¿Estamos viviendo en los locos años 20? por Ben Carlson

En marzo de 2020, en el apogeo de la incertidumbre al comienzo de la pandemia, escribí sobre lo que se necesitó para llegar a la década de los locos años 20.

Este gráfico lo resume muy bien:

Esto es lo que escribí en ese momento:

¿Cuántas personas en ese momento habrían predicho durante los años de guerra/pandemia/recesión/depresión que la década de 1920 sería uno de los períodos más innovadores y prósperos que nuestro país haya visto?

La década de 1920 dio el lugar al automóvil, el avión, la radio, la línea de montaje, el refrigerador, la maquinilla de afeitar eléctrica, la lavadora, la gramola, la televisión y más.

Hubo un auge masivo del mercado de valores y una explosión de gastos por parte de los consumidores que no tenían rival en ese momento. Después de la inmensa presión de la Gran Guerra, muchas personas simplemente querían divertirse y gastar dinero.

Si me hubieras dicho en ese entonces lo bien que estaría la economía ahora, no estoy seguro de que te hubiera creído.

Voy a argumentar que tenemos nuestros locos años 20.

El patrimonio neto está en máximos históricos.

El mercado de valores está en máximos históricos.

Los precios de la vivienda están en máximos históricos.

La actividad económica está en máximos históricos.

La tasa de desempleo ha estado por debajo del 4 % durante más de dos años.

¡Incluso puedes ganar un 5 % con tu dinero en efectivo!

La gente está gastando dinero como locos.

Mira el aumento en las ventas minoristas desde los niveles de la pandemia:

La inflación explica parcialmente esto, pero incluso en términos reales, estas cifras son mucho más altas que la tendencia vista antes de la pandemia.

Incluso después de tener en cuenta la inflación, la gente está gastando mucho más dinero en alimentos en estos días:

Sí, nos encanta quejarnos de los precios de las tienda de alimentación, pero eso no ha impedido que la gente gaste.

De hecho, la gente está comiendo fuera más que nunca en estos días:

Ese período de restricciones por el Covid en torno a comer fuera obviamente provocó algo en la gente que hizo que todo el mundo quisiera salir a comer más que nunca.

No es solo comer fuera. La gente también está viajando como locos ahora.

He viajado unas cuantas veces en estos últimos meses. Todos los aeropuertos están llenos. Se espera que los viajes por vía aérea en primavera de EE. UU. alcancen otro nuevo máximo histórico en marzo y abril.

Además, estamos en medio de un auge de la IA.

En el discurso de apertura la semana pasada, Jensen Huang de NVIDIA enumeró a todas las empresas que ahora confían en el fabricante de chips:

La capitalización bursátil de NVIDIA ha ganado casi 1,7 billones de dólares desde principios de 2022.

Llámalo burbuja si quieres, pero la revolución de la IA se acerca independientemente de las valoraciones actuales de las acciones tecnológicas. El futuro incluirá robots y asistentes personales y tutores basados en IA para sus hijos y quién sabe qué más.

El sentimiento del consumidor no se alinea exactamente con una mentalidad de los locos años 20 porque la gente odia la inflación y las tasas de interés altas. Pero tienes que tener en cuenta lo que la gente hace, no lo que dice.

La gente está gastando dinero en comida, viajes, ropa y tecnología.

Están invirtiendo en su cuenta 401k, IRA o de corretaje. Están apostando en su cuenta de Draft Kings o Fan Duel. Haciendo trading intradía con Robinhood.

La gente está actuando como si fueran los años 20, ya sea que estén de acuerdo con ese sentimiento o no.

Algunos señalarán que, dada la desigualdad de riqueza inherente de nuestro sistema, tal auge es imposible.

La mayoría de la gente probablemente no se da cuenta de que la década de 1920 fue una de las peores décadas de la historia económica moderna para la desigualdad de la riqueza.

Según el BLS, casi el 60 % de todos los hogares a finales de la década de 1920 ganaban menos de 2.000 dólares al año, que era el ingreso mínimo en ese momento. En 1928, el 1 % superior ganaba casi el 25 % de todos los salarios.

También vale la pena señalar que la locura que fueron los años 20 fue seguida por la Gran Depresión.

Los booms son inevitablemente seguidos por los caídas. Así funciona todo.

Edward Chancellor escribió sobre los locos años 20 en su libro Devil Take the Hindmost:

Tal vez, como algunos afirmaron, los locos años veinte fueron años moralmente degenerados que merecían una visita bíblica: pero también fueron un período en el que las personas exhibían una capacidad para soñar, una fe en el futuro, un apetito empresarial por el riesgo y una creencia en la libertad individual. Estos rasgos profundamente americanos sumieron un fuerte golpe en octubre de 1929 y parecieron extinguirse durante la Gran Depresión. Pero volverían.

El actual período posterior a la pandemia también desató un apetito empresarial por el riesgo en este Estados Unidos como nunca antes habíamos visto:

Las cosas siempre podrían ser mejores.

Pero es una locura estar donde estamos considerando dónde estábamos hace solo cuatro años durante el brote de Covid.

En lo que a mí respecta, los locos años 2020 están aquí.

Disfrútalos mientras duran.

Cómo cambiar tu estado psicológico por Brett N. Steenbarger

La Reserva Federal en un año de elecciones presidenciales por Dr. Ed Yardeni

A pesar de los informes del IPC y del IPP de la semana pasada, mejores de lo esperado, los mercados financieros todavía anticipan que la Reserva Federal recortará la tasa de los fondos federales tres veces durante los próximos 12 meses. El viernes, los futuros sobre tipos de fondos federales más próximos cotizaban en el 5,33%, mientras que los futuros a 12 meses cotizaban en el 4,47% (fig. 1). Ese diferencial de 86 puntos básicos implica que los inversores esperan al menos tres recortes de 25 puntos básicos cada uno para marzo del próximo año.

El 15 de enero, ese diferencial era de 159 puntos básicos, lo que implicaba seis recortes de tipos de este tipo. En ese momento, los mercados no estaban sincronizados con el Resumen de Proyecciones Económicas (SEP) del 13 de diciembre de 2023 publicado por el Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC). Mostró que la proyección mediana de los miembros del comité y los presidentes de los bancos federales para la tasa de los fondos federales representa una disminución del 5,40% en 2023 al 4,60% en 2024. Ese diferencial de 80 puntos básicos implicaba que el FOMC anticipaba hacer tres recortes de tasas de 25 puntos básicos cada uno, no seis.

Consideramos que el diferencial entre la tasa de los fondos federales y el rendimiento de los bonos del Tesoro estadounidense a dos años es otra medida del pronóstico del mercado sobre el cambio en la tasa de los fondos federales durante los próximos 12 meses (Fig. 2). Este último cerró en 4,72% el viernes, lo que implica dos recortes de tasas hasta marzo de 2024. Creemos que el último SEP trimestral, que se publicará este miércoles, bien podría sugerir dos recortes de tasas, en lugar de los tres de diciembre, durante este período, que se producirán más tarde en lugar de antes este año.

De modo que los mercados están ahora más sincronizados con las proyecciones del FOMC que a mediados de enero. Ambos prevén dos o tres recortes, ya sea este año o antes de marzo de 2025.

Por otra parte, este es un año de elecciones presidenciales. Así que pensemos en lo siguiente:

(1) Se podría considerar que recortar las tasas de interés justo antes de las elecciones de noviembre favorece a la administración Biden. En una entrevista con 60 Minutes que se emitió el domingo 4 de febrero, se le preguntó al presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, “¿hasta qué punto la política determina el momento” de cuándo reducir las tasas de interés? Powell respondió con firmeza que “no consideramos la política en nuestras decisiones. Nunca lo hacemos. Y nunca lo haremos”.

(2) Sin embargo, el calendario electoral podría convencer a algunos funcionarios de la Reserva Federal de impulsar un recorte de tipos en las reuniones del FOMC del 1 de mayo o del 12 de junio, antes de que se celebren las convenciones nacionales del partido en Milwaukee para los republicanos del 15 al 18 de julio y en Chicago para los demócratas. del 19 al 22 de agosto. Melissa y yo buscaremos señales de tal cambio en el diagrama de puntos del próximo SEP.

(3) Si los datos de inflación se mantienen por encima del objetivo del 2,0% de la Reserva Federal durante los próximos meses, eso podría impedir que la Reserva Federal reduzca las tasas antes de las convenciones políticas de verano. Si es así, entonces el comité de política monetaria apolítico podría posponer la consideración de recortes de tasas hasta después de las elecciones presidenciales de noviembre. Eso sería lo políticamente prudente, ya que la Reserva Federal valora su independencia por encima de cualquier otra consideración.

Habrá una reunión del FOMC que finalizará el 7 de noviembre, justo después de las elecciones. Esa podría ser la primera decisión de recorte de tipos de este año. El segundo recorte podría anunciarse el 18 de diciembre, tras la última reunión del año. Eso si tales recortes están justificados.

(4) Según nuestro recuento, durante nueve de los 17 cuartos años anteriores de mandatos presidenciales, la Reserva Federal no consideró apropiado cambiar la tasa de los fondos federales por una razón u otra que podría haber sido de naturaleza política o no (Fig. 3).

Por cierto, desde 1929, el S&P 500 ha ganado un 6,2%, en promedio, durante el cuarto año de elecciones presidenciales (Fig. 4). (El S&P 500 ha subido un 7,3% hasta la fecha). Los aumentos promedio durante el primer, segundo y tercer año fueron del 6,7%, 3,3% y 14,0%.

Una rara combinación de máximos anuales en sectores cíclicos por Sentimentrader

• Máximos anuales en las acciones de los sectores discrecional, financiero e industrial.
• Movimientos similares hasta nuevos máximos sugieren que la tendencia alcista del S&P 500 persistirá durante un año más.
• El ETF del sector financiero (XLF) es el único sector que cuenta con puntuaciones de tendencia absolutas y relativas perfectas.

Los mercados muestran fortaleza cuando las acciones se hacen nuevos máximos

La semana pasada, destaqué una señal alcista de un indicador que mide el porcentaje de acciones del S&P 500 que cotizan dentro del 5% de un máximo de 252 días. Este indicador basado en amplitud mostró que la mayoría de las acciones rondaban justo por debajo de los máximos anuales.

