100 resultados diferentes. (Incluso si todos tienen la mismas operaciones ganadoras). Esta extrema variabilidad del rendimiento solo se puede atribuir a dos factores: cuánto arriesgaron en cada operación (es decir, el tamaño de la posición) y la psicología personal que determinó su decisión del tamaño de la posición.
Ahora pregúntate…
Basado en estos cinco componentes, hazte un auto examen haciéndote las siguientes preguntas:
¿Qué tan bien he dominado la disciplina de hacer un buen trading cada día? ¿Me hago un autoanálisis diario o un ensayo mental al comenzar cada día? Si no, ¿por qué no? (Proporciono muchas ideas sobre cómo mejorar en esta área a lo largo del libro de Super Trader).
¿Realmente tengo suficiente dinero para hacer trading? Si no, probablemente necesites trabajar en ti mismo y en el proceso de riqueza.
¿Tengo un plan de trabajo para guiar mi trading? Si no, no estás solo. Estimamos que solo alrededor del 5 % de los traders tienen un plan de trading escrito. Por otra parte, tal vez hayas oído que solo entre el 5 % y el 10 % de todos los operadores tienen mucho éxito.
¿Tengo un conjunto de objetivos completamente escritos para guiar mi operación? La mayoría de la gente no lo hace. ¿Cómo puedes desarrollar un sistema para cumplir tus objetivos sin tener objetivos?
¿Cuánta atención he prestado al factor «cuánto»: el tamaño de la posición? ¿Tengo un plan para el dimensionamiento de mi sistema para cumplir con mis objetivos? Es a través del dimensionamiento de posición que cumples o no con tus objetivos.
¿Cuánto tiempo paso trabajando en mí mismo? Tienes que superar tus problemas psicológicos y desarrollar la disciplina necesaria para llevar a cabo los procesos descritos anteriormente, que son necesarios para el éxito.
Los artículos descritos aquí deberían darle una visión general de lo que se requiere para hacer un trading de éxito.
Van K. Tharp falleció en febrero de 2022. No obstante, como homenaje de Hispatrading Magazine, hemos seguido publicando algunos de los artículos que nos envió para su publicación.
Van K. Tharp fue uno de los entradores de traders más conocidos a nivel internacional. Durante los últimos 30 años, además de escribir 11 libros, desarrolló algunos de los programas de formación más respetados internacionalmente, siendo el único entrenador que aparece en el libro “The Market Wizard’s: Interviews with Great Traders” de Jack Schwager. Puede encontrar más información de sus cursos y libros en la web www.vantharp.com.
Van K. Tharp / www.vantharp.com
¿Cómo ser verdaderos genios al hacer trading? Van K. Tharp nos ayudó a reflexionar en algunos aspectos interesantes.
Uno de los ejercicios clave que aplico con mis Súper Traders es una revisión exhaustiva de toda su vida. El meollo de este ejercicio consiste en documentar la mayor cantidad de recuerdos posible para cada año de su existencia, ahondando en las creencias forjadas durante esos momentos. Al enfrentarse a esta tarea, la mayoría de las personas suele afirmar: «Bueno, no puedo recordar lo que hice o lo que sucedió en 1986». Sin embargo, debo admitir que no comparto la perspectiva de aquellos que se autodenominan «viejos» y aseguran no poder recordar nada. A mis 70 años, personalmente he logrado llevarlo a cabo sin dificultad.
Si bien existen algunas estrategias que pueden ayudar en la tarea de recordar los eventos y sus fechas correspondientes (no es el tema central de este artículo), una de mis recomendaciones fundamentales es registrar puntos de datos significativos para cada año. Estos pueden abarcar aspectos como el valor de los salarios, los precios de las viviendas, los automóviles y otros elementos relevantes a lo largo de cada etapa de la vida. Una excelente fuente de información para esto es el sitio web www.thepeoplehistory.com«.
Aunque ya he realizado una revisión de mi vida en el pasado, actualmente estoy repitiendo este ejercicio para evitar olvidar los detalles. Me está resultando sumamente revelador. Mientras trabajaba en la historia de mi vida, me intrigó analizar los precios de las cosas clasificados por décadas, por lo que he creado la tabla que puede ver en este artículo. La tabla abarca desde el año en que nací hasta el comienzo de cada década hasta el 2017. Si bien estoy seguro del precio de un sello postal y del nivel del S&P 500, no tengo tanta certeza respecto a los demás precios, pero creo que en general son precisos.
La tabla revela algunas conclusiones interesantes. En primer lugar, se puede observar el porcentaje del ingreso anual necesario para realizar compras importantes. El precio de una casa varía entre 2,4 y 4,7 veces el ingreso familiar medio. Los números más altos se han registrado en fechas más recientes, pero también hay que considerar que las casas han aumentado considerablemente su tamaño en comparación con décadas anteriores.
Además, el precio de un automóvil ha oscilado entre alrededor del 40% del ingreso anual promedio de una familia y hasta el 61% en años más recientes. Esto indica que adquirir un automóvil ha representado una proporción significativa del ingreso familiar en diferentes momentos históricos.
Estas observaciones destacan la evolución de los precios en relación con los ingresos familiares a lo largo del tiempo. Las casas y los automóviles han experimentado cambios significativos en términos de asequibilidad y proporción del ingreso requerido para adquirirlos.
