Un enfoque sistemático para una señal de impulso del S&P 500 por Sentimentrader
Jay Kaeppel es analista cuantitativo colaborador habitual de los principales medios internacionales como CNBC, así como colaborador destacado en SentimenTrader.com y la revista Stocks and Commodities, una web de referencia internacional con suscriptores en más de 50 países.
Jay Kaeppel / Sentimentrader.com
El S&P 500 se dispone a cerrar el mes de marzo con un cierre al alza por quinto mes consecutivo
Históricamente, esto ha sido una señal de impulso favorable para el mercado de valores en general.
En este artículo, aplicamos algunas reglas simples para utilizar esta señal de manera sistemática.
Cinco meses consecutivos al alza para el índice S&P 500
El índice S&P 500 está preparado para cerrar el mes de marzo con su quinto cierre mensual consecutivo al alza. Si consideramos lecturas superpuestas, esto ha ocurrido 118 veces desde 1922.
Lo que nos dice el estudio
La historia ha demostrado durante mucho tiempo que el impulso es uno de los factores más críticos en el mercado de valores. Este estudio no es el enfoque «definitivo» de la inversión de impulso. No es más que un ladrillo más en la pared. La conclusión es que, si bien los inversores siempre deben permanecer atentos a la gestión del riesgo, estudios como este nos recuerdan que debemos darle al escenarios alcista el beneficio de la duda (e ignorar las narrativas subjetivamente bajistas) hasta que el propio mercado nos diga lo contrario.
Dinámica del mercado de criptomonedas en torno a los eventos de vencimiento de futuros de Bitcoin por Quantpedia
La misión de Quantpedia es procesar la investigación académica financiera de una forma más fácil de usar, para ayudar a cualquiera que busque nuevas ideas de estrategias cuantitativas y algorítmicas. Nuestro equipo está formado por miembros experimentados con diferentes antecedentes: financieros, matemáticos y traders, combinados con miembros con un sólido conocimiento técnico y de TI.
Quantpedia / Quantpedia.com
En el panorama en rápida evolución de los mercados de criptomonedas, comprender la dinámica subyacente que impulsa los movimientos de precios y el sentimiento de los inversores puede ser una cuestión de supervivencia. Sin embargo, hay innumerables facetas de la realidad en el mercado, y lo único que podemos hacer es entenderlas poco a poco una tras otra, paso a paso. Este artículo elige un nicho del mercado de criptomonedas y arroja un poco de luz sobre él. Ya hemos escrito varias veces sobre la importancia de la introducción de los futuros de Bitcoin y su impacto en el precio de Bitcoin. En este artículo, examinaremos específicamente el comportamiento de Bitcoin en torno a los eventos críticos cuando expiran los futuros de Bitcoin.
Introducción
En primer lugar, introduzcamos brevemente contratos de futuros.
Los contratos de futuros son derivados financieros que obligan al comprador a comprar un activo subyacente determinado (o al vendedor a vender ese activo) a un precio y una fecha futuros predeterminados. Se utilizan principalmente con fines de cobertura de carteras y especulación.
Cada uno tiene una caracterización especial (como horas de negociación, fluctuación mínima de precios y liquidación) por la bolsa en la que se negocia; en nuestro ejemplo, estamos interesados en las especificaciones del contrato de futuros de Bitcoin, de CME Group.
Se utilizan principalmente en los mercados de materias primas/monedas/tasas y acciones, también se usan en los mercados de criptomonedas, utilizando aspectos teóricos de los futuros perpetuos (BTC-PERP) (Shiller, Robert J, 1993).
Es importante tener en cuenta que los PERP se negocian (o al menos al principio se negociaban) en bolsas no reguladas (a menudo con un apalancamiento de hasta 100x), pero recientemente también se añadieron a exchanges con mayor reputación como Coinbase (que se negocia en el NASDAQ como ticker COIN).
Los futuros perpetuos no tienen fechas de vencimiento, pero los futuros tradicionales sos si. Por lo tanto, estamos interesados en el impacto de la introducción de futuros tradicionales altamente líquidos en la Bolsa CME y su calendario de vencimiento en el precio subyacente de Bitcoin.
Literatura relacionada
Nos inspiramos parcialmente en (N. Blasco, P. Corredor, y N. Satrústegui, 2023). En un breve resumen, este documento estudia el efecto de la expiración mensual en los movimientos intradía del mercado de Bitcoin. Sus resultados muestran que alrededor del momento de la madurez, hay cambios significativos en el volumen de negociación, la volatilidad y los rendimientos del bitcoin, un activo que se negocia en muchas bolsas simultáneamente:
El efecto predominante en el volumen de operaciones es que aumenta antes del vencimiento, al menos en el caso de los contratos con compensación en efectivo, y disminuye más tarde.
Los aumentos de volumen tienden a aumentar la volatilidad y viceversa. Sin embargo, el efecto sobre la volatilidad es más corto en el tiempo que el detectado en el volumen.
La superposición de posibles efectos de otros futuros no regulados con las fechas de vencimiento exactas como las de algunos de los futuros formalmente regulados bajo análisis, así como el vencimiento de otros productos sofisticados, como opciones o futuros con vencimiento diario, también puede influir en los resultados obtenidos en los mercados al contado.
La introducción de contratos de futuros de bitcoin en mercados regulados conduce a un aumento esperado en el comercio de los inversores institucionales.
Su investigación arroja algo de luz sobre las criptomonedas y arroja dudas sobre la eficiencia del mercado y cómo los precios de los bitcoins pueden ser estables. Confirman empíricamente una clara anomalía en el mercado al contado cuando llega la fecha de vencimiento de los futuros, un fenómeno que se manifiesta claramente en las horas alrededor de la expiración.
Nuestro plan es seguir los pasos de Blasco, Corredor y Satrustegui y estudiar el impacto de la expiración de los futuros en el marco de tiempo diario, los precios al contado de Bitcoin y los precios de los ETF de BTC.
Datos y recopilación
Confiamos en una fuente, Yahoo Finance, desde donde descargamos datos históricos para dos activos:
YF obtuvo sus datos al contado BTC de CoinMarketCap, que a menudo es una fuente de precios confiable para que los exchanges o mercados de derivados calculen los precios de las marcas. Lo hacen acumulando y agregando precios y volúmenes de los mercados más respetables, y consideramos que esto es lo más cercano al precio «real» de Bitcoin (puedes vender/comprar en cualquier momento).
La muestra de datos comienza con el primer día de vencimiento de los futuros de BTC el viernes 29/12/2017 y se extiende hasta el 28/2/2024. El spot de Bitcoin se negocia las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y cada día de negociación en nuestros datos termina a las 0.00 UTC.
Enfoques y metodologías
Es necesario un poco de historia, en una buena cronología y puntos importantes:
Luego (8 días después), CME anunció que su nuevo contrato de futuros de bitcoin estaría disponible para su negociación el 18 de diciembre. El anuncio de CME se produjo cuando la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas (Traducido al español) dijo que permitiría a la bolsa de futuros más grande del mundo y a su competidor, la Bolsa de Futuros Cboe, lanzaran contratos de bitcoin; CNBC informó sobre esto en un par de artículos.
Hablando de opciones futuras, a diferencia de las horas regulares del mercado, las posiciones de los contratos de Bitcoin expiran en CME a las 16:00 hora de Londres, el último viernes de cada mes. (Redot, 2023)
BITO, el primero de su tipo, fue rechazado el 18/10/21. Como señala en informe de perspectivas de inversión de ProShares, BITO invierte en futuros de Bitcoin y no invierte en Bitcoin al contado. No hay garantía de que el fondo haga un seguimiento de cerca de los rendimientos de Bitcoin. Pero lo hace lo suficiente, y durante mucho tiempo, hasta enero de 2024, fue la única forma confiable para los inversores institucionales que querían una exposición a BTC en forma de ETF.
Dado que tenemos una muestra absolutamente minúscula (semanas) de el ETF al contado aún no se han demostrado sus consiguientes influencias en los precios futuros durante el vencimiento. Dejaremos abiertas las conjeturas. Lo que definitivamente será interesante es ver si los eventos «clásicos» de trad-fin emanarán en los ETF al contado y, por lo tanto, influirán en los precios al contado y de futuros; estamos hablando de los efectos de las vacaciones, el giro de los meses, etc. Todo eso aún no se ha visto.
Principales resultados y comentarios
Comencemos con una simple tarea: trazar el comportamiento de BTC en t días antes (t-3 a t-1), en (día d), y después del evento de vencimiento (d+1 a d+3), y tratar de sacar algunas conclusiones. Nuestra hipótesis es que la introducción del comercio de futuros de BTC puede tener un impacto en los rendimientos al contado de BTC alrededor de los días de vencimiento de los futuros de BTC (la investigación de Blasco, Corredor y Satrustegui ya ha demostrado que hay patrones intradía alrededor de la expiración).
Este gráfico de barras muestra muy bien el promedio aritmético (lineal) de los rendimientos el viernes, el día d (introducido antes) y los días alrededor.
Podemos ver que BTC gana significativamente durante el día de vencimiento, pero tiene rendimientos negativos el día anterior. Tenga en cuenta que los resultados durante el fin de semana siguiente (d+1 y d+2) son comparables a las de los tres y dos días anteriores a su vencimiento y no son una cuestión de interés. Parece que el primer lunes después de la expiración es el mejor día en cuanto a resultado de todos ellos.
Esta es una muestra completa, pero hay que decir que nos centraremos en dos submuestras:
antes del lanzamiento de BITO;
y después del lanzamiento de BITO.
Esta es nuestra pregunta -> ¿Hay alguna influencia del BITO negociado con ETF en los rendimientos en torno al vencimiento? Nuestra hipótesis es que con la introducción del ETF BITO, hubo una afluencia significativa de dinero en los futuros de BTC, lo que podría cambiar el patrón de los rendimientos en torno a la expiración de los futuros de BTC.
Hasta la creación de BITO (la última fecha de vencimiento fue el viernes 24/9/2021):
Spot desde la creación de BITO en adelante (la primera expiración con BITO en el entorno comercial de la bolsa ARCA de la Bolsa de Nueva York fue el 29/10/2021):
Un lector astuto vería que la «acción del precio» (devuelve cerca del día de vencimiento) se involcó en las fechas antes y después del lanzamiento de BITO. El patrón diario en los rendimientos de BTC en el período anterior a la introducción de BITO (2017-2021) es similar a todo el período (2017-2024). Por otro lado, el patrón en los rendimientos diarios después de la introducción del ETF BITO (2021-2024) se invierte, especialmente en los días anteriores a la expiración y en el propio día de vencimiento.
