Perfil de Volumen, Subasta de Mercado y Flujo de Ordenes: Barridas de Stop: El caso del pez piloto (Parte III) por Demian Pack

• En este artículo, integramos práctica y conceptualmente una visión que nos brinda una ventaja competitiva a la hora de enfocar los mercados.
• Artículo publicado en Hispatrading 19

Si pensamos a los mercados como un océano, podemos destacar la figura de los tiburones como un grupo dominante dentro del ecosistema. Jugando con la analogía, podemos extender esta figura de depredadores identificándola con los grandes operadores. Es decir, aquel grupo con mayor experiencia y recursos, que le valen operar en volumen importante y con resultados consistentes a lo largo del tiempo. 

Esto no implica teoría conspirativa alguna, sino fundamentalmente una manera de caracterizar cierta dinámica que se da en torno a cualquier mercado, en la cual encontramos –al menos- un grupo que tiene la capacidad de generar una mayor presión en el mercado, lo cual representa una ventaja competitiva y una decidida influencia en el proceso de formación de precios. El Dinero Inteligente, es uno de los grupos que caracterizamos dentro de este proceso.

En la depredación hay un individuo perjudicado, que es la presa, y otro que es beneficiado, el depredador, pasando la energía en el sentido presa a depredador.

Siguiendo con la analogía, en el océano encontramos también otro grupo: las presas. Este grupo es vulnerable debido a que cuenta con menores recursos y tiende a ser cazado por el depredador. Al Dinero Tonto lo caracterizamos entonces como aquel grupo con menores recursos (conocimiento, tecnología, experiencia y capital, entre otras cosas) que tiene las de perder.

El caso del pez piloto, resulta bastante interesante. Este animal resulta famoso porque acompaña a los tiburones, alimentándose de los restos de comida. Su relación con los tiburones es prácticamente simbiótica: es rarísimo que un tiburón se coma a un pez piloto, y se ha visto a peces piloto entrar en la boca de tiburones para limpiar los restos de comida de sus dientes.

Desde lo conceptual, nuestro trabajo en los mercados apunta a movernos como peces pilotos. A partir de descifrar el modus operandi del Dinero Inteligente, nos enfocamos en trabajar junto a éste y no su contra.

¿DONDE? – AREAS CLAVE: UBICANDO  LA OPORTUNIDAD

A través de los elementos que ofrece el perfil de volumen y demarcamos el ámbito de la operatoria y utilizamos la información que nos proveen los principios de subasta de mercado para interpretar el proceso de formación de precios, dentro del cual el actuar del Dinero Inteligente resulta particularmente relevante. 

En primera instancia, individualizamos anticipadamente áreas clave del mercado en donde tenemos una alta probabilidad de obtener una reacción en el precio.  La relevancia de las mismas, viene dada por las acciones en torno a estos niveles, de aquellos operadores más experimentados, los cuales que manejan el mayor volumen en el mercado.

Identificadas con antelación en nuestro análisis, estas áreas y niveles representan ámbitos de alta probabilidad en donde resulta posible que el precio experimente algún tipo de reacción en las mismas.

Seleccionar en forma precisa los niveles en los cuales decimos involucrarnos nos permite establecer el contexto en el cual desarrollaremos nuestra operatoria y predeterminar niveles de referencia en los cuales estaremos interesados en operar. 

Volviendo a la analogía presentada al principio, establecemos el ámbito de dominio de los depredadores y vemos como estos desarrollan su comportamiento en el marco de su hábitat. 

¿Cuándo? ¿Cómo? – LECTURA DEL FLUJO DE ÓRDENES  

El presente nos muestra la convicción en la cual el Dinero Inteligente manifiesta su interés. De esta forma, incorporamos el análisis del flujo de órdenes como elemento clave, el cual refleja las intenciones de los participantes del mercado.  

La relevancia que nos ofrece la lectura del flujo de órdenes en nuestro proceso de análisis radica en mostrarnos la convicción del mercado en tiempo real, ya que éste refleja la sumatoria de órdenes que se encuentran ejecutándose en tiempo presente al precio del mercado 

Si bien hemos profundizado éste y otros conceptos durante artículos publicados previamente, nos interesa señalar algunas cuestiones importantes.

La lectura del flujo de órdenes nos brinda una serie de ventajas respecto de otros métodos de análisis técnico. En primer lugar, nos permite ver el proceso de evolución que experimentan los mercados a partir de la lectura del libro de órdenes. El orderbook, refleja el posicionamiento de compradores y vendedores en el mercado: quién se encuentra comprado/vendido y a qué nivel se ha realizado dicha compra/venta. 

Esta información resulta extremadamente valiosa y resulta clave al momento de la toma de decisiones en términos de estrategia y operatoria:

• Nos brinda una visión del mercado que nos permite identificar en forma precisa los niveles de precio en los cuales se encuentran ubicados compradores y vendedores.
• Permite ver el proceso de formación de precio, individualizando la profundidad del mercado, tanto presente, como (su comportamiento a) futuro. 
• Identificar el nivel de agresividad con el cual se encuentran operando compradores y vendedores
• Identificar la interacción entre oferta y demanda en forma clara y precisa.
•  Analizar las estrategias y comportamiento del Dinero Inteligente. 

En términos de la analogía presentada nos permite evaluar el comportamiento de los tiburones, su estrategia de depredación y patrones de movimiento.

BARRIDAS DE STOP: Transmisión de la energía en el sentido presa a depredador

Un ejemplo de esta dinámica lo representan las barridas de stop. 

Desde nuestra óptica, este fenómeno responde a la forma de trabajar del Dinero Inteligente. Recordemos que este grupo se caracteriza por mover grandes volúmenes, para lo cual es necesario realizarlo en un intervalo de tiempo significativo. 

Miremos el oro a través del mercado de futuros del CME en Chicago, por ejemplo. Pensemos en el caso en que el Dinero Inteligente busca vender. Para poder vender, es necesario que una contraparte se encuentre dispuesta a comprar, de manera que, para lograr su cometido,  necesita crear demanda (recordemos que este grupo se caracteriza por trabajar con importante volumen). 

Con el objetivo obtener esta demanda, el Dinero Inteligente  apela a sus mayores recursos, a su mayor poder de fuego. Este grupo de operadores conoce su relevancia y saben que los participantes más pequeños tienden a proteger su posiciones con ordenes stop-loss (barreras) a una distancia determinada, representada por un numero de ticks, las cuales serán ejecutadas provisto que sean alcanzadas por la acción de precio.

Pensemos entonces en un operador profesional que quiere vender. Como señalamos anteriormente, para poder vender, es necesario tener una contraparte que se encuentre dispuesta a comprar. Debido al mayor volumen que este maneja, deberá tener del otro lado muchos participantes dispuestos a comprar. 

¿Cómo generar la demanda necesaria?

Una manera de obtener contrapartes es partir de las barridas de órdenes stop-loss. Moviendo el mercado en contra de las posiciones vendidas, El Dinero Inteligente presiona al Dinero Tonto hasta el límite en donde se ejecutan dichas órdenes con el objetivo de cerrar la posición ante la perdida. 

Recordemos: el depredador en busca de su presa. 

Los stops ejecutados a partir de una posición vendida se materializan en órdenes de compra. Es decir, demanda en grandes cantidades, con importante liquidez.

Esto es justamente lo que necesita el Dinero Inteligente para vender: un número importante de contrapartes que le permitan absorber el gran volumen de venta con el cual opera. Una manera de obtener esto, es comprando agresivamente un mercado a ciertos niveles de precio con el objetivo de presionar al grupo de menores recursos, el cual no cuenta con la  posibilidad de resistir dicho movimiento. Esta compra es anterior al nivel en que el Dinero Inteligente se encuentra interesado en vender y busca impulsar el precio en forma significativa para crear demanda  -a través de la ejecución de órdenes de compra producto de una barrida de órdenes stop-loss– que le permita vender a niveles de precios atractivos. 

Desde nuestra perspectiva, esta es la dinámica fundamental que impulsa a los mercados. Las diversas corrientes de compra y venta que se suscitan como el reflejo del proceso de depredación a través del cual el Dinero Inteligente utiliza sus recursos para presionar agresivamente al Dinero Tonto en busca de beneficios.

Esta es definitiva, la transferencia de energía que representa el resultado mismo de la depredación con la cual dimos comienzo a nuestro articulo. Mantenernos en el rol del pez piloto es entonces nuestro desafío/objetivo como operadores.

Demián Pack.

Una caída del 25% en el petróleo no ha sido nunca motivo para vender por Sentimentrader

• El petróleo crudo cayó un 25% desde sus máximos recientes, lo que generó la alarma entre los inversores.
• Estas macroevaluaciones podrían tener sentido teórico, pero las caídas del petróleo no tienen ningún historial de avisos sobre el futuro del mercado o la economía.
• Después de grandes caídas del petróleo, las acciones tendieron a tener un comportamiento bastante bueno y rara vez terminaron conduciendo a recesiones económicas.

El petróleo ha perdido una cuarta parte de su valor

La gente realmente quiere ser bajista. Buscarán cualquier excusa, por extravagante o mal apoyada que sea. No es ningún secreto que los inversores prestan mucha más atención a las historias interesantes que a los datos convincentes, y parece que la situación está empeorando.

Tomemos este tweet, por ejemplo. Me gusta Charles, y no tiene nada que ver con criticar a nadie; es más un reflejo del compromiso de la audiencia de FinTwit; solo lea el comentario encima de la imagen. ¿Qué tiene que ver una caíd del petroleo con la economía?

Lo que nos dice el estudio

Observar a qué prestan atención los inversores a menudo nos ha brindado la oportunidad de observar datos reales y determinar si existe una desconexión entre la realidad y una buena historia.

Hay cierta evidencia de que los inversores se han sentido bastante cómodos con la idea de una continuación del repunte, pero anecdóticamente, es extraño ver cuánta atención se presta a lo que puede salir mal. La caída del petróleo crudo es un excelente ejemplo de cómo los catastrofistas macroeconómicos aprovechan algo que podría tener sentido en teoría pero que, en la práctica, no tiene valor. Las grandes caídas del petróleo no tienen ningún valor predictivo a la hora de advertir de peligros en la economía o el mercado de valores.

¿Qué sucede después de un 20 % de subida del año en el mercado de valores? por Ben Carlson

Un lector pregunta:

Claro que es algo muy bueno que el S&P 500 haya subido un 20 % este año, pero ¿no estamos fijando los inevitables recortes de tasas de la Reserva Federal en 2024? ¿Realmente deberíamos esperar que el mercado vuelva a subir el próximo año después de sorprender al alza este año? Puedes catalogarme como escéptico. Displacer: Soy naturalmente bajista y tomo una postura ante el mercado un poco anti-Ben.

¡Mira, esto es lo que hace un mercado!

Es justo que anti-Ben pregunte si el mercado de valores está fijando los recortes de tasas para el próximo año. Después de todo, el mercado de valores está pendiente de este evento.

Me encanta estudiar los rendimientos históricos del mercado. Mirar el historial del mercado nunca te ayudará a predecir el futuro, pero puede ayudarte a entender mejor la forma en que el mercado de valores funciona en general.

Por ejemplo, mirar los rendimientos anuales en el mercado de valores no te dirá lo que sucede el próximo año, pero puede ayudarte a prepararte para una serie de resultados para establecer una especie de escenario base.

Una de mis estadísticas de mercado favoritas es el hecho de que el mercado de valores de EE. UU. ha subido más años en más de un 20 % que años en los que hemos tenido un rendimiento negativo desde la década de 1920. Es verdad.

Desde 1928, ha habido 34 años naturales en los que el S&P 500 ha terminado subiendo un 20 % o más frente a 26 años en los que hemos visto una caída.

Esto significa que el mercado de valores ha subido un 20 % o más el 36 % del tiempo y ha bajado un 27 % del total de todos los años. Esa es una compensación bastante buena, especialmente cuando se tiene en cuenta que el promedio del año de caída es una pérdida de ~13%.

La pregunta que anti-Ben parece estar haciendo es: ¿Qué sucede después de una ganancia del 20 %?

