¿Recesión? No… por Alex Barrow

Muy bien, vamos al grano.

1. Nuestro indicador de amplitud agregado, que mide la dirección e intensidad de varias métricas de amplitud, muestra una lectura de 5 (otras instancias están marcadas en verde). Es una señal positiva que suele verse al inicio de tendencias mayores (aunque, por supuesto, no siempre; véase la señal falsa durante los mercados bajistas de 2001 y 2008). Pero ahora no estamos en un mercado bajista, sino en una tendencia alcista, lo que da más peso a esta medida. Las zonas marcadas en rojo indican lecturas de 1 o inferiores.

2. Los indicadores internos del mercado son positivos o neutrales. La acción lateral que estamos viendo en Cíclicos vs. Defensivos y Discrecional vs. Consumo básico suele preceder un período de consolidación o una sacudida breve, lo cual sería normal y saludable tras la subida de más de tres meses que llevamos. Pero esto no es lo que suele preceder a una corrección mayor o un giro bajista en el mercado.

3. Reforzando lo anterior, el indicador de liquidez de MO está en territorio positivo y sigue subiendo, con una lectura actual del 64%. Esto suele crear un entorno favorable para los activos de riesgo.

4. El índice de apetito por el riesgo de SentimenTrader también ha dado recientemente una señal positiva. Las tasas de acierto y los rendimientos medianos están en la tabla adjunta.

5. ¿Y qué pasa con la guerra comercial y la recesión que se avecina? Vamos a hablar de ello… Nuestro escenario base en MO es que EE. UU. está buscando una desvinculación estratégica de China. Sin embargo, Trump tampoco quiere desestabilizar las cosas demasiado rápido, de ahí que se hable tanto de TACO en estos momentos. Ahora hay una guerra exterior en la que se ha metido, lo que le cuesta capital político y tiempo. Todo esto implica que las negociaciones EE. UU.-China probablemente tomarán tiempo, y ninguna de las partes parece interesada en escalar el conflicto ahora.

Este gráfico de Bloomberg muestra que el comercio EE. UU.-China ya está repuntando significativamente. Bloomberg señala: “Los barcos están zarpando desde China y las estanterías de EE. UU. se están llenando… el tráfico de contenedores desde China vuelve a moverse, y el volumen de importaciones en lo que va del año superará los niveles normales al menos hasta el verano.”

Así que se desmonta la narrativa alarmista de las ‘estanterías vacías’. Esto también es positivo para la inflación, ya que ahora el sobreabastecimiento es un riesgo, lo que aumenta la probabilidad de ver reducciones de precios en la segunda mitad del año.

6. Nuestro escenario base es que la economía estadounidense aguante este año. La inflación está bajando, la Fed debería empezar a recortar tipos este verano. Los consumidores siguen gastando y estamos viendo una aceleración del crédito bancario, que se reflejará en el crecimiento con cierto retraso.

¿Recesión este año? Uno de nuestros indicadores favoritos, las ventas interanuales de camiones pesados y automóviles en EE. UU., dice que no.

7. Aunque el sector inmobiliario sigue desacelerándose, aún está lejos de niveles que indiquen recesión.

8. El mercado laboral, aunque se está enfriando, no se está rompiendo. Aquí uno de nuestros indicadores preferidos: mide la contratación mensual en los sectores más cíclicos de la economía. Ha rebotado desde los mínimos del año pasado y se mantiene lateral. Esto no indica una recesión inminente.

9. Bien, algunas operaciones que estoy considerando… Hemos estado cortos en USD contra varios pares durante los últimos meses. Pero vamos a empezar a tomar beneficios, ya que veo posible un giro. El posicionamiento especulativo (tanto grande como pequeño) es muy bajista según nuestro oscilador de 26 semanas.

10. Estoy considerando entrar largo en USDJPY porque el JPY muestra el posicionamiento y sentimiento más extremo, según nuestros indicadores. Además, está rebotando desde un nivel clave de más de 24 meses. Probablemente veremos una reversión hacia la línea media mensual de Bollinger o más arriba.

11. Aquí tienes su sentimiento y posicionamiento. Los puntos rojos marcan lecturas extremas.

12. USDSEK largo es otro par que estoy siguiendo. Está en una fase de compresión menor y faltan seis sesiones para completar una vela mensual de reversión alcista.

Gracias por leer.

¿Mercado alcista? por Jay Kaeppel

Las señales favorables de indicadores técnicos no deben interpretarse como órdenes automáticas de compra. En cambio, deben entenderse como parte de un enfoque basado en el «peso de la evidencia», donde múltiples señales alineadas pueden aumentar la probabilidad de éxito en una operación.

En los últimos días, una variedad de indicadores generalmente confiables han generado señales positivas en un corto período de tiempo, lo que sugiere que podríamos estar ante un punto de inflexión favorable para la renta variable. Aunque ninguna señal individual garantiza resultados, su coincidencia puede considerarse como una oportunidad táctica para aumentar exposición a acciones.

Dos de nuestros indicadores más relevantes, el Industry % Indexes in Bear Market y el Major Index Combo Hedging Indicator, acaban de emitir señales favorables. Ambos tienen un historial sólido cuando se consideran por separado, pero su aparición conjunta refuerza la tesis alcista.

El indicador “Industry % in Bear Market” rastrea cuántos sectores o grupos industriales están en territorio bajista. Cuando este porcentaje cae por debajo de ciertos niveles críticos y luego se revierte, suele señalar que la capitulación ha terminado y que se aproxima un repunte. En este caso, la señal indica que la presión bajista podría estar perdiendo fuerza de forma generalizada.

Por otro lado, el “Major Index Combo Hedging Indicator” mide la cobertura implícita en los principales índices bursátiles. Cuando la cobertura disminuye rápidamente tras alcanzar niveles extremos, suele reflejar un cambio en el sentimiento institucional, desde la protección hacia la asunción de riesgo. Esto también se está produciendo ahora.

La combinación de ambos indicadores añade fuerza al argumento técnico. En ciclos anteriores, cuando estas señales se activaron de forma conjunta, la bolsa tendió a mostrar rentabilidades superiores a la media en los tres a seis meses siguientes. Esta confluencia se ha interpretado históricamente como una señal de acumulación institucional.

Sin embargo, es crucial destacar que ninguna señal, por sólida que sea, garantiza movimientos inmediatos o lineales. Los mercados pueden seguir mostrando volatilidad, y el timing nunca es perfecto. Por ello, se recomienda usar estas señales dentro de un marco de gestión de riesgos y diversificación adecuados.

Para inversores con horizontes de corto a medio plazo, este entorno puede ser una oportunidad para realizar entradas escalonadas o ajustar carteras hacia una mayor exposición a renta variable. La clave está en evaluar el contexto general, no solo la señal aislada.

En conclusión, el peso de la evidencia técnica actual apunta hacia un entorno favorable para la bolsa. Aunque cada indicador tiene mérito por sí solo, la coincidencia de múltiples señales confiables refuerza la convicción en la posible continuidad alcista. No se trata de seguir ciegamente una señal, sino de reconocer cuándo el tablero se alinea de forma significativa a favor del riesgo.

La confianza vuelve por Sentimentrader

La confianza del consumidor en Estados Unidos experimentó en mayo uno de los mayores aumentos mensuales en casi 60 años, según los últimos datos recopilados. Este salto no solo es estadísticamente significativo, sino que también tiene implicaciones relevantes para el comportamiento de los mercados financieros, especialmente de la renta variable.

El porcentaje neto de consumidores que espera que las acciones suban también se disparó, alineándose con el fuerte repunte del índice de confianza. Este doble impulso —más confianza económica general y expectativas positivas sobre la bolsa— actúa como un motor psicológico que históricamente ha estado asociado a fases alcistas en los mercados.

Los analistas coinciden en que los mercados alcistas necesitan del optimismo de los inversores para sostenerse. Aunque los contrarios suelen ver con recelo un exceso de sentimiento positivo, argumentando que los extremos tienden a preceder correcciones, lo cierto es que un cierto grado de confianza es indispensable para que los inversores se animen a tomar decisiones de compra. Sin compradores no hay impulso, y sin impulso no hay tendencia.

En ese sentido, cuando los indicadores de sentimiento como la confianza del consumidor y las encuestas de expectativas sobre la bolsa se alinean al alza, se incrementa la probabilidad de que los índices continúen subiendo en los meses siguientes. Diversos estudios han demostrado que, tras estos picos de confianza, las rentabilidades a 3, 6 y 12 meses tienden a ser positivas con mayor frecuencia que el promedio histórico.

Esta mejora del sentimiento también tiene efectos en la rotación sectorial. En entornos de mayor confianza, los inversores suelen favorecer sectores de crecimiento y activos más volátiles, mientras que en épocas de temor se refugian en activos defensivos o de bajo riesgo. De ahí que el dato de mayo pueda actuar como catalizador para una mayor rotación hacia sectores como tecnología, consumo discrecional o industriales.

Además, la confianza del consumidor suele correlacionarse con el gasto privado, que representa más de dos tercios del PIB estadounidense. Si los consumidores se sienten más optimistas, es probable que aumenten su consumo, lo que, a su vez, puede traducirse en mayores beneficios para las empresas y mejores expectativas para los mercados.

Los inversores institucionales también prestan atención a estas métricas como señales tempranas de inflexión macroeconómica. Si bien un exceso de euforia puede ser un riesgo, en esta fase del ciclo parece más una señal de normalización tras meses de incertidumbre.

En resumen, el salto en la confianza del consumidor de mayo marca un hito estadístico y psicológico. Refleja una mejora en la percepción económica y en las expectativas de mercado, lo que históricamente ha coincidido con entornos alcistas. Aunque siempre es prudente considerar la posibilidad de retrocesos puntuales, los datos actuales sugieren un viento de cola para los activos de riesgo.

Conclusión: el optimismo moderado es necesario para que los mercados avancen. Y mayo ha demostrado que los consumidores están, de nuevo, dispuestos a “apretar el botón” y tomar posiciones. Para quienes buscan señales de validación del actual movimiento alcista, esta podría ser una de las más sólidas en meses.

El indicador risk on/off cambia al estado de riesgo activado por Dean Christians

El SentimenTrader Risk On/Off Indicator ha superado el umbral del 67%, lo que implica una transición clara a una fase «risk-on» para los mercados de renta variable. Esta señal técnica representa un cambio en el apetito por el riesgo de los inversores y sugiere un entorno más favorable para los activos de riesgo, como las acciones cíclicas y los sectores de crecimiento.

Este indicador, diseñado para medir de forma compuesta el comportamiento del mercado en función de múltiples señales de sentimiento y flujos, oscila entre niveles de aversión al riesgo (por debajo de 35%) y apetito por el riesgo (por encima de 67%). La reciente subida desde niveles deprimidos marca un punto de inflexión que históricamente ha traído consigo importantes movimientos alcistas en los índices bursátiles.

Según estudios del propio equipo de SentimenTrader, los periodos «risk-on» han tenido una rentabilidad media significativamente superior a los periodos «risk-off», tanto en términos absolutos como ajustados por volatilidad. Durante las fases «risk-on», los mercados han mostrado una mayor participación de valores al alza, repuntes en los indicadores de amplitud y una clara rotación hacia sectores cíclicos como tecnología, consumo discrecional e industriales.

La fortaleza actual del indicador no es un hecho aislado, sino que se acompaña de un repunte generalizado en variables técnicas como la línea AD, el porcentaje de acciones por encima de la media móvil de 50 días y la mejora en la ratio de nuevas subidas respecto a nuevas caídas. Todo ello indica que la subida de los índices está sustentada por una base más amplia, no por unos pocos valores dominantes.

Desde una perspectiva sectorial, los sectores cíclicos están superando al S&P 500, mientras que los sectores defensivos, como servicios públicos y consumo básico, se están quedando rezagados. Esta rotación sectorial es típica de las fases tempranas de un mercado alcista o de una reanudación del apetito por el riesgo tras una corrección.

Para los inversores, este tipo de señales sugiere un entorno favorable para aumentar exposición a activos de riesgo, siempre dentro de un marco de gestión prudente del capital. La historia demuestra que ignorar estas señales puede implicar quedarse fuera de fases importantes de revalorización.

Por supuesto, ningún indicador es infalible y siempre existe la posibilidad de señales falsas. No obstante, cuando este tipo de señales coinciden con una mejora en los fundamentales, como crecimiento económico o estabilización de los tipos de interés, su fiabilidad tiende a ser mayor.

Conclusión: el reciente cambio en el indicador SentimenTrader Risk On/Off marca un giro clave en la dinámica de los mercados. Si se mantiene esta señal, podríamos estar ante una oportunidad relevante para reposicionar carteras con mayor exposición a renta variable y sectores cíclicos, aprovechando una posible fase de recuperación sostenida del mercado.

¿Por qué la mayoría de los mercados y estilos pierden en relación a los índices estadounidenses? por Quantpedia

Durante la última década y media, las acciones estadounidenses han establecido un punto de referencia de rendimiento difícil de superar. Casi todos los demás países —grandes o pequeños, emergentes o desarrollados— han quedado rezagados. Sin embargo, ¿cuáles son las fuerzas detrás de este rendimiento superior? ¿Por qué la mayoría de los otros mercados e incluso estilos de inversión cedieron ante el dominio del crecimiento de gran capitalización en EE. UU.? Un nuevo artículo de David Blitz analiza a fondo el auge de este gigante.

La descomposición de los rendimientos bursátiles en crecimiento de beneficios y expansión de múltiplos ofrece una lente poderosa para evaluar el comportamiento del mercado. En los últimos años, las acciones estadounidenses se han beneficiado de un sólido crecimiento de beneficios y una notable expansión de múltiplos: una combinación explosiva impulsada por el ascenso meteórico de los gigantes tecnológicos. Este enfoque, basado en la fórmula clásica de descomposición de rendimientos (Retorno = Rendimiento por dividendo + Crecimiento de beneficios ± Cambio en el PER), permite a los inversores distinguir el desempeño intrínseco de una empresa del sentimiento del mercado sobre su futuro. Esta claridad resulta invaluable, especialmente al contrastar el exuberante mercado estadounidense con otros segmentos donde la dinámica de valoración y el desempeño operativo han seguido trayectorias diferentes. Las imágenes 1 y 2 ofrecen un resumen visual de los mercados bursátiles mundiales y estilos de inversión. El dominio del crecimiento en EE. UU. es claramente visible.

¿Y qué pasa con los demás mercados y estilos?

Los mercados emergentes (EM, Figura 4), en conjunto, han mostrado un crecimiento de beneficios débil o incluso negativo en la última década. Aunque las valoraciones aumentaron durante este periodo, el rendimiento fundamental no respaldó esos precios más altos, lo que llevó a un bajo rendimiento global. Sin embargo, hubo excepciones notables dentro de EM (ver Figuras 1 y 2): Taiwán e India destacaron con un fuerte crecimiento de beneficios y expansión de múltiplos, generando retornos competitivos. En contraste, países como China, Corea y la región EMEA sufrieron un crecimiento de beneficios negativo y un pobre comportamiento bursátil, arrastrando la categoría EM en su conjunto.