El jueves, un número considerable de estas acciones rompió al alza, lo que elevó el porcentaje de acciones del S&P 500 que registraron máximos anuales al nivel más alto desde mayo de 2021.

Cuando examiné el desglose por sector, el sector financiero, el industrial y el de consumo discrecional mantuvieron la proporción más alta de acciones, registrando un máximo, con los tres grupos superando el 30%.

Con tantas acciones del sector cíclico en ruptura, ¿qué mensaje ofrece el mercado sobre la sostenibilidad de la tendencia alcista?

Lo que nos dice el estudio

Dado que un número significativo de acciones en sectores económicamente sensibles como el consumo discrecional, el financiero y el industrial registran máximos anuales simultáneamente, la tendencia alcista en el índice más seguido del mundo debería seguir, especialmente porque los índices rara vez caen cuando las acciones que los componen suben con fuerza a nuevos máximos. Desde una perspectiva de asignación sectorial, el sector financiero y el industrial ofrecen una alternativa convincente al sector de tecnología, especialmente a nivel de acciones individuales.

Cómo dejar de repetir errores por Alexander Elder

Cómo dejar de repetir errores

• Llevar un diario de trading visual ayuda a los traders a aprender de sus experiencias y a dejar de repetir errores. Si llevas un diario visual, acelerarás tu proceso de aprendizaje.
• Artículo publicado en Hispatrading 56.

Piensa en esto: si vas a una fiesta, probablemente antes de ir te mirarás en un espejo. Es posible que notes una mancha en tu camisa o algo en tu cara. Un espejo te ayudará a ver lo que tienes que hacer para mejorar tu apariencia. Un diario de trading visual te ayudará a ver lo que hiciste bien y mal en operaciones anteriores y a realizar las correcciones necesarias de cara al futuro.

Para mostrar cómo es un buen diario de trading visual, compartiré dos diarios escritos por dos miembros élite de nuestro grupo de trading internacional, www. SpikeTrade.com .

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Nilton D., miembro en EE. UU.:

Seguí el plan – TQQQ en corto

Llegué a la semana con un sentimiento muy bajista.

Varias divergencias bajistas se estaban desarrollando, incluida una divergencia del ATR en este gráfico diario del índice Nasdaq, con potencial doble techo. Abrir una posición en corto del Nasdaq parecía lo más lógico y valió la pena.

Mi plan era simple:

• Entré cerca del máximo de la semana anterior al cierre.
• Salí en la EMA 8 diaria de los mínimos (la media móvil favorita de Kerry).
• Calculé 1 ATR para definir la orden stop, aproximadamente 3,3% de pérdida.

Seguí el plan y funcionó bien.

Cuando miro hacia atrás y analizo los movimientos del mercado durante la semana pasada, me doy cuenta de que tuve un poco de suerte tanto con mi entrada como con mi salida. Una precisión como esta no se da muy a menudo.

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Tim B., un miembro de Canadá:

Aprovechando otra caída con el TQQQ en corto

Escribí en mi plan el fin de semana pasado: “Buscando que se reanude una secuencia bajista más profunda. Muchos patrones que estoy siguiendo apuntan a ese resultado. Esta vez elegí el Nasdaq, pero varios índices muestran el mismo movimiento. Septiembre es un mes históricamente bajista y puedo recordar muchos septiembres en los que operé con éxito movimientos bajistas”.

No le doy demasiada importancia a las tendencias estacionales, pero cuando se alinean con los patrones técnicos que veo, mucho mejor.

El mercado bajó como sugirió mi análisis. Aproveché una buena parte de la caída y salí basándose en patrones de ondas/condiciones de sobreventa a corto plazo.

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Animo a todos los traders a llevar diarios visuales. Toma una captura de pantalla cuando abras una operación y guárdala con algunos comentarios sobre por qué actuaste así. Toma otra captura cuando salgas y escribe cualquier comentario: lo que se hizo bien y lo que se hizo mal. Vuelve atrás y revisa tus notas cada pocos meses: tu diario visual será tu mejor maestro.

La inversión en índices y su estructura interna: El Dow Jones Industrial Average y su valoración por José Manzanares

• Artículo publicado en Hispatrading 15.

Los gestores / asesores que trabajamos el día a día de los mercados financieros tenemos como principal referencia el S&P500 porque es más representativo de la economía americana pero vamos a utilizar en este caso el Dow Jones Industrial Average porque es un Índice diferente a la gran mayoría de Índices que seguimos en los mercados ya que la composición y metodología del mismo le hace diferente a cualquier Índice Bursátil (excepto al Nikkei Japones)

Metodología y cálculo del Dow Jones Industrial Average: 

El Dow Jones Industrial es un índice de precios y no de capitalización donde el valor que más pesa en el índice es aquel cuyo precio es más alto independientemente de su capitalización a diferencia de los demás índices donde el valor que más pesa es aquel que más capitalice (número de acciones en circulación por el precio de la acción).

Como todos sabemos es un índice compuesto por 30 valores, en un principio relacionados con el sector industrial aunque con la evolución de la economía ya tenemos a  varias empresas del sector tecnológico.

Cuando se construyó el índice en 1896 cotizaban solamente 12 compañías y su cálculo era sencillo, se sumaban los precios de las 12 compañías y se dividía por 12 para obtener el cálculo del mismo, en la actualidad con todas las modificaciones habidas en sus componentes (spin-off, Split, entradas y salidas de valores) el cálculo es diferente pero a la vez muy sencillo, se suman todos los precios de las acciones de los componentes del Dow Jones Industrial y a este sumatorio se le divide por 0,132229493 o se multiplica por la inversa que 7,5683298 y el resultado es el precio del índice , recomendamos a los lectores que lo intenten porque es curioso pero se obtiene el precio del índice.

Cuadro de precios y cálculo del índice:

Como podemos apreciar en el cuadro, los pesos de los componentes del índice no son representativos de las principales compañías americanas por tamaño bursátil o capitalización ya que la empresa que más pesa en el mismo es IBM y con bastante diferencia del resto de compañías y esto es lo más importante desde el punto de vista de valoración tanto por capitalización como por peso en el índice ya que Exxon Mobile tiene una capitalización de más de 400 bilion$ comparado con los 230 bilion$ de IBM pesando más del doble esta última y así con otras compañías. 

Este cuadro ya nos está dando unas interesantes pistas respecto a nuestra índice ya que la distribución en el momento de hacer este estudio, 2013, del mismo está compuesta por un claro dominador IBM cuyo modelo de negocio ya no es cíclico (pasó de tener una parte del negocio ligado a la venta de ordenadores que vendió a la empresa China Lenovo) y actualmente su negocio es “consultoría” con una impresionante diversificación internacional y con la catapulta del principal inversor “value” del mundo apostando por ella, estamos hablando de Warrent Buffet (es la primera empresa tecnológica en la que invierte cuando una de sus frases celebres es que no invierte en negocios que no entiende), esto nos reduce la volatilidad del mismo así como el incremento de peso de empresas no cíclicas como Mc Donals, Johnson& Johnson, Home Depot y Wal Mart aunque por otro lado la incorporación al mismo de Chevron (valor que no formaba parte del índice en el año 2007) junto con el elevado peso de Exxon Mobile (junto las dos compañías representan casi un 11% del Dow Jones) nos aportan un riesgo adicional que antes no contábamos aunque teníamos tres empresas quebaradas: City, IAG y G. Motors      

Lo que si nos parece importante desde el punto de vista de valoración son los ratios comparables entre un periodo y otro y esto es lo que nos puede dar unas pistas sobre si está caro o barato el Dow Jones Industrial y en este cuadro podemos apreciar las diferencias entre ambos periodos:

Aquí ya podemos comprobar con algunos ratios de valoración y comparables dos índices que si bien representan lo mismo vemos como difieren totalmente uno con el otro. Destacamos todos por la gran diferencia entre un periodo y otro aunque yo personalmente me quedo con un PER muy caro en el 2007, con un Price to Book Value también muy caro en el pico del ciclo en el año 2007 y para terminar con el EV/ EBITDA muy utilizado para valorar compañías para su venta bastante por encima del nivel actual.

Conclusiones:

La idea o el objetivo de este artículo no consiste es demostrar si el Dow Jones Industrial está caro o barato y por supuesto no es ninguna invitación a tomar cualquier posición en el mismo sino en ahondar en la importancia del conocimiento y funcionamiento interno de los índices cuando invertimos en ellos.

Yo soy especialista en fondos cotizados o exchange trade funds (ETFS) y aunque estemos hablando de una inversión en gestión pasiva como se los conoce en los mercados (decimos que es pasiva porque realmente no hay gestión sino una herramienta de software que nos permite invertir en una cesta que replica el comportamiento de un índice) es mucho más importante conocer la metodología y los pesos de cada valor en el índice para poder tener una estrategia de inversión y como mejor ejemplo tenemos el del Dow Jones Industrial Average donde el cambio en sus componentes y la asignación de nuevos pesos nos lleva a la conclusión de que está bastante más barato que cuando alcanzo sus máximos históricos hace 5 años por un motivo muy sencillo: no es el mismo aunque eso la mayoría de inversores lo desconocen.   

¿El rendimiento pasado es garantía de resultados futuros? por Kevin Davey

Si ha estado operando con futuros, materias primas o divisas durante un tiempo, lo más probable es que haya escuchado la frase «el rendimiento pasado no es necesariamente indicativo (o no tiene garantía) de resultados futuros». Es un aviso obligatorio que se requiere para los grupos que participan en ciertas actividades de trading. Y como verás, es necesario por muy buenas razones, y para responder a la pregunta principal: no, el rendimiento pasado NO predice resultados futuros.

