Exceso de optimismo en el crudo por Sentimentrader

• El optimismo sobre el petróleo ha pasado a territorio de excesivo optimismo después de haber estado en niveles moderadamente bajos.
• La volatilidad se ha desplomado.
• Condiciones similares precedieron a rendimientos débiles, especialmente durante esta parte del año.

A medida que el petróleo sube, también lo hacen las expectativas

Las acciones de energía han tenido una racha impresionante, impulsada en gran parte por una subida similar en su producto principal, el petróleo crudo. Como ocurre con casi todos los activos financieros en la historia de la raza humana, los inversores se han vuelto más optimistas sobre las perspectivas futuras del petróleo porque ya se ha recuperado.

El resultado es que el índice de optimismo sobre el petróleo ha pasado de un modesto pesimismo a los niveles actuales de optimismo, la lectura más alta en más de un año. El petróleo es un mercado inusual que muestra rendimientos anualizados negativos igualmente cuando el optimismo es alto que cuando es bajo. Funciona mejor cuando a los traders no les importa demasiado la dirección del mismo.

Lo que nos dice el estudio

Entre las categorías de inversión más ampliamente mantenidas, las monedas tienden a ser las que menos responden a los extremos del sentimiento. Las materias primas son las siguientes. Si bien normalmente «se portan bien», también pueden ser fácilmente superados por factores estructurales como el clima, las condiciones de siembra y las condiciones geopolíticas.

Quizás el petróleo crudo esté en medio de uno de esos períodos, en cuyo caso mayores ganancias durante las próximas dos semanas deberían darnos un buen aviso. De lo contrario, según los estándares históricos, normalmente debería tener problemas. Los últimos meses del año han sido difíciles para el crudo en cuanto a lograr ganancias sostenidas, y un puñado de indicadores sugieren que el movimiento potencialmente se ha adelantado.

Cómo llevar una vida con sentido por Brett N. Steenbarger

El gran riesgo en la vida es vivir de forma reactiva, rebotando de actividad en actividad sin plan ni propósito. Cuando vivimos vidas con propósito, la vida se vuelve significativa, y eso nos da energía. Supongamos que íbamos a empezar nuestros días, semanas y meses haciendo preguntas:

* ¿Qué es lo que más quiero lograr hoy en mi vida personal y en mi vida laboral que hará que el día sea de éxito?

* ¿Qué es lo que más quiero lograr esta semana en mi vida personal y laboral que hará que la semana tenga éxito?

* ¿Qué es lo que más quiero lograr este mes en mi vida personal y laboral que hará que el mes tenga éxito?

* ¿Qué es lo que más quiero lograr este año en mi vida personal y laboral que hará que el año tenga éxito?

Eso es todo: cada día, cada semana, cada mes, cada año se guía por una visión singular. ¿Qué cosa te llevará a mirar hacia atrás cada día, semana, mes y año y sentirte orgulloso de lo que has logrado?

Una vez que tenemos una visión, no podemos vivir con el piloto automático. Lo único que más quieres lograr se convierte en tu declaración de misión: te impulsa y te inspira. El riesgo no es intentarlo y quedarse corto; nunca es intentarlo y nunca descubrir de lo que somos capaces.

Inflación: ¿Otra vez como en los años 70? por Dr. Ed Yardeni

Economía estadounidense I: Aumentando un poco las probabilidades de una recesión. El 31 de julio, Debbie y yo redujimos nuestras probabilidades de sufrir una recesión. Escribimos: “Nuestro guión se ha desarrollado como se esperaba hasta ahora. El escenario de un aterrizaje suave se parece cada vez más a un escenario sin aterrizaje. Como resultado, estamos aumentando las probabilidades de un escenario sin aterrizaje del 75% al 85% y reduciendo las probabilidades de un escenario de aterrizaje forzoso del 25% al 15% hasta finales del próximo año”. El 21 de agosto, en respuesta al respaldo de los rendimientos de los bonos, escribimos: “Actualmente todavía estamos asignando probabilidades del 85% a un escenario sin aterrizaje hasta finales del próximo año y del 15% a uno de aterrizaje forzoso. Sin embargo, nos inclinamos por bajar lo primero y aumentar lo segundo”. Hoy, en respuesta a varios acontecimientos nuevos, estamos aumentando las probabilidades de una recesión antes de finales del próximo año del 15% al 25%.

Por ahora, seguimos en el campo de la recesión y la recuperación continua. Sin embargo, el aumento del 30% del barril de crudo Brent desde el 27 de junio es preocupante (Fig. 1). Esto ha resultado en un aumento del 8,2% en el precio minorista de la gasolina desde finales de junio a $3,94 durante la semana del 11 de septiembre (Fig. 2). Si el precio del petróleo supera los 100 dólares por barril y el precio de la gasolina sube sólidamente por encima de los 4 dólares el galón y ambos se mantienen por encima de esos niveles durante un tiempo, podrían desencadenar una renovada espiral salario-precio y mayores expectativas inflacionarias.

Ese escenario recordaría el de los años 1970, cuando a la primera ola de inflación le siguió una segunda ola y ambas desencadenaron recesiones (Gráfico 3). Ése no es el escenario que consideramos más probable, pero es un riesgo que hay que tener en cuenta. Es en parte debido a este riesgo que hemos elevado nuestras probabilidades subjetivas de este escenario alternativo al 25%.

Economía estadounidense II: décadas de duelo. Consideremos ahora la siguiente comparación de las décadas de 1970 y 2020 (hasta ahora):

(1) El dólar. La Gran Inflación de los años 1970 en realidad comenzó durante la segunda mitad de los años 1960. Fue desencadenado por la decisión del presidente Lyndon Johnson de financiar mediante déficit la guerra de Vietnam en lugar de aumentar los impuestos para financiar la guerra. Lo mismo puede decirse de su iniciativa Gran Sociedad. El resultado de este enfoque de política fue una mayor inflación.

El presidente Richard Nixon continuó con ese enfoque a principios de la década de 1970 y exacerbó la inflación al cerrar la ventana del oro el 15 de agosto de 1971, lo que provocó una depreciación significativa del dólar. Un dólar más débil impulsó los precios de las materias primas y provocó que la OPEP elevara los precios del petróleo durante la década de 1970.

Esta vez, varias rondas de programas de estímulo fiscal combinadas con políticas monetarias ultralaxas provocaron un shock de demanda que superó la oferta, desencadenando el actual ataque de inflación. Es de suponer que los programas tenían como objetivo compensar el impacto negativo de la pandemia en los trabajadores. Más exactamente, fueron otro ejemplo de los políticos de Washington que “nunca dejan que una buena crisis se desperdicie” (en palabras de Rahm Emanuel, pronunciadas cuando era jefe de gabinete en la administración Obama).

Lo que es diferente esta vez es que el dólar estadounidense está fuerte. La Reserva Federal ha sido más agresiva que los otros bancos centrales importantes a la hora de endurecer la política monetaria en respuesta a la inflación. Además, la economía estadounidense está teniendo un desempeño mucho mejor que el de otras economías importantes, lo que también respalda al dólar.