Finalmente, echemos un vistazo rápido a los rendimientos de BITO ETF (obviamente, lo rastreamos desde su primer vencimiento en futuros, que fue el 29/10/2021, como se mencionó anteriormente):
Una advertencia muy importante: el gráfico anterior muestra el rendimiento alrededor de los días de vencimiento en el calendario de operaciones de la Bolsa de Nueva York, ya que BITO no se negocia 24/7 como BTC spot, sino solo durante los días hábiles. Por lo tanto, el rendimiento de d+1 incluye el rendimiento desde el cierre del viernes de la Bolsa de Nueva York (4 p. m. ET) hasta el cierre del próximo lunes (4 p. m. ET). Por lo tanto, también incluye los resultados de los sábados y domingos.
Al vencimiento, el viernes, BITO, al igual que el spot de BTC, tiene un rendimiento relativamente inferior a los días anteriores al vencimiento (d-2 y d-1), pero realmente brilla el lunes (d+1) (lo mismo que los futuros al contado o perpetuos en mercados no regulados).
Por supuesto, surge la pregunta evidente de: ¿cómo se vería la curva de rendimiento si construyéramos estrategias basadas en días alrededor del vencimiento de los futuros utilizando el ETF BITO?
Y aquí vienen las curvas de capital (ejey para representar la apreciación/depreciación de 1 $ invertido en estrategia, o /100 de rendimiento en % en el tiempo):
Con la tabla de rendimiento tradicional:
Por lo tanto, si planea operar alrededor de la expiración de los futuros de BTC, debe considerar los días alrededor de la expiración (el jueves y el fin de semana después + lunes) y evitar el día de vencimiento en sí. Este patrón es similar a la estrategia de la semana de vencimiento de opciones en los índices bursátiles.
Conclusión
Desafortunadamente, solo tenemos una muestra relativamente corta para nuestro análisis, pero los datos sugieren que la expiración de los futuros de BTC afecta a los precios al contado de BTC y al ETF BITO. Pero nuestra investigación no termina aquí. Seguramente, la introducción de los ETF al contado de BTC puede y probablemente afectaría a la acción de los precios. Definitivamente planeamos revisar este estudio después de que se disponga de más datos y analizar el impacto de los ETF al contado de BTC. ¿Debería la acción de los precios ser aún más evidente o desaparecer por completo? El tiempo lo dirá.
Links de psicotrading: Encontrar tu ventaja por Brett N. Steenbarger
Brett N. Steenbarger, Ph.D. es profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en SUNY Upstate Medical University. Compagina su actividad docente con la de entrenador de gestores de hedge funds y traders profesionales. Brett es autor de varios libros sobre psicología enfocada en el trading: The Daily Trading Coach (2009), Trading Psychology 2.0 (2015) y Radical Renewal (2019), entre otros. Su experiencia en los mercados financieros comenzó a finales de la década de 1970.”.
Brett N. Steenbarger, Ph.D. / SUNY Upstate Medical University
* Establecer un solo objetivo a cambiar y trabajar en él de manera consistente durante al menos un mes: no conduce a un cambio revolucionario, pero crea un cambio evolutivo duradero.
* Estudio muy interesante de Concretum Research sobre la hora del día en la que el SPX tiende a hacer máximos y mínimos intradía. No es de extrañar que los máximos o mínimos del día se den cuando los participantes del mercado son más activos. Esto establece un valiosa lección sobre el volumen relativo, las tendencias intradía y la probabilidad de días de tendencia. Sería interesante ver las estadísticas de las acciones individuales, en particular las que tienen una menor participación institucional.
* Siguiendo la observación de Mike Bellafiore, es muy, muy importante experimentar, experimentar y experimentar al aprender a operar y ver lo que tiene sentido, lo que te interesa y especialmente lo que haces bien. Con demasiada frecuencia, los traders están tan ansiosos (y necesitados) por ganar dinero que acortan sus procesos de aprendizaje y nunca desarrollan sus fortalezas.
Sistemas de medias móviles: dos opciones a tener en cuenta por Perry J. Kaufman
Perry J. Kaufman es uno de los autores con mayor prestigio internacional, conocido por desarrollar estrategias algorítmicas, desde la década de los 70. Comenzó como “científico espacial” en la industria aeroespacial, donde trabajó en los sistemas de control y navegación para Gemini. Desde entonces ha aplicado su amplio conocimiento desarrollando sistemas de trading y de análisis de riesgos.
Perry J. Kaufman / perrykaufman.com
Todos conocemos el funcionamiento de las medias móviles. Ahora bien ¿sabemos cómo usarlas en función del mercado al que nos enfrentemos? ¿Es mejor usar un cruce sencillo del precio sobre la media móvil o es mejor operar siguiendo la dirección de esta? En exclusiva para Hispatrading Magazine, Perry J. Kaufman nos lo explica.
La media móvil es la forma más popular de identificar la tendencia. La mayoría de los gestores de fondos lo utilizan como piedra angular de su estrategia. Normalmente se calcula entre 60 y 120 días para identificar la dirección fundamental de la economía. Por ejemplo, realizando un seguimiento de los efectos de la política de tipos de interés del Banco Central.
Las medias móviles a largo plazo funcionan mejor con las tasas de interés, que tienen las tendencias más fuertes, y luego con el tipo de cambio porque el dinero fluye a los países con las tasas de interés más altas. Si bien se refleja en el costo de la mayoría de los productos, su efecto en el mercado de valores no es tan claro.
Los bancos centrales reducen las tasas de interés para estimular la economía y aumentan las tasas para amortiguar la inflación. Lo hacen de una manera muy ordenada, lentamente, mientras observan el efecto de sus medidas. Las acciones con más deuda se benefician de tasas más bajas, al igual que la vivienda y muchos otros negocios.
Esta introducción sirve para explicar que algunos mercados se mueven sin problemas mientras que otros son erráticos. Eso marcará una gran diferencia en la forma en que decida las reglas para seguir un sistema basado en una media móvil.
Las reglas
Estas son las opciones:
Regla 1:
Compre (abra una nueva posición larga) cuando el precio de las acciones cruce por encima de la media móvil.
Salga (o venda en descubierto) cuando el precio de las acciones cruce por debajo de la media móvil.
Regla 2:
Compre cuando suba la media móvil.
Salga (o venda en descubierto) cuando la media móvil baje.
¿Cuál cree que es mejor?
Como matemático, siempre he usado la Regla 2. Mi razonamiento es que, si va a encontrar la tendencia suavizando el movimiento del precio, entonces la tendencia nos dice qué hacer.
Otra razón es que los precios pueden atascarse moviéndose hacia adelante y hacia atrás a través de la línea de tendencia, provocando muchas más operaciones que si sigue la dirección de la tendencia. Mi experiencia es que usar la dirección de la media móvil para decidir la operación (Regla 2) tendrá la mitad de operaciones que si decide usar la Regla 1. Eso es probablemente lo más importante cuando las comisiones son altas, a lo que hay que añadir el deslizamiento de ejecución que siempre sufrimos al abrir una nueva posición.
Decidir qué regla usar
Resulta que la decisión de utilizar la Regla 1 o la Regla 2 no es tan clara como pensaba. La vida sería mucho más sencilla si todo fuera blanco o negro. Veamos cuándo es mejor usar la Regla 1 y cuándo es mejor la Regla 2. Entonces podrá decidir por si mismo.
Precios que se mueven suavemente
Usamos extremos en nuestros ejemplos. En los EE. UU., los fondos mutuos que invierten en tasas de interés tienen el movimiento de precios más suave. Los fondos mutuos restringen hacer muchas operaciones, por lo que los precios no cambian día a día. Los inversores deben mantener sus posiciones durante mucho más tiempo que el resto.
En la Figura 1, la barra azul muestra las ganancias totales de la Regla de trading 1 (el precio cruza la media móvil) durante los últimos 5 años, solo a largo plazo. La barra naranja es la Regla 2. Los datos son del LHYAX, el Lord Abbett High-Yield Fund. Llamamos a la Regla 1 “Cruce de precios” y a la Regla 2 «Señal de tendencia”. El cruce de precios es mejor para cada velocidad de tendencia probada, desde 50 días hasta 150 días.
La forma de explicar este resultado es que entrar antes es mejor cuando el precio está en tendencia. Las señales de trading para la Regla 2 se dan después que las generadas por la Regla 1. Cuanto más larga sea la tendencia, más se retrasará la señal de la Regla 2. Eso muestra que para la mayoría de los resultados la barra naranja cae más rápido que la barra azul. En ambos casos, las tendencias más largas no son tan buenas como las más cortas porque el cambio de tendencia es suave y los precios continúan en la dirección de la tendencia.
La Figura 2 muestra los precios del LHYAX en 2016. Si bien hay grandes caídas, el precio normalmente se mueve en un rango estrecho mientras sube y baja. Los precios no solo tienen que subir para que no haya problemas.
Mercados de índices de renta variable
En los mercados de índices bursátiles se puede ver lo opuesto a un movimiento suave de precios. Cuando probamos ambas reglas para el SPY, el ETF del S&P, vemos que la señal de tendencia (Regla 2, en naranja) es a menudo mejor que la Regla 1 (ver Figura 3). La razón es que el SPY tiene más ruido, por lo tanto, las señales de trading son mejores cuando se suavizan.
No son las grandes caídas, son los movimientos diarios los que crean el ruido. La Figura 4 muestra el precio del SPY durante los últimos 5 años. Debe prestar atención a los pequeños y frecuentes altibajos.
Medición de ruido
Si me ha leído en otros artículos o libros, sabrá que confío en el Efficiency Ratio (EF) o Ratio de Eficiencia para medir el ruido. Un ratio alto significa que el mercado tiene menos ruido y es mejor para seguir las tendencias. Un ratio bajo significará que hay más ruido y el mercado es mejor para la operar mediante reversiones a la media. La formula es:
EF = cierre de hoy menos cierre de hace N días dividido entre
el valor absoluto del cambio de precio diario de los últimos N días
La Figura 5 muestra los valores del ER para LHYAX, SPY e IBEX. Como era de esperar, el fondo mutuo (LHYAX) tiene el ratio más alto (menor ruido) e IBEX tiene el mayor ruido. Por lo tanto, usaríamos la Regla 1 (cruce de precios) para LHYAX y la Regla 2 para el SPY e IBEX.
Cuando aplicamos una media móvil de 80 a estos tres mercados, obtenemos las ganancias totales que se muestran en la Figura 6. Por supuesto, esperaríamos que LHYAX tenga las ganancias más altas porque tiene la mayor tendencia, pero también tiene los movimientos más pequeños. Sus ganancias totales son pequeñas pero hay un alto porcentaje de buenas operaciones y bajo riesgo. El índice IBEX tiene pequeñas ganancias porque tiene movimientos de precios más erráticos y alto riesgo.