Este aviso de advertencia/descargo de responsabilidad es obligatorio en muchas situaciones porque la mayoría de las personas miran un registro histórico de rendimiento o una curva de equidad, y extrapolan los resultados en el futuro. Por ejemplo, si un sistema de trading algorítmico hizo un promedio del 40 % por año durante los últimos 5 años, muchas personas asumirán que ganará un 40 % durante los próximos cinco años, o al menos durante los próximos 1-2 años. Eso es lo PEOR que se puede suponer, por dos razones. En primer lugar, el futuro nunca es una repetición del pasado, y en segundo lugar, el registro histórico en sí podría ser defectuoso. Hablemos de estos dos problemas.

Aunque es obvio que nadie puede predecir el futuro, la gente siempre lo hace. Esto sucede en todos los ámbitos de la vida, y aparece en actividades tan diversas como el pronóstico del tiempo, la adivinación, las predicciones de campeonatos deportivos y los anuncios del mercado de valores. Aunque es divertido predecir el futuro, nadie realmente puede hacerlo con precisión (aunque muchos afirmarán que tienen ese «don» – si realmente tienen esta capacidad, ¿por qué no son multimillonarios?).

Nostradamus es un gran ejemplo. Si era tan bueno prediciendo el futuro, ¿por qué no era el hombre más rico del mundo?

Por lo tanto, una forma típica de predecir el futuro es usar el pasado como guía. Por ejemplo, los Pittsburgh Steelers ganaron el Super Bowl hace un tiempo, por lo que, según el rendimiento anterior, deberían haberlo ganado todo el año siguiente. Por supuesto, no lo hicieron. O, tal vez a finales de 2007 pensaste que, dado que el método de «comprar y mantener» para las acciones funcionó de 1910 a 2007, debería funcionar en 2008. ¿Ves el problema? Conocer el pasado no necesariamente nos ayuda con el futuro. Muchas veces nos ciega a otras posibilidades, que muchas personas descubrieron durante la crisis financiera de 2008. Y esa es una de las razones de los avisos que se deben dar al hablar de productos financieros en los que invertir.

Una segunda razón para el descargo de responsabilidad del «rendimiento pasado no es una garantía» es que, especialmente en el mundo de la inversión, las curvas de rendimiento y las cifras que se muestran son muchas veces hipotéticas (es decir, nadie realmente operó de esa manera con dinero real, y posiblemente nadie podría haber negociado de esa manera, incluso si quisiera).

Entonces, ¿cómo puedes protegerte? En primer lugar, si ves a alguien haciendo predicciones de mercado, date cuenta de que hay una buena probabilidad de que se equivoque. No importa quién sea el gurú. Nadie conoce realmente el futuro.

En segundo lugar, los registros del sistema de trading son agradables de ver, pero nunca asumen que el rendimiento pasado mostrado se repetirá. Rara vez sucede. Sin embargo, un historial, especialmente si es auditado por un tercero independiente, puede ayudar a darle la confianza de que las personas que dirigen la inversión saben lo que están haciendo. Eso es sin duda mejor que poner tu dinero con alguien que no tiene antecedentes. Pero, de nuevo, no es garantía de rendimiento en el futuro.

En tercer lugar, para cualquier historial que vea, pregunte si se produjo en una cuenta de dinero real. Si no fuera así, todavía podría ser una estrategia trading viable, pero trátala con un sano escepticismo. Podría ser un método de trading que es imposible de ejecutar en la vida real. O, si se produjo en retrospectiva, es casi un perdedor garantizado en el futuro. Hay buenos sistemas de trading, y hay malos sistemas de trading. Muchas veces, es difícil saber cuál es cuál.

Por último, asegúrese de realizar la debida investigación antes de comprar cualquier sistema, seguir a cualquier gurú o inscribirse en cualquier servicio de señales. Es su dinero, y trabajó muy duro para acumularlo. No lo tire a la basura en una decisión rápida. Tómese el tiempo y el esfuerzo para investigar cada oportunidad de inversión en detalle. Si se apresura y cae en el argumento de ventas, pronto aprenderá por qué se da siempre el aviso de «el rendimiento pasado no es garantía de resultados futuros».

La Evolución Del Trading: desde el trueque al Trading algorítmico por Quantinsti

Hoy en día, el sistema de trading algorítmico es bastante popular entre los traders, pero ¿cómo empezó todo?

¿Cuáles son los antecedentes?

El trading comenzó con el sistema de trueque. En aquellos viejos tiempos, los bienes se intercambiaban por otros bienes. Finalmente, el trading de bienes fue reemplazado por el sistema de divisas y luego surgieron las bolsas que se transformaron en sistemas automatizados o electrónicos con el tiempo.

Exploremos el viaje del trading, comenzando desde el sistema de trueque y progresando hacia el trading moderno. Más adelante, profundizaremos en las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos, así como en las ventajas y desventajas que aportan.

Una breve historia de cómo evolucionó el «trading» del trueque a los algoritmos

La evolución del trading se ha producido gradualmente desde el trueque hasta el trading algorítmico.

Pero, ¿cómo tuvo lugar esta evolución del trading?

Veamos ahora cada marco de tiempo en detalle a continuación.

Sistema de trueque – Era antigua

En la antigüedad, la gente se dedicaba al intercambio directo o al trueque, donde algunos bienes y servicios se intercambiaban por otros bienes y servicios.

El valor de cada artículo estaba determinado por varios factores, como la rareza, la utilidad o el valor percibido de los dos artículos que se intercambiaban.

Pero, el trueque implicaba un acuerdo mutuo entre los individuos y dependía de la doble coincidencia de los deseos, lo que lo hacía ineficiente y engorroso.

Sistema monetario – Siglo VII d.C.

A medida que las sociedades crecieron, el sistema de trueque se volvió poco práctico porque no se pudo determinar el valor exacto de dos bienes de trueque. Por lo tanto, esto llevó a la aparición de varias formas de monedas. Estas monedas incluían artículos como cuentas, metales, conchas y, finalmente, monedas estandarizadas y papel moneda.

De esta manera, la introducción de la moneda hizo que el sistema de comercio fuera más eficiente al proporcionar un medio de intercambio y una unidad de cuenta.

Intermediadores y bolsas de valores – Siglos XVII y XVIII

En los siglos XVII y XVIII, sucedió algo emocionante en el mundo del comercio. Las bolsas de valores irrumpieron en escena, creando un centro de eventos para la compra y venta de acciones de la empresa. Estos intercambios trajeron orden al caos, introduciendo reglas, pisos de negociación dedicados y corredores para mantener las cosas funcionando sin problemas.

A medida que el comercio subía, surgió una nueva generación de intermediarios financieros: bancos y traders. Estas personas inteligentes nos hicieron la vida más fácil al facilitar las transacciones, salvaguardar nuestros depósitos e incluso extender el crédito cuando era necesario.

Trading manual o telefónico – 1900 a 1980

A finales del siglo XX, la invención y la adopción generalizada del teléfono llevaron al trading telefónico. De repente, los corredores y los traders podían conectarse entre sí en tiempo real, ¡independientemente de la distancia entre ellos!

Esto significaba que los traders podían charlar con sus homólogos, aprovechar las oportunidades de trading y recopilar información del mercado más rápido que nunca. Fue un juego de velocidad y eficiencia.

El trading telefónico dio el comienzo de una nueva era, en la que los traders podían reaccionar rápidamente a los eventos del mercado y realizar negocios sin esfuerzo a través de largas distancias. Fue un cambio de juego que hizo que el trading fuera más suave y rápido para todos los involucrados.

Mercados o Exchanges electrónicos y plataformas de trading en línea – 1980 a 2000

Este fue un gran punto de inflexión en la evolución del dominio del trading.

Los mercados electrónicos y las plataformas de trading en línea se refieren a los sistemas en línea que facilitan el trading de instrumentos y activos financieros electrónicamente.

Entre las décadas de 1980 y 1990, se adoptaron los sistemas computarizados de enrutamiento de pedidos. Estos sistemas permitieron a los traders enviar y ejecutar órdenes electrónicamente, reemplazando los métodos manuales.

Las Redes de Comunicación Electrónica (ECN) se introdujeron en la década de 1980. Los ECN facilitaron la coincidencia directa de las órdenes de compra y venta, pasando por alto los exchanges tradicionales.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos sistemas se limitaban en su mayoría a los grandes inversores institucionales y no eran ampliamente accesibles.

En 1990, Instinet se convirtió en la primera ECN en proporcionar servicios de trading electrónico a inversores institucionales.

El crecimiento de Internet en la década de 1990 llevó a la aparición de plataformas de trading en línea que proporcionaban a los inversores individuales acceso directo a los mercados financieros. Las corredurías en línea como E*TRADE, Ameritrade y Charles Schwab ganaron popularidad, permitiendo a los inversores minoristas hacer trading con acciones, opciones y otros instrumentos financieros desde sus propios ordenadores.

Sin embargo, la introducción de las redes de comunicación electrónica (ECN) en la década de 1980 allanó el camino para un mayor trading electrónico.

Fue solo en la década de 1990 que las redes de comunicaciones electrónicas (ECN) se expandieron y ganaron prominencia, ofreciendo un trading electrónico transparente y eficiente. Los ECN como Island ECN y Archipelago ganaron tracción, proporcionando una alternativa a los exchanges tradicionales al igualar las órdenes de compra y venta electrónicamente.

Cambio completo hacia el trading electrónico – 2000 a 2006

La evolución del dominio del trading llegó a nuevas alturas cuando se produjo el cambio completo hacia el trading electrónico.

Fue solo en el año 2000 que la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE) y otras bolsas importantes similares sufrieron un cambio significativo hacia el trading electrónico. La Bolsa de Nueva York introdujo el Modelo de Mercado Híbrido en 2006, combinando la coincidencia electrónica de órdenes con el trading tradicional basado en el piso. Otras bolsas, como el NASDAQ, hicieron la transición a plataformas de negociación totalmente electrónicas.

Estos exchanges o plataformas electrónicas revolucionaron la forma en que operan los mercados financieros, ofreciendo eficiencia, velocidad y accesibilidad a los participantes del mercado.

Aumento del trading algorítmico (2007 – 2023)

El trading algorítmico, incluido el trading algorítmico en línea, ha experimentado un crecimiento significativo, aprovechando la tecnología y los datos del mercado. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial están desempeñando un papel cada vez más importante en el desarrollo de algoritmos de trading avanzados en 2023.

