Sistema de rupturas con volatilidad por Perry J. Kaufman

• El mercado se ha vuelto loco. Da igual que mire al Bitcoin o Game Stop. Con estos niveles de volatilidad ¿es posible encontrar orden dentro del caos? En exclusiva para Hispatrading Magazine, el mismísimo Perry j. Kaufman, nos muestra el camino.
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine nº46.

Después de 2020, podría pasar cualquier cosa. Así ha sucedido. Las redes sociales han movilizado a los traders que se quedan en casa para hacer la guerra a los vendedores en corto institucionales. Esto podemos verlo como una batalla o por el contrario como algo ilegal. No obstante, como traders, solo nos interesa analizar la situación como simple desafío para generar ganancias. ¿Podemos ganar dinero con estos extraños movimientos sin arriesgarlo todo?

Comencemos con el Bitcoin (BTC-USA), que ha tenido un historial de extrema volatilidad. ¿Podemos encontrar un sistema simple que tenga ganancias consistentes?

Considere primero la volatilidad. No querrá sentarse a esperar encima de una operación cuando los precios se mueven un 5% o un 10% cada día. Para aquellas operaciones con un alto riesgo puede estar bien, pero normalmente el resto queremos simplemente operaciones ganadoras, sin demasiados sobresaltos.

La clave para operar en un mercado errático y volátil es aprovechar el ruido y salir con una ganancia inesperada. Cuando la volatilidad cae, podemos volver a entrar y tratar de obtener otra ganancia. La Figura 1 muestra la volatilidad anualizada del BTC de 2014. Usamos la siguiente fórmula:

Vol. Anualizado (AVOL) = STDEV (rendimientos de 20 días) x sqrt (252)

Es la misma fórmula para la volatilidad implícita y la que utilizan la mayoría de los analistas financieros. La razón por la que los valores superan 1.0, lo cual es claramente imposible en la vida real, es simplemente porque estamos proyectando que la volatilidad a 20 días se anualizará. Siempre que seamos coherentes, esto funciona.

Nuestro sistema consiste comprar en una ruptura de 20 días (comprará cuando el cierre de hoy sea mayor que el cierre de los 20 días anteriores) y salir cuando la volatilidad supere 0,60. Entrar en una operación cuando la volatilidad es alta lo expone a un riesgo extremo. Como puede ver, la volatilidad cambia rápidamente.

Usamos una ruptura en lugar de un promedio móvil porque no tiene retraso; cuando los precios alcanzan un nuevo máximo, estamos dentro. La Figura 2 muestra el desempeño de una ruptura de 20 días con y sin una salida de volatilidad.

Los movimientos de los precios son tan rápidos que permanecer con la ruptura de 20 días (en azul) le hará devolver todas las ganancias que haya obtenido. Sin embargo, al salir cuando la volatilidad es alta, podemos producir beneficios constantes, incluso grandes beneficios.

Pero eso es en el caso del BTC. ¿Cómo podemos usar este concepto para operar Gamestop (GME) y AMC (AMC)? La Figura 3 muestra la volatilidad de GME. Tiene algunos máximos por encima de 1.0 antes del último gran salto que se muestra en la Figura. Si la hubiéramos estado operando tal y como lo haríamos con el BTC, habríamos salido cuando la volatilidad alcanzó 0,90, mi salida normal de volatilidad extrema. Habría tenido 4 o 5 buenas operaciones, pero luego se habría perdido un gran movimiento y habría obtenido una ganancia modesta cuando podría haber sido rico.

¿De verdad cree que podría haber anticipado este movimiento en GME? La Figura 4 muestra los grandes movimientos que se dieron en una semana. Sin saber qué pasaría, y si hubiera tenido la suerte de comprar antes GME, habría salido en el primer salto. Nada mal. La volatilidad después, como se mantiene alta, no le habría dejado entrar de nuevo. El enfoque de comprar una ruptura y salir cuando aparezcan episodios de volatilidad elevada hará un buen trabajo para controlar el riesgo. Si se equivoca, los precios girarán y perderá esa ganancia no realizada. Esa es la realidad del trading.

¿Qué sucede con AMC, otro objetivo de los anti-vendedores en corto? La Figura 5 muestra su patrón de volatilidad. Nuevamente, si la hubiéramos operado, lo cual es poco probable, nos hubiera gustado salir cuando la volatilidad llegó a 2.0, habiendo obtenido dos ganancias antes del siguiente movimiento. Por cierto, eliminamos los dos últimos días de volatilidad anualizada porque los números eran tan grandes (en millones) que no podían mostrarse.

Conclusión

No es probable que haya operado en estos mercados antes del rally a menos que haya estado en contacto con los vendedores “anti-cortos”. Pero el principio de comprar una ruptura y salir con alta volatilidad me ha funcionado. Este enfoque me permitió salir de Tesla (TSLA) cuando la volatilidad alcanzó 0,90, así como en algunos otros mercados. Dejamos pequeñas ganancias sobre la mesa, pero reducimos mucho el riesgo. Esa forma de operar lo mantendrá en el lado correcto del mercado.

¿Puede Google Trends ser útil para predecir los rendimientos de las criptomonedas? por Quantpedia

Introducción

En el vertiginoso mundo de las criptomonedas, comprender el sentimiento del mercado puede proporcionar una ventaja crucial. A medida que los inversores y los traders buscan anticipar los movimientos volátiles de Bitcoin, se exploran continuamente enfoques innovadores. Uno de esos métodos consiste en aprovechar los datos de Google Trends para medir el interés público y el sentimiento hacia Bitcoin. Este enfoque asume que el volumen de búsqueda en Google no solo refleja el interés actual, sino que también puede servir como una herramienta predictiva para futuros movimientos de precios. Este artículo profundiza en las complejidades del uso de Google Trends como predictor del sentimiento, explorando su potencial para pronosticar los precios de Bitcoin y hablando sobre implicaciones más amplias del análisis de sentimiento en los mercados financieros.

Estudios relacionados

Nos gustó especialmente el artículo de Wang, (2018), donde utilizó las noticias de los medios como un proxy para la atención del lado de la oferta de información y la búsqueda de Google como un proxy para la atención del lado de la demanda de información.

• Mostraron que la atención afecta significativamente a los mercados financieros cuando el lado de la oferta y la demanda de la atención se mueve en la misma dirección.
• Una cartera de acciones con posiciones compradoras y vendedoras genera rendimientos anuales del 17 %.
• Este descubrimiento indica que los medios de comunicación solo son esenciales para el mercado financiero cuando los inversores están dispuestos a verse afectados.
• Además, la medida de atención está menos sujeta al sesgo de estimación.

Las anomalías de las criptomonedas se pueden explicar por las teorías del comportamiento que hacen hincapié en los riesgos de los operadores de ruido en lugar de los fundamentales. (Yang, 2019) en sus anomalías de comportamiento en los mercados de criptomonedas, examinaron y observaron que si los sesgos de comportamiento explican las anomalías de los precios de los activos, también se materializarán en los mercados de criptomonedas dentro de la prueba de más de 20 anomalías de retorno de acciones basadas en datos diarios de criptomonedas y documentar una fuerte evidencia del impulso de los precios, que es estadísticamente significativo.

En nuestros propios estudios, también encontramos algunas pruebas de los efectos de seguimiento de tendencias y de reversión media.

La medida seleccionada del sentimiento es Google Trends porque es gratuita y respetada como una fuente objetiva de datos e información sobre la popularidad de cualquier tema. A menudo se utiliza (por ejemplo, en estudios de ciencias sociales), fácil de analizar y fácilmente disponible, más accesible que cualquier otra medida de sentimiento basada en noticias (que a menudo también es de pago).

Metodología

Inspirados en la investigación mencionada anteriormente, creamos el Índice de Sentimiento de Criptomonedas (CSI), construido como el promedio ponderado por igual del interés de búsqueda normalizado a lo largo del tiempo para una lista de palabras clave relacionadas con el mercado de criptomonedas. Nuestro índice de sentimiento se construye utilizando las siguientes palabras clave (separadas por una coma):

blockchain, nft (o token no fungible), bitcoin, ethereum, cripto, criptomoneda, hodl, altcoin, defi (finanzas descentralizadas), fomo, oferta inicial de monedas, stablecoin, piscina minera, bomba y volcado, satoshi nakamoto, minería de bitcoin, shitcoin

Comenzamos a recopilar datos en enero de 2004, y nuestra muestra termina en octubre de 2023. Sin embargo, para cada palabra clave, necesitamos volver a calcular la «medida relativa de interés al final de la muestra (octubre de 2023)» de Google Trends a la «medida relativa de interés en cada mes«. ¿Por qué tenemos que hacer eso?

Google Trends devuelve los datos en forma de % como el interés relativo en el tema a lo largo del tiempo. Imagina que quieres medir el interés relativo de las personas que usan la Búsqueda de Google por la palabra «pandemia» en octubre de 2023. Cuando descargas los datos de Google Trends, hay un pico notable para la palabra en el año 2020, lo cual es comprensible (pandemia de COVID-19). Google Trends muestra que el interés en la palabra «pandemia» en octubre de 2023 fue del 4 % del máximo (marzo de 2020, cuando alcanzó el 100 %). El 4 % en octubre de 2023 es la medida correcta de interés (sentimiento) en comparación con el máximo más alto que se experimentó.

Pero, ¿qué pasa con el interés (sentimiento) del 3% que se experimentó en abril de 2016? Es la medida correcta del interés en la palabra «pandemia» después del máximo de COVID-19 en marzo de 2020. Sin embargo, en abril de 2016, el COVID-19 no existía. El número de interés/sentimiento del 3% en abril de 2016 no se puede comparar con el máximo de marzo de 2020. Debemos reescalar/recalcular este interés (sentimiento) al máximo experimentado en datos hasta esa fecha. El máximo de interés en la palabra «pandemia» antes de abril de 2016 se experimentó en abril de 2009 (16 % del máximo de COVID-19 desde marzo de 2020). Por lo tanto, la medida correcta de interés (sentimiento) para abril de 2016 no es del 3%, sino más bien del 3% * 100/16 = 18,75 %.

En abril de 2016, Google Trends mostró que el interés en la palabra «pandemia» era de ~19 %, y el máximo de datos en abril de 2009 mostró un interés del 100 %. En octubre de 2023, Google Trend mostró que el interés en la palabra «pandemia» era de ~3%, el máximo más alto en los datos en marzo de 2020 mostró un interés del 100 % y el máximo de abril de 2016 fue de solo el 16%.

Esperamos que ahora entienda la necesidad de procesar previamente los datos de Google Trends para cada palabra clave de criptomoneda seleccionada para cada mes antes de promediar las medidas de interés/sentimiento en una medida igualmente ponderada.

Entonces, ¿cómo lo hicimos? Para cada palabra clave, utilizamos el período inicial de enero de 2004 a enero de 2017 como el «período de medición», encontramos el número máximo en los datos y recalculamos cuál es el número de interés/sentimiento de enero de 2017 hasta el máximo hasta esa fecha. Luego, aumentamos iterativamente el «período de medición» mes a mes y recalculamos/normalizamos el interés/sentimiento de cada mes al máximo de la ventana de medición. De esta manera, creamos una «medida relativa de interés en cada mes«, y luego ponderamos por igual los números para cada palabra clave para producir el Índice de Sentimiento de Criptomonedas (CSI) final. Y así es como se ve el índice resultante:

Modelo de trading

Nuestra idea es investigar la influencia del cambio de sentimiento en el precio de Bitcoin. Dado que estudios anteriores han demostrado que la medida del sentimiento no es el único factor que influye en los precios de Bitcoin, tratamos de encontrar una relación con una combinación de sentimiento y tendencia.

Este es nuestro rendimiento de referencia: rendimiento puro de Bitcoin (BTC) durante el período considerado:

(En el eje y, puedes encontrar su precio en miles de USD [$].)

Probamos la estrategia de trading en datos mensuales y la decisión siempre se toma al final del mes. Ahora, tenemos cuatro escenarios que consideramos, y presentaremos y explicaremos brevemente su significado:

• Regla A – Si el cambio de sentimiento mensual es positivo Y el cambio de precio mensual de BTC también tiene un valor positivo, entonces compramos una unidad de BTC y la mantenemos durante un mes. De lo contrario, no tenemos ninguna posición.
• Regla B – Es lo mismo que A, pero el sentimiento NO debería ser positivo, entonces estamos invirtiendo en BTC.
• Regla C – Es lo mismo que A, pero el precio ahora NO debería ser positivo, entonces estamos invirtiendo en BTC.
• Regla D – Es completamente negativa de A. Si tanto el cambio de sentimiento como el cambio de precio son negativos, invierta en BTC para el próximo mes. Si uno de ellos es positivo o ambos son positivos, entonces no mantengas ninguna posición.

