Deja de obsesionarte con las entradas por Peter Davies

Cuando los traders piensan en desarrollar un sistema con ventaja, la conversación casi siempre gira en torno al punto de entrada. Es algo natural: el momento en el que «entras» en una operación parece definir el trade. Pero la realidad es que una ventaja en el trading es mucho más compleja. No se trata solo del punto de entrada; la ventaja radica en cómo se combinan el punto de entrada, la gestión del tamaño de la posición, las estrategias de salida y la gestión del riesgo para formar un enfoque cohesivo y rentable.

De hecho, la ventaja no tiene por qué provenir del punto de entrada en absoluto. Puede parecer contradictorio, pero permíteme explicarlo.

Más allá del punto de entrada

La mayoría de los traders concentran su energía en encontrar la señal de entrada perfecta. Se obsesionan con los indicadores, los patrones y el «timing» del mercado, convencidos de que el éxito depende de ese único momento. Pero, ¿y si te dijera que un sistema podría ser rentable incluso con entradas completamente aleatorias?

Eso es exactamente lo que Van K. Tharp demostró en su libro Trade Your Way to Financial Freedom. En su experimento, las operaciones se ingresaban de manera completamente aleatoria, literalmente lanzando una moneda para decidir si entrar en largo o en corto. Estas entradas se combinaban con un stop de arrastre y un modelo de gestión del tamaño de la posición basado en la volatilidad. ¿El resultado? El sistema fue rentable a lo largo del tiempo.

Este ejemplo se usa a menudo para ilustrar la importancia de la gestión del riesgo y las salidas sobre el punto de entrada. Pero echemos un vistazo más profundo a lo que realmente está ocurriendo aquí.

La falsa aleatoriedad del seguimiento de tendencias

Aunque Tharp presentó este sistema como uno de entradas aleatorias, creemos que en realidad era un sistema de seguimiento de tendencias disfrazado. El stop de arrastre garantizaba que las operaciones perdedoras—típicamente trades en contra de la tendencia—se cerraran rápidamente, permitiendo que el sistema volviera a entrar rápidamente en el mercado. Por otro lado, las operaciones que estaban alineadas con la tendencia predominante se dejaban correr, aprovechando los movimientos extendidos del mercado.

Entonces, ¿dónde está realmente la ventaja? No estaba en las entradas aleatorias. La ventaja provenía de dos factores clave:

Estrategia de salida y condiciones del mercado

1. Estrategia de salida: El stop de arrastre estaba diseñado para capturar tendencias mientras minimizaba pérdidas.

2. Condiciones del mercado: El sistema funcionaba porque se aplicaba en mercados con tendencia.

Aquí es donde la historia se vuelve interesante. El sistema en realidad no era completamente aleatorio. Su éxito dependía totalmente de las condiciones del mercado. En un mercado lateral o errático, habría sido un desastre. Tharp ya sea no entendió esto o deliberadamente lo omitió, lo que hace que la conclusión sea engañosa.

Pero aquí está el punto clave: el sistema no necesitaba ser aleatorio en absoluto. De hecho, podría haberse mejorado significativamente si en lugar de entradas aleatorias se hubieran usado entradas que simplemente siguieran la dirección actual del mercado. Una regla básica como «operar en la dirección de las últimas X barras» habría filtrado muchas operaciones en contra de la tendencia, reduciendo pérdidas innecesarias y haciendo el sistema aún más efectivo.

Esto nos deja una lección importante: aunque las entradas no son el único factor de rentabilidad, tampoco deben ser aleatorias o arbitrarias. Incluso una regla de entrada simple y lógica puede complementar un sistema sólido y mejorar su ventaja.

El papel de la Volatilidad: El ingrediente oculto

Otro factor clave en el éxito del sistema fue la naturaleza de la volatilidad del mercado. El stop de arrastre se basaba en el ATR (Rango Verdadero Medio), lo que le permitía ajustarse dinámicamente a la volatilidad del mercado. Esto permitía al sistema reaccionar a los cambios en las condiciones del mercado, pero también tenía limitaciones:

• Picos de volatilidad: Si la volatilidad aumentaba repentinamente, el stop de arrastre se ampliaba excesivamente, exponiendo el sistema a pérdidas mayores de lo previsto.
• Caídas de volatilidad: Si la volatilidad se reducía drásticamente, el stop se ajustaba demasiado, aumentando la probabilidad de ser sacado prematuramente de la operación.

Para que el sistema tuviera éxito, la volatilidad debía mantenerse relativamente estable. En mercados donde la volatilidad subía y bajaba de manera errática, la ventaja del sistema se veía gravemente afectada. Esto resalta otro nivel de complejidad: no se trata solo de identificar tendencias, sino de asegurarse de que las condiciones, incluida la volatilidad, favorecen al sistema.

La verdadera lección: No es solo cuándo Entrar

Este ejemplo destaca un problema más amplio en el trading: la excesiva atención en las entradas. Los traders se obsesionan con «¿dónde entro?» y descuidan otros componentes clave de su sistema. Pero un sistema rentable no se basa solo en las entradas:

• Relación Riesgo/Recompensa: Se puede ajustar la relación R:R para mejorar los resultados, pero esto puede afectar la tasa de éxito. La clave es equilibrar estas variables para mantener la rentabilidad general.
• Tamaño de posición: Incluso con entradas perfectas, una mala gestión del tamaño de la posición puede convertir un sistema ganador en uno perdedor.
• Salidas: La forma en que se gestiona una operación después de entrar a menudo es más importante que el punto de entrada en sí.

Irónicamente, muchos traders se enfocan en mejorar sus señales de entrada, cuando las mayores ganancias provienen de refinar la gestión del riesgo, las salidas y la capacidad de adaptarse a las condiciones del mercado.

El Elemento Clave que Falta: El Contexto del Mercado

Uno de los factores más ignorados en los sistemas de trading es entender cuándo usarlos. Incluso los mejores sistemas fallan en las condiciones incorrectas. Un sistema de seguimiento de tendencias como el descrito por Tharp funciona bien en mercados con movimientos direccionales claros, pero tiene problemas en mercados laterales o altamente erráticos. La ventaja no estaba en la aleatoriedad, sino en aplicar el sistema de manera selectiva.

Saber cuándo «activar o desactivar» un sistema es una parte crítica del trading, pero rara vez se menciona. Aquí es donde entran en juego la experiencia y la comprensión del mercado. Ningún sistema funciona todo el tiempo, y la capacidad de reconocer las condiciones adecuadas es lo que diferencia a los traders promedio de los realmente grandes.

La lección aquí es simple pero poderosa: la ventaja en el trading no se trata solo de las entradas. Se trata de todo el sistema: cómo dimensionas tus operaciones, gestionas el riesgo y sales de las posiciones. Se trata de comprender las condiciones del mercado y adaptar tu enfoque a ellas.

Si estás dedicando todo tu tiempo a buscar la entrada perfecta, estás perdiendo de vista el panorama general. El éxito en el trading proviene de la consistencia, la disciplina y la capacidad de ejecutar un sistema bien estructurado.

Así que la próxima vez que te encuentres obsesionado con una señal de entrada, pregúntate: “¿Estoy enfocándome en lo realmente importante?”

Porque la ventaja no está donde crees que está; está en todo lo demás.

Las Top 10 acciones del S&P 500 por Ben Carlson

Un lector pregunta:
¿Crees que el top 10 del S&P 500 cambiará en los próximos 10 años?

Me encanta este tema. He estado siguiendo las 10 principales empresas del S&P 500 durante años. Aquí está la última actualización con el top 10 actual del índice:

Hay empresas que pueden permanecer en el top 10 durante mucho tiempo.

• IBM estuvo en la lista hasta 1990, liderando el mercado desde la década de 1960.
• Exxon permaneció en el top 10 desde 1980 hasta 2015 antes de salir definitivamente.
• GE fue la empresa más grande del mundo durante años antes de caer tras la crisis financiera de 2008.
• Microsoft apareció por primera vez en 1995 y ha estado en el top 10 la mayor parte del tiempo, salvo algunos años tras la burbuja puntocom.
• Apple ha experimentado un crecimiento sostenido en los últimos ciclos de mercado.

Otro patrón interesante es que hay una rotación constante en la cima.

Este análisis cubre el top 10 cada cinco años desde 1980, lo que significa 100 posiciones. Contando los nombres únicos, hay un total de 42 empresas diferentes. En promedio, aproximadamente cuatro nuevas empresas ingresan al top 10 cada cinco años.

Además, muchas empresas entran y salen del ranking entre estos períodos. Tesla, por ejemplo, no está en el top 10 actualmente, pero lo estuvo hace unos meses antes de que sus acciones cayeran.

En resumen, sí, creo que el top 10 cambiará en la próxima década. Lo que no sé es qué empresas saldrán y cuáles ocuparán su lugar.

Nvidia no estaba en el top 10 en 2020, pero ahora es una de las compañías más grandes del mundo. En 2010, solo Apple y Microsoft representaban el sector tecnológico en la cima del mercado. Hoy, las empresas tecnológicas dominan la lista.

En su última carta anual, los hermanos Collison de Stripe destacaron cómo la innovación está acelerando la rotación en el S&P 500:

El sector corporativo de EE.UU. es tanto una cuna de invención como un cementerio de empresas que alguna vez tuvieron un futuro brillante. De las 500 empresas originales en el S&P 500 en 1957, solo 53 permanecen en el índice hoy.

• En 1957, las empresas podían esperar permanecer en el índice por un promedio de 61 años.
• En 1980, la permanencia promedio se redujo a 36 años.
• Hoy en día, la media es de menos de 20 años. Las empresas duraderas son cada vez más raras.

¿Qué compañías liderarán el futuro?

Es probable que una empresa de inteligencia artificial o robótica que actualmente pasa desapercibida logre entrar en el top 10 en la próxima década. También habrá una empresa que hoy parece imbatible y que terminará cayendo fuera del ranking.

Así es el capitalismo y el mercado de valores.

Este fenómeno muestra por qué estudiar la historia del mercado es útil, aunque no siempre aplicable de manera precisa. Sabemos que habrá correcciones y mercados bajistas, pero nadie puede predecir exactamente cuándo ocurrirán.

También sabemos que algunas de las empresas actualmente en el top 10 no estarán allí dentro de 5 o 10 años, pero nadie puede decir con certeza cuáles serán.

Habrá inversores que logren identificar las próximas grandes compañías, pero la mayoría se equivocará en sus predicciones.

La solución más sencilla es invertir en fondos indexados y dejar que el mercado elija a los ganadores por ti.

Es una estrategia aburrida, pero funciona.

Hablé sobre este tema en la última edición de Ask the Compound.

¿Titanic Syndrome? por Sentimentrader

El mercado ha mostrado una señal técnica preocupante durante la última semana: el Titanic Syndrome ha sido activado en la Bolsa de Nueva York (NYSE) cada día de la semana pasada y en el Nasdaq durante cinco días consecutivos. Este raro patrón de advertencias en múltiples intercambios suele ser una señal de inestabilidad en los mercados.

¿Qué significa el Titanic Syndrome?

El Titanic Syndrome es un indicador técnico que se activa cuando hay un aumento repentino en el número de acciones alcanzando nuevos mínimos de 52 semanas en comparación con las que alcanzan nuevos máximos. En otras palabras, refleja una fuerte divergencia negativa en la amplitud del mercado, lo que suele preceder a periodos de debilidad en la renta variable.

Este tipo de advertencia no ocurre con frecuencia y, cuando lo hace, suele indicar que el mercado está en una fase de distribución, con una creciente presión vendedora en sectores clave.

Aunque el mercado logró recuperarse el viernes y evitó una nueva señal del Titanic Syndrome, los efectos acumulativos de haberlo activado cada día durante la semana son significativos.

• NYSE: Señal activada cada día de la semana pasada.
• Nasdaq: Señal activada durante cinco días consecutivos.
• Eventos similares en el pasado: Han precedido rendimientos negativos en los índices bursátiles, excepto en sectores defensivos.

Los registros históricos muestran que cuando el Titanic Syndrome se activa de forma persistente, suele ser una advertencia de problemas en el mercado. Algunos ejemplos incluyen:

1. 2008: Se observaron señales similares antes del colapso del mercado debido a la crisis financiera.
2. 2020: Antes del desplome del mercado por la pandemia de COVID-19, se registraron múltiples advertencias del Titanic Syndrome.
3. 2015 y 2018: En ambos años, señales similares precedieron caídas significativas en la renta variable.

Si bien no todas las señales han derivado en colapsos importantes, la repetición de este patrón en múltiples intercambios aumenta la probabilidad de un periodo de debilidad prolongada en las acciones.

Aunque la activación del Titanic Syndrome no es un «gatillo» inmediato para salir del mercado, sí es una advertencia que no debe ser ignorada. Algunos factores a considerar incluyen:

• Sentimiento del mercado: Los inversores muestran una menor confianza, lo que puede llevar a ventas masivas.
• Condiciones macroeconómicas: Factores como inflación, tasas de interés y crecimiento económico pueden influir en la dirección del mercado.
• Riesgos geopolíticos: Eventos globales inesperados pueden exacerbar la volatilidad del mercado.

A lo largo de la historia, los sectores defensivos han demostrado una mayor resistencia cuando el Titanic Syndrome se activa. Entre los sectores más sólidos en este tipo de entornos se encuentran:

1. Bienes de consumo básico: Empresas que venden productos esenciales suelen mantener ingresos estables.
2. Salud: Las compañías farmacéuticas y de servicios médicos tienden a tener menor sensibilidad a la volatilidad del mercado.
3. Utilidades: Empresas de servicios públicos, como electricidad y agua, suelen ser menos afectadas por ciclos de mercado.

Si el mercado entra en una fase de debilidad prolongada, estos sectores podrían ser refugios atractivos para los inversores.