Según la Figura 5, el crecimiento de beneficios de las small caps globales ha alternado entre periodos planos y repuntes, mostrando una trayectoria general ascendente. Este patrón refleja la volatilidad inherente a las compañías pequeñas: momentos de crecimiento lento seguidos por subidas que impulsan el desempeño fundamental. Sin embargo, la expansión de múltiplos solo ha ofrecido un alivio temporal, como se vio durante el periodo 2020-2021, cuando los beneficios cayeron brevemente.

En cambio, las acciones de baja volatilidad a nivel global han mostrado un flujo de crecimiento de beneficios impresionantemente estable año tras año, como se observa en la Figura 6. A pesar de este desempeño constante, los inversores siguen sin mostrar entusiasmo por estas acciones ya que sus valoraciones han permanecido prácticamente congeladas. Esta divergencia entre mejora fundamental y múltiplos estancados sugiere que los buenos resultados operativos por sí solos pueden no ser suficientes para captar el interés del mercado sin un cambio en el sentimiento inversor.

Resumiendo la visión general, las acciones estadounidenses —impulsadas por una narrativa de crecimiento excepcional y valoraciones en máximos históricos— han dominado los índices globales en la última década. Mientras tanto, otros mercados y estilos, como las acciones europeas, emergentes, value o de baja volatilidad, parecen relativamente baratos, pero por distintas razones. En concreto, mientras las small caps y las acciones de baja volatilidad han ofrecido consistentemente buen crecimiento de beneficios, sus múltiplos de valoración se han estancado; en cambio, las acciones de mercados emergentes han sufrido por un mal desempeño operativo, a pesar de cierto apoyo por el alza en las valoraciones.

¿La lección principal? La historia nos recuerda que los dividendos y el crecimiento de beneficios son la base de los retornos a largo plazo y que los múltiplos de valoración tienden a revertir a la media. Con la posibilidad de que el ciclo de beneficios en EE. UU. alcance su pico y las primas en acciones growth se contraigan, lo prudente sería mantener carteras diversificadas que equilibren exposición entre regiones, sectores y estilos, posicionándose así para aprovechar oportunidades sin importar cómo se desarrolle la próxima década.

Autor: David Blitz
Título: Decomposing Equity Returns: Earnings Growth vs. Multiple Expansion
Enlace: Ver artículo en SSRN

Resumen:
Este breve artículo descompone los rendimientos bursátiles entre crecimiento de beneficios y expansión de múltiplos para entender por qué la mayoría de los mercados y estilos han quedado rezagados y ahora están baratos frente al mercado estadounidense. La descomposición revela motivos diversos: las acciones small cap y de baja volatilidad han tenido buen crecimiento pero con valoraciones estancadas; las de mercados emergentes han sufrido por bajo crecimiento, pese a cierto impulso por mayores múltiplos. Para cambiar esta tendencia, los mercados emergentes necesitan principalmente mejorar su desempeño operativo (especialmente China, Corea y EMEA), mientras que small caps y acciones de baja volatilidad no tienen un problema de rentabilidad, sino de recuperar el favor de los inversores.

Cita destacada del artículo académico:

“Nuestro enfoque se inspira en la fórmula de descomposición de retornos de John Bogle:

Retorno = Rendimiento por dividendo + Crecimiento de beneficios ± Cambio en el PER

Aplicar esta fórmula al mercado estadounidense muestra que en algunas décadas el rendimiento se debe al crecimiento de beneficios, mientras que en otras la expansión de múltiplos fue el principal motor. También puede haber décadas en las que ambos factores funcionen… o ninguno.

La Figura 1 muestra los resultados de nuestra descomposición por índice, mientras que la Figura 2 compara el retorno fundamental con los cambios de múltiplos. Consideramos distintas regiones, países individuales, small caps, acciones de baja volatilidad y acciones value versus growth en distintas zonas.

El rendimiento total de las acciones growth en EE. UU. destaca claramente, impulsado por la combinación de mayor crecimiento de beneficios y mayor expansión de múltiplos, reflejando nuevamente el auge de las big tech. Sin embargo, el dominio estadounidense es tan fuerte que incluso las acciones value en EE. UU. superaron a las growth de Europa, Japón y mercados emergentes. Dentro de los mercados desarrollados, el rendimiento operativo más débil fue el de las acciones value europeas, con beneficios prácticamente planos tras diez años. En los mercados emergentes, tanto las acciones value como growth presentaron crecimiento negativo. Las acciones growth se beneficiaron sobre todo por la expansión de múltiplos, mientras que las value tuvieron una buena aportación de dividendos.”

¿Qué rentabilidad podemos esperar del mercado de valores? por Ben Carlson

Un lector pregunta:

Estaba leyendo tu artículo “3% Market Returns For The Next Decade” y me hizo pensar en algo que escribiste hace algunos años: la fórmula de retorno esperado de John Bogle. No recuerdo cómo obtenías los números para calcular la fórmula, pero me encantaría ver una actualización de lo que dice hoy.

Me encontré con la fórmula de retorno esperado de Bogle en su libro Don’t Count On It.

Bogle examinó el rendimiento histórico del mercado bursátil desde 1900 desglosándolo en tres componentes principales:

1. Rendimiento por dividendos
2. Crecimiento de beneficios
3. Retorno especulativo o cambio en las valoraciones

Bogle desglosó estas variables por décadas para mostrar de dónde proviene el rendimiento del mercado:

El rendimiento del 9,1% entre 1900 y 2009 se componía principalmente de dividendos (4,3%) y crecimiento de beneficios (4,5%), con poco cambio en el componente especulativo (0,3%). Pero las décadas individuales varían enormemente.

Ha habido décadas con fundamentales medios pero retornos altamente especulativos (años 50), malos fundamentales con poco cambio especulativo (años 30), y buenos fundamentales con malas valoraciones (años 70).

Obviamente, hay razones para cada entorno. El contexto importa.

Luego Bogle usó esa misma fórmula para estimar los rendimientos esperados de la siguiente década:

El rendimiento bursátil estimado para la próxima década se proyectaba en un 7%, basado en un rendimiento por dividendos del 2% y un crecimiento nominal de beneficios del 6%, con una ligera corrección a la baja por un PER algo menor que él esperaba dentro de diez años.

Aquí hay un gráfico del libro:

La previsión de rendimiento por debajo del promedio se debía a que los retornos especulativos habían sido tan altos en décadas recientes y los dividendos iniciales eran tan bajos. En ese momento, parecía razonable. Muchas personas pronosticaban menores rendimientos tras la Gran Crisis Financiera.

¿Recuerdas el “nuevo orden”?

Este libro se publicó en otoño de 2010, así que podemos comparar cómo fueron realmente los rendimientos.

Durante los 10 años entre 2011 y 2020, el Vanguard Total Stock Market Index Fund subió un 263% en total, o un 13,8% anualizado, casi el doble de lo que Bogle había previsto.

Entonces, ¿en qué se equivocaron las suposiciones de Bogle?

He actualizado su fórmula hasta 2025:

El crecimiento de beneficios en los años 2010 y 2020 ha sido mucho mayor de lo esperado y las valoraciones han seguido aumentando.

Para ser justos con Saint Jack, nadie predijo el dominio de las tecnológicas que estaba por venir. Estas compañías se convirtieron en máquinas de crecimiento, escalables, de alto margen y generadoras de flujos de caja.

También sorprende que tuviéramos un rendimiento anual del 13,6% en los años 2010 y que hayamos igualado esos rendimientos en los 2020 (hasta ahora).

El pasado está bien, pero a los inversores les importa más lo que ocurrirá en el futuro.

El rendimiento actual por dividendos del mercado estadounidense es del 1,3%. Supongamos que la tecnología y la inteligencia artificial mantienen el crecimiento de beneficios por encima de la media gracias a ganancias en productividad y eficiencia — digamos un 7-8%. Solo con los fundamentales, eso ya es bastante bueno, aunque mis estimaciones de beneficios fueran algo optimistas.

La pregunta sin respuesta es: ¿cómo se sienten los inversores respecto a las acciones? Eso es todo lo que son las valoraciones: sentimientos.

Dependiendo del entorno, a veces los inversores están dispuestos a pagar más por los beneficios y a veces menos.

El apetito por el riesgo ha sido fuerte durante los años 2020. Parece que eso continuará por ahora, pero nadie sabe qué sorpresas traerán los dioses del mercado en los próximos años.

Este ejercicio es un buen recordatorio de lo difícil que es predecir el futuro. Podrías acertar en tus estimaciones de beneficios… y aun así no lograr estimar los rendimientos futuros desde aquí.

Eso no significa que los fundamentales no importen. Por supuesto que importan… a largo plazo.

Demos la última palabra a Bogle:

“A lo largo del muy largo plazo, es la economía de la inversión —la empresa— la que ha determinado el rendimiento total; las emociones pasajeras de la inversión —la especulación—, tan importantes en el corto plazo, han demostrado ser finalmente prácticamente irrelevantes.”

Amén.

Hice un análisis profundo de esta cuestión en el episodio de esta semana de Ask the Compound:

Callie Cox me acompañó en el programa para responder preguntas de los espectadores sobre mi rutina diaria, cómo las experiencias personales moldean tus decisiones de inversión, cómo cubrirse ante un dólar débil, ahorrar demasiado dinero y cuánto es demasiado en una sola posición.

Entendiendo cómo mejorar nuestro trading por Brett N. Steenbarger

12/06/2025 – En las investigaciones que he realizado sobre los predictores de éxito en el trading relacionados con la personalidad y la historia de vida, hay varios factores que destacan de forma constante. Uno de ellos es la capacidad para reconocer patrones. Los traders exitosos son más curiosos que otros y observan más cosas desde una mayor variedad de perspectivas. Esto les permite identificar patrones que, con el tiempo, descubren que son significativos.

Muchos traders asocian la detección de patrones con los que observan en los gráficos. Sin duda, esa es una forma de reconocimiento, pero no es la que más veo entre gestores de fondos de cobertura. Estos recopilan gran cantidad de datos sobre inflación, políticas monetarias globales, comportamiento de los distintos mercados, sentimiento, crecimiento económico, etc., y combinan esa información para formar visiones coherentes sobre acciones, bonos, divisas, etc.

La identificación de ciclos de mercado en diferentes periodos, como se describe más abajo, es otra forma de reconocimiento de patrones. Yo lo considero un enfoque “desde abajo”, ya que reúne datos de precio y volumen en intervalos de tiempo cortos y largos. En mi operativa, combino esto con un enfoque “desde arriba” que busca patrones históricos y estadísticos en el mercado. Por ejemplo, en el gráfico anterior, puede verse un ciclo tocando fondo en los distintos indicadores. Al mismo tiempo, muy pocas acciones marcaban mínimos de uno o tres meses antes de ese periodo. Históricamente, la ausencia de debilidad es una señal alcista, especialmente en horizontes de 10 a 20 días de trading. Los mercados rara vez caen en picado sin que uno o más sectores muestren deterioro.

La combinación de patrones estadísticos e indicadores cíclicos en tiempo real genera una visión de mercado respaldada por evidencias. Esa habilidad para detectar patrones es lo que sustenta nuestra confianza psicológica en nuestras ideas, y nuestra capacidad para aumentar el tamaño de las posiciones. No desarrollé confianza en mi trading trabajando en mi psicología; mejoré mi psicología al mejorar mi capacidad de reconocer patrones.

11/06/2025 – Arriba tienes una captura de pantalla del mercado de ayer en el contrato micro-ES de futuros. Las publicaciones anteriores de esta serie explican buena parte de lo que estoy siguiendo en tiempo real. Las barras en la parte superior representan los futuros del SPX, donde cada vela recoge el máximo/mínimo/cierre por cada 15.000 contratos negociados. Como resultado, hay pocas barras en las sesiones nocturnas y muchas más durante las mañanas activas. Esto ayuda a identificar los ciclos de mercado.

Las líneas verde y roja que atraviesan las velas son medias móviles a corto (rojo) y largo plazo (verde) definidas por el sistema MESA Adaptive Moving Average. Cuando la línea roja cruza por encima de la verde, confirma un movimiento ascendente, y viceversa. Sigo los mismos ciclos en gráficos a corto plazo (2.000 contratos por barra) y a largo plazo (50.000 contratos por barra). Uso los cruces a corto plazo para operar los cambios de tendencia y ciclo a largo plazo.

Las líneas verticales azul y roja en la parte inferior del gráfico representan las medidas de tendencia del CCI de Woodies, donde azul indica tendencia alcista y rojo bajista. Los puntos verdes y rojos sobre estas líneas marcan compras o ventas significativas. En conjunto con los cruces de medias adaptativas y en distintos marcos temporales, estos elementos ayudan a visualizar momentos donde las tendencias mueren, se revierten o se desarrollan. La alineación de estos patrones entre marcos temporales identifica oportunidades para entrar y salir de los ciclos.

Este enfoque puede o no servirte, pero es mi forma de destilar mucho comportamiento cíclico y direccional en distintos plazos. Lo que muchos ven como un mercado «irregular» suele ser un mercado dominado por ciclos de corto plazo que son operables. De igual forma, lo que parece una tendencia sostenida a menudo es solo un ciclo más largo. Desde la psicología del trading, lo importante es encontrar tu forma personal de representar y visualizar el mercado para mejorar la toma de decisiones. Muchos traders fallan por centrarse en un solo marco temporal y no percibir el contexto de los movimientos.

10/06/2025 – La base para identificar ciclos usando gráficos en volumen y no en tiempo (ver más abajo) es el sistema MESA Adaptive Moving Average (MAMA) desarrollado por John Ehlers. Este crea medias móviles a corto y largo plazo basadas en la ciclicidad del mercado, y luego identifica cruces entre ambas. Construyo el MAMA en múltiples gráficos basados en volumen, desde muy corto hasta medio y largo plazo. Cuando se producen cruces al alza o baja en varios intervalos, es cuando los ciclos se alinean y puede surgir una operación con buena relación riesgo/beneficio.

Todo esto se construye fácilmente en la plataforma Sierra Chart. Durante las horas del NYSE, uso la métrica NYSE TICK para obtener una indicación más precisa de la presión compradora/vendedora y detectar giros en los ciclos a corto plazo. Expongo todo esto —junto a una ilustración— para subrayar un punto clave en psicología del trading: trabajamos y mejoramos nuestro trading cuando desarrollamos nuestras propias ideas basadas en lo que tiene sentido para nosotros. Muchos traders intentan copiar a otros y luego no tienen convicción para sostener sus ideas. El objetivo de esta publicación no es que me imiten, sino inspirar a cada trader a descubrir qué necesita hacer.

09/06/2025 – Un reto particular para los traders activos intradía es que la actividad del mercado (volumen y volatilidad) varía significativamente según la hora del día. Por ejemplo, los futuros del índice bursátil de EE. UU. tienen mucho más volumen y movimiento durante el horario del NYSE que durante la noche; también hay más actividad al inicio y final de la sesión que a mediodía.

Cuando medimos ciclos en unidades de tiempo, terminamos comparando peras con manzanas. Si la serie temporal no es estacionaria o uniforme, no podemos identificar ciclos con frecuencia o magnitud uniformes. Cuando el eje X representa volumen y no tiempo, cada barra representa una cantidad estándar de contratos negociados y dibujamos más barras en periodos activos y menos en los lentos. Los ciclos aparecen más rápidos o lentos pero son más uniformes en su composición.