Aquí están todos los años con subidas del 20 % junto con los rendimientos del siguiente año:

No está tan mal. Seguro que hay más verde que rojo. Aquí están las estadísticas resumidas:

• El mercado de valores subió 22 de los 34 años después de una ganancia del 20 % (65 % de las veces).
• El mercado de valores bajó 12 de los 34 años después de una ganancia del 20 % (35 % de las veces).
• El rendimiento promedio después de una subida del 20 % en el año fue del 8,9 %.
• La ganancia media fue del +18,8 % en años anteriores.
• La pérdida media fue del -9,1% en años de baja.
• Hubo 19 años más de dos dígitos.
• Solo hubo dos años de dos dígitos de baja (1936 y 2022).

Este año está al borde de otro 20 % de subida anual. Veremos si Papá Noel viene a por nosotros a finales de año o no, pero hasta ahora todo bien.

También es importante preguntarse cuántos rendimientos en un año realmente afectan a los rendimientos en el año siguiente. Aquí hay un vistazo a los rendimientos promedio después de un año gran año alcista, un año alcista, un año bajista y un gran año bajista:

Así que tal vez el punto de partida del 20 % importa menos de lo que uno asumiría.

Estoy seguro de que podrías cortar y cortar los datos para ofrecer un poco más de visión, pero no parece haber mucha correlación de un año a otro.

La mayoría de las veces las acciones suben, pero a veces bajan.

Ciertamente es posible que el mercado de valores haya estado fijando los precios de los recortes de tasas de la Reserva Federal a principios del próximo año. El S&P 500 no va a esperar a que Jerome Powell lo explique. La tasa de inflación está cayendo, las tasas de interés están cayendo y el crecimiento de los salarios está cayendo, por lo que tiene sentido que la Reserva Federal comience a recortar en algún momento de la primera mitad de 2024.

Pero no puedo fingir ser lo suficientemente inteligente como para saber cuánto de eso tiene un precio en el mercado de valores o qué viene después.

Las cifras históricas de rendimiento pueden ayudar a establecer expectativas, pero también es cierto que las cosas suceden en los mercados todo el tiempo que nunca antes habían sucedido.

No sé si nos estamos preparando para un nuevo mercado alcista o un mercado plano o un nuevo mercado bajista.

Los mejores inversores entienden que es imposible predecir el tipo de entorno de mercado que se avecina. Lo mejor que puede hacer es prepararse para una amplia gama de resultados para evitar permitir que los movimientos a corto plazo en el mercado afecten su comportamiento.

Abordamos esta pregunta en el último Ask the Compound:

El experto en impuestos Bill Sweet se unió una vez más para responder preguntas sobre los rendimientos de los fondos de bonos, la venta de grandes posiciones de acciones individuales, la indexación directa y cuándo pagar su hipoteca antes de tiempo.

Un gran Impulso en las acciones financieras [Dirty Dozen] por Alex Barrow

En el Dirty Dozen [CHART PACK] de esta semana damos un vistazo a la estacionalidad, los aspectos internos, el impulso de amplitud en las acciones financieras, el debilitamiento de los datos de empleo de EE. UU. y una entrada alcista en el maíz, entre otras cosas…

1. El SPX tiene una tendencia estacional a caer en los próximos ocho días de negociación antes de formar un suelo.

2. El sentimiento y el posicionamiento se están volviendo más alcistas, pero no están en niveles que normalmente marcan mayores retrocesos. La amplitud es fuerte, aunque se acerca a la sobreextensión y los elementos internos del mercado siguen apoyando una tendencia ascendente de mayor calado.

3. El Nasdaq ha completado un gran patrón de taza con asa de 24 meses. Este es un patrón alcista.

4. Estamos largos y añadiremos más a nuestra posición en un cierre diario por encima de su rango lateral actual.

5. La semana pasada, el sector financiero experimentó un aumento de amplitud. SentimenTrader escribe que «un compuesto de amplitud que contiene seis indicadores con varias longitudes de duración subió al nivel más alto en más de dos años, lo que desencadenó una señal de compra para el grupo. La señal anterior generó una alerta en noviembre de 2020, lo que llevó a una ganancia de casi el 16 % en los siguientes tres meses».

6. Y «siempre que la amplitud compuesta del S&P 500 Financials aumenta por encima del 67 %, los rendimientos, las tasas de victorias y las puntuaciones z para el sector financiero son excelentes en todos los horizontes temporales. La señal llevó a ver ganancias en algún momento durante los tres meses siguientes en 38 de las 39 señales precedentes».

7. Aquí hay una instantánea de los rendimientos a tres meses del KRE Regional Banking Trust ETF (KRE) a través de la excelente plataforma de análisis, Koyfin. CUBI, GBCI, BOH, EWBC y CADE tienen el mejor rendimiento de 3 m del grupo.

8. Uno de mis principales indicadores favoritos del mercado laboral es la ayuda temporal a nivel interanual. La economía de EE. UU. ciertamente no está en recesión en este momento, pero este gráfico vale la pena ver si sigue bajando.

9. «Lo que convierte la narrativa ‘suave’ de hoy en ‘difícil’… a través de BofA.

10. La IED de China se ha vuelto negativa por primera vez. El largo de USDCNH nos está dando otra configuración con el par en la banda inferior de Bollinger.

11. El maíz recientemente superó la segunda sobreventa de sus medias móviles de 20 y 50 días, y casi 1,5 por debajo de sus 200 dma. Las posiciones grandes y pequeñas son bajistas. Nuestro indicador de sentimiento está saliendo del percentil 0, así como su puntuación de valoración. Y está a punto de entrar en su período más fuerte de estacionalidad.

12. El gráfico ha formado una bonita cuña descendente. Buscaremos comprar en la confirmación de ruptura.

¡La construcción está en auge! por Dr. Ed Yardeni

La economía estadounidense ha mostrado una resiliencia notable frente al agresivo endurecimiento de la política monetaria por parte de la Reserva Federal desde principios del año pasado. Uno de los sectores que explica esa resiliencia es la industria de la construcción. En el pasado, el aumento de las tasas de interés siempre deprimió la construcción, lo que exacerbó las recesiones resultantes (Gráficos 1 y 2). Esta vez, la debilidad de la construcción residencial ha sido compensada por una construcción pública y privada no residencial relativamente sólida (Fig. 3 y Fig. 4).

Le muestro más:

(1) Construcción residencial privada. Si bien la construcción de viviendas unifamiliares ha sido débil, esa debilidad se ha visto parcialmente compensada por un gasto récord en construcción multifamiliar y un gasto casi récord en mejoras de viviendas, que son casi tan grandes como el gasto en construcción unifamiliar (Fig. 5 y Figura 6).

(2) Construcción privada no residencial. Muchos de los componentes del gasto en construcción no residencial están en o cerca de sus máximos históricos, incluidos educación, carreteras y calles, diversión y recreación, comercio y oficinas (Fig. 7 y Fig. 8). Sorprende la fortaleza de las dos últimas categorías. Podrían debilitarse con un retraso (tal vez en 2024) en respuesta al endurecimiento de las condiciones crediticias durante 2022 y 2023. Pero por ahora, son una fuente de fortaleza económica.

Fuera de serie está el gasto en construcción de instalaciones manufactureras debido al aumento de la deslocalización debido a los incentivos federales (Fig. 9). En dólares corrientes, ha aumentado nada menos que un 71,6% y un 136,8% a uno y dos años.

(3) Construcción pública. La mayoría de las principales categorías de gasto en construcción pública también se encuentran en niveles récord o cerca de ellos (Figura 10). Estas son sus tasas de crecimiento interanual hasta octubre: energía (55,9%), alcantarillado y eliminación de residuos (27,2), oficinas (18,1), educación (16,5), suministro de agua (15,3), carreteras y calles (12,7) y transporte. (8.6).

(4) Empleo en la construcción. El empleo asalariado en la industria de la construcción ha sido ocasionalmente un indicador económico líder y, a menudo, ha sido un indicador coincidente del ciclo económico. Por eso tiende a caer durante las recesiones. Actualmente no hay señales de una recesión en el empleo en la construcción. Ha ido alcanzando nuevos máximos históricos desde mayo de 2022 (Fig. 11). El empleo es fuerte en todos los principales sectores de la construcción, incluidos los residenciales, no residenciales y la ingeniería civil y pesada (Fig. 12).

(5) Índices bursátiles relacionados. Desde el mínimo del 27 de octubre en el S&P 500, el índice de precios de las acciones de su sector inmobiliario se ha recuperado muy bien. También lo han hecho los índices de precios de las acciones de los distintos REIT del S&P 500 (Fig. 13). Mostramos su desempeño desde entonces hasta el cierre del viernes: Oficina (26,1%), Torre de Telecomunicaciones (25,1), Industrial (21,5), Residencial unifamiliar (18,2), Self-Storage (17,9), Hotel & Resort (17,7), Sector inmobiliario (17,3), Retail (16,5), Broadline (15,1) y Data Center (15,1).

Nuevas métricas del riesgo y sus aplicaciones en portfolios de sistemas (Parte 2) por Andrés García

• El control del riesgo es uno de los aspectos fundamentales en toda operativa. Más allá de las simples señales de entrada y salida tenemos un universo de opciones que podrán determinar la mejora o fracaso estrepitoso de un sistema con esperanza matemática positiva. Con este segundo artículo completaremos la serie dedicada al estudio de nuevas métricas del riesgo. Lea el primer artículo de esta serie.
• Artículo publicado en Hispatrading 19.

2.- EL VALOR EN RIESGO CONDICIONAL (CVaR)

Puede definirse como la media de las observaciones en la cola de la distribución; es decir por debajo del VaR al nivel de confianza especificado. Este es el motivo de que el CVaR se conozca también como ES (Expected Shortfall), AVaR (Average Value at Risk) o ETL (Expected Tail Loss).  

El cálculo del CVaR es algo más complejo y no  existe una metodología única: Puede ser calculado como la media aritmética de los VaR con niveles de significación igual o mayor que el inicial (Heras, 2010), se pueden utilizar medias ponderadas (Acerbi, 2002) o se puede utilizar el promedio entre el VaR y el CVaR⁺ (Rockafellar y Ursayev, 2000).

De manera más formal (Sarykalin y Ursayev, 2008) el estimador se define como:

CVaR_α =

 Donde:

0 con z < VaR_α(x)

=  

((z)-α) / (1-α) con z ≥ VaR_α (x)

Gráficamente podemos representar el CVaR del siguiente modo:

El CVaR tiene mejores propiedades matemáticas que el VaR. Es una medida coherente del riesgo (Wang et al, 1997) que cumple los criterios de:

– Monotonicidad: Si un activo tiene mejor rendimiento que otro en cualquier horizonte temporal su riesgo también es menor.

– Homogeneidad positiva: Proporcionalidad entre tamaño de la posición y riesgo.

–  Invariancia a translaciones:   Al añadir capital a una posición su riesgo disminuye en proporción directa al capital añadido.

– Subaditividad: La diversificación en activos disminuye el riesgo de la posición global. Esta última propiedad es importante y está relacionada con la optimización de carteras: Siempre se puede encontrar balanceando el portfolio una proporción óptima de activos que minimice el riesgo.  

Otras dos ventajas del CVaR (Pflug, 2000) son la continuidad con respecto al nivel de confianza y la convexividad con respecto a la posición en el portfolio, lo que permite resolver una enorme variedad de problemas de optimización.

Para El cálculo del CVaR por Montecarlo seguimos los mismos pasos que con el VaR, pero con la salvedad de que el número de escenarios simulados debe ser mucho mayor. Con un nivel de confianza del 99% y 100 simulaciones solo encontramos un elemento por debajo del VaR. A partir de 1.000 simulaciones ya se puede estimar el CVaR de manera muy precisa.

3.- DRAWDOWN EN RIESGO CONDICIONAL (CDaR)

Esta nueva métrica, introducida por Chekhlov, Uryasev y Zabarankin (2000), no es más que un CVaR aplicado a la distribución de drawdowns (DD) de la cartera. En determinados procesos de optimización y gestión monetaria el máximo DD se considera una medida demasiado conservadora del riesgo y el DD medio demasiado laxa. El CDaR se presenta como respuesta a este problema, y se define como el DD medio en la cola de la distribución para un nivel de confianza dado. 

En el caso de los portfolios de sistemas puede ser calculado por simulación de Montecarlo en la forma que ya hemos visto. El DD de Montecarlo y el VaR aplicado a la distribución de DDs. son lo mismo. El CDaR conserva las ventajas matemáticas ya mencionadas y permite analizar con mayor precisión los riesgos en las colas. Con todo, es una métrica que tiene las mismas ventajas y propiedades favorables que el CVaR. En la imagen inferior podemos ver los resultados de una simulación de Montecarlo aplicada al DD.