Decidí examinar el aumento absoluto de los precios en los últimos 70 años y los resultados son reveladores. El ingreso familiar promedio ha experimentado un incremento del 2 331%. En contraste, el precio de la gasolina y el costo de un sello postal no han aumentado tanto, rondando alrededor del 1600%. Aunque personalmente considero que el precio de un sello postal en la actualidad resulta bastante elevado.
Los datos demuestran que los incrementos en los precios de la gasolina no han representado una carga económica relativa significativa para nosotros. Resulta interesante destacar el incremento en los precios de los automóviles, que han aumentado un poco más que los salarios. No obstante, este fenómeno puede estar relacionado con la disponibilidad de vehículos de lujo en el mercado actual. Por ejemplo, mi Tesla tiene un costo aproximadamente cuatro veces superior al precio promedio de un automóvil en 2017.
Ahora, centrémonos en dos aspectos que podrían considerarse como generadores de riqueza: la propiedad de vivienda y el mercado de valores. En primer lugar, el precio promedio de una casa ha experimentado un aumento superior al 4,000%. Este incremento ha superado ampliamente los aumentos salariales, a pesar de que hubo pocos cambios en los precios de las viviendas en las décadas de 1990 a 2000 y de 2010 a 2017. Imaginemos que adquiriste una casa en 1946 por $5,600 y pagaste, por ejemplo, el 20% ($1,020) como enganche. En tan solo cuatro años, habrías visto cómo el valor de tu casa aumentaba a $8,450, lo que se traduce en una ganancia de $2,850 sobre tu inversión inicial de $1,020. ¡No está nada mal! Si en cambio hubieras invertido en el S&P 500 durante ese mismo periodo, habrías perdido dinero.
Sin embargo, echemos un vistazo a los siguientes 10 años, cuando el precio de una casa aumentó un 50% y el S&P 500 creció un 244%. Es cierto que hubo algunas décadas difíciles para el S&P 500, como los años 2000 a 2010, pero en la mayoría de las décadas, este índice bursátil ha mostrado un crecimiento. En última instancia, el precio promedio de una casa se ha incrementado en 42 veces en los últimos 70 años, mientras que el valor del S&P 500 ha aumentado más de 132 veces durante el mismo período.
Estos datos destacan la importancia de considerar la inversión en vivienda y en el mercado de valores como posibles vías para generar riqueza a largo plazo.
En medio de mercados alcistas fuertes todos parecemos auténticos genios. Como resultado, aquí hay algunas creencias de Tharp Think que podrían convertirte en ese genio:
Antes de entrar en una operación, siempre conozca su punto de riesgo inicial que le indica cuándo está equivocado. Tenga una orden de stop loss sobre ese riesgo inicial (que yo llamo R para abreviar).
En un mercado alcista tranquilo, asuma que podría durar un tiempo y desea que sus recompensas, si es posible, sean varias veces el tamaño de su riesgo. Así que sea paciente y deje que la tendencia genere sus ganancias. En un mercado alcista no se puede saber hasta dónde llegará.
Compra lo que sube. Es bastante simple.
Si obtienes un promedio de, digamos, 2R por posición durante el próximo año, aumentará un 50%. Y eso probablemente superará a la mayoría de las personas.
Si el trading es realmente tan fácil, ¿por qué la mayoría de las personas no son precisamente unos genios en el mercado? Veamos dos creencias Tharp Think más para intentar sacar una explicación.
Un error al hacer trading es cuando no sigues tus reglas. Digamos que cometes 2 errores cada mes y que cada error te cuesta 2R. Si tiene una ganancia de 50R al final del año, pero comete 24 errores de 2R cada uno, entonces su resultado neto será solo de +2R al final del año. Habrá perdido el 96% de su beneficio potencial a causa de sus errores. Algunas personas repiten el mismo error una y otra vez. Lo llamo autosabotaje.
Finalmente, hay al menos seis tipos de mercado, cada uno de los cuales tiene un componente de dirección y un componente de volatilidad. Las direcciones del mercado son: hacia arriba, hacia los lados y hacia abajo, mientras que las condiciones de volatilidad son tranquilas o volátiles. Si aplica el conjunto completo de creencias de Tharp Think a cualquier tipo de mercado en particular, se vuelve bastante fácil diseñar un gran sistema de trading. Sin embargo, esperar que un sistema de trading funcione bien en todos los tipos de mercado es una locura. Por lo tanto, necesita una forma diferente de aplicar las creencias en el contexto de diferentes tipos de mercado.
Dicho esto, ¿cuál es el tipo de mercado más fácil para que alguien gane dinero invirtiendo? Obviamente, es un mercado alcista tranquilo. Ahí es donde entra en juego comprar y mantener. Y mi versión de comprar y mantener es 1) comprar lo que sube y 2) continuar con un stop de venta del 25 %. Luego, minimice su riesgo arriesgando solo alrededor del 1% en cada operación, lo que significa que puede invertir completamente con alrededor de 25 posiciones diferentes. Solo hay otra regla y es permanecer totalmente invertido hasta que el mercado vuelva a soportar al menos la volatilidad normal. Mire primero la volatilidad y luego, a medida que aumenta, tenga cuidado con el mercado bajista.
