El catalizador del estaño que estábamos esperando por Brandon Beylo
Inversor de valor. Enfocado en empresas de pequeña y micro capitalización, spin-offs y SPAC.
Brandon Beylo / MACRO-OPS
Lo más probable es que Prabowo Subianto gane las elecciones presidenciales en Indonesia. Se hará cargo después de un período de diez años por parte del popular presidente Joko Widodo (80% de índice de aprobación).
¿Por qué importa esto? El tipo al que Joko respaldó acaba de ganar con el hijo de Jokowi como vicepresidente.
Una de las últimas solicitudes de Joko como presidente fue una prohibición crítica de la exportación de minerales. Ahora que Joko tiene a su hombre en el cargo, creemos que la prohibición de exportación será una realidad y que pararán las exportaciones de estaño de Indonesia.
Indonesia ha hecho esto antes, con gran éxito, y parece que lo harán de nuevo con estaño y otros metales críticos. El país es responsable del 20 % del suministro mundial de estaño. Esto sacudirá este ya frágil mercado.
Hemos estado avisando sobre esto desde hace meses. Escribí sobre este potencial catalizador del estaño para los miembros del Colectivo en noviembre de 2023. Quiero compartir el informe contigo.
Planes de nacionalización de recursos de Indonesia
Imagina que eres vendedor de limones. Vas por todo el país y vendes limones frescos a los empresarios de puestos de limonada. No tienes control sobre los precios del limón. Simplemente vendes al último precio cotizado.
No es un gran negocio. Y después de un tiempo, te das cuenta de que en los puestos de limonada es donde está el dinero real. Tienen la clara ventaja de cobrar una prima por la suma de sus partes de las materias primas (limones, azúcar, agua).
Indonesia elegirá un nuevo presidente en unos meses cuando Joko Widodo complete su segundo mandato. El actual favorito es el ministro de Defensa, Prabowo Subianto.
Widodo terminará su mandato de 10 años con un índice de aprobación del 80 % (no es un error tipográfico). En otras palabras, si eres el nuevo presidente y quieres causar una buena primera impresión en el país, probablemente no deberías cambiar las políticas.
Una de esas políticas es la prohibición de exportación de minerales críticos (énfasis añadido):
«Widodo ha liderado los esfuerzos para promover las restricciones a la exportación de minerales crudos mientras aboga por «agregar valor a los recursos».
Comenzando con la prohibición de las exportaciones de mineral de níquel crudo en enero de 2020, Widodo ha ampliado las restricciones a otros metales, imponiendo una prohibición de exportación de bauxita, el mineral utilizado para hacer aluminio, en junio de este año. La lista crecerá el próximo junio después de que el país agregue cinco artículos más, incluyendo concentrado de cobre, estaño y oro».
Indonesia no quiere vender limones. Quieren vender limonada. Y ha funcionado muy bien para ellos (enfasis mía).
«La prohibición de las exportaciones de níquel ha sido un gran éxito. Según el Jakarta Post, las exportaciones relacionadas con el níquel, que ascendieron a 17 billones de rupias (1.100 millones de dólares) en 2017, aumentaron 19 veces a 323 billones de rupias el año pasado a medida que los artículos clave de exportación cambiaron del mineral de metal crudo a productos con precios unitarios más altos.
Esos productos incluyen ferroníquel, una aleación que contiene hierro y níquel, y níquel mate, que se utiliza en el procesamiento del mineral de níquel».
Cuando se le preguntó sobre la historia de Indonesia como exportador de materias primas, Widodo dijo: «Durante años, siempre hemos exportado materias primas. Este es un error que no debemos repetir».
Antes de explorar las consecuencias del cambio de Indonesia (y otros países emergentes) de las materias primas a los productos de valor añadido, deberíamos preguntarnos cómo llegamos aquí.
Durante un tiempo, las economías desarrolladas como los EE. UU. tuvieron toda la influencia en la relación de la materia prima.
Este no fue el peor trato para los mercados emergentes. Recibieron inversión extranjera, crédito internacional e ingresos estatales a cambio de sus materias primas.
El «problema» se dio cuando Occidente se emborrachó con su NIMBYismo. Sí, los EE. UU. se preocupan por el medio ambiente, y no queremos perforar megaagujeros en nuestro suelo. En su lugar, cultivaremos las emisiones de CO2 y la destrucción del medio ambiente en alguna jungla en el Congo.
Eventualmente, EE. UU./Occidente dejó de invertir en la producción de materias primas. No lo necesitaban porque vendían productos de valor añadido con alto margen.
La marea está cambiando.
«Durante mucho tiempo, los países en desarrollo no han tenido más remedio que aceptar los términos de las potencias industrializadas, que tienen capital, tecnología y mercados. Pero el panorama ha comenzado a cambiar, con un aumento en el poder económico y la influencia de los países emergentes y en desarrollo, conocidos colectivamente como el Sur Global.
Algunos ahora están «en rebelión» contra el sistema que, bajo el nombre de libre comercio, ha limitado durante mucho tiempo sus esfuerzos para desarrollar las industrias nacionales».
De limones a limonada.
Pero no son solo Indonesia y China. México y Chile están nacionalizando la producción de litio. Con todo el dinero que fluye hacia la producción de vehículos eléctricos, ¿por qué México y Chile deberían contentarse con vender limones? Incluso Filipinas está considerando la prohibición de las exportaciones de níquel.
El nacionalismo de los recursos nos está mirando a la cara, pero a nadie parece importarle o darse cuenta. Solo nos importará cuando los precios de las materias primas se disparen en respuesta a un choque masivo de la oferta.
Usemos el estaño como ejemplo. Es probable que Indonesia prohíba la exportación de estaño el próximo mes de junio. El país es responsable de más del 20 % de la producción mundial y del ~18 % de las reservas mundiales.
¿Qué sucede si utilizan el 25 % de la producción en productos de valor añadido en lugar de la exportación de materias primas? ¿Quién está tomando el relevo en un mercado donde el tercer exportador de estaño más grande del mundo pierde dinero a 27 000 dólares/tonelada?
El caso del estaño (y cualquier otro metal base) es que eventualmente tendremos una caída. Esa recesión aplastará la demanda y equilibrará el mercado ya restringido por la oferta.
Pero no hay un modelo de oferta/demanda para «¿qué pasa si Indonesia saca fuera del mercado el 25-50% de su oferta?»
Y así tienes esta configuración en la que el precio de referencia para poner un nuevo suministro en línea es ~3 000 $ más alto que el precio al contado actual en un mercado donde el 20 % de la oferta mundial podría reducirse un 50%.
Las acciones de AFM no se han movido en dos años. No tiene sentido.
Cuando las cosas no tienen sentido, especialmente en los mercados de materias primas, es mejor centrarse en los cambios en la oferta y la demanda. La historia de la demanda, salvo en caso de una recesión global, se mantiene sin cambios. La historia del suministro, sin embargo, se ve más alcista con cada comunicado de prensa.
Por favor, haga su propia investigación. Después de todo, esto es minería. Todo lo que pueda salir mal probablemente saldrá mal. Calcule el tamaño de su posición en consecuencia.
El estaño es ahora una operación estilo «Trifecta». Los fundamentos, el sentimiento/posicionamiento y los aspectos técnicos se están alineando para que veamos movimientos muchos más altos. Todo lo que podemos hacer es hacer nuestras apuestas, monitorear la situación y disfrutar del viaje.
Una señal extremadamente alcista en las acciones de valor 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
El porcentaje de máximos anuales de las acciones de los sectores Financiero e Industrial superó el 25%
Expansiones similares hasta nuevos máximos precedieron a una tasa de ganancias del 97% en el S&P 500 durante el año siguiente.
Las acciones de los sectores financiero e industrial mantienen excelentes clasificaciones de tendencia absoluta y relativa
«La amplitud del mercado de valores es el mejor economista que conozco» – Stan Druckenmiller
Mientras examinaba la página de amplitud del mercado en el sitio web hace unos días, noté un aumento sustancial en los máximos anuales de las acciones del sector financiero e industrial durante la sesión del jueves, y ambos grupos superaron el 25% de las acciones totales. En perspectiva, el sector salud registró la tercera lectura más alta con un 10,94%.
Al realizar este estudio, utilicé la función de la misma barra de múltiples condiciones para descubrir precedentes en los que el porcentaje de máximos anuales superó el 25% simultáneamente para ambos sectores.
Como muestran las flechas de este gráfico, una expansión de los máximos anuales de las acciones del sector financiero e industrial, como ahora, normalmente se alinea con tendencias alcistas generalizadas del mercado.
Lo que nos dice el estudio
El equipo de investigación ha destacado en numerosas ocasiones un deterioro de los indicadores de amplitud del mercado a corto plazo. Si bien es casi imposible conocer el motivo exacto, lo más probable es que el mercado piense en mayores rendimientos y un fortalecimiento del dólar debido a una economía resiliente. Sin embargo, a lo largo de la historia, las condiciones macroeconómicas rara vez se alinean al mismo tiempo durante un período prolongado, razón por la cual algunas acciones ganan y otras pierden en tendencias alcistas. Con una gran cantidad de acciones en los sectores industrial y financiero registrando máximos anuales simultáneamente, una visión a largo plazo de la amplitud del mercado sugiere que deberíamos mantener una perspectiva alcista a pesar de algunas preocupaciones a corto plazo.
¿Qué está impulsando los rendimientos del mercado de valores? 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
Hay un grupo de personas que piensan que el mercado de valores está amañado.
Asumen que es un casino donde solo ciertas personas ganan y todos los demás pierden.
O todo es manipulado por la Reserva Federal y los resultados son falsos.
Si no fuera por los rescates o la caída de las tasas de interés o el gasto público o el Taylor Swift Eras Tour, todo el castillo de naipes se derrumbaría.
Por supuesto, hay controles y equilibrios en nuestro sistema que han sido beneficiosos para la economía y el mercado de valores a lo largo de los años.
Pero es ridículo asumir que esto significa que los resultados empresariales en el mercado de valores están de alguna manera amañados, sean falsos o manipulados.
No hay ningún hombre detrás de una cortina tirando de las palancas para garantizar que las acciones suban.
De hecho, a largo plazo, los fundamentos siguen desempeñando un papel importante en el éxito del mercado de valores.
Echa un vistazo a este gráfico de resultados empresariales frente al índice S&P 500 que se remonta al final de la Segunda Guerra Mundial:
Ha habido momentos en los que los precios se han adelantado, pero en su mayor parte los precios de las acciones han estado subiendo porque las ganancias han estado subiendo.
Otro mito del mercado de valores es que todas las ganancias se deben a la expansión múltiple. Si bien es cierto que las valoraciones han ido aumentando lentamente con el tiempo a medida que los mercados se han vuelto más seguros, la expansión múltiple probablemente ha desempeñado un papel menor de lo que la mayoría de la gente supone.
El difunto John Bogle tenía una fórmula simple para los rendimientos esperados en el mercado de valores que se ve así:
Rendimientos esperados del mercado de valores = rendimiento de dividendos + crecimiento de las ganancias +/- el cambio en la relación P/E
En su libro Don’t Count on It, Bogle aplicó su fórmula a cada década en el mercado de valores que se remonta a principios del siglo XX para ver qué tan bien coincidían las expectativas fundamentales con los rendimientos reales.
La diferencia entre los dos son esencialmente las emociones humanas.
Bogle publicó los datos a lo largo de la década de 2000, así que he estado actualizando su trabajo en las décadas de 2010 y 2020. Aquí están los últimos datos hasta finales de 2023:
Ha habido algunas expansiones múltiples en las décadas de 2010 y 2020, pero nada como las décadas de 1980, 1990 o incluso las décadas de 1930.
El crecimiento de las ganancias ha sido el principal impulsor de los rendimientos del mercado de valores desde el final de la Gran Crisis Financiera.
También vale la pena señalar que, aunque los rendimientos de los dividendos han sido relativamente bajos en las últimas décadas, el crecimiento de los dividendos pagados por las corporaciones ha sido saludable.
Los dividendos del S&P 500 crecieron a una tasa de crecimiento promedio anual de solo el 3 % en la década de 2000.3 Eso está muy por debajo del promedio histórico de más del 5 %.
Pero desde 2010, los dividendos han aumentado más del 8 % anual.
El crecimiento de los dividendos y las ganancias ha sido fuerte, al igual que el mercado de valores.
Otra razón por la que los rendimientos han sido tan estelares es porque las corporaciones estadounidenses son mucho más eficientes ahora.