Al crear gráficos con diferentes tamaños de volumen por barra, podemos ver cómo los ciclos de corto y largo plazo se alinean. Los ciclos a corto plazo guían la ejecución para operar los movimientos cíclicos a largo plazo. Se hace más fácil operar tendencias cuando las vemos como partes direccionales de ciclos más largos. Próximamente ilustraciones…

08/06/2025 – Lo que he llegado a comprender es que centrarse en los errores y el mal trading no es suficiente para generar buen trading. El buen trading surge de identificar lo que haces bien y lo que tiene sentido para ti, y luego refinar, una y otra vez, tus formas de capitalizar esas fortalezas.

Mis peores operaciones ocurren cuando persigo tendencias. Mis mejores vienen de identificar ciclos en el mercado y determinar cuándo los ciclos a corto, medio y largo plazo se alinean. Irónicamente, muchas de esas operaciones parecen capturar una tendencia al principio, pero en realidad son solo las primeras fases de un ciclo más amplio. La alineación de varios ciclos crea la ventaja de una buena relación riesgo-recompensa.

Comprender esos ciclos no solo permite entradas sólidas, sino que guía cómo mantener las posiciones. Si el mercado está sobrevendido en varios plazos y entras largo, no hay prisa en tomar beneficios cuando el ciclo más corto se vuelve sobrecomprado. De hecho, esperar a que ese ciclo corto se gire a la baja mientras los otros siguen subiendo y lejos de sus picos puede ser una oportunidad para aumentar posiciones.

El reto de este enfoque, que pronto ilustraré, es que hasta que los ciclos se alinean, lo mejor es no operar. El objetivo es encontrar unas pocas configuraciones significativas y aprovecharlas a fondo. Una de las formas más difíciles de disciplina en el trading puede ser precisamente la disciplina de no operar. Eso implica que el trader disciplinado debe tener la disciplina de hacer otras cosas que no sean operar durante los muchos momentos en que los ciclos no están alineados. Cuando sabes lo que estás buscando, las mejores operaciones llegan a ti, y no hay necesidad de perseguir movimientos aleatorios.

La nacionalización ha vuelto por Brandon Beylo

Trump quiere comprar Groenlandia y convertirla en su Compra de Luisiana. Pero si no puede hacer eso, tal vez compre las rocas de Groenlandia.

Critical Metals Corp. (CRML) —¡sin puntos extra por el nombre!— anunció que ha “cumplido con los requisitos mínimos” para obtener un préstamo de 120 millones de dólares del Banco de Exportación e Importación de EE. UU. (EXIM) para financiar su proyecto de tierras raras Tanbreez en el sur de Groenlandia.

Básicamente, para calificar para el préstamo solo necesitas demostrar que “compites con China” en tierras raras. ¿Fácil, no?

“EXIM, actuando como agencia de crédito a la exportación del gobierno de EE. UU., dijo en la carta que CRML califica para su programa de préstamos ya que su negocio compite con China.”

Las tierras raras, un grupo de 17 minerales utilizados en industrias de alta tecnología que van desde vehículos eléctricos hasta sistemas de defensa, se han convertido en un punto clave en el reciente conflicto comercial entre EE. UU. y China, dado el dominio de Pekín como principal productor y exportador.

Actualmente, China controla aproximadamente el 60 % de la producción de tierras raras y prácticamente toda la capacidad de procesamiento mundial. En 2023, su producción minera total fue de 240.000 toneladas, casi seis veces la de EE. UU. Entre 2020 y 2023, China representó alrededor del 70 % de las importaciones de tierras raras por parte de EE. UU.

Es un buen comienzo. Si CRML logra convertir Tanbreez en una mina, generaría 425.000 toneladas al año de concentrado de tierras raras. Y eso suponiendo que solo extraen el 1 % de la roca hospedante.

Pero estoy un poco molesto, porque creía que Trump era “Pro Estados Unidos” y “América Primero”, y aquí estamos, invirtiendo dinero fuera de EE. UU. para minerales críticos, cuando hay innumerables proyectos dentro del país que podrían utilizar esa financiación.

No me malinterpretes, entiendo la idea. Es un buen primer paso si eres Trump y tu objetivo final es comprar Groenlandia y regalar móviles Trump Mobile a todo el mundo.

Pero no sé… ¿qué pasa con el activo de tierras raras Lemhi Pass de Idaho Strategic (IDR) en Idaho? Eso parece cumplir con a) América Primero y b) ayudarnos a competir contra China en tierras raras.

Además, no es que Groenlandia sea un faro de excelencia minera. Solo hay dos operaciones mineras activas en todo el país. Dos. El artículo también menciona que, “pese al creciente interés, el sector minero de Groenlandia ha tenido pocos avances en los últimos años debido al escaso interés inversor, desafíos burocráticos y preocupaciones ambientales”.

Incluso si CRML construye la mina, aún necesita un lugar para procesar el material, idealmente fuera de China.

“En cuanto a Critical Metals, la empresa aún tendría que construir una planta de procesamiento, y sus representantes dijeron que su objetivo es procesar el material dentro de EE. UU. La empresa solicitó anteriormente financiación al Departamento de Defensa de EE. UU. para desarrollar dicha planta, pero el proceso de revisión se estancó antes de la investidura de Trump.”

Así que supongo que todo esto solo significa: ¿largos en MP Materials? (¡No es un consejo!)

¿Queremos coches eléctricos o vida marina?

La opinión general sobre la “electrificación” es que:

• Es buena para el medio ambiente
• Salva el planeta al reducir la dependencia de combustibles fósiles “sucios”
• Te convierte en mejor persona
• Te permite juzgar a otros mientras proyectas superioridad moral

Pero la realidad se parece al dilema del tranvía: salvas tres tortugas bebé o destruyes un arrecife de coral.

En nuestro caso, es decidir entre “extraer níquel para tener coches eléctricos” o “salvar la vida marina en Indonesia”. De la BBC:

“Imágenes impactantes, captadas por drones de activistas ambientales y compartidas con la BBC, muestran cómo la minería de níquel ha arrasado bosques y contaminado aguas en uno de los hábitats marinos más biodiversos del mundo.

El archipiélago de Raja Ampat, en la provincia de Papúa Suroeste de Indonesia, ha sido llamado el ‘Amazonas del mar’.”

Pero la minería de níquel —ingrediente clave en baterías de vehículos eléctricos y acero inoxidable— se ha intensificado en los últimos años, según la organización Global Witness.

En una decisión aplaudida por ambientalistas, el gobierno de Indonesia revocó esta semana los permisos de 4 de 5 mineras operando en la región.”

Esto es algo que Ernest Scheyder aborda en su libro The War Below. La electrificación no es un “bien global” absoluto para el medioambiente. Tiene consecuencias reales, y el consumidor final (tú y yo) no las ve.

Por ejemplo, Tesla no pone en su web: “Ahorras 100 dólares al mes en gasolina, pero también estás matando cuatro tortugas marinas al mes… ¡disfruta!”

También por eso soy muy escéptico con la minería en aguas profundas.

“La creciente demanda de llamados minerales críticos está marcando decisiones económicas globales. Fue la fuerza impulsora detrás de la reciente orden ejecutiva de Trump para iniciar la minería de nódulos metálicos en alta mar. Una práctica que China ha calificado de ilegal.”

El Dr. Erdmann señaló que equilibrar crecimiento económico con protección ambiental es un dilema particular para Indonesia. “Tiene mucho níquel —de una forma u otra, algo de eso saldrá del suelo”, dijo.

LOL con China calificando de ilegal una práctica minera. Como si ellos fueran el ejemplo ecológico del mundo.

El níquel es un microcosmos de todos los metales de electrificación: cobre, grafito, zinc, mineral de hierro, etc. Todos enfrentan el mismo reto que expone Erdmann:

“La minería siempre tendrá impacto ambiental y todos tendemos a pensar que la electrificación es buena. Pero, ¿cuál es el daño aceptable que estamos dispuestos a tolerar?”

Es una pregunta fantástica.

“Mírame… ahora esto es mío.”

Burkina Faso ha decidido celebrar su estatus como cuarto productor de oro de África haciendo lo que cualquier gobierno con ansias de “propiedad soberana” haría: nacionalizó cinco activos mineros y se los entregó a su nueva empresa estatal SOPAMIB (Société de Participation Minière du Burkina).

¿Has jugado alguna vez al Monopoly con un niño pequeño? Es un poco así. Vas ganando, y en vez de aceptar la derrota, el niño lanza el tablero, grita y dice “¡Este juego es estúpido! ¡Todos los hoteles son míos ahora!”

Las minas en cuestión eran propiedad de filiales de Endeavour Mining y Lilium, cuyos ejecutivos probablemente ahora le preguntan a ChatGPT: “¿Cómo presentar un reclamo por expropiación de mina de oro?” o “¿Mejores países para invertir en minería donde el gobierno no se quede con todo?”

Los activos incluían dos minas en operación y tres licencias de exploración. Bien por ti, Burkina Faso, puedes quedarte con el pastel y comértelo también.

La lógica de Burkina Faso es simple: el precio del oro ha subido un 27 % este año, así que ¿por qué dejar que las empresas extranjeras se diviertan, cuando puedes simplemente quedarte con las minas y quedarte con las ganancias?

Me encanta cómo termina el artículo: “sí, los inversores quizá no vean con buenos ojos esto de la nacionalización y podrían marcharse con su dinero”.

“Hablar de nacionalización en sectores mineros africanos es una señal de alerta seria para inversores y gobiernos por igual. El economista Léonce Ndikumana, coautor de On the Trail of Capital Flight, destaca cómo la riqueza en recursos naturales puede generar tanto entrada de inversión extranjera directa como fuga sostenida de capital, especialmente en países con instituciones débiles.”

Además, un análisis respaldado por la UNCTAD muestra que los países africanos ricos en recursos suelen sufrir fugas de capital incluso mientras reciben inversión extranjera, un patrón agravado por políticas abruptas o nacionalizaciones.

No me digas.

Hay dos formas de compensar este riesgo:

1. No inviertas donde Burkina Faso pueda quedarse con tus activos
2. Incluye un “Impuesto de Nacionalización” en tu modelo de NPV, con un porcentaje de probabilidad de que el gobierno expropie y tu activo valga cero.

Los inversores estadounidenses que compran ADRs chinos ya conocen este ejercicio.

Lo digo mucho por aquí, pero vaya que la minería es difícil.

Minerales esenciales de tierras raras por Dr. Ed Yardeni

“Quien tiene techo de cristal no debe tirar piedras.” Ese es un refrán que el presidente Trump debería haber tenido en cuenta antes de imponer aranceles agresivos a las importaciones chinas, porque China tiene algo que le falta a Estados Unidos y que necesita urgentemente: minerales de tierras raras. Estos minerales son componentes esenciales de equipos de alta tecnología como automóviles, robots y material militar.

China extrae alrededor del 70 % de los minerales raros del mundo y procesa cerca del 90 %. Tras los aranceles de Trump, China empezó a exigir licencias a los exportadores para vender estos minerales a nivel internacional—y dichas licencias han tardado en concederse, si es que se conceden. Las exportaciones de estos minerales desde China se han ralentizado drásticamente. Preocupa cada vez más que los fabricantes de automóviles de todo el mundo tengan que detener la producción si no consiguen suficientes imanes fabricados con estos materiales. Estados Unidos depende ahora de una pequeña empresa, MP Materials, para impulsar la producción y el procesamiento doméstico de minerales raros.

El presidente Trump, comprensiblemente, está molesto con esta situación, y el secretario de Estado Marco Rubio respondió a las medidas chinas anunciando la cancelación de visados para estudiantes chinos en EE. UU. La respuesta de China fue calificar a Harvard como una “escuela de fiestas” y presumir de sus propias universidades. La empresa china de IA DeepSeek expresó su orgullo porque sus fundadores fueron formados en China.

Este absurdo toma y daca entre potencias mundiales podría haberse evitado fácilmente. El gobierno estadounidense sabía desde hace tiempo que la dependencia de China en este ámbito era un problema, pero nunca actuó en base a las recomendaciones de los informes que encargó.

El ejemplo más reciente es el del Comité Selecto de la Cámara sobre la Competencia Estratégica entre Estados Unidos y el Partido Comunista Chino, establecido en 2023. En un informe fechado el 12 de diciembre de 2023, advirtió que EE. UU. dependía en exceso de China para los minerales de tierras raras. Aquí algunas recomendaciones clave que debieron tomarse en serio:

(1) Identificar el problema. Robert Lighthizer, representante de Comercio de EE. UU. durante el primer mandato de Trump, explicó al comité cómo EE. UU. y gran parte del mundo dependían de China para minerales críticos y su procesamiento. China ha aprovechado su política industrial—controles económicos, proteccionismo comercial, estándares ambientales bajos y transferencia tecnológica—para afianzar su posición estratégica. El comité temía que China usara esa ventaja como palanca en un posible conflicto con Taiwán.

“El Congreso debe reducir la dependencia de Estados Unidos del RPC (República Popular China) en estos materiales críticos”, concluyó el informe.

(2) Elaborar un plan. El informe también recomendaba crear una reserva estratégica de minerales raros para proteger a los productores estadounidenses frente a la volatilidad de precios y evitar que China pueda usar estos minerales como arma económica. En caso de que China inundara el mercado, EE. UU. podría comprar el excedente y estabilizar los precios. Este mecanismo animaría a más empresas estadounidenses a entrar en el sector.

El informe sugería que el Congreso y el Ejecutivo buscaran estos minerales en países aliados y ofrecieran incentivos fiscales y premios para fomentar la producción local. También recomendaba que el Departamento de Comercio investigara si se estaban produciendo prácticas de dumping en el mercado de tierras raras o imanes, y en ese caso, impusiera aranceles por daño material.

Otras recomendaciones incluían ampliar programas de reciclaje de productos estatales que contengan tierras raras, colaborar con universidades para formar más trabajadores especializados en este sector y estudiar la minería submarina profunda y su impacto ambiental.

El informe concluyó: “Nunca antes Estados Unidos se había enfrentado a un adversario geopolítico con el que estuviera tan interconectado económicamente. […] Ahora Estados Unidos debe elegir: aceptar la visión de Pekín de una América vasalla económica, o defender nuestra seguridad, valores y prosperidad.”

¡Y ese informe tiene fecha del 12 de diciembre de 2023! ¿Acaso Peter Navarro (también conocido como Ron Vara), el principal asesor comercial e industrial de Trump, leyó ese informe antes de recomendar iniciar una guerra comercial con China?

Rally en el sector industrial por Sentimentrader

El sector industrial ha alcanzado un nuevo máximo histórico, mientras que el resto de los sectores del mercado aún permanece al menos un 1 % por debajo de sus respectivos techos. Esta divergencia no es común, pero históricamente ha sido una señal positiva para el conjunto del mercado bursátil estadounidense.

Los repuntes liderados exclusivamente por industriales han mostrado ser un buen augurio para la economía de EE. UU.. Aunque podría parecer preocupante que solo un sector marque nuevos máximos, los datos históricos demuestran que cuando los industriales han roto al alza en solitario, la renta variable ha tendido a comportarse bien en los meses siguientes.

Esto refleja la importancia de los industriales como termómetro económico. Al estar formados por empresas de transporte, maquinaria, defensa, construcción y componentes eléctricos, suelen ser los primeros en beneficiarse de un repunte de la inversión empresarial o del gasto público en infraestructura. Su liderazgo sugiere un entorno de mejora de la actividad económica real.