Entonces, ¿por qué estoy diciendo esto? Porque cuando tengamos un mercado alcista tranquilo, podría pensar que es un genio simplemente comprando lo que sube con un stop loss dinámico del 25%. Mantenga posiciones hasta que se alcance el stops loss o hasta que cambie el tipo de mercado. No arriesgue más del 1% por posición, lo que significa que tendrá hasta 25 posiciones diferentes.
Y con todo el dinero que comience a ganar, comience a invertir en usted mismo para estar listo cuando cambie el tipo de mercado, ya sea dentro de un mes o dentro de una década.
Esto no es una predicción. Encuentre 25 acciones diferentes que estén subiendo y quédese con las principales empresas sólidas en las que usted confíe.
Entrevista a Van K. Tharp por Hispatrading Magazine
Hispatrading Magazine es la revista de referencia en el mundo del trading en español. En cada número participan los principales profesionales del sector a nivel internacional.
Hispatrading Magazine / Hispatrading.com
Van K. Tharp fue uno de los entradores de traders más conocidos a nivel internacional. Durante los últimos 30 años, además de escribir 11 libros, desarrolló algunos de los programas de formación más respetados internacionalmente, siendo el único entrenador que aparece en el libro “The Market Wizard’s: Interviews with Great Traders” de Jack Schwager. Puede encontrar más información de sus cursos y libros en la web www.vantharp.com.
Hispatrading Magazine se complace en tener en este número como invitado al Dr. Van K. Tharp, uno de los más prestigiosos entrenadores de traders desde 1982, a través del Van Tharp Institute. Autor de la obra traducida al español “Tener éxito en trading” y recientemente de Trading Beyond the Matrix: The Red Pill for Traders and Investors.
Hispatrading: Buenos días Sr. Tharp.
VT: Buenos días
H: Para empezar esta entrevista, como es habitual, nos gustaría que nos hablara un poco sobre su trayectoria en el mundo del trading. ¿Cuál fue su motivación inicial, la que le llevó a acercarse al trading?
VT: En 1974, mientras estaba en la universidad, perdí unos 20.000 dólares operando en el mercado. Y en 1982, lo hice de nuevo. Tenía un Doctorado en psicología, por lo que al menos era lo suficientemente inteligente como para darme cuenta de que la razón de las pérdidas era yo. Como resultado de ello, inicié una exploración sobre lo que estaba mal en mí, así que desarrollé un test para inversores / traders con el fin de determinar sus posibilidades de éxito y luego escribí un curso dividido en cinco volúmenes con el que obtener un rendimiento óptimo. Mi libro, que en español se llama “Tener éxito en trading”, cuyo título es ligeramente diferente en español con respecto al original en inglés, trataba realmente acerca de cómo desarrollar un sistema de trading que se adapte a uno mismo.
Ahora mismo la razón por la que escribo mis libros y hago lo que hago es porque me siento obligado a ayudar a las personas a transformarse. Estoy muy motivado cuando la gente me dice «Dr. Tharp, realmente ha ayudado a transformar mi vida «.
H: Durante su vida en la industria, ¿cuál diría que ha sido su mejor y su peor experiencia?
VT: La peor experiencia es cuando uno de los traders que había estado entrenando y recomendando a otros clientes resultó estar ejecutando un esquema Ponzi. Eso me ha costado más dinero que cualquier pérdida en el trading (y, por supuesto, yo también tenía dinero con él también).
Mejor experiencia: ocurre todos los días cuando veo lo mucho que cambiamos la vida de las personas.
H: ¿Qué consejo le daría a las personas que comienzan en los mercados para poder convertirse en traders profesionales?
VT: Si el trading / inversión fuera fácil, las manos fuertes harían que fuera imposible operar. Sin embargo, el trading es difícil, por lo que las manos fuertes (que ganan dinero con casi todo lo que el inversor medio hace) facilitan mucho que Vd. abra una cuenta y opere. El trading, sin embargo, es una profesión como cualquier otra. La mayoría de la gente pasa años recibiendo la formación necesaria para hacer su trabajo, pero no dedican tiempo entrenando para convertirse en un trader / inversor.
Imagine que acaba de entrar en un hospital y ha decidido que quiere probar con la neurocirugía hoy. Probablemente sería bastante desastroso para el paciente. Pero Vd. puede visitar un bróker y abrir una cuenta. Y eso por lo general significa un desastre para su cuenta. Así que mi primer consejo para las personas que quieren cambiar es obtener la educación necesaria para operar como un profesional a pesar de que puede ser muy difícil de hacer / encontrar.
H: Y ¿Cuál cree que es la actitud más peligrosa para un trader?
VT: Pensar que simplemente podemos ir a una firma de inversión, depositar nuestro dinero, y ganar mucho sin tener ningún tipo de formación o idea de lo que se está haciendo.
Sin embargo, puede darse una situación que es peor – operar por la excitación, como un jugador. Vd. puede obtener tanta emoción con la operativa como si fuera al casino y si ese es el motivo por el que lo hace, el resultado será mismo que tirar su dinero.
