El poder de las preguntas por Ray Barros

Algo diferente hoy. Uno de los principios por los que me guío en mi vida es por el denominado proceso “CANI”: constant and never ending improvement o mejora constante e interminable. En este artículo, quiero contarles sobre un proceso que he encontrado invaluable.

Creo que pudo haber sido Anthony Robbins quien dijo que la calidad de nuestras vidas depende de la calidad de las preguntas que nos hacemos. Esto es es especialmente cierto en el trading.

A continuación hay preguntas que me hago cuando hago mi revisión mensual del diario de trading:

1. ¿Qué funcionó para mi trading este último mes? ¿Lo que no funcionó?
2. ¿Qué me dicen las métricas? ¿En qué instrumentos gané dinero? ¿En cuál perdí? ¿Hay un patrón?
3. ¿Cumplí con mis horarios de ejercicio y meditación?
4. ¿Hubo una correlación entre mi trading y cómo me sentí ese día?
5. ¿Supervisé el tamaño de la posición de Ebb & Flow o insistí con un tamaño demasiado grande o demasiado pequeño incluso después de que cambiaron las condiciones del mercado?
6. ¿Cuáles fueron mis mayores desafíos/lecciones?
7. ¿De qué estoy más orgulloso? ¿Qué es lo que más lamento?
8. ¿Qué actitudes y acciones llevaré conmigo al nuevo mes? ¿Qué lecciones he aprendido este mes?
9. ¿Qué creencias limitantes cambié? ¿Qué emociones negativas cambié?
10. ¿Cómo crecí, mejoré y me expandí?

Empecé a usar este proceso por recomendación del Dr. George Lianos. En ese momento, nuestro objetivo era identificar el comportamiento autodestructivo que provenía de las creencias limitantes. Funcionó tan bien que lo adapté al trading. Los patrones de comportamiento son fáciles de identificar; son lo que mi esposa, Chris, llama ‘la cola de la rata’. A partir de ahí puedo rastrear las emociones y las circunstancias que dieron lugar a la conducta. Una vez que haya hecho eso, solo le queda un pequeño paso más para identificar las creencias limitantes o lo que Denise Shull llama ‘los ecos de la percepción’.

El único recurso que debe conservar para este ejercicio es, por supuesto, un diario de trading.

Revisión de las estrategias de trading de patentes por Quantpedia

El siguiente artículo es un breve resumen del trabajo de investigación Leveraging the Technical Competence of a Stock for the Purpose of Trading escrito por Rishabh Gupta. El autor hizo una pasantía en Quantpedia, investigando la relación patente-mercado (PTM) desarrollada por Jiaping Qiu, Kevin Tseng y Chao Zhang. La relación PTM utiliza información pública sobre el número y las fechas de las patentes asignadas a las empresas que cotizan en bolsa, calcula un valor de mercado esperado de las patentes e intenta predecir el rendimiento futuro de las acciones.

Descripción general de las patentes y su conexión con los mercados financieros

A medida que el énfasis de las empresas farmacéuticas y de tecnología líderes a nivel mundial se está desplazando hacia el conocimiento técnico, las empresas están invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo y están entrando en la era de los activos intangibles, que sirven como un elemento importante del valor de mercado de una empresa. Según la consultora Ocean Tomo, los activos intangibles representaron el 90% del valor de mercado del S&P 500 en 2020. El evento de concesión de una patente ha demostrado ser uno de los eventos más importantes para cualquier empresa que cotiza en bolsa. Por ejemplo, el precio de las acciones de Poolbeg Pharma, con sede en el Reino Unido, aumentó un 26 % en mayo de 2022 después de obtener dos patentes para el tratamiento de la influenza y para el tratamiento de infecciones por virus respiratorios. Se han realizado numerosos estudios sobre el uso de datos de patentes para el análisis financiero. Por ejemplo, Peter Neuhäusler et al. (2011) examinó el impacto de la tecnología y las patentes de una empresa en el valor de mercado de la empresa; Hamdi Ben Nasr et al. (2021) encontraron una correlación negativa entre el número de patentes (una gran muestra de empresas estadounidenses) y el riesgo de caída del precio de las acciones. Este ensayo hace un esfuerzo por tratar el tema de las patentes de una manera única. El enfoque principal es observar el comportamiento del precio de las acciones después de los días en que se otorga la patente y, como resultado, realizar una transacción.

El desarrollo de la relación patente-mercado (PTM)

Jiaping Qiu, Kevin Tseng y Chao Zhang propusieron una medida de “relación PTM” para calcular el valor de mercado de una empresa atribuible a sus patentes, en su trabajo de investigación “Premio de patente a mercado”. Según los autores, tomar una posición larga en una cartera de tickers con una relación PTM alta y una posición corta en una cartera de tickers con una relación PTM baja da como resultado un rendimiento de capital mensual de 71 puntos básicos para una cartera de cobertura. Veamos qué tiene que decir el artículo de estudio con respecto a los métodos y conclusiones relacionados con las proporciones de PTM:

• PTM representa del 11% al 20% del valor de mercado de una empresa.
• Para demostrar que la relación PTM captura solo información distinta de las variables explicativas de rendimiento de capital (capitalización de mercado, eficiencia innovadora, etc.), los investigadores utilizaron la regresión transversal de Fama-MacBeth.
• Para investigar las implicaciones de precio de activos de una patente, los investigadores utilizaron el método generalizado de prueba de momento y se demostró que la relación PTM es un factor de riesgo de precio, lo que significa que es un factor que afecta el riesgo de precio de una acción (riesgo de que el valor de una seguridad disminuirá).
• Tanto las carteras de valor ponderado como las de igual ponderación muestran que las carteras con un alto índice PTM generan un exceso de rentabilidad.
• Empresas con mayor ratio PTM:
  • son más flexibles a la hora de retrasar el ejercicio de su opción y son más resistentes a las recesiones económicas (según la teoría de las opciones reales),
  • tienen un mayor RDME (gastos de investigación y desarrollo al valor de mercado del capital) y una mayor eficiencia innovadora (medida en base a citas de patentes como en Hirshleifer, Hsu y Li, 2013)

La motivación principal detrás de este documento/artículo fue realizar una prueba retrospectiva de la estrategia basada en la relación PTM y realizar pruebas de robustez probando varias combinaciones del universo de inversión. Se implementó el backtest:

• Sobre los datos financieros históricos para el período de enero de 2005 a mayo de 2022,
• Usando los últimos datos de patentes cubiertos hasta mayo de 2022,
• Con nuevas entradas en el análisis de escenarios como el cambio en el método de ponderación de la asignación de activos, el cambio en el período de reacción del mercado de valores alrededor de la fecha de concesión de la patente y el cambio en el período de reequilibrio,
• En los datos que nos brindarán la oportunidad de cubrir el nuevo período de crisis de la guerra entre Ucrania y Rusia, eso agrega el peor de los escenarios para las acciones y el mejor escenario para las materias primas como el petróleo y el gas.

Fuente de datos

El análisis se realizó en datos históricos de patentes extraídos de https://companyprofiles.justia.com/companies. Justia es un sitio web estadounidense especializado en la recuperación de información legal. Hay 166 tickers mencionados en el sitio web y son las acciones líquidas más negociadas con base en los EE. UU. Los datos están en forma de recuento de patentes concedidas a esas empresas.

Procesamiento y resultados del backtest

Hemos probado la estrategia en dos mitades de los datos anteriores, es decir, del 1 de enero de 2005 al 31 de diciembre de 2013 y del 1 de enero de 2013 al 31 de mayo de 2022, y también en el período completo desde 2005 hasta 2022. Hemos mantenido el inicio efectivo como $1.00,000. El universo de activos utilizado para el backtest consiste en las acciones del índice S&P 500 que están cubiertas por Justia.

Las reglas breves para el cálculo de la relación Patente-Mercado son:

En primer lugar, calcule el valor de mercado (MT) de las patentes recién concedidas de una empresa basándose en la reacción del mercado de valores en torno a las fechas de concesión de patentes para estimar el valor de mercado de las patentes: el valor de mercado (MT) de la patente recién concedida de una empresa es igual al cambio en capitalización de mercado (por encima del movimiento normal del mercado) durante los primeros dos días después de que se conceda la patente.

En segundo lugar, calcule recursivamente el valor de mercado acumulado de las patentes de la empresa CMPi,t para la empresa i en el año t. La relación patente-mercado (PTM) para la empresa i en el momento t es simplemente igual al CMP dividido por el valor de mercado (MV) de la empresa.

Finalmente, Jiaping Qiu, Kevin Tseng y Chao Zhang sugieren clasificar las acciones de acuerdo con sus índices PTM en carteras por decil, largo en el decil más alto y corto en el decil más bajo. La estrategia se pondera por valor y se reequilibra anualmente.

Aplicamos el siguiente método para la prueba de robustez, mezclando nuestras entradas en todo el proceso de prueba:

Cambiamos solo una de las entradas principales y mantuvimos las demás intactas. Supongamos que en la siguiente tabla, cuando probamos cambiando la frecuencia de reequilibrio de anual a mensual, mantendremos constantes las otras cuatro entradas principales.

Resultados

Después de realizar una prueba retrospectiva de la estrategia en dos conjuntos de datos independientes (2005-2013, 2013-2022), no encontramos simetría en el beneficio neto y el índice de Sharpe en ambos períodos. Los resultados fueron totalmente opuestos para ambos períodos en la mayoría de los escenarios, lo que no condujo a ninguna conclusión sólida del backtest.

Continuamos adelante para realizar las pruebas en todo el período y obtuvimos los siguientes resultados.  

1. La siguiente tabla muestra los resultados cuando cambiamos solo el método de clasificación de la cartera para clasificar la relación PTM y mantenemos constantes las otras entradas primarias, así como cuando cambiamos solo el método de ponderación de asignación de activos y mantenemos constantes las otras entradas primarias. Las versiones resaltadas en verde fueron las estrategias con mejor desempeño.

2. La siguiente tabla muestra los resultados cuando cambiamos solo el período de reacción del mercado de valores y mantenemos constantes las otras entradas primarias, así como cuando cambiamos solo la frecuencia de reequilibrio de la cartera y mantenemos constantes las otras entradas primarias. Una vez más, las versiones resaltadas en verde fueron las estrategias con mejor desempeño.

Observaciones:

• La estrategia produce un índice de Sharpe negativo, un alfa negativo y una ganancia negativa cuando diversificamos la cartera en 20 grupos (vigintiles) y hacemos un seguimiento del precio de las acciones 10 días después de la concesión de la patente. La estrategia tiene una mejor relación de Sharpe si diversificamos más y clasificamos la cartera en Terciles/Cuartiles en lugar de Deciles.
• Aunque la ponderación de volatilidad inversa está dando una beta baja y un alfa alto, su beneficio neto y el índice de Sharpe son significativamente menores que el método principal de ponderación del valor de mercado.
• Cambiar el período de reacción y el método de ponderación de asignación de activos no parece mejorar los resultados.

Como mencionamos, notamos una mayor utilidad neta y mayor índice de Sharpe al diversificar la cartera en Tertiles y Cuartiles. Por lo tanto, reduciremos nuestro enfoque y probaremos la estrategia manteniendo intacto el método de diversificación como Tertiles en las entradas primarias mientras modificamos otras.

Observaciones finales:

• La estrategia depende en gran medida del período de “reacción del mercado de valores” elegido correctamente. El período de 2 días sugerido por Jiaping Qiu, Kevin Tseng y Chao Zhang  es el mejor; otros períodos (con la excepción de 20 días) tienen rendimientos significativamente peores y ratios de rendimiento-riesgo. Esto puede sugerir un sobreajuste de parámetros en el artículo original.
• El método de reequilibrio de cartera no tiene un impacto significativo en el rendimiento de la estrategia; podemos dejar el reequilibrio anualmente, ya que los períodos más cortos le costarán más al inversor en términos de tarifas de transacción.
• La estrategia ponderada por valor tiene un rendimiento significativamente mejor que otros métodos de ponderación. Puede sugerir que las acciones con menor capitalización de mercado contribuyen negativamente al rendimiento cuando clasificamos por medida PTM.

Autor: Rishabh Gupta

Podría ser necesaria una recesión para desacelerar el consumo por Ben Carlson

A veces la vida sería más fácil si todos fueran más como Keanu Reeves:

Pero otras veces simplemente no puedes evitarlo:

Estoy eligiendo la puerta #2 hoy. Lo siento, Keanu.

He visto algunas variaciones de este gráfico dando vueltas durante algunas semanas:

A primera vista, parece aterrador e incluso obvio.

