El sistema escalonado por Kevin Davey

Kevin Davey es un conocido trader de futuros, divisas y materias primas. Ha estado operando durante más de 25 años. Durante tres años consecutivos, Kevin logró más del 100 % de rendimiento anual en un campeonato de trading con dinero real. Es autor del libro de  trading algorítmico “Building Algorithmic Trading Systems: A Trader’s Journey From Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Trading” (Wiley 2014). 

Kevin Davey / kjtradingsystems.com

He estado operando con futuros durante más de 25 años, y muchos de los primeros años los consumí buscando el sistema de trading “perfecto”. Uno de los enfoques que encontré que parecía tener sentido fue el sistema escalonado. Es un concepto interesante que “gana” la mayor parte del tiempo, pero en realidad solo es apropiado para aquellos con bolsillos muy grandes que pueden soportar pérdidas enormes ocasionalmente.

En pocas palabras, el sistema escalonado compra futuros en un producto físico a medida que se acerca a un “suelo” y lo vende con pequeñas ganancias. Entonces, por ejemplo, puede decidir que el trigo está cerca de tocar suelo y comprar cada vez que el precio baje 10 centavos, que es un valor nominal de $ 500 para un contrato de Chicago Wheat. Por el lado de la venta, puede decidir vender cada contrato de trigo 5 centavos por encima de lo que pagó por él,

Entonces, dado que siempre espera a que los precios se recuperen, casi todas las operaciones son rentables y el porcentaje de ganancias es muy alto. Este alto porcentaje de ganancias, generalmente superior al 90%, es lo que atrae a muchos traders desprevenidos.

Con un sistema escalonado, usted está apostando a que las leyes de la oferta y la demanda eventualmente harán que el trigo, o cualquier otro producto físico, aumente de precio. A medida que aumenta el precio, obtendrá una pequeña ganancia en cada contrato que compre y luego venda.

Como habrás adivinado, el gran problema con esta técnica de “sumar a los perdedores” es que no sabes dónde está exactamente el suelo o cuándo se recuperarán los precios. En el peor de los casos, tendría que seguir añadiendo contratos y mantenerlos posiblemente durante años, renovándolos cada pocos meses e incurriendo en costos en el camino. Las leyes de la oferta y la demanda suelen tardar en funcionar, normalmente de meses a años. El hecho de que el trigo esté bajo hoy no significa que será absolutamente más alto el próximo mes, el próximo año o incluso dentro de cinco años.

Financieramente, el sistema escalonado como estrategia está condenado al fracaso si juzga mal la situación y comienza a comprar contratos muy lejos del fondo. A medida que el precio desciende, podría encontrarse fácilmente con 10 o más contratos, lo cual es un gran problema a menos que tenga mucho dinero.

Psicológicamente, el sistema escalonado es un asesino porque puede encontrarse luchando contra una tendencia a la baja y sumando contratos a medida que la situación empeora. Básicamente es negarse a admitir que está equivocado y respaldar esa negativa cavando un hoyo más profundo.

Puedo decirle por experiencia personal que el sistema escalonado funciona cuando anticipa el suelo correcto y comienza a comprar cerca de ese suelo. Pero también puedo decirle que si calcula incorrectamente el suelo, se quedará sin dinero, paciencia o ambos, antes de ver ganancias. Eso es lo que me sucedió a mí: después de un éxito al principio, de repente perdí mi capacidad de elegir suelos y rápidamente borré mi cuenta por completo.

Por lo tanto, tenga cuidado si alguien alguna vez sugiere el sistema escalonado. Como muchos otros enfoques, puede funcionar si lo ejecuta sin problemas, pero si no lo hace, podría encontrarse en un profundo agujero financiero y psicológico .

Tres modelos mentales útiles para invertir por Brandon Beylo

• Esta semana comencé a investigar una nueva y emocionante idea de inversión que compartiré con ustedes en breve. El concepto combina tres de nuestros modelos mentales de inversión favoritos: El experimento de los caramelos, las comunidades de culto y la paradoja de la elección. 

Como tal, pensé en escribir una nota que describa qué son estos modelos, por qué los apreciamos tanto y cómo los expresamos en nuestro portafolio actualmente.

El experimento de los caramelos: construyendo el modelo de negocio del mañana, hoy

Todo el mundo conoce el experimento de los caramelos, un experimento psicológico en el que guardas un caramelo ahora para obtener más después. La premisa es simple: se le recompensa por adoptar una visión a largo plazo a pesar de los antojos emocionales que pueda tener en un determinado momento.

Los padres usan caramelos para que sus hijos coman verduras, corten el césped o vacíen el lavavajillas. Los empleadores los utilizan para retener a sus empleados con más talento. El objetivo es entrenar la mente de los empleados (o de los niños) para que vean que a menudo les conviene posponer la gratificación un poco más.

Este modelo no solo funciona para la educación de los padres y la retención de empleados, sino también para las empresas que intentan innovar y cambiar una industria.

Esta es una forma sencilla de aplicar el experimento de los caramelos en las empresas. Cualquier empresa que difiera las ganancias de hoy por el éxito de mañana está construyendo un modelo de negocio que pasaría con éxito el experimento de los caramelos. 

Clayton Christensen, el renombrado pensador en innovación empresarial, explicó este fenómeno en su libro Seeing What’s Next (énfasis mío):

“Resolver los problemas difíciles permite a las empresas capturar valor. Las empresas con visión de futuro avanzan para resolver los problemas difíciles del mañana, porque resolver los problemas difíciles del mañana genera las ganancias del mañana”.

Resolver los complejos problemas del mañana tiene sus problemas. Nunca hay garantía de que el aplazamiento de los beneficios del mañana produzca recompensas. El período de tiempo puede cambiar, los nuevos participantes pueden destruir sus oportunidades o la gerencia simplemente tomar malas decisiones.

Sin embargo, para los ganadores, resolver los desafiantes problemas del mañana genera grandes riquezas para la empresa, sus empleados y sus accionistas. Y es por eso que nos encanta invertir en estos negocios.

Fíjese en Redfin (RDFN), por ejemplo. RDFN está construyendo un negocio basado en un conjunto completamente diferente de supuestos de toda la industria: esto es, que las comisiones de bienes raíces eventualmente llegarán a cero.