H: En España y en los países de habla hispana, nos gustaría saber acerca de su libro «Tener Éxito en Trading». ¿Qué nos puede decir acerca de este libro? ¿Cuál diría que es la esencia más importante de su obra?
VT: Este libro realmente explica mi enfoque con respecto al desarrollo de sistemas. Pero permítame resumir algunos de los puntos clave.
1) Vd. no opera los mercados, sino sus creencias acerca de los mercados.
2) El trading / inversión no consiste en encontrar la acción que subirá. Se trata de encontrar oportunidades de bajo riesgo en las que la relación beneficio-riesgo es al menos 2:1.
3) Nunca entre a una posición sin tener una salida predeterminada. Eso va a determinar su riesgo inicial (lo que yo llamo 1R para abreviar).
4) Corte rápido las pérdidas (que sean -1R o menos) y deje correr los beneficios (con suerte muchas veces 1R).
5) Sus salidas determinan si ganará dinero o no con el trading.
6) Usted debe pasar el 50% del tiempo que dedique a desarrollar el sistema a pensar en sus objetivos.
7) El tamaño de la posición nos indica cuánto arriesgará a lo largo de la operación.
8) Vd. alcanzará sus objetivos a través de su estrategia para determinar el tamaño de la posición. De hecho, el 90% de su rendimiento se debe al tamaño de la posición. Por lo que debe pasar más tiempo planificando su estrategia de tamaño de la posición que cualquier otro aspecto de su sistema.
H: ¿Tiene actualmente algún proyecto en mente para el próximo año? VT: Estamos tratando de desarrollar 5-10 cursos online y videos con seminarios porque somos conscientes de que muchas más personas puedan beneficiarse al acceder a nuestro material online. Ahora mismo tengo el programa Super Trader, con 50 personas inscritas de todas partes del mundo. Más de la mitad, de hecho, vive en el extranjero. Realizamos unos dos seminarios cada mes para que los que viajan desde el extranjero pueden asistir a más de un seminario por viaje. Pero creo que una gran cantidad de cursos online les ayudaría aún más.
H: ¿Tiene algo más que quiera añadir?
VT: Me gustaría añadir algo sobre la psicología del trading, ya que creo que la psicología es, con mucho, el aspecto más importante del trading. Nuestra misión en el Instituto Van Tharp es ayudar a transformar a las personas a través de una metáfora sobre el trading. Y creemos que hay tres niveles de transformación:
1) El conjunto de creencias que hemos desarrollado a partir de los mejores traders denominado Tharp Think. Muchas de esas creencias se encuentran en el libro sobre el que hemos estado hablando.
2) Ser capaz de cambiarte a ti mismo y tus creencias para que puedas adoptar las creencias del Tharp Think.
3) Realizar suficientes cambios individuales para que Vd. aumente su nivel de conciencia. Por ejemplo, mucha gente opera con miedo y codicia, lo que refleja un muy bajo nivel de conciencia y por lo general conduce a pérdidas. Pero qué pasa si pasamos a un nivel mucho más elevado de conciencia como el de la aceptación… donde podemos aceptar lo que es el resultado de nuestro trading – ganancia o pérdida. Cuando usted puede hacer eso, es mucho más fácil dejar correr los beneficios y cortar rápido las pérdidas.
Antes de despedirme de sus lectores y del público hispano hablante, como ha comentado en la presentación, Mi último libro, Trading Beyond the Matrix: The Red Pill for Traders and Investors acaba de ser publicado en inglés por Wiley. Me gustaría verlo alguna vez traducido en su lengua, el español. Buenos días.
H: Muchas gracias Dr. Tharp por su tiempo y sus consejos. Seguro que los lectores de Hispatrading Magazine disfrutarán mucho de las palabras que nos ha dedicado. Esperamos que siga ayudando a los traders por todo el mundo y cumpla sus objetivos.
Van K. Tharp fue uno de los entradores de traders más conocidos a nivel internacional. Durante los últimos 30 años, además de escribir 11 libros, desarrolló algunos de los programas de formación más respetados internacionalmente, siendo el único entrenador que aparece en el libro “The Market Wizard’s: Interviews with Great Traders” de Jack Schwager. Puede encontrar más información de sus cursos y libros en la web www.vantharp.com.
Van K. Tharp / www.vantharp.com
¿Cómo podemos saber cuál es nuestro verdadero nivel como traders? En este artículo Van K. Tharp muestra cómo saberlo. No le dejará indiferente.
¿Ganas dinero todos los años? ¿No ganas dinero en absoluto? ¿Puedes vivir de tus operaciones? ¿Quizás ganas dinero, pero no lo suficiente para cubrir todos los gastos? O ¿tal vez ganaste mucho dinero una vez, lo perdiste todo (y algo más), y ahora solo estás tratando de recuperarlo todo? ¿Con cuál de estas situaciones nos sentimos identificados?
Teniendo en cuenta todas las preguntas que acabo de hacer, califiquemos nuestra competencia como traders en una escala del uno al diez.
Digamos que «uno» es terrible: pierdes regularmente. “Cinco” es neutral: no ganas ni pierdes dinero. Y «diez» es muy bueno: te ganas la vida haciendo trading y las ganancias probablemente se encuentran en el 1% superior de todos los operadores del mercado. ¿Qué tipo de calificación te darías a ti mismo?