Lo interesante es que este movimiento se da en medio de señales de venta por parte de inversores minoristas. Muchos indicadores de sentimiento muestran que los pequeños inversores están tomando beneficios o saliendo del mercado, probablemente influenciados por la incertidumbre macroeconómica, los tipos de interés elevados o simplemente la toma de ganancias tras un buen tramo alcista en algunos índices.

Sin embargo, esta presión vendedora ha sido contrarrestada por las compras de insiders: directivos y ejecutivos de las propias compañías industriales que han estado acumulando acciones. Las estadísticas muestran un repunte en las compras netas de insiders dentro del sector, lo que históricamente ha sido un indicador de confianza en las perspectivas del negocio.

Este comportamiento de los insiders tiene implicaciones relevantes. A diferencia de los inversores minoristas o incluso institucionales, los insiders disponen de información directa sobre la marcha de sus negocios, márgenes, pedidos y condiciones operativas. Su disposición a comprar acciones de sus propias empresas sugiere que anticipan un entorno favorable en términos de demanda y beneficios.

Además, el rendimiento medio de las acciones industriales ha sido sólido, aunque el impulso reciente ha estado liderado por compañías de gran capitalización dentro del sector. Estas han tenido un peso suficiente como para empujar al índice global del sector a nuevos máximos, a pesar de la falta de sincronía con otros sectores.

En ciclos anteriores, cuando el sector industrial ha sido el primero en romper al alza, el mercado en su conjunto ha tendido a seguirlo. En otras palabras, el liderazgo industrial puede actuar como catalizador para un posterior contagio alcista hacia otros sectores más rezagados, como consumo, tecnología o salud.

Este patrón también tiene una lectura psicológica: en un entorno donde el sentimiento está deteriorado entre los inversores particulares, pero los fundamentales mejoran, las divergencias pueden resolverse al alza. El capital inteligente (los insiders) suele adelantarse a estos movimientos.

En conclusión, el breakout del sector industrial es más que un dato anecdótico. Puede ser el preludio de un nuevo tramo alcista para el conjunto del mercado estadounidense. La clave estará en si otros sectores logran seguir su estela en las próximas semanas. Pero por ahora, el músculo industrial está liderando la recuperación.

Qué nos dice ahora el ratio plata/oro sobre el futuro de la plata por Jay Kaeppel

La plata ha experimentado una fuerte subida recientemente, pero sigue estando relativamente barata en comparación con el oro. A pesar del impulso alcista, la relación plata/oro (SGR, por sus siglas en inglés) permanece en niveles históricamente bajos, lo que sugiere que el movimiento podría estar lejos de agotarse.

El Silver/Gold Ratio se mantiene por debajo de 0,12, un nivel que históricamente ha precedido periodos de fuerte revalorización de la plata. Este ratio, que mide cuántas onzas de plata se necesitan para igualar el valor de una onza de oro, ha oscilado entre 0,08 y 0,20 en las últimas décadas, siendo los niveles actuales más cercanos al extremo inferior de ese rango.

Históricamente, cuando el SGR ha estado en niveles similares a los actuales, la plata ha tenido una probabilidad elevada de subir durante los siguientes 6 a 12 meses. En algunos de esos episodios, los repuntes de la plata han sido incluso superiores al 30%, ya que los inversores reequilibraban sus carteras frente al oro y buscaban exposición a un metal más volátil pero con mayor beta alcista.

Además del análisis técnico, existe un argumento fundamental para pensar que la plata podría seguir subiendo. La demanda industrial continúa creciendo, en especial en sectores como la energía solar, la electrónica y los vehículos eléctricos. Todo esto está generando presión estructural sobre la oferta, que no crece al mismo ritmo.

Otro factor relevante es que la plata suele beneficiarse en fases tardías del ciclo económico, cuando los inversores buscan cobertura frente a la inflación o especulan con un giro en los tipos de interés. En esos entornos, la plata tiende a comportarse incluso mejor que el oro debido a su doble naturaleza industrial y monetaria.

No obstante, es importante matizar: que el ratio plata/oro esté bajo no garantiza automáticamente que la plata suba. El mercado puede permanecer en desequilibrio durante tiempo, y la presión bajista en los metales preciosos en general (por ejemplo, si el dólar se fortalece o los rendimientos reales suben) podría afectar también al precio de la plata.

En resumen, los datos históricos sugieren que la plata podría tener un potencial alcista considerable en los próximos meses, especialmente si el Silver/Gold Ratio comienza a normalizarse hacia niveles más medios. La relación riesgo-beneficio actual parece favorable para quienes buscan diversificación en metales preciosos o una exposición táctica a tendencias cíclicas.

La clave, como siempre, estará en la confluencia de factores: si el oro mantiene su soporte, la inflación no desaparece del todo y los bancos centrales dan señales de giro, la plata podría brillar con fuerza.

La recuperación en la participación de las small caps refuerza el avance cíclico por Dean Christians

La participación en el mercado está creciendo rápidamente entre las acciones de pequeña capitalización, una señal que históricamente ha anticipado movimientos alcistas sólidos. El porcentaje de valores del Russell 2000 por encima de su media móvil de 50 días ha pasado de menos del 5% a más del 75% en muy poco tiempo.

Este tipo de recuperación extrema en la amplitud del mercado ha coincidido, en todos los precedentes estudiados, con subidas del índice Russell 2000 a medio y largo plazo. Según los datos históricos, cada vez que se ha producido un giro similar en la participación, el índice de small caps ha subido en todos los marcos temporales posteriores observados (tres, seis y doce meses).

Además, en estos escenarios, el Russell 2000 ha tendido a superar al S&P 500 en rendimiento relativo, confirmando una rotación hacia activos más cíclicos y sensibles al ciclo económico. Esto sugiere un aumento en el apetito por el riesgo entre los inversores, que podrían estar anticipando un entorno macroeconómico más favorable para las empresas más pequeñas.

La mejora en la amplitud de mercado es una señal clave en análisis técnico, ya que refleja que la subida no está impulsada solo por unos pocos valores, sino que se basa en un movimiento más amplio y sólido. Este tipo de comportamiento se interpreta como una validación interna del movimiento del mercado, ya que muchos componentes acompañan la tendencia principal.

En el caso actual, la amplitud del Russell 2000 está aumentando tras una larga fase de debilidad, lo que refuerza la idea de que podríamos estar ante un cambio de régimen o fase de mercado. Las small caps han estado rezagadas respecto a los índices de gran capitalización como el S&P 500 durante años, por lo que un rebote sostenido podría marcar el inicio de un nuevo ciclo de liderazgo.

Sin embargo, un riesgo importante persiste: la incertidumbre macroeconómica. Aunque la participación está mejorando, el entorno económico aún enfrenta presiones por los tipos de interés elevados, la inflación persistente y la ralentización del crecimiento global. Estos factores podrían limitar el impulso de las small caps si el contexto no se estabiliza.

En resumen, el fuerte repunte en la participación del Russell 2000 es una señal técnica prometedora, con respaldo estadístico y potencial de liderazgo. Aun así, los inversores deben vigilar los indicadores económicos y la evolución de la política monetaria antes de sobreponderar este segmento del mercado.

La historia dice que cuando la amplitud mejora de forma tan contundente, los retornos han sido positivos. Pero la historia no siempre se repite al pie de la letra: puede que rime, pero no garantiza.

Ganar más operando menos por Brett N. Steenbarger

Claramente, si solo pudiéramos hacer una operación por la mañana y una por la tarde, tendríamos que asegurarnos de que esas operaciones realmente valgan la pena. Eso significa que tendríamos que ser muy selectivos, operando solo cuando veamos oportunidades que realmente destaquen. A su vez, eso nos obliga a definir con mucho cuidado qué constituye una oportunidad de primer nivel digna de ser operada. ¿Qué instrumento nos daría el mayor rendimiento posible? ¿Qué marco temporal/período de mantenimiento perseguiríamos? ¿Cómo dimensionaríamos nuestra mejor oportunidad?

¿Y si enfocarnos en los criterios de una operación ganadora refuerza una mentalidad ganadora? ¿Y si controlar la frecuencia de nuestras operaciones nos da un mayor control sobre nuestro trading—y sobre nuestra psicología como traders? ¿Y si pudiéramos usar el tiempo en el que no operamos para entender mejor qué se está moviendo, cómo y por qué?

Ganar más operando menos y con más selectividad: eso nos obliga a definir claramente nuestras reglas y a crear experiencias de dominio. Cuando somos muy selectivos, controlamos nuestra actividad en el mercado; el mercado no puede controlarnos a nosotros.

Nota adicional

Limitar el número de operaciones por día, como se sugiere más arriba, nos impulsa a ser muy explícitos con respecto a lo que constituye una operación A+. Eso hace que el trading sea mucho más intencional y mucho menos reactivo. Una pregunta importante para los traders es si su enfoque de trading refuerza la reactividad y la impulsividad o si, por el contrario, fortalece su capacidad de actuar con propósito. Si solo podemos operar una vez por la mañana y una por la tarde, tenemos que ser muy reflexivos sobre qué estamos haciendo y por qué.

Un gran ejemplo de cómo un cambio en nuestra forma de operar puede transformar nuestra psicología como traders.

Lecciones de éxito que necesitamos aprender por Ray Barros

Una de las preguntas inevitables que me hacen siempre es: Si eres tan buen trader, ¿por qué nos estás enseñando?. En este artículo me gustaría examinar las suposiciones ocultas detrás de la pregunta.

Veo al menos dos suposiciones que deben abordarse: Si tienes algo bueno, no querrás compartirlo. Y, ¿Puedo aprender a hacer lo que tú haces? Esta segunda suposición puede necesitar una pequeña explicación. El pensamiento «oculto» es: «solo me enseñarás algo bueno si crees que no puedo aplicarlo o si crees que no es bueno».

Tengo que decir que tengo este tipo de preguntas en Asia. Tal vez sea algo cultural. Cuando estaba aprendiendo artes marciales, una idea recurrente era que los maestros chinos de Kung Fu mantendrían en secreto sus mejores técnicas; no querían que sus estudiantes los superaran. La tradición occidental, por otro lado, tiende a enfatizar que tanto el estudiante como el maestro se benefician a medida que aumenta el conocimiento, por lo que el futuro se basa en los cimientos del pasado. La segunda suposición me causó algunos momentos de reflexión.

La industria de seminarios sobre trading sigue un camino muy variopinto. En general, enseñamos (1) algún método que ha funcionado para el instructor junto con (2) algunas ideas relacionadas con la psicología y la gestión de riesgos.

Como instructores, damos instrucciones (2) y pasamos la mayor parte de nuestro tiempo enseñando (1). Esto no es del todo irrazonable si se tiene en cuenta que tanto la psicología como la gestión de riesgos nacen de un conjunto de reglas escritas con una ventaja o estrategia. Veo la relación como un círculo con el centro siendo el plan y los círculos concéntricos (gestión de riesgos y psicología) que irradian desde ese centro. Cada anillo exterior es más importante que el interior, pero cada anillo exterior no puede existir sin su contraparte interna. Una vez que empecé a pensar en esto, empecé a examinar su validez.

Mi principal mercado educativo son los traders de los bancos. Empecé a realizar algunos cursos experimentales extraídos de esa fuente. Si sabes algo sobre los traders bancarios, sabrás que su pensamiento de «gestión del dinero» tiende a ir más allá de sus límites y pérdidas máximas. Pero los amigos y conocidos a los que enseñé el curso, comenzaron a mostrar mejores resultados finales.

El tamaño de la posición y la gestión de la posición se relacionan con la creación de buenos hábitos para la gestión de riesgos; las revistas identifican patrones de empoderamiento y desempoderamiento. Sí, cubro un plan, pero es solo un plan. Claro que tiene una ventaja, pero he visto planes con ventajas mejores. Pero este es el punto. A menos que dominemos 1) la gestión de riesgos y a menos que 2) aprendamos de nuestros errores, los planes más sólidos del mundo no nos harán ganar dinero.

Por otro lado, si dominamos los dos, entonces cualquier plan con una ventaja comenzará a traernos el éxito que queremos. Piénsalo de esta manera: a menos que puedas manejar los fundamentos de tu juego de golf, tener el mejor equipo no marcará la diferencia; por otro lado, si eres un jugador experto, entonces la calidad del equipo puede ser la diferencia entre ganar y perder. También con el trading: a menos que domines el hábito de aprender de las experiencias pasadas y la gestión de riesgos, la calidad del plan de trading hará poca diferencia. Por otro lado, si tienes esas habilidades dominadas, entonces cuanto mejor sea la ventaja de tu plan, mejor será tu resultado final.

Sistema de rupturas con volatilidad por Perry J. Kaufman

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Conclusión

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

Specification Risk: Una razón más para diversificar tus sistemas por Ignacio Villalonga

• Diversifica. Este es el consejo que se repite una y otra vez en el mundo de la inversión. Ahora bien ¿qué abarca una verdadera diversificación? ¿podríamos hablar de diversificación operando un solo activo con un único sistema de trading? En este artículo, le mostraremos cómo hacerlo.
• Artículo publicado en Hispatrading 43.

De un tiempo a esta parte, he hecho una defensa férrea de los beneficios de la diversificación, más allá de la diversificación de activos. Fue justo, tras la gran caída y la posterior recuperación del 2020, cuando la gente revisa sus sistemas, se contradice y se lamenta de no haber diversificado más. Son los grandes movimientos del mercado los que hacen tambalear nuestras creencias y los que hacen que revisemos a conciencia nuestros errores y aciertos. Y no haber diversificado bien, puede haber sido uno de los grandes errores de la gran mayoría de los inversores.

Empecemos por recordar que en el artículo “Timing Luck: No es cuestión de suerte si diversificas”  hablamos como el hecho de elegir el momento de entrada en un sistema es un riesgo. Porque dos puntos de entrada diferentes para el mismo sistema podían llevar a resultados muy diferentes, a lo largo del tiempo. Por tanto, debemos diversificar también los puntos de entrada para acercarnos lo más posible al resultado esperado del sistema de inversión.

Este punto de la diversificación cobra especial importancia en los sistemas en los que se toman decisiones binarias. Es decir, en aquellos modelos en los que estás invertido, o no, en un tipo de activo en función de una señal. Muchos sistemas tendenciales y de Asset Allocation siguen esta filosofía (e.j. Dual Momentum de Gary Antonacci). 

Para poder ilustrar las grandes dispersiones que podemos ver, en relación a los puntos de entrada elegidos, analizaremos los comportamientos durante este año de un sistema tendencial muy sencillo con 2 ETFs. Si para un periodo determinado el SPY tiene momentum positivo, invertirá en el SPY, si no, en TLT. Cada 4 semanas, volvemos a medir la señal y tomamos una decisión. Este sistema representa de una forma simplificada la inversión en renta variable o renta fija en función del momentum de la renta variable medido cada mes. Empezaremos por usar 252 días (1 año) como periodo para medir el momentum.

En el gráfico 1 vemos como en función de cuándo se van realizando las rotaciones, la dispersión de los resultados aumenta. El gráfico 2 muestra la diferencia de rentabilidad respecto a un sistema que fuera la combinación de los cuatro puntos de entrada. Operar un solo punto de entrada genera resultados dispersos. 