El enfoque regulatorio continúa para garantizar un equilibrio entre la innovación y la integridad del mercado.

El aumento del trading algorítmico ha desempeñado un papel importante en la evolución del trading.

Veamos a continuación una breve descripción de todos los avances clave realizados hasta ahora entre 2007 y 2023.

2007:

• Las estrategias de HFT (¹) se hicieron más frecuentes, gracias a los avances en la tecnología y al acceso más rápido a los datos del mercado.
• Los reguladores comienzan a tomar nota del impacto potencial de HFT en la estabilidad y la equidad del mercado.

2008-2009:

• La crisis financiera mundial condujo a un mayor escrutinio (²) de los mercados financieros, incluidas las prácticas de negociación algorítmica.
• Los reguladores y las bolsas implementaron nuevas reglas y regulaciones para abordar las preocupaciones sobre la manipulación del mercado y los riesgos sistémicos asociados con la HFT.

2010:

• Flash Crash (³): El 6 de mayo de 2010, los mercados de valores de EE. UU. experimentaron una caída repentina y severa, seguida de una rápida recuperación en cuestión de minutos. El evento destacó los riesgos potenciales asociados con el trading algorítmico y de alta frecuencia.

2011:

• La Autoridad Europea de Valores y Mercados (4) (ESMA) introdujo directrices para el trading algorítmico, incluidos los requisitos para los controles de riesgos y los sistemas de supervisión.

2012-2013-2014:

• El trading algorítmico continuó expandiéndose a nivel mundial, con más bolsas y mercados que adoptaban plataformas de trading electrónico.
• El uso de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) en el trading algorítmico ganó fuerza.

2015-2016:

• El trading algorítmico representó una parte significativa de la actividad de trading (5) en los principales mercados financieros de todo el mundo.
• Las nuevas empresas de tecnología financiera (fintech) comenzaron a ofrecer soluciones de trading algorítmico a inversores individuales y empresas más pequeñas.

2017-2018-2019:

• En 2017, los mercados de criptomonedas fueron testigos de un aumento (6) en el trading algorítmico, ya que los activos digitales ganaron la atención de la corriente principal.
• Pero en 2018, las criptomonedas se derrumbaron en un 80 % desde su máximo en enero de 2018.
• La tecnología de cadena de bloques o blockchain, con su potencial para el trading descentralizado y transparente, atrajo el interés de las empresas de trading algorítmico.

2020:

• La pandemia de COVID-19 (7) condujo a una mayor volatilidad del mercado, y los sistemas de trading algorítmico desempeñan un papel crucial en la gestión y ejecución de operaciones durante este período.

2021-2022:

• La enorme afluencia de liquidez llevó a un aumento en el mercado en 2021.
• La caída del mercado de valores de 2022 (8) fue un evento económico mundial caracterizado por una caída significativa en los valores del mercado de valores.
• En los años anteriores al declive, la economía mundial experimentó una recesión causada por la pandemia de COVID-19. Si bien los impactos inmediatos de la recesión disminuyeron para 2022, condujo a desafíos posteriores, como el aumento de la inflación y una interrupción generalizada en las cadenas de suministro globales.

2023:

• El trading algorítmico sigue dominando los volúmenes de trading en los principales mercados financieros.
• Los avances tecnológicos, como la computación cuántica y el análisis de big data, ofrecen nuevas posibilidades para las estrategias de trading algorítmico.

ChatGPT y el trading algorítmico (2023)

La evolución del trading ha llegado al punto en el que la IA se puede utilizar ampliamente, desde la selección de acciones y la investigación de mercado hasta la prueba de la estrategia y la ejecución de la operación.

ChatGPT es un modelo de lenguaje de IA que puede ayudar a un operador con cada uno de los pasos mientras opera en el mercado financiero.

Además, ChatGPT, con sus capacidades en el procesamiento de idiomas, tiene el potencial de ayudar y beneficiar al dominio en el trading de varias maneras.

Un dominio de trading impulsado por el dúo dinámico de ChatGPT y el trading algorítmico es como tener un asistente de trading al alcance de la mano, listo para ayudarte en cada paso.

Pero, ¿cómo revoluciona exactamente ChatGPT el panorama de trading?

¡Vamos a sumergir!

A continuación, repasemos brevemente todas las formas en que ChatGPT es útil en el trading algorítmico.

• Análisis de datos de mercado: ChatGPT puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos de mercado, incluidos datos históricos de precios, artículos de noticias, sentimiento de las redes sociales e indicadores económicos.
• Desarrollo de estrategias: puede proporcionar información, sugerir enfoques y generar ideas para optimizar las estrategias de trading algorítmico.
• Gestión de riesgos: ChatGPT puede ayudar a evaluar y gestionar el riesgo mediante el análisis de datos históricos, proporcionando técnicas de modelado de riesgos y sugiriendo estrategias de mitigación de riesgos.
• Educación de trading e intercambio de conocimientos: actúa como una herramienta de aprendizaje interactiva, proporcionando información sobre conceptos de trading, indicadores técnicos, plataformas de trading y marcos regulatorios.
• Apoyo a la toma de decisiones: ChatGPT ofrece apoyo a la toma de decisiones proporcionando escenarios alternativos, evaluaciones de riesgos y resultados potenciales para ayudar a los traders a tomar decisiones informadas.

Nota: Aunque ChatGPT es de gran ayuda para los traders, siempre debe usarse junto con la experiencia humana para obtener los mejores resultados. La razón para no confiar completamente en ChatGPT es que el usuario puede ser engañado por la información incorrecta proporcionada por ChatGPT. Después de todo, ¡es una máquina y no puede usar la lógica humana!

Métodos de trading utilizados hoy en día con el trading algorítmico

En el tiempo actual, el trading ha evolucionado bastante. Hay muchos avances y mejoras en comparación con los días del trading manual.

Hablemos de los métodos de trading más integrales combinados con el trading algorítmico y el trading automatizado que prevalecen hoy en día. Estos métodos conducen a ejecuciones de órdenes más fiables y rápidas y maximizan los rendimientos. Estos métodos de negociación son:

• HFT y MFT
• Trading cuantitativo
• Trading con inteligencia artificial y aprendizaje automático
• Big data y computación en la nube

HFT y MFT

El trading de alta frecuencia o HFT y el trading de frecuencia media o MFT son las estrategias de trading que utilizan algoritmos avanzados, potentes sistemas informáticos y conexiones de datos de alta velocidad para ejecutar un gran número de operaciones en marcos de tiempo extremadamente cortos. Las empresas de HFT y MFT tienen como objetivo beneficiarse de pequeñas discrepancias de precios, a menudo explotando las ineficiencias del mercado que pueden existir solo por breves momentos.

Trading cuantitativo

La práctica del trading cuantitativo es parte del trading algorítmico. El trading cuantitativo implica el uso de modelos matemáticos, análisis estadísticos y técnicas cuantitativas para tomar decisiones. Se centra en el desarrollo y la aplicación de modelos y estrategias cuantitativos basados en el análisis de datos de mercado.

Los operadores cuantitativos se basan solo en conocimientos basados en datos y patrones históricos para identificar oportunidades y determinar los puntos óptimos de entrada y salida para las operaciones.

Trading con inteligencia artificial y aprendizaje automático

Las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se emplean cada vez más en el trading para tareas como el análisis de mercado, la predicción y la gestión de riesgos. Estas técnicas pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y de mercado en tiempo real para identificar patrones, generar señales y mejorar los procesos de toma de decisiones.

Big data y computación en la nube

En el mundo actual, la combinación de big data y computación en la nube juega un papel muy importante. Ambos son dos conceptos interconectados que han transformado la forma en que los trading manejan y procesan grandes volúmenes de datos.

Los grandes datos se refieren a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no se pueden gestionar, procesar o analizar fácilmente utilizando técnicas tradicionales de procesamiento de datos. ¡Los grandes datos son útiles porque cuantos más datos históricos para el análisis, mayor será la precisión de la predicción!

La computación en la nube implica la entrega de recursos informáticos, como servidores, almacenamiento, bases de datos, software y análisis, a través de Internet sobre una base de pago por uso. Proporciona un acceso escalable y flexible a la potencia computacional y al almacenamiento sin necesidad de infraestructura local.

Al combinar big data y computación en la nube, las organizaciones almacenan, procesan, analizan y extraen valor de grandes cantidades de datos de manera más efectiva y eficiente. Además, aprovechan la escalabilidad, la rentabilidad y las capacidades avanzadas que ofrecen las plataformas en la nube para abordar los desafíos asociados con el procesamiento y el análisis de big data.

Evolución de las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos

Junto con la evolución del trading, las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos también han evolucionado bastante.

El trading actual opera dentro de un entorno regulatorio diseñado para garantizar la integridad del mercado, la equidad y la protección de los inversores.

Desde que las prácticas están siendo impulsadas por la tecnología, ha habido una necesidad de moldear las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos en consecuencia.

Los reguladores imponen normas y reglamentos sobre las actividades para la gestión de riesgos, incluidas medidas para combatir la manipulación del mercado, garantizar la transparencia y proteger contra los riesgos sistémicos.

Tras la crisis financiera mundial de 2008, ha habido un aumento significativo de las regulaciones destinadas a garantizar la estabilidad y la transparencia del mercado. Los organismos reguladores, como la Comisión de Valores y Bolsa (SEC) en los Estados Unidos y la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) en el Reino Unido, han implementado normas más estrictas para regir las actividades de trading.

Además, los reguladores y las empresas de trading han adoptado los avances tecnológicos para mejorar las prácticas de gestión de riesgos. Esto incluye el uso de análisis avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial para identificar riesgos potenciales, detectar anomalías y automatizar los procesos de cumplimiento.

Pros y contras

La evolución del trading, impulsado por los avances tecnológicos y la innovación, ha traído numerosos beneficios a los mercados financieros.

Al mismo tiempo, hay algunos contras que los traders deben tener en cuenta. Es importante asegurarse de que las plataformas de trading en línea estén reguladas para mantener la integridad del mercado, la equidad y la protección de los inversores.