Califíquese _____________
Ahora, califica tus sentimientos acerca de tu competencia en la misma escala. Este sentimiento se refiere al éxito que crees que tendrás en el próximo año o en los próximos cinco.
Califíquese _____________
Adivina qué. Acabas de darte un predictor de tu éxito. La competencia en el trading comienza no solo con ser competente, sino también con sentirse competente. Entonces, si la calificación promedio en los dos casos anteriores fue inferior a 6, tienes mucho trabajo por hacer.
Todo esto entra en algunos de los problemas de comportamiento clave que rodean el trading. La mayoría de la gente piensa que el éxito en el trading proviene de encontrar algún secreto mágico y, una vez que lo tienes, simplemente se aplica y luego te CONVIERTE en un trader de éxito.
Pero esa no es la forma en que funciona en absoluto. El éxito viene primero desde adentro. Debes SER un trader de éxito. Eso significa que debes adoptar la personalidad que tienen los traders de éxito. ¿Cuál es su naturaleza?
Cuando entras por primera vez en el SER de un trader, comenzarás a hacer lo que hacen los traders de éxito, y luego comenzarás a tener lo que tienen los traders de éxito. Empezarás a ver el éxito y las ganancias.
Hace tiempo escribí sobre un floor trader que tuvo mucho éxito. Hizo millones en el mercado. Sin embargo, un día, debido al mal tamaño de sus posiciones y tal vez a un exceso de arrogancia, lo perdió todo. Bueno, no todo. Había ahorrado 30.000 dólares en caso de que sucediera algo así. Todavía tenía una reserva de efectivo de $ 30.000 para mantenerse como trader. (Y esto fue hace muchos años cuando $ 30.000 significaban mucho más de lo que significan hoy).
Pero solo tener $ 30.000 realmente lo afectó. Sentía que no podía gastar dinero.
Sentía que tenía que ser particularmente cuidadoso con todo lo que hacía. De hecho, dijo que solía ir a los bares en la hora feliz, comprar una bebida y comer toda la comida gratis que podía. Esa era su cena.
Entonces, ¿cómo le fue a este trader para volver al mercado? ¿Qué dirías? No tenía la actitud de un trader de éxito, estaba muy preocupado por perder y estaba viviendo un estilo de vida que estaba muy por debajo del estilo de vida que tenía cuando tenía éxito.
Si pensaste que no estaba operando bien, entonces acertaste. En unos pocos meses, sus $ 30.000 se redujeron a unos $ 10.000. ¿Cómo crees que se sintió entonces?
En este punto, se dio cuenta de repente. Entendió que era totalmente diferente a la persona que había ganado millones en el mercado. Se dijo a sí mismo: “¿Qué diablos? Solo me quedan $ 10.000, así que voy a volver a ser el tipo de persona que solía ser”. Y mientras lo hacía, retomó su antiguo estilo de vida, lo que significaba que probablemente tenía suficiente dinero para aguantar solo una o dos semanas.
Al mismo tiempo, todo lo demás cambió dentro de él. De repente, también podía operar bien. Estaba ganando mucho más dinero del que gastaba. Ahora estaba SIENDO un buen trader. Y el resultado neto fue que, en pocos años, volvió a ser un trader millonario.
¿Cuál es la Moraleja?
¿Significa esto que simplemente debes asumir que eres un trader competente, gastar dinero como si fueras a ganar millones en el mercado este año y simplemente esperar? ¡No, no significa eso en absoluto!
Esto es lo que significa. Necesitas estudiar cómo son los buenos traders y adentrarte en su forma de pensar. Podrías salir y rodearse de traders exitosos e intentar meterse en sus cabezas, pero ya lo hice por ti en el Peak Performance Home Study for Traders and Investors ¿Por qué no ahorrarse tanto tiempo y dinero? Estudia cómo son los buenos traders y luego vuélvete como ellos.
También necesitas desarrollar un plan de trading y algunos sistemas que funcionen. Casi todos los buenos traders que conozco trabajan duro en estas cosas. Y la razón principal para hacer todo esto es para tener la confianza necesaria para operar bien. Cuando tienes un excelente plan de trading y sistemas implementados, que han demostrado que funcionarán a través de sus pruebas y simulaciones, entonces es fácil asumir el SER de un buen trader.
El ejercicio de Market Wizard o Mago del Mercado
Por último, me gustaría hablar sobre uno de los ejercicios que realizamos en el taller Peak Performance 101. Lo llamo el ejercicio del Market Wizard o Mago del Mercado. El término Market Wizard se deriva del famoso libro de Jack Schwager en el que entrevista a los mejores traders del mundo y sigue siendo un libro esencial para todos los traders.
Para hacer el ejercicio del Mago del Mercado, imagínate en una situación en la que no le está yendo nada bien en el trading. Ahora, levántate y aléjate. Mira cómo te veías operando mal. Fíjate en lo que estabas haciendo con tu cuerpo. Esa es la primera parte del ejercicio y probablemente notarás que estabas con poca fuerza, tenso y no respirabas muy bien.