(2) Precios del petróleo y los alimentos. No tenemos ninguna duda de que la Gran Inflación de la década de 1970 fue causada por los dos picos en el precio del petróleo durante 1973/74 y nuevamente en 1979, ambos desencadenados por guerras en el Medio Oriente (Fig. 4). El precio del barril de petróleo crudo West Texas Intermediate aumentó un 213% y un 166% durante estos dos episodios. Ambos provocaron recesiones.

Esta vez, el precio del barril de petróleo crudo Brent subió un 46% durante el primer semestre de 2022, provocado por la invasión rusa de Ucrania. Pero no hubo recesión. Tampoco es probable que el aumento del precio del petróleo en lo que va del año provoque una recesión a menos que sea el comienzo de un aumento importante resultante de otra crisis geopolítica, particularmente en el Medio Oriente. No se puede descartar esa posibilidad dadas las hostilidades entre Israel e Irán.

Los picos en la tasa de inflación general del IPC durante la Gran Inflación de la década de 1970 fueron del 12,3% y 14,8% (Gráfico 5). El año pasado alcanzó un máximo del 9,1%. Los picos de la tasa de inflación básica del IPC durante la década de 1970 fueron del 11,9% y del 13,6%. El año pasado, fue del 6,6%.

Los picos en el componente energético del IPC durante la década de 1970 fueron 33,7% y 47,1%. El pico del año pasado fue del 41,6%. Los picos en el componente de alimentos del IPC fueron del 20,3% y el 13,1% durante la década de 1970, mientras que el pico fue del 11,4% el año pasado.

(3) Otros precios. Esta vez, las interrupciones en la cadena de suministro provocaron un aumento mucho mayor en la tasa de inflación de los bienes duraderos (gráfico 6). La tasa de inflación de bienes duraderos del IPC alcanzó un máximo de 14,3% y 11,3% en la década de 1970. Esta vez, alcanzó un máximo de 18,7% el año pasado y cayó mucho más rápido que durante los años 1970. Volvió a bajar al -2,0% interanual hasta agosto, en el rango de lecturas levemente deflacionarias antes de la pandemia.

La situación resultó ser bastante transitoria esta vez, mientras que fue más persistente durante la década de 1970.

La cuestión del IPC de bienes no duraderos, incluidos los alimentos y la energía, no está clara. El año pasado alcanzó un máximo del 16,2%, comparable a los niveles alcanzados durante los picos gemelos de la década de 1970. Revirtió demasiado por completo el pico del año pasado. Pero los precios del petróleo han vuelto a subir en las últimas semanas.

Durante la década de 1970, la inflación de los servicios fue especialmente persistente, con tres máximos consecutivos: 8,5% (en 1970), 11,7% (en 1975) y 18,1% (en 1980). Esta vez, hasta ahora, la tasa de inflación del IPC de servicios alcanzó un máximo del 7,6% el año pasado y disminuyó al 5,4% en agosto. Lo que exacerbó el problema de la inflación de servicios durante la década de 1970 fue una espiral de inflación salario-alquiler (Gráficos 7 y 8). Esta vez, las tasas de inflación tanto de los salarios como de los alquileres alcanzaron su punto máximo el año pasado (7,0% y 8,9%, respectivamente, y han bajado al 4,5% y 8,1%). El componente de alquileres del IPC va camino de moderarse significativamente, lo que refleja la tendencia de los arrendamientos de alquiler actuales.

(4) Salarios y contratos sindicales. ¿Se moderará esta vez la inflación salarial junto con la inflación de los alquileres? Actualmente, los miembros de los sindicatos constituyen un porcentaje mucho menor de la fuerza laboral. Los datos disponibles muestran que la afiliación ha disminuido al 6,0% del empleo asalariado en el sector privado, desde el 16,8% en 1983 (Fig. 9). Sin embargo, los sindicatos actuales se han visto fortalecidos por el estancamiento de los salarios reales. Han logrado considerables ganancias compensatorias en negociaciones recientes.

(5) Productividad y tecnología. La gran diferencia que pronosticamos entre ahora y entonces es que el crecimiento de la productividad, que colapsó durante la década de 1970, mejorará significativamente durante el resto de la década (Gráfico 10). La tasa media anualizada de crecimiento de la productividad en cinco años alcanzó un máximo histórico del 4,5% durante el primer trimestre de 1966, para luego descender hasta un mínimo histórico del 0,1% durante el tercer trimestre de 1982. Esta vez, el crecimiento de la productividad tocó suelo en el 0,4% durante el cuarto trimestre de 2015. Aumentó al 1,4% durante el cuarto trimestre de 2019, justo antes de la pandemia. Ahora se está estabilizando, con un aumento del 1,6% durante el segundo trimestre de 2023.

Pero esperamos que nuestra medida del crecimiento de la productividad reanude su ascenso previo a la pandemia al 4,0% para finales de la década. Esto puede parecer descabellado, pero sería coherente con los picos de las tres subidas anteriores del ciclo de crecimiento de la productividad. Esta vez, esperamos ver una gran cantidad de innovaciones tecnológicas que impulsen la productividad en muchas más empresas y en muchas más industrias que nunca. En este sentido, todas las empresas son ahora empresas tecnológicas.

El colapso del crecimiento de la productividad, combinado con el rápido aumento de la remuneración, provocó que la inflación de los costos laborales unitarios (CLU) se disparara durante la década de 1970 (Fig. 11 y Fig. 12). En realidad, hubo tres picos en esta tasa de inflación, que sigue de cerca la tasa de inflación general del IPC. Esta vez, la inflación CLU alcanzó su punto máximo el año pasado con un 7,0% interanual durante el segundo trimestre y cayó al 2,5% durante el segundo trimestre de 2023. La tasa de inflación general del IPC alcanzó un máximo del 9,1% el verano pasado y cayó al 3,7% durante agosto.

(6) Conclusión. Hemos aumentado nuestras probabilidades subjetivas de una recesión del 15% al 25%. El reciente aumento del precio del petróleo recuerda en cierto modo a lo que ocurrió durante la Gran Inflación de los años setenta. También lo es la presión de los sindicatos por salarios más altos para compensar el rápido aumento del costo de vida. Sin embargo, no esperamos una repetición de los años 1970. En nuestro escenario más probable, el crecimiento de la productividad retoma su tendencia ascendente iniciada a finales de 2015, que fue interrumpida durante la pandemia, y la inflación compensatoria general continúa moderándose. Por lo tanto, no esperamos ver un segundo pico de inflación que obligue a la Reserva Federal a provocar una recesión para reducir la inflación.

No es sólo el reciente repunte de los precios del petróleo lo que nos ha hecho elevar un poco más la bandera de advertencia ante una eventual recesión. También nos preocupa el creciente déficit presupuestario federal, con el aumento vertiginoso de los desembolsos netos por intereses del gobierno. Es posible que los rendimientos de los bonos tengan que aumentar más para atraer compradores a la creciente oferta de bonos del Tesoro, especialmente si hay un temor inflacionario en el camino. Las preocupaciones más inmediatas son la huelga del United Auto Workers y la probabilidad de un cierre del gobierno a fin de mes.

Nunca hay un momento aburrido en nuestro negocio. En realidad, ocurre de vez en cuando: Por ejemplo, cuando el S&P 500 subió a finales de julio hasta nuestro objetivo marcado para finales de año en 4600, predijimos que el resto de este año podría ser aburrido para los precios de las acciones, con el precio objetivo del índice todavía en ese nivel. De momento, así ha sido.

