ECONOMIC WEEK AHEAD: Diciembre 15 – 19 por Dr. Ed Yardeni

Esta semana llega cargada de datos gubernamentales largamente retrasados, especialmente de empleo e inflación, que ofrecerán un chequeo de realidad sobre el desempeño de la economía en las últimas semanas de 2025. Los resultados de FedEx, General Mills, Carnival y Jabil también podrían aportar pistas relevantes.

El evento de la semana pasada del FOMC dejó un tercer recorte de tipos en 2025, tres votos disidentes y la posibilidad de un mercado laboral más débil de lo pensado: Jerome Powell sugirió una “sobrestimación sistémica” de las nóminas desde abril, quizá de hasta 60.000 empleos mensuales.

Los mercados vigilarán las intervenciones de miembros de la Fed esta semana: el gobernador Stephen Miran (lun), sobre inflación, y Christopher Waller (mié), con su visión económica. Además, habrá decisiones de tipos del BCE (jue), el Banco de Inglaterra (jue) y el Banco de Japón (vie).

A continuación, los informes más probables para ayudar a la Fed y a los inversores a discernir si preocupa más el enfriamiento del crecimiento o un repunte de la inflación:

(1) Empleo. La tasa de paro fue del 4,4% en septiembre. El dato de octubre quedará como un vacío permanente. Las nóminas de octubre se publicarán junto a las de noviembre (mar). El mercado buscará pistas que confirmen la hipótesis de Powell; esperamos +40.000 empleos en ambos meses. La tasa de paro de noviembre debería mantenerse en 4,4% dada la baja de solicitudes iniciales de desempleo (gráfico). Las reclamaciones semanales (jue) deberían confirmarlo.

(2) IPC. El IPC de octubre no se publicará. Para noviembre (jue), el IPC general debería subir un 0,32% m/m tras el 0,18% de octubre, según el Inflation Nowcasting de la Fed de Cleveland. Interanual, ambos se mantienen cerca del 3,0%. La inflación estaría más cerca del 2,0% de no ser por los aranceles que encarecieron los duraderos (gráfico).

(3) Ventas minoristas. El +0,2% m/m de septiembre fue sorprendentemente débil dada la fortaleza del Redbook (gráfico). El dato de octubre (mié) debería confirmar consumo resistente. En contraste, las ventas de vivienda existente de noviembre (vie) y el índice de confianza del consumidor de diciembre (vie) seguirían deprimidos.

(4) Encuestas empresariales de la Fed. Arranca la New York Fed (lun), seguida por la Philly Fed (jue) y la Kansas City Fed (jue). Estas encuestas regionales ayudan a anticipar el ISM manufacturero (gráfico), aunque llevan tiempo siendo excesivamente pesimistas como predictor del PIB real.

¿Está regresando el apetito por el riesgo al mercado? por Sentimentrader

¿Está regresando el apetito por el riesgo al mercado? Todo apunta a que sí. Nuestro indicador Risk On/Off acaba de activar una señal de compra tras un giro brusco en el posicionamiento y el sentimiento de los inversores, un tipo de movimiento que históricamente ha precedido a fases constructivas para la renta variable.

La señal es clara y, sobre todo, poco habitual: pasamos de un entorno de pesimismo extremo, con el indicador situado por debajo del percentil 5%, a una lectura de optimismo sólido por encima del 68,5% en un periodo de tiempo relativamente corto. Este tipo de transiciones rápidas no suelen producirse en mercados frágiles, sino en contextos donde el dinero comienza a asumir riesgo de nuevo.

Conviene detenerse un momento en lo que realmente mide un indicador Risk On/Off. No se trata de un simple oscilador de precios, sino de una lectura agregada del comportamiento interno del mercado: flujos hacia activos cíclicos frente a defensivos, liderazgo sectorial, comportamiento relativo de small caps frente a large caps, crédito frente a deuda soberana y otros factores que reflejan la disposición real del mercado a asumir riesgo.

Cuando estos componentes comienzan a mejorar de forma sincronizada, el mensaje es potente: el mercado está dejando atrás una fase de cautela excesiva y empieza a mirar hacia delante. No es euforia, pero sí un cambio de carácter. Y en bolsa, los cambios de carácter suelen importar más que los titulares.

Desde un punto de vista histórico, este tipo de giros merece atención. Reversiones similares desde lecturas extremadamente pesimistas hasta zonas claramente positivas, especialmente cuando se producen cerca de máximos previos, han dado lugar a ganancias consistentes en los meses posteriores. No hablamos de techos de mercado, sino de pausas dentro de tendencias alcistas más amplias.

Esto encaja bien con el contexto actual. A pesar de los avances acumulados en los principales índices, el sentimiento nunca llegó a niveles de complacencia extrema. Al contrario, durante gran parte del rally hemos visto escepticismo, coberturas elevadas y un posicionamiento defensivo persistente. Ese es precisamente el caldo de cultivo que permite que los mercados sigan subiendo sin necesidad de correcciones profundas.

Otro aspecto relevante es que esta mejora no se limita a un solo segmento del mercado. La señal viene acompañada de una mejora generalizada en los internos: mayor participación, más valores marcando nuevos máximos relativos, rotación hacia sectores sensibles al ciclo económico y un comportamiento más constructivo en activos tradicionalmente asociados al “risk on”.

Esto no significa que el camino vaya a ser lineal. Incluso dentro de mercados alcistas sanos, es normal ver episodios de volatilidad, retrocesos tácticos o consolidaciones. Pero mientras el apetito por el riesgo continúe expandiéndose y los internos acompañen, esas correcciones tienden a ser oportunidades y no señales de alarma.

Desde una perspectiva de asignación de activos, el mensaje es coherente: el entorno sigue favoreciendo la exposición a renta variable frente a activos defensivos. No se trata de perseguir precios ni de ignorar la gestión del riesgo, sino de entender que el viento de fondo vuelve a soplar a favor del riesgo.

En resumen, la activación de la señal Risk On/Off sugiere que el mercado está entrando en una fase donde la confianza se reconstruye desde niveles bajos, no desde la euforia. Históricamente, ese es uno de los escenarios más favorables para que las bolsas continúen avanzando. El mensaje no es de exuberancia, sino de optimismo disciplinado, respaldado por una mejora amplia y consistente de los internos de mercado.

La inflación no va a volver atrás por Ben Carlson

Un lector pregunta:

La tasa histórica de inflación durante los últimos 75 años aproximadamente ha sido del 3%. El objetivo de la Fed es una inflación del 2%. ¿Cuál crees que es el objetivo correcto y qué nivel consideras más probable de aquí en adelante?

Aquí se muestra la tasa de inflación desde 1950:

La tasa media de inflación ha sido del 3,5%, pero como se aprecia en el gráfico, ha existido un amplio rango de variación alrededor de esa media de largo plazo.

Veamos la inflación por décadas:

La inflación fue muy inferior a la media en la década de 2010, lo que explica en parte por qué una inflación superior a la media se ha sentido tan dolorosa en la década de 2020.

Evidentemente, la baja inflación de los años 2010 se debió al lastre que dejó la Gran Crisis Financiera.

Irónicamente, el hecho de que no se produjera una recesión tras la inflación del 9% en 2022 es una de las razones por las que la inflación se ha mantenido más elevada en esta década. De hecho, fue la primera vez que la inflación superó el 5% sin desembocar en una recesión.

No podemos vivir realidades contrafactuales, por lo que el hecho de no haber entrado en recesión no genera tanto alivio como la inflación de esta década genera frustración.

Y la gente está realmente molesta por los precios más altos.

Una encuesta de Politico muestra que casi la mitad de los estadounidenses afirma que el coste de la vida es peor que nunca:

Gallup lleva décadas preguntando a los estadounidenses cuál es su mayor preocupación financiera:

No sorprende que la inflación haya encabezado la lista desde que se disparó en 2022.

La gente odia la inflación.

Curiosamente, la inflación solo estuvo por encima de la media durante unos dos años. Superó el 4% por primera vez en abril de 2021 y ha estado por debajo del 4% desde mayo de 2023. Desde entonces, la situación se ha estabilizado y ha vuelto a algo que podríamos llamar “normal”.

Pero todos sabemos que no importa tanto la tasa de cambio como el cambio acumulado.

El índice de precios al consumo acumula una subida cercana al 26% en lo que va de década. Por eso comidas que costaban 16 dólares en Applebee’s ahora cuestan 20. Por eso el precio medio de un coche nuevo ronda los 50.000 dólares.

De media, los salarios han acompañado a la inflación, pero el impacto psicológico de los precios no desaparece cuando experimentas cambios de este calibre.

No soy bueno prediciendo la inflación, pero nadie lo es. ¿Cómo podrían serlo?

Los responsables de la Fed intentaron elevar la inflación durante 2010 y no lo lograron. Luego llegó la pandemia y la inflación se disparó en todo el mundo:

Sí creo que los consumidores deberían acostumbrarse a niveles más altos de inflación acumulada.

Da la sensación de que nada puede detener el tren del gasto público, independientemente del partido que esté en el poder.

La diferencia entre una inflación del 2% y del 3% no parece enorme a corto plazo. Pero en una década, una inflación anual del 2% supone un aumento acumulado del 22%, mientras que una inflación del 3% implica un 34%.

Quizá la inteligencia artificial sea deflacionaria.

Quizá llegue una recesión que desacelere la inflación o incluso provoque deflación.

Quizá vuelva a surgir algo completamente inesperado que cambie nuestra trayectoria económica.

Salvo que ocurra algo así, por ahora da la sensación de que el 3% es el nuevo 2% y que no hay mucho que la Fed pueda hacer al respecto.

Si te molestan los nuevos precios de bienes y servicios, prepárate para seguir molesto. No vamos a volver a los niveles de precios anteriores.

Revisando el chartismo clásico por Brandon Beylo

A principios de este verano escribí sobre mi sistema de trading basado en chartismo clásico y su rendimiento hasta el 31 de julio, que acumulaba un resultado de +29R.

Probablemente estés pensando: “Espera… ¿no se suponía que Brandon era el tipo value que intenta encontrar compañías mineras baratas y cosas así?”.

¡Lo soy!

Pero también soy chartista. Hace una década me picó el bicho de Edwards & Magee y no he podido quitármelo de encima. Me encanta operar patrones clásicos de gráficos. De hecho, es una de las razones por las que me uní a Macro Ops y por las que conecté instantáneamente con nuestro enfoque Trifecta Lens. Combina fundamentales (valor), sentimiento (psicología) y técnicos (¡vivan los patrones!).

Además, no podía dejar de escribir sobre chartismo clásico después de anunciar que Mike G se uniría al equipo de Macro Ops. Ya lo dije la última vez, pero lo repito: Mike G es la razón por la que tengo este sistema de trading. Gracias a él solo opero patrones horizontales, utilizo la herramienta BAT y aplico la regla del stop duro con la EMA de 8 días.

Esta semana reviso el rendimiento de mi sistema en lo que va de año hasta el 25 de noviembre de 2025, para ver si hay algo que destaque.

Resumen general del sistema

El qué: Opero patrones clásicos de gráficos, principalmente límites horizontales: rectángulos, triángulos ascendentes/descendentes, cup-and-handle y patrones de Hombro-Cabeza-Hombro.

El cómo: Utilizo la herramienta Breakout Automator Tool (BAT) de Mike G para identificar puntos de entrada, salida y toma de beneficios.

La herramienta toma la línea de ruptura del patrón y la extiende hasta la base del mismo (el fondo del rectángulo, por encima o por debajo del hombro derecho en un H&S, por debajo del asa, o el punto más bajo/alto en un triángulo ascendente/descendente).

Arriesgo 1R en cada operación (si puedo ajustar el tamaño). Mi objetivo de beneficios con BAT asegura una ganancia de 4R si se alcanza.

Finalmente, gestiono la salida siguiendo la EMA de 8 días como stop dinámico.

El porqué: El chartismo clásico funciona, y quiero explotar ese edge de forma sistemática operando los límites de patrones horizontales con la herramienta BAT.

Un punto importante antes de entrar en los datos: hago seguimiento tanto del total de operaciones como de las operaciones exclusivamente en rectángulos. Esto me permite comparar cómo se comporta un sistema solo de rectángulos frente a operar todos los patrones disponibles.