La segunda parte del ejercicio es imaginar a un Market Wizard sentado en la misma situación, en la que estabas teniendo tantos problemas. ¿Qué está haciendo esa persona? ¿Cómo están manejando esa situación? Lo sorprendente de este ejercicio es que todos pueden hacerlo, incluso los traders novatos que nunca han visto a un gran operador en acción. Sin embargo, saben exactamente cómo está SIENDO ese trader. Y, por lo general, están relajados, muy erguidos, respiran bien y se comportan de manera totalmente diferente a como lo estábamos haciendo antes.
La tercera parte del ejercicio es volver a tu silla y convertirte en ese Market Wizard. Este ejercicio es una ilustración perfecta de cómo debe SER un gran trader para HACER lo que ellos hacen y TENER sus resultados.
Entonces, ¿qué necesitas hacer? Estudia, trabaja duro y desarrolla un plan de trading en el que tengas confianza. Comprende la forma de pensar de los principales traders e inversores y luego adóptala. Desarrolla confianza en tu futuro éxito y luego, cuando estés listo, simplemente SÉ un gran trader. Los resultados vendrán.
Van K. Tharp fue uno de los entradores de traders más conocidos a nivel internacional. Durante los últimos 30 años, además de escribir 11 libros, desarrolló algunos de los programas de formación más respetados internacionalmente, siendo el único entrenador que aparece en el libro “The Market Wizard’s: Interviews with Great Traders” de Jack Schwager. Puede encontrar más información de sus cursos y libros en la web www.vantharp.com.
Van K. Tharp / www.vantharp.com
¿Cuántas acciones o contratos debe abrir por operación? Es una pregunta crítica, una que la mayoría de los traders no saben cómo responder correctamente. Van K. Tharp nos mostró cómo poder hacerlo.
Las estrategias de Position Sizing o de tamaño de posición son las partes de un sistema de trading que responde a la pregunta: ¿cuántas acciones o contratos debe abrir por operación?. Te dicen «cuánto» para cada operación. Cualesquiera que sean sus objetivos, su estrategia de dimensionamiento de posición los logra. Las estrategias de tamaño de posición deficientes son la razón detrás de casi todos los casos de quiebras de cuentas.
Una vez que un trader ha establecido la disciplina necesaria para mantener su stop loss en cada operación, sin duda el área más importante del trading es el tamaño de la posición. La mayoría de las personas ignoran por completo este concepto, pero creo que el tamaño de la posición y la psicología tienen que ver con más del 90 % del rendimiento total (o el 100 % si todos los aspectos del trading se consideran psicológicos).
El tamaño de la posición es la parte de su sistema de trading que le indica cuántas acciones o contratos tomar por operación. Calcular mal tamaño de la posición o no calcularlo es la razón detrás de casi todos los casos de quiebras de cuentas. La preservación del capital es el concepto más importante para aquellos que desean permanecer en el juego de trading a largo plazo.
¿Por qué es tan importante el tamaño de la posición?
Imagina que tienes $100.000 para hacer trading. Muchos traders (o inversores , o jugadores) simplemente se lanzarían y decidirían invertir una cantidad sustancial de este capital ($25.000 tal vez) en una acción en particular porque un amigo se lo dijo o porque sonaba como comprar. Tal vez decidan comprar 10.000 acciones de una sola acción porque el precio es de solo $4,00 por acción (o $40.000).
No tienen una salida planificada ni tampoco saben cuándo van a salir de la operación si el mercado va en su contra. Están arriesgando MUCHO de sus $ 100.000 iniciales innecesariamente.
Para probar este punto, hemos realizado muchos juegos en modo simulación en los que todos participantes tienen las mismas operaciones. Al final de la simulación, 100 personas diferentes tendrán 100 finales diferentes, con la excepción de aquellos que quiebren. Y después de 50 transacciones, hemos visto desde la bancarrota hasta ganar más de $13 millones; sin embargo, todos comenzaron con $100.000 y todos tuvieron las mismas operaciones.
El tamaño de la posición y la psicología individual fueron los únicos dos factores involucrados, lo que demuestra cuán importante es realmente el tamaño de la posición.
¿Como funciona?
Suponga que tiene una cartera de $ 100.000 y decide arriesgar solo el 1% en una idea de trading que tiene. Estás arriesgando $1.000.
Esta es la cantidad ARRIESGADA en la idea de trading y no debe confundirse con la cantidad que realmente INVIERTE en la idea de trading.
Así que ese es tu límite. Usted decide ARRIESGAR sólo $1.000 en cualquier idea. Puede arriesgar más a medida que su cartera crece, pero solo arriesga el 1% de su cartera total en cualquier idea.
Ahora suponga que decide comprar una acción que tenía un precio de $ 23,00 por acción y coloca un stop loss de protección al 25% de distancia, lo que significa que si el precio baja a $ 17,25, está fuera de la operación. Su riesgo por acción en dólares es de $5.75. Dado que su riesgo es de $ 5,75, divide este valor en su asignación del 1% ($ 1.000) y descubre que puede comprar 173 acciones, redondeadas a la acción más cercana.
Calcúlelo usted mismo para que comprenda que si se queda fuera de esta acción (es decir, la acción cae un 25 %), solo perderá $ 1.000, o el 1 % de su cartera. A nadie le gusta perder, pero si no tuviera el stop y las acciones cayeran a $10.00 por acción, su capital comenzaría a desaparecer rápidamente.