Entonces, ¿cómo funcionó cada una de esas reglas? ¡Vamos directamente a la evaluación! El eje Y ahora muestra una apreciación de 1 dólar invertido en cada variante de estrategia basada en las reglas descritas anteriormente.

No es difícil ver que la mejor combinación es cuando el sentimiento pasado y la tendencia de los precios pasados son positivos. Alternativamente, podemos tratar de extraer el rendimiento de los factores de reversión a corto plazo: el sentimiento y el rendimiento pasado son simultáneamente negativos. Por lo tanto, como estrategia final, elegimos la combinación de A + D.

Ahora, podemos comparar la estrategia final con el enfoque Buy & Hold (HODL) de Bitcoin.

El modelo mixto A+D es el ganador, con mejores métricas de rendimiento y riesgo. La estrategia resultante logra una buena participación en los aumentos de precios de BTC cuando el sentimiento y las tendencias de precios apuntan en la misma dirección. Además, invierte rápidamente en los escenarios de reversión a la media cuando el precio y el sentimiento son negativos, lo que le ayuda a retener una parte significativa del rendimiento de BTC (incluso con un rendimiento superior). El cambio táctico del mercado de BTC cuando las señales de sentimiento y tendencia no están de acuerdo ayuda a disminuir el riesgo (volatilidad y reducciones). En general, parece que las medidas de sentimiento pueden ser un predictor interesante en los mercados de criptomonedas, en su mayoría impulsados por el trading minorista o retail. Agregar la señal de sentimiento a la señal de precio puro puede ayudar a mejorar los modelos basados en el rendimiento pasado.

Autor:

Lukáš Zelieska, Quant Analyst, Quantpedia.com
Cyril Dujava, Quant Analyst, Quantpedia.com

La tendencia alcista continúa en las acciones por Sentimentrader

• La versión equal-weight o de igual ponderación del S&P 500 se ha mantenido por encima de su media móvil de 50 días durante 100 sesiones consecutivas.
• Se trata de la quinta racha más larga en casi 30 años y una de las más largas desde 1957.
• Las fuertes tendencias alcistas a medio plazo tienden a generar mayores ganancias en los siguientes 2 y 3 meses.

Las acciones del SP500 siguen subiendo

En los últimos meses no han faltado muestras del impulso del mercado. Las hemos mencionado repetidamente en los últimos meses, en especial lo visto en el S&P 500.

Ese índice ha mostrado un impulso monstruoso, en gran parte gracias a unas pocas acciones gigantes que han arrastrado al índice. Sin embargo, no es tan simple: incluso la versión de igual ponderación del índice ha mostrado una fuerza notable.

Esta versión del índice asigna el mismo peso a cada acción, por lo que ninguna (o dos, o tres…) acciones puede distorsionar su rendimiento. Para que el índice suba, las acciones promedio deben tener un buen comportamiento. Y bueno, lo han hecho; El popular fondo RSP ya ha estado 100 sesiones consecutivas por encima de su media móvil de 50 días, habiéndolo superado a mediados de noviembre y sin tocarlo desde entonces.

Lo que nos dice el estudio

Las señales de impulso positivo en el mercado de valores estadounidense tienden a ser en su mayoría buenos augurios para retornos futuros. Es un mercado que tiende a alimentarse de las buenas vibraciones.

Durante un largo período de tiempo, la versión de igual ponderada del S&P 500 ha superado ampliamente a la versión de ponderada por capitalización (la versión más conocida del índice), con la que se comparan las inversiones pasivas de la mayoría de los inversores. En los últimos años, esto ha sido un descuido afortunado para muchas cuentas 401k. Sin embargo, dada la persistencia incluso del índice de igual ponderación, es difícil argumentar que la acción promedio no tiene fuerza (el Nasdaq puede ser una historia diferente), y eso es en general una buena señal para los próximos meses.

Psicología del trading positiva – II: Enfoque o Focus por Brett N. Steenbarger

El primer artículo de esta serie sobre psicología del trading positivo eche un vistazo al florecimiento y a lo que tenemos que hacer para maximizar nuestro rendimiento en la vida y los mercados. Cuando establecemos el florecimiento como un objetivo personal y profesional, vamos más allá de la preocupación por nuestros errores y, en su lugar, aprendemos a aprovechar al máximo lo que hacemos bien.

En este artículo, exploramos un área de la psicología del trading que está infravalorada: el rendimiento cognitivo. La investigación que he llevado a cabo en múltiples empresas de trading encuentra que nuestras fortalezas cognitivas, lo que mejor hacemos en el procesamiento de la información, son tan importantes para el éxito en el trading como nuestras fortalezas de personalidad. Por ejemplo, una de las cualidades constantes que vemos entre los traders con mayor éxito es la curiosidad intelectual. Sin embargo, rara vez vemos a los traders trabajando activamente en el crecimiento de la amplitud y profundidad de sus intereses.

La psicología del trading es mucho más que la «mentalidad».

Especialmente importante para nuestro funcionamiento cognitivo es el enfoque: el grado en que podemos intensificar nuestra concentración, procesar las cosas individuales con gran profundidad y también procesar una amplia gama de cosas. Una de mis primeras observaciones cuando comencé mi carrera como trader fue que a menudo podía identificar a a los mejores traders observando sus pantallas. Los mejores traders tenían más pantallas abiertas con una gama más amplia de información. Tenían la capacidad única de escanear e identificar rápidamente lo que era importante y luego centrar su atención en esas áreas de oportunidad. Esto significaba que mostraban un procesamiento rápido de la información, así como un procesamiento profundo de la información. Mientras hacían trading, se enfocaron como un láser en lo que estaba delante de ellos. En ese estado de alto enfoque, simplemente vieron más que otras personas y estaban más preparados para actuar de acuerdo con lo que veían.

Veo esto entre los mejores traders con los que trabajo actualmente. Al tener solo la información más importante en sus pantallas y centrarse intensamente en las noticias, los mercados y la acción de los precios más relevantes, minimizan las distracciones. Esta concentración les permite recurrir rápidamente a lo que es importante y actuar de acuerdo con lo que ven. Si ves a los campeones de ajedrez durante las partidas, puedes apreciar esa intensidad de concentración. No se centran simplemente en ganar; se centran en hacer los movimientos correctos. Exhiben el estado de flujo, en el que están totalmente absorbidos en su rendimiento.

La capacidad de concentración es algo que podemos desarrollar. Muchos traders cometen el error de realizar ejercicios de «meditación», quedarse quietos y calmar sus mentes, con la esperanza de mejorar su trading. Calmar la mente es necesario para concentrarse, pero no es suficiente. También necesitamos entrenarnos para intensificar nuestra concentración y mantener esa concentración durante más y más tiempos. La atención es una especie de «músculo» que puede crecer con el ejercicio. Varias aplicaciones, como Brain HQ, pueden ser útiles para ampliar nuestra capacidad de concentración. Los ejercicios de meditación que nos requieren mantener la atención durante más y más tiempos también son útiles, especialmente cuando nos desafían a mantener nuestro enfoque mientras cambiamos los objetos de nuestra concentración.

Sí, es útil mantener nuestra mejor mentalidad, pero si no procesamos la información de la manera más amplia, profunda y rápida posible, vamos a perder oportunidades y reaccionar de forma exagerada a la información limitada. Lo que aprendí al principio de mi trabajo con los traders, es que los traders que tienen éxito lo consiguen en parte porque ven más y mejor que otros.

Cómo mentir con gráficos por Ben Carlson

Un lector me envió la siguiente tabla preguntándome sobre mis ideas:

Honestamente, no sé quién es el creador de este gráfico. Tampoco sé la intención, pero el hecho de que el título contenga la palabra colapso hace que suene aterrador.

Saber que los precios de la vivienda en los EE. UU. están en máximos históricos hace que este gráfico parezca sospechoso, pero los datos se pueden comprobar. Miré los datos de la Reserva Federal para ver el precio medio de venta de casas nuevas.

Llegó a poco menos de 500.000 dólares en octubre de 2022, mientras que la última lectura fue de más de 400.000 dólares.

El precio medio de venta de casas nuevas ha bajado alrededor del 20 %. Todavía no se han detectado mentiras. Caso cerrado, ¿verdad? Los precios de la vivienda deben estar cayendo.

No tan rápido, amigo mío.

El Washington Post escribió recientemente una historia sobre cómo los precios más altos, las tasas hipotecarias más altas y más compradores de vivienda por primera vez están remodelando el nuevo mercado de la vivienda:

Algunos de los constructores de viviendas más grandes del país que cotizan en bolsa han dicho que están reconsiderando sus planes para poder dar prioridad a las viviendas más pequeñas y asequibles. D.R. Horton, el constructor de viviendas más grande del país, vendió más de 82 000 casas el año pasado, la mayoría de ellas por debajo de los 400.000 dólares y a compradores primerizos. Sus construcciones ahora comienzan en unos 900 pies cuadrados.

Incluso Toll Brothers, conocido por sus propiedades de alta gama con un precio de venta promedio de 1 millón de dólares, está reduciendo a opciones de precio más bajo, que también son más rápidas de construir. Las ventas de casas de «lujo asequible», a partir de unos 400.000 dólares, se duplicaron con creces en el último año, superando a las propiedades más caras.

Los constructores de viviendas no son estúpidos. Están satisfaciendo la demanda donde reside:

La razón por la que los precios medios están cayendo es porque los constructores de viviendas están haciendo casas más pequeñas y asequibles.

¡Esto es algo bueno!

Llamar a esto una caída en el precio de la vivienda es falso en el mejor de los casos.

Si su cervecería local solo vendió cajas de cerveza por 30 $, pero luego decidió vender 12 paquetes por 15 $, no significa que los precios de la cerveza se estén desplomando.

Si torturas los datos el tiempo suficiente, puede decirte casi cualquier cosa que quieras escuchar. Esta es la razón por la que es tan importante entender cómo se pueden usar los gráficos para tergiversar los datos y cómo se pueden usar para tergiversar los gráficos.

Uno de los libros de finanzas más importantes jamás escritos es How to Lie With Statistics de Darrell Huff. Fue escrito en la década de 1950, pero es más relevante que nunca teniendo en cuenta la gran cantidad de información que consumimos en estos días.

Huff ilustra cómo se pueden usar los gráficos para engañar dependiendo de cómo se presenten.

Lo hace mostrando un ejemplo de que los ingresos nacionales se ralentizan, pero seguramente aumentan un 10 % en el transcurso de 12 meses. Utiliza tres gráficos, todos con los mismos datos exactos, solo que se presentan de manera diferente.

Aquí está el primer gráfico:

La línea está subiendo, pero no de una manera abrumadora.

Aquí hay otra mirada a los mismos datos con un gráfico más truncado:

Es exactamente el mismo gráfico, pero ahora da una impresión diferente. El movimiento parece más pronunciado.

Y finalmente la versión final usando una escala aún más pequeña en el eje y:

Esta es la razón por la que todas las estadísticas requieren contexto, matices, explicaciones y una pequeña dosis de escepticismo. No puedes simplemente tomar todos los gráficos que ves al pie de la letra.

Huff explica:

El lenguaje secreto de la estadística, tan atractivo en una cultura de hechos, se emplea para sensacionalizar, inflar, confundir y simplificar en exceso. Los métodos estadísticos y los términos estadísticos son necesarios para informar los datos masivos de las tendencias sociales y económicas, las condiciones comerciales, las encuestas de «opinión» y el censo. Pero sin escritores que usen las palabras con honestidad y comprensión y lectores que sepan lo que significan, el resultado solo puede ser una tontería semántica.

Una imagen vale más que mil palabras, pero las palabras son importantes si quieres entender lo que estás viendo.

En estos días, todos consumimos una avalancha de información, por lo que es más importante que nunca filtrar titulares, estadísticas, gráficos y otros elementos visuales.

No creas todo lo que ves antes de verificar qué es lo que estás viendo.

Estrategias FX Carry + valor + impulso a lo largo de sus más de 200 años de historia por Quantpedia

Mencionamos varias veces que en Quantpedia nos encanta realizar análisis histórico, ya que ofrece una visión única de los diferentes entornos macro y períodos de inestabilidad política y económica. Estos estudios a largo plazo ayudan mucho en la gestión de riesgos, y también ayudan a los inversores a establecer las expectativas correctas sobre la gama de resultados en el futuro. El análisis histórico de los mercados de acciones y de renta fija no es infrecuente, pero los mercados de divisas se exploran menos. Por lo tanto, nos complace compartir un documento reciente de Joseph Chen que analiza el Carry fx, el impulso o momentum en las divisas y las estrategias de valor en divisas a lo largo de 200 años de historia.