Podríamos decir que el problema es que el sistema no es robusto. Que tendría que funcionar igual o de una forma más similar aunque variásemos los puntos de entrada. Muchos de estos sistemas están pensados, y probados, con datos a final de mes. En el artículo de Alpha Arquitect, “Tactical Asset Allocation: Does the Day of the Month Matter?”  se puede ver como un sistema muy similar al utilizado aquí, rebalanceado en días diferentes del mes, a largo plazo genera también una dispersión muy alta.

Por tanto, efectivamente, el día en el que comienzas a implementar tu sistema, afecta y mucho.

Pero hay mucho más

Sin embargo, la diversificación no termina ahí. 

Cuando empezamos a diseñar un modelo de inversión, buscamos y analizamos muchas combinaciones de parámetros con el objetivo de explotar una ventaja. Estas combinaciones se van filtrando hasta encontrar las ganadoras. Y finalmente la zona robusta, que es aquella que contiene una serie de combinaciones estables a lo largo del tiempo. Lo habitual es coger la mejor combinación de la zona robusta y operarla.

Sin embargo, estos parámetros sí que son sensibles a las variaciones. La que ha sido la mejor combinación históricamente, puede no serlo en el futuro. Que la ventaja exista y que sea robusta, dentro de una zona de parámetros, es necesario para operar el modelo. Pero la mejor combinación dentro de la zona robusta puede no serlo siempre. 

Dos combinaciones de parámetros pueden llevar a diferencias pequeñas en la operativa (una operación que no tomas, una salida que hace después, etc.) pero que a largo plazo se materializa en grandes diferencias en los resultados. Esta sensibilidad crece a medida que aumentan los parámetros descorrelacionados de un sistema. Es lo que se conoce como “specification risk”.

Esta sensibilidad está muy ligada a los tipos de sistemas. Una cartera permanente tiene muy poca sensibilidad, mientras que los sistemas de tendencia, donde se toman decisiones binarias (p.e. o estás 100% en renta variable, o estás 100% en renta fija), la sensibilidad es muy alta. Esto también es aplicable a sistemas de trading intradiarios, sistemas de inversión por factores ‘y todos aquellos que utilicen parámetros. La diferencia entre ellos será la sensibilidad que tengan los resultados a las ligeras variaciones entre los parámetros.

Esta sensibilidad puede suponer un riesgo de obtener resultados menores a los esperados por el modelo.

Cuando hemos empezado a diseñar nuestro sistema, hemos decidido utilizar 1 año como periodo para medir el momentum y rebalancear cada 4 semanas. Estos dos parámetros parecen ser muy “corrientes”, pero simplemente esa simple decisión puede llevar a resultados muy dispares a los que habría obtenido con otros parámetros cercanos. 

En el siguiente ejemplo podemos ver como utilizando las variaciones para el mismo sistema, pero usando 3- 4 semanas de rebalanceo o 10-11-12 meses de rebalanceo, las señales empiezan a desacoplarse poco a poco. Esto parece que no tiene importancia, pero a largo plazo puede llevar a grandes diferencias. Y cuanto más complejo es el sistema y más variaciones permiten los parámetros, más pueden agrandarse. Si en vez de una media, estuviera tomando 2, o las variase entre simples o exponenciales, las diferencias en la señales serían cada vez más frecuentes.

¿Y a largo plazo?

Veamos esto desde una perspectiva de más largo plazo. Como el objetivo del artículo es concienciar de la sensibilidad a los parámetros de algunos sistemas, seguiremos trabajando con un modelo muy sencillo.

El modelo evaluará el momentum a 10-11-12 meses del SPY, ignorando el último o los 2 últimos meses. Si es positivo, compra SPY; si es negativo, TLT. Cada 3-4 semanas evalúa la señal y toma posiciones. 

Por tanto tenemos 3 parámetros que varían muy ligeramente. El periodo en el que medimos el momentum (3 opciones), el número de meses recientes que ignoramos (2 opciones) y cada cuanto rebalanceamos (2 opciones). 12 combinaciones en total. 

El motivo por el que ignoramos meses a la hora de medir momentum se debe a que los activos tienen comportamientos diferentes a largo y a corto plazo. La renta variable a corto plazo puede tener un efecto de reversión a la media que puede afectar a la tendencia de largo plazo.

Y aquí vemos el punto al que queríamos llegar. 12 sistemas, 20 años, y todos ganadores. Todos mejor que el Benchmark (SPY). Mejor sharpe, menor drawdowns pero con retornos que varían desde 385% hasta 600%. Entre 2 sistemas que se diferencian en que uno rebalancea cada 3 semanas, y otro cada 4, encontramos una diferencia impresionante. 

Otra cosa a tener en cuenta es que ninguno ha sido especialmente mejor durante todo el histórico. Lo que significa que tomar una decisión a día de hoy sobre qué sistema va a funcionar en el futuro es tomar el riesgo de escoger el peor de los 12. Si lo hacemos, disminuiremos claramente la rentabilidad global.

Ya no solo hay diferencias en las rentabilidades, sino también en las máximas pérdidas. Esa pequeña diferencia en las señales, en ciertos momentos del mercado, produce efectos que son devastadores. Puede dejar a un sistema rezagado de forma permanente. Y la verdad, esta elección tiene un gran componente de azar. No se podría haber sabido de antemano qué combinación, de parámetros, habría sido la adecuada.

Este sistema no deja de estar diseñado fundamentalmente para principios educativos. Pero tiene las características básicas de los sistemas tendenciales utilizados por la industria y por muchos inversores particulares. Si hubiéramos decidido aplicar sólo la combinación de parámetros que fue ganadora, entre 1999 y 2009, bajo el pretexto de que era claramente la mejor combinación, nos hubiéramos encontrado con la combinación perdedora entre 2009 y 2019 (sistema 2, en granate en el gráfico 7). ¿Cuál habría sido nuestro error? ¿Es que acaso el sistema no era robusto? La ventaja de los sistemas tendenciales está ahí, pero la sensibilidad a los parámetros habitualmente se pasa por alto. El error no es la elección de ese set concreto de parámetros, el error es elegir exclusivamente un set y no diversificar.

A la hora de diseñar estos sistemas y darse cuenta de que la sensibilidad de los parámetros es alta, la primera medida suele ser aumentar la frecuencia de rebalanceo. Es un instinto natural, pero no solo no es beneficioso si no que es altamente perjudicial. Te encontrarás con modelos que con muchísimas más operaciones (actualmente estos modelos rebalancean entre 20 y 25 veces en 20 años) tienen la misma sensibilidad a los otros parámetros. Seguirían sin estar diversificados.

 Al igual que la solución propuesta para evitar el “Timing Luck”, la solución sería operar todos los sistemas, creando un sistema conjunto ensamblado. 

Operar el conjunto de los sistemas nos garantiza obtener las rentabilidades realmente esperadas del sistema tendencial, eliminando el riesgo de elegir el peor de todos. Además, el bajo ritmo de rebalanceo, de este tipo de sistemas, más el hecho de que gran parte se rebalancean los mismos días, hace que los costes no sean mucho mayores. Para otro tipo de sistemas habría que encontrar el equilibrio entre los costes de una mayor operativa respecto a los beneficios de la diversificación del riesgo. Esto además tiene un beneficio extra: al estar ensamblando sistemas descorrelacionados en ciertos momentos (cuando unos están largos del SPY y otros del TLT), mientras la rentabilidad sí será la media. Además la volatilidad será menor, produciendo un mejor ratio retorno-volatilidad.

Conclusiones

El propósito de este estudio es mostrar que operar una sola combinación de parámetros, de un modelo, tiene riesgo a pesar de que haya sido la mejor combinación en el pasado. Al igual que la diversificación entre activos es importante y que, como ya vimos en artículos anteriores, los puntos de entrada también afectan a los resultados de la operativa, la diversificación entre sets de parámetros, de un modelo, es también necesaria para reducir riesgos. 

En el sistema tendencial utilizado esta sensibilidad, entre valores, es muy alta puesto que el decalaje, que puede producirse de una semana entre sistemas, hace que a largo plazo los resultados difieran notablemente. No obstante, este punto es aplicable a la gran mayoría de modelos de inversión. Incluso dos sistemas idénticos que en el pasado no hayan tenido ninguna diferencia en la señal, al tener parámetros diferentes, pueden producir en el futuro resultados diferentes sin que sepamos a priori cuál habría sido la mejor combinación.

Nota: Este sistema está diseñado exclusivamente con principios educativos. No supone una recomendación de inversión. Todos los datos de los backtests han sido extraídos mediante la plataforma Portfolio123, y elaborados internamente.

Estrategia para el S&P500 basada en el efecto TOM por Andrés A. García

• En este artículo analizaremos el uso de una de las pautas de calendario más conocidas. El Efecto “cambio de mes” y algunas variantes, como elemento clave en la construcción de estrategias cuantitativas de base diaria e intradiaria para el futuro del S&P500.
• Artículo publicado en Hispatrading 42.

El efecto Turn of the Month (TOM) es una de las anomalías más estudiadas por el mundo académico. Este efecto puede definirse como la tendencia, de numerosos activos y grandes índices, a exhibir retornos positivos muy superiores a la media durante los días inmediatamente anteriores y posteriores al cambio de mes.  

Ariel (1987) fue el primero en documentar esta pauta en los mercados estadounidenses. Posteriormente Lakonishok y Smidt (1988) fijaron un periodo óptimo para el TOM desde el último día de mes hasta el tercero del mes siguiente (-1 / +3). Este período varía según  mercados y épocas. En las últimas décadas se ha ido adelantando algunos días (Dzhabarov y Ziemba, 2010) siendo en la actualidad -4/+1 la mejor ventana TOM para los índices USA. 

Se han propuesto diversas explicaciones de esta anomalía. Algunos autores (Ogden, 1990) sugieren que la causa está en la regularidad de los pagos (salarios, dividendos, intereses) que incrementan la liquidez de los inversores. Si bien para que esta hipótesis fuese cierta debería constatarse un incremento paralelo del volumen, hecho que no se ha verificado en todos los mercados. Otros investigadores señalan como causas probables el proceso de rebalanceo de carteras en los grandes fondos (Maher y Parikh, 2013) o la difusión de noticias macroeconómicas y corporativas (Ritter y Chopra, 1989) que también suelen realizarse en fecha fija. 

Por otra parte se han sugerido diferentes formas de aprovechar esta anomalía. Hensel y Ziemba (1996) propusieron una estrategia rotacional, basada en el posicionamiento en activos del  S&P 500, aprovechando la ventana TOM y en productos de renta fija el resto del mes. Liu (2013) aborda una estrategia que combina el efecto de reversión del SPY con el TOM. Sugiere ponerse largo en este ETF los días -6 o -5, cuando los precios se sitúan estadísticamente en su nivel más bajo del mes, y mantener la posición hasta el día +2.

DATOS EMPLEADOS Y METODOLOGÍA

En nuestro estudio utilizaremos dos tipos de datos: Para los análisis estadísticos y validación de la pauta emplearemos los retornos logarítmicos diarios del índice SPX en una ventana temporal muy amplia (1980-2019) y, para la construcción de la estrategia, las series del E-mini S&P500 (ES) en base diaria y en time frame de 60 min. El período de análisis será de 18 años (2001-2019). Cabe señalar que ambas series utilizan plantillas horarias distintas: RTH (Regular Trading Hours) para los datos diarios y ETH (Extended Trading Hours) para los datos intradiarios. En lo referente a metodología seguiremos estos pasos:

1.- Determinación de la pauta TOM  y acotamiento de intervalos.

2.- Validación estadística de la pauta mediante análisis de regresión.

3.- Determinación y cuantificación del efecto de reversión a corto plazo. 

4.- Construcción de una estrategia basada en reglas que combine ambas anomalías.

5.- Evaluación de la estrategia.

DETERMINACIÓN Y VALIDACIÓN DE LA PAUTA TOM

Para poder visualizar adecuadamente la pauta ordenamos por días del mes el retorno del SPX en el intervalo -10/+10 y calculamos la media geométrica de cada día. El resultado se muestra en el gráfico 1:

Como vemos aparecen tres zonas bien diferenciadas y a las que llamaremos:

– TOM: Pauta del cambio de mes: -4/+3 en el periodo 1980-2019 y -4/+1 en 2001-2019.

– exTOM: Días no-TOM con rentabilidad media residual o negativa.

– MOM: Días próximos a la primera quincena. Pequeña pauta con sesgo positivo.

Al proyectar sobre un gráfico el beneficio acumulado por el SPX en los períodos TOM y exTOM vemos la enorme diferencia entre ambos:

Esta es la estadística descriptiva de las pautas TOM y MOM:

Gráfico 3.

Seguidamente pasamos a validar la significancia estadística de ambas pautas mediante un modelo de regresión. En general el modelado de series financieras mediante una regresión por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) es problemático debido a que la volatilidad presenta variaciones en el tiempo y suele ser asimétrica, con mayor amplitud en las rachas bajistas que en las alcistas. En otras palabras, las series de los retornos tienen un  carácter heterocedástico que requiere el uso de modelos tipo GARCH y EGRARCH.

Estos modelos vienen definidos por dos ecuaciones; una para la media y otra para la varianza. En nuestro caso la ecuación del retorno sería:

Donde:

es el retorno medio logarítmico,  los coeficientes a estimar, y son variables dicotómicas que toman el valor 1 para los días del mes TOM/MOM y 0 para los días exTOM/exMOM ,  es el término de error y la función de distribución de probabilidad para , que puede ser normal, de Student o de error generalizado (GED). 

En el modelo GARCH la varianza condicional se expresa como:

Y en el EGARCH viene determinada por:

Ambos modelos son útiles en series en las que la volatilidad se presenta en clusters. Si bien el EGARCH es más preciso ya que permite modelar el efecto de apalancamiento.  En el gráfico 4 mostramos los resultados obtenidos con ambos modelos:

Gráfico 4.

Los valores críticos de Z son: 1,645 (0,1) para un nivel de confianza (NC) del 90%, 1,96 (0,05) para un NC del 95% y 2,576 (0,01) para un NC del 99%.

Las estimaciones del GARCH y EGARCH son similares y, como cabía esperar, los coeficientes son mayores y más significativos en el TOM (NC>95%) que en el MOM (NC>0,90%). Si bien en ambos casos consideraremos validada la pauta. 

DETERMINACIÓN Y CUANTIFICACIÓN DEL EFECTO DE REVERSIÓN

En los mercados maduros y muy líquidos suele apreciarse un sesgo de reversión a la media. Tal es el caso de los principales índices estadounidenses y, en particular, del S&P 500.  Una forma de comprobarlo es graficando el retorno acumulado en las sesiones persistentes (en las que los beneficios y las pérdidas se suceden) y antipersistentes (alternancia de beneficios y pérdidas):

El gráfico superior se ha creado simulando ambos escenarios en el ES mediante estas dos sencillas reglas:

1. Reversión: Si Cierre[0] < Cierre[1] nos posicionamos largos en la apertura con una orden a mercado y mantenemos la posición hasta el cierre de sesión.

2. Tendencia: Si Cierre [0] > Cierre[1] nos posicionamos largos en la apertura con una orden a mercado y mantenemos la posición hasta el cierre de sesión.

