Perder bien también es ganar: cómo convertir las pérdidas en la base de un trading de verdad por Bramesh Bhandari

En trading hay una fantasía que hace mucho daño: la de pensar que el trader bueno es el que evita perder. No. El trader bueno es el que sabe perder sin destruirse por dentro ni por fuera. Porque perder no es una anomalía del mercado. Es parte del oficio. Es el peaje. Es la factura inevitable de participar en un entorno incierto donde nunca controlas del todo el resultado, por muy buena que sea tu lectura, tu sistema o tu gestión del riesgo.

La diferencia real entre un trader que sobrevive y uno que acaba quemado no está en la tasa de acierto ni en una entrada brillante. Está en cómo procesa la pérdida. Muchos traders no revientan por una mala operación. Revientan por lo que hacen después: sobreoperar, mover stops, vengarse del mercado, dudar de todo, abandonar una metodología válida por una mala racha o intentar recuperar en dos horas lo que debería recuperarse, si acaso, en meses de buena ejecución.

Por eso conviene empezar por una verdad sencilla: una pérdida no invalida tu habilidad. Invalida, como mucho, una lectura concreta en un momento concreto. A veces ni eso. A veces ejecutaste bien y simplemente el mercado no acompañó. Eso también pasa. El problema llega cuando conviertes una pérdida operativa en una herida identitaria. Cuando dejas de pensar “esta operación salió mal” y empiezas a pensar “yo soy malo”. Ahí el trading deja de ser un juego de probabilidades y pasa a ser un drama personal. Y en ese terreno, el mercado te despedaza.

La psicología de las pérdidas tiene mucho que ver con las expectativas. Si entras en este mundo pensando que vas a ganar rápido, que un buen setup merece premio inmediato o que un trader competente no debería encadenar varias operaciones malas, estás entrando con una bomba debajo de la silla. El trading no es una máquina de validación emocional. Es una actividad exigente, incómoda y muchas veces ingrata a corto plazo. Si no aceptas eso, cada pérdida te parecerá una injusticia en lugar de una variable normal del proceso.

Por eso las expectativas realistas no son un detalle menor. Son defensa propia. El trader serio no piensa en hacerse rico este mes. Piensa en seguir vivo dentro de cinco años. Piensa en preservar capital, en ganar consistencia, en evitar drawdowns absurdos y en construir una forma de operar que pueda soportar distintos entornos de mercado. Esa mentalidad cambia todo. Te quita prisa. Y en trading, la prisa suele ser prima hermana del desastre.

Aquí entra el plan de trading, que tantos desprecian porque les parece aburrido. Y sí, aburrido puede ser. Pero también muy útil. Un buen plan no existe para impresionar a nadie. Existe para protegerte de ti mismo cuando estás cansado, frustrado o demasiado confiado. Debe dejar claro dónde entras, dónde sales, cuánto arriesgas, qué invalida la operación y qué haces cuando pierdes. Si tu plan solo sirve cuando todo va bien, no tienes un plan. Tienes un adorno.

La gestión del riesgo, además, no es una sección bonita del documento. Es el núcleo. Porque las pérdidas no se gestionan después de producirse. Se gestionan antes. Se gestionan con el tamaño de posición, con stops coherentes, con exposición ajustada a volatilidad y con la humildad suficiente para asumir que cualquier operación puede salir mal. Un trader que arriesga poco puede pensar bien mañana. Uno que arriesga demasiado a menudo ya no llega en condiciones a mañana.

También es clave revisar las operaciones con honestidad. No con autoflagelación barata ni con excusas elegantes. Con honestidad. Preguntas simples, pero incómodas: ¿seguí mi plan? ¿Gestioné bien el riesgo? ¿forcé la entrada? ¿me movió la emoción? ¿esta pérdida era normal o era evitable? Ahí es donde empieza la mejora real. No en leer veinte libros más ni en cambiar de indicador cada dos semanas. Mejora el que revisa, detecta patrones y corrige conducta.

Un diario de trading ayuda mucho en eso. Porque la memoria del trader es tramposa. Recuerda muy bien las injusticias del mercado y muy mal sus propias tonterías. Escribir lo que hiciste, por qué lo hiciste, cómo te sentías y cómo terminó la operación obliga a poner orden. Y cuando pones orden, empiezas a ver algo fundamental: que muchas pérdidas no vienen de una mala estrategia, sino de una mala ejecución repetida con distintas excusas.

Después de una pérdida, además, la paciencia vale oro. El impulso natural suele ser hacer algo ya. Recuperar. Volver a entrar. Demostrar que tenías razón. Pero el mercado no premia la ansiedad. Premia la espera inteligente. Muchas veces, la mejor operación tras una pérdida es no hacer nada durante un rato. Respirar. Salir de la pantalla. Recolocar la cabeza. Volver solo cuando puedas ejecutar sin rabia, sin miedo y sin necesidad de revancha.

Gestionar bien las pérdidas no solo protege tu cuenta. Protege tu confianza. Y esto es importante: la confianza del trader no debería venir de ganar siempre, porque eso no existe. Debería venir de saber que, incluso cuando pierde, puede seguir actuando con criterio, disciplina y control. Esa es la confianza buena. La otra, la que depende del último resultado, dura exactamente hasta la siguiente mala racha.

Al final, el trading serio no consiste en evitar el dolor. Consiste en aprender a darle un sitio. La pérdida bien gestionada enseña. La pérdida mal gestionada intoxica. Una te vuelve más fino, más prudente y más profesional. La otra te vuelve impulsivo, dramático y cada vez más inconsistente. Así que no, la meta no es dejar de perder. La meta es otra: perder de forma asumible, aprender rápido y seguir en pie.

Porque en este oficio, muchas veces, la rentabilidad no la construye el gran acierto. La construye el hecho de no hacer estupideces después de un golpe. Y eso, aunque suene menos épico, suele ser mucho más rentable.

Un índice de rentabilidades de futuros sobre materias primas desde 1871 por Quantpedia

Los mercados de materias primas han vuelto al foco de los inversores. Después de años en los que la renta variable y los activos de crecimiento dominaron las carteras, el reciente aumento de las tensiones geopolíticas, la incertidumbre inflacionaria, la fragmentación de las cadenas de suministro y el renovado nacionalismo de recursos han recordado a los asignadores de capital que las materias primas siguen siendo una clase de activo macro crítica. Por eso resulta especialmente oportuno un nuevo trabajo de investigación titulado An Index of Commodity Futures Returns Since 1871. Utilizando una base de datos recopilada manualmente que cubre más de 150 años de historia de los futuros sobre materias primas en Estados Unidos, los autores ofrecen una de las perspectivas de largo plazo más completas hasta la fecha sobre la inversión en commodities, mostrando no solo que los futuros diversificados sobre materias primas han generado históricamente primas de riesgo comparables a las de la renta variable, sino también que sus motores de rentabilidad han sido significativamente distintos a los de las acciones, aportando una valiosa diversificación a través de distintos regímenes económicos.

Los hallazgos empíricos centrales del estudio descansan sobre tres pilares. Primero, los futuros sobre materias primas han generado históricamente una prima de riesgo media anual del 5,4% sobre la tasa libre de riesgo y una prima de rentabilidad real superior al 6% anual por encima de la inflación estadounidense, y han superado a la renta variable en aproximadamente el 43% de los años naturales y en dos de cada cinco décadas. Esto subraya su papel como una fuente de rentabilidad con motores distintos y no correlacionados con los factores tradicionales de riesgo de la renta variable. Segundo, los autores demuestran que las rentabilidades de los futuros superan sistemáticamente a las rentabilidades spot en términos ajustados por intereses, lo que aporta una validación robusta y a escala secular de una prima de riesgo persistente en materias primas más allá de la simple apreciación del precio spot. Tercero, al corregir explícitamente el sesgo de supervivencia —un avance metodológico crítico—, el índice evita la distorsión al alza habitual en muchas estrategias de materias primas backtesteadas, ofreciendo estimaciones más fiables de las rentabilidades esperadas a largo plazo.

En cuanto a los elementos visuales clave del trabajo: la Figura 2 representa las rentabilidades totales acumuladas del índice de futuros sobre materias primas frente a la renta variable estadounidense y la inflación acumulada en una escala logarítmica, ilustrando con claridad la ventaja del crecimiento compuesto de las materias primas a muy largo plazo, al tiempo que resalta los periodos de divergencia durante regímenes inflacionarios. La Figura 4 descompone las rentabilidades de los futuros en cambios de precio spot y base ajustada por intereses, mostrando que el exceso de rentabilidad de los futuros frente al spot no es episódico sino persistente a lo largo de los ciclos de mercado, coherente con una prima de riesgo estructural obtenida por asumir riesgo de precio en materias primas. La Tabla 1, Panel A resume las principales estadísticas descriptivas del índice, incluyendo rentabilidad media anualizada en exceso, volatilidad, ratio Sharpe y métricas de correlación con acciones y bonos; la prima de riesgo anual del 5,4% reportada, junto con una volatilidad moderada, respalda la tesis de las materias primas como una asignación que mejora rentabilidad y diversificación.

Para los profesionales, esta investigación proporciona una referencia fundamental para evaluar estrategias modernas de materias primas y refuerza la lógica económica de asignar capital a futuros sobre commodities dentro de un marco estratégico y de largo plazo.

• Autores: Rajkumar Janardanan, Xiao Qiao y K. Geert Rouwenhorst
• Título: An Index of Commodity Futures Returns Since 1871
• Link: https://ssrn.com/abstract=6276738

Resumen:

Este trabajo documenta las rentabilidades de un índice ampliamente diversificado de futuros sobre materias primas a lo largo de más de 150 años de historia del mercado estadounidense, teniendo en cuenta el sesgo de supervivencia. Encontramos que los futuros sobre materias primas han obtenido una prima de riesgo media anual del 5,4% sobre la tasa libre de riesgo y una prima sobre la inflación de EE. UU. de más del 6% anual. Los futuros sobre materias primas han superado a la renta variable en aproximadamente el 43% de los años y en dos de cada cinco décadas, lo que sugiere motores de rentabilidad distintos y beneficios significativos de diversificación. Las rentabilidades de los futuros han superado a las rentabilidades spot en términos ajustados por intereses, lo que es consistente con la existencia de una prima de riesgo más allá de la apreciación del precio spot.

Como siempre, presentamos varias figuras y tablas interesantes:

Citas destacadas del trabajo académico:

“[…] documenta las rentabilidades de un índice ampliamente diversificado de futuros sobre materias primas, que cubre más de 150 años de desarrollo económico, financiero e institucional. El análisis se basa en un conjunto de datos construido de forma única que recurre a anuarios bursátiles cuando están disponibles y se apoya ampliamente en archivos de periódicos para cubrir huecos en la cobertura. Al incluir tanto contratos activos como contratos obsoletos, el índice resultante refleja la estructura cambiante de los mercados de futuros y captura el comportamiento de una amplia variedad de materias primas, muchas de las cuales ya no se negocian hoy.

Los hallazgos principales son que durante los últimos 155 años:

Los futuros sobre materias primas han obtenido una prima de riesgo sobre la tasa libre de riesgo del 5,5%.
Los futuros sobre materias primas han superado a las acciones estadounidenses en dos de cada cinco años.
La rentabilidad de los futuros sobre materias primas ha superado a un índice de inflación estadounidense en más del 6% anual.
Por último, destacamos la distinción entre las rentabilidades de los futuros y las spot mediante una descomposición de las rentabilidades en exceso de los futuros en rentabilidades spot y roll yield.

Resumimos cuantitativamente nuestros resultados en la Tabla 1, que ofrece las rentabilidades medias, volatilidad y ratios Sharpe de futuros sobre materias primas colateralizados, acciones, Treasury bills e inflación durante el periodo 1871-2025. El panel superior muestra que el índice equiponderado de futuros sobre materias primas ha obtenido una prima de riesgo del 5,5%, con una volatilidad anualizada del 14,3% y un ratio Sharpe de 0,38. A modo de comparación, el índice bursátil presenta una prima de riesgo del 6,6% y una volatilidad del 16,2%, lo que da lugar a un ratio Sharpe de 0,41. El índice spot de materias primas tiene la misma volatilidad que el índice de futuros sobre materias primas, pero un ratio Sharpe marcadamente inferior (0,22). Las rentabilidades ajustadas por riesgo son similares entre futuros sobre materias primas y acciones, y superan el comportamiento ajustado por riesgo del índice spot de materias primas.

Las rentabilidades de largo plazo proporcionan un input crítico para informar a los inversores sobre las propiedades de una clase de activo, especialmente cuando los componentes subyacentes de esa clase son volátiles. Este capítulo presenta una historia de 155 años de los mercados de futuros sobre materias primas. Aprovechando un conjunto de datos único recopilado manualmente, presentamos rentabilidades anuales y acumuladas de un índice de futuros sobre materias primas, y comparamos su comportamiento con el mercado bursátil agregado, la inflación y las rentabilidades spot. Igual que las acciones, los futuros sobre materias primas tienen una prima de riesgo positiva. Las rentabilidades de los futuros sobre materias primas se desvían de las de las acciones de formas que proporcionan periodos de rentabilidad superior, probablemente debido a motores fundamentales diferentes. Aunque son volátiles en horizontes de inversión más cortos, el comportamiento del índice ha mostrado consistencia en horizontes largos, un requisito crítico para cualquier clase de activo.”

Berkshire Hathaway: no se preocupen, críticos, Greg Abel tiene el tipo correcto de «experiencia inversora» por Jim Sloan

Resumen

• Berkshire Hathaway se enfrenta al escepticismo sobre las habilidades de inversión de Greg Abel en comparación con el histórico historial de Warren Buffett.
• Buffett reconoce que el enorme tamaño de Berkshire hará difícil superar al S&P 500 en adelante, debido a la escala necesaria para que una operación mueva realmente la aguja.
• Las capacidades de inversión de Greg Abel derivan en parte de la tutela de Buffett, pero también de su habilidad para entender negocios que son el objetivo principal en grandes adquisiciones.