Datos de rentabilidad 2025 YTD (a 25 de noviembre)

Estos son los datos brutos de rendimiento de mi sistema de chartismo clásico hasta el 25 de noviembre de 2025 (la última operación cerrada):

Aspectos destacados del Setup 1

• Tasa de acierto: 49% (1% menos que el periodo anterior)
• Ganancia media: 1,79R (antes 1,92R)
• Pérdida media: -0,66R (mejora de 0,02R)
• Total R: 47,53 (antes 29,13R)
• Expectativa: 0,54 (antes 0,63)
• Rentabilidad total: 45,32%
• CAGR: 51,39%

Mi ratio R/R en tiempo real es de 2,69x para el sistema original y 2,58x para el sistema solo de rectángulos. Es decir, de media, mis ganancias son 2,69 veces mayores que mis pérdidas.

A continuación puedes ver las curvas de capital de ambos sistemas.

Me gustaba más la curva de capital de julio. Tenía un patrón escalonado muy limpio. Aunque esta sigue siendo buena (45R, no me quejo), he ido perdiendo terreno desde los máximos y ahora opero por debajo de la media móvil de 20 periodos de mi curva de capital.

¿Muerte por mil cortes de papel? Aquí tienes una captura de mis últimas catorce operaciones cerradas.

Mucho rojo en la hoja de cálculo. ¿Frustra? Claro. ¿Tiene sentido? También.

Estamos en un entorno lateral y con ruido. Traders como Chris D ganan mucho dinero en este régimen, operando mean reversion en los extremos del rango. ¿Traders de ruptura como yo? No tanto.

Nuevo objetivo: no perder (demasiado) dinero

No perder dinero implica tomar solo los mejores setups. ¿Cómo son?

• Límites horizontales: dar aún más prioridad a los rectángulos.
• No comprar patrones sobreextendidos: no entraré si la media de 200 sesiones está fuera del punto más bajo de la herramienta BAT.
• Comprar patrones con EMA 8 en ascenso: quiero mover el stop a una pérdida menor de 1R tras un día de trading.

Ese es mi objetivo para el próximo mes: tomar solo los mejores setups e intentar no perder demasiado dinero si mi sistema está desalineado con el mercado.

Insights por marco temporal y tipo de tendencia

Los gráficos diarios siguen siendo el marco temporal con mayor tasa de acierto (55%) y, tras 51 operaciones, han generado el mayor Total R: 30,30.

Aunque solo he realizado nueve operaciones en el marco de 4 horas, han generado 11R con una expectativa de 1,22 (en gran parte gracias al spike del petróleo durante el inicio del conflicto Israel/Irán).

Y sí, no hay excusa: tomé una operación en 1H. Una tontería. Me dejé llevar pensando que si 4H funcionaba bien, 1H sería aún mejor. Menos mal que solo me costó -0,63R.

Los datos de continuación frente a reversión no deberían sorprender. El momentum genera momentum. Basta con “mirar a la izquierda” en un gráfico para entender por qué los patrones de continuación funcionan mejor.

Las reversiones suelen tener una enorme presión vendedora que superar antes de alcanzar el objetivo de 4R. Los patrones de continuación, en cambio, rompen hacia máximos mensuales, anuales o históricos… cielo despejado y accionistas felices.

Análisis de patrones y régimen de mercado

• Rectángulos siguen dominando: añadí 26 operaciones desde julio, subiendo la tasa de acierto del 50% al 55% y manteniendo la expectativa en 0,62.
• Hombro-Cabeza-Hombro flojea: añadí nueve operaciones y la tasa de acierto cayó del 56% al 44%, con la expectativa bajando de 1,17 a 0,90.
• Mercados bajistas son duros: desde junio he perdido dinero operando regímenes bajistas. Será interesante ver el dato completo a final de año.

Datos estacionales: visión mensual

No sé por qué tardé tanto en añadir el Total R mensual a mis hojas de cálculo.

Aquí están los datos de agosto a 25 de noviembre.

Septiembre… sin comentarios.

Estos datos me gustan porque muestran cuándo mi sistema pierde sincronía con el mercado (noviembre), permitiéndome ajustar en tiempo real basándome en datos, no en sensaciones.

Usar tus datos para mejorar tu trading

Mike G dejó muchas ideas clave en sus dos MOHOs, pero la más importante fue cómo usar tus propios datos para mejorar tu trading.

Mi objetivo para diciembre es no perder dinero. Y aquí está lo mejor: mis datos ya me dicen cómo lograrlo.

Mis atributos más rentables y con mayor tasa de acierto son:

• Marco temporal: Diario
• Tipo: Continuación
• Patrón: Rectángulo
• Régimen de mercado: Alcista tranquilo

La respuesta siempre está en tus datos.

Mi trading mejoró drásticamente el día que me tomé en serio documentar todos los datos necesarios de rendimiento.

Si ya tienes un año de datos, genial. Si no, empieza hoy. Haz las repeticiones necesarias para arrancar 2026 con buen pie.

Huelo un futuro MOHO con Mike G sobre este tema… y tengo muchas ganas.

Tu operador value (y chartista clásico),
Brandon

El estado actual del sentimiento del inversor por Dean Christians

El mercado lleva siete meses al alza, pero el ánimo del inversor sigue lejos de la euforia. Pese a los titulares que celebran nuevos máximos, muchos de los grandes indicadores psicológicos y de posicionamiento continúan mostrando una actitud prudente, casi desconfiada. Este contraste entre precio y sentimiento es relevante, porque dice bastante sobre la calidad del rally y sobre su posible continuidad.

En otras palabras: el mercado sube, sí, pero la mente colectiva del inversor todavía no “compra” del todo la narrativa alcista. Y cuando eso ocurre, históricamente el riesgo de un techo inminente suele ser menor de lo que la gente piensa.

Indicadores clave que explican la cautela

• El Panic Euphoria Model se mantiene muy por debajo de la zona de euforia.
Este indicador, que combina datos de flujos, volatilidad, uso de derivados y comportamiento institucional, es uno de los termómetros más fiables para detectar excesos. Hoy está lejos de cualquier señal de complacencia. No hay “calor” emocional, no hay masa corriendo hacia el mercado como si fuese una fiesta eterna. Y eso, paradójicamente, suele ser positivo para la tendencia.

• El Sentiment Cycle Composite sigue en territorio favorable.
Este indicador agrupa diferentes encuestas y métricas de sentimiento para representar en qué fase emocional se encuentra el mercado: miedo, esperanza, negación, complacencia, euforia, capitulación, etc. Actualmente, seguimos en una zona “constructiva”, más cercana a la esperanza prudente que a la euforia irracional. Históricamente, los mercados suelen avanzar de forma más saludable en estas etapas, cuando el consenso no está desbordado de optimismo.

• Fear & Greed alcanzó recientemente niveles muy bajos.
Lo curioso es que, pese al rally, este indicador osciló hace poco en zonas de miedo extremo. En ciclos anteriores, esas mismas lecturas sirvieron como base para retornos superiores en los meses siguientes. La explicación es sencilla: cuando hay miedo mientras los precios suben, significa que muchos inversores todavía están fuera, dudando… y esos “rezagados” suelen ser combustible para tramos adicionales al alza cuando terminan entrando.

Aunque los índices llevan meses escalando, la psicología del mercado no refleja una creencia generalizada en la continuidad del movimiento. El inversor medio sigue preocupado por los tipos de interés, por la economía, por la política monetaria de la Fed o por los riesgos geopolíticos. De hecho, muchos gestores profesionales siguen infraponderados en renta variable, incluso después del rally.

Esto genera un escenario más interesante de lo que parece: el mercado sube sin la presencia masiva del “público”, lo cual suele retrasar los techos reales. Las burbujas no nacen de la cautela; nacen del exceso de confianza. Y eso, hoy por hoy, no está sobre la mesa.

¿Qué implica esto para el inversor?

No significa que el mercado sea inmune a correcciones —ningún rally lo es—, pero sí implica que las subidas no se basan en euforia descontrolada. De hecho, el comportamiento actual encaja más con un avance “desconfiado”, sostenido por fundamentales y por la ausencia de posicionamientos extremos.

En resumen:

• Los precios han subido, pero el sentimiento no se ha calentado.
• Los indicadores psicológicos muestran prudencia, no complacencia.
• Los niveles recientes de miedo suelen preceder a retornos más fuertes.

Conclusión

El rally está vivo, pero no está eufórico. Y eso, desde un punto de vista estadístico e histórico, suele ser un escenario más robusto que preocupante. El mercado puede equivocarse a veces… pero el sentimiento también. Y en este momento, el equilibrio entre ambos sugiere un entorno más matizado —y potencialmente más constructivo— de lo que los titulares dejan ver.

Eventos y trading por Peter Davies

Hay un universo de eventos que pueden mover el mercado. Esto es lo que de verdad importa.

Tengo cierta fama de ser “anti–gráficos”. Tanto así que he tenido sesiones donde la gente se disculpa por usarlos. Los gráficos son parte de la imagen, claro, pero no son la parte más importante.

Si recuerdas la regla #3 —“qué es el edge de trading”— lo definimos así: “ver que algo ocurre y mueve el mercado, y hacerlo a tiempo para aprovecharlo”.

No me gusta usar la palabra “setup”; hace que la gente piense solo en gráficos. Prefiero hablar del universo de oportunidades como ‘eventos’. Los eventos son lo que mueve al mercado. Tu trabajo es entender un evento lo suficiente como para aprovecharlo. Como los eventos pueden ser casi cualquier cosa y hay un universo entero de ellos, es más fácil explicarlo por ejemplo.

Los traders de acciones intradía suelen centrarse en informes de resultados trimestrales, mejoras o recortes de analistas, noticias (buenas o malas): un nuevo CEO, una retirada de producto, un acuerdo, etc. El trader más exitoso que conozco tenía tres analistas alimentándolo de oportunidades en tiempo real.

Casi siempre giraba en torno a los earnings:

• ¿Esta empresa suele subestimar beneficios y luego sorprender al alza?
• ¿Cómo suele reaccionar el precio ante un gran acierto o fallo?

Durante la temporada de resultados, usaban páginas como briefing.com para alertas como: “AAPL superó expectativas esta mañana, sube en el pre-market, pero históricamente tiende a devolver esas ganancias en la apertura”.

Evento: Apple vuelve a batir resultados.
Expectativa: caerá en la apertura tras el rebote inicial.

¿La jugada? Aunque parezca única, el trabajo del trader es exactamente el mismo que ante cualquier otro evento:

• Ver si lo esperado realmente ocurre (¿está cayendo? ¿hay participación?).
• Entrar.
• Salir.

El trader se apoyaba en order flow y gráficos intradía (a veces sin gráficos) para medir participación y agotamiento.

Y sí, esto te sonará a momentum trading. Correcto: es subirse al movimiento, y cuanto mejor eres, antes lo haces. Es momentum… pero con algo clave: buscan eventos específicos que disparen ese momentum.

Un evento “más técnico” sería un retroceso. Nunca compraría soporte ni vendería resistencia; pero si veo al mercado rebotar con fuerza desde un nivel observado, pienso: “esto parece un giro de corto plazo”.

También miro el tamaño de los swings. Si un movimiento tiene un rango enorme y mucho volumen, comparado con el resto del día, ese evento define mi sesgo. Tras ese swing, busco un retroceso pequeño y con bajo volumen, y cuando termina… vuelvo a ser un trader de momentum.

¿Ves? Ya sea un evento fundamental (earnings) o técnico (giro), todo son eventos que encienden el momentum. Tu ejecución es siempre la misma.

Un problema común: muchos traders solo miran setups técnicos porque “lo fundamental es demasiado difícil”. Pero si estás viendo un cruce de medias mientras Trump da un discurso sobre aranceles… Trump aplasta tu setup técnico.

Claro, puedes decir que las noticias generan el movimiento y tú simplemente te subes al momentum sin saber qué lo causó. Es cierto. Pero si el político sigue hablando, el mercado puede girar en seco.

Te guste o no, necesitas conciencia situacional de los eventos que mueven tu mercado, incluso si no los vas a operar.