Como podemos ver el ES muestra un claro sesgo de reversión en todo el periodo, excepto quizá en el año 2018 debido a la fuerte tendencia alcista de este mercado.  

Para investigar movimientos persistentes y antipersistentes, en series de precios, se pueden emplear diferentes métodos. Si lo único que queremos es detectar una autocorrelación de primer orden, entonces el estadístico Durbin-Watson nos puede servir. Sin embargo, si existen correlaciones retardadas de orden 2, 3,…, n, es preciso utilizar otras técnicas como los correlogramas, el exponente de Hurst (H) o la diferenciación fraccional (d) en los modelos ARFIMA(p,d,q). El exponente H se puede calcular por varios procedimientos, como el rango de reescalado (R/S), el análisis dispersional  o los wavelets (AWC). Además se puede calcular a partir de d según la relación:

En función del valor de H podemos encontrar tres escenarios:

1. H ≈ 0,5. La serie tiene un comportamiento aleatorio.
2. H < 0,5  La serie es antipersistente y de memoria corta.
3. H > 0,5  La serie es persistente y con memoria larga.

Hemos estimado el valor de H para los retornos diarios del ES en el período 2001-2019 y obtenemos los siguientes resultados: R/S = 0,47, AWC=0,48 y d=0,04H=0,46. Lo que nos permite concluir que existe un movimiento antitendencial de fondo que puede ser aprovechado.

Podríamos proseguir este estudio aplicando algunos otros estadísticos como el test Breusch-Godfrey o analizando un correlograma de los residuos al cuadrado, pero no lo vamos a hacer aquí. Bástenos con especificar dos mecanismos para capturar el movimiento de reversión:

1. Filtro Close[0] < Close[1] para la reversión a corto plazo.
2. EMA(x)[0] > Close[0] para la reversión retardada de orden 2…n.

El valor de la media exponencial (EMA) no debe ser muy grande. Con 4-6 días (o su equivalente en barras intradiarias) debería bastar, dado que los procesos de reversión son de memoria corta.

ESTRATEGIA 1: TOM/MOM+REVERSE EN BARRAS DIARIAS

Aviso para navegantes: 

Conviene comenzar aclarando que lo que vamos a ver a continuación no son sistemas completos sino pruebas de concepto. Para que un sistema sea plenamente funcional se requieren más cosas: Subsistemas de entrada y salida, estructura de gastos, filtros y, sobre todo, un riguroso proceso de evaluación. Ni que decir tiene que los resultados son hipotéticos con todas las salvedades que ello implica.

Reglas (en metacódigo):

Si se verifica que:

Close[0] < Close[1]

Y EMA(5)[0] > Close[0]

Y Día del mes = -5 (TOM) O día del mes= -8 (MOM)

Entrar largos a mercado en la apertura del día siguiente.

Cerrar la posición si día = +2 (TOM) O día > 10 (MOM)

Con estas simples reglas obtenemos los resultados mostrados en el gráfico 6:

Gráfico 7.

Los resultados de esta estrategia son prometedores y consiguen generar alfa batiendo con claridad al benchmark de referencia (SPX), tanto en retorno absoluto como en rentabilidad ajustado por riesgo. Sin embargo, esta configuración tiene algunos riesgos inherentes que consideramos deben ser mejorados:

1.- Las pérdidas no están acotadas: No hay stop de acompañamiento.

2.- Efecto Cisne Negro: Quedan posiciones abiertas en overnight y durante el fin de semana.

3.- El sistema es poco granular: Pocas operaciones y de gran tamaño. 

4.- La máxima pérdida por operación (-$6.087) es muy elevada en relación al capital inicial.

5.- El Drawdown máximo (-$14.062) es también excesivo y debe reducirse.  

Todos esos motivos nos llevan a plantear una versión para intradía de esta estrategia.  

ESTRATEGIA 2: TOM/MOM+REVERSE INTRADIARIO

Para esta estrategia utilizamos time frame de 60 min. y una plantilla horaria 24/7 que recoja todo el horario de negociación (ETH) del ES.

Reglas (en metacódigo):

Entradas:

Si se verifica que:

Apertura de Ayer > Cierre de Ayer 

Y EMA(180)[0] > Close [0]

Y Día del mes = -5 (TOM) O -8 (MOM)

Entramos largos a mercado en la primera barra de la sesión.

Salidas:

• Si estamos largos cerramos la posición en la última barra de la sesión.
• Colocamos un stop de acompañamiento al 1% del precio de entrada.

Estos son los resultados que obtenemos:

Gráfico 9.

El beneficio acumulado es algo inferior al del sistema de base diaria debido a la fricción de hacer más operaciones y no quedar operaciones abiertas, durante el fin de semana. Sin embargo, pensamos que un mayor control del tamaño de las pérdidas con el MMStop, y una reducción apreciable del DrawDown máximo compensan sobradamente la merma del beneficio.

CONCLUSIONES

Todavía existen pautas temporales aprovechables en los mercados y el TOM es una de ellas. En todo caso, antes de incluir cualquier pauta, en estrategias de trading, éstas deben ser validadas utilizando metodologías estadísticas que permitan determinar con objetividad su amplitud, persistencia temporal y, en última instancia, su potencial para generar alfa. 

Es posible combinar pautas de orden mayor (diarias, semanales, mensuales, anuales) con otros movimientos específicos de los precios, como el efecto de reversión, o con anomalías horarias. Eso sí, siempre habrá una pauta dominante o primaria que se deber potenciar al diseñar la estrategia. A veces el solapamiento de anomalías es excluyente o no aporta nada.

Una pauta puede servir como base para desarrollar estrategias -como las que hemos presentado en este artículo- o como setup, que refuerce el funcionamiento de otras aproximaciones lógicas basadas en reglas de negociación. En todo caso debemos tener claro que las pautas raramente son capaces de salvar por sí solas el peso de los gastos de operativa. Por tanto deben utilizarse en conjunción con otras reglas, filtros y subsistemas eficientes de posicionamiento.

Para terminar, quisiera agradecer a José Luis Gil la programación del indicador TOM que ha permitido la evaluación en plataforma de trading de ambas estrategias.

REFERENCIAS:

• Ariel R. A. (1987) “A Monthly Effect in Stock Returns”, Journal of Financial Economics, 18, 161-174.
• Dzhabarov, C. y Ziemba, W.T. (2010) “Do Seasonal Anomalies Still Work?”, Journal of Portfolio Management, 36(3) 93-104.
• Hensel C.R. y Ziemba, W.T. (1996) ”Investment Results from Exploiting Turn-of-the-Month Effects: Should You Pay Attention to the Turn of the Month?”, Journal of Portfolio Management, 22(3) 17-23. 
• Lakonishok, J. y Smidt, S. (1988) “Are Seasonal Anomalies Real? A Ninety-Year perspective”, Review of Financial Studies, 1(4) 403-425. 
• Liu, L.  (2013) “The Turn-of-the-Month Effect in the S&P 500 (2001-2011)”, Journal of Business & Economics Research, 11(6) 269.
• Maher D. y Parikh A. (2013) “The turn of the month effect in India: A case of large institutional trading pattern as a source of higher liquidity”, International Review of Financial Analysis, 2013, 28 (issue C) 57-69.
• Ogden, J. P. (1990) “Turn-of-The-Month and January Effects”, Journal of Finance, 45(4) 1259-1272.
• Ritter, J. R. y Chopra, N. (1989) «Portfolio Rebalancing and the Turn of the Year Effect.» The Journal of Finance 44(1).

¿Cuáles son los mejores ratios de valor? por Yuval Taylor

Recientemente realicé un estudio de más de cincuenta factores de valor diferentes para ver cuál funcionó mejor. (Es cierto que muchos de ellos son similares). Los resultados me sorprendieron.

Método

Realicé el estudio utilizando Portfolio123. Aquí le muestro mi metodología. (Esto será un poco técnico; siéntase libre de pasar al siguiente párrafo si no está interesado en los detalles). Primero, utilicé un universo de todas las acciones de EE. UU. y Canadá con un precio superior a $3, un volumen medio diario en dólares superior a $ 50,000 y excluidas acciones no cotizadas y MLP. luego probé los rangos por deciles de rentabilidad de cada factor durante los últimos diez años y desde 1999, suponiendo un reequilibrio mensual sin deslizamientos. (¿Qué significa eso? Significa que formé diez carteras de acuerdo con el rango de cada acción en la relación de valor en cuestión, de modo que si una acción se clasificó en el 10% superior, estaba en la primera cartera, si se clasificó en el segundo 10% fue en el segundo, y así sucesivamente. Estas carteras se reconstituyeron cada cuatro semanas de acuerdo con el rango de cada acción en ese momento. El rendimiento de estas carteras se midió y se anualizó.) Luego tomé estos rendimientos por decil y medí la pendiente de su regresión lineal. (¿Qué significa eso? Alineé todos los resultados de los deciles y los usé como mis valores de y, mi valor de x siendo los valores 0.1, 0.2, 0.3, . . . 1.0. Luego calculé la regresión lineal, en otras palabras, la línea que mejor se ajustaba a estos números de rendimiento, y calculé la pendiente. Si todos los rendimientos de los deciles son cada uno más altos que el anterior, esta pendiente se aproxima a la diferencia entre los rendimientos del 10% inferior y el 10% superior; si son más variables, la pendiente disminuye.) Los de mejor rendimiento no solo tenían las mayores diferencias entre el decil superior e inferior, sino también la pendiente más suave en el medio. También consideré solo el decil superior en términos de rendimiento, ya que la mayoría de las personas usan índices de valor para ir en largo, así como el índice de Sharpe de ese decil superior. Por último, realicé este ejercicio utilizando los datos de Compustat y FactSet.

En este artículo, quiero hablar sobre los factores de valor que realmente superan al resto constantemente. Tuvieron un buen rendimiento en los últimos diez años y en los últimos 23. Tienen pendientes pronunciadas de abajo hacia arriba y el decil superior no solo tiene un rendimiento sólido, sino que también tiene un índice de Sharpe alto. Lo hicieron bien tanto con Compustat como con los datos de FactSet. Estos son factores con los que creo que es difícil equivocarse.

Las métricas de los ratios de valor

Antes de comenzar con eso, quiero hablar un poco sobre los números en los que debemos confiar para los ratios de valor. ¿Deberíamos simplemente mirar el trimestre más reciente? ¿Los últimos doce meses? ¿Los últimos tres años? ¿Los últimos cinco? ¿O deberíamos mirar las estimaciones de los analistas en su lugar? Y si es así, ¿para el año fiscal en curso, o para los próximos doce meses, o para el próximo año fiscal?

Si bien no hay respuestas incorrectas, sugeriría que los valores más importantes son, en orden de importancia, la estimación del año fiscal actual, la estimación de los próximos doce meses, las cifras GAAP de los últimos doce meses y las cifras GAAP del trimestre más reciente. Pero mucho depende de su período de tenencia. Si usted es un inversor que compra y mantiene sus posiciones, mirar el trimestre más reciente simplemente resultará en mucha rotación. Si tiende a reequilibrar con más frecuencia, como hago yo (rara vez mantengo una acción durante más de un año), entonces el trimestre más reciente puede proporcionarle una buena orientación.

Todas las razones consisten en un numerador y un denominador. Si la capitalización de mercado, el precio o el valor de la empresa están en el numerador, obtienes una relación de valoración en la que los números más bajos son mejores. El ejemplo clásico es P/E (precio a ganancias), pero estoy seguro de que está familiarizado con el precio a las ventas, el precio al flujo de caja libre y el EV a EBITDA. Si la capitalización de mercado, el precio o el valor empresarial están en el denominador, obtienes una relación de valoración que se denomina rendimiento , donde los números más altos son mejores. Los dos parecen ser equivalentes, pero no lo son. Una empresa con un P/E alto puede estar sobrevalorada, pero no tanto como una empresa con un rendimiento de ganancias negativo. Comparemos tres compañías, cada una vendiendo a $20 por acción. Una tiene un EPS final de doce meses (TTM) de $4,00, otra tiene un EPS de $0,50 y la otra tiene un EPS de –$1,00. La primera tiene un P/E de 5, la segunda tiene un P/E de 40 y la tercera no tiene ningún P/E. ¿Cuál es una mejor compra, la segunda o la tercera empresa? P/E realmente no te dice, en un sentido estrictamente matemático. Sin embargo, el rendimiento de las ganancias le permite clasificar las empresas con ganancias negativas por debajo de las empresas con ganancias bajas pero positivas, y le permite comparar dos empresas con ganancias negativas. De hecho, las empresas con rendimientos de beneficios apenas negativos superan significativamente a las empresas con rendimientos de beneficios extremadamente negativos.

Estructura de capital y ratios de valor

¿Por qué comparamos las ganancias de una empresa con su precio pero su EBITDA con su EV? ¿Por qué tenemos dos versiones diferentes de flujo de caja libre, dependiendo de si lo comparamos con la capitalización de mercado o el valor empresarial?

Hagamos una analogía. Compras una casa por $500,000, pagas $100,000 y obtienes un préstamo por $400,000. Recauda $50,000 al año por el alquiler de la casa y paga $20,000 al año en costos de hipoteca.

Hay cuatro maneras posibles de ver sus ganancias. Simplemente puede ignorar la deuda por completo y dividir $ 50,000 por $ 100,000 y decir que está obteniendo un rendimiento del 50% de su inversión. Por supuesto, esto es basura: definitivamente no lo es así. Puede deducir los costos de la hipoteca de sus $50,000 pero también puede basar su rendimiento en los $500,000 que vale la casa y decir que está obteniendo un rendimiento del 6% de su inversión. Esto también es basura: está deduciendo su deuda dos veces, una por el gasto de intereses y otra por los $400,000 que debe. Su rendimiento real es mucho mayor que eso.

Estas son las otras formas de calcular su rendimiento. El primero es comparable al rendimiento de las ganancias: usted resta los costos de su hipoteca del alquiler que gana y lo divide por su desembolso de efectivo, $100,000, para obtener un rendimiento del 30%. El segundo es comparable a EBIT/EV: no resta los costos de su hipoteca y divide el alquiler de $50,000 por los $500,000 completos, para obtener un rendimiento del 10%.

¿Son en absoluto proporcionales? De hecho lo son. Obtiene un rendimiento del 30 % sobre su efectivo, pero un rendimiento negativo del 5 % sobre su deuda. Y tienes cuatro veces más deudas que dinero en efectivo. Entonces, si descuentas cuatro veces el 5 % de tu 30 %, obtendrás un 10 %, exactamente lo mismo que tu rendimiento basado en EBIT/EV.

(Probablemente debería haber usado números después de impuestos en este ejemplo, pero quería mantenerlo simple).

La lección aquí es que si está comparando algo con el precio o la capitalización de mercado de una empresa, ese «algo» tiene que ser un número de gastos relacionados con la deuda posterior. No se permiten ingresos operativos, EBIT o EBITDA. Y si está comparando algo con el valor empresarial de una empresa, a ese “algo” se le tiene que volver a agregar el gasto por intereses si se dedujo antes. Es por eso que añadimos la parte sujeta a impuestos de los gastos por intereses al flujo de caja libre si queremos compararlo con el valor de la empresa. (Técnicamente, también debemos tener en cuenta la deuda emitida y la deuda pagada si la empresa emite o paga deuda regularmente).