Conclusión
Nada en el mercado es simple, pero comprender cómo se mueven los precios, ya sea sin problemas o en un patrón errático, lo ayudará a decidir cómo aplicar una media móvil e incluso si un sistema de tendencias funciona para un mercado específico. Deberá realizar pruebas en cada mercado, pero esa es la esencia misma del trading. No todos los sistemas funcionan en todos los mercados y no todos los mercados funcionarán con todos los sistemas. Seleccionar los mercados correctos, los sistemas correctos y las reglas correctas conducirá al éxito.
El Hombre Con 3 Cerebros: sintonizar tu mente con el mercado por Peter Davies
Peter Davies es director ejecutivo de Jigsaw Trading. Es trader profesional de order flow en futuros del S&P 500.
Peter Davies / Jigsaw Trading
Comenzando con una pequeña explicación de lo que he estado haciendo durante el último año y lo que descubrí sobre mi «cableado» mental que me dio habilidades en un área pero inútil en otra. Desde entonces he conocido a mucha gente como esta que básicamente tiene condiciones que parecen estar definidas por sus desventajas, pero estas condiciones también vienen con ventajas.
De todos modos, todos sabemos que tenemos personalidades diferentes. Sin embargo, todos los operadores a los que conozco quieren operar con ES (95%) o NQ (1%). En esta sesión, consideraremos algunos otros mercados, así como las habilidades de «no trading» que podrían facilitar su trading. Pero en lugar de hacer un artículo académico, consideraremos otras cosas, como el TDAH, la dislexia…
Consideraremos estas cosas, no porque queramos hacer un seminario de salud mental, sino porque estas condiciones son ejemplos extremos de personas que en la superficie simplemente podrían ser problemáticas/tener problemas, pero de hecho, su condición tiene un lado negativo que les da ventajas en ciertas áreas. Al mirar estos extremos, podría ayudarnos a entender nuestros propios «quirks» y «perks»
Además, si eres bueno en tu trabajo, esa podría no ser la habilidad. Podrías ser bueno en ese trabajo debido a tu cableado, lo que podría traer beneficios en otros lugares que no conoces.
Puede que ni siquiera afecte al mercado que operas, pero podría afectar a las herramientas que usas. Como las personas disléxicas que son capaces de pensar multidimensionalmente, usando todos sus sentidos, por lo que aunque no puedan usar su sentido del olfato, podrían ser capaces de involucrar sus oídos para completar su imagen mental. Hay un artículo muy interesante aquí: Dislexia – 8 habilidades básicas
No todo se trata de cableado mental, se trata de averiguar quién eres, cuáles son tus habilidades y cómo adaptarlas al trading. ¿Debería un tipo de personalidad específico apoyarse más en las noticias? ¿Debería un matemático friki que se convirtió en contable inclinarse más hacia el trading de acciones individuales en los lanzamientos reportes trimestrales?
Para aquellos que piensan que son 100 % normal. Piensa en tu familia, sé que cualquiera piensa que tiene una familia normal. Por lo tanto, es posible que estés llevando equipaje de eso o que hayas desarrollado algunas habilidades debido a ello. Como mi capacidad para callar cuando mi familia extendida está en una pelea a puñetazos en una boda. No puedes dejar de llegar en una limusina e ir a casa en una ambulancia.
Ahora, para que esto funcione, me gustaría que almas valientes con un cableado extraño nos escribieran, con confianza, si lo desean y nos hablen de los «pros y contras» que obtuvieron por tener un cerebro no estándar.
La razón por la que anunciamos esto temprano, es que nos gustaría escuchar algunas experiencias, sobre las habilidades que adaptaste que fracasaron y las que realmente funcionaron bien. Empezaré con mi historia, luego podemos ver a los demás.
La conclusión es, con suerte, que tenga la oportunidad de alterar su camino en el trading a uno que sea mejor para usted, más agradable y con una mayor tasa de éxito.
¿Estamos viviendo en los locos años 20? por Ben Carlson
Ben Carlson es gestor de carteras para instituciones e inversores en Ritholtz Wealth Management LL. Escribe habitualmente sobre gestión patrimonial, inversiones, mercados financieros y psicología del inversor.
Ben Carlson / Ritholtz Wealth Management LL
En marzo de 2020, en el apogeo de la incertidumbre al comienzo de la pandemia, escribí sobre lo que se necesitó para llegar a la década de los locos años 20.
Este gráfico lo resume muy bien:
Esto es lo que escribí en ese momento:
¿Cuántas personas en ese momento habrían predicho durante los años de guerra/pandemia/recesión/depresión que la década de 1920 sería uno de los períodos más innovadores y prósperos que nuestro país haya visto?
La década de 1920 dio el lugar al automóvil, el avión, la radio, la línea de montaje, el refrigerador, la maquinilla de afeitar eléctrica, la lavadora, la gramola, la televisión y más.
Hubo un auge masivo del mercado de valores y una explosión de gastos por parte de los consumidores que no tenían rival en ese momento. Después de la inmensa presión de la Gran Guerra, muchas personas simplemente querían divertirse y gastar dinero.
Si me hubieras dicho en ese entonces lo bien que estaría la economía ahora, no estoy seguro de que te hubiera creído.
Voy a argumentar que tenemos nuestros locos años 20.
El patrimonio neto está en máximos históricos.
El mercado de valores está en máximos históricos.
Los precios de la vivienda están en máximos históricos.
La actividad económica está en máximos históricos.
La tasa de desempleo ha estado por debajo del 4 % durante más de dos años.
¡Incluso puedes ganar un 5 % con tu dinero en efectivo!
La gente está gastando dinero como locos.
Mira el aumento en las ventas minoristas desde los niveles de la pandemia:
La inflación explica parcialmente esto, pero incluso en términos reales, estas cifras son mucho más altas que la tendencia vista antes de la pandemia.
Incluso después de tener en cuenta la inflación, la gente está gastando mucho más dinero en alimentos en estos días:
Sí, nos encanta quejarnos de los precios de las tienda de alimentación, pero eso no ha impedido que la gente gaste.
De hecho, la gente está comiendo fuera más que nunca en estos días:
Ese período de restricciones por el Covid en torno a comer fuera obviamente provocó algo en la gente que hizo que todo el mundo quisiera salir a comer más que nunca.
No es solo comer fuera. La gente también está viajando como locos ahora.
He viajado unas cuantas veces en estos últimos meses. Todos los aeropuertos están llenos. Se espera que los viajes por vía aérea en primavera de EE. UU. alcancen otro nuevo máximo histórico en marzo y abril.
Además, estamos en medio de un auge de la IA.
En el discurso de apertura la semana pasada, Jensen Huang de NVIDIA enumeró a todas las empresas que ahora confían en el fabricante de chips:
La capitalización bursátil de NVIDIA ha ganado casi 1,7 billones de dólares desde principios de 2022.
Llámalo burbuja si quieres, pero la revolución de la IA se acerca independientemente de las valoraciones actuales de las acciones tecnológicas. El futuro incluirá robots y asistentes personales y tutores basados en IA para sus hijos y quién sabe qué más.
El sentimiento del consumidor no se alinea exactamente con una mentalidad de los locos años 20 porque la gente odia la inflación y las tasas de interés altas.Pero tienes que tener en cuenta lo que la gente hace, no lo que dice.
La gente está gastando dinero en comida, viajes, ropa y tecnología.
Están invirtiendo en su cuenta 401k, IRA o de corretaje. Están apostando en su cuenta de Draft Kings o Fan Duel. Haciendo trading intradía con Robinhood.
La gente está actuando como si fueran los años 20, ya sea que estén de acuerdo con ese sentimiento o no.
Algunos señalarán que, dada la desigualdad de riqueza inherente de nuestro sistema, tal auge es imposible.
La mayoría de la gente probablemente no se da cuenta de que la década de 1920 fue una de las peores décadas de la historia económica moderna para la desigualdad de la riqueza.
Según el BLS, casi el 60 % de todos los hogares a finales de la década de 1920 ganaban menos de 2.000 dólares al año, que era el ingreso mínimo en ese momento. En 1928, el 1 % superior ganaba casi el 25 % de todos los salarios.
También vale la pena señalar que la locura que fueron los años 20 fue seguida por la Gran Depresión.
Los booms son inevitablemente seguidos por los caídas. Así funciona todo.
Tal vez, como algunos afirmaron, los locos años veinte fueron años moralmente degenerados que merecían una visita bíblica: pero también fueron un período en el que las personas exhibían una capacidad para soñar, una fe en el futuro, un apetito empresarial por el riesgo y una creencia en la libertad individual. Estos rasgos profundamente americanos sumieron un fuerte golpe en octubre de 1929 y parecieron extinguirse durante la Gran Depresión. Pero volverían.
El actual período posterior a la pandemia también desató un apetito empresarial por el riesgo en este Estados Unidos como nunca antes habíamos visto:
Las cosas siempre podrían ser mejores.
Pero es una locura estar donde estamos considerando dónde estábamos hace solo cuatro años durante el brote de Covid.
En lo que a mí respecta, los locos años 2020 están aquí.
Cómo cambiar tu estado psicológico por Brett N. Steenbarger
Brett N. Steenbarger, Ph.D. es profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en SUNY Upstate Medical University. Compagina su actividad docente con la de entrenador de gestores de hedge funds y traders profesionales. Brett es autor de varios libros sobre psicología enfocada en el trading: The Daily Trading Coach (2009), Trading Psychology 2.0 (2015) y Radical Renewal (2019), entre otros. Su experiencia en los mercados financieros comenzó a finales de la década de 1970.”.
Brett N. Steenbarger, Ph.D. / SUNY Upstate Medical University
Interiorizamos lo que hacemos de manera consistente.
Si evitamos constantemente el esfuerzo, interiorizaremos la falta de iniciativa. Si nos acercamos constantemente a los demás con amor, interiorizaremos la calidez y el cuidado. El cambio comienza con hacer. El simple hecho de cambiar objetivos o mentalidades no producirá un cambio duradero.
Fíjate en cómo los atletas entrenan en rutinas estructuradas. Los cirujanos aprenden su oficio siguiendo procedimientos basados en la evidencia y siguiéndolos fielmente. Los artistas intérpretes o ejecutantes dominan su oficio a través de la retroalimentación y la repetición. Cuando la práctica y el rendimiento se basan en el proceso, algo importante sucede psicológicamente: internalizamos un sentido de disciplina y autocontrol. La consistencia en la preparación y la práctica crea consistencia en el rendimiento.
Para cambiarnos psicológicamente, podemos comenzar con una sola mejora que deseamos hacer y crear una rutina para implementar ese cambio todos los días. Si quiero interiorizar una sensación de condición física, puedo ir al gimnasio todos los días y desafiar mis límites en términos de flexibilidad, aeróbicos y fuerza. Si quiero internalizar la disciplina en mi trading, puedo usar backtes y revisiones de rendimiento para crear reglas sobre cuándo realizar operaciones, dónde entrar/salir, etc. Seguir las reglas cada día me lleva a interiorizar una sensación de control. Superar mis límites cada día refuerza una sensación de crecimiento y logro.