Durante la pandemia, la tasa de ahorro personal se disparó mientras que la deuda de las tarjetas de crédito se desplomó. Ahora está sucediendo lo contrario a medida que las tasas de ahorro caen mientras que la deuda de las tarjetas de crédito vuelve a aumentar.

El consumidor está jodido. Caso cerrado. ¿Derecha?

Lamento informarle que se trata de un delito menor de primer grado.

Lo primero es lo primero, estamos comparando una acción frente a un flujo en este gráfico. Me disculpará por la terminología nerd, pero el stock se refiere a un número acumulativo en un momento dado (en este caso, la deuda de la tarjeta de crédito), mientras que el flujo se refiere a una cantidad que se mide a lo largo del tiempo (en este caso, la tasa de ahorro personal).

Así que estamos midiendo manzanas y naranjas.

Y dado que estamos midiendo stock versus flujo, estos números realmente no nos dicen nada a menos que tenga un punto de referencia relevante para compararlos.

Obviamente, no es bueno que la tasa de ahorro personal haya caído tanto, pero hay una serie de razones que pueden ayudar a explicar por qué está sucediendo.

La inflación es una explicación lógica. La gente está ahorrando menos porque los costos han aumentado mucho.

Pero también es cierto que los hogares estadounidenses acumularon ahorros excesivos durante la pandemia porque estaban gastando menos dinero y muchas personas recibieron apoyo del gobierno. Ahora están gastando más para recuperar el tiempo perdido.

El Wall Street Journal estima que todavía hay algo en el rango de $ 1.2 a $ 1.8 billones de ahorros en exceso (es decir, ahorros por encima de lo que se esperaba que los hogares ahorraran si la pandemia nunca hubiera ocurrido):

La mejor conjetura de los expertos es que la gente tardará de 9 a 12 meses en gastar estos ahorros en exceso.

No es bueno que la gente ahorre menos, especialmente si vamos a entrar en recesión el próximo año, pero todavía hay mucho polvo seco en los balances de los hogares.

Y si la inflación continúa cayendo, eso podría ayudar a que la tasa de ahorro vuelva a subir.

El aumento de la deuda de la tarjeta de crédito tampoco se siente tan bien, pero este realmente no es fuera de lo común si se aleja un poco.

La Reserva Federal de Nueva York produce un informe trimestral sobre la composición de la deuda de los hogares a lo largo del tiempo que muestra que las cosas no son tan malas como parecen:

La mayor parte de la deuda de los consumidores siempre ha venido en forma de hipotecas, que representan más del 70% de la deuda total. La deuda de las tarjetas de crédito a fines del tercer trimestre era solo el 6% de la deuda total de los hogares.

¿Sabe cuál es el promedio histórico de la deuda de tarjetas de crédito en relación con la deuda total?

es el 6%.

Así que tenemos razón en promedio. De hecho, la deuda de tarjetas de crédito se ha mantenido relativamente estable en torno al 6 % desde 2010. Llegó al 10 % de la deuda total en 2003.

Y si observa los niveles de las tarjetas de crédito desde atrás, puede ver que ahora estamos superando los niveles previos a la pandemia:

La deuda de la tarjeta de crédito es, con mucho, el peor tipo de deuda que existe. Pero la gente todavía no se está atiborrando de deudas con altas tasas de interés.

Basta con mirar las tasas de morosidad en las tarjetas de crédito:

Están cayendo.

O qué hay de los datos de ejecuciones hipotecarias y quiebras, todavía muy por debajo de las normas históricas:

La deuda del consumidor como porcentaje del ingreso disponible está aumentando, pero sigue siendo relativamente baja según los estándares históricos:

Los buenos tiempos para el gasto de los consumidores no durarán para siempre.

Eventualmente, las personas gastarán sus ahorros excedentes de la pandemia. Probablemente muchos ya lo hayan hecho.

Pero nos encanta gastar dinero en Estados Unidos . No puedo ver a la gente simplemente gastando sus ahorros y luego sentarse de brazos cruzados.

Las cosas se han estancado un poco en los últimos meses, pero incluso si se ajusta a la inflación, los datos de ventas minoristas se mantienen muy por encima de la línea de tendencia previa a la pandemia:

Supongo que la deuda de la tarjeta de crédito seguirá cobrando más una vez que se hayan gastado todos los ahorros en exceso.

Mientras el mercado laboral se mantenga fuerte, la mayoría de los hogares estarán bien yendo a restaurantes, haciendo un viaje a Disney y llenando los aeropuertos.

Podría ser necesaria una recesión para desacelerar al consumidor.

Cuando el foso está en tu mente por Ensemble Capital

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

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

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

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

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

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

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

foto del autor

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

Aquí hay algunos ejemplos de nuestra cartera:

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

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

Fuente: Nike

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

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

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

Cuándo ajustar el stop loss por Fawad Razaqzada

• ¿Cuándo debemos ajustar nuestro stop loss? En este artículo se darán varios ejemplos de cómo hacerlo. 
• Artículo publicado en Hispatrading 52.

Vayamos directo al grano. El dibujo de la figura 1 describe cómo normalmente ajusto el stop loss para una operación larga y lo contrario para una operación de venta:

Para mostrarte como puedes gestionar el stop loss te mostraré varios ejemplos reales.

Ejemplo 1: USD/CAD

La idea era vender en los rebotes que llegaran cerca de la resistencia en medio de la tendencia bajista. Así, después de un rebote de dos o tres días hacia directriz bajista, pensé que era el momento adecuado para abrir una posición bajista.

Además del gráfico de la figura 2, mostré justo en ese momento el gráfico horario, de la figura 3, que muestra los detalles de la entrada, así como una breve explicación detrás de la idea:

“El precio diario del USD/CAD está llegando a un potencial área de resistencia (línea de tendencia y eMA de 21 días) después de un rebote en contra de la tendencia desde mínimos. La tendencia a largo plazo es bajista. Así que buscaremos una entrada de venta en este nivel”.

“Idea de trading en corto sobre el USD/CAD en el gráfico H1: la idea se basa en gráfico diario y en el hecho de que en este marco de tiempo el par se ha estancado en el 61,8% de Fibonacci. El nivel de invalidación está por encima del máximo más reciente en 1H y también la línea de tendencia. El principal objetivo está por debajo del mínimo reciente”

Después de ejecutar la señal de trading, el precio empezó a bajar como habíamos previsto, lo que me llevó a dar la siguiente actualización, ya que mi enfoque ahora estaba en reducir el riesgo (como siempre hacemos después de abrir una operación):

“Actualización del USD/CAD: baje el stop para que podamos obtener algunas ganancias, ya que el precio ahora ha creado una estructura por debajo de nuestro rango de entrada. Es importante monitorear continuamente sus posiciones, especialmente en momentos como ahora”

Como se puede ver en el gráfico de la figura 4, la razón por la que moví el stop más abajo fue porque el precio había creado una estructura de máximos y mínimos más bajos. No tomé en cuenta el rango de entrada y no moví el stop loss solo por moverlo al punto de equilibrio. Había una buena razón para que lo hiciéramos, y la acción del precio nos dijo cuándo era el momento adecuado.

Dio la casualidad de que el USD/CAD se estancó justo por encima de nuestro objetivo previsto, lo que, junto con el hecho de que el dólar estadounidense se estaba debilitando frente a otras monedas, esto significaba que probablemente era el mejor momento para cerrarlo manualmente. Así que di la siguiente actualización para los suscriptores que estaban siguiendo la señal y así cerrar la posición antes de que tocara el objetivo marcado inicialmente:

“USD/CAD cerrándolo manualmente aquí por al menos +125 pips de ganancia. Los precios del petróleo se han estancado y el dólar estadounidense ya ha dado señales de vida frente a algunas divisas, por ejemplo, frente al euro y el oro. Así que no nos arriesguemos y cerremos todo para obtener unas muy buenas ganancias”.

Ejemplo 2: GBP/JPY

Otra de nuestras ideas de trading que requirió la gestión del stop fue una entrada en largo sobre el GBP/JPY. Esto es lo que escribí en ese momento:

“GBP/JPY se ve muy alcista y creo que es probable que siga subiendo ya que el repunte del riesgo en curso mantiene la presión sobre el yen y creo que la libra se recuperará porque se ha evitado un Brexit sin acuerdo. El siguiente objetivo clave es una tendencia bajista a largo plazo y el máximo anterior alrededor de 142.71”.

Luego publiqué los detalles de la idea de trading en largo del par GBP/JPY en el gráfico de 4 horas, ya que el precio estaba poniendo a prueba la línea de tendencia alcista. El stop lo situé por debajo de los mínimos más recientes en velas de 4 horas y, por lo tanto, la línea de tendencia.

El GBP/JPY alcanzó nuestro primer objetivo con +100 pips y ajusté el stop con la pequeña parte que aún quedaba abierta, como se muestra en la figura 8, para asegurar ganancias en caso de que el precio se girara.

Al final resultó que, este operación se volvió en contra y nos impidió obtener la segunda parte de las ganancias. Pero pensándolo bien, tal vez no debería haber ajustado el stop tanto, ya que el precio se recuperó nuevamente después de volver a poner a prueba nuestra zona de entrada.

Conclusión

Es imposible saber de antemano si ajustar el stop loss es mejor que no hacer nada. La forma en que lo veo es que debe ajustar el stop loss a medida que evoluciona la acción del precio y el mercado crea nuevas estructuras de precios. En ocasiones, es posible que te arrepientas de ajustar el stop loss. Pero básicamente, lo que queremos hacer es reducir el riesgo y mantener el control de la operación. Una pequeña victoria es, después de todo, una victoria y obviamente no una pérdida. Preferiría obtener unas pequeñas ganancias que perder un 1R completo en cualquier operación.

Sistema de trading tendencial por Jose Antonio González

•  En este artículo se definirá, estudiará y analizará un sencillo método de trading que permite posicionarse en los movimientos de rango inferior a favor de la tendencia definida.
• Artículo publicado en Hispatrading 18.

Operar a favor de la tendencia es operar a favor de la probabilidad y, operar con la probabilidad a nuestro favor, nos garantiza resultados positivos en el largo plazo.

Lo anteriormente citado es algo tan claro y sencillo de entender que no debería ser recordado pero, algo a priori, tan sencillo de entender y de aplicar, no siempre se corresponde con la operativa real en los participantes de mercado. A todos se nos viene a la memoria alguna estrategia en la que no hemos aplicado criterios objetivos.

Por ello, la importancia de tener un conjunto de reglas adecuadas y optimizadas a nuestro propio perfil inversor, entendiendo como perfil inversor las características únicas e individuales que nos permiten operar de manera cómoda y rentable a largo plazo se presume indispensable, además que dicho conjunto de reglas se aplique, de forma casi exclusiva, a operativas tendenciales con mayor probabilidad de éxito.

Entre las reglas de nuestro sistema de operativa bursátil, se continuará aportando ideas al lector para que pueda mejorar o aprovechar puntualmente estrategias con las bases que desde Hispatrading llevamos meses haciendo. 

Por tanto y sin mayor dilación, comenzamos a describir la base del método de trading tendencial:

Características del Sistema:

El método que a continuación se va a desarrollar utiliza medias móviles exponenciales que, son de mayor utilidad para un sistema de especulación a corto plazo que lo que pudieran resultar u ofrecer la medias móviles simples.

Ambos tipos de medias móviles presentan una evolución suavizada del comportamiento del precio durante un periodo de tiempo determinado, sin embargo, la media móvil exponencial otorga mayor importancia a lo sucedido durante los últimos datos registrados, todo lo contrario que la media móvil simple, que le otorga la misma importancia a todos los datos analizados.

Lo anteriormente comentado no es baladí, pues gracias a las medias móviles exponenciales podemos seguir la tendencia desarrolla de manera más ajustada, optimizando mejor la entrada y la salida en el mercado.

Por otra parte, al ser un sistema de naturaleza tendencial, puede aplicarse a cualquier escala temporal o timeframe que el usuario desee, pues el único requisito para que sea aplicado es que exista una tendencia definida, ya sea ésta en gráfico horario, diario o semanal. 

Como es lógico, cuanto más alejada del tick se encuentre la escala en la que estamos analizando el activo subyacente, menos señales falsas soportará nuestro portfolio, por lo que, se deduce que tiene un comportamiento óptimo en gráficos diarios e, inclusive, semanales.