Otra cosa a tener en cuenta es que comprará alrededor de $ 4.000 en acciones. De nuevo, calcúlelo por usted mismo. Multiplique 173 acciones por el precio de compra de $23.00 por acción y obtendrá $3,979. Añada las comisiones y ese número terminará siendo alrededor de $ 4.000.
Por lo tanto, está comprando acciones por un valor de $ 4.000, pero solo está arriesgando $ 1.000, o el 1% de su cartera.
Y dado que está utilizando el 4% de su cartera para comprar las acciones ($ 4.000), puede comprar un total de 25 acciones sin usar ningún poder de préstamo o margen, como lo llaman los corredores de bolsa.
Puede que esto no suene tan «sexy» como poner una cantidad sustancial de dinero en una acción que «despega», pero esa estrategia es una receta para el desastre y rara vez tiene éxito.
Proteger su capital inicial empleando estrategias efectivas de dimensionamiento de posiciones es vital si desea operar y permanecer en los mercados a largo plazo.
Las personas que entienden el tamaño de la posición y tienen un sistema razonablemente bueno generalmente pueden cumplir sus objetivos mediante el desarrollo de la estrategia correcta del tamaño de la posición.
Tamaño de la posición: ¿cuánto es suficiente?
Empieza en pequeño. Muchos traders que operan con una nueva estrategia comienzan arriesgando inmediatamente el monto total. La razón más frecuente es que no quieren “perderse” esa gran operación o esa larga racha ganadora que podría estar a la vuelta de la esquina. El problema es que la mayoría de los operadores tienen muchas más probabilidades de perder que de ganar mientras aprenden las complejidades de operar con la nueva estrategia. Lo mejor es empezar poco a poco (muy poco) y minimizar la «matrícula pagada» para aprender la nueva estrategia. No se preocupe por los costos de las transacciones (como las comisiones), solo preocúpese por aprender a operar con la estrategia y seguir el proceso. Una vez que haya demostrado que puede operar la estrategia de manera constante y rentable durante un período de tiempo significativo (meses, no días), puede comenzar a aumentar el tamaño de la posición.
Esto es lo que dijo nuestro amigo y colega DR Barton al respecto: “He hablado con muchas personas que han arruinado sus cuentas. No creo haber escuchado a una persona decir que tomó una pequeña pérdida tras otra pequeña pérdida hasta que la cuenta se redujo a cero. Sin falta, la historia de la cuenta que explotó involucró tamaños de posición inapropiadamente grandes o grandes movimientos de precios y, a veces, una combinación de los dos”.
Manejar las rachas perdedoras. Asegúrese de que su algoritmo de tamaño de posición lo ayude a reducir el tamaño de la posición cuando el capital de su cuenta esté cayendo. Debe tener formas objetivas y sistemáticas de evitar la «falacia del jugador». La falacia del jugador se puede parafrasear así: después de una racha perdedora, la próxima apuesta tiene más probabilidades de ser ganadora. Si eso cree, estará tentado a aumentar el tamaño de su posición cuando no debería.
No cumpla con los objetivos de ganancias basados en el tiempo aumentando el tamaño de su posición. Con demasiada frecuencia, los traders se acercan al final del mes o al final del trimestre y dicen: “Me prometí a mí mismo que ganaría “X” dólares al final de este período. La única forma en que puedo lograr mi objetivo es duplicar (o triplicar, o peor aun) el tamaño de mi posición. Este proceso de pensamiento ha llevado a muchas pérdidas enormes. ¡Cumple con el plan de dimensionamiento de tu posición!
Hazte amigo de tu intérprete interior por Van K. Tharp, Ph.D.
Van K. Tharp fue uno de los entradores de traders más conocidos a nivel internacional. Durante los últimos 30 años, además de escribir 11 libros, desarrolló algunos de los programas de formación más respetados internacionalmente, siendo el único entrenador que aparece en el libro “The Market Wizard’s: Interviews with Great Traders” de Jack Schwager. Puede encontrar más información de sus cursos y libros en la web www.vantharp.com.
Van K. Tharp / www.vantharp.com
Es posible que algunos ya hayan visto este ejercicio antes (está en el libro Super Trader), pero nuestras experiencias cambian con el tiempo, por lo que vale la pena repetir ejercicios como este. ¿Te apetece participar para ser mejor trader?
Piensa en algún problema que tengas con tu trading. Podría ser casi cualquier problema. Tal vez tengas problemas para tener ganancias. Es posible que te enfades cuando se te escapa una operación. Tal vez con frecuencia te cuestionas a ti mismo. Sea cual sea tu problema, escríbelo. Puedes aplicar este ejercicio a casi cualquier cosa que creas que podría ser un problema.
Una vez que tengas ese problema, escribe varias afirmaciones sobre el problema. ¿Por qué crees que tuviste el problema? ¿Qué lo causó? ¿Cuál es tu reacción al problema? Tus declaraciones podrían ser casi cualquier cosa. Podrías decir cosas como: “¿Por qué sigo haciendo eso?” “Ese comportamiento solo demuestra que soy estúpido”. “Parece que no puedo controlarme”. “El problema no es nada, pero parece repetirse continuamente”.