Solo mira la tendencia al alza de los márgenes desde la llegada de Internet:
Existía la idea de que los márgenes de beneficio eran series temporales de reversión a la media en todas las finanzas debido a la competencia y el capitalismo. Las acciones tecnológicas han descartado esta idea.
Los márgenes subieron y nunca volvieron a los promedios anteriores.
Este gráfico ayuda a explicar el dominio de las acciones de EE. UU. sobre el resto del mundo durante los últimos 15 años más o menos.
El mercado de valores ha sido bueno en parte porque los fundamentos han sido buenos. Hay otros factores en juego, pero esa es la explicación más simple.
Sin embargo, vale la pena señalar que los precios de las acciones siempre van a ser mucho más volátiles que los fundamentales, especialmente a corto plazo. El mercado de valores tiene visión de futuro, pero eso no significa que sepa cómo pronosticar lo que va a suceder a continuación.
Los precios se mueven mucho más que las ganancias o los dividendos debido al miedo y la codicia.
Pero a largo plazo, los fundamentos tienden a ganar.
Los fundamentos del mercado de valores de EE. UU. han sido excepcionales.
¿De dónde podemos extraer ventajas o edges al hacer trading? 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
Ha sido interesante volver de mi temporada sabática. Tanto ruido y sin embargo, hay auténticas joyas por ahí. Felicitaciones a Concretum Research. Es una alegría encontrar post en las redes sociales que compartan ideas y aborden de forma directa nuestras más altas aspiraciones de entender y dominar realidades complejas.
Existe una relación importante entre tener una ventaja o sistema rentable al hacer trading y el psicotrading. Veamos.
Considere tres fuentes de ventajas al hacer trading:
1) Movimiento direccional – encontramos patrones y relaciones en los mercados que conducen al trading direccional de un activo. Un ejemplo sería un movimiento de ruptura resultado de un catalizador de noticias.
2) Movimiento relativo – Encontramos patrones y relaciones en el movimiento de un activo en relación con otro. Un ejemplo sería el trading de valor relativo de las tasas, donde podríamos esperar que la curva de rendimiento se desplome debido a las presiones inflacionarias en la economía.
3) Movimiento absoluto – Encontramos patrones y relaciones en la volatilidad de los activos. Un ejemplo sería una operación con opciones que gana dinero si los mercados se mantienen en un rango relativamente tranquilo después de un período volátil acompañado de un alto sesgo de opciones.
Una analogía serían las diferentes formas de anotar un equipo de baloncesto. Contra una defensa de hombre a hombre, puede haber oportunidades para entrar por las bandas o explotar el juego interior. Contra una defensa de dos o tres zonas, puede haber oportunidades para mover la pelota en el perímetro y utilizar pases cruzados para realizar un juego exterior. Contra una defensa más lenta, puede haber oportunidades para pases largos y descansos rápidos. El punto es que ningún equipo con éxito tiene una sola manera de ganar. Entienden el entorno en el que operan y luego ejecutan las jugadas que explotan esa situación en particular.
De igual forma, hay momentos en los que los mercados se mueven de forma rotativa y se puede explotar ese movimiento relativo. Hay períodos que requieren un trading direccional. También hay períodos con mucho ruido y silenciosos que se prestan a los jugadas en el espacio de volatilidad. Un gran número de oportunidades se dan cuando los entornos cambian y los participantes son sorprendidos jugando a lo mismo de siempre en lugar de cambiar sus alineaciones ofensivas.
Los grandes traders, al igual que los grandes equipos deportivos, tienen múltiples formas de ganar en diferentes condiciones y circunstancias. Cuando los traders carecen de adaptabilidad y operan con fuentes limitadas de ventajas o sistemas, encuentran que lo que funcionó en un período de tiempo de repente no funciona ahora. Eso conduce a la frustración, y eso puede llevar a un trading deficiente.
El problema, sin embargo, *no* es principalmente el psicotrading. El problema con el psicotrading es el resultado, no la causa principal. Es la ventaja limitada e inflexible la que nos hace vulnerables a los mercados cambiantes y al rendimiento variable. Expandir lo que Mike Bellafiore llama nuestros libros de jugadas, nuestras fuentes de ventaja en diferentes condiciones del mercado, es una de las formas más poderosas en las que podemos fortalecer nuestra mentalidad al hacer trading.
¿Están las criptomonedas expuestas a los factores de riesgo tradicionales? 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
Las criptomonedas están atrayendo mucha atención, incluso convirtiéndose en una prioridad para muchos inversores profesionales. La llegada de los nuevos ETF de Bitcoin al contado simplifica el acceso a esta clase de activos, y a medida que las criptomonedas se incluyen en más y más carteras, los profesionales de la industria buscan modelos que puedan ayudar a evaluar qué tan grande es la parte de las carteras de los clientes se asignan a esta nueva clase de activos. Los modelos de riesgo factorial son un estándar de la industria para comprender otras clases de activos principales, y los autores de la investigación presentada hoy (Akbari, Ekponon y Guo, revisada en 2024) proporcionan información útil sobre qué factores de riesgo pueden explicar la variación en los rendimientos de las criptomonedas.
Utilizando series temporales y técnicas transversales dentro de un marco de agrupación eficiente, los autores examinan cómo los factores clave (extraídos de las principales clases de activos) podrían impulsar los precios de las criptomonedas. Muestran que las criptomonedas están expuestas a fluctuaciones en otras clases de activos principales, además de descubrir una intensa exposición del mercado de criptomonedas a los factores tradicionales de precios de la clase de activos (valor, tamaño, etc.), particularmente del mercado de valores.
Definitivamente podemos descartar la idea de que las criptomonedas se mueven por sí solas, actuando de forma independiente y aislada de otros activos del mundo financiero. El mercado de las criptomonedas está correlacionado positivamente con el mercado de valores, negativamente con el mercado de divisas y está correlacionado positivamente con los factores de las materias primas. Un estudio muestra que las criptomonedas con alta exposición al mercado de valores tienen mayores rendimientos en las series temporales y la sección transversal.
Como se muestra en las Figuras 2, 3 y 4, para la mayoría de los factores (riesgo), γf0 difiere de cero. Esto se confirma con sus sólidas métricas de estadísticas t. Todos revelan la existencia de una relación riesgo-rendimiento en las secciones transversales. La figura 7 muestra la evolución general de los pesos de Bitcoin, Ethereum y las otras altcoins dentro del mercado de criptomonedas. En general, estos hallazgos proporcionan la evidencia de que losfactores de riesgo bien conocidos pueden explicar los rendimientos del mercado de criptomonedas y que existe un fuerte vínculo entre el mercado de criptomonedas y las clases de activos tradicionales.
Mostramos que las fluctuaciones de precios de las criptomonedas están sujetas a los factores de fijación de precios de los activos existentes, contrariamente a lo que se documenta en la literatura. Utilizando datos de las 110 criptomonedas con la mayor capitalización bursátil a partir de junio de 2021, examinamos la capacidad de fijación de precios de 20 factores que pertenecen a tres clases de activos, es decir, acciones, divisas y materias primas. Nuestro ejercicio de precios se extiende desde julio de 2021 hasta mayo de 2022, con datos de enero de 2019 a junio de 2021 utilizados para obtener estimaciones iniciales de las cargas de factores. Basamos nuestras pruebas en las estrategias de agrupación propuestas por Black, Jensen y Scholes (1972), que se ha demostrado que reducen significativamente el sesgo en las estimaciones de carga de factores. Encontramos que los rendimientos de las criptomonedas están muy relacionados con el mercado de valores, están correlacionados negativamente con los factores de divisas y están positivamente relacionados con los factores de las materias primas. Estos resultados dan evidencia de un fuerte vínculo entre el mercado de criptomonedas y las clases de activos tradicionales.
Y como siempre, presentamos varias figuras y tablas interesantes:
Citas notables del trabajo de investigación académica:
«Bitcoin, la primera criptomoneda, se lanzó después de la crisis crediticia de 2009. Bitcoin y las altcoins (terminología utilizada para referirse a todas las demás criptomonedas) generalmente se consideran monedas digitales que se basan en tecnologías de libro mayor distribuido como la cadena de bloques y, por lo tanto, no están reguladas por un organismo central. En su inicio, el bitcoin estaba destinado a ser una alternativa a las monedas fiduciarias. Sin embargo, los altos rendimientos en este mercado también pueden haber atraído a los inversores tradicionales, ya que las criptomonedas ofrecen nuevas oportunidades de inversión y diversificación. Después del bitcoin, el número de criptomonedas activas en todo el mundo alcanzó los 10.000 a principios de 2022, con una capitalización de mercado total de alrededor de 2 billones de dólares, según CoinMarketCap.com.1 Si las criptomonedas son percibidas como monedas por las autoridades y los reguladores, tratadas como valores por los inversores o utilizadas como tokens de servicios públicos, no está claro cómo interactuará este nuevo mercado con las principales clases de activos actuales. Sin embargo, el interés por las criptomonedas ha crecido de manera constante a lo largo del tiempo, no solo entre los usuarios de trading, sino también entre los consumidores individuales y las autoridades de muchos países de todo el mundo. Los gobiernos han establecido regulaciones para educar a los consumidores o han creado grupos de trabajo gubernamentales de alto nivel para estudiar la tecnología y las implicaciones regulatorias.»
«Nuestro análisis comienza con la técnica estándar de fijación de precios de activos transversales (análisis preliminar). Obtenemos las exposiciones promedio de factores de cada una de las 110 criptomonedas, seleccionadas en función de su capitalización de mercado en julio de 2021, utilizando las regresiones de series temporales de septiembre de 2014 a junio de 2021.2 Para cada factor, luego retrocedemos los rendimientos promedio de las criptomonedas durante los siguientes seis meses, de julio de 2021 a diciembre de 2021, en las exposiciones promedio de los factores. Todos los datos tienen una frecuencia diaria.»
«Nuestros resultados indican que los factores de capital en todo el mercado, como el mercado Fama-French MKT o el índice S&P500 y el VIX, tienen un precio consistente en los tres métodos examinados (análisis preliminar, series temporales y pruebas transversales). Estos resultados destacan un fuerte vínculo entre la criptomoneda y los mercados de valores. También encontramos que los rendimientos de las criptomonedas tienen una relación negativa con el mercado de divisas y una relación positiva con el mercado de productos básicos a lo largo del tiempo. Estos resultados sugieren que es particularmente arriesgado invertir en criptomonedas individuales.»
«Encontramos que la alta exposición se asocia con mayores rendimientos en promedio en la sección transversal, de acuerdo con la teoría de precios de los activos. Por lo tanto, nuestros resultados proporcionan evidencia de que los riesgos en el mercado de criptomonedas se pueden mitigar invirtiendo en la sección transversal. En particular, es probable que las criptomonedas con una mayor exposición a las series temporales al mercado de valores experimenten mayores rendimientos. Los factores de moneda (expresados en unidades de moneda extranjera por dólar estadounidense) están correlacionados negativamente con el criptomercado. Por lo tanto, las criptomonedas que funcionan bien cuando el dólar estadounidense se deprecia tienen rendimientos más altos. La relación es fuerte con el índice del dólar estadounidense, el dólar canadiense, el renminbi chino y el peso mexicano. Por último, nuestras estimaciones sugieren que es más probable que una mayor exposición al Índice de Productos Básicos de Bloomberg (BCOM) y sus subíndices de energía, metales industriales y plata tengan más rendimientos transversales.»
«Nuestro enfoque de fijación de precios de activos se prueba en una economía en la que ya existen varias otras clases de activos, cada una con al menos un factor de fijación de precios. Las clases de activos consideradas son acciones, monedas y materias primas. Asumimos que los inversores tienen diferentes incentivos para operar con criptoactivos. Algunos pueden tener algunos de sus activos invertidos en el mercado de valores o cubrir algunos de sus activos comprando metales preciosos, mientras que otros pueden tener dinero en efectivo o estar inclinados a realizar transacciones en criptomonedas. Los inversores tienen al menos dos incentivos para entender cómo interactúan los factores tradicionales del mercado con el mercado de criptomonedas. En primer lugar, entender los rendimientos individuales de las criptomonedas sigue siendo desconcertante, y en segundo lugar, este nuevo mercado tiene altos rendimientos, pero también un mayor nivel de riesgo. Debido a que los errores de estimación pueden socavar la validez de nuestros resultados, utilizamos la técnica de agrupación descrita en la sección 3.»
«Nuestros resultados proporcionan una visión novedosa de los factores que fijan el precio de las criptomonedas y son los primeros en documentar un fuerte vínculo entre el mercado de criptomonedas y las clases de activos tradicionales, en particular el mercado de valores. Comenzamos con modelos de un solo factor para examinar la capacidad de fijación de precios de algunos factores prominentes, tanto en series temporales como en secciones transversales. Formamos grupos como se describe en Black, Jensen y Scholes (1972)».