RDFN convirtió a sus agentes de bienes raíces en empleados asalariados de tiempo completo con beneficios de salud / 401K para capturar las ganancias del mañana. Están comprando casas a los clientes a través de iBuying. Lo más importante es que están devolviendo todos esos ahorros al cliente: el comprador / vendedor de la vivienda.

El modelo de negocio de RDFN es perfecto para la industria del mañana cuando llegue. Mientras tanto, el modelo representa un riesgo significativo. ¿Por qué una empresa profundamente cíclica sumaría empleados a tiempo completo a su pila de gastos?

Cómo pensar / encontrar estas empresas

Invertir en negocios que pasarían con éxito el experimento de los caramelos requiere un estómago a prueba de bombas. Después de todo, estas empresas renunciarán a las ganancias hoy con la esperanza de generar más mañana. Los inversores deberían esperar un menor crecimiento de los ingresos y las ganancias durante los últimos trimestres.

Hágase preguntas como: “¿Sé, por unidad, lo que la empresa podría ganar en cinco años?” o “Si la empresa dejara de invertir en expansión mañana, ¿cómo sería su perfil de margen?”

Además, escanee las transcripciones de los ingresos en busca de frases como “mentalidad a largo plazo” o “aplazamiento de los beneficios”. Asegúrese de que las acciones y palabras de la gerencia sean consistentes con su modelo del experimento de los caramelos.

Encontrar estos negocios también es difícil. Una buena acción del “experimento de los caramelos” podría verse así:

• Crecimiento de ingresos a 3 años CAGR> 15%
• Margen de utilidad bruta CAGR> 0%

Sí, es un poco exagerado, pero es a propósito. Las empresas del “experimento de los caramelos” deberían experimentar altas tasas de crecimiento de ingresos y una expansión del % de GM. Hagas lo que hagas, no filtres por los ingresos operativos. Recuerde, estos negocios están optimizados para la creación de valor a largo plazo, no para las ganancias operativas a corto plazo.

Comunidades de culto: aprovechando nuestro deseo evolutivo de encontrar a “nuestra gente”

Las empresas que aprovechan nuestro deseo de reunirnos y afiliarnos con personas de ideas afines pueden generar una gran riqueza para los accionistas. Hemos cubierto las acciones de culto ampliamente a lo largo de nuestra investigación, más recientemente con Figs Inc (lea aquí ).

El modelo de comunidad de culto es simple: encuentra cosas que la gente usa para señalar el estatus social, luego crea una marca que una a esas personas. 

Esta idea, una comunidad de culto, se remonta a la red del tiempo evolutivo. Los científicos han documentado la cultura y el comportamiento de culto en los monos bonobos, el carbonero común (¡es un pájaro!) Y sí, los humanos. Pero aquí está el truco. La cultura y el comportamiento de culto aumentan en proporción al tamaño del cerebro de un animal.

Andrew Whiten y su equipo explican este fenómeno en el artículo de la revista El alcance del cultivo genético, coevolución en animales  (énfasis mío):

“La cultura se basa no solo en el aprendizaje social, sino también en la innovación conductual intermitente, y análisis comparativos similares han identificado relaciones entre los registros de innovación y el tamaño del cerebro tanto en primates como en aves. Reforzando estos análisis correlacionales, un modelo mecanicista reciente de la evolución del cerebro concluyó que “nuestros resultados son consistentes con aspectos de varias hipótesis culturales para la evolución del cerebro.”

En otras palabras, los cerebros más grandes predisponen a los humanos a favorecer a las tribus y grupos sobre el individuo. Como resultado, las empresas que explotan este deseo innato de formar grupos deberían ganar más que las que no lo hacen. Vemos evidencia de esto cuando vemos los rendimientos a 5 años de algunas de las marcas de culto favoritas del mercado como Yeti, Inc (YETI), Peloton (PTON), Apple (AAPL) y Lululemon (LULU) a continuación.

Crear una marca de culto es simple en teoría, increíblemente difícil en la práctica. Es una mezcla de atrapar un rayo en una botella y crear un producto que indique virtud o estatus. Expliqué esto en el artículo de FIGS (el énfasis es mío):

“Tome un artículo comercializado (automóviles, ropa deportiva, bicicletas estáticas y neveras portátiles) y conviértalo en un símbolo de estatus social. Ahora, no solo conduce cualquier vehículo; conduces un Tesla. No estás haciendo ejercicio con sudaderas, sino con ropa de Lulu. ¿Esa bicicleta estática? No es un perchero de ropa; es una Peloton, un portal a una comunidad de fanáticos del ciclismo y el fitness.

Quita la marca y matas al culto.

Pero aquí está el truco: no todos los productos básicos pueden (o deberían) ser un culto. Los cultos se forman en torno a productos sociables. Artículos que puede llevar a la casa de un amigo o publicar en Instagram. Nadie está etiquetando con hash su última compra de papel higiénico, y por una buena razón. Solo compartimos cosas que nos dan “puntos” en el interminable juego de estatus social de la vida”.

Nintendo (NTDOY) es un excelente ejemplo de una empresa de culto en nuestra cartera actual. NTDOY tiene una de las marcas e IP más sólidas del mundo. Millones de fanáticos acérrimos acudirán en masa a los nuevos parques de diversiones de Nintendo World anualmente una vez que abra sus puertas.

Hay torneos globales dedicados exclusivamente a los videojuegos de Nintendo (como Super Smash). La ropa / juguetes de marca de la compañía vuelan de los estantes. Además, NTDOY es una rara empresa de culto que cruza fronteras generacionales.

Mis padres jugaban juegos de Nintendo cuando eran pequeños, al igual que yo. La naturaleza simple y fácil de aprender de cada juego creó un hilo que conecta a los jugadores de todos los grupos demográficos.

Nos encanta invertir en comunidades de culto porque son fundamentales para nuestra evolución como especie. Los humanos forman grupos, tribus e identidades alrededor de cosas aparentemente más grandes que ellos mismos. Apostar por esos primeros deseos principales es uno de los juegos más rentables que existen.