Perfil de Volumen, Principios de Subasta de Mercado y Flujo de Ordenes por Demian Pack

• La combinación de estas herramientas, perfil de volumen y subasta de mercado, nos ofrece un poderoso y preciso enfoque de los mercados.
• Artículo publicado en Hispatrading 17.

Este es la primera de una serie de notas destinadas a desarrollar los fundamentos de estos conceptos, los cuales  son utilizados por un reducido grupo de operadores quienes han encontrado en la aplicación combinada de los mismos una herramienta  poderosa y efectiva a la hora de operar y analizar los mercados. Con el advenimiento de software más sofisticado- ha experimentado un crecimiento importante en los últimos años, posibilitando al inversor minorista el acceso a herramientas que anteriormente se le eran de difícil acceso.

EL Perfil de Volumen tiene tanto de técnica como de arte, y sus corrientes de interpretación son variadas, de manera que el presente artículo tiene como objetivo desarrollar algunos de los lineamientos básicos. Cuenta entre sus pioneros a Peter Steidlmayer, quien -entre otros- ha venido trabajando y desarrollando esta técnica desde hace más de 40 años.

 A los fines prácticos, estaremos utilizando el término ¨Perfil de Volumen” para referirnos al mismo en términos conceptuales.

Principios de Subasta del Mercado – Valor versus Precio

Todos los mercados experimentan constante movimiento como reflejo de lo que podemos denominar “proceso de conocimiento”, entendido como aquel en el cual los participantes del mismo se encuentran probando constantemente diferentes niveles precio en busca del valor.

El valor tiene que ver con las expectativas (pasadas y  futuras) de los participantes en el mercado, mientras que el precio es el reflejo de la (eterna) búsqueda del valor; o la manera en que  se plasman esas expectativas en el intercambio entre compradores y vendedores.  

Es así que encontramos zonas que son más valiosas (mayor valor) y otras que representan poco interés (menor valor). Como principio, partimos de que cuanto mayor actividad encontramos en un área determinada, mayor es el valor que le asignan los participantes del mercado respecto de la misma: una mayor actividad (volumen) representa un mayor valor asignado por parte de los participantes del mercado, reflejado entonces a través del precio.

Inversamente, en áreas que no son importantes o valiosas, los participantes tienen poco interés (participación), lo cual se refleja en el volumen (poco tiempo) que pasan en las mismas.

En su esencia más básica, cualquier mercado busca facilitar el intercambio de bienes, servicios, acciones, o cualquier otro bien fungible.  De esta forma, encontramos principios similares a lo que se dan en cualquier subasta: el precio tiende a modificarse en la medida que las expectativas de los participantes así lo consideran.  Compradores y vendedores manifiestan sus opiniones respecto de su percepción de valor a través de sus acciones: comprar o vender. En este caso, el precio funciona como una guía en torno a las expectativas de valor que tienen los agentes que componen el mercado. 

La particularidad de los mercados es que en los mismos el desarrollo del proceso es bidireccional: cuando los participantes estiman que el precio del bien se encuentra sobrevaluado (el precio del mismo es mayor al que ellos estiman) éstos tienden a liquidar sus tenencias en busca de un nivel de precios que refleje la percepción del valor actual. El precio tiende a bajar, hasta que los participantes estiman que éste se encuentra subvaluado (el activo es barato en relación con las expectativas), y en consecuencia estos comienzan a acumular el mismo, o dicho de otra manera a ofertar mayores precios, hasta que llega el precio en el cual el precio del bien supera las expectativas, y en consecuencia dejan de ofertar.  

Decimos entonces que los actores del mercado rechazan un nivel de precios determinado, como acción opuesta a la aceptación de cierto nivel de precio, en donde compradores y vendedores estiman que un nivel de precios es justo, en relación con su percepción del valor. 

En ese sentido, imagínese como ejercicio alguien ofreciéndole un bien muy valioso (por ejemplo un diamante) a un precio francamente ridículo. Usted seguramente (provisto que todas las condiciones de legitimidad del bien se encuentren dadas) correrá a comprar ese bien, buscando anticiparse a otros en la búsqueda de lo que usted considera una ganga.  Se produce un rechazo de menores niveles ya que a un nivel de precio muy por debajo de las expectativas (muy barato), los compradores correrán a comprarlo. Multiplique esto por una considerable cantidad de actores y ahí tiene el comportamiento de un mercado.

Inversamente, cuando existe acuerdo respecto de un determinado nivel de precios, decimos que existe aceptación respecto del área determinada.  De esta manera,  la mayor cantidad de actividad (dada por el volumen de operaciones) se encontrará en aquella área en donde exista un mayor consenso entre compradores y vendedores, mientras que en aquellas áreas en donde estos estimen que el precio no refleja las expectativas respecto de los compradores (niveles de precios máximos) o vendedores (niveles de precios mínimos), encontraremos muy poco interés/actividad.

Los mercados alternan entre aceptación y rechazo, y se vinculan como alternativas de comportamiento a través de la finalización de la subasta. Llega un momento determinado en que este acuerdo finaliza. Los participantes del mercado comienzan a moverse en una nueva dirección en búsqueda del precio justo que refleje sus expectativas, y así sucesivamente.

Tenemos entonces un comportamiento fractal que se da segundo a segundo, minuto a minuto, hora tras hora, día tras día, y así sucesivamente y constituye el núcleo mismo de búsqueda y confirmación de valor del proceso al que nos referimos. 

En su estado más básico, cualquier mercado representa la interacción entre la oferta y la demanda. Cuando los participantes “acuerdan” respecto del valor, el mercado se encuentra en equilibrio. Inversamente, cuando no existe acuerdo alguno, el mercado en cuestión tenderá a buscar mayores niveles (demanda supera a la oferta) o menor (cuando la oferta supera a la demanda).  Los mercados alternan constantemente entre estos dos estados como reflejo de la continua búsqueda de valor por parte de sus participantes. 

¿Qué es el Perfil de Volumen?

Fundamentalmente, es una herramienta que permite organizar e interpretar la información. No es un sistema de trading, sino que constituye una metodología de análisis, que permite visualizar en forma muy clara y precisa, prácticamente cualquier mercado que sea pasible de ser  graficado, permitiendo a quien la utiliza implementar diversas estrategias, acorde a su enfoque particular. 

La característica principal del perfil de Volumen radica en que representa una forma extremadamente  eficiente de identificar la manera en que se desarrolla el proceso de conocimiento y subasta de mercado.

El Perfil de Volumen, organiza y representa  la actividad de esta subasta bidireccional a la que nos referimos anteriormente, de manera que quien la utiliza, tenga una visión del desarrollo de la  estructura del mercado en función del marco contextual que ésta se ubica y desarrolla.

En ese sentido, el objetivo de cualquier herramienta efectiva es el de representar en forma clara y efectiva aquello que se encuentra sucediendo en el mercado, aislando el “ruido”, de aquellos patrones importantes, los cuales  son definitorios en la toma de decisiones. El Perfil de Volumen, cumple esta función.