El hecho de que el Titanic Syndrome haya aparecido de manera continua en la última semana es una señal que los inversores no deberían pasar por alto. Sin embargo, no es necesariamente una orden de venta inmediata, sino más bien una advertencia para estar atentos a posibles cambios en la estructura del mercado.

En los próximos días, será crucial observar si esta señal persiste y si se confirma con una caída en los índices principales. Si la presión vendedora se intensifica y el S&P 500 o el Nasdaq comienzan a perder niveles clave de soporte, podríamos estar en las primeras etapas de una corrección más profunda.

Por ahora, la clave para los inversores es la prudencia: ajustar stops, diversificar y vigilar de cerca el comportamiento del mercado.

Bonos de alto rendimiento vs acciones por Jay Kaeppel

Los bonos de alto rendimiento han mostrado históricamente una fuerte correlación con las acciones, a diferencia de los bonos del Tesoro. Esta relación los convierte en un termómetro fiable para evaluar la dirección del mercado de valores. Cuando el rendimiento de estos bonos se deteriora, suele ser una señal temprana de posibles problemas en la bolsa.

¿Qué nos indica el mercado actualmente?

Recientemente, ha surgido una señal que algunos consideran desfavorable para las acciones. Sin embargo, es importante destacar que no se trata de una señal de venta inmediata, sino más bien de una advertencia que indica un posible aumento de la volatilidad o una reversión en la tendencia alcista.

El mercado financiero está influenciado por múltiples factores, como la política monetaria, las condiciones macroeconómicas y el sentimiento de los inversores. La interacción de estos elementos puede determinar si esta señal se traduce en un retroceso temporal o en una caída más profunda.

La estrategia «high yield gold cross»: ¿un indicador clave?

Uno de los modelos más seguidos en el análisis de bonos de alto rendimiento es la estrategia High Yield Gold Cross. Esta estrategia se basa en la interacción de medias móviles de los bonos de alto rendimiento para identificar posibles cambios de tendencia en el mercado de valores.

Cuando esta señal se activa, los inversores se preguntan:

• ¿Será una falsa alarma que se corregirá rápidamente con el S&P 500 alcanzando nuevos máximos?
• ¿O estamos ante el inicio de una caída significativa en el mercado bursátil?

Historia y comportamiento de esta señal

El análisis histórico muestra que las señales derivadas del comportamiento de los bonos de alto rendimiento han sido útiles para anticipar movimientos en la bolsa. Sin embargo, no todas las señales han llevado a correcciones importantes. En algunos casos, han servido como oportunidades de compra en mercados alcistas, mientras que en otros han precedido caídas significativas.

Por ejemplo, en 2008, la debilidad en los bonos de alto rendimiento sirvió como un indicador adelantado de la crisis financiera. En 2020, antes del desplome del mercado debido a la pandemia, estos bonos también mostraron señales tempranas de tensión.

Factores a considerar antes de actuar

Antes de tomar decisiones basadas en este indicador, es fundamental analizar otros elementos clave del mercado:

1. Sentimiento del mercado: La confianza de los inversores puede amplificar o mitigar los efectos de estas señales.
2. Condiciones macroeconómicas: Datos de empleo, inflación y política monetaria pueden influir en la dirección del mercado.
3. Niveles técnicos: Zonas de soporte y resistencia en índices como el S&P 500 pueden ofrecer información valiosa sobre la reacción del mercado.
4. Flujos de capital: La dirección del dinero institucional puede confirmar o desmentir una señal bajista en los bonos de alto rendimiento.

Conclusión: ¿alerta real o ruido de mercado?

Si bien la reciente señal de los bonos de alto rendimiento es una alerta que no debe ser ignorada, no es necesariamente una razón para entrar en pánico. Los inversores deben evaluar el contexto completo antes de realizar cambios drásticos en sus carteras.

La historia sugiere que estas señales pueden ser valiosas, pero es prudente esperar confirmaciones adicionales antes de tomar decisiones de inversión basadas únicamente en ellas.

El tiempo dirá si el mercado continúa su tendencia alcista o si estamos en las primeras etapas de una corrección más profunda. Mientras tanto, la clave es mantenerse informado y preparado para cualquier escenario.

El Indicador de la Mini Jefa por Raul Gómez

• El Indicador MBI y sus Bandas se presentan como una herramienta innovadora para detectar máximos y mínimos de mercado. ¿Te gustaría conocer más?
• Artículo publicado en Hispatrading 61.

Uno de los principales aspectos buscados por todo inversor o trader, es la determinación de los máximos y mínimos de mercado. Ya que estos puntos constituyen las entradas y salidas ideales de la operativa que pretenden realizar, además de ser la operativa que maximiza el beneficio y minimiza el riesgo de la cartera de tales operadores de mercado.

De hecho, hay puntos especiales como los son los cisnes negros o las crisis financieras y económicas, donde la detección de tales puntos cobran mas importancia aún si cabe, ya que el beneficio obtenido de ellas es mucho mas grande que el de la operativa normal, además de que la mala gestión de las mismas, supone asumir un riesgo excesivo respecto a la media en sus carteras de inversión.

En este sentido, el presente estudio ofrece una visión innovadora para detección de tales puntos, todo ello a través de un modelo denominado MBI (Mini Boss Indicator), y que recurre a una formulación innovadora que parte de los precios OHLC diarios. Este modelo es construido para este artículo, tomando como base de datos la API de Yahoo Finances para los activos DOW30, S&P500, DAX40 y el Bitcoin, en su versión al contado o futuro.

 El modelo MBI

El modelo MBI parte para su cálculo de los precios diarios OHLC, describiendo matemáticamente su formulación básica como:

Se destaca que tras una extensa búsqueda bibliográfica, no existe hasta este momento una formulación idéntica a ella. Existiendo eso sí, formulaciones similares como lo son el precio promedio diario o el indicador de De Maker, teniendo este último unos fines diferentes al modelo MBI descrito en este artículo.

Aplicando de manera gráfica el valor diario acumulado (MBI n) de esta fórmula sobre sobre el DOW30 al contado, comprobamos cómo este modelo marcó el mínimo de mercado experimentado tras la crisis sanitaria de la COVID-19. Hecho que resulta extraño, ya que en primer lugar este se trato de un cisne negro, nadie podia preveer tal situación. Y en segundo lugar porque el mínimo en el mercado experimentado se produjo el 23 de marzo de 2020, a la par que se aprobó las CARES Act, ley que suponía un estímulo de 2,2 billones de dólares para relanzar la economía de EEUU durante la crisis económica producida por el COVID-19, y donde este índice ya había caído más de un 30% desde sus máximos pre-COVID-19.

Sin embargo, y dado que existe una profunda relación entre un activo al contado y un activo futuro, no podemos calcular el modelo MBI solo para su versión spot, es preciso calcular el modelo MBI también para la versión futuro del activo que pretendemos analizar. Teniendo en cuenta, que el componente total market es casi idéntico para el caso del activo spot y futuro, se procede ahora a analizar de manera conjunta sobre el mismo gráfico, el modelo MBI para el DOW30 spot y futuro desde el año 2010.

Se comprueba ahora, como una vez añadidas sobre la evolución del DOW 30 spot, el modelo MBI spot y futuro, el número de mínimos detectados se incrementa drásticamente.  Añadiendo al anterior mínimo producido por el COVID-19, los mínimos de mercado tras la invasión de la Federación Rusa a Ucrania y donde el mercado retrocedió 20%, y los mínimos de agosto de 2015 y febrero de 2016, provocados por la desaceleración de la economía de forma global. Esto se tradujo en caídas en el DOW30 cercanas al 15%. 

Finalmente y de manera parcial, ya que las curvas entre el DOW30 y el modelo MBI, nunca se tocaron, solo se estrecharon, se detectan parcialmente las caídas del año 2019, provocadas por la imposición de EEUU de aranceles a los productos de china, y declaración oficial de guerra comercial entre estos países, y que trajo reducciones en el DOW30 cercanas al 10%.

Modelo MBI y la Macroestructura de un activo

Vistos en otros artículos como la descomposición del activo analizado, como suma de la evolución de sus componentes Gap y Market o Macroestructura de un activo, añadían un extra de información sobre la evolución del mismo. Se procede ahora a añadir de manera gráfica al modelo MBI, la evolución de estos componentes spot y futuro. Todo ello a fin de comprobar si estos son capaces de detectar más mínimos de mercado que los mostrados por el componente agregado, el Total Market o DOW30 contra el modelo MBI.

Añadidos estos componentes, se demuestra como estos si que son capaces de detectar más mínimos de mercado al chocar estos con el modelo MBI, especialmente los producidos tras los máximos de 2018. Ello da lugar a pensar en la validez del modelo MBI, ya que artículos diferentes como el de la Macroestructura de un activo, parecen conectarse con este nuevo indicador e incrementar su eficacia en el tiempo.

La proporción Rauiliana y las Bandas MBI

Mostrada la capacidad del modelo MBI para detectar mínimos de mercado en una muestra del DOW30 de casi 15 años, en este artículo se cuestiona ahora tres cosas.  En primer lugar, si con una muestra de datos más grande, también se produciría la detección de estos y otros grandes mínimos de mercado. En segundo lugar, si el modelo MBI también funciona en otros activos.Y finalmente, si la forma gráfica o tendencia del modelo MBI, fuera capaz detectar otros mínimos de mercado más pequeños o hasta máximos de mercado. Para comprobar las dos primeras cuestiones, se calculará el modelo MBI para el S&P500, el cual dispone de una muestra de datos más grande que el DOW30 contado y futuro en Yahoo Finances. Y para comprobar la última, se recurre a la denominada Proporción Rauliana, que son proporciones del número Phi y que a continuación procedemos a detallar.

La Proporción Rauliana se trata de un conjunto de proporciones del número Phi, y que en su momento tenía el objetivo de calcular las dimensiones del codo real egipcio (0,523 metros) a través del número Phi, cosa que se conseguía si realizamos el cálculo con solo tres decimales sin redondear (celda azul).

El proceso de cálculo de las celdas “Div Paso ”positiva, se lleva a cabo como la división de las celdas “Div Paso” positivas entre negativas del “Paso” anterior. Y las negativas como divisor de las celdas “Div Paso” negativas entre las positivas del “Paso” anterior. Siendo el “Paso” total, la suma de ambas celdas “Div Paso”, que pueden expresarse matemáticamente en base Phi de manera conjunta en individual como:

Todos estos “Pasos” señalados y sus valores sumados o restados representados en rojo en la tabla anterior, no son en ningún momento valores aleatorios, ya que en primer lugar es curioso que estas divisiones del valor Phi den números enteros. Y en segundo lugar, porque el valor original del divisor de la fórmula del modelo MBI que mostraba los mínimos de mercado sobre el DOW30, dígase el 4, también se encuentra en la Proporción Rauliana.

Sabiendo esto, se decide incorporar todos estos valores como denominador de la fórmula original del modelo MBI, expresado ahora como las Bandas MBI a través de la siguiente formulación:

Al incorporar estos nuevos denominadores al modelo MBI y la Macroestructura spot y futuro del S&P500, se demuestra cómo estos valores si que son capaces de marcar otros grandes mínimos de mercado, como los acaecidos tras la crisis.com, e inclusive los máximos previos a la guerra Rusia-Ucrania, o la propia crisis sanitaria de 2020 a través del choque del gap spot con las Bandas MBI, lo cual da validez al modelo y Bandas MBI.

Además se añade que el modelo de las Bandas MBI, no es un caso aislado que solo afecta a los índices de bolsa americana, sino que nos ayuda a comprender la evolución de otros mercados tales como el DAX40 o Bitcoin al contado. Aunque también han sido probados en otros activos como el futuro del petróleo wti, o el precio y rentabilidad del 10YUSTB, obteniendo resultados muy similares, y marcando puntos máximos y mínimos.

Túneles de Vegas

Finalmente, se añade que se encuentran parecidos gráficos entre las Bandas MBI y el indicador técnico denominado Túneles de Vegas, ya que en ambos se generan unas bandas entre las que evoluciona el precio diario del activo analizado, teniendo en cuenta que el modelo MBI se grafica en líneas y los Túneles de Vegas en velas o barras.

Sin embargo, tenemos que destacar que el proceso de creación de las bandas en estos dos modelos es diferente en su base y en el uso del número Phi, así como en los activos sobre los que se utilizan. Esto se debe a que  mientras que los Túneles de Vegas obtiene sus mejores resultados sobre el mercado Forex, al usar 2 medias móviles exponenciales (24 y 28 periodos) y obtiene sus bandas sumando y restando a las medias móviles los números de la serie de Fibonacci 89, 144, 233, 377 y 610. Las Bandas MBI parten de una fórmula propia que usa los precios Close, Low y High, y que divide tal fórmula entre unos números  que son proporciones de Phi (Proporción Rauliana), obteniendo sus mejores resultados en los índices bursátiles.

¿El mercado podría ser el nuevo Titanic? por Alex Barrow

Resumen: El SPX parece estar acercándose a un suelo a corto plazo, aunque podría experimentar más volatilidad bajista a comienzos de la semana. No obstante, los indicadores de largo plazo sugieren que la volatilidad del mercado continuará con un sesgo bajista en los próximos meses. Para quienes buscan oportunidades en índices, Europa presenta un panorama más atractivo. El Euro Stoxx 50 destaca con gráficos favorables y sólidos fundamentos macroeconómicos. Además, la harina de soja y el algodón muestran señales extremas de sentimiento y posicionamiento, junto con mejoras técnicas, lo que podría indicar suelos comerciales aprovechables.

Indicadores del SPX: Chris compartió un gráfico en el análisis del mercado del fin de semana, destacando el régimen neutral de SQN del SPX, los niveles de avances en la NYSE (suavizados a 10 semanas) en zonas típicas de suelos y la zona de alto volumen de 2024 que está actuando como soporte.

SPX sobrevendido: Más evidencia sugiere una reversión a corto plazo, con el índice cotizando más de 2 desviaciones estándar por debajo de sus medias móviles de 20 y 50 días.