Cómo el FOMO puede ayudar a su trading 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
¿Qué pasaría si la mayoría de nuestras debilidades son simplemente fortalezas canalizadas de la manera equivocada? Asistamos a una clase magistral impartida por el referente internacional Brett N. Steenbarger.
Hace un tiempo hablé en Forbes sobre cómo podemos usar nuestras mayores debilidades para convertirlas en valiosas fortalezas. Por poner un ejemplo real, hablaré sobre un caso de un gestor con el que he estado trabajando.
El gestor de cartera al que ayudé sufrió una enfermedad cada vez más común: el FOMO. Es decir el miedo a perderse los posibles movimientos del mercado. Aunque tenía reglas muy claras para entrar en el mercado que circunscriben cuidadosamente el riesgo y recompensa de sus operaciones, al ver que el mercado se alejaba de su punto de entrada ideal y, temeroso de perder las oportunidades, se ponía a perseguir los movimientos a corto plazo. Con demasiada frecuencia, eso le llevó a pérdidas y grandes dolores de cabeza.
La estrategia de entrenamiento para ayudar a este trader está en ensayar mentalmente escenarios que desencadenan FOMO, junto con las «mejores prácticas» para gestionar tales oportunidades de mercado. Esas visualizaciones estarían acompañadas de técnicas de manejo del estrés para minimizar la ansiedad ,que es una parte típica del FOMO. Tal enfoque puede ser bastante útil.
¡Pero supongamos que vemos el FOMO como una fuerza potencial de trading/inversión!Tal vez el FOMO sea simplemente una canalización inútil de un impulso positivo. En lugar de tratar de erradicar el FOMO, ¿cómo podríamos canalizarlo en direcciones más constructivas?
La forma en que lo hicimos fue transformando el FOMO en FOMOP. El FOMOP, decidimos, que sería el miedo a no seguir el proceso de uno. Es un miedo a perder la orientación del proceso que ha sido responsable del éxito a largo plazo.
Para tratar con el FOMOP, el gestor relató, durante el tiempo de preparación, los casos en los que las desviaciones del proceso correcto condujeron a pérdidas. Buscó específicamente escenarios en la acción del mercado que podrían darse en la siguiente jornada de mercado que pudieran conducir a problemas para seguir el proceso establecido y se preparó para ellos como posibles minas a punto de explotar, en caso de pisarlas. De hecho, alimentó su miedo; no trató de superarlo. Quería tener miedo de perder la disciplina, al igual que, por ejemplo, un alcohólico podría tener miedo a una recaída.
Como una forma de medir el progreso, se calificó a sí mismo al final del día únicamente en relación al proceso: qué tan bien generó las ideas; qué tan bien estructuró las operaciones basadas en las ideas; qué tan bien manejó esas posiciones y su riesgo asociado; etc. El objetivo era lograr puntuaciones de proceso consistentemente altas al final de las jornadas de trading, ya sea que en esos días tuviera ganancias o pérdidas.
¡El descubrimiento más interesante ha sido que el FOMOP funciona! De hecho, este gestor de cartera ha mostrado mejoras increíbles en el rigor de sus operaciones. Esto se ha traducido en un mejor marco mental y, lo que es más importante, en mejores rendimientos absolutos y ajustados al riesgo. En lugar de luchar contra su miedo a perderse, lo ha canalizado de una manera que mejora su trading. Ese miedo surgió de un impulso positivo por el rendimiento; no era algo que deba ser combatido y eliminado.
¿Qué pasaría si la mayoría de nuestras debilidades son simplemente fortalezas canalizadas de la manera equivocada? ¿Cómo podría ayudar a nuestro trading, nuestra mentalidad y nuestras relaciones si podemos encontrar un impulso positivo detrás de una debilidad y usarlo para alimentar una de nuestras fortalezas?
Cómo comenzar a hacer day trading en 2024 por The Trader Chick
Marina «The Trader Chick» ayuda a las personas a hacer trading intradía. Ella simplifica el proceso al desglosar por completo patrones de trading con alta probabilidad. Está a cargo de una de las escuelas de trading con más seguidores en los Estados Unidos.
Marina / thetraderchick.com
Muchos day traders se sienten atraídos por la posibilidad de ganar mucho dinero. Como nuevo day trader, cortar o controlar las pérdidas es crucial para el éxito al hacer trading. Desafortunadamente, demasiados day traders novatos pasan por alto las comisiones. Otros pierden meses de ganancias en una tarde porque comienzan a arriesgar mucho después de una racha ganadora que los hace creerse imbatibles.
Si desea convertirse en un experto day trader, siga estos seis pasos para principiantes:
1. Usa un plan de trading
Una estrategia de trading es un conjunto de directrices que describe las condiciones para la gestión del dinero, la entrada y la salida de cada compra realizada por un trader. Pruebe un concepto de trading con la tecnología disponible hoy en día antes de invertir dinero real. Este plan, llamado backtesting, le permite probar su idea de trading con datos anteriores para ver si es factible.
Un plan se puede utilizar en el trading real, aunque puede que no siempre tenga éxito. En tal caso, deshazte de él y empieza de nuevo. Recuerde siempre que adherirse a su estrategia es crucial. Ya sea que una operación vaya bien o no, ir en contra del plan de trading es una mala táctica.
2. Tener un plan de gestión de riesgos
El day trading es como cualquier otro negocio, por lo que debe comenzar con un plan. Tener una estrategia de gestión de riesgos para sus inversiones es esencial para un daytrading efectivo. Primero debes determinar cuánto dinero podemos perder en el day trading mientras se tiene en cuenta tanto el desembolso inicial como cualquier fondo adicional que pueda depositar en el camino.
También necesitas una estrategia sólida para gestionar el riesgo, ya que quieres obtener beneficios. ¡Eso también incluye mantenerse alejado de operaciones arriesgadas!
3. Asumir activos de menor riesgo
Como nuevo day trader, es probable que ya estés utilizando el apalancamiento proporcionado por tu broker. Como tal, significa que ya has asumido un nivel considerable de riesgo. Por lo tanto, no hay necesidad de operar con nada que sea extremadamente arriesgado, como las criptomonedas.
Esto también es cierto para el trading de divisas, lo cual es extremadamente peligroso. Un buen ejemplo es lo que le sucedió al EURCHF cuando el Banco Nacional Suizo levantó abruptamente su vinculación contra el euro en 2015. Como resultado, el CHF se apreció inmediatamente en un 20 %, lo que aniquiló a numerosos brokers y traders.
Una vez que hayas adquirido mucha experiencia, puedes optar por hacer trading con estos activos, pero como principiante, es la forma más rápida y fácil de tener pérdidas astronómicas.
4. Encuentra el broker adecuado
Los day traders necesitan utilizar un broker para ejecutar sus órdenes. Asegúrate de que el broker con el que te conformes cumpla todas tus necesidades. Por ejemplo, debes confirmar que el software del broker funciona con la plataforma de daytrading que elijas. También necesitarás un simulador de trading, datos de futuros en tiempo real y la capacidad de crear y probar estrategias.
5. Ten un fondo de reserva
Es fundamental saber la cantidad de capital que puede permitirse arriesgar razonablemente antes de comenzar a operar. La mayoría de los principales traders desaconsejan el trading más de lo que puedes soportar perder. Como principiante, comienza modestamente y aumenta progresivamente tu capital a medida que adquieras las habilidades necesarias.
Los day traders exitosos a menudo invierten aproximadamente entre el 1 % y el 2 % del saldo de su cuenta en cada operación. También es aconsejable reservar una cantidad que pueda usar solo para el trading y asegurarse de tener suficiente efectivo a mano para cubrir cualquier pérdida.
De esta manera, sus ahorros o inversiones personales no estarán en riesgo si sus operaciones no funcionan según lo planeado o van en el sentido contrario.
6. Estudiar continuamente los mercados
El sexto y último consejo es estudiar los mercados continuamente, lo que siempre debe considerar el aprendizaje continuo. Como nuevo trader, debes mantenerte comprometido a aprender algo nuevo cada día. Dominar los mercados y sus matices es un esfuerzo continuo de por vida.
Una investigación exhaustiva permite a los traders comprender los hechos, por ejemplo, la importancia de varios informes económicos.
Los mercados se ven afectados por la política global, las tendencias económicas, las noticias e incluso las condiciones climáticas. Como resultado, el panorama del mercado está en constante cambio. Estarás mejor equipado para manejar el futuro cuando tengas una comprensión más profunda de los mercados pasados y presentes.
Conclusión
Además de estos consejos, siempre debes estar abierto a aprender cosas nuevas. Eso implica estar listo para dejar de lado cualquier idea preconcebida que pueda haber tenido antes de comenzar a operar.
Además, ten en cuenta que es poco probable que te beneficies de inmediato. Te llevará algún tiempo tener éxito de forma consistente, por lo general después de sufrir algunas pérdidas. Lo que importa es que, con el tiempo, ganarás disciplina y aprenderás a valorar el riesgo por encima de la recompensa.
SAR parabólico: Fórmula, cálculo y código Python 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
En el ámbito dinámico de los mercados financieros, el análisis técnico desempeña un papel fundamental para ayudarnos a tomar buenas decisiones y descifrar las tendencias del mercado. Entre el arsenal de indicadores técnicos, el SAR parabólico (Stop and Reverse) se destaca como una potente herramienta para los traders que buscan descifrar las direcciones de las tendencias y los posibles puntos de reversión. El SAR parabólico ha ganado prominencia en el trading con acciones, materias primas y divisas.
Este indicador encapsula componentes clave como la dirección de la tendencia y un factor de aceleración (la velocidad a la que el SAR aumenta o disminuye), lo que lo convierte en una herramienta adaptable y versátil. La inclusión de un factor de aceleración permite que el SAR responda dinámicamente a los cambios del mercado, un rasgo especialmente beneficioso para capturar el impulso de las tendencias.
¿Qué es el SAR parabólico?
El SAR parabólico, que significa «Stop and Reverse», es un indicador de análisis técnico utilizado en los mercados financieros para averiguar los posibles giros de tendencia, así como para establecer niveles de stop loss. Fue desarrollado por J. Welles Wilder, la misma persona que creó otros indicadores populares como el Índice de Fuerza Relativa (RSI), el Índice Direccional Promedio (ADX) y el Rango Verdadero Promedio (ATR).
Estos son los componentes clave del SAR parabólico:
Dirección de la tendencia
Factor de aceleración
Dirección de la tendencia
A medida que la línea del SAR parabólico acompaña a los gráficos de precios, ya sea por encima o por debajo, proporcionan señales visuales para discernir la tendencia subyacente: una tendencia alcista cuando está por debajo y una tendencia a la baja cuando está por encima.
Para ponerlo en pocas palabras, puedes ver cómo lo he resumido a continuación junto con el gráfico.
Cuando la línea SAR parabólica está por debajo del precio, sugiere una tendencia alcista (señal de compra o ir largo).
Cuando la línea SAR parabólica está por encima del precio, sugiere una tendencia a la baja (señal de venta o se queda corta).
Factor de aceleración
El indicador incorpora un factor de aceleración, denotado como AF, que determina la velocidad a la que se mueve el SAR en respuesta a los cambios en el SAR.
El AF comienza en un valor especificado (comúnmente 0,02) y puede aumentar cada vez que la tendencia se extiende, generalmente por 0,02.
¿Cómo se calcula el SAR parabólico?
El SAR parabólico se calcula para cada período basándose en la fórmula:
SARn = SARn-1 + AF * (EP – SARn-1)
Dónde,
SARn es el SAR del período actual.
SARn-1 es el SAR del período anterior.
El AF es el factor de aceleración.
EP (Extreme Point) es el punto extremo de la tendencia actual. Si la tendencia actual es una tendencia alcista, entonces el extremo será el punto más alto de la tendencia antes de que vuelva a bajar, y si la actual es una tendencia bajista, será el punto más bajo de una tendencia bajista antes de que la tendencia vuelva a subir.
Ejemplo
Supuestos:
Estamos viendo un gráfico diario de una acción.
El precio actual de mercado es de 51 $.
El SARn-1= 50 $. El SAR inicial suele ser el precio de cierre del día anterior.
El factor de aceleración (AF) es de 0,02.
El punto extremo (EP) es de 52 $ (punto más alto en la tendencia alcista actual). Aquí hemos asumido una tendencia alcista.
SARn = ?
Calculemos el SARn ahora.
