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Participación de Mercado y Crecimiento de CRM de Veeva por Ensemble Capital

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Ensemble Capital es una firma de inversión ubicada en Burlingame, CA, a medio camino entre San Francisco y Silicon Valley. Creada en 1997. Gestiona actualmente 1,64 mil millones de dólares aproximadamente.
Ensemble / ensemblecapital.com

 

Aunque el CRM de Veeva tiene la mayor cuota de mercado en ciencias de la vida, su suite de CRM ahora representa solo alrededor de una cuarta parte de los ingresos totales de Veeva a medida que ha vendido con éxito otras aplicaciones. El CRM está dentro del segmento de Soluciones Comerciales de Veeva (50% de los ingresos fiscales de 2024) que está creciendo a un solo dígito anualmente. Ayudan al crecimiento softwares como PromoMats para crear y distribuir contenido de marketing, y sus conjuntos de datos como Compass, que proporcionan datos de transacciones sobre pacientes y prescriptores, y datos de proyección nacional que las empresas utilizan para dirigirse a clientes como los médicos.

En 2012, Veeva lanzó su propia plataforma Vault sobre la cual se construye su software en el segmento de Soluciones de I+D (50% de los ingresos fiscales de 2024). Las Soluciones de I+D se dirigen al lado del desarrollo de las empresas de ciencias de la vida, y sus ventas de software por suscripción están creciendo a un ritmo de doble dígito mientras reemplazan soluciones obsoletas y fragmentadas que no “se comunican bien” entre sí, e incluso papel. Cambiar a una de las aplicaciones modernas de Veeva puede resultar en un costo total de propiedad un 30%-40% más barato en comparación con una solución obsoleta.

Las principales aplicaciones de Soluciones de I+D más vendidas incluyen Vault QualityDocs para la gestión de documentos relacionados con registros de calidad y fabricación, Vault Submissions para documentos regulatorios y Vault eTMF (archivo maestro de ensayos electrónicos) que almacena documentos esenciales para ensayos clínicos. Veeva también está avanzando en software de sistemas de gestión de ensayos clínicos (CTMS) que gestiona la logística de un ensayo, y software de captura electrónica de datos (EDC) que recopila datos de un ensayo. Hay muchas oportunidades de crecimiento a medida que Veeva se adentra más en los ensayos clínicos.

Las empresas de ciencias de la vida enfrentan un imperativo de aumentar la eficiencia. La Ley de Eroom muestra que desde 1950 ha habido una disminución a largo plazo en el número de medicamentos aprobados por la FDA por miles de millones de dólares gastados en I+D. Eroom es el ingenioso anagrama inverso de la mucho más productiva Ley de Moore en la industria de semiconductores. Y aunque el software por sí solo no puede revertir la caída en la productividad de las ciencias de la vida, puede ayudar.

La amplia adopción del software de Veeva refleja la necesidad de los clientes de ser más eficientes. Veeva tiene más de 1,400 clientes y su software ha sido utilizado por 47 de las 50 principales compañías biofarmacéuticas como Ely Lilly, biotecnologías emergentes como Replimune, firmas de dispositivos médicos como Boston Scientific y CROs como ICON que llevan a cabo ensayos clínicos subcontratados. Sus ingresos se han diversificado más como resultado, con los 10 principales clientes representando el 28% de los ingresos en el año fiscal 2024, frente al 61% en el año fiscal 2012.

La mayoría, el 94%, de los ingresos de Veeva provienen de clientes biofarmacéuticos, el 4% de medtech y el 2% de productos de consumo hasta el segundo trimestre fiscal 2024. De sus ingresos biofarmacéuticos, el 66% proviene de grandes empresas, el 25% de pequeñas y medianas empresas (PYMES), el 4% de biotecnologías emergentes y el 5% de CROs. Si bien Veeva cuenta con la mayoría de las grandes empresas biofarmacéuticas como clientes, tiene muchos más productos por venderles, y más por penetrar en las PYMES y biotecnologías emergentes.

Contribuyendo al éxito de Veeva está su distintiva cultura corporativa reflejada en su decisión de convertirse en una empresa de beneficio público (PBC) — la primera empresa pública en hacerlo en 2021. Ser una PBC da a Veeva la capacidad legal para considerar los intereses de los clientes, empleados y comunidades, junto con los intereses financieros de los accionistas. Veeva dice: “Como una Corporación de Beneficio Público, nos guiamos por nuestros valores fundamentales — hacer lo correcto, el éxito del cliente, el éxito del empleado y la velocidad — para ayudar a la industria de las ciencias de la vida a mejorar la salud y extender la vida y crear empleos de alta calidad que beneficien a nuestros empleados y comunidades.”

Preocuparse por hacer lo correcto no significa que a Veeva no le importen las ganancias o los retornos para los accionistas. De hecho, Veeva se encuentra cerca de la cima de las empresas públicas de software de aplicaciones globales por su margen operativo promedio GAAP de 3 años, según datos de Bloomberg, con espacio para crecer. El CEO y fundador de Veeva, Peter Gassner, también es el segundo mayor accionista — solo detrás de Vanguard, con casi el 8% de las acciones en circulación valoradas en más de 2 mil millones de dólares. Nos gusta que tenga esa cantidad de participación en el juego, junto con nosotros los accionistas.

Ser una PBC también es una ventaja competitiva para Veeva, ya que señala a los clientes que son una prioridad. Esto es importante en las ciencias de la vida donde los clientes ponen información sensible en el software de Veeva y pueden usarlo durante décadas.

Otra ventaja para Veeva es que sus principales competidores no se enfocan en el software de ciencias de la vida. Su principal rival, Medidata, fue adquirido en 2019 por la empresa francesa Dassault Systèmes, más conocida por su software de ingeniería para fabricantes de productos como aviones y automóviles. Oracle es gigante y vende software a muchas industrias diferentes. IQVIA se centra en la industria de las ciencias de la vida, pero no es conocida como desarrolladora de software.

En abril de 2024, Salesforce e IQVIA anunciaron una asociación más profunda para comercializar conjuntamente un nuevo CRM y otro software de ciencias de la vida basado en la plataforma de Salesforce y la experiencia y datos de IQVIA. Esto fue precedido por el anuncio de Veeva en 2022 de que movería su CRM de Salesforce a la plataforma Vault de Veeva. Veeva lanzó su Vault CRM para disponibilidad general en abril de 2024 y convertirá a los clientes existentes de CRM a Vault hasta 2030. Tener su CRM en la plataforma Vault permitirá más innovación y mejor flujo de datos entre el software de Soluciones Comerciales y de I+D de Veeva.

Creemos que Salesforce está buscando reemplazar los ingresos por regalías que perderá de Veeva al lanzar su Pharma CRM con IQVIA — justo después de que termine el contrato exclusivo de 10 años de Veeva con Salesforce en septiembre de 2025. Salesforce también anunció la disponibilidad general de su Life Sciences Cloud, incluidas aplicaciones para operaciones clínicas en junio de 2024. Somos escépticos del éxito de Salesforce en las ciencias de la vida dada su falta de enfoque en la industria.

Además de los principales competidores Medidata/Dassault, Oracle, IQVIA y potencialmente Salesforce, hay muchos otros proveedores de soluciones puntuales muy detrás de Veeva en el desarrollo de una suite de software integrado. Y cuanto mayor sea el número de productos que adopten los clientes de Veeva con el tiempo, más amplia se vuelve su fosa defensiva.

La estrategia de plataforma de Veeva se ha estado desarrollando durante más de una década desde que lanzó Vault en 2012. A medida que avanza, una estrategia de plataforma exitosa reduce el esfuerzo incremental y el costo de venta adicional. Aunque Veeva apunta a vender el mejor software de su clase, en algún punto la decisión de compra del cliente se convierte tanto en una integración fácil como en no tener que lidiar con demasiados proveedores. Esto se convierte en una barrera de entrada para la competencia. La evidencia del éxito de Veeva en la venta adicional de software puede verse en el hecho de que los clientes de Soluciones Comerciales de Veeva poseen en promedio 4 productos en aumento, y en su segmento de I+D, 3 productos en promedio. Veeva tiene más de 40 productos para vender adicionalmente.

A menudo hay preocupación con las empresas de software verticales como Veeva que se enfocan en una industria o mercado final, de que no tienen un mercado total direccionable (TAM) tan grande como el software horizontal. Las empresas de software horizontal como Microsoft pueden vender Office a casi todas las industrias que existen. Y aunque un enfoque vertical limita el tamaño total del mercado de Veeva, estamos satisfechos de que tiene una larga pista de crecimiento. Veeva ya ha aumentado su mercado total direccionable (TAM) de $5 mil millones cuando salió a bolsa en 2013 a $20 milmillones en la actualidad.

Veeva calcula su TAM en $20 mil millones — 1% de los $2 billones en ingresos de ciencias de la vida que están creciendo a una tasa compuesta anual de 6% (CAGR). Con $2.4 mil millones en ingresos en el año fiscal 2024, Veeva ha penetrado solo el 12% de su TAM. El 1% de los ingresos de ciencias de la vida utilizados para calcular el TAM podría aumentar aún más, a medida que la industria adopte más tecnología.

A pesar de los puntos positivos mencionados, Veeva enfrenta algunos vientos en contra que han creado oportunidades en la acción. Entre ellos se encuentra un gasto más débil por parte de las compañías biofarmacéuticas. En los últimos años, el gasto se ha visto afectado por la incertidumbre relacionada con los cambios en los precios de Medicare del Acta de Reducción de la Inflación (IRA) de EE. UU. y una desaceleración en el inicio de estudios clínicos después de la ola inicial de Covid-19, entre otros problemas. Los vientos en contra han perjudicado principalmente los ingresos por servicios profesionales de Veeva, que representan el 20% del total y son más discrecionales, pero también han retrasado algunos acuerdos para el software de suscripción de Veeva (80% de los ingresos).

En su trimestre más reciente, Veeva también habló sobre el efecto de la inteligencia artificial. Los clientes están evaluando cómo los nuevos servicios de IA, que son costosos, podrían impactar sus presupuestos de TI. El impacto de la IA no es exclusivo de Veeva, ya que muchas acciones de software empresarial también se vieron afectadas parcialmente por este tema en ese momento. Una reducción en el gasto debido a la reconfiguración de los presupuestos de los clientes para IA, sin embargo, es probable que sea temporal para Veeva dado que su software es de misión crítica. Y Veeva debería ser un beneficiario desproporcionado de la IA a largo plazo. Dada la importancia de la precisión, Veeva se ha posicionado como la fuente de verdad para los datos de ciencias de la vida que los clientes y socios pueden aprovechar. Esta es una posición valiosa en la que estar. Y con el lanzamiento de su DirectDataAPI en abril de 2024 para su plataforma Vault, Veeva dice que los clientes y socios pueden acceder a sus datos 100 veces más rápido de lo normal. De hecho, los avances en IA probablemente harán que los datos almacenados en los sistemas de Veeva sean aún más valiosos.

A pesar de las diversas presiones sobre el gasto de sus clientes, aún necesitan aumentar su productividad y generar ingresos. Áreas emocionantes en la medicina como las terapias génicas, los medicamentos de ARN y los biológicos complejos están listas para desatar una nueva ola de tratamientos para el cáncer, y enfermedades raras e infecciosas. Y con el costo de un ensayo clínico exitoso a menudo en los cientos de millones de dólares, llevar tales innovaciones más rápido a la aprobación y más efectivamente al mercado puede traducirse en decenas de millones de dólares para el cliente.

La adopción de software integrado y nativo de la nube también está en una etapa temprana en las ciencias de la vida. Como dijo un gerente de Becton, Dickinson & Co. (BD), un fabricante de dispositivos médicos como jeringas y stents, y cliente de Veeva: “Estamos trabajando para unificar nuestros sistemas de I+D. Aún no hemos llegado. Definitivamente es un objetivo final que realmente se incluye en nuestra estrategia BD 2025 para simplificar, ¿verdad? y reducir la complejidad… Una pieza clave para realizar ensayos clínicos correctamente es la capacidad de reducir el tiempo de comercialización, y realmente llevar los productos y soluciones a los pacientes lo más rápido posible. Poder unificar nuestros sistemas clínicos, todas nuestras tecnologías de I+D, realmente ayudará a ser un punto focal para poder avanzar nuestros productos y llevarlos al mercado un poco más rápido.”

En conclusión, mientras las empresas de ciencias de la vida enfrentan varios vientos en contra a corto plazo, esto puede crear una demanda acumulada para el software de Veeva que ayuda a los clientes a ser más eficientes, reducir costos y llevar sus terapias y dispositivos médicos más rápido y más efectivamente al mercado, necesario para impulsar las ventas. Y aunque Veeva enfrenta competidores existentes y nuevos, su fosa defensiva se expande cada día que sus clientes adoptan más de su software en la plataforma Vault.

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Participación de Mercado y Crecimiento de CRM de Veeva por Ensemble Capital

  Aunque el CRM de Veeva tiene la mayor cuota de mercado en ciencias de...

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¿Dónde encontrar libros sobre trading algorítmico? Por Quantinsti

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El objetivo de Quantinsti es formar a su alumnos en el trading algorítmico. Pertenece a iRageCapital Advisory, empresa conocida por sus servicios relacionados con la creación de mesas de trading algorítmico.
Quantinsti

 

Cuando tienes ganas de aprender algo nuevo, empiezas a buscar todo lo relacionado con ese tema. Si estás interesado en el Trading Algorítmico, probablemente tengas un montón de preguntas rondando en tu mente, como:

•¿Dónde puedo encontrar libros sobre trading algorítmico?

•¿Existen libros gratuitos sobre trading algorítmico?

•¿Dónde puedo encontrar una lista de libros esenciales sobre trading algorítmico?

•¿Cuáles son los mejores libros sobre trading algorítmico?

Estas son algunas preguntas comunes que inundan los foros populares de aspirantes a traders algorítmicos en todo el mundo. Si tu objetivo es convertirte en trader, elegir un libro sobre trading algorítmico es un excelente punto de partida. En este artículo, destacaremos las áreas clave en las que los aspirantes a quants deben centrarse y recomendaremos algunas lecturas excelentes.

Ahora, repasemos las siguientes categorías amplias en las que encontrarás algunos de los libros esenciales sobre Trading Algorítmico:

•Libros sobre Microestructura del Mercado

•Libros sobre Estadística y Econometría

•Libros sobre Análisis Técnico

•Libros sobre Trading de Opciones

•Libros sobre Estadísticas Avanzadas

•Libros sobre Aprendizaje Automático

•Libros sobre Python para Trading Algorítmico

•Libros sobre Gestión de Carteras

Libros sobre Microestructura del Mercado

La microestructura del mercado se refiere al estudio de los procesos y sistemas que facilitan el trading en los mercados financieros. Entender la microestructura del mercado es crucial para cualquier persona interesada en el trading algorítmico, ya que proporciona información sobre la mecánica de cómo se procesan las órdenes, cómo se determinan los precios y el comportamiento de los diferentes participantes del mercado.

Si deseas profundizar tu conocimiento en esta área, aquí tienes algunos libros esenciales y famosos sobre microestructura del mercado:

•“Market Microstructure Theory” de Maureen O’Hara: Este libro ofrece una introducción completa a los aspectos teóricos de la microestructura del mercado, cubriendo conceptos clave como el flujo de órdenes, la creación de mercado y la asimetría de la información. Los capítulos finales del libro proporcionan detalles sobre la relación entre la información, el proceso de fijación de precios y la liquidez, junto con las similitudes y diferencias entre varios mercados financieros.

•“Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners” de Larry Harris: Una guía práctica que explica cómo funcionan los mercados, diseñada para traders, inversores y cualquier persona interesada en comprender la dinámica del trading y los intercambios. El libro detalla cómo se procesan las órdenes, el papel de los intermediarios y el impacto de los diferentes sistemas de trading en la dinámica del mercado.