4.- TOMA DE DECISIONES EN CARTERAS SISTEMÁTICAS CON EL CVaR 

Uno de los usos más interesantes del CVaR es que nos permite obtener información estática y dinámica del portfolio que estamos analizando. Supongamos que queremos saber si un sistema o cartera sigue funcionando según lo previsto. Para ello podemos utilizar:

– Medidas estáticas del riesgo basadas en el DD: 

Por ejemplo, detener la operativa cuando el DD real excede el DD de Montecarlo del modelo (serie out-sample) a un determinado nivel de confianza.

– Medidas estadísticas: 

Estas medidas se basan en la forma de la distribución. Analizamos las series real y modelo, utilizando estadísticos como el T-Test o la prueba de Chi, para determinar si ambas series pertenecen a la misma población o si, por el contario, son distintas.

– Medidas estáticas del VaR y CVaR:

Estas métricas nos indican el rendimiento que debería tener el sistema o portfolio en un horizonte temporal y para un determinado nivel de confianza. Nuevamente comparamos los datos obtenidos en la simulación de Montecarlo de  la serie out-sample con los datos de la serie real. En la imagen inferior mostramos el VaR y CVaR de un portfolio sistemático calculados a un año. La cartera ha sido diseñada para un beneficio medio de 60.000€ anuales:

Una vez realizada la simulación de Montecarlo con las estadísticas de  la serie Out-sample comprobamos que no hay curvas perdedoras para el horizonte establecido y calculamos, a partir de la distribución del retorno, el VaR y CVaR para diferentes niveles de confianza (eje X). Si analizamos esta imagen con las últimas recomendaciones de Basilea sobre estos estimadores (BCBS, 2014), VaR al 99% y CVaR al 97,5%,  los resultados serían 16.200 para el VaR y 14.100 para el CVaR. En este caso las proyecciones anuales para los peores escenarios no tienen rentabilidad negativa. Sin embrago, son un 73% y un 77% peores que el beneficio medio anual previsto en el modelo.

– Medidas dinámicas del riesgo y curvas de mínimo rendimiento (CMR).

Con el VaR y el CVaR no solo podemos acotar escenarios estáticos de riesgo, también nos permiten responder a la siguiente pregunta: De cumplirse las peores previsiones, ¿cuánto debería estar ganando (o perdiendo) el portfolio  en cualquier intervalo del marco temporal evaluado? La respuesta está en las CMR para distintos niveles de confianza del estimador empleado.

Estas curvas se trazan partiendo de una simulación de Montecarlo del retorno de la cartera o sistema y requieren simular en cada intervalo t (ej. días) un número elevado de escenarios hipotéticos. Se obtiene la distribución de retornos de cada corte temporal a evaluar y se calculan el VaR y el CVaR para los niveles de confianza deseados. El resultado lo podemos ver en la imagen inferior:

Con este tipo de gráficos ya estamos preparados para responder a las preguntas de qué debería estar haciendo nuestro portfolio y si este evoluciona según lo previsto. También nos permiten establecer el breakeven  de la cartera; es decir, el punto de equilibrio a partir del cual los escenarios de riesgo convergen hacia soluciones positivas. En este caso podemos ver que en los peores escenarios existe riesgo de retornos negativos los primeros 120 días. Con duraciones mayores de la inversión ya no deberíamos estar perdiendo dinero.

Como gestores nos interesa monitorizar la evolución de la cartera para asegurarnos de que la operativa real está dentro de los parámetros prescritos por el modelo. Para ello podemos diseñar un protocolo basado en las curvas de mínimo rendimiento. 

Seguimos estos pasos:

1) Partiendo del modelo (serie out-sample) simulamos por Montecarlo una matriz de 252 días (año laboral) x 1.000 escenarios hipotéticos. 

2) Establecemos como estimadores del peor escenario el CVaR al 95% y al 99%

3) Calculamos sendos estimadores en ventanas acumulativas de 10 días.

4) Construimos la tabla del rendimiento mínimo esperado que contendrá los valores del CVAR_95%, CVaR_99%  y beneficio acumulado del portfolio real para cada corte temporal especificado. 

5) Comparamos en cada corte temporal el rendimiento mínimo esperado (RME) según el modelo con el valor real del portfolio. 

6) Valores inferiores al CVaR_95% serán nuestra primera señal de alarma. La capacidad de generar beneficios del portfolio se aleja peligrosamente de la prevista en el modelo.

7) Valores inferiores al CVaR_99% serán la señal de rechazo: El portfolio se ha salido de los límites, ya no es capaz de ofrecer la rentabilidad mínima esperada.

La señal del rechazo implicará para el gestor bien que la cartera se ha roto bien que el modelo de partida era erróneo. En una cartera muy diversificada en estrategias y mercados, antes de llegar a esta situación de ruptura del portfolio los sistemas individuales irían dando sucesivas señales de alarma. Y ahí es donde la gestión activa de la operativa (protocolos de monitorización, parada y reemplazo de estrategias) tendría que demostrar su eficacia. En la mayoría de los casos, un portfolio no se rompe por cuestiones meramente coyunturales, como las condiciones del mercado o el mal funcionamiento de algunas estrategias, sino por una gestión ineficiente de la operativa. 

Por último, y desde el inversor, las curvas de rendimiento mínimo son una herramienta útil en la toma de decisiones ya que le permiten responder con mayor objetividad numerosas preguntas relativas al riesgo, beneficio esperado, mantenimiento de la inversión y salida, cuando aguantar la posición en cualquier producto financiero empieza a ser un mal negocio.

5.- REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.

― Acebi, C. (2002) Spectral Measures of Risk: A Coherent Representation of Subjective Risk Aversion, Journal of Banking and Finance (26), 1505-1518.

― Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. y Heath, D. (1999); Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, (9)-3, 203-228.

― BCBS. Comité de Basilea (2014) Fundamental Review of the Trading Book: A Revised Market Risk Framework.

― Heras Martínez, A.J. (2010) Medidas del Riesgo y sus aplicaciones actuariales y financieras, Economía Española y Protección social (2) 69-103.

― Jorion, P. (1996); Valor en Riesgo: El Nuevo Paradigma para el Control de Riesgos con Derivados. Universidad de California, Irvine. McGraw-Hill.

― JP Morgan-Reuters (1996) RiskMetricsTM—Technical Document (1996). En la actualidad para todo lo referente a Riskmetrics:  http://www.msci.com/

― Kupiec, P. (1995); Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Management Models. Journal of Derivatives (3) 73-84.

― Letmark, M. (2010) Robustness of Conditional Value at Risk (CVaR) When Measuring Markets Risk across different assets clases, Royal institute of Technology (En Internent: http://www.math.kth.se/matstat/seminarier/reports/M-exjobb10/100308a.pdf)

― Markowitz, H. (1952) Portfolio Selection, Journal of Finance (7), 77-91.

― Pflug, G.C. (2000) Some remarks on the value-at-risk and the conditional value-at-risk. (en S. P. Uryasev,ed. Probabilistic Constrainted Optimization: Methodology and Applications) Kluwer, Norwell, 278–287.

― Rockafellar, R.T., Uryasev, S. (2001); Conditional Value at Risk for General Loss Distributions. Journal of Banking and Finance (26) 1443-1471.

―Sarykalin S. et. al. (2008) Value-at-Risk vs. Conditional Value-at-Risk in Risk Management and Optimization, Tutorials in Operations Research, 270-293.

― Sharpe, W. (1964) Capial Asset Prices: Atheory of Market Equilibrium under Conditions of Risk, Journal of Finance (19)-3, 425-442.

― Taleb, N. (2007) El cisne negro. El impacto de lo altamente improbable, Paidós, Barcelona.

– Wang, S. Young, V. y Panjer, H. (1997) Axiomatic Characterization of insurance Prices, Insurance: Mathematics and Economics (21)-2, 173-183.

Sistema “Influx” de Larry Williams: ANÁLISIS DEFINITIVO por Sergi Sánchez

• El sistema «Influx» de Larry Williams es una estrategia estacional muy conocida de este famoso trader. Llegó el momento de hacer el análisis definitivo de este sistema de trading.
• Artículo publicado en Hispatrading 56.

Robotrader es un programa formativo y competición sobre trading algorítmico que organiza anualmente la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la UPM. Tengo el honor de ser uno de los muchos profesionales del sector que, desde hace años, participamos ofreciendo ponencias a los alumnos. Este año, tuvimos el privilegio de contar con ponencias de autoridades mundialmente reconocidas como Kevin Davey, Perry Kaufman y Larry Williams.

Precisamente sobre este último, Larry Williams, deseo centrarme en este artículo, y en particular, en uno de sus sistemas estacionales: Influx. No tengo muy claro si este es el nombre más conocido del sistema. Es una estrategia que había observado anteriormente, pero donde pude leer una explicación detallada y un análisis fue en una revista publicada por TradeStation, “Strategy Concepts Club”, donde se le denominaba “Williams E-mini Influx Strategy”.

Larry Williams

Larry Williams, nacido el 6 de octubre de 1942 en Montana, es una de las personalidades más influyentes en el ámbito del trading. Su trayectoria, que se extiende por más de seis décadas, ha dejado una huella indeleble en la industria financiera.

Larry creció en Montana, en una familia humilde. Estos comienzos le inculcaron una ética de trabajo incansable y una pasión por superarse. A pesar de las adversidades económicas, Larry siempre mostró un interés innato por las finanzas.

Desde joven, se sintió atraído por el mundo financiero. En la década de 1960, inició su carrera como trader y rápidamente se distinguió por su habilidad para analizar el mercado y anticipar tendencias. Su enfoque innovador y su adaptabilidad a los cambiantes mercados financieros lo consolidaron como una figura respetada en la comunidad de trading.

A lo largo de su carrera, Larry Williams ha diseñado varios indicadores técnicos ampliamente utilizados hoy en día. El más célebre es el Williams %R, un oscilador que mide la fuerza del precio en relación con su rango durante un período específico. Este indicador es similar al estocástico creado por George Lane, pero con algunas diferencias clave en su cálculo y aplicación.

Además de sus aportaciones técnicas, Larry ha escrito numerosos libros sobre diversos aspectos del trading. Estas obras han educado a generaciones de traders y son consideradas lecturas esenciales para cualquier interesado en las finanzas.

Uno de los momentos más destacados en la carrera de Larry Williams fue su victoria en la Robbins Trading Cup. No solo ganó la competencia, sino que lo hizo con un rendimiento asombroso del 10.000% con dinero real. Este logro es aún más impresionante si consideramos que lo alcanzó en dos ocasiones distintas, en 1973 y 1987. Aunque hay cierto debate sobre su victoria de 1973, lo que es innegable es el impacto que Larry ha tenido en el mundo del trading. Además, su legado continúa a través de su hija, quien, bajo su tutela, también ganó la Robbins Trading Cup con un retorno del 1000% en 1997. Se puede consulta la lista oficial de ganadores de la Robbins Trading Cup.

Hoy en día, Larry Williams sigue siendo una figura activa en la comunidad de trading, como quedó claro con su charla en Robotrader. A pesar de su éxito, nunca ha dejado de aprender y adaptarse a los cambiantes mercados financieros. Su pasión por el trading y su deseo de compartir sus conocimientos lo han convertido en un conferenciante solicitado en todo el mundo.

El Sistema “Influx” en Detalle

El sistema «Influx» de Williams es una estrategia estacional que opera en el futuro del mini S&P 500 y lo hace exclusivamente en posiciones largas. Lo analizamos en el símbolo @ES=105XC que recoge el símbolo continuo del futuro del mini S&P 500, rolando 5 días antes del vencimiento en 500 minutos y en horario regular, es decir, de 15.30 a 22.15 hora española.

La estrategia se fundamenta en la conocida pauta alcista de principios de mes, que se cree es impulsada por la entrada de dinero de los grandes fondos de inversión al reajustar sus carteras en los primeros días de cada mes.

Elementos Clave del Sistema

El núcleo del sistema «Influx» es el calendario, por lo que podemos considerarlo un sistema estacional. Sin embargo, también podría clasificarse como swing, ya que uno no excluye al otro; simplemente depende del aspecto del sistema en el que nos centremos. El objetivo es capturar un rally basado en flujos de activos hacia las acciones al comienzo de cada mes. Se utilizan varios otros elementos para filtrar señales que pueden no tener suficiente tiempo o potencial de subida para que una operación sea favorable.