Cálculo:
SARn = SARn-1 + AF * (EP – SARn-1)
SARn = 50 + 0,02 x (52-50)
SARn = 50+0.02×2= $50.04
En este ejemplo, el nuevo valor de SAR parabólica (SARn) se calcula en 50,04 $.
Interpretación:
El SAR parabólico se utiliza para determinar posibles inversiones en la dirección de los precios.
Si el valor actual de SAR está por debajo del precio actual del mercado, sugiere una tendencia alcista.
Si el SAR está por encima del precio de mercado, sugiere una tendencia a la baja.
Por lo tanto, si el precio de mercado actual de la acción es de 51 $, que es más alto que el SAR calculado (50,04 $), indica que es probable que la tendencia alcista continúe. Esta es una indicación de que va a ir mucho tiempo.
Por lo tanto, los traders podrían usar esta información para tomar decisiones informadas.
Sin embargo, es esencial considerar otros factores y utilizar el SAR parabólico junto con otros indicadores técnicos como las medias móviles, el MACD, etc., para un análisis más completo.
Importancia del SAR parabólico en el análisis técnico
El SAR parabólico (Stop and Reverse) es una herramienta importante en el análisis técnico por varias razones:
Identificación de tendencias: Uno de los usos principales usos del SAR parabólico es identificar la dirección de la tendencia subyacente. Los puntos del SAR aparecen por encima o por debajo del gráfico de precios, lo que indica la posible dirección de la tendencia (hacia arriba o hacia abajo).
Señales de reversión de tendencias: El SAR parabólico está diseñado para proporcionar señales para posibles giros de tendencias. Cuando los puntos SAR cambian de lado (por ejemplo, de abajo a por encima del precio o viceversa), sugiere un cambio en la dirección de la tendencia.
Gestión de pérdidas: Los operadores a menudo utilizan el SAR parabólico para establecer órdenes de stop-loss finales. En una tendencia alcista, el stop-loss sube con los puntos SAR, ayudando a los traders a fijar las ganancias a medida que el precio se mueve más alto. En una tendencia bajista, el stop-loss se mueve hacia abajo.
Soporte y resistencia dinámicos: Los puntos SAR pueden actuar como niveles de soporte dinámicos o de resistencia. En una tendencia alcista, el SAR proporciona apoyo, y en una tendencia bajista, actúa como resistencia. Los operadores pueden utilizar estos niveles para la toma de decisiones y la gestión de riesgos.
Fácil de usar: el SAR parabólico es relativamente fácil de entender y usar. Su representación visual en los gráficos de precios lo hace accesible para los traders con diferentes niveles de experiencia.
Adaptación a las condiciones del mercado: El factor de aceleración en la fórmula del SAR parabólico permite que el indicador se adapte a las condiciones cambiantes del mercado. A medida que las tendencias se extienden, el SAR se acelera, capturando el impulso de la tendencia.
Complementario a otros indicadores: Los traders a menudo utilizan el SAR parabólico junto con otros indicadores técnicos para confirmar las señales y construir un análisis más completo. La combinación de indicadores puede mejorar la fiabilidad de las decisiones al hacer trading.
Gestión de riesgos: El SAR parabólico ayuda en la gestión de riesgos proporcionando un mecanismo para establecer niveles de stop-loss. Esto puede ayudar a los operadores a limitar las pérdidas potenciales y proteger las ganancias en los mercados de tendencia.
Versatilidad a través de los marcos de tiempo: El SAR parabólico se puede aplicar a varios marcos de tiempo, desde el trading intradía a corto plazo hasta la inversión a largo plazo. Su adaptabilidad lo convierte en una herramienta versátil para operadores con diferentes preferencias de horizonte temporal.
Estrategia de trading con el SAR parabólico usando Python
La estrategia de trading «SAR parabólico» que utiliza Python combina el poder del análisis técnico con la flexibilidad de la programación. Aprovechando la popular biblioteca TA-Lib, esta estrategia implica calcular y visualizar el indicador SAR parabólico para tomar decisiones de compra y venta. La versatilidad de Python mejora la implementación de este enfoque de trading dinámico.
Esta función utiliza la biblioteca de yfinance para descargar datos históricos de precios de una acción determinada (ticker) dentro de un rango de fechas especificado (start_date a end_date).
Paso 3: Definir una función para implementar la estrategia de trading SAR parabólico
# Function to implement Parabolic SAR trading strategy
Esta función implementa la estrategia de trading SAR parabólica. Calcula los valores SAR parabólicos utilizando los precios altos y bajos, genera señales de compra (1) y venta (-1) basadas en la relación entre el precio de cierre y el SAR, y calcula las posiciones basadas en los cambios de la señal.
Paso 4: Definir una función para trazar los resultados de la estrategia
Esta función traza los resultados de la estrategia. Visualiza los precios de cierre, las señales de compra y venta y los valores SAR parabólicos. Los marcadores verdes «^» representan las señales de compra, los marcadores rojos «v» representan las señales de venta y la línea disorada representa el SAR parabólico.
Paso 5: Definir las existencias y el período de tiempo
Llame a la función plot_strategy para visualizar los resultados de la estrategia de trading de SAR parabólico.
Salida:
Arriba puede ver los datos de precios con la aplicación de la estrategia de trading SAR parabólico. Los resultados trazados son para el stock y el período de tiempo especificados.
Puedes ver que hay varias señales de compra y venta basadas en el análisis técnico de SAR parabólico.
Las «señales de venta» se producen cuando el precio se cierra por debajo del SAR parabólico. Esto sucederá el 1 de octubre de 2023 (2023-10-01) y entre el 15 de octubre de 2023 y el 1 de noviembre de 2023 (2023-10-15 y 2023-11-01), y así sucedende.
Por lo tanto, deberías «irte corto» cuando el indicador parabólico sugiera una tendencia bajista.
Por el contrario, las «señales de compra» se arrigen cuando el precio se cierra por encima de la SAR parabólico.
En el gráfico anterior, esto se muestra entre el 1 de octubre de 2023 (2023-10-01) y el 15 de octubre de 2023 (2023-10-15).
En este caso, debe «ir largo», ya que el indicador sugiere una tendencia alcista.
Si había comprado las acciones entre el 1 y el 15 de octubre de 2023 a 175 $ y las vendió el 1 de diciembre de 2023 a 190 $, está claro que obtendrá una ganancia de 15 $.
Contras del SAR parabólico
Ahora, veamos algunos inconvenientes del uso de SAR parabólico a continuación.
Whipsaws en los mercados sin tendencia: el SAR parabólico puede generar señales falsas en mercados sin tendencia o laterales. Los operadores pueden experimentar pérdidas cuando el precio carece de una tendencia clara.
Entrada tardía en tendencias fuertes: En mercados de tendencias fuertes, el SAR parabólico puede proporcionar señales de entrada tardías, lo que resulta en oportunidades perdidas para capturar toda la tendencia.
Dependencia de la configuración de los parámetros: La efectividad del SAR parabólico está influenciado por los valores elegidos para sus parámetros, como el factor de aceleración. En ciertas condiciones del mercado, la configuración predeterminada puede no ser óptima, lo que requiere ajustes.
No es adecuado para mercados de rango: El SAR parabólico está diseñado para mercados de tendencia y puede no funcionar bien en mercados de rango o de lado donde el precio fluctúa dentro de un cierto rango.
Sensibilidad a la volatilidad de los precios: La sensibilidad del SAR a la volatilidad de los precios puede conducir a cambios frecuentes en la dirección, especialmente cuando el mercado experimenta movimientos repentinos y bruscos de los precios.
Falta de información sobre el sesgo direccional: si bien el SAR parabólico identifica la dirección de la tendencia, no proporciona información sobre la fuerza o la duración de la tendencia. Los traders pueden necesitar indicadores adicionales para un análisis más completo.
¿Cómo utilizar el SAR parabólica hasta el máximo potencial?
Los traders deben ser conscientes tanto de las fortalezas como de las limitaciones del SAR parabólico y considerar su uso junto con otros indicadores técnicos para mejorar la solidez de sus estrategias de trading. Además, la gestión de riesgos y una comprensión clara de las condiciones del mercado son cruciales cuando se utiliza cualquier herramienta de negociación.
Conclusión
El SAR parabólico (Stop and Reverse) es una herramienta valiosa en el análisis técnico, que ayuda a los traders a identificar tendencias y proporciona señales de posibles giros. Su simplicidad y adaptabilidad a través de los plazos lo hacen accesible, especialmente para aquellos que son nuevos en el análisis técnico.
La inclusión de un factor de aceleración en el indicador le permite responder dinámicamente a las cambiantes condiciones del mercado, ofreciendo un mecanismo de stop-loss final en los mercados de tendencia. Sin embargo, surgen desafíos en mercados muy volátiles con señales falsas y posibles entradas tardías en tendencias fuertes.
La dependencia de la configuración de los parámetros, la inadecuación para los mercados de rango y la sensibilidad a la volatilidad de los precios subrayan la importancia de usar el SAR parabólico de la manera correcta. Combinarlo con otros indicadores y practicar una gestión de riesgos efectiva mejora su utilidad en la elaboración de estrategias de trading completas.
Los indicadores técnicos como el SAR parabólico son bastante útiles para llevar a cabo análisis, ya que el indicador proporciona una idea de qué esperar en una tendencia. De esta manera, puede decidir los puntos de entrada y salida y tomar decisiones de trading.
¿Con qué frecuencia se producen los mercados bajistas? 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
Me gusta estudiar la historia del mercado no porque haga que sea más fácil predecir el futuro, sino porque puede establecer suposiciones de referencia útiles.
Por ejemplo, ha habido analistas que hablan cada año, sobre una inminente crisis financiera y un desplome del mercado de valores cada año desde la Gran Crisis Financiera de 2008.
Que tengamos un crash siempre es posible, por supuesto. Pero solo ha habido cinco crash en el rango del 50 % o más en los últimos 100 años.
Los crash se dan, pero son raros. No tiene sentido pasar el 100 % de tu tiempo preparándote para algo que podría darse el 5 % del tiempo.
No estoy descartando los desplomes del mercado. Eso sería un error. Solo estoy reconociendo que no suceden tan a menudo como algunas personas te quieren hacer creer.
Los mercados bajistas y las correcciones se dan mucho más a menudo que un crash en todo el sistema.
Muchos expertos piensan que podríamos estar preparándonos para un mercado bajista en este momento. El mercado de valores subió a lo grande en 2023. Un puñado de acciones de megacapitalización han producido la mayor parte de las ganancias en el mercado. Si esas acciones caen, el mercado también podría caer.
No lo descartaría.
Sin embargo, aquí está la cuestión: ya hemos experimentado dos mercados bajistas separados esta década. Durante el crash por el Covid, el S&P 500 cayó un 34 %. El mercado bajista de 2022 vio el S&P caer un 25 %.
Esos fueron dos mercados bajistas en el lapso de tres años, lo cual es bastante raro.
Si tuviéramos otro mercado bajista en 2024, serían tres en cinco años.
¿Ha pasado eso alguna vez?
Echemos un vistazo a los retrocesos históricos de dos dígitos del S&P 500 que se remontan a 1928:
Son muchos números, así que vamos a analizarlos por separado.
Los mercados bajistas están resaltados en rojo.
Según mi recuento, ha habido 55 correcciones de dos dígitos, incluidos 22 mercados bajistas con pérdidas del 20 % o más.
Esto significaría que el mercado de valores de EE. UU. ha experimentado una corrección de dos dígitos una vez cada año y medio más o menos y un mercado bajista una vez cada cuatro años, en promedio.
No hemos visto mercados bajistas consecutivos en mucho tiempo, no desde la Gran Depresión y sus secuelas.
La Gran Depresión es obviamente la peor racha que hemos visto en el mercado de valores, pero lo visto a finales de la década de 1930 y principios de la década de 1940 tampoco fue una broma.
Primero hubo el eco-crash en 1937 después de que todos asumieran que lo peor de la Gran Depresión ya había pasado. Luego tuvimos mercados bajistas a partir de 1938, 1939 y 1940.
Hubo repuntes contratendencia entre esas recesiones, pero eso no parece divertido para los inversores.
Por lo tanto, es posible experimentar múltiples mercados bajistas en sucesión en un corto período de tiempo.
Por supuesto, la única vez que ocurrieron este tipo de cosas fue durante la Gran Depresión y las secuelas que dejó, que se dirigieron directamente a la Segunda Guerra Mundial.
No es de extrañar que el mercado de valores viera una volatilidad aplastante en ese entonces.
Usando la historia como guía, tendrías que asumir que la perspectiva de que otro mercado bajista vuelva a venir en poco tiempo sería improbable.