•“An Introduction to High-Frequency Finance” de Ramazan Gençay, Michel Dacorogna, Ulrich A. Müller, Richard B. Olsen y Olivier Pictet: Este libro se centra en el aspecto de la alta frecuencia de la microestructura del mercado, proporcionando conocimientos sobre las propiedades estadísticas de los datos de alta frecuencia y la mecánica del trading de alta velocidad.

•“The Microstructure of Financial Markets” de Frank de Jong y Barbara Rindi: Una exploración detallada de la microestructura de los mercados financieros, discutiendo el papel de la información, el impacto del trading en los precios y el comportamiento de los participantes del mercado.

•“High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems” de Irene Aldridge: Aunque se centra en el trading de alta frecuencia, este libro profundiza en los elementos de microestructura que los traders de alta frecuencia explotan, lo que lo convierte en un recurso valioso para comprender los detalles intrincados de las operaciones del mercado.

•“Algorithmic Trading: A Rough & Ready Guide” de Vivek Krishnamoorthy y Ashutosh Dave (GRATIS): Este libro explora el dominio del trading algorítmico, brindando ejemplos ilustrativos para elaborar los componentes necesarios para crear un sistema de trading robusto.

Libros sobre Estadística y Econometría

Dado que el trading algorítmico se ha vuelto tan competitivo, la estadística y la econometría proporcionan la base para un trading sistemático y organizado. Para predecir el trade en el mercado, este sistema de trading sistemático utiliza análisis de series temporales y otros modelos estadísticos. Además, si estás buscando ser contratado en una firma cuantitativa, necesitas tener un conocimiento sólido de matemáticas y estadística.

Algunos libros sobre Estadística y Econometría recomendados son:

•“Basic Econometrics” de Damodar N. Gujarati: Un libro introductorio bien considerado que hace que la econometría sea accesible para los estudiantes con una comprensión básica de estadística y matemáticas.

•“Applied Econometric Times Series” de Walter Enders: Este libro se adentra en el análisis moderno de series temporales, explicando la importancia de las ecuaciones en diferencias y otros conceptos avanzados.

•“Schaum’s Outline of Statistics and Econometrics” de Dominick Salvatore y Derrick Reagle: Este libro proporciona una introducción a la estadística y la econometría adoptando un enfoque de resolución de problemas.

•“Analysis of Financial Time Series” de Ruey S. Tsay: Un libro que proporciona una introducción a los modelos econométricos y sus aplicaciones en la modelización y predicción de datos de series temporales financieras.

Libros sobre Análisis Técnico

El análisis técnico y los indicadores técnicos son ampliamente utilizados en el trading. Para utilizarlos como filtros adicionales en el trading cuantitativo, los indicadores técnicos juegan un papel importante.

Algunos libros sobre análisis técnico recomendados son:

•“Technical Analysis of the Financial Markets” de John J. Murphy: Considerado la biblia del análisis técnico, este libro cubre todo, desde los conceptos básicos de la construcción de gráficos hasta indicadores técnicos avanzados y análisis de patrones.

•“Japanese Candlestick Charting Techniques” de Steve Nison: Este libro ofrece una introducción completa a los gráficos de velas japonesas, explicando cómo leer e interpretar varios patrones de velas.

•“The Essential Application for Forecasting and Tracking Market Prices” de Thomas J. Dorsey: Un trabajo de referencia extenso que cubre más de 100 patrones de gráficos, proporcionando datos estadísticos sobre su rendimiento y estrategias de trading.

Libros sobre Trading de Opciones

El trading de opciones y futuros son instrumentos altamente negociados en los mercados. El trading de opciones se ha vuelto extremadamente sofisticado, y aprender sobre el trading de opciones es importante para tener una comprensión sólida de la volatilidad, los griegos y varias estrategias de opciones.

Algunos libros sobre trading de opciones recomendados son:

•“Options, Futures, and Other Derivatives” de John Hull: Este libro ofrece una perspectiva contemporánea sobre el mercado de derivados, abordando temas avanzados y aplicando la teoría al mundo real.

•“Positional Option Trading: An Advanced Guide” de Euan Sinclair: Este libro proporciona conocimientos avanzados y técnicas que los traders de opciones necesitan para tener éxito, enfatizando enfoques cuantitativos para el trading direccional y la gestión de riesgos.

•“Volatility Trading” de Euan Sinclair: Este libro actualizado equipa a los traders con herramientas para entender la fijación de precios de opciones, la medición de la volatilidad y la gestión de riesgos, con nuevas exploraciones de la volatilidad realizada versus implícita.

•“Option Volatility and Pricing” de Sheldon Natenberg: Considerado una guía definitiva y completa para entender el trading de volatilidad de opciones, este libro cubre tanto los fundamentos teóricos como los aspectos prácticos de la implementación de estrategias de trading.

•“Options as a Strategic Investment” de Lawrence G. McMillan: Una guía integral que cubre una amplia gama de estrategias de trading de opciones y sus aplicaciones, proporcionando detalles sobre diferentes estrategias y cómo implementarlas según las condiciones del mercado.

•“The Options Playbook” de Brian Overby: Una guía práctica para principiantes en el trading de opciones, que explica los conceptos básicos y avanza a estrategias más complejas con ejemplos de la vida real.

Libros sobre Estadísticas Avanzadas

Las estadísticas avanzadas son un concepto para probar la relación entre dos conjuntos de datos estadísticos. Ayuda a organizar y representar conjuntos de datos que consisten en valores numéricos. En el trading algorítmico, el conjunto de datos juega un papel importante ya que el conjunto de datos pasado ayuda a predecir valores futuros.

Algunos libros sobre estadísticas avanzadas recomendados son:

•“Elements of Statistical Learning” de Trevor Hastie, Robert Tibshirani y Jerome Friedman: Un libro que cubre técnicas relevantes con conceptos útiles, incluyendo bosques aleatorios, métodos de conjunto y algoritmos de regresión de ángulo mínimo.

•“Introduction to Statistical Thought” de Michael Lavine: Un libro que utiliza cálculos y simulaciones informáticas para ayudar a aprender temas avanzados de estadística.

•“Statistical Inference” de George Casella y Roger L. Berger: Un libro clásico que profundiza en los fundamentos teóricos de la inferencia estadística, ideal para estudiantes de posgrado e investigadores.

•“All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference” de Larry Wasserman: Un libro que proporciona una visión general completa de la teoría estadística y sus aplicaciones prácticas, ideal para estudiantes de licenciatura y posgrado.

Libros sobre Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático se considera un subconjunto de la inteligencia artificial y se utiliza para hacer prediccionesen el trading algorítmico. Este concepto utiliza sistemas informatizados para analizar y predecir valores futuros de un conjunto de datos, inicialmente con intervención humana para la programación.

Algunos libros sobre aprendizaje automático recomendados son:

•“Machine Learning in Trading: Step by step implementation of Machine Learning models” de Ishan Shah y Rekhit Pachanekar (GRATIS): Un libro que proporciona una introducción elemental al mundo del aprendizaje automático, con ejemplos del mundo real en el trading.

•“Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance)” de Marcos M. Lopez De Prado: Un libro que cubre técnicas de aprendizaje automático utilizadas por los gestores de activos, enfatizando la importancia de las teorías de inversión y cómo el aprendizaje automático puede descubrirlas.

•“Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business” de Dr. Ernest P. Chan: Un libro revisado que equipa a los traders para tener éxito en el trading algorítmico, explorando estrategias establecidas y utilizando el aprendizaje automático para el análisis de inversiones.

•“Advances in Financial Machine Learning” de Marcos Lopez De Prado: Un libro que proporciona conocimientos avanzados sobre la estructuración de grandes datos, la investigación con algoritmos de aprendizaje automático y el uso de métodos de cálculo mejorados.

•“Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading” de Stefan Jansen: Un libro que ayuda a aprender a evaluar el mercado y aprender algoritmos como Bayesian, con conocimientos sobre el uso de pandas, statsmodels, XGboost y más.

Libros sobre Python para Trading Algorítmico

El lenguaje de programación Python es ampliamente utilizado en el dominio del trading algorítmico y cuantitativo. Algunos libros recomendados para aprender Python para el trading son:

•“Python Basics: With Illustrations From The Financial Markets” de Vivek Krishnamoorthy, Jay Parmar y Mario Pisa Peña (GRATIS): Un libro que proporciona todo lo necesario para aprender Python desde el nivel básico hasta el avanzado, con ejemplos prácticos del mercado financiero.

•“Learn Python in One Day & Learn it Well” de Jamie Chan: Un libro que proporciona una base sólida para construir modelos avanzados y específicos con bibliotecas como Pandas, Numpy y Scipy.

•“Pandas Cookbook” de Theodore Petrou: Un libro que ofrece un conocimiento profundo de Pandas, esencial para el trading con Python.

•“Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance” de Yves Hilpisch: Un libro que proporciona aplicaciones directas y funciones importantes para el manejo de datos y el análisis de series temporales.

Libros sobre Gestión de Carteras

La gestión de carteras es el proceso de seleccionar y gestionar un grupo de inversiones que cumplan con los objetivos financieros a largo plazo y la tolerancia al riesgo de un inversor o institución.

Algunos libros recomendados sobre gestión de carteras son:

•“The Intelligent Asset Allocator: How to Build Your Portfolio to Maximize Returns and Minimize Risk” de William Bernstein: Un libro que se centra en estrategias de asignación de activos basadas en los principios de la teoría moderna de carteras y la hipótesis del mercado eficiente.

•“A Random Walk Down Wall Street: The Time-Tested Strategy for Successful Investing” de Burton G. Malkiel: Un clásico de la inversión que cubre varios aspectos de la inversión, incluyendo la gestión de carteras, con estrategias basadas en evidencia.

•“Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset” de Aswath Damodaran: Un libro completo sobre técnicas de valoración fundamentales para la gestión de carteras, cubriendo métodos para valorar diferentes tipos de activos.

Conclusión

Hemos cubierto la mayoría de los libros importantes pertenecientes a los campos relevantes en términos de Trading Algorítmico. Esperamos que los libros mencionados anteriormente te ayuden a comenzar tu viaje en el trading algorítmico.

La intención era considerar todos esos libros que son imperativos cuando se trata de aprender la forma algorítmica de trading. También existen algunos recursos gratuitos para aprender trading algorítmico.

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¿Dónde encontrar libros sobre trading algorítmico? Por Quantinsti

  Cuando tienes ganas de aprender algo nuevo, empiezas a buscar todo lo relacionado con...

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Llamada con John Welborn, Presidente de Fenix Resources (FEX) por Alex Barrow

Alex Avatar

Cofundador de Macro Ops, www.macro-ops.com. Global Macro fanático, ex francotirador profesional y miembro de la inteligencia de los EE. UU.
Alex Barrow / MACRO OPS

 

Hace poco, tuve una llamada con John Welborn, Presidente de Fenix Resources (FEX).

FEX es nuestro productor de mineral de hierro, expandiendo la producción de 1.3Mt/año a más de 4Mt/año. También cuenta con un negocio de logística en crecimiento y activos de infraestructura portuaria que valen más que la capitalización de mercado actual (excluyendo su posición de efectivo neto).

En resumen, la compañía tiene un potencial de subida de aproximadamente  el 900% entre su producción potencial de 4Mt/año, $20M en EBITDA futuro de logística y ~$161M en valor de activos tangibles entre su efectivo neto y los activos/infrastructure de logística portuaria.

Mi Hipótesis Inicial

Mi hipótesis con cualquier acción es que siempre hay algo que me estoy perdiendo, algún esqueleto en el armario. Eso es aún más cierto cuando encuentro una acción con un potencial de subida del 900%+, como FEX.

Por eso quería hablar con John. Quería encontrar algo que matara la tesis… o mi objetivo de subida.

La llamada no mató mi tesis.

Refuerza mi opinión de que FEX está enormemente infravalorada por razones explicables. Además, John entiende los catalizadores necesarios para realizar ese valor en el mercado… y tiene un plan.

Antecedentes de John y cómo entró en la industria minera

John creció en el Medio Oeste de Australia y pasó la mayor parte de su juventud como jugador profesional de rugby. Después del rugby, Welborn trabajó como banquero de inversiones especializado en finanzas mineras. Según John, “Todo el mundo quería trabajar en finanzas mineras en Australia porque es un negocio muy grande. Ahí es donde aprendí sobre el funcionamiento interno de las compañías mineras.”

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La primera incursión de John en la minería es importante debido a lo mal que salió. En 2014, John se unió a Equatorial Resources (EQX.ASX) para desarrollar una mina de mineral de hierro en la RDC. El momento no podría haber sido peor. De enero de 2014 a enero de 2016, los precios del mineral de hierro cayeron un 68%.

El proyecto fracasó. Así que John cambió a la minería de oro.

Cómo se unió John a Fenix Resources (FEX)

John encontró la compañía leyendo un comunicado de prensa sobre la última ronda de financiamiento de la empresa. Aprendió sus lecciones del fiasco de Equatorial de 2014, y vio algo diferente en FEX: “Estaban probando este método de tienda emergente. La compañía tenía mineral de hierro de bajo costo y baja complejidad que podían extraer con márgenes superaltos. Así que el plan inicial era usar la menor cantidad de capital posible para poner en marcha el proyecto. Y luego tomar el efectivo que generamos y devolverlo a los accionistas.”

Funcionó. FEX recaudó AUD 15M en 2020. Desde entonces, ha pagado AUD 65M en dividendos acumulados.

La estrategia funcionó. Más importante aún, John vio un futuro para FEX que iba mucho más allá del vehículo de retorno de efectivo de “tienda emergente” de la compañía. Pasó ese año comprando 15M de acciones en el mercado abierto, fue nombrado miembro de la junta y se convirtió en presidente.

El Enfoque de John sobre el Negocio Minero de FEX

“Mi enfoque número uno es la rentabilidad. Me concentro en la rentabilidad porque generamos márgenes tan altos. Y quiero asegurarme de que no nos volvamos complacientes y que eso se mantenga.”

John tiene dos objetivos con el negocio minero:

1.Llevar la producción a 4Mt/año en el corto plazo (1-2 años)

2.Agregar recursos y extender la vida útil de la mina para aumentar la producción a >10Mt/año a mediano/largo plazo

La buena noticia es que FEX está ejecutando esta estrategia. Shine Iron Ore se reinició oficialmente hace unos días. Uno menos… uno por hacer.

Cómo Piensa John sobre Prever/Modelar los Precios del Mineral de Hierro

“A corto plazo estamos modelando $100/t, eso es porque podemos bloquear swaps por encima de ese precio. Eso nos da una idea decente de cómo se ve nuestro piso a corto plazo.”

“A largo plazo no están tratando de superar a los analistas. Así que, internamente, pensamos en un entorno de precios de $80/t y tratamos de hacer que nuestro negocio funcione a ese precio.”

“No soy necesariamente optimista sobre el mineral de hierro como una materia prima. No me malinterpreten, creo que ganamos mucho dinero si el mineral de hierro se mantiene en $100/t o más. Pero no soy uno de esos CEOs que se deshacen en elogios sobre su materia prima. Nuestro trabajo no es hacer glamorosa la materia prima, sino extraerla y venderla al mayor margen posible.”

Cómo Piensa John sobre Reducir Costos

“Todo lo que hacemos se reduce a mover toneladas de mineral. Ese es el denominador. Si puedes justificar un gasto diciéndome cómo podemos financiarlo con cuántas toneladas necesitamos mover, lo escucharé. Pero siempre se reduce a cuántas toneladas de mineral debemos mover para justificar cada gasto.”

John rastrea todo en FEX a través de puntajes de eficiencia y ahorro de costos. Los conductores de camiones obtienen bonificaciones por ahorrar combustible, conducir de manera segura y cumplir con varios criterios de salud/bienestar (¡tienen saunas para estos chicos!). Cada empleado entiende su papel en la máquina FEX.

Cómo Ve John la Asignación de Capital, Factores de Riesgo

“Si el precio del mineral de hierro baja a $60/t, espero que tengamos el valor de comprar todo lo que podamos. Podríamos ser los dueños del Medio Oeste.”