Hay un universo enorme de eventos. Por ejemplo: una refinería saudí fue atacada con un misil; el petróleo se disparó. Una semana después, alguien filtró que el daño era menor y que volverían a producir pronto. Se movió el mercado antes del anuncio oficial. A muchos nos pilló. Mala suerte. Pero hubo mucho momentum después para operar.

Ese evento era “posible reducción de oferta”. La filtración era “posible aumento de oferta”. Las cifras de inventarios de petróleo del miércoles también suelen encajar ahí. A veces el mercado reacciona; a veces no. A veces hay momentum; a veces nada.

Y puedes usar ese evento para operar otros mercados: por ejemplo, largos en S&P500 si cae el petróleo.

Los tipos de eventos incluyen:

• Clima: heladas tempranas hunden mercados agrícolas.
• Programados: FOMC, datos de empleo, inventarios.
• Prolongados: elecciones, guerras comerciales.
• Impredecibles: atentados, decisiones sorpresa, movimientos de tipos, etc.

Muchos traders se frustran porque la promesa del análisis técnico es “todo está en el gráfico”. Ojalá fuera así.

El trading es duro. Hay mucho que aprender, y “qué mueve a este mercado” es crucial. Incluso si eres 100% técnico, tienes que apartarte del camino de los eventos.

Una vez identificas el evento y tienes una expectativa, la operativa es casi universal. O esperas la reacción para unirte (momentum), o anticipas el fin del movimiento previo (reversión). Aprender nuevos eventos no es reinventarte: es llenar tu mochila de más disparadores para el momentum o reversals que ya usas.

Los gráficos importan, pero los eventos encienden la mecha.

Backtests a prueba de balas (y de sesgos) por Gerard Sánchez

“De héroes caídos y campeones vigentes: lo que tus estrategias no ven del S&P 500”

• ¿Tus backtests brillan demasiado? Quizá solo estás viendo a los “aviones que regresaron”. Descubre el sesgo oculto que convierte estrategias mediocres en falsas campeonas.
• Artículo publicado en Hispatrading 64.

Durante la Segunda Guerra Mundial, la pregunta no era si los aviones recibirían impactos, sino cuántos aguantarían antes de caer. En un intento por reducir las pérdidas, el ejército estadounidense decidió analizar cada aparato que volvía de misión para encontrar patrones y reforzar el blindaje. 

Imagine la escena: hangares llenos, mecánicos sudando grasa y estadísticos con mapas de impactos. Los aviones regresan agujereados como un colador, y los mandos deciden reforzar justo donde ven más daños. Entonces Abraham Wald levanta la mano y desmonta el plan: “Si están aquí, esos impactos no los mataron. Reforcemos donde no vemos nada: ahí es donde caen los demás”.

En el trading ocurre lo mismo: muchas veces analizamos únicamente las estrategias, activos o periodos que han “regresado vivos” de nuestras pruebas. Nos fijamos en los gráficos que lucen perfectos, en los indicadores que brillan, y en los resultados que superan nuestras expectativas… pero olvidamos todo lo que se quedó en el camino.

El sesgo de supervivencia en backtesting es ese enemigo invisible que hace que nuestras simulaciones parezcan más robustas de lo que realmente son. Al igual que con los aviones, los datos que tenemos a la vista no siempre cuentan toda la historia: lo peligroso está en lo que no vemos, en las estrategias descartadas, en los activos que ya no cotizan, en los periodos borrados por la volatilidad. 

Es importante distinguir dos niveles de sesgo en el S&P 500: primero, ignorar a los constituyentes históricos —empresas que salieron del índice pero siguen cotizando en el mercado—, y segundo, omitir a las empresas deslistadas —aquellas que desaparecieron completamente por quiebra o absorción—. Ambos sesgos distorsionan los backtests, pero de formas diferentes: el primero subestima la rotación natural del índice, mientras que el segundo oculta los verdaderos riesgos de cola.

Blindar tu sistema sin mirar esas “zonas sin impactos” es invitar a que la próxima ráfaga —del mercado— lo derribe.

En este artículo pondremos el sesgo de supervivencia bajo el microscopio, no como una curiosidad estadística, sino como un factor capaz de distorsionar gravemente la evaluación de estrategias de trading. Para ello utilizaremos una base de datos histórica del S&P 500 que incluye no solo las compañías que forman parte del índice hoy, sino también todas las que alguna vez lo integraron y posteriormente salieron —ya sea por fusiones, adquisiciones, quiebras o simples cambios en la composición. 

Las empresas no simplemente «desaparecen» del S&P 500, sino que salen por caminos radicalmente diferentes, y cada camino distorsiona el sesgo de supervivencia de manera única. 

Esta distinción es crucial: mientras que empresas como General Electric salieron del índice pero siguen operando, otras como Lehman Brothers desaparecieron por completo del mercado.

Para este análisis utilizamos una base de datos que incluye tres categorías de empresas: (1) los constituyentes actuales del S&P 500, (2) los ex-constituyentes que aún cotizan en otros índices o mercados, y (3) las empresas completamente deslistadas. 

Lehman Brothers y Enron representan las quiebras clásicas. La trayectoria es inconfundible: una caída exponencial que acelera en los últimos meses, con volatilidades que superan el 100% anualizado. 

Enron pasó de valer 100 a prácticamente cero en cuatro años, con una volatilidad del 174%. Lehman siguió un patrón similar pero más violento, alcanzando una volatilidad del 267%. 

Merrill Lynch y Wachovia no quebraron técnicamente; fueron rescatadas o adquiridas bajo presión extrema. Sus gráficos muestran un descenso sostenido pero no vertical. Merrill Lynch perdió el 70% de su valor antes de ser absorbida por Bank of America en un fin de semana de pánico, mientras Wachovia cayó un 80% antes del rescate de Wells Fargo. El caso de Tiffany es fascinante porque rompe el patrón: fue adquirida con una prima del 30% por LVMH en 2021, demostrando que no todas las adquisiciones ocurren en crisis.

La fila inferior presenta la paradoja más interesante. Monsanto, Burlington Northern y Dow Chemical salieron del S&P 500 mediante fusiones estratégicas exitosas, y sus gráficos muestran trayectorias claramente ascendentes. Monsanto ganó un 89% antes de fusionarse con Bayer por $66 mil millones. Burlington Northern subió consistentemente hasta que Warren Buffett la compró con una prima del 30%, llamándola «una apuesta total en el futuro económico de Estados Unidos». Dow Chemical aumentó un 173% antes de fusionarse con DuPont en una mega-fusión de iguales. Aquí el sesgo funciona al revés: excluir estas empresas del backtest subestima los retornos potenciales. Un inversor real habría capturado estas ganancias masivas estando largo.

No es simplemente que los backtests ignoren las empresas «muertas» e inflen los retornos. Es que asumen, simultáneamente, tres imposibles: que el inversor habría evitado mágicamente todas las quiebras como Enron (después de 11 años en el índice), Bear Stearns (8.5 años) y Lehman (10 años); habría vendido justo antes de los rescates como el de Merrill Lynch; y habría mantenido hasta el último día las fusiones exitosas como Burlington Northern. Esto no es análisis histórico; es ficción estadística.

A partir de este universo completo (sin sesgo) realizaremos un análisis descriptivo para comparar el índice “con maquillaje” (solo los supervivientes) frente a su versión realista, donde también cuentan los héroes caídos.

En los gráficos anteriores se muestra el ritmo de entradas y salidas de compañías en el S&P 500, tanto a nivel trimestral como anual. A la izquierda vemos los picos y valles de rotación en la composición del índice, con momentos de intensa actividad —como el máximo histórico de 14 salidas en un solo trimestre— que suelen coincidir con periodos de crisis o fuertes cambios sectoriales. A la derecha, la visión anual revela la variabilidad del fenómeno: desde mínimos de apenas 2 salidas (2003) hasta máximos extraordinarios de 26 en un solo año (2000), con una media de 11,8 reemplazos por ejercicio.

La elección del S&P 500 frente a un mercado completo (como todo el NYSE o NASDAQ) responde a varias razones:

1. Relevancia y representatividad: el S&P 500 es el índice de referencia más seguido a nivel global, utilizado como benchmark por traders, gestores y académicos.
2. Calidad y trazabilidad de datos: su composición histórica está bien documentada y las series financieras de sus componentes —tanto activos como deslistados— son más accesibles y fiables que en otros universos más amplios.
3. Limitaciones operativas reales: en un entorno de trading, no todos los brokers ofrecen acceso a todos los activos de un exchange, especialmente cuando se trata de valores ilíquidos o de baja capitalización. Para un mercado completo sería necesario aplicar filtros adicionales de volumen, capitalización, liquidez… de modo que el universo resultante sea realmente operable.

De este modo, el S&P 500 ofrece un equilibrio óptimo entre representatividad, calidad de datos y viabilidad práctica para construir y evaluar estrategias que sean comparables con la operativa real y con el resto de operadores.

Profundizando en la relevancia: La triple comparación que revela la verdad

Para cuantificar con precisión el sesgo de supervivencia, realizamos un análisis que compara tres aproximaciones metodológicamente distintas para calcular el rendimiento del S&P 500 durante el período 2004-2024.

La primera utiliza exclusivamente las 502 empresas que componen el índice en la actualidad, calculando sus retornos históricos de manera equiponderada (sin costes de transacción ni deslizamiento, para simplificar). Esta metodología, aunque común en estudios académicos, adolece de un defecto fundamental: asume implícitamente que el inversor habría seleccionado ex-ante precisamente aquellas empresas destinadas a sobrevivir las próximas dos décadas.

La segunda y tercera aproximación emplean los ETFs RSP y SPY como proxies del rendimiento real del índice. El RSP replica el S&P 500 de manera equiponderada, mientras que el SPY lo hace ponderado por capitalización. Ambos ETFs, al replicar dinámicamente la composición del S&P 500, incorporan naturalmente todos los eventos corporativos relevantes: quiebras, fusiones, adquisiciones y recomposiciones del índice. Esta metodología captura el rendimiento que un inversor habría obtenido realmente al mantener una posición pasiva en el índice.

La descomposición reveladora del sesgo

El backtest sesgado reporta un CAGR del 13.7%, mientras que el RSP registra un 8.1% y el SPY un 8.2%. Esta configuración nos permite, por primera vez, descomponer el sesgo total en sus componentes fundamentales:

• Sesgo PURO de supervivencia: 5.7% anual (comparando backtest sesgado vs RSP, ambos equiponderados)
• Efecto de ponderación: -0.1% anual (RSP vs SPY)
• Sesgo total aparente: 5.5% anual (backtest sesgado vs SPY)

Esta descomposición es metodológicamente crucial. Al comparar «manzanas con manzanas» (equiponderado con equiponderado), aislamos el verdadero costo de ignorar a las empresas que no sobrevivieron: 5.7% anual.

El impacto compuesto: De la ilusión a la realidad

El impacto compuesto de este sesgo es devastador. Una inversión inicial de $100 habría crecido a aproximadamente $430 siguiendo el RSP o $440 con el SPY. Sin embargo, el backtest sesgado sugiere erróneamente un valor final superior a $2,100. Esta sobreestimación del 380% en la riqueza terminal ilustra cómo el sesgo de supervivencia puede transformar completamente la percepción de una estrategia.

Lo más revelador es que una estrategia que aparenta generar un alpha del 5.7% anual (backtest vs RSP) en realidad no está agregando valor alguno; toda esa «ventaja» es pura ilusión estadística derivada de mirar solo a los supervivientes.

La magnitud del sesgo según la estrategia

La magnitud del sesgo también varía según la estrategia empleada. Las estrategias que favorecen empresas de «alta calidad» o «baja volatilidad» se benefician desproporcionadamente del sesgo de supervivencia, ya que estas características correlacionan positivamente con la probabilidad de supervivencia corporativa. Conversamente, estrategias contrarias o de valor profundo pueden verse penalizadas en exceso por este fenómeno.

Robustez a través de ciclos económicos

Es crucial reconocer que la comparación RSP vs backtest sesgado elimina las limitaciones metodológicas de comparar diferentes sistemas de ponderación. Ambos son equiponderados, lo que hace que la diferencia del 5,7% sea atribuible exclusivamente al sesgo de supervivencia.