Usando una muestra de datos ampliada que abarca más de dos siglos (!) con bonos a largo plazo y tasas a corto plazo, ya que el Carry (Chen, revisado en 2024) investiga la solidez de las estrategias de inversión en divisas. El análisis de regresión del panel cuidadosamente realizado con rendimientos de la cartera reveló varias conclusiones interesantes:

• En relación al Carry trade encuentran que los rendimientos habrían sido sólidos a lo largo del tiempo, ya sea que se utilizan tipos cortos o bonos largos, excepto por el período que rodea las Guerras Mundiales. El Carry trade en dólares también ha sido sólido, excepto por estos períodos, además del período que rodea la Guerra Civil de los Estados Unidos.
• Si bien hay un soporte limitado para el efecto de impulso de la moneda, el uso de una muestra más larga muestra que el efecto de inversión de la moneda no existe. Finalmente, un examen de las inversiones en divisas basadas en las pendientes de la curva de rendimiento sugiere que las operaciones de aplanamiento de la curva de rendimiento de divisas cruzadas han sido sorprendentemente sólidas a lo largo de los años.
• De este estudio surgen algunos hechos sorprendentes. A diferencia de Lustig, Stathopoulos y Verdelhan (2019), el trading de bonos a largo plazo muestra rendimientos positivos sólidos. No hay evidencia de una estructura a plazo descendente de las primas de riesgo que llevan divisas.
• Los regímenes de tipos de cambio fijos no parecen hacer que los efectos de la moneda como el Carry trade desaparezcan. En todo caso, dado que estos períodos muestran una volatilidad reducida del tipo de cambio, los regímenes de tipo de cambio fijo están asociados con rendimientos más altos sobre una base ajustada al riesgo

• Autores: Joseph Chen
• Título: Inversión en divisas a lo largo de los últimos siglos
• Enlace: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? abstract_id=4692257

Resumen:

La literatura sobre la inversión en divisas, como el Carry trade, suele basar su análisis en el período más reciente desde 1983. Analizamos las características de riesgo y rendimiento de la inversión en divisas en 21 monedas durante un período prolongado con datos que abarcan más de dos siglos y se remontan a 1788. Además de utilizar las tasas de interés a corto plazo como vehículo de inversión, también investigamos el uso de bonos a largo plazo. Las estimaciones de las primas de riesgo de estas inversiones son informativas sobre la variabilidad del núcleo de precios en un modelo de precios de forma reducida. Encuentro que los rendimientos habrían sido sorprendentemente sólidos a lo largo de la historia y robusto para el uso de bonos a largo plazo. Estos resultados ayudan a comprender mejor la naturaleza y la fuente de las primas entre las inversiones en divisas y la variabilidad de los núcleos de precios.

Como siempre, presentamos varias figuras y tablas interesantes:

Citas notables del trabajo de investigación académica:

En este documento, construyo un conjunto de datos históricos ampliado de tipos de cambio, tasas de interés a corto plazo y tasas de interés a largo plazo y diseño un experimento empírico que supere estas dificultades técnicas. Al incluir la opción de invertir en la moneda nacional, este estudio se hace neutral en cuanto a la moneda base. Además, puedo construir rendimientos de los bonos a largo plazo estimando las ganancias de capital de la tenencia de bonos a largo plazo a partir de los cambios en los rendimientos de los bonos con suposiciones menores. En total, tengo datos que cubren más de 21 monedas a lo largo de 230 años. Armado con este conjunto de datos, construyo carteras de inversión en divisas basadas en varias estrategias y ejecuto análisis de regresión de paneles para examinar su significación estadística.

Esta perspectiva histórica también ofrece ideas adicionales. El efecto de momento de la moneda parece ser robusto para usar un historial más largo. Según los datos a partir de 1788, el trading de impulso de la moneda habría producido rendimientos positivos solo durante la segunda mitad de la muestra, pero no a lo largo de toda la muestra. Para las inversiones de divisas, el efecto solo parece existir dentro de la muestra estudiada por otros. Fuera del período más reciente después de la ruptura del Acuerdo de Bretton Woods, no hay evidencia de que el trading de inversión de divisas produzca rendimientos anormales positivos.

En mis datos, las tasas cortas han sido relativamente estables en comparación con otras variables, como lo demuestran sus bajas volatilidades (desviaciones estándar). El franco suizo (CHF) ha tenido una de las tasas cortas más estables (volatilidad del 1,88 %) y también ha tenido las tasas cortas medias más bajas (un promedio del 2,82 %). Por otro lado, el escudo portugués (PTE) ha tenido las tasas cortas más volátiles (volatilidad del 5,39 %), así como una de las tasas cortas medias más altas (promedio del 6,26 %). En términos generales, las tasas cortas promedio más bajas se han asociado con tasas cortas más estables, con una correlación entre ellas de 0,66.

Por último, considero los rendimientos de la cartera de Carry trade ponderada por la señal en el Panel C de la Tabla 3. A diferencia de las carteras ponderadas por igual, las carteras ponderadas por señales asiguan un mayor peso de cartera a rendimientos más extremos, similar al análisis de regresión. La cartera resultante es cualitativamente similar a las carteras de igual ponderación presentadas en el Panel B, con algunas características notables. Los rendimientos generales son ligeramente más altos, pero tienen una mayor volatilidad, lo que resulta en ratios Sharpe de 0,391 y 0,361, dependiendo de si se utilizan tasas cortas o bonos largos como vehículo de inversión. Las carteras largas y cortas exhiben una sesgo ligeramente menos negativa, de la cual gran parte del cambio parece venir de la cartera del lado largo en lugar de la cartera del lado corto.

El efecto de impulso y el efecto de inversión (valor) son dos estrategias adicionales de inversión en divisas que se han estudiado en la literatura y que también se pueden examinar fácilmente en mi muestra ampliada. Menkhoff, Sarno, Schmeling y Schrimpf (2012a) y Asness, Moskowitz y Pedersen (2013) informan de un fuerte efecto de impulso en la muestra moderna, durante el cual las monedas que más se han apreciado en los últimos doce meses tienden a seguir teniendo altos rendimientos. Menkhoff, Sarno, Schmeling y Schrimpf (2012a) informan que este efecto es más potente cuando el período de retención es durante el siguiente mes, lo que es consistente con la estrategia estudiada en Asness, Moskowitz y Pedersen (2013). Este último estudio también documenta un efecto de reversión, donde las monedas con bajos rendimientos pasados a largo plazo tienden a revertir a rendimientos más altos. Menkhoff, Sarno, Schmeling y Schrimpf (2017) informan resultados similares basados en la apreciación de la moneda de los últimos 5 años, en relación con los cambios en el poder adquisitivo.

La figura 6 muestra los rendimientos acumulativos de la inversión de divisas. Tanto la inversión de la moneda de tasa corta como la inversión de la moneda de los bonos a largo plazo solo han sido positivas desde alrededor de 1980, cuando la mayoría de los estudios anteriores comienzan sus datos. Ha habido un período de rendimientos relativamente planos cuando las monedas no flotaban libremente, pero la tendencia general de los rendimientos a la inversión de la moneda ha sido negativa. La Tabla 12 examina más a fondo los rendimientos de las carteras de inversión de divisas. Los paneles A y B muestran los rendimientos utilizando tasas cortas y bonos largos, respectivamente, y dicen resultados similares a los de la cifra.

Atención a esta señal de momentum o impulso por Semtimentrader

• El impulso o momentum es un factor importante en el mercado de valores.
• El reciente movimiento alcista de varios meses desencadenó dos señales de impulso más a finales de marzo de 2024.
• El S&P 500 cerró marzo de 2024 con una subida de +15% en los últimos tres meses y +25+% en los últimos cinco meses.

S&P 500 sube más del 25% en 5 meses

El índice S&P 500 cerró el mes de marzo con una ganancia en cinco meses del +25,3%. Un aumento de esta magnitud en un período tan corto es algo muy poco común. Está muy bien cómo el mercado sube, pero la verdadera pregunta es: «¿Significa algo en el futuro?» Si la historia sirve de guía, la respuesta puede ser «Sí».

Apliquemos un enfoque sistemático para operar este evento utilizando las siguientes reglas:

• Si el S&P 500 cierra cualquier mes un 25% o más por encima de su precio de cierre mensual hace cinco meses, compramos y mantenemos el índice durante doce meses.
• Si se produce otra señal dentro de los doce meses iniciales, ampliamos el período para mantenerlo en cartera otros doce meses.
• El siguiente gráfico muestra una curva de acciones que muestra el crecimiento hipotético de 1 dólar invertido en el S&P 500 utilizando las reglas anteriores desde 1941.

Lo que nos dice el estudio

El impulso es un factor importante para el mercado de valores. Los resultados anteriores sugieren que los inversores dan al escenario alcista el beneficio de la duda cuando indicadores de impulso simples específicos dan señales favorables. El hecho de que ambos indicadores destacados sean actualmente favorables ofrece una pista potencialmente poderosa del «peso de la evidencia» de que los inversores deberían seguir dando al escenario alcista el beneficio de la duda. Dicho esto, el impulso es sólo un factor que afecta los precios de las acciones y no debe considerarse como el único indicador de la actividad del mercado.

Psicología del trading positiva – I: Florecimiento por Brett N. Steenbarger

Dos cosas que no me preocupan en los mercados por Ben Carlson

La gente de finanzas pasa mucho tiempo preocupándose.

Sobre la próxima recesión. El próximo mercado bajista. El próximo evento de Cisne Negro. El nivel de las tasas de interés y la inflación y las valoraciones y la Reserva Federal y básicamente todo lo demás.

Esto tiene sentido. Las cosas malas duelen más que lo bien que nos sentimos cuando experimentamos eventos positivos, así que la gestión de riesgos gobierna el día el día.

Soy un tipo que trabaja en finanzas, así que también me preocupo por muchas de estas cosas. Pero hay ciertos riesgos por los que la gente se preocupa demasiado.

Aquí hay dos cosas que preocupan a muchas otras personas, pero no a mí:

Concentración del mercado de valores. Aquí hay un gráfico de Goldman Sachs que muestra, por una medida, que el mercado de valores de EE. UU. está tan concentrado como siempre:

A lo que mi respuesta es: ¿Y qué?

Sí, las 10 principales acciones consituen más de un tercio del S&P 500. Todo esto me dice que a las empresas más grandes y mejores les está yendo muy bien. ¿Eso es algo malo?

Los mercados de valores de todo el mundo están mucho más concentrados que el mercado de valores de EE. UU. Los mercados emergentes subieron a su nivel más alto desde junio de 2022. De un índice que cubre más de 20 países, una sola acción (Taiwan Semiconductor) representó el 70 % del movimiento.

Los rendimientos del mercado de valores a largo plazo siempre han estado dominados por una pequeña minoría de las empresas más grandes y de mejor rendimiento.

Escuche, las acciones de crecimiento de gran capitalización tendrán un rendimiento inferior con el tiempo. Ninguna estrategia funciona siempre y para siempre.

Si realmente está tan preocupado por la concentración en el mercado de valores, entonces compre acciones de baja o media capitalización, acciones de valor, acciones de dividendos, acciones de alta calidad, acciones extranjeras o alguna otra estrategia.

Pero la concentración del mercado de valores no es algo nuevo y no va a desaparecer pronto.

Deuda del gobierno. Bloomberg ha salido con un nuevo informe que hace sonar la alarma sobre los niveles de deuda del gobierno de EE. UU.:

Con la incertidumbre sobre muchas de las variables, Bloomberg Economics ha ejecutado un millón de simulaciones para evaluar la fragilidad de las perspectivas de la deuda. En el 88 % de las simulaciones, los resultados muestran que la relación entre la deuda y el PIB está en un camino insostenible, definido como un aumento durante la próxima década.

Al final, puede ser una crisis, tal vez una derrota desordenada en el mercado de renta fija provocada por las rebajas de la calificación crediticia soberana de EE. UU., o un pánico por el agotamiento de los fondos fiduciarios de Medicare o del Seguro Social, para forzar la acción. Eso es jugar con fuego.

Lo creeré cuando lo vea.

La gente ha estado haciendo sonar la alarma sobre la deuda pública en este país durante décadas. No ha habido pánico. No hay crisis financiera. No hay incumplimiento de la deuda.

Obviamente añadimos una tonelada de deuda durante la pandemia:

No estoy ignorando este hecho. Hay que hacer algo con el tiempo.

La preocupación más válida es lo que sucede si el gasto por intereses de nuestras obligaciones de deuda desplaza el gasto en otras áreas. Los gastos de intereses en relación con el tamaño de la economía han aumentado en los últimos años a partir de la combinación de más deuda y tasas más altas:

Pero todavía estamos muy por debajo de los máximos de las décadas de 1980 y 1990. Y cuando miras los números absolutos aquí, pasar del 1,5 % del PIB al 3 % del PIB no es exactamente el fin del mundo.