El objetivo principal de FEX es invertir en el crecimiento de la producción y la expansión de recursos, aunque pueden pagar algunos dividendos. John también prefiere las recompras a los dividendos, lo que me sorprendió considerando que posee 15 millones de acciones.

FEX cubre aproximadamente el 40-50% de su producción con estos contratos swap respaldados por AUD. John incluso consideró cubrir el 100% de su estructura de costos breakeven, es decir, cubrir suficiente producción para cubrir todos los gastos, con el mineral restante como ganancia pura.

Conclusiones Finales

Dejé la llamada más optimista sobre FEX que antes. Tal vez sea mi sesgo, pero aquí está el punto: los activos tangibles por sí solos (puerto + activos de logística + efectivo neto) valen más que la capitalización de mercado.

Así que obtienes el negocio minero gratis, que crecerá de 1.3Mt/año a 4Mt/año y generará más flujo de caja libre que su capitalización de mercado, suponiendo precios históricos del mineral de hierro.

Y antes de que te vayas… ¡recuerda unirte a nuestro Macro Ops Collective!

El Collective incluye toda nuestra investigación, una biblioteca completa de informes y videos sobre teoría y estrategia, nuestro panel de control de mercado propietario, además de nuestro slack interno donde el equipo y yo, junto con gestores de fondos y apasionados de todo el mundo, hablamos de negocios, intercambiamos ideas y nos divertimos.

Tendrás acceso a entrevistas con CEO, como la que acabas de leer, que no puedes encontrar en ningún otro lugar en línea. Encontramos ideas de las que nadie habla para generar rendimientos y proporcionar investigación e información diferenciada.

Estamos teniendo un buen comienzo de año, con nuestro libro subiendo aproximadamente un 40% YTD.

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Llamada con John Welborn, Presidente de Fenix Resources (FEX) por Alex Barrow

  Hace poco, tuve una llamada con John Welborn, Presidente de Fenix Resources (FEX). FEX...

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Esperando a que la costa se despeje de la inflación por Ben Carlson

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Ben Carlson es gestor de carteras para instituciones e inversores en Ritholtz Wealth Management LL. Escribe habitualmente sobre gestión patrimonial, inversiones, mercados financieros y psicología del inversor.
Ben Carlson / Ritholtz Wealth Management LL

 

Es probable que la Reserva Federal comience a reducir las tasas de interés en los próximos meses, por una buena razón.

La semana pasada se vivió como una victoria contra los niveles de inflación elevada:

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Ahora no hemos tenido subidas de precios en la tasa de inflación general durante dos meses.

Algunos expertos todavía no están tan seguros de que sea hora de dar cantar victoria.

¿Y qué pasa con la década de 1970?

Hubo un aumento en la inflación al comienzo de la década, cayó y luego se aceleró de nuevo:

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Hay muchas diferencias entre este período económico y la década de 1970. Las personas que quieren usar la analogía de la década de 1970 siempre dejan de mencionar que la inflación cayó a mediados de esa década debido a una dolorosa recesión. El mercado de valores tuvo una caída masiva en 1973-74.

Esta vez bajamos la inflación sin una recesión.

Además, la inflación era de naturaleza global y ha caído en todo el mundo desarrollado al mismo tiempo:

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La inflación está mucho mejor de lo que estaba hace 18-24 meses.

Aún así, algunas personas quieren esperar a que la costa se despeje para asegurarse de que este período de inflación haya terminado.

Es justo.

El mercado de valores no espera a que la costa se despeje.

El S&P 500 tocó suelo cuando la inflación todavía estaba por encima del 8 % en el otoño de 2022:

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La inflación había caído ligeramente desde el pico, pero si vuelves y miras los titulares en octubre de 2022, nadie pensó que lo peor del dolor había terminado. El pronóstico de consenso fue una recesión:

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Estanflación. Más alto durante más tiempo. Se avecinaba una peor situación. Las cosas se sentían sombrías.

El S&P 500 ha subido más del 50 % desde que la inflación subió a más del 9 % en junio de 2022.

Siempre es más fácil hablar de los suelos del mercado de valores con el beneficio de la retrospectiva. Nadie sabe lo mal que se van a poner las cosas cuando estamos viviendo una desagradable recesión.

Pero el punto aquí es que las oportunidades de compra en un mercado bajista siempre parecen obvias y fáciles después de darse, pero nunca en tiempo real.

Los economistas pueden esperar a que la costa se despeje antes de cantar victoria en relación a la inflación y reducir las tasas.

El mercado de valores no espera.

No hay señal cuando la costa está despejada. Nadie toca el timbre en la parte inferior para que todos sepan que es hora de comprar. El mercado de valores no espera a que ocurran las buenas noticias; lo anticipa con anticipación (a veces correcto, a veces incorrecto).

No puedes esperar hasta que la costa esté despejada para invertir durante un mercado bajista. El mercado bajista habrá terminado antes de que los datos económicos se vuelvan positivos.

Michael y yo hablamos sobre la inflación, el mercado de valores, Kevin Bacon y mucho más en el vídeo de Animal Spirits de esta semana:

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Esperando a que la costa se despeje de la inflación por Ben Carlson

  Es probable que la Reserva Federal comience a reducir las tasas de interés en...

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Dos Conclusiones Clave de Gestores de Carteras y Traders con Éxito por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

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Brett N. Steenbarger, Ph.D. es profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en SUNY Upstate Medical University. Compagina su actividad docente con la de entrenador de gestores de hedge funds y traders profesionales. Brett es autor de varios libros sobre psicología enfocada en el trading: The Daily Trading Coach (2009), Trading Psychology 2.0 (2015) y Radical Renewal (2019), entre otros. Su experiencia en los mercados financieros comenzó a finales de la década de 1970.”.
Brett N. Steenbarger, Ph.D. / SUNY Upstate Medical University

 

Aquí hay dos conclusiones clave de gestores de carteras y traders exitosos con los que he tenido el privilegio de trabajar. Discutiré estos puntos en el próximo seminario web.

1) Crear Múltiples Maneras de Ganar: Un trader que solo sabe ir en largo o en corto en un instrumento particular es como un lanzador de béisbol que solo sabe lanzar un tipo de lanzamiento. Hay muchas maneras de ganar en los mercados: utilizando opciones para negociar patrones de volatilidad; comerciando las relaciones relativas entre dos o más activos; y expresando opiniones de mercado a través de una variedad de instrumentos y mercados. Cabe destacar que la corrección del mercado de valores de hoy habría perjudicado a un trader que estaba en largo, pero habría generado ganancias para un trader que había reconocido el cambio en la fuerza relativa entre las acciones de pequeña capitalización y las de gran capitalización. ¿Cuál es la mejor manera de expresar una idea de mercado dada? La estructuración de operaciones es tan importante para los rendimientos como las propias ideas de operación.

2) Crear un Estilo de Vida que Desarrolle Tus Fortalezas: Si internalizamos lo que hacemos consistentemente, entonces ejercitar consistentemente nuestras fortalezas nos hará personas más fuertes y traders más exitosos. Lo que hacemos fuera de los mercados finalmente encuentra su expresión en nuestro trading. El trading rentable requiere intensidad y flexibilidad de enfoque, ya que pasamos de generar ideas a ejecutar y gestionar operaciones. Si vivimos una vida distraída, sin querer minamos las fortalezas cognitivas necesarias para el éxito en los mercados. El grado en que estructuramos activamente nuestros calendarios es el grado en que podemos vivir cada día intencionalmente y usar cada día para desarrollar nuestra capacidad de enfoque y propósito. No puede haber disciplina en el trading si la vida misma se vive sin disciplina.

El trading es una actividad de rendimiento que se basa en nuestros talentos y habilidades. Todo lo que hagas que sea exitoso en los mercados será una expresión de lo que ya has hecho con éxito en la vida. Encontramos nuestra pasión al expresar nuestros talentos: eso es lo que nos impulsa a desarrollar habilidades, y es lo que finalmente construye nuestra psicología de trading. Una pintura maestra se crea una pincelada a la vez. Una vida maestra se crea un día significativo y con propósito a la vez.

 

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Dos Conclusiones Clave de Gestores de Carteras y Traders con Éxito por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

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Desinflación Inmaculada por Dr. Ed Yardeni

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El Dr. Ed Yardeni es una de las principales voces de LinkedIn en economía y finanzas. Colaborador habitual de los principales medios internacionales, actualmente dirige Yardeni Research una firma de consultoría que ofrece estrategias de inversión global, análisis y recomendaciones a clientes institucionales. Es autor de los libros «Predicting the Markets: A Professional Autobiography» y «Fed Watching for Fun & Profit”.
Dr. Ed Yardeni / Yardeni Research

 

Durante la primavera de 2022, Debbie y yo predijimos que la inflación estaba alcanzando su punto máximo: “En nuestro escenario, la tasa de inflación del PCED (Deflactor del Gasto de Consumo Personal) alcanza su máximo durante la primera mitad de 2022 entre el 6% y el 7%. Liderada por los precios de los bienes duraderos de consumo, se modera al 4%-5% durante la segunda mitad de 2022. El próximo año, cae al 3%-4% ya que la inflación persistentemente alta del alquiler compensa la moderación en otros precios de consumo”. Escribimos eso en nuestro Morning Briefing del 19 de abril de 2022. Esperábamos que la inflación de bienes disminuyera más rápido que la inflación del alquiler. En nuestro Morning Briefing del 11 de septiembre de 2023, predijimos que la inflación caería al 2%-3% en 2024.

Primero escribimos sobre la “desinflación inmaculada” en el Morning Briefing del 6 de septiembre de 2022: “¿Es posible la desinflación inmaculada? La historia muestra que la inflación rara vez cae por sí sola sin una recesión. Pero no creemos que la historia tenga que repetirse necesariamente (a pesar de lo mucho que a menudo rima). Lo que parece ser diferente esta vez (hasta ahora) es que el sistema de crédito es menos vulnerable a una crisis de crédito que en el pasado. El resultado es lo que tenemos ahora: una recesión gradual que afecta a diferentes sectores de la economía en diferentes momentos; esperamos que esto reduzca la inflación sin precipitar una recesión en toda la economía”.

Desde el comienzo del año, hemos pronosticado que la tasa de inflación del PCED caerá al 2.0% para fin de año. Hasta ahora, todo va bien. El informe del IPC de junio sugiere que todavía estamos en el camino correcto:

(1) CPI vs PCED. El CPI (Índice de Precios al Consumidor) es publicado por la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) un par de semanas antes de que se publique el PCED para cada mes. La medida del PCED es compilada por la Oficina de Análisis Económico (BEA). Los componentes del CPI se utilizan para calcular el PCED. La mayoría de las series de componentes son idénticas. Algunas difieren porque se utilizan métodos diferentes para estimarlas por parte de la BLS y la BEA. Muchas de las series de componentes tienen diferentes ponderaciones.

(2) Bienes duraderos. Gran parte de la discrepancia entre las dos medidas de precios al consumidor se atribuye a los precios de los bienes duraderos de consumo, que han aumentado un 1.0% más rápido en el CPI que en el PCED desde 1960. Eso podría deberse principalmente a los ajustes de precios “hedónicos” en los precios de los bienes duraderos del PCED para reflejar el hecho de que los bienes duraderos de hoy tienen numerosas características que mejoran las versiones más antiguas.

(3) Servicios de atención médica. Otra divergencia significativa entre las tasas de inflación del CPI y del PCED se atribuye a los servicios de atención médica. La primera ha superado a la segunda en 0.7 puntos porcentuales desde 1960. Durante mayo, las medidas del CPI y del PCED de servicios de atención médica aumentaron ambas un 3.1%. La medida del CPI para este componente en junio subió un 3.3%.

(4) Seguro de salud. Otra variable importante es el seguro de salud. La medida del CPI es complicada y extremadamente volátil. La medida del PCED es mucho menos volátil y más sensata.

(5) Con y sin refugio. Por último, pero no menos importante, la inflación del refugio finalmente se está moderando también, lo cual es una buena señal para la inflación general. Como se mencionó anteriormente, el IPC general y el IPC subyacente de junio cayeron un 0.1% m/m (3.0% y/y) y aumentaron un 0.1% m/m (3.3% y/y). Excluyendo la inflación del refugio, ambos índices han bajado a solo un 1.8% y/y.

Resumen

En la primavera de 2022, predijimos que la inflación alcanzaría su pico y luego disminuiría. A lo largo de 2023, observamos una caída en la inflación, con una predicción de que alcanzará el 2%-3% en 2024. Analizamos la diferencia entre el CPI y el PCED, destacando que la inflación de bienes duraderos y servicios médicos son factores clave en las discrepancias entre ambas medidas. La inflación del refugio también muestra signos de moderación, lo que es positivo para la inflación general.

 

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Desinflación Inmaculada por Dr. Ed Yardeni

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Interés Abierto en el Trading de Opciones​ por Quantinsti

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El objetivo de Quantinsti es formar a su alumnos en el trading algorítmico. Pertenece a iRageCapital Advisory, empresa conocida por sus servicios relacionados con la creación de mesas de trading algorítmico.
Quantinsti

 

El trading de opciones es una forma de trading de derivados que permite a los traders participar en las fluctuaciones de precios de un activo subyacente sin la necesidad de poseerlo directamente.

En el trading de opciones, los traders pueden comprar o vender contratos de opciones, que les otorgan el derecho, pero no la obligación,

  • comprar (opción de compra) o
  • vender (opción de venta) el activo subyacente a un precio predeterminado (precio de ejercicio) dentro de un período especificado (fecha de vencimiento).

Conceptos clave del trading de opciones

Algunos de los conceptos clave del trading de opciones son:

  • Opciones de compra: Las opciones de compra otorgan al titular el derecho a comprar el activo subyacente al precio de ejercicio antes de la fecha de vencimiento.
  • Opciones de venta: Las opciones de venta otorgan al titular el derecho a vender el activo subyacente al precio de ejercicio antes de la fecha de vencimiento.
  • Precio de ejercicio: El precio de ejercicio es el precio al que el titular de la opción puede comprar o vender el activo subyacente.
  • Fecha de vencimiento: La fecha en la que el contrato de opciones debe ser ejercido se llama fecha de vencimiento.
  • Prima: El precio pagado por el contrato de opciones se llama prima.

¿Por qué debería uno hacer trading de opciones?

El trading de opciones ofrece varias ventajas, entre ellas:

  • Apalancamiento: Las opciones permiten a los inversores controlar una gran cantidad del activo subyacente con una cantidad relativamente menor de prima.
  • Gestión de riesgos: Las opciones pueden ser utilizadas para cubrirse contra posibles pérdidas en una cartera.
  • Generación de ingresos: Las estrategias de trading de opciones pueden ser utilizadas para generar ingresos en condiciones de mercado alcistas y bajistas.

Riesgos del trading de opciones

Si bien el trading de opciones ofrece oportunidades significativas para maximizar los rendimientos, también implica riesgos que discutiremos en detalle más adelante.

¿Qué es el interés abierto en el trading de opciones?

El interés abierto en el trading de opciones representa el número de contratos que han sido iniciados y que aún están abiertos o no han sido cerrados por una operación compensatoria o no han sido ejercidos.

A diferencia del volumen, que mide el número de contratos negociados durante un período específico, el interés abierto proporciona información sobre la profundidad del interés del mercado en un contrato de opción particular.

Conceptos clave del interés abierto en el trading de opciones

  • Total de contratos: El interés abierto representa el número total de contratos de opciones que actualmente poseen los traders e inversores.
  • Contratos no liquidados: Estos incluyen contratos que han sido abiertos (comprados o vendidos) pero no han sido cerrados por una operación compensatoria o ejercidos.
  • Interés del mercado: El interés abierto ayuda a los traders e inversores a medir el sentimiento del mercado y el nivel general de interés en un contrato de opción particular.

Comprender el interés abierto es crucial para analizar las tendencias del mercado, identificar posibles movimientos de precios y desarrollar estrategias efectivas de trading de opciones.

Ejemplos del mundo real de interés abierto en el trading de opciones

Veamos algunos ejemplos del mundo real tomando referencias de noticias de 2023-2024 y también el ejemplo del anuncio de ganancias.