Además, el período analizado (2004-2024) incluye varios ciclos económicos completos, dos recesiones significativas (2008 y 2020) y múltiples crisis de mercado. La consistencia del sesgo a través de estos diversos regímenes refuerza la robustez del hallazgo. Notablemente, el efecto de ponderación (RSP vs SPY) fue prácticamente nulo (-0.1%), contradiciendo la sabiduría convencional de que el equal-weight sistemáticamente supera al cap-weight.

La lección fundamental

Esta triple comparación revela una verdad incómoda pero esencial: el sesgo de supervivencia no es una nota al pie en los estudios de backtesting, es el protagonista oculto que puede hacer que estrategias mediocres parezcan brillantes. La diferencia entre el 13.7% del backtest sesgado y el 8.1% del RSP no es alpha, no es habilidad, no es insight superior; es simplemente el costo de ignorar a los «aviones que no regresaron».

Fortaleciendo tu trading aprovechando tus fortalezas por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

Al acercarnos al final del año, muchos traders reflexionan sobre el año que termina y formulan objetivos para el año siguiente. Un concepto importante en la investigación psicológica es que gran parte de nuestro crecimiento proviene, no solo de nuestras principales fortalezas o “fortalezas distintivas”, sino también de desarrollar y expandir lo que se llaman fortalezas latentes.

Estas son áreas en las que destacamos, pero de las que quizás no somos plenamente conscientes, por lo que no recurrimos a ellas de manera intencional en momentos de desafío. Podemos considerarlas como fortalezas “ocultas”. Tal vez aparezcan solo ocasionalmente en la vida o en un número limitado de situaciones. Aun así, son fortalezas, y podemos cultivarlas para impulsar nuestro desarrollo.

Mis fortalezas principales incluyen el impulso por aprender y lograr cosas. Sin embargo, si le preguntaras a quienes viven conmigo (¡especialmente a mis gatos!), dirían que mi capacidad para escuchar y comprender a los demás es una de mis mejores cualidades. De hecho, eso ha sido fundamental en mi trabajo como psicólogo. Pero en el trading, solo recientemente he trabajado en formas de convertirme en un mejor “oyente” del mercado: descomponer el mercado en componentes (sectores, subsectores) y escuchar la historia —a menudo única— que cada parte del mercado está contando. Meterme dentro del mercado y escucharlo de verdad me ha abierto perspectivas que antes se me escapaban a pesar de mi ética de trabajo.

¿Qué áreas de fortaleza podrían estar relativamente ocultas en tu vida y podrían llevar tu trading al siguiente nivel en 2026? ¿Cómo podrías ejercitarlas para que esas fortalezas latentes se vuelvan aún más fuertes? Muy a menudo, mirar hacia áreas de la vida muy distintas al trading puede alertarte sobre lo que haces bien y que podrías importar de forma creativa a tus procesos de trading.

En el próximo seminario web gratuito del miércoles por la tarde (10 de diciembre; 4:15 PM ET), no solo evaluaremos tus fortalezas, sino que también identificaremos tus fortalezas latentes y discutiremos formas de desarrollarlas. Si estás interesado, escríbeme a steenbab arroba aol punto com y te enviaré un enlace de Zoom.

¡Hagamos que el nuevo año sea un año de nuevo crecimiento!

Un FOMC definitivo por Alex Barrow

1. Nuestro Trifecta Lens Indicator, un compuesto de técnicos, amplitud, internos, sentimiento/posicionamiento y liquidez, subió a +1 por primera vez desde octubre de 2024, señalando un giro alcista en el carácter del mercado. Esto implica que debemos buscar oportunidades para añadir exposición aquí. El ETF de transportes de EE. UU. (IYT) ofrece una de esas oportunidades, ya que completó un patrón de cup and handle esta semana.

2. Nuestro indicador compuesto de Breadth y Thrust subió a +4 la semana pasada por primera vez desde principios de agosto, apoyado tanto por la mejora de la amplitud como por varias señales de thrust.

3. Una señal de Zweig Breadth Thrust casi se activó la semana pasada, pero quedó ligeramente por debajo del umbral necesario para una señal estándar.

4. Sin embargo, como destaca @Subutrade, incluso una casi-señal del modelo de Zweig suele venir acompañada de rendimientos futuros fuertes en el mercado.

5. Me pareció interesante esto… Simon White, de Bloomberg, señala que aunque la previsión media del S&P está alineada con su promedio histórico, los analistas presentan su sesgo más bajista en al menos seis años. Este sesgo bajista es positivo para 2026.

6. También de Simon, este gráfico muestra los flujos agregados hacia ETFs de materias primas (línea azul) y cómo los repuntes en esos flujos tienden a adelantarse al IPC (línea blanca).

7. Aunque pensamos que un repunte de la inflación el próximo año es bastante probable —especialmente si Hassett se convierte en presidente de la Fed—, nuestro indicador adelantado de inflación (línea ámbar) no lo muestra aún, y no vemos la inflación como un problema hasta la segunda mitad de 2026.

8. Con la Fed recortando tipos en un contexto económico reflacionario, deberíamos esperar un empinamiento de la curva. Los bonos largos completaron un patrón de Hombro-Cabeza-Hombro bajista la semana pasada. Esto ocurre dentro de un régimen de compresión multianual del que llevamos meses hablando. Con las materias primas rompiendo al alza, esperamos que esta tendencia en el tramo largo se acelere a la baja durante los próximos meses.

9. El Indicador Compuesto Adelantado del G20 de la OCDE ha subido a su nivel más alto desde febrero de 2022.

10. Nuestro nuevo compañero de equipo y experto en chartismo clásico, @mikegyulai, cubrió los patrones incipientes dentro del sector financiero en su último informe semanal, destacando a BFH como uno de los líderes del grupo.

11. Estoy siguiendo de cerca al dólar para una posible entrada corta. Está formando una compresión justo bajo un nivel clave de resistencia. Los CTAs se han puesto largos de forma perezosa y se espera que Trump anuncie a Hassett como próximo presidente de la Fed en cualquier momento.

12. El gas natural por fin está despertando. Hay varios nombres que me gustan para jugar esta temática (CKR, AR) y ahora añado BKV a esa lista (el gráfico mostrado es semanal).

Gracias por leer.

Diciembre en años postelectorales: un mes que destaca por encima del resto por Sentimentrader

Diciembre siempre es un mes especial para los mercados, pero en años postelectorales su comportamiento se vuelve estadísticamente llamativo. No es un mito ni una frase hecha: más de un siglo de datos muestra que este mes tiene un sesgo claramente alcista cuando sigue a unas elecciones presidenciales en Estados Unidos. Aunque ningún patrón estacional garantiza rendimientos futuros, la evidencia histórica es lo suficientemente sólida como para que los inversores, analistas y traders le presten atención.

Desde 1901 se han registrado treinta diciembres posteriores a un año electoral, y la mayoría han cerrado en verde. A esto se suma que la magnitud de las subidas medias duplica ampliamente el rendimiento del resto de meses del mismo periodo. Y como guinda del pastel, incluso los retrocesos más acusados han sido relativamente moderados. En un entorno en el que muchos buscan argumentos para sostener narrativas alcistas o bajistas, diciembre en años postelectorales tiende a dar el beneficio de la duda a los compradores.

Un siglo de datos que inclina la balanza

La tasa de acierto es del 74% si tomamos los treinta diciembres postelectorales desde 1901. Este porcentaje no es anecdótico: está muy por encima del comportamiento típico del S&P 500 o sus equivalentes históricos. Cuando tres de cada cuatro casos terminan al alza, la estadística deja claro que no se trata de una simple coincidencia.

Más interesante aún, tanto los rendimientos medios como los mediana de diciembre en este tipo de años duplican los resultados del resto de meses. Esto sugiere que no solo hay una mayor probabilidad de subida, sino que cuando el mercado sube, lo hace con una intensidad superior al promedio.

El componente psicológico también puede jugar su papel. Tras las elecciones, desaparece buena parte de la incertidumbre política. Los inversores ya saben quién gobernará y pueden empezar a ajustar expectativas en función del programa económico previsto. A esto se suman dinámicas propias del final de año: ajustes fiscales, rebalanceos institucionales, y la famosa “rally de Navidad”. Todo ello puede contribuir a un entorno más constructivo.

Los retrocesos: pequeños en comparación con la historia

Un dato especialmente relevante es que la peor caída registrada en un diciembre postelectoral ha sido de poco más del 3%. En comparación con los retrocesos mensuales típicos del mercado, que en muchos años superan el 7% o incluso el 10%, esto es sorprendentemente bajo.

Esta característica convierte a diciembre postelectoral en un mes con un perfil riesgo–retorno favorable: subidas relativamente frecuentes y retrocesos relativamente pequeños. Aunque nada garantiza que el futuro repita el pasado, el patrón histórico ofrece un argumento que muchos inversores incorporan en su toma de decisiones.

¿Es diciembre una apuesta segura?

No. No existe tal cosa como un mes garantizado. El mercado siempre puede sorprender: una crisis geopolítica, un giro monetario, datos macro inesperados o una reacción técnica brusca pueden desbaratar cualquier pauta estacional. Sin embargo, incluso teniendo en cuenta estos riesgos, el comportamiento de diciembre en años postelectorales continúa siendo notablemente sólido.

Los analistas no hablan de certezas, sino de probabilidades. Y en este caso, las probabilidades históricas han favorecido claramente a los alcistas. La lectura práctica es sencilla: diciembre en este tipo de años no es una señal para comprar a ciegas, pero sí una señal de contexto que puede reforzar argumentos o estrategias con sesgo positivo.

¿Por se da este patrón?

No existe una única explicación, pero sí varios factores que probablemente actúan en conjunto:

• Fin de la incertidumbre electoral: el mercado suele reaccionar bien cuando desaparece un foco importante de duda.
• Expectativas económicas renovadas: los inversores proyectan cómo las nuevas políticas afectarán a la economía y a los beneficios corporativos.
• Flujos estacionales de fin de año: rebalanceos de carteras, aportes institucionales y reconstrucción de riesgo suelen reforzar la demanda.
• Sentimiento de cierre de ejercicio: muchos gestores buscan asegurar resultados o capturar la última parte del rally anual.

La combinación de estos elementos puede generar un ambiente más propicio para movimientos alcistas, algo que la estadística respalda ampliamente.

Conclusión: un patrón que merece atención

Diciembre en años postelectorales no es una garantía de ganancias, pero la historia es contundente: alto porcentaje de meses positivos, rendimientos medios superiores al doble del resto de meses, y retrocesos excepcionalmente moderados.

En mercados donde la incertidumbre es la norma, tener un patrón de más de un siglo que apoya la posibilidad de un cierre de año alcista es, al menos, una pieza adicional para contextualizar el riesgo. No sustituye al análisis técnico, ni a los fundamentales, ni a la gestión táctica; pero sí ofrece un argumento estacional que, año tras año postelectoral, ha beneficiado a quienes se inclinan hacia el lado optimista.

Diciembre no es infalible… pero en años postelectorales, la historia suele sonreírle al mercado.

ECONOMIC WEEK AHEAD: Diciembre 8-12 por Dr. Ed Yardeni

Evidentemente, esta semana gira por completo en torno a la gran decisión de tipos de interés de la Reserva Federal (miércoles). Los responsables de política monetaria están prácticamente obligados a recortar los tipos en 25 puntos básicos por tercera vez en lo que va de año.

La atención inmediata estará puesta en la composición de la votación del FOMC y en las declaraciones del presidente de la Fed, Jerome Powell: cuántos disidentes habrá, si los hay; cómo evalúan los funcionarios de la Fed el equilibrio de riesgos entre una desaceleración del empleo y una inflación estancada alrededor del 3% interanual; cualquier pista inesperada sobre la orientación futura; y cualquier observación notable en el comunicado del FOMC. Lo más importante podría ser el nuevo Resumen Trimestral de Proyecciones Económicas.

Fuera de Estados Unidos, la semana viene cargada de oportunidades para evaluar la severidad de los vientos en contra derivados de la guerra comercial de Trump. Incluye decisiones de bancos centrales en Canadá, Australia y Suiza. China y Taiwán publicarán datos de exportaciones, mientras que los mercados de bonos y divisas estarán atentos a cualquier cambio en las probabilidades de que el Banco de Japón avance con un endurecimiento monetario el 19 de diciembre.