Configuración del Sistema:

Las herramientas que necesitamos para construir nuestro sencillo y básico sistema tendencial son las siguientes:

• Por un lado, una media móvil exponencial de 5 periodos, al cierre, que será la que más ajustada al precio se dibuje. 
• Por otro lado, una nueva media móvil exponencial de 10 periodos, al cierre igualmente, que dibujará un comportamiento más suavizado que la anterior pero sin alejarse de la tendencia, que es lo que verdaderamente estamos buscando.
• Por último, el clásico oscilador RSI de 14 periodos –parámetro optimizable según subyacente-, que nos advertirá de la fuerza con la que se encuentra el activo en cuestión.
• Reglas del Sistemas:

1. Señales de Entrada:

La estrategia larga (alcista) aportará señal cuando, la media móvil exponencial de 5 periodos, esto es, la más rápida y ajustada a la evolución del precio de cotización, supera al alza la media móvil exponencial de 10 periodos.

Para que la señal sea efectuada, dicho cruce entre ambas medias móviles exponenciales debe realizarse cuando el oscilador RSI de 14 periodos se encuentre por encima de la zona de 50, entendiendo así que, el activo se encuentra con fuerza de seguir subiendo y, además, tiene margen para hacerlo, aspecto muy relevante.

La Figura 1 muestra un ejemplo claro de lo que entenderíamos como una señal de entrada inminente en largo. 

El método bajo estudio ha aprovechado, casi de manera impecable, la última estructura alcista desarrollada en Bolsas y Mercados Españoles (BME.MC) durante los últimos meses.

Dicha figura, en escala diaria, muestra cómo se han aprovechado los movimientos alcistas –Acción- y cómo el método nos mantuvo fuera de BME en los movimientos correctivos –Reacción- o contra tendenciales. 

Hasta tres movimientos correctivos nos ha evitado el método, el primero, del periodo que transcurre entre los meses de MAY13 a JUL13, en el que el activo se desinfló en más de un -9%, el segundo periodo es el correspondiente a los meses NOV13 y DIC13, en el que el activo recortó más de un -10% y, el último de ellos fue el correspondiente a los meses de ENE14 y FEB14 en los que BME sufrió un ajuste de más del -8%.

Los movimiento de acción o a favor de la tendencia, han sido extraordinarios, siendo otros tres confirmados y un cuarto en el que el sistema se encontraría comprado en el momento de redactar el presente artículo.

El primero de ellos corresponde al periodo ABR13 a MAY13 en el que el activo llegó a subir casi un +10%, el segundo y más potente movimiento, aprovechado al máximo, es el que se sitúa entre los meses de JUL13 a NOV13, en el que el activo se revalorizó más de un +50%, un tercer movimiento aprovechado durante los meses de DIC13 a ENE14 en los que BME llegó a subir un +24% y, por último, una señal en largo que se produzco a partir del mes de FEB14 y que ha llevado a revalorizarse, hasta la fecha mostrada, un +5% al activo.

La Figura 2 muestra un ejemplo de lo que entenderíamos como una señal de entrada inminente en corto o estrategia bajista. 

Nuevamente y, tal y como sucedió en el ejemplo alcista, se muestra el comportamiento del método, en escala semanal, en Gamesa (GAM.MC) durante los últimos años.

Prácticamente aprovechamos toda la tendencia bajista en los movimientos de acción y nos mantiene fuera en los movimientos correctivos o de reacción.

Desde que se desarrolla la tendencia bajista a mediados del ejercicio 2008, las señales en corto aportadas durante los periodos de SEP08 a MAY09, de OCT09 a DIC10 y de JUN11 a SEP12 aprovechan caídas en el precio de Gamesa del -61%, -63% y -76% respectivamente.

Además, nos mantiene fuera del activo en los periodos reactivos de ABR09 a OCT09, de DIC10 a JUN11 y por último, desde AGO13, momento en el que el activo superó al alza la base de la tendencia bajista de largo plazo aportando, inclusive, señal de entrada en largo que nos hubiera permitido entrar a favor de la nueva tendencia claramente definida.

2. Señales de Salidas:

Pero, si fácil es la señal de entrada mediante el método bajo estudio, más sencilla es todavía, si cabe, la señal de salida del mismo.

Cuantitativamente, cerraremos una posición en largo si la media exponencial de 5 periodos perfora a la baja la media móvil exponencial de 10 periodos y actuaríamos de manera inversa en estrategias cortas.

En este punto y, para optimizar las señales de salida, podría ser de utilidad el incorporar un margen de caída al cruce entre las medias exponenciales con el fin de evitar señales de salida en falso. Por ejemplo, podríamos aplicar medidas de volatilidad intrínseca del activo mediante ATRs o asignando un error de un 2% del corte entre las medias, por ejemplo.

Otras variantes del presente sistema aplican, como una variable de salida, que el oscilador RSI perfore a la baja el nivel de 50 en una estrategia larga –al contrario en una operativa en corto-, cerrando la estrategia con la primera señal que se efectúe, ya sea el cruce de las medias exponenciales o en el RSI.

3. Ineficiencias del Sistema:

No obstante, en las Figuras 1 y 2 hemos visto el comportamiento casi perfecto del método en dos activos cuya tendencia era perfecta pero, como todos sabemos, el mercado, por desgracia, no siempre se mueve en tendencias definidas, por tanto, ¿cómo se comporta nuestro método cuando existe ausencia total de tendencia?

La Figura 3 nos sirve como respuesta a la pregunta anteriormente planteada. No solamente éste sistema propuesto presenta dicha ineficiencia, por definición, cualquier sistema de naturaleza seguidora de tendencia se muestra ineficiente en mercados laterales o muy volátiles y, por ende, de mucho riesgo.

En la parte izquierda se aprecia como Mapfre (MAP.MC) mostró una zona de lateralidad durante el periodo comprendido entre NOV11 y MAR12, aportando señales en falso continuamente que minan nuestra confianza en el método aplicado, no obstante, a partir del mes de MAR12, la tendencia –en ésta ocasión, bajista- vuelve a aparecer aportando una nueva operativa con rendimientos que superan las pérdidas acumuladas por el movimiento no tendencial. Esta imagen nos explica muy visualmente lo importante que es respetar siempre a rajatabla un método porque, aunque falle en varias ocasiones consecutivas, la próxima señal puede ser la que vuelva a generar importantes rendimientos a nuestra cartera.

BackTesting:

1.Resultados del Sistema:

Antes de continuar, es necesario establecer que, el objetivo de análisis de BackTesting, como en cada número de la revista, atiende a una exposición a modo de ejemplo sobre una primera aproximación del mismo.

El método bajo estudio, aplicado exclusivamente al índice norteamericano S&P500 en escala diaria desde el día 1 de ENE de 1980 hasta el día 21 de FEB del 2014, nos devuelve una rentabilidad del +3,38% anual sin optimización de parámetros ni un Money Management ajustado, por lo que, dicho retorno anual, corresponde a una primera aproximación que se establece como base para que cada lector comience su propio estudio y análisis individual del mismo.

La Figura 5 muestra la evolución de las principales variables del método, como por ejemplo, la rentabilidad de un 115% durante los 34 años en los que se ha realizado el estudio en el pasado que se produce sin grandes movimientos bajistas que hagan creer en la inviabilidad del sistema a largo plazo.

Por otro lado, presenta un máximo DrawDown, del -26,89%, que significa la máxima caída del beneficio soportada por el sistema aplicado. Por lógica, cuanto mayor sea el ratio, mayor será la caída acumulada y, por tanto, más difícil para nuestro control psicológico será el mantenerlo operativo. No es lo mismo que un sistema haya perdido, durante el periodo de estudio un 5% como máximo en un determinado periodo que un 60%. 

Además, en relación con lo anteriormente comentado, se puede apreciar la evolución de la ganancia bruta que, prácticamente no tiene movimientos bruscos negativos, más bien, los movimientos bruscos se producen siempre con rentabilidades positivas.

Conclusión:

Hemos analizado un método de trading que nos permite rentabilizar las ondas inferiores de las tendencias previamente definida, sea cual sea su escala temporal.

La introducción de las medias móviles exponenciales, que otorgan mayor importancia a los últimos datos registrados, permite seguir las tendencias de rango inferior con mayor precisión, tanto en la entrada, como en la salida de las estrategias.

Por su parte, el oscilador clásico RSI nos permite entrar en activos que se encuentran en un proceso de aceleración y con margen de subida para poder captar el máximo potencial posible o, lo que es lo mismo, poder operar los movimientos de acción y reacción de una tendencia.

Igual de importante son las fases en las que el método se encuentra dentro del mercado como las fases que hemos evitado (ver Figuras 1,2 y 3) pues, si el sistema nos aporta señal de venta ante una tendencia perfectamente definida, es esencial entender que estemos ante un movimiento reactivo al movimiento predominante.

Tanto las medias móviles exponenciales como el oscilador clásico RSI permiten al participante de mercado poder beneficiarse de las potenciales señales aportadas por uno de los criterios filtradas por el segundo de los criterios, lo que en definitiva, aumenta la eficiencia de la estrategia y nos permite alcanzar un nivel de eficacia superior al que obtendríamos si utilizáramos únicamente un criterio. 

Para finalizar, es preciso recordar que, el método estudiado se ha presentado a modo de ejemplo y que, en ningún momento, constituye una recomendación para su aplicación en operativa real.

Cómo prevenir las recaídas: un tema olvidado en la psicología del trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

Un trader inteligente de SMB Capital se me acercó con una cuestión muy interesante. Cada mes crea una nueva meta en la que trabajar, pero, para su consternación, descubre que, una vez que pasa a una nueva meta, ¡resurge un problema anterior que en teoría ya había solucionado! Los psicólogos se refieren a esto como el problema de la recaída. Los viejos patrones de pensamiento, acción y sentimiento se convierten en hábitos arraigados. No sólo se aprenden, sino que se arraigan en nosotros en exceso. Es relativamente fácil cambiar un patrón de hábitos cuando ponemos toda nuestra atención en hacer las cosas de manera diferente. También es fácil volver a caer en ese patrón cuando nuestra atención se dirige a otra parte.

Este es un tema descuidado en la psicología del trading. Hablamos de hacer cambios, pero no tanto de mantener esos cambios.

Es desalentador hacer un cambio y sentir que estás progresando, solo para volver a caer en las viejas costumbres y volver a experimentar las consecuencias negativas. Pero la recaída es una parte intrínseca del proceso de cambio. Siempre recaeremos hasta que hayamos convertido nuestros nuevos patrones constructivos en patrones de hábitos positivos. Eso significa que tenemos que ensayar y ensayar y repetir y repetir nuestros cambios positivos día tras día hasta que se conviertan en parte automática y natural de nosotros. Si necesitamos reunir motivación y esfuerzo cada vez que queremos hacer las cosas de manera constructiva, nunca seremos capaces de dirigir nuestra fuerza de voluntad hacia nuevas metas.

Aquí es donde la resiliencia psicológica es importante. Cuando recaemos, queremos hacer acopio de nuestra determinación para cambiar y decir: “¡Así no terminará mi historia!” Si recaigo después de tres semanas de cambios positivos, eso es un progreso en comparación con recaer todas las semanas. La recaída es un desvío, no un fracaso. Si realmente estamos aprendiendo y creciendo, hacemos esfuerzos especiales para aprender de nuestras recaídas. Eso nos permite responder de manera diferente y constructiva a las situaciones que pueden haber desencadenado nuestras viejas costumbres.

Lo que le enfaticé al trader que me planteó esta cuestión es que nunca debes dejar de lado la Meta #1 cuando formulas la Meta #2. El cambio nunca es una línea recta. Siempre necesitamos estar trabajando en nuestros viejos patrones, incluso cuando abordamos los nuevos. Como enfatizo en The Daily Trading Coach, vencemos la recaída a través de la repetición.

Los mercados no pueden salvarte si tú no ahorras por Ben Carlson

Hasta finales de 2021 una cartera 60/40 de acciones y bonos estadounidenses había terminado el año con una caída de dos dígitos solo en 5 ocasiones en los últimos 94 años.

Con acciones y bonos cayendo alrededor de un 15% cada una en 2022 hasta ahora, parece que este año será la sexta vez en 95 años:

Si termináramos el año como están las cosas a día de hoy, sería el tercer peor año para una cartera 60/40 en casi 100 años.

Los únicos años en que bajó más que esto ocurrieron en la década de 1930. En 1931, una cartera 60/40 bajó un 27,3%. Luego, en 1937, una cartera diversificada cayó un 20,7%.

“No hay dónde esconderse” es un estribillo común este año.