Veamos algunos pros y contras de esta evolución del trading:

Desde luego las medidas efectivas de regulación, supervisión y gestión de riesgos son necesarias para mitigar los posibles inconvenientes y garantizar la estabilidad y la equidad de los mercados financieros.

Las cadenas y el risk-parity por Marcos Pérez

• Toda cadena se rompe siempre por su eslabón más débil. Los fondos de inversión que aplican estrategias con varios eslabones no escapan a esta regla. La mayoría de fondos que aplican una estrategia tan de moda como la risk-parity (paridad en riesgo) introducen eslabones a cual más florido, lo que hace más frágil la cadena de inversión sin que su valor añadido resulte evidente. Pero, claro, a mayor complejidad aparente en las estrategias, más argumentos para cobrarle al cliente comisiones más elevadas.
• Artículo publicado en Hispatrading 34.

 En última instancia, cualquier estrategia se basa en un conjunto de hipótesis implícitas y explícitas que se concretan en unas reglas de inversión más o menos sistemáticas o discrecionales. Una serie de eslabones más o menos larga y más o menos robusta donde el riesgo a veces no siempre está allí donde miramos o creemos, sino en aquel eslabón que considerábamos como seguro. La mayoría de fondos risk-parity introducen eslabones que hace más frágil la cadena de inversión.

La hipótesis semilla de los fondos risk-parity (paridad en riesgo) se podría resumir en: Si la economía sólo puede polarizarse en cuatro estados concretos o una combinación de ellos –crecimiento, recesión, inflación y deflación–, entonces es posible diversificar la inversión en varios tipos de activos de tal manera que siempre tengamos al menos un activo en cartera capaz de capitalizar el estado actual de la economía. Vamos, que así nos aseguramos tener siempre algo en cartera que nos dará rentabilidad pase lo que pase.

La idea no es lo que se dice nueva. Aparece originalmente en boca del Rey Salomón hace 2900 años: “Invierte en siete u ocho proyectos, pues no sabes lo que ocurrirá en el futuro”. Más tarde, reaparece en un texto del Talmud escrito hace 1600 años y que se puede traducir así: “Reparte tu riqueza en tres partes equiponderadas: un tercio en inmobiliario, otro en empresas y el último en liquidez”. 

Las hipótesis subyacentes en estos concentrados de sabiduría milenaria responden a dos preguntas básicas de toda inversión, es decir, en qué activos invertir y qué modelo de asignación de activos aplicar:

1. No se puede predecir el futuro, por lo que hay que repartir la inversión equitativamente entre los diferentes tipos de activos que tengamos en cartera.
2. Hay que invertir en activos suficientes para cubrir cualquier escenario económico futuro.

Alrededor del año 1500 será cuando un vecino de Frankfort, Jakob Függer, ponga en práctica estos principios al reconocer la potencia y universalidad de una idea tan simple. Függer, que llegó a convertirse en la persona más rica del mundo conocido a principios del siglo XVI, concedió créditos por igual a comerciantes, banqueros o reyes de toda Europa. Fue notoria su estrategia de repartir su riqueza equitativamente entre diferentes tipos de industrias y siempre intentando cubrir cualquier escenario que se pudiera dar en el futuro.

Pero no será hasta los años 1970 cuando, gracias al candidato a la Casa Blanca por el partido Libertario Harry Browne y su fondo Permanent Portfolio, volvamos a oír hablar de esta idea.

La interpretación que hizo Browne del principio de impredecibilidad y de la inevitabilidad del ciclo económico le llevó a definir su Permanent Portfolio asociando a cada estado de la economía un tipo de activo financiero. Concretamente, eligió un índice de bolsa lo más amplio posible para capitalizar el crecimiento económico, la liquidez de los bonos a corto plazo para las recesiones, los bonos gubernamentales de muy largo plazo para beneficiarse de las épocas deflacionarias y, por último, el oro para cubrir tanto periodos de inflación como cualquier crisis imprevisible. Siguiendo dichos principios, asignó “permanentemente” un 25% del capital a cada uno de esos cuatro activos.

Sin embargo, quien ha vuelto a popularizar este marco conceptual de inversión en los últimos años ha sido el gestor de hedge funds mejor pagado y quizá por ello más popular, Ray Dalio, a través de su fondo Bridgewater All Weather, con más de mil empleados y 57.000 millones de euros bajo gestión. 

La aportación de Dalio a la herencia milenaria de Salomón ha sido darle una vuelta de tuerca a la idea original: En vez de repartir el mismo capital entre diferentes activos, repartir el mismo “riesgo”. Así, asociando a cada tipo de activo un nivel de riesgo determinado, asigna proporcionalmente una mayor exposición a activos considerados de bajo riesgo que a los de mayor riesgo, mientras sigue cubriendo el espacio de todos los posibles estados futuros de la economía.

Para implementar esto en la práctica se necesitan añadir dos eslabones más a la cadena. El primero es apalancarse para poder invertir más capital en activos considerados de bajo riesgo. Y el segundo es reducir el multidimensional concepto de riesgo a un simple número. Un número que sea fácilmente manejable por los modelos econométricos y estadísticos que usan los cientos de doctores en Matemáticas y Física que firmas como Bridgewater tienen en nómina. Dicho número es la desviación estándar de rentabilidades (o cuánto se mueve el precio a lo largo del tiempo), también conocido por volatilidad.

Por ejemplo, para igualar el riesgo en cartera entre renta fija a corto plazo (activo de baja volatilidad) y bolsa (de alta volatilidad), apalancaremos vía derivados tanto como sea necesario la exposición a renta fija, de tal manera que la cartera tenga igualadas las volatilidades efectivas de todas las inversiones que la componen. 

Se abre entonces una seductora idea comercial: gracias a los niveles de correlación entre activos y los niveles de volatilidad ajustados convenientemente vía apalancamiento, podremos decidir a voluntad el nivel de volatilidad total de dicha cartera. De esta forma es posible –en teoría– ajustar y configurar artificialmente la volatilidad de estos fondos a gusto del cliente, como si se tratara de tallas de camisa en unos grandes almacenes.

De ahí el nombre de este tipo de fondos que inauguró el fondo All Weather: risk-parity, o “paridad en riesgo”; tan populares que prácticamente cada gestora de renombre ha lanzado ya su propio fondo risk-parity en los últimos años. 

Pero, ¿compensa añadir esos eslabones de sofisticación extra? Si nos fijamos en los resultados desde el año 2000 del All Weather (AW) como representante de este tipo de fondos y del Permanent Portfolio (PP) como insignia de la sencillez, podremos sacar algunas conclusiones:

          Efectivamente en los últimos 18 años –periodo que incluye dos ciclos económicos– la sofisticación de la metodología risk-parity en el fondo All Weather de Dalio consigue un +0,8% extra de rentabilidad media anual respecto a la simplicidad del Permanent Portfolio de Browne. Pero, ¿a cambio de qué? Hay que sufrir más del doble de drawdown y volatilidad que en el Permanent Portfolio y con un peor año que es hasta ocho veces peor en el All Weather que en el Permanent.

En conclusión, creo que para ese viaje no hacían falta esas alforjas. Dalio y la mayoría de fondos risk-parity introducen eslabones a cual más florido, pero a cambio hacen más frágil la cadena de inversión y su valor añadido no resulta evidente. 

En este caso y en próximos que veremos, confundir el mapa con el territorio es un pecado típico de aquellos que creen que la riqueza y complejidad del mundo de la acción humana puede ser reducida, con suficientes medios y talento, a unos pocos  modelos y parámetros siguiendo el método científico. Pecado que no solo cometen quienes construyen esos modelos y luego los empaquetan para su venta como productos de inversión, sino también aquellos que los compran, convencidos de estar pagando unas altas comisiones por un producto mejor cuanto más complejo y «difícil» aparenta ser. 

Quizá por ello la industria de los fondos huye de las aproximaciones simples y eficaces (hay docenas de fondos risk-parity, pero sólo un Permanent Portfolio) porque lo complejo es muy útil a la hora de justificar unas mayores comisiones. A pesar de que el valor que aportan es residual en los escasos y mejores casos, y ausente o peligroso en los peores.

¿Cuándo entrar en medio de una tendencia? por Jack Schwager

• Abrir una operación nunca es sencillo. Pero cuando el mercado ha iniciado una tendencia la cuestión se complica. ¿Seguirá el mercado subiendo? ¿estará el movimiento muy extendido? Jack Schwager, autor de la saga Market Wizars, nos explica en exclusiva para Hispatrading un sistema para subirnos al tren en marcha. 
• Artículo publicado en Hispatrading 40.

Hay muchos motivos por lo que quizá se esté planteando entrar, en un activo, después que el mercado ya haya realizado un movimiento sustancial. Quizá:

(1) No estaba siguiendo el mercado anteriormente.

(2) En un esfuerzo por obtener un mejor precio, esperó inútilmente una corrección que finalmente nunca se dio.

(3) Antes era escéptico sobre la fuerza de la tendencia, pero ahora ha cambiado de opinión.

Ante esta situación, muchos traders serán extremadamente reacios de entrar ahora en el mercado. ¿Por qué? Esta actitud puede explicarse fácilmente en términos psicológicos. El hecho de entrar con una posición después de que una tendencia ya esté en marcha, en cierto sentido, representa admitir un fracaso. Incluso si la operación fuera rentable, sabrá que sus ganancias habrían sido mucho mayores si hubiera actuado antes. Por lo tanto, incluso cuando esté convencido de la dirección que es probable que siga el mercado, se sentirá tentado a pensar: «Me he perdido una gran parte de la jugada, ¿por qué molestarme ahora?”.

A modo de ejemplo, póngase en la piel de un trader que se guía por los gráficos para operar. Ahora, a mediados del mes de febrero de 2014 (ver Figura 1) al ver el gráfico piensa en la gran subida del precio del café. Obviamente, usted no ha aprovechado esta gran oportunidad. El mercado se ha disparado por encima del nivel de resistencia definido por los máximos de enero de 2014 y octubre de 2013, además los precios se mantienen en el nivel más alto durante dos semanas consecutivas. Desde luego, el gráfico muestra una tendencia completamente alcista. Los precios incluso acababan de formar un patrón de gallardete después de un movimiento en vertical: la acción del precio nos avisa de otro repunte inminente. Sin embargo, al observar que los precios ya habían avanzado más del 37% desde el mínimo de noviembre de 2013 (y más del 25 % en solo siete días), es muy probable que se muestre reacio a abrir una nueva posición larga después de haber subido tanto el mercado. ¿El motivo? Razona que el mercado está muy extendido.