Informes clave a tener en cuenta:

(1) JOLTS

A medida que la niebla de datos comienza a disiparse, el informe JOLTS de octubre (martes) ofrecerá al mercado una visión del estado más reciente del mercado laboral—especialmente contrataciones, renuncias y despidos (gráfico). Aunque esté algo desactualizado, cualquier dato sobre cómo comenzó el cuarto trimestre será útil. Las solicitudes iniciales de desempleo (jueves) deberían confirmar que los despidos siguen siendo bajos.

(2) Costes laborales

Coincidiendo con el día de la decisión de la Fed, el Índice de Costes Laborales (ECI) del tercer trimestre (miércoles) podría aportar pistas relevantes sobre la dinámica salarial. En el primer y segundo trimestre, la compensación subió alrededor del 3,5% interanual (gráfico). El dato del tercer trimestre podría recordar, desde la óptica salarial, que el crecimiento estadounidense no está tan débil como muchos temen. Los datos de productividad y costes del tercer trimestre (martes) también deberían ser sólidos.

(3) PPI

El PPI de octubre, publicado con retraso (jueves), podría mostrar que la inflación sigue atascada ligeramente por debajo del 3% interanual (gráfico).

(4) Encuestas privadas

Aún hay mucho que extraer de los datos blandos mientras esperamos que los datos oficiales estadounidenses se pongan al día. La semana comienza con la encuesta de expectativas de inflación de la Fed de Nueva York para noviembre (lunes). Un día después llega la encuesta de la National Federation of Independent Business (NFIB) de noviembre (martes). El foco estará en los indicadores de empleo de esa encuesta (gráfico). Esperamos que se mantengan firmes.

¿Tiene sentido incorporar ETFs apalancados en estrategias de asignación de activos? por Quantpedia

En este artículo exploramos si tiene sentido incorporar ETFs apalancados en estrategias de asignación de activos —tanto estáticas como dinámicas— de tipo long-only. Los ETFs apalancados prometen una exposición amplificada al activo subyacente, ofreciendo el potencial de obtener rendimientos significativamente superiores en condiciones de mercado favorables. Sin embargo, esto implica un coste: una volatilidad mucho mayor, dependencia de la trayectoria y el conocido problema del deterioro por volatilidad, que puede generar un rendimiento sustancialmente inferior en periodos prolongados. Nuestro objetivo es examinar si —y cómo— los ETFs apalancados pueden integrarse de forma sistemática en la construcción de carteras para capturar sus beneficios mientras se mitigan sus riesgos inherentes.

Part I

Introduction

Los fondos cotizados apalancados (LETFs, por sus siglas en inglés) son un tema muy debatido en la literatura financiera. Estos fondos buscan ofrecer un múltiplo (generalmente 2× o 3×) del rendimiento diario de un índice de referencia. Debido a su capacidad para amplificar la exposición al mercado, ganaron rápidamente popularidad entre inversores minoristas, inversores institucionales (DeVault et al., 2021[1]) y operadores de corto plazo. No obstante, la investigación coincide en que los LETFs no están diseñados para estrategias de compra y mantenimiento a largo plazo (Avellaneda & Zhang, 2010[2]; Lu, Wang & Zhang, 2009[3]; Charupat & Miu, 2011[4]).

La principal preocupación gira en torno al efecto del interés compuesto: como un ETF apalancado multiplica los rendimientos diarios, no consigue replicar ese múltiplo en horizontes más largos. Como resultado, mantener estos productos durante periodos prolongados puede generar erosión en el rendimiento e incluso pérdidas.

Aunque estas críticas son válidas, investigaciones recientes sugieren que los beneficios potenciales de estos productos podrían haber sido subestimados (Van Staden, Forsyth & Li, 2024[5]). Basándonos en esta perspectiva, el objetivo de nuestra investigación es determinar si los ETFs apalancados pueden mejorar el rendimiento de una cartera en comparación con los benchmarks tradicionales.

Data & Methodology

Nuestro universo de inversión abarca desde 1926 hasta 2025 e incluye datos mensuales de versiones apalancadas y no apalancadas de cuatro clases principales de activos, además de efectivo.

Usamos datos diarios de renta variable estadounidense (SPY), materias primas (USO), bonos del Tesoro a 10 años (IEF) y oro (GLD). Para construir proxies de ETFs con doble apalancamiento, simulamos 2× leverage duplicando los rendimientos diarios de cada activo y restando comisiones de gestión y costes de apalancamiento.

Cuando estuvieron disponibles ETFs apalancados reales, sus datos históricos reemplazaron los simulados: SSO (2× S&P 500, 2006), UCO (2× petróleo, 2023), UST (2× Treasuries, 2010) y UGL (2× oro, 2008).

Comenzamos analizando carteras pasivas compuestas por cada clase de activo individual. El rendimiento y el riesgo de los ETFs no apalancados se muestran en la Tabla 1, y los de los ETFs apalancados en la Tabla 2.

Result 1

Apalancar bonos y oro aumenta el riesgo mientras reduce los rendimientos. Por ejemplo, el ETF de Treasuries a 10 años incrementa su volatilidad del 6,16% al 12,25%, mientras su rendimiento anual pasa de 4,80% a 4,78%. En materias primas, el rendimiento mejora ligeramente, pero la volatilidad se más que duplica. En renta variable, tanto riesgo como retorno aumentan (car sube de 10,20% a 12,59%, vol de 18,23% a 36,92%), lo que sugiere que el apalancamiento puede mejorar el rendimiento de una cartera si se usa estratégicamente.

Las Tablas 1 y 2 se ilustran en los Gráficos 1–4, que muestran las curvas de capital de cada activo y su versión apalancada en los últimos 100 años (escala logarítmica).

Aplicamos la optimización de Markowitz para evaluar si incorporar ETFs apalancados podía mejorar el rendimiento general de la cartera. Probamos:

• una cartera 60/40 tradicional frente a la misma cartera sustituyendo acciones por acciones apalancadas,
• una cartera 25/65/10 (acciones, bonos, oro) y su versión equivalente con renta variable apalancada.

Resultado 2

Como muestran las Tablas 3–6, la cartera de mínima varianza está dominada por bonos. Cuando se añaden acciones apalancadas, el optimizador reduce su peso casi a cero. Aun así, incluso con pesos mínimos, el riesgo es mayor y el rendimiento menor. En todas las comparaciones, sustituir acciones por acciones apalancadas empeora los resultados.

También probamos asignaciones alternativas (Tabla 7) donde la participación en acciones apalancadas equivalía en exposición a su versión no apalancada. La esperanza era ahorrar capital e invertir en más activos. Sin embargo, estas carteras no superaron al benchmark una vez ajustado el riesgo.

Conclusión de la Parte I: Los ETFs apalancados no funcionan bien para inversión pasiva a largo plazo. Pueden amplificar ganancias, pero también amplifican pérdidas y volatilidad, generando un desempeño inferior en horizontes amplios.

Part II

La primera parte mostró que los ETFs apalancados no mejoran estrategias pasivas. En esta segunda parte evaluamos si el apalancamiento puede resultar útil cuando se gestiona activamente, en concreto mediante estrategias de trend-following.

Methodology

Probamos dos modelos de seguimiento de tendencia:

1. Media móvil de 10 meses (Faber, 2007): si el precio al cierre de mes está por encima de la media móvil de 10 meses, se mantiene exposición; si no, se pasa a efectivo.
2. Regla del 95–100% del máximo de 12 meses (Faber, 2025): si el precio está dentro del 95–100% del máximo anual, se mantiene exposición; en caso contrario, efectivo.

Aplicamos el modelo de 10 meses a las 4 clases de activos (SPY, USO, IEF, GLD). Sus resultados están en la Tabla 8. Repetimos el proceso con sus versiones apalancadas (2× SPY, 2× USO, 2× IEF, 2× GLD): Tabla 9.

Result 3a

La aplicación del filtro de tendencia en ETFs no apalancados mejora el perfil riesgo–retorno: riesgo menor, rendimiento ligeramente inferior. En activos apalancados, tanto riesgo como retorno aumentan.

Repetimos el análisis con la regla del 12-Month High (Tablas 10 y 11) con resultados equivalentes.

Result 3b

En ETFs no apalancados, ambos modelos de tendencia reducen riesgo y rendimiento. En ETFs apalancados, riesgo y retorno suben, con ratios Sharpe y Calmar similares o ligeramente mejores que el benchmark.

El siguiente paso consistió en probar carteras completas incluyendo acciones apalancadas con filtro de tendencia.

Benchmark conservador (Cartera 1): 25% acciones, 65% bonos, 10% oro.
Cartera 2: misma asignación con filtro de tendencia.
Cartera 3: se introduce renta variable apalancada dentro del filtro, reemplazando parcialmente la exposición tradicional.

La asignación final fue: 5% acciones, 10% oro, 65% bonos, 20% acciones apalancadas. Resultados en Tabla 12.

Result 4

La Cartera 3 obtiene mayor rendimiento manteniendo una volatilidad comparable al benchmark. Los Gráficos 5 y 6 muestran curva de capital y drawdown.

Repetimos con el caso 60/40: añadimos oro (Portfolio 2), aplicamos filtro (Portfolio 3), y sustituimos parte de acciones por acciones apalancadas (Portfolio 4). Resultados en Tabla 13.

Result 5

La Cartera 4 (20% acciones, 40% bonos, 10% oro, 30% acciones apalancadas) mantiene el riesgo similar al del Portfolio 2 pero mejora los rendimientos. Los Gráficos 7 y 8 muestran curva y drawdown.

En ambas familias de carteras, el trend-following reduce riesgo y drawdowns pero recorta rendimientos. Sin embargo, al añadir una pequeña proporción de acciones apalancadas dentro de una estrategia activa, los rendimientos mejoran sin aumentar significativamente el riesgo.

Conclusion

Nuestro estudio evaluó si los ETFs apalancados pueden mejorar los resultados de cartera frente a benchmarks estándar.

Parte I: Los ETFs apalancados no funcionan bien de forma pasiva a largo plazo. Amplifican ganancias y pérdidas, y el deterioro por volatilidad penaliza la rentabilidad. La optimización de Markowitz confirma que sustituir acciones por versiones apalancadas no mejora resultados.

Parte II: El apalancamiento solo tiene sentido cuando se gestiona activamente. Los filtros de tendencia reducen riesgo en activos normales y aumentan riesgo y retorno en activos apalancados. Al integrarlos cuidadosamente dentro de una estrategia activa, es posible mejorar la rentabilidad manteniendo controlado el riesgo.

Conclusión final: Los ETFs apalancados son ineficientes como inversiones pasivas, pero pueden aportar valor cuando se usan de forma táctica dentro de sistemas activos de trend-following.

Autora: Margareta Pauchlyova, Quant Analyst, Quantpedia

La experiencia, como la historia… es dinero y la Ley de Moore por Howard Lindzon

Esta reflexión de Michael Ovitz sobre la historia y la experiencia construyendo CAA (haz clic y léelo/escúchalo) realmente resonó conmigo tanto como inversor como CEO…

Here’s my conversation with @MichaelOvitz, co-founder of Creative Artists Agency (CAA).

0:00 Introduction
0:09 The Genius of Marc Andreessen
3:03 The Art of Conversation and Adaptability
4:00 The Evolution of Cloud Computing
5:38 The Power of Co-Founder Relationships
9:01 The… pic.twitter.com/5fAnFTjvYj

— David Senra (@davidsenra) November 23, 2025

Creo que la experiencia en inversión, mercados y medios financieros es la razón de gran parte de mi éxito. Por supuesto, ZIRP, Internet, la nube, el smartphone y el momento y lugar donde nací han sido lo más determinante (y un viento de cola increíble). Cuanta más experiencia tengo, más confianza siento y con más claridad veo el futuro. Esto mismo se lo transmito a los fundadores cuyos productos y visiones me entusiasman… y también a aquellos de los que paso muy rápido.