Condiciones de Entrada:

• Deben quedar al menos 19 días de trading en el mes.
• El cierre de la barra debe ser superior al cierre de la barra anterior.
• El indicador %R de Williams no debe estar en sobrecompra (por defecto, debe ser menor de 85).
• La barra no debe ser un jueves, evitando compras en la apertura del viernes.
• Solo se permite una operación por mes.

Estrategia de Salida:

• Vender en el primer cierre rentable después de mantener la posición al menos 1 barra.
• Vender con un stop del 2,5% por debajo del precio de entrada, calculado a partir del precio de cierre de la barra.

En el Gráfico 1, podemos observar el sistema en acción, lo que nos ayudará a comprender mejor sus reglas. Las barras pintadas en magenta son las que cumplen la condición de calendario, es decir, quedan al menos de 19 días para finalizar el mes. Sin embargo, como se puede apreciar, en ocasiones no se produce entrada al mercado ya que no se cumplen el resto de las condiciones. O bien no cierra por encima del cierre anterior, o bien el %R de Williams ya está en sobrecompra, o bien es jueves. Observemos el punto 1 del gráfico: la entrada se produce en la primera vela en que es posible, ya que se cumplen todas las condiciones. En cambio, en el punto 2 del gráfico, tenemos 4 velas candidatas, marcadas con 4 líneas horizontales, y en ninguna de las 4 se desencadena la señal de entrada para la siguiente barra. Veamos por qué:

• En la primera barra, no se desencadena la orden porque el %R está por encima de 85.
• En la segunda barra, ocurre lo mismo.
• En la tercera, no tenemos sobrecompra, pero el cierre no es superior al cierre anterior.
• En la cuarta y última barra magenta, de nuevo estamos por encima de 85 en el %R y nos quedamos sin entrada.

Backtest

Lo mejor de evaluar sistemas antiguos es que disponemos de muchos datos históricos con una relevancia estadística significativa. Son datos que podrían considerarse fuera de muestra (Out-of-Sample – OOS), pero esto no sería correcto ya que no han participado en el proceso de optimización y, por lo tanto, no pueden tener sesgo. Son datos paper trading, muy similares a los datos en vivo en cuanto a relevancia. Evidentemente, no son tan relevantes como los datos de operativa real, dado que estos reflejan la realidad de la operativa y hay aspectos como la liquidez, el spread, comisiones, etc., que podrían no estar bien estimados en la estadística de paper trading.

Por ello, vamos a analizar separadamente los dos periodos. Por un lado, el periodo previo a la publicación del sistema en la revista mencionada, periodo In-Sample que va desde el 11-sep-1997 hasta el 31-ago-2015, y otro periodo Paper Trading que va desde entonces hasta el 31-ago-2023. Hemos incluido una comisión de 2.5$ por contrato más un slippage de 2.5$ por contrato, lo que nos parece más que suficiente teniendo en cuenta que las entradas se realizan con órdenes limitadas en el Open de la barra. Esto significa que habrá operaciones que se ejecuten con slippage positivo y ninguna en negativo. También hemos realizado backtests de las órdenes limitadas obligando a que el precio sea superado (el caso más pesimista) y con la opción de Backtest Look Inside Bar Backtesting activada en 1 minuto, que garantiza conocer cómo se construyó la barra diaria, algo que hemos comprobado que afecta al backtest.

En la Tabla 1 y el Gráfico 2, se pueden observar los resultados del periodo previo a la publicación del artículo en la revista. Hemos realizado el análisis con un solo contrato, lo que, en un periodo tan extenso, relativiza el análisis debido a la variación significativa de precios que se produce.

En la Tabla 2 y el Gráfico 3, se pueden observar los resultados del periodo Paper Trading, que son incluso mejores que en el periodo In-Sample. En el periodo 1, tenemos un Profit Factor de 1.32, mientras que en el periodo 2, es de 1.47. Es cierto que tenemos un menor número de operaciones, lo que probablemente influye en este dato, pero no hay duda de que es una prueba de robustez de la idea propuesta por Williams. Es importante tener en cuenta que un sistema solo de posiciones largas en un índice bursátil tiene una ventaja significativa debido al claro sesgo alcista de los índices. Además, el sistema tiene un retorno muy bajo, pero está invertido muy poco tiempo en el mercado, alrededor del 3-5%, lo que es una ventaja considerable ya que hace un uso mínimo del capital.

Obviamente, una estrategia con un stop tan amplio en relación con el beneficio da como resultado una estrategia con un alto porcentaje de aciertos, superior al 70%. Este dato apunta a que el sistema es de tipo anti-tendencial, aunque en realidad no lo es. Su entrada es más bien tendencial, pero su gestión de la posición es claramente anti-tendencial, dejando mucho margen de pérdida y poco de beneficio. Podríamos decir que deja correr las pérdidas y corta los beneficios, algo totalmente contrario a lo que hace un sistema tendencial. Este tipo de sistemas con porcentajes de acierto tan altos tienen mucho riesgo implícito, ya que, si el mercado cambia radicalmente respecto a su comportamiento histórico, algo que puede ocurrir, una serie de fallos consecutivos importante puede llevarnos a un Draw-Down descomunal.

Sugerencias para Mejorar el Sistema

Podemos identificar tres posibles áreas de mejora: en el setup de entrada, en el de salida y en la gestión monetaria.

En el setup de entrada: Sería útil investigar la inclusión de otros indicadores técnicos para filtrar entornos de mercado menos favorables para un sistema solo de posiciones largas. Por ejemplo, una media móvil u otro indicador de tendencia que evite abrir posiciones en mercados bajistas.

En el setup de salida: La estrategia actual de salida puede ser considerada «extrema» por algunos traders. Ajustar el stop loss y/o el objetivo de beneficios de forma diferente, por ejemplo, utilizando la volatilidad en su cálculo, podría mejorar la relación riesgo-recompensa.

Gestión monetaria: No tiene sentido operar el sistema con la gestión monetaria expuesta aquí, que es operar con 1 solo contrato durante todo el histórico. Sería necesario utilizar un algoritmo que regule la cantidad de contratos a abrir en cada posición dependiendo del riesgo de la operación y de las condiciones del mercado en ese momento. La gestión monetaria es una herramienta esencial para hacer crecer nuestra cuenta de forma exponencial, pero es tan esencial como peligrosa.

Conclusión

El sistema «Influx» de Larry Williams es una estrategia estacional que ha demostrado ser efectiva a lo largo de los años en el futuro del E-mini S&P 500. De hecho, el sistema se aprovecha de una conocida pauta alcista que es la de inicio de mes y, además, filtra de manera inteligente.

Sin embargo, como con cualquier sistema de trading, es esencial realizar un análisis exhaustivo y pruebas en diferentes condiciones de mercado antes de implementarlo en una cartera de trading en vivo. El objetivo del artículo era evaluar si, con el paso de los años, el sistema mantenía el rendimiento que se anunció en la revista, y ha quedado demostrado que sí. Con las adecuadas modificaciones y ajustes, el sistema «Influx» puede ser una herramienta valiosa para cualquier trader.

Una divergencia histórica entre las acciones mineras y el oro por Sentimentrader

• Las mineras de oro se encuentran en la mitad inferior de su rango de 3 años, mientras que el oro cotiza cerca del extremo superior.
• Divergencias similares llevaron a un repunte de las acciones mineras en los siguientes períodos de seis y doce meses.
• Los futuros del oro tuvieron problemas y el S&P 500 subió después de cada señal entre dos y doce meses después.

¿Deberíamos esperar un repunte de las acciones mineras de oro?

El impresionante ascenso del oro, provocado por una condición histórica de sobreventa y alimentado por las tensiones en Oriente Medio, ha provocado una sorprendente divergencia entre las acciones mineras de oro y el metal precioso.

Por séptima vez en más de cinco décadas, los futuros del oro cerraron por encima del 91% de todos los demás precios durante los últimos tres años, mientras que el índice de acciones minería se situó en la mitad inferior de su rango con una lectura del 36%, creando una enorme divergencia.

Cuando calculo la diferencia entre los dos rangos, el diferencial cayó recientemente a -60, un fenómeno observado en menos del 1% de los casos desde 1969. Si bien son poco comunes, las lecturas por debajo de -60 tienden a desencadenar un repunte explosivo, con rendimientos anualizados que superan el 76%.

Lo que nos dice el estudio

Los activos basados en materias primas, como las acciones mineras de oro, a menudo enfrentan desafíos para mantener tendencias alcistas a largo plazo debido a la naturaleza de reversión a la media de las materias primas. Esta característica dificulta la adopción de una estrategia de comprar y mantener. No obstante, durante los auges cíclicos, los rendimientos pueden ser espectaculares en un período corto. El actual descuento histórico de las acciones mineras de oro en comparación con el oro, basado en un rango de tres años, sugiere que podríamos estar presenciando uno de esos momentos históricos para participar en un repunte. Después de divergencias similares, el índice Gold BUGS (HUI) subió siempre después de seis y doce meses.

Donde veo la oportunidad: en el mercado y en nosotros mismos por Brett N. Steenbarger

Hago trading desde 1977. Mi trabajo profesional con los traders comenzó en 2003 y continúa hasta el día de hoy. Así que he visto bastante en términos de lo que lleva al éxito al hacer trading.

Lo que me parece notable en los mercados recientes es el grado en que se está trabajando cada vez más dinero, buscando ventajas a relativamente corto plazo en el mercado. Muchos de los fondos de cobertura y las empresas de gestión de dinero de todo el mundo han aumentado en gran medida sus activos bajo gestión. También han ampliado sus operaciones en todos los mercados y en todas las regiones geográficas. Cuando comencé mi entrenamiento, era común que los fondos se especializaran en estrategias específicas y consistieran en gerentes de cartera en solitario, a veces con la ayuda de asistentes. Ahora, encontramos muchos fondos que negocian múltiples estrategias («multistrat») con equipos grandes. Esto significa que cada equipo actúa como un fondo en miniatura, construyendo carteras diversificadas. En su día, mi trabajo se limitaba en gran medida a los traders de Nueva York y Londres; ahora es realmente global.

Al mismo tiempo que las organizaciones de trading han crecido exponencialmente, su tolerancia al riesgo ha disminuido. En su día, un gerente podía perder hasta un 20 % en un año antes de ser parar. Ahora no es inusual que ese número sea del 5 al 10 %. Lo que sucede en la práctica es que los administradores de riesgos no quieren que sus equipos se paren, por lo que reducen la adopción de riesgos mucho antes de que se vean amenazados los límites a la baja. Una vez que un operador baja un pequeño porcentaje, su riesgo permitido a menudo se reduce. Así que, por ejemplo, si mi capital se reduce a la mitad cuando bajo un 5%, ahora tengo que ganar un 10% en la nueva base de capital solo para alcanzar el punto de equilibrio. Eso es desalentador, así que, en realidad, nadie quiere bajar más de un muy pequeño porcentaje.

A lo largo de los años, he visto la misma dinámica entre los day traders y las empresas de trading propietarias que se dedican en gran medida al trading a corto plazo. Por lo general, no tienen grandes bases de capital y, por lo tanto, necesitan gestionar el riesgo de forma estricta. Históricamente, han ganado su dinero aprovechando el capital, asegurando aún más que el riesgo tuviera que ser manejado cuidadosamente. A medida que el Day trading ha crecido, especialmente desde el período de las «acciones de meme», encontramos más y más participantes persiguiendo movimientos, pero con una capacidad de pérdida limitada

El impacto neto de estos desarrollos es que tenemos mercados muy abarrotados saltando en movimientos y necesitando salir cuando los movimientos no funcionan. Si una tendencia parece estar en marcha, hay muchas posiciones en modo «persecución», y cuando la tendencia se gira, puede haber un abandono igualmente significativo de las posiciones. En general, esto ha creado mercados con mayores rupturas falsas. En la medida en que esta característica es una función de más y más capital gestionado cada vez más estrechamente, espero que esto continúe.

Entonces, ¿dónde encaja la espiritualidad del trading en todo esto?