En suma, similarmente a lo que sucede con -por ejemplo- un gráfico de barras tradicional  es una forma de representar la acción de precio , pero con el valor agregado que incorpora una serie de elementos, dejados de la por el primero: la estructura del mercado y   puntos de referencia claves, los cuales reflejan el tiempo en el cual los actores del mercado se han encontrado dispuestos a mantenerse en un determinado nivel de precios, creando de esta manera una nueva dimensión en la visión de quién lo utiliza. Sin embargo, es importante notar que la variable “tiempo”, se utiliza aquí para denotar el interés de los participantes en un determinado nivel de precios, y no en el sentido “tradicional” de unidad de valor (gráficos de velas de períodos uniformes de 5 minutos, por ejemplo). En las figuras 1 y 2, podemos ver la diferencia, en términos de la información, que nos provee el Perfil de Volumen. Ambos gráficos representan la acción de precio del EUR/USD  a comienzos de Septiembre de 2013. Por un lado, el gráfico semanal (figura 1) y por el otro el Perfil de Volumen (figura 2).

Incorporando los elementos anteriormente descritos, podemos decir entonces que, en aquellos mercados líquidos y transparentes, el libre juego de la oferta y la demanda se plasma en facilitar el intercambio de un bien fungible, reflejando el valor asignado por los participantes a través de sus acciones -o falta de éstas. En función de esto, el precio tenderá a moverse de los extremos ya que no habrá demasiados participantes interesados a ejecutar transacciones en niveles que estiman injustos. 

Inversamente, el precio tenderá a ubicarse en el área que representa el nivel más aceptado acorde a las expectativas de los actores, entendiéndose por tal en donde el intercambio se facilita más eficientemente. De ahí, la mayor cantidad de operaciones tenderá a reflejarse en términos de donde ocurre el mayor volumen (mayor interés) de operaciones. 

La aceptación-acuerdo (de un nivel de precios) refleja el consenso de los participantes del mercado respecto de sus expectativas, organizándose en la forma de una Campana de Gauss,  o distribución normal en términos estadísticos. 

En el momento en que dicha distribución normal se completa, el mercado tenderá a cambiar de dirección, lo cual estará enmarcado dentro de un plano más amplio (contexto) como reflejo de la finalización del proceso de subasta en una determinada área de valor. Es en esa situación que el precio se encuentra en posición de moverse hacia otro nivel como reflejo de la “nueva” búsqueda de valor por parte de los participantes del mercado. El próximo nivel se encontrará definido por el  contexto y  el flujo de órdenes, temática que abordaremos en artículos subsiguientes.

Este proceso, sucede constantemente, reflejando la naturaleza fractal a las que nos referimos anteriormente, y se da en todos los espacio temporales.

A modo de ejemplo, en la figura 3, podemos apreciar cómo los participantes ha buscado un nuevo nivel de consenso en torno a los 1.3680 el 17 de Octubre de 2013, representado por la finalización de la distribución normalizada del Perfil de Volumen, lo cual refleja el “acuerdo” respecto de los participantes del mercado en relación al “valor justo” del par EUR/USD. Esto es lo que  abordaremos a continuación.

Los extremos de precios representan las áreas menos favorables para los participantes y en consecuencia tendremos pocos agentes dispuestos a realizar transacción alguna en estos niveles. Consecuentemente, tendremos poca (pero intensa) actividad en estas áreas ya que los participantes tienden (en su búsqueda) a moverse rápidamente de un precio que estiman injusto. 

Anteriormente, nos referimos a la posibilidad consenso -o falta de éste- y sus efectos  en el precio. Es aquí donde el Perfil de volumen introduce los conceptos de balance y desequilibrio. El primero, se plasma en lo que se denomina Desarrollo Horizontal (balance), caracterizado por un mercado en el cual los actores acuerdan sobre el precio justo en un plazo determinado. Dicho de otra manera,, el mercado se encuentra en equilibrio, o consolidando.

Análogamente, hablamos de Desarrollo Vertical (desequilibrio), lo cual refleja un desacuerdo entre compradores y vendedores en términos de la relación precio-valor. Esta da origen a nueva búsqueda de valor, representando la convicción de un grupo de participantes en el mercado en la forma de mayores o menores precios, dependiendo de qué grupo se encuentre en control, acorde lo señalamos en la figura 4 y 5. 

Conclusion

En este sentido, más que concluir, buscamos “comenzar”  el camino hacia una técnica que brinda un nivel de riqueza en términos de información respecto de los mercados que permite  representar en forma clara y efectiva el comportamiento de los actores en el mercado. Los estados por los que pasan los mercados financieros a través de los fenómenos de  comportamiento de aceptación y rechazo reflejan la psicología colectiva de los actores respecto de un determinado nivel de precios en el mercado, en forma clara y fácilmente identificable, lo cual representa un elemento clave a la hora de analizar la estructura del mercado, así como el comportamiento de los actores que lo componen.

Errores que se agravan en los mercados por Ben Carlson

Un lector pregunta:

Hace poco empecé a mirar la cuenta de jubilación de mi suegra. Ella ha estado con [nombre del asesor redactado] desde octubre de 2010 y tiene un rendimiento anual del 2,61 %. Según su gráfico, el S&P 500 tuvo un rendimiento anual del 12,95 % durante ese mismo período. Si bien sé que no debería esperar un rendimiento igual al S&P 500, ya que no todas las acciones (está en el 60% de acciones, 40% en bonos), es frustrante lo poco que tiene un rendimiento inferior.

Ella tiene un nuevo asesor en [nombre redactado] que la tiene en unos pocos fondos de renta fija y tiene el 60 % de su exposición a las acciones en siete acciones que él cambia de dos a cuatro veces al año. Hablé con él y él insiste en mantener siete acciones para «acelerar» sus rendimientos.

¿Debería reducir sus pérdidas y mover su cuenta a una cuenta donde pueda estar en un fondo de fecha objetivo o en una cartera de tres fondos de Bogle? ¿Hay algo que me falte o alguna razón por la que deba quedarse con su asesor actual? ¿Estoy loco por pensar que el 60 % de su exposición a acciones en siete acciones es demasiado arriesgada para la mayoría de la gente?

Por lo general, es prudente ignorar el rendimiento a corto plazo, ya que los rendimientos a largo plazo son los únicos que importan. Pero en algún momento tienes que comparar tu rendimiento de alguna manera.

Hace varios años tuve un vecino que siempre estaba en su jardín. Mi esposa y yo veíamos a este tipo trabajando fuera durante horas y horas, pero nunca pudimos averiguar exactamente lo que hacía porque su jardín estaba en siempre en muy mal estado.

Muchas malas hierbas en el jardín. Zonas de césped manchadas. Macetas de flores cubiertos de vegetación.

No hay nada de malo en estar en el jardín todo el tiempo si te gusta estar afuera, pero habría sido bueno si su tiempo ahí fuera realmente hubiera producido algunos resultados.

Me parece que el asesor financiero de tu suegra se parece mucho a mi antiguo vecino. Claro, está haciendo cosas en la cartera, pero no está produciendo muchos resultados para su rendimiento.

Si quisiéramos llevar esta analogía un paso más allá, diría que él también ha estado cultivando muchas malas hierbas.

Mi mayor preocupación aquí más allá de los números de rendimiento es el riesgo de concentración por el que la están pasando.