El contra-argumento sería que los ciclos están sucediendo cada vez más rápido en estos días debido a la tecnología y la velocidad de la información.
La respuesta menos satisfactoria de la historia es que podría verlo en ambos sentidos.
La suposición de referencia de que los mercados bajistas y los desplomes son raros es un buen punto de partida.
También respeto el hecho de que los eventos atípicos y las cosas que nunca han sucedido antes tienden a ocurrir de forma regular en los mercados.
Otro mercado bajista este año sería raro, pero no imposible.
Invertir sería mucho más fácil si tuvieras la capacidad de saber cuándo se producirían malos resultados de antemano.
La verdad es que nadie tiene la capacidad de predecir estas cosas.
Podrías intentarlo, pero prefiero crear un plan de inversión.
Los mercados bajistas sucederán… simplemente no sabemos cuándo.
La productividad está volviendo con fuerza 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
Nuestro escenario económico para 2020 se basa en la idea de que la escasez crónica de mano de obra, especialmente de trabajadores calificados, hará que las empresas aumenten la productividad de la fuerza laboral disponible. Los avances tecnológicos permitirán este impulso y este, de hecho, debería ser espectacular. En consecuencia, esperamos un auge del crecimiento de la productividad durante la década actual. Bien puede ser que el auge que comenzó a finales de 2015, que fue interrumpido por la pandemia ahora esté progresando nuevamente. De hecho, los aumentos de productividad del año pasado fueron increíbles. Este año comienza con la promesa de más ganancias. Pensemos en lo siguiente:
(1) Matemáticas del PIB. Desde una perspectiva del lado de la oferta, las matemáticas para calcular la tasa de crecimiento potencial del PIB real son muy simples. Es igual a la tasa de crecimiento de la fuerza laboral más la tasa de crecimiento de la productividad. Para rastrear las tendencias subyacentes en esta relación, Debbie y yo monitoreamos los cambios porcentuales anuales en el promedio de cinco años del PIB real, la fuerza laboral civil y la productividad (Figura 1). En los últimos cinco años, hasta el cuarto trimestre de 2023, el PIB real aumentó un 2,1% a tasa anual, la fuerza laboral aumentó solo un 0,6% y la productividad aumentó un 1,5%.
Durante los seis años restantes de la década actual, la fuerza laboral debería aumentar un 1,0% y la productividad debería aumentar al menos un 2,5% y tal vez hasta un 3,5% si viéramos el escenario de los felices años 2020. Esto daría como resultado un crecimiento del PIB real del 3,5% al 4,5%. De hecho, se trata de un pronóstico conservador, dado que durante los tres auges anteriores del crecimiento de la productividad, los máximos de cinco años oscilaron entre el 3,0% y el 4,1% (gráfico 2).
Una vez más, sobre una base anualizada de cinco años, el crecimiento de la productividad tocó suelo en el 0,6% durante el cuarto trimestre de 2015. Aumentó al 1,9% durante el período de cinco años hasta el cuarto trimestre de 2023. Entonces, en nuestra opinión, el auge del crecimiento de la productividad ha estado en marcha desde finales de 2015 y ha vuelto a una trayectoria ascendente después de un período volátil con un gran movimiento alcista y luego un gran descenso durante la pandemia.
(2) Productividad en 2023. El año pasado comenzó con una caída del 0,8% (trimestral intertrimestral) en la productividad de las empresas no agrícolas durante el primer trimestre (Fig. 3). Sin embargo, a esto le siguieron ganancias del 3,5% durante el segundo trimestre, del 4,9% durante el tercer trimestre y del 3,2% durante el cuarto trimestre. En términos interanuales, la productividad aumentó un 2,7% durante el cuarto trimestre. La tasa de crecimiento promedio histórica desde el primer trimestre de 1947 es del 2,1% (Fig. 4). El crecimiento de la productividad ha regresado con fuerza.
Netflix: el análisis definitivo por Ensemble Capital
Ensemble Capital es una firma de inversión ubicada en Burlingame, CA, a medio camino entre San Francisco y Silicon Valley. Creada en 1997. Gestiona actualmente 1,64 mil millones de dólares aproximadamente.
Ensemble / ensemblecapital.com
La última vez que hablamos de Netflix fue hace tres años. En ese momento, cinco meses después de los confinamientos por la pandemia de COVID en 2020, Netflix había añadido 26 millones de nuevos suscriptores a su servicio y pasó a agregar 10 millones más para un total de 36 millones, terminando el año con 204 millones de suscriptores. Luego, en 2021, la compañía agregó 18 millones de suscriptores, lo que culminó con 8 millones de nuevos suscriptores agregados en el cuarto trimestre de 2021, ayudado por el éxito global del programa producido por Corea Squid Game.
El precio de las acciones alcanza un máximo histórico de 687 dólares en noviembre de 2021 antes de comenzar una fuerte caída en diciembre y enero. Las pérdidas de suscriptores de 200.000 y 1 millón en el primer y segundo trimestre de 2022, la primera pérdida neta de suscriptores de este tipo en la historia de Netflix, hizo que las acciones cayeran un 75 % desde el máximo de noviembre de 2021 hasta su suelo seis meses después. Resultó que, a lo largo de todo 2022, Netflix aumentó los suscriptores en 9 millones o un 4 %, una gran caída en comparación con el crecimiento promedio del 20 % durante los cinco años anteriores, pero menos que los peores presagios.
La inflación había subido en 2021, lo que provocó que los bancos centrales de todo el mundo cambiaran su visión de que era un fenómeno transitorio hacia un proceso más arraigado. Rusia invadió Ucrania en febrero de 2022, presionando aún más a los precios de la energía y los alimentos a nivel mundial. El consiguiente aumento agresivo de las tasas de interés condujo a una recalibración de la liquidez y los múltiplos de mercado, y aquellas empresas que no se perdieron las expectativas fueron castigadas aún más severamente. De máximo a mínimo, Netflix pasó de una capitalización de mercado de 300 000 millones de dólares a solo 75 mil millones de dólares.
El número de nuevos suscriptores que se inscriben en el servicio, se estancó en todas las geografías de una manera que incluso el equipo de gestión no sabía explicar. La narrativa del mercado cambió, y con ella las expectativas financieras futuras, de una empresa con un modelo de negocio aparentemente imparable acelerado por la pandemia de COVID a una que había saturado su mercado y sucumbido a la creciente competencia en el streaming de las empresas de medios tradicionales.
Desde nuestra perspectiva, tener un estallido de una gran guerra en las fronteras de Europa y otro gran choque económico global tan pronto después del shock del COVID parecía la explicación más probable de por qué la gente se detuvo abruptamente para inscribirse en masa en una nueva suscripción a Netflix. Habíamos visto cambios regionales en las nuevas inscripciones históricamente cuando la atención de la gente se había atraído a ciertos eventos como la Copa del Mundo o los Juegos Olímpicos, solo para ver que las suscripciones se recuperaran en los trimestres posteriores, pero no habíamos visto una pausa sincronizada a nivel mundial antes.
Esta fue la segunda vez en la historia de Netflix como empresa pública que se había enfrentado a una crisis de confianza entre los inversores, donde se puso a prueba la capacidad de adaptación de la dirección. Se había enfrentado a una prueba similar cuando cambió su modelo de negocio de un servicio de DVD por correo muy rentable a un servicio de streaming que perdía dinero en 2011, lo que resultó en una caída similar en el precio de sus acciones antes de recuperar la confianza de los inversores en los siguientes 2 años y aumentar su valor más de 10 veces a partir de entonces.
Esta vez fue el inexplicable estancamiento en el crecimiento de los suscriptores lo que llevó a la compañía a cambiar su modelo de negocio de un servicio de video de suscripción puro a uno que incorporara tanto la publicidad como una nueva fuente de ingresos como la monetización de los 100 millones de espectadores comprometidos que estaban pidiendo prestada la contraseña de otra persona mediante la implementación de una seguridad de contraseña más estricta. Este enfoque complementario de endurecer el intercambio de contraseñas de los usuarios y ofrecer un nuevo plan respaldado por anuncios a un precio más bajo y económicamente acretivo (o una tarifa de suscripción adicional adicional) abrió un gran grupo de usuarios ya comprometidos para revitalizar los ingresos y el crecimiento de las ganancias en lugar de depender únicamente de los nuevos registros de Netflix.
Esto multiplica efectivamente el mercado total disponible (TAM) para Netflix en un modelo solo de suscripción, al tiempo que eleva el mejor paraguas de precios para el servicio a lo largo del tiempo. Los ingresos por publicidad en televisión de EE. UU. fueron de unos 67 mil millones de dólares en 2022 en comparación con los ingresos por suscripción a la televisión de pago de 86 mil millones de dólares. Esto equivale a la publicidad que aumenta los ingresos totales del contenido de televisión en un 80 % por encima de las tarifas de suscripción solo.
Además, Netflix continuó invirtiendo en su incipente negocio de juegos, que tiene el potencial de expandir aún más el TAM. A nivel mundial, los juegos son un mercado de 213 mil millones de dólares. El resultado neto de todas estas extensiones de servicio multiplica drásticamente el valor de monetización de Netflix para cada suscriptor, especialmente a medida que los servicios adyacentes giran en torno al mismo usuario final y se complementan entre sí.
Otro pivote de la dirección fue la asignación de capital en relación con el contenido. La estrategia de Netflix sobre el gasto en contenido había sido «invertir en exceso» en contenido con el fin de aumentar la escala de su catálogo por delante de los suscriptores a lo largo de dos vectores: expansión de la categoría y la expansión geográfica. Esto, a su vez, impulsó nuevas incorporaciones de suscriptores en los mercados geográficos existentes y nuevos. Con la desaceleración drástica del crecimiento de los suscriptores en circunstancias macrogeopolíticas indefinidas, la administración adaptó y reordenó racionalmente la escala de esa inversión. El resultado es un crecimiento más rápido en la generación de flujo de caja libre, que ahora está en camino de superar los 6 mil millones de dólares este año.
Con Netflix dejando de lado el pedal del contenido por primera vez en una década, esperábamos que los servicios de streaming de la competencia vieran sangre en el agua y se vieran más agresivos. Si bien no creíamos que la competencia fuera un factor en la desaceleración del crecimiento de los suscriptores como creía la narrativa común, asumimos que ganar a competidores como Disney (cuyo coraje y humildad al copiar la estrategia de crecimiento de Netflix nos impresionó) o Warner Bros Discovery podría ser más agresivo y usar la estrategia de crecimiento del contenido para ganar una mayor proporción de nuevos suscriptores de streaming, eventualmente erosionando parte de la ventaja competitiva dependiente de la escala de Netflix.
Para nuestra sorpresa, ambas compañías anunciaron sus propios recortes en el gasto en contenido y aumentaron los precios de manera agresiva para sus propios servicios de transmisión, finalmente encontrando que la reducción de la agresividad de Netflix permitió mejorar la rentabilidad de sus propios servicios de transmisión de pérdida de dinero en lugar de tratar de tomar parte de Netflix.
Esta fue una gran noticia para nosotros como inversores, ya que permitió a Netflix ser menos agresivo en su estrategia de crecimiento de contenido, impulsar un mayor flujo de efectivo libre positivo, al tiempo que conservaba su ventaja relativa en el foso a medida que adaptaba su modelo de negocio. La compañía ha dejado claro que a medida que los ingresos se aceleren hasta su objetivo de crecimiento de dos dígitos, volverá a ser más agresiva en la inversión en contenido para impulsar más ganancias de los suscriptores, en la medida en que esté justificado.
En retrospectiva, las reacciones de Disney y Warner Brother Discovery tenían sentido dadas sus circunstancias financieras de altas cargas de deuda y debilitamiento de los ingresos lineales de la televisión, el eje central de los medios tradicionales. Los suscriptores de televisión por cable de EE. UU., la principal fuente de sus suscripciones a la televisión lineal y sus ingresos por publicidad, han visto acelerarse la cancelación de las suscriptores a un ritmo récord del -7% a partir del 3T 2023.
A pesar de que el apodo de Netflix de hace solo un par de años fue «Debtflix», ya que aprovechó la deuda de bajo costo para «sobreinvertir» en la ampliación de su propio catálogo de contenido, nunca se puso en una posición en la que la carga de la deuda se convirtiera en una soga precaria alrededor de sus manos estratégicas.