Varios artículos recientes han puesto en duda la capacidad de Greg Abel, CEO de Berkshire Hathaway (BRK.A) (BRK.B), como inversor, especialmente el reciente artículo de Barron’s firmado por Andrew Bary con el título: “Berkshire’s New CEO Has No Investment Experience. He’s Running The $300 Billion Stock Portfolio Anyway.” Ese titular es de los que dejan la tesis completamente expuesta. Y si vas a plantearlo así, conviene darle un par de vueltas más al argumento. El titular es cuestionable, mientras que el artículo completo es algo más medido, aunque no lo suficiente para mi gusto. Yo mismo he escrito en el pasado que es improbable que nadie iguale el éxito de Buffett como inversor a largo plazo, pero debo añadir de inmediato que las razones son algo distintas de las que plantea el artículo de Barron’s. La realidad es que el propio Buffett ha dicho algo parecido, sosteniendo básicamente que le resultaría casi imposible igualar su rendimiento de largo plazo, añadiendo que incluso en su mejor momento le costaría igualar al S&P 500 o superarlo por uno o dos puntos, porque Berkshire Hathaway es ahora tan grande que hace falta una compra enorme para mover la aguja. Aun así, los críticos siguen insistiendo en que Abel carece de experiencia inversora. En un artículo generalmente favorable de Morningstar, fechado el 1 de mayo y titulado “Berkshire Hathaway Enters New Era with Greg Abel at the Helm”, Morningstar decía lo siguiente:

“Creemos que Abel será juzgado con un estándar muy distinto al de Buffett —principalmente porque desempeñará tanto el papel de operador (algo que nunca interesó demasiado a Buffett) como el de inversor (algo en lo que Abel tiene poca experiencia) en su nuevo cargo.”

De nuevo, persiste la imagen de Abel como un inversor novato, con esas palabras clave entre paréntesis caracterizándolo como alguien llamado a ser inversor, algo en lo que “Abel tiene poca experiencia”. Uno podría llegar a la conclusión de que eso se debe a que Abel no es hábil para seleccionar oportunidades de inversión, ya sea en acciones cotizadas o en posibles adquisiciones. Un análisis más profundo sugiere que las adquisiciones potenciales capaces de mover la aguja en Berkshire son muy escasas, y la mayoría simplemente no están disponibles en este momento. Abel dijo algo parecido en su entrevista del 5 de marzo en CNBC Squawk Box con Joe Kernen y Becky Quick. Buffett también lo ha dicho en varias ocasiones, añadiendo que incluso si una o dos compañías pueden parecer candidatas lógicas para ser adquiridas, su valoración actual las deja fuera del tablero. También ha dicho que no existen compañías de esa calidad en Europa.

Mientras tanto, Abel ya ha empezado a sacar el máximo partido a opciones alternativas, siendo la principal la recompra de acciones de Berkshire. Elegir recomprar acciones de Berkshire a un precio inferior a su valor razonable garantiza evitar pagar de más y asegura un incremento en la rentabilidad sobre el capital invertido, al intercambiar la rentabilidad de las Treasury Bills —ahora por debajo del 4%— por una porción mayor del actual ROIC de Berkshire, en torno al 10%. Para los accionistas que mantienen sus títulos, es la forma más segura de rentabilidad sobre la inversión: sumar mediante la resta. Elegir recomprar acciones en el momento y al precio correctos es, por tanto, una inversión muy real.

¿Qué es realmente la experiencia inversora? Pregúntenselo a Todd y a Ted

Cuando Buffett incorporó a dos inversores más jóvenes, Todd Combs en 2010 y Ted Weschler en 2011, parecía obvio que se esperaba que uno o ambos acabaran creciendo hasta ocupar el puesto de sustituto de Buffett. Ambos tenían amplia experiencia y un gran historial como gestores de hedge funds y también como inversores personales. Weschler, de hecho, había hecho crecer el tamaño de su Roth IRA personal desde 70.385 dólares hasta 131 millones, una rentabilidad compuesta anualizada del 31% en el momento en que la reportó.

Combs fue quien se abrió más hacia inversiones distintas, incluyendo una posición en un banco tecnológico brasileño, además de haber realizado la posición piloto original de Berkshire en Apple (AAPL). También desempeñó con éxito el papel de bombero en GEICO como CEO, mejorando medidas cuantitativas y reduciendo el número de clientes de GEICO al endurecer los estándares para alcanzar la rentabilidad de Progressive (PGR). Se asumía que después lideraría la recuperación del número de clientes de GEICO manteniendo esa nueva selectividad. También formó parte del consejo de JPMorgan (JPM). Su currículum, por tanto, sonaba más al del sustituto ideal de Buffett, hasta que a comienzos de 2026 decidió renunciar a su asiento en el consejo de JPM para dirigir su nuevo Strategic Investment Group y asesorar al CEO Jamie Dimon en defensa, aeroespacial, sanidad y energía.

¿Había algo más detrás de la salida de Combs de Berkshire y GEICO? Es posible que eso lo colocara en una posición desde la que ascender a la cúpula de JPM, aunque también es posible que no acabara de verse a sí mismo como el heredero de Buffett como director de inversiones de Berkshire. Podemos especular, pero probablemente tendremos que esperar para ver qué ocurre. Por exitoso que hubiera sido Combs en GEICO, lo fue dentro de un elemento estrecho de Berkshire, en una industria sobre la que ya tenía cierta experiencia.

Su defensa de Apple también tenía un elemento interesante, a saber, que la escala a la que la posición de Apple se elevó por encima de los 30.000 millones de dólares fue añadida por el propio Buffett. Combs acabó reduciendo su posición, como uno podría hacer en una operación bursátil exitosa que ya había alcanzado su objetivo. Buffett terminó refiriéndose a Apple como una de las cuatro grandes inversiones —las otras eran adquisiciones totalmente controladas que consideraba “joyas familiares” de igual nivel. Buffett dejó de comprar en un punto previamente seleccionado, pero permitió que su posición siguiera creciendo hasta tocar techo a comienzos de 2024, momento en el que empezó a vender de forma constante con el argumento de que se había convertido en una posición demasiado grande dentro de una acción cotizada, mayor que cualquier otra posición de la cartera bursátil de Berkshire. Había una corriente de fondo que sugería también que estaba salvajemente sobrevalorada, llegando a ser en ocasiones la mayor posición del S&P 500 por capitalización. Es importante señalar que Combs compró Apple como una acción barata en aquel momento y que además parecía un negocio sólido y creciente. Para Buffett era un negocio escalable, que manejó como una inversión estratégica, primero al comprar y luego, finalmente, al vender.

Cuando Buffett empezó a retirarse por etapas, ni Weschler ni Combs habían realizado realmente inversiones a escala estratégica. Ninguno gestionaba más de unos 15.000 millones de dólares en sus cuentas. Eso estaba claramente lejos de la escala requerida para el siguiente director de inversiones de Berkshire. Eso pudo mostrarle a Combs la escritura en la pared. Había quedado cada vez más claro que ni Combs ni Weschler eran candidatos reales para sustituir a Buffett como CIO. Ninguno estaba gestionando ni de lejos el volumen de dinero que cabría esperar de un inversor preparado para gestionar la cartera entera.

Esto quedó aún más claro cuando Abel eligió vender todas las posiciones de Combs poco después de su salida. Ese podría haber sido el momento de redoblar la apuesta por Weschler, pero eso no fue lo que ocurrió. Tanto Combs como Weschler estaban gestionando hasta un 5% de la cartera total de Berkshire, y en lugar de doblar la parte de Weschler, se anunció que su porcentaje futuro sería del 6%. Fue una especie de premio de consolación, pero en Berkshire estaban ocurriendo tantas otras cosas que nadie pareció notar —al menos en mi lectura— que eso prácticamente dejaba cerrado el hecho de que Weschler no estaba en la carrera para convertirse en el futuro CIO.

Las implicaciones eran claras. Weschler seguiría invirtiendo en posiciones relativamente pequeñas. Greg Abel tomaría las grandes decisiones de inversión junto con Buffett mientras este siguiera disponible y con interés en contribuir a las grandes decisiones. Lo que realmente demostraba esto es que existen dos tipos de inversión fundamentalmente distintos, que exigen habilidades y experiencia muy diferentes.

Dos tipos de inversión, dos tipos de experiencia

El primer tipo de inversión que viene a la mente es el que practican Todd Combs y Ted Weschler, en el que estudias una acción y prestas atención a su comportamiento tanto en métricas estadísticas como el ROIC como en medidas como precio/beneficio, flujo de caja o valor contable, entre otras. La valoración claramente importa y a menudo implica mirar más allá de una valoración presente barata hacia factores que justifican una valoración más alta, idealmente cosas que otros inversores todavía no han descubierto. Estos inversores intentan comprar barato. Y cuando una acción está muy exigente en precio o algo hace que valga menos, vendes o reduces la posición. El propio Buffett invirtió así durante sus primeros 10 o 15 años gestionando dinero, hasta que hubo demasiados competidores bien informados, y entonces cambió su enfoque hacia compañías dignas de ser mantenidas durante mucho tiempo, idealmente convirtiéndose en subsidiarias de Berkshire.

Existe una gran diferencia entre ese primer enfoque, más común, y el tipo de inversión al que Buffett empezó a aspirar hacia el año 2000, centrado en comprar compañías enteras. No era solo una cuestión de escala. También había un elemento estratégico que no está presente en la inversión ordinaria. Ese elemento estratégico es el que Buffett dominaba y el que Abel debe dominar ahora. Todo se reduce a conocer negocios y a saber evaluar su rendimiento futuro a largo plazo, además de tener un conocimiento práctico muy agudo de los distintos tipos de cosas que pueden salir mal incluso en negocios muy buenos. También implica saber decir no a ofertas, un tema sobre el que Buffett insistió mucho en su conversación con Becky Quick de CNBC durante el descanso de la última Junta Anual.

Buffett nunca ha negado el hecho de que cometió errores. Su compra de GenRe en 1998 tuvo como una de sus razones reducir la importancia de sus posiciones en renta variable mediante la cartera de bonos de GenRe antes del crash que él veía venir. En el proceso, no vio que GenRe reaseguraba demasiadas propiedades en una zona pequeña cerca del futuro escenario del 11-S y, en segundo lugar, había pagado la adquisición de GenRe con acciones de Berkshire, un error que juró no volver a cometer. Llevar el problema de GenRe a una situación razonable costó bastante tiempo, pero las lecciones aprendidas se quedaron con él.

La inversión estratégica implica muchas cosas, pero todas tienen que ver con un conocimiento práctico de negocios, tantos tipos de negocios como sea posible. Buffett dijo recientemente de Abel que ya conoce más negocios de Berkshire en detalle de los que él mismo llegó a conocer nunca. Cuando se trata de comprar —o de decidir no comprar—, una comprensión profunda de la economía de una compañía, su dirección y su entorno competitivo es esencial. Conocer el negocio es el primer principio de este tipo de inversión, y Buffett ha afirmado que se ve a sí mismo como un “selector de negocios” más que un “selector de acciones”. Anima a los inversores a pensar en las acciones como propietarios fraccionarios de un negocio, y añade que solo deberían comprar si están dispuestos a poseer esa acción incluso si el mercado bursátil cerrara durante 10 años. Greg Abel está claramente muy versado en este primer principio.

Dos operaciones recientes realizadas durante el periodo de liderazgo de Abel reflejan el elemento estratégico de sus capacidades inversoras. La primera fue la adquisición de OxyChem, subsidiaria de Occidental Petroleum (OXY). Las dos partes del acuerdo encajaban perfectamente, ya que Berkshire pagó íntegramente en efectivo una cantidad de 9.700 millones de dólares —el efectivo nunca es un problema en Berkshire— mientras que OXY veía su negocio químico industrial un poco como algo accesorio y estaba presionada para reducir una deuda pesada. Fue el intercambio ideal para ambas partes.

La operación más reciente supuso pagar 1.800 millones de dólares, equivalentes al 2,49% de Tokio Marine Holdings (TKOMY), con posibilidad de elevar esa participación hasta el 9,9% en el futuro. Buffett había mantenido a Abel plenamente informado mientras avanzaba en la compra de acciones de las cinco grandes trading companies japonesas, una operación anunciada públicamente en 2020, y Abel acompañó a Buffett a Tokio en su viaje de 2023 para reunirse con los CEOs de las cinco compañías. Tokio Marine, que opera en 38 países, forma parte de una alianza estratégica realizada a través de National Indemnity, compartiendo negocio de reaseguro y colaborando en adquisiciones y oportunidades de inversión. Vale la pena mencionar que Tokio Marine está clasificada por Seeking Alpha como n.º 4 de 54 entre las compañías de seguros de daños y responsabilidad civil que cotizan en el mercado estadounidense, n.º 25 de 683 entre las financieras y n.º 179 de 4.263 acciones totales cotizadas. Actualmente está valorada como Strong Buy.

No hay motivo para preocuparse por las capacidades inversoras de Abel

Esta breve discusión sobre la experiencia inversora debería bastar para despejar las dudas de cualquiera. La diferencia con Todd Combs y Ted Weschler es clara, y es obvio que la persona adecuada para suceder a Buffett al frente de las grandes decisiones de inversión ya está en su sitio. Cuando llegue el momento, está claro que hará un trabajo sobresaliente tomando buenas decisiones sobre las grandes inversiones que pueden llevar a Berkshire al siguiente nivel.

Nota del editor: Este artículo analiza uno o más valores que no cotizan en un mercado principal de Estados Unidos. Tenga en cuenta los riesgos asociados a este tipo de acciones.

50 años de rentabilidades del mercado bursátil por Ben Carlson

Un lector pregunta:

Estaba revisando mi patrimonio neto del último año y me pareció algo muy interesante. Le pregunté a una IA si la rentabilidad del S&P 500 del 30,6% en el último año es una de las mayores. Me dijo que no, que probablemente sería la n.º 7 u 8. En cualquier caso, esto ya es territorio poco común, y todos los indicios apuntan a que no estamos en el pico dadas las publicaciones de beneficios. ¿Qué dicen tus datos?

Últimamente me está llegando mucha gente para que revise el trabajo hecho por un modelo de IA.

Supongo que es una buena noticia que los robots todavía no me hayan sustituido.

Tengo debilidad por un buen proyecto de investigación sobre historia del mercado como este.

Vamos a llevar los datos hasta 1975, simplemente porque me gustan los números redondos.