Elige un objetivo y haz una cosa para lograrlo diariamente durante un mes. Luego toma un segundo objetivo durante un mes, etc. y añádelo al primero. Luego un tercer objetivo, un cuarto, y pronto internalizarás una sensación de progreso, logro y autocontrol.
No cambiamos pensando en cosas nuevas. Hacemos cosas nuevas y cambiamos la forma en que pensamos y sentimos.
¿Qué cosa harás constantemente esta semana para ser tu mejor versión de ti mismo?
La Reserva Federal en un año de elecciones presidenciales por Dr. Ed Yardeni
El Dr. Ed Yardeni es una de las principales voces de LinkedIn en economía y finanzas. Colaborador habitual de los principales medios internacionales, actualmente dirige Yardeni Research una firma de consultoría que ofrece estrategias de inversión global, análisis y recomendaciones a clientes institucionales. Es autor de los libros «Predicting the Markets: A Professional Autobiography» y «Fed Watching for Fun & Profit”.
Dr. Ed Yardeni / Yardeni Research
A pesar de los informes del IPC y del IPP de la semana pasada, mejores de lo esperado, los mercados financieros todavía anticipan que la Reserva Federal recortará la tasa de los fondos federales tres veces durante los próximos 12 meses. El viernes, los futuros sobre tipos de fondos federales más próximos cotizaban en el 5,33%, mientras que los futuros a 12 meses cotizaban en el 4,47% (fig. 1). Ese diferencial de 86 puntos básicos implica que los inversores esperan al menos tres recortes de 25 puntos básicos cada uno para marzo del próximo año.
El 15 de enero, ese diferencial era de 159 puntos básicos, lo que implicaba seis recortes de tipos de este tipo. En ese momento, los mercados no estaban sincronizados con el Resumen de Proyecciones Económicas (SEP) del 13 de diciembre de 2023 publicado por el Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC). Mostró que la proyección mediana de los miembros del comité y los presidentes de los bancos federales para la tasa de los fondos federales representa una disminución del 5,40% en 2023 al 4,60% en 2024. Ese diferencial de 80 puntos básicos implicaba que el FOMC anticipaba hacer tres recortes de tasas de 25 puntos básicos cada uno, no seis.
Consideramos que el diferencial entre la tasa de los fondos federales y el rendimiento de los bonos del Tesoro estadounidense a dos años es otra medida del pronóstico del mercado sobre el cambio en la tasa de los fondos federales durante los próximos 12 meses (Fig. 2). Este último cerró en 4,72% el viernes, lo que implica dos recortes de tasas hasta marzo de 2024. Creemos que el último SEP trimestral, que se publicará este miércoles, bien podría sugerir dos recortes de tasas, en lugar de los tres de diciembre, durante este período, que se producirán más tarde en lugar de antes este año.
De modo que los mercados están ahora más sincronizados con las proyecciones del FOMC que a mediados de enero. Ambos prevén dos o tres recortes, ya sea este año o antes de marzo de 2025.
Por otra parte, este es un año de elecciones presidenciales. Así que pensemos en lo siguiente:
(1) Se podría considerar que recortar las tasas de interés justo antes de las elecciones de noviembre favorece a la administración Biden. En una entrevista con 60 Minutes que se emitió el domingo 4 de febrero, se le preguntó al presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, “¿hasta qué punto la política determina el momento” de cuándo reducir las tasas de interés? Powell respondió con firmeza que “no consideramos la política en nuestras decisiones. Nunca lo hacemos. Y nunca lo haremos”.
(2) Sin embargo, el calendario electoral podría convencer a algunos funcionarios de la Reserva Federal de impulsar un recorte de tipos en las reuniones del FOMC del 1 de mayo o del 12 de junio, antes de que se celebren las convenciones nacionales del partido en Milwaukee para los republicanos del 15 al 18 de julio y en Chicago para los demócratas. del 19 al 22 de agosto. Melissa y yo buscaremos señales de tal cambio en el diagrama de puntos del próximo SEP.
(3) Si los datos de inflación se mantienen por encima del objetivo del 2,0% de la Reserva Federal durante los próximos meses, eso podría impedir que la Reserva Federal reduzca las tasas antes de las convenciones políticas de verano. Si es así, entonces el comité de política monetaria apolítico podría posponer la consideración de recortes de tasas hasta después de las elecciones presidenciales de noviembre. Eso sería lo políticamente prudente, ya que la Reserva Federal valora su independencia por encima de cualquier otra consideración.
Habrá una reunión del FOMC que finalizará el 7 de noviembre, justo después de las elecciones. Esa podría ser la primera decisión de recorte de tipos de este año. El segundo recorte podría anunciarse el 18 de diciembre, tras la última reunión del año. Eso si tales recortes están justificados.
(4) Según nuestro recuento, durante nueve de los 17 cuartos años anteriores de mandatos presidenciales, la Reserva Federal no consideró apropiado cambiar la tasa de los fondos federales por una razón u otra que podría haber sido de naturaleza política o no (Fig. 3).
Por cierto, desde 1929, el S&P 500 ha ganado un 6,2%, en promedio, durante el cuarto año de elecciones presidenciales (Fig. 4). (El S&P 500 ha subido un 7,3% hasta la fecha). Los aumentos promedio durante el primer, segundo y tercer año fueron del 6,7%, 3,3% y 14,0%.
Una rara combinación de máximos anuales en sectores cíclicos por Sentimentrader
Dean Christians es un analista veterano especializado en la investigación de mercado y trading de Wall Street, con más de 25 años de experiencia. Sus análisis y señales de trading son de las más valoradas entre los profesionales del sector financiero.
Dean Christians / SentimenTrader
Máximos anuales en las acciones de los sectores discrecional, financiero e industrial.
Movimientos similares hasta nuevos máximos sugieren que la tendencia alcista del S&P 500 persistirá durante un año más.
El ETF del sector financiero (XLF) es el único sector que cuenta con puntuaciones de tendencia absolutas y relativas perfectas.
Los mercados muestran fortaleza cuando las acciones se hacen nuevos máximos
La semana pasada, destaqué una señal alcista de un indicador que mide el porcentaje de acciones del S&P 500 que cotizan dentro del 5% de un máximo de 252 días. Este indicador basado en amplitud mostró que la mayoría de las acciones rondaban justo por debajo de los máximos anuales.
El jueves, un número considerable de estas acciones rompió al alza, lo que elevó el porcentaje de acciones del S&P 500 que registraron máximos anuales al nivel más alto desde mayo de 2021.
Cuando examiné el desglose por sector, el sector financiero, el industrial y el de consumo discrecional mantuvieron la proporción más alta de acciones, registrando un máximo, con los tres grupos superando el 30%.
Con tantas acciones del sector cíclico en ruptura, ¿qué mensaje ofrece el mercado sobre la sostenibilidad de la tendencia alcista?
Lo que nos dice el estudio
Dado que un número significativo de acciones en sectores económicamente sensibles como el consumo discrecional, el financiero y el industrial registran máximos anuales simultáneamente, la tendencia alcista en el índice más seguido del mundo debería seguir, especialmente porque los índices rara vez caen cuando las acciones que los componen suben con fuerza a nuevos máximos. Desde una perspectiva de asignación sectorial, el sector financiero y el industrial ofrecen una alternativa convincente al sector de tecnología, especialmente a nivel de acciones individuales.
Dr. en psiquiatría y trader, autor de grandes éxitos como «El nuevo vivir del trading”, “Come into my trading room” y “Entries and exits” entre otros. Desde hace varios años se dedica a dar formación y conferencias por todo el mundo desde EEUU, China, Hoanda, Brasil, etc. Ofrece también formación online en: www.elder.com.
Alexander Elder / Elder.com
Cómo dejar de repetir errores
Llevar un diario de trading visual ayuda a los traders a aprender de sus experiencias y a dejar de repetir errores. Si llevas un diario visual, acelerarás tu proceso de aprendizaje.
Piensa en esto: si vas a una fiesta, probablemente antes de ir te mirarás en un espejo. Es posible que notes una mancha en tu camisa o algo en tu cara. Un espejo te ayudará a ver lo que tienes que hacer para mejorar tu apariencia. Un diario de trading visual te ayudará a ver lo que hiciste bien y mal en operaciones anteriores y a realizar las correcciones necesarias de cara al futuro.
Para mostrar cómo es un buen diario de trading visual, compartiré dos diarios escritos por dos miembros élite de nuestro grupo de trading internacional, www. SpikeTrade.com .
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Nilton D., miembro en EE. UU.:
Seguí el plan – TQQQ en corto
Llegué a la semana con un sentimiento muy bajista.
Varias divergencias bajistas se estaban desarrollando, incluida una divergencia del ATR en este gráfico diario del índice Nasdaq, con potencial doble techo. Abrir una posición en corto del Nasdaq parecía lo más lógico y valió la pena.
Mi plan era simple:
Entré cerca del máximo de la semana anterior al cierre.
Salí en la EMA 8 diaria de los mínimos (la media móvil favorita de Kerry).
Calculé 1 ATR para definir la orden stop, aproximadamente 3,3% de pérdida.
Seguí el plan y funcionó bien.
Cuando miro hacia atrás y analizo los movimientos del mercado durante la semana pasada, me doy cuenta de que tuve un poco de suerte tanto con mi entrada como con mi salida. Una precisión como esta no se da muy a menudo.
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Tim B., un miembro de Canadá:
Aprovechando otra caída con el TQQQ en corto
Escribí en mi plan el fin de semana pasado: “Buscando que se reanude una secuencia bajista más profunda. Muchos patrones que estoy siguiendo apuntan a ese resultado. Esta vez elegí el Nasdaq, pero varios índices muestran el mismo movimiento. Septiembre es un mes históricamente bajista y puedo recordar muchos septiembres en los que operé con éxito movimientos bajistas”.
No le doy demasiada importancia a las tendencias estacionales, pero cuando se alinean con los patrones técnicos que veo, mucho mejor.
El mercado bajó como sugirió mi análisis. Aproveché una buena parte de la caída y salí basándose en patrones de ondas/condiciones de sobreventa a corto plazo.
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Animo a todos los traders a llevar diarios visuales. Toma una captura de pantalla cuando abras una operación y guárdala con algunos comentarios sobre por qué actuaste así. Toma otra captura cuando salgas y escribe cualquier comentario: lo que se hizo bien y lo que se hizo mal. Vuelve atrás y revisa tus notas cada pocos meses: tu diario visual será tu mejor maestro.
La inversión en índices y su estructura interna: El Dow Jones Industrial Average y su valoración por José Manzanares
José Manzanares Allén, es profesor del IEB con más de 20 años de experiencia profesional en los mercados financieros. En la actualidad es Director de SC Alternative Sicav, así como colaborador en diferentes medios de comunicación y profesor en diferentes Escuelas de Negocios. Puedes seguirle en su blog www.productosymercados.com.