Mis estudios han encontrado que, en los puntos de inflexión del mercado, vemos cambios claros en la amplitud de los movimientos del mercado, así como cambios en la fuerza relativa. Esto ocurrió a finales de octubre, cuando las fuertes ventas nos trajeron más de 1900 mínimos de un mes y más de 1600 mínimos de tres meses entre las acciones de la Bolsa de Nueva York. Durante los siguientes días, caímos aun más, alrededor de un 2 %, y aún menos acciones registraron nuevos mínimos. De hecho, empezamos a ver la aparición de una fuerza relativa en algunos sectores del mercado. Eso llevó a una explosión de compras (¡y coberturas en corto!) y, para el 2 de noviembre, de repente tuvimos nuevos máximos que superamos en número a los nuevos mínimos. Esto creó un movimiento de impulso que ahora nos ha llevado a nuevos máximos en algunas partes del mercado.

(Curiosamente, a medida que hemos aumentado en los últimos días, la amplitud se ha estancado y estamos viendo cambios en la fuerza relativa entre los sectores. Estoy observando de cerca el mercado para ver la posibilidad de giro).

Con el hacinamiento de los participantes del mercado y los límites en las pérdidas permitidas, las dos operaciones que se establecieron más claramente son los movimientos de impulso (la multitud persigue un movimiento) y los movimientos de reversión. Las medidas de amplitud y fuerza relativa que hago un seguimiento diario, para el mercado en su conjunto y sector por sector, se pueden encontrar en Barchart.com; StockCharts.com y MarketCharts.com. EL backtest de los movimientos de impulso y reversión se puede encontrar a través de SentimenTrader.com y QuantifiableEdges.com. La creación de una base de datos de la amplitud del mercado y del sector ha sido invaluable para detectar cuándo hay impulso y cuándo los movimientos se están estancando.

Como subrayé en el libro en línea, Renovación Radical, nuestros mayores problemas en el trading se dan cuando nuestros egos toman el control de nuestra actividad en el mercado. Imponemos *nuestros* puntos de vista en los mercados, y operamos, no por una oportunidad distintiva, sino porque *necesitamos* ser activos y ganar dinero. Una vez que nuestros egos tienen el control de lo que hacemos, nos convertimos en pobres oyentes de lo que los mercados están haciendo en realidad. Como psicólogo, si estoy lleno de mis propias preocupaciones mientras hablo con un cliente en terapia, lo más probable es que no sea muy útil para esa persona. Necesito escucharlos y actuar sobre la base de una comprensión profunda. Así es con los mercados.

A lo que me refiero como la espiritualidad del trading es dejar de lado el ego y entrenarnos para ser oyentes sensibles. Si podemos dominar eso en los mercados, será un gran entrenamiento para nuestras relaciones personales y de trabajo. El buen trading nos hace mejores como personas. El objetivo es hacer trading de forma selectiva, desde el alma, no de forma reactiva, desde el ego.

Gracias por tu interés.

El RSI semanal completa un giro de amplitud alcista por Sentimentrader

• El RSI semanal del S&P 500 superó recientemente el 60%
• Cuando este indicador supera el 60% después de caer previamente por debajo del 43%, tiende a ser seguido por una acción de precio favorable.
• El período de tenencia preferente después de un ciclo de <43 % a >= 60 % es de nueve meses.

S&P 500 RSI completa un ciclo digno de mención

Nos centraremos en el indicador estándar del índice de fuerza relativa (RSI) de Welles Wilder utilizando el valor predeterminado típico de 14 períodos. Aplicaremos esto al índice S&P 500 utilizando datos semanales. Se considera que se ha producido una señal favorable cuando el RSI de 14 semanas:

• Cruza por debajo de 43,0
• ENTONCES vuelve a cruzar por encima de 59,99

Tenga en cuenta que este proceso puede tardar desde varias semanas hasta varios años en realizarse. El siguiente gráfico muestra las señales más recientes generadas con este método desde 2019. Las flechas verdes en el gráfico resaltan la finalización de un ciclo de «caída por debajo de 43, para después subir hasta el nivel de 60 o más».

Lo que nos dice el estudio

El impulso es uno de los factores más críticos que afectan al mercado de valores. Una vez que los inversores pasen en masa de una mentalidad de aversión al riesgo a una mentalidad de adopción del riesgo, suele ser un indicador clave que avisa de más subidas en el mercado. Los inversores actúan agresivamente para evitar perderse algo. El ciclo del RSI detallado anteriormente es un ejemplo de este tipo de actividad. Se necesita una caída grave (y típicamente dolorosa) del mercado para empujar el RSI semanal del S&P 500 por debajo del 43. Normalmente, en ese momento, el sentimiento de los inversores es muy desfavorable. Pero finalmente la caída termina y las cosas cambian. Un cruce posterior del nivel 60 en el RSI semanal del S&P 500 ha señalado en general una continuación inminente del avance del mercado.

Hedging con equivalencias por Jorge Estevez

• El trader -entre otras cosas- es un investigador en el sentido amplio del término. Observa, analiza, conecta experiencia con conocimiento, infiere y pone a prueba sus hipótesis en un entorno de alta aleatoriedad como son los mercados financieros. Hablemos sobre este proceso de investigación.
• Artículo publicado en Hispatrading 18.

La palabra investigación lleva implícito la idea de desconocimiento e incertidumbre al resultado. La historia está plagada de ejemplos aludiendo a no saber exactamente que se está haciendo durante este proceso y esto es precisamente un rasgo distintivo frente a su falsificación, la “investigación” condicionada y subjetiva que podemos sintetizar en que “veremos lo que buscamos ver”. 

Este artículo está dividido en dos partes; una primera, y permítaseme empezar por el final, en la que se expondrá la operativa hedge como set off con equivalencias basada en asimetrías que representa la parte final de la investigación; y una segunda que contiene algunas notas, ideas y reflexiones sobre el proceso investigador en si.

HEDGING CON EQUIVALENCIAS

Definimos hedge como cualquier configuración de activos que es neutral al mercado, es decir, no tiene direccionalidad como por ejemplo: BUY EURJPY SELL USDJPY SELL USDCHF BUY USDCHF en el cual todas las divisas están neutralizadas. La ecuación +0,1EURJPY -0,1USDJPY-0,1EURCHF+0,1USDCHF = NEUTRAL, ya que sus términos están “balanceados”. La ausencia de direccionalidad nos protege, y a la vez nos hace independiente, de las subidas y bajadas de los mercados.

Definimos equivalencia como una vía alternativa o indirecta de comprar/vender un activo, por ejemplo si quiero vender USD con mi cuenta en EUR, la forma directa de hacerlo es SELL EURUSD y una forma equivalente es SELL EURJPY y BUY USDJPY.

 Observamos en la Figura 3, las equivalencias tienen un comportamiento similar, parecido pero no igual, estas diferencias son las que explotamos mediante esta técnica.

Como se ha expuesto en el artículo “Hedge. Defense! Defense!” del número anterior de Hispatrading; existe un “encadenamiento” entre los componentes del hedge lo que provoca que estas diferencias o fluctuaciones estén acotadas. Además dichas fluctuaciones están relacionadas con los flujos de intercambio, en definitiva con la “eficiencia” con que cada equivalencia haga el proceso.  Las distintas trayectorias provocan una asimetría.

A estas fluctuaciones, que son temporales, las denominamos ineficiencias y las clasificamos en: expansivas – los caminos se separan – y contractivas – los caminos se juntan -.

Recapitulando, en hedging con equivalencias tenemos un conjunto de activos market neutral, por lo tanto, independiente de la dirección de mercado, además al estar formado por dos equivalencias existe una asimetría, es decir, realizan el proceso de intercambio por “caminos” diferentes y esta asimetría está acotada debido al encadenamiento.

Estableciendo series temporales de 4 semanas, fijamos 2 tipos de operativas: 

1.- A la expansión del ciclo, es decir, cuando los caminos están juntos – valor 0 en figura 4 – hasta la expansión; o a la contracción del ciclo, desde la expansión hasta el valor 0. Esta operativa tiene una duración de varios días.

2.- Operativa intradiaria – Figura 5 -, sin esperar que se complete el ciclo que se realiza desde el 0 hacia la expansión; o desde una expansión hacia el 0 cerrando ambas por balance.   

 Ambas operativas son de target reducido y nótese que en cualquier serie de 4 semanas con cierres horarios, en activos de alta liquidez, e independientemente de la dirección de los mercados hay al menos una expansión y una contracción por lo que realmente no influye drásticamente el operar, por ejemplo, una contracción y que el hedge se siga expandiendo o no se contraiga inmediatamente ya que al cabo de unos días, aunque sea por un breve instante los caminos se juntarán.

 Señalar que hay algunas configuraciones de este tipo de hedges que no son explotables de manera “manual” – véanse Figuras 7 y 8 – debido al tamaño de las diferencias entre caminos. En estos casos es necesario implementar un sistema algorítmico que nos automatice las entradas y salidas con targets pequeños. Incluso cuando las asimetrías son relativamente grandes, es decir, explotables de manera manual se suele utilizar una alarma que avisa cuando estamos en el breakeaven. 

NOTAS SOBRE INVESTIGACIÓN

Los procesos de búsqueda

Una manera de enfocar las investigaciones es usando el método científico con sus diferentes tipologías: empírico-analítico  (deductivo, experimental, estadístico);  fenomenológico;  histórico; sistémico; sintético; lógico deductivo y lógico inductivo.

Cualquiera que sea la vía elegida hay unos hitos comunes que podríamos sintetizar en: 

OBSERVACIÓN Y RECOLECCIÓN DE DATOS: primera etapa y con un alto componente mecánico, normalmente se trabaja con series temporales. Es muy recomendable un conocimiento avanzado de paquetes software de bases de datos y calculo así cómo: orden, eficacia y escalabilidad; ya que se manejan enormes cantidades de datos. Cualquier conocimiento técnico, como programación, siempre en bienvenido en esta fase.

HIPÓTESIS: fase creativa. Hay varias maneras de orientarla como por ejemplo mediante la inducción; a partir de unas observaciones particulares extraemos un principio particular que planteamos en una hipótesis. Este proceder es muy típico en técnicas que usan patrones. Este estadio de la búsqueda no tiene unos límites definidos y tiene un alto grado de abstracción. Es el momento del conocimiento, conceptos matemáticos, estadísticos, físicos, químicos, psicológicos, geológicos, biológicos, etc… e incluso económicos. La asociación de ideas, el azar, “a blinding flash of the obvious” completan los mecanismos. Etapa con dos sensaciones contrapuestas: círculo en el que nos acercamos a la conexión, recogemos pistas, hacemos revisiones continuas del planteamiento, irrupción de nuevos conceptos, “borrón y cuenta nueva”, cambios de perspectiva como empezar con un enfoque para acabar en el totalmente opuesto; y finalmente muchas veces por casualidad, no por causalidad, lo que podríamos denominar un cierto placer intelectual.

EXPERIMENTACIÓN O TEORÍA: etapa conectada con la anterior y retroalimentada. Consiste en demostrar o refutar nuestras hipótesis. Aquí la objetividad, eliminación de falacias, prejuicios así como la atención a los detalles cobran importancia.

Críticas

Esta clasificación, como todas, no deja de ser un modelado del proceso real, siendo este mucho más complejo e interconectado. Precisamente el paso de lo particular a lo general representa uno de peligros – incluso falacias – más comunes ya que cuando extraemos una regla – modelamos el proceso- no explicamos la totalidad de los supuestos, la totalidad de los casos; los que han ocurrido y los que no, sólo es posible explicarlos fuera del modelo, es decir, haciendo excepciones o ampliando el modelo. En cualquiera de los casos este pierde significancia.

Destacar dos factores o causas; primero la dinámica no lineal, es decir, un factor muy pequeño provoca un resultado desproporcionado: si dos variables tienen una relación causal un aumento continuo de una debería afectar siempre a la otra, pero la realidad pocas veces se procesa linealmente: puede que investigue un año entero y no consiga nada y justo cuando me sienta desmoralizado algo llega como una aparición.

Otra causa es el enfoque determinista, muy común en operativas con patrones y se basa principalmente en extraer casos particulares del pasado, establecer una regla con alguna ventaja estadística y extrapolarla al futuro confiando – nótese el alto componente de creencia necesario – que seguirá cumpliéndose. Aquí la falacia consiste en creer que el futuro es alguna suerte de particularidad o combinación del pasado sin nada nuevo, sin que nada cambie.

Nuevos enfoques

El huir de las “recetas”, en el sentido de causa-efecto, es decir, si hago “a” voy a conseguir “b” es el primer paso hacia la toma de conciencia de la verdadera naturaleza de la investigación.