Cómo pensar / encontrar estas empresas

La mentalidad de un consumidor es la mejor herramienta para encontrar empresas de culto. Mire alrededor de su vida diaria. ¿Qué lleva la gente? ¿Qué están discutiendo en las fiestas? ¿Ha notado algún producto nuevo que sus amigos usen como símbolos de estatus social?

La respuesta a estas preguntas puede producir el último caldo de cultivo parecido a un culto. Por ejemplo, uno de mis amigos no puede dejar de hablar de su parrilla Traeger. Está en un grupo de Facebook con otros tipos que también tienen Traegers. Publican recetas y comparten técnicas para asar a la parrilla. No lo entiendo, pero él (y miles de otros maestros de la parrilla) están enganchados.

Mi amigo ha entrado en una comunidad social completamente nueva (es decir, un culto) porque es dueño de una parrilla Traeger.

Desafortunadamente, no puede detectar acciones de culto. Dicho esto, hay algunos factores a tener en cuenta, que incluyen:

• Grupos dedicados de Facebook / Discord que giran en torno al producto
• Fuerte presencia / seguimiento en las redes sociales
• Alto índice de NPS
• Producto / mercado de nicho
• Altas tasas de crecimiento de ingresos

Encontrar estos factores requiere buscar en Google y buscar en las redes sociales, pero es un trabajo que otros no harán. Además, utilizo dos sitios web para encontrar calificaciones de NPS fuera de la presentación para inversionistas de una empresa o S-1: Comparablemente y CustomerGauge. 

La paradoja de la elección: suma por resta

El tercer tipo de modelo en el que invertimos ayuda a los clientes a resolver el problema de la paradoja de la elección. Popularizada por el psicólogo Bary Schwartz, la paradoja de la elección es simplemente la idea de que tener muchas opciones puede provocar estrés en los consumidores y traer problemas a la toma de decisiones.

Si aún no lo ha hecho, le recomiendo encarecidamente escuchar el Ted Talk de Schwartz ( aquí ) y leer su libro, Paradox of Choice (enlace del libro electrónico aquí ).

Como consumidores, todos los días experimentamos problemas de Paradoja de la elección. Es decidir qué condimentos conseguir en Chipotle o un nuevo par de calcetines. Tener un sinfín de opciones parece liberador, pero nos obliga a utilizar las valiosas reservas cerebrales incluso para las compras más triviales.

Por ejemplo, Mark Zuckerberg usa el mismo atuendo para escapar de la paradoja de la elección.

Ayudar a los clientes a resolver la paradoja de la elección es un esfuerzo valioso y altamente rentable. Las empresas hacen esto a través de algunos mecanismos, como la confianza en la marca, los algoritmos seleccionados y la escasez.

Analicemos cada uno de estos.

La confianza en una marca es un concepto simple. Los clientes encuentran una marca que han comprado antes y disfrutado, por lo que, por defecto, tienden a confiar en productos similares de la misma marca. Mercedez-Benz es un gran ejemplo. La marca Mercedes-Benz está asociada con el lujo y la calidad. Los clientes saben lo que están comprando cuando ven la marca.

La escasez es diferente pero igualmente poderosa. Las empresas basadas en la escasez ofrecen solo unos pocos productos, y eso es todo. Ejemplos de empresas de escasez incluyen marcas de consumo directo como Harry’s o All Birds. Ambas empresas ofrecen básicamente un producto, pero ambas han experimentado un enorme crecimiento de ingresos y clientes.

Los algoritmos de curación son la categoría final y la que se encuentra en nuestro portafolio actual. Los algoritmos seleccionados utilizan el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (IA) o equipos humanos para hacer recomendaciones de productos. La mejor parte es que la selección mejora constantemente para mostrar al cliente lo que quiere cuando lo quiere, gracias al ciclo de retroalimentación de datos que se refuerza a sí mismo.

Westwing AG (WEW) es un ejemplo perfecto de este modelo. WEW ayuda a los clientes a descubrir muebles para el hogar / decoración únicos y de moda a través de una experiencia de compra personalizada en línea. Piense en ello como una revista de compras digitales seleccionada personalmente para cada individuo.

En otras palabras, cuanto más compra un cliente con WEW, más personalizada es la experiencia de compra. Es esta mayor personalización la que reduce el problema de la paradoja de la elección. En lugar de elegir entre 50-100 variaciones de lámpara, los clientes de WEW eligen entre sus 3-5 artículos seleccionados personalmente.

El modelo de Westwing funciona. El 85% de sus clientes utilizan la aplicación más de 100 veces al año. Todo gracias a la reducción de ese problema de Paradox.

Otro ejemplo de algoritmos de curación es Adore Beauty Group (ABY.ASX). Al igual que WEW, ABY selecciona personalmente productos de belleza y maquillaje para sus más de 700.000 clientes activos. ABY ofrece más de 11.000 productos en su tienda en línea y un equipo de servicios de belleza dedicado para ayudar a los clientes a encontrar lo que es mejor para ellos.

Como empresa de comercio electrónico de belleza líder en Australia, ABY puede aprovechar los datos de sus clientes para proporcionar artículos más específicos (es decir, seleccionados) a sus clientes. Luego, la empresa puede crear sus propios artículos de marca para reemplazar los productos de terceros con márgenes cada vez más altos.

Esté atento a una inmersión profunda en DBY en las próximas semanas.

Cómo pensar / encontrar estas empresas

Supongamos que hay una tesis central subyacente a la miríada de ejemplos de negocios de la Paradoja de la elección. En ese caso, es esto: los negocios de Paradoja de la elección ayudan a los clientes a tomar decisiones mejores y más rápidas sobre cosas en las que realmente no quieren pensar. 

A los clientes, de una forma u otra, les gusta que les digan qué ponerse o qué comprar. Es la razón por la que empresas como HelloFresh (HFG) y Stitch Fix tienen mucho éxito. HelloFresh elimina la pregunta “¿qué cenaremos?” mientras Stitch Fix resuelve “¿Qué conjunto debo comprar a continuación?”.