Los gestores / asesores que trabajamos el día a día de los mercados financieros tenemos como principal referencia el S&P500 porque es más representativo de la economía americana pero vamos a utilizar en este caso el Dow Jones Industrial Average porque es un Índice diferente a la gran mayoría de Índices que seguimos en los mercados ya que la composición y metodología del mismo le hace diferente a cualquier Índice Bursátil (excepto al Nikkei Japones)
Metodología y cálculo del Dow Jones Industrial Average:
El Dow Jones Industrial es un índice de precios y no de capitalización donde el valor que más pesa en el índice es aquel cuyo precio es más alto independientemente de su capitalización a diferencia de los demás índices donde el valor que más pesa es aquel que más capitalice (número de acciones en circulación por el precio de la acción).
Como todos sabemos es un índice compuesto por 30 valores, en un principio relacionados con el sector industrial aunque con la evolución de la economía ya tenemos avarias empresas del sector tecnológico.
Cuando se construyó el índice en 1896 cotizaban solamente 12 compañías y su cálculo era sencillo, se sumaban los precios de las 12 compañías y se dividía por 12 para obtener el cálculo del mismo, en la actualidad con todas las modificaciones habidas en sus componentes (spin-off, Split, entradas y salidas de valores) el cálculo es diferente pero a la vez muy sencillo, se suman todos los precios de las acciones de los componentes del Dow Jones Industrial y a este sumatorio se le divide por 0,132229493 o se multiplica por la inversa que 7,5683298 y el resultado es el precio del índice , recomendamos a los lectores que lo intenten porque es curioso pero se obtiene el precio del índice.
Cuadro de precios y cálculo del índice:
Como podemos apreciar en el cuadro, los pesos de los componentes del índice no son representativos de las principales compañías americanas por tamaño bursátil o capitalización ya que la empresa que más pesa en el mismo es IBM y con bastante diferencia del resto de compañías y esto es lo más importante desde el punto de vista de valoración tanto por capitalización como por peso en el índice ya que Exxon Mobile tiene una capitalización de más de 400 bilion$ comparado con los 230 bilion$ de IBM pesando más del doble esta última y así con otras compañías.
Este cuadro ya nos está dando unas interesantes pistas respecto a nuestra índice ya que la distribución en el momento de hacer este estudio, 2013, del mismo está compuesta por un claro dominador IBM cuyo modelo de negocio ya no es cíclico (pasó de tener una parte del negocio ligado a la venta de ordenadores que vendió a la empresa China Lenovo) y actualmente su negocio es “consultoría” con una impresionante diversificación internacional y con la catapulta del principal inversor “value” del mundo apostando por ella, estamos hablando de Warrent Buffet (es la primera empresa tecnológica en la que invierte cuando una de sus frases celebres es que no invierte en negocios que no entiende), esto nos reduce la volatilidad del mismo así como el incremento de peso de empresas no cíclicas como Mc Donals, Johnson& Johnson, Home Depot y Wal Mart aunque por otro lado la incorporación al mismo de Chevron (valor que no formaba parte del índice en el año 2007) junto con el elevado peso de Exxon Mobile (junto las dos compañías representan casi un 11% del Dow Jones) nos aportan un riesgo adicional que antes no contábamos aunque teníamos tres empresas quebaradas: City, IAG y G. Motors
Lo que si nos parece importante desde el punto de vista de valoración son los ratios comparables entre un periodo y otro y esto es lo que nos puede dar unas pistas sobre si está caro o barato el Dow Jones Industrial y en este cuadro podemos apreciar las diferencias entre ambos periodos:
Aquí ya podemos comprobar con algunos ratios de valoración y comparables dos índices que si bien representan lo mismo vemos como difieren totalmente uno con el otro. Destacamos todos por la gran diferencia entre un periodo y otro aunque yo personalmente me quedo con un PER muy caro en el 2007, con un Price to Book Value también muy caro en el pico del ciclo en el año 2007 y para terminar con el EV/ EBITDA muy utilizado para valorar compañías para su venta bastante por encima del nivel actual.
Conclusiones:
La idea o el objetivo de este artículo no consiste es demostrar si el Dow Jones Industrial está caro o barato y por supuesto no es ninguna invitación a tomar cualquier posición en el mismo sino en ahondar en la importancia del conocimiento y funcionamiento interno de los índices cuando invertimos en ellos.
Yo soy especialista en fondos cotizados o exchange trade funds (ETFS) y aunque estemos hablando de una inversión en gestión pasiva como se los conoce en los mercados (decimos que es pasiva porque realmente no hay gestión sino una herramienta de software que nos permite invertir en una cesta que replica el comportamiento de un índice) es mucho más importante conocer la metodología y los pesos de cada valor en el índice para poder tener una estrategia de inversión y como mejor ejemplo tenemos el del Dow Jones Industrial Average donde el cambio en sus componentes y la asignación de nuevos pesos nos lleva a la conclusión de que está bastante más barato que cuando alcanzo sus máximos históricos hace 5 años por un motivo muy sencillo: no es el mismo aunque eso la mayoría de inversores lo desconocen.
Lecciones de éxito que necesitamos aprender por Ray Barros
Abogado de profesión, es trader profesional, gestor de fondos y educador. Con más de 30 años de experiencia, ha conseguido mantener un track record continuado con una tasa de retorno anual del 39%. Es autor del libro “The Nature of Trends” y escribe regularmente para revistas como Your Trading Edge Magazine, Business Times y Smart Investor.
Ray Barros / tradingsuccess.com
El modelo de éxito de Mark Douglas es uno de los mejores que he encontrado. Mark cree que hay tres lecciones independientes que un trader debe aprender:
Debe aprender a pensar en probabilidades (un trader desarrolla un plan de trading con una ventaja junto con un enfoque efectivo de gestión del dinero. Aprende a ver cada operación como parte de un resultado general en lugar de una cuestión de vida o muerte).
Debe aprender a ejecutar el plan de trading de manera relativamente impecable, una cuestión de psicología.
Debe aprender a aceptar el dinero que te da el mercado, una cuestión de psicología, generalmente de autoestima.
Las «lecciones independientes» significan esto: el hecho de que un trader tenga un plan de trading ganador no significa que pueda ejecutarlo ni que pueda aceptar las recompensas de sus esfuerzos sin autosabotaje; Del mismo modo, el hecho de que pueda ejecutar su plan no significa que su plan tenga una ventaja, etc.
En este artículo, analizaré lo que creo que es el requisito previo tácito para operar con éxito. A este elemento lo llamo “percepción y aceptación de la realidad”.
En su primer libro, “Poder Ilimitado”, Tony Robbins describe la “Fórmula del Éxito Definitivo”:
define tus metas
tomar acción
observar los resultados
cambie su comportamiento si su acción no le está dando lo que quiere. El elemento para el éxito está implícito en esta fórmula.
Hyrum Smith lo establece más claramente como su séptima ley en «Las 10 leyes naturales de la gestión exitosa del tiempo y la vida»:
“Satisfaces necesidades cuando tus creencias están en consonancia con la realidad”.
La mayoría de los fracasos al hacer trading que he conocido han demostrado una capacidad increíble para no percibir la realidad o, si la ven, no actuar en consecuencia. Este fallo se demuestra de muchas maneras.
Uno de los más comunes es tener expectativas poco realistas sobre el rendimiento que puede generar el trading (dado que su objetivo declarado es ser un jugador de mercado a largo plazo); esto generalmente toma la forma:
“Quiero convertirme en profesional; ya sabes, renunciar a mi trabajo y ganar el 100% al año, tal vez un 200%. Sí, he hecho un poco de trading y no he ganado nada de dinero, pero tengo fe en mi capacidad para conseguirlo (es decir, 100% de retorno anual, etc.)”.
¡Dáme un respiro! Si el trader fuera un jugador de tenis de fin de semana, no esperaría vencer a Rafa Nadal; sin embargo, con un historial comprobado de pérdidas al hacer trading, ¡él espera hacer un 100% o más sin un alto riesgo de ruina!
Otra forma que toma esto es simplemente negar la realidad. Robert Krausz solía contar una historia fabulosa sobre un trader que acudió a él en busca de ayuda porque «su esposa estaba robando» los estados de cuenta de su broker. ¡Bajo hipnosis, el trader le dijo que estaba escondiendo los estados de cuenta porque no podía soportar ver las pérdidas!
Piense en su trading y/o su estado actual como trader: ¿le «falta reconocer la realidad»? Soy más vulnerable cada vez que los resultados de mi drawdown se acercan a mi zona prohibida de una pérdida del 20% o más.
¿Qué hay del trader novato, cuál es la mejor manera de evitar esta trampa?
Nos atraen los mercados porque caemos en la exageración de que es una forma rápida y fácil de ganar dinero. La realidad es que no existe una fórmula mágica para obtener esas enormes ganancias; en cambio, hay principios que deben ser entendidos, aceptados y aplicados si queremos tener éxito.
Los principios pueden enunciarse sucintamente:
“En última instancia, el trading requiere un cambio de comportamiento y eso requiere que salgamos de nuestras zonas de confort al desarrollar una idea de lo que necesitamos para tener éxito y luego actuar para cambiar.
La mera comprensión del problema no es suficiente; en realidad, debe hacer algo para solucionarlo.
Una gran definición de locura es “hacer lo mismo una y otra vez y esperar resultados diferentes. Si después de un tiempo, sus acciones no conducen al resultado deseado, cambie sus acciones”.
Demasiados traders se acercan al éxito con un ‘ deseo ‘ ( sí, por favor, pero no me pidan que trabaje en ello ) y no con un ‘ quiero ‘ (haré lo que sea necesario). Y, si logran un cambio, buscan el éxito instantáneo. Pero, este cambio no vendrá rápido y será el producto de un trabajo constante.
He visto los efectos de actuar fuera de estos principios en mi trabajo de “tutoría”.
Hace tiempo conocí a Amos. Quería convertirse en profesional, etc., etc. Había estado en los mercados durante más de 10 años y probablemente había asistido a todos los cursos impartidos sobre trading. Le pedí que desarrollara un plan de trading por escrito. Con un poco de ayuda, los traders novatos suelen tardar entre 3 y 6 meses. Pasaron más de 18 meses sin que Amos tuviera un plan.
Burke hace poco. Tiene un gran sentido del mercado y ha experimentado el éxito. Sin embargo, es consciente de que necesita cambiar, ya que parte de ese éxito se ha logrado negándose a asumir pérdidas. Hasta ahora ha funcionado, pero sabe que es solo cuestión de tiempo. Sin embargo, tiene miedo de implementar cambios, principalmente porque significará operar fuera de su zona de confort. A menos que cambie, se unirá al 80 o 90 % de los perdedores al hacer trading.