Los enfoques estocásticos, en los que el futuro no viene determinado exclusivamente por el pasado nos abren nuevos horizontes. Destacar un caso particular como son los procesos estocásticos estacionarios buscados con la cointegración y explotados con el arbitraje estadístico que nos arrojan una buena cantidad de luz. Procesos de Márkov, ramdom walks y movimientos brownianos son un buen remedio contra la “enfermedad” del determinismo.

Cambiando de tercio, le podemos dar a nuestra investigación cierto dinamismo introduciendo componentes evolutivos o adaptativos, haciendo procesos de selección, reproducción y mutación de variables mediante algoritmos genéticos, estableciendo probabilidades condicionadas y estructurarlas mediante una red bayesiana o entrenar una red neuronal que nos reparta los pesos de las variables.

“Si no conozco una cosa, la investigaré” Louis Pasteur 1822-1895

Cómo el Mercado da forma a tu cartera por Ben Carlson

En un mundo racional, cada inversor establecería su asignación de activos en función de su voluntad, capacidad y necesidad de asumir riesgos.

Uno equilibraría una gama de expectativas para las diversas clases de activos y emparejaría esas posibilidades con sus metas y objetivos.

Claro, muchos inversores consideran su perfil de riesgo y su horizonte temporal al construir una cartera.

Pero vivimos en un mundo irracional, en el que las experiencias, las emociones, las circunstancias, la suerte y el tiempo dan forma tanto a los sentimientos como a las carteras.

The Economist recientemente hizo un excelente estudio sobre cómo los jóvenes deberían pensar en invertir y por qué no deberían asustarse debido al mercado bajista de 2022.

Apuntan a una investigación de Vanguard que muestra que las experiencias tempranas en los mercados puede dar forma a su asignación de activos y postura de inversión en los siguientes años:

Al ordenar las carteras de los inversores minoristas de Vanguard por el año en que se abrieron sus cuentas, su equipo ha calculado la asignación media de capital para cada año (ver gráfico 3). Los resultados muestran que los inversores que abrieron cuentas durante un mercado alcista conservan asignaciones de capital significativamente más altas incluso décadas después. El inversor medio que comenzó en 1999, a medida que la burbuja de las puntocom se hinchaba, todavía tenía el 86 % de su cartera en acciones en 2022. Para aquellos que comenzaron en 2004, cuando los recuerdos del estallido de la burbuja todavía estaban frescos, la cifra equivalente era solo del 72 %.

Por lo tanto, es muy posible que los jóvenes inversores de hoy en día elijan estrategias que seguirán en las próximas décadas.

Este es el gráfico mencionado anteriormente:

Estos resultados son algo sorprendentes. La mayoría de la gente asume que vivir la inevitable caída que viene siempre después de un movimiento alcista dejaría un sabor amargo.

Pero lo contrario es cierto. Los inversores que abrieron cuentas durante los tiempos de subidas en realidad retuvieron una mayor asignación a las acciones en los siguientes años.

Tal vez sea inercia, pero es obvio que los rendimientos del mercado de valores en sus años de formación como inversor pueden tener un impacto en la forma en que invierte.

La parte difícil de todo esto es que no puedes elegir cuándo tus rendimientos vienen como inversor. A veces obtienes buenos rendimientos cuando eres joven, a veces cuando eres viejo.

Algunos jubilados obtienen fabulosos mercados alcistas justo cuando abandonan el mundo laboral, mientras que otros se jubilan durante un mercado bajista.

El tiempo y la suerte, tanto buena como mala, juegan un papel muy importante en su experiencia como inversor.

Calculé el crecimiento de 1 $ invertido en el S&P 500 durante un período de 20 años al comienzo de cada década desde 1930:

Hay una amplia gama de resultados, por decir algo.

Otra forma de ver estos números:

Empieza a invertir en 1980 y parece fácil. Empieza en la década de 1930 y probablemente no quieras tener nada que ver con las acciones.

También es importante tener en cuenta que los mercados «malos» con malos rendimientos no son necesariamente un mal resultado para todos.

Si eres un ahorrador neto, deberías querer rendimientos muy bajos, especialmente al principio de tu carrera.

El riesgo significa cosas diferentes para los diferentes inversores dependiendo de su etapa en la vida.

Desafortunadamente, hay muchas variables fuera de su control cuando se trata de invertir.

No puedes controlar el momento o la magnitud de los rendimientos que ofrecen los mercados. Tampoco controlas las tasas de interés o la inflación o el crecimiento económico o las tasas impositivas o el mercado laboral o las acciones de la Reserva Federal y los políticos.

La vida sería más fácil si lo hicieras, pero nadie dijo que la vida es fácil.

Lo mejor que podemos hacer es centrarnos en lo que podemos controlar: nuestro comportamiento, la tasa de ahorro, asignación de activos, costos, horizonte temporal, y jugar la mano que nos dan.

Charlie Munger fallece a los 99 años: Sabiduría de una leyenda por Logan Kane

• Charlie Munger, la mano derecha de Warren Buffett, falleció esta semana.
• Munger tenía una combinación única de paciencia y la capacidad de hacer grandes apuestas cuando las probabilidades lo favorecieron.
• Al no seguir a la manada, apostar a lo grande cuando era apropiado hacerlo y alinear adecuadamente los incentivos, Buffett y Munger consiguieron a Berkshire Hathaway en una empresa por valor de 780 mil millones de dólares.
• Lo que podemos aprender de la vida y el trabajo de Munger.

Charlie Munger falleció en Santa Bárbara esta semana, un mes antes de su cumpleaños número 100. Abogado de profesión, Munger se construyó una reputación formidable a lo largo de los años como la mano derecha y confidente de Warren Buffett, con un ingenio agudo y un buen olfato para detectar valor. Munger falleció con un patrimonio neto estimado de 2.600 millones de dólares. Nació en Omaha y creció a unas pocas cuadras de la casa actual de Warren Buffett. Aunque no se conocieron cuando eran niños, ambos trabajaban en la tienda de comestibles del abuelo de Buffett. Munger trabajó como meteorólogo para los EE. UU. Ejerció durante la Segunda Guerra Mundial, destinado en Alaska y, según se cuenta, ganaba a todo el mundo al póquer. Conoció a Warren Buffett en una cena de Omaha en 1959 – Munger tenía 30 años y ejercía la abogacía en California, mientras que Buffett tenía más de 20 años y realizaba inversiones en una asociación. Buffett convenció a Munger de que administrar el dinero era un buen negocio, y Munger pronto hizo una pequeña fortuna con el desarrollo inmobiliario y la inversión en valores públicos.

Después de ejecutar asociaciones de inversión separadas a lo largo de las décadas de 1960 y 1970, Buffett y Munger unieron a las fuerzas en Berkshire Hathaway (BRK.A) (BRK.B) en 1978. El resto es historia.

1. La Importancia De Alinear Los Incentivos

En mi opinión, la mayor fortaleza de Warren Buffett y Charlie Munger es su aptitud para alinear los incentivos para varias partes interesadas con las que hacen negocios. Desde aplicaciones de citas hasta contratos de seguros de vida, el mundo de hoy está lleno de selecciones adversas y varios tipos de riesgos morales.

Como abogado y ejecutivo corporativo, Munger tenía un asiento en primera fila para entender qué tipos de incentivos funcionaban y cuales no. Cuando FedEx (FDX) tuvo problemas para mover los paquetes lo suficientemente rápidos en el turno de noche, Munger señaló que a los empleados se les pagaba por hora, lo que creaba un desincentivo para trabajar rápido. FedEx cambió a pagar por turno y el problema desapareció por arte de magia. Xerox (XRX) redujo la comisión de ventas en sus nuevas máquinas, pero dejó intacta la comisión más alta en las antiguas. Como resultado, comenzaron a vender toneladas de copiadoras antiguas.

 

Bueno, creo que he estado en el 5% del percentil superior de mi grupo de edad durante toda mi vida en la comprensión del poder de los incentivos, y toda mi vida lo he subestimado. Y nunca pasa un año, sin que alguna sorpresa empuje mi límite un poco más lejos.

-Charlie Munger

Creo que es increíblemente instructivo mirar cada interacción que tienes y encontrar cuáles son los posibles conflictos de intereses. ¿Tu asesor financiero está impulsando un nuevo fondo porque es lo mejor para ti o porque están recibiendo una comisión por él?

Mirar los incentivos te ayuda a entender lo que está pasando a un nivel superior. Los vendedores venden por lo que obtienen la comisión más alta. Los empleados con propinas tienen un incentivo para ser amables. A las aplicaciones de redes sociales, les da igual que seas feliz. Si pagas a tus abogados por hora, te facturarán un montón de horas. Si se te está acercando para hacer inversiones, lo más probable es que las mejores ofertas ya hayan ido a personas con información privilegiada y capital privado, en el mejor de los casos, estás obteniendo las sobras. Lo mismo para las salidas a bolsa. Y nunca confíes en una chica atractiva sentada sola en un bar de hotel.

 

La regla de hierro de la naturaleza es: obtienes aquello por lo que eres recompensado. Si quieres que vengan las hormigas, pon azúcar en el suelo.

-Charlie Munger

Más que prácticamente cualquier otra empresa, Berkshire sobresale en la alineación de incentivos para que las personas inteligentes puedan prosperar y permanecer a largo plazo. Esto se debe en gran parte al legado de Charlie Munger. Cópialo en tu propia vida y también vivirás mucho tiempo y prosperarás.

2. Apuesta A Lo Grande Cuando Las Probabilidades Te Favorecen

 

Los sabios apuestan mucho cuando el mundo les ofrece esa oportunidad. Pujan a lo grande cuando tienen las probabilidades a su favor. Y el resto del tiempo, no lo hacen. Es así de simple.

-Charlie Munger

Otra área en la que Berkshire ha sobresalido constantemente es no inyectar grandes cantidades de dinero en oportunidades mediocres. Berkshire siempre tiene mucho dinero en efectivo a mano, lo que les ayudó a sobresalir en la crisis financiera del 2008. Buffett y Munger piensan igual. Buffett incluso cerró su asociación de inversión en 1969 debido a lo que sentía que era una falta de oportunidades en las acciones después de una tendencia alcista irracional. Munger mantuvo su fondo abierto durante más tiempo, en parte debido a una diferencia filosófica que imprimió en Buffett, que era invertir en empresas no solo por un valor profundo, sino también por la calidad y el potencial de crecimiento a largo plazo.

El valor a corto plazo es obvio a veces, el valor a largo plazo es menor porque los inversores son en general bastante impacientes. Munger convenció a Buffett para que comprara See’s Candies en 1972 por alguna zona cerca de 12-15 veces sus ganancias después de impuestos. Esa no es una ganga con gran valor en teoría, pero la inversión ha ganado más de 2.000 millones de dólares en ventas desde un precio de compra de 25 millones de dólares.

Debido a los efectos de disposición, las acciones de las mejores empresas tienen una tendencia a largo plazo a ser más baratas que su valor fundamental. Munger entendió esto implícitamente y consiguió que Warren Buffett aceptara, poniéndolos en el camino de millonarios a multimillonarios.

A pesar de su renuencia a discutir públicamente la inversión basada en las tendencias macroeconómicas, la filosofía de Berkshire ha sido en gran medida acumular efectivo y esperar oportunidades. Esto tiene el efecto de hacer que Berkshire sea anticíclico. Están dispuestos a desplegar grandes cantidades de dinero en efectivo a corto plazo en tiempos de crisis. Esto recompensa su paciencia y compensa los momentos en que las acciones aumentan por las compras de pánico y la especulación. De hecho, vemos que Berkshire tuvo un fuerte desempeño después de la burbuja de la década de 1960, la burbuja de las puntocom y la crisis financiera de 2008. Berkshire tiene actualmente 157 mil millones de dólares en efectivo, y cuando el ciclo económico cambie y el efectivo finalmente se despliegue, es probable que se le dé un gran uso. La paciencia y la perspectiva a largo plazo de Munger y Buffett también han contribuido en gran medida al éxito de Berkshire.

Sobre la paciencia para invertir:

 

Se necesita carácter para sentarse con todo ese dinero y no hacer nada. No llegué a estar donde estoy después de oportunidades mediocres.

Charlie Munger, del Almanaque de Poor Charlie.