Ahora, la última parte de nuestra tesis central es fundamental: “sobre cosas en las que realmente no quieren pensar”. Los consumidores quieren pensar en decisiones de compra importantes, como una nueva casa, automóvil o cónyuge. Los algoritmos de curación, la escasez y la confianza en la marca aún juegan un papel en este tipo de decisiones. Pero pasan a un segundo plano en la deliberación final del individuo.

Esto es importante porque refina nuestro universo potencial de inversión. El mejor lugar para encontrar negocios de Paradoja de la elección es en productos pequeños orientados al consumidor o en áreas donde los consumidores pueden revertir fácilmente una mala decisión. Cosas como ropa, comida, música, maquillaje, muebles / decoración, etc.

Ideas finales: tres modelos mentales potentes

Invertir es simple. Encuentra las 1-3 cosas que realmente importan para el éxito a largo plazo de una empresa y apuesta por la probabilidad de que esas cosas sucedan. La mayor parte de lo que realmente importa no se encuentra en la educación financiera, sino en las ciencias sociales, la psicología y la biología evolutiva.

En Macro Ops, aprovechamos estos modelos mentales simples pero profundamente duraderos para nuestro beneficio. Invertimos en empresas que satisfacen nuestro deseo de pertenencia (comunidades de culto), ayudan a eliminar la paradoja de la elección (algoritmos de selección) y renunciamos a las ganancias hoy para resolver los problemas complejos del mañana (experimento de los caramelos).

El universo inversor es propicio para este tipo de negocios. Solo es nuestro trabajo encontrarlos.

Clichés en el trading: ¿realidad o fantasía? por Peter Davies

• Uno de los placeres de aprender a operar es leer tantas opiniones diversas sobre los mercados, cómo funcionan y cómo se puede operar en ellos. En este artículo, veremos 5 clichés sobre el trading comunes e intentaremos descubrir cuáles son realidad y cuáles son fantasía.
• Artículo publicado en Hispatrading 53.

Niveles de precios secretos o “secretos de los profesionales” este es uno de mis favoritos. Hay algunas variaciones, pero el resultado suele ser que hay un “secreto” para obtener ganancias. No mucha gente lo sabe, pero si pagas lo suficiente, te dirán el secreto. Lo primero que debemos considerar es lo que se necesita para mover un mercado. Se necesita gente, se necesita participación. Por definición, cualquier cosa que sea “secreta” no será conocida por mucha gente. Entonces, si es un secreto, no muchas personas lo operarán. Si no hay muchas personas que estén operando con un nivel secreto o una estrategia, entonces adivinen qué; probablemente no habrá una reacción significativa a sus acciones. Otra consideración es la mención de “Los profesionales” en primer lugar. La mayoría de los traders minoristas operan con posiciones “directas”: comprar para vender más arriba o vender para vender más abajo. Cuando se trata del trading profesional, esto es solo una parte de lo que sucede. Los traders institucionales crean mercados, realizan operaciones de arbitraje, realizan operaciones de distribución de todo tipo de cosas, por lo que el uso de la palabra “Pros” generalmente no es más que un gancho de marketing porque lo que hacen los traders minoristas tiene poca relación con lo que hacen la mayoría de los traders profesionales.

Conclusión: Fantasía.

La tendencia es tu amiga: hay que decirlo, hay días en los que no siento que el mercado sea mi amigo en absoluto. Este es un cliché interesante. Conozco a muchos traders intradía que continuamente intentan alcanzar la parte superior o inferior del mercado para operar contra tendencia. Eso sería muy bueno, pero lo que generalmente sucede es que el mercado baja 2 puntos, intentan ir en largo, luego 3-4 puntos hacia abajo, intentan ir en largo nuevamente, luego 6-7 puntos y todavía intentan ir en largo acumulando pérdidas en el camino. Luego, el mercado comienza a moverse hacia arriba, y luego intentan venderlo. Llamo a estas personas permafaders, siempre tratando de hacer lo contrario de lo que está haciendo el mercado. Si nunca has intentado seguir la corriente, pruébalo; si el mercado está subiendo, compra. Por supuesto, el truco es saber si el mercado está en tendencia, pero con esa advertencia en mente, creo que podemos dar un veredicto de este cliché.

Conclusión: Realidad. 

El Money Management puede hacer que un mal sistema sea rentable: este aparece muy a menudo porque hay un libro de trading que detalla un sistema de entrada aleatoria con un stop. Durante un período de 10 años, demostraron que habría ganado dinero. Eso suena impresionante en la superficie, pero lo que realmente crearon fue un sistema de seguimiento de tendencias. Las entradas aleatorias en contra de la tendencia harían saltar el stop rápidamente y las entradas aleatorias a favor de la tendencia seguirían la tendencia. Entonces, si bien la parte de la entrada fue aleatoria, el sistema siguió la tendencia.

¿Todavía no está convencido? Bueno, consideremos el mundo HFT donde se gastan decenas o cientos de millones de dólares en infraestructura y se aseguran de que estén físicamente cerca del mercado para obtener la latencia más baja. ¿Por qué diablos las empresas de HFT harían eso si pudieran pagarle a un mono para que se siente en la esquina y lance una moneda al aire?

Conclusión: Fantasía.

Cuide sus posiciones perdedoras y sus posiciones ganadoras se cuidarán solas: hay muchas variaciones en este tema, pero el resultado es que debe concentrarse en gestionar el riesgo en lugar de concentrarse en las ganancias. Los traders más nuevos tienden a centrarse principalmente en las ganancias y, en muchos casos, tienden a tener expectativas poco realistas. Un trader que está orientado a las ganancias comprará porque cree que el mercado subirá y puede tener razón a largo plazo pero perder en la operación. Un trader orientado al riesgo puede tener la opinión de que el mercado es alcista, pero solo entrará al mercado a un buen precio. Eso puede significar esperar a que el mercado baje a un cierto precio y solo entrar si lo hace. El resultado final de un comportamiento como ese es que el último trader obtiene constantemente mejores precios en sus operaciones y hace más ticks mientras que al mismo tiempo toma menos riesgos. El antiguo trader a menudo será eliminado solo por la volatilidad regular porque cree que la gestión de riesgos significa un cierto tamaño de stop. Si el mercado oscila 20 centavos hacia arriba y hacia abajo y usted entra mucho después de un movimiento al alza de 15 centavos con un stop de 5 centavos, entonces hay una buena probabilidad de que pierda un porcentaje muy alto de sus operaciones debido a esa volatilidad general. Por otro lado, en un mercado que oscila 20 centavos, si entra cuando el mercado ha bajado 18 ticks, está menos expuesto a esa volatilidad, entró en o cerca de un extremo estadístico. Obtener un buen precio, mantener el riesgo bajo y salir de una operación cuando se ve mal es absolutamente esencial para su resultado final. No se equivoquen, esto es una habilidad. Se necesita experiencia para lidiar con la reducción del riesgo y, en particular, reconocer cuándo un mercado se mueve en su contra con participación en lugar de simplemente moverse con volatilidad regular.