Siempre he tenido la mentalidad de que los rendimientos a largo plazo son los únicos que importan. Cualquier cosa puede pasar en el corto plazo. La diversificación solo funciona para las personas pacientes.

También es comprensible por qué muchos inversores están frustrados con el desempeño de este año, especialmente los jubilados.

Puede ser aterrador si experimenta malos rendimientos en el momento equivocado.

The Wall Street Journal publicó una historia esta semana que detallaba las dificultades de una cartera 60/40 este año y cómo está afectando a los inversores que se jubilaron en los últimos años:

Eileen Pollock, una jubilada de 70 años que vive en Baltimore, ha visto caer el valor de su cartera, con una composición de aproximadamente 60-40, en cientos de miles de dólares. La exsecretaria jurídica había acumulado más de un millón de dólares en sus cuentas de jubilación. Para acumular sus ahorros, dejó Nueva York para vivir en una ciudad menos costosa y se saltó las vacaciones durante muchos años.

“Un millón de dólares parece mucho dinero, pero me di cuenta de que no lo es”, dijo. “Vi que mi dinero desaparecía pieza por pieza”.

Este año ha sido terrible para una combinación diversificada de acciones y bonos, pero si nos alejamos, los rendimientos de este año se apagaron para una cartera 60/40.

En los años 3, 5 y 10 que terminaron en 2021, una cartera 60/40 de acciones y bonos estadounidenses aumentó un 63 %, 81 % y 184 %, respectivamente.

Incluso si incluimos la pérdida del 15% de este año en el 60/40, los últimos 10 años han dado a los inversores un 8% anual en esta estrategia.

Lo bueno ha superado con creces lo malo, que es lo que suele funcionar en los mercados financieros.

Los años malos no son divertidos, pero las buenas décadas tienden a compensarlo con creces.

Perder una gran parte de los ahorros de toda su vida nunca es un buen momento, pero los inversores deben darse cuenta de que los valores de sus carteras no serían tan altos en primer lugar si no fuera por el mercado alcista que condujo a estos tiempos difíciles.

También es cierto que no puede confiar en que los rendimientos de las inversiones tengan todo el peso en su plan financiero. A veces los mercados simplemente no cooperan.

Y los mercados financieros solo pueden llevarte hasta cierto punto.

The Journal describió un estudio que muestra que muchos jubilados tienen que reducir su nivel de vida en la jubilación porque no ahorraron lo suficiente:

Aproximadamente el 51% de los jubilados viven con menos de la mitad de sus ingresos anuales previos a la jubilación, según Goldman Sachs Asset Management, que este verano realizó una encuesta entre estadounidenses jubilados de entre 50 y 75 años. Casi la mitad de los encuestados se jubilaron anticipadamente por razones fuera de su control, incluida la mala salud, la pérdida de sus trabajos y la necesidad de cuidar a miembros de la familia. Solo el 7% de los encuestados dijeron que abandonaron la fuerza laboral porque lograron ahorrar suficiente dinero para la jubilación.

La mayoría de los estadounidenses dijeron que preferirían depender de fuentes de ingresos garantizadas, como el Seguro Social, para financiar su jubilación, no de los rendimientos de los mercados volátiles. Pero solo el 55% de los jubilados pueden hacerlo, descubrió la firma.

No importa qué tan alto o bajo sea el rendimiento de su inversión si no ahorra lo suficiente en primer lugar.

Sería mucho mejor si viviéramos en un mundo donde más personas tuvieran una pensión o un acceso más fácil a flujos de ingresos regulares durante la jubilación.

Desafortunadamente, la mayoría de nosotros estamos atrapados lidiando con los mercados financieros, la volatilidad y todo, para mejorar nuestro nivel de vida a largo plazo.

Pero lo importante que debe recordar es que no importa cómo invierta su dinero si no ahorra lo suficiente en primer lugar.

Los mercados financieros no pueden salvarte si tú no ahorras.

Estados Unidos ya es exportador neto de combustibles fósiles por Ed Yardeni

Los activistas climáticos creen que si los gobiernos impusieran regulaciones que limitaran la producción de combustibles fósiles, los precios de los combustibles fósiles aumentarían, fomentando un mayor uso de fuentes de energía renovable. Sin embargo, aún se necesitaría el apoyo del gobierno para que las fuentes renovables sean competitivas en costos. Esa realidad, combinada con los movimientos geopolíticos, ha hecho que la transición de los combustibles fósiles a los renovables sea mucho menos fluida de lo que habían supuesto los activistas climáticos.

Aquí en los EE. UU., a pesar del compromiso de la administración Biden con la transición, la industria de los combustibles fósiles ha mantenido a los Estados Unidos no solo energéticamente independientes sino también exportando más combustible a sus aliados en Europa, quienes han estado luchando para reemplazar sus importaciones de combustibles fósiles rusos debido a la guerra de Ucrania.

Considera lo siguiente:

(1) Producción de petróleo de EE.UU. La producción del campo de petróleo crudo de EE. UU. fue de 12,0 millones de barriles por día (mbd) durante septiembre, aún por debajo del récord de 13,0 mbd durante noviembre de 2019 (Fig. 21). Sin embargo, la producción de líquidos de gas natural aumentó a 6.0mbd durante septiembre. Ha tenido una tendencia al alza desde 2008, cuando era aproximadamente un tercio. Mientras tanto, la producción de biocombustibles más las ganancias de procesamiento se han mantenido estables en torno a los 2,1 mbd. Si se suman todos juntos, la producción de petróleo de EE. UU. fue de 20,2 mbd durante septiembre, igualando casi el récord previo a la pandemia.

Los datos semanales muestran que durante la semana del 11 de noviembre, EE. UU. tuvo importaciones netas de -1,9 mbd, mientras que el suministro de productos derivados del petróleo (que en realidad es una medida del uso) fue de 20,9 mbd (Fig. 22). Esto implica que la producción de petróleo de EE. UU. aumentó a un récord de 22,7 mbd durante la última semana.

Estados Unidos se convirtió por primera vez en un exportador neto de petróleo a finales de 2019.

(2) Producción de gas natural de EE.UU. EE. UU. se convirtió en exportador neto de gas natural por primera vez durante octubre de 2017 (Fig. 23 y Fig. 24).

Antes de la guerra de Ucrania, Rusia suministraba hasta el 40 % del gas de Europa. Los proveedores estadounidenses de gas natural licuado, que suelen tener contratos más flexibles que los de otros países, han respondido rápidamente a las necesidades de Europa. Este año, los envíos a Europa desde EE. UU. se han más que duplicado. “El precio de un cargamento de GNL, que podría haberse vendido por $20 millones hace dos años, se disparó a quizás $200 millones el verano pasado, y ahora es aproximadamente la mitad, con el invierno acercándose rápidamente”, según un informe del NYT del 16 de noviembre.

La historia señala: “Ahora, alrededor de 40 camiones cisterna con gas enfriado por valor de miles de millones han estado esperando frente a las costas de Europa y Asia, anticipando que si esperan hasta que el clima se vuelva más frío antes de descargar su combustible, se les pagará precios más altos”.

Los europeos deberían dar las gracias a los estadounidenses por producir mucho gas natural.

Simulaciones de Montecarlo alternativas por Andrés A. García

• Nadie cuestiona que las simulaciones de Montecarlo son una excelente herramienta para determinar los riesgos y expectativas de beneficio de cualquier producto financiero que disponga de series históricas. Sin embargo, no todos los métodos de simulación son adecuados para cualquier producto ni ofrecen respuesta a las mismas cuestiones clave.
• Artículo publicado en Hispatrading 38.

En el presente artículo analizaremos el alcance y limitaciones de tres principales enfoques a la hora de realizar este tipo de simulaciones: 

• Aleatorizar la secuencia de operaciones. 
• Añadir ruido a las reglas del modelo.
• Añadir ruido a las cotizaciones históricas.

Dicho de manera sencilla y sin adentrarnos en formulaciones matemáticas, una simulación de Montecarlo aplicada al trading no es más que un método de cómputo intensivo basado en generar un conjunto de datos alternativos que permiten estudiar las propiedades estadísticas de un sistema, modelo o proceso. 

MÉTODO I: ALEATORIZAR LA SECUENCIA DE OPERACIONES

En Estadística se denomina muestreo de Montecarlo  al procedimiento para obtener un conjunto de muestras aleatorias tomando como base una función de distribución dada. De este modo, los simuladores más simples permiten trazar los recorridos alternativos de una serie de operaciones partiendo de sus estadísticas básicas.

Por ejemplo, dado el sistema A con:

Resultados 

Podemos simular los recorridos de n curvas aleatorias a partir de algún modelo de distribución. De este modo obtenemos el cono de rendimientos máximos y mínimos teóricos para un número dado de operaciones o intervalos temporales. El resultado sería similar al de la imagen inferior, siendo la curva roja superpuesta la serie original de la que proceden las estadísticas. 

   Sin embargo, aunque este procedimiento permite obtener resultados notablemente precisos si se utiliza bien, la mayoría de los algoritmos implementados en plataformas de trading realizan las simulaciones permutando una o varias secuencias históricas de operaciones que se toman como modelo. 

Diversas aplicaciones utilizan el método del muestreo aleatorio con reposición (PCR), lo que implica que cada operación puede aparecer más de una vez en cada serie sintética generada. Esto da lugar a un gráfico en el que todas las curvas salen del mismo punto (capital inicial) y terminan en puntos distintos (beneficio acumulado): 

Otras aplicaciones emplean el método de las permutaciones sin repetición (PSR), en el que cada operación de la serie original solo se emplea una vez en cada serie sintética. Las curvas de este tipo tienen un punto de origen y un punto de llegada común y realizan entre ambos un recorrido aleatorio que depende únicamente del orden que ocupa cada operación en las series generadas. Su gráfico característico es:

Ambos métodos permiten inferir numerosas propiedades del sistema o portfolio analizados, como el mayor drawdown, el capital necesario para operarlo y otras muchas propiedades estadísticas. Siendo su principal diferencia que el muestreo con reposición posibilita además  hacer proyecciones sobre expectativas de beneficio en diferentes períodos determinados por la longitud de las series sintéticas a simular. Sin embargo, el muestreo sin reposición, aunque no permite realizar proyecciones debido a que el tamaño de las series es el mismo que la original,  se considera más preciso para el cálculo de riesgos ya que cada serie sintética conserva las propiedades que la distribución histórica de operaciones.  

Estos son los dos métodos más empleados por el software de simulación implementado en numerosas plataformas de trading y análisis financiero. 

Adicionalmente, algunas aplicaciones, como AmiBroker, incorporan el método de añadir ruido a la secuencia de operaciones. Este método genera, operación por operación, pequeños cambios aleatorios para construir el conjunto de las n series sintéticas. Se trata de un abordamiento bastante controvertido ya que pequeños cambios apenas generan diversidad (aunque su efecto acumulativo en series largas puede ser grande) y los cambios de mayor amplitud pueden alterar drásticamente las propiedades de la serie original, por lo que acabaríamos con una simulación que poco tiene que ver con el modelo histórico. Independientemente de esto, la amplitud de los cambios no deja de ser otro hiperparámetro del modelo.  

Los modelos de Montecarlo basados en la secuencia de operaciones no están exentos de críticas. Emilio Tomasini y Urban Jaecke en su obra Trading Systems (2009) -sumamente recomendable pese al tiempo transcurrido para todos los que se inician en esta modalidad inversora- ya nos ponen en guardia sobre algunas limitaciones evidentes de estos modelos. La principal es que la validez de la simulación depende de la calidad de los datos históricos empleados. Si los datos proceden de estrategias sobreoptimizadas, poco o nada nos dirá el método de Montecarlo sobe los riesgos ocultos de una estrategia. Tampoco tiene cada que hacer el método de Montecarlo con los cambios de marcoépoca. La mayoría de las estrategias se rompen porque sus reglas son incapaces de responder a cambios en la dinámica de los mercados que no estaban contemplados en las fases de diseño y entrenamiento. Estos cambios pueden ser bruscos o progresivos, cíclicos o completamente nuevos. En la medida en que la simulación se construye sobre una secuencia específica de operaciones, el hecho de permutar miles de veces dicha secuencia no sirve para construir escenarios alternativos que contemplen dichos cambios.    

Abundando más en el tema, Michael Harris en su artículo: “Fooled By Monte Carlo Simulation” (Mayo-2017), menciona ocho situaciones en las que las simulaciones de Montecarlo basadas en aleatorizar una secuencia de operaciones pueden producir resultados erróneos:

1.- Cuando la estrategia está sobreoptimizada y/o el porcentaje de aciertos es demasiado alto.