Tener paciencia y voluntad de hacer apuestas agresivas cuando tienes una gran ventaja es una combinación extremadamente rara. Muchas personas que son pacientes también son demasiado pasivas, mientras que muchos inversores agresivos tienden a perder demasiado dinero en malas apuestas y mala gestión del dinero.

3. No Sigas A La Manada

 

Imitar el rebaño invita a la regresión a la media (simplemente un rendimiento promedio).

-Charlie Munger

A lo largo de su vida y carrera, Munger hizo un excelente trabajo al trazar su propio camino sin ser absorbido por las manías y el pánico. Parte de esto se puede atribuir a las relaciones. Munger celebró una reunión anual del Daily Journal el Día de San Valentín en 2019 y compartió lo importante que es elegir al cónyuge adecuado, ya sea por suerte o con previsión. Munger se casó dos veces, la segunda vez durante 54 años hasta el fallecimiento de su esposa en 2010.

Este sentimiento se hace eco de la sabiduría de las personas mayores que he conocido y que tienen éxito. Los jóvenes de treinta años tienden a atribuir su éxito por completo a sí mismos como héroes en sus propias películas personales, mientras que los de 80 años parecen pensar más como historiadores, dando importancia a conocer a las personas adecuadas en el momento adecuado y hacer unas pocas docenas de viajes con ellos. La persona típica vive de cheque en cheque, trata mal a su cuerpo y cerca del 50 % de los matrimonios terminan en divorcio. A la luz de eso, ¿cuánta desventaja hay realmente de ir en contra de la manada y vivir una vida de toma de riesgos calculados?

Esto es importante porque el mercado de valores es un juego de suma cero. Para que superes al mercado, alguien más tiene que tener un rendimiento inferior. No es un accidente que los inversores discretos y pacientes como Berkshire terminaran superando al mercado con el tiempo, mientras que los gestores de fondos mutuos que apuestan por obtener un gran bono de fin de año terminan por detrás. Al igual que la paciencia y la agresión son una combinación rara pero brillante, también lo es un nivel saludable de escepticismo combinado con una perspectiva optimista de la vida.

Balance final

El mundo de la inversión echará mucho de menos el ingenio y la sabiduría de Charlie Munger. Munger era un gran inversor y un buen profesor. Su trabajo y el de Buffett convirtió a decenas de miles de inversores y empleados de Berkshire en multimillonarios. A medida que aprendemos sobre su vida, solo es apropiado examinar la nuestra en busca de lecciones que puedan ayudarnos a tener una vida larga y próspera.

Tecnologías disruptivas: la impresión 3D ayuda a la robótica flexible por Dr. Ed Yardeni

Un nuevo método de impresión 3D puede crear productos flexibles, incluso para uso en robótica. Según investigadores de ETH Zurich, una universidad suiza, se pueden construir manos robóticas y órganos artificiales similares a los humanos utilizando este nuevo método; MIT; e Inkbit, una nueva empresa nacida del MIT.

La impresión de inyección de tinta 3D tradicional utiliza un material que se seca rápidamente y luego se raspa para eliminar cualquier imperfección antes de depositar la siguiente capa de material. El producto final es rígido y eso no es útil cuando se trata de desarrollar algo como una mano robótica.

Inkbit desarrolló el nuevo método de impresión 3D, llamado tecnología de “chorro controlado por visión” (VCJ). En lugar de eliminar las imperfecciones, la impresora incluye “un sistema de escaneo por visión por computadora 3D habilitado por IA” que verifica visualmente el artículo que se está produciendo en busca de imperfecciones. Cuando detecta una imperfección, la máquina calcula cómo se debe depositar la siguiente capa de material para corregir la imperfección. «Esto significa que en lugar de suavizar las capas irregulares, la nueva tecnología simplemente tiene en cuenta las irregularidades al imprimir la siguiente capa«, se publicó en un artículo del 15 de noviembre en el sitio web de ETH Zurich.

La nueva impresora no necesita utilizar materiales de secado rápido al construir un objeto porque no es necesario rasparlo. VCJ puede utilizar polímeros de secado lento que son más flexibles, lo que aumenta drásticamente los tipos de objetos que se pueden imprimir en 3D. El nuevo método también permite imprimir elementos duros y blandos en un objeto simultáneamente. Los investigadores utilizaron el nuevo método de impresión para crear una mano robótica impresa en 3D, con huesos, ligamentos y tendones, cada uno de ellos hecho de diferentes materiales. Los materiales de secado lento que se utilizan en la mano permiten que ésta se doble al agarrar un objeto y luego se desenrolle, volviendo a su forma original. Aquí hay un video que explica y demuestra la tecnología.

La capacidad de imprimir utilizando diferentes materiales ha hecho que el proceso de ensamblaje sea menos «práctico»: ningún ser humano necesita ensamblar las distintas piezas de la mano artificial. Más detalles sobre la mano y otros productos construidos con VCJ, incluido un robot andante y una bomba que imita un corazón, aparecen en un estudio del 15 de noviembre en Nature.

¿Cómo hacer trading usando los diferentes paradigmas? por Greg Placsintar

• En Noviembre de 2021 en spreadgreg acuñamos la frase “la cola que mueve al perro” para describir el hecho de que el volumen de contratación de derivados era tal, que estos instrumentos financieros eran los que estaban moviendo el mercado de contado. ¿Cómo podemos usar esto en nuestra operativa?
• Artículo publicado en Hispatrading 56.

Casi dos años después, nadie duda de la cola del perro y con ello se han disparado las plataformas y servicios de información en tiempo real para seguir este fenómeno. Es el llamado gamma exposure o GeX dónde las posiciones de los market makers o dealers juegan un papel fundamental. 

El mayor problema que hemos observado durante este tiempo es la interpretación de los datos. En muchos de estos servicios de información encontramos incongruencias con respecto a lo que observamos en el mercado y con respecto a nuestra propia experiencia.

Nuestra intuición y algunas comprobaciones, nos dice que para procesar tales datos utilizan formas de cálculo desfasadas y estimaciones muy a la ligera.

Es por todo ello, que hasta hoy, el único servicio que nos da fiabilidad es el de Jason y su mujer Jill. Nos referimos a https://vol.land/. El trabajo que están haciendo ambos es magnífico.

Este artículo que vas a leer, no sería posible sin ellos. Toda la información y análisis viene de su web, sus informes, su guía y su servicio de datos.

¿Quiénes son los dealers?

Cuando se recibe una orden de compra de opciones, se incentiva económicamente a un intermediario, denominado «agente de opciones», «creador de mercado de opciones» o «mayorista de opciones», para que acepte la orden. Estas entidades, ya sean particulares o empresas, proporcionan una liquidez esencial para el correcto funcionamiento de los mercados. 

Estos dealers no asumen riesgo, por lo que tan pronto dan liquidez, cubren la posición para estar neteados. Su beneficio viene de los spreads u horquillas de precios y de la volatilidad.

Hoy en día sólo existen unas pocas empresas dedicadas al market making y están encabezadas por Citadel, que gestiona una gran parte de las órdenes de opciones que se mueven actualmente. Es un negocio donde todo funciona a través de algoritmos y ordenadores. El Chicago Board of Options Exchange calcula que entre el 85% y el 90% de todas las órdenes de opciones son aceptadas por intermediarios de opciones (dealers). 

¿Cómo funcionan los dealers? 

Los dealers tienen 4 formas principales de reducir su riesgo. La primera opción, la preferida, es encontrar un cliente al otro lado de la operación dispuesto a aceptar la contraparte. De este modo, el dealer obtiene unos ingresos garantizados sin riesgo. La segunda opción es cubrirse con otras opciones que reduzcan los riesgos generales de la cartera. La tercera opción es cubrirse con la acción subyacente a través de la cobertura delta. Y por último, la cuarta opción es cubrirse con productos correlacionados, por ejemplo, cubrir las opciones SPX con una cesta de valores que imite el índice, o cubrir la volatilidad implícita del SPX con futuros o swaps / VX. 

¿Qué parte de los movimientos del mercado corresponde a la liquidez de las opciones?

Como demuestran numerosos trabajos académicos, la liquidez de las opciones y la cobertura de gamma representan aproximadamente un tercio de las operaciones subyacentes en renta variable. Se estima que es la mayor fuente de flujo de renta variable en el mercado actual y puede aproximarse mediante el valor teórico de las opciones negociadas frente al valor teórico de las acciones negociadas. 

Las griegas y los dealers

Las griegas son medidas de las tres variables principales de las opciones. Estas son: el precio del subyacente, la volatilidad implícita y el tiempo. Veamos una sucinta definición de cada una de estas griegas.

Delta muestra cuánto beneficio puede esperar con un aumento de 1 $ en el precio de la acción subyacente. Esta griega también se interpreta como el porcentaje de probabilidades de que la opción termine «in the money”.

Delta representa cuántas acciones del subyacente necesitan los intermediarios para cubrir totalmente su posición en un momento dado. Se supone que la delta del corredor se cubre inmediatamente (o al menos antes del final del día). Esto se debe a que es el riesgo inmediato que asumen los dealers cuando aceptan una posición de opciones.

Gamma es la sensibilidad de delta a los movimientos del precio subyacente. 

El posicionamiento gamma de los dealers está inversamente correlacionado con las desviaciones estándar de la volatilidad realizada. En otras palabras, a medida que disminuye la exposición gamma de los dealers, aumenta la volatilidad. 

Es útil conocer estos datos strike por strike para saber cómo actuará el mercado cuando se acerque a cada strike. Cuanto mayor sea la magnitud de gamma en cada strike, más puede actuar ese strike como acelerador o soporte/resistencia del mercado subyacente. Una barra gamma positiva grande actuaría como soporte o resistencia, mientras que las barras gamma negativas grandes actuarían como acelerador.

De ahí la importancia que ha cobrado el gamma exposure a raíz del incremento del volumen negociado de opciones.

Delta-Adjusted Gamma (DAG) nos ayuda a ver en una sola vista si los operadores tendrían que comprar o vender fuertemente el subyacente en esos strikes debido a la gamma.

Esto se debe a que la gamma en sí no da pistas sobre en qué dirección puede producirse ese movimiento fuerte. Una barra verde de DAG representa la compra del dealer, mientras que DAG rojo representa la venta del dealer. 

Vanna es la sensibilidad de los deltas a las variaciones de la volatilidad implícita. También puede interpretarse como cambios en la vega, en función de los movimientos del subyacente. 

Para ser más precisos, vanna mide el cambio en los deltas por cada cambio de 1 punto en la volatilidad implícita anualizada de esa opción concreta (volatilidad de precio fijo). 

La posición de vanna de los dealers está inversamente correlacionada con la tendencia del mercado. En otras palabras, si el vanna nocional total de los dealers es positivo, la tendencia del mercado será negativa siempre que la volatilidad implícita aumente, y viceversa. A nivel individual, el vanna positivo actuará como un imán, mientras que el vanna negativo actuará como un repelente, suponiendo que la volatilidad implícita esté actuando de acuerdo con su correlación spot-vol. 

En SPX, estimamos* que el 85% de la vanna se cubre mediante futuros /VX. En renta variable individual, la vanna puede cubrirse mediante swaps, pero es más frecuente que se cubra con otras opciones debido a la falta de liquidez de los swaps de renta variable. (*Fuente: Volland)

Charm es la sensibilidad de los deltas al paso de un día en el tiempo. 

El posicionamiento acumulativo del dealer charm ayudará a determinar el sesgo diario de los mercados. El tiempo hasta el vencimiento es siempre decreciente, y la parte exponencial del mismo se tiene en cuenta en la medición real. Debido al valor cambiante de cada día a medida que nos acercamos al vencimiento, el charm es el indicador más volátil.

Al igual que vanna, la exposición a charm es positiva o negativa en función de su posición respecto al precio actual. Charm coopera con vanna cuando la volatilidad implícita es decreciente. Nunca coopera con vanna cuando la volatilidad implícita aumenta. Tanto vanna como charm calculan el efecto que la prima de la opción tiene sobre los deltas. 

Vega mide cuánto beneficio se obtiene en la posición de opciones en función de un aumento de un punto en la volatilidad implícita anualizada.

El riesgo vega de los dealers no se cubre necesariamente de forma inmediata, ya que los market makers aceptan más el riesgo vega que el delta. Hasta cierto punto, se supone que el riesgo vega genera beneficios a través de la reversión a la media, pero también puede ser el primer indicio de tensiones entre operadores. Suponemos* que el 85% del vega está cubierto, pero el vega puede ser una fuente de tensión de liquidez para los operadores y puede causar «eventos de volatilidad». (*Fuente: Volland)

Theta mide cuánto beneficio se obtiene en la posición de opciones en función del paso de un solo día. 