Como resultado de sus problemas comerciales y financieros, el precio de las acciones de Warner Brothers Discovery ha disminuido aproximadamente -70% (dejando a un lado el aumento de las acciones de DISCA previa a la fusión de WBD por encima de los 30 $ durante el escándalo de Archegos), mientras que Disney disminuyó un -60 % desde su máximo. Comparando sus precios hasta 2019, Netflix ha superado a sus notables competidores de medios con sede en EE. UU., volviendo a acercarse a sus máximos anteriores a Squid Game porque es el único con un negocio de transmisión de vídeo significativamente rentable y generador de efectivo.
Entonces, ¿dónde deja esto la posición de Netflix hoy y las perspectivas de su futuro como inversores hoy en día?
Tenemos una serie de puntos de datos positivos que indican un negocio revitalizado con una reaceleración en el crecimiento de los suscriptores, ya que los consumidores se han adaptado a las condiciones económicas y geopolíticas a nivel mundial, aunque los han empujado junto con el final del intercambio gratuito de contraseñas. La compañía está en camino de haber añadido alrededor de 25 millones de nuevos suscriptores en 2023, un número similar a su ritmo anterior al Covid, y ha superado el crecimiento de los suscriptores de los servicios de streaming de Disney y Warner Brothers Discovery durante el último año.
Según se informa, el negocio de publicidad de Netflix ha visto un gran interés por parte de los anunciantes que buscan trasladar más de su gasto en publicidad de marca de la televisión lineal, con su disminución de la participación, a la transmisión. Aproximadamente 200 mil millones de horas que pasan en Netflix por sus 250 millones de suscriptores son bienes raíces publicitarios premium a los que los anunciantes de marca quieren acceder y están dispuestos a pagar una prima para hacerlo. Si bien Netflix ha visto un gran éxito en la participación del contenido, todavía tiene trabajo por hacer para construir y ampliar las capacidades de publicidad que se pueden abordar a partir de su plataforma y escalar el número de suscriptores que aceptan su plan de anuncios (la mayoría de los suscriptores que se registran todavía prefieren pagar más por la experiencia sin anuncios).
Estimamos ARM (ingresos promedio por mes) para este servicio cerca o por encima del plan estándar sin publicidad de 15,49 $ en los EE. UU. (que comprende una suscripción de 6,99 $ junto con 8-10 $ por suscriptor en ingresos por publicidad) a pesar de solo cuatro minutos de publicidad servida por hora de visualización. En nuestra opinión, esto tiene mucho espacio para crecer a partir de estos niveles a medida que mejora la segmentación y la personalización de anuncios. En los otros 11 países donde ha lanzado el plan publicitario, la economía de la publicidad no es tan buena, pero hay un camino claro hacia la mejora para el negocio en los objetivos duales de eliminar el intercambio de contraseñas al tiempo que ofrece un servicio más económico para aquellos que comparten por necesidad, creando una solución beneficiosa para todos tanto para los clientes como para la empresa.
A medida que las empresas de medios de comunicación tradicionales han comenzado a centrarse en reducir sus pérdidas de sus servicios de streaming, han vuelto a licenciar parte de su contenido principal a Netflix después de suspender previamente los acuerdos a favor de sus propias marcas. Esto es cierto incluso para los más grandes como Disney/ABC y Warner Brothers Discovery/HBO, que han hecho acuerdos con Netflix para algunos de sus contenidos más populares. Esta es una gran noticia para los suscriptores de Netflix: el contenido valioso y único no es fungible, por lo que nunca nos suscribimos al argumento de la competencia, y hemos visto cómo el nuevo contenido único ha impulsado las adiciones de suscriptores para todos los servicios principales.
Los consumidores han aumentado el número de servicios de streaming a los que se suscriben porque quieren acceder a todo este gran contenido. Sin embargo, la «fatiga de la suscripción» los ha llevado más recientemente a mantenerse más leales a los servicios de transmisión principales con escala y velocidad de contenido (representada por un menor abandono) mientras se barajan a través de servicios secundarios. Al tener acceso a licenciar contenido único y buscado de otras compañías de medios, Netflix puede satisfacer a los miembros de su propio servicio al tiempo que reduce las demandas de contenido en efectivo requeridas para depender solo del contenido original.
Hemos argumentado desde nuestra creación en 2016 que es probable que haya un puñado de servicios de suscripción globales clave y la mayoría de las otras empresas de medios van a encontrar una economía superior en la concesión de licencias para ellos en lugar de construir sus propias plataformas, y esta tesis parece estar llegando a buen término. Más allá de los reproductores de medios tradicionales, están los grandes gigantes tecnológicos que también juegan en el espacio con diferentes modelos de negocio económico como Apple, Amazon y YouTube, que también están construyendo plataformas globales de éxito. Nuestra idea de que Netflix tenía el enfoque estratégico correcto para construir este negocio persiste y, como líder en el espacio, sigue estando bien posicionado para ganar más que su parte justa del gran pastel de entretenimiento global
Construyamos una cartera sistemática con acciones «innovadoras» 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.
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El objetivo de este artículo es múltiple. Su objetivo es responder a la pregunta de la investigación: ¿una cartera compuesta por las acciones más innovadoras supera al índice S&P 500? Para abordar esta pregunta, se desarrolla una estrategia de inversión a largo plazo con las principales empresas innovadoras de acuerdo con su clasificación, y su rendimiento se compara con el del índice. Basado en la creencia común de que una mayor innovación conlleva un mayor riesgo, tiene como objetivo evaluar la volatilidad asociada con las acciones innovadoras. Además, tiene como objetivo analizar el impacto de los factores del sector en el rendimiento de la cartera. Por último, lleva a cabo un análisis comparativo entre el rendimiento de la cartera y el del ETF de Innovación ARK (ARKK), que se centra específicamente en invertir en empresas relevantes en el tema de la innovación disruptiva.
El profundo impacto de la innovación: antecedentes teóricos
En el mundo de los papers empresariales, hay un consenso generalizado sobre una cosa: la importancia de que una empresa sea innovadora. Ser creativo y llegar a nuevas ideas y soluciones se considera crucial para que una empresa no solo sobreviva, sino también para prosperar y hacerlo bien. Al principio, la investigación sobre la innovación se centró principalmente en la invención y los esfuerzos empresariales. Schumpeter (1942) pensó que para que las economías crezcan y se desarrollen, es crucial que las nuevas innovaciones reemplacen a las antiguas a través de un proceso que él llamó «destrucción creativa». Es la teoría de la extracción de ganancias de Schumpeter (1942), según la cual la innovación permite a las empresas mantener temporalmente una posición de cuasi monopolio, dándoles la capacidad de extraer rentas. Esta teoría se cita a menudo como una justificación para la conexión favorable entre la innovación de una empresa y su rendimiento.
¿Qué dice la literatura?
En línea con este punto de vista, la investigación de marketing sugiere que la innovación produce resultados positivos en diversas métricas de rendimiento. Estos incluyen la posición en el mercado de una empresa, la situación financiera y el rendimiento en el mercado de valores[4,7]. Investigaciones anteriores han revelado un espectro de impactos de la innovación en el valor de la empresa, que van desde inexistentes[1] hasta modestos y aplicables solo en situaciones específicas[3] hasta positivos y sustanciales[4]. Los ejecutivos a menudo ven la innovación como una estrategia crucial para lograr el crecimiento y el éxito financiero, a pesar de que conlleva riesgos inherentes. Según el estudio[7], en el que los autores distinguen entre innovación de avance e incremental en términos de creación de valor de la empresa, la innovación incremental aumenta los beneficios normales sin afectar el riesgo o las rentas económicas, mientras que la innovación de avance está vinculada a mayores rentas económicas y niveles de riesgo. Sin embargo, los autores concluyen que, a pesar del aumento del riesgo, los accionistas se benefician de un aumento en el valor de la equidad.
Después de haber establecido el marco teórico y profundizado en la literatura relacionada sobre la innovación y su impacto, nuestro artículo está estructurado de la siguiente manera: primero detallamos el proceso de recopilación de datos. A continuación, centramos nuestra atención en la metodología empleada en nuestro análisis, aclarando el enfoque adoptado en la construcción de nuestra cartera, el análisis de factores y el análisis de regresión. Después de eso, presentamos nuestros resultados, realizamos comparaciones de rendimiento con puntos de referencia relevantes y, finalmente, sacamos nuestras conclusiones.
Datos
Debido a que no existe una sola mejor medida mutuamente acordada de una innovación firme, para elegir las empresas a investigar, analizamos la lista de Fast Company de las 50 empresas más innovadoras del mundo. Esta lista se ha publicado anualmente desde 2008. Reconoce a las organizaciones que han introducido productos innovadores, implementado estrategias comerciales innovadoras, promovido un impacto social positivo y transformado las industrias a través de sus enfoques revolucionarios. Los editores y escritores de Fast Company evalúan cada aplicación de la empresa más innovadora basándose en cuatro criterios: Innovación, para determinar si la empresa tiene una innovación distintiva y claramente demostrada; Impacto, para evaluar el impacto medido en la empresa y la industria; Puntualidad, para considerar si la innovación ocurrió en los últimos 12 meses o si ha habido avances iterativos; y Relevancia, para examinar qué tan bien la empresa explica la conexión de la innovación con los eventos actuales o los problemas más amplios de la industria y la sociedad.
En cada lista, identificamos las 10 principales empresas que cotizan en bolsa, con la excepción de la lista de 2015, donde solo encontramos 9 de esas empresas, y obtuvimos sus datos de precios de Yahoo Finance. Más específicamente, obtuvimos el precio de cierre ajustado, que se ajusta por divisiones de acciones, dividendos y otros eventos relevantes. Tuvimos que considerar cuándo se hicieron públicas las empresas. Por ejemplo, en el ranking de 2013, Uber está en el sexto lugar. Sin embargo, ha cotizado en bolsa desde 2019, por lo que no podemos incluirlo en nuestra cartera de 2013. Por lo tanto, nuestro conjunto de datos de precios comenzó el 30 de junio de 2013 o la fecha de inicio de las empresas que se publicaron más tarde. Estábamos interesados en determinar el número de empresas que cotizan en bolsa en cada lista y, en promedio, había 13,4 empresas que cotizan en bolsa al año. Sin embargo, nuestro enfoque principal fue en las 10 principales empresas. De todas las empresas enumeradas en los últimos 10 años, hemos indicado a 55 como candidatos adecuados para nuestro análisis. Estos hallazgos estadísticos, representados en la Figura 1, revelan que, si bien en 2021 y 2017 había 17 empresas que cotizaban en bolsa, en 2015 solo había 9 empresas que cotizaban en bolsa.
Del mismo modo, también recopilamos datos de precios ajustados para el SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY) del 30 de junio de 2013 y el ARK Innovation ETF (ARKK) desde su creación el 31 de octubre de 2014.
Metodología
El ranking de las empresas más innovadoras se estrenó en 2008 y se ha actualizado constantemente cada año alrededor de abril. Después de identificar a las mejores empresas innovadoras y obtener sus datos de precios, calculamos su rendimiento mensual. Para crear lo que denominamos «Cartera Innovadora», cada mediados de año, establecemos una cartera, manteniendo acciones de empresas identificadas en la lista de ese año y reequilibrando la cartera en junio del año siguiente. En otras palabras, compramos acciones de las empresas más innovadoras de acuerdo con la calificación de 2012 el 30 de junio de 2012 y las mantenemos hasta junio de 2013 (y luego compramos acciones de las empresas más innovadoras de acuerdo con la calificación de 2013 el 30 de junio de 2013). A continuación, comparamos el rendimiento de esta estrategia con el rendimiento del índice S&P 500 como punto de referencia, junto con otras características como la volatilidad y la relación Sharpe.
Además, creamos una cartera long-short, al ir largos en Innovative Companies y cortos en SPY. Como estábamos interesados en identificar los sectores que contribuyen al rendimiento de la cartera long-short, realizamos un análisis de factores, que abarca nueve sectores clave: Energía (XLE), Servicios Públicos (XLU), Tecnología (XLK), Materiales (XLB), Staples de Consumo (XLP), Discrecional del Consumidor (XLY), Industrial (XLI), Cuidado de la Salud (XLV) y Finanzas (XLF), con exclusiones para Bienes Raíces (XLRE) y Servicios de Comunicación (XLC). Después de obtener sus precios diarios ajustados, calculamos su rendimiento mensual y deducimos los resultados del rendimiento mensual del mercado. La variación entre el rendimiento mensual del mercado y el rendimiento mensual de cada ETF del sector sirve como factor del sector. Enriquecimos estos factores con 3 más: Tamaño, Valor y Factores Beta de Mercado, introducidos por Fama y French (1992). El tamaño se calculó comparando el rendimiento mensual de las acciones de pequeña capitalización en iShares Russell 2000 ETF (IWM) con el índice S&P 500 de gran capitalización (SPY). El valor se calculó comparando el rendimiento mensual de las acciones de valor en iShares S&P 500 Value ETF (IVE) con las acciones de crecimiento en iShares S&P 500 Growth ETF (IVW). Por último, Market Beta se calculó comparando el rendimiento mensual del Índice S&P 500 (SPY) con el rendimiento mensual de un activo libre de riesgo, representado por el ETF de la Bota del Tesoro (BIL) a corto plazo y 1-3 meses. En total, derivamos 12 factores.