Indicadores de RSI: El porcentaje de acciones del R3K con RSI por debajo de 30 ha superado el 20%, un nivel que tiende a marcar suelos locales.

Sentimiento extremo: El índice AAII Bull-Bear cayó al percentil 0 la semana pasada. Aunque no es una señal de compra directa, indica un reseteo del sentimiento desde niveles elevados.

Flujos de capital: Según Goldman Sachs, las ventas netas nominales en libros de su Prime Desk en las últimas dos semanas han sido las más altas en una década. Además, el apalancamiento neto de los fondos long/short se ha reducido en 4.9 puntos, el mayor ajuste en 10 días desde septiembre de 2022.

Advertencia de tendencias: A pesar de las señales de un suelo a corto plazo, el panorama general sugiere mayor volatilidad y riesgo de caídas adicionales en los próximos meses. SentimenTrader destaca que se han activado múltiples «Titanic warnings» en NYSE y Nasdaq, un fenómeno raro que ha ocurrido solo tres veces en 40 años.

Impacto en los índices: Según SentimenTrader, estas señales han precedido a retornos pobres en el S&P 500 en las siguientes semanas y meses, con un mayor riesgo que recompensa promedio. Nasdaq y Russell 2000 suelen ser los más afectados, mientras que sectores defensivos como bienes de consumo básico y utilidades han mostrado rendimientos positivos.

Euro Stoxx 50: No estoy interesado en operar índices estadounidenses. Sin embargo, el Euro Stoxx 50 muestra una estructura técnica alcista, con una ruptura alcista de 6 semanas desde su patrón invertido de H&S.

Oportunidad en Europa: El gráfico diario muestra un régimen de «Bull Quiet» consolidándose en un rectángulo de 4 semanas. Planeo comprar si cierra por encima de este rango o si muestra una fuerte reversión cerca de los mínimos.

Fundamentos europeos: El reciente desempeño superior de Europa se debe a factores macroeconómicos sólidos, según Deutsche Bank.

Materias primas atractivas: La harina de soja y el algodón presentan posicionamiento especulativo neto en el percentil 0, con configuraciones técnicas alcistas.

Señales en el algodón: El algodón mostró una reversión brusca la semana pasada con barras de volatilidad bajista, lo que indica un posible suelo comercializable.

Seguimos monitoreando estos mercados en busca de oportunidades con una relación riesgo-recompensa favorable.

La segunda ola de agitación política causada por Trump o Trump Turmoil 2.0 por Dr. Ed Yardeni

No hemos tenido que cambiar nuestras probabilidades subjetivas para nuestros tres escenarios económicos alternativos durante bastante tiempo. Hoy lo hacemos y es posible que tengamos que hacerlo con más frecuencia en los próximos meses o incluso semanas, en reacción a la naturaleza volátil de la toma de decisiones bajo la presidencia de Donald Trump. El entusiasmo inicial de Trump 2.0 ha sido eclipsado por la incertidumbre desatada por Trump Turmoil 2.0. La administración lleva menos de dos meses en el cargo. El torbellino de aranceles impuestos a los principales socios comerciales de Estados Unidos, los recortes de empleo federal implementados por los DOGE Boys y la alteración del orden mundial han sido vertiginosos.

Nos contuvimos de cambiar nuestras probabilidades porque esperábamos que el maestro del arte del trato lograra un acuerdo con Canadá y México que le permitiera declarar victoria y dejar de lado su amenaza de imponer aranceles del 25% a sus dos vecinos y mayores socios comerciales. De hecho, el 28 de febrero, el Secretario del Tesoro de EE.UU., Scott Bessent, afirmó que México propuso igualar los aranceles de Washington sobre China e instó a Canadá a hacer lo mismo, señalando una posible vía para que ambos países evitaran los gravámenes sobre sus exportaciones en los próximos días.

“Creo que una propuesta muy interesante que ha hecho el gobierno mexicano es quizás igualar a EE.UU. en nuestros aranceles a China”, dijo Bessent a Bloomberg Television. “Creo que sería un buen gesto si los canadienses también lo hicieran, de modo que pudiéramos tener una ‘Fortaleza Norteamérica’ contra la avalancha de importaciones chinas”, añadió.

línea de tiempo de eventos recientes

• 3 de marzo (lunes): Trump declaró que «no hay margen para demora» e implementó los aranceles a Canadá y México el martes. Según Trump, los aranceles buscan forzar a sus vecinos a combatir el tráfico de fentanilo, detener la inmigración ilegal, eliminar los desequilibrios comerciales en América y trasladar más fábricas a EE.UU.
• 5 de marzo (martes): Trump ya había impuesto un arancel del 10% a las importaciones de China en febrero, pero la tasa se duplicó al 20% el martes. En lugar de acuerdos comerciales rápidos, EE.UU. ha desatado una guerra comercial. Canadá impuso aranceles de represalia a EE.UU., y México anunciará medidas similares el domingo.
• China responde: Un portavoz del Ministerio de Relaciones Exteriores de China advirtió el martes: “China luchará hasta el final en cualquier guerra comercial.” China es uno de los mayores compradores de productos agrícolas estadounidenses como pollo, carne de res, cerdo y soja, y ahora todos estos productos enfrentarán un impuesto del 10%-15%, que entrará en vigor el 10 de marzo. La respuesta moderada de China sugiere que Pekín busca negociar con EE.UU. en materia comercial.
• Diferencias con 2018: Pekín no está aumentando la retórica ni los aranceles al mismo nivel que en la anterior administración de Trump. En aquel entonces, China impuso un arancel del 25% a la soja estadounidense.
• Advertencia de Warren Buffett: Durante el fin de semana, Buffett comentó sobre los aranceles de Trump y advirtió sobre sus efectos negativos en el consumo.
  

  “Hemos tenido mucha experiencia con [aranceles]. Son, en cierto grado, un acto de guerra”, dijo Buffett. “Con el tiempo, son un impuesto sobre los bienes. Es decir, ¡el hada de los dientes no los paga! … ¿Y luego qué?”

Estrategia ii: recalibrando las probabilidades

Ahora que Trump ha iniciado una guerra comercial, esta podría intensificarse o desescalar. En cualquier caso, la incertidumbre ha aumentado significativamente, como lo demuestra la fuerte caída de los precios de las acciones el lunes y martes (Fig. 1 y Fig. 2). Las tasas de interés han continuado su reciente descenso, ya que han aumentado las probabilidades de más recortes de tasas por parte de la Reserva Federal, a pesar de la evidencia de que la inflación sigue por encima del objetivo del 2.0% de la Fed y la probabilidad de que los aranceles impulsen la inflación, al menos inicialmente (Fig. 3 y Fig. 4).

En comentarios recientes, hemos minimizado la posibilidad de una recesión en 2025. De hecho, en los últimos días, hemos observado que la revisión a la baja en el modelo GDPNow de la Fed de Atlanta de 2.3% (trimestre a trimestre saar) el jueves a un estimado de -2.8% para el primer trimestre refleja dos factores temporales: un aumento en las importaciones de enero, debido a la anticipación de aranceles, y el enero más frío desde 1988, lo que deprimió el gasto del consumidor (Fig. 5, Fig. 6 y Fig. 7). Esperamos que estos grandes lastres en el PIB se reviertan en febrero y marzo. Por lo tanto, proyectamos que el PIB real crecerá al menos un 1.5% en el primer trimestre.

Sin embargo, las consecuencias negativas de las políticas de Trump 2.0 están ocurriendo antes que las positivas. Los aranceles, las deportaciones y los recortes de empleo en el gobierno federal están afectando a la economía. La extensión de los recortes fiscales de 2017 aún no ha sucedido. La desregulación empresarial avanza lentamente. La relocalización industrial (onshoring) está en marcha y más empresas se están comprometiendo a aumentar su inversión de capital en EE.UU.

Recalibración de probabilidades

Considerando lo anterior, estamos recalibrando nuestras probabilidades subjetivas para nuestros tres escenarios:

• Roaring 2020s (55%, sin cambios): Nuestra probabilidad subjetiva de nuestro caso base sigue siendo del 55%. Asumimos que la guerra comercial no se intensificará. Seguimos apostando por la resiliencia de la economía y por un impulso tecnológico en la productividad y el crecimiento del PIB real.
• En este escenario, la economía sigue creciendo, un aumento de la inflación relacionado con los aranceles resulta transitorio y el mercado de valores se mantiene volátil durante la primera mitad del año, con el S&P 500 manteniéndose por debajo de su récord del 19 de febrero. El índice reanuda su ascenso a niveles récord en la segunda mitad del año, alcanzando los 7000 puntos para fin de año (Fig. 8).

• Meltup/meltdown (10%, bajando desde 25%): Es discutible que ya haya habido un meltup en algunas áreas del mercado de valores. Desde mediados de febrero, se han venido abajo. Combinando las probabilidades de estos dos escenarios alcistas, reducimos las probabilidades de que el mercado alcista se mantenga intacto, sin una corrección o un mercado bajista en 2025, del 80% al 65%.
• Bearish bucket (35%, subiendo desde 20%): Durante los últimos tres años, hemos asignado un 20% de probabilidad subjetiva a diversos riesgos que podrían afectar la economía y provocar una recesión y un mercado bajista. Ahora lo aumentamos al 35%.

Entre 2022 y 2023, nuestra principal preocupación era que las crisis geopolíticas (incluyendo la guerra entre Rusia y Ucrania y la guerra proxy entre Israel e Irán) provocarían un aumento en los precios del petróleo, obligando a la Fed a mantener una política monetaria restrictiva y afectando el consumo. Esto parece menos probable, ya que el precio del petróleo sigue siendo bajo.

En los últimos años, el riesgo de una crisis de deuda del gobierno federal también aumentó junto con los rendimientos de los bonos. Sin embargo, actualmente el rendimiento del bono del Tesoro a 10 años ha caído desde un máximo reciente de 4.79% el 13 de enero a 4.24% hoy. Esto a pesar de las señales de que los Trump Tariffs 2.0 ya están impulsando la inflación esperada y real.

Los inversores en bonos están dando más peso a la parte «stag» que a la «flation» de un posible escenario de estanflación. Nosotros hacemos lo mismo al aumentar la probabilidad de una recesión inducida por aranceles del 20% al 35%.

Los aranceles de Trump y los recortes de empleo ordenados por DOGE están afectando la confianza del consumidor. Trump cumplió su promesa de detener la inmigración ilegal. Los precios del petróleo están bajando como prometió, aunque esto puede deberse más a la débil demanda que a un aumento de la oferta. Las tasas hipotecarias están cayendo. Sin embargo, prometió reducir los precios al consumidor, pero en cambio, sus aranceles los están elevando.

Seguimos apostando por la resiliencia de los consumidores y la economía. Sin embargo, Trump Turmoil 2.0 está poniendo a prueba significativamente la resistencia de ambos. Por eso hemos recalibrado nuestras probabilidades subjetivas.

Alemania rompe su disciplina fiscal: impacto en bonos, mercados y crecimiento por Alejandro de Luis

Alemania ha dado un giro histórico en su política fiscal con un acuerdo de deuda sin precedentes, flexibilizando su estricto enfoque sobre el endeudamiento para impulsar la inversión en infraestructura y reforzar su capacidad militar. El paquete, que incluye un fondo de 500.000 millones de euros, marca uno de los mayores cambios económicos desde la reunificación y ha generado una fuerte reacción en los mercados.

El acuerdo, liderado por Friedrich Merz y el SPD, contempla:

• Eximir del freno de la deuda el gasto militar por encima del 1 % del PIB.
• Crear un fondo de inversión para infraestructuras, sin que afecte directamente al déficit.
• Relajar las normas de endeudamiento a nivel estatal, permitiendo mayor gasto público.

El objetivo es revitalizar una economía que lleva dos años en contracción y responder a la necesidad urgente de reforzar el gasto militar ante la menor implicación de EE.UU. en la defensa europea.

Los mercados reaccionaron de inmediato a la noticia:

• Bund alemán a 10 años: Su rendimiento subió 0,31 puntos porcentuales hasta 2,79 %, el mayor salto diario desde 1997.
• Euro: Se apreció un 1,5 % frente al dólar hasta 1,078 USD, su nivel más alto desde noviembre.
• Bolsa alemana (DAX 40): Subió 3,4 %, con fuertes alzas en sectores beneficiados por el plan de gasto:
• Infraestructura: Heidelberg Materials (+17,5 %), Thyssenkrupp (+13,4 %), Siemens Energy (+8,1 %).
• Defensa: Rheinmetall (+7,2 %), Thales (+7,6 %).

¿Por qué sube el rendimiento del Bund con más deuda?

El rendimiento de los bonos y su precio tienen una relación inversa: cuando el precio del bono cae, su rendimiento sube. El anuncio de mayor endeudamiento genera tres efectos:

• Aumento de la oferta de bonos: Alemania deberá emitir más Bunds para financiar el gasto, lo que reduce su escasez y hace que su precio baje.
• Expectativa de mayor inflación: Un estímulo fiscal fuerte puede impulsar el crecimiento y presionar los precios al alza, lo que lleva a los inversores a exigir mayores rendimientos.
• Posible subida de tipos de interés: Si la economía se reactiva, el BCE podría endurecer su política monetaria, reduciendo el atractivo de los bonos actuales y elevando sus rendimientos.

Este movimiento no solo redefine la política económica alemana, sino que podría marcar el inicio de una nueva fase de crecimiento en Europa. Goldman Sachs y Deutsche Bank estiman que el paquete fiscal podría sumar entre 1 y 2 puntos porcentuales al PIB alemán, reforzando el impulso de los mercados europeos.

Aún queda por ver cómo se implementarán estas medidas y si la reforma constitucional necesaria para flexibilizar el freno de deuda obtiene el respaldo suficiente. Pero una cosa es clara: Alemania está dejando atrás la austeridad y apostando por un modelo de crecimiento basado en inversión y estímulo fiscal. Esto podría fortalecer no solo su economía, sino también el atractivo de los mercados europeos en un contexto de incertidumbre global.