La figura 2 ilustra claramente lo absurdo de esta conclusión. Increíblemente, a mediados de febrero de 2014, los precios del café habían completado solamente alrededor del 35% de su avance hasta los máximos de marzo. La moraleja de este “cuento” se ilustra muy bien en el libro “Recuerdos de un operador de acciones” de Edwin Lefevre: «[Los precios] nunca son demasiado altos para comenzar a comprar o demasiado bajos para comenzar a vender».

La pregunta clave es ¿cómo entrar en medio de una tendencia?. En realidad, el objetivo al abrir una posición en medio de una tendencia es el mismo que al abrir cualquier otra: buscar el momento adecuado para entrar y controlar el riesgo. En este artículo explicaremos una manera de hacerlo: al revertir el precio. Este enfoque se basa en esperar a que se materialice una reacción menor y después entrar a los primeros signos de la reanudación de la tendencia principal. Por supuesto, el método preciso dependerá de cómo se defina la reacción y posterior reanudación de la tendencia. Las opciones son prácticamente ilimitadas. Con el propósito de ilustrarlo, proporcionaremos un posible conjunto de definiciones, que engloba un proceso en dos pasos.

En primer lugar la finalización del recuento de las correcciones: estamos ante una «corrección» cuando el «recuento de correcciones» alcanza 4. El recuento de correcciones se establece inicialmente en 0. En un mercado en alza, el recuento se eleva a 1 cualquier día, en el que el máximo y el mínimo fueron igual o inferior a los puntos correspondientes en el día en que se estableció el máximo del movimiento. El recuento se incrementaría en 1 cada día cuando el máximo y el mínimo, de cada sesión, son iguales o inferiores al máximo y mínimo del día más reciente en el que se aumentó el recuento. El recuento se restablecería a 0 en cualquier momento en que el mercado se moviera a nuevos máximos. Esta misma situación, en condiciones análogas, la aplicamos a un mercado bajista.

Y en segundo lugar la señal de recuento de impulsos: la reanudación de la tendencia principal se daría cada vez que se alcanzara «recuento de impulso” número 3. Antes de que podamos definir un recuento de impulsos, primero debemos definir un día de impulso alcista. Un día de impulso alcista es un día en el que el cierre se dio por encima del máximo del día anterior. El recuento de impulsos inicialmente se establecería en 0 y comenzaría a ser vigilado después de completar el recuento de correcciones, del que hablamos antes. En el caso de una corrección en un mercado alcista, el recuento de impulsos aumentaría en 1 cada día de subida y se restablecería a 0 cada vez que tuviéramos una corrección bajista. Una vez que se diera la señal de compra, esta corrección bajista se podría usar como un punto de referencia para el stop loss. Por ejemplo, la posición podría liquidarse en cualquier momento en que el mercado cerrara por debajo de la corrección bajista. Una vez más, podría utilizarse una formación análoga para definir una reanudación de la tendencia en un mercado a la baja.

La figura 3 ilustra el concepto de reversión con estas correcciones menores, utilizando las reglas que se acaban de detallar. Los puntos en los que se definen las correcciones se indican mediante el símbolo RD, y los números anteriores a estos puntos indican los valores de conteo de la corrección. Las señales de compra se indican en los puntos en los que el recuento de impulso es igual a 3, y las letras anteriores a estos puntos indican los valores del recuento de impulsos. Para cualquier entrada, la zona donde ubicaríamos el stop loss estaría al cierre por debajo del nivel de corrección más reciente, que en este caso es el mínimo relativo más bajo entre la finalización del recuento de corrección y la señal de recuento de impulso.

Conclusión

Al incorporar este tipo de entradas, en medio de una tendencia ya formada, un trader puede evitar que las oportunidades que se perdieron inicialmente se conviertan en tendencias totalmente perdidas. Cualquier técnica que intente darnos las claves para entrar en medio de una tendencia debería siempre combinar reglas bien definidas tanto de entrada como de salida. Este artículo ha ilustrado un método. Otros métodos los detallo en la edición del 2017 “A Complete Guide to the Futures Market”.

La importancia de su entorno al hacer trading: lecciones de Aries por Brett N. Steenbarger

Bueno, nuestro gato más joven, Aries, lleva poco tiempo con nosotros y ya nos ha dejado varias lecciones. La última lección fue un experimento mental: supongamos que se estuviera haciendo una película sobre tu vida. ¿Querrías verla? La respuesta a esa pregunta nos dice mucho sobre el camino en el que estamos.

Aries estuvo en un apartamento durante la primera parte de su vida, pero no le fue bien. Corrió, derribó cosas, mordisqueó muebles y cables eléctricos y causó estragos. No queríamos verlo en una perrera municipal, así que lo acogimos.

Fue un cambio total de ambiente para Aries. Ahora tenía tres gatas con las que jugar y una casa de cuatro pisos y más juguetes para gatos de los que podemos contar. Seguía corriendo y jugando activamente, pero ya no destruía nada. En un entorno, fue perturbador y destructivo; En un entorno enriquecido, se ha convertido en un cariñoso miembro de la familia y un gran compañero. (Mientras escribo esto, él está sentado a mis pies, escuchando nuestra música favorita).

Nuestros entornos pueden facilitar nuestras necesidades o frustrarlas. Nuestros entornos pueden sacar lo mejor de nosotros o frustrarnos. A veces nos enfocamos en cambiarnos a nosotros mismos cuando la realidad es que necesitamos un entorno interpersonal, laboral y físico que nos ayude a ser la mejor versión posible de nosotros mismos. Dedicamos muy poco tiempo a optimizar nuestros entornos en casa y en el trabajo.

Hace tiempo, hubo un interesante streaming en Twitter sobre el tema de la soledad y el trading. La realidad para muchos traders (incluido yo mismo) es que el trading puede ser una actividad satisfactoria, pero completamente estéril socialmente. Para otros, el entorno en su trading puede ser intelectualmente estéril, dejándonos muertos del cuello para arriba. ¿Cuántos traders son como Aries, que actúan por frustración, no porque carezcan de autocontrol, sino porque se encuentran en el entorno equivocado? ¿Será posible que un entorno diferente y más enriquecido pueda sacar lo mejor de usted como trader?

¿Cuál es el escenario de inversión para el oro? por Ben Carlson

Un lector pregunta:

No recuerdo que se haya hecho ninguna pregunta sobre los beneficios de la inversión en oro. El oro ha aumentado alrededor de un 7 % al año durante los últimos 10 años, pero nunca se ha mencionado en ninguno de los programas de The Compound como una buena inversión. ¿No es mejor que mantener dinero en efectivo, ya que el poder adquisitivo en efectivo bajará a medida que suba la inflación, mientras que el oro al menos se mantendrá?

El oro alcanzó un nuevo máximo esta semana con más de 2100 dólares la onza. Así que es un buen momento para echar un vistazo, ya que más personas prestarán atención al metal amarillo.

Los rendimientos del oro han sido decentes en los últimos 10 años, pero no el 7 % al año. Veo rendimientos de más del 4 % anual en los últimos 10 años:

El oro es visto como un activo en el que poder diversificar, por lo que a pesar de que no ha seguido el ritmo del mercado de valores en la última década, puede ser útil mirar los rendimientos a largo plazo.

Afortunadamente, Aswath Damodaran agregó oro a sus datos históricos de rendimiento anual en la Universidad de Nueva York este año. Estos son los números de rendimientos anuales de las acciones (S&P 500), los bonos (tesoros del Tesoro a 10 años), el efectivo (T-Bills a 3 meses) y el oro de 1928-2023:

• Acciones +9,8 %
• Bonos +4,6%
• Efectivo +3,3 %
• Oro +4,9 %

Así que el oro lo ha hecho mejor que los bonos y el efectivo, pero ha estado detrás del mercado de valores por una distancia importante.

Pero estos datos requieren algo de contexto.

El precio del oro fue esencialmente controlado por el gobierno hasta 1971, cuando Nixon puso fin al patrón oro de la conversión de dólares en oro a una tasa fija.

De 1928 a 1970, el oro subió un 1,4 % al año, lo que fue inferior a la tasa de inflación anual del 2 % en ese tiempo.

De 1971 a 2023, el oro subió un 7,9 % al año. Eso va por detrás del rendimiento del S&P 500 del 10,8 % anual, pero la correlación de los rendimientos anuales fue de -0,2, lo que implica algunos beneficios sólidos de diversificación.

Sin embargo, esos rendimientos posteriores a 1970 también requieren algo de contexto. Los rendimientos se cargan de antemano en la década de 1970.

De 1971 a 1979, el oro subió casi un 1,300 % en total. Eso fue lo suficientemente bueno para un rendimiento anual de nueve años del 33,8 % al año. Algunos dirían que el oro fue una increíble cobertura de inflación en la década de 1970. Otros dirían que esos rendimientos increíbles solo estaban poniéndose al día con las décadas en las que el gobierno retuvo artificialmente el precio.

Si nos fijamos en las ganancias desde 1980, cuentan una historia diferente. De 1980 a 2023, el oro solo subió un 3,2 % al año. Eso fue muy por debajo de los rendimientos de las acciones (+11,7%), los bonos (+6,5%) y el efectivo (+4,0 %).

En ese mismo período de tiempo, la tasa de inflación anual fue del 3,2 %, lo que significa que el oro tuvo un rendimiento real durante un período de 44 años de un gran cero. Técnicamente, el precio del oro ha ido por detrás del índice de precios al consumidor desde 1980:

Esa es una perspectiva difícil para una supuesta cobertura contra la inflación.

Es importante tener en cuenta que, aunque el oro no ha hecho mucho a largo plazo fuera de la década de 1970, todavía ha habido períodos en los que proporcionó valiosos beneficios de diversificación.