2.- Simetría forzada o sistemas basados en la reversión de posiciones largas-cortas.

3.- Sistemas tipo Long-Term de baja cadencia.

4.- Dependencia positiva-negativa entre operaciones.

5.- Cuando la operativa toma como input la curva del equity del propio sistema.

6.- Cuando la estrategia implementa algoritmos de position sizing. 

7.- Series de operaciones demasiado largas.

8.- Estrategias desarrolladas por data-mining. 

Ciertamente, todos estos factores empeoran o invalidan los resultados de una simulación, siendo los más común trabajar con series sobreoptimizadas y no haber tenido en cuenta la dependencia entre operaciones. Puede tratarse de una dependencia unidimensional o bidimensional, aunque normalmente en el trading estas dependencias se deben a la proximidad temporal entre operaciones. Si no estamos completamente convencidos de la independencia entre operaciones (como de hecho ocurre en la mayoría de estrategias), podemos aplicar algún test de contraste para detectar las dependencias; por ejemplo test basados en las rachas o el test de Ljung-Box.  

Las series demasiado largas, en mi opinión, no suponen mayor problema siempre y cuando el análisis se haga en dos etapas: En la primera realizamos una simulación rápida (con 500 muestras y un IC = 95% será más que suficiente) para determinar el DD máximo en una primera aproximación y calcular a partir de él el capital necesario para operar las estrategia. Hecho esto, realizamos una segunda simulación con el nivel de precisión requerido. 

Las demás situaciones mencionadas por Harris son evidentes y no nos detendremos en ellas. Sin embargo, me llama mucho la atención que este autor no haya puesto el dedo en la llaga sobre los dos verdaderos problemas de las simulaciones basadas en randomizar una única secuencia de operaciones:

1.- Son simulaciones “mono-hilo”.– Una serie de datos históricos describe un único escenario, un recorrido posible de entre las múltiples configuraciones que puede adoptar el binomio sistema-mercado.  Al reordenar aleatoriamente las operaciones lo único que obtenemos son variantes de ese escenario único: Las medias y las desviaciones serán las mismas, y los puntos de salida y llegada también. Otros elementos importantes en el análisis de una estrategia, como los tamaños de la peor y mejor operación o el porcentaje de aciertos, tampoco sufrirán modificación alguna. 

2.- Se destruyen las marcas temporales.– Muchas veces las operaciones ganadoras y perdedoras se acomodan a una pauta temporal. Por ejemplo, años de escasa volatilidad con rendimiento nulo o negativo son seguidos por años más volátiles y con fuerte sesgo tendencial en los que se obtienen beneficios extraordinarios. No digamos si además la estrategia saca partido de determinados procesos estacionales. Toda esta información se pierde inevitablemente al randomizar la secuencia de operaciones.  

MÉTODO II: AÑADIR RUIDO A LAS REGLAS DEL MODELO

Hay dos formas de hacerlo; modificando las reglas mismas o modificando los valores paramétricos. Por ejemplo, si una regla es:

SMA(200)[0] > Close[0]

Podemos introducir modificaciones cambiando el tipo de media (EMA, DEMA, TEMA, HMA, KAMA, etc.) o el punto de la barra a rebasar (Open, High, Median, Typical) y también alterando ligeramente sus valores de referencia (180, 190, 210, 220) o la barra en la que se verifica la condición (0, 1, 2). Si se trata de filtros, como por ejemplo de volatilidad, tendencia, momento o volumen) se puede introducir ruido eligiendo indicadores distintos pertenecientes a la misma familia. En algunas plataformas de Machine Learning esto puede hacerse con suma facilidad eligiendo un rango de indicadores, operadores y tipos de órdenes consecuentes con una lógica de base. Aunque aquí la dificultad radica en determinar si estas modificaciones son menores o estamos alterando la propia lógica. 

Una manera más sencilla de añadir ruido a las reglas del sistema es modificando los valores paramétricos en un rango específico. El procedimiento idóneo para esto es el que yo denomino RPR (Robust Parameter Randomiztion), variante del SPR de Dave Walton; “Know Your System! – Turning Data Mining from Bias to Benefit through System Parameter Permutation” (NAAIM, Feb. 2014) que consiste en extraer muestras “n” aleatorias del conjunto “m” de combinaciones paramétricas del sistema. Dichas combinaciones están acotadas a las horquillas de valores máximos y mínimos de cada  parámetro que se determinan durante el proceso de construcción. 

Los elementos clave del modelo RPR son:

1.- Preparación del modelo de simulación: Estático o dinámico, tamaño del histórico, time frame, número de activos, hiperparámetros del modelo.

2.- Determinación del espacio de búsqueda: Definir el universo de combinaciones posibles y elegir un número de muestras aleatorias para un nivel de precisión dado.

3.- Ratios diana o función objetivo: Criterios empleados para ordenar en un ranking las curvas de beneficios y resultados procedentes de cada combinación paramétrica.

4.- Filtros de aceptación y rechazo: Permiten descartar automáticamente las combinaciones paramétricas improductivas: No hay operaciones, demasiadas operaciones ambiguas (por ej. entrar y salir en la misma barra), períodos demasiado largos sin operar, posiciones huérfanas (que no se cierran nunca o están demasiado tiempo en el mercado), demasiadas posiciones abiertas, etc.

5.- Análisis de resultados:  Distribución del Net Profit, DDm y BMO. R/R globales y por períodos. Estudio de las curvas del beneficio y sus métricas específicas agrupadas por percentiles.  

6.- Análisis dinámico (Si procede): Requiere dividir el histórico en varios subperíodos y realizar simulaciones múltiples. Es bueno para estudiar la sensibilidad de las métricas R/R en distintas configuraciones de los mercados o marcoépocas y su evolución en el tiempo. Este tipo de análisis también permite hacer ajustes periódicos en las horquillas paramétricas en caso de que algunos valores óptimos se sitúen en los extremos de los rangos establecidos.       

7.- Criterios de ruptura: Determinación de los criterios de ruptura del sistema basada en los resultados del análisis multi-hilo. Normalmente los criterios se basan en la superación del DD de Montecarlo, reducción de la esperanza matemática o BMO y discrepancias en la distribución de operaciones observada y la teórica, empleando alguna prueba de contraste de hipótesis como el estadístico X² de Pearson.

Pongamos un ejemplo: 

Tomemos un sencillo sistema intradiario que opera a favor de la tendencia y tiene los siguientes parámetros, valores de salto y horquillas de máximos y mínimos determinados en la fase de diseño:

Ejemplo de sistema intradiario 

Como vemos, el número de combinaciones posibles es enorme y hace inviable un procedimiento exhaustivo de optimización. Por tanto, iniciamos un proceso de Montecarlo consistente en extraer n muestras aleatorias representativas del conjunto de la población.

Supongamos que tomamos como referencia del modelo la esperanza matemática o BMO y queremos un nivel de precisión de $0,5 para un nivel de confianza del 95% (z=1,96). 

El primer paso será realizar una simulación a pequeña escala que no nos lleve demasiado tiempo (por ej. 300-500 iteraciones) para aproximar la desviación de resultados: 

Obtenemos μ =$41,97 y   σ = $8,05 

Resolvemos la ecuación:

Así que redondeamos la simulación a 1.000 iteraciones. 

Para implementar el proceso aleatorio en una plataforma de trading tenemos dos opciones:

1. Introducir variables aleatorias en las reglas. Por ejemplo  crenado en C# series aleatorias:

private Random rand = new Random();

Para luego introducirlas en los parámetros como:

rand.Next(x,y). Donde x, y son los valores máximos y mínimos.

2. Si queremos evitar el inconveniente de hacer numerosas modificaciones en el código, podemos utilizar el optimizador genético poniendo el valor 1 para el número de generaciones y 1.000 para el tamaño de la población. Por ejemplo, en NinjaTrader:

De este modo, el algoritmo genético creará una población aleatoria de 1.000 elementos y el optimizador irá generando secuencialmente los resultados de cada combinación paramétrica. Luego no tenemos más que exportarlos a Excel para realizar nuestro análisis.

En las imágenes inferiores mostramos los gráficos de distribución del BMO, Net Profit y DDm:  

Como podemos ver el DD de Montecarlo oscila entre un máximo de -$20.884, al que no prestamos atención por tratarse de una configuración paramétrica de caso único y unos valores CDaR (Conditional Drawdown at Risk) de -$13.146 y -$14.960 para unos niveles de confianza del 95% y 99% respectivamente.

En la distribución del BMO el valor relevante es la mediana ($41,4) que nos servirá para determinar configuraciones de la estrategia sobreoptimizadas (por encima) e infraoptimizadas (por debajo). También interesa saber si en el marco histórico analizado existen combinaciones paramétricas con esperanza matemática negativa  y cuántas. En este caso vemos que el valor mínimo de la simulación es de $13,20. Por tanto, no hay curvas con rendimiento negativo en esta simulación, si bien veremos una enorme dispersión de resultados.

Nuestro siguiente paso es construir la tabla de percentiles para BMO y DDm: 

Los percentiles más altos de la tabla > 85% corresponden a un rendimiento extraordinario que pocas veces veremos en operativa real, mientras que el régimen normal de funcionamiento se sitúa en una ancha banda por encima (50%-80%) y por debajo (30%-50%) de la mediana. Los percentiles (5%-25%) evidencian un comportamiento pobre, que de no superarse en el tiempo, nos situarían en la zona de alarma. El rebasamiento de percentiles inferiores tiene dos lecturas:

• Estancamiento: Cuando el BMO se sitúa en los niveles más bajos por largos periodos pero el DDm. pero el DDm no alcanza niveles preocupantes. Si se prolonga por periodos inusualmente largos, podemos considerar la ruptura del sistema.

• Pérdidas inasumibles: El rebasamiento del DD de Montecarlo o CDaR al 95% certificaría la ruptura de la estrategia obligándonos a detener la operativa.  

El enfoque dinámico de este modelo tiene la ventaja de permitirnos rastrear en el tiempo las variaciones en la distribución del Net Profit, BMO y DDm y otros ratios clave. Con este tipo de análisis podremos estudiar tres cuestiones de capital importancia:

• Sensibilidad de la lógica del sistema a los diferentes regímenes del mercado: Alta o baja volatilidad y estructura alcista o bajista de fondo. 
• Efecto “Cisne Negro”: Comportamiento del sistema en situaciones extremas de los mercados. Por ejemplo, la crisis de 2008.  
• Deterioro progresivo: Desgaste acumulativo de la estrategia desde la fase de diseño en adelante. 

En el siguiente gráfico podemos ver una simulación dinámica (1.000 iteraciones x período) del BMO y DDm en intervalos temporales de 2 años: 

Como podemos observar ambos ratios experimentan considerables fluctuaciones en sus valores máximos y mínimos, lo que evidencia una alta sensibilidad de la estrategia a los cambios de marcoépoca. Particularmente, a las variaciones en la volatilidad media del mercado. Por lo que respecta al DDm, observamos un pico en el bienio 2016-17 lo suficientemente acusado como para ponernos en guardia ante posibles riesgos ocultos de la estrategia. Si bien el resto de los periodos son bastante estables considerando tanto la mediana como el CDaR.

Otro estudio interesante que nos permite el enfoque dinámico es la evolución de los valores paramétricos de referencia en los distintos períodos. Normalmente cuando se realiza una situación tipo  Walk-Forward se entrena el sistema en distintas regiones in-sample (IS) y se aplican las mejores combinaciones paramétricas de cada período de entrenamiento  a las regiones out-sample (OS), normalmente contiguas. Realmente no hay ningún motivo para elegir los mejores valores obtenidos en el IS como valores idóneos para el OS, salvo la creencia – por cierto bastante acrítica– en el Principio de Estabilidad: “Lo que mejor ha funcionado antes es lo que más probabilidades tiene de seguir funcionando en un horizonte inmediato”. 

En realidad podríamos razonar a la inversa y pensar que estas combinaciones idóneas para el IS, darán lugar en el OS a una progresiva, e incluso súbita, reducción del rendimiento, debido al fenómeno de la sobreoptimización. Lo cual no habría ocurrido si se utilizan combinaciones próximas a la mediana del “análisis multi-hilo” o incluso cualquier combinación elegida al azar dentro de la zona robusta.   