Y así continúa….
Esa es una cara de la moneda. La otra son las grandes historias de éxito de los traders que dedicaron muchas horas de trabajo para aprender las lecciones de Mark Douglas. Como:
Colin, que estaba listo para dejar el trading cuando lo conocí por primera vez en Brisbane. Tres años más tarde, el éxito de Colin es un modelo para quienes luchan por el éxito.
Y como Doug, que ahora dirige su propio fondo de cobertura.
Cada uno hace trading de manera diferente y utiliza diferentes herramientas. Cada uno ha logrado el éxito en sus propios términos trabajando ‘inteligentemente y duro’.
Para resumir: el éxito viene con el compromiso y la acción constante. Ambos son productos de lo que llamo “percepción y aceptación de la realidad”.
¿El rendimiento pasado es garantía de resultados futuros? por Kevin Davey
Kevin Davey es un conocido trader de futuros, divisas y materias primas. Ha estado operando durante más de 25 años. Durante tres años consecutivos, Kevin logró más del 100 % de rendimiento anual en un campeonato de trading con dinero real. Es autor del libro de trading algorítmico «Building Algorithmic Trading Systems: A Trader’s Journey From Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Trading» (Wiley 2014).
Kevin Davey / kjtradingsystems.com
Si ha estado operando con futuros, materias primas o divisas durante un tiempo, lo más probable es que haya escuchado la frase «el rendimiento pasado no es necesariamente indicativo (o no tiene garantía) de resultados futuros». Es un aviso obligatorio que se requiere para los grupos que participan en ciertas actividades de trading. Y como verás, es necesario por muy buenas razones, y para responder a la pregunta principal: no, el rendimiento pasado NO predice resultados futuros.
Este aviso de advertencia/descargo de responsabilidad es obligatorio en muchas situaciones porque la mayoría de las personas miran un registro histórico de rendimiento o una curva de equidad, y extrapolan los resultados en el futuro. Por ejemplo, si un sistema de trading algorítmico hizo un promedio del 40 % por año durante los últimos 5 años, muchas personas asumirán que ganará un 40 % durante los próximos cinco años, o al menos durante los próximos 1-2 años. Eso es lo PEOR que se puede suponer, por dos razones. En primer lugar, el futuro nunca es una repetición del pasado, y en segundo lugar, el registro histórico en sí podría ser defectuoso. Hablemos de estos dos problemas.
Aunque es obvio que nadie puede predecir el futuro, la gente siempre lo hace. Esto sucede en todos los ámbitos de la vida, y aparece en actividades tan diversas como el pronóstico del tiempo, la adivinación, las predicciones de campeonatos deportivos y los anuncios del mercado de valores. Aunque es divertido predecir el futuro, nadie realmente puede hacerlo con precisión (aunque muchos afirmarán que tienen ese «don» – si realmente tienen esta capacidad, ¿por qué no son multimillonarios?).
Nostradamus es un gran ejemplo. Si era tan bueno prediciendo el futuro, ¿por qué no era el hombre más rico del mundo?
Por lo tanto, una forma típica de predecir el futuro es usar el pasado como guía. Por ejemplo, los Pittsburgh Steelers ganaron el Super Bowl hace un tiempo, por lo que, según el rendimiento anterior, deberían haberlo ganado todo el año siguiente. Por supuesto, no lo hicieron. O, tal vez a finales de 2007 pensaste que, dado que el método de «comprar y mantener» para las acciones funcionó de 1910 a 2007, debería funcionar en 2008. ¿Ves el problema? Conocer el pasado no necesariamente nos ayuda con el futuro. Muchas veces nos ciega a otras posibilidades, que muchas personas descubrieron durante la crisis financiera de 2008. Y esa es una de las razones de los avisos que se deben dar al hablar de productos financieros en los que invertir.
Una segunda razón para el descargo de responsabilidad del «rendimiento pasado no es una garantía» es que, especialmente en el mundo de la inversión, las curvas de rendimiento y las cifras que se muestran son muchas veces hipotéticas (es decir, nadie realmente operó de esa manera con dinero real, y posiblemente nadie podría haber negociado de esa manera, incluso si quisiera).
Entonces, ¿cómo puedes protegerte? En primer lugar, si ves a alguien haciendo predicciones de mercado, date cuenta de que hay una buena probabilidad de que se equivoque. No importa quién sea el gurú. Nadie conoce realmente el futuro.
En segundo lugar, los registros del sistema de trading son agradables de ver, pero nunca asumen que el rendimiento pasado mostrado se repetirá. Rara vez sucede. Sin embargo, un historial, especialmente si es auditado por un tercero independiente, puede ayudar a darle la confianza de que las personas que dirigen la inversión saben lo que están haciendo. Eso es sin duda mejor que poner tu dinero con alguien que no tiene antecedentes. Pero, de nuevo, no es garantía de rendimiento en el futuro.
En tercer lugar, para cualquier historial que vea, pregunte si se produjo en una cuenta de dinero real. Si no fuera así, todavía podría ser una estrategia trading viable, pero trátala con un sano escepticismo. Podría ser un método de trading que es imposible de ejecutar en la vida real. O, si se produjo en retrospectiva, es casi un perdedor garantizado en el futuro. Hay buenos sistemas de trading, y hay malos sistemas de trading. Muchas veces, es difícil saber cuál es cuál.
Por último, asegúrese de realizar la debida investigación antes de comprar cualquier sistema, seguir a cualquier gurú o inscribirse en cualquier servicio de señales. Es su dinero, y trabajó muy duro para acumularlo. No lo tire a la basura en una decisión rápida. Tómese el tiempo y el esfuerzo para investigar cada oportunidad de inversión en detalle. Si se apresura y cae en el argumento de ventas, pronto aprenderá por qué se da siempre el aviso de «el rendimiento pasado no es garantía de resultados futuros».
La Evolución Del Trading: desde el trueque al Trading algorítmico por Quantinsti
El objetivo de Quantinsti es formar a su alumnos en el trading algorítmico. Pertenece a iRageCapital Advisory, empresa conocida por sus servicios relacionados con la creación de mesas de trading algorítmico.
Quantinsti
Hoy en día, el sistema de trading algorítmico es bastante popular entre los traders, pero ¿cómo empezó todo?
¿Cuáles son los antecedentes?
El trading comenzó con el sistema de trueque. En aquellos viejos tiempos, los bienes se intercambiaban por otros bienes. Finalmente, el trading de bienes fue reemplazado por el sistema de divisas y luego surgieron las bolsas que se transformaron en sistemas automatizados o electrónicos con el tiempo.
Exploremos el viaje del trading, comenzando desde el sistema de trueque y progresando hacia el trading moderno. Más adelante, profundizaremos en las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos, así como en las ventajas y desventajas que aportan.
Una breve historia de cómo evolucionó el «trading» del trueque a los algoritmos
La evolución del trading se ha producido gradualmente desde el trueque hasta el trading algorítmico.
Pero, ¿cómo tuvo lugar esta evolución del trading?
Veamos ahora cada marco de tiempo en detalle a continuación.
Sistema de trueque – Era antigua
En la antigüedad, la gente se dedicaba al intercambio directo o al trueque, donde algunos bienes y servicios se intercambiaban por otros bienes y servicios.
El valor de cada artículo estaba determinado por varios factores, como la rareza, la utilidad o el valor percibido de los dos artículos que se intercambiaban.
Pero, el trueque implicaba un acuerdo mutuo entre los individuos y dependía de la doble coincidencia de los deseos, lo que lo hacía ineficiente y engorroso.
Sistema monetario – Siglo VII d.C.
A medida que las sociedades crecieron, el sistema de trueque se volvió poco práctico porque no se pudo determinar el valor exacto de dos bienes de trueque. Por lo tanto, esto llevó a la aparición de varias formas de monedas. Estas monedas incluían artículos como cuentas, metales, conchas y, finalmente, monedas estandarizadas y papel moneda.
De esta manera, la introducción de la moneda hizo que el sistema de comercio fuera más eficiente al proporcionar un medio de intercambio y una unidad de cuenta.
Intermediadores y bolsas de valores – Siglos XVII y XVIII
En los siglos XVII y XVIII, sucedió algo emocionante en el mundo del comercio. Las bolsas de valores irrumpieron en escena, creando un centro de eventos para la compra y venta de acciones de la empresa. Estos intercambios trajeron orden al caos, introduciendo reglas, pisos de negociación dedicados y corredores para mantener las cosas funcionando sin problemas.
A medida que el comercio subía, surgió una nueva generación de intermediarios financieros: bancos y traders. Estas personas inteligentes nos hicieron la vida más fácil al facilitar las transacciones, salvaguardar nuestros depósitos e incluso extender el crédito cuando era necesario.
Trading manual o telefónico – 1900 a 1980
A finales del siglo XX, la invención y la adopción generalizada del teléfono llevaron al trading telefónico. De repente, los corredores y los traders podían conectarse entre sí en tiempo real, ¡independientemente de la distancia entre ellos!
Esto significaba que los traders podían charlar con sus homólogos, aprovechar las oportunidades de trading y recopilar información del mercado más rápido que nunca. Fue un juego de velocidad y eficiencia.
El trading telefónico dio el comienzo de una nueva era, en la que los traders podían reaccionar rápidamente a los eventos del mercado y realizar negocios sin esfuerzo a través de largas distancias. Fue un cambio de juego que hizo que el trading fuera más suave y rápido para todos los involucrados.
Mercados o Exchanges electrónicos y plataformas de trading en línea – 1980 a 2000
Este fue un gran punto de inflexión en la evolución del dominio del trading.
Los mercados electrónicos y las plataformas de trading en línea se refieren a los sistemas en línea que facilitan el trading de instrumentos y activos financieros electrónicamente.
Entre las décadas de 1980 y 1990, se adoptaron los sistemas computarizados de enrutamiento de pedidos. Estos sistemas permitieron a los traders enviar y ejecutar órdenes electrónicamente, reemplazando los métodos manuales.
Las Redes de Comunicación Electrónica (ECN) se introdujeron en la década de 1980. Los ECN facilitaron la coincidencia directa de las órdenes de compra y venta, pasando por alto los exchanges tradicionales.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos sistemas se limitaban en su mayoría a los grandes inversores institucionales y no eran ampliamente accesibles.
En 1990, Instinet se convirtió en la primera ECN en proporcionar servicios de trading electrónico a inversores institucionales.
El crecimiento de Internet en la década de 1990 llevó a la aparición de plataformas de trading en línea que proporcionaban a los inversores individuales acceso directo a los mercados financieros. Las corredurías en línea como E*TRADE, Ameritrade y Charles Schwab ganaron popularidad, permitiendo a los inversores minoristas hacer trading con acciones, opciones y otros instrumentos financieros desde sus propios ordenadores.