¿Qué mercado debo operar? por Peter Davies

Muchos operadores gravitan hacia los futuros del S&P500 como su mercado de salida, ya que es el mercado más «famoso» en el ámbito de los futuros. Actúa efectivamente como el mercado «por defecto» para operar. Sin embargo, podría no ser el mercado más apto para ti personalmente. Todos somos diferentes, y todos tenemos diferentes umbrales de interés/aburrimiento, lo que afectará al tipo de mercados con los que podemos trabajar inicialmente. Digo inicialmente porque con el tiempo el tipo de mercados que puedes leer se expandirá con tu experiencia. Puede terminar observando una variedad de mercados, cada uno con perfiles de volatilidad muy diferentes, buscando movimientos de impulso en cada uno, a pesar de que el impulso se expresa de manera diferente en cada uno. Inicialmente, la mayoría trabajará con 1 mercado, y eso debería basarse en el mejor ajuste para el operador en cuestión.

¿Por qué un mercado podría «encajarte» mejor que otro? Bueno, cada mercado tiene su propia personalidad, definida por la cantidad de volatilidad que hay. Si nos vemos en los futuros de índices, el S&P500 y los futuros del NASDAQ 100 están altamente correlacionados. Sin embargo, no podrían ser más diferentes desde la perspectiva del flujo de órdenes/volatilidad. Esto solo es natural dado el tamaño de sus ticks. El S&P500 cuesta 12,50 $ por tick, mientras que el Nasdaq 100 cuesta solo 5,00 $ por tick. A su vez, hay mucha menos liquidez en los futuros del Nasdaq 100, lo que se correlaciona con más movimiento/volatilidad. El Nasdaq 100 mueve 10 ticks en un abrir y cerrar de ojos, mientras que el ES tarda mucho más en mover 10 ticks. Es discutible si esto significa que el Nasdaq 100 ofrece más oportunidades.

Encontrar tu mejor mercado no es fácil. Nuestro consejo siempre ha sido realizar ejercicios en una variedad de mercados para ver si uno «te habla» más que otros. Inicialmente, eso te ayudará a encontrar un mercado en el que centrarte. Pero esto suele ser en las primeras etapas de la adopción de las técnicas de flujo de orden. Los ejercicios son para principiantes y están ahí para ayudarte a evitar que te sientas abrumado con la información sobre el DOM. A medida que se vuelve más experto en la lectura y la reacción a la actividad en el DOM, es posible que descubra que su idea del mercado ideal o «mercado fácil de leer» cambia.

He visto numerosos casos de personas que cambian con éxito a un nuevo mercado después de 3 a 6 meses de ver los futuros del S&P 500. La gente pensó inicialmente que los futuros del S&P500 serían el mercado ideal, pero luego cambió de opinión después de una buena cantidad de tiempo frente a la pantalla. En algunos casos, el cambio ha sido a los frenéticos futuros de Nasdaq 100 (el «NQ»), otros a WTI Crude (el «CL») y otros a tasas de interés, que son mucho más lentos. Es un gran paso para muchos, ya que sienten que el tiempo comprometido con los futuros del S&P500 se pierde si se mudan a un nuevo instrumento. Lo que está sucediendo, en realidad, es que el S&P500 te ha entrenado para ver cosas que son más fáciles de leer en otro mercado. No significa que hayas perdido el tiempo, por el contrario, significa que has avanzado en tu aprendizaje y ahora puedes identificar un mercado que sea más fácil de leer para ti personalmente. Es evolución, no una revolución.

En algunos casos, como pasar a un mercado más rápido como los futuros de NQ, lo que podrías estar lidiando es con un umbral de aburrimiento más bajo, donde se necesita una cierta cantidad de actividad para mantenerte enfocado en el DOM a medida que el mercado se desarrolla. En otros, como pasar a un mercado más lento, como los productos de tasas de interés, el cambio se trata de tener más tiempo para tomar decisiones. Se trata de estar en la zona más cómoda posible para ti personalmente.

Entonces, ¿cómo elegir el mercado adecuado para ti? Bueno, inicialmente, usar los ejercicios para decidir es definitivamente una buena manera de establecerse en el mercado en el que te centrarás. Luego, dentro de 2 a 4 meses, tómate un respiro y mira otros mercados de nuevo, te sorprenderás de cómo algunos ahora se ven mucho más claros que antes, a pesar de que no has estado trabajando con ellos. También podrás probar tus «setups» en ese mercado, algo que no habrás podido hacer el día 1.

A medida que te desarrollas como trader, siempre vale la pena revisar periódicamente los mercados que estás operando, inicialmente para encontrar tu mejor mercado, pero más tarde, para agregar mercados adicionales a la cartera que operas. Sea cual sea el mercado que operes, va a tener días en los que las condiciones no sean ideales para hacer trading, y tener mercados de respaldo (especialmente no correlacionados) para operar, significa que será más probable que tenga buenas condiciones de trading en uno de ellos en un día determinado. Esto significa que será menos probable que te obligues a operar en condiciones no óptimas. Así que si un mercado está en un rango estrecho, concéntrate en uno que no lo esté. Si un mercado tiene un impulso/seguimiento débil, concéntrese en uno que se está moviendo de manera más limpia. Se trata de darte mercados que puedas leer CÓMODAMENTE, que crecerán con el tiempo.

Consensus: replicando a los mejores por Jaume Antolí

• Imagina que puedes contratar a los mejores gestores de fondos del mundo. Imagina que los encierras en una habitación hasta que se pongan de acuerdo sobre las mejores acciones para invertir en este momento. Eso es Consensus.
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine 61.

En bolsa podemos optar por la gestión pasiva para replicar índices o por la gestión activa seleccionando qué y cuándo operar. Los inversores activos utilizan diversos enfoques: análisis fundamental, patrones técnicos, modelos cuantitativos o factor investing. Sin embargo, suelen ignorar una poderosa información: las carteras de los mejores gestores.

¿Es posible acceder a esta información? ¿Se puede sistematizar? Consensus responde a estas cuestiones analizando las carteras de los gestores más exitosos para identificar sus acciones preferidas.

EL ORIGEN DE CONSENSUS

La idea de Consensus nació durante un máster en Ciencia de Datos. Como parte de un ejercicio de web scraping para una de las asignaturas, decidí extraer información de fondos de inversión del portal Morningstar. 

Lo que comenzó como una simple práctica académica evolucionó tiempo después cuando, gracias a una publicación en X de Gerard Sánchez (@Gsnchez), descubrí que existía una API que facilitaba el acceso a datos más completos, incluyendo las posiciones principales de los fondos.

El 14 de septiembre de 2023 publiqué en X tanto el código como el resultado: el ranking de las 10 acciones con más presencia en las carteras de los fondos que habían sido más rentables durante la última década.

PRESENTACIÓN DE CONSENSUS

Consensus quedó en el olvido hasta que en junio de 2024 fui invitado a participar con una ponencia en la “kedada de X-Trader”. Mientras buscaba tema para la ponencia, me acordé de Consensus y analicé los resultados de aquella cartera publicada meses antes.

Los resultados fueron sorprendentes: la cartera había duplicado la rentabilidad del S&P500 durante esos 9 meses.

La presentación en la “kedada de X-Trader” supuso un nuevo impulso para Consensus. El feedback recibido en las conversas con otros traders me ayudaron a identificar áreas de mejora, especialmente en la gestión del riesgo.

EVOLUCIÓN DE CONSENSUS

La evolución de Consensus tras la kedada vino motivada por dos cuestiones planteadas por colegas traders: qué ocurre cuando una acción sale del ranking y cómo se comportaría durante un periodo bajista.

Para abordarlas se implementaron dos soluciones: rebalanceo mensual y trailing stop. El rebalanceo permite adaptarse a los cambios en las carteras de los gestores, especialmente relevante en periodos bajistas cuando rotan hacia acciones más defensivas. El trailing stop no solo limita las pérdidas máximas mensuales, sino que además funciona como un sistema para reducir la exposición al riesgo a medida que van saltando stops.

APLICACIÓN DE CONSENSUS

Para hacer la estrategia accesible a cualquier inversor, desarrollé una aplicación web que analiza automáticamente las carteras de los mejores fondos y presenta los resultados de forma visual e intuitiva:

https://consensusweb.streamlit.app

La metodología es sencilla: se analizan los fondos de renta variable con mejor rentabilidad a 10 años, extrayendo sus 10 principales posiciones. 

La aplicación muestra un ranking de acciones ordenado por número de apariciones en las carteras analizadas. Un mayor número de apariciones indica mayor consenso entre los gestores exitosos. Por ejemplo, en el momento de escribir este artículo, NVIDIA y Microsoft son las acciones que generan mayor consenso.

Es importante entender que estos resultados son una foto fija del momento actual. La presencia de una acción en múltiples carteras puede indicar consenso pero no garantiza rendimiento futuro. Esta es precisamente la razón por la que la implementación de Consensus requiere ajustes como rebalanceo mensual y trailing stops.

CONCLUSIONES

Los resultados obtenidos por Consensus plantean una reflexión interesante sobre la gestión activa. Los fondos que han conseguido la mayor rentabilidad durante los últimos 10 años solo pueden haberlo logrado por dos razones: azar o acierto. En cualquiera de los dos casos, sería improbable que ese acierto o ese azar se termine abruptamente. Por ello, seguir sus movimientos de forma sistemática puede tener sentido.

Sin embargo, el sistema aún tiene margen de mejora. Una posible evolución sería la incorporación de filtros que nos permitan evitar los peores meses del mercado americano. Esta no es una tarea trivial, ya que requeriría identificar señales fiables que anticipen cambios significativos de tendencia.

En cualquier caso, no me crean, comprueben. Para eso está la aplicación.

Los mejores hábitos por Brett N. Steenbarger

Compartiré algunos de mis mejores hábitos de trading. Juntas, forman un marco que no solo guía mi operativa, sino que también ancla mis esfuerzos por ser mi mejor versión.

La primera mejor práctica es ser extremadamente explícito sobre lo que está ocurriendo en el mercado en múltiples marcos temporales. Observo el comportamiento del mercado a muy corto plazo con indicadores minuto a minuto como el NYSE TICK, reviso lo que ha estado ocurriendo en el día y los últimos días, y analizo cómo el mercado ha operado a más largo plazo (cambios en volumen, amplitud, etc.). Las mejores ideas y operaciones surgen de ver con claridad a través de estos periodos de tiempo.

Cuando lo que sucede en el corto plazo encaja con el mediano plazo, y eso a su vez se alinea con el panorama más amplio, se genera una sensación de claridad. Mis mejores operaciones surgen cuando veo todo con claridad, tengo un escenario en mente y sé—explícitamente—qué necesito ver para validar o contradecir mi visión.

Esa fuerte claridad solo se da ocasionalmente en el transcurso de un día o una semana. La disposición a esperar y esperar hasta que todo se alinée y tenga sentido es quizás la mejor práctica de todas. Si necesito operar, estaré operando mis necesidades, no el mercado.

Construí un modelo que cubre los últimos cinco años. La relación entre la correlación y el cambio de precio futuro en el SPX no es sencilla. Cuando el mercado está en alza y las correlaciones caen y se vuelven bajas, es una señal de que menos acciones están participando en la fortaleza. Eso suele preceder una reversión de la fuerza. Cuando el mercado está en caída y las correlaciones suben y se vuelven altas, es una señal de una venta generalizada. Eso a menudo conduce a una continuación de la debilidad. En regímenes de correlación estable y moderada, los retornos a corto plazo han sido los más favorables. La conclusión es similar a lo que sabemos sobre las medidas de amplitud: el grado de participación en un movimiento es un predictor importante de lo que es probable que ocurra a continuación. Simplemente mirar patrones en gráficos no proporciona esta información.

Me desperté anoche con una pregunta en mi cabeza: ¿qué nos diría si analizáramos la correlación de cada acción con el índice general (por ejemplo, la correlación de cada una de las 500 acciones del SPX con el SPX mismo)? ¿Qué significaría si pasamos de más a menos correlación y viceversa? ¿Qué implicaría mantenerse en una correlación muy alta o muy baja? ¿Y si el movimiento bajo la superficie contiene la información más importante para el trading? La mejor práctica de trading es estar tan inmerso en hacer preguntas y entender mercados que generas nuevas perspectivas incluso en tu sueño. La creatividad proviene de la inmersión. Ahora viene el trabajo duro de construir modelos de correlación para el mercado. 🙂

Idea increíblemente poderosa: el motivo por el que operas tiene un impacto enorme en qué tan bien operas. Ayer me reuní con un trader experimentado que estaba celebrando 344 días de sobriedad después de un periodo de consumo excesivo de alcohol. Me contó lo que lo hizo cambiar: el dolor de su familia, que extrañaba a su antiguo yo. ¿Podría haber sido consistente por 344 días solo por fuerza de voluntad? ¿O fue el fuerte vínculo con su familia lo que lo inspiró a recuperarse? A menudo tratamos de empujarnos hacia nuestros objetivos, cuando en realidad necesitamos encontrar aquello que nos inspire y nos impulse. No estoy seguro de que podamos operar de manera consistente solo por el P/L, pero seguramente podemos encontrar consistencia—quizás hasta 344 días de ella—si operamos por una causa que valga la pena.

Una de las mejores prácticas en firmas de trading profesionales que es más difícil para traders independientes: procesar la información del mercado de múltiples maneras. Cuando formas parte de un equipo de trading, es común leer comentarios de mercado de tu red, estudiar gráficos relevantes, discutir ideas con colegas y escribir planes en un diario. Esto significa que estás procesando tus ideas de trading con frecuencia y desde diversas perspectivas, lo que aumenta la probabilidad de que se afiancen en tu mente. Muchas veces, los traders no siguen sus planes, no por inestabilidad emocional, sino por falta de profundidad cognitiva. Lo que estudias con mayor frecuencia y de más maneras es más probable que permanezca en tu mente.