Ejemplo 1: Calls y el interés abierto de acciones de Tesla (TSLA)

Imaginemos que estás interesado en las acciones de Tesla (TSLA) y consideras comprar opciones de compra. Las opciones de compra te otorgan el derecho, pero no la obligación, de comprar la acción a un precio específico (precio de ejercicio) antes de una fecha determinada (vencimiento).

Escenario: Tesla anunció recientemente una nueva tecnología de batería que los analistas creen que aumentará significativamente el futuro de la compañía. Sospechas que el precio de la acción subirá en los próximos meses.

Análisis del interés abierto:

Al verificar el interés abierto para TSLA en las fechas de vencimiento y los precios de ejercicio, puedes llegar a algunas conclusiones. En este ejemplo, supongamos que el interés abierto para las opciones de compra de TSLA con un precio de ejercicio de $1000, que vencen en 3 meses, ha aumentado significativamente en la última semana.

Interpretación: Este aumento en el interés abierto sugiere que un número creciente de traders están comprando opciones de compra de TSLA. Esto podría indicar:

  • Sentimiento alcista: Muchos traders estarán apostando por un aumento de precio para TSLA, apoyando tu análisis alcista.
  • Aumento de la actividad en opciones: El aumento en el interés abierto podría simplemente reflejar que más traders están entrando en el mercado de opciones para TSLA, pero no necesariamente una dirección definitiva.

Ejemplo 2: Anuncio de ganancias para Apple (AAPL)

Escenario: Apple (AAPL) está a punto de informar sus ganancias trimestrales. No estás seguro si el precio de la acción subirá o bajará después del anuncio.

Análisis del interés abierto:

Puedes observar que hay un aumento significativo tanto en las opciones de compra como en las de venta para AAPL que vencen poco después del informe de ganancias.

Interpretación: Este alto interés abierto en ambas direcciones sugiere incertidumbre en torno al resultado de las ganancias. Los traders están cubriendo sus apuestas comprando opciones de compra (esperando un aumento de precio) y opciones de venta (esperando una caída de precio).

Decisión: Debido a las señales de interés abierto contradictorias, depender únicamente del interés abierto podría no ser ideal. Es mejor combinar esta información con análisis técnico o estimaciones de ganancias para tomar una decisión más informada.

Tipos de interés abierto en el trading de opciones

En el trading de opciones, el interés abierto puede clasificarse en tres tipos principales según su comportamiento:

Tipos de interés abierto en el trading de opciones

1.Interés abierto creciente:

  • Cuando el número de contratos abiertos para una opción específica aumenta, indica que se están creando nuevas posiciones.
  • El interés abierto creciente sugiere que los participantes del mercado están mostrando interés en esa opción particular, indicando un potencial sentimiento alcista o bajista dependiendo de si es una opción de compra o venta.

2. Interés abierto decreciente:

  • Cuando el número de contratos abiertos para una opción específica disminuye, sugiere que se están cerrando posiciones existentes.
  • El interés abierto decreciente puede indicar una falta de confianza entre los traders, señalando una posible indecisión del mercado o una reversión de tendencia.

3.Interés abierto estable:

  • Cuando el número de contratos abiertos para una opción específica permanece relativamente sin cambios con el tiempo, sugiere que el sentimiento del mercado no ha cambiado significativamente.
  • El interés abierto estable puede indicar que la tendencia actual probablemente continuará, o puede sugerir un período de consolidación antes de una posible ruptura o caída.

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Relación entre el interés abierto y el precio

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Hay tres posibilidades cuando se trata de interés abierto y precio, y estas son:

1.Relación positiva: El interés abierto creciente junto con precios en aumento puede indicar una tendencia fortalecida. Sugiere un creciente interés de los inversores y una posible continuación de la tendencia.

2.Relación negativa: El interés abierto decreciente junto con precios en aumento puede señalar una posible reversión de tendencia. Sugiere un interés decreciente de los inversores y una posible debilidad en la tendencia.

3.Indicación de soporte y resistencia: El alto interés abierto a un precio de ejercicio específico puede actuar como un imán para el precio del activo subyacente. Puede ayudar a identificar niveles clave de soporte y resistencia a medida que se acerca el vencimiento.

Significado del interés abierto en el trading de opciones

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El significado del interés abierto en el trading de opciones radica en su capacidad para proporcionar valiosas perspectivas sobre el sentimiento del mercado, la liquidez y los posibles movimientos de precios.

Aquí hay algunas razones clave por las que el interés abierto es importante:

1.Análisis del Sentimiento del Mercado:

  • El interés abierto refleja el número de contratos de opciones abiertos o pendientes en el mercado.
  • El interés abierto creciente sugiere un creciente interés de los inversores en una opción particular, indicando un posible sentimiento alcista o bajista.
  • El interés abierto decreciente puede indicar un interés decreciente de los inversores y una posible indecisión del mercado.

2.Medición de la Liquidez:

  • Los altos niveles de interés abierto indican una alta liquidez para una opción particular, lo que facilita a los traders entrar y salir de posiciones.
  • Los bajos niveles de interés abierto sugieren una menor liquidez, lo que puede resultar en márgenes de oferta y demanda más amplios y costos de trading aumentados.

3.Identificación de la Tendencia de Precios:

  • Los cambios en el interés abierto pueden ayudar a los traders a identificar posibles reversión o continuación de tendencias.
  • El interés abierto creciente junto con precios en aumento puede indicar una tendencia fortalecida, mientras que el interés abierto decreciente junto con precios en aumento puede señalar una posible reversión.

Comprender el comportamiento del interés abierto es esencial para analizar el sentimiento del mercado y tomar decisiones de trading informadas. Al monitorear los cambios en el interés abierto, los traders pueden obtener valiosas perspectivas sobre los posibles movimientos de precios y tendencias del mercado.

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Interés Abierto en el Trading de Opciones​ por Quantinsti

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Momentum Crash: Un Análisis Post-2008 por Ernest P. Chan

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El doctor Ernest P. Chan, es fundador de PredictNow.ai Inc. La carrera de Ernie desde 1994 se ha centrado en el desarrollo de modelos estadísticos y algoritmos informáticos avanzados. Ha aplicado su experiencia en aprendizaje automático en IBM T.J. El grupo de tecnologías del lenguaje humano del Centro de Investigación Watson, en el Grupo de Minería de Datos e Inteligencia Artificial de Morgan Stanley y en el Grupo de Trading Horizon de Credit Suisse. También es el fundador y miembro gerente de una empresa de gestión de inversiones cuantitativas, QTS Capital Management, LLC. Ernie ha sido mencionado por el Wall Street Journal, el New York Times, Forbes y la revista CIO, y entrevistado en el programa Closing Bell de CNBC, y la revista Technical Analysis of Stocks and Commodities.
QTS Capital Management, LLC.

 

  • Las estrategias de momentum históricamente funcionan mal después de crisis financieras, un fenómeno conocido como “Momentum Crash o Colapsos de Momentum.”
  • Esta tendencia se ha observado en varias clases de activos desde la Gran Depresión.
  • Después de la crisis financiera de 2008, las estrategias de momentum ya mostraron signos de recuperación.

En mi libro, dediqué considerable atención al fenómeno de “Momentum Crash” descubierto por el profesor Kent Daniel. Esto se refiere al hecho de que las estrategias de momentum generalmente funcionan muy mal inmediatamente después de una crisis financiera. Este fenómeno aparentemente abarca muchas clases de activos y ha existido desde la Gran Depresión. A veces duraba varias décadas, y en otras ocasiones, estas estrategias se recuperaban durante la vida de un trader de momentum. Entonces, ¿cómo rindieron las estrategias de momentum inmediatamente después de la crisis financiera de 2008?

Primero, veamos el Indicador de Tendencias Diversificadas (anteriormente el índice S&P DTI), que es una estrategia bastante genérica de seguimiento de tendencias aplicada a futuros. Aquí están los valores del índice desde su inicio (haga clic para agrandar):

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y aquí están los valores para el año 2013, un año en el que habían pasado los efectos más directos de la crisis económica del 2008:

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¡Después de sufrir una caída implacable desde 2009, finalmente mostradon rendimientos positivos ese año!

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Ahora mire una estrategia de momentum en los futuros de soja (ZS) en la que he estado trabajando. Aquí están los rendimientos acumulados desde 2009 hasta junio de 2011:

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y aquí los rendimientos acumulados desde entonces:

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¡La diferencia es notable!

A pesar de las evidencias de que las estrategias de momentum efectivamente han disfrutado de una recuperación general, debemos actuar como científicos financieros escépticos y buscar teorías alternativas.

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Momentum Crash: Un Análisis Post-2008 por Ernest P. Chan

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Por qué el Trading Algorítmico Está Ganando Popularidad por Kevin Davey

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Kevin Davey es un conocido trader de futuros, divisas y materias primas. Ha estado operando durante más de 25 años. Durante tres años consecutivos, Kevin logró más del 100 % de rendimiento anual en un campeonato de trading con dinero real. Es autor del libro de  trading algorítmico «Building Algorithmic Trading Systems: A Trader’s Journey From Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Trading» (Wiley 2014). 
Kevin Davey / kjtradingsystems.com

 

¿Sabías que entre el 60% y el 73% de las operaciones provienen de cuentas de trading algorítmico? Ese alto porcentaje constituye la mayoría del trading de acciones en EE.UU., y también un porcentaje significativo del trading de futuros. Con eso, no es difícil darse cuenta del potencial de las formas más automáticas de trading.

A medida que los mercados tradicionales se vuelven más turbulentos, los inversores y traders activos están buscando nuevas formas de gestionar sus carteras y maximizar sus ganancias. Un método que está ganando y manteniendo popularidad es el trading algorítmico. Este enfoque se basa en computadoras para operar automáticamente acciones y otros valores basándose en reglas predeterminadas.

Aunque hay algunos riesgos asociados con este tipo de trading, puede ser una forma muy efectiva de gestionar tu cartera. Vamos a volver un poco a lo básico y explicar en qué consiste esta forma de trading. También veremos algunos de los beneficios actuales y crecientes que ofrece esta práctica y delinearemos de dónde proviene su popularidad.

Si te preguntas por qué hay tanta emoción alrededor del trading algorítmico, quédate y sigue leyendo mientras lo desglosamos.

¿Qué es Exactamente el Trading Algorítmico?

El trading algorítmico, también conocido como trading con algoritmos, es un sistema que utiliza fórmulas y modelos matemáticos simples (o complejos) para tomar decisiones sobre la compra o venta de valores. No es un concepto tan difícil de entender como parece. Esencialmente, reduce la emoción humana y el alto nivel de error en el trading siguiendo un conjunto de reglas predeterminadas.

Esta forma automatizada de trading ha existido durante bastante tiempo, y la mayoría de las personas no saben que ha ganado aún más popularidad desde principios de la década de 1980. La emoción en torno a este método ha crecido exponencialmente, y eso se debe a que es más una estrategia basada en reglas. En resumen, la forma en que configures el algoritmo será la forma en que opere.

La razón principal por la que el trading algorítmico se ha vuelto tan popular en los últimos años es debido al avance de la tecnología. Para tener éxito, los traders algorítmicos necesitan acceso a datos en tiempo real y también a datos históricos para realizar pruebas retrospectivas. También necesitan potentes recursos informáticos para procesar toda esa información más rápido.

En el pasado, solo las grandes instituciones financieras y los fondos de cobertura tenían la tecnología y los recursos para aprovechar esta forma de trading. Sin embargo, todo eso cambió con la llegada de la computación en la nube y las plataformas de trading potentes que ahora están disponibles para los inversores minoristas.

Este estilo de trading, o al menos el trading automatizado en particular, que es un subconjunto del trading algorítmico, puede haber comenzado en 1949, pero se ha desarrollado de múltiples maneras desde entonces. Esto es especialmente cierto dado que ahora se puede operar en múltiples mercados y con diferentes activos más rápido y de manera más eficiente que nunca.

Más adelante en el artículo hablaremos sobre cuándo realmente comenzó el trading algorítmico. Ahora, veamos de cerca algunos de los beneficios que han moldeado su popularidad.

¿Cuáles son los Beneficios del Trading Algorítmico?

Hay varias razones por las cuales el trading algorítmico se ha vuelto tan popular entre los traders e inversores más activos. Lo grandioso de esta forma de trading es que puedes configurarlo para que sea casi pasivo. Por supuesto, tendrás que evaluar el mercado un poco por tu cuenta al principio y de manera algo continua.

Pero con el trading algorítmico, a menudo puedes darte mayores posibilidades de ejecutar tus operaciones en niveles más deseados y en momentos más precisos. Veamos algunos de los beneficios innegables del trading automatizado.

Aumento de la Velocidad

El trading algorítmico puede ayudarte a aprovechar las oportunidades en el mercado mucho más rápido que si estuvieras operando manualmente. Para ser específicos, si no sabes qué tan rápido opera el trading algorítmico, intenta pensar en términos de milisegundos. Estos sistemas automatizados pueden procesar órdenes en dos milisegundos, y con frecuencia incluso menos.

Podrías pensar que eso no es gran cosa si eres un trader profesional. En realidad, ser un trader profesional con años de experiencia en estrategias de mercado no tiene nada que ver con esto. La verdad es que los humanos tienen limitaciones.

Mejora de la Liquidez del Mercado

El trading algorítmico puede ayudar a mejorar la liquidez del mercado proporcionando más compradores y vendedores en el mercado. Esto puede llevar a márgenes más ajustados y mejores precios para todos los inversores en general.

Es capaz de hacer esto reduciendo las fricciones y los diferentes costos del trading. Usar una estrategia más basada en la tecnología te permitirá facilitar mejor las coberturas e incluso reducir el costo del capital en general.

Reducción del Riesgo de Error Humano

Esto es muy importante y limitar el error es un beneficio obvio. Reducir el riesgo es uno de los mayores beneficios del trading algorítmico porque elimina gran parte de la emoción y el exceso de análisis de la ecuación. Cuando confías en una computadora para tomar decisiones, es menos probable que cometas errores que puedan costarte dinero.

Además, puedes esperar que las operaciones se ejecuten a mejores precios. Esto no solo significa precios reducidos; esto significa el costo general en comparación con otras opciones de acciones. No solo eso, con el trading automatizado, no solo obtienes el beneficio de la velocidad.

Estás obteniendo operaciones que están específicamente cronometradas para ser instantáneas y evitar esos molestos e impredecibles cambios de precio. Algunos traders a menudo pasan por alto el hecho de que el trading algorítmico también puede ser probado retrospectivamente.

Esto significa que puedes usar datos en tiempo real y conjuntos de datos históricos para probar diferentes estrategias y ver su viabilidad. Si te gusta identificar y probar diferentes tendencias, esto podría ser un gran beneficio para ti.

¿Cuáles son Algunos de los Riesgos Asociados con el Trading Algorítmico?

Aunque el trading algorítmico ofrece múltiples beneficios potenciales, también hay algunos riesgos de los que estar consciente. Veamos algunos de los principales riesgos.

Riesgo de Caja Negra

Cuando confías en una computadora para tomar decisiones por ti, siempre existe el riesgo de que algo salga mal. Esto podría considerarse un “riesgo de caja negra” porque estás confiando en una máquina que puede que no entiendas completamente.

Ahora, en caso de que no sepas qué significa esto, un problema de caja negra es un tipo de programa o sistema que te permitirá ver las diferentes entradas y salidas asociadas pero nada del proceso interno. Eso puede ser un poco aterrador, pero eso es parte de los sistemas de aprendizaje profundo y usarlos para hacer trading por ti.

En resumen, lo que ingresas va a una caja negra, un área donde no puedes ver lo que está sucediendo internamente. Sin embargo, puedes ver lo que sale al final. La buena noticia aquí es que tu algoritmo a menudo operará dentro de los límites de cómo está diseñado.