Conclusión: Realidad.

Trading sin riesgo: este es interesante. Ocasionalmente se dan operaciones sin riesgo. Hay momentos en los que puede comprar futuros de crudo, recibir la entrega física del petróleo, pagar el almacenamiento y luego vender un contrato de futuros de crudo posterior, entregar el crudo al vencimiento y aún así obtener ganancias después de los costos de almacenamiento. ¿De lujo? No, no lo creo. Obviamente no está exento de riesgos. ¿Su seguro cubre ataques terroristas, por ejemplo? El término “trading libre de riesgos” a menudo se asocia con estrategias de opciones y, con frecuencia, se trata de usar opciones para convertir sus operaciones perdedoras en ganadoras con opciones. Cuando ganas dinero en una operación, ese dinero vino de alguna parte, alguien lo tenía en su cuenta y ahora está en la tuya. Obviamente se arriesgaron porque perdieron dinero. Entonces, ¿es realista tener personas que arriesguen dinero que usted puede quitarles sin arriesgar dinero usted mismo? Bueno, si lo fuera, ¿no se pondría de moda y todos lo harían? Y si todos lo hicieran y no arriesgaran/perdieran nada, ¿cómo ganarías dinero exactamente si nadie lo estuviera perdiendo? La mayoría de las estrategias de opciones “sin riesgo” que existen realmente deberían describirse como estrategias de “riesgo desconocido”. Las estrategias de opciones complejas son empleadas por traders aficionados que realmente no las entienden. La única forma de hacer trading verdaderamente sin riesgo es haciendo trampa.

Conclusión: Fantasía.

En nuestro pequeño tamaño de muestra, la fantasía es un claro ganador con una ventaja de 3-2. Elegí estos clichés en particular porque han sido el tema de muchos debates acalorados en los foros de trading de Internet. Esto no se hizo para meterme con nadie, sino para estimular el pensamiento sobre “hechos” que podemos dar por sentado. Todo es parte del proceso de desarrollar un nivel saludable de cinismo a medida que se desarrolla como trader.

Pensando en probabilidades para ser un trader de éxito por Ray Barros

Atención a las estimaciones de resultados empresariales por Ed Yardeni

El mercado de valores descuenta las ganancias durante las siguientes 52 semanas. ¿Cómo sabemos esto? La mayoría de los analistas de la industria proporcionan estimaciones de ganancias para el año en curso y el año que viene. Podrían proporcionar estimaciones de ganancias o pronósticos de crecimiento de ganancias más allá de ese período, pero no es probable que los inversores tengan tanta confianza en las previsiones de ganancias más allá de las próximas 52 semanas.

Por supuesto, los analistas de la industria no pronostican las ganancias con 52 semanas de anticipación. Pronostican ganancias trimestrales y de año total para el año en curso y el año que viene. Sin embargo, las ganancias a plazo, que es el promedio ponderado por tiempo de 52 semanas de las estimaciones de consenso de los analistas para el año actual y el próximo (actualizado semanalmente), son en realidad un muy buen indicador principal de las ganancias reales en los próximos cuatro trimestres (Fig. 1 y Fig. 2).

Joe y yo tenemos los datos de las ganancias mensuales a plazo de septiembre desde 1978 y los datos semanales de marzo desde 1994. La serie mensual dividida por el IPC es un buen indicador principal del ciclo económico durante las expansiones económicas. Las ganancias reales a plazo son un buen indicador coincidente del ciclo económico durante las recesiones (Fig. 3). Está muy correlacionado tanto con el Índice de Indicadores Económicos Líderes (especialmente durante los buenos tiempos) como con el Índice de Indicadores Económicos Coincidentes (especialmente durante los malos tiempos) (Fig. 4 y Fig. 5).

Los analistas de la industria tienden a ser optimistas sobre sus empresas durante las expansiones económicas. Colectivamente, no ven que vengan las recesiones. Cuando sus empresas confirman que hay una recesión en marcha, los analistas se esfuerzan por reducir sus estimaciones de ganancias.

Las ganancias reales a plazo alcanzaron su punto máximo histórico durante mayo de 2022,  un 8,0 % hasta abril, que fue el primer mes en que la serie aumentó desde el punto máximo. Todavía está un 17,5% por encima de su récord anterior a la pandemia. ¿Podría abril haber sido el más bajo de las ganancias reales a plazo? Joe y yo creemos que sí, porque la serie semanal de ganancias nominales a plazo tocó suelo durante la semana del 9 de febrero y ha subido un 1,8 % desde entonces hasta la semana del 18 de mayo (Fig. 6). La serie semanal de ganancias a plazo (actualmente a 229,94 dólares por acción) está convergiendo hacia la  de ganancias consensuadas de los analistas para 2024 (actualmente 245,73 dólares), como siempre sucede a medida que avanza el año. La estimación de consenso de los analistas para 2024 ha estado cayendo, pero se mantiene muy por encima de su consenso para 2023 (220,07 $). (Esperamos actualizar nuestro pronóstico de ganancias en los próximos días después de que los resultados del Q1-2023 sean compilados por Standard & Poor’s para el S&P 500).

Las ganancias reales a plazo del S&P 500 se rebajaron un 7,5 % a/a. hasta abril (Fig. 7). Reconocemos que este tipo de lectura es consistente con las primeras lecturas de recesión en el pasado. Sin embargo, si las ganancias nominales y reales a plazo están tocadando fondo ahora, eso sería más consistente con nuestro pronóstico de una desaceleración a mitad de ciclo, como las que ocurrieron a mediados de la década de 1980, mediados de la década de 1990 y de 2014 a 2014.