Hay dos tipos de riesgo al invertir:

El riesgo necesario es la incertidumbre que toma al poner su capital a trabajar en los mercados financieros. Tienes que invertir tu dinero en algo si deseas hacerlo crecer con el tiempo.

El riesgo innecesario es el riesgo específico de la estrategia o el comportamiento de inversión elegido.

Mantener la mayor parte de su exposición al mercado de valores en solo 7 acciones es una forma de riesgo innecesario porque es muy fácil diversificar su cartera en estos días. La gama de resultados aumenta exponencialmente cuando tienes cada vez menos acciones.

Claro, una cartera concentrada le da la oportunidad de superar el rendimiento, pero aumenta drásticamente sus posibilidades de tener un bajo rendimiento, lo que es probablemente lo que está pasando aquí.

La idea de tratar de «acelerar» tus retornos para compensar las pérdidas pasadas es una receta para el desastre. Así es como los errores pueden agravarse en los mercados. Duplicar después de un período de bajo rendimiento no le garantiza nada más que más riesgo.

La regla número uno de Ben para los asesores financieros es no hacer daño. Este asesor no está siguiendo esta regla.

Echemos un vistazo a una simple cartera de tres fondos de Vanguard para ver qué tan mal ha tenido un rendimiento inferior a su cartera. Estos son los resultados desde octubre de 2010:

Así que estamos viendo un 6,1 % al año frente al 2,6 % al año.

Digamos que tu suegra tenía una cartera de 500 000 dólares en octubre de 2010. Su rendimiento anual del 2,6 % lo habría aumentado a alrededor de 740 mil dólares.

Si hubiera estado en una cartera simple de Vanguard, habría crecido a más de 1,1 millones de dólares.

Vaya.

No estoy diciendo que una cartera de tres fondos sea la única respuesta. Es un punto de partida decente como punto de referencia, pero también le preguntaría a tu suegra si está obteniendo algo más de esta relación.

Si su asesor solo la está ayudando con la gestión de inversiones, no solo están haciendo un mal trabajo, sino que hay otras formas en las que podrían agregar valor.

Hay mucho más que entra en ser un asesor más allá de la gestión de carteras: planificación financiera, planificación fiscal, planificación de seguros, planificación patrimonial, estrategias de retiro, presupuesto y ayudar a las personas a tomar decisiones financieras más informadas.

Si simplemente están invirtiendo su dinero y lo hacen eligiendo 7 acciones no es un asesor financiero, es un broker de bolsa (y no muy bueno).

Así que probablemente no sea tan fácil como ponerla en una cartera de Vanguard y terminar el día. Necesita ayuda para entender lo que está pasando con su plan de inversión, bien o mal.

También tienes que tener cuidado con cómo abordas esta conversación.

Este fue un error costoso. A la gente no le gusta hablar de errores financieros, que es una de las razones por las que puede haber tanta inercia cuando se trata de hacer un cambio como este.

También hay una gran probabilidad de que tu suegra ni siquiera supiera lo mal que estaban las cosas porque es probable que el asesor haya estado inventando excusas en el camino.

No la hagas sentir mal por lo que pasó aquí. Ayúdala a aprender de sus errores. Trabaje con ella para encontrar a alguien que pueda ayudar a endear el barco, diversificar su cartera y gestionar el riesgo de una manera más prudente.

Le sugiero que la ayude a encontrar a alguien que pueda ayudarla a crear un plan financiero integral, establecer expectativas realistas por adelantado y ser más transparente sobre cómo están gestionando el dinero.

Es perfectamente razonable externalizar la gestión de su cartera, pero no puede externalizar su comprensión sobre lo que está pasando con su dinero.

Discutimos esta pregunta en la última edición de the Compound:

También cubrimos preguntas sobre la compra de una casa de vacaciones, el uso de CD en lugar de bonos, las luchas financieras con los niños y los juegos de azar en los deportes.

Atención al rally de las acciones tecnológicas por Sentimentrader

• El sector tecnológico ha pasado rápidamente de un profundo retroceso a un repunte.
• Más de dos tercios de las acciones del sector subieron.
• De manera similar, ciclos rápidos y amplios precedieron a nuevas ganancias incluso cuando el sector estuvo cerca de máximos.

El sector Tech ha disfrutado de una rápida -y amplia- subida

El sector tecnológico ha disfrutado de una rápida recuperación tras el susto ocurrido en agosto. Tampoco fueron sólo algunos de los grandes nombres los que acapararon toda la atención al volante del rally. La línea de avance/descenso del sector mostró ganancias amplias y muy fuertes.

Utilizando una media móvil exponencial de 10 días del índice de acciones al alza para el sector, podemos ver que ha pasado de una lectura extremadamente sobrevendida (por debajo del 35%) a una lectura extremadamente sobrecomprada (por encima del 65%). Las acciones lograron algo igual de impresionante sólo en dos ocasiones durante los últimos cinco años, y ambas precedieron a ganancias sostenidas.

Lo que nos dice el estudio

Un puñado de acciones generan la mayor parte del interés de los inversores y la atención de los medios, pero el repunte de la última semana ha sido más amplio de lo que muchos parecen atribuirle. Dentro del sector de Tecnología específicamente, el avance fue bastante amplio, con una media de más de dos tercios de las acciones subiendo. Cuando eso sucede después de una fuerte liquidación de las acciones, el sector tiende a seguir subiendo. Incluso cuando se da cerca de un máximo anterior, rara vez indica un movimiento de salida antes de una caída sostenida. Con mucha más frecuencia, indicó el inicio de precios aún más altos.

La estacionalidad del Bitcoin por Quantpedia

Los efectos de la estacionalidad, uno de los fenómenos más fascinantes en el mundo de las finanzas, han captado la atención de inversores e investigadores de todo el mundo. Dado que estas anomalías a menudo están impulsadas por factores distintos de las tendencias generales del mercado, normalmente no se correlacionan fuertemente con los movimientos del mercado, lo que puede ayudar a reducir el riesgo general de la cartera. Siguiendo el tema de nuestro artículo anterior ¿Hay anomalías estacionales intradía o nocturnas en Bitcoin?, decidimos ampliar los datos y llevar a cabo un análisis más profundo. Este artículo explora los posibles patrones estacionales relacionados con el Bitcoin, centrándose en si estos patrones están influenciados por factores como las tendencias actuales del mercado o el nivel de volatilidad en el mercado.

Recapitulación

En el pasado examinamos los posibles efectos de estacionalidad en BTC utilizando los datos horarios del exchange Géminis desde el 9.10.2015 – 3.2.2022. Todos nuestros cálculos fueron para la zona horaria UTC +0. Para calcular el rendimiento entre las 21:00 y las 22:00 (retorno a las 22:00), aplicamos la fórmula básica:

Descubrimos que la distribución por hora de los rendimientos diarios no es uniforme. Además, hay varias horas en las que los rendimientos de BTC están por encima de la media. Específicamente, los rendimientos de las 22:00 y las 23:00 parecen ser los más significativos desde el punto de vista económico. Por otro lado, los resultados de la muestra para las 3:00 y las 4:00 parecen ser los peores.