Esto significa que si tienes un amplio conocimiento de diferentes lenguajes de programación, puedes preparar cualquier sistema para que haga lo que le digas, en términos básicos. Por supuesto, es un poco más complicado que eso, pero alguien con experiencia en trading algorítmico y experiencia en programación puede tener un poco más de facilidad.

Una de las mejores cosas que puedes hacer en esta situación es consultar más de nuestro contenido para explorar otras formas de navegar en el trading en general. También puedes asociarte con nosotros y unirte a uno de nuestros talleres si estás interesado en simplificar cualquier algoritmo de trading y monitoreo de trading.

Interrupciones y Fallos del Sistema

Como cualquier sistema informático, un sistema de trading algorítmico es susceptible a interrupciones y fallos. Si tu sistema se cae, podrías perderte oportunidades importantes en el mercado.

Esto no es necesariamente un gran problema considerando que cualquier cosa que hagas digitalmente es susceptible a esto. Sin embargo, es algo de lo que debes estar consciente para que puedas proteger mejor tus estrategias, especialmente si vas a hacer alguna codificación sin conexión.

Riesgos de Seguridad

Debido a que el trading algorítmico implica el uso de datos sensibles y recursos financieros, también es susceptible a riesgos de seguridad como el hacking y el robo cibernético. Dado que el 63% de la población total del mundo está conectada a internet, lo cual también se traduce en negocios y operaciones remotas, esto es inevitable de alguna manera.

Entonces, esto puede no ser tanto un riesgo como parece si estás utilizando software de protección de datos adecuado para proteger tu información privada. Una de las mejores formas de hacer esto es designar a un profesional de cumplimiento de secretos comerciales.

Dependiendo de cuán grande sea tu operación de trading, esto podría ser necesario. También podrías cifrar tus archivos o cualquier software que uses para ayudar a limitar cualquier riesgo de seguridad potencial.

A pesar de estos riesgos, el trading algorítmico sigue siendo una opción viable para traders e inversores que buscan aprovechar las oportunidades del mercado.

Mapeando el Trading Algorítmico Desde su Inicio Hasta su Nivel Actual de Popularidad

El trading algorítmico ha existido por un tiempo. De hecho, el primer uso registrado data de principios de la década de 1970 cuando el Nasdaq Stock Market introdujo la idea de la coincidencia de órdenes electrónicas. Este sistema permitía a los creadores de mercado ingresar sus órdenes de compra y venta que luego se coincidían con otros traders.

Sin embargo, no fue hasta finales de la década de 1990 que el trading algorítmico realmente comenzó a despegar. Esto se debe en gran parte a los avances en tecnología y en la capacidad de procesamiento de las computadoras. Los traders comenzaron a desarrollar sistemas de trading algorítmico que podían tomar decisiones en una fracción de segundo basándose en una variedad de factores.

Antes de su inicio, los humanos tenían que tomar todas las decisiones de trading. Esto dejaba mucho espacio para el error y también para que se perdieran oportunidades de operaciones.

La popularidad del trading algorítmico continuó creciendo a principios de la década de 2000. En 2005, las firmas de trading de alta frecuencia (HFT) comenzaron a usar algoritmos para operar valores. Este tipo de trading se define como transacciones que se ejecutan a una velocidad muy rápida y que dependen de procesos de toma de decisiones automatizados.

La crisis financiera mundial de 2008 llevó a un interés aún mayor en el trading algorítmico. Muchos inversores perdieron la fe en los métodos tradicionales de inversión y buscaban nuevas formas de proteger sus carteras y ganar dinero. Piensa en ello de esta manera: un algoritmo que puede sacarte o introducirte en una nueva oportunidad de trading basándose en los parámetros que estableces también es un mecanismo de seguridad en ciertos aspectos.

Los sistemas de trading algorítmico han continuado evolucionando desde entonces. Ahora son capaces de tener en cuenta una gama más amplia de fuentes de datos y ejecutar operaciones mucho más rápido de lo que podríamos antes.

Personalmente, cuando opero futuros, probablemente el 99% de ello se basa en algoritmos, y la mayoría de ese trading está automatizado. Tengo que realizar manualmente los rollovers de los contratos de futuros, pero he descubierto que cuanta más automatización, mejor.

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Por qué el Trading Algorítmico Está Ganando Popularidad por Kevin Davey

  ¿Sabías que entre el 60% y el 73% de las operaciones provienen de cuentas...

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Cómo el Trading Puede Hacerte Perder tu Identidad: Claves para Mantener el Equilibrio por Víctor C. Urrutia

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Víctor Corrales Urrutia – Psicólogo cognitivo conductual por la Universidad Rovira i Virgili. Especializado en salud mental laboral de los traders e inversores desde el 2016. Es también swingtrader en divisas e índices desde hace más de 10 años. Compagina su trabajo cómo psicólogo con la divulgación financiera, hablando de salud mental en las inversiones y el trading en redes sociales.
Víctor C. Urrutia / El Psicólogo del Trading (@YouTube)

 

  • El psicotrading es fundamental para el éxito de un trader, pero también puede llevar a la pérdida de identidad si no se maneja adecuadamente. Este artículo explora cómo encontrar un equilibrio entre el trading y la vida personal, proporcionando técnicas y consejos para mantener una mente sana y una identidad fuerte.
  • Artículo publicado en Hispatrading 59.

El psicotrading es una de las piedras angulares del comportamiento de un trader en los mercados. Podríamos entender el concepto de psicotrading como la gestión emocional, cognitiva y comportamental que afecta a un trader en el momento de lanzar un trade. Este constructo ha sido objeto de controversia, ya que algunos traders consideran que representa el mayor porcentaje de responsabilidad sobre el éxito de un trader, mientras que otros lo relegan a un segundo plano, entendiendo que la gestión de capital y la técnica son los verdaderos determinantes del éxito.

En este artículo abordaremos el psicotrading desde una perspectiva ecléctica, considerándolo como un elemento integral en la vida útil del trader. Su impacto en los rendimientos va más allá de la suma de sus partes, ya que debe contemplarse siempre dentro de un entramado multifactorial que constituye la vida mental de un trader.

Aceptamos de base la idea de que el psicotrading se puede definir como la suma de todo lo que ocurre en la mente de un trader antes, durante y después de la operativa: toma de decisiones, gestión emocional, pensamientos voluntarios e involuntarios, tiempo de reacción, automatismos, voluntad sobre la conducta, disciplina, etc. Nos alejamos de la idea simplista de que el psicotrading es solo la capacidad de gestionar emociones durante la operativa, pues esto sería quedarse en la superficie.

Técnicas para Mejorar el Psicotrading

Las técnicas utilizadas para mejorar el psicotrading pueden variar desde metodologías populares como la meditación activa, hasta técnicas más avanzadas como el análisis consciente de las propias emociones y la reconducción conductual. La implementación de estrategias de gestión del riesgo adecuadas a cada perfil de trader y el desarrollo de estrategias de trading alineadas con su ratio beneficio-riesgo y tasa de acierto son factores indispensables para comprender el psicotrading y su impacto en el rendimiento.

El Peligro de Perder tu Identidad por el Trading

El trading puede ser una actividad exigente que requiere un alto nivel de concentración y atención. Al dedicar gran cantidad de tiempo al trading, es posible que un trader se sienta identificado con su trabajo y tenga dificultades para desconectar y relajarse. Esta circunstancia puede llevar a la pérdida de identidad y a sentimientos de estrés y agotamiento.

Un método sencillo para saber si tu identidad está siendo comprometida por el trading es responder a las siguientes preguntas:

  • ¿He dejado de hacer actividades que me gustaban por el trading?
  • ¿Pienso que hacer trading es lo más importante que debo hacer ahora mismo?
  • ¿He dejado de ver a otras personas por el trading?
  • ¿He tenido conflictos familiares por el trading?
  • ¿Cuando estoy teniendo una conversación con alguien suelo hablar sobre trading?
  • ¿Pienso que hacer otra cosa que no sea trading es perder el tiempo?
  • ¿Creo que las personas que trabajan para otros son mediocres?
  • ¿A día de hoy lo que más ganas tengo de hacer cuando me levanto es trading?

Si has respondido afirmativamente a una o varias de estas preguntas, ten cuidado porque podrías estar cerca de olvidar quién eras y todo lo que habías logrado antes de que el trading llegara a tu vida. Con el tiempo, podrías arrepentirte de ello.

Cómo Evitar la Pérdida de Identidad

Para evitar la pérdida de identidad por el trading, es importante seguir estos pasos:

  • Establece límites de tiempo a tu trading: establece límites de tiempo para tu operativa y toma descansos regulares.
  • Ten hobbies y actividades fuera del trading: es fundamental tener actividades que te permitan desconectar del trading y relajarte.
  • Mantén relaciones sociales sanas: aunque pueda no apetecerte, es vital mantener relaciones sociales y tener amigos y familiares con quienes puedas compartir tus intereses y sentimientos.
  • Organiza tu tiempo: planifica y organiza tu tiempo para asegurarte de dedicar suficiente tiempo a tus responsabilidades laborales, familiares y sociales.

El trading puede ser una actividad exigente, pero es esencial encontrar un equilibrio y cuidar de tu bienestar personal para evitar la pérdida de identidad y mantener una vida sana y equilibrada.

Técnicas Cognitivo-Conductuales para Recuperar el Equilibrio

Para aquellos traders que han perdido su identidad debido a su obsesión con el trading, aquí hay diez técnicas cognitivo-conductuales que podrían ser útiles:

  • Reestructuración cognitiva: cuestiona la creencia de que tu valía y éxito solo se basan en los resultados de tus operaciones.
  •  Establecimiento de metas fuera del trading: dedica tiempo a hobbies abandonados y actividades sociales.
  • Técnicas de mindfulness: practica la atención plena en todas las áreas de tu vida.
  • Establecimiento de límites y rutinas: limita el tiempo dedicado al análisis y seguimiento del mercado.
  • Desafiar creencias autoidentificadas: explora otros roles e identidades que tienes más allá del trading.
  • Fomentar el autocuidado: cuida tu salud física y emocional.
  • Red de apoyo social: busca grupos de traders con intereses similares y mantén conexiones con amigos y familiares fuera del trading.

Si integras estas prácticas en tu rutina diaria, recordarás los motivos por los que iniciaste tu aventura en el trading. Reflexiona si realmente querías ser trader o simplemente querías tiempo para ser tú mismo.

 

 

 

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Cómo el Trading Puede Hacerte Perder tu Identidad: Claves para Mantener el Equilibrio por Víctor C. Urrutia

  El psicotrading es fundamental para el éxito de un trader, pero también puede llevar...

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¿Pueden las finanzas conductuales ayudarte? por Logan Kane

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Logan es uno de los principales autores de Seeking Alpha. Sus artículos cubren temas relacionados con estrategias de cartera, la inversión en valor y finanzas conductuales.
Logan Kane / Seeking Alpha

 

  • Comprender las finanzas y la economía del comportamiento puede mejorar en gran medida el éxito de sus inversiones.
  • Dos anomalías clásicas a tener en cuenta son la anomalía de calidad – menos basura y el efecto de disposición.
  • La anomalía de la calidad – menos – basura se explota fácilmente invirtiendo en los fondos correctos o en acciones individuales. El efecto de disposición le ayudará a gestionar mejor su cartera.
  • Más conocimientos prácticos de finanzas/economía que pueden ayudar a tu vida.

 

Comprender las finanzas y la economía conductual te ayudará a ser un mejor inversor.

1. La anomalía de la calidad – menos –  basura

Piensa en la última vez que fuiste a la tienda de comestibles. Digamos que compraste un poco de leche y huevos. Probablemente cogiste la leche en la parte delantera del estante, después de todo, está justo en frente de tu cara. Pero, ¿y si te dijera que las tiendas de comestibles cargan intencionalmente su inventario más antiguo hacia la parte delantera del estante? Quieren que compres la leche más vieja posible porque así es como ganan más dinero. Prueba esto la próxima vez que estés en la tienda de comestibles: llega hasta la parte de atrás y coge los productos lácteos, los productos y los huevos en la parte posterior del estante. Compruebe las fechas de vencimiento para verificar. ¡Lo que encontrarás es que puedes obtener productos que son de 7 a 10 días más frescos cuando haces esto! El 99 % de la gente no lo sabe, y probablemente sea mejor para la sociedad que los consumidores se vayan a casa con productos viejos antes de que se echen a perder en el estante. Pero ya no tienes que conformarte esto si conoces este pequeño dato sobre la economía del comportamiento.

Hasta este punto, si tu tienda de comestibles local te está haciendo esto, imagina lo que pasa en Wall Street. Hay tantos conflictos de intereses e intermediarios integrados que necesitaría escribir un libro entero para contarte solo los que conozco. Sin embargo, la mayor anomalía, dos anomalías, no son realmente culpa de Wall Street. En mi opinión, la anomalía principal es probablemente la calidad menos la basura (QMJ o quality-minus-junk en inglés). Hay muchos estudios contradictorios que se han realizado en el campo en los últimos más de 40 años, pero estoy seleccionando un par de anomalías que creo que te ayudarán más como inversor, y esta de QMJ es una de las mejores.

¿Qué es la calidad? En mi opinión, la calidad se refiere a las acciones de las empresas que tienen calificaciones crediticias de grado de inversión y obtienen ganancias. La basura es lo contrario y contiene empresas especulativas que pierden dinero. El estudio más conocido sobre la anomalía de calidad menos basura muestra que las acciones en el percentil 90 o más en el rendimiento de calidad, un 0,70% por encima de la tasa de efectivo, mientras que las acciones en el percentil 10 en el rendimiento de calidad solo un 0,28% por mes por encima de la tasa de efectivo. El documento AQR utiliza una metodología bastante compleja para clasificar las acciones de la calidad más baja a la más alta, pero recoge bastante bien la esencia del concepto. Las empresas que son rentables y en crecimiento tienden a rendir bien, mientras que las empresas con pérdidas y alta volatilidad tienden a rendir mal. Al final, las acciones de las empresas de calidad superan a las de la basura en un promedio del 5-6% anual.

No es de esperar que la mayor anomalía no esté en las acciones de la más alta calidad, sino en evitar las más bajas. Esto es fácil de hacer, ¡no inviertas en empresas que pierden toneladas de dinero!

Podemos validar esto con otros estudios. Algunos de los más famosos:

1. Calificaciones crediticias y la sección transversal de los rendimientos de las acciones (Berkeley Haas). Los rendimientos de las acciones comienzan a caer cuando las acciones tienen una calificación BB o inferior, y caen de un precipicio para las acciones con calificaciones crediticias de B- o inferiores. El estudio encontró que las acciones típicas de «basura» se negocian a menos de 7 dólares por acción, tienen una baja capitalización de mercado y tienen una baja propiedad institucional.

2. «El Tamaño Importa, Si Controlas Tu Basura» (AQR). El estudio encontró una fuerte calidad menos una anomalía de basura en las acciones pequeñas. Lo confirmé con mi propia investigación a través de pruebas en el segundo artículo que escribí para Seeking Alpha en 2018. Descubrí que el S&P 600 (IJR), que tiene control de calidad, superó al Russell 2000 (IWM) en unos 200 puntos básicos al año. Descubrí que de 2000 a 2018, habrías ganado alrededor del 2 veces más dinero en IJR que en IWM. Y desde que publiqué el artículo en 2018, IJR ha superado a IWM en aproximadamente 100 puntos básicos al año. El rendimiento es superior, pero la verdad latente de la cantidad de basura en el Russell 2000 solo se revelará en la próxima recesión. El estudio de AQR muestra que gran parte del rendimiento superior de las empresas de alta calidad se produce en recesiones cuando las empresas de baja calidad van a la quiebra y dejan a sus accionistas sin nada. El Russell 2000 no está diseñado intencionalmente para invertir en basura, pero al no evitarla, es probable que los inversores pierdan 200 puntos básicos al año o más a largo plazo.

3. La distribución del capitalismo (Gestión de activos de Longboard). Famoso estudio del mercado de valores popularizado por Meb Faber.

  • El 39 % de las acciones son inversiones no rentables.
  • El 19 % pierde el 75 % o más de su valor.
  • El 64 % supera el rendimiento del índice.
  • El 25 % de las acciones son responsables de todas las ganancias del mercado.