Vemos que el Índice de Indicadores Económicos Líderes (LEI), que ha estado cayendo desde febrero de 2023, está sesgado hacia el rendimiento del lado de los bienes de la economía. Los 10 componentes no reflejan la creciente importancia de los servicios. Tienden a centrarse en los sectores más cíclicos de la economía, en particular la fabricación y la vivienda. Los servicios en el PIB real han tendido a ser menos cíclicos que los bienes en el pasado, con la notable excepción de durante la pandemia, por supuesto.

Del mismo modo, aunque las ganancias a plazo del S&P 500 ciertamente dan mucho peso a los servicios, las empresas proveedoras de servicios en el índice tienden a ser menos cíclicas que las que producen bienes. La estabilidad relativa habitual de las ganancias de los servicios explica por qué la tasa de crecimiento interanual de las ganancias a plazo sigue de cerca el índice de gerentes de compras de fabricación de ISM centrado en los bienes (Fig. 8).

Lo mismo puede decirse de los estrechos ratios de las ganancias a plazo del S&P 500 con las tasas de crecimiento de las ventas comerciales y la producción industrial (Fig. 9 e Fig. 10).

El lado de los bienes de la economía ha estado deprimido desde mediados de 2022 porque los consumidores han pasado de comprar bienes a comprar servicios. Así que, en general, la economía ha seguido creciendo, apoyada por los servicios y desafiando a los arios de la recesión.

¿No sabes cuál es el mejor momento para comprar acciones? por Ben Carlson

El 10 % superior posee casi el 90 % de las acciones.

Esa es la mala noticia.

La buena noticia es que ahora más personas que nunca tienen en su posesión acciones. Eso no siempre ha sido así.

El crack de 1929 que dio inicio a la Gran Depresión fue una masacre. El mercado de valores cayó más del 80 %.

Mucha gente se arruinó, pero no fue algo tan extendido como se podría pensar.

Solo un millón y medio de personas de una población de 120 millones tuvieron alguna exposición al mercado de valores. Un poco más del 1 % de la población poseía acciones.

Aunque había pocos hogares invertidos en el mercado de valores en ese momento, una generación estaba desatada por presenciar un desplome tan dramático.

Incluso con un auge de la posguerra en la década de 1940, un mega mercado alcista en la década de 1950, el nacimiento del principal gestor de fondos mutuos en la década de 1960 y los ingeniosos cincuenta de la década de 1970, 50 años después del inicio de la Gran Depresión, el número de personas que poseían acciones en los Estados Unidos era minoritario.

A principios de la década de 1980, la proporción de hogares con una participación en el mercado de valores era solo del 19 por ciento.

Nadie quería tener nada que ver con las acciones, teniendo en cuenta que podrías ganar rendimientos de dos dígitos en bonos o fondos del mercado monetario a principios de la década de 1980.

Todo el asunto de la muerte de las acciones a finales de la década de 1970 tampoco ayudó.

El gran mercado alcista de las décadas de 1980 y 1990 cambió todo eso.

En 1983, los hogares con ingresos de 250.000 dólares o más poseían el 43 % de todas las acciones que cotizan en bolsa. En 1992, esa participación había caído al 23 %, mientras que los estadounidenses con ingresos inferiores a 75 000 dólares vieron su participación aumentar del 24 % en 1983 al 42 % en 1992.

Al final de la burbuja de las puntocom, todos los inversores minoristas estaban dentro. Los inversores individuales representaron el 30 % de las operaciones en la Bolsa de Valores de Nueva York, en comparación con solo el 15 % en 1989.

El número de personas que invirtieron en el mercado de valores se disparó hasta el 60 % en 2000.

En ese momento, casi dos tercios de los que poseían acciones habían comprado su primera acción de una forma u otra después de 1990. Un tercio de los propietarios de capital habían hecho su primera compra después de 1995.

La burbuja de las puntocom arruinó muchas carteras, pero hizo que la gente se interesara e invirtiera en el mercado de valores.

El auge del mercado de valores tras el inicio de la pandemia ha tenido un impacto similar, aunque más silencioso, en el interés de la gente por las acciones.

Estos son los últimos números de Gallup:

El sesenta y uno por ciento de los adultos estadounidenses dicen que tienen dinero invertido en el mercado de valores, el porcentaje más alto que Gallup ha medido desde 2008. La propiedad de las acciones cayó durante la Gran Recesión y se mantuvo deprimida durante más de una década, incluyendo mínimos del 52 % en 2013 y 2016.

La mayoría de las encuestas de Gallup anteriores a 2008 encontraron que el 60 % o más de los adultos estadounidenses poseían acciones.

La propiedad de acciones en el mercado de valores se estancó después de la explosión de puntocom y se dirigió en la dirección equivocada después de la Gran Crisis Financiera.

Menos personas poseían acciones a mediados de la década de 2010 que a finales de la década de 1990.

No es una gran tendencia.

Pero las cosas han ido avanzando lentamente en la dirección correcta desde 2016 más o menos y realmente han aumentado desde el miniboom de 2020.

Esta tendencia se vuelve aún más pronunciada cuando se miran los flujos hacia las acciones a lo largo del tiempo:

Los inversores estuvieron sacando dinero de las acciones durante varios años después del desplome de 2008, incluso después de que un nuevo mercado alcista estuviera en marcha.

Pero incluso con rendimientos fenomenales a lo largo de la década de 2010, no fue hasta que los tiempos de auge de la pandemia que los flujos hacia las acciones despegaron como un cohete.

Por un lado, es bueno que más personas estén tomando parte de los ingresos, las ganancias y la innovación que provienen de la propiedad en el mercado de valores.

Por otro lado, es una lástima que se necesitó la extraña manía pandémica del mercado de valores para conseguir que más personas compraran acciones.

Es una pena que los inversores fueran vendedores netos de acciones y que menos personas poseyeran acciones tanto durante como después de la Gran Crisis Financiera.

Fue un momento maravilloso para comprar acciones. ¡Cuando los precios son bajos, es un buen momento para comprar!