Desde comienzos de 1975 hasta finales de abril, el S&P 500 subió un 12,5% anual.

Eso está realmente bien.

¿Y lo bueno que está? te estarás preguntando.

Diez mil dólares invertidos en el S&P 500 a comienzos de 1975 valdrían hoy 4,2 millones de dólares. La capitalización compuesta es una barbaridad.

Ahora vamos a profundizar en las rentabilidades a un año que entran en cuestión.

Calculé las rentabilidades totales móviles a 12 meses del S&P 500 desde 1975. Efectivamente, el mercado bursátil subió un 31% en el último año.

Pero eso ni siquiera estuvo cerca de ser la mejor rentabilidad anual de los últimos 50 años:

La mejor rentabilidad a 12 meses fue una ganancia del 61%, que se produjo a comienzos de los años 80.

Eso marcó el inicio de un mercado alcista épico tras dos recesiones consecutivas provocadas por Paul Volcker y compañía para acabar de una vez con una inflación desbocada.

La peor rentabilidad a 12 meses fue una pérdida del 43%, que tuvo lugar durante la Gran Crisis Financiera.

La rentabilidad del 31% de los últimos 12 meses se sitúa en el percentil 88 de las rentabilidades anuales desde 1975. Aquí está la distribución ordenada de esas rentabilidades a un año desde 1975:

Eso es una rentabilidad francamente muy buena.

Rentabilidades del 40% o más se produjeron en 22 ocasiones distintas. El índice subió un 50% o más en un periodo de 12 meses en 7 ocasiones.

El mercado bursátil estuvo en negativo en el 17% de los periodos de 12 meses. Registró pérdidas de doble dígito el 8% del tiempo, y cayó un 20% o más en solo el 3% de las observaciones anuales.

La gran pregunta aquí es qué ocurre con el mercado bursátil después de un año muy alcista como el que acabamos de vivir.

Miré la rentabilidad media a 12 meses después de una subida del 30% o más en los 12 meses previos. Fue del 11,1%.

Así que es difícil decirlo.

Puede que todo el crecimiento de beneficios ligado a la IA ya esté descontado en precio. Quizá esto sea un melt-up que todavía tenga recorrido.

Predecir el mercado bursátil a 12 meses vista es casi imposible porque el rango de rentabilidades puede variar muchísimo.

El gran salto de Corea del Sur y lo que podría estar diciendo sobre la bolsa global por Dean Christians

Hay movimientos de mercado que solo importan a nivel local y hay otros que actúan como una especie de mensaje adelantado para el resto del mundo. El reciente breakout del KOSPI, el gran índice bursátil de Corea del Sur, pertenece claramente al segundo grupo. El índice se disparó un 6,45% hasta cerrar en un nuevo máximo histórico en 7.384,56 puntos, marcando por primera vez en su historia un cierre por encima de 7.000. No es un detalle menor. Corea del Sur no es un mercado periférico sin relevancia. Es una plaza profundamente conectada con el ciclo global, con el comercio internacional, con la tecnología y, de forma muy especial, con la industria de semiconductores. Por eso, cuando rompe así, conviene escuchar.

Además, el motor del movimiento no deja demasiado lugar a dudas. El tirón ha venido impulsado por los grandes líderes de chips ligados a la inteligencia artificial, especialmente Samsung y SK Hynix. Eso coloca la lectura del breakout en un contexto muy concreto: no estamos viendo solo una subida general del mercado coreano, sino una confirmación de que el capital sigue premiando a los grandes nombres expuestos al ciclo tecnológico y al gasto en IA. Y cuando eso ocurre en un mercado tan sensible a la cadena global de hardware, el mensaje suele ir más allá de Corea. Muchas veces habla también del tono general del riesgo a nivel internacional.

Lo interesante es que esta ruptura no aparece sola, sino acompañada de una señal histórica poco frecuente. El llamado OPR cycle signal, cuando supera 125 y coincide con un nuevo máximo histórico, ha mostrado una tasa de acierto del 75% a tres meses para el propio KOSPI, con una ganancia media posterior del 6,56%. Es una estadística llamativa porque sugiere que este tipo de ruptura no suele agotarse inmediatamente. No garantiza que no haya pausas, claro, pero sí apunta a que el breakout tiene más probabilidades de comportarse como el inicio de una continuación que como un simple exceso aislado.

Y aquí entra un matiz especialmente útil. A pesar del nuevo máximo, solo el 65,7% de las acciones del KOSPI cotizan por encima de su media móvil de 200 días. Eso significa que el movimiento, aunque potente, no está siendo un festival de euforia indiscriminada. No estamos viendo una manía total donde todo sube sin filtro. Lo que aparece es más bien una estructura de liderazgo estrecho pero fuerte. Y eso cambia bastante la lectura. Porque una ruptura con liderazgo estrecho no es automáticamente mala; muchas veces significa simplemente que el mercado todavía no está sobreexcitado, que aún no ha entrado en fase de locura colectiva, y que el movimiento puede seguir teniendo recorrido antes de volverse demasiado obvio.

Ahora bien, lo más interesante para un inversor global no es solo lo que pueda hacer Corea, sino lo que este tipo de señal ha implicado históricamente para Estados Unidos. Y ahí los datos son bastante curiosos. Tras este patrón en el KOSPI, el S&P 500 ha mostrado una rentabilidad mediana del 14,6% a un año. Es decir, el contexto ha tendido a ser constructivo para la renta variable estadounidense. Pero no todos los sectores han respondido igual. Energía ha sido el gran líder en términos de comportamiento posterior, mientras que Tecnología y Financieras han ofrecido resultados más flojos en el largo plazo.

Eso obliga a una lectura algo más fina. El breakout coreano es claramente positivo para el apetito global por riesgo y para el momentum de corto y medio plazo, pero no implica necesariamente que la tecnología estadounidense sea la gran beneficiada automática del siguiente tramo. De hecho, podría estar señalando algo más complejo: un entorno donde el impulso tecnológico sigue vivo, sí, pero donde la asignación sectorial posterior en Estados Unidos podría favorecer áreas más cíclicas o más ligadas a materias primas y actividad real. En otras palabras, el mensaje no sería solo “comprar bolsa”, sino “mirar muy bien qué parte de la bolsa merece más capital”.

La conclusión, por tanto, es bastante interesante. El salto del KOSPI no parece una simple anécdota asiática. Parece una señal seria de fortaleza de fondo, impulsada por tecnología, pero todavía sin síntomas claros de euforia terminal. Históricamente, este tipo de ruptura ha favorecido un entorno alcista tanto para Corea como para la renta variable global, incluida la estadounidense. Pero también sugiere prudencia en la lectura sectorial: el impulso general puede ser bueno, pero el liderazgo futuro no tiene por qué coincidir exactamente con el liderazgo que provocó la ruptura inicial. Y ahí, como casi siempre en mercado, está la diferencia entre mirar un titular y entender de verdad lo que puede venir después.

Cuando nuestro plan de trading se encuentra con la volatilidad por Peter Davies

Hablamos en este artículo de volatilidad y de planificación operativa. Pero, dentro de la planificación, dejamos fuera la parte del setup.

Ahora bien, ya hemos tocado esto antes. El FORMATO de las reglas de tu setup debe ser el que más te guste a ti, el que te resulte más fácil de leer. Las reglas pueden ser dinámicas, por ejemplo: “si ocurre x y entran muchos compradores”.

Lo que deberías definir “por setup”:

Cuándo lo vas a operar (horarios y condiciones de mercado)
Cuál es el evento o disparador
La estrategia de tamaño de posición (entrar o salir de golpe, escalar entrada, escalar salida)
La estrategia de stop (cómo identificar y gestionar las operaciones perdedoras)
La estrategia de beneficios (cómo sacar el máximo de las ganadoras)

¿Y el formato? El que tú prefieras.

Lo interesante de tu setup es que es un conjunto de reglas que hay que ajustar cada vez que operas.

BONUS GRATIS: Echa un vistazo al proceso de toma de decisiones de traders profesionales con esta serie de vídeos formativos que te ayuda a tomar decisiones de trading más inteligentes. (El artículo continúa más abajo)

La mejor analogía que se me ocurre es el press de banca. Las reglas son:

El spotter te ayuda a sacar la barra del soporte
Luego, entre 8 y 10 veces
Bajas lentamente la barra hasta el pecho
La vuelves a subir lentamente
El spotter te ayuda a dejar la barra de nuevo en el soporte

Ahora bien, si alguna vez has hecho press de banca, sabrás que este es el escenario ideal. Una vez me cayeron 220 libras sobre la nariz porque mi spotter estaba mirando otra cosa. Eso no estaba en mi plan.

Cada vez que bajas esa barra, cada repetición, eso es como tu setup. Puedes fallar o puedes completarlo. Pero a veces el mercado te lanza una bola curva…

Este es un mercado diferente. Uno que necesita un enfoque ajustado. Sigue siendo subir y bajar, eso sí. El setup es el mismo.

Estos cambios son en su mayoría cambios de volatilidad, pero los setups también pueden dejar de funcionar por completo. Supongamos que operas swings y colocas un stop 3 puntos por debajo del mínimo del swing. La volatilidad se dispara y ahora ese stop de 3 puntos necesita convertirse en uno de 6 puntos, pero además has entrado más tarde por la velocidad del movimiento y ahora tu distancia de stop desde la entrada va a ser de 10 puntos en vez de 5.

Por supuesto, ajustas el stop, pero además:

• Tienes que reducir tamaño
• Tienes que buscar un objetivo mayor

Lo primero porque tu riesgo por operación no debería subir cuando el mercado está más volátil. Lo segundo porque cuando aumenta la volatilidad, también aumenta la oportunidad.

Y tu trabajo como trader es aprovechar mientras el mercado lo permite.

Puedes hacer este ajuste de volatilidad basándote en el ATR diario:

Futuros del crudo – la línea azul es el precio, la marrón es el ATR (rango medio diario).

O podrías hacerlo basándote en tu lectura del order flow. El ATR es un indicador de volatilidad de un marco temporal más alto, mientras que el order flow es una mirada mucho más cercana.

Si observas el DOM todos los días, es difícil no desarrollar esta habilidad. A veces te mareará por lo rápido o por lo lento que va. La apertura da una pista muy buena; muchas veces, el ritmo de la apertura es el mejor indicador de la volatilidad del día. Todo lo que tienes que hacer es estar ahí para desarrollar esta habilidad.

Estate ahí, míralo, absórbelo, y antes de que te des cuenta estarás midiendo aperturas como un campeón.

Una cosa más: la volatilidad cambia poco a poco con el tiempo, pero también cambia cuando llegan eventos como FOMC, PPI, etc., o cuando DJT manda un tuit. Así que puedes empezar lento y de repente verte metido en un entorno de volatilidad más alta.

No hay manera de evitar este ajuste. Cada operación necesita una consideración específica sobre volatilidad y tamaño, preferiblemente relacionada con el riesgo.

La lección aquí es clara: el formato del plan es irrelevante; el contenido, en cambio, debe incluir ajustes de tamaño y de volatilidad. Y eso debería incluir también niveles de volatilidad que estén demasiado “calientes” como para tocarlos.

Bitcoin vuelve a acelerar y el impulso alcista podría no haber hecho más que empezar por Jay Kaeppel

Bitcoin tiene una forma muy suya de castigar a casi todos al mismo tiempo. Cuando cae, hace pensar que todo fue una exageración. Cuando rebota, deja a muchos dudando si están ante un simple rebote técnico o ante el regreso del verdadero impulso alcista. Y eso es exactamente lo que vuelve a estar sobre la mesa ahora. BTC ha recuperado la zona de los 80.000 dólares, y ese movimiento no es solo llamativo en términos de precio. También empieza a encajar con una serie de señales cuantitativas y de flujo que, históricamente, han tendido a acompañar fases mucho más constructivas de las que el mercado suele creer al principio.

La primera pieza importante del puzle es el propio rebote. No se trata solo de que Bitcoin haya recuperado una cota psicológica potente, sino de que análogos históricos similares de comportamiento de corto plazo han mostrado una tasa de acierto del 100% en los seis meses posteriores. Naturalmente, el mercado no regala garantías y menos aún en un activo como Bitcoin, donde la volatilidad puede convertir cualquier trayecto en una montaña rusa con mala leche. Pero cuando el precio recupera una zona tan simbólica y además lo hace replicando patrones que históricamente han terminado bien, conviene tomárselo en serio.

A esto se suma una segunda señal especialmente interesante: el Crypto Fear & Greed Index acaba de activar una señal cuantitativa de giro comprador, pasando de una fase de pesimismo extremo a una postura claramente más favorable al riesgo. Y eso importa mucho en cripto, porque pocas cosas mueven tanto este mercado como el cambio de régimen emocional. Bitcoin no es solo un activo; también es un termómetro brutal del apetito especulativo global. Cuando el sentimiento pasa del miedo profundo a una nueva disposición a asumir riesgo, muchas veces no estamos viendo solo un rebote emocional, sino el arranque de una fase más sostenida de revalorización.

Además, el trasfondo técnico acompaña. El RSI ha superado 70, una zona que en otros activos puede hacer pensar en sobrecompra inmediata, pero que en Bitcoin muchas veces funciona de otra manera. En este mercado, los impulsos fuertes no siempre se agotan al llegar a 70. A menudo es justo ahí donde el movimiento empieza a enseñar su verdadera fuerza. No porque el activo deje de estar exigido a corto plazo, sino porque un RSI tan fuerte en un entorno de mejora de sentimiento y entrada de capital suele hablar más de momentum real que de simple exceso puntual.

Y hablando de capital, otro factor relevante es el comportamiento de los flujos institucionales. Si el dinero grande empieza a volver, la lectura cambia bastante. Bitcoin puede subir con dinero minorista, sí, pero las fases más serias y duraderas suelen necesitar algo más que entusiasmo en redes sociales y euforia de fin de semana. Necesitan estructura. Necesitan persistencia. Necesitan flujo. Y si esos flujos institucionales están creciendo al mismo tiempo que el precio recupera niveles clave y el sentimiento gira, entonces el entorno empieza a parecerse más a una reanudación de tendencia primaria que a una subida frágil y pasajera.