Otra buena práctica: reproducir cada operación barra por barra. ¿Cómo podría haber mejorado la entrada? ¿El aumento del riesgo cuando la relación riesgo/recompensa mejora? ¿La toma de ganancias en partes de la operación? ¿La salida? Reproducir barra por barra el proceso de toma de decisiones y analizar cómo realizar mejoras incrementales. Esto logra dos cosas: 1) expande enormemente tu exposición a los patrones del mercado y 2) refuerza lo que hiciste bien y te impulsa a perfeccionar tus mejoras.

Cuando estudiamos nuestras operaciones exitosas—y especialmente los procesos que forman parte de nuestro mejor desempeño—obtenemos información valiosa sobre lo que hacemos bien en los mercados. Ninguna cantidad de trabajo en nuestras emociones puede afianzarnos en nuestras fortalezas. Si no nos enfocamos explícitamente en nuestras mejores prácticas, no podemos operar en nuestro mejor nivel.

Oro: el mejor activo hasta ahora por Sentimentrader

El oro ha sido uno de los activos más destacados del último año, atrayendo un flujo constante de inversores y alcanzando un rendimiento excepcional. Su ratio de Sharpe a 1 año se encuentra en el 1% superior de todos los días de los últimos 50 años, lo que indica que ha ofrecido una rentabilidad ajustada al riesgo extremadamente alta.

Sin embargo, este fuerte repunte y la acumulación de exposición por parte de traders pueden estar generando un entorno de riesgo elevado para los compradores tardíos, especialmente ahora que el oro entra en una fase estacional históricamente débil.

El desempeño del oro en los últimos meses no ha sido únicamente el resultado de su papel tradicional como refugio de valor en tiempos de incertidumbre. A pesar de un mercado alcista en renta variable y otros activos de riesgo, el oro ha logrado subir con baja volatilidad, una combinación que rara vez se observa.

Algunas de las razones detrás de este movimiento incluyen:

• Política Monetaria Flexible y Tipos de Interés
  • A pesar de las expectativas de ajustes monetarios, la incertidumbre sobre las tasas de interés ha favorecido al oro, que se ve beneficiado cuando los rendimientos reales se mantienen bajos.
• Demanda de Inversores y Bancos Centrales
  • Las compras de oro por parte de bancos centrales han alcanzado niveles récord, lo que ha proporcionado un fuerte soporte a los precios.
• Inestabilidad Geopolítica
  • La incertidumbre global ha llevado a muchos inversores a aumentar su exposición al oro como un activo defensivo, incluso en un contexto donde otros activos han subido.
• Efecto Técnico y Flujo de Capital
  • La entrada masiva de traders e inversores ha creado un efecto de realimentación, donde los precios más altos atraen más compras, generando una tendencia sostenida.

A pesar del fuerte rendimiento, hay señales de alerta que indican que la actual tendencia del oro podría enfrentar dificultades en los próximos meses:

• Exposición Elevada y Entradas de Capital Extremas
  • La acumulación de posiciones en oro ha sido intensa, lo que sugiere que muchos inversores ya están dentro del trade. Cuando el mercado está tan cargado hacia un lado, cualquier corrección puede ser brusca, ya que los traders intentan asegurar sus ganancias.
• Estacionalidad Débil
  • Históricamente, el oro tiende a entrar en un período de menor rendimiento en esta época del año. La menor demanda estacional puede hacer que el impulso alcista pierda fuerza, aumentando la posibilidad de correcciones.
• Relación Riesgo-Recompensa en su Punto Más Débil
  • Con el ratio de Sharpe en niveles extremos, los inversores que compran oro en este punto enfrentan un mayor riesgo de reversión. Un rendimiento tan alto con baja volatilidad no suele mantenerse indefinidamente.

Conclusión

Si bien el oro ha ofrecido un rally excepcional, los traders deben evaluar cuidadosamente el contexto actual. Los niveles de exposición extremadamente altos y la entrada en una fase estacional débil hacen que el riesgo de una corrección sea mayor que en meses anteriores.

Para quienes ya tienen exposición, puede ser un buen momento para asegurar ganancias parciales o ajustar los stops para protegerse contra movimientos adversos. Para los compradores tardíos, la relación riesgo-recompensa en estos niveles no es tan atractiva como lo era hace meses.

En un mercado donde las tendencias pueden cambiar rápidamente, reconocer cuándo un activo está sobreextendido es clave para evitar quedar atrapado en un giro inesperado.

Tiroteo en Dodge City por Dr. Ed Yardeni

“El tiroteo en Dodge City” es una película del oeste de 1959. Después de que su hermano, el sheriff, es asesinado, Bat Masterson es elegido para el cargo y está decidido a encontrar al asesino y hacer de Dodge City un lugar seguro. Hoy, hay tiroteos en DOGE City para restaurar la ley y el orden en la política fiscal. ¿El nuevo sheriff en la ciudad logrará su objetivo o serán los Vigilantes de los Bonos quienes se impongan?

El Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE), dirigido por Elon Musk (quien nos recuerda a un superhéroe en una misión para salvar a la humanidad), está trabajando frenéticamente para descubrir el despilfarro y el fraude en el gobierno federal. Eso debería ser fácil. La pregunta es si él y su equipo, conocidos como los chicos de DOGE, pueden encontrar suficiente despilfarro y fraude como para hacer una diferencia significativa en el presupuesto federal si se eliminan.

La razón por la que están apresurándose es que los demócratas se están reagrupando y dirigiendo a DOGE City para un enfrentamiento. Han reunido un grupo de fiscales demócratas de todo el país para frenar la investigación de Musk mediante demandas judiciales que impidan que saque a la luz lo que descubra.

El secretario del Tesoro, Scott Bessent, probablemente también alertó a los chicos de DOGE de que los Vigilantes de los Bonos podrían dirigirse a DOGE City para otro enfrentamiento si la administración Trump no los convence de que no hay necesidad de un choque porque el presidente garantizará disciplina fiscal y resistirá la tentación de decirle a la Reserva Federal que baje las tasas de interés.

Después de todo, la Fed redujo la tasa de fondos federales (FFR) en 100 puntos básicos entre el 18 de septiembre y el 18 de diciembre del año pasado, pero los Vigilantes de los Bonos inmediatamente manifestaron su descontento al ver que la política monetaria estaba estimulando una economía que no lo necesitaba y permitiendo excesos fiscales. Como respuesta, empujaron el rendimiento de los bonos al alza en 100 puntos básicos (Fig. 1). En el pasado, la Fed reducía la FFR tras los picos cíclicos porque estos eran seguidos por recesiones (Fig. 2). Esta vez, no ha habido recesión.

Ahora, consideremos algunos de los acontecimientos recientes que han llevado al conflicto en DOGE City:

• Verano de 2024: Elon Musk propuso la idea de DOGE en conversaciones con Donald Trump durante su campaña para un segundo mandato. En un evento de agosto, Trump declaró que, de ser elegido, consideraría darle a Musk un rol asesor para mejorar la eficiencia gubernamental. Musk inmediatamente tuiteó: “Estoy dispuesto a servir.”
• 27 de octubre de 2024: Elon Musk anunció por primera vez que DOGE recortaría $2 billones del presupuesto federal durante un mitin de Trump en el Madison Square Garden. En los 12 meses hasta enero, el déficit presupuestario del gobierno federal había sido de $2.14 billones (Fig. 3).

• 8 de enero de 2025: Musk declaró en una entrevista con Mark Penn que lograr el recorte de $2 billones era poco probable y que el mejor escenario sería alrededor de $1 billón. En los últimos 12 meses hasta enero, los gastos del gobierno federal sumaron $7.1 billones, con $6.0 billones en gastos obligatorios (incluyendo Seguridad Social, Medicare, salud, seguridad social, defensa nacional e intereses de la deuda) (Fig. 4). Solo los pagos de intereses netos sumaron $920.6 mil millones, superando los $910.2 mil millones gastados en defensa en los últimos 12 meses (Fig. 5).

• 20 de enero de 2025: El día de la investidura, el presidente Trump firmó una Orden Ejecutiva titulada “Establecimiento e implementación del Departamento de Eficiencia Gubernamental del Presidente.” La orden renombró el actual Servicio Digital de los Estados Unidos como el Servicio DOGE de los Estados Unidos (USDS). Dentro del USDS se creó una nueva organización, la Organización Temporal del Servicio DOGE de los Estados Unidos, encabezada por el administrador del USDS (Musk) y programada para su disolución el 4 de julio de 2026.

Presupuesto Federal II: En Bessent Confiamos

Cada agencia gubernamental debe establecer un “Equipo DOGE” de al menos cuatro empleados, que pueden incluir empleados especiales del gobierno, contratados o asignados dentro de los treinta días posteriores a esta Orden. Los jefes de las agencias seleccionarán a los miembros del Equipo DOGE en consulta con el Administrador del Servicio DOGE de EE.UU. (USDS). Cada equipo incluirá, por lo general, un Líder del Equipo DOGE, un ingeniero, un especialista en recursos humanos y un abogado.

El objetivo de esta Orden Ejecutiva es modernizar la tecnología y el software federales para maximizar la eficiencia y la productividad. Para lograrlo, los Equipos DOGE tendrán acceso completo y rápido a todos los registros no clasificados, sistemas de software y sistemas de TI de cada agencia.

Como era de esperarse, DOGE ha generado gran controversia en Washington. Hay titulares casi a diario sobre el éxito de DOGE al encontrar numerosas ineficiencias, despilfarros y posibles fraudes en las cuentas del gobierno. Muchos de estos titulares provienen directamente de los tuits de Musk en X.

Los demócratas están presentando una fuerte resistencia, cuestionando la legalidad de que los chicos de DOGE revisen archivos gubernamentales. Douglas Holtz-Eakin, exdirector de la Oficina de Presupuesto del Congreso, comparó a DOGE con la antigua Comisión Grace, la cual presentó 150 propuestas, pero ninguna fue implementada.

Aún es demasiado pronto para saber cuánto reducirá el gasto gubernamental el programa DOGE. Sin embargo, el Secretario del Tesoro, Scott Bessent, es consciente de la necesidad de reducir el déficit federal en relación con el PIB nominal. Su compromiso es reducir este porcentaje del 6% al 3% (Fig. 6).

La última vez que este índice estuvo en 3% fue en el cuarto trimestre de 2015 (2.93%, para ser exactos). Desde entonces, los recortes fiscales de Trump 1.0 lo aumentaron al 4.65% en el cuarto trimestre de 2019 (antes de la pandemia), y el gasto de la administración Biden lo elevó por encima del 6% en el cuarto trimestre de 2024.

La administración de Trump 2.0 está adoptando una estrategia similar a la de la administración Clinton, en la que Robert Rubin y James Carville advirtieron a Clinton sobre el poder de los Vigilantes de los Bonos y la necesidad de mantener la disciplina fiscal. El 6 de febrero, el secretario del Tesoro, Scott Bessent, declaró que él y Trump están menos preocupados por la tasa de fondos federales (FFR) y más enfocados en contener el rendimiento de los bonos del Tesoro a 10 años. Su mensaje a los Vigilantes de los Bonos fue claro: ha explicado a Trump que ellos tienen el poder de frenar su agenda fiscal.

Sin embargo, el 12 de febrero, Trump publicó en su plataforma Truth Social: “Las tasas de interés deberían bajar, lo cual iría de la mano con los próximos aranceles.” Esta declaración contradecía las expectativas de los economistas, quienes prevén que los aranceles aumentarán la inflación y retrasarán los recortes de tasas, así como lo que dijo el presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, un día antes al Congreso: que la Fed no tenía prisa en volver a recortar las tasas dado que la economía sigue siendo fuerte.

Los Vigilantes de los Bonos están esperando para ver cuánto logra reducir el gasto la administración Trump a través de los chicos de DOGE. Si no hay suficientes recortes, podríamos ver un nuevo tiroteo en DOGE City, con los Vigilantes de los Bonos disparando contra la agenda fiscal de Trump, incluyendo la extensión de sus recortes fiscales.

Presupuesto Federal III: Siguiendo a los Vigilantes de los Bonos

El término Vigilantes de los Bonos fue acuñado en julio de 1983 para referirse a los inversionistas de bonos que, en su propio interés financiero, elevan los rendimientos de los bonos cuando creen que el gobierno está fallando en su deber de contener el déficit y la inflación mediante políticas fiscales y monetarias responsables.

Si consideran que la inflación erosionará el valor de sus inversiones a largo plazo, exigirán un mayor rendimiento. Tasas más altas en el mercado de bonos impactan otras tasas de interés, lo que hace que los Vigilantes de los Bonos actúen como un mecanismo de disciplina fiscal y monetaria cuando el gobierno no lo hace. (Ver el extracto The Bond Vigilantes de mi libro de 2018 Predicting the Markets).

Una forma de monitorear la actividad de los Vigilantes de los Bonos es comparar el rendimiento del bono del Tesoro a 10 años con el crecimiento del PIB nominal interanual (Fig. 7 y Fig. 8). Cuando el diferencial es positivo mientras la economía crece, significa que están haciendo su parte para desacelerarla.

Estuvieron inactivos en las décadas de 1960 y 1970, cuando la inflación se descontroló. Sin embargo, fueron mucho más activos en las décadas de 1980 y 1990.

Entre la Crisis Financiera de 2008 y la Crisis del Virus en 2022, la Reserva Federal implementó políticas de expansión monetaria (QE) y tasas de interés cero (ZIRP), lo que restringió la influencia de los Vigilantes de los Bonos. Durante este período, el mercado de bonos fue manipulado por la Fed. Sin embargo, entre marzo de 2022 y agosto de 2024, la Fed endureció la política monetaria elevando la FFR y finalizando el QE, permitiendo que el rendimiento de los bonos se normalizara.