Basándonos en los resultados anteriores, propusimos una estrategia de estacionalidad simple con una regla simple: comprar Bitcoin a las 21:00 (UTC +0) y venderlo a las 23:00 (UTC +0).

El siguiente artículo se divide en tres secciones distintas, cada una de las cuales examina la influencia de diferentes aspectos en los patrones estacionales en el mercado de criptomonedas:

1. Patrones estacionales y días de la semana: en la primera sección, exploraremos la relación entre los patrones estacionales del Bitcoin y los días de la semana específicos, descubriendo si los días particulares de la semana muestran rendimientos distintos.
2. Tendencias del mercado – Tendencia alcista vs. Tendencia a la baja: La segunda sección se centrará en cómo las tendencias del mercado influyen en los patrones estacionales de Bitcoin. Exploraremos si estos patrones se alinean de manera diferente durante los períodos de impulso al alza (tendencias al alza) que a los movimientos a la baja (tendencias a la baja).
3. Volatilidad histórica – Baja volatilidad vs. Alta volatilidad: La tercera y última sección del artículo investigará la relación entre los patrones estacionales y la volatilidad histórica en el mercado de criptomonedas.

Análisis principal

En la primera parte, aplicando la misma metodología mencionada anteriormente, replicamos nuestros descubrimientos utilizando los datos del exchange Gemini durante un período prolongado del 9.10.2015-30.6.2023. El primer artículo se publicó en febrero de 2022, por lo que tenemos más datos con los que trabajar y podemos comprobar cómo funciona la estrategia básica durante la muestra ampliada. Una vez más, con todos nuestros cálculos para la zona horaria UTC +0.

Los datos con un año adicional de información confirmaron nuestras suposiciones. Hay dos horas en las que los rendimientos de BTC son significativamente más altos: a las 22:00 y a las 23:00.

Curiosamente, todos los mercados principales están cerrados durante este período del día. Para UTC +0, la Bolsa de Nueva York está abierta entre las 14:30 y las 21:00, la Bolsa de Valores de Tokio está abierta de 00:00 a 06:00, Hong Kong de 01:30 a 08:00, al igual que la India, que está abierta entre las 2:30 y las 10:00, y Australia, que está abierta de 23:00 a 05:00. Tanto Londres como Europa continental están cerrados durante estas horas, ya que es de noche allí. Por lo tanto, el mejor momento para operar (y mantener) BTC es cuando todos los demás intercambios principales están cerrados.

Nuestros nuevos descubrimientos confirmaron la estrategia mencionada anteriormente con una regla simple: comprar Bitcoin a las 21:00 (UTC +0) y venderlo a las 23:00 (UTC +0).

La estrategia tuvo un período difícil en 2022 y 2023 y experimentó pérdidas. Pero la pérdida máxima de la estrategia durante el último período (-22,7%) es una gran mejora si la comparamos con la pérdida máxima del mercado subyacente del Bitcoin (más del -70%).

La estrategia de estacionalidad está cerca del máximo histórico y tiene un rendimiento de la tasa anualizada del 40,64 %, lo que da como resultado una relación Calmar de 1,79, lo que destaca su rendimiento ajustado al riesgo.

Patrones estacionales y días laborables

En la segunda parte de nuestro estudio, exploramos la existencia de horas significativas a lo largo de varios días de la semana. Dividimos los rendimientos en siete días de la semana, buscando patrones e ideas intrigantes.

El análisis de las siguientes siete imágenes indica que el viernes es el mejor día para utilizar nuestra sencilla estrategia, con los mayores rendimientos a las 22:00 y a las 23:00. El jueves es el segundo mejor día para operar durante estas horas, seguido del sábado y el domingo.

Tendencias del mercado – Tendencia alcista vs. tendencia a la baja

En la tercera fase de nuestro análisis, exploramos cómo se relaciona la importancia de las horas específicas con la tendencia actual del mercado, ya sea una tendencia alcista o a la baja. Primero, calculamos las medias móviles de 10, 20, 50 y 200 días de las barras diarias (centradas en la hora de 0,00 UTC). El mercado de tendencia alcista es si el precio del Bitcoin es más alto que su media móvil. El mercado de tendencia bajista es si el precio del Bitcoin es más bajo que su media móvil.

Siguiendo este cálculo, definimos los días de tendencia baja/tendencia ascendente como los siguientes períodos de 24 horas después de la comprobación de 0,00 UTC de la tendencia del Bitcoin. Por lo tanto, si la comprobación de la tendencia a 0,00 UTC muestra que estamos en una tendencia alcista, entonces el período de 24 horas posterior es un día de tendencia alcista; de lo contrario, es un día de tendencia a la baja.

Sobre la base de los gráficos mencionados anteriormente, los días de tendencia alcista parecen más propensos a los patrones estacionales en el período de tiempo investigado (21.00 UTC – 23.00 UTC). Reexaminamos nuestra estrategia, esta vez centrándonos solo en los días caracterizados por una tendencia alcista.

Aquí hay un resumen de las características observadas en las estrategias con diferentes medias móviles:

Volatilidad histórica – Baja volatilidad frente a alta volatilidad

La fase final de nuestra investigación examinó la relación entre las horas de negociación significativas y los niveles históricos de volatilidad, ya sean altos o bajos. En primer lugar, calculamos la volatilidad histórica de 30 días (utilizando barras de rendimiento por hora). Posteriormente, determinamos la volatilidad histórica media durante un año (365 días). Este valor medio móvil sirvió como punto de referencia para categorizar los períodos como «Alta Volatilidad» o «Baja Volatilidad». El procedimiento para dividir los períodos en el volátil alto/bajo es el mismo que en el caso de la tendencia alcista/descendente: realizamos el cálculo a la hora de 0,00 UTC, y el período de 24 horas posterior se define como un período de volatilidad alta o baja, en función de si la volatilidad de 30 días es menor o superior a la mediana.

Como vemos en el gráfico anterior, queda claro que los días caracterizados por niveles de volatilidad más altos corresponden a rendimientos notablemente más altos a las 22:00 y a las 23:00. Esta vez, hemos examinado la estrategia de negociación simple solo durante los días de alta volatilidad.

Esta estrategia logró un rendimiento anualizado del 37,26 %. La pérdida máxima es del -18,87 %. La relación Calmar, una medida de su rendimiento ajustado al riesgo, es de 1,97, la más alta de todas las estrategias presentadas en este artículo.

Breve conclusión

Hemos examinado los patrones horarios en el rendimiento del Bitcoin, y hemos encontrado que los rendimientos más considerables y significativos se relacionan con el tiempo entre las 21:00 y las 23:00. También mostramos que, en base a este descubrimiento, es posible construir una estrategia simple basada en la estacionalidad que pueda ofrecer un rendimiento anualizado del 40,64 % y una relación calmar de 1,79.

En segundo lugar, hemos analizado la existencia de horas significativas a lo largo de los días laborables individuales, descubriendo que el viernes es el mejor día para usar nuestra sencilla estrategia entre las 21:00 y las 23:00. El jueves viene al siguiente, seguido del sábado y el domingo.

En la tercera parte de nuestro análisis, calculamos las medias móviles de 10, 20, 50 y 200 días. Después de este cálculo, identificamos los días de tendencia alcista y a la baja, observando que los rendimientos a las 22:00 y a las 23:00 tienden a ser más altos durante los períodos de tendencias alcistas.