La cosa es que si la economía continúa creciendo, también lo hará la deuda del gobierno. Eso es simplemente una función de que el pastel se haga más grande.

Una de las cosas más inteligentes que hacemos como país es imprimir la deuda en nuestra propia moneda. No podemos incumplir la deuda del gobierno, en los Estados Unidos, a menos que un político loco haga algo estúpido.

Y aunque la deuda pública parece insosteniblemente alta, tenemos una serie de ventajas incorporadas en este país.

Tenemos la moneda de reserva del mundo. Tenemos los mercados financieros más grandes y líquidos del mundo (y no hay un segundo lugar cercano). Tenemos las corporaciones más grandes e innovadoras del planeta. Tenemos la economía más grande y dinámica del mundo.

La deuda con el PIB es ahora tan alta como lo fue en la Segunda Guerra Mundial:

Eso parece aterrador hasta que te das cuenta de que en Japón, la deuda con respecto al PIB está más cerca del 300 %. No estoy diciendo que debamos probar nuestros límites, pero no hay una línea preestablecida sobre estas cosas.

También tienes que recordar que, si bien la deuda es un pasivo para el gobierno, es un activo para otra persona: jubilados, planes de pensiones, fondos de seguros, compradores extranjeros. ¿Hay una opción de renta fija de mayor calidad que la de los Tesoros?

Si hay una crisis, la Reserva Federal y el Tesoro también pueden ser creativos. No es como si simplemente se sentaran y dejaran que nuestra fuente de financiación explotara.

Churchill una vez bromeó: «Los estadounidenses siempre harán lo correcto, solo después de haber intentado todo lo demás».

Ese es mi sentimiento sobre la deuda pública también.

Puedes llamarme ingenuo por no preocuparte más por estos temas, pero todos los demás ya lo están haciendo por mí.

Bill Miller escribió una vez:

Cuando me preguntan qué me preocupa en el mercado, la respuesta suele ser «nada», porque todos los demás en el mercado parecen pasar una cantidad excesiva de tiempo preocupándose, por lo que todas las preocupaciones relevantes parecen estar cubiertas. Mis preocupaciones no tendrán ningún impacto, excepto para restar valor a algo mucho más útil, que es tratar de tomar buenas decisiones de inversión a largo plazo.

No soy uno de esas personas a los que no le importa nada. A veces, hay riesgos legítimos para los mercados financieros. El problema es que la mayoría de las veces, no puedes o no verás los verdaderos riesgos venir.

Prefiero preocuparme por las cosas que puedo controlar.

Deja que el mercado y otros inversores se preocupen por las otras cosas por ti.

La economía sigue volando por Dr. Ed Yardeni

PIB I: sigue volando. No aterrizar. Es oficial: no hubo recesión en 2022 ni en 2023. No hubo un aterrizaje forzoso en ninguno de los dos años. Hubo una especie de aterrizaje suave en 2022, pero la economía volaba alto el año pasado y se mantendrá en esa trayectoria en 2024.

Los consumidores continuaron aumentando su gasto hasta finales del año pasado, contradiciendo los pronósticos (no los nuestros) de que la disminución de su exceso de ahorro relacionado con la pandemia y la reanudación de los pagos de préstamos estudiantiles los obligarían a reducir sus gastos. No recibieron ese memorando o no lo leyeron.

El gasto en capital privado e infraestructura pública también siguió impulsando el crecimiento económico. La política fiscal siguió ayudando con estímulos y debería seguir siéndolo este año, dados los incentivos fiscales y las subvenciones del gobierno para impulsar la deslocalización de la industria manufacturera y el trabajo en curso para mejorar la infraestructura pública.

Pensemos en lo siguiente:

(1) PIB real. El PIB real para el cuarto trimestre de 2023 se revisó al alza del 3,2% (intertrimestral, saar) al 3,4% (Fig. 1). El PIB real aumentó un 3,1% interanual el año pasado según una comparación entre el cuarto trimestre y el cuarto trimestre (Fig. 2). Eso coincide con la tasa de crecimiento promedio desde 1948. Es superior al 0,7% en 2022, lo que podría describirse como un “aterrizaje suave”, suponemos.

La última estimación del 1 de abril del modelo de seguimiento GDPNow de la Fed de Atlanta muestra un aumento del PIB real del 2,8% durante el primer trimestre de 2024, aumento tras las publicaciones del lunes por la mañana de la Oficina del Censo de EE. UU. y el Instituto de Gestión de Suministros (ISM) desde el 2,3% mostrado el 29 de marzo. Las proyecciones inmediatas sobre el crecimiento del gasto de consumo personal real y del crecimiento interno bruto real del primer trimestre aumentaron del 2,6% y el 3,1%, respectivamente, al 3,2% y el 3,9%.

(2) Consumo. El gasto de los consumidores representa actualmente el 67,7% del PIB nominal (Gráfico 3). El porcentaje del consumo de servicios aumentó hasta alcanzar el 29,9% durante el primer trimestre de 1970, al mismo tiempo que el porcentaje del consumo de bienes cayó a ese nivel. Hoy, los porcentajes son del 45,3% para los servicios y del 22,4% para los bienes.

El gasto real de los consumidores aumentó un 2,7% interanual hasta el cuarto trimestre de 2023 (Fig. 4). Ese es un ritmo sólido. El gasto real por hogar fue de 118.400 dólares (saar) durante el cuarto trimestre de 2023, cerca del máximo histórico del primer trimestre de 2023 (Fig. 5). La línea de tendencia desde 1955 ha aumentado un 1,8% anual, lo que sugiere que el nivel de vida se ha duplicado cada 40 años. Efectivamente, esta medida del nivel de vida se ha duplicado desde 1984.

La idea ampliamente difundida de que el nivel de vida de los estadounidenses se ha estancado es completamente errónea. ¡Los estadounidenses nunca han estado en mejor situación si se mide por el consumo por hogar! No es probable que los hogares ricos incrementen significativamente el consumo real por hogar; no hay suficientes hogares que consuman lo suficiente como para marcar una diferencia estadística.

(3) Gasto de capital. No hay señales de que el agresivo endurecimiento de la política monetaria por parte de la Reserva Federal durante los últimos dos años haya deprimido el gasto de capital. Por el contrario, el gasto real de capital alcanzó un nivel récord de 3,3 billones de dólares a finales del año pasado (Gráfico 6).

En el pasado, las recesiones causadas por el endurecimiento de la política monetaria deprimieron el gasto de capital. Esta vez, hasta el momento no ha habido recesión. ¡Esto sugiere que el aumento de las tasas de interés no deprime el gasto de capital a menos que provoque una recesión! Por cierto, el flujo de caja corporativo alcanzó un nivel récord, como veremos a continuación.

Los nuevos máximos del gasto en software (en propiedad intelectual) y estructuras de fabricación (en estructuras) han llevado a la carga hacia un nuevo máximo para el gasto de capital real (Fig. 7, Fig. 8 y Fig. 9).

(4) Comercio. El creciente déficit comercial en PIB real fue un lastre importante para el crecimiento económico durante el período de la pandemia, desde el tercer trimestre de 2020 hasta el primer trimestre de 2022 (Fig. 10). Fue entonces cuando los estadounidenses comenzaron a comprar bienes de forma compulsiva, y muchos de los bienes comprados se importaban del extranjero. El déficit comercial ha contribuido principalmente positivamente al crecimiento económico desde entonces, aunque no tanto el año pasado, ya que tanto las exportaciones como las importaciones se estancaron, lo que refleja un crecimiento económico mundial más lento (Gráfico 11).

(5) Gobierno. El gasto de los gobiernos federal, estatal y local en bienes y servicios en PIB real aumentó a un nivel récord durante el cuarto trimestre de 2023, ya que el gasto de los gobiernos estatales y locales aumentó a nuevos máximos históricos mientras que el federal volvió a alcanzar su nivel récord preexistente (Fig. 12). El gasto del gobierno federal no relacionado con la defensa también aumentó a un nivel récord. Sin duda, el gasto en infraestructura pública impulsó el gasto público y debería seguir haciéndolo.

(6) Inventarios y ventas finales. El ritmo de la inversión real en inventarios se desaceleró durante el cuarto trimestre de 2023 (Fig. 13). Esto contribuyó negativamente al PIB real. Es por eso que las ventas finales reales aumentaron un 3,9% durante el trimestre, el mejor ritmo desde el primer trimestre del año pasado (Fig. 14).

PIB II: Beneficios corporativos y flujo de caja récord. Como señalamos anteriormente, se ha financiado un gasto de capital récord con un flujo de caja récord. Las ganancias corporativas después de impuestos aumentaron a un récord de 2,8 billones de dólares (saar) durante el cuarto trimestre de 2023 (Fig. 15). Las corporaciones pagaron una cifra casi récord de 1,9 billones de dólares en dividendos. Tenían 942 mil millones de dólares en ganancias no distribuidas, que combinadas con una depreciación fiscal declarada récord de 2,5 billones de dólares generaron un flujo de caja corporativo récord de 3,5 billones de dólares (Fig. 16). Esto ciertamente ayuda a explicar por qué la inversión fija privada no residencial aumentó a un récord de 3,8 billones de dólares (saar) a finales del año pasado (Fig. 17).

PIB III: Consumidores haciendo lo que mejor saben hacer. Los consumidores estadounidenses nacieron para comprar, y eso es lo que hicieron con entusiasmo a finales del año pasado y en lo que va de este año hasta febrero. Ese mes, los gastos de consumo personal aumentaron un 0,8% intermensual a pesar de que el ingreso personal disponible aumentó sólo un 0,2%. Así, la tasa de ahorro personal cayó del 4,1% en enero al 3,6% en febrero (Gráfico 18).

Es posible que los consumidores estén gastando lo que les queda del exceso de ahorro relacionado con la pandemia. Lo más probable es que la tasa de ahorro personal sea baja por razones estructurales y siga siéndolo mientras los Baby Boomers se jubilen y gasten su récord de 76,2 billones de dólares en patrimonio neto (Gráfico 19). Su progenie también podría estar ahorrando menos si esperan heredar lo que queda de los ahorros de sus padres una vez que estos hayan fallecido.

Por ahora, los Baby Boomers parecen estar impulsando la demanda de alimentos, recreación, viajes y servicios de atención médica a niveles récord (Fig. 20, Fig. 21, Fig. 22 y Fig. 23).

Cuando el foso está en tu mente por Ensemble Capital

“¿Cómo construyó Coca-Cola su foso? Profundizaron en la mente de las personas de que Coca-Cola es felicidad. El foso es lo que está en tu mente”. – Warren Buffett

De camino a la playa este verano, mi familia se detuvo en Hershey Park en Pensilvania. En la tienda de la fábrica de Hershey, hicimos cola durante una hora completa con cientos de personas más para el recorrido automatizado de cinco minutos que describe la historia del chocolate Hershey.

Desde un punto de vista lógico, esto fue una tontería. ¿Por qué pasar por todo eso para aprender sobre una combinación de marca de azúcar, leche y cacao?

Como Rory Sutherland, vicepresidente de la casa de publicidad Ogilvy, lo expresa sucintamente en su libro ALCHEMY : “Cuando exiges lógica, pagas un precio oculto: destruyes la magia”.

Y, lo supiéramos o no, eso es lo que todos en la fila buscaban: magia. De hecho, salimos felices, con los niños fascinados por las vacas animatrónicas que cantan y las barritas Hershey gratis al final.

No hay nada objetivamente notable en Hershey Kisses o Reese’s Peanut Butter Cups. Hay opciones de chocolate de mayor calidad como Ghirardelli y Godiva, y los consumidores tienen más formas que nunca de satisfacer su gusto por lo dulce.

Aún así, la combinación de varias marcas de Hershey y su sabor, consumido una y otra vez durante generaciones, se transformó en DOSIS DE NOSTALGIA por el pasado de Halloween y otros recuerdos felices de la infancia compartidos con amigos y seres queridos. Y esa combinación mágica es lo que atrae a CUATRO MILLONES DE VISITANTES al recorrido por la fábrica de Hershey cada año.

El dinero por sí solo no puede interrumpir sentimientos tan ilógicos pero mágicos, lo que hace que este tipo de marcas sean defendibles como «fosos de la mente». Están inextricablemente vinculados con nuestros recuerdos e identidades y, en consecuencia, afectan LA QUÍMICA DE NUESTRO CEREBRO.