El rendimiento del bono del Tesoro a 10 años actualmente ronda el 4.50%, habiendo vuelto a niveles cercanos a los que tenía antes de la Gran Crisis Financiera (Fig. 9). La diferencia entre el rendimiento del bono y la tasa de crecimiento del PIB nominal fue de -70 puntos básicos en el cuarto trimestre de 2024. Actualmente, se mantiene cerca de cero.

El PIB nominal creció un 5.0% interanual durante el cuarto trimestre.

Concluimos que los Vigilantes de los Bonos aún no se están preparando para cabalgar hacia DOGE City en un enfrentamiento con la administración Trump. Pero pregúntenos de nuevo si el rendimiento supera el 5.0% y se extiende el miedo a que esté en camino al 6.0%.

Los Vigilantes de los Bonos nunca han sido potencialmente más poderosos que ahora, dado que la deuda pública federal total en circulación alcanza un récord de $36.2 billones, con un máximo histórico de $28.5 billones en valores negociables del Tesoro de EE.UU. (Fig. 10).

¿Cómo prepararse ante una posible recesión en 2025? por Ben Carlson

Un lector pregunta:

¿Podemos hacer algún cambio hoy para reducir el riesgo si el gobierno federal provoca una recesión en 2025? Estoy tratando de determinar si debo ajustar mis asignaciones de 401k para tener menos renta variable y más renta fija en caso de que el mercado de valores entre en un ciclo bajista.

¿Con qué frecuencia se dan recesiones?

Desde 1950 ha habido 11 recesiones en Estados Unidos.

• En promedio, experimentamos una recesión cada siete años.
• La duración promedio de una recesión es de 10 meses.

Sin embargo, la realidad no siempre sigue los promedios:

• Hubo dos recesiones en tres años (1980-1982).
• No hubo recesiones durante toda la década de 2010.
• En 2022, casi todos predijeron una recesión… pero nunca ocurrió.

No tengo confianza en que nadie pueda predecir la próxima recesión con precisión. Claro, alguien lo hará. Pero luego pasará el resto de su carrera tratando de predecir la siguiente, y la siguiente…

Eso es exactamente lo que pasó con los analistas que “anticiparon” la crisis financiera de 2008. Han vivido de su acierto durante años, pero llevan 15 años prediciendo burbujas y crisis que nunca llegaron.

Odiaría la idea de tratar de cronometrar el mercado con base en una predicción de recesión. Supongamos que esta vez tienes razón y vendes tus acciones para aumentar tu posición en bonos o efectivo.

• ¿Cuándo vuelves a comprar?
• ¿Y si te equivocas?
• ¿Intentarás predecir cada recesión futura?

Podría ser un buen momento para reducir el riesgo tras un fuerte mercado alcista. Siempre existe el riesgo de una corrección, incluso sin recesión. Sin embargo, nadie puede predecir el mercado de manera consistente.

Tengo 43 años. Nadie tiene el tiempo garantizado, pero si tengo suerte, me quedan 40-50 años de inversión.

• Espero experimentar al menos 10 mercados bajistas, incluyendo 3 o 4 colapsos.
• Probablemente haya al menos 6-7 recesiones.

¿Cuáles son las probabilidades de que pueda anticiparlas todas? Menos del 0%.

Si intentara evitar cada caída, las probabilidades de que arruine mi estrategia aumentarían exponencialmente. Construyo los malos tiempos dentro de mi plan:

• Tengo ahorros líquidos para cubrir períodos difíciles.
• Mi horizonte de inversión es a largo plazo.

He trabajado con miles de personas adineradas y ninguna me ha dicho que se hizo rica prediciendo recesiones.

Prefiero ver situaciones como esta como una oportunidad para reequilibrar en lugar de tratar de anticipar el mercado.

Si tienes un portafolio diversificado de acciones, bonos, efectivo y otros activos, es probable que estés sobreexpuesto a acciones porque la bolsa ha tenido un gran desempeño en los últimos dos años.

• Las acciones en EE.UU. han subido más del 20% dos años consecutivos.
• Los bonos han tenido un desempeño moderado.
• El efectivo ha ofrecido rendimientos decentes.

Ahora podría ser un buen momento para reequilibrar. Algunos inversores incluso prefieren sobreajustar en ciertos momentos.

Conclusión: Prepárate, pero no predigas

No soy partidario de comprar y vender activos basándome en predicciones económicas. No sé cuándo ni por qué ocurrirá la próxima recesión, pero eventualmente ocurrirá.

En lugar de tratar de anticiparla, prepárate:

• Establece una asignación de activos que se ajuste a tu perfil de riesgo y horizonte de inversión.
• Asegúrate de contar con ahorros líquidos para enfrentar momentos difíciles.
• Reequilibra tu portafolio en función de los movimientos del mercado, no de predicciones.

La clave del éxito en las inversiones a largo plazo es la disciplina, no la predicción.

La importancia del capital psicológico por Bramesh Bhandari

Todo trader entiende la importancia de gestionar el capital financiero: asignar riesgos, diversificar portafolios y asegurar ganancias. Sin embargo, pocos reconocen la importancia de preservar el capital psicológico.

La resiliencia emocional, el enfoque y la confianza son la base de un rendimiento constante en el trading.

El costo oculto de las pérdidas

Las pérdidas son inevitables, pero su impacto va más allá del daño monetario. Una serie de pérdidas puede desencadenar:

• Miedo a ejecutar operaciones: Dudas al ingresar nuevos trades.
• Trading de venganza: Operaciones impulsivas para “recuperar” pérdidas.
• Exceso de confianza: Ignorar riesgos tras una racha ganadora.

Un estudio de la Universidad de Cambridge encontró que los traders con pérdidas no controladas mostraron un aumento del 30% en los niveles de cortisol (hormona del estrés), lo que afecta la toma de decisiones.

Reglas básicas para gestionar pérdidas y emociones

Regla 1: Confianza vs. Ilusión – Construyendo una ventaja sistemática

La confianza en el trading proviene de un sistema robusto y probado, no de ilusiones. Estrategias como las de W.D. Gann utilizan patrones geométricos y ciclos temporales para definir reglas objetivas de entrada/salida.

Lecciones clave:

• Confía en el proceso: Un sistema con 60% de éxito aún falla el 40% del tiempo.
• Evita cambiar de sistema: Redefinir reglas con cada operación demuestra inseguridad.
• Ejemplo real: Un análisis de traders del S&P 500 en 2022 mostró que aquellos que siguieron un sistema único superaron a los traders de “intuición” en un 22% anual.

Regla 2: Cortar pérdidas temprano – El arte de soltar

Aferrarse a operaciones perdedoras con la esperanza de que se recuperen es una receta para el desastre. Como dijo Paul Tudor Jones: “Los perdedores promedian perdedores”.

Por qué las pérdidas pequeñas importan:

• Protección del capital: Una pérdida del 10% requiere una ganancia del 11% para recuperarse; una pérdida del 50% necesita un 100%.
• Claridad mental: Cerrar una operación perdedora restablece el enfoque.

Acción recomendada: Utilizar stop-loss dinámicos, como enseña el Programa de Mentoría W.D. Gann, ajustando los stops según los ángulos de precio y la volatilidad.

Regla 3: Evitar el trading impulsivo – El asesino silencioso

Después de una pérdida, la amígdala cerebral activa la respuesta de lucha o huida, empujando al trader a “arreglar” el error de forma impulsiva.

Estrategias para mantenerse centrado:

• Regla de las 24 horas: Pausar el trading después de dos pérdidas consecutivas.
• Journaling: Documentar emociones y desviaciones del plan de trading.

Regla 4: Aprendizaje continuo – Evolucionando tu ventaja

Los mercados evolucionan y tu sistema debe hacerlo también. Analizar pérdidas ayuda a diferenciar entre mala suerte y errores de estrategia.

Acciones recomendadas:

• Revisión post-trade: Determinar si la pérdida se debió a deslizamiento, noticias o fallas en el sistema.
• Mentoría: Programas como el Programa de Mentoría W.D. Gann brindan retroalimentación para mejorar estrategias.

Regla 5: Superando la parálisis – Volver a la racionalidad

El miedo a perder puede llevar a perder oportunidades. Para reconstruir la confianza:

• Trading en simulador: Probar ajustes sin riesgo.
• Operaciones con micro-lotes: Reducir el tamaño de la posición temporalmente.

Casos reales – Lecciones desde la experiencia

Estudiar casos de éxito y fracaso ayuda a perfeccionar la gestión emocional en el trading. Aplicar estas reglas permite a los traders mantener el enfoque, minimizar el impacto de las pérdidas y asegurar un desempeño consistente y rentable.

Caso 1: El trader del colapso del petróleo en 2020

Un trader novato mantuvo posiciones perdedoras en futuros de petróleo, esperando una recuperación tras la crisis del COVID. El resultado:

• La posición eliminó el 70% de su capital.
• Los factores macroeconómicos superaron su análisis.

Lección: Cortar pérdidas antes de que los eventos macroeconómicos te arrollen.

Caso 2: El regreso con la estrategia de Gann

Un aprendiz del Programa de Mentoría W.D. Gann utilizó stops geométricos para limitar pérdidas durante el colapso del mercado indio en 2024-25 en acciones de mediana y pequeña capitalización (MID y SMALL CAPS).

Resultado: Conservó su capital para futuras operaciones de recuperación.

Construyendo tu kit de control de pérdidas

• Alertas automatizadas: Usa plataformas como TradingView para activadores de stop en tiempo real.
• Prácticas de mindfulness: La meditación reduce la reactividad emocional.
• Soporte comunitario: Únete a grupos de trading para compartir experiencias y aprendizajes.

Conclusión: Las pérdidas como escalones hacia el éxito

Las pérdidas son la matrícula en la escuela del trading. Al adoptar reglas claras, aprovechar sistemas como las estrategias de W.D. Gann y priorizar la salud psicológica, los traders pueden transformar los fracasos en crecimiento.

La clave de un trade por Alejandro de Luis

El trading es un campo donde la gestión del riesgo es tan importante como la estrategia utilizada para operar. Uno de los principios más básicos y esenciales para la supervivencia a largo plazo en los mercados es la Regla del 2%, una norma que ha sido adoptada por numerosos traders y vista una y otra vez en libros de referencia como Market Wizards.

Esta regla establece que la pérdida máxima en cualquier operación individual no debe superar el 2% del capital total de la cuenta. Puede parecer una recomendación conservadora, pero su propósito es claro: evitar que una serie de pérdidas consecutivas eliminen el capital de un trader y lo saquen del mercado antes de que pueda encontrar una estrategia rentable.

En este artículo, exploraremos en profundidad la Regla del 2%, sus beneficios, cómo aplicarla correctamente y cómo evitar los errores comunes que pueden llevar a la ruina financiera.

¿Por qué es importante la Regla del 2%?

El trading es un negocio de probabilidades. Incluso los traders más exitosos tienen rachas de pérdidas. Sin una adecuada gestión del riesgo, una serie de malas operaciones puede acabar rápidamente con una cuenta de trading.

Ejemplo práctico

Supongamos que tienes una cuenta de $10,000. Aplicando la Regla del 2%, el máximo que podrías perder en una sola operación sería $200. Esto significa que, incluso en el peor de los casos, necesitarías 50 operaciones consecutivas perdedoras para perder todo tu capital.

Ahora, compáralo con un trader que arriesga el 10% de su cuenta por operación. En este caso, después de 10 operaciones perdedoras consecutivas, su cuenta quedaría vacía.

Las rachas de pérdidas son inevitables en el trading, por lo que la clave del éxito es sobrevivir el tiempo suficiente para que una estrategia rentable demuestre su efectividad.

Formas de Aplicar la Regla del 2% en el Trading

1. Operar con tamaños de posición más pequeños

Una de las formas más directas de respetar la Regla del 2% es operar con tamaños de posición más reducidos. Esto es particularmente relevante para traders con cuentas pequeñas.

• Forex: Utilizar micro o mini lotes en lugar de lotes estándar.
• Futuros: Operar con contratos e-mini o micro e-mini.
• Acciones: Comprar una menor cantidad de acciones o elegir empresas con precios más accesibles.

Ventajas: Permite participar en el mercado con un riesgo controlado.

Desventajas: El crecimiento del capital será más lento y puede resultar frustrante para algunos traders.

2. Ajustar el stop loss en función del 2% de capital

Si tienes una cuenta de $10,000, tu pérdida máxima por operación sería de $200. Pero esto no significa que debas establecer un stop loss arbitrario de $200. Debes calcular tu tamaño de posición de manera que, si el precio alcanza tu stop, la pérdida sea del 2%.

Ejemplo de cálculo

Supongamos que quieres operar una acción que cotiza a $50 por unidad. Determinas que un stop loss razonable para esa operación es de $2 por acción (es decir, salir si cae a $48).

Para mantener la Regla del 2% en una cuenta de $10,000, la pérdida máxima debe ser de $200.

Fórmula: 200 USD/2 =100,00 USD = 100 acciones.

Esto significa que puedes comprar 100 acciones y colocar tu stop loss a $48 sin violar la Regla del 2%.

Ventajas: Controla el riesgo en cada operación de manera proporcional al capital.

Desventajas: Si el stop es demasiado ajustado, puede activarse prematuramente por volatilidad normal del mercado.

3. Acumular más capital antes de operar

Aunque muchos traders quieren comenzar con cuentas pequeñas, la realidad es que operar con poco capital limita la aplicación de la Regla del 2%.

Supongamos que tienes una cuenta de $500. Con la Regla del 2%, solo podrías arriesgar $10 por operación. Esto hace que la operativa sea extremadamente difícil debido a los costos de transacción y la falta de flexibilidad en la gestión del stop loss.

Si bien no es la opción más popular, acumular más capital antes de empezar a operar permite aplicar la gestión de riesgo de manera más efectiva. Durante este período, los traders pueden:

• Aprender sobre análisis técnico y fundamental.
• Seguir los mercados y evaluar estrategias sin riesgo real.
• Desarrollar disciplina antes de arriesgar dinero real.