Precisamente para analizar la variabilidad paramétrica en el tiempo nos resultará de enorme utilidad este enfoque dinámico. En el gráfico inferior la evolución de los valores de máximo, mínimo rendimiento y próximos a la mediana de algunos parámetros clave: 

Como muestran estos gráficos, los parámetros de máximo y mínimo rendimiento fluctúan enormemente entre períodos, por lo que no hay ninguna garantía de que los mejores de un intervalo temporal sean también los mejores en intervalos contiguos. Esto es así debido a la propia dinámica de los mercados en los que los cambios de régimen se suceden de manera imprevisible.  

El método RPR, en su versión dinámica, permite ir más allá de una mera simulación de Montecarlo y realizar otros tipos de análisis como stress tests o pruebas de resistencia para identificar fallos en las reglas, errores en la determinación de las zonas robustas o el desgaste progresivo de la lógica con independencia de una configuración paramétrica dada.

 Esto último es lo que mostramos en el siguiente gráfico:   

Podemos caracterizar el desgaste de fondo como la regresión lineal de la mediana del Net Profit obtenido en cada una de las 6 simulaciones RPR.  Pese a que las combinaciones paramétricas de máximo rendimiento muestran un repunte en 2018, la pendiente de la mediana es negativa lo que evidencia una progresiva pérdida de sensibilidad de la lógica de base con independencia de los parámetros. 

En el próximo artículo seguiremos hablando de algunos aspectos importantes.

Los mejores patrones de price action [Parte 10]: Imanes (soportes y resistencias) por Al Brooks

El patrón final en mis 10 mejores patrones de trading de price action es más un concepto que un setup o patrón. El mercado siempre está testeando zonas, ya que trata de establecer un rango de precios. Por lo general, no puede saber si ha subido o bajado lo suficiente hasta que llega demasiado lejos.

El soporte es cualquier precio por debajo del mercado donde los compradores pueden entrar, ya que los alcistas compran para crear nuevos largos o los bajistas compran para obtener ganancias. La resistencia es cualquier precio por encima del mercado donde los alcistas pueden obtener ganancias en posiciones largas y los bajistas en posiciones cortas.

Los imanes comunes incluyen la parte superior e inferior de los rangos de negociación, los máximos y mínimos anteriores, las líneas de tendencia, los canales, las proyecciones de movimientos medidos y las medias móviles. Las computadoras controlan el mercado, y todo soporte y resistencia se basa en cosas que los programas de computadora pueden calcular. El resultado es que el mercado a menudo se acelera cerca del objetivo una vez que un número considerable de algoritmos cree que se alcanzará el objetivo.

Sistema de trading con entrada al azar por Peter Davies

Hay un famoso libro de trading que ‘prueba’ que puede entrar al mercado con una entrada aleatoria y aun así ganar dinero. ¿Es verdad esto? Hay algunas lecciones importantes que aprender cuando echamos un vistazo más profundo a este tema.

La estrategia de trading era simple:

1 – Entre al mercado al azar

2 – Utilice un stop loss dinámico para salir de la operación

Obviamente los autores en realidad no operaron el sistema, solo mostraron cómo habría funcionado en varios mercados durante un período de 10 años. En ese período, el sistema obtuvo ganancias.

Entonces, ¿podemos dejar de aprender más sobre trading, usar estas 2 reglas y retirarnos a una isla en algún lugar?

Probablemente no.

Pensemos en lo que hace esta estrategia. Primero, entramos en el mercado. No importa si vamos largos o cortos. Tenemos una orden de stop loss móvil que seguirá al mercado si se mueve en la dirección de la operación y se quedará donde está si el mercado se mueve en nuestra contra.

Si el mercado está en tendencia, las operaciones de entrada aleatoria que están en contra del mercado se cerrarán rápidamente. Por otro lado, el trailing stop asegurará que las operaciones de entrada aleatoria que van con el mercado sigan la tendencia. Entonces, por supuesto, los trades ganadores serán más grandes que los perdedores. De ahí viene la ganancia.

¿Entonces, cuál es el problema?

Bueno, el problema es que este no es un sistema rentable, y en realidad no es un sistema completamente aleatorio. Es un sistema de seguimiento de tendencias. Obtiene ganancias cuando el mercado está en tendencia y pierde dinero cuando el mercado no está en tendencia. En el libro, el back-test mostró mercados predominantemente en tendencia.

¿No estás de acuerdo? Hay estrategias de opciones que hacen lo mismo. El “Long Straddle” es una estrategia en la que compra una opción de compra y una opción de venta con el mismo precio de ejercicio. Efectivamente, estás diciendo “Sé que se va a mover, pero no sé en qué dirección”. No es una entrada aleatoria, es una ‘predicción’ de que la volatilidad aumentará. No hay nada aleatorio en eso. El sistema descrito en el libro está haciendo lo mismo. Si el mercado entrara en modo de rango como lo hizo durante la mayor parte de 2016, su sistema de entrada aleatoria perdería.

¿Y qué?

Hay algunas lecciones que aprender de esto. Primero, el hecho es que es su estrategia general la que lo hace rentable (o no). Las decisiones que tome para entrar al mercado pueden no ser el elemento más importante.

Las razones por las que una estrategia genera o pierde dinero pueden no ser obvias. En este caso, tuvimos 2 autores que escribieron un capítulo en un libro “demostrando que se podía hacer trading al azar”. De hecho, acababan de demostrar que se podía seguir una tendencia. Démosle a los autores el beneficio de la duda y supongamos que no estaban tratando de engañar a la gente. Efectivamente se engañaron a sí mismos. Estaban tan concentrados en que la entrada fuera aleatoria que no se dieron cuenta de que la salida lo convertía en un sistema de seguimiento de tendencias.

Por supuesto, el capítulo no mencionó nada sobre el seguimiento de tendencias. La parte más importante de cualquier sistema de seguimiento de tendencias es cómo saber si el mercado ESTÁ en tendencia. Sin eso, un sistema de seguimiento de tendencias fallará (a menos que, como los autores, tenga la suerte de probar solo en mercados de tendencia).

Jugando con numeros

Si tiene acceso a cualquier software que pueda hacer back test, encontrará que si entra al azar con un stop loss de 9 ticks y un objetivo de 1 tick, dará como resultado una increíble tasa de ganancia del 90%. Sin embargo, el problema es que, incluso con la tasa de ganancias del 90 %, no ganarías dinero. No hay ventaja en el sistema. Cuando tu stop está a 9 ticks de distancia y tu objetivo a 1 tick de distancia, solo eso hará que alcances tu objetivo con mucha más frecuencia. Ganará más operaciones de las que pierda, pero el sistema se romperá incluso antes de los diferenciales/comisiones.

Esto es algo importante a tener en cuenta. Si juega demasiado con sus stops/objetivos, introduciendo aleatoriamente diferentes números para mejorar su estrategia, corre el riesgo de echar a perder su ventaja. Por ejemplo, supongamos que operamos con una estrategia que busca operadores atrapados en futuros de crudo, algo que normalmente nos dará un rebote de 10 a 20 ticks. Luego diga que su backtesting encontró que un objetivo de 10 ticks y un stop loss de 200 ticks le dieron los mejores resultados. Lo que tendría son algunas operaciones que dieron en el blanco debido a los traders atrapados y algunas operaciones que dieron en el blanco porque aunque la trampa falló, el objetivo está mucho más cerca que el stop. Te quedas con algo bastante aleatorio y que no funcionará bien en un mercado en vivo.

Matiz

La aleatoriedad no se trata solo de hacer trading al azar. Cualquier señal de entrada tendrá un alcance finito. El rebote de 10 ticks que vemos cuando atrapamos a los operadores en los futuros de crudo ocurrirá en minutos y terminará después de que el mercado se haya movido entre 10 y 20 ticks. Si todavía estamos en esa operación 3 días después, entonces ya no estamos negociando la reacción a esos traders atrapados. Estamos en el mercado porque siguió moviéndose, no porque nuestro análisis nos dijera que seguiría moviéndose. En otras palabras, es aleatorio.

Luego, hay momentos en los que ‘sentimos’ que estamos operando al azar porque la gente piensa que una estrategia de trading se trata únicamente de la entrada. Sin embargo, lo que haga después de la entrada es una parte tan importante de la estrategia como la entrada misma y dictará bajo qué circunstancias gana y no gana dinero.

El trading puede ser aleatorio cuando crees que no lo es y viceversa. Algo a tener en cuenta la próxima vez que grites “¡Eureka!”.

Operativa con el oscilador MACD combinando diferentes timeframes por José Antonio González

• Explicamos una metodología para la operativa con el oscilador MACD, combinando dos marcos temporales, uno semanal para tener una perspectiva del precio y otro diario para optimizar los puntos de entrada.
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine nº48.

Una de las preguntas más recurrentes que recibo, cuando se trata con osciladores de precios, es qué hacer o cómo actuar cuando la evolución de un mismo oscilador presenta lecturas aparentemente contradictorias en diferentes marcos temporales. Es un punto que considero realmente interesante.

En líneas generales, lo aquí comentado lo podemos extrapolar a otros indicadores / osciladores de precios. No obstante, me van a permitir que nos centremos en la presente pieza en uno de mis osciladores favoritos, el oscilador Moving Average Convergence / Divergence, o más conocido como MACD.

No es el objetivo, de este artículo, conocer qué es o cómo se construye el oscilador, pues considero que, al tratarse de un oscilador clásico, la información al respecto es amplia, por lo que le recomiendo encarecidamente que, si no conoce en profundidad el MACD, acuda a una fuente fiable de información para nutrirse de dicho conocimiento antes de continuar las siguientes líneas. 

Quiero centrarme, por ende, en las diferentes casuísticas que podemos encontrarnos cuando, efectivamente, las lecturas proporcionadas por el MACD son, insisto, aparentemente, opuestas. Así que, sin más dilación, vamos a ir resolviendo algunas de las dudas más habituales cuando hablamos de osciladores en general y, del MACD en particular.

¿Es normal que un mismo indicador / oscilador presente diferentes lecturas en distintos marcos temporales o timeframes?

Claro que sí. Si aplicamos un MACD, con una configuración de medias clásica de 12 y 26 periodos para las medias móviles exponenciales (EMAs por sus siglas en inglés) y de una de 9 periodos para el trigger, sobre un gráfico de precios en escala temporal o timeframe diario como, por ejemplo, el índice DAX 30 de Alemania, y además aplicamos el mismo oscilador MACD, con la misma configuración, pero sobre el DAX 30 en timeframe semanal, sus lecturas son distintas, y no por ello existe error alguno.

La explicación a dicho fenómeno reside en la agrupación de los datos. Si bien el oscilador y su configuración es la misma, así como el precio sobre el que se aplican, la diferencia reside en la escala temporal de ambos gráficos. Para el primero, el MACD se calcula sobre medias móviles exponenciales o EMAs de 12 y 26 sesiones o días, mientras que en el segundo, esos mismos periodos corresponden a 12 y 26 semanas. Mismos datos, pero diferente resultado. 

Como habrá podido imaginar, esto sucede para todo marco temporal a nuestra disposición, desde mensual, hasta gráfico de minutos, porque la agrupación de datos en cada uno de ellos es distinta. Por otro lado, cuanto menor es el marco temporal, obtenemos un mayor número de cruces o señales de compra y venta, por tanto, su fiabilidad se reduce. De aquí que queramos combinar distintos marcos temporales, para intentar “alinear” las señales y aumentar la probabilidad de éxito.

¿Cuál es la mejor combinación de timeframes?

Depende de lo que estemos buscando o del tipo de inversor que seamos, no hay reglas escritas. Para un inversor de muy largo plazo, probablemente la combinación de escalas mensuales y semanales sea muy útil, dado que las señales de compra / venta son mucho más reducidas, gracias a que eliminan el ruido de mercado presente en el corto plazo. 

En la presente pieza abordaremos una combinación semanal / diario.El primer timeframe (semanal) nos permite tener perspectiva y el segundo timeframe (diario) nos permite optimizar más con el punto de entrada o salida o, dicho de otro modo más técnico, el timming, término éste último que podríamos traducir como el momento y/o punto de entrada o salida del mercado, una combinación ideal para un inversor tendencial de medio plazo.

Por su parte, un inversor de más corto plazo o intradiario quizá encuentre atractivo la combinación, por ejemplo, del MACD entre un gráfico diario y de 4 horas.

¿Cuáles son las reglas en la operativa con diferentes timeframes?