¿Cuál es la forma más fácil de evitar inversiones desastrosas? Cubriremos cómo explotar la distribución del capitalismo en la siguiente sección, pero el mejor lugar para comenzar es no involucrarse con las inversiones en empresas que pierden dinero en primer lugar.

La evaluación de la calidad con los ETF es bastante simple: el S&P 500 (VOO), el S&P 400 (IJH) y el S&P 600 (IJR) tienen una pantalla de calidad incorporada. Úselos para sus inversiones en ETF, o lea el folleto sobre fondos basados en dividendos u otros ETF para ver si hay una pantalla de calidad.

Para las acciones individuales, ¿cómo sabes si una empresa es de calidad o no? Fácil. Antes de comprar una acción, simplemente vaya a la página de Seeking Alpha de la empresa en la que está considerando invertir y mire el balance y los estados de resultados. No es ciencia espacial. ¿La empresa gana dinero? ¿Los activos exceden los pasivos? Hay otras cien cosas que puedes ver, pero en realidad no es tan difícil identificar una empresa de casos de canasta con una mirada de 30 segundos a las finanzas.

Principales conclusiones con respecto a la calidad-menos basura:

  • Trate de evitar invertir en ETF que incluyan empresas que pierden dinero.
  • Busque calidad y evite las acciones basura en su cartera, utilizando herramientas gratuitas en línea como calificaciones crediticias y declaraciones de ingresos para eliminar a los perdedores.

2. El efecto de disposición

Ahora que conoce la calidad menos el efecto basura, podría estar dispuesto a echar un vistazo a su cartera y pensar si su capital todavía está trabajando para usted en las empresas más débiles de su cartera. Sin embargo, el estudio muestra que la mayoría de los inversores realmente no hacen esto. Una de las anomalías de las finanzas conductuales más famosas es el llamado «efecto disposición«, o la tendencia de los inversores a aferrarse a perder inversiones y vender ganadores.

Digamos que tienes 100 acciones en tu cartera. Variará según el año y el rendimiento general del mercado, pero según las cifras de la distribución del capitalismo, alrededor de un tercio bajará, un tercio estará cerca de la par y un tercio subirá a lo grande. Digamos que para los números redondos tienes 1 000 000 $ en tu cuenta y quieres comprar un coche nuevo por 60 000 $. ¿De dónde sacas el dinero? La mayoría de los inversores mirarán sus inversiones y verán una gran ganancia en algún lugar, y la venderán para financiar su coche, el pago inicial de una casa, etc.

La investigación muestra que esto es en realidad lo contrario de lo que quieres hacer. Desde la perspectiva del rendimiento de la cartera, en realidad es mejor que vendas algunas de tus peores inversiones y uses ese dinero para comprar el coche. ¿Por qué? Las acciones ganadoras tienden a seguir ganando, y las perdedores tienden a seguir perdiendo en promedio.

  1. Al vender tus mejores inversiones para comprar un coche, estás tomando la decisión intencional o no involuntaria de inclinar tu cartera más hacia la pérdida de acciones.
  2. Tienes que pagar impuestos sobre tu ganancia cuando haces esto, pero si también has perdido inversiones, podrías estar pagando impuestos sobre los «ingresos» que realmente no tienes.

El efecto de disposición está vinculado a varias otras anomalías financieras bien conocidas, como el impulso, la deriva del anuncio después de las ganancias y la aversión a las pérdidas. No son solo los inversores minoristas los que hacen esto: la investigación muestra que los administradores de fondos mutuos son casi tan culpables como los inversores minoristas, y explica en parte por qué la industria tiende a tener un rendimiento inferior al mercado. Por el contrario, los fondos indexados están diseñados para dejar que los ganadores corran de forma natural, mientras que los perdedores son eliminados del índice. Esa es la verdadera razón por la que los fondos de índice son difíciles de superar, no es que el retorno del S&P 500 sea algún tipo de límite de velocidad para lo rápido que puede hacer crecer su capital.

¿Alguna vez deberías vender acciones que suben? Sí. Mi investigación personal ha descubierto que cuanto más famosa es la empresa en la que estás invirtiendo, menos se aplica el efecto de disposición. Cuando una acción sube silenciosamente un 20 %, los inversores tienden a venderlas. Cuando una acción sube más del 200 % en un año, atrae a personas que buscan hacerse ricas rápidamente. Si todo el mundo te está diciendo que una acción es imprescindible, tal vez no lo sea. Una larga investigación de DFA muestra que las 10 acciones más grandes del mercado han tenido un rendimiento inferior al índice a lo largo del tiempo después de llegar a la cima.

Otra limitación del efecto de disposición se produce entre sectores y clases de activos. El hecho de que una cierta clase de activos suba mucho no significa necesariamente que tengas que seguir cargando. Ciertas clases de activos, como la renta fija y las materias primas, en realidad muestran una reversión media sustancial durante períodos de tiempo más largos. Por lo tanto, si bien ciertamente desea aplicar el efecto de disposición a sus tenencias de acciones individuales, la sabiduría convencional en torno al reequilibrio de su asignación de activos sigue siendo un buen consejo.

Principales conclusiones con respecto al efecto de disposición:

  • Las acciones ganadoras a menudo son más baratas de lo que deberían ser (seguirán subiendo).
  • La pérdida de acciones suele ser más cara de lo que debería ser (seguirán bajando).
  • Puede mejorar tanto su situación fiscal como la situación de su cartera si es más lento en la venta de ganadores y más rápido en la venta de perdedores. Si nada más, por lo general no se equivocará al vender una posición perdedora por una pérdida fiscal y esperar 31 días para volver a comprarla para que pueda reservar la pérdida a efectos fiscales. Si está vendiendo acciones para financiar compras personales, al menos trate de vender proporcionalmente a lo que posee en lugar de poner a los ganadores en el bloque de corte.

Otros puntos útiles de la economía del comportamiento

1. Los consumidores estadounidenses son muy malos para ganar intereses por su dinero. Los bancos esencialmente sirven como intermediarios y obtienen miles de millones en ganancias en el margen entre lo que pagan en depósitos y lo que ganan invirtiendo en bonos del Tesoro. Las cuentas de ahorro de alto rendimiento están ganando popularidad, pero puedes hacerlo mejor. Es fácil eliminar al intermediario e ir a un fondo mutuo del mercado monetario. Prefiero el fondo de mercado monetario predeterminado de Vanguard (VMFXX). Podemos inferir de los datos de los depósitos que los consumidores están dejando cientos de miles de millones al año sobre la mesa cada año aquí. Una encuesta mostró que el 93 % de los consumidores ganan un 4 % o menos en sus ahorros, y más de la mitad gana menos del 1 %. Esto son miles de dólares al año, y la gente no lo sabe o es demasiado perezosa para recoger el dinero gratis.

2. Los consumidores estadounidenses también están subvencionando involuntariamente un sistema en el que las compañías de tarjetas de crédito ganan aproximadamente un 3 % de comisiones en las transacciones y reembolsan a los consumidores expertos la mayor parte del dinero. Si no está jugando a ningún juego de devolución de efectivo en sus tarjetas de crédito, los centavos de cada transacción que realice van efectivamente a los consumidores que lo están haciendo. Si aún no lo has hecho, puedes ganar miles de dólares en bonos de registro para varias tarjetas de crédito bancarias sin siquiera levantarte de la cama. Y luego, una vez que las tarjetas están abiertas, es bastante simple optimizar sus gastos para generar miles al año en devolución de dinero en efectivo. Más de la mitad de los consumidores utilizan tarjetas de débito para la mayoría de las transacciones. Los puntos 1 y 2 se combinan aquí para crear una transferencia de riqueza bastante grande entre las personas que entienden el sistema financiero y las que no. Veo esto con frecuencia con personas que ganan buenos salarios y se quejan de que su dinero no va muy lejos.

3. Puedes ahorrar entre un 5 y 50 % en el arrendamiento o la compra de bienes raíces si lo haces en invierno. La demanda de vivienda es más alta en verano, lo que lleva a precios más altos para los consumidores. El tiempo para un contrato de arrendamiento o ir a buscar una casa en invierno es algo que los consumidores rara vez hacen, pero todo, desde hipotecas hasta empresas de mudanzas y alquiler, es más barato en invierno. Entiendo que los padres son reacios a mudar a los niños durante el año escolar, pero ven el costo explícito, pero no entienden los costos implícitos, que son sorprendentemente grandes.

4. Los desplazamientos son sorprendentemente caros, especialmente en coche. La gente subestima drásticamente cuánto gasta en los desplazamientos, especialmente si ambos cónyuges trabajan. Para 2024, calcule alrededor de 63 centavos por milla y multiplíquelo por el número de días que usted y su pareja van a trabajar. Se pone peor porque los desplazamientos se pagan con dólares después de impuestos. A veces, esta es una partida de 25.000 dólares al año, y es un costo pasado por alto porque está implícito.

5. Para los residentes de Nueva York y Nueva Jersey (y otros estados donde las apuestas deportivas son legales con una cantidad suficiente de competencia), las apuestas deportivas están dando cantidades tontas de bonos a aquellos que estén dispuestos a inscribirse. Cualquier persona con experiencia en el mercado de valores puede explotar los grandes y diversos mercados de apuestas deportivas tanto para obtener bonos de inscripción como para oportunidades de arbitraje. Pregúntame sobre esto en la sesión de preguntas y respuestas después de mi sesión para obtener más información.

En pocas palabras

Conocer las finanzas y la economía del comportamiento te llevará a todo tipo de gemas ocultas que te ayudarán a aumentar tu riqueza. Comprender anomalías como la calidad-menos-basura y el efecto de disposición le ayudará a administrar mejor su cartera. Además, conocer las aplicaciones prácticas de la economía te ayudará a hacer que tu vida sea más próspera, menos estresante y más divertida.

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¿Pueden las finanzas conductuales ayudarte? por Logan Kane

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Diseño de un sistema robusto que sigue las tendencias por Quantpedia

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La misión de Quantpedia es procesar la investigación académica financiera de una forma más fácil de usar, para ayudar a cualquiera que busque nuevas ideas de estrategias cuantitativas y algorítmicas. Nuestro equipo está formado por miembros experimentados con diferentes antecedentes: financieros, matemáticos y traders, combinados con miembros con un sólido conocimiento técnico y de TI.
Quantpedia / Quantpedia.com

 

No es fácil construir una estrategia sólida de seguimiento de tendencias que resista diferentes condiciones difíciles del mercado y traiga resultados consistentes. El autor del trabajo de hoy no se asustó por esta tarea y entregó un marco completo sobre cómo diseñar una estrategia sólida que siga las tendencias paso a paso.

El método presenta análisis de sensibilidad y comprobaciones de solidez a través de varios horizontes temporales y opciones de muestra. También tiene en cuenta los costos de transacción (cuando se reequilibra a menudo, se comen una parte significativa de las ganancias) y adopta un enfoque de múltiples activos para maximizar las métricas de riesgo observadas de cerca por parte de los PM (gestores de cartera).

El marco de Dobromir Tzotchev se puede resumir en los siguientes pasos:

  1. Necesidad de una señal limpia de seguimiento de tendencias: El documento propone una señal de impulso de serie temporal que sigue la tendencia basada en la teoría estadística e investiga sus propiedades. Reconcilia los resultados teóricos con los hechos estilizados sobre la inversión que sigue la tendencia, incluido el vínculo con los straddles y el mejor rendimiento de las llamadas señales «más lentas».
  2. Diseño de sonido y solución de prototipos: basado en resultados teóricos, el documento presenta un prototipo de solución que sigue la tendencia que utiliza un enfoque unificado a través de los activos y se diversifica a través de los marcos de tiempo. A través de ejemplos de simulación, destaca el rendimiento frente a los puntos de referencia y las propiedades de diversificación para carteras de larga duración.
  3. Técnicas de gestión de riesgos: El documento desarrolla la gestión de carteras y riesgos para estrategias de seguimiento de tendencias. Adapta los enfoques de presupuestación de riesgos y paridad de riesgo jerárquica (HRP) al marco de seguimiento de tendencias. Además, analiza los métodos para gestionar los costos de transacción y las implicaciones del componente de transporte en futuros y forwards de divisas.
  • Autores: Dobromir Tzotchev
  • Título: Diseño de un sistema robusto de seguimiento de tendencias: Detrás de las escenas de seguimiento de tendencias
  • Enlace: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? abstract_id=4677166

Resumen

El seguimiento de tendencias ha estado activamente en el radar de los inversores durante las últimas décadas. El manual de J.P. Morgan sobre estrategias de momentum o impulso (Kolanovic y Wei, 2015) da una extensa revisión de las estrategias de momentum. El documento actual se centra en una solución concreta que sigue la tendencia y analiza sus propiedades junto con la implementación práctica.

Como siempre, presentamos varias figuras y tablas interesantes:

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Citas notables del trabajo de investigación académica:

Comenzamos presentando una señal que se basa en pruebas de hipótesis estadísticas. Demostramos que, bajo ciertas condiciones, la señal que sigue la tendencia es también el delta de un straddle. Por lo tanto, hacemos explícito el vínculo ampliamente propagado entre las posiciones de seguimiento de tendencias y largas (ver, por ejemplo, Fung y Hsieh 2011).
Posteriormente, analizamos los impulsores de beneficios para la estrategia de seguimiento de tendencias basada en la señal propuesta. Demostramos que la estrategia (similar a un straddle) es rentable siempre que hay tendencias en cualquier dirección. Por lo tanto, demostramos que la llamada «sonrisa de CTA» (véase, por ejemplo, Hurst et. al. 2014) también se puede justificar dentro de un modelo teórico. Además, la estrategia exhibe convexidad. El valor absoluto de la relación Sharpe del activo subyacente es de importancia crítica para la rentabilidad de la estrategia y cuanto mayor sea el número, mayor será la convexidad incrustada en la estrategia. Además, las señales basadas en períodos de estimación más largos poseen ceteris paribus una mejor rentabilidad que las señales basadas en períodos más cortos.
A continuación, se tienen en cuenta explícitamente las propiedades de las series temporales del activo subyacente. Demostramos que la autocorrelación es importante solo para la rentabilidad de las señales basadas en períodos de retroceso cortos (normalmente menos de un mes). La autocorrelación naturalmente positiva conduce a ganancias, mientras que incluso los pequeños valores de autocorrelación negativa inducen pérdidas sustanciales. Por otro lado, la rentabilidad de las señales basadas en períodos de retroceso más largos no se ve afectada por las propiedades de las series temporales de los subyacentes.

Debido a la naturaleza no lineal de las expresiones para las pérdidas y ganancias esperadas y los costos de transacción, es difícil derivar el umbral del ratio Sharpe del subyacente que representa la rentabilidad de una señal basada en un cierto período de backtest. Sin embargo, los resultados numéricos eliminan algunas advertencias interesantes para esta relación. En la Figura 13 hemos trazado el ratio Sharpe basado en la cuenta de pérdidas y ganancias netas de la estrategia que sigue la tendencia frente a la relación Sharpe de la subyacente para varios períodos de mirada. Utilizamos la estructura de costos de transacción para S&P y asumimos una volatilidad diaria del 1 % (aproximadamente el 16 % anualizado). Es evidente que las señales basadas en miradas a corto plazo solo pueden ser rentables si la relación Sharpe del activo es bastante considerable en cualquier dirección. Por ejemplo, para una señal basada en 2 días, necesitamos un ratio Sharpe por encima de 2 y por debajo de -2 para asegurar la rentabilidad de la estrategia. Para una señal basada en 32 días, la relación de Sharpe debe estar por encima de 1 o por debajo de -1. Incluso una señal basada en un período de retroceso de 1 año requiere que el valor absoluto de la relación Sharpe sea superior a 0,5 para que se garantice la rentabilidad.