Estas declaraciones son tu interpretación del problema. De hecho, sin esta interpretación, probablemente ni siquiera tendrías un problema. Por lo tanto, tal vez sea importante trabajar ahora con tu intérprete interior.
Necesitas usar la imaginación con este ejercicio. Tienes que estar dispuesto a jugar como un niño.
Ahora que has enumerado un problema y algunas afirmaciones al respecto, pregúntate ¿cómo puedes explicar mejor la forma en que ocurrió el problema? Tal vez ya lo hayas hecho con una de tus declaraciones. Escribe lo que escuchas. Además, observa las cualidades de la voz que hace la declaración. ¿Dónde escuchas la voz? ¿De qué dirección viene? ¿De quién es la voz? ¿Es tuya? ¿Es la voz de otra persona?
Ahora encuentra dos problemas más y repite el paso número uno. Asegúrate de que los problemas tengan algún significado emocional para ti.
Mira las tres afirmaciones que has escrito sobre cómo ocurrieron tus tres problemas. ¿Qué tienen en común? Además, observa cuán permanentes y generalizadas son las declaraciones. También observa la personalidad en general detrás de la voz.
Vuelve a escribir las tres declaraciones y hazlas más optimistas, específicas para un momento u ocasión, y para el lugar en que sucedieron. Además, hazlas impersonales para separarlas de tu comportamiento.
Supongamos que una parte de ti, tu intérprete interno, es responsable de estas declaraciones. ¿Dónde parece vivir esta parte de ti? Observa, una vez más, de dónde parece provenir la voz.
Piensa en esta parte de ti como un amigo que creaste con alguna intención positiva. Agradece a esta parte de tu yo interno por ayudar a llevarte a donde estás hoy. Ha sido un amigo, y necesitas reconocerlo.
Una vez más, ahora que estás en comunicación con tu intérprete interior, pídele que presente algunas excusas aún más positivas para sus tres experiencias.
Mueve tu voz de intérprete a alguna otra parte de tu cuerpo, digamos tu hombro derecho. Cambia el tono de la voz. Haz que suene como un personaje de dibujos animados o algún famoso que te guste. Intenta moverlo de nuevo y darle otra voz nueva. Escucha esa voz repasar tus nuevas excusas y quizás algunas aún más optimistas.
Observa cómo te sientes al pensar en tu intérprete ahora.
Ahora deja que tu intérprete interno vaya a donde se sienta mejor. Ese puede ser su lugar original, o puede ser un lugar nuevo en tu cuerpo. Dale la voz que te resulte más tranquilizadora.
Si te quedas atascado en este ejercicio, está bien inventar un intérprete. Cuando lo hagas, seguirá teniendo un efecto beneficioso. De hecho, nunca te inventas nada. Cuando inventas algo, simplemente lo sacas de tu mente inconsciente.
Encontrarás que de repente tienes mucho más control sobre tus sentimientos cuando haces esto. Tus interpretaciones nunca son la realidad. En cambio, son solo juicios, sentimientos o creencias sobre algún evento en particular. Se sienten reales porque dan una respuesta emocional. Sin embargo, las emociones no tienen nada que ver con la realidad. Simplemente vienen de ti.
Lo bueno de tales interpretaciones es que son cambiables. No cuesta nada cambiarlas, pero te brindan enormes beneficios. Ahora es el momento de poner a tu intérprete interno de tu lado. Después de todo, es tu amigo.
Así es como una persona, llamémosle Bill, realizó este ejercicio. Cuando pensaba en un problema, era la crítica que recibía de su cónyuge cada vez que hablaban de trading. Podía escuchar su voz en su cabeza, diciendo: «el trading no es más que apostar, es una pérdida de tiempo y no aporta nada a la sociedad».
Cuando Bill escribió algunas afirmaciones sobre el problema, se le ocurrió lo siguiente.
Me casé con la mujer equivocada. Es una idiota y simplemente no entiende.
Sus padres le inculcaron una vieja ética de trabajo y el trading no se ajusta a esa ética de trabajo, por eso se enfada.
Ella quiere seguridad, y no se siente cómoda cuando le hablo sobre el trading.
Se dio cuenta de que la voz era un poco aguda y siempre parecía provenir del lado derecho de su cabeza. Incluso parecía venir desde una posición elevada hacia su cabeza. Cuando repitió el ejercicio con varios problemas más, la voz tenía las mismas cualidades y provenía del mismo lugar.
Cuando trató de mover la voz, primero se la metió en la garganta y la hizo áspera. Esto no se sentía cómodo en absoluto. Sin embargo, no tuvo ningún problema en moverla entre sus ojos y darle voz de niño. Esto parecía muy cómodo.
Cuando hizo interpretaciones nuevas y más optimistas de las situaciones, descubrió que era bastante fácil mantener la voz en esta posición. Como resultado, decidió darle a su intérprete interior un nuevo hogar. Ahora esta parte parece apreciarlo mucho más y le da muy pocos problemas.
Pruebe este ejercicio de interpretación al menos una vez a la semana durante las próximas cuatro semanas. Fíjate en lo que sucede después de hacerlo y sigue practicando. Podrías estar añadiendo una herramienta muy valiosa a tu vida.
Imagen: persona mirándose al espejo y viendo otra persona. O persona que tiene dentro otra.