A continuación, llevamos a cabo un análisis de regresión de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS), que, al utilizar la cartera de diferenciación como variable dependiente y los factores de sector y estilo como variables independientes, identificó sectores y factores de estilo que impulsan las distinciones de rendimiento entre la Cartera de Innovación y el índice S&P 500.
Nuestro último paso fue comparar el rendimiento mensual de nuestra cartera con el ETF de innovación de ARK. Una vez más, calculamos el rendimiento mensual del índice a partir de los datos de precios de Yahoo Finance y calculamos la correlación entre ellos.
Resultados
Cartera innovadora vs SPY
En primer lugar, evaluemos el rendimiento de nuestra cartera long-only durante el período 2013-2023 en comparación con el índice. Como se indica en la Tabla 1, la Cartera Innovadora logró un rendimiento anualizado superior (18,24%) durante este período, superando al S&P 500 ETF Trust (12,75 %). La figura 2 ilustra que la cartera innovadora supera notablemente a la SPY durante 2019 a 2021. A finales de 2021, la Cartera Innovadora experimenta un pronunciado máximo de rendimiento seguido de un fuerte descenso. Su éxito a cambio viene con mayores fluctuaciones de precios, evidenciadas por la volatilidad de Innovative Portfolios del 26,12 %, en comparación con la volatilidad del SPY del 14,90 %. La cartera innovadora experimentó una pérdida máxima más significativa del -60,40 %, en contraste con el -23,93 % de SPY. En términos de rendimiento ajustado al riesgo, el SPY demostró superioridad con una relación de Sharpe más alta de 0,86, lo que indica un equilibrio más favorable entre el rendimiento y el riesgo en comparación con las carteras innovadoras de 0,70. El Ratio de Sortino, una variación del ratio de Sharpe, confirma esta tendencia en la que el 0,53 del SPY supera las carteras innovadoras 0.30, lo que apunta a un mejor rendimiento ajustado al riesgo. Además de analizar las métricas de rendimiento, presentamos una representación gráfica del alfa de la Cartera Innovadora durante el período de estudio. La figura 3 muestra visualmente el exceso de rendimiento generado por nuestra cartera en comparación con el índice S&P 500.
En general, según nuestro análisis, aunque la cartera innovadora demostró un rendimiento anual superior, también exhibió una mayor volatilidad y una reducción máxima más sustancial. Por el contrario, el SPY mostró un peor rendimiento ajustado al riesgo, evidente en sus relaciones más bajas de Sharpe y Sortino.
Coche
volatilidad
Ratio de Sharpe
Sortino
Máximo DD
Cartera innovadora
18,24%
26,12%
0,70
0,30
-60,40%
SPY
12,75%
14,90%
0,86
0,53
-23,93%
Tabla 1 Características de la cartera innovadora frente a las características de SPY
Figura 2 Rendimiento tanto de Innovative Portfolio como de SPY
Figura 3 Portafolio innovador Alfa
Análisis de factores de cartera innovadora frente a SPY
En la Tabla 2, los resultados de la regresión de OLS para el análisis de factores revelan que, entre los factores considerados, el factor de tamaño influye significativamente en el rendimiento de la cartera, como lo demuestra una notable estadística t de 4,71.
Coeficientes
Error estándar
t Estadística
Intercept
0,0037
0,0041
0,9071
Mercado
0,1216
0.1104
1.1008
Industrial
-0.5503
0.2423
-2,2713
Valor
-0.5321
0,3106
-1.7130
Financiero
-0.3571
0.2435
-1,4669
Alimentos básicos para consumidores
-0.3098
0.2163
-1,4324
Discrecional del consumidor
-0.2764
0.2432
-1,1366
Energía
-0,2143
0,0847
-2,5313
tecnología
-0,1812
0,3745
-0.4839
Servicios
-0,1603
0.1329
-1.2062
Cuidado de la salud
-0,1108
0.2273
-0.4874
Materiales
0,1316
0,1669
0.7888
Size
0,8447
0.1793
4,7119
Tabla 2 Resultados de regresión de OLS
Para representar visualmente el impacto de los 9 factores del sector y 3 de estilo en la diferencia de rendimiento entre la cartera innovadora y el índice SPY, se presenta la Figura 4. Los valores positivos a lo largo del eje x significan un rendimiento superior, con los factores de mercado, materiales y tamaño que muestran tendencias positivas. En particular, el tamaño (t = 4,71) se destaca como estadísticamente significativo, mientras que la energía (t = -2,53) y la industrial (t = -2,27) también juegan un papel significativo, sin embargo, en el lado negativo. El principal impulsor del rendimiento superior de la cartera es el factor de tamaño, que hace hincapié en el papel crucial de las acciones de menor capitalización en la generación de rendimientos positivos. El valor R al cuadrado de 0,4881 indica que aproximadamente el 48,81 % de la variabilidad en la variable dependiente (disparidades de rendimiento entre la Cartera Innovadora y el índice SPY) se puede explicar por las variables independientes (9 factores de sector y 3 de estilo). En otras palabras, los factores considerados colectivamente representan casi la mitad de la variación observada en el rendimiento de la cartera en relación con el índice SPY. La variabilidad de rendimiento restante se atribuye al riesgo idiosincrásico. Para una comprensión más explícita de cómo los diferentes sectores y factores de estilo contribuyen a los rendimientos generales de la cartera, consulte la Figura 5, que muestra la contribución acumulativa de factores dados.
Figura 4 Análisis de factores
Figura 5. Contribución acumulativa de la cartera innovadora frente al factor espía
Cartera innovadora vs ARKK
Por último, nos gustaría compartir los resultados de la comparación de nuestra cartera con el ARK Innovation ETF. ARK Innovation ETF (ARKK) es un fondo gestionado activamente que invierte en empresas relacionadas con la innovación disruptiva, centrándose en la genómica, la automatización, la transformación energética, la IA, Internet de próxima generación y la tecnología financiera. La «innovación disruptiva», tal como la define ARK, se refiere a la introducción de nuevos productos o servicios tecnológicamente habilitados que podrían cambiar la forma en que funciona el mundo. Busca ideas de alta convicción dentro de este tema, con las principales participaciones que incluyen Coinbase, Roku, Tesla y Zoom. Dirigido por Cathie Wood, CIO de ARK, se dirige a sectores de alto crecimiento, pero se enfrenta a riesgos, como se ve en los desafíos de 2022 en medio de las crisis económicas y la respuesta de la Reserva Federal a la inflación, que impactan a las acciones de alto crecimiento en la cartera de la Sra. Wood.
El alto coeficiente de correlación de 0,83 entre el rendimiento de la Cartera Innovadora y el ARK Innovation ETF sugiere una fuerte relación lineal positiva. En términos prácticos, esto indica que las dos carteras tienden a moverse en la misma dirección con el tiempo, como se puede ver en la Figura 6. Puede sugerir que ambas carteras están influenciadas por factores similares: factores de mercado o condiciones económicas similares. Sin embargo, ARKK se basa en la discreción, mientras que nuestra estrategia es sistemática, basada en un conjunto de datos disponible públicamente.
En cuanto a la posible explicación del desarrollo del rendimiento, el aumento del ARK Innovation ETF podría atribuirse al impacto acelerado de las tendencias tecnológicas, incluido el trabajo remoto y el comercio electrónico, impulsados por la pandemia de COVID-19. Sin embargo, el ETF se enfrentó a una caída significativa en los últimos dos años debido a la incertidumbre económica y al endurecimiento de la política monetaria. Los esfuerzos de la Reserva Federal para combatir la inflación a través de los aumentos de las tasas de interés tuvieron un impacto significativo en ARKK, dada su fuerte concentración en acciones de crecimiento, que son sensibles al aumento de las tasas de interés.
Figura 6 Cartera innovadora vs ARKK
Conclusión
La innovación es crucial, ya que fomenta la competitividad y fomenta el crecimiento económico. Nuestro estudio se suma a la literatura existente al explorar el impacto de la innovación de la empresa en el rendimiento de las acciones, contribuyendo con información valiosa a este campo dinámico.
En la primera parte de nuestro análisis, nos centramos en evaluar el rendimiento de una estrategia centrada en mantener a las principales empresas innovadoras, a las que llamamos la «Cartera Innovadora». Nuestro objetivo principal era responder a la pregunta de si dicha cartera podría generar un alfa (superar) un índice de base amplia, en nuestro caso, el índice S&P 500. Nuestros resultados indican que, de hecho, esta cartera supera al índice, pero a costa de una mayor volatilidad. En resumen, mientras que la Cartera Innovadora logró un mayor rendimiento anual (18,24 % frente al 12,75 %), se acompañó de una mayor volatilidad (26,23 % frente al 14,9 %) y una mayor reducción máxima (-60,40 % frente a -23,93 %). Por el contrario, el SPY mostró un mejor rendimiento ajustado al riesgo, reflejado en sus mayores ratios de Sharpe y Sortino. Este hallazgo se alinea con la suposición teórica de que un mayor nivel de innovación conduce a un mayor valor de la empresa en términos de rendimiento de una empresa en el mercado de valores. También se alinea con la noción de que los mayores rendimientos vienen con una mayor volatilidad.
A continuación, examinamos los sectores que influyen en el rendimiento de la cartera innovadora. De los 12 factores de sector y estilo considerados, el Factor de Tamaño surgió como el motor clave detrás del rendimiento superior de la cartera. Todos los factores considerados explican colectivamente casi la mitad de la variación de rendimiento observada del índice SPY, dejando el resto atribuible al riesgo idiosincrásico, refiriéndose a factores específicos de la empresa.
Por último, comparamos el rendimiento de nuestra cartera con el rendimiento del ARK Innovation ETF, que invierte en acciones de crecimiento. Descubrimos que sus rendimientos comparten una alta correlación positiva y muestran un comportamiento similar, incluida una rápida caída del valor durante los últimos dos años debido al aumento de la inflación y al endurecimiento de la política monetaria.
¿Alguien puede desafiar el dominio económico de los Estados Unidos? 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
Al salir de la Gran Crisis Financiera, hubo una narrativa de que la economía de los Estados Unidos era la camisa sucia más limpia de la cesta de la lavandería.
Sí, nuestra recuperación económica fue tibia, pero el resto del mundo era un desastre.
La Unión Europea se estaba desmoronando. Los mercados emergentes estaban en desorden. China parecía que quería luchar por nuestro asiento económico en el trono, pero nunca hizo un intento serio de desplazar al poderoso rey.
Estados Unidos también ha liderado el camino para salir de la pandemia, pero esta vez no solo estamos ganando porque todos los demás están perdiendo.
Estados Unidos está dominando el resto del mundo, financieramente hablando.
Axios presentó el crecimiento económico de 2023 junto con las proyecciones de 2024:
Estados Unidos tuvo un crecimiento más alto que sus competidores más cercanos en 2023 y parece que debería hacer lo mismo este año.
Goldman Sachs tiene un desglose del tamaño económico por PIB nominal:
China se está acercando, pero el hecho de que tengan 1.400 millones de personas para nuestra población de 330 millones hace que el tamaño de nuestra economía sea aún más impresionante.
Si bien China está cerca en términos de PIB, ningún otro país está en el mismo estadio cuando se trata del tamaño de nuestros mercados de acciones y bonos:
Los Estados Unidos tienen muchas ventajas sobre el resto del mundo: la moneda de reserva global, vecinos amigos del norte y del sur, abundantes recursos naturales, poder militar, océanos en dos de nuestras costas, etc.
Pero el gran tamaño, la amplitud y la liquidez que tenemos en nuestros mercados financieros es una gran ventaja cuando se trata de comercio, innovación, emprendimiento y creación de riqueza.
Es increíble cómo Estados Unidos solo ha extendido su liderazgo cuando se trata de la capitalización de los mercados financieros a pesar de la globalización generalizada.
Miré las mayores participaciones del Vanguard Total World Stock Market Index Fund. Veintiún de las 25 principales participaciones tienen su sede en los EE. UU. Las 13 empresas más grandes del índice tienen su sede en los EE. UU.
Las acciones de EE. UU. representan un poco más del 60 % de todo el índice mundial.