La estacionalidad también juega a favor. Bitcoin entra ahora en su tramo históricamente más alcista, y aunque la estacionalidad por sí sola nunca basta, sí añade una capa más de apoyo cuando aparece alineada con el resto. El mercado no sube porque el calendario diga que toca. Pero cuando el calendario acompaña a la mejora de momentum, al giro del sentimiento y al regreso de los flujos, el argumento alcista deja de depender de una sola pieza. Se convierte en una tesis bastante más completa.

Eso no significa que el camino vaya a ser cómodo. Ni de lejos. Bitcoin sigue siendo, probablemente, el gran activo del riesgo extremo. Puede tener retrocesos violentos, limpiezas agresivas y sesiones capaces de hacer saltar stops y nervios a la vez. El que se acerque pensando que esto será una subida limpia y educada no conoce bien a este mercado. Pero una cosa es asumir que habrá baches y otra muy distinta ignorar que, detrás de esos baches, empiezan a alinearse varias señales que históricamente han favorecido continuidad alcista.

La lectura de conjunto, por tanto, es bastante clara. Bitcoin no solo ha recuperado precio; ha recuperado estructura, sentimiento y contexto. La combinación entre rebote histórico, giro del Fear & Greed, RSI fuerte, aumento de flujos y viento estacional a favor sugiere que el activo podría estar retomando una tendencia alcista de fondo. Con volatilidad, sí. Con sustos, también. Pero si esta vez la historia vuelve a rimar, el mercado no estaría viendo un simple rebote. Estaría viendo a Bitcoin volver a ponerse en modo ascendente serio.

Una visión diferente de la psicología del trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

12/5/2026 – Tomemos el ejemplo de la sobreoperativa. La explicación habitual de la sobreoperativa es que el trader tiene miedo a perderse movimientos del mercado (FOMO) y actúa impulsivamente a partir de ese miedo. Eso es sin duda cierto en algunos traders en desarrollo, pero deja fuera la imagen más amplia del por qué el trader teme perderse esos movimientos.

Como se describe más abajo, muchos traders persiguen el trading como si fuera su sueño. Le entregan el corazón; le entregan el tiempo. A menudo, fuera del trading, no tienen gran cosa ni en carrera profesional ni en vida personal. Entonces, ¿cómo se sienten cuando el mercado va lento y no perciben oportunidades? ¿Cómo se sentirían si pasaran el día entero mirando pantallas sin lanzar ni una sola operación?

Se sentirían vacíos.

Se sentirían sin propósito.

No solo se sentirían como un fracaso como traders; se sentirían como un fracaso. Preferirían hacer algo —poner cualquier operación— antes que sentir ese vacío.

Por eso, una vida rica y plena fuera del trading es necesaria para tener éxito como trader. Si tu vida es rica, nunca te sentirás pobre cuando no operas.

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11/5/2026 – La mayoría de las personas con las que he trabajado en el mundo del trading no ven el trading como un trabajo ni siquiera como una carrera. Lo persiguen como parte de un sueño, como auténticos emprendedores. Su objetivo no es simplemente ganarse la vida o ganársela bien. Buscan construir algo importante alcanzando un alto nivel de éxito.

Por eso, como señalé más abajo, la esencia de la psicología del trading no es el miedo y la codicia. Aprender técnicas para gestionar la pérdida y perseguir la ganancia es necesario, pero eso no aborda aquellas situaciones en las que el sueño se ve amenazado o cuando empieza a florecer y necesita expandirse.

La idea de que cada trader desarrolle un plan de negocio detallado tiene sentido porque ese plan es lo que traduce el sueño en realidades concretas del día a día. El plan también aborda situaciones en las que el sueño necesita modificarse y formas de mantenerlo vivo frente a los desafíos del rendimiento.

A nivel psicológico, el plan de negocio permite a los traders responder a los desafíos sin sobrerreaccionar ante ellos. No es el miedo ni la codicia lo que descarrila a los traders. Es la pena y la excitación que aparecen cuando nuestros sueños están amenazados o cuando se cumplen de forma inesperadamente rápida.

El gran reto del trader —igual que el del emprendedor— es afrontar las situaciones en las que el sueño se está apagando, aprender de ellas y salir de ahí con una visión nueva. No es raro que un emprendedor monte varios negocios y los cierre antes de encontrar la oportunidad adecuada. Se enfrentan a la pérdida y al duelo, y usan eso para cultivar nuevas visiones y nuevos sueños.

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10/5/2026 – ¿Y si la esencia de la psicología del trading no fuera el miedo y la codicia? ¿Y si gestionar esas emociones no fuera lo que hace exitosos a los mejores traders? Hacer preguntas nuevas es lo que nos lleva a nuevas perspectivas y nuevas respuestas.

El trading y la inversión giran en torno a la ganancia y la pérdida, y a equilibrarlas mediante el tamaño de las posiciones y una gestión prudente del riesgo. Inevitablemente, en la carrera de un trader llega un momento en el que, persiguiendo ganancia y éxito, experimenta una pérdida significativa. Un gestor de carteras con el que trabajé desarrolló un nuevo enfoque de inversión y se enamoró de la promesa del método. Cuando las condiciones de mercado cambiaron de forma drástica, el nuevo enfoque no pudo seguir el ritmo ni adaptarse. El gestor sufrió una pérdida potencialmente devastadora para su carrera. Pero no fue la pérdida financiera lo más difícil; fue la pérdida de algo querido: un sueño.

Muchos de los problemas más difíciles a los que se enfrentan los traders no nacen simplemente del miedo o de la codicia, sino del impacto emocional de la pérdida y la ganancia. Lo que lleva a muchos traders a este oficio es lo mismo que lleva a muchas personas a una relación sentimental importante: un sueño. ¿Cómo respondemos cuando ese sueño cambia? ¿Cuando se pierde? ¿Cómo afectan nuestras respuestas a la pérdida a nuestro trading posterior? ¿A nuestra vida? ¿A nuestra futura capacidad de volver a soñar?

Ahora mismo estoy leyendo How Children Grieve, de la doctora Corinne Masur. Una idea central de ese texto es que cómo nos afecta una pérdida depende de la etapa de la vida en la que estamos. La pérdida y el duelo son distintos para un niño que para un adulto mayor que pierde a su cónyuge, por ejemplo. Del mismo modo, el trader principiante se ve afectado por la pérdida de forma distinta al trader experimentado. Los nuevos vínculos también nos afectan… y esos impactos difieren según la fase de la vida en la que esté cada persona.

Lo que perdemos y lo que ganamos nos impacta emocionalmente. Una psicología sana sabe hacer duelo… y también sabe celebrar. Cuando no gestionamos las emociones de la pérdida y la ganancia, nuestras acciones posteriores quedan distorsionadas por aquello que no procesamos. Una forma hermosa de afrontar la pérdida es vincularnos más profundamente con todo y con todos los que son importantes para nosotros y que no hemos perdido. En la vida, igual que en las finanzas, una cartera rica y profunda ayuda a amortiguar las pérdidas traumáticas. Cuanto más profundo es nuestro amor, mayor será el duelo que experimentaremos en tiempos de pérdida. Es la pasión que sentimos, no la necesidad ni la codicia, lo que nos deja vulnerables a la pérdida y abiertos a la plenitud de la ganancia.

Se activa una señal de compra potente por Sentimentrader

Hay momentos en bolsa en los que una sola señal técnica puede llamar la atención, pero no cambiar realmente el panorama. Y luego están esos otros momentos en los que varias piezas encajan a la vez y el mercado empieza a mandar un mensaje bastante más serio. Eso es lo que sugiere ahora la activación del S-TCTM Composite Combined Thrust and Confirmation Model, un modelo compuesto que acaba de lanzar una señal de compra de alta convicción. La cuestión ya no es solo si la tecnología está fuerte, sino si el conjunto del mercado está entrando en una fase mucho más constructiva de lo que muchos todavía creen.

La base de esta lectura está en la amplitud. El ratio de avance/descenso a 10 días de las acciones tecnológicas acaba de superar el umbral crítico de 2,2. Dicho en lenguaje de mercado, los valores que suben están duplicando con holgura a los que bajan. Eso no es una mejora cosmética ni un simple rebote sostenido por unos pocos gigantes. Es una señal de participación amplia, una de esas situaciones en las que el mercado empieza a ensancharse por dentro. Y cuando tecnología lidera con esa fuerza, normalmente no lo hace sola: suele arrastrar apetito por riesgo, crecimiento y rotación hacia segmentos más agresivos.

Pero lo verdaderamente relevante aquí es que esta amplitud alcista no aparece aislada. El modelo S-TCTM, que combina diez sub-señales centrales de thrust y confirmación, activó un nuevo aviso de compra el 29 de abril. Eso le da mucho más peso al movimiento. No estamos hablando de una lectura táctica cualquiera ni de una señal menor sacada de contexto. Estamos hablando de un modelo compuesto diseñado para medir la fuerza real de la evidencia acumulada. Y cuando una herramienta así se pone en verde, el mercado suele estar diciendo que el impulso alcista no es anecdótico, sino estructuralmente relevante.

La estadística histórica refuerza todavía más esa idea. Desde 1962, este modelo solo se ha activado 67 veces. Es decir, no lanza señales a cada rato ni se dedica a disparar alertas porque sí. Su rareza es precisamente parte de su valor. Y en esas ocasiones, el comportamiento posterior ha mostrado una ventaja alcista muy consistente, con tasas de acierto superiores al 70% en ventanas futuras que van de uno a doce meses. Esto no garantiza nada, claro, porque el mercado no firma contratos con nadie. Pero sí deja una conclusión importante: cuando esta combinación concreta de amplitud y confirmación aparece, la balanza histórica se inclina claramente del lado alcista.

Además, no se trata solo de que el mercado tienda a subir después de estas señales. Lo más interesante es que, tras este tipo de thrusts, la magnitud de las ganancias máximas ha tendido a superar claramente a los drawdowns severos. Ese detalle es clave, porque no habla solo de dirección, sino de asimetría favorable. Y cuando un entorno ofrece una asimetría así, los sectores cíclicos suelen ser los más beneficiados. Tiene lógica. Si el mercado entra en una fase de impulso validado y más amplia participación, el capital suele dejar de esconderse en proxies defensivos y empieza a buscar exposición allí donde el recorrido potencial es mayor.

Por eso no sorprende que la lectura actual del modelo haya pasado oficialmente a un escenario de “cautious bull”. La expresión es buena porque recoge bien el momento. No estamos necesariamente en una fase de euforia descontrolada ni en una subida sin sobresaltos. Pero sí en un entorno donde el sesgo de fondo vuelve a ser claramente favorable para la renta variable. En otras palabras, el mercado puede seguir teniendo retrocesos de corto plazo, sí, pero esos retrocesos, bajo esta señal histórica, han tendido más a comportarse como oportunidades tácticas de entrada que como el principio de una ruptura bajista seria.

Para los inversores de momentum, el mensaje es bastante directo. Este tipo de señal no invita a esconderse ni a pelearse con la tendencia principal. Invita a mantener exposición amplia al mercado y a inclinarse hacia el liderazgo cíclico, especialmente si tecnología sigue tirando con fuerza. Eso no significa comprar sin criterio ni perseguir cualquier vela verde con entusiasmo infantil. Significa entender que, cuando un modelo tan exigente pone la luz en verde, lo razonable históricamente ha sido respetar la señal y no subestimar la posibilidad de un tramo alcista más duradero.

La conclusión es clara. La activación del Composite Combined Thrust and Confirmation Model no parece una señal menor ni una subida de corto recorrido. Todo apunta más bien a un entorno de mercado bastante constructivo para los próximos meses, con momentum sólido, amplitud creciente y margen para que los cíclicos sigan haciéndolo mejor que lo defensivo. Dicho sin adornos: si la historia vuelve a rimar, el mercado no está agotado. Está volviendo a coger velocidad.

Trading discrecional vs. trading sistemático: la batalla psicológica entre el ego y la disciplina por Bramesh Bhandari

En trading, la gran división no está realmente en la estrategia. Está en la psicología.

En algún momento, todo trader se enfrenta a una elección fundamental, aunque muchas veces ni siquiera se da cuenta de ello:

¿Vas a operar lo que crees… o lo que realmente está ocurriendo?

Esa elección separa al trader discrecional del trader sistemático. Y, más importante aún, muchas veces separa la inconsistencia de la supervivencia a largo plazo.

El trader discrecional: operar opiniones en un mundo al que le da igual

El trader discrecional vive en el mundo de la interpretación. Consume información de forma constante: noticias, datos macro, resultados empresariales, patrones chartistas, cambios de sentimiento. Intenta entender el mercado, meterse en su cabeza, anticipar el siguiente movimiento antes de que ocurra.

Eso parece inteligente. Estratégico. Incluso sofisticado.

Pero ahí hay una trampa oculta.

El trading discrecional es profundamente subjetivo. Cada decisión pasa por el filtro de los sesgos personales: ganancias pasadas, pérdidas pasadas, creencias, miedos y expectativas. Dos traders pueden mirar exactamente el mismo gráfico y ver oportunidades completamente distintas.

Y por eso el trading se vuelve personal.

Cuando gana, el trader discrecional siente que se confirma su inteligencia.
Cuando pierde, siente que se cuestiona su identidad.

La pérdida no se vive como una parte normal del juego, sino como una prueba de que uno estaba equivocado. Y ahí empiezan los problemas. Porque cuando el resultado toca el ego, la operativa deja de ser limpia y empieza a contaminarse con emociones.

Entonces aparecen patrones muy conocidos:

La duda cuando baja la confianza.
La sobreoperativa cuando intenta “recuperarlo”.
Las operaciones de venganza impulsadas por la frustración.
La sobreconfianza después de unas cuantas operaciones buenas.

El trader discrecional suele además ir saltando entre estilos e ideas: una semana mira macro, a la siguiente análisis técnico, después noticias, luego order flow, luego sentimiento. Se adapta constantemente, sí, pero no siempre de forma productiva. Muchas veces no está evolucionando: está escapando del dolor de la última pérdida.

Muchos reducen su foco a una watchlist pequeña, pensando que conocer muy bien unos pocos mercados les dará ventaja. A veces ocurre. Pero muchas otras están jugando una partida mental de póker, intentando adivinar al “resto del mercado”, en lugar de responder a lo que el mercado realmente está haciendo.