La idea que subyace a la aplicación de dos marcos temporales es la de filtrar las señales de compra o venta, es decir, intentar acumular una mayor probabilidad de éxito en las entradas y salidas. Antes de continuar, se debe aclarar que lo aquí expuesto es una manera de optimizar las señales de un oscilador en particular y que, por tanto, no debe ser considerado como un sistema o metodología de inversión por si sola, sino más bien como parte de una metodología de análisis y operativa en el que debemos tener en cuenta factores tan importantes como lecturas del precio y volumen, tendencias primarias y secundarias, patrones de cambio y/o continuidad, volatilidad, excesos, etc.

En base a lo anterior, comenzamos con el gráfico en escala semanal que, como acabamos de comentar, es el que nos permite tener una mayor perspectiva de la situación del precio y, esa perspectiva, es la que vamos a aprovechar para que nos sirva como filtro dado que nos aportará un menor número de señales de compra o venta, buscando el “fondo” del movimiento del precio.

De este modo, nos podemos encontrar una serie de situaciones o casos que, si logramos identificar, nos pueden servir de ayuda. Es decir, convertir lo que en principio parecen señales divergentes entre la escala semanal y diarias, en señales de entrada con mayor precisión desde un punto de vista teórico.

Caso 1: MACD semanal por encima de 0, por encima de su trigger y con sobrecompra:

Nos encontramos ante una situación de fortaleza o dominio claro de las compras. De hecho, es tal la fortaleza, que los excesos –sobrecompra- impactan de manera abultada en escala semanal. En este caso, la fortaleza y señales de compra activas invitan a estar largos, pero los excesos acumulados restan atractivo, desde un punto de vista teórico, al escenario técnico, por lo que se recomiendan entradas para trading o estrategias de menor duración, esto es, días o pocas semanas. Predisposición de compra para trading.

Caso 2: MACD semanal por encima de 0, por encima de su trigger y sin sobrecompra:

Es el escenario óptimo, dado que presenta fortaleza de fondo y sin excesos, por lo que desde un punto de vista teórico sigue existiendo potencial alcista o recorrido al alza en el precio de cotización del activo bajo estudio de cara a las próximas semanas / meses. Predisposición de compra.

Caso 3: MACD semanal por encima de 0, por debajo de su trigger y con sobrecompra:

Si nos encontramos ante esta situación, es una señal de alerta, dado que nos encontramos en una situación de excesos acumulados en marcos temporales más amplios, derivado de procesos alcistas duraderos en tiempo y forma. Sin embargo, un MACD por debajo de su trigger nos está aportando señal de venta, por lo que la probabilidad de corrección para purgar excesos es muy abultada. Predisposición de venta.

Caso 4: MACD semanal por encima de 0, por debajo de su trigger y sin sobrecompra:

En este último caso referido a un MACD semanal por encima de 0, nos encontramos en una fase de corrección que, de momento, no daña la estructura creciente de fondo, por lo que podemos mantener una actitud constructiva o, dicho de otro modo, considerar que la probabilidad de respetar la estructura creciente es el escenario a priorizar, pero al no tener un MACD por encima de su trigger, no podemos tener una predisposición alcista, por lo que debemos esperar a tener más información.

Caso 5: MACD semanal por debajo de 0, por debajo de su trigger y sin sobreventa:

Una situación similar a la del caso anterior, aunque la diferencia es que el MACD se establece por debajo de su banda neutral o cero. Las ventas ganan terreno y, al no disponer de un MACD por encima del trigger, esto es, tener activa una señal de compra, no podemos adoptar posiciones largas o de compra, por lo que debemos aplazar compras.

Caso 6: MACD semanal por debajo de 0, por debajo de su trigger y con sobreventa:

Es el caso totalmente opuesto al caso 1. La debilidad es máxima, por lo que no podemos posicionarnos en largo o comprando, porque no tenemos señales de compra activas, así que se pueden seguir estableciendo estrategias cortas o bajistas pero de poca duración o de trading, dado que el margen a mayores retrocesos, desde un punto de vista teórico, es más reducido conforme más negativas sean las lecturas del MACD. Predisposición de venta para trading.

Caso 7: MACD semanal por debajo de 0, por encima de su trigger y con sobreventa:

La debilidad sigue siendo clara pero la reacción de las compras permite la activación de señales de compra en escala semanal. Estamos ante una situación muy atractiva, puesto que el potencial es muy abultado dado el alto margen del MACD antes de alcanzar zonas opuestas o de sobrecompra y, a su vez, sigue existiendo la necesidad de purgar sobreventa. Si además de lo anterior, conjugamos soportes y divergencias alcistas o algún tipo de patrón o figura de cambio de tendencia, la señal adquiere mayor atractivo. Predisposición de compra fuerte.

Caso 8: MACD semanal por debajo de 0, por encima de su trigger y sin sobreventa:

Es el opuesto al caso 4. Aquí nos encontramos ante una situación en la que las compras luchan por seguir avanzando gradualmente. Los inversores con menor aversión al riesgo pueden tener una actitud constructiva gracias a un MACD por encima de su trigger, pero la estructura de medio plazo se encontrará más débil al situarse el MACD por debajo de cero. Predisposición de compra.

¿Y qué hacemos con el marco temporal diario?

Al comienzo del último punto exponíamos que la escala semanal nos permitía tener acceso a una mayor perspectiva de medio plazo del activo bajo estudio y que, era el gráfico en escala temporal diario el que nos permitiría afinar los puntos de entrada y salida, de nuevo, de obligado comentario el tener que añadir una correcta lectura de precio y resto de indicadores / osciladores.

Las señales de compra en el MACD las tenemos cuando el histograma se vuelve positivo o, en caso de ausencia del mismo, cuando el MACD cruza al alza a su señal o trigger. Por tanto, en base a lo anterior y aplicando la tabla la Figura 2, adoptaremos posiciones largas o de compra cuando el MACD en diario registre un cruce al alza y el MACD en semanal tenga un MACD por encima de su señal o la predisposición sea de compra.

Como podemos ver en la Figura 11, identificamos las zonas en las que se activa la predisposición alcista, tal y como se ha comentado en la Figura 2. En el ejemplo hemos sombreado el área de predisposición alcista, comprendida entre finales de AGO06 y finales de FEB07, área en la que el MACD en escala semanal se configura como en el caso 2, esto es, el MACD por encima de cero, por encima de su señal o trigger, pero sin acumular excesos o sobrecompra.

De este modo, todas aquellas señales de compra que aporte el MACD en escala diaria, recuerden, aquella que nos permite afinar el punto de entrada, serán potenciales señales de compra mientras el MACD en escala semanal mantenga activas señales de compra o activa el área de predisposición alcista.

Figura 12.  Entradas con el MACD diario dentro del área de predisposición alcista de la Figura 11. Fuente: Visual Chart 6 y Elaboración propia.

En la Figura 12 se encuentra identificada el área de predisposición alcista que veíamos en escala semanal, pero desde un marco temporal diario. En dicha imagen, se anotan los puntos de entrada o de compra (flechas verdes) y de salida o venta (flechas rojas).

Finalmente, el MACD es un oscilador que trabaja muy bien en movimientos tendenciales del precio, por lo que en momentos en los que exista duda o aumente la volatilidad con amplios bandazos, las señales en escala diaria serán erráticas. De aquí la importancia de, como se ha comentado a lo largo de la presente pieza, no tomarlo como una metodología por sí misma, sino como parte de un análisis y/o metodología más amplia para la toma de posiciones en el mercado.

Cuándo dejar de operar un sistema de trading fallido por Kevin Davey

Es fácil saber cuándo empezar a seguir un sistema algorítmico de trading: comience a operar tan pronto como haya determinado que es la inversión adecuada para usted. Pero, ¿sabes cuándo dejarás de seguir ese nuevo sistema de trading?

Ya sea que esté siguiendo su propio sistema de de trading algorítmico (que puede ser o no una estrategia de trading automatizada ), o siguiendo señales, un boletín informativo o algún otro servicio, si no tiene un plan de salida para descontinuarlo, debería hacerlo.

¿Por qué?

Los estudios han demostrado que cuando las personas están bajo estrés, toman malas decisiones. Obviamente, si estuviera perdiendo dinero con sus sistemas, estaría estresado. En consecuencia, es posible que tenga una reacción instintiva ante las pérdidas, o puede esconder la cabeza en la arena y evitar tomar cualquier decisión. Ambos escenarios pueden ser peligrosos. Así, el momento en que estás perdiendo es un mal momento para determinar cuándo salir.

Idealmente, ya determinó cuándo dejar de operar cuando decidió operar con el sistema por primera vez. Si no, no es demasiado tarde. Simplemente determine las métricas que son más importantes para usted. Podrían incluir cosas como:

• Drawdown máximo: cuando el porcentaje de drawdown llega a cierto punto, abandonas.
• Trades perdedores consecutivos seguidos.
• Monto perdido en una semana/mes/año.
• Beneficio general después de X meses.
• El porcentaje general de ganancias cae por debajo del XX %.
• Ruptura significativa de su línea de tendencia de capital personal o media móvil de capital.
• Nuevos máximos o ruptura de otra métrica “positiva”.
• Cualquier cosa que se pueda medir y monitorear.

La condición exacta que seleccione probablemente no sea tan importante como escribirla y apegarse a ella. Esa es la clave. Tiene que ser sólida, definitiva y por escrito. Idealmente, también lo compartirá con su cónyuge o un amigo, ya que es más difícil retractarse cuando se hace pública la intención.

La mejor métrica es aquella con la que te sientas cómodo, una con el que puedas seguir.

Definitivamente, se preocupará menos por el rendimiento de su sistema de trading algorítmico si escribe y sigue su plan de salida, ¡ahora! 

Patrón turn around tuesday por Enrique Valdenebro

• Existen momentos de giro del mercado basados en estructuras de precios que cuando tienen lugar, la probabilidad de éxito es realmente alta. De eso trata el patrón Turn Around Tuesday (TAT), antiguo pero que aún continúa funcionando bien en muchos activos, incluído el S&P500.
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine 48.

El mercado fluctúa constantemente y para la mayoría de los traders es inestable e impredecible. La psicología humana no ha variado mucho en miles de años y reaccionamos con miedo o pánico en determinadas situaciones, como cuando los mercados caen abruptamente y se venden acciones de forma masiva.

El patrón Turn Around Tuesday aprovecha este tipo de situaciones de miedo y ventas masivas.

Giro al alza los martes que…

El lunes que el mercado haya cerrado en el 20% del rango inferior de los últimos tres días (incluyendo el del lunes). Existen múltiples variantes, pero la esencia del patrón radica en el hecho de que suele existir un rebote los martes después de un gran movimiento a la baja el lunes precedente y los días anteriores.

Una de las posibles explicaciones para ello es que los martes es el día perfecto para el cambio de sentimiento en el mercado. En mercados bajistas las empresas de inversión suelen cerrar posiciones los viernes para tomar beneficios y también para tener dinero disponible por posibles retiradas de dinero durante el fin de semana por parte de clientes. Sin embargo, los inversores particulares suelen llegar tarde y venden posiciones después del fin de semana: el lunes. Algo que las empresas de inversión tratan de aprovechar en la caída de los lunes para volver a tomar posiciones.

Cuando mejor suele funcionar el patrón es en mercados bajistas con alta volatilidad. Y cuanto mayor es la caída del lunes, la probabilidad de tener un rebote más fuerte el martes, es mayor.

Es cierto que es un patrón que funcionó muy bien sobre muchísimos activos durante mucho tiempo, ofreciendo rentabilidades muy interesantes, pero que desde los comienzos del nuevo siglo las rentabilidades han bajado, así como el número de activos sobre los que es rentable e interesante aún.

Aún así, existen multitud de activos sobre los que la estrategia continúa funcionando y puede ser aprovechada de muy diferentes maneras.

Cómo aprovechar este patrón

Lo primero de todo es localizar algún activo en el que funcione este patrón, y lleve haciéndolo durante mucho tiempo. Y luego tendríamos varias opciones:

1. Comprar el activo (acción, cfd, futuro) en la apertura del martes, siempre que se hayan cumplido los requisitos previos del patrón, y mantener la posición larga abierta durante todo el día o hasta el cierre del día siguiente (miércoles) para el caso de que sea históricamente mejor. Deberíamos aplicar un método del control del riesgo por si no funcionara el patrón en esa ocasión. Nunca arriesgar más de un pequeño % de nuestro capital por operación.
2. Comprar opciones Call o Call Spread. El paso del tiempo (theta) no nos va a afectar por el poco tiempo que vamos a estar en el mercado. El mayor riesgo de esta estrategia está en la caída brusca de la volatilidad. Tan sólo hacerla si la volatilidad no es elevada.
3. Vender opciones Put o Vertical Put Spread o Cuna Vendida, si la caída ha sido brusca, ya que normalmente la volatilidad decrece.