Ayer estaba sentado con cinco nuevos miembros del equipo de contenido de Stocktwits en Chicago. Mi objetivo era descargarles tanta historia y experiencia acumulada de mis cuarenta años operando, invirtiendo, siguiendo mercados, construyendo y utilizando productos financieros y, por supuesto, medios financieros. Ellos me dijeron que les resultó muy útil. Lo compartiré pronto en una presentación porque no es algo realmente confidencial, y cuanto más pueda beneficiar a la gente mi historia y mi experiencia, mejor.

Me ha tomado un año reducir esta “lección de historia” a veinte minutos en forma de relato conectado con el pasado y presente de Stocktwits, y con el futuro tal y como lo veo: la economía degenerada, la inversión como lenguaje, la generación inversora que viene, etc.

Por supuesto, puedo poner a cualquiera al día, pero este nuevo mundo financiero en el que vivimos se está expandiendo, transformando y acelerando de una forma muy parecida a la Ley de Moore mientras entramos en 2026. Para este post, olvida la dirección de los mercados.

¿A qué me refiero…?
Aquí tienes un gráfico de la Ley de Moore que recorté de una publicación reciente de Michael Burry (soy suscriptor de pago).

Como él afirma bajo el gráfico… nada creado por el ser humano en la era moderna ha crecido casi 30 millones de veces en 50 años como el número de circuitos en un chip.

Invertir, tradear, especular —e incluso la “degeneración”— están ahora en un momento tipo Ley de Moore.

Como suelo decir… nunca ha sido tan fácil empezar a invertir, y nunca ha sido tan difícil mantenerse invertido.

La Ley de Moore aplicada a la inversión, el trading, la especulación y la degeneración se manifiesta en forma de ruido, medios, spam, bots, trolls, infinitas opciones de productos y desinformación, todo orientado a aumentar el miedo, la codicia y, por supuesto, las transacciones.

Las únicas defensas que tienes frente a esta Ley de Moore del ruido y las opciones en el ámbito de la inversión son: buenos filtros, curación constante, mentoría adecuada (no temas pagar por ella) y una estrategia de inversión simple. Y, por supuesto, si haces todo esto bien, invertir sí se vuelve más complejo… pero, para entonces, es un buen problema que tener.

¿No me crees…?
Mientras la Ley de Moore llega a los mercados, Apple y Google vuelven a estar en máximos históricos… otra vez.

Que tengas una buena tarde.

Reflexiones sobre creatividad e innovación en el trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

Los traders de éxito hacen preguntas únicas, y eso les ayuda a generar nuevas ventajas en su operativa. Cuando salí de la reunión de equipo reciente, me encontré reflexionando sobre el comportamiento cíclico —de subidas y bajadas— de los índices de mercado y preguntándome si la variabilidad cambiante en la acción de los distintos componentes del índice podría ser un marcador de los cambios cíclicos.

Por ejemplo, ¿vemos más dispersión en el comportamiento de precios de los componentes del NYSE cuando pasamos de tendencias alcistas a zonas de techo, de reversión y finalmente a fases de suelo? Esto, por supuesto, lleva a todo tipo de experimentación para medir la dispersión. ¿Lo hacemos siguiendo las acciones individuales? ¿Los sectores y subsectores dentro del índice? ¿Cuánta dispersión —o ausencia de ella— es significativa para señalar cambios de tendencia?

Ya he dedicado horas a esta investigación y seguramente dedicaré buena parte del fin de semana también. Lo significativo desde la perspectiva de la psicología del trading es que hacer preguntas nuevas ha reactivado mi interés por el trading. Me siento emocionado cada día al ver cómo evolucionan la dispersión y el comportamiento del mercado en tiempo real. La emoción no viene del P/L, y ciertamente no de ejercicios psicológicos o de gestión del estrés, sino de la innovación y del placer de participar en un proceso de descubrimiento.

Cuando leo los diarios de los traders, encuentro algunos constructivos e informativos. Rara vez encuentro que sean inspiradores. Rara vez veo traders realmente entusiasmados por construir y hacer cosas nuevas. No es la presencia de estrés e incertidumbre lo que destruye a los traders; es la ausencia del gozo de descubrir e innovar.

¿Qué aporta tu trading que realmente destaque? ¿Qué es verdaderamente perspicaz y único? ¿Qué haces en los mercados que sea especial? Con demasiada frecuencia, los traders buscan respuestas fáciles siguiendo a “gurús”, y terminan sin hacer nada distintivo por sí mismos. ¿Es esa una fórmula de éxito en cualquier área de la vida? Si no haces nada especial en tu trading, ¿por qué deberías lograr resultados especiales?

Innovación, creatividad, capacidad para percibir oportunidades únicas: esas cualidades generan éxito en cualquier esfuerzo emprendedor. Cuando vemos y hacemos cosas únicas y especiales, nuestra experiencia se vuelve emocionante, significativa y con propósito. Nuestro trabajo nos da energía. Podemos trabajar toda la psicología que queramos, pero si no estamos innovando e inspirándonos a nosotros mismos al encontrar nuevas y mejores oportunidades, lo único que lograremos será estar más relajados… pero igual de mediocres.

Quienes alcanzan resultados sobresalientes lo hacen destacando incluso en los detalles más pequeños de su trabajo. Recientemente, me reuní con un grupo de traders exitosos y escuché en qué piensan y cómo piensan. Salí con la cabeza dando vueltas, lleno de ideas nuevas para investigar y desarrollar. Los mejores mentores nos estimulan a hacer preguntas que nunca antes nos habíamos planteado.

Regla de trading Nº1 – Ignora a los agoreros por Peter Davies

Esta es la lección 1 porque debes aplicarla ahora mismo para evitar que esta idea errónea te haga salirte del camino.

Hace 10 años, en el mundo del trading, todo el mundo decía lo fácil que sería. “Danos solo 1.000 dólares y te diré el setup”, decían. Luego aparecieron personas como Jigsaw, John Grady y otros que rompieron esa tendencia con una dosis de realidad. Esa realidad ahora se ha dado la vuelta y ha sido recogida y amplificada hasta niveles casi cómicos.

Así que la “tendencia” actual es decirle a la gente lo difícil que es el trading. Cosas como:

• “Es lo más difícil que harás en tu vida.”
  Lo más difícil que yo hice fue llamar a mi madre para decirle que mi padre había muerto.
• “El trading te destruirá completamente antes de que tengas éxito.”
  Tendrás desafíos, las cosas no irán como quieres, pero no te van a torturar y nunca he oído de nadie con Trastorno post traumático por trading. Ansiedad y estrés, seguro.
• “Convertirse en un trader rentable es como convertirse en un atleta olímpico.”
  ¿Un atleta? SÍ. Pero un atleta amateur con algunos trofeos en la estantería.

La Regla Nº1 aplica aquí: NO DEJES QUE ESTO ENTRE EN TU CABEZA. Cada vez que lo leas, ríete, tómalo a broma. No permitas que se incruste. Hablaremos sobre “incrustar” ahora, porque es la piedra angular de la enseñanza, y debes tener mucho cuidado con lo que permites que entre en tu mente. Y —pase lo que pase— no repitas este discurso a otros, porque aunque suene absurdo, hacerlo hará que tú mismo creas aún más en ello.

Nos ocuparemos de la educación en otra lección, pero seré directo: la mayoría de la educación de trading está escrita por gente que no puede tradear (pero que conoce el argot y los setups que aprendieron de Internet). La mayor parte del resto está escrita por gente que tampoco sabe enseñar.

Cubriremos más adelante la diferencia entre educación y entrenamiento. No son lo mismo. Aunque muchos “educadores” de trading ni lo sepan.

En mis años trabajando para una firma de la industria, tomé un curso interno sobre un nuevo lenguaje de programación que tendría que enseñar. El día 4 del curso, decidieron que yo debía enseñar el día 5 porque ya le había “echado un vistazo” e incluso había hecho cosas que ellos no habían logrado. MALA IDEA. Yo era director regional en Asia, pero la oficina central me pidió desarrollar material para todo el grupo. Ninguna buena acción queda sin castigo. Yo era responsable de entrenar a programadores en toda Asia. Y para hacerlo, tuve que tomar cursos sobre creación y entrega de formación.

Jamás habría comenzado una clase así: “Chicos… este lenguaje de programación es increíble, es rapidísimo… pero ninguno de ustedes lo entenderá, los destruirá psicológicamente y nunca escribirán un programa funcional.”

Como cualquier habilidad que valga la pena aprender, es difícil, sí, pero se vuelve mucho más difícil por dos motivos:

• Que constantemente te digan que no lo lograrás o que te romperá.
• Material educativo escrito por personas que no entienden la psicología de transmitir información y convertirla en una experiencia positiva, motivadora y estimulante.

Mis hijos tocan instrumentos musicales —no porque quisiera una casa ruidosa— sino porque quería que aprendieran el proceso de desarrollar una habilidad. Y está dando frutos.

Dicen que las personas que practican deportes competitivos tienen ventaja en trading frente a quienes no lo hacen. Pero esto aplica también a músicos y a quienes compiten en actividades no deportivas. Quienes nunca han pasado por ese proceso tienden a evitarlo y buscan soluciones instantáneas. No aportan a la mesa el “cómo volverse bueno en algo difícil”. Eso te lo enseñaremos en lecciones futuras.

Si eres un hombre heterosexual casado, te sugeriría intentar ganar una discusión con tu esposa una vez al día. Eso te dará una idea del proceso.

Vamos a revisar cómo aprendes y cómo navegar los defectos de los cursos de educación en trading. También ayudaremos a quienes no han pasado por este proceso de desarrollo de habilidades.

Pero por ahora, quédate con esto: cuanto más creas que será como escalar el Everest, más lo será.

Un nuevo enfoque para entender la estacionalidad II por Raul Gómez

• ¿Tus análisis estacionales solo captan los grandes giros? Descubre cómo detectar más máximos y mínimos ocultos con modelos que van más allá del gráfico tradicional.
• Artículo publicado en Hispatrading 64.

En el artículo titulado “Un nuevo enfoque para entender la estacionalidad”, publicado en el Nº59 de esta revista, se intentaba dar una explicación a la forma gráfica que toma la estacionalidad de un activo financiero, mediante la estacionalización de los componentes gap y market del activo analizado, y con ello poder tomar decisiones de inversión o crear estrategias basadas en patrones estacionales.

En ese artículo, se analizaban activos como el IBEX35 desde el año 1991 o el S&P500 desde el año 1998 entre otros, y en donde se comprobaba como la estacionalización de los componentes básicos de la rentabilidad de un activo gap y market, nos permitía conocer los puntos donde estos índices bursátiles cambiaban su tendencia estacional. En el caso del gráfico del IBEX35 que se muestra a continuación, los componentes gap spot y futuro estacionalizados, junto al componente market futuro en signo negativo, marcan los 3 giros estacionales de las 4 tendencias que este activo posee desde el año 1991.

Para el caso del S&P500 desde el año 1998 que se muestra a continuación, se trata del gap spot y futuro, el que marca los dos grandes mínimos estacionales de este índice, al interactuar estos con la estacionalidad del S&P500 y su componente market negativo spot. 

En esencia, ese artículo pretendía ofrecer una metodología eficaz, y si se permite la expresión, hasta revolucionaria, de cómo explicar la estacionalidad de un activo financiero, la cual parecía radicar en la estacionalidad de los componentes gap y market. Componentes de la rentabilidad que no suelen ser muy investigados en la literatura financiera o utilizados en el mundo de las inversiones a largo plazo. 

Sin embargo, dicha metodología acaecía de dos grandes problemas, por un lado, solo parecía marcar los grandes giros estacionales en largos periodos muestrales, pero no solía funcionar en periodos muestrales más reducidos, y por tanto más realistas para con la creación de modelos de inversión basados en patrones estacionales. Por otro lado, solo detectaba los grandes giros en la tendencia estacional de un activo, pero no los giros o tendencias de menor tamaño.

Estos dos problemas se manifiestan en el modelo estacional calculado para los casos del S&P500 e IBEX35 desde el año 2009, en donde se observa como en el S&P500, sigue mostrando solo los dos grandes mínimos estacionales, y en el IBEX35, donde ahora ya no es capaz de marcar casi ningún punto de giro en la tendencia estacional de este índice de bolsa.