Aquí hay algunos ejemplos de nuestra cartera:

• Durante décadas, Ferrari ha dedicado miles de millones de dólares a la búsqueda de la excelencia en el automovilismo y al perfeccionamiento de sus capacidades de diseño e ingeniería. Con el tiempo, estos factores crearon una marca para las carreras, el patrimonio del lujo. En consecuencia, se han ganado los corazones y las mentes de generaciones que han transmitido su amor por los Ferrari a sus hijos y a los hijos de sus hijos. Además, la mayoría de los entusiastas de Ferrari nunca tendrán un automóvil Ferrari, cuyo precio inicial supera los $300.000 en promedio. Para ilustrar el poder de la marca Ferrari, en 2019 CREÓ 10 131 AUTOMÓVILES,  mientras que sus museos en Italia recibieron a más de 600 000 VISITANTES . El sueño de tener un Ferrari es más grande que la realidad.
• Nintendo se encuentra en las primeras etapas de capitalización de la nostalgia que estableció con la primera generación de consolas de videojuegos para el mercado masivo en la década de 1980. Muchos niños que crecieron en esa época jugando juegos de Mario y Zelda ahora son padres y comparten su afecto por esos personajes con sus propios hijos. Esta ventaja defendible aumenta la probabilidad de éxito de cada juego que produce Nintendo. Las franquicias de juegos exitosas no nacen de la noche a la mañana. Incluso competidores bien financiados como Amazon pueden gastar años y millones de dólares para crear una nueva franquicia de videojuegos y  LUCHAR PARA GANAR TRACCIÓN .

Al patrocinar a gente como Cristiano Ronaldo, Tiger Woods y Michael Jordan, Nike ha unido su marca al rendimiento atlético de élite. Su publicidad ni siquiera te dice nada sobre la calidad del calzado o la ropa. Eso se asume como un hecho. En cambio, Nike quiere que sus clientes vinculen su identidad con su marca, lo que representa el logro y la motivación atléticos. En otras palabras, si quieres considerarte un atleta, debes usar ropa Nike.

No todas las marcas son un activo defendible. Incluso las buenas marcas son vulnerables sin una gestión adecuada y las marcas basadas únicamente en ventajas de «costo de búsqueda» corren un riesgo particular en el mercado digital directo al consumidor actual.

Para ser defendible y valiosa por sí misma, una marca debe ser reconocible y relevante. Lo que hace que los fosos de la mente sean defendibles y valiosos es que amplían la relevancia de la marca a lo largo del tiempo al representar algo por sí mismos. Por el contrario, muchas marcas emergentes luchan por mantener su relevancia y se convierten en trampas de calidad. Dicho de otra manera, las marcas jóvenes necesitan demostrar constantemente su valía ante los consumidores, mientras que a las marcas establecidas se les da el beneficio de la duda y tienen más espacio para innovar y correr riesgos.

Del mismo modo, tener fosos mentales no significa que Ferrari, Nintendo o Nike puedan dormirse en los laureles. Como cualquier foso, dan tiempo a sus equipos directivos para crear productos que deleiten a sus fans. Lo que hace la gerencia con ese tiempo es lo que determina la creación de valor para los accionistas. La gestión adecuada genera más magia para las generaciones sucesivas de clientes y perpetúa el ciclo de retroalimentación positiva en torno a las marcas.

Adaptación de los parámetros a los regímenes cambiantes del mercado a través del aprendizaje automático por Ernest P. Chan

Todo operador sabe que hay regímenes de mercado que son favorables a sus estrategias, y otros regímenes que no lo son. Algunos regímenes son obvios, como los mercados alcistas contra los bajistas, los mercados tranquilos frente a los agitados, etc. Estos regímenes afectan a muchas estrategias y carteras (a menos que sean carteras neutrales en cuanto al mercado o neutrales en cuanto a la volatilidad) y son fácilmente observables e identificables (pero tal vez no predecibles). Otros regímenes son más sutiles y solo pueden afectar a su estrategia específica. Los regímenes pueden cambiar todos los días, y pueden no ser observables. A menudo no es tan simple como decir que el mercado tiene dos regímenes, y actualmente estamos en el régimen 2 en lugar de 1. Por ejemplo, con respecto a la rentabilidad de su estrategia específica, el mercado puede tener 5 regímenes diferentes. Pero no es fácil especificar exactamente cuáles son esos 5 regímenes, y en cuál de los 5 estamos hoy, por no hablar de predecir en qué régimen estaremos mañana. ¡Ni siquiera sabremos que hay exactamente 5!

Los cambios de régimen a veces requieren un cambio completo de estrategia de trading (por ejemplo, operar con una estrategia de reversión media en lugar de impulso). Otras veces, los operadores solo necesitan cambiar los parámetros de su estrategia de trading para adaptarse a un régimen diferente. Mis colegas y yo en PredictNow.ai hemos ideado una forma novedosa de adaptar los parámetros de una estrategia de trading, una técnica que llamamos «Optimización condicional de parámetros» (CPO). Este invento pendiente de patente permite a los traders adaptar nuevos parámetros con la frecuencia que deseen, tal vez para cada día de negociación o incluso para cada operación individual.

CPO utiliza el aprendizaje automático para realizar operaciones de manera óptima en función de las cambiantes condiciones (régimenes) del mercado en cualquier mercado. Los operadores en estos mercados normalmente ya poseen una estrategia de trading básica que decide el momento, el precio, el tipo y/o el tamaño de dichas órdenes. Esta estrategia de trading generalmente tendrá un pequeño número de parámetros ajustables. Normalmente, a menudo se optimizan en función de un conjunto de datos históricos fijo («conjunto de trenes»). Alternativamente, se pueden volver a optimizar periódicamente utilizando un conjunto de trenes en expansión o rodantes. (Este último a menudo se llama «Walk Forward Optimization».) Con un conjunto de bloques fijos, los parámetros claramente no pueden adaptarse a los regímenes cambiantes. Con un conjunto de bloques en expansión, los parámetros de trading aún no pueden responder a las condiciones del mercado que cambian rápidamente porque los datos adicionales son solo una pequeña fracción del conjunto de bloques existente. Incluso con un conjunto de bloques rodantes, no hay evidencia de que los parámetros optimizados en el período histórico más reciente den un mejor rendimiento fuera de la muestra. Un conjunto de bloques rodantes demasiado pequeños también dará resultados predictivos inestables y poco fiables dada la falta de significación estadística. Todos estos procedimientos de optimización convencionales pueden llamarse optimización incondicional de parámetros, ya que los parámetros no responden de forma inteligente a las condiciones del mercado que cambian rápidamente. Idealmente, nos gustaría tener parámetros que sean mucho más sensibles a las condiciones del mercado y, sin embargo, estén capacitados en una cantidad lo suficientemente grande de datos.

Para abordar este problema de adaptabilidad, aplicamos un algoritmo de aprendizaje automático supervisado (específicamente, bosque aleatorio con refuerzo) para aprender de un gran conjunto de predictores («característica») que captura varios aspectos de las condiciones de mercado prevalecientes, junto con valores específicos de los parámetros, para predecir el resultado de la estrategia de trading. (Un resultado de ejemplo es el futuro retorno de un día de la estrategia). Una vez que dicho modelo de aprendizaje automático está entrenado para predecir el resultado, podemos aplicarlo al mercado real introduciendo las características que representan las últimas condiciones del mercado, así como varias combinaciones de los parámetros. El conjunto de parámetros que resulten en el resultado óptimo previsto (por ejemplo, el rendimiento futuro más alto de un día) se seleccionará como óptimo, y se adoptará para la estrategia de trading para el siguiente período. El operador puede hacer tales predicciones y ajustar la estrategia de trading con la frecuencia que sea necesario para responder a las condiciones del mercado que cambian rápidamente.

En el ejemplo que puede descargar aquí, ilustro cómo aplicamos CPO utilizando la API de aprendizaje automático financiero de PredictNow.ai para adaptar los parámetros de una estrategia de reversión media basada en la banda de Bollinger en GLD (el ETF de oro) y obtener resultados superiores que destaco aquí:

La técnica de CPO también es útil en las verticales de la industria que no sean las finanzas; después de todo, la optimización en condiciones variables de tiempo y estocástico es un problema muy general. Por ejemplo, los tiempos de espera en la sala de emergencias de un hospital se pueden minimizar optimizando varios parámetros, como el nivel de personal, la preparación de equipos y suministros, la tasa de alta, etc. Los métodos actuales de última generación generalmente encuentran los parámetros óptimos mirando lo que funcionó mejor en promedio en el pasado. Tampoco hay una función matemática que determine exactamente el tiempo de espera en función de estos parámetros. La técnica CPO emplea otras variables como la hora del día, el día de la semana, la temporada, el clima, si hay eventos masivos recientes, etc., para predecir el tiempo de espera bajo varias combinaciones de parámetros y, por lo tanto, encontrar la combinación óptima en las condiciones actuales con el fin de lograr el tiempo de espera más corto.

La Reserva Federal ha vuelto por Dr. Ed Yardeni

Política monetaria I: teoría monetaria post-moderna. Melissa y yo recibimos bastantes comentarios favorables de los lectores en la sesión informativa matutina del lunes pasado en la que se habló sobre nuestra “Teoría Monetaria Postmoderna” (P-MMT). Muchos de los comentarios incluyeron preguntas que invitaban a la reflexión sobre nuestro P-MMT, que abordo a continuación. Además, el Financial Times publica mi resumen de nuestra teoría en un artículo de opinión titulado “The Fed should resist messing with success” («La Reserva Federal debería resistirse a jugar con el éxito»).

El concepto básico de P-MMT es que las recesiones son causadas por un proceso que conduce a tales crisis económicas. A medida que avanza la expansión económica, se acumulan excesos inflacionarios en los mercados de bienes y servicios, así como en los mercados de activos a lo largo del camino. Normalmente, a medida que aumenta la confianza en la longevidad de la expansión, los prestatarios se endeudan más para comprar bienes y servicios, además de activos. A medida que dichas compras se vuelven más apalancadas, exponen tanto a los prestatarios como a los prestamistas a un mayor riesgo.

La acumulación de tales excesos inflacionarios y especulativos obliga a la Reserva Federal a endurecer la política monetaria. Las tasas de interés aumentan, pero en el camino las tasas de corto plazo aumentan más rápido que las tasas de largo plazo. Esto conduce a una inversión de la curva de rendimiento, lo que indica que los inversores en bonos anticipan que si la Reserva Federal continúa elevando las tasas de interés a corto plazo, algo se romperá en el sistema financiero. En el pasado, a menudo han tenido razón: sobrevino una crisis financiera provocada por un continuo ajuste monetario (Gráficos 1 y 2). Esas crisis a menudo eran el resultado del colapso de instituciones financieras que habían prestado demasiado a prestatarios que ya no podían pagar sus deudas cuando las condiciones monetarias se volvieron más estrictas de lo que los acreedores o los deudores habían previsto.

En el pasado, las crisis financieras rápidamente se convirtieron en crisis crediticias que afectaron a toda la economía. De modo que ni siquiera los prestatarios con buenas calificaciones crediticias pudieron pedir prestado. La Reserva Federal respondería bajando las tasas de interés, lo que a menudo hacía antes de que ocurrieran las recesiones, es decir, cuando las crisis financieras golpeaban por primera vez. La tasa de los fondos federales generalmente alcanzó su punto máximo en el momento en que comenzaron las crisis financieras. La curva de rendimiento se “desinvertiría” antes de que comenzaran oficialmente las recesiones.

Esta interpretación estilizada del ciclo económico ilustra que las curvas de rendimiento invertidas no causan recesiones, como comúnmente se piensa. Las curvas de rendimiento invertidas anticipan recesiones y a menudo lo hacen correctamente, aunque claramente no en los últimos dos años, hasta ahora. El endurecimiento de la política monetaria prepara el terreno para las recesiones al hacer estallar burbujas especulativas infladas por un exceso de deuda (de nuevo con la clara excepción de los dos últimos años). La inflación persistente a menudo ha obligado a la Reserva Federal a provocar una recesión ajustando la política monetaria para reducir la inflación.

Según nuestro P-MMT, no hay “desfases largos y variables” entre el endurecimiento de la política monetaria y las recesiones. En cambio, las recesiones ocurren rápidamente después de que una política monetaria más estricta desencadena una crisis financiera que no es contenida por la Reserva Federal y que, por lo tanto, se convierte en una crisis crediticia que afecta a toda la economía.

Una vez más, los últimos dos años han sido excepcionales. La inflación se disparó durante 2022 hasta el verano de 2023 y luego se moderó significativamente hasta principios de 2024. Esta vez, como en el pasado, la política monetaria se endureció para reducir la inflación, que es lo que sucedió, pero sin provocar una recesión, hasta ahora.