Entiendo por qué sucede esto. Es la naturaleza humana.

Algunas personas simplemente no pueden evitarse a sí mismas cuando se trata de comprar después de que las acciones suban y venderlas después de que bajen.

Esperemos que todas las personas que vinieron al mercado de valores estos últimos años se queden.

Sería una pena que un nuevo grupo de inversores entrara debido a un mercado alcista y dejara de invertir debido a un mercado bajista.

El mejor momento para comprar acciones es durante un mercado bajista cuando los precios bajan.

Cartera dinamic inflation por Andrés García

• Todos hemos escuchado hablar de la relación entre la inflación y el mercado de acciones. ¿Se puede obtener una ventaja usándola como referencia? 
• Artículo publicado en Hispatrading 54.

Una de las investigaciones más intensas en las me involucré durante buena parte del 2022, fue el análisis del efecto de la inflación en distintos activos y sectores de la economía. Por aquellas fechas la inflación pasaba de los dos dígitos en muchos países de nuestro entorno, por lo que era del máximo interés encontrar activos invertibles resistentes a la inflación.  Me propuse como objetivo construir un porfolio rotacional que alternase entre estilos de inversión y clases de activos según el contexto de inflación dominante. En este artículo analizaremos paso a paso el proceso de construcción de una cartera de este tipo.

Los detalles sobre el efecto de los regímenes de alta y baja inflación en una amplia base de activos y sectores de la economía estadounidense los podéis encontrar en mi artículo; “Carteras dinámicas guiadas por la inflación” (www.tradingsis.org, Julio, 2022). Aquí resumimos los hallazgos más relevantes para la construcción del porfolio que ahora veremos:

1. La inflación no afecta por igual a todos los productos financieros y sectores de la economía. Sin embargo, no existe una relación lineal entre las variaciones a medio y largo plazo en las tasas de inflación y su efecto por sectores y activos. 
2. Una forma de cuantificar el impacto de la inflación sobre el retorno de los diferentes activos es mediante la beta de la inflación (BI). Los productos con BI > 1 tienen un comportamiento mejor cuando sube la inflación: Entre ellos están las commodities (BI ≈ 4) y el oro (BI ≈ 2,1). En el lado opuesto tenemos el S&P 500 (BI ≈ -0,7), los bonos corporativos (BI ≈ -0,8) y los bonos del Tesoro a 10 años (BI -1,1). Por ejemplo, una BI de 1,2, indica que por cada 1% que sube la inflación el valor del activo se incrementa un 1,2%.
3. Cuando agrupamos las empresas del Russell 3000 en función de los factores o estilos de inversión más empleados por la industria (crecimiento, baja volatilidad, momento, calidad, sentimiento y valor) observamos que su comportamiento difiere en escenarios de alta y baja inflación. Con alta inflación aguantan mejor las carteras basadas en activos de baja volatilidad mientras que con baja inflación obtienen mejor retorno las carteras que se centran en activos de sentimiento y valor. 
4. Si nos centramos en los grandes sectores de la economía, también observamos diferencias significativas en función del nivel de inflación. Para invertir en periodos prolongados de baja inflación los mejores sectores son el consumo discrecional, industria y materiales básicos y, para marcoépocas de moderada y alta inflación, destacan los sectores de productos básicos de consumo, servicios públicos, energía e inmobiliario. 
5. Analizando una muestra amplia de las empresas de EE.UU. incluidas en los subsectores del catálogo RBICS, encontramos que los subsectores con mejor comportamiento con inflación al alza son producción de alimentos y bebidas (FOODDRINKMFR), refinado, almacenamiento y transporte de energía (MIDSTREAMENERGY), servicios de soporte a la salud (HCARESUPPORT), biofarmacéuticas (BIOPHARMAOTHER), seguros (INSURANCE), servicios energéticos (ENERGYUTIL), venta al por menor de automóviles (AUTORETAIL), inversión inmobiliaria (REIT), atención al paciente (PATIENT CARE) y servicios de transporte de mercancías e infraestructuras (TRAINTRUCK). Mientras que en escenarios de baja inflación tienen mejor comportamiento las empresas ligadas a los subsectores de software (SOFTW), servicios médicos generales (MEDDEVICESGEN), otros productos médicos (MEDDEVICESOTHER), servicios de soporte a la salud (HCARESUPPORT), fabricación de maquinaria (MACHINE), productos químicos especiales y de alto rendimiento (CHEMSPECIAL), distribución y venta de energía (DOWNSTREAMENERGY), consumo minorista (RETAILOTHER).

Tomando como base esta información procedemos a construir una cartera dinámica guiada por las previsiones de inflación a medio y largo plazo. 

Componentes de la cartera Dinamic Inflation (DI)

Dado que el mecanismo rotacional se basa en las previsiones de inflación, lo primero que necesitamos es un indicador adelantado, fiable, de amplio seguimiento y con datos históricos de al menos los últimos 20 años. El indicador de expectativas de inflación de la Universidad de Michigan (MICH) satisface perfectamente estos requisitos.

Como muestra la Figura 1, el MICH es un estimador menos volátil que el índice de precios al consumo (CPI), si bien existe una elevada correlación entre ambos. Por lo que podemos utilizar esta serie de datos mensuales, que se remonta a 1978, para determinar los cambios de escenarios de alta y baja inflación en nuestro modelo de cartera.

Por otra parte, teniendo en cuenta la estadística descriptiva de esta serie, observamos que fluctúa entre un máximo del 10% y un mínimo del 0,4%. Por este motivo la inflación promedio sale algo elevada, 3,6%, mientras que la moda y la mediana se sitúan en el 3%. Tomaremos este último valor como referencia para alternar entre escenarios. 

En nuestro estudio empírico hemos determinado que para alta inflación el factor o estilo con mejor comportamiento es la baja volatilidad. Veamos cuanto alpha o exceso de retorno aporta en comparación con el Russell 3000, que utilizaremos como benchmark en este estudio:

Evaluamos la siguiente regla en un backtest de 22 años:

eval(close(0,##inflexp)>3,rating(“core: low volatility”)>98,$RUA)

Si la inflación está por encima del 3% invertimos en las empresas del Russell 3000 (RUA) que en el ranking de baja volatilidad se sitúen por encima del percentil 98. En caso contrario invertimos en el propio índice. 