Durante la década perdida de los años 2000-2009, el S&P 500 bajó un 1 % al año. En esa misma década, el oro subió más del 14 % anual.

De hecho, el oro en este siglo está superando al S&P 500. Estos son los rendimientos anuales de 2000 a 2023:

• Oro +8,5 %
• S&P 500 +7,0%

Eso es desde un mal punto de partida desde el punto de vista histórico para las acciones estadounidenses de gran capitalización, pero lo mismo ocurre con el oro en 1980.

Las acciones han tenido un rendimiento superior en la década y media desde el final de la Gran Crisis Financiera. Aquí están los rendimientos anuales de 2009-2023:

• Oro +6,0%
• S&P 500 +13,8%

Entonces, ¿dónde nos deja esto?

Al igual que con la mayoría de las clases de activos, podría crear una buena razón para estar a favor o en contra del oro dependiendo de su fecha de inicio o finalización de los rendimientos históricos.

El escenario a largo plazo del oro está en el aire. No hay flujos de efectivo, no hay dividendos, ni ingresos ni ganancias. Pero la gente ha valorado el oro durante miles de años. Eso significa algo.

También están los beneficios de la diversificación, que se pueden ver claramente al desglosar los rendimientos anuales por década:

La diversificación es el mayor punto de valor del oro. Realmente marcha a su propio ritmo.

No tengo nada en contra del oro. Simplemente no creo que sea necesariamente la inversión adecuada para mi tolerancia al riesgo o mis preferencias de asignación. Yo no invierto personalmente en oro, pero puedo ver por qué algunos inversores optan por mantener una asignación en su cartera.

Sin embargo habrá momentos en los que se quede muy atrás en el mercado de valores.

También es interesante pensar en el oro a través de la lente del oro millennial/Gen Z: Bitcoin.

Los flujos en los ETF de Bitcoin en los últimos meses han sido impresionantes.

Incluso con nuevos máximos en el precio del oro, el AUM para el mayor ETF de oro (GLD) está un tercio por debajo de su máximo:

El oro es mucho menos volátil que el bitcoin, por lo que puede haber un lugar para que ambos existan.

Pero será interesante ver si la demanda de Bitcoin finalmente amortigua la demanda de oro.

El oro tiene miles de años, así que no haría esa apuesta todavía, pero la tecnología puede cambiar el mundo a toda prisa.

Hablamos sobre esto en la última edición de Ask the Compound:

Bill Sweet se unió a mí de nuevo en el programa de hoy para hablar sobre el número de acciones que se necesitan para diversificar, la planificación fiscal para mudarse a un estado con altos impuestos, las contribuciones a la jubilación cuando tiene ingresos independientes y cómo funcionan los créditos fiscales.

Tras los bastidores de una Estrategia Efectiva: Plan de Trading  por Dario Redes

• ¿Qué se necesita para crear un sistema de trading rentable? Sin duda el tiempo, el esfuerzo y el compromiso son la clave, y a través de la comprensión constante del porqué de cada acción, lograremos convertir la repetición constante del procedimiento en un hábito para el éxito.
• Artículo publicado en Hispatrading 57.

A lo largo de los años, he analizado numerosos sistemas y estrategias, pero ninguno me ha convencido completamente. La mera presentación de estadísticas que respaldan la efectividad de una estrategia no es suficiente, ya que estas cifras pueden ser manipuladas para promocionar un sistema en particular.

Uno de los desafíos más comunes para quienes se inician en el mundo del trading, especialmente los traders novatos, es la fascinación que generan los rendimientos destacados promocionados por diversas empresas o compañías. En mi propia experiencia, caí en esta trampa, seducido por estadísticas aparentemente impecables que finalmente no se tradujeron en resultados reales.

Las estadísticas que me convencieron de adquirir una estrategia eran tan atractivas que imaginé la posibilidad de dejar mi ordenador trabajando en modo automático mientras yo disfrutaba de un merecido descanso en la playa con un daiquiri en mano. Sin embargo, la realidad fue muy distinta: los resultados obtenidos distaban considerablemente de las expectativas generadas durante mi investigación inicial, encontrando que la estrategia inicial contaba con un stop loss de 500 pips para ganar apenas 30, una situación verdaderamente inaudita.

Fue entonces cuando decidí crear mis propios sistemas y estrategias, asegurándome de que cada aspecto, desde la apertura hasta el cierre de una operación, fuera fácil de seguir con el objetivo de mejorar nuestra operativa a largo plazo.

Es crucial comprender tanto las razones de las operaciones ganadoras como las de las perdedoras. A menudo, nuestro ego nos impide reflexionar sobre las operaciones perdedoras, centrándonos únicamente en la euforia de las exitosas. Esta falta de análisis puede ser perjudicial para nuestro progreso.

Para eso, algo que me ha ayudado en mi proceso de creación de estrategias rentables es el hecho de tener un plan de trading, entre otros muchos factores y los cuales explicaré en las próximas entregas ¿Por qué es importante un plan de trading en primer lugar? 

Para ejecutar un plan de trading de manera efectiva, es esencial contar con un plan de acción coherente. Esto implica el desarrollo de una estrategia que permita verificar las entradas al mercado y mantener un registro detallado de cada operación para realizar ajustes y mejorar los resultados futuros. El desafío inherente a cualquier plan de trading es establecer el hábito de registrar cada operación, y contar con un sistema semiautomático que facilite esta tarea resulta fundamental.

¿Qué información debería contener nuestro Plan de Trading?

• Tipo de señal que desencadenó la operación.
• Verificación de la entrada (indicadores utilizados que generaron la señal).
• Tipo de operación (compra o venta).
• Establecimiento previo del nivel de riesgo asumido.
• Reglas claras de entrada y salida.
• Resultado final de la operación.
• Comentarios finales.

Aunque se pueden añadir elementos adicionales, como gráficos que ilustren el inicio y la conclusión de la operación, la información mencionada anteriormente es esencial.

Un aspecto crucial a abordar es el nivel de riesgo asumido en cada operación, un tema de suma importancia, ya que una gestión adecuada del riesgo determinará la supervivencia de nuestra cuenta a lo largo del tiempo.

Es importante destacar que se aprende más de las pérdidas que de las ganancias, ya que el simple hecho de ganar no revela posibles errores en nuestro plan. Ganar sin comprender por qué puede deberse a la tendencia del mercado y no a una estrategia bien definida. Hay que tener en cuenta que del 80 al 85% del tiempo, el mercado se encuentra lateralizado, en una zona de consolidación; por lo tanto, muchas entradas en dichas zonas serán fallidas. La idea de cualquier estrategia es ingresar con la tendencia, pero el desafío radica en que no sabemos a ciencia cierta cuándo se producirá dicho movimiento tendencial, y es ahí donde entra en juego la gestión del riesgo.

El registro detallado de cada operación, archivado y revisado de manera regular, proporciona una valiosa herramienta para analizar y mejorar nuestro desempeño diario.

Implementar un enfoque disciplinado en la ejecución del plan de trading es fundamental para garantizar resultados consistentes. Esto implica seguir cada elemento de la estrategia con precisión y resistir la tentación de desviarse en momentos de volatilidad o emociones intensas.

Otro aspecto adicional a considerar es la diversificación de la cartera. Dependiendo del estilo de trading y la tolerancia al riesgo de cada individuo, la diversificación puede desempeñar un papel crucial en la gestión del riesgo. Explorar diferentes instrumentos financieros, marcos temporales y enfoques estratégicos puede contribuir a una cartera más equilibrada y resiliente.

Además, la paciencia y la disciplina son virtudes esenciales en el mundo del trading. Las oportunidades no siempre se presentan de inmediato, y forzar operaciones puede llevar a resultados desfavorables. Aprender a esperar el momento adecuado y evitar la impulsividad puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso a largo plazo.

Comparto un ejemplo de mi propio plan de trading.

 Como todo en la vida, estimados traders, esto lleva tiempo, esfuerzo y compromiso. No existe el sistema que genere ganancias “siderales” y permanentes. Todo lleva su tiempo, pero una vez que producimos el hábito de lo que hay que hacer (para poder manifestar dicho hábito hay que entender el porqué de las cosas) es simple repetición constante del procedimiento.

En resumen, la creación de un sistema de trading rentable es un viaje continuo que requiere tiempo, dedicación y adaptabilidad. La combinación de un plan de trading sólido, una gestión de riesgos cuidadosa, la diversificación y la paciencia puede sentar las bases para una operativa exitosa.

A medida que exploremos más a fondo estos temas, te animo a mantenerte comprometido con tu desarrollo como trader y a aprovechar cada oportunidad para aprender y mejorar.

¡Acompáñanos en este viaje hacia una operativa más exitosa y eficiente! Te espero en nuestro próximo artículo.

Dominar la psicología positiva del trading por Brett N. Steenbarger

Trabajar en el dominio de la psicología del trading o psicotrading es diferente para los traders principiantes/en desarrollo que para los experimentados. He trabajado con novatos en empresas de trading propietarias, y he trabajado con gestores experimentados que guían a grandes equipos. Los desafíos psicológicos a los que se enfrentan los dos grupos son completamente diferentes. Lo que necesita hacer para dominar su psicotrading depende en gran medida de dónde se encuentre en su curva de aprendizaje.

Aquí hay una analogía que podría aclarar las cosas. La contribución revolucionaria de Freud a la psicología se puede encontrar en su dicho: «Donde va el id, habrá ego». La identificación representa nuestros instintos básicos y primarios: nuestras tendencias de huida y lucha. Cuando somos desencadenados por conflictos pasados no resueltos, tendemos a retroceder a nuestro modo instintivo. El propósito de la psicoterapia es ayudar a una persona a procesar sus problemas y sentimientos en medio de una relación de ayuda. Esto les permite obtener una perspectiva sobre lo que es realmente una amenaza en el presente frente a una respuesta sobrante de nuestro pasado. El corazón de la terapia de Freud es que primero enfrentamos y resolvemos nuestros conflictos en el contexto de aquí y ahora de la relación de ayuda. Una vez que podamos comenzar a manejar de manera constructiva nuestros problemas dentro de la terapia, estamos listos para abordarlos en nuestra vida cotidiana. Por lo tanto, la terapia reemplaza la identificación con el ego: reemplazamos nuestros desencadenantes de huida/lucha con un pensamiento y una planificación racionales.