¿Por qué la experiencia más reciente ha sido diferente de los ciclos empresariales, crediticios y monetarios del pasado? Esto es lo que escribimos sobre eso la semana pasada:

“Durante la Gran Crisis Financiera, la Reserva Federal aprendió a establecer rápidamente mecanismos de liquidez de emergencia. Eso es lo que hizo la Reserva Federal en respuesta a los confinamientos causados por la pandemia. Como resultado, la recesión por la pandemia duró sólo dos meses. La Reserva Federal lo volvió a hacer el año pasado cuando se desarrolló una crisis bancaria en marzo; En aquella época no había ninguna recesión. … Si la Reserva Federal puede seguir gestionando las crisis financieras y evitar crisis crediticias en toda la economía, entonces el riesgo de una recesión se reduce durante los ciclos de ajuste monetario”.

Si la Reserva Federal puede contener las crisis financieras con servicios de liquidez de emergencia (ELF), entonces las crisis no se convertirán en restricciones crediticias en toda la economía que provoquen recesiones.

Política Monetaria II: Líneas de Liquidez de Emergencia. Algunos de nuestros lectores se preguntaron si la capacidad de la Reserva Federal para responder rápidamente a las crisis financieras mediante la creación de ELF significa que la “Fed Put” ha vuelto. La Reserva Federal evitó recesiones durante las crisis financieras de 1987 y 1998 proporcionando y dirigiendo amplia liquidez donde era necesaria. Esto es lo que escribí en mi libro Predicting the Markets (2018):

(1) Viernes Negro (1987). “Dos meses después de la confirmación de Greenspan, el mercado de valores se desplomó el Lunes Negro [19 de octubre de 1987]. La Reserva Federal emitió inmediatamente un comunicado afirmando su disposición a servir como fuente de liquidez para apoyar el sistema económico y financiero. La tasa de los fondos federales se redujo del 7,61% el 19 de octubre al 5,69% el 4 de noviembre. Gerald Corrigan, presidente de la Reserva Federal de Nueva York, presionó a los principales bancos de Nueva York para que duplicaran su tasa normal de préstamos a empresas de valores, lo que permite a los corredores atender las solicitudes de efectivo. Más tarde, Greenspan dijo al Comité Bancario del Senado que la estrategia de la Reserva Federal durante el Lunes Negro estaba “dirigida a reducir las reacciones irracionales en el sistema financiero a un mínimo irreductible”. Ese fue el comienzo del Greenspan Put y reafirmó mi opinión de que la crisis financiera podría significar oportunidades de compra en el mercado de valores”.

(2) LTCM (1998). “Unos meses más tarde, en septiembre de 1998, Long-Term Capital Management (LTCM) explotó. El enorme fondo de cobertura había acumulado sobre una base teórica más de 1 billón de dólares en derivados OTC y 125 mil millones de dólares en valores sobre 4,8 mil millones de dólares de capital. El Banco de la Reserva Federal de Nueva York orquestó un rescate de la empresa por parte de sus 14 operadores OTC, que no tenían ni idea de las enormes apuestas de LTCM”.

(3) Golpe al topo. El enfoque Whac-A-Mole de la Reserva Federal ante las crisis de liquidez ciertamente se puso a prueba durante la Gran Crisis Financiera. No evitó una crisis crediticia ni una recesión en aquel entonces. Lo hizo durante la Gran Crisis del Virus (como lo demuestra la recesión del confinamiento que duró sólo dos meses) y durante la crisis bancaria del año pasado (Gráfico 3).

El enfoque de respuesta rápida de la Reserva Federal para gestionar las crisis financieras bien puede reducir la probabilidad de recesiones y su gravedad si se producen. Huelga decir que el éxito de este enfoque depende de si las presiones inflacionarias que se producen durante las expansiones del ciclo económico son transitorias o tan persistentes que requieren una recesión inducida por la Reserva Federal para atenuarlas. No se necesita ninguna teoría para explicar por qué las recesiones suelen reducir la inflación de manera muy eficaz, con la obvia excepción de la Gran Inflación de los años setenta (gráfico 4).

Una recesión no logró dominar la Gran Inflación de la década de 1970 porque entonces la inflación fue exacerbada por numerosos shocks de política inflacionaria, geopolíticos y aleatorios relacionados y no relacionados. Lo más importante es que dos crisis energéticas provocaron que los precios del petróleo se dispararan dos veces durante la década y dieron lugar a picos inflacionarios gemelos en el IPC (gráfico 5). Estos shocks desencadenaron una espiral salario-precio-alquiler durante la década que requirió que la Reserva Federal indujera una recesión con un ajuste monetario sin precedentes durante 1979 (Gráficos 6 y 7). En aquel entonces, había más topos y más grandes a los que había que golpear con un mazo monetario más grande.

Pasemos ahora al impacto de la nueva y mejorada Fed Put en los mercados financieros actuales, centrándonos en el potencial de una importante burbuja de activos que podría causar una recesión si estalla.

Política monetaria III: La inflación de activos ha vuelto. Los mercados financieros están mostrando signos de exuberancia. Sin duda, parte de esto está impulsado por la nueva y mejorada Fed Put de la Reserva Federal. La cuestión es si se trata de la variedad racional o irracional de la exuberancia. El hecho de que estemos formulando la pregunta en lugar de responderla sugiere que el actual mercado alcista de las acciones podría ser comparable al que estaba el 5 de diciembre de 1996, cuando el entonces presidente de la Reserva Federal, Alan Greenspan, preguntó: «¿Pero cómo sabemos cuándo La exuberancia ha aumentado indebidamente los valores de los activos, que luego quedan sujetos a contracciones inesperadas y prolongadas”.

¿Qué predice el P-MMT que podría suceder durante el resto del año? La teoría es que las recesiones son causadas por restricciones crediticias desencadenadas por crisis financieras atribuibles al endurecimiento de la política monetaria. Los funcionarios de la Reserva Federal parecen creer que las tasas de interés reales más altas también pueden causar recesiones. Por eso han estado señalando su intención de reducir la tasa de los fondos federales tres veces durante el resto de este año si la inflación continúa moderándose. Esto puede reducir el riesgo de una recesión (que creemos que es mínimo incluso si la Reserva Federal no flexibiliza la política monetaria), pero también fácilmente podría hacer que los inversores se vuelvan aún más exuberantes, e irracionales, dando lugar a una «indebida escalada de los valores de los activos». que luego quedan sujetos a contracciones inesperadas y prolongadas” sobre las que advirtió Greenspan.

El concepto más importante de las finanzas por Ben Carlson

Llego muy tarde, pero finalmente leí la autobiografía de Andre Agassi.

Escribe sobre lo que fue finalmente ganar su primer torneo de Grand Slam en Wimbledon. La percepción de todos sobre Agassi cambió en aquel momento.

Sin embargo, ganar no cambió lo que sentía por sí mismo:

Pero no creo que Wimbledon me haya cambiado. De hecho, siento como si me hubieran revelado un pequeño secreto: ganar no cambia nada. Ahora que he ganado un slam, sé algo que muy pocas personas en la tierra pueden saber. Una victoria no se siente tan bien así como lo mal que te hace sentir una pérdida, y las buenas sensaciones no duran tanto como las malas. Ni siquiera de cerca.

Este secreto es cierto en los deportes y en muchas otras facetas de la vida.

He hablado con mi hija mayor sobre esta lección muchas veces. En los últimos dos años, se ha convertido en una fanática de los deportes.

Cada vez que sus equipos pierden, es mucho más doloroso que los buenos sentimientos que tiene cuando sus equipos ganan.

Todo el mundo conoce este sentimiento. Es la naturaleza humana.

No me di cuenta de que esta cualidad humana inherente tenía un nombre hasta que empecé a leer el trabajo de Daniel Kahneman.

Kahneman falleció la semana pasada. Su comprensión de la condición humana no tenía paralelo.

Jason Zweig escribió un conmovedor homenaje a Kahneman que cubre la importancia de sus ideas sobre cómo nos afectan las pérdidas:

No, dijo Danny, el dinero perdido no es lo mismo que el dinero ganado. Las pérdidas son más del doble de dolorosas que las ganancias. Preguntó a los asistentes a la conferencia: Si perdieras 100 dólares en un juego de lanzar una moneda al aire, ¿cuánto tendrías que ganar para aceptar jugar? La mayoría de nosotros dijimos 200 dólares o más.

La aversión a las pérdidas de Kahneman es quizás el concepto de dinero más importante de todos. Las pérdidas afectan tus emociones de dinero de muchas maneras.

Las pérdidas pueden causar pánico en los mercados.

Las pérdidas pueden cambiar su percepción del riesgo.

Las pérdidas en el presente pueden afectar su postura de inversión en el futuro.

El miedo a las pérdidas puede hacer que los inversores creen asignaciones de cartera poco eficientes.

Las pérdidas pueden obligar a los inversores a mantener posiciones perdedoras porque no venderán hasta que lleguen al punto de equilibrio.

La inflación es una pérdida de poder adquisitivo, lo que explica por qué es un tema tan cargado emocionalmente.

Las pérdidas son tan dolorosas que puedes revivirlas mientras duermes.

La capacidad de lidiar con las pérdidas es lo que separa a los inversores exitosos de los inversores fracasados. Estás en problemas si las pérdidas te hacen reaccionar de forma exagerada o cometer grandes errores en los peores momentos.

No puedes llegar al mercado de valores si no tienes la capacidad de lidiar con pérdidas de vez en cuando. No puedo garantizar cuáles serán los rendimientos futuros en el mercado de valores. Pero sí podemos garantizar que habrá pérdidas en algún momento.

Tal vez la forma más importante de lidiar con este sesgo es reconocer cómo la aversión a las pérdidas puede afectar tus sentimientos y reacciones.

Después de retirarse de la televisión en la franja horaria de prime time por la noche, David Letterman habló de lo que era competir con otros programas nocturnos durante toda su carrera:

«Creo que hay algo mal en mí», dijo, solo medio bromeando. «Es un defecto de carácter o un trastorno de personalidad. Es uno u otro. No he recibido respuesta del laboratorio».

Más en serio, añadió: «Tal vez la vida sea la manera difícil, no lo sé. Cuando el espectáculo fue genial, nunca fue tan agradable como la miseria de que el espectáculo fuera malo. ¿Es esa la naturaleza humana?»

Sí, Dave, esa es la naturaleza humana.

Todo el mundo tiene su propio defecto de carácter o trastorno de personalidad cuando se trata de emociones en relación con el dinero.

Gestionar esas emociones es aún más importante que la forma en que gestionas tu cartera.

El mejor día de la semana para hacer trading por Kevin Davey

¿Cuál es el mejor día de la semana para hacer trading algorítmico? En realidad, esta es una pregunta complicada, déjame explicarte…

Parte de mi rutina normal es desarrollar nuevas estrategias de trading. Siempre estoy probando nuevas ideas, creando nuevas estrategias, para añadir las mejores a mi cartera. Eso es lo que la mayoría de mis estudiantes de Strategy Factory también hacen: producir nuevas estrategias es realmente el alma de cualquier trader de sistemas serio.

De todos modos, el otro día estaba viendo una estrategia que desarrollé. Tenía una curva de resultados bastante buena (fuera de la muestra), y fue rentable la mayoría de los años, e incluso la mayoría de los meses. Luego miré los resultados de cada día de la semana y me sorprendió. Si mi estrategia no operara los jueves, ¡mi beneficio según el backtest aumentaría en más de un 60 %! ¡GUAU!

Mi primera reacción fue ajustar mi código de estrategia y evitar operaciones el jueves. Mi segunda reacción fue admirar la curva de capital sin operar los jueves. Estaba muy mejorada. Mi tercera reacción fue tirar esos resultados y atenerme a la estrategia original.

¿Por qué?

En pocas palabras, me di cuenta de que solo estaba optimizando para un día de la semana. No parecía optimización, después de todo, no ejecuté mi software de trading a través de ningún tipo de optimización computarizada, pero fue optimización de igual forma. Tomé los resultados, y luego, cuando encontré algo mejor, acepté los resultados mejorados. Eso es optimización. Ciertamente creamos un backtest mejorado, pero es malo.

Muchas personas hacen cosas como esta, con el día de la semana, la hora del día o incluso ciertos meses del año. Ellos verán los resultados y luego decidirán qué mantener y qué eliminar. Luego volverán con su estrategia filtrada y disfrutarán de la supuesta gloria de los resultados mejorados.

Incorrecto, incorrecto, incorrecto…

¿Podría haber algún significado en no operar o sí hacerlo en ciertas horas del día, días de la semana o meses del año? ¡Por supuesto! No estoy diciendo que no puedas desarrollar una estrategia que aproveche estas situaciones. Solo tienes que hacer el desarrollo correctamente.

Entonces, ¿cuál es la forma correcta de enmarcar este problema?