Por último, hemos examinado la relación entre las horas de negociación significativas y los niveles históricos de volatilidad, categorizando los períodos como «Alta volatilidad» o «baja volatilidad». Según nuestros descubrimientos, la simple estrategia basada en la estacionalidad (que nos dice que mantengamos Bitcoin solo dos horas al día durante los períodos de alta volatilidad) puede ofrecer un rendimiento anualizado del 37,26 %, mientras que la relación Calmar es de 1,96.

Sistemas automatizados de trading [Libro] por Hispatrading

• El trading es un mundo apasionante, pero muy desafiante. Todos buscan el sistema perfecto que combine una rentabilidad constante pero, eso sí, con un mínimo riesgo. ¿Es imposible conseguir esto?
• Artículo publicado en Hispatrading 55.

• Autor: Laurens Bensdorp
• Editorial: Ediciones Obelisco
• Páginas: 136
• Formato: Papel y E-Book.

Muchos traders han encontrado en Laurens Bensdorp un verdadero maestro. Durante más de una década, Bensdorp ha logrado resultados sobresalientes al combinar sistemas de trading cuantitativos altamente efectivos en diferentes condiciones de mercado.

En su segundo libro, «Sistemas automatizados de trading», Bensdorp revela su enfoque de múltiples sistemas no correlacionados que permiten a los traders construir sus propias estrategias personalizadas. A través del análisis exhaustivo de la acción histórica del precio, el autor ha desarrollado un conjunto de sistemas automatizados que han demostrado rendimientos consistentes y pérdidas mínimas durante los últimos 24 años, independientemente del comportamiento del mercado.

Lo fascinante de este libro es que Bensdorp comparte no solo las estrategias en sí, sino también su sistema de pensamiento y creencias que lo llevaron a desarrollar estas estrategias. Es un enfoque lógico y práctico que brinda a los traders una comprensión profunda de cómo funcionan los sistemas automatizados y cómo aplicarlos de manera efectiva en su propio trading.

Uno de los aspectos destacados de este libro es el enfoque en el manejo del riesgo. Bensdorp ofrece una serie de métodos y técnicas que permiten a los traders controlar y minimizar los riesgos asociados con el trading automatizado. Esto es fundamental para garantizar un rendimiento constante y confiable a largo plazo.

Si ya tienes cierto conocimiento sobre sistemas de trading y estás buscando diversificar tu portafolio con estrategias probadas y rentables, «Sistemas automatizados de trading» es una lectura obligada. Este libro es una joya en el mundo de habla hispana, superando incluso michos otros más clásicos y no traducidos a nuestra lengua en términos de contenido y aplicabilidad.

En resumen, si estás buscando un enfoque sólido y práctico para el trading automatizado, este libro te dará las herramientas y los conocimientos necesarios para alcanzar tus metas.

¿Los Servicios Públicos Tienen Alguna Utilidad? [Dirty Dozen] por Alex Barrow

En Dirty Dozen [CHART PACK] de esta semana repasamos las perspectivas técnicas y de posicionamiento para el petróleo, luego nos adentramos en el peso mexicano y analizamos un posible giro, antes de finalmente hablar de algunas teorías bajistas y pesimismo histórico en los servicios públicos, además de más…

1. El último resumen de Flow Show de BofA con lo más destacado de mí.

2. Hablamos del patrón alcista en el crudo antes de su gran ruptura a principios de julio y luego de nuevo hace dos semanas. Este se ha desarrollado muy bien desde entonces, pero la cinta ahora está 2std por encima de su línea media, por lo que deberíamos esperar un retroceso o alguna consolidación a medida que las fuerzas de reversión media hacen su trabajo.

3. En general, somos menos optimistas con el crudo que hace tres meses. La razón principal es que el posicionamiento y el sentimiento han cambiado de muy bajista a alcista. Tanto las posiciones grandes como las pequeñas están largas con posiciones grandes por encima de su percentil 90 a 1 año. Medimos el sentimiento de los gestores de activos de una manera novedosa y eso ha pasado de dar una señal de compra en julio a una señal de venta la semana pasada.

Además, ocasionalmente reviso las noticias financieras durante toda la semana para una lectura rápida del sentimiento, y las acciones de energía, junto con la compra de la caída en tecnología/IA, parecen ser las «apuestos seguras» de consenso.

Así que, aunque espero que la tendencia y el impulso aumenten el petróleo en las próximas semanas después de una breve caída, vamos a empezar a reducir nuestra exposición a la energía.

4. El USDMXN finalmente ha hecho un cierre semanal por encima de su banda media de BB.

5. Las posiciones netas (línea naranja) están cargadas en el peso.

6. El gráfico diario muestra la configuración. Tenemos un fuerte movimiento alcista, con 7 días consecutivos subiendo, empujado desde un patrón de rectángulo de suelo. Esto significa que las probabilidades favorecen que se esté llevando a cabo un cambio de tendencia. El USDMXN es a menudo un buen aviso de riesgo entrante para el mercado en general, así que tal vez eso es lo que esto está empezando a oler aquí.

Se extiende desde la línea media, pero compraremos en un retroceso o consolidación que nos dará un punto de inflexión técnico para introducir un stop loss.

7. La desconexión entre las encuestas del Oficial Superior de Préstamos (SLO) y los diferenciales de HY sigue ampliándose. Mi escenario base durante todo el año ha sido que veremos a los EE. UU. entrar en recesión cerca de finales de año. Tal vez eso se retrase al primer trimestre, no lo sé. En última instancia, nos fijaremos en el precio. Pero me parece que entraremos en 2024 con un sentimiento y un telón de fondo macro que es la imagen especular de lo que empezamos en 23′.

8. Y debido a que estoy viendo a mucha más gente hablando de no aterrizar / crecimiento fuerte, que parece ser la formación de consenso, voy a empezar a hablar un poco más de ello.

Este gráfico es de Simon White de BBG. Muestra los índices de estrés de datos duros y blandos de EE. UU., que están en los niveles que han precedido a las recesiones en el pasado.

En una nota al margen, no puedo encontrar ninguno de estos en BBG. Si conoces el ticker de estos (¿tal vez sean personalizados?), por favor, házmelo saber.

9. Otro de Simon que muestra el porcentaje de estados con reclamaciones crecientes. Una vez más, esto se parece a lo que normalmente vemos en los trimestres que conducen a una recesión. Definitivamente no estoy sugiriendo que estemos en recesión ahora. Desde luego, ese no es el caso. Solo digo que las pistas que rastreamos sugieren que es probable que tengamos una alrededor de finales de este año y la narrativa popular ha descartado esa posibilidad.

10. 33 puntos básicos en el spread entre los bonos de MSFT y los US Treasuries. Cuando se ha fijado el mejor futuro posible, deja la puerta abierta para mucha decepción.

11. De SentimenTrader: «Como su nombre lo indica, el indicador XLU 12-Week Low % muestra el porcentaje de acciones en ese fondo cotizado en bolsa que actualmente cotiza a un mínimo de 12 semanas… Jay también mostró que nuestro cálculo de correlación entre las empresas del sector se está invirtiendo a la baja desde un nivel extremadamente alto. Después de un comportamiento similar, el sector mostró rendimientos excepcionales a 12 meses«.