Están prediciendo.

Y la predicción, en trading, puede convertirse en una adicción muy peligrosa. Porque engancha al ego. Hace sentir al trader que su valor está en acertar el próximo movimiento. Pero el mercado no premia al que parece más listo. Premia al que mejor ejecuta.

El trader sistemático: operar la realidad sin ego

El trader sistemático funciona en un marco mental completamente distinto.

No intenta ser más listo que el mercado.
No intenta adivinar.
No intenta imponer una narrativa.

Participa.

Sus decisiones se basan en una sola cosa: el precio.

Sin opiniones. Sin relatos. Sin necesidad de tener razón.

Solo reglas.

Si ocurre X, entra.
Si ocurre Y, sale.
Arriesga Z cantidad.

Todo está definido de antemano: entradas, salidas, tamaño de posición, gestión del riesgo. Y eso crea algo que la mayoría de traders nunca llega a experimentar de verdad: objetividad.

Un trader sistemático no pierde porque estuviera “equivocado”. Pierde porque, sencillamente, las condiciones de mercado no favorecían a su sistema. Y esa diferencia lo cambia todo.

La pérdida deja de ser un evento emocional para convertirse en un resultado estadístico. Ya no hace falta perseguir el mercado, ni dudar, ni demostrar nada. Porque el objetivo no es ganar esta operación. El objetivo es ejecutar con limpieza durante cientos de operaciones.

Consistencia frente a caos

El trader discrecional cambia de herramientas según la situación. El sistemático, no. Usa los mismos indicadores, los mismos setups, la misma lógica, una y otra vez.

¿Por qué?

Porque la consistencia genera datos.
Los datos generan confianza.
Y la confianza reduce la interferencia emocional.

El trader sistemático puede operar muchos mercados sin necesidad de tener un conocimiento fundamental profundo de cada uno, porque su ventaja no nace de interpretar historias externas, sino de detectar patrones repetibles en el comportamiento del precio.

Mientras tanto, el trader discrecional suele estar atrapado en preguntas como estas:

¿Qué significa esta noticia?
¿Qué harán los demás traders?
¿Qué debería pasar ahora?

El trader sistemático se hace una pregunta mucho más simple:

¿Qué está pasando ahora mismo?

Y luego actúa.

Reaccionar vence a predecir

Aquí está la verdad incómoda del trading: el mercado no recompensa la inteligencia; recompensa la disciplina.

Intentar predecir el mercado es como intentar controlar el tiempo. Alguna vez acertarás, claro. Pero nunca tendrás el control de forma consistente.

El trader sistemático acepta eso. No intenta anticipar la tormenta. Construye un sistema capaz de ganar dentro de ella. Reacciona al movimiento confirmado. Se alinea con lo que el mercado está validando, no con lo que su ego desea anticipar.

Por qué el trading mecánico gana para la mayoría

Para el trader medio, volverse totalmente sistemático, incluso mecánico, aumenta muchísimo las probabilidades de supervivencia y de éxito. ¿Por qué? Porque elimina los dos mayores enemigos del resultado:

la emoción y el ego.

Cuando sigues un sistema probado, defines el riesgo antes de entrar, utilizas un tamaño de posición consistente y ejecutas sin vacilar, pasas de apostar a trabajar con probabilidades.

Dejas de intentar tener razón. Empiezas a intentar ser consistente.

Y es justo ahí donde vive la rentabilidad.

La ventaja real

Esto no significa que el trading discrecional no pueda funcionar. Puede funcionar, sí, pero normalmente en manos de traders con muchísima experiencia, una autoconciencia extraordinaria y una disciplina casi quirúrgica. El problema es que para la mayoría, la libertad de elección acaba convirtiéndose en una carga.

Demasiadas decisiones.
Demasiadas emociones.
Demasiadas formas de autosabotearse.

Un enfoque sistemático lo simplifica todo. Da estructura en un entorno caótico. Y, más importante aún, obliga al trader a enfrentarse al verdadero desafío del trading:

No el mercado. Sino a sí mismo.

Al final, la pregunta no es:

¿Qué estilo es mejor?

La pregunta es otra:

¿Qué versión de ti aparece cuando hay dinero real en juego?

Porque eso, mucho más que cualquier estrategia, es lo que determina si sobrevives en este juego.

El plan de trading sin dolor por Peter Davies

Lo más probable es que, salvo que fueras de los que le llevaban una manzana al profesor todos los días en el colegio (mi mujer solía meter caca de perro en el cajón de la mesa de su profesora, bendita sea), entonces probablemente no tengas un plan de trading.

¿Por qué?

Por lo que he podido ver, las razones son estas:

Parece trabajo sin beneficio.
Es un coñazo.
Yo solo quiero darle a comprar y vender.
No tengo muy claro cómo se hace.

La naturaleza humana dicta que cuanto más nos beneficiamos de algo, más probable es que la gente lo haga. Así que vamos a centrarnos en los puntos 1 y 4 y no intentemos ayudar a los que siguen en su fase de “space invaders del trading”.

Pasé mucho tiempo antes de dedicarme al trading trabajando como consultor y luego dirigiendo empresas de software: algo de ventas, sí, pero sobre todo I+D y desarrollo.

Eso significó que tuve que llevar a mucha gente, desde desarrolladores hasta diseñadores, consultores de negocio e incluso a una chica a la que formé tan bien que me sustituyeron por ella porque costaba una décima parte. Desarrollar a la gente no era un don, era algo que hacías para retenerla. Coges a un programador que nunca ha hecho un diseño, y lo primero que te preguntará será: “¿tienes una plantilla para hacer un diseño?”. Cada promoción venía con las mismas preguntas: “¿plantillas, por favor?”. Y sí, nosotros teníamos plantillas y procesos de desarrollo, pero en su primer proyecto no les dejaba usarlos.

La razón: NO importa.

Cualquier documento tiene un propósito y una audiencia. En tu plan de trading, la audiencia eres tú, y quizá más adelante lo compartas. Por tanto, la única persona a la que tiene que gustarle es a ti. No debería contener nada que tú mismo no necesites. En las empresas de desarrollo que dirigí, por supuesto les explicaba a las personas cómo hacer el diseño —hacíamos reuniones para comentar los puntos conflictivos—, pero eso sería un 5%-10% del proyecto; el resto quedaba en sus manos. Así que, si el documento tiene lo que necesitas para ti, entonces está bien. No nos obsesionemos con esa parte.

El puente hacia la planificación (y esto podrías hacerlo sin más)

Si llevas suficiente tiempo en esto, en algún momento estarás leyendo algo sobre lo que ya habías leído antes y, a mitad de lectura, te darás cuenta: “esto ya lo miré en su día”. Yo tengo memoria de pez de colores al que, además, le han dado un golpe en la cabeza. Y encima absorbía información como una esponja. Leía mucha más información de la que podía usar. Así que, aunque no escribas un plan, por favor, por favor, por favor, hazte dos listas. Una hoja de cálculo sencilla, un Google Sheet o una libreta.

Apunta lo que has probado y cuál fue el resultado. Sé honesto contigo mismo. Podría quedar algo así:

Cruces de medias móviles – no encontré ninguna ventaja
Operar la FOMC – lo intenté una vez, me quemé y no volví
Trading de pullbacks – conseguí que funcionara, pero me cuesta en entornos de alta volatilidad

Aunque dije “haz dos listas”, ¿qué hice yo? Escribí una sola lista con cosas que funcionaron y cosas que no. ¿Sabes por qué? Porque a mí me gusta así.

Hablo con traders todo el tiempo, y les pregunto: “¿qué has probado?” y me dicen “de todo”; luego pregunto “¿qué funcionó?” y me responden “nada”. En otras palabras, no tomaron notas, no recuerdan lo que probaron y probablemente seguirán dando vueltas en círculos probando cosas distintas.

Personaje Mr. Jigsaw sentado en un escritorio leyendo una carpeta llamada “bad ideas” y planes de trading

En la Regla de Trading n.º 4 hablamos de elegir tu religión de trading. De separar lo bueno de lo malo. Tú eres el portero de Club Trade, y si una mala idea se peleó con tu cuenta la semana pasada, ¿de verdad vas a dejarla entrar otra vez para volver a sembrar el caos?

Te dije que esto sería sin dolor. La semana que viene veremos qué debe llevar un plan de trading bueno, sencillo y sin dolor, pero antes de ponerte con eso, tu trabajo ahora es avanzar con esa lista lo mejor que puedas.

La lógica de pedirte esto se basa en la neurociencia y la psicología. El “generation effect” significa que recuerdas y entiendes algo mejor cuando lo produces tú mismo, con tus propias frases y tus propias palabras. Tienes que organizar tus pensamientos, rellenar huecos y aclarar ambigüedades; tienes que darle coherencia. Y eso deja al descubierto los huecos en tu conocimiento.

Pero tu lista te va a sorprender. Dale varias pasadas, pero además —la próxima vez— hazlo EN EL MOMENTO. Todo lo que necesitas es una hoja de cálculo o Journalytix. La semana que viene te enseñaremos eso.

Pero haz la lista, por favor. La semana que viene nos pondremos con algo de planificación y no queremos que añadas un ingrediente que ya esté caducado.

Cómo evaluar la transparencia de un bróker antes de abrir una cuenta por The Trader Chick

Elegir un bróker no consiste solo en mirar los spreads, el acceso a la plataforma o la cantidad de mercados disponibles. Una cuestión más importante es si el bróker ofrece suficiente información pública para que el usuario pueda entender cómo funciona el negocio antes de abrir una cuenta. En la práctica, la transparencia suele significar una divulgación clara de los datos de la empresa, las condiciones de trading, las reglas de financiación y los requisitos de verificación.

Para muchos traders, esta primera capa de información pública importa porque les ayuda a tomar una decisión más informada antes de realizar cualquier depósito. En lugar de basarse solo en la imagen de marca o en el lenguaje promocional, los usuarios pueden revisar cómo el bróker presenta su estructura legal, condiciones de cuenta, modelo de precios y proceso de pagos. Eso hace que la comparación inicial sea más práctica y más basada en hechos.

Un bróker puede evaluarse mejor cuando su estructura empresarial, modelo de precios y reglas de pago se presentan de forma clara.

Qué suele incluir la transparencia de un bróker

En la industria del corretaje, la transparencia suele reflejarse en unas pocas áreas prácticas. Entre ellas están la divulgación de la entidad legal que está detrás de la marca, la información publicada sobre tipos de cuenta y costes de trading, la explicación de los métodos de depósito y retirada, y la visibilidad sobre procedimientos de cumplimiento como los controles de KYC y AML.

Cuando estos elementos están separados en secciones claras dentro del sitio web de un bróker, los usuarios pueden revisar el negocio de una forma más estructurada. Eso no confirma automáticamente calidad ni fiabilidad, pero sí crea una mejor base para una evaluación inicial que una web que solo ofrece afirmaciones generales de marketing.

Por qué importa el modelo de ejecución

Uno de los puntos más importantes que los traders suelen revisar es cómo un bróker explica la ejecución de órdenes. Aunque el usuario minorista medio no estudie a fondo la infraestructura técnica, la claridad pública sobre la ejecución sigue importando porque afecta a cómo se entienden el precio y la gestión de las órdenes.

Si un bróker explica su enfoque de ejecución, publica detalles de cuenta y separa las condiciones esenciales de trading del mensaje general de marca, eso normalmente facilita la comparación. Permite a los usuarios centrarse en detalles operativos concretos en lugar de en suposiciones.

Información pública de la empresa y estructura legal

Otra señal útil de transparencia es si un bróker identifica las empresas que están detrás de la plataforma en un formato claro y verificable. Esto incluye nombres legales, datos de registro y cualquier información pública sobre licencias o jurisdicción.

Por ejemplo, algunos brókers publican esta información en secciones dedicadas a transparencia o perfil corporativo. En la web oficial de MetaGold, los usuarios pueden revisar la información presentada públicamente sobre la estructura de la empresa, los servicios de trading y las divulgaciones operativas en secciones separadas. Este tipo de estructura puede facilitar la revisión inicial para los usuarios que quieren entender cómo se presenta el negocio antes del registro.

Al mismo tiempo, los usuarios siempre deben distinguir entre divulgación pública y verificación independiente. Que un bróker publique información corporativa es útil, pero aun así debe revisarse junto con los propios estándares de riesgo del usuario y con una investigación adicional.

Condiciones de trading y divulgación de costes

Los brókers transparentes suelen ofrecer algo más que una declaración general sobre precios competitivos. En los casos más sólidos, los usuarios pueden revisar los tipos de cuenta, spreads, comisiones, apalancamiento y estructura de swaps antes de abrir una cuenta.

Cuando esta información aparece en un formato específico y visible, resulta más fácil comparar un bróker con otro sin depender de afirmaciones vagas. La transparencia en costes es especialmente importante porque los spreads, las comisiones y otros términos relacionados pueden afectar directamente a las decisiones de trading y a la experiencia general con la cuenta.

Reglas de depósito y retirada

La política de financiación suele ser una de las señales operativas más claras que los usuarios observan al evaluar un bróker. Los detalles importantes suelen incluir los métodos de pago admitidos, el tamaño mínimo de transacción, las expectativas de procesamiento y si pueden aplicarse comisiones de terceros o de red.

Si estos detalles se explican claramente de antemano, los usuarios tienen más posibilidades de entender el lado práctico de trabajar con la plataforma. Esto resulta especialmente relevante para traders que operan internacionalmente o que prefieren métodos flexibles de financiación, incluidos canales de pago digitales o transferencias basadas en cripto cuando estén disponibles.

Cumplimiento normativo y verificación de cuenta

Los procedimientos de KYC y AML también forman parte de la transparencia. Un bróker que explica los requisitos de verificación de identidad, los procedimientos de revisión de cuenta y los controles de retirada ofrece a los usuarios una imagen más clara de qué pueden esperar durante el alta y el uso de la cuenta.

Estas divulgaciones no deben tratarse como una garantía por sí solas, pero sí ayudan a entender si el bróker presenta un marco de cumplimiento visible. En la práctica, esto importa porque las reglas poco claras de verificación suelen convertirse en un problema solo después de que el usuario ya ha abierto o financiado la cuenta.