Esto es lo que hago…

ANTES de hacer cualquier prueba, si creo que el tiempo/día/mes es importante para mi estrategia, desarrollaré una hipótesis o directrices. Por ejemplo, podría estar desarrollando un sistema de gas natural, y no quiero que el informe semanal de energía del gobierno de EE. UU. me de algún susto al publicarse el dato (generalmente los jueves), así que eliminaré eso de la estrategia: no haré trading los jueves. O, tal vez me asegure de que todos los viernes cierre mis operaciones, para eliminar el riesgo del fin de semana. Tal vez incluso excluya ciertos meses para los futuros de los índices bursátiles (el viejo adagio de “vender en mayo»).

El punto es que desarrollo la idea antes de probarla, no después. Es fácil ver los resultados y luego desarrollar una razón por la que se deben excluir ciertos períodos. Pero eso es solo un sesgo en retrospectiva.

Es mucho, mucho más difícil llegar a la razón antes de hacer la prueba. Pero es la forma correcta de hacer las cosas.

Por lo tanto, puede haber un mejor o peor momento, o un día o un mes para operar su sistema. Pero no busques eso después de hacer el backtest. Si, en cambio, se te ocurre tu enfoque de filtrado/exclusión antes de hacer la prueba, probablemente obtendrás peores resultados (no más resultados seleccionados), pero esos resultados podrían funcionar mejor en el futuro.

¿Haces las cosas de manera diferente? Tal vez este ejemplo te convenza…

Tengo una estrategia, una que comparto con los estudiantes de Strategy Factory. Se originó en una idea simple: que el miedo geopolítico hace que la gente infle el precio del instrumento (podría ser soja, o oro, o petróleo crudo, etc.).

Por lo tanto, la estrategia en sí es bastante simple:

1. Vende en corto en la apertura de una nueva sesión

2. Salir con un objetivo de ganancias o en la apertura de la siguiente sesión (día)

Por lo tanto, podrías probar esto cada día de la semana:

Vender corto el lunes al abrir, salir el martes al abrir de nuevo el mercado.

Vender corto el martes a la apertura, salir el miércoles a la apertura

Vender corto el miércoles a la apertura, salir el jueves a la apertura

Vender corto el jueves a la apertura, salir el viernes a la apertura

Vender corto el viernes a la apertura, salir el lunes a la apertura

PERO, esa no es la forma en que recomiendo hacerlo, ¡esto solo es optimizar!

En su lugar, traté de formular una hipótesis, una idea, de qué día sería el mejor para entrar en este mercado. Después de pensar en ello durante un tiempo, elegí un día y luego desarrollé el sistema.

¿Ves lo diferente que es esto que optimizar para elegir el «mejor» día? Espero que lo hagas.

Entonces, ¿cómo funcionó eso? Para abreviar esta larga historia, esto es lo que encontré:

1. Para el período de prueba en la muestra de 2009-2017, la versión optimizada de la estrategia superó drásticamente a mi versión. (¡Me sentí bastante estúpido!)

2. Para el período fuera de muestra de 2018 y 2019, mi versión superó drásticamente a la versión optimizada. (¡Me sentí bastante inteligente!)

Así que, al menos en este caso, ¡optimimar para elegir el mejor día de la semana fue en realidad algo terrible!

Tenlo en cuenta la próxima vez que veas un gran rendimiento un determinado día de la semana después de la prueba. Es muy probable que no sea el mejor día en el futuro…

Un enfoque sistemático para una señal de impulso del S&P 500 por Sentimentrader

• El S&P 500 se dispone a cerrar el mes de marzo con un cierre al alza por quinto mes consecutivo
• Históricamente, esto ha sido una señal de impulso favorable para el mercado de valores en general.
• En este artículo, aplicamos algunas reglas simples para utilizar esta señal de manera sistemática.

Cinco meses consecutivos al alza para el índice S&P 500

El índice S&P 500 está preparado para cerrar el mes de marzo con su quinto cierre mensual consecutivo al alza. Si consideramos lecturas superpuestas, esto ha ocurrido 118 veces desde 1922.

Lo que nos dice el estudio

La historia ha demostrado durante mucho tiempo que el impulso es uno de los factores más críticos en el mercado de valores. Este estudio no es el enfoque «definitivo» de la inversión de impulso. No es más que un ladrillo más en la pared. La conclusión es que, si bien los inversores siempre deben permanecer atentos a la gestión del riesgo, estudios como este nos recuerdan que debemos darle al escenarios alcista el beneficio de la duda (e ignorar las narrativas subjetivamente bajistas) hasta que el propio mercado nos diga lo contrario.

Dinámica del mercado de criptomonedas en torno a los eventos de vencimiento de futuros de Bitcoin por Quantpedia

En el panorama en rápida evolución de los mercados de criptomonedas, comprender la dinámica subyacente que impulsa los movimientos de precios y el sentimiento de los inversores puede ser una cuestión de supervivencia. Sin embargo, hay innumerables facetas de la realidad en el mercado, y lo único que podemos hacer es entenderlas poco a poco una tras otra, paso a paso. Este artículo elige un nicho del mercado de criptomonedas y arroja un poco de luz sobre él. Ya hemos escrito varias veces sobre la importancia de la introducción de los futuros de Bitcoin y su impacto en el precio de Bitcoin. En este artículo, examinaremos específicamente el comportamiento de Bitcoin en torno a los eventos críticos cuando expiran los futuros de Bitcoin.

Introducción

En primer lugar, introduzcamos brevemente contratos de futuros.

Se utilizan principalmente en los mercados de materias primas/monedas/tasas y acciones, también se usan en los mercados de criptomonedas, utilizando aspectos teóricos de los futuros perpetuos (BTC-PERP) (Shiller, Robert J, 1993).

Es importante tener en cuenta que los PERP se negocian (o al menos al principio se negociaban) en bolsas no reguladas (a menudo con un apalancamiento de hasta 100x), pero recientemente también se añadieron a exchanges con mayor reputación como Coinbase (que se negocia en el NASDAQ como ticker COIN).

Los futuros perpetuos no tienen fechas de vencimiento, pero los futuros tradicionales sos si. Por lo tanto, estamos interesados en el impacto de la introducción de futuros tradicionales altamente líquidos en la Bolsa CME y su calendario de vencimiento en el precio subyacente de Bitcoin.

Literatura relacionada

Nos inspiramos parcialmente en (N. Blasco, P. Corredor, y N. Satrústegui, 2023). En un breve resumen, este documento estudia el efecto de la expiración mensual en los movimientos intradía del mercado de Bitcoin. Sus resultados muestran que alrededor del momento de la madurez, hay cambios significativos en el volumen de negociación, la volatilidad y los rendimientos del bitcoin, un activo que se negocia en muchas bolsas simultáneamente:

• El efecto predominante en el volumen de operaciones es que aumenta antes del vencimiento, al menos en el caso de los contratos con compensación en efectivo, y disminuye más tarde.
• Los aumentos de volumen tienden a aumentar la volatilidad y viceversa. Sin embargo, el efecto sobre la volatilidad es más corto en el tiempo que el detectado en el volumen.
• La superposición de posibles efectos de otros futuros no regulados con las fechas de vencimiento exactas como las de algunos de los futuros formalmente regulados bajo análisis, así como el vencimiento de otros productos sofisticados, como opciones o futuros con vencimiento diario, también puede influir en los resultados obtenidos en los mercados al contado.
• La introducción de contratos de futuros de bitcoin en mercados regulados conduce a un aumento esperado en el comercio de los inversores institucionales.

Su investigación arroja algo de luz sobre las criptomonedas y arroja dudas sobre la eficiencia del mercado y cómo los precios de los bitcoins pueden ser estables. Confirman empíricamente una clara anomalía en el mercado al contado cuando llega la fecha de vencimiento de los futuros, un fenómeno que se manifiesta claramente en las horas alrededor de la expiración.

Nuestro plan es seguir los pasos de Blasco, Corredor y Satrustegui y estudiar el impacto de la expiración de los futuros en el marco de tiempo diario, los precios al contado de Bitcoin y los precios de los ETF de BTC.

Datos y recopilación

Confiamos en una fuente, Yahoo Finance, desde donde descargamos datos históricos para dos activos:

• Historial de precios de Bitcoin USD (BTC-USD) y datos históricos – BTC spot
• Precios y datos históricos de acciones de ProShares Bitcoin Strategy ETF (BITO) – BTC ETF

YF obtuvo sus datos al contado BTC de CoinMarketCap, que a menudo es una fuente de precios confiable para que los exchanges o mercados de derivados calculen los precios de las marcas. Lo hacen acumulando y agregando precios y volúmenes de los mercados más respetables, y consideramos que esto es lo más cercano al precio «real» de Bitcoin (puedes vender/comprar en cualquier momento).

La muestra de datos comienza con el primer día de vencimiento de los futuros de BTC el viernes 29/12/2017 y se extiende hasta el 28/2/2024. El spot de Bitcoin se negocia las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y cada día de negociación en nuestros datos termina a las 0.00 UTC.

Enfoques y metodologías

Es necesario un poco de historia, en una buena cronología y puntos importantes:

• Los futuros de Cboe Bitcoin, los primeros futuros regulados por EE. UU. de su tipo, se lanzaron el 10 de diciembre de 2017. (Cboe Global Markets, Inc. – Relaciones con los inversores, en su comunicado de prensa del 16 de mayo de 2018)
• Luego (8 días después), CME anunció que su nuevo contrato de futuros de bitcoin estaría disponible para su negociación el 18 de diciembre. El anuncio de CME se produjo cuando la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas (Traducido al español) dijo que permitiría a la bolsa de futuros más grande del mundo y a su competidor, la Bolsa de Futuros Cboe, lanzaran contratos de bitcoin; CNBC informó sobre esto en un par de artículos.
• Hablando de opciones futuras, a diferencia de las horas regulares del mercado, las posiciones de los contratos de Bitcoin expiran en CME a las 16:00 hora de Londres, el último viernes de cada mes. (Redot, 2023)
• BITO, el primero de su tipo, fue rechazado el 18/10/21. Como señala en informe de perspectivas de inversión de ProShares, BITO invierte en futuros de Bitcoin y no invierte en Bitcoin al contado. No hay garantía de que el fondo haga un seguimiento de cerca de los rendimientos de Bitcoin. Pero lo hace lo suficiente, y durante mucho tiempo, hasta enero de 2024, fue la única forma confiable para los inversores institucionales que querían una exposición a BTC en forma de ETF.

Dado que tenemos una muestra absolutamente minúscula (semanas) de el ETF al contado aún no se han demostrado sus consiguientes influencias en los precios futuros durante el vencimiento. Dejaremos abiertas las conjeturas. Lo que definitivamente será interesante es ver si los eventos «clásicos» de trad-fin emanarán en los ETF al contado y, por lo tanto, influirán en los precios al contado y de futuros; estamos hablando de los efectos de las vacaciones, el giro de los meses, etc. Todo eso aún no se ha visto.

Principales resultados y comentarios

Comencemos con una simple tarea: trazar el comportamiento de BTC en t días antes (t-3 a t-1), en (día d), y después del evento de vencimiento (d+1 a d+3), y tratar de sacar algunas conclusiones. Nuestra hipótesis es que la introducción del comercio de futuros de BTC puede tener un impacto en los rendimientos al contado de BTC alrededor de los días de vencimiento de los futuros de BTC (la investigación de Blasco, Corredor y Satrustegui ya ha demostrado que hay patrones intradía alrededor de la expiración).

Este gráfico de barras muestra muy bien el promedio aritmético (lineal) de los rendimientos el viernes, el día d (introducido antes) y los días alrededor.

Podemos ver que BTC gana significativamente durante el día de vencimiento, pero tiene rendimientos negativos el día anterior. Tenga en cuenta que los resultados durante el fin de semana siguiente (d+1 y d+2) son comparables a las de los tres y dos días anteriores a su vencimiento y no son una cuestión de interés. Parece que el primer lunes después de la expiración es el mejor día en cuanto a resultado de todos ellos.

Esta es una muestra completa, pero hay que decir que nos centraremos en dos submuestras:

• antes del lanzamiento de BITO;
• y después del lanzamiento de BITO.

Esta es nuestra pregunta -> ¿Hay alguna influencia del BITO negociado con ETF en los rendimientos en torno al vencimiento? Nuestra hipótesis es que con la introducción del ETF BITO, hubo una afluencia significativa de dinero en los futuros de BTC, lo que podría cambiar el patrón de los rendimientos en torno a la expiración de los futuros de BTC.

Un lector astuto vería que la «acción del precio» (devuelve cerca del día de vencimiento) se involcó en las fechas antes y después del lanzamiento de BITO. El patrón diario en los rendimientos de BTC en el período anterior a la introducción de BITO (2017-2021) es similar a todo el período (2017-2024). Por otro lado, el patrón en los rendimientos diarios después de la introducción del ETF BITO (2021-2024) se invierte, especialmente en los días anteriores a la expiración y en el propio día de vencimiento.