Teniendo en cuenta estos dos grandes problemas, el presente artículo pretende ofrecer una solución estos, mediante la incorporación gráfica de la estacionalización de todos los modelos creados hasta este momento, y que parecieron dar buen resultado en la detección de máximos y mínimos de mercado en multitud de activos financieros. Se destaca que del conjunto de modelos creados por este autor, se han seleccionado solo 3 modelos, utilizando algunos de ellos los gaps de apertura para su cálculo, como es el caso del modelo YNRX, o modelos como el RSG o MBI, los cuales no usaban los gaps de apertura, sino los precios OHLC diarios.

A continuación, y a modelo resumen, se presenta una tabla con las fórmulas de todos los modelos que en este artículo se procederán a estacionalizar, con el objetivo de mejorar la comprensión de la estacionalidad de un activo financiero, y que se aplicarán a los casos de S&P500 e IBEX35 desde el año 2009, el EUROSTOXX desde el año 2013, y el Bitcoin desde el 2017, extraídos sus históricos de datos de la web financiera Investing. 

Una vez expuestas las fórmulas de los modelos a estacionalizar, se procede ahora a mostrar la aplicación de estas, matizando que para que los gráficos sean lo más fácilmente interpretables por parte del lector, en lugar de trazar el modelo al completo, se descompone cada mínimo y máximo estacionalizado detectado en un gráfico simple, que recoge la relación entre 2 o como mucho 3 variables. Permitiendo de este modo observar el comportamiento de estas de manera simplificada.

Incorporando ahora los modelos MBI, YNRX y RSG a la estacionalidad del IBEX35 spot y futuro desde el año 2009, se observa cómo ahora se incrementan drásticamente el número de máximos y mínimos estacionales detectados. Pasando de localizar 2 mínimos y 2 máximos, a detectar ahora 10 mínimos y 7 máximos, y por ende, consiguiendo explicar la gran mayoría de los giros del comportamiento estacional del IBEX35 desde el año 2009 hasta la actualidad.

Este incremento en el número de máximos y mínimos estacionales detectados, se consiguen a través del choque o rebote del modelo YNRX (total market + market) con el gap spot, detectando los mínimos estaciones, y entre la estacionalidad del IBEX35 con el modelo MBI detectando los máximos. Comprobando en ambos casos, como los modelos o componentes de la rentabilidad, actúan como soporte, resistencia, o soporte/resistencia de modelos y componentes estacionalizados.

Una vez comprobado como esta nueva metodología es válida para explicar la estacionalidad del IBEX35 en mayor medida de lo que lo hacia la antigua, solo queda preguntarse si también es válida para otros activos. Por ello, se presenta ahora el otro activo analizado al inicio del estudio, el S&P500. En donde también se observa el mismo patrón soporte, resistencia o soporte/resistencia entre modelos y componentes de la rentabilidad de dicho índice, y el cual obtiene ahora una explicación de su estacional aún más detallada que el caso del índice IBEX35.

Los máximos y mínimos de la estacionalidad del S&P500, se producen ahora de manera diferente que en el selectivo español, ya que mientras en ese se producían entre modelos y componentes: modelo YNRX (total market + market) y el gap, y el modelo MBI y el total market. En el S&P500 también se producen entre modelo y modelo, como es el caso de la detección de mínimos estaciones entre el modelo estacionalizado YNRX (total market + market) y el modelo RSG, el cual actúa como soporte del YNRX, y en donde también se ve el mismo patrón de soporte, resistencia o soporte/resistencia en todos los gráficos analizados, los cuales son capaces de detectar la mayoría de los máximos y mínimos estacionales del índice norteamericano.

Por otro lado, y siguiendo con el mercado de índices bursátiles, mostramos a continuación el análisis de la estacionalidad del EUROSTOXX50 desde el máximo histórico de datos del activo spot y futuro que existe en Investing, el cual se establece en el año 2013. En este índice, y siguiendo la misma tónica que en el IBEX35 o el S&P500, también se observa la metodología de soporte, resistencia o soporte/resistencia entre modelos y componentes de la rentabilidad, demostrando de nuevo y de manera similar a los casos anteriores como se es capaz de detectar la mayoría de los máximos y mínimos estacionales del índice europeo.

Finalmente, y con el objeto de demostrar que esta forma de explicar la estacionalidad de un activo financiero no solo afecta a los índices bursátiles norteamericanos o europeos, sino que también afecta a otro tipo de mercados, se expone el análisis de uno de los activos más populares y con mayor revalorización en los últimos tiempos. Se trata del caso del spot y futuro del Bitcoin, en donde la metodología expuesta en este artículo parece también funcionar bastante bien en este activo, ya que se comprueba como el modelo MBI estacionalizado, actúa como soporte del comportamiento estacional del modelo YNRX (total market + market).

Aunque positivo en su aplicación, se destaca que esta metodología parece funcionar muy bien para detectar mínimos estacionales, ya que detecto la totalidad de estos, pero parece no ser tan efectiva para detectar máximos, ya que solo ha sido capaz de detectar un máximo de los cinco que se produjeron en este activo desde el año 2013.

De la metodología que se ha descrito en este artículo, se pude destacar como aspectos más relevantes del mismo:

• La estacionalización del componente gap y del market y su análisis conjunto con la estacionalización del activo, permiten detectar los grandes máximos y mínimos estacionales a largos periodos muestrales.

• La explicación del comportamiento estacional de un activo, mejora significativamente si se analizan conjuntamente el activo spot y futuro.

• Cada activo parece poseer su propia explicación de la estacionalidad, ya que no son siempre los mismos modelos o componentes de la rentabilidad, lo que marcan sus giros estacionales, no pudiendo detectar ningún patrón entre la detección de mínimos y máximos estacionales y los modelos o componentes utilizados para detectarlos. Si bien el 83,33% de los mínimos o máximos detectados se producen entre modelos y componentes de la rentabilidad y solo el 16,6% por el choque entre modelo y modelo. Además, en todos los gráficos analizados, en el 90% de los casos son los modelos MBI, YNRX o RSG los que actúan como soporte o resistencia de un componente de la Macroestructura, y solo el 10% el caso donde es un componente de la Macroestructura es la que actúa como soporte o resistencia de los modelos.

• La detección de máximos y mínimos estacionales, parecen estar agrupados, es decir los máximos se detectan, por un lado, y los mínimos por otro, lo cual tiene sentido si se observa los patrones soporte, resistencia o soporte/resistencia.
• La falta de algunos máximos y mínimos estaciones por detectar, pude ser un indicativo de que aún faltaría algún modelo por descubrir.

¿Cómo hacer trading en un mercado en tendencia? por Chris Dover

Las tendencias de mercado suelen comenzar de forma inocua, emergiendo de periodos de consolidación lateral que frustran a la mayoría de los traders. Estas zonas de consolidación se forman típicamente después de movimientos direccionales significativos, cuando los participantes del mercado esperan que la tendencia previa continúe. Lo que sigue es un periodo de rupturas fallidas en ambas direcciones, un punto muerto volátil que finalmente se resuelve en una nueva tendencia cuando las condiciones son las adecuadas.

La psicología de la consolidación

Inicialmente, las zonas de consolidación atraen gran atención. Los traders de momentum se posicionan para la continuación de la tendencia previa, creando alto volumen durante los primeros intentos de ruptura. Esta acción genera un patrón de rupturas fallidas con intensidad decreciente.

Con el tiempo, este patrón se repite con volumen cada vez menor. Cada nuevo intento de ruptura ocurre con volumen progresivamente inferior, a medida que los traders se frustran y se marchan hacia otras oportunidades con mayor potencial.

Podemos verlo en NVDA. Después de multiplicarse x10 en aproximadamente un año, pasó nueve meses en un rango de trading mientras el volumen continuaba cayendo. Y aun así es algo de lo que todos siguen hablando.

La paradoja de las rupturas

Un mercado no puede romper realmente cuando los participantes ya están posicionados para ese resultado. La resolución natural requiere un cambio en la base de participantes:

“Cuando todo el mundo ha subido al tren esperando que salga de la estación, este permanece inmóvil. Solo cuando los pasajeros se cansan y se bajan, el tren finalmente parte.”

El volumen cae significativamente durante este periodo de desinterés, y la volatilidad implícita en opciones suele disminuir, señalando menor atención del mercado. Es precisamente en este punto de desinterés cuando el mercado comienza su tendencia sostenida.

No quiero hablar por mi socio Brandon, pero esta es una de sus especialidades, como se puede ver en este gráfico de DB. Después de pasar nueve años en ese mercado lateral inmóvil, el tren finalmente salió de la estación, pero la gente que intentó subirse a esta tendencia en el pasado ni le prestó atención. Gran error, después de ver el resultado final.

El cambio en la base de participantes

Cuando finalmente ocurre una ruptura «de verdad», la base de participantes ha cambiado por completo. Los traders impacientes de momentum se han ido, reemplazados por participantes de largo plazo que están menos preocupados por la acción inmediata del precio. Estos inversores proporcionan el fundamento para tendencias sostenidas.

Durante rupturas exitosas, la compra suele venir de instituciones e inversores de largo plazo, no de traders especulativos. Estos participantes rara vez se inmutan ante pequeños retrocesos que podrían activar stops para muchos traders de corto plazo.

Retesteos de ruptura y su importancia

Una característica común de las rupturas genuinas es el retesteo, cuando el precio vuelve al área de ruptura tras el movimiento inicial. Esta acción sacude a los traders de momentum restantes antes de que el precio continúe finalmente en la dirección de la ruptura.

Los participantes de largo plazo, que forman el fundamento de las tendencias, son menos sensibles al precio que los traders de momentum. Esto explica por qué los mercados pueden a menudo sumergirse por debajo de niveles evidentes de stop-loss durante los retesteos, limpiando a los traders técnicos antes de retomar la tendencia principal.

Por eso podemos ver “overshoots” fuera del rango, convenciendo a todos de que la ruptura es real, solo para ver cómo el rango vuelve a formarse.

EURUSD nos da un buen ejemplo aquí.

Ajuste del tamaño de posición basado en la volatilidad: la ventaja estratégica

Aquí reside una idea de gran calado para los traders: a medida que las tendencias se desarrollan, los porcentajes de cambio del precio suelen aumentar. Este progreso exige un enfoque diferente para el tamaño de la posición.

Cómo funciona en la práctica

Consideremos cómo funciona conceptualmente el ajuste del tamaño de posición basado en la volatilidad:

• Fase temprana de tendencia: movimientos pequeños (0,5%-1% diarios). Se necesita una posición mayor para capturar el objetivo de beneficio.
• Fase media: los movimientos diarios aumentan a 1%-2%. Una posición más pequeña logra el mismo objetivo.
• Fase tardía/parabólica: movimientos de 5%-10% diarios. Una fracción mínima de la posición original consigue el mismo beneficio.

La ventaja estratégica

El ajuste de tamaño basado en volatilidad ofrece varias ventajas:

• Gestión del riesgo: un tamaño fijo produce exposición peligrosamente alta en fases tardías de la tendencia.
• Retornos consistentes: ajustar el tamaño inversamente a la volatilidad permite mantener ganancias homogéneas durante todo el ciclo.
• Indicador de longevidad: cuando una posición extremadamente pequeña alcanza el objetivo de beneficio, suele ser una señal de que la tendencia está próxima a agotarse.

El ciclo se completa: domínalo o serás dominado por él

Cuando tu tamaño de posición se reduce casi a cero pero aun así consigues tu objetivo de beneficio, prepárate. No es una curiosidad matemática: es el mercado gritando que la tendencia está cerca del final. La volatilidad parabólica que hizo rentables las posiciones diminutas ahora atrae a traders de momentum en masa, preparando el escenario para el colapso y la nueva consolidación.

Esto no es teoría. Es el ritmo implacable del mercado que ha aplastado a aficionados y enriquecido a profesionales durante siglos. Los traders que sobreviven no solo montan olas: anticipan las mareas.

Mirando este gráfico de Apple, a medida que los precios alcanzan máximos se puede ver cómo el ATR (Average True Range) se dispara de manera similar.