Cómo analizar un bróker con más cuidado

Un enfoque útil consiste en hacerse unas pocas preguntas básicas antes del registro. ¿Está la estructura de la empresa identificada públicamente? ¿Son visibles los tipos de cuenta y los costes de trading? ¿Están explicadas con claridad las reglas de financiación? ¿Existe alguna sección dedicada a la transparencia, al cumplimiento o a las políticas operativas?

Cuando la respuesta a estas preguntas es sí, el bróker resulta más fácil de analizar sobre la base de hechos y no de impresiones. Eso no sustituye la debida diligencia personal, pero sí crea un punto de partida más sólido para comparar.

Conclusión

La transparencia de un bróker no consiste solo en hacer marketing. Consiste en si los usuarios pueden revisar la información de la empresa, las condiciones de trading, las reglas de financiación y los procedimientos de cuenta de una manera clara y estructurada antes de abrir una cuenta.

Cómo analizar las curvas de capital individuales por Quantpedia

Una de las ventajas de la plataforma Quantpedia Pro y de su conjunto de herramientas de Portfolio Analysis es la capacidad de analizar no solo carteras multiactivo y multiestrategia, sino también curvas de capital individuales. Los usuarios pueden cargar prácticamente cualquier serie de rentabilidades o analizar activos que ya estén presentes en la base de datos. Por tanto, las mismas herramientas analíticas utilizadas para la construcción de carteras también pueden aplicarse a activos individuales.

Dado el actual entorno dominado por la macro, los mercados de materias primas —en particular el petróleo crudo— ofrecen un caso de estudio relevante. El ETF United States Oil Fund (USO) sirve como una referencia práctica de la dinámica del precio del petróleo. Analizando su curva de capital a través de Quantpedia Pro, podemos explorar si existen patrones persistentes, efectos conductuales o ineficiencias estructurales y si estos pueden transformarse en estrategias sistemáticas de trading.

Análisis de estacionalidad

La estacionalidad representa una de las anomalías de mercado más simples y, a menudo, más persistentes. El Seasonality Report evalúa efectos de calendario recurrentes analizando el comportamiento medio en distintos segmentos temporales, como meses o ventanas específicas ligadas a eventos.

Los patrones estacionales están bien documentados en los mercados financieros. Por ejemplo, el estudio de Quantpedia The End-of-Month Effect in Value, Growth and Real Estate Equity Spreads muestra que las rentabilidades tienden a concentrarse alrededor del final de mes, especialmente en spreads de renta variable como value frente a growth o en sectores inmobiliarios. Este efecto suele atribuirse al rebalanceo institucional, a los flujos de capital y a sesgos conductuales relacionados con los periodos de reporting.

Para ilustrar aún más los efectos estacionales, pueden construirse casos de estudio adicionales utilizando Portfolio Analysis. Por ejemplo, el efecto de fin de mes puede analizarse mediante una cartera larga en IYR y corta en SPY, donde las rentabilidades significativamente positivas tienden a concentrarse justo antes del cambio de mes.

De forma similar, otro estudio, Pre-Holiday Effect in Commodities, pone de relieve que los mercados tienden a mostrar un sesgo positivo antes de los festivos. Este fenómeno suele vincularse a una menor liquidez, un sentimiento más optimista y ajustes de posición previos al cierre del mercado.

Una vez más, utilizando el ETF de gasolina UGA, podemos observar este efecto pre-festivo en los datos mediante el informe de Seasonality Analysis.

En conjunto, estos hallazgos sugieren que incluso señales simples basadas en calendario pueden capturar ineficiencias conductuales persistentes y pueden servir como un componente útil en la construcción de estrategias sistemáticas de trading.

Informe de análisis técnico

Otra manera de analizar curvas de capital individuales es a través de la detección automatizada de patrones técnicos. El Technical Analysis Report identifica estructuras clásicas de precio, como niveles de soporte y resistencia, líneas de tendencia y patrones como dobles techos o dobles suelos, basándose en el comportamiento histórico de los precios.

La metodología se basa en detectar máximos y mínimos locales dentro de una ventana definida y construir estructuras de precio que históricamente llevaron a reacciones específicas del mercado. Estas estructuras permiten una evaluación sistemática de las señales técnicas y transforman el análisis técnico discrecional en estrategias basadas en reglas. Este enfoque se detalla más en el estudio de Quantpedia Technical Analysis Report Methodology: Double Bottom Country Trading Strategy, que demuestra cómo patrones clásicos de gráfico, como los dobles suelos, pueden formalizarse en reglas de trading objetivas y testeables.

Análisis de ventaja operativa

El Trading Edge Analysis Report está diseñado para identificar de forma sistemática patrones conductuales de corto plazo tras eventos específicos de mercado. Como se describe en la metodología de Quantpedia, el marco evalúa cómo se comportan los activos después de condiciones predefinidas, como rentabilidades extremas, shocks de volatilidad o estallidos de momentum, durante periodos cortos de mantenimiento. El enfoque es completamente rule-based y escanea una amplia gama de señales para detectar patrones estadísticamente significativos. Esta metodología se desarrolla con más detalle en el estudio de Quantpedia Automated Trading Edge Analysis, que muestra cómo señales impulsadas por eventos pueden probarse sistemáticamente y transformarse en estrategias de trading de corto plazo.

Las actualizaciones de investigación de Quantpedia muestran además que muchos de estos efectos de corto plazo persisten en distintos mercados. Un hallazgo habitual es que los movimientos extremos de precio suelen dar lugar a ineficiencias temporales. En particular, las grandes caídas tienden a ir seguidas de rebotes de corto plazo, mientras que los movimientos alcistas fuertes pueden dar lugar a retrocesos temporales. Estos patrones constituyen la base de estrategias sistemáticas de trading de corto plazo.

El ejemplo anterior demuestra cómo las señales basadas en volatilidad pueden traducirse en estrategias prácticas. Los resultados indican que los regímenes de alta volatilidad tienden a producir señales de trading más fuertes y fiables, mientras que los entornos de baja volatilidad ofrecen oportunidades más débiles o menos consistentes. Esto resalta la importancia de centrarse en condiciones extremas de mercado al buscar ventajas operativas de corto plazo.

Con el tiempo, el informe se ha mejorado con señales adicionales impulsadas por eventos, como el comportamiento tras varios días consecutivos de subidas o bajadas, reacciones en torno a máximos y mínimos de 12 meses y nuevos filtros de régimen basados en volatilidad. Las actualizaciones también introducen una parametrización ampliada de las señales junto con gráficos y tablas de rendimiento adicionales, permitiendo una evaluación más detallada del comportamiento del mercado a corto plazo. Estas mejoras aumentan la robustez del análisis y permiten una identificación más sistemática de efectos recurrentes, como la reversión a la media tras movimientos extremos y la continuación y reversión del momentum a corto plazo, proporcionando una base más fiable para construir estrategias de trading basadas en reglas.

Análisis de tendencia y reversión

Mientras que el Trading Edge Analysis se centra en el comportamiento de corto plazo, el Trend and Reversal Analysis Report explora las tendencias del mercado a medio plazo. Evalúa cómo se comportan los activos durante periodos de mantenimiento más largos, que normalmente van de un mes a un año, con el fin de identificar efectos de momentum y reversión.

Los resultados muestran que los overlays basados en momentum baten claramente a la cartera base, especialmente en periodos de lookback intermedios, como de 2 a 6 meses. Esto sugiere que las tendencias positivas en el ETF USO tienden a persistir, respaldando la presencia de efectos de momentum a medio plazo. En contraste, las reglas puras de seguimiento de tendencia parecen más débiles, lo que indica que las señales de momentum aportan mejoras de rendimiento más robustas en este caso.

La tabla confirma además que las estrategias de momentum logran mayores rentabilidades y mejor rendimiento ajustado al riesgo que el benchmark. Esto pone de relieve la importancia de incorporar filtros basados en momentum al construir estrategias sistemáticas sobre activos vinculados a materias primas.

Conclusión

Analizar curvas de capital individuales proporciona una visión valiosa del comportamiento del mercado y de posibles estrategias de trading. Los informes analíticos de Quantpedia permiten a los investigadores explorar de manera sistemática efectos estacionales, patrones técnicos, ventajas conductuales de corto plazo y tendencias de medio plazo.

En conjunto, estas herramientas permiten transformar datos brutos de mercado en estrategias estructuradas y basadas en reglas que pueden probarse, validarse e integrarse en carteras diversificadas.

Autor: David Mesicek, Junior Quant Analyst, Quantpedia

Arbitraje estadístico usando pares de acciones cointegrados (2015-2025) | Proyecto EPAT por Quantinsti

Este proyecto construye y evalúa una estrategia de pairs trading market-neutral centrada en 25 acciones large cap del NSE pertenecientes a los sectores de banca, tecnología, farma, cemento y automoción. Los pares se seleccionan mediante una prueba de estacionariedad de residuos, concretamente el ADF(0) con p-value de MacKinnon, sobre una muestra de entrenamiento. Para garantizar robustez estadística y controlar los falsos descubrimientos, se aplica la False Discovery Rate (FDR) de Benjamini–Hochberg al 5%.

La estrategia opera la reversión a la media a través de z-scores del spread utilizando una división train/test tipo walk-forward. Representa una implementación académica limpia y defendible, sin look-ahead bias, con costes de transacción explícitos (5 bps por pata y por lado), capital igual por cada par activo (₹5,00,000) y métricas de riesgo completas a nivel de cartera.

Introducción y motivación del proyecto

El pair trading es una estrategia clásica de arbitraje estadístico que busca explotar divergencias temporales de precio entre dos activos relacionados, manteniendo al mismo tiempo una postura neutral al mercado. Este proyecto aplica ese concepto al mercado de renta variable indio entre el 1 de enero de 2015 y el 30 de junio de 2025.

La motivación principal fue construir un prototipo riguroso que abordara errores comunes del trading algorítmico, como el look-ahead bias, cálculos incompletos de Profit and Loss (PnL) y controles insuficientes sobre el problema de múltiples pruebas.

Estrategia y metodología de implementación (desglose técnico)

La estrategia se apoya en una metodología walk-forward rodante que utiliza una ventana de entrenamiento de 252 días de trading y un paso de prueba de 21 días.

1. Selección de pares y cointegración: Durante la fase de entrenamiento, la ratio de cobertura (β) se estima mediante Ordinary Least Squares (OLS). Después se prueba la estacionariedad de los residuos usando el estadístico t de ADF(0) para generar un p-value de MacKinnon. La FDR de Benjamini–Hochberg se aplica al 5% para limitar falsos positivos. Del marco surgieron tres pares altamente cointegrados: HDFCBANK.NS vs KOTAKBANK.NS, HEROMOTOCO.NS vs ULTRACEMCO.NS y HCLTECH.NS vs ICICIBANK.NS.

2. Lógica de generación de señales: Para evitar look-ahead bias, las variables rodantes de media y desviación estándar se desplazan estrictamente 1 día.

Cálculo del spread: S_t = A_t – β × B_t
Cálculo del Z-Score: z_t = (S_t – μ_t-1) / σ_t-1
Reglas de ejecución: Entrar cuando |z_t| > 1,5 y salir cuando z_t cruce 0.

Código de implementación en Python

A continuación se muestra un fragmento conceptual de Python que demuestra la lógica matemática central utilizada en la estrategia de Shant:

«`html id=»47240″
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

def calculate_signals(train_data, test_data, stock_a, stock_b):
# 1. Estimate Hedge Ratio (Beta) using OLS on Training Window
model = sm.OLS(train_data[stock_a], train_data[stock_b]).fit()
beta = model.params

# 2. Calculate Out-of-Sample Spread
# Spread formula: S_t = A_t – beta * B_t
spread = test_data[stock_a] – (beta * test_data[stock_b])

# 3. Calculate Z-Score strictly avoiding look-ahead bias
# z_t = (S_t – mu_{t-1}) / sigma_{t-1}
rolling_mean = spread.rolling(window=30).mean().shift(1)
rolling_std = spread.rolling(window=30).std().shift(1)
z_score = (spread – rolling_mean) / rolling_std

# 4. Generate Trading Signals based on Z-Score Thresholds
# Enter when absolute z-score > 1.5, Exit when it crosses 0
long_entry = z_score < -1.5 short_entry = z_score > 1.5
exit_signal = (z_score.shift(1) * z_score <= 0)

return z_score, long_entry, short_entry, exit_signal

3. Cartera y gestión del riesgo:

Tamaño: asignación de capital equiponderada, asignando ₹5,00,000 por cada par activo.
Costes: los costes de transacción se modelizan explícitamente en 5 bps por pata y por lado para entrada y salida.
Cálculo del PnL: el PnL se asigna desde ambas patas. Cualquier posición abierta se cierra forzosamente en el último día del backtest para asegurar un reporting completo.

Hallazgos clave y rendimiento de la cartera

El backtest fuera de muestra generó las siguientes métricas de rendimiento a nivel de cartera durante el periodo de prueba:

Resumen de rendimiento de la estrategia
Base de capital    ₹15,00,000
Pares operados    3
Periodo de backtest    11 de enero de 2016 – 27 de junio de 2025
Total de operaciones    271
Ratio de acierto    63,47%
PnL total    ₹1,65,544.97
PnL / Capital    11,04%
Rentabilidad anualizada    0,30%
Volatilidad anualizada    13,34%
Ratio Sharpe    0,089
Máximo drawdown    -34,31%

Retos y limitaciones

Restricciones de tamaño: la asignación es educativa (igual capital por par); no modeliza dinámicamente límites de capacidad ni restricciones reales de margen.

Costes de transacción: se modelizan limpiamente a 5 bps por pata y por lado, pero el slippage real de ejecución y los spreads bid-ask pueden diferir.

Aproximación ADF(0): el modelo utiliza un ADF con rezago 0 por velocidad computacional. Para futuras iteraciones se recomienda una prueba ADF completa con rezagos optimizados.

Múltiples pruebas: aunque el método FDR reduce los falsos descubrimientos, no los elimina por completo.

Sesgo de supervivencia: el universo de 25 acciones es fijo y no tiene en cuenta dinámicamente los cambios históricos en la composición del índice.