Además, esperamos que el ratio Sharpe de la estrategia de seguimiento de tendencias esté por debajo del valor absoluto del ratio Sharpe del activo. Una relación de Sharpe positiva o negativa considerable del período de retroceso subyacente y a largo plazo son necesarias para que la relación de Sharpe de la estrategia de seguimiento de la tendencia supere el valor absoluto del Sharpe de la subyacente. Por ejemplo, necesitamos que la relación Sharpe del subyacente sea mayor en valor absoluto que 1,5 para que el seguimiento de la tendencia sea más rentable que mantener o a corto plazo el activo.
Si la deriva del activo es estable (se mantiene constante durante un largo período), es mucho más rentable y rentable utilizar señales basadas en períodos de mirada atrás más largos. Por ejemplo, si esperamos que las acciones muestren una deriva positiva debido a las primas de riesgo de capital integradas, es preferible utilizar señales con períodos de mirada atrás más largos. El atractivo de los períodos de retroceso a corto plazo surge en dos escenarios. En primer lugar, la duración de la tendencia podría ser menor que un largo período de retroceso. Por ejemplo, si la tendencia cambia de dirección cada 6 meses, hacer uso de una señal basada en una mirada hacia atrás de 1 año será perjudicial. En segundo lugar, durante los giros del mercado, las señales basadas en períodos de retroceso más cortos son más reactivas y, finalmente, mitigan las reducciones de los sistemas de seguimiento de tendencias más lentos.

[En la Figura 21: Rendimiento acumulativo por clase de activos] se muestra el rendimiento acumulativo del enfoque de referencia en varias clases de activos, así como el rendimiento de la cartera combinada14. Históricamente, los productos básicos han tenido el récord de seguimiento de tendencias más atractivo (los productos básicos también son la clase de activos en la que se originó la industria de la CTA). La clase de activos que históricamente ha sido la más desafiante para el enfoque de seguimiento de tendencias son las acciones.

Además de la característica atractiva de la asistión positiva que poseen las estrategias que siguen las tendencias, las estrategias que siguen las tendencias aportan beneficios sustanciales de diversificación para las carteras de larga duración. Como ya hemos demostrado en las secciones teóricas, las estrategias de seguimiento de tendencias exhiben convexidad y cuando el movimiento a la baja es lo suficientemente importante, el retorno de la estrategia de seguimiento de la tendencia compensará con creces la pérdida en el subyacente. También ha sido bien sabido que la magnitud de las ventas suele ser bastante considerable y, por lo tanto, la compensación con las estrategias que siguen la tendencia es bastante atractiva.
Para verificar esta hipótesis empíricamente, hemos construido carteras que consisten en posiciones largas en los subyacentes de nuestro universo de activos. Las carteras están bien orientadas a tener una volatilidad anualizada del 10% y utilizar las mismas ponderaciones de riesgo para los activos individuales que en nuestra solución de referencia. También hemos construido carteras combinadas que invierten el 50 % en la cartera de larga duración y el 50 % en el sistema de seguimiento de tendencias. Los beneficios de diversificación son bastante evidentes en todas las clases de activos, excepto en la renta fija. En la renta fija, la direccionalidad del mercado ha llevado a una gran superposición entre las posiciones del sistema de seguimiento de tendencias y las de la cartera a largo plazo.

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Diseño de un sistema robusto que sigue las tendencias por Quantpedia

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El trading sólido es un entrenamiento en psicología del trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

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Brett N. Steenbarger, Ph.D. es profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en SUNY Upstate Medical University. Compagina su actividad docente con la de entrenador de gestores de hedge funds y traders profesionales. Brett es autor de varios libros sobre psicología enfocada en el trading: The Daily Trading Coach (2009), Trading Psychology 2.0 (2015) y Radical Renewal (2019), entre otros. Su experiencia en los mercados financieros comenzó a finales de la década de 1970.”.
Brett N. Steenbarger, Ph.D. / SUNY Upstate Medical University

 

Un proceso de trading sólido es un tipo de gimnasio donde ejercitamos las funciones que contribuyen a una psicología del trading exitosa.

Lo que llamamos un “proceso de trading” en realidad son varios procesos entrelazados que nos empujan a ejercitar nuestras habilidades. La generación de ideas por sí sola puede hacernos analizar información histórica; sintetizar información entre mercados; consultar investigaciones de mercado y participantes valorados del mercado; y dar sentido a patrones de precios, volumen, volatilidad a corto y largo plazo, y más.

Una vez que hemos generado la idea, hay trabajo de definir y estructurar la operación para lograr la mejor relación riesgo/recompensa; establecer el tamaño de la posición para cumplir mejor con el objetivo de gestión de riesgos; evaluar la acción momento a momento para identificar puntos de entrada y salida sólidos, así como puntos para agregar a posiciones o tomar partes de nuestras operaciones. Observe que todos estos procesos requieren:

  • Enfoque y concentración sostenidos;
  • Pensamiento profundo, amplio y creativo para ensamblar información en ideas;
  • Pensamiento rápido y flexible para ejecutar operaciones sólidas;
  • Fortalezas de personalidad de conciencia y equilibrio emocional.
  • Cuando tratamos nuestro proceso de trading como un gimnasio con muchas estaciones de entrenamiento, construimos un sentido de fortaleza interior, crecimiento, dominio y confianza.

Un proceso de trading mal definido y simplista refuerza la pereza y no nos construye ni cognitiva ni emocionalmente. Internalizamos lo que hacemos. Lo que hacemos día tras día en nuestra preparación para el trading ejercita las fortalezas que contribuyen a una psicología de trading sólida. Cuando nuestros procesos se basan en nuestras fortalezas, los esfuerzos de los entrenamientos son gratificantes, no agotadores. No hay desafío más importante para los traders en desarrollo que definir procesos basados en nuestras competencias y fortalezas particulares.

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El trading sólido es un entrenamiento en psicología del trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

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Cómo cubrirse de manera rentable con opciones de venta por Yuval Taylor

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Yuval trabaja como product manager en Portfolio123, una empresa de tecnología financiera. Además es autor de «Zora and Langston: A Story of Friendship and Betrayal», entre otros libros.
Yuval / Portfolio123

 

Este artículo explora una estrategia de cobertura de inversiones utilizando opciones de venta baratas en lugar de posiciones cortas. Explica las ventajas de las opciones de venta, cómo seleccionar acciones para esta estrategia y ofrece consejos sobre la gestión del portafolio con esta cobertura. Aunque la estrategia ha sido rentable en ciertos períodos, también presenta desafíos y riesgos significativos.

Al comienzo de 2022, descubrí una mejor manera que vender en corto para cubrir mis posiciones largas: comprar opciones de venta baratas en acciones que esperaba que cayeran. Seguir esta estrategia fue muy rentable al principio, ya que 2022 y 2023 presentaron un mercado ideal para ello.

La estrategia no es tan complicada como la mayoría de las estrategias con opciones. Compro opciones de venta fuera del dinero, a medio plazo y de bajo precio en un grupo selecto de acciones que considero sin valor. Luego las mantengo hasta la semana anterior a su vencimiento, con algunas excepciones menores.

¿Por qué no vender en corto?

Cuando vendes en corto una acción, pides prestadas acciones (vendes en corto) y luego cierras tu operación comprándolas de nuevo (compras para cubrir). Si el precio ha caído un 50%, ganas un 50%; si el precio cae un 85%, ganas un 85%. Pero si el precio sube un 80%, pierdes un 80%; si el precio sube un 250%, pierdes un 250%. Lo máximo que puedes ganar con una posición corta es un 100%, pero puedes perder una cantidad infinita de dinero.

Este tremendo desequilibrio entre las potenciales ganancias y pérdidas siempre me ha impedido implementar una estrategia en corto o de venta. Durante los últimos ocho años, he intentado repetidamente idear una estrategia en corto que, cuando se probara retrospectivamente, no solo proporcionara una cobertura, sino que también aumentara mis rendimientos. Durante esos años, repetidamente he fracasado en hacerlo.

Cuando compras una opción de venta, estás haciendo una apuesta sobre el precio de una acción. Si el precio cae más de una cierta cantidad, te recuperarás; si el precio cae más allá de eso, tu retorno será un múltiplo aproximado de lo que pagaste. Si el precio de una acción cae cerca de cero, podrías obtener un retorno del 1,000% o más. Si el precio de la acción no baja al precio de ejercicio, entonces tu opción expirará sin valor y perderás la totalidad de tu inversión. Así que tu ganancia es ilimitada y tu pérdida está limitada al 100%.

Por qué las opciones de venta no son una buena estrategia por sí solas

2022 y 2023 fueron un entorno favorable para las opciones de venta. Primero, hubo un mercado bajista a gran escala, durante el cual los precios de las acciones cayeron. Luego, durante la recuperación, la volatilidad disminuyó bastante. Cuando la volatilidad es baja, las opciones son baratas.

Sin embargo, he identificado otros períodos recientes de dos años durante los cuales mi estrategia de opciones de venta sería un fracaso total, con una probable pérdida del 100%.

Además, las opciones de venta son instrumentos extremadamente volátiles y a menudo están correlacionados entre sí. El valor de mi portafolio de opciones de venta puede caer fácilmente un 15% en un día y un 80% en un mes.

Por lo tanto, veo las opciones de venta como una cobertura, no como una estrategia por sí sola.

El propósito de las coberturas es reducir la volatilidad. En mis pruebas retrospectivas, las opciones de venta han servido muy bien para este propósito. Es especialmente importante tener una cobertura efectiva si estás usando apalancamiento. En el fondo de cobertura que estoy gestionando, estoy empleando tanto apalancamiento como una cobertura de opciones de venta. La combinación debería permitirme aumentar los rendimientos mientras reduzco el riesgo del mercado.

Cómo surgió esta idea

En 2021, leí “Real Money” de Jim Cramer. A pesar de lo que Cramer se ha convertido desde entonces, no es un mal libro; fue escrito hace casi veinte años. En él, Cramer escribe: “por favor, usa opciones de venta cuando puedas en lugar de pedir prestado y vender en corto acciones… Si estás seguro de que algo va a bajar pero no sabes cuándo, usa opciones de venta profundas que vencen en muchos, muchos meses. Nunca te arrepentirás de pagar el dinero extra”.

Todo el capítulo de Cramer sobre opciones, “Advanced Strategies for Speculators”, vale la pena leerlo, incluso veinte años después.

Los costos de las opciones de venta y las posiciones cortas

Cuando vendes en corto una acción, a menudo pagas un costo de préstamo. Este es un porcentaje diario de tu desembolso. Los costos de préstamo varían enormemente de una acción a otra y de un corredor a otro. Con algunos corredores o brokers (por ejemplo, Fidelity), no hay costo de préstamo para la mayoría de las acciones; otros (por ejemplo, Interactive Brokers) cobran por cada acción. El costo de préstamo depende de cuántas acciones estén disponibles para vender en corto. Por lo tanto, las ventas cortas muy populares serán mucho más caras que las impopulares. A menudo he visto costos de préstamo que superan el 100% anual.

Con las opciones de venta, pagas una comisión sustancial además del precio de la opción. Además, las opciones de venta pueden ser extremadamente caras. Al igual que las ventas cortas, cuanto más popular es una opción de venta, mayor será su precio. También es mucho más complicado determinar un buen precio para una opción de venta que para una posición corta. Por último, los diferenciales de oferta-demanda para las opciones de venta son mucho, mucho más amplios que los de las posiciones cortas. Para los tipos de acciones en las que compro opciones, el diferencial a menudo será del 25% del punto medio.

Vender acciones en corto es bastante caro, pero no tanto como negociar opciones de venta. Una razón por la que la gente prefiere vender en corto a comprar opciones de venta es que los costos de las opciones de venta son tan altos. Otra es que es mucho más fácil comprar y vender en corto que negociar opciones. Probablemente paso tres veces más horas invirtiendo en opciones de venta de las que pasaría invirtiendo en ventas cortas.

Las opciones de venta tienen otras desventajas sobre las posiciones cortas. Puedes elegir cuánto tiempo mantener una posición corta y no tienes que atarla a un precio específico. Las opciones de venta, por otro lado, vencen en una fecha determinada, y aunque puedes ejercerlas anticipadamente si estás en el dinero y renovarlas si no te importa pagar grandes comisiones, son mucho menos flexibles.

Por lo tanto, si eliges cubrirte con opciones de venta, es extremadamente importante calcular cuánto estás dispuesto a pagar, tener en cuenta las comisiones y usar solo órdenes limitadas.

¿Qué son las opciones de venta?

Los mercados de opciones han existido durante cientos de años; algunos incluso las datan en la antigua Grecia. El mercado para ellas se desarrolló a fines del siglo XIX por un empresario estadounidense llamado Russell Sage. Pero no fue hasta 1973, con el nacimiento de la Bolsa de Opciones de Chicago (CBOE) y la Corporación de Compensación de Opciones, que la negociación de opciones se estandarizó y se volvió segura. Incluso entonces, solo estaban disponibles las opciones de compra, la mayoría de ellas relativamente ilíquidas. En 1977, las opciones de venta se introdujeron en la CBOE, y la liquidez fue mucho mejor que antes. Desde entonces, el crecimiento en la negociación de opciones ha sido exponencial.

Una opción de venta consta de cuatro elementos. Primero, está la acción subyacente. Segundo, está el precio de ejercicio: el precio que obtendrás por la acción si la tienes al vencimiento. Tercero, está la fecha de vencimiento, que generalmente es el tercer viernes de un mes en particular. Cuarto, está la prima, que es el precio que pagas por la opción.

Otros términos importantes son: Si el precio actual de la acción está por encima del precio de ejercicio de una opción de venta, la opción está fuera del dinero; si está por debajo del precio de ejercicio, está en el dinero. Si la fecha de vencimiento está a más de un año, es una opción a largo plazo; si es en el próximo mes, es a corto plazo; si está entre medio, es a medio plazo. Por último, una opción siempre es para 100 acciones, por lo que una opción de $2.00 cuesta $200.

Voy a ilustrar cómo funcionan las opciones de venta. Digamos que quiero apostar en contra de Rivian Automotive (RIVN). La acción se cotiza a $10.88. Compro 50 opciones de venta de RIVN para diciembre a $10.00 por $1.95 cada una. ¿Qué significa eso?

Eso significa que si poseo 5.000 acciones de RIVN y el precio es inferior a 10,00 $, puedo vender cada una de mis acciones por 10,00 $ en cualquier fecha anterior e incluido el 20 de diciembre (cada opción le da derecho a vender 100 acciones). Si, por otro lado, tengo mis ofertas el 20 de diciembre y el precio de RIVN es superior a 10,00 $, mis opciones caducan sin valor.

Esencialmente, estoy apostando $1.95 a que el precio de RIVN será menor a $10.00, y mi retorno sobre ese $1.95 es la diferencia entre $10.00 y el precio de RIVN. Así que si el precio cae a $8.05 ($10.00 – $1.95), me quedo igual (ignorando comisiones), ya que puedo vender mis opciones por $1.95 o comprar el subyacente por $8.05 y ejercer las opciones de venta por $10.00. Si el precio cae por debajo de eso, empiezo a ganar dinero.

La relación entre el cambio de precio del subyacente y el valor de la opción

Como puedes ver, a medida que el precio de una acción cae, el valor de la opción sube. A continuación se muestra un gráfico de mis rendimientos realizados en las opciones que he comprado y vendido o ejercido en comparación con el aumento o la caída del precio del subyacente durante el período en que mantuve la opción.

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Como puedes ver, si usas mi estrategia, es improbable que ganes dinero en opciones de venta a menos que el precio del subyacente caiga más del 20%. Si el precio sube, es probable que pierdas toda tu inversión. El 58% de mis opciones de venta han perdido dinero, y el 22% han expirado sin valor (una pérdida del 100%). Dado eso, parece improbable a primera vista que puedas ganar dinero usando esta estrategia.

Pero esas pérdidas se compensan con las ganancias, que en ocasiones han superado el 500%. En total, mi ganancia promedio fue del 31%. Ahora considera que mi período promedio en que mantuve una posición fue de 122 días. Anualizado, si hubiera invertido de manera equitativa en cada una de estas opciones de venta, habría ganado (1 + 31%)365/122 – 1 = 142%.