Sin embargo, la introducción de las redes de comunicación electrónica (ECN) en la década de 1980 allanó el camino para un mayor trading electrónico.
Fue solo en la década de 1990 que las redes de comunicaciones electrónicas (ECN) se expandieron y ganaron prominencia, ofreciendo un trading electrónico transparente y eficiente. Los ECN como Island ECN y Archipelago ganaron tracción, proporcionando una alternativa a los exchanges tradicionales al igualar las órdenes de compra y venta electrónicamente.
Cambio completo hacia el trading electrónico – 2000 a 2006
La evolución del dominio del trading llegó a nuevas alturas cuando se produjo el cambio completo hacia el trading electrónico.
Fue solo en el año 2000 que la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE) y otras bolsas importantes similares sufrieron un cambio significativo hacia el trading electrónico. La Bolsa de Nueva York introdujo el Modelo de Mercado Híbrido en 2006, combinando la coincidencia electrónica de órdenes con el trading tradicional basado en el piso. Otras bolsas, como el NASDAQ, hicieron la transición a plataformas de negociación totalmente electrónicas.
Estos exchanges o plataformas electrónicas revolucionaron la forma en que operan los mercados financieros, ofreciendo eficiencia, velocidad y accesibilidad a los participantes del mercado.
Aumento del trading algorítmico (2007 – 2023)
El trading algorítmico, incluido el trading algorítmico en línea, ha experimentado un crecimiento significativo, aprovechando la tecnología y los datos del mercado. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial están desempeñando un papel cada vez más importante en el desarrollo de algoritmos de trading avanzados en 2023.
El enfoque regulatorio continúa para garantizar un equilibrio entre la innovación y la integridad del mercado.
El aumento del trading algorítmico ha desempeñado un papel importante en la evolución del trading.
Veamos a continuación una breve descripción de todos los avances clave realizados hasta ahora entre 2007 y 2023.
2007:
Las estrategias de HFT (¹) se hicieron más frecuentes, gracias a los avances en la tecnología y al acceso más rápido a los datos del mercado.
Los reguladores comienzan a tomar nota del impacto potencial de HFT en la estabilidad y la equidad del mercado.
2008-2009:
La crisis financiera mundial condujo a un mayor escrutinio (²) de los mercados financieros, incluidas las prácticas de negociación algorítmica.
Los reguladores y las bolsas implementaron nuevas reglas y regulaciones para abordar las preocupaciones sobre la manipulación del mercado y los riesgos sistémicos asociados con la HFT.
2010:
Flash Crash (³): El 6 de mayo de 2010, los mercados de valores de EE. UU. experimentaron una caída repentina y severa, seguida de una rápida recuperación en cuestión de minutos. El evento destacó los riesgos potenciales asociados con el trading algorítmico y de alta frecuencia.
2011:
La Autoridad Europea de Valores y Mercados (4) (ESMA) introdujo directrices para el trading algorítmico, incluidos los requisitos para los controles de riesgos y los sistemas de supervisión.
2012-2013-2014:
El trading algorítmico continuó expandiéndose a nivel mundial, con más bolsas y mercados que adoptaban plataformas de trading electrónico.
El uso de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) en el trading algorítmico ganó fuerza.
2015-2016:
El trading algorítmico representó una parte significativa de la actividad de trading (5) en los principales mercados financieros de todo el mundo.
Las nuevas empresas de tecnología financiera (fintech) comenzaron a ofrecer soluciones de trading algorítmico a inversores individuales y empresas más pequeñas.
2017-2018-2019:
En 2017, los mercados de criptomonedas fueron testigos de un aumento (6) en el trading algorítmico, ya que los activos digitales ganaron la atención de la corriente principal.
Pero en 2018, las criptomonedas se derrumbaron en un 80 % desde su máximo en enero de 2018.
La tecnología de cadena de bloques o blockchain, con su potencial para el trading descentralizado y transparente, atrajo el interés de las empresas de trading algorítmico.
2020:
La pandemia de COVID-19 (7) condujo a una mayor volatilidad del mercado, y los sistemas de trading algorítmico desempeñan un papel crucial en la gestión y ejecución de operaciones durante este período.
2021-2022:
La enorme afluencia de liquidez llevó a un aumento en el mercado en 2021.
La caída del mercado de valores de 2022 (8) fue un evento económico mundial caracterizado por una caída significativa en los valores del mercado de valores.
En los años anteriores al declive, la economía mundial experimentó una recesión causada por la pandemia de COVID-19. Si bien los impactos inmediatos de la recesión disminuyeron para 2022, condujo a desafíos posteriores, como el aumento de la inflación y una interrupción generalizada en las cadenas de suministro globales.
2023:
El trading algorítmico sigue dominando los volúmenes de trading en los principales mercados financieros.
Los avances tecnológicos, como la computación cuántica y el análisis de big data, ofrecen nuevas posibilidades para las estrategias de trading algorítmico.
ChatGPT y el trading algorítmico (2023)
La evolución del trading ha llegado al punto en el que la IA se puede utilizar ampliamente, desde la selección de acciones y la investigación de mercado hasta la prueba de la estrategia y la ejecución de la operación.
ChatGPT es un modelo de lenguaje de IA que puede ayudar a un operador con cada uno de los pasos mientras opera en el mercado financiero.
Además, ChatGPT, con sus capacidades en el procesamiento de idiomas, tiene el potencial de ayudar y beneficiar al dominio en el trading de varias maneras.
Un dominio de trading impulsado por el dúo dinámico de ChatGPT y el trading algorítmico es como tener un asistente de trading al alcance de la mano, listo para ayudarte en cada paso.
Pero, ¿cómo revoluciona exactamente ChatGPT el panorama de trading?
¡Vamos a sumergir!
A continuación, repasemos brevemente todas las formas en que ChatGPT es útil en el trading algorítmico.
Análisis de datos de mercado: ChatGPT puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos de mercado, incluidos datos históricos de precios, artículos de noticias, sentimiento de las redes sociales e indicadores económicos.
Desarrollo de estrategias: puede proporcionar información, sugerir enfoques y generar ideas para optimizar las estrategias de trading algorítmico.
Gestión de riesgos: ChatGPT puede ayudar a evaluar y gestionar el riesgo mediante el análisis de datos históricos, proporcionando técnicas de modelado de riesgos y sugiriendo estrategias de mitigación de riesgos.
Educación de trading e intercambio de conocimientos: actúa como una herramienta de aprendizaje interactiva, proporcionando información sobre conceptos de trading, indicadores técnicos, plataformas de trading y marcos regulatorios.
Apoyo a la toma de decisiones: ChatGPT ofrece apoyo a la toma de decisiones proporcionando escenarios alternativos, evaluaciones de riesgos y resultados potenciales para ayudar a los traders a tomar decisiones informadas.
Nota: Aunque ChatGPT es de gran ayuda para los traders, siempre debe usarse junto con la experiencia humana para obtener los mejores resultados. La razón para no confiar completamente en ChatGPT es que el usuario puede ser engañado por la información incorrecta proporcionada por ChatGPT. Después de todo, ¡es una máquina y no puede usar la lógica humana!
Métodos de trading utilizados hoy en día con el trading algorítmico
En el tiempo actual, el trading ha evolucionado bastante. Hay muchos avances y mejoras en comparación con los días del trading manual.
Hablemos de los métodos de trading más integrales combinados con el trading algorítmico y el trading automatizado que prevalecen hoy en día. Estos métodos conducen a ejecuciones de órdenes más fiables y rápidas y maximizan los rendimientos. Estos métodos de negociación son:
HFT y MFT
Trading cuantitativo
Trading con inteligencia artificial y aprendizaje automático
Big data y computación en la nube
HFT y MFT
El trading de alta frecuencia o HFT y el trading de frecuencia media o MFT son las estrategias de trading que utilizan algoritmos avanzados, potentes sistemas informáticos y conexiones de datos de alta velocidad para ejecutar un gran número de operaciones en marcos de tiempo extremadamente cortos. Las empresas de HFT y MFT tienen como objetivo beneficiarse de pequeñas discrepancias de precios, a menudo explotando las ineficiencias del mercado que pueden existir solo por breves momentos.
Trading cuantitativo
La práctica del trading cuantitativo es parte del trading algorítmico. El trading cuantitativo implica el uso de modelos matemáticos, análisis estadísticos y técnicas cuantitativas para tomar decisiones. Se centra en el desarrollo y la aplicación de modelos y estrategias cuantitativos basados en el análisis de datos de mercado.
Los operadores cuantitativos se basan solo en conocimientos basados en datos y patrones históricos para identificar oportunidades y determinar los puntos óptimos de entrada y salida para las operaciones.
Trading con inteligencia artificial y aprendizaje automático
Las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se emplean cada vez más en el trading para tareas como el análisis de mercado, la predicción y la gestión de riesgos. Estas técnicas pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y de mercado en tiempo real para identificar patrones, generar señales y mejorar los procesos de toma de decisiones.
Big data y computación en la nube
En el mundo actual, la combinación de big data y computación en la nube juega un papel muy importante. Ambos son dos conceptos interconectados que han transformado la forma en que los trading manejan y procesan grandes volúmenes de datos.
Los grandes datos se refieren a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no se pueden gestionar, procesar o analizar fácilmente utilizando técnicas tradicionales de procesamiento de datos. ¡Los grandes datos son útiles porque cuantos más datos históricos para el análisis, mayor será la precisión de la predicción!
La computación en la nube implica la entrega de recursos informáticos, como servidores, almacenamiento, bases de datos, software y análisis, a través de Internet sobre una base de pago por uso. Proporciona un acceso escalable y flexible a la potencia computacional y al almacenamiento sin necesidad de infraestructura local.
Al combinar big data y computación en la nube, las organizaciones almacenan, procesan, analizan y extraen valor de grandes cantidades de datos de manera más efectiva y eficiente. Además, aprovechan la escalabilidad, la rentabilidad y las capacidades avanzadas que ofrecen las plataformas en la nube para abordar los desafíos asociados con el procesamiento y el análisis de big data.
Evolución de las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos
Junto con la evolución del trading, las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos también han evolucionado bastante.
El trading actual opera dentro de un entorno regulatorio diseñado para garantizar la integridad del mercado, la equidad y la protección de los inversores.
Desde que las prácticas están siendo impulsadas por la tecnología, ha habido una necesidad de moldear las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos en consecuencia.
Los reguladores imponen normas y reglamentos sobre las actividades para la gestión de riesgos, incluidas medidas para combatir la manipulación del mercado, garantizar la transparencia y proteger contra los riesgos sistémicos.
Tras la crisis financiera mundial de 2008, ha habido un aumento significativo de las regulaciones destinadas a garantizar la estabilidad y la transparencia del mercado. Los organismos reguladores, como la Comisión de Valores y Bolsa (SEC) en los Estados Unidos y la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) en el Reino Unido, han implementado normas más estrictas para regir las actividades de trading.