Próximos pasos

Mejorar el rendimiento de la estrategia

Aunque la estrategia actual proporciona una base académica limpia, varias mejoras concretas pueden elevar de forma significativa su rentabilidad ajustada al riesgo y su aplicabilidad en el mundo real:

1. Optimizar la selección del rezago en el ADF

Sustituir el atajo actual de ADF(0) por un selector de rezagos basado en criterio de información (AIC o BIC). Esto reduce el riesgo de señales espurias de cointegración y mejora la calidad de la selección de pares, lo que lleva a entradas más estables y fiables.

2. Ampliar el universo y diversificar pares

La cartera actual de tres pares está muy concentrada. Extender el universo más allá de las 25 large caps para incluir mid caps del NSE en sectores adicionales (energía, FMCG, metales) generaría un conjunto más amplio de candidatos cointegrados, mejoraría la diversificación y reduciría el impacto de que un solo par deje de funcionar.

3. Introducir position sizing dinámico

La estrategia utiliza actualmente un tamaño fijo de ₹5,00,000 por par. Sustituirlo por un sizing escalado por volatilidad (por ejemplo, ponderación inversa a volatilidad o criterio de Kelly) permitiría asignar más capital a pares que muestren señales de reversión a la media más fuertes y spreads más ajustados, mejorando el Sharpe ratio global y reduciendo drawdowns.

4. Afinar de forma adaptativa los umbrales de entrada/salida

Los umbrales fijos de z-score de ±1,5 para la entrada y 0 para la salida son estáticos en todos los regímenes de mercado. Un modelo adaptativo de umbrales, donde los niveles de entrada y salida se calibran a la volatilidad rodante de cada par o a su clasificación de régimen (tendencial frente a mean-reverting), puede filtrar señales de baja calidad y mejorar la tasa de acierto por encima del actual 63,47%.

5. Incorporar reglas de stop-loss para controlar el drawdown

El drawdown máximo actual de -34,31% es elevado en relación con la rentabilidad anualizada del 0,30%. Añadir un stop-loss a nivel de par (por ejemplo, salir cuando el z-score supere ±3,0 o cuando la pérdida no realizada exceda un porcentaje fijo del capital asignado) limitaría el downside en eventos de ruptura de régimen y mejoraría sustancialmente el Sharpe ratio.

6. Corregir el sesgo de supervivencia con un universo rodante

El universo fijo de 25 acciones infla el rendimiento histórico al incluir solo compañías que sobrevivieron a todo el periodo 2015–2025. Utilizar una lista point-in-time de componentes del NSE Nifty 50 o Nifty 100 que refleje la composición real del índice en cada ventana de entrenamiento eliminaría este sesgo y produciría estimaciones de rendimiento futuro más realistas.

Cómo convertirte en tu propio entrenador de trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

3/5/2026 – La técnica más básica para cambiar nuestra psicología de trading es reconocer cuándo nuestra concentración ha sido alterada por la distracción, la frustración o la excitación. En un estado de enfoque y concentración óptimos, estamos en nuestra mejor disposición para procesar lo que están haciendo los mercados y ejecutar nuestros planes de trading. La distracción nos lleva a actuar de forma impulsiva y reactiva, lo que desemboca en decisiones peores.

Conviene notar que la solución a los sentimientos de ansiedad y malestar no consiste simplemente en relajarse, tomarse descansos o intentar hablarse en positivo. Lo que realmente queremos es sustituir la distracción y la frustración por una atención serena. Para ello, normalmente hace falta apartarse temporalmente de las pantallas y controlar tanto el pensamiento como la respiración. Las habilidades de meditación ayudan mucho en este contexto. Al concentrarnos en una imagen, ralentizar la respiración y mantener una postura muy quieta, cambiamos la mente a través del cuerpo. Al reducir la frecuencia cardiaca, enfocar la atención y aquietar el cuerpo, literalmente cambiamos de marcha y regresamos a estados óptimos para tomar decisiones.

Como explico en el libro Positive Trading Psychology, aquí es donde los dispositivos de biofeedback de ondas cerebrales (neurofeedback) pueden resultar especialmente útiles. Estos aparatos nos indican en tiempo real cuándo estamos en estados de enfoque o distracción, así como en estados de calma o agitación. Si practicamos rutinas de meditación con biofeedback, podemos aprender a calmarnos y enfocarnos a voluntad. Esto se convierte en una gran forma de comenzar la jornada de trading y también en una rutina útil durante los descansos.

De hecho, si aprendemos a concentrarnos a demanda, esta habilidad se vuelve útil en muchas situaciones de la vida. La idea es responder a los desafíos de manera planificada, no de forma reactiva.

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1/5/2026 – Mientras escribo esto estoy en Syracuse, Nueva York, preparándome para impartir clases de terapias breves a residentes de psiquiatría. Formo parte del profesorado de SUNY Upstate Medical University desde mediados de los años 80 y siempre he disfrutado enseñando técnicas de cambio a estudiantes de psicología y psiquiatría. En esta serie de publicaciones voy a enseñarte algunas de estas técnicas para que puedas utilizarlas y ayudarte a entrenarte hacia el éxito. Encontrarás más sobre este tema en el libro The Daily Trading Coach y en el libro recién publicado, Positive Trading Psychology.

Así que empecemos por el principio y entendamos la naturaleza de los problemas a los que nos enfrentamos. Estos problemas aparecen en muchas situaciones y pueden adoptar formas distintas, pero normalmente forman parte de un patrón subyacente. Por ejemplo, podemos sentir estrés, ansiedad y miedo en muchas circunstancias diferentes, pero algo común a todas esas experiencias puede ser un diálogo interno negativo, en el que dramatizamos y anticipamos lo peor. Esto puede ocurrir en las relaciones, en el trading, en el trabajo, etc. El objetivo del autocontrol o self-coaching es entender los patrones que crean nuestros problemas para poder tomar distancia frente a ellos y comprometernos con nuevas formas de pensar, sentir y actuar.

Muy a menudo, una clave para identificar los patrones que interfieren con nuestro trading es reconocer los pensamientos y las experiencias emocionales que los impulsan. Podemos, por ejemplo, hacer sobreoperativa en distintas situaciones y sufrir grandes pérdidas. Detrás de esa sobreoperativa puede haber exigencias perfeccionistas por participar en todos los movimientos del mercado y sentimientos de fracaso si se produce un movimiento y no participamos. En algunas personas, la sobreoperativa puede estar impulsada por pensamientos, sentimientos y experiencias del pasado: el intento de compensar fracasos anteriores en la vida.

Una técnica procedente de la terapia cognitiva consiste en llevar un diario de todos tus pensamientos, emociones y acciones negativas durante una jornada de trading, e identificar qué te estás diciendo a ti mismo en esos momentos. Muchas veces, los patrones saltan a la vista: verás hábitos de diálogo interno que conducen a emociones negativas y a un mal trading. El primer paso del proceso de cambio es reconocer nuestros patrones problemáticos en tiempo real. Llevar un diario en tiempo real de nuestros pensamientos, emociones y acciones es una forma de ayudarnos a reconocer esos patrones. En las próximas publicaciones exploraremos técnicas para cambiar los patrones que identifiquemos.

La IA vuelve a ponerse al frente por Jay Kaeppel

Durante meses, una de las grandes dudas del mercado ha sido si la narrativa de la inteligencia artificial seguía teniendo gasolina real o si simplemente estaba viviendo de la memoria de su primer gran impulso. Porque una cosa es liderar durante un tiempo y otra muy distinta es volver a tomar el mando después de una fase de digestión, rotación o cansancio. Y eso es precisamente lo que empieza a sugerir ahora el comportamiento reciente del mercado: la operación ligada a la IA parece estar recuperando el asiento del conductor.

La primera señal potente llega desde un nombre que el mercado sigue observando como un auténtico termómetro del segmento: AMD. El valor acaba de marcar un 10 perfecto tanto en tendencia absoluta como en tendencia relativa. Esa combinación no aparece porque sí. La tendencia absoluta mide si el activo se está comportando bien por sí mismo. La relativa mide si además lo está haciendo mejor que el resto. Cuando ambas lecturas se disparan a la vez, el mensaje es bastante claro: no solo hay fuerza, hay liderazgo. Y en un mercado donde el liderazgo importa tanto como la dirección, eso coloca a AMD en una posición simbólicamente muy poderosa dentro de toda la tesis de IA y semiconductores.

Esto importa más de lo que parece, porque el sector de semiconductores no suele actuar solo como una industria más. En muchos momentos funciona como el sistema nervioso del mercado tecnológico. Si los chips vuelven a tirar con fuerza, el mercado interpreta que vuelve a haber convicción en crecimiento, en gasto tecnológico y en toda la cadena asociada a computación avanzada, centros de datos, aceleradores y demanda vinculada a inteligencia artificial. Por eso, ver a AMD recuperar ese tipo de momentum no es solo una noticia corporativa. Es una señal de que el dinero vuelve a mirar con apetito a uno de los núcleos más sensibles de la temática IA.

Pero la historia no se queda en un solo valor. Los indicadores de amplitud relativa en múltiples horizontes muestran que el sector tecnológico está liderando al mercado amplio, con la mayor proporción de acciones en posición de liderazgo. Eso cambia bastante la lectura. Ya no estamos ante una simple recuperación de dos o tres nombres populares. Estamos viendo una mejora interna más extensa, donde tecnología vuelve a situarse al frente. Y cuando un sector lidera de esa manera, el mercado no solo está premiando una narrativa. Está asignando capital de forma activa a esa narrativa.

Aun así, lo verdaderamente constructivo del contexto actual es que no todo depende de tecnología. Esa es una diferencia importante. Una subida exclusivamente apoyada en IA puede funcionar durante un tiempo, pero también puede volverse frágil si el resto del mercado no acompaña. Aquí, en cambio, empiezan a aparecer apoyos adicionales. El caso de Goldman Sachs, alcanzando máximos de tendencia de dos meses, aporta una validación estructural interesante. Si los financieros participan, la lectura del rally gana profundidad. Porque entonces el mercado no solo está comprando crecimiento y futuro; también está comprando una estructura más amplia de confianza en ciclo, actividad y fortaleza del sistema.

Eso reduce bastante la sensación de que estemos ante una simple moda resucitada. Más bien parece una combinación bastante más sólida: la IA vuelve a liderar y los financieros ayudan a sostener el terreno bajo los pies del mercado. Esa mezcla suele ser mucho más sana que una en la que todo el peso recae sobre un único grupo temático. El liderazgo tecnológico aporta impulso. El respaldo financiero aporta estabilidad y validación. Y cuando ambas cosas se alinean, el rally tiende a parecer menos frágil y más creíble.

Por supuesto, hay un matiz que conviene no olvidar. La tecnología, y en especial todo lo relacionado con IA, sigue siendo un espacio con volatilidad propia. Los movimientos pueden ser muy limpios cuando la tendencia acompaña, pero también muy violentos en los retrocesos. Por eso, aunque el contexto parezca claramente favorable, eso no convierte al sector en un paseo sin sobresaltos. Lo que sí sugiere es que, desde el punto de vista del momentum y de la amplitud relativa, la balanza vuelve a inclinarse hacia el lado alcista.

En resumen, la operación de la IA da señales serias de haber recuperado el mando. AMD vuelve a ejercer liderazgo, la tecnología domina en amplitud relativa y los financieros añaden soporte estructural. Eso no elimina el riesgo ni los vaivenes propios del sector, pero sí compone una fotografía de mercado bastante favorable. Y cuando los pesos pesados de la IA vuelven a empujar mientras otras áreas cíclicas acompañan, normalmente no estamos viendo un rebote cualquiera. Estamos viendo al mercado decir, otra vez, dónde cree que sigue estando el motor principal de esta fase alcista.

Precios de la gasolina más altos por Ben Carlson

Esta semana recibí un mensaje de mi mujer que decía:

¡Joder, la gasolina está a cinco dólares el galón!

Los números redondos tienen un impacto psicológico por alguna razón. Esto es especialmente cierto cuando los precios se anuncian en grandes carteles brillantes al borde de la carretera.

The Wall Street Journal destacó algunas investigaciones sobre esta idea en relación con los precios de la gasolina:

Los economistas han descubierto que los precios redondos en productos minoristas tienen un efecto especial en los consumidores. Un trabajo de la Brookings Institution de 2010 concluyó que la gente se sentía más molesta en los días en que la gasolina superaba los 3,50 y 4,00 dólares por galón.

¿Por qué importan más 4 o 5 dólares por galón que 4,07 o 5,09? No lo sé.

Los precios de la gasolina afectan a nuestra psicología porque son muy visibles. Pero también parece que se mueven a su propio ritmo.

Cuando sube el precio del petróleo, la gasolina sube rápido.

Cuando baja el precio del petróleo, la gasolina baja despacio.

Sube como un cohete, cae como una pluma.

¿Puedo demostrarlo? No necesariamente, pero desde luego da la sensación de que así funciona.

Los precios de la gasolina han estado subiendo como un cohete en los últimos meses:

Ya son dos grandes picos en esta década, ambos provocados por actos de guerra.

Los precios varían según el estado, pero son altos o muy altos en muchas zonas:

Lo más llamativo de los precios de la gasolina es que han sido relativamente estables durante mucho tiempo, a pesar de esos dos grandes picos en los años 2020.

Si ajustas los precios de la gasolina por inflación, en realidad no parecen tan malos:

Los precios reales de la gasolina —ajustados por inflación— están básicamente al nivel de 1990. Eso es una locura.

Pero no ajustamos los precios de la gasolina por inflación. Solemos ajustar por inflación el PIB, los salarios, a veces los tipos de interés y la rentabilidad del mercado bursátil. ¿Por qué no la gasolina? No lo sé. Simplemente es así como lo hacemos.

El gasto energético como porcentaje de la renta disponible lleva años cayendo:

Tengo que ser sincero: no sé muy bien qué pensar sobre la rápida subida del petróleo y de la gasolina ahora mismo.

Todos los analistas energéticos están alarmados por la disrupción provocada por el cierre del estrecho de Ormuz. La forma en que lo explican recuerda a la escena de la apisonadora en Austin Powers.

La gente del petróleo puede ver lo que viene, dado lo alterados que están los mercados energéticos ahora mismo.

El Financial Times muestra lo grande que es la disrupción actual en comparación con otros shocks petroleros anteriores:

Parece serio.