Ventajas: Mayor margen para aplicar la gestión de riesgo correctamente.

Desventajas: Requiere paciencia antes de comenzar a operar en vivo.

Errores Comunes al Aplicar la Regla del 2%

1. No considerar las comisiones y spreads

Al calcular el tamaño de posición y el stop loss, muchos traders olvidan incluir los costos de transacción. Esto puede hacer que la pérdida real sea mayor al 2%, especialmente en mercados con spreads elevados.

Solución: Siempre incluir las comisiones y spreads en el cálculo del riesgo por operación.

2. Ajustar el stop loss demasiado cerca del precio de entrada

Algunos traders intentan forzar un stop loss que se ajuste exactamente al 2% sin considerar la volatilidad natural del mercado. Esto puede llevar a ser sacado del mercado prematuramente antes de que la operación tenga la oportunidad de desarrollarse.

Solución: Ajustar el stop loss en base al análisis técnico y la volatilidad del activo, no solo en función del porcentaje de capital.

3. Sobreapalancamiento

Muchos traders intentan aplicar la Regla del 2% operando con grandes volúmenes gracias al apalancamiento. Si bien esto permite mantener el riesgo por operación bajo control, una serie de pérdidas puede generar un margin callrápidamente.

Solución: Usar apalancamiento de manera responsable y asegurarse de que la cuenta tenga suficiente margen disponible.

Conclusión: La Clave para la Supervivencia en el Trading

La Regla del 2% no es solo una recomendación; es un principio fundamental para sobrevivir y prosperar en los mercados. Su aplicación correcta evita que una serie de pérdidas consecutivas lleve a la quiebra y permite que una estrategia con ventaja estadística tenga la oportunidad de generar ganancias en el largo plazo.

Si bien puede parecer restrictiva para quienes buscan ganancias rápidas, los traders exitosos entienden que el objetivo principal en el trading no es ganar dinero rápidamente, sino evitar perderlo innecesariamente. La paciencia, la disciplina y la correcta gestión del riesgo son los pilares de cualquier carrera exitosa en los mercados financieros.

Todo son tierras raras por Brandon Beylo

Hace poco vimos el intento de Ucrania de atraer a Estados Unidos con $500 mil millones en minerales de tierras raras que en realidad no posee.

Ahora, Putin no quiere quedarse fuera del juego.

“Nosotros [Rusia], por cierto, estaríamos listos para ofrecer proyectos conjuntos con nuestros socios estadounidenses, y cuando digo ‘socios’, me refiero no solo a estructuras administrativas y gubernamentales, sino también a empresas, si muestran interés en trabajar juntos.”

Putin agregó:

“Indudablemente tenemos, y quiero enfatizarlo, significativamente más recursos de este tipo que Ucrania.”

El verdadero poder de los minerales de tierras raras

Putin no está del todo equivocado. Según Reuters:

• Rusia posee la quinta mayor reserva de tierras raras en el mundo, con aproximadamente 3.8 millones de toneladas.
• Estos minerales son esenciales para la producción de vehículos eléctricos, teléfonos celulares, sistemas de misiles y otras tecnologías avanzadas.
• Sin embargo, Rusia extrae solo 2,500 toneladas al año y carece de infraestructura para procesarlos.

Lo que estamos presenciando es un juego geopolítico de «mi pila de minerales es más grande que la tuya, así que ven y juega conmigo».

Un juego infantil a nivel mundial

Esto es como cuando los niños deciden en qué casa dormir el fin de semana:

• Amigo 1: “Mi casa tiene una piscina y un sótano.”
• Amigo 2: “Sí, pero mi casa tiene cuatro consolas de videojuegos y un jacuzzi.”
• Amigo 3: “Mi casa tiene 2,500 toneladas de tierras raras que se usan para fabricar láseres, imanes permanentes y sistemas de armas avanzadas, y pizza rolls.”

Está bien, entonces iremos a casa de Vlad, otra vez.

El verdadero acuerdo: Aluminio y tierras raras

La oferta es sencilla: Rusia tiene abundantes reservas de aluminio y tierras raras (escondidas en Siberia), mientras que Estados Unidos tiene una demanda descontrolada de ambos para fabricar baterías, F-35s y tecnología militar verde.

Putin no se equivoca al decir que hay un intercambio posible. La empresa Rusal (el segundo mayor productor de aluminio del mundo) produce alrededor de 3.8 millones de toneladas de aluminio al año, aproximadamente el 6% del suministro global.

Las reservas de tierras raras en Rusia son vastas, aunque todavía están subexplotadas.

En un mundo donde los recursos estratégicos determinan el poder geopolítico, el acceso a minerales críticos es más que una cuestión de oferta y demanda; es una herramienta de negociación en el tablero global.

El nuevo comercio de China: Titanio

La dependencia de EE.UU. en tierras raras y aluminio

Actualmente, Estados Unidos importa el 90% de sus tierras raras, en su mayoría desde China. Además, el aluminio es un problema constante debido a los aranceles y la producción doméstica insuficiente.

Sobre el papel, el acuerdo con Rusia parece una mejor alternativa que el de Ucrania. EE.UU. necesita tierras raras, pero lo que realmente necesita es aluminio.

• EE.UU. podría obtener aluminio de otros lugares (importa el 60% desde Canadá), pero quiere diversificarse de China.
• Las fundiciones estadounidenses operan al 50% de su capacidad (1.8 millones de toneladas frente a 4 millones potenciales), por lo que las importaciones rellenan la brecha.

El código secreto de los minerales estratégicos

La clave es que no se trata solo de tierras raras. “Tierras raras” es simplemente una contraseña para entrar al verdadero juego de los recursos estratégicos.

Los acuerdos reales se negocian en términos de cobre, aluminio, mineral de hierro y titanio.

No sigas la palabra clave, sigue a dónde te lleva.

La nueva oportunidad de inversión: el titanio

Históricamente, había dos formas de hacer dinero invirtiendo o comerciando con materias primas:

1. Investigación profunda sobre empresas individuales, evaluando proyectos y la economía de los commodities.
2. Observar qué está comprando China y simplemente comprar esos mismos productos.

Pero ahora hay una tercera opción: ver qué va a prohibir China y comprar esos mismos minerales antes de que lo haga.

Ejemplos recientes:

• Antimonio: pasó de $12,000/t a $50,000/t en un año tras las restricciones de China.
• Tungsteno: empresas con exposición al tungsteno, como Almonty Industries, vieron sus acciones subir más del 100%.

Según Kevin Walmsley, el siguiente objetivo de China será el titanio.

¿Por qué el titanio es clave?

El titanio es un metal crítico para:

• Industria militar: sistemas de armas y aviación.
• Producción de robots industriales: esenciales para competir con la manufactura china.

China y los países BRICS controlan la mayor parte del suministro de titanio, lo que podría convertirse en un problema estratégico para EE.UU. y Europa.

Un problema de concentración de clientes

China domina la producción y procesamiento de titanio, al igual que otros minerales clave. Mientras tanto, EE.UU. ha externalizado toda su producción a China y Rusia. Ahora, esto representa un riesgo de concentración.

El problema no es la concentración… hasta que lo es.

Un solo proveedor ruso, VSMPO-Avisma, produce 15% del titanio mundial. Más del 75% de la oferta proviene de Rusia, China y Kazajistán, con Japón cubriendo el resto.

¿Por qué no recurrir a Japón?

Japón ha aumentado su producción de esponja de titanio en un 20% desde 2021 y es el segundo mayor productor mundial.

Pero hay un problema: Japón no tiene mineral de titanio. Importa la materia prima para procesarla.

En 2023, Japón fue el segundo mayor importador mundial de mineral de titanio. Si China restringe las exportaciones, la industria japonesa quedaría paralizada hasta encontrar nuevas fuentes de suministro.

El ciclo que empieza y termina en China

Esta situación es un error de referencia circular: todo comienza y termina en China.

Podemos imaginar la conversación:

Japón: “Necesitamos cinco veces más mineral de titanio de lo normal.”
China: “¿Para qué?”
Japón: “No podemos decirlo, pero te enfadará.”
China: “Déjame adivinar… ¿Estados Unidos?”

• Demanda global: 250,000 toneladas anuales.
• China produce: 110,000 toneladas.
• Rusia (pre-sanciones): 30,000 toneladas.
• EE.UU.: 10,000 toneladas.

El movimiento lógico en este contexto es comprar titanio (*no es un consejo de inversión*).

El problema es cómo hacerlo de la mejor manera posible.

Si le preguntara a cien personas cuánto vale su cultura, probablemente recibiría respuestas como:

• “No tiene precio.”
• “No se le puede poner una etiqueta de precio a la cultura.”
• “Esta bandera no está en venta, hermano.”

Pero la respuesta podría ser $1.1 mil millones.

“Un grupo aborigen está solicitando una compensación de A$1.8 mil millones ($1.1 mil millones) al gobierno de Australia Occidental después de que se permitiera a Fortescue extraer mineral de hierro sin un acuerdo de uso de suelo, según documentos judiciales presentados el miércoles.”

La Yindjibarndi Ngurra Aboriginal Corporation (YNAC) afirma que la actividad minera en Solomon Hub ha causado daños irreparables a su tierra y su gente. Su reclamación incluye:

• A$1 mil millones por daños culturales.
• A$678 millones por pérdidas económicas.

Los eventos clave hasta la fecha:

• 2013: Fortescue comienza a extraer en Solomon Hub sin acuerdo con YNAC.
• 2017: La Corte Federal otorga a YNAC el título nativo exclusivo sobre las concesiones de Solomon.
• 2020: La Corte Suprema confirma el título nativo y rechaza la apelación de Fortescue.
• 2021: Fracasan las negociaciones para un acuerdo de uso de tierras indígenas.
• 2025: YNAC presenta una demanda por A$1.8 mil millones, alegando que nunca se llegó a un acuerdo.

Desde 2013, Fortescue, un productor de mineral de hierro valorado en $60 mil millones, ha generado $80 mil millones en ingresos explotando Solomon Hub.

Si recibieras una carta diciendo:

“No tienes licencia para extraer aquí, y si lo haces, enfrentarás consecuencias.”

¿Seguirías adelante y explotarías $80 mil millones en recursos?

A menos que supieras que las consecuencias solo costarán el 1.1% de tus ingresos totales, la respuesta parece clara.

Los daños reclamados incluyen la destrucción de:

• Más de 285 sitios arqueológicos significativos.
• Seis pistas de historias Dreaming o de creación que forman parte del entendimiento de Australia sobre la colonización humana en sus regiones áridas hace 40,000-45,000 años.

YNAC cree que estos daños valen $1.1 mil millones. El gobierno del estado, en cambio, propone:

• A$128,114 por pérdidas económicas.
• A$92,957 en intereses.
• Entre A$5 millones y A$10 millones por pérdidas culturales.

Más allá del debate sobre la compensación justa, este caso resalta un tema más importante: las grandes mineras no trabajan para el estado; el estado trabaja para las grandes mineras.

Fortescue:

• Es responsable de miles de empleos.
• Paga casi $6 mil millones en impuestos y regalías al gobierno australiano cada año.

La realidad de la influencia económica

Esto no es diferente a la banca:

• Si pagas $100,000 en impuestos y tienes problemas, son tus problemas.
• Si pagas $5,000,000,000 en impuestos y tienes problemas, son los problemas del estado.

(*No es asesoramiento fiscal*)

¿Un buen comienzo significa un buen año? Lo que nos dice la historia del S&P 500 tras San Valentín por Jay Kaeppel

El mercado de valores celebró San Valentín con un avance del 4 % en lo que va del año para el S&P 500, una señal que muchos inversores consideran optimista. Históricamente, cuando el índice ha ganado más del 3 % antes del 14 de febrero, los rendimientos posteriores han tendido a ser positivos. Pero, ¿es esto una regla o solo una coincidencia?

¿Un buen enero predice un buen año?

Hay varios modelos que buscan medir si un buen inicio de año predice un buen rendimiento hasta diciembre. Entre ellos:

• El “January Model”: Sugiere que si el mercado cierra enero en positivo, el resto del año suele ser alcista.
• La señal de enero: Si los tres primeros días del mes son positivos, se interpreta como un augurio favorable.
• El rendimiento hasta San Valentín: Un año con más del 3 % de ganancias antes del 14 de febrero suele continuar con rendimientos sólidos.

Según datos históricos, cuando el S&P 500 ha subido más del 3 % antes del 14 de febrero, el resto del año ha cerrado en positivo en más del 80 % de los casos.

¿Funciona siempre esta señal?

No todo es tan sencillo. En años en los que el mercado ha subido antes de San Valentín, pero ha mostrado debilidad después, los resultados han sido menos prometedores. Ejemplos recientes muestran que un buen inicio no siempre garantiza un final feliz.

Factores como la política monetaria de la Fed, el ciclo económico y eventos inesperados pueden cambiar la dirección del mercado. La clave está en no confiar ciegamente en patrones históricos sin considerar el contexto actual.

Conclusión: ¿Qué hacer ahora?

Si bien un arranque fuerte del S&P 500 es una buena señal, no es garantía de éxito. Para los inversores, lo mejor es usar esta información como un factor más dentro de su estrategia, en lugar de depender exclusivamente de patrones históricos.

San Valentín trajo una señal positiva para el mercado, pero la verdadera prueba comienza ahora. ¿Seguirá el S&P 500 con su racha alcista o veremos una corrección en los próximos meses? La historia sugiere optimismo, pero como siempre, la prudencia es clave.

Inteligencia artificial aplicada al Trading: Innovaciones y Aplicaciones Prácticas por Domenico D’Errico

• En este artículo veremos el desarrollo de un modelo de trading basado en machine learning, utilizando indicadores técnicos y redes neuronales para predecir movimientos de precios y mejorar las estrategias de trading. 
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine 61.