Dealer theta representa cuánto ganan o pierden los dealers debido al paso del tiempo. Sin embargo, dado que el tiempo es una constante, los operadores pueden cubrirlo mediante métodos similares a los que utilizan para la vega, con futuros /VX y swaps. De hecho, si los operadores están muy largos en theta, los futuros /VX tenderán a tener una prima más alta que el VIX (el activo subyacente de los futuros /VX). 

Opciones 0dte y Paradigmas GEX según Volland

Hay un principio de opciones 0DTE que establece que los dealers tienden a negociar opciones para convertirse en neutrales al riesgo en conjunto de vanna y charm. En diferentes momentos y con condiciones específicas, el comportamiento del cliente puede caer en uno de cuatro paradigmas:

• Paradigma de Bank of America (BofA): En un documento de BofA, afirmaron su creencia de que los clientes están largos en opciones de compra y venta de 0DTE. 

• Paradigma Sidial: En un artículo de Kris Sidial, afirmaba su creencia de que los clientes están cortos de opciones de compra y venta en 0DTE.

• Paradigma GEX: Escrito por primera vez en un artículo de SqueezeMetrics, este paradigma de «exposición gamma» se da cuando los operadores están cortos en puts y largos en calls.

• Paradigma Anti-GEX: Lo contrario de GEX, este paradigma es cuando los operadores están largos en puts y cortos en calls.

Los 4 principios básicos de 0dte

Estos son los principios básicos y los supuestos que han demostrado ser ciertos con nuestras* propias observaciones y conversaciones con los gestores de la movilidad. (*Fuente: Volland)

Principio nº 1: 

Los distribuidores deben estar totalmente cubiertos al final del día, incluso en 0DTE. 

Antiguamente, los distribuidores tenían que cubrir todas sus órdenes de primer y segundo orden de griegas dentro de un rango. 

Además, hay que tener en cuenta que aún no sabemos con certeza la posición del corredor en el subyacente.

1. Los dealers almacenan su riesgo intradía hasta las 2 o 3 de la tarde. 

Hay tanto volumen (sobre todo en opciones 0DTE) que los dealers no completan su tarea de cobertura hasta el final del día. Esto también lo ha observado el departamento de datos de la CBOE. Esta situación crea oportunidades, pero también el hecho de que estos strikes puedan no actuar tan fuerte como parece hasta que no estemos cerca del final del día. Nos referimos a este marco temporal como «dealer o’clock». La razón de esto es que si los distribuidores se cubren dinámicamente con todo el volumen de 0DTE que entra, serán castigados por el mercado rápidamente y perderán dinero en posiciones. 

2. Los dealers pueden cubrir su exposición antes si hay una fuerte volatilidad.

Si el mercado se sale de los límites, los dealers se cubrirán antes de la hora en punto. Nosotros consideraríamos «fuera de los límites» dos desviaciones típicas del precio de apertura del straddle. 

A los dealers les gustan los movimientos fuertes, porque así pueden cubrirse sistemáticamente en una dirección sin temor a perder posiciones.

3. Antes de las 14:00, hora del este  (USA), delta y gamma tienen el mayor efecto sobre 0DTE, al mismo tiempo que tienen un impacto mínimo en la previsión de hacia dónde se dirigirá el precio. Después, charm y vanna tienen un efecto mayor.

Principio nº 2:

Los dealers negociarán opciones para ser neutrales al riesgo en vanna agregada y charm. 

Vanna y charm son dos caras de la misma moneda, que es la prima de la opción. La prima de la opción está formada por dos componentes: el tiempo y la volatilidad implícita. Ambos son difíciles de cubrir cuando se mueven rápidamente, y ambos se mueven rápidamente en 0DTE. 

1. Los dealers cubren los deltas, no los PnL. 

El PnL sigue la cobertura delta. Por lo tanto, vega y theta no son las griegas en las que hay que centrarse, sino vanna y charm. Los dealers tienen que informar de su posicionamiento vega y theta agregado; sin embargo, tienden a cubrirse mediante futuros VX y otras opciones. En el marco temporal 0DTE tienden a cubrirse utilizando otras opciones para tener una cobertura dinámica en prima. 

Principio nº 3:

La prima es 0 cuando las opciones vencen. 

En 0DTE es más sencillo porque la volatilidad implícita y la prima de tiempo son 0. Por lo tanto, se conoce exactamente la dirección de la volatilidad implícita y el impacto en los requisitos de cobertura subyacentes. 

1. Charm y Vanna tendrán que cubrirse en la misma dirección a medida que la volatilidad implícita se acerque a 0.

Vanna suele ser inferior a charm en la cobertura nocional necesaria, pero como la prima bajará a 0 independientemente de lo que haga el precio subyacente, charm y vanna requerirán cobertura en la misma dirección. Por este motivo, nos centramos en charm, pero si nos centramos en vanna podemos obtener un análisis similar. 

2. El equilibrio Charm/Vanna permite reducir la necesidad de una cobertura fuerte al final del día. 

Dado que la prima tiende a 0, pase lo que pase en el 0DTE, los flujos podrían ser muy fuertes hacia el final del día. 

3. El impacto gamma está inversamente correlacionado con la volatilidad implícita restante en el plano volatilidad 0DTE.

En todos los frentes, el impacto gamma está inversamente correlacionado con los niveles de volatilidad implícita. La volatilidad implícita reduce bastante el impacto de gamma. Hacia el final de un día aburrido en el que la volatilidad implícita se evapora antes de lo normal, gamma puede tener un impacto importante. La naturaleza de la gamma requiere de una fuerza externa para que cualquier tipo de análisis sobre ella sea eficaz, y a veces esa fuerza es el impacto de la vanna/charm, ya que la volatilidad implícita tiende a 0 de todos modos. 

Principio nº 4:

Las opciones 0DTE son griegas baratas. 

Aunque una opción ATM 0DTE tiene una gamma más alta que una opción ATM 20DTE, su esfera de influencia es mucho menor. Por lo tanto, a medida que el precio se mueve, la gamma de la opción 0DTE pesa menos. Esto es importante porque el posicionamiento inicial de la opción tendrá menos efecto cuanto más se aleje el precio de él.

Los 4 Paradigmas GEX por Volland

#1. El paradigma de Bank of America: Los clientes compran opciones de compra y venta.

JP Morgan y Bank of America afirmaron que 0DTE son principalmente clientes largos de opciones de compra y venta. Ambos llegaron a conclusiones diferentes, con JP Morgan afirmando que esto puede crear una gran liquidación en el mercado del 5%, mientras que Bank of America dijo que están suprimiendo la volatilidad. La respuesta se hallará en algún punto intermedio. 

En la Figura 2 puede ver cómo es el gráfico de charm en un paradigma BofA (Fuente: Volland). Utilizando el Principio 3 anterior, el deseo de los dealers es ser charm/vanna neutral. La zona ideal para ello es entre 4145-4150, que es donde está el precio cuando se tomó esa captura de pantalla. Sin embargo, si una parte externa (o una cobertura de orden superior de un trader) opera fuertemente en una dirección u otra, las barras de encanto cambiarán su signo y el precio puede comenzar a coger tendencia.

Esto se debe a que los dealers estarán cubriendo flujos charm/vanna más fuertes a medida que las operaciones se vuelven más unilaterales. Dado que aún se trata de «griegas baratas» en la medida en que estas tendencias son limitadas, no esperaríamos un movimiento del 5% 0DTE. 

Sin embargo, este paradigma no suprime la volatilidad. Es el más difícil de negociar porque está más sujeto a fuerzas externas que cualquier otro paradigma.

2. El paradigma Sidial – Los clientes venden opciones de compra y venta.

El libro blanco de Kris Sidial, de Ambrus Funds, afirma que los clientes están vendiendo principalmente puts y calls. El resultado es que los intermediarios están largos en opciones de compra y venta. Sidial sostiene que esto creará volatilidad, porque las operaciones gamma cortas son intrínsecamente arriesgadas por naturaleza y los clientes asumirán demandas de margen como resultado de movimientos fuertes. 

En el gráfico de Volland observamos el posicionamiento de los dealers solamente. Por ello, este paradigma tendría el efecto contrario al paradigma BofA. Hay un punto de equilibrio en medio del paradigma que es el que desean los dealers.

A medida que el precio sube o baja, las barras de charm y de vanna se voltearán para invertir la acción del precio y crear latigazos. Como resultado, este paradigma significa volver al punto de equilibrio. 

En el gráfico vemos que, 4205-4210 es aproximadamente el punto de equilibrio correcto en el que cerrarán los mercados.

#3. El paradigma GEX: los clientes compran opciones de venta y venden opciones de compra.

Se llama así por el artículo de SqueezeMetrics en el que se introdujo el concepto de exposición de los dealers. No fue pensado como un documento 0DTE, pero algunas otras cuentas de Twitter sostuvieron que este es el uso principal de las opciones 0DTE, ya que a veces lo es. 

Se trata de una formación alcista, con un fuerte charm negativo a ambos lados del precio. Recordando el concepto de que la vanna y el charm cambian de signo al cruzar el precio y que los dealers buscan el equilibrio, este paradigma sugiere que el precio aumentará hasta que suficientes barras negativas por encima del precio se vuelvan positivas y hagan que el charm agregado sea neutral.

En el gráfico anterior, 4150-4160 tendrían que volverse positivos y las barras rojas por debajo de 4125 tendrían que desvanecerse (Principio 4). Como resultado, a simple vista, 4160 es un objetivo. Sin embargo, si el mercado gira y se vende, las barras rojas por debajo se volverían verdes, y los dealers ayudarían a la venta, siempre y cuando el charm agregado se vuelva positivo. Esto es a lo que nos referimos como la «línea en la arena», donde los dealers comienzan a ayudar a las ventas en lugar de trabajar para revertirlas. En el gráfico anterior, la «línea en la arena» sería 4120-4125. Por debajo de ahí, los operadores venderán el subyacente en lugar de comprarlo. 

#4. El paradigma Anti-GEX – Los clientes venden puts y compran calls.

Esto es lo contrario del paradigma GEX. Esencialmente, es lo opuesto a todo lo dicho para el paradigma GEX. La tendencia es bajista pero tiene un punto de equilibrio en el fondo. Habría una línea alcista en la arena por encima del precio actual que, en caso de cruzarse, cambiaría el charm agregado y el vanna a alcista, pero la tendencia sería bajista en este paradigma. 

En el gráfico anterior de Volland, el precio está en 4225 con una fuerte perspectiva bajista. Eso significa que este charm de cobertura crearía una tendencia bajista hasta aproximadamente 4200 donde el charm en 4250 y alrededores se reduce y el charm positivo en 4210 cambia a negativo por lo que es mucho menos bajista y la creación de un equilibrio.

Cómo operar con cada paradigma

Utilizando los principios anteriores y estas guías de paradigmas, se da una idea de cómo utilizar estas griegas para operar independientemente de la herramienta que se utilice.

Fuente: Volland.

Los paradigmas pueden cambiar, pero normalmente una vez formados alrededor de las 11:30 a.m. suele mantenerse ese paradigma para el resto del día. De todas formas, no tomar estas orientaciones al pie de la letra.

Nuevos tiempos, nuevos enfoques

La nueva realidad del mercado es que dicta el mercado de opciones y los market makers. No es el santo grial, pero tampoco se puede ignorar. Es un panorama tan complejo como sencillo, un reflejo de la incertidumbre y atractivo de los mercados.

Para ganar en los mercados, buscamos certezas y ventajas estadísticas. De momento estos escenarios nos están dando oportunidades. Eso no significa que debamos relajarnos y dejar de investigar porque los mercados son cambiantes y debemos de adaptarnos constantemente a ellos.

Este artículo lo hemos escrito desde nuestra experiencia operando estrategias de opciones apoyándonos en datos de GEX que proporciona Volland, para nosotros es el servicio más fidedigno en este tipo de información. Si quieres un código descuento, puedes escribirnos a admin@spreadgreg.com

En el grupo de trading avanzado de opciones Delta de SpreadGreg siempre buscamos la mejor viabilidad de los datos y estamos en constante investigación de nuevas tendencias de operativa.