El resultado se muestra en la Figura 2.

Estrategia AROR = 14,2% DD = -47,7% R. Sharpe = 0,88 Beta =0,70 Alpha =9,1% ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43

Por tanto, esta primera regla mejora sustancialmente el comportamiento de la cartera.

Seguidamente evaluamos en el mismo backtest la regla:

eval(close(0,##inflexp)>3,$RUA,rating(“core: sentiment”)>=98)

Si la inflación está por encima del 3% invertimos en el índice (RUA) y en caso contrario seleccionamos empresas que, en el ranking de sentimiento, estén por encima del percentil 98.

Obtenemos el resultado mostrado en la Figura 3.

Estrategia AROR = 13,93% DD = -47,33% R. Sharpe = 0,73 Beta =0,92 Alpha =7,33% ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43

Queda claro que esta regla también consigue generar alpha. Ahora solo nos queda evaluar el resultado conjunto de ambas.

Estrategia AROR = 16,30% DD = -41,82% R. Sharpe = 0,96 Beta =0,8 Alpha =10,71% ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43

La conclusión que sacamos es que solo con alternar entre los estilos “sentimiento” y “baja volatilidad” en función del nivel de volatilidad y rebalancear el portfolio mensualmente obtenemos una mejora muy significativa respecto del índice de referencia. 

El siguiente paso es analizar cuánto aporta a la cartera una selección dinámica de subsectores en función de los umbrales de volatilidad. En este caso la regla a evaluar es:

Si las expectativas de inflación se sitúan por encima del 3% entonces compramos empresas de los subsectores “Mich > 3” y si caen por debajo de 3% de los subsectores “Mich ≤3”: 

  Con esta regla obtenemos los siguientes mostrados en la Figura 5.

Estrategia AROR = 18,96% DD = -45,75% R. Sharpe = 1,08 Beta = 0,75 Alpha =13,04 ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43

Vemos que alternando entre los subsectores con mejor comportamiento en cada umbral de volatilidad se obtiene también un rendimiento muy superior al Russell 3000. Con un ratio de Sharpe por encima de 1 y un DD unos 10 puntos por debajo del índice, parece que este mecanismo dinámico está plenamente justificado. 

Nuestro siguiente paso es combinar estilos y subsectores para evaluar su comportamiento conjunto en este modelo de cartera, como se muestra en la Figura 6.

Estrategia AROR = 19,86% DD = -32,12% R. Sharpe = 1,16 Beta =0,74 Alpha =13,73 ——————- Benchmark AROR = 7,28% DD = -55,61% R. Sharpe = 0,43

A tenor de los resultados, queda claro que la combinación de estilos y subsectores funciona perfectamente en un portfolio dinámico de este tipo. El dato más significativo es que se reduce el DD a un 32,12% que, aun siendo alto según mi criterio, resulta mucho más manejable, sobre todo en términos psicológicos y de aversión al riesgo,  que el -55,61% del índice Russell 3000.

Reglas del sistema D.I.

Procedemos a construir la estrategia con la excelente herramienta Portfolio123, una de las más avanzadas plataformas que podemos encontrar en el mercado para el diseño, evaluación y gestión de carteras complejas.

1. Parámetros iniciales:

• Universo: Empresas del Russell 3000
• Núm. máx. de posiciones: 15
• Capital inicial: $100.000
• Rebalanceo: Mensual
• Método de asignación: Equiponderado
• Comisión por acción: 0,005
• Deslizamiento variable: 0,5

b) Reglas de compra:

Buy 1: Alternamos entre los rankings de “baja volatilidad” y “sentimiento” cuando la inflación estimada se sitúa por encima o por debajo del 3% 

Buy 2: Conjunto de subsectores del directorio BRICS entre los que se elegirán las empresas que formarán parte de la cartera para los escenarios de alta y baja inflación. 

Buy 3: Para evitar empresas poco líquidas o demasiado pequeñas, exigimos una capitalización mínima de $500 millones y un volumen medio diario de 5.000 títulos negociados.

3. Reglas de venta:

Ranking: Eliminamos en cada rebalanceo aquellas empresas que desciendan en el ranking por debajo del percentil 60.

Sell 2: Reducimos un 30% la ponderación de las empresas que en cada periodo alcancen un peso superior al 8% de la cartera. 

Sell 3: Aplicamos un profit target del 1% mensual. Esto nos permitirá aumentar más la rotación de activos en cada rebalanceo.

Por último, en esta primera versión de la cartera no contemplamos la inclusión de un Stop Loss para activos individuales ni de un modelo de cobertura. Si bien, veremos el efecto de una estrategia de cobertura básica pero bastante efectiva. 

4. Reglas Cobertura (optativas):

El objetivo de estas reglas es rotar a renta fija en escenarios de tendencia bajista prolongada. Como estimador de tendencia empleamos los cruces ascendentes y descendentes de una media móvil de 150 períodos con los precios. 

Regla CB: Cubrimos un 50% de la posición con bonos del Tesoro 7-10 años en los escenarios muy bajistas.

Otras variantes aún más conservadoras incluyen bonos del Tesoro de 1-3 años y 3-7 años, así como porcentajes de cobertura más altos. 

Resultados del sistema D.I. 

Procedemos a realizar un backtest en la ventana temporal más amplia que permite la plataforma. Los resultados son mucho mejores que los del benckmark, llegando el retorno anualizado hasta el 17,78% y con un DD muy contenido que se sitúa en el 28,7%. Excelente para este tipo de estrategias, sin cobertura y solo invertidas en acciones. El ratio de Sharpe asciende hasta el 1,17%.

En la imagen inferior mostramos el gráfico del beneficio acumulado de la cartera D.I. y del Russell 3000. También podemos ver el porcentaje de caja y la evolución del número de posiciones. Observamos que las posiciones en cartera descienden por debajo de 15 cuando no se encuentran empresas que satisfagan las reglas de entrada. Aun así, el número es bastante estable; pocas veces es inferior a 10 y solo en dos ocasiones desciende a un mínimo de 5 posiciones.