“¿Alguna vez has pensado en una sesión de trading como… una flor?”

La primera vez que propuse este tema a mis gestores de fondos de cobertura, me miraron como si estuviera loco. Estoy seguro de que algunos comenzaron a murmurar y a preguntarse si habría comido algunas flores un poco raras. Sin embargo, estaba hablando en serio y permítanme explicar por qué

Retrocedamos a 1936 cuando un científico británico llamado Ronald Fisher desarrolló un “algoritmo” para reconocer especies de Iris basándose en algunas características numéricas. El conjunto de datos de Iris es el “Hola Mundo” de la Ciencia de Datos, comúnmente utilizado para practicar algoritmos básicos de Machine Learning (ML). Comprende cinco columnas: Longitud del Pétalo, Ancho del Pétalo, Longitud del Sépalo, Ancho del Sépalo y Tipo de Especie. Los investigadores midieron varias características de diferentes flores de iris y las registraron digitalmente. Fisher utilizó cuatro características: longitud del sépalo, ancho del sépalo, longitud del pétalo y ancho del pétalo para clasificar tres especies de iris (Setosa, Versicolor, Virginica).

Así, mi idea era: ¿qué pasaría si seguimos una linea de investigación similar y clasificamos las sesiones de trading en cuatro especies (o patrones) como se muestra en el ejemplo en la Fig. 1? En lugar de pétalos y sépalos, podríamos usar lecturas de indicadores técnicos de sesiones anteriores.

Cuando los traders experimentados miran los gráficos, a diferencia de los novatos, no intentan predecir el futuro. En cambio, tratan de reconocer patrones que han observado en su experiencia. En más detalle, buscan patrones incompletos para realizar una operación antes de su finalización. Hagamos una comparación entre los dos mundos: flores y trading. En la Fig. 2, puedes comparar el conjunto de datos de Iris con el conjunto de datos de trading que estoy proponiendo. Si estructuramos el conjunto de datos de trading de esta manera, el problema de clasificación es exactamente el mismo. No importa si tienes que reconocer una flor o una sesión de trading. Además, no importa si la última columna del conjunto de datos de trading está relacionada con el futuro, ya que este enfoque no se basa en el tiempo y el conjunto de datos de trading NO se analiza como una serie temporal.

Cómo Funciona el Modelo de IA

Entremos en los detalles utilizando algunos conceptos básicos de Python.  Los traders que no estén familiarizados con este lenguaje deben saber que la mayoría de las herramientas necesarias para aplicar modelos de machine learning están integradas. No necesitas ser científico para trabajar con ellas. Lo que sí necesitas es un propósito claro y, como trader, tu propósito es obtener información sobre el movimiento del precio de la próxima barra.

Conozco a muchos traders experimentados que no están familiarizados con Python y no tienen tiempo para aprenderlo. Sin embargo, créanme, es más fácil para un trader captar algunos conceptos básicos de Python que para un científico de datos sin experiencia en el mercado aprender a operar. ¿Por qué? Espero no ofender a ningún científico de datos (muchos de los cuales son amigos) cuando digo que si estudias programación, eventualmente puedes aprender cualquier lenguaje de programación. En contraste, si estudias trading, no hay manera de aprender sin práctica real en el mercado. Esto requiere tiempo, dinero y una increíble cantidad de energía psicológica y motivación para perseverar a través de los numerosos fracasos que enfrentan los traders.

Ahora enfoquémonos en el mercado. En mi experiencia como desarrollador cuantitativo para fondos de cobertura, colaboré estrechamente con cientos de traders profesionales experimentados para construir sus herramientas de trading personalizadas. Muchas veces escuché frases como “Cuando el precio hace este movimiento, es muy probable que la próxima barra haga esto o aquello.” ¿Qué están haciendo? Están aplicando algún tipo de modelo personal que han desarrollado a lo largo de años de observación y trading. Esto es precisamente cómo funciona el modelo de machine learning que estoy presentando.

Así que el modelo intenta responder preguntas como:

¿Puede la lectura del oscilador Estocástico de hoy ayudar a predecir si mañana se dará un patrón Higher High/Low?

¿Puede la lectura del oscilador RSI de hoy ayudar a predecir si mañana tendrá un patrón Higher High/Low?

¿Puede el histograma del MACD de hoy, por encima de 0, ayudar a predecir si mañana hará un patrón Higher High/Low?

En términos generales, los traders usan las lecturas actuales de los indicadores/osciladores para obtener información sobre el movimiento de la próxima barra. Sin embargo, la relación exacta entre los indicadores técnicos y el movimiento de la próxima barra es difícil de calcular porque no hay una función lineal clara entre ellos. A veces, el indicador está arriba y el precio sigue subiendo, mientras que otras veces ocurre lo contrario.

Aquí es donde entra en juego Python. Todo lo que necesitamos está disponible en sus bibliotecas para que los traders las utilicen. Veamos cómo proceder.

• Cargar Datos (el paso más fácil): En este ejemplo, cargué 20 años de barras diarias de USDJPY desde un archivo CSV exportado desde Tradestation.
• Establecer Características y Objetivo (el paso más crucial para los traders técnicos): Para el propósito de este artículo, consideré tres indicadores técnicos estándar.

1. Estocástico (14)
2. RSI (14)
3. MACD (12, 26, 9)

El objetivo del modelo es predecir si la sesión de mañana tendrá un día    de Higher High/Low (Objetivo del Modelo).

• Entrenamiento y Prueba del Modelo: Python utilizó sus bibliotecas de ML para analizar los primeros 12 años de datos de USDJPY (desde 2000 hasta 2012) para encontrar el mejor ajuste entre las características y el objetivo del modelo. Luego, Python aplicó el mejor modelo obtenido a los siguientes 10 años de datos fuera de muestra (desde 2013 hasta 2023).
• Puntuación: Python me informa si todos estos esfuerzos tienen sentido calculando una puntuación de precisión que va de 0 a 1 y generando una matriz.
• Predicción: Python me proporciona una predicción para mañana respondiendo a la pregunta: ¿Es probable que mañana se forme un patrón Higher High/Low? Sí o No.
• Trading: para realizar una operación basada en la predicción.

Indicadores Técnicos como Características para el Modelo de ML

Hablemos brevemente sobre la selección de características. En los modelos de machine learning, es muy importante que los datos estén normalizados, es decir, que estén dentro de un rango definido o que sean binarios (0/1). Utilicé tres indicadores técnicos muy comunes para construir el modelo. Dejé las lecturas del Estocástico y el RSI tal como están (ya que varían de 0 a 100 y ya están normalizadas) y simplifiqué la lectura del MACD con una característica binaria: histograma del MACD > 0 se asigna un valor de 1, mientras que histograma del MACD < 0 se asigna un valor de 0.

Muchos científicos de datos prefieren transformar los datos. La transformación de datos es el proceso de tomar datos crudos del mundo real y convertirlos en algo que pueda ser utilizado por una computadora. Es un paso importante en cualquier proyecto de ML, pero puede ser confuso y complicado; por eso elegimos lecturas técnicas listas para poder usarse.

Validación del Modelo

Una matriz de confusión es una herramienta comúnmente utilizada en machine learning y estadísticas para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación, como un clasificador binario. Proporciona un resumen de las predicciones del modelo en comparación con los valores reales en un formato tabular. El propósito principal de una matriz de confusión es ayudar a evaluar la precisión del modelo y su capacidad para clasificar correctamente las diferentes clases.

En la Fig. 4, puedes ver una matriz de confusión basada en 3000 días de datos en muestra y 3000 días de datos fuera de muestra para USDJPY. Hay un total de 3135 días fuera de muestra (desde enero de 2011 hasta septiembre de 2023). De estos, 1261 días mostraron el patrón Higher High/Low y el modelo predijo correctamente 801 de ellos (64%). Por otro lado, 1874 días no mostraron el patrón y el modelo predijo correctamente 1517 de ellos (81%). La precisión total del modelo es del 74%.

Plan de Trading

• Suponiendo que confiamos en el modelo, aquí está el plan de trading:
• Comprar al cierre cuando la predicción es alcista con un stop loss en el mínimo actual.
• Vender en corto al cierre cuando la predicción es bajista con un stop loss en el máximo actual.
• Salir al cierre de la próxima barra.

Backtest y Walk-Forward Analysis (WFA)

Realizamos backtesting en USDJPY para el período 2008-2023 aplicando la metodología de walk-forward. El análisis walk-forward implica dividir el proceso de entrenamiento y prueba en varias partes (ver Fig. 5). En este ejemplo, el modelo pasó por un walk-forward de 2000/50, lo que significa que se entrenó en 2000 días y luego se probó en los siguientes 50 días fuera de muestra. Recomendamos encarecidamente realizar dicho análisis para cualquier sistema de trading, no solo aquellos basados en ML. Muchas plataformas de trading ofrecen esta útil función y es esencial someter tus sistemas a este proceso. En la Fig. 6 encuentras un resumen del rendimiento y en la Fig. 7 la correspondiente línea de equidad.

Conclusión

Entonces, ¿podemos pensar en un día de trading como una flor? Yo diría que sí, porque los patrones de trading pueden ser representados por una combinación binaria al igual que una especie de Iris. La principal diferencia es que necesitamos reconocer algo que aún no ha sucedido.

¿Es bueno este modelo de machine learning? Podemos decir que sí, porque la precisión es alta y la matriz de confusión tiene sentido.

¿Podemos usar este modelo para operar con dinero real? Bueno, el backtest arrojó resultados positivos. Las operaciones largas y cortas están bastante equilibradas y la curva de rentabilidad muestra un crecimiento constante. Sin embargo, necesitamos trabajar en mejorar el promedio de la operación, ya que es bastante bajo al considerar los spreads y comisiones del broker. No obstante, estamos satisfechos con nuestro primer modelo de inteligencia artificial aplicado al trading y confiamos en que estamos en el camino correcto.

Algunas cosas en las que estoy pensando por Ben Carlson

La simplicidad importa más cuando la vida se complica. En tiempos difíciles, lo simple siempre supera a lo complejo.

No quieres que tu vida financiera sea complicada cuando la vida misma ya lo es.

Reducir la complejidad en tu proceso de inversión, el número de cuentas, tus activos, tus finanzas personales y tus pagos de facturas te da una preocupación menos cuando algo malo sucede.

El efectivo: malo para invertir, bueno para la planificación

El efectivo es una terrible inversión a largo plazo. Durante los últimos 97 años, el mercado de valores de EE.UU. ha crecido casi un 7% anual por encima de la inflación.

• Los bonos del Tesoro a tres meses han crecido a una tasa ajustada por inflación de menos del 0.3% anual.
• Invertir $100 en el mercado de valores en 1928 habría generado casi $1 millón para finales de 2024.
• Esos mismos $100 en bonos del Tesoro solo habrían crecido hasta $2,360.

A pesar de ello, el efectivo sigue siendo un activo extremadamente útil en la planificación financiera. Es un seguro contra los imprevistos de la vida.

Priorizando lo que realmente importa

Mi lista de cosas que no me importan está creciendo exponencialmente. Hay muchas cosas en el mundo que ya no me preocupan.

Al mismo tiempo, mi lista de cosas que sí me importan se está reduciendo, pero cada una de ellas es más importante para mí que nunca.

Siempre he creído en centrarse en lo que puedes controlar y en ignorar el ruido externo. A medida que envejezco, esto se vuelve aún más esencial.

Disfrutando lo cotidiano

Esta semana, para despejar mi mente, he tratado de disfrutar de las cosas simples:

• Pasear al perro
• Paleando la nieve en el camino
• Ordenando la casa
• Viendo una película clásica

Hacer algo es mejor que no hacer nada.

A veces, hay que vivir en el presente para dejar de obsesionarse con el futuro. Otras veces, hay que vivir en el presente para dejar de obsesionarse con el pasado.

Los eventos de la vida son los verdaderos riesgos

Durante años, he recibido muchas preguntas sobre finanzas personales y mercados, como:

• ¿Cuánto debo ahorrar?
• ¿Cuándo puedo jubilarme?
• ¿Cómo puedo cubrirme contra la inflación?
• ¿Cuándo debo comprar o vender acciones?

Pero las preguntas más importantes no son sobre los mercados o tasas de interés, sino sobre los eventos de la vida:

• Matrimonio
• Comprar una casa
• Tener hijos
• Cambiar de trabajo
• Jubilación
• Enfrentar la pérdida de un ser querido

Los retornos de inversión importan, pero son las circunstancias personales las que realmente dictan un plan financiero.

El dinero es para disfrutar la vida

Siempre fui ahorrador desde joven, en parte por mi educación y en parte por mi personalidad.

Después de la universidad, no ganaba mucho dinero, así que la austeridad era una estrategia fácil y necesaria.

Pero cuando tuve hijos, me di cuenta de que necesitaba más equilibrio entre ahorrar para el futuro y disfrutar el presente.

Ver a Jon partir demasiado pronto reforzó la idea de que hay que disfrutar la vida mientras podamos.

El disfrute no siempre requiere dinero, pero ahora me inclino más a gastar en experiencias con mis seres queridos.

La bondad de las personas

Es fácil ser cínico sobre el mundo en estos tiempos.

Si vivieras solo en internet, pensarías que todo es terrible.

Pero atravesar la pérdida de un ser querido me ha recordado que la mayoría de las personas son genuinamente buenas y amables.

Las palabras no pueden hacer que el dolor desaparezca, pero recibir el cariño de amigos y familiares ha hecho que el duelo sea más llevadero.

Los mensajes de texto, las llamadas, los abrazos, las comidas compartidas…

Me han desbordado con su apoyo tras There Goes My Hero. Personas que nunca he conocido han compartido sus propias historias de pérdida y duelo.

Este es uno de esos momentos que restauran mi fe en la humanidad. Gracias a todos por sus palabras amables, condolencias, historias personales y muestras de apoyo.

No puedo expresar cuánto significa esto para mí y mi familia.