El ajuste de tamaño de posición basado en volatilidad no es solo una técnica de gestión de riesgo: es tu sistema de alerta temprana. Mientras otros celebran sus ganancias con exposición máxima, tú ya estás reduciendo el tamaño y protegiendo tu capital. Mientras ellos sufren drawdowns catastróficos, tú conservas poder de fuego para la próxima oportunidad.

Piénsalo: ¿preferirías ganar un 100% pero sufrir caídas del 65% que podrían romperte mentalmente, o “solo” un 40% con drawdowns manejables del 12% que te permiten dormir tranquilo y permanecer en el juego?

El mercado completará su ciclo contigo o sin ti. La única pregunta es si serás depredador o presa. Transforma la volatilidad de enemiga a aliada, y no solo sobrevivirás: prosperarás en cada fase del ciclo eterno del mercado.

Dos mercados de materias primas entran en periodos estacionalmente débiles por Jay Kaeppel

Las materias primas vienen tendencia alcista en 2025, impulsadas por inventarios ajustados y demanda sólida. Aun así, el calendario manda: dos mercados clave —el dólar estadounidense y la gasolina sin plomo— entran en tramos históricamente flojos, y el Bloomberg Commodity Index también apunta a un pequeño bache estacional de corto plazo.

Desde 1974, entre finales de noviembre y comienzos de diciembre, el Commodity Spot Index ha caído en el 60% de los años. No suele ser un desplome, pero sí un cambio de tono: más tomas de beneficios, menos liquidez y mayor sensibilidad a titulares. Para el trader táctico, esto sugiere prudencia a la hora de perseguir subidas tardías y, en su caso, esperar retrocesos para entrar.

Históricamente, del 25 de noviembre al 19 de diciembre el dólar entra en un periodo desfavorable, con retornos medianos claramente negativos. Las razones combinan factores técnicos y de flujos: repatriaciones de fin de año, cierres de posiciones ganadoras, ajustes de coberturas y un descenso típico de la actividad global previa a las fiestas. En 2025, con el ciclo aún apoyado por productividad y beneficios, un dólar más débil a corto plazo puede aliviar condiciones financieras, pero también meter ruido en cruces sensibles a diferenciales de tipos.

La gasolina sin plomo (Unleaded Gas) suele flojear entre el 24 de noviembre y el 3 de diciembre, un patrón que ha mostrado debilidad consistente desde 2005. El final de la temporada de conducción en EEUU, el cambio de blends, mantenimiento en refinerías y la normalización de spreads de crack suelen presionar márgenes y precio del producto. Para estrategias direccionales, evitar perseguir máximos en este intervalo suele ser más sensato que intentar exprimir el último tramo del rally.

Que exista un bache estacional no invalida la foto de fondo. En 2025, la estructura de mercado sigue favorable a materias primas por: balance oferta-demanda más ajustado (metales, energía selectiva), inversión de capital todavía contenida en algunos segmentos y disciplina de oferta. Por eso, el sesgo de medio plazo continúa constructivo, pero el corto plazo puede castigar entradas tardías.

• Sesgo táctico: preferible comprar debilidad que perseguir fortaleza en las próximas semanas.
• Gestión de riesgo: ampliar márgenes de stop ante mayor volatilidad y menor liquidez estacional.
• Diversificación: cubrir exposición dólar si la cartera es intensiva en commodities cotizadas en USD.
• Calendario: vigilar datos de inventarios (API/EIA), actividad de refino y spreads de crack.

Bloomberg Commodity Index: pequeño bache, misma tendencia

El Bloomberg Commodity Index sugiere una caída corta estacional, coherente con el 60% de años en los que el Spot Index cedió en este tramo. Tácticamente, es un recordatorio para reducir riesgo direccional y priorizar estructuras que se beneficien de retrocesos controlados (p. ej., buy-the-dip por niveles, o coberturas temporales con opciones donde los costes lo permitan).

Qué vigilar en el día a día

En dólar: curva de tipos estadounidense, sorpresas en datos de empleo e ISM y señales de la Fed. Una pausa en rendimientos o mensajes menos agresivos pueden acelerar la debilidad estacional del billete verde. En gasolina: utilización de refinerías, inventarios de productos y márgenes. Un repunte rápido de los stocks en productos ligeros suele correlacionar con presión bajista adicional.

Para quienes operan corto plazo, la consigna es no perseguir picos. Esperar a que la volatilidad se desinfle y entrar en soportes con tamaño prudente ofrece mejor binomio rentabilidad-riesgo. Para el inversor de medio plazo, el mensaje es distinto: aprovechar recortes estacionales para construir posición en segmentos con tesis estructural (metales ligados a transición energética, crudo con disciplina de oferta, agrícolas selectas).

2025 mantiene viento de cola para las materias primas, pero el calendario de finales de noviembre a diciembre apunta a presión de corto plazo en el dólar y en la gasolina sin plomo. Tácticamente, paciencia y compras en retrocesos; estratégicamente, mantener la tesis mientras los fundamentos no cambien. El objetivo no es adivinar el mínimo, sino colocarse bien cuando la estacionalidad hace su trabajo.

ECONOMIC WEEK AHEAD: December 1-5 por Dr. Ed Yardeni

Con las probabilidades de un recorte de tipos por parte de la Fed en diciembre empezando la semana en 86% (según CME FedWatch), tanto la Fed como los inversores seguramente desearían contar con más datos económicos duros entrando en la agenda.

A diez días de la reunión del Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC) más anticipada del año, halcones y palomas están defendiendo con fuerza sus posiciones: unos piden esperar hasta finales de enero para volver a bajar los tipos; otros apoyan anunciar un recorte adicional el 10 de diciembre.

Las palomas llevan la ventaja. Tras recortar los tipos en 150 puntos básicos desde septiembre de 2024, y dos veces más en 2025, Powell y compañía parecen inclinados a reducir los costes de financiación en otros 25 pb. Aun así, con la inflación rondando el 3% interanual, cuesta imaginar a la Fed añadiendo aún más liquidez en la reunión del 27-28 de enero.

Ante la ausencia de muchas series de datos retrasadas por el cierre gubernamental, el deflactor del gasto en consumo personal (PCED) de septiembre (viernes) podría llenar algunos vacíos analíticos. También lo harán los resultados de minoristas como Dollar Tree (miércoles) y Kroger (jueves). Lo mismo aplica para las primeras señales del gasto en Black Friday y Cyber Monday.

A continuación, algunos datos con potencial para mover las probabilidades de acción de la Fed en diciembre de vuelta hacia el 50% o más cerca del 100%:

(1) Indicadores de inflación

A la Fed le gustaría contar con datos de noviembre, pero tendrá que conformarse con los de septiembre sobre consumo e inflación del PCED (viernes). La última vez que Washington publicó la serie, correspondiente a agosto, el PCED subyacente subió 2,9% interanual. Las tasas de inflación del PPI y CPI subyacentes de septiembre sugieren que la inflación del PCED podría haberse moderado ligeramente. Los datos de precios de importación y exportación (miércoles) también podrían ofrecer pistas sobre la inflación al cierre del tercer trimestre.

(2) Encuestas PMI

El PMI manufacturero del ISM abre la semana (lunes). El mes pasado cayó a 48,7 en medio del pesimismo por los aranceles. La encuesta no manufacturera (miércoles) subió ligeramente a 52,4 en octubre. Las estimaciones preliminares de S&P Global sugieren que ambos índices podrían haberse recuperado en noviembre.

(3) Dinámicas del mercado laboral

Antes del informe de empleo de noviembre, que se publica el 16 de diciembre, las solicitudes semanales de desempleo (jueves) ganan protagonismo. La caída de la semana pasada a 216.000 mostró que el mercado laboral podría estar más sólido de lo que muchos temen. El informe de empleo de ADP (miércoles) atraerá atención tras el aumento de 42.000 del mes anterior, mejor de lo esperado. Lo mismo ocurrirá con el informe Challenger (jueves), tras el repunte de despidos en octubre.

(4) Demanda hipotecaria

Dada la volatilidad reciente de los rendimientos del Treasury a 10 años y la frágil confianza del consumidor, los datos de la Mortgage Bankers Association están viviendo su momento (miércoles). En la semana terminada el 21 de noviembre, las solicitudes aumentaron un 7,6%, alcanzando su nivel más alto desde principios de 2023. Una repetición de este comportamiento en la semana del 28 de noviembre podría recordar a la Fed que la economía estadounidense podría estar terminando el año con una base sólida.

Sentimiento del oro y perspectiva a largo plazo por Sentimentrader

El oro atraviesa un momento interesante dentro del panorama financiero global. Tras varias semanas de consolidación, su sentimiento inversor se ha moderado ligeramente. Sin embargo, incluso con este descenso, el nivel de optimismo en torno al oro sigue siendo superior al de las acciones, los bonos y el crudo. Este matiz es relevante, sobre todo en un entorno dominado por la incertidumbre macroeconómica y los ajustes de expectativas en torno a los bancos centrales.

Lo curioso es que este enfriamiento llega después de una fase de posicionamiento excesivamente alcista, donde muchos inversores estaban en el mismo lado de la operación. Cuando eso ocurre, es natural que aparezca volatilidad a corto plazo. Algunos toman beneficios, otros reducen exposición, y el precio necesita “respirar” antes de decidir su próximo movimiento. Esta dinámica explica por qué el sentimiento ha cedido un poco, sin borrar la tendencia de fondo.

A corto plazo, este exceso previo de optimismo implica que el oro puede moverse con sacudidas más bruscas. Si todos quieren entrar cuando la narrativa es claramente alcista, las correcciones tienden a ser más violentas. Por eso, perseguir máximos recientes suele ser una mala idea: es preferible esperar a que la volatilidad se normalice y el precio encuentre un suelo más estable.

Sin embargo, cuando ampliamos el horizonte, el panorama cambia. El oro sigue contando con varios factores estructurales que refuerzan su atractivo como activo de largo plazo. El primero es el papel de los bancos centrales. En los últimos años, las compras oficiales de oro han alcanzado niveles no vistos en décadas. Las autoridades monetarias buscan diversificar reservas, reducir dependencia del dólar y blindarse frente a entornos políticos y monetarios inciertos.

Este comportamiento no es especulativo: es estratégico. Y cuando los bancos centrales acumulan oro de manera consistente, el mensaje es claro. Es un respaldo que actúa como suelo natural ante correcciones profundas y un motor silencioso que sostiene su revalorización con el paso del tiempo.

El segundo factor estructural es su papel como cobertura. Aunque no es perfecto, el oro mantiene su reputación como protección frente a la inflación, la depreciación de divisas y los ciclos de pérdida de confianza en los mercados tradicionales. En un mundo donde los bancos centrales siguen ajustando políticas, donde los déficits fiscales crecen y donde los inversores buscan refugios que no dependan de beneficios empresariales, su papel sigue siendo relevante.

El tercer punto a destacar es el comportamiento de los mineros de oro. En el corto plazo, sus rendimientos han sido mediocres. Sin embargo, los datos históricos muestran otra realidad: su rentabilidad media a un año vista tras señales similares es del 22,3%. Esto indica que, aunque sufren más en las correcciones, suelen ser un vehículo potente cuando el precio del oro retoma tendencia. Lo mismo ocurre con el crudo: aunque volátil, ha mostrado un retorno medio del 25,4% a un año tras estos mismos escenarios.

Con todo esto sobre la mesa, la estrategia parece clara. Para el corto plazo, no conviene perseguir picos ni entrar en momentos de euforia. La consolidación actual podría extenderse, y la volatilidad aún no ha terminado de desinflarse. Mantener paciencia y esperar mejores puntos de entrada es la jugada prudente.

Pero para el largo plazo, el guion es distinto. El potencial estructural del oro sigue intacto. Su papel en las reservas internacionales, su función como cobertura y la persistente demanda institucional conforman un marco favorable. En un entorno donde los mercados tradicionales enfrentan incertidumbres crecientes, el oro sigue siendo una opción sólida y equilibrada dentro de una cartera diversificada.

La conclusión es sencilla: a corto plazo, calma; a largo plazo, convicción. El oro mantiene intacta su narrativa de crecimiento y sigue siendo un activo digno de consideración para quienes buscan estabilidad en medio del ruido del mercado.