En cuanto a cuál usar, depende de lo que estés buscando. Si solo está interesado en saber qué tan caras son sus acciones, entonces no se preocupe por el valor de la empresa, ya que el valor de sus acciones es un valor de capital y no tiene nada que ver con la deuda de una empresa. Pero si está interesado en el valor de la empresa, entonces el valor empresarial es el camino a seguir.

Una advertencia: nunca utilice índices basados ​​en el valor empresarial para empresas del sector financiero. Para un buen número de esas empresas, cuanto más deuda emiten, mayores son sus ingresos.

Como inversor, me interesa ver una empresa desde tantos ángulos como sea posible. Por lo tanto, presto atención tanto a los ratios o relaciones basadas en el precio como a los basados en EV.

Rendimiento del flujo de caja libre

Los mejores factores de valor que encontré son todas las variaciones del rendimiento del flujo de caja libre. (No soy el único en llegar a esta conclusión: otro autor, Harry Turner, llegó a este resultado usando métodos completamente diferentes).

Hace unos años escribí un artículo sobre el flujo de caja libre. Es una buena guía para conocer el historial del flujo de caja libre y las diversas formas de medirlo. Una guía mucho más completa es la de Aswath Damodaran, que publicó recientemente aquí .

El rendimiento del flujo de caja libre es simplemente el flujo de caja libre dividido por la capitalización de mercado, o el flujo de caja libre por acción dividido por el precio. Pero hay una serie de variaciones que funcionan igual de bien o mejor, y vale la pena discutirlas todas.

1. Medición del flujo de caja libre. La medida estándar es el flujo de efectivo operativo menos los gastos de capital. (En lenguaje P123, eso es simplemente FCF). Pero hay varias buenas alternativas. Muchos, incluido Warren Buffet, sostienen que solo debe restar los gastos de capital realizados en mantenimiento, no los gastos de capital relacionados con el crecimiento. La mayoría de las empresas no separan estos dos, por lo que se necesita un poco de investigación y estimación para llegar al número correcto. Otros van al extremo opuesto y dicen que debe restar no solo los gastos de capital sino todos los demás flujos de efectivo relacionados con las inversiones, que incluyen las adquisiciones. (En lenguaje P123, eso esOperCashFl + CashFrInvest.) Para complicar esto, muchas empresas enumeran las compras de activos importantes como gastos de capital, pero cuando venden esos mismos activos no los deducen de los gastos de capital, sino que los enumeran como otros elementos en la parte de inversión del estado de flujo de efectivo. Otra forma más de medir el flujo de caja libre es EBITDA (o EBIT) menos los gastos de capital (Michael Mauboussin favorece una variación de este método; en lenguaje P123, eso es EBIT - CapEx o EBITDA - CapEx). Esta medida no se puede usar con la capitalización de mercado o el precio, y debe usarse en su lugar con el valor de la empresa. Muchos otros creen que debe deducir no solo los gastos de capital sino también los dividendos pagados, ya que esa es una mejor medida de lo que queda para financiar el crecimiento de una empresa. (En lenguaje P123 eso esNetFCF.) Por último, como dije anteriormente, tiene una amplia variedad de opciones entre estimaciones y cifras GAAP durante varios períodos de tiempo. En total, hay más de veinte formas diferentes de medir el flujo de caja libre. No tengo ninguna preferencia fuerte entre ellos, y encuentro que todos ellos son medidas bastante valiosas. Pero a continuación le diré qué medidas específicas funcionaron mejor. (Existe cierto debate sobre si los índices de flujo de caja libre son efectivos para las empresas del sector financiero. Según mi investigación, definitivamente lo son y, a veces, funcionarán incluso mejor que el rendimiento de las ganancias).
2. Capitalización de mercado o EV. Por lo general, es un poco más útil, en mi opinión y experiencia, comparar el flujo de caja libre con el valor de la empresa que compararlo con el precio o la capitalización de mercado. Pero para hacerlo, debe volver a agregar el gasto por intereses de la empresa. (Si está usando EBITDA o EBIT menos los gastos de capital, no tiene que preocuparse por esto porque estos son números de gastos antes de intereses). Debido a que el flujo de efectivo libre es una medida después de impuestos, solo desea volver a agregar intereses gasto después de impuestos, o gasto de intereses multiplicado por uno menos la tasa impositiva de la empresa (o la tasa impositiva de la industria, o alguna medida de la tasa impositiva efectiva de las empresas del país, según su preferencia). (Mi medida preferida, en lenguaje P123, es IntExpA * (1 - TaxRate%TTMInd/100)). Y, una vez más, nunca utilices ratios basados ​​en EV para empresas del sector financiero.

Las mejores variaciones del rendimiento del flujo de caja libre

A continuación se muestran las variaciones del rendimiento del flujo de caja libre que mejor se comportaron en mis pruebas. Los enumero de los más simples a los más complicados, con las relaciones basadas en la capitalización de mercado primero, seguidas de las relaciones basadas en el valor de la empresa.

1. Rendimiento del flujo de caja libre. Esto es simplemente el flujo de efectivo libre dividido por la capitalización de mercado, utilizando valores TTM.FCFTTM / MktCap
2. Rendimiento estimado del flujo de caja libre. Aquí utiliza estimaciones de analistas para el año fiscal actual en lugar de valores TTM GAAP. Pero si no están disponibles, use los valores TTM.IsNA (FCFEstCY, FCFTTM) / MktCap
3. Rendimiento de flujo de caja libre neto. Aquí resta los dividendos pagados del flujo de caja libre de TTM.NetFCFTTM / MktCap
4. Rendimiento neto del flujo de efectivo libre menos costos de capital. Aquí se toma el flujo de caja libre neto y se resta el costo del capital por el capital invertido. Hay muchas maneras diferentes de medir el costo de capital. La más simple es la tasa libre de riesgo más la beta de la compañía multiplicada por una prima de riesgo de acciones. (Uso el rendimiento del Tesoro a diez años como la tasa libre de riesgo y el 10% menos ese rendimiento como la prima de riesgo de las acciones). Un método mucho más complicado es el tema del “patrimonio invertido”. Me refiero al valor en libros menos efectivo y equivalentes.(NetFCFTTM - (Close (0, ##UST10Yr) / 100 + (0.1 - Close(0, ##UST10Yr) / 100) * Beta3Y) * Max (0, AstTotQ - IsNA (CashEquivQ, 0) - IsNA (LiabTotQ, DbtTotQ))) / MktCap
5. Flujo de caja libre no apalancado al valor de la empresa. El flujo de caja libre no apalancado es el flujo de caja libre más la parte imponible del gasto por intereses. Yo uso valores TTM GAAP. El valor de la empresa es la capitalización de mercado más la deuda total menos el efectivo y los equivalentes.(FCFTTM + IntExpTTM * (1 - TaxRate%TTMInd/100)) / EV
6. Flujo de efectivo libre no apalancado estimado a valor de empresa. Aquí utiliza la estimación del año fiscal actual en lugar del valor TTM GAAP cuando está disponible.(IsNA (FCFEstCY, FCFTTM) + IntExpTTM * (1 - TaxRate%TTMInd/100)) / EV
7. Cualquiera de los anteriores menos el costo de capital. Aquí se calcula el costo de capital promedio ponderado de la siguiente manera. Tome el costo del capital (como se describe en el n.° 4 anterior) y multiplíquelo por la capitalización de mercado; agregue a eso el costo de la deuda, que es el gasto de interés anual promedio; luego divida esa suma por la suma de la capitalización de mercado y la deuda. Este es el WACC, que debe multiplicar por el capital invertido. El capital invertido es el activo total menos el efectivo y sus equivalentes y menos los pasivos corrientes que no son de deuda.(FCFTTM + IntExpTTM * (1 - TaxRate%TTMInd/100) - (((Close (0, ##UST10Yr) / 100 + (0.1 - Close(0, ##UST10Yr) / 100) * Beta3Y) * MktCap + IntExp5YAvg) / (MktCap + DbtTotQ)) * (AstTotQ - CashEquivQ - IsNA (LiabCurQ - DbtSTQ, 0))) / EV

¿Cuál de estos siete tuvo el mejor rendimiento absoluto? Bueno, todos están muy cerca, pero si tuviera que elegir solo uno, sería el 6, con el 3 en segundo lugar.

Una palabra sobre la deducción de costos de capital y capital

He dedicado gran parte de mis escritos a Michael Mauboussin, uno de los inversores/analistas más perspicaces que trabajan en la actualidad. Él y Dan Callahan publicaron recientemente un artículo llamado » Retorno del capital invertido: cómo calcular el ROIC y manejar problemas comunes «, que le sugiero que lea. Es una excelente introducción a su pensamiento sobre una de sus medidas clave, el rendimiento del capital invertido.

Cerca del comienzo del artículo, Mauboussin y Callahan señalan que existe una correlación muy fuerte entre a) la diferencia entre el rendimiento del capital invertido (ROIC) y el costo promedio ponderado del capital (WACC) y b) el valor de la empresa (EV) dividido por capital invertido (IC). Véase el Anexo 1, el gráfico de la página 2 del artículo, que me tomo la libertad de reproducir a continuación.

Mi idea fue: ¿por qué no usar esta correlación como base de un ratio de valor? Si ROIC – WACC es proporcional a EV / IC, entonces EV es proporcional a IC × (ROIC – WACC). Y dado que ROIC = NOPAT / IC (donde NOPAT es la ganancia operativa neta después de impuestos), entonces EV es proporcional a NOPAT – WACC × IC.

Si, en lugar de NOPAT, usamos flujo de caja libre, entonces un buen ratio de valor sería FCF – WACC × IC. Así que probé eso. Los resultados fueron muy alentadores y, de hecho, significativamente mejores que con NOPAT. Es por eso que deduje los costos de capital y equidad en las fórmulas número 4 y 7 anteriores.

Conclusión

Creo que es muy revelador que el ratio de valor que parece funcionar mejor, de acuerdo con mis métodos de prueba, es la que está más profundamente arraigada en la metodología de valoración.

De hecho, funciona mejor que cualquier método de valor intrínseco automatizado que haya probado. Tengo una teoría sobre por qué es así.

Proyectar tasas de crecimiento basadas en el crecimiento pasado es casi imposible. Verdad, una empresa de gestión de activos, publica notas de investigación frecuentes y recientemente descubrió que la persistencia del crecimiento es completamente quimérica .

Además, el costo de capital es notoriamente difícil de calcular o estimar, como lo he discutido extensamente .

Si las empresas tienen trayectorias de crecimiento absolutamente impredecibles y si el costo de capital es más o menos quimérico, podríamos asignar a todas las empresas el mismo crecimiento y el mismo costo de capital. Luego, el cálculo del valor intrínseco se vuelve extremadamente simple y utiliza solo una o dos entradas variables: flujo de caja libre y, para cálculos basados ​​en EV, costo de la deuda.

Esa, creo, es la razón por la que los índices de valoración basados ​​en el flujo de caja libre funcionan tan bien.

Algunas empresas excepcionalmente baratas

Usando estas proporciones, aquí están las compañías más baratas en este momento (al 17/12/22) en el universo «Easy to Trade North America» ​​de Portfolio123 (acciones cotizadas cuya cotización principal está en los EE. UU. o Canadá con un precio mínimo de $ 3 y un volumen mínimo diario en dólares de $50,000, excluyendo MLP), utilizando una combinación de datos de FactSet y Compustat: Friedman Industries ( FRD ), Vir Biotechnology ( VIR ), PBF Energy ( PBF ), Zim Integrated Shipping Services ( ZIM ) e Insignia Systems ( ISIG). Todos ellos tienen rendimientos de flujo de caja libre superiores al 40%. Ahora, algunas de estas pueden ser baratas por buenas razones. Creo que debe tener en cuenta mucho más que los factores de valor cuando elige inversiones. Así que aquí hay algunas otras acciones con rendimientos de flujo de caja libre muy altos (por encima del 10%) que considero inversiones especialmente seguras (tengo acciones en todas ellas): Genie Energy ( GNE ), Limbach ( LMB ), Hammond Power Solutions ( HPS .A:CAN / HMDPF ), PrimeEnergy Resources ( PNRG ) y RCM Technologies ( RCMT ). Las diez de estas acciones ciertamente tienen un precio bajo según las medidas que he discutido, y bien pueden valer su atención.

Y si desea vender en corto algunas acciones con rendimientos de flujo de caja libre extremadamente negativos (todos por debajo del -40 %), consulte Kodiak Sciences ( KOD ), Groupon ( GRPN ), Aspen Aerogels ( ASPN ), Hippo ( HIPO ) y bluebird bio. ( AZUL ). Estas no son las peores acciones en términos de rendimiento de flujo de efectivo libre, pero tampoco son compañías que no tienen casi nada más a su favor.

Divulgación: Tengo posiciones largas en las acciones GNE, LMB, HMDPF, PNRG y RCMT.

Trading de convergencia: cómo funciona y estrategias por Timothy Sykes

La convergencia implica que los precios de los activos que se han desviado de su promedio histórico volverán o convergerán a su verdadera alineación, mientras que la divergencia sugiere que estos precios se están separando.

Comprender esta diferencia fundamental es crucial para implementar estrategias efectivas.

• Ejemplo de convergencia: Dos acciones de la misma industria divergen en el precio debido a factores temporales; los traders apuestan por su eventual alineación de precios.
• Ejemplo de divergencia: Aumento de la disparidad en el rendimiento de dos acciones correlacionadas debido a cambios fundamentales en la perspectiva de una empresa.

Convergencia vs. Arbitraje

Si bien ambas estrategias tienen como objetivo explotar las ineficiencias del mercado, el trading de convergencia no es un verdadero arbitraje. Los traders de convergencia buscan posiciones que se beneficien de la eventual corrección de las discrepancias de precios, sin asumir la igualdad inicial de precios.

• Arbitraje: explota las diferencias de precios para obtener un beneficio garantizado sin riesgo neto de mercado.
• Trading de convergencia: asume posiciones especulativas basadas en la probabilidad estadística de convergencia de precios, que implica un riesgo potencial.

Cómo funciona la estrategia de trading de convergencia

La estrategia de trading de convergencia implica varios pasos clave, desde la identificación hasta la ejecución, y se basa en gran medida en el análisis cuantitativo para evaluar y predecir los movimientos de los precios de los activos.

1. Identifique pares de activos correlacionados con discrepancias temporales de precios.
2. Abra operaciones que capitalicen la convergencia esperada de estos precios.
3. Supervise estas posiciones y salga en caso de la convergencia o en función de criterios preestablecidos para gestionar las pérdidas potenciales.

El análisis cuantitativo es esencial en esta estrategia, ya que implica cálculos complejos para determinar las relaciones y los movimientos potenciales entre los activos.

Tipos de estrategias de trading de convergencia

Las estrategias de negociación de convergencia abarcan una variedad de enfoques que utilizan la convergencia esperada de los niveles de precios entre diferentes valores e instrumentos financieros. En mis más de 20 años de enseñanza y trading, he descubierto que cada tipo tiene un propósito y se ajusta a condiciones específicas del mercado. Por ejemplo, las estrategias que involucran contratos de futuros podrían capitalizar los precios equivocados entre los precios al contado y los precios de futuros, una ocurrencia común durante los períodos de estrés financiero o ineficiencias del mercado.