¿Qué busco en los candidatos de Market Wizards? por Jack Schwager

• Jack Schwager, autor de una de las sagas más leídas de todos los tiempos, Market Wizards, nos cuenta en exclusiva los ratios que analiza para elegir a sus candidatos a ser entrevistados en esta serie de libros que sirven como referencia, para todos los traders, a nivel internacional.
• Artículo publicado en Hispatrading 48.

En primer lugar si está disponible, siempre prefiero usar datos diarios en lugar de datos mensuales, ya que el hecho de que el número de puntos de datos sea 21 veces mayor hace que las estadísticas, basadas en datos diarios, sean mucho más confiables estadísticamente. 

Además, los datos diarios pueden revelar información significativa que está oculta por los datos mensuales. Por ejemplo, si una cuenta pierde un 10% en la primera mitad del mes y luego recupera un 11,2% en la segunda mitad del mes, esa reducción del 10% será invisible con los datos mensuales, pero completamente visible en los datos diarios. No hay lugar para esconderse con los datos diarios. También hay artificialidad inherente a los datos mensuales. Si en el ejemplo anterior, la pérdida del 10% se produjo en la segunda mitad de un mes y el rebote del 11,2% se produjo en la primera mitad del mes siguiente, la reducción sería visible en los datos mensuales. 

El hecho de que la misma acción del precio pueda resultar en estadísticas muy diferentes dependiendo de los días del calendario en que ocurrió ese movimiento de precios es una característica indeseable.

MIS ESTADÍSTICAS DE RENDIMIENTO PREFERIDAS

Gain to Pain Ratio: la suma de todos los rendimientos (diarios o mensuales, según los datos que se utilicen) dividida entre el valor absoluto de la suma de todos los rendimientos negativos. En esencia, el GPR muestra la relación entre los rendimientos netos y las pérdidas incurridas para obtener esos rendimientos.

Sortino Ratio/√2: el ratio de Sortino es una variación del ratio de Sharpe que utiliza solo la desviación a la baja para medir el riesgo en lugar de la desviación estándar, que se basa en todos los retornos. La razón para dividir por √2 se explica en la nota a continuación. Prefiero el ratio de Sortino al ratio de Sharpe porque solo penaliza la volatilidad a la baja, mientras que la medida de riesgo del ratio de Sharpe no distingue entre volatilidad al alza y a la baja.

Nota: Dado que el índice de Sortino tiene el mismo numerador que el índice de Sharpe, pero calcula el denominador en función de las desviaciones cuadradas de solo los rendimientos perdidos, en lugar de todos los rendimientos, estará sesgado para ser más alto que el índice de Sharpe, incluso para los operadores cuyos rendimientos están sesgados negativamente (es decir, las grandes pérdidas son mayores en magnitud absoluta que las grandes ganancias). Un error común es suponer que si el índice de Sortino es más alto que el índice de Sharpe, implica que los rendimientos están sesgados positivamente (es decir, las grandes ganancias son mayores en magnitud que las grandes pérdidas). Dado que la medida de pérdida en el índice de Sortino se basará en la suma de un número menor de desviaciones (es decir, solo las desviaciones de los rendimientos perdidos), el índice de Sortino será casi invariablemente más alto que el índice de Sharpe. Para poder comparar el ratio de Sortino con el ratio de Sharpe, multiplicamos la medida de riesgo de la proporción de Sortino por la raíz cuadrada de 2 (que es lo mismo que dividir el ratio de Sortino por la raíz cuadrada de 2). Multiplicar la medida de riesgo del índice de Sortino por la raíz cuadrada de 2 igualará las medidas de riesgo de los índices de Sharpe y Sortino cuando las desviaciones al alza y al alza sean iguales, lo que parece apropiado. La versión ajustada del ratio de Sortino permite comparaciones directas de los ratios de Sharpe y Sortino. En términos generales, un Sortino ajustado más alto implica que la distribución de los rendimientos está sesgada a la derecha (una mayor tendencia a grandes ganancias que a grandes pérdidas). Y, de manera similar, un ratio Sortino ajustado más bajo implica que los rendimientos están sesgados hacia la izquierda (una mayor propensión a grandes pérdidas que a grandes ganancias).

Rendimiento compuesto anual promedio: este valor es el nivel de rendimiento que, cuando se compone anualmente, producirá el rendimiento acumulado. Aunque presto más atención a las métricas de rentabilidad / riesgo anteriores que a la rentabilidad, es posible que un historial de rendimiento tenga valores de rentabilidad / riesgo superiores y un nivel de rentabilidad inaceptablemente bajo. Por lo tanto, aún es necesario verificar solo el retorno.

LOS NIVELES DE RENDIMIENTO QUE BUSCO EN MARKET WIZARDS

Al buscar candidatos potenciales para entrevistar para un libro de Market Wizards, busco los siguientes umbrales de rentabilidad:

• Duración del historial: 10 años o más (7 años o más si las estadísticas de rentabilidad son excepcionales)

• Gain to Pain Ratio (datos diarios): 0,30 o más

• Gain to Pain Ratio (datos mensuales): 2,0 o más

• Ratio de Sortino / √2—2.0 o superior

Rendimiento compuesto anual medio: el valor mínimo que busco aquí depende en gran medida de los valores de rendimiento / riesgo. Por ejemplo, un operador con un rendimiento compuesto anual promedio del 10% con un GPR diario de 0,6 y un ratio Sortino / √2 de 3.0 sería de interés, mientras que un operador con un rendimiento compuesto anual promedio del 30% con un GPR diario de 0,1 y una relación de Sortino / √2 de 0,80 no lo sería.

Cómo rentabilizar tu dinero gracias a las estacionalidades en las materias primas

“La inversión debe tener una base racional. Si un negocio no se entiende, mejor evitarlo.” Warren Buffet 

• Las materias primas, como su propio nombre indica, son las que utilizamos los humanos en nuestro día a día. Para el desayuno, consumimos café, cereales, azúcar…. ¿Cómo podemos rentabilizar nuestro dinero con ellas?
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine.

Para la calefacción o el aire acondicionado de nuestras viviendas, consumimos gasóleo de calefacción y gas natural. Para ir a trabajar o de viaje con nuestro coche, consumimos gasolina y  sus derivados. Para nuestras comidas consumimos carne (vaca y cerdo), trigo, maíz, aceite… La mayoría de materias primas cotizadas se encuentran presentes en nuestro día a día y su uso es algo que todos conocemos y entendemos. Es decir, tal como que dice Warren Bufett, es una inversión en algo que conocemos y podemos entender. 

Lo bueno, desde nuestro punto de vista, es que no solo entendemos qué son las materias primas, sino que consideramos las materias primas como un activo muy diferente a las acciones. Esta diferencia radica básicamente en que una materia prima no puede quebrar, mientras que una empresa sí que lo puede hacer. Analizar la oferta y demanda de una materia prima, ver la producción y los consumos, puede ser más fácil  básicamente porque hay menos tipos. Además, si conocemos los stocks que hay, estos no pueden desaparecer de un día a otro. Por el contrario, como hemos visto en muchos casos, sí hay empresas que han hecho desaparecer parte de su activo o, de repente, han aparecido deudas o circunstancias especiales de un día para otro que han hecho quebrarlas (Pescanova, Gowex, Popular, Abengoa…).  

Comprar acciones no es una necesidad básica, mientras que comer, el trasporte o la calefacción sí que son necesidades básicas. La oferta y la demanda en las materias primas tiene un fundamento, y este fundamento hace que sean más trasparentes. Por supuesto, hay mucha especulación en las materias primas (mucha más de la necesaria y de la que nos gustaría), pero al final el mercado físico, es decir, el maíz, el trigo, la gasolina, que hay en los almacenes y la demanda del mismo es lo que, básicamente, marca los precios. Sí, por culpa la especulación vemos muchas veces que los movimientos son muy bruscos y volátiles, pero esta volatilidad y estos movimientos hacen que nuestras estrategias en estos mercados puedan tener incluso mayores posibilidades de obtener beneficios. 

Las materias primas que se pueden operar en los mercados de futuros son limitadas. Analizar sus fundamentales, desde nuestro punto de vista, es un poco más fácil y más trasparente que analizar y valorar empresas y sus cuentas anuales, la deuda que emiten, sus perspectivas, sus tasas de descuento… y todas las operaciones fuera de balance que pueden llegar a tener. Otro factor a tener en cuenta es que no hay un CEO excéntrico que tenga poderes sobre la empresa y puede hacer lo que le plazca (Elun Musk con Tesla y sus otras compañías, por ejemplo), aunque  si hay cárteles que controlan algunas materias primas como puede ser el café o el cacao. Por supuesto, es nuestra opinión, basada en nuestra experiencia, pero es el mercado donde nosotros hemos visto una ventaja y esta ventaja es la que nos ha hecho poder operar desde hace más de diez años y conseguir rentabilidades muy aceptables.

Otra de las principales diferencias entre las acciones y las materias primas son los llamados comerciales. Los comerciales son los “coberturistas”, es decir, las empresas que producen o comercializan con las materias primas físicas. Una compañía refinera que compra crudo y vende gasolina y gasóleo de calefacción, como puede ser Repsol. O Kellogg’s, que nos vende los copos de maíz. O el mismo productor/granjero, que todos los años planta el maíz y la soja en sus campos para luego recolectarlo y venderlo en el mercado para obtener un beneficio. Estos “coberturistas”, también llamados hedgers, acuden al mercado para cubrir su negocio. Ponemos como ejemplo al Tío Juan, que tiene 200 hectáreas cultivables, todos los años planta maíz y posteriormente acude al mercado para vender su cosecha. Para poder asegurar en cierta medida la rentabilidad de su negocio, debe acudir al mercado de futuros con el fin de asegurarse precios (muchas veces en Europa los bancos ofrecen estas coberturas). Él, cubriendo su cosecha, o al menos parte de ella, se queda más tranquilo porque sabe el precio al que venderá su maíz el día que lo recolecte. Su negocio no es especular con el precio del maíz y prefiere reducir su riesgo, aunque sea reduciendo su margen de beneficio. Los especuladores son los que cogen este riesgo e intentar obtener un beneficio.

Lo más importante de los mercados de  materias primas es que mientras que los especuladores acuden al mercado con el objetivo de obtener un beneficio, los “comerciales” solo cubren dicho precio y el  precio de esta cobertura incluso pueden repercutirlo (todo o parte) en el precio final del producto. Por el contrario, sabemos que los mercados de acciones son mercados cerrados, es decir, lo que uno pierde otro lo tiene que ganar. En el mercado de materias primas esto es solo verdad en parte. Los comerciales, los “coberturistas”, al incluir este sobrecoste en los precios de las materias que venden, obtienen un beneficio que  no está sujeto a que otro pierda. Nuestras estrategias en estos mercados están orientadas a operar donde más comerciales hay y por eso creemos que tenemos una ventaja operando las materias primas. 

Otra ventaja muy importante de las materias primas, y que supone la base de nuestras estrategias, es la estacionalidad de estos mercados. Sabemos que la demanda de gas natural para consumo de aire acondicionado es más fuerte en julio y agosto que en abril o mayo. Sabemos que las barbacoas de carne son más típicas de una tarde de verano que en pleno invierno. Sabemos que cuando se recoge el trigo y el maíz, o en general cuando hay una oferta abundante de una materia prima, el precio suele ser más bajo que en épocas donde hay menos, como antes de las plantaciones, cuando los almacenes están casi vacíos. 

En las materias primas esto es lo que llamamos estacionalidad y atiende a una lógica aplastante. Es algo que se entiende. 

“No hace falta hacer cosas extraordinarias para obtener resultados extraordinarios.” Warren Buffet 

La estacionalidad, si queremos definirla de forma más correcta, “es la característica de una serie del tiempo en la cual los datos experimentan cambios regulares y previsibles que se repiten cada año”. Y estos cambios regulares previsibles vienen de nuestros hábitos de vida y de consumo. 

Muy importante a la hora de hablar de estacionalidades es que se repiten cada año. El maíz se planta en abril-mayo en el hemisferio norte y se recoge en octubre. Y esto pasa año tras año, desde hace muchísimo tiempo. 

Para entender todo esto mejor, veamos un ejemplo sobre el maíz. Para entender la gráfica hay que saber que está expresada en base porcentual, es decir, ajustan los precios a 0, siendo éste el mínimo y siendo el máximo 100. La línea roja es la media de los últimos cinco años, la línea negra es la media de los últimos 15 año