Aquí tienes una fórmula aproximada que resume la relación entre el cambio de precio y el cambio de la opción de venta. Si el cambio de precio es x y el cambio de la opción de venta es y y el período de tenencia es de 17 a 18 semanas, y = max (–1, –4.75x – 0.55). Una fórmula un poco menos aproximada es y = max (–1, 3.23×2 – 2.7x – 0.51) para x < 40%; para x ≥ 40%, y = –1.

Seleccionar acciones preparadas para fallar

En este momento, estoy buscando ventas en acciones con las siguientes características:

  • Reducciones frecuentes de las ganancias en los últimos años.
  • Una relación entre los impuestos pagados y la capitalización de mercado que es mucho menor que la de empresas similares.
  • Ventas inestables.
  • Mal impulso de los precios en los últimos nueve o diez meses (sin tener en cuenta el mes más reciente).
  • Mal impulso del subsector o grupo industrial.
  • Baja rotación de activos.
  • Baja propiedad institucional.
  • Una amplia dispersión en las estimaciones de los analistas.
  • Inestabilidad de los activos (muchos cambios importantes en los últimos años).
  • Una reciente sorpresa de ganancias muy desagradable.
  • Si la relación entre la planta bruta y las ventas es muy diferente de lo que ha sido durante los últimos años y muy diferente de la norma de la industria, es una buena señal de que algo anda mal.
  • Acciones en industrias particularmente susceptibles a la evaluación basada en factores: bienes de capital; bienes de consumo, venta al por menor y servicios; energía; entretenimiento; equipos y servicios de atención médica; productos y servicios domésticos; servicios industriales; servicios de TI; software; venta al por menor de productos básicos.
  • Empresas que pagan dividendos que claramente no pueden permitirse pagar dividendos. Si la suma de los ingresos netos, los dividendos preferentes y no preferidos, y los elementos especiales es inferior a cero, están en problemas.
  • Bajo EBITDA ajustado intangible a los activos.
  • Un aumento importante en la inversión (planta bruta + inventario) en comparación con los activos totales; también si ha habido mucha inestabilidad en esta proporción en los últimos doce trimestres, eso es una buena señal.
  • Alta volatilidad de precios.
  • Alta acumulación.
  • ROA inestable.
  • Enormes aumentos o disminuciones en efectivo.

También estoy viendo muchos otros factores, pero esos son algunos de los que se destacan en este momento.

Precios y período en que se mantiene una posición

Hay cinco factores que contribuyen a determinar un precio justo a pagar por una opción.

  1. El precio actual de las acciones subyacentes.
  2. El precio de ejercicio.
  3. La fecha de caducidad.
  4. La volatilidad de las acciones.
  5. La tasa de interés libre de riesgo.

Hay dos fórmulas ampliamente establecidas para determinar el precio justo de una opción en función de estas cinco entradas. Personalmente, no uso ninguna de ellas. Pero son importantes y buenas para saber. Puedes omitir los siguientes párrafos si sientes que están demasiado en los detalles. Retoma en el párrafo que comienza con “Hay otro valor de precio justo”.

La primera de estas fórmulas es la fórmula de Black-Scholes. Vamos a llamar al precio de ejercicio s, al precio actual p, a los años hasta el vencimiento t, a la volatilidad v y a la tasa de interés libre de riesgo r. Entonces, el precio de una opción de venta según Black-Scholes es:

Fórmula de precios de la opción Black-Scholes

donde Φ es la función de distribución acumulativa normal.

(Es importante tener en cuenta cómo se mide la volatilidad de estas fórmulas. Se toma la desviación estándar del porcentaje de movimientos en el precio diario durante un cierto período, y luego se multiplica por la raíz cuadrada de 252, ya que hay aproximadamente 252 días de negociación en un año. He descubierto que otro indicador de volatilidad es igual de bueno: la relación media de la diferencia alta y baja con respecto al precio de cierre; una vez más, hay que ajustar esto para que se acerque a la volatilidad anual. Para hacerlo, lo multiplico por 1375.)

La fórmula de Black-Scholes es bastante compleja, pero al menos puedes encajarla en una o dos líneas en un archivo de Excel. La fórmula para el precio binomial, por otro lado, requiere una hoja de Excel completa para calcular y una explicación de cómo hacerlo sería excesiva para este artículo.

Hay otro valor de precio justo que es esencial, y ese es el valor intrínseco. Ese es fácil de calcular. Si el precio de la acción es inferior al precio de ejercicio, el valor intrínseco es simplemente el precio de ejercicio menos el precio de la acción. Si es más, entonces el valor intrínseco es de 0 $. El valor intrínseco es la cantidad de dinero que obtendría si comprara las acciones y luego ejerciera la opción. Si el valor intrínseco es mayor que lo que pagaste por la opción, has obtenido un beneficio.

Ahora, ¿qué considero un precio justo para una opción?

Para mí, tanto los precios de Black-Scholes como los de los binomiales suelen ser demasiado caros. La única excepción es cuando t es superior a cinco o seis meses y vis relativamente bajo en comparación con las otras acciones que he identificado como buenas apuestas para las ventas. Por tales acciones, consideraré pagar un poco más que el precio de Black-Scholes o binomial.

Ahora no ves precios de Black-Scholes o binomial en la mayoría de las pantallas de opciones. En su lugar, obtienes una indicación del precio de Black-Scholes mirando la volatilidad implícita de las acciones. La volatilidad implícita es la v en la fórmula anterior dado un cierto precio.

Utilizo una hoja de cálculo complicada para calcular el precio que estoy dispuesto a pagar por una opción. Y aunque es complicado, también es deliberadamente ingenuo, ya que no tiene en cuenta ninguna de los griegos u otras medidas convencionales que la mayoría de la gente usa en los precios de las opciones.

Se puede extrapolar el cambio futuro del precio de una acción en términos de probabilidades en función de la volatilidad histórica de la acción y la cantidad de tiempo que transcurre. Para una acción determinada, hay una probabilidad de X% de que su precio aumente (o disminuya) en Y% en el momento T dada su volatilidad V entre ahora y el tiempo T. Debido a la reversión media, la volatilidad implícita de la acción V va a ser diferente de su volatilidad histórica; también debemos tener en cuenta que la volatilidad del mercado en general va a ser un factor que no tenemos forma de predecir.

Debido a esto, uso solo tres insumos para determinar el precio que estoy dispuesto a pagar por una opción: la fecha de vencimiento, la relación del precio de ejercicio con el precio actual y la relación de la volatilidad histórica de la acción con la de otras acciones que prefiero para las ventas. Supongo que la volatilidad futura de una acción será aproximadamente el promedio de su volatilidad histórica y la volatilidad promedio de esas acciones.

Mi hoja de cálculo toma estas entradas y luego calcula la cantidad de dinero que ganaré si la opción tiene un precio de 0,05 $, 0,10 $, 0,15 $, etc., dado un rango de cincuenta posibilidades diferentes para el precio de la acción.

Usemos un ejemplo concreto. Tengo una opción en una acción con un precio de 16,28 $ con una fecha de vencimiento de 199 días a partir y un precio de ejercicio de 15,00 $. Su volatilidad histórica es del 67,3 % y la volatilidad de acciones similares es del 72,33 %.

Aquí hay un gráfico de las probabilidades de la acción entre ahora y el vencimiento, con cada punto representando una probabilidad del 2 %.

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Correspondiente a eso, aquí hay un gráfico del valor del contrato de opción en el momento de su vencimiento.

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Luego puedo usar estas cifras para calcular cuáles podrían ser mis rendimientos si apuesto a esta opción cincuenta veces, gastando un centavo en cada apuesta. Obviamente, con una apuesta tan barata, vas a tener rendimientos astronómicos si el contrato termina por valer 2,00 $ o más. Sin embargo, con una apuesta de 3,00 $, sus pérdidas superarían con creces sus ganancias. Mi hoja de cálculo calcula la ganancia o pérdida de cada apuesta y luego se establece en el precio más alto que probablemente justificaría que pusiera un cierto porcentaje de mi dinero en la opción. (En este caso, son 2,50 $).

Basándome en esta hoja de cálculo, calculé que las opciones fuera del dinero valían más la pena que invertir en opciones en el dinero; que las opciones con fechas de vencimiento en los próximos dos o tres meses eran imposibles de encontrar lo suficientemente baratas; y que las opciones con fechas de vencimiento a más de nueve meses de distancia eran demasiado impredecibles para que valiera la pena considerarlas. Esto reduce considerablemente mi campo de opciones de venta.

Cómo comprar y vender opciones de venta

Dado los bajos precios que exijo para las opciones de venta, son muy difíciles de encontrar. Pero tengo un truco bajo la manga: órdenes GTC (buenas hasta cancelación). Debido a que los precios de las acciones subyacentes son generalmente extremadamente volátiles, si coloco una orden GTC a un precio significativamente más bajo que la oferta, a menudo se llenará más tarde cuando el precio de la acción tenga un pico temporal. Generalmente mantengo mis órdenes durante aproximadamente una semana.

Si el rango de una acción disminuye significativamente entre el momento en que compro la acción y la fecha de vencimiento, puedo optar por venderla antes. Solo lo hago si el precio de la acción está relativamente cerca o por debajo del precio de ejercicio. Nuevamente, usaré órdenes GTC para maximizar mis posibilidades de conseguir un buen precio.

Puede ser bastante caro a corto plazo ejercer opciones de venta, porque tienes que comprar las acciones subyacentes y esperar un día para que se liquide la operación. Así que estás temporalmente sin dinero una gran cantidad de lo que obtendrás cuando ejerzas. Por otro lado, es con mucho el método más seguro para sacar provecho de una opción de venta en el dinero que está a punto de vencer. Una vez que posees el subyacente, no importa si el precio sube más allá del precio de ejercicio y deja la opción de venta sin valor. En ese caso, si no puedes obtener el precio de ejercicio por las acciones que posees, puedes venderlas por incluso más.

Gestión de una cobertura de opción de venta

Un portafolio bien diversificado de acciones subyacentes es una buena idea: sugeriría un mínimo de una docena. También es muy importante diversificar tus fechas de vencimiento. Ambas cosas reducirán las posibilidades de que tu cobertura se reduzca a cero en condiciones de mercado desfavorables. Trato de comprar opciones de venta en cada una de mis acciones subyacentes con al menos dos fechas de vencimiento diferentes. También es bueno diversificar tus precios de ejercicio en cada subyacente, pero eso es mucho menos importante.

Creo que uno debe disminuir y aumentar su cobertura según el mercado. Si las acciones terribles han estado haciendo extremadamente bien últimamente, puede que no sea un buen momento para comprar o mantener opciones de venta. Especialmente debes tener cuidado con los repuntes del mercado después de una caída significativa, o contracciones importantes en el diferencial de rendimiento una vez que ha sido alto (estos dos suelen coincidir). Todo esto es muy difícil de predecir, por supuesto, y los costos de transacción de disminuir y aumentar tu cobertura serán enormes. Así que hazlo con moderación.

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Cómo cubrirse de manera rentable con opciones de venta por Yuval Taylor

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En el camino de las des-inflación por Ed Yardeni

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El Dr. Ed Yardeni es una de las principales voces de LinkedIn en economía y finanzas. Colaborador habitual de los principales medios internacionales, actualmente dirige Yardeni Research una firma de consultoría que ofrece estrategias de inversión global, análisis y recomendaciones a clientes institucionales. Es autor de los libros «Predicting the Markets: A Professional Autobiography» y «Fed Watching for Fun & Profit”.
Dr. Ed Yardeni / Yardeni Research

 

En los últimos años, los mercados financieros han estado muy atentos al deflactor del gasto de consumo personal (PCED) básico, el indicador preferido de la Fed para medir la inflación. Después de alcanzar un pico del 5.6% interanual en febrero de 2022, el PCED básico cayó al 2.6% interanual en mayo, disminuyendo desde el 2.8% en abril. El PCED general también se situó en el 2.6% interanual en mayo. En términos mensuales, el PCED básico aumentó un 0.08% y el índice general cayó un 0.08%. El ablandamiento en mayo dio a los mercados un respiro de los valores más altos en meses recientes: el PCED básico ha subido un 3.2% en los últimos seis meses en términos anualizados.

Esperamos que el PCED básico alcance el 2.0% para fin de año. Los funcionarios de la Fed aún no están convencidos, o quizás simplemente son reacios a declarar la victoria demasiado pronto. Muchos economistas dicen que el progreso en la inflación significa que la Fed debería bajar las tasas de interés para prevenir daños económicos (es decir, el aumento del desempleo y una recesión). Creemos que el banco central debería mantener la tasa de fondos federales (FFR) tal como está.

Antes de presentar nuestro caso, revisemos los últimos datos de inflación y de ingresos y extrapolemos hacia dónde podrían dirigirse.

Hay numerosas trayectorias que la tasa de inflación del PCED podría tomar durante los últimos siete meses del año, y cada punto básico incremental de inflación puede llevar a un resultado muy diferente. Los funcionarios de la Fed actualizaron sus previsiones de fin de año en la reunión del Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC) de junio, como se muestra en el Resumen trimestral de Proyecciones Económicas (SEP). Su previsión mediana indicó que el PCED básico terminaría el año en 2.8% (frente a su proyección de marzo del 2.6%).

El presidente de la Fed, Jerome Powell, comentó durante la sesión de preguntas y respuestas de su conferencia de prensa del FOMC de junio que los funcionarios eran conscientes de los efectos de base. Básicamente, los valores bajos de inflación mensual durante la segunda mitad del año pasado se irán eliminando gradualmente de las lecturas interanuales, lo que significa que los nuevos valores mensuales tendrán que ser aún más bajos para mantener el ritmo actual de desinflación. En otras palabras, las comparaciones se vuelven más difíciles. Aquí hay algunos de los posibles resultados:

(1) Misión cumplida. Si el PCED básico continúa al ritmo mensual de mayo del 0.08% durante los próximos siete meses, el índice alcanzaría el 2.0% interanual para fin de año. Por ahora, estamos en este campamento relativamente pequeño.

(2) Cerca, pero sin premio. Valores de 0.165% mensual (la tasa mensual que equivale al 2.0% anualizado) llevarían al PCED básico al 2.6% en diciembre. Eso es 0.2 puntos porcentuales por debajo de lo que proyecta el SEP de la Fed, una lectura que los funcionarios esperaban que les diera margen para reducir la FFR en 25 puntos básicos antes de fin de año. Podrían preferir dos o tres recortes de 25 puntos básicos si la inflación ronda el 2.6% interanual para fin de año.

(3) Aumento. Ver lecturas de 0.2% mensual en el PCED básico llevaría el índice al 2.9% para fin de año. No esperamos este escenario, pero un evento geopolítico que cause un shock en los precios del petróleo u otra disrupción en el suministro global que cause un repunte en los precios de bienes duraderos son riesgos legítimos. Este resultado podría llevar a los mercados financieros a esperar más aumentos de tasas de interés.

(4) Vivienda. Excluyendo los precios del alquiler, el PCED básico ya está en el objetivo del 2.0% de la Fed. La inflación de la vivienda, que ha bajado al 5.5% en el PCED, está cayendo lentamente a medida que los alquileres rezagados medidos por el índice se ajustan a los alquileres del mercado. La desinflación del alquiler debería continuar.

(5) Bienes. El precio de los bienes cayó un 0.1% interanual en mayo. Los bienes duraderos cayeron un 3.2%, impulsados por la deflación en categorías como automóviles y muebles para el hogar. Los precios de algunos bienes no duraderos, como suministros para el hogar, revistas, periódicos y papelería, también cayeron, pero los bienes no duraderos en general aumentaron un 1.6% interanual. Gran parte de la presión a la baja en la inflación de los bienes puede atribuirse a los precios más bajos de las importaciones de China (-2.0% interanual en mayo), que continúa inundando el mercado con bienes baratos. Una guerra comercial en aumento y aranceles generalizados suponen una amenaza para las exportaciones baratas chinas.

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