Los inversores y los fondos de cobertura a menudo participan en operaciones de convergencia que involucran ETF y valores individuales, buscando explotar las divergencias de precios que se espera que converjan a lo largo del tiempo. Estrategias como el arbitraje de bonos convertibles y el arbitraje de renta fija aprovechan el análisis algorítmico y estadístico para predecir y capitalizar los movimientos de precios. Estas operaciones suelen implicar una evaluación detallada de los modelos de riesgo, sesgo y precios para garantizar que el potencial de beneficio supere el riesgo de pérdida.

El trading de convergencia también puede incluir estrategias que utilizan opciones para cubrir posiciones, protegiendo contra los severos movimientos de precios al tiempo que mantienen el potencial de ganancias.

La confluencia en el trading es un gran socio para las estrategias de convergencia. Al utilizar múltiples indicadores que confirman un escenario de convergencia, los operadores pueden reducir una serie de problemas de convergencia. Este método integra varias señales de mercado para identificar los momentos óptimos para la ejecución de operaciones, mejorando la rentabilidad potencial y minimizando los riesgos asociados con las estrategias de un solo indicador. Para entender cómo integrar la confluencia de manera efectiva dentro de sus enfoques de trading de convergencia.

Arbitraje de renta fija

El arbitraje de renta fija es una forma de negociación de convergencia que se centra en las discrepancias en los precios de los bonos, particularmente dentro de los mercados de tasas de interés.

Alternativas de rendimiento de renta fija

Explorar alternativas a los rendimientos tradicionales de renta fija puede ser una estrategia valiosa en el marco del trading de convergencia.

• Ventajas: Rendimientos potencialmente más altos de activos mal valorados.
• Desventajas: Mayor exposición a la volatilidad del mercado y a los riesgos de liquidez.

Arbitraje de valor relativo

Esta estrategia implica comprar un valor y al mismo tiempo vender un valor relacionado cuando sus precios difieren de su relación típica.

• Ejemplos: Pares de acciones largas/cortas basadas en predicciones de rendimiento sectorial.

Arbitraje de bonos convertibles

Involucra posiciones en bonos convertibles y sus acciones correspondientes, apostando por ajustes en su relación de precios.

• Riesgos: Movimientos del mercado que pueden alterar las métricas de conversión fundamentales.
• Rentabilidad: Benefíciese de los ajustes de precios después de la conversión.

Market Neutral

Se centra en compensar las posiciones largas y cortas en acciones para crear una exposición neutral en el mercado.

• Identifique las acciones que probablemente aumenten y disminuyan de valor.
• Equilibre estas posiciones para neutralizar los amplios movimientos del mercado.

Riesgos de la estrategia de convergencia

Si bien el trading de convergencia puede ofrecer recompensas significativas, también viene con su conjunto de riesgos, particularmente de la volatilidad del mercado, los errores de precios y las imprecisiones de los modelos.

Mi experiencia me ha enseñado que comprender y gestionar estos riesgos es crucial para mantener la rentabilidad haciendo trading. Por ejemplo, la gravedad de los movimientos de precios puede conducir a llamadas de margen sustanciales, donde los inversores podrían necesitar comprometer más fondos para mantener sus posiciones. Esto es particularmente relevante en los mercados de futuros y otros derivados, donde el apalancamiento puede amplificar tanto las ganancias como las pérdidas.

Los inversores también deben ser conscientes de los riesgos asociados con los sistemas de trading algorítmico, como el potencial de errores en los modelos estadísticos que podrían conducir a operaciones no intencionadas o a precios erróneos. Además, la naturaleza global de estas operaciones a menudo implica complejidades relacionadas con las políticas y regulaciones financieras de los diferentes países, lo que puede afectar la rentabilidad de las estrategias de convergencia. Por lo tanto, la gestión eficaz del riesgo implica un seguimiento constante de las condiciones del mercado, una investigación exhaustiva y un marco sólido para hacer ajustes en las estrategias a medida que evoluciona la dinámica del mercado.

Cómo gestionar el riesgo en el trading de convergencia

Navegar por los riesgos asociados con el trading de convergencia requiere estrategias de gestión de riesgos.

Los riesgos incluyen la volatilidad del mercado, suposiciones de correlación erróneas y eventos económicos inesperados.

La gestión de estos riesgos implica un monitoreo diligente, el uso de órdenes de stop-loss y el mantenimiento de carteras diversificadas para mitigar las pérdidas potenciales.

La aplicación de estrategias de cobertura es crucial para gestionar los riesgos en el trading de convergencia, especialmente en mercados volátiles. La cobertura permite a los traders protegerse contra los movimientos adversos de precios al tiempo que mantienen posiciones que capitalizan la convergencia de precios esperada. Técnicas como el uso de opciones o futuros pueden salvaguardar las inversiones de cambios inesperados en el mercado, asegurando que las estrategias de convergencia se puedan aplicar con un riesgo reducido.

Puntos a tener en cuenta

• Trading de convergencia: una estrategia sofisticada que se basa en la probabilidad estadística de convergencia de precios en lugar de predicciones directas de precios.
• Gestión de riesgos: esencial para mitigar las pérdidas en entornos volátiles.
• Implementación estratégica: requiere un análisis riguroso y una comprensión profunda de las correlaciones de activos y la dinámica del mercado.
• Versatilidad: aplicable a varias clases de activos, incluyendo acciones, bonos y derivados.

¿Cómo evaluar una estrategia de trading? por Van K Tharp

• Miles de estrategias y sistemas para poder operar. ¿Cómo saber cuál elegir? En este artículo Van K Tharp explica lo más importante que podemos tener en cuenta.
• Artículo publicado en Hispatrading 58.

«¡Ese sistema que compré no sirve para nada! Las tres primeras operaciones que hice con él fueron todas perdedoras. ¡Desperdicié mil dólares en esa basura! Nunca volveré a operar con esa cosa”.

He escuchado historias como esta una y otra vez, ya sea que la persona esté hablando de un sistema de trading que compró, recomendaciones por medio de boletines o un sistema de trading que desarrollaron ellos mismos (aunque la gente suele ser menos crítica con las cosas que desarrollan ellos mismos, más sobre eso más adelante).

Es por esto que deberías contestar a las siguientes preguntas antes de seguir un determinado sistema ¿Cómo elijo los sistemas? ¿Cómo sé si un sistema se ha roto? Hablemos sobre el rendimiento de los sistemas. Estos son algunos de de los temas que trataremos en este artículo:

• ¿Cuáles son los criterios clave que se deben utilizar al evaluar el rendimiento de un sistema?
• ¿Cómo puedo elegir entre dos sistemas?
• ¿Cuándo se hace demasiado larga una serie de pérdidas para poner en tela de juicio el sistema?
• ¿Cuáles son los niveles de pérdida o drawdown aceptables?
• ¿Debería buscar un sistema con un alto porcentaje de aciertos o altos múltiplos R?
• ¿Debería comprar un sistema o dedicar tiempo a desarrollar el mío propio?

Para responder a aquellas personas que tiran los sistemas después de tres pérdidas: A menos que su sistema gane el 95 por ciento del tiempo, tres pérdidas seguidas rara vez es algo de lo que preocuparse.

Rendimiento del sistema

¿Cómo elegir entre dos sistemas? Hay dos áreas importantes a tener en cuenta al elegir entre sistemas de trading. Lo primero es hacer coincidir la filosofía del sistema con sus creencias sobre el mercado. La segunda área son las estadísticas de rendimiento de los sistemas. La mayoría de la gente pasa el 98 por ciento de su tiempo analizando números. El otro dos por ciento del tiempo de desarrollo del sistema se dedica a no hacer nada. Nadie pasa tiempo preocupándose por si realmente podrá operar con el sistema que elige. Así que dediquemos tiempo mirando la psicología del trading del sistema e investigando los números en relación al rendimiento que compararán a los sistemas que queramos evaluar.

«Sí, puedo operar con eso». Lo he escuchado cientos de veces: «Solo muéstrame algo que funcione y lo operaré». Todos desearíamos que fuera así de fácil. El trading requiere una combinación de habilidad y talento. Y una de las habilidades más importantes es saber qué tipo de sistemas y estrategias puedes operar bien, día tras día. Así que lo primero que un trader debe determinar al elegir entre sistemas es cuál se ajusta mejor a su estilo de trading. Veamos algunas preguntas que deberían ayudarnos a determinar qué sistema está más alineado con nuestras creencias sobre trading:

• ¿Qué marco de tiempo utiliza este sistema?
• ¿Operaciones intradía? ¿Algo intermedio? ¿Es este un marco de tiempo con el que me siento cómodo?
• ¿Este sistema opera predominantemente con las tendencias o ejecuta operaciones principalmente contra tendencia?
• ¿Con qué frecuencia opera el sistema? ¿Opera demasiado o, por el contrario, muy poco para nuestro nivel esperado de actividad?
• ¿Cuánto de nuestro capital de inversión requerirá cada uno de los sistemas? ¿Es esta una cantidad con la que te sientes cómodo?

Ten mucho cuidado si tienes la tentación de caer en la trampa de «puedo operarlo si funciona». Porque, si el sistema que parece funcionar bien en el papel pierde demasiados trades seguidos o tiene una o dos pérdidas que son demasiado grandes para nuestro perfil de riesgo, entonces será más que probable que deseche un buen sistema. Comprenda sus creencias sobre el mercado y las zonas de confort y estará en camino de combinarlas con una estrategia de trading útil.

Veamos cómo las coincidencia de sus creencias de mercado con las de su sistema o estrategia. ¡No puedo enfatizar lo suficiente la importancia de este aspecto al elegir un sistema! Echemos un vistazo a algunas de las medidas cuantitativas básicas que debe tener en cuenta al comparar sistemas.

• Porcentaje de ganancias frente a altos rendimientos de R-Multiple. Hemos discutido esta métrica antes y, en la mayoría de los casos, estos son elementos inversamente proporcionales (lo que significa que a medida que un ratio aumenta, el otro disminuye). El Santo Grial sería un sistema con múltiplos R altos con un porcentaje de tasa de aciertos muy alto. Si bien he visto algunos sistemas que hacen ambas cosas, invariablemente logran esta combinación inusual al encontrar condiciones de mercado que se dan con muy poca frecuencia. Estos tipos de sistemas son los que tienen configuraciones que operan solo unas pocas veces por trimestre o año. Pero asegúrate de conocer tu capacidad para aguantar a través de empates y rachas de pérdidas. Si eliges un sistema que genera grandes múltiplos R, pero que tiene un porcentaje ganador inferior a 50, tienes que tener un comportamiento muy paciente. ¡Recuerda lo importante que es hacer coincidir tu sistema con tu personalidad y creencias!
• Beneficio medio por operación. Esta medida es una de mis medidas favoritas. Abarca muchas otras características del sistema, incluyendo la expectativa, el tamaño promedio de la pérdida y el tamaño promedio de las operaciones ganadoras. Cuando se combina con la frecuencia de las operaciones, el beneficio promedio por operación puede decirle más sobre su sistema que la mayoría del resto de medidas individuales. Si bien esta es una de mis favoritas, realmente necesitas combinarlo con una comprensión del siguiente elemento para asegurarte de no dejarnos engañar por uno o dos resultados inusuales.
• Operaciones ganadoras de gran tamaño. A medida que revisamos los resultados de trading, esté atento a los rendimientos realmente grandes que se dan solo una o dos veces en una ejecución de datos. He visto algunas tendencias a largo plazo que siguen los sistemas que dieron grandes resultados porque detectaron un gran movimiento en una acción o materia prima. ¿Qué hay de malo en tener uno o dos trades ganadores que reflejen la mentalidad ganadora de «dejar correr a tus posiciones ganadoras»? Lo principal es la frecuencia. Si estos trades ganadores de gran tamaño se dan una vez cada dos o tres años, será difícil operar su sistema mientras esperamos la próxima gran jugada. Otro problema potencial es que estas grandes ganancias se dieron cuando llegaron eventos que quizá solo veamos una vez, como un sistema que se había quedado con posiciones bajistas el 11 de septiembre de 2001 o cuando los hermanos Hunt intentaron arrinconar el mercado de la plata. La conclusión es que saber el dato de los rendimientos promedio no es suficiente, tienes que conocer las operaciones individuales que se ejecutaron para generar esos números.

Veamos algunas de las medidas agregadas que son útiles para comparar sistemas.

Hay varias formas de combinar o agregar datos para proporcionar una medida más amplia del rendimiento del sistema.

• La expectativa del sistema multiplicada por la frecuencia. Debido al sesgo que los humanos tienen por tener razón, muchas (si no la mayoría) personas juzgan los sistemas en función del porcentaje de tiempo que gana el sistema sin analizar la proporción entre el trade ganador promedio y el perdedor. Conceptualmente mide la rentabilidad promedio esperada de un sistema determinado en términos de dólares ganados por dólar arriesgado. Para hacer una métrica de rendimiento que sea realmente aplicable en todos los instrumentos y marcos de tiempo, puede multiplicar la expectativa por la frecuencia del trading o la inversión. Esto te dará una cifra de «dólares por mes, año, etc.» que puedes usar para comparar cualquier sistema. Con esta combinación de expectativa y frecuencia, puede responder a la pregunta «¿Se ve mejor ese sistema de trading intradía para el S&P, ese sistema de trading de acciones a largo plazo o esa estrategia de compra venta de propiedades inmobiliarias que hace operaciones unas cuantas veces al año?»
• El aumento porcentual anual dividido por el máximo drawdown. Lo que la primera medida (expectativa por frecuencia) no te dirá es cuánto dolor (o pérdidas) tendrás que sufrir para generar esas ganancias promedio. Un ratio que me gusta usar es la ganancia porcentual anual promedio dividida entre la pérdida máxima. Esto nos da una relación de cuánto ganamos por año dividido entre cuánto estaríamos perdiendo en cualquier momento del año. O en términos simples: ¿Cuánto tendré que arriesgarme a perder para generar mis rendimientos promedio? Cualquier proporción que sea inferior a 2:1 es sospechosa (¿realmente quieres arriesgarte a tener un pérdida del 50% para tener una ganancia del 50 %?).

Medidas de rendimiento estándar de la industria. 

Terminemos viendo dos números compuestos que muchos gestores utilizan para medir su rendimiento:

• Ratio Sharpe: (tasa de rendimiento del sistema – tasa de rendimiento libre de riesgo) / desviación estándar de los rendimientos del sistema. El Ratio Sharpe mide el riesgo de recompensa dando los rendimientos del sistema como una relación a su desviación estándar. Si el sistema tiene rendimientos muy constantes, tendrá un ratio alto. Un sistema con rendimientos que varían mucho de un período a otro tendrá un Ratio Sharpe más bajo.

• Ratio Sortino: Un problema con el Ratio Sharpe es que penaliza a un sistema por un gran mes o una «buena volatilidad». El Ratio Sortino intenta superar este problema dividiendo la misma tasa de rendimiento ajustada al riesgo utilizada en el Ratio Sharpe solo por la desviación negativa o la «mala volatilidad» (la semivarianza a la baja).

La conclusión para medir el rendimiento del sistema es que tienes que entender qué criterios son importantes para ti. No bases tu decisión solo en una medida de rendimiento. Con todas las herramientas a nuestra disposición para medir el rendimiento, es prudente ponerlas en uso como queramos.