El campo que ha llegado a ser conocido como psicología positiva lleva el trabajo de Freud en una nueva dirección. En lugar de trabajar en la resolución de conflictos pasados y experiencias reprimidas dolorosas, la psicología positiva nos hace identificar y construir nuestras fortalezas únicas y distintivas. Por ejemplo, podría experimentar una pérdida de motivación en el trabajo y mi rendimiento podría resentirse. Un terapeuta tradicional podría hacerme explorar conflictos sobre mi trabajo y con mis colegas. Resolver problemas ocultos en el lugar de trabajo podría ayudarme a recuperar mi motivación. El terapeuta que aborda mi situación desde la perspectiva de la psicología positiva podría ayudarme a entender los aspectos positivos que necesito en mi vida y que podrían faltar en el trabajo. Por ejemplo, si una de mis fortalezas básicas es la curiosidad intelectual, es posible que tenga que abordar mi situación cambiando la forma en que interactúo con mi equipo en el trabajo, o tal vez necesite encontrar un trabajo diferente.

Así que ahora podemos apreciar la diferencia en psicología entre los traders principiantes y los avanzados. Los operadores principiantes, no acostumbrados a los mercados volátiles y en constante cambio, se enfrentan a sus respuestas al estrés de huida/lucha y a las formas en que esas decisiones dan color a su trading. Los traders experimentados, por otro lado, encuentran que sus mayores desafíos se producen cuando no cultivan y utilizan adecuadamente sus fortalezas. Por ejemplo, cuando el novato podría responder a una acción volátil en una acción con decisiones basadas en FOMO, el operador experimentado podría ser desafiado al encontrar las mejores expresiones de riesgo/recompensa de sus ideas.

Para el trader experimentado, una clave del éxito al hacer trading es saber lo que te habla y en qué eres realmente bueno. No puedes jugar con tus fortalezas si no estás íntimamente familiarizado con cuáles son esas fortalezas. Trabajar en la corrección de las debilidades solo te lleva hasta cierto punto. Eventualmente, si vas a progresar de la competencia a la experiencia, necesitas dominar tu propia psicología positiva.

Un obstáculo al que me he enfrentado en mi propio trading es que simplemente me aburro de seguir los mercados y dejo de operar. La creatividad y el aprendizaje son mis dos mayores fortalezas, y pierdo la motivación cuando no estoy descubriendo y haciendo cosas nuevas. La sabiduría común de los psicólogos de trading es convertir todo lo que haces en procesos fiables y repetibles. Eso es precisamente lo que me aburre. Si el trading comienza a sentirse como una línea de montaje en cadena, empiezo a sentirme atrapado en un trabajo rutinario. Para seguir operando de una forma fresca y emocionante, necesito hacer lo mismo que hago en mi matrimonio y en mi vida personal: encontrar nuevos desafíos y nuevas oportunidades y siempre, siempre dedicar una parte de mi tiempo a la innovación.

Hace poco escribí sobre el tema de encontrar patrones. También escribí sobre el tema del desarrollo de la resiliencia como trader. Los dos temas están íntimamente conectados, para mí y para muchas personas con las que trabajo. Lo que nos mantiene en marcha durante las inevitables pérdidas es que estamos aprendiendo continuamente, descubriendo continuamente, avanzando continuamente. Hacer cosas nuevas nos mantiene psicológicamente frescos.

Hoy temprano, empecé a analizar un nuevo conjunto de datos. Miré la amplitud del mercado desglosada sector por sector. Curiosamente, en los últimos años, cuando la fuerza de la amplitud en el sector de las materias primas de consumo (XLP) ha superado en gran medida la amplitud entre las acciones de consumo discrecional (XLY), los rendimientos de los siguientes 10 a 20 días en el mercado general (SPY) han estado significativamente por encima de la media. Este descubrimiento ha desencadenado una cadena de consultas sobre varias rotaciones del sector y cómo podrían actuar como medidas significativas del sentimiento del mercado. Nuevos datos, nuevos patrones, nuevas oportunidades, nueva motivación e impulso, nuevos juegos.

Dominamos la psicología positiva del trading aprovechando constantemente nuestros propios aspectos positivos y expandiéndolos. Creo que esta es la mayor frontera en el campo del psicotrading. ¡Más por venir!

Explicación de la estrategia de trading De Gary Bielfeldt por Alex Barrow

Gary Bielfeldt fue un trader de éxito que saltó a la fama en la década de 1980 al operar con bonos del Tesoro. A mediados de la década de 1990, Bielfeldt fundó su propia empresa de trading, GNP Commodities, que se convirtió en una de las empresas de trading más grandes del mercado de futuros de bonos T. Veamos una explicación de su estrategia de trading.

Cómo Gary Bielfeldt Analiza Los Mercados

Bielfeldt explica su proceso al hacer trading en Jack Schwager’s Market Wizards:

Siempre trato de apoyarme principalmente en el análisis fundamental. Sin embargo, como me pareció muy difícil conocer todos los fundamentos, por lo general lo estás haciendo bastante bien si tienes el 80 por ciento de las piezas, pensé que era importante tener [análisis técnico] al que recumir en caso de que mi análisis fundamental fuera incorrecto. Desarrollé mi propio sistema de seguimiento de tendencias [y lo usé] principalmente como respaldo para decirme cuándo salir de una posición.

Lo mejor que cualquiera puede hacer al empezar es aprender cómo funciona un sistema de tendencias. Operar con un sistema de tendencias durante un tiempo le enseñará a un nuevo trader el principio de dejar que las ganancias corran y cerrar las pérdidas. Si puedes aprender disciplina usando un sistema de seguimiento de tendencias, incluso temporalmente, aumentará tus probabilidades de tener éxito como trader.

A principios de 1988, estuve mucho tiempo en el mercado de bonos principalmente porque esperaba una economía más débil. Todo parecía estar en el objetivo hasta principios de marzo, cuando el mercado de bonos comenzó a caer. En algún momento, tienes que decir que estás equivocado. En este caso, mi sistema me proporcionó la justificación para salir de mi posición perdedora.

La realidad del trading es que te equivocarás MUCHO. Incluso los mejores traders como Peter Brandt solo tienen un porcentaje de victorias de alrededor del 30 %. Eso significa que están perdiendo el 70 % del tiempo.

Los mercados son difíciles y es imposible saberlo todo. Incluso si tienes más información y una mejor tesis fundamental que cualquier otra persona, los precios aún pueden moverse en tu contra. Y cuando lo hacen, debes ser capaz de admitir que estás equivocado y salir de tu posición. Aceptar esta realidad es la razón por la que los mejores traders utilizan el análisis técnico además del análisis fundamental para proteger y hacer crecer su dinero.

Gary Bielfeldt Sobre La Gestión De Riesgos Y El Tamaño De La Posición

Cuando estás empezando, es muy importante no quedarse demasiado atrás porque es muy difícil contraatacar. La mayoría de los traders tienen tendencia a asumir riesgos que son demasiado grandes al principio. Tienden a no ser lo suficientemente selectivos sobre cuándo asumen riesgos.

Muchos de los mejores operadores no arriesgan más del 1 % del saldo de su cuenta en cualquier operación. Esto tiene sentido cuando entiendes con qué frecuencia puedes perder en el mercado. Arriesgar solo el 1 % significa que puedes tener 100 operaciones perdedoras seguidas antes de explotar tu cuenta. Esto te da un gran margen de seguridad.

La regla del 1% también garantiza que no te quedes demasiado atrás, como explica Bielfeldt. Por ejemplo, una pérdida del 50 % en su cuenta requiere una ganancia del 100 % solo para alcanzar el punto de equilibrio. Pero una pérdida del 10% en su cuenta solo requiere alrededor de una ganancia del 11% para alcanzar el punto de equilibrio. Cuando se trata de mercados, cuanto más te metes en un agujero, más difícil es salir.

Esta pequeña regla de posición es muy común para los traders de sistemas como Bielfeldt y también para los inversores legendarios como Richard Dennis, que emplea una regla similar en su estrategia de trading de tortugas.

Gary Bielfeldt Sobre La Paciencia Y Las Probabilidades En El Trading

Aprendí a jugar al póquer a una edad muy temprana. Mi padre me enseñó el concepto de jugar con las probabilidades. No juegas todas las manos y te quedas en cada carta, porque si lo haces, tendrás una probabilidad mucho mayor de perder. Deberías jugar con las buenas manos y abandonar las peores manos, perdiendo la apuesta. Cuando hay más cartas sobre la mesa y tienes una mano muy fuerte, en otras palabras, cuando sientes que los porcentajes están sesgados a tu favor, levantas y juegas esa mano hasta el final. Si aplicas los mismos principios de la estrategia de póquer al trading, aumenta significativamente tus probabilidades de ganar. Siempre he tratado de tener en cuenta el concepto de paciencia esperando el trade correcto, al igual que esperas el porcentaje de mano en el póquer. Si una operación no se ve bien, sales y tomas una pequeña pérdida; es precisamente equivalente a perder la apuesta al abandonar una mano mala en el póquer. Por otro lado, cuando los porcentajes parecen estar fuertemente a tu favor, deberías ser agresivo y realmente tratar de aprovechar el trading de manera similar a la forma en que aumentas las buenas manos en el póquer.

La diferencia entre los buenos traders y los grandes es saber cuándo las probabilidades están a su favor para dimensionar y añadir todavía más capital a esa posición ganadora.

En Macro Ops llamamos a esto Teoría de la Explotación de la Cola de Grasa. Los rendimientos se distribuyen de manera desigual en los mercados, lo que significa que el 90 % de sus ganancias vendrán de solo el 10 % de sus operaciones. El truco es ser capaz de aprovechar realmente ese 10%.

Aprovechar al máximo esas operaciones ganadoras garantizará que las pérdidas de todas sus otras operaciones estén más que cubiertas. Al final del día, lo que importa es cuánto ganas con tus trades ganadores frente a cuánto pierdes con los perdedores.