Además, los reguladores y las empresas de trading han adoptado los avances tecnológicos para mejorar las prácticas de gestión de riesgos. Esto incluye el uso de análisis avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial para identificar riesgos potenciales, detectar anomalías y automatizar los procesos de cumplimiento.
Pros y contras
La evolución del trading, impulsado por los avances tecnológicos y la innovación, ha traído numerosos beneficios a los mercados financieros.
Al mismo tiempo, hay algunos contras que los traders deben tener en cuenta. Es importante asegurarse de que las plataformas de trading en línea estén reguladas para mantener la integridad del mercado, la equidad y la protección de los inversores.
Veamos algunos pros y contras de esta evolución del trading:
Pros
Contras
La automatización, el trading algorítmico y las plataformas electrónicas han reducido los procesos manuales, minimizado los errores humanos y aumentado la velocidad de ejecución de la operación.
Los algoritmos y estrategias de trading sofisticados pueden ser difíciles de entender si no tiene los conocimientos y las habilidades necesarios para hacer trading algorítmico.
Las plataformas de trading en línea han facilitado la participación de los inversores en los mercados financieros, proporcionando un mayor acceso a las oportunidades de inversión y fomentando la inclusión financiera.
La dependencia de la automatización ha introducido el riesgo de fallos tecnológicos y fallos que pueden interrumpir las operaciones de trading. Por lo tanto, debe mantener el sistema actualizado para evitar tales problemas técnicos.
Por lo tanto, se deben emplear modelos cuantitativos, análisis estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para evaluar y gestionar el riesgo de manera efectiva.
El trading de alta frecuencia (HFT) y los algoritmos de creación de mercado han contribuido a mejorar la liquidez del mercado.
Las prácticas de trading evolucionadas dependen en gran medida de la automatización y la toma de decisiones algorítmicas. Esto reduce la supervisión humana en el proceso de la operativa, lo que puede conducir a desafíos en la gestión de eventos imprevistos o eventos de cisne negro.
Los intercambios electrónicos y las plataformas de trading en línea permiten a los operadores de diferentes regiones participar en los mercados internacionales sin problemas. Esto ha aumentado los horizontes de inversión.
La ausencia de juicio humano también puede limitar la capacidad de adaptarse a las condiciones del mercado que cambian rápidamente o evaluar factores cualitativos que pueden afectar las decisiones.
Desde luego las medidas efectivas de regulación, supervisión y gestión de riesgos son necesarias para mitigar los posibles inconvenientes y garantizar la estabilidad y la equidad de los mercados financieros.
Astrofísico de formación, aunque se dedica a los mercados financieros desde hace casi dos décadas. Antes de iniciar su actual etapa emprendedora, fue analista de derivados en CM Capital Markets, director de riesgos en Harcourt España y gestor de fondos de inversión en Renta 4 SGIIC. Actualmente, combina el asesoramiento independiente en fondos con la divulgación cultural finan- ciera a través de artículos, charlas y su blog www.inversobrio.com.»
Marcos Pérez Mesas / www.inversobrio.com
Toda cadena se rompe siempre por su eslabón más débil. Los fondos de inversión que aplican estrategias con varios eslabones no escapan a esta regla. La mayoría de fondos que aplican una estrategia tan de moda como la risk-parity (paridad en riesgo) introducen eslabones a cual más florido, lo que hace más frágil la cadena de inversión sin que su valor añadido resulte evidente. Pero, claro, a mayor complejidad aparente en las estrategias, más argumentos para cobrarle al cliente comisiones más elevadas.
En última instancia, cualquier estrategia se basa en un conjunto de hipótesis implícitas y explícitas que se concretan en unas reglas de inversión más o menos sistemáticas o discrecionales. Una serie de eslabones más o menos larga y más o menos robusta donde el riesgo a veces no siempre está allí donde miramos o creemos, sino en aquel eslabón que considerábamos como seguro. La mayoría de fondos risk-parity introducen eslabones que hace más frágil la cadena de inversión.
La hipótesis semilla de los fondos risk-parity (paridad en riesgo) se podría resumir en: Si la economía sólo puede polarizarse en cuatro estados concretos o una combinación de ellos –crecimiento, recesión, inflación y deflación–, entonces es posible diversificar la inversión en varios tipos de activos de tal manera que siempre tengamos al menos un activo en cartera capaz de capitalizar el estado actual de la economía. Vamos, que así nos aseguramos tener siempre algo en cartera que nos dará rentabilidad pase lo que pase.
La idea no es lo que se dice nueva. Aparece originalmente en boca del Rey Salomón hace 2900 años: “Invierte en siete u ocho proyectos, pues no sabes lo que ocurrirá en el futuro”. Más tarde, reaparece en un texto del Talmud escrito hace 1600 años y que se puede traducir así: “Reparte tu riqueza en tres partes equiponderadas: un tercio en inmobiliario, otro en empresas y el último en liquidez”.
Las hipótesis subyacentes en estos concentrados de sabiduría milenaria responden a dos preguntas básicas de toda inversión, es decir, en qué activos invertir y qué modelo de asignación de activos aplicar:
No se puede predecir el futuro, por lo que hay que repartir la inversión equitativamente entre los diferentes tipos de activos que tengamos en cartera.
Hay que invertir en activos suficientes para cubrir cualquier escenario económico futuro.
Alrededor del año 1500 será cuando un vecino de Frankfort, Jakob Függer, ponga en práctica estos principios al reconocer la potencia y universalidad de una idea tan simple. Függer, que llegó a convertirse en la persona más rica del mundo conocido a principios del siglo XVI, concedió créditos por igual a comerciantes, banqueros o reyes de toda Europa. Fue notoria su estrategia de repartir su riqueza equitativamente entre diferentes tipos de industrias y siempre intentando cubrir cualquier escenario que se pudiera dar en el futuro.
Pero no será hasta los años 1970 cuando, gracias al candidato a la Casa Blanca por el partido Libertario Harry Browne y su fondo Permanent Portfolio, volvamos a oír hablar de esta idea.
La interpretación que hizo Browne del principio de impredecibilidad y de la inevitabilidad del ciclo económico le llevó a definir su Permanent Portfolio asociando a cada estado de la economía un tipo de activo financiero. Concretamente, eligió un índice de bolsa lo más amplio posible para capitalizar el crecimiento económico, la liquidez de los bonos a corto plazo para las recesiones, los bonos gubernamentales de muy largo plazo para beneficiarse de las épocas deflacionarias y, por último, el oro para cubrir tanto periodos de inflación como cualquier crisis imprevisible. Siguiendo dichos principios, asignó “permanentemente” un 25% del capital a cada uno de esos cuatro activos.
Sin embargo, quien ha vuelto a popularizar este marco conceptual de inversión en los últimos años ha sido el gestor de hedge funds mejor pagado y quizá por ello más popular, Ray Dalio, a través de su fondo Bridgewater All Weather, con más de mil empleados y 57.000 millones de euros bajo gestión.
La aportación de Dalio a la herencia milenaria de Salomón ha sido darle una vuelta de tuerca a la idea original: En vez de repartir el mismo capital entre diferentes activos, repartir el mismo “riesgo”. Así, asociando a cada tipo de activo un nivel de riesgo determinado, asigna proporcionalmente una mayor exposición a activos considerados de bajo riesgo que a los de mayor riesgo, mientras sigue cubriendo el espacio de todos los posibles estados futuros de la economía.
Para implementar esto en la práctica se necesitan añadir dos eslabones más a la cadena. El primero es apalancarse para poder invertir más capital en activos considerados de bajo riesgo. Y el segundo es reducir el multidimensional concepto de riesgo a un simple número. Un número que sea fácilmente manejable por los modelos econométricos y estadísticos que usan los cientos de doctores en Matemáticas y Física que firmas como Bridgewater tienen en nómina. Dicho número es la desviación estándar de rentabilidades (o cuánto se mueve el precio a lo largo del tiempo), también conocido por volatilidad.
Por ejemplo, para igualar el riesgo en cartera entre renta fija a corto plazo (activo de baja volatilidad) y bolsa (de alta volatilidad), apalancaremos vía derivados tanto como sea necesario la exposición a renta fija, de tal manera que la cartera tenga igualadas las volatilidades efectivas de todas las inversiones que la componen.
Se abre entonces una seductora idea comercial: gracias a los niveles de correlación entre activos y los niveles de volatilidad ajustados convenientemente vía apalancamiento, podremos decidir a voluntad el nivel de volatilidad total de dicha cartera. De esta forma es posible –en teoría– ajustar y configurar artificialmente la volatilidad de estos fondos a gusto del cliente, como si se tratara de tallas de camisa en unos grandes almacenes.
De ahí el nombre de este tipo de fondos que inauguró el fondo All Weather: risk-parity, o “paridad en riesgo”; tan populares que prácticamente cada gestora de renombre ha lanzado ya su propio fondo risk-parity en los últimos años.
Pero, ¿compensa añadir esos eslabones de sofisticación extra? Si nos fijamos en los resultados desde el año 2000 del All Weather (AW) como representante de este tipo de fondos y del Permanent Portfolio (PP) como insignia de la sencillez, podremos sacar algunas conclusiones:
Efectivamente en los últimos 18 años –periodo que incluye dos ciclos económicos– la sofisticación de la metodología risk-parity en el fondo All Weather de Dalio consigue un +0,8% extra de rentabilidad media anual respecto a la simplicidad del Permanent Portfolio de Browne. Pero, ¿a cambio de qué? Hay que sufrir más del doble de drawdown y volatilidad que en el Permanent Portfolio y con un peor año que es hasta ocho veces peor en el All Weather que en el Permanent.
En conclusión, creo que para ese viaje no hacían falta esas alforjas. Dalio y la mayoría de fondos risk-parity introducen eslabones a cual más florido, pero a cambio hacen más frágil la cadena de inversión y su valor añadido no resulta evidente.
En este caso y en próximos que veremos, confundir el mapa con el territorio es un pecado típico de aquellos que creen que la riqueza y complejidad del mundo de la acción humana puede ser reducida, con suficientes medios y talento, a unos pocosmodelos y parámetros siguiendo el método científico. Pecado que no solo cometen quienes construyen esos modelos y luego los empaquetan para su venta como productos de inversión, sino también aquellos que los compran, convencidos de estar pagando unas altas comisiones por un producto mejor cuanto más complejo y «difícil» aparenta ser.
Quizá por ello la industria de los fondos huye de las aproximaciones simples y eficaces (hay docenas de fondos risk-parity, pero sólo un Permanent Portfolio) porque lo complejo es muy útil a la hora de justificar unas mayores comisiones. A pesar de que el valor que aportan es residual en los escasos y mejores casos, y ausente o peligroso en los peores.