En conjunto, aquí hay un diagrama de God Bless America Venn de Goldman:
También tenemos la demografía más favorable de cualquier país desarrollado del mundo en el futuro:
China está en grandes problemas en este frente.
Uno de los desarrollos de liderazgo más sorprendentes para los EE. UU. está en el frente de la energía.
Esto proviene de un artículo reciente en el Washington Post:
Petróleo, gas natural, energías renovables: la producción de casi todas las principales fuentes de energía ha alcanzado recientemente máximos históricos. De hecho, la producción de cada uno se ha duplicado aproximadamente desde el año 2000.
Para poner esto en perspectiva, Estados Unidos está produciendo más petróleo que cualquier otro país de la historia.
Eso me suena bastante bien. Mira estos máximos históricos:
Ahora somos esencialmente independientes de la energía o estamos cerca de ella.
¿Tenemos problemas en este país? Por supuesto. Y siempre los habrá.
Podría enumerar todos nuestros problemas, pero ya los conoces porque estás inundado de negatividad constante en las noticias, Internet y las redes sociales todos los días.
Hoy en día, todo el mundo se centra casi exclusivamente en lo negativo porque causa una reacción.
Pero si das un paso atrás del constante diluvio de pesimismo, hay muchas cosas buenas sucediendo en los Estados Unidos de América.
Es una pena que mucha gente esté ciega a lo positivo en este momento.
Dicen que los ganadores escriben los libros de historia.
Algunas personas señalan el sesgo de supervivencia cuando se observa el crecimiento de la producción económica y los mercados financieros en los Estados Unidos en los últimos 100 años más o menos.
No puedo garantizar el mismo nivel de producción de aquí en el futuro.
Pero estoy bastante seguro de que Estados Unidos también será uno de los autores de los libros de historia en el futuro.
Emisión monetaria, inflación y Gaps de apertura por Raúl Gómez
Estudiante del Master en Finanzas Cuantitativas de la Universidad Nacional de Educación a Distancia, ygran apasionado del mercado de valores, con especial interés por los patrones, anomalías de mercado.
Raúl Gómez Sánchez
Este estudio demuestra que es posible reducir a unas pocas fórmulas, la relación entre los gaps de apertura y variables macro como el PIB, el agregado M1 o la inflación. Curiosamente dichas fórmulas incorporan los números de Tesla, lo que nos permite ver una aplicación de los mismos para determinar la evolución de los mercados.
En el artículo titulado El Gap de apertura como elemento equilibrador de los mercados, publicado en el Nº 54 de esta revista, y con una muestra de índices para el periodo 2009-2023. Se concluía que los mercados pasados eran los causantes de la generación de gaps de apertura en los mercados siguientes, sirviendo el gap como elemento equilibrado del precio entre contado y futuro. Se finalizaba el artículo con un apartado en el cual se mostraba como las fórmulas que regían la generación de gaps de apertura, era igualmente válida para para determinar la evolución del PIB del país del índices de bolsa empleado. Ampliando esa fórmula e igualándola para los 3 países que se analizaba, se obtiene el siguiente resultado.
+9 Ti=–+
De manera gráfica, y volviendo a recalcular la fórmula para EEUU, se denota la necesidad de sumar 9 veces la evolución del Ti, para cuadrar gráficamente la evolución del PIB con los gaps de apertura de su índice de referencia al contado y futuro, sucediendo lo mismo para el caso del DAX40 de Alemania y el Nikkei225 de Japón.
Figura 1. Réplica del PIB de EEUU con los efectos del S&P500
Figura 3. Réplica del PIB japonés con los efectos del NIKKEI225
Figura 2. Réplica del PIB de Alemania con los efectos del DAX40
Poder replicar con una sola fórmula el PIB de las tres economías más representativas de su zona geográfica, la cual solo emplea los gaps de apertura de los índices de bolsa al contado y futuro, y el componente market de la divisa(revalorización de la divisa de ese país, restándole la evolución de efecto del gap). Se trata de un hecho resulta curioso, al igual que se requiera tener en cuenta 9 veces la evolución del tipo de interés de ese país, para que se pueda ver ese grado de ajuste gráfico.
Relación entre los gaps de apertura,el agregado M1 y el IPC
Las relaciones antes vistas, nos llevan a relacionar a los gaps de apertura con otras variables macroeconómicas fundamentales, como lo son la inflación (IPC) o el agregado monetario M1. Descubriendo altos grados de correlación entre estas y el componente gap
Figura 4. Correlaciones entre la Macroestructura, IPC y M1 por países
Por ello se decide realizar el mismo tipo de análisis que se llevó a cabo con el PIB, y se iguala Inflación y M1 con los gaps de apertura. Todo ello en un intento de volver a obtener en una sola fórmula, la relación que se produce entre las 3 variables en diferentes países/índices de bolsa (Recalcar que se utiliza el CSI300 chino en lugar del Nikkei225 japonés, debido a la intercambio de componentes gap y market en el contado futuro y contado del Nikkei225. Siendo uno de uno de los dos componentes tendiente a 0%, e impidiéndonos equiparar gap del contado y futuro con la inflación y el M1). Los resultados de igualar gráficamente el IPC y M1 al componente gap son los siguientes:
Figura 5. Contado del S&P500, IPC y M1
Figura 6. Futuro del S&P500, IPC y M1
Figura 7. Gaps del DAX40, IPC y M1
Figura 8. Contado CSI300, IPC y M1
Figura 9. Futuro CSI300, IPC y M1
De manera gráfica se corrobora la alta correlación existente entre los gaps de apertura, la inflación y el agregado monetario M1. Pero de nuevo sorprende el hecho que para conseguir el ajuste gráfico se requiera como en el caso del PIB, el empleo del número 9 en EEUU, el 6 en China y el 3 en Alemania. Reducidas estas relaciones a fórmulas obtenemos los siguientes resultados:
Alemania (DAX40)
=IPC =
China (CSI300)
=IPC=
EEUU (S&P500)
= IPC=
Figura 10. Velocidad del dinero.
Existiendo valores que se puedan aproximar más, resulta extraño que estos valores se repitan en el PIB, M1 e Inflación, y sean necesarios para cuadrar su evolución con la de 3 gaps tan diferentes como los son el del DAX40, S&P500 y CSI300. Aún con ello, y sin poder dar una explicación al por qué del hecho, solo resaltar que se tratan de los famosos números de Tesla, que como veremos a continuación, también tienen su aplicación práctica en el trading, y su posible aplicación teórica en el cálculo de la inflación.
Los gaps de apertura y la Teoría Cuantitativa del Dinero
La existencia de diferentes divisores en las anteriores relaciones, nos lleva a pensar que solo una tercera (Alemania), sexta (China) o novena (EEUU) parte del agregado monetario M1 se transforma en inflación. Los resultados podrían tener su lógica si analizamos los resultados finales de inflación y M1 acumulada por los tres países. Ya que Alemania (3) tiene más inflación que China (6) o EEUU (9). Además de que la gigantesca emisión de dinero durante la pandemia sanitaria de 2020,hizo que EEUU con menor denominador (9), superar la inflación acumulada de China (6)
Figura 12. IPC acumulado de China, EEUU y Alemania
Figura 11. IPC acumulado de China, EEUU y Alemania
En este sentido, existe una fórmula que reúne en si el PIB, el agregado M1, la inflación y la velocidad de circulación del dinero. Se trata de la formula Irving-Fisher, representante de la Teoría Cuantitativa del Dinero (TCD), la cual sostiene en sus bases que la inflación, es fruto de la emisión monetaria por encima de lo que aumenta la producción.
M * V = P *Q
Dónde:
M = Agregado monetario M1
V= Velocidad de circulación del dinero
P = Nivel de precios
Q =Cantidad producida
P * Q = Producto interior Bruto (PIB)
Teniendo todos los componentes de la formula ya equiparados con el gap, solo nos quedaría V, que por la facilidad de obtener el dato en base mensual y de una fuente oficial, solo se repetirá para EEUU, y donde empleando el número 3, se obtiene una réplica de V de calidad. Esto lleva a pensar que aunque sin ser perfecta, ya que la TCD y la fórmula de Irving-Fisher posee muchas críticas y mejoras, una parte de la emisión monetaria sí que se transforma en inflación. Y esa parte podría ser las 3 fórmulas que igualaban el gap, la inflación, la emisión monetaria M1 a través de los números de Tesla.
Los resultados de aplicar estas fórmulas, son siempre menores a la inflación real que obtuvieron los 3 países, lo que implicaría que los resultados de las tres fórmulas, sí que podría encajar con el concepto de “parte de la inflación generada por la emisión monetaria o M1”. Proporcionando unos valores finales, que nos indicaría que en EEUU el 79,41% de toda la emisión monetaria se ha transformado en inflación, el 75,01% en China, y el 65,52% en Alemania.
Figura 13. Resultados finales de inflación aculada de las fórmulas
Utilidad del modelo en el trading
La utilidad práctica del modelo reside en queel agregado monetario M1 o IPC, multiplicados por los números 3, 6 y 9 (los números de Tesla), o la serie de Fibonacci (1, 2, 3, 5, 8, 9, 13…), puede marcar la evolución de un activo en el tiempo. Trazando una especie de soportes o resistencias dinámicas, sobre las cuales podemos ver como evoluciona el S&P500, en lo que a mínimos, máximos y tendencia se refiere.
Figura 14. Bandas GSR_M (Inflación) del DAX40
Por otro lado, y dado que la evolución de un activo es la suma del componente gap y del componente market, estos componentes los cuales también se encuentran altamente correlacionados, también fluctuaran sobre esas mismas bandas o niveles de IPC o M1, multiplicados o dividido por los números de Tesla y la serie de Fibonacci. Y en la cual también observamos como esas bandas actúan como puntos de giro de la evolución de los 3 componentes, tal cual lo haría in soporte o resistencia tradicional, mientras que estas representan la evolución del IPC o M1
Figura 15. Bandas GSR_M (Agregado M1) del futuro del CSI300
Remarcar finalmente que este concepto ha sido comprobado para los 10 índices más líquidos del mundo, obteniendo similares resultados tanto para la evolución del mercado en conjunto o separado en gap y market.
7 ideas para hacer que mejorar nuestro trading en 2024 por Timothy Sykes
Conocido como el trader de las penny stocks. Después de ganar un millón de dólares en su primer año de Universidad comenzó su popularidad. En 2007 publicó su famoso libro “An American Hedge Fund: How I Made $2 Million as a Stock Operator & Created a Hedge Fund”. Además, es conocido por sus obras benéficas.
Timothy Sykes / timothysykes.com
¿Será este el año en que tu trading vaya a nuevos niveles y finalmente veas que todo ese trabajo duro y sacrificio valen la pena?
Antes del comienzo del nuevo año, me gusta sentarme, reflexionar y empezar a pensar en lo que quiero centrarme para convertirme en un mejor trader, mentor y ser humano en general.
Para mí, se reduce a siete ideas que me gustaría compartir contigo.
Si bien no todas podrán aplicarse a todo el mundo, cada uno tiene el potencial de mejorar significativamente sus habilidades.
Los pequeños hábitos diarios se suman con el tiempo.
Si trabajas en la creación de una lista de vigilancia todas las noches, examinas tus operaciones y estudias las últimas tendencias de manera consistente… te sorprenderá la diferencia que marcar esto.
Llegarás a un punto en el que puedes identificar claramente lo que está funcionando para ti y lo que no.
Todo se está construyendo hacia un futuro positivo.
#3: Evita la negatividad y las personas negativas
Siempre habrá enemigos y escépticos… desafortunadamente, a veces son nuestra familia y amigos.
Si nuestro objetivo es convertir el trading en un flujo de ingresos significativo, entonces rodéese de personas que han logrado ese objetivo o que aspiran a hacerlo.
No pases tiempo tratando de convencer a aquellos que no creen en ti.
La vida es corta, y los mejores resultados se producen con una mentalidad sana y positiva.
#4: Es un maratón, no un sprint
La maestría no se alcanza de la noche a la mañana.
Muy rara vez puedes saltarte pasos. Dicho esto, tienes que adoptar una mentalidad a largo plazo.
2024 podría ofrecer tremendas oportunidades… y podría tener una serie de nuevos estudiantes millonarios debido a ello.
Si eso sucede, casi puedo prometerte que estos no son estudiantes nuevos, sino estudiantes que están en el segundo, tercer, cuarto o incluso quinto año.
Todo ese aprendizaje, tiempo frente a la pantalla y experiencia comienza a dar sus resultados con el tiempo.
Es por eso que es TAN CRÍTICO que des todos los pasos antes de empezar a ver los resultados.