Que la gasolina llegue a 6 dólares por galón no parece fuera de lo posible si no arreglamos esto rápido.

The Economist parece pensar que hace falta más dolor antes de que los precios de la energía tengan un gran impacto:

La bolsa, evidentemente, no parece preocuparse demasiado. Sí, hubo una corrección menor, apenas una herida superficial, pero se han marcado nuevos máximos históricos en 8 de las últimas 14 sesiones.

Está clarísimo que, ahora mismo, los beneficios empresariales y la IA importan mucho más a la bolsa que el petróleo y la gasolina.

¿Durará esta dinámica si la guerra se alarga y la gasolina sigue subiendo?

¿Las familias terminarán recortando por otro lado o seguirán gastando?

¿Le importará al mercado bursátil unos precios del petróleo mucho más altos en algún momento?

¡NO LO SÉ!

Esto es lo que sí sé.

Tomar decisiones de cartera basadas en previsiones geopolíticas es un juego de tontos. Muchos lo intentarán. La mayoría fallará.

Predecir resultados económicos es difícil. Predecir resultados geopolíticos es difícil.

Y todavía es más difícil predecir cómo afectarán esos resultados a los mercados financieros.

A veces hay que estar dispuesto a admitir que hay ciertas cosas que están fuera de tu control.

Yo prefiero centrarme en las cosas que sí controlo.

Cuánto ahorro. Mi asignación de activos. Los costes que pago. Mi horizonte temporal. Mi perfil de riesgo. Mi plan de inversión.

Es entretenido intentar predecir cosas que no puedes controlar, pero no ayuda demasiado a tu proceso de inversión.

Menos amplitud con el índice subiendo: ¿advertencia seria o pausa normal dentro del rally? por Dean Christians

Una de las cosas que más inquieta a los inversores cuando el mercado sigue subiendo es ver que cada vez menos acciones acompañan. El índice marca nuevos avances, el tono general parece alcista, pero por debajo empieza a aparecer una sensación incómoda: la subida se estrecha. Y cuando eso ocurre, la reacción instintiva suele ser pensar que el rally está perdiendo fuerza y que la divergencia acabará pasando factura. Es una lectura razonable. Pero no siempre correcta. De hecho, la historia sugiere que no toda pérdida de amplitud bajo un índice fuerte es una señal de ruptura inminente.

La señal concreta aquí es bastante exigente. El S&P 500 se encuentra más de un 6% por encima de su media móvil de 200 días, pero al mismo tiempo menos del 60% de los valores del SPY cotizan por encima de su propia media de 200 sesiones. Es decir, el índice sigue claramente por encima de su tendencia principal, pero la base de apoyo no es tan amplia como cabría esperar. Lo interesante es que, aplicando además un filtro de enfriamiento de 126 días para evitar repeticiones y ruido agrupado, esta configuración solo se ha activado nueve veces de forma independiente desde 1998. Eso le da bastante más valor analítico que a una simple divergencia cualquiera.

Y aquí es donde el dato histórico desmonta un poco la intuición más pesimista. A los seis meses de activarse la señal, el mercado mostró una tasa de acierto del 100%. Y a un año, la rentabilidad media fue de alrededor del 18%, con el peor caso en torno al -5,9%. Esto no significa que la divergencia no importe. Significa algo más útil: en este tipo de contexto, el mercado ha tendido más a resolver la tensión con la amplitud recuperándose que con el precio desplomándose.

Eso tiene bastante lógica si se piensa bien. Cuando un índice está claramente por encima de su media de largo plazo, no parte de una posición débil. Parte de una estructura todavía fuerte. Si en ese contexto la amplitud flojea, puede reflejar simplemente una fase en la que el liderazgo se estrecha temporalmente mientras el resto del mercado se queda rezagado antes de volver a incorporarse. Es decir, no necesariamente estamos viendo una subida moribunda. Podemos estar viendo una fase de digestión en la que el índice aguanta mientras el mercado necesita tiempo para reorganizarse por dentro.

A esta lectura se añade además una capa interesante de sentimiento. El índice de Fear & Greed acaba de completar un ciclo completo, pasando de niveles inferiores a 10 hasta superar 80. Esa transición refleja un viaje completo desde el miedo extremo hasta un entorno claramente más confiado. Históricamente, después de ese tipo de recorrido emocional, las rentabilidades a un año han sido positivas en el 78% de los casos. Otra vez, no es una garantía. Pero sí apunta a que el mercado, después de purgar miedo y reconstruir confianza, suele tener más margen de continuidad que de colapso.

Eso sí, hay un matiz fundamental. La señal funciona bien siempre que la brecha entre precio y amplitud se cierre de la manera correcta. Y la manera correcta no es que el índice se derrumbe hasta igualarse con una amplitud débil. La manera sana es que la amplitud vuelva a ensancharse y alcance al índice. Ese es el punto decisivo. Si el liderazgo se reabre, el rally gana consistencia. Si no lo hace, entonces sí empieza a crecer el riesgo de que el mercado esté viviendo una subida demasiado sostenida por pocos nombres.

Por eso, la lectura histórica aquí no invita al dramatismo, sino a la paciencia vigilante. No parece una señal para salir corriendo ni para asumir que la subida se ha roto por dentro de forma irreversible. Más bien sugiere que las divergencias de amplitud, cuando aparecen con un índice aún muy fuerte, han tendido a resolverse mejor de lo que el instinto suele dictar. El mercado no siempre necesita caer para corregir una incomodidad interna. A veces simplemente necesita tiempo para que el resto de valores vuelva a engancharse al movimiento.

En resumen, una amplitud más delgada con el índice todavía firme no ha sido históricamente una sentencia de muerte para el rally. Puede incomodar, sí. Puede obligar a mirar con más detalle, también. Pero los datos invitan más a pensar en continuidad con vigilancia que en agotamiento terminal. Mientras el precio siga sosteniéndose y la amplitud tenga margen para alcanzarlo, la historia dice que la paciencia suele salir mejor parada que el pánico.

ECONOMIC WEEK AHEAD: 4 a 8 de Mayo por Dr. Ed Yardeni

La semana que viene viene cargadísima de indicadores del mercado laboral. Además, nueve miembros de la Fed estarán en el circuito de intervenciones públicas, con Williams, Bowman y Goolsbee participando dos veces cada uno. A pesar de los elevados precios del petróleo, la bolsa sigue flotando hacia nuevos máximos. El precio del barril de West Texas Intermediate alcanzó los 110,10 dólares intrasemana y cerró el viernes en 102,48 dólares. El Brent llegó a tocar los 120,65 dólares durante la semana y cerró en 108,72 dólares. El S&P 500, aun así, terminó la semana en otro máximo histórico.

La temporada de resultados del primer trimestre sigue avanzando con fuerza. Aproximadamente el 44% de las compañías del S&P 500 publicaron resultados la semana pasada. Entre los grandes nombres que presentan esta semana figuran Palantir, AMD, McDonald’s y Arm. La previsión de consenso de los analistas sectoriales para el crecimiento agregado de los beneficios de las compañías del S&P 500 en 2026 ha subido hasta el 19,8%, muy por encima del 11,7% y el 13,6% registrados en 2024 y 2025 (gráfico). El maratón de crecimiento a doble dígito debería continuar en 2027, con los analistas proyectando en conjunto un avance del 17,5%. Desde luego, están bastante alineados con nuestra narrativa de los “rugientes años 20”.

Dicho esto, veamos las principales referencias que probablemente más influirán esta semana en la visión de los inversores sobre la actividad empresarial, la situación del consumidor, el mercado laboral y la inflación:

(1) Empleo. El informe de empleo de abril (viernes) es la referencia estrella de la semana. Es probable que la tasa de desempleo baje hasta el 4,2%, según su relación con las solicitudes iniciales de subsidio por desempleo (jueves), que han venido cayendo en las últimas semanas (gráfico).

Las solicitudes de subsidio por desempleo también sugieren que la medida de despidos de Challenger (jueves) se mantuvo baja en abril (gráfico).

El informe semanal de empleo de ADP sugiere que el informe mensual (miércoles) de abril mostrará un incremento sólido del empleo en el sector privado (gráfico).

Es poco probable que los datos de JOLTS de marzo (martes) difieran mucho de los resultados de febrero (gráfico). Sí esperamos ver más ofertas de empleo y más actividad de contratación en abril, basándonos en la reciente caída de las solicitudes de desempleo y el aumento de las nóminas semanales de ADP.

(2) ISM NM-PMI. El ISM NM-PMI de abril (martes) debería mantenerse claramente por encima de 50,0, confirmando la fortaleza mostrada durante febrero y marzo. El PIB real de servicios creció un 2,1% interanual en el primer trimestre, y las lecturas recientes del NM-PMI son consistentes con una expansión continuada (gráfico).

(3) Crédito al consumo. Es probable que los datos de crédito al consumo de marzo (jueves) muestren un fuerte incremento del crédito renovable, basándonos en datos semanales comparables de los bancos comerciales (gráfico).

(4) Productividad y costes laborales unitarios. La productividad no agrícola del primer trimestre de 2026 (jueves) debería mostrar un avance débil, cercano al incremento del 1,8% trimestral anualizado registrado en el cuarto trimestre de 2025 (gráfico).

El PIB real creció un 2,0% durante el primer trimestre, mientras que las horas trabajadas aumentaron bastante menos (gráfico). Eso implica que la productividad subió menos del 2,0%.

(5) Expectativas de inflación de la Fed de Nueva York. La publicación de expectativas de inflación de la Fed de Nueva York (jueves) para abril probablemente mostrará un salto en la medida a un año, acercándose al 4,0%, frente al 3,4% de marzo (gráfico). Eso debería reflejar el encarecimiento de la gasolina.

Tecnología: ¿se está preparando un gran breakout sostenido? por Sentimentrader

El sector tecnológico tiene una virtud y un problema al mismo tiempo: cuando arranca de verdad, suele dejar a mucha gente fuera. Es un sector que no siempre avisa con suavidad. A veces pasa semanas corrigiendo, enfriando entusiasmo, limpiando manos débiles y haciendo creer que lo mejor ya pasó. Y justo cuando el consenso empieza a ponerse más tibio, aparece una señal de amplitud que cambia por completo la lectura. Eso es lo que está ocurriendo ahora. La pregunta ya no es solo si la tecnología está fuerte, sino si está entrando en una fase de ruptura alcista con vocación de durar.

La señal que ha saltado viene de un dato interno muy potente: el ratio de avance/descenso a 10 días de las acciones tecnológicas acaba de superar el umbral crítico de 2,2. Traducido al idioma del mercado, eso significa que los valores que suben están más que duplicando a los que bajan. No es una mejora superficial ni un rebote sostenido por dos o tres nombres de mega capitalización. Es una señal de participación amplia, y eso es justamente lo que diferencia una subida frágil de una subida seria.

Cuando un sector empieza a moverse al alza con esta amplitud, lo importante no es solo el precio, sino la estructura interna del movimiento. Una tecnología liderada únicamente por unos pocos gigantes puede seguir empujando índices un tiempo, sí, pero deja detrás una sensación de mercado estrecho, selectivo y vulnerable. En cambio, cuando el avance se extiende a una parte mucho más grande del sector, la historia cambia. Ya no se trata solo de que suban los sospechosos habituales. Se trata de que el dinero está entrando con más convicción y en más nombres.

Y ahí es donde el dato histórico se vuelve especialmente interesante. Cuando este nivel de momentum interno ha aparecido en el pasado, ha funcionado como un auténtico viento de cola para la renta variable, con una tasa de acierto del 88% para el S&P 500 en los siguientes 12 meses. Naturalmente, esto no garantiza nada. El mercado no entrega certezas, solo probabilidades. Pero una estadística así no es un adorno. Lo que está diciendo es que cuando la participación de corto plazo se vuelve tan extrema, muchas veces el mercado está dejando atrás una fase de duda y entrando en un tramo de expansión más sólido.

Además, esta señal no aparece en cualquier momento del calendario. Se activa justo cuando el sector tecnológico entra en su ventana estacional históricamente más favorable, tanto en términos absolutos como relativos. Y esto añade una capa más de interés al análisis. Porque una cosa es tener una señal de amplitud positiva aislada, y otra bastante distinta es verla coincidir con un momento del año en el que el sector, por historia, tiende a comportarse mejor. Cuando el impulso interno y la estacionalidad se alinean, el argumento alcista deja de depender de una sola pieza y pasa a tener varias patas sosteniéndolo.

También conviene entender bien qué sugiere esta configuración y qué no. No implica necesariamente que el sector vaya a subir en línea recta desde aquí. Eso casi nunca ocurre. Puede haber retrocesos, consolidaciones y jornadas incómodas. La tecnología, además, es especialmente propensa a los excesos de corto plazo, tanto al alza como a la baja. Pero una cosa es aceptar que habrá ruido y otra muy distinta ignorar una combinación tan potente de amplitud extrema, tendencia estructural y viento estacional a favor.

En el fondo, los grandes movimientos de mercado suelen empezar así: primero mejora la estructura interna, después se amplía el liderazgo y solo más tarde llega la sensación general de que “todo está fuerte”. El problema es que cuando esa sensación se vuelve obvia, muchas veces una parte importante del recorrido ya se ha producido. Por eso estas señales importan tanto. Porque intentan detectar no el final del entusiasmo, sino el principio de un proceso más amplio de acumulación y expansión alcista.

La lectura de conjunto, por tanto, es bastante clara. Cuando una participación tan agresiva de corto plazo coincide con una tendencia de fondo aún sana y con una estacionalidad favorable, el camino de menor resistencia suele seguir siendo al alza. No significa que no pueda haber sustos en el trayecto. Significa que, mirando seis o doce meses hacia delante, la balanza histórica se inclina bastante del lado alcista.

Así que sí, el sector tecnológico parece estar dando señales de algo más importante que un simple rebote. Puede que no estemos ante una explosión inmediata y perfecta, pero sí ante un entorno donde la probabilidad histórica favorece un breakout sostenido. Y en mercado, cuando amplitud, tendencia y estacionalidad reman en la misma dirección, normalmente no conviene ponerse delante del movimiento. Conviene entenderlo y, si encaja con el plan, aprovecharlo.