Finalmente, echemos un vistazo rápido a los rendimientos de BITO ETF (obviamente, lo rastreamos desde su primer vencimiento en futuros, que fue el 29/10/2021, como se mencionó anteriormente):

Una advertencia muy importante: el gráfico anterior muestra el rendimiento alrededor de los días de vencimiento en el calendario de operaciones de la Bolsa de Nueva York, ya que BITO no se negocia 24/7 como BTC spot, sino solo durante los días hábiles. Por lo tanto, el rendimiento de d+1 incluye el rendimiento desde el cierre del viernes de la Bolsa de Nueva York (4 p. m. ET) hasta el cierre del próximo lunes (4 p. m. ET). Por lo tanto, también incluye los resultados de los sábados y domingos.

Al vencimiento, el viernes, BITO, al igual que el spot de BTC, tiene un rendimiento relativamente inferior a los días anteriores al vencimiento (d-2 y d-1), pero realmente brilla el lunes (d+1) (lo mismo que los futuros al contado o perpetuos en mercados no regulados).

Por supuesto, surge la pregunta evidente de: ¿cómo se vería la curva de rendimiento si construyéramos estrategias basadas en días alrededor del vencimiento de los futuros utilizando el ETF BITO?

Y aquí vienen las curvas de capital (eje y para representar la apreciación/depreciación de 1 $ invertido en estrategia, o /100 de rendimiento en % en el tiempo):

Con la tabla de rendimiento tradicional:

Por lo tanto, si planea operar alrededor de la expiración de los futuros de BTC, debe considerar los días alrededor de la expiración (el jueves y el fin de semana después + lunes) y evitar el día de vencimiento en sí. Este patrón es similar a la estrategia de la semana de vencimiento de opciones en los índices bursátiles.

Conclusión

Desafortunadamente, solo tenemos una muestra relativamente corta para nuestro análisis, pero los datos sugieren que la expiración de los futuros de BTC afecta a los precios al contado de BTC y al ETF BITO. Pero nuestra investigación no termina aquí. Seguramente, la introducción de los ETF al contado de BTC puede y probablemente afectaría a la acción de los precios. Definitivamente planeamos revisar este estudio después de que se disponga de más datos y analizar el impacto de los ETF al contado de BTC. ¿Debería la acción de los precios ser aún más evidente o desaparecer por completo? El tiempo lo dirá.

Autor: Cyril Dujava, Analista Cuantitativa, Quantpedia

Links de psicotrading: Encontrar tu ventaja por Brett N. Steenbarger

Sistemas de medias móviles: dos opciones a tener en cuenta por Perry J. Kaufman

• Todos conocemos el funcionamiento de las medias móviles. Ahora bien ¿sabemos cómo usarlas en función del mercado al que nos enfrentemos? ¿Es mejor usar un cruce sencillo del precio sobre la media móvil o es mejor operar siguiendo la dirección de esta? En exclusiva para Hispatrading Magazine, Perry J. Kaufman nos lo explica.
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine 48.

La media móvil es la forma más popular de identificar la tendencia. La mayoría de los gestores de fondos lo utilizan como piedra angular de su estrategia. Normalmente se calcula entre 60 y 120 días para identificar la dirección fundamental de la economía. Por ejemplo, realizando un seguimiento de los efectos de la política de tipos de interés del Banco Central.

Las medias móviles a largo plazo funcionan mejor con las tasas de interés, que tienen las tendencias más fuertes, y luego con el tipo de cambio porque el dinero fluye a los países con las tasas de interés más altas. Si bien se refleja en el costo de la mayoría de los productos, su efecto en el mercado de valores no es tan claro.

Los bancos centrales reducen las tasas de interés para estimular la economía y aumentan las tasas para amortiguar la inflación. Lo hacen de una manera muy ordenada, lentamente, mientras observan el efecto de sus medidas. Las acciones con más deuda se benefician de tasas más bajas, al igual que la vivienda y muchos otros negocios.

Esta introducción sirve para explicar que algunos mercados se mueven sin problemas mientras que otros son erráticos. Eso marcará una gran diferencia en la forma en que decida las reglas para seguir un sistema basado en una media móvil.

Las reglas

Estas son las opciones:

Regla 1:

• Compre (abra una nueva posición larga) cuando el precio de las acciones cruce por encima de la media móvil.
• Salga (o venda en descubierto) cuando el precio de las acciones cruce por debajo de la media móvil.

Regla 2:

• Compre cuando suba la media móvil.
• Salga (o venda en descubierto) cuando la media móvil baje.

¿Cuál cree que es mejor?

Como matemático, siempre he usado la Regla 2. Mi razonamiento es que, si va a encontrar la tendencia suavizando el movimiento del precio, entonces la tendencia nos dice qué hacer.

Otra razón es que los precios pueden atascarse moviéndose hacia adelante y hacia atrás a través de la línea de tendencia, provocando muchas más operaciones que si sigue la dirección de la tendencia. Mi experiencia es que usar la dirección de la media móvil para decidir la operación (Regla 2) tendrá la mitad de operaciones que si decide usar la Regla 1. Eso es probablemente lo más importante cuando las comisiones son altas, a lo que hay que añadir el deslizamiento de ejecución que siempre sufrimos al abrir una nueva posición.

Decidir qué regla usar

Resulta que la decisión de utilizar la Regla 1 o la Regla 2 no es tan clara como pensaba. La vida sería mucho más sencilla si todo fuera blanco o negro. Veamos cuándo es mejor usar la Regla 1 y cuándo es mejor la Regla 2. Entonces podrá decidir por si mismo.

Precios que se mueven suavemente

Usamos extremos en nuestros ejemplos. En los EE. UU., los fondos mutuos que invierten en tasas de interés tienen el movimiento de precios más suave. Los fondos mutuos restringen hacer muchas operaciones, por lo que los precios no cambian día a día. Los inversores deben mantener sus posiciones durante mucho más tiempo que el resto.

En la Figura 1, la barra azul muestra las ganancias totales de la Regla de trading 1 (el precio cruza la media móvil) durante los últimos 5 años, solo a largo plazo. La barra naranja es la Regla 2. Los datos son del LHYAX, el Lord Abbett High-Yield Fund. Llamamos a la Regla 1 “Cruce de precios” y a la Regla 2 «Señal de tendencia”. El cruce de precios es mejor para cada velocidad de tendencia probada, desde 50 días hasta 150 días.

La forma de explicar este resultado es que entrar antes es mejor cuando el precio está en tendencia. Las señales de trading para la Regla 2 se dan después que las generadas por la Regla 1. Cuanto más larga sea la tendencia, más se retrasará la señal de la Regla 2. Eso muestra que para la mayoría de los resultados la barra naranja cae más rápido que la barra azul. En ambos casos, las tendencias más largas no son tan buenas como las más cortas porque el cambio de tendencia es suave y los precios continúan en la dirección de la tendencia.

La Figura 2 muestra los precios del LHYAX en 2016. Si bien hay grandes caídas, el precio normalmente se mueve en un rango estrecho mientras sube y baja. Los precios no solo tienen que subir para que no haya problemas.

Mercados de índices de renta variable

En los mercados de índices bursátiles se puede ver lo opuesto a un movimiento suave de precios. Cuando probamos ambas reglas para el SPY, el ETF del S&P, vemos que la señal de tendencia (Regla 2, en naranja) es a menudo mejor que la Regla 1 (ver Figura 3). La razón es que el SPY tiene más ruido, por lo tanto, las señales de trading son mejores cuando se suavizan.

No son las grandes caídas, son los movimientos diarios los que crean el ruido. La Figura 4 muestra el precio del SPY durante los últimos 5 años. Debe prestar atención a los pequeños y frecuentes altibajos.

Medición de ruido

Si me ha leído en otros artículos o libros, sabrá que confío en el Efficiency Ratio (EF) o Ratio de Eficiencia para medir el ruido. Un ratio alto significa que el mercado tiene menos ruido y es mejor para seguir las tendencias. Un ratio bajo significará que hay más ruido y el mercado es mejor para la operar mediante reversiones a la media. La formula es:

EF = cierre de hoy menos cierre de hace N días dividido entre

el valor absoluto del cambio de precio diario de los últimos N días

La Figura 5 muestra los valores del ER para LHYAX, SPY e IBEX. Como era de esperar, el fondo mutuo (LHYAX) tiene el ratio más alto (menor ruido) e IBEX tiene el mayor ruido. Por lo tanto, usaríamos la Regla 1 (cruce de precios) para LHYAX y la Regla 2 para el SPY e IBEX.

Cuando aplicamos una media móvil de 80 a estos tres mercados, obtenemos las ganancias totales que se muestran en la Figura 6. Por supuesto, esperaríamos que LHYAX tenga las ganancias más altas porque tiene la mayor tendencia, pero también tiene los movimientos más pequeños. Sus ganancias totales son pequeñas pero hay un alto porcentaje de buenas operaciones y bajo riesgo. El índice IBEX tiene pequeñas ganancias porque tiene movimientos de precios más erráticos y alto riesgo.

Conclusión

Nada en el mercado es simple, pero comprender cómo se mueven los precios, ya sea sin problemas o en un patrón errático, lo ayudará a decidir cómo aplicar una media móvil e incluso si un sistema de tendencias funciona para un mercado específico. Deberá realizar pruebas en cada mercado, pero esa es la esencia misma del trading. No todos los sistemas funcionan en todos los mercados y no todos los mercados funcionarán con todos los sistemas. Seleccionar los mercados correctos, los sistemas correctos y las reglas correctas conducirá al éxito.

El Hombre Con 3 Cerebros: sintonizar tu mente con el mercado por Peter Davies

Comenzando con una pequeña explicación de lo que he estado haciendo durante el último año y lo que descubrí sobre mi «cableado» mental que me dio habilidades en un área pero inútil en otra. Desde entonces he conocido a mucha gente como esta que básicamente tiene condiciones que parecen estar definidas por sus desventajas, pero estas condiciones también vienen con ventajas.

De todos modos, todos sabemos que tenemos personalidades diferentes. Sin embargo, todos los operadores a los que conozco quieren operar con ES (95%) o NQ (1%). En esta sesión, consideraremos algunos otros mercados, así como las habilidades de «no trading» que podrían facilitar su trading. Pero en lugar de hacer un artículo académico, consideraremos otras cosas, como el TDAH, la dislexia…

Consideraremos estas cosas, no porque queramos hacer un seminario de salud mental, sino porque estas condiciones son ejemplos extremos de personas que en la superficie simplemente podrían ser problemáticas/tener problemas, pero de hecho, su condición tiene un lado negativo que les da ventajas en ciertas áreas. Al mirar estos extremos, podría ayudarnos a entender nuestros propios «quirks» y «perks»

Además, si eres bueno en tu trabajo, esa podría no ser la habilidad. Podrías ser bueno en ese trabajo debido a tu cableado, lo que podría traer beneficios en otros lugares que no conoces.

Puede que ni siquiera afecte al mercado que operas, pero podría afectar a las herramientas que usas. Como las personas disléxicas que son capaces de pensar multidimensionalmente, usando todos sus sentidos, por lo que aunque no puedan usar su sentido del olfato, podrían ser capaces de involucrar sus oídos para completar su imagen mental. Hay un artículo muy interesante aquí: Dislexia – 8 habilidades básicas

No todo se trata de cableado mental, se trata de averiguar quién eres, cuáles son tus habilidades y cómo adaptarlas al trading. ¿Debería un tipo de personalidad específico apoyarse más en las noticias? ¿Debería un matemático friki que se convirtió en contable inclinarse más hacia el trading de acciones individuales en los lanzamientos reportes trimestrales?

Para aquellos que piensan que son 100 % normal. Piensa en tu familia, sé que cualquiera piensa que tiene una familia normal. Por lo tanto, es posible que estés llevando equipaje de eso o que hayas desarrollado algunas habilidades debido a ello. Como mi capacidad para callar cuando mi familia extendida está en una pelea a puñetazos en una boda. No puedes dejar de llegar en una limusina e ir a casa en una ambulancia.

Ahora, para que esto funcione, me gustaría que almas valientes con un cableado extraño nos escribieran, con confianza, si lo desean y nos hablen de los «pros y contras» que obtuvieron por tener un cerebro no estándar.

La razón por la que anunciamos esto temprano, es que nos gustaría escuchar algunas experiencias, sobre las habilidades que adaptaste que fracasaron y las que realmente funcionaron bien. Empezaré con mi historia, luego podemos ver a los demás.

La conclusión es, con suerte, que tenga la oportunidad de alterar su camino en el trading a uno que sea mejor para usted, más agradable y con una mayor tasa de éxito.