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12. No estoy abogando por comprar XLU, solo estoy señalando algo que vale la pena vigilar. Los utilities están en su banda inferior mensual. Esta banda ha actuado como un punto de giro siempre desde que comenzó este mercado alcista en 2009.

Gracias por leer.

 

El secreto para superar la adversidad por Brett N. Steenbarger

Margie y yo recientemente recorrimos Europa del Este y terminamos el viaje con un recorrido por el campo de concentración de Terezin. Durante los 3-1/2 años de existencia del campo, miles de reclusos fueron asesinados o murieron a causa de enfermedades. Lo que me pareció increíble fueron las obras de arte creadas por los reclusos durante su internamiento. Música, pintura, teatro, escultura: todos fueron de vital importancia para los reclusos. A pesar de las condiciones inhumanas de hacinamiento y el frecuente abuso y tortura, los prisioneros se centraron en crear obras de extraordinaria belleza. El hecho de que muchas de estas obras estén con nosotros hoy da fe del éxito de su búsqueda.

Para mí, fue un poderoso recordatorio de que, no importa lo malas que se vuelvan nuestras situaciones, siempre podemos elevarnos por encima de ellas a través de la expresión creativa y el logro. Cuando creamos, una pintura, un libro, una teoría científica, incluso un sistema de trading, nos subimos por encima de lo que es y nos damos cuenta de una visión de lo que puede ser. De hecho, cuanto más nos enfrentamos a la pérdida y el revés, más importante se vuelve crear y sumergirnos en el significado y la belleza.

El secreto para superar la adversidad es transformar tu vida en una obra de arte: estar tan centrado en crear lo que es hermoso y significativo que todo lo demás se convierta en secundario. Nuestras relaciones pueden convertirse en obras maestras; nuestras carreras pueden convertirse en caminos para perseguir una visión de lo que es posible. Todos nos convertimos en artistas cuando nos acercamos a la vida de forma creativa y encontramos la belleza en cada faceta de la vida.

Cuando salía del patio de Terezin, donde los prisioneros eran acorrallados en los cuarteles, noté una piedra lisa, redonda y en forma de cuarzo en el suelo. Me llevé la piedra a casa, y ahora se sienta en mi escritorio donde escribo. Es un recordatorio inmediato de los horrores que vi, y también del creciente espíritu humano que trascendió el mal.

Cada revés de la vida, incluidos los reveses en los mercados, es una oportunidad para superar las pérdidas y crear el futuro. Nos aprovechamos de nuestra Divinidad cuando nos convertimos en Creadores.

Un cambio de tendencia alcista a largo plazo para las materias primas por Sentimentrader

• El índice Bloomberg Spot Commodity cerró por encima de su media de 200 días por primera vez en un año.
• Señales de cambio de tendencia similares condujeron siempre a precios más altos de las materias primas durante los siguientes seis y doce meses.
• El sector energético suele superar a todos los demás grupos durante el año siguiente.

Un índice de materias primas pasa a una tendencia alcista a largo plazo

Las materias primas, un indicador del crecimiento global, sufrieron de forma similar a los índices bursátiles, cayendo aproximadamente un -30% por temor a una contracción económica después de que los bancos centrales aumentaran las tasas de interés a uno de los ritmos más rápidos de la historia.

Después de 251 días de negociación consecutivos por debajo de su media móvil de 200 días, la octava racha más larga en 90 años, el índice Bloomberg Spot Commodity finalmente cerró por encima de su indicador de tendencia de precios a largo plazo.

Evaluamos las perspectivas para una amplia cesta de materias primas y acciones después de señales de cambio de tendencia similares.

Lo que nos dice el estudio

El índice Bloomberg Spot Commodity cerró por encima de su media de 200 días por primera vez en un año. Después de señales similares de cambio de tendencia, el índice subió el 100% de las veces durante los siguientes períodos de seis y doce meses. Incluso cuando reduje el umbral a menos de nueve meses, la cesta de materias primas subió el 85% del tiempo durante el año siguiente, con sólidas ganancias del 14,7%. Con el último período prolongado por debajo del promedio asociado a una recesión uno tiene que preguntarse cuánto énfasis se debe poner en las materias primas como señal de aviso de contracciones económicas.

La Paridad Put/Call por Sergio Nozal

• La “Paridad Put/Call” es un concepto importante de entender por todo operador de opciones. Esta paridad se trata de una característica propia del precio de las opciones. Su descubridor, o al menos la persona que lo reportó por primera vez de forma oficial, fue Hans Stoll, en un informe llamado “The Relation Between Put and Call Prices”, en 1969. 
• Artículo publicado en Hispatrading 17.

En él, decía que la prima de una opción call implicaba un cierto precio justo para la correspondiente opción put con su mismo “strike” y fecha de expiración, y viceversa. 

Hablando de forma simple, la paridad Put/Call es una relación entre las opciones call, las opciones put y el propio precio del subyacente, de forma que en todo momento debe existir un equilibrio entre los precios, y cuando esta paridad se desajusta, es cuando aparecen oportunidades de arbitraje.

Existe una fórmula que determina esta relación. Para llegar a ella, vamos a desglosar una posición determinada, a la que llegaremos a través de dos caminos diferentes.

Por un lado vamos a unir una “Long Call” (compra de opción call) y una posición de “cash”. El gráfico resultante sería el gráfico de riesgo de una “Long Call”:

Por otro lado, vamos a elaborar la misma posición mediante la formación de una “Long Put” y una posición larga de acciones (“Long Stock”):

Observamos que hemos llegado a la misma “Posición 1” mediante dos caminos diferentes. Es decir:

Long Call + Cash = Long Put + Long Stock

La ecuación que representaría la paridad Put/Call tiene en cuenta todas las variables que afectan al precio de las opciones, incluyendo el tiempo y los tipos de interés:

Sin embargo, estos conceptos (tiempo y tipo de interés) son prácticamente inapreciables, lo que hace que podamos simplificar la ecuación en la siguiente fórmula:

Call – Put = Stock

Es decir, con opciones podremos “fabricar” una posición equivalente a una acción. Es lo que se conoce como Posiciones Sintéticas. Y precisamente la formación de estas posiciones sintéticas es el principal uso que tiene el entender esta paridad Put-Call. Veámoslo con un ejemplo.

Si compramos la opción Call en SPY con “strike” 177 (SPY LC DEC 177) y vendemos la opción Put con la misma expiración y “strike” (SPY SP DEC 177), obtendremos una posición similar a la compra de 100 acciones del SPY.

Hagamos otro ejemplo. Imagina que quieres ponerte corto en una acción pero no quieres incurrir en los gastos del bróker. Podrías fabricar una posición corta de acciones (Short Stock) mediante el uso de opciones, creando una posición sintética.

Si quiero hacer una posición corta de acciones (- Stock), basta con cambiar el signo a la fórmula:

Put – Call = -Stock

Los creadores de mercados son probablemente los que más utilicen posiciones sintéticas, con el objetivo de cubrir los riesgos de todo su inventario, de la forma más económica posible. El operador “retail” nunca podrá realizar operaciones de arbitraje, pero conocer la paridad Put/Call le proporcionará nuevas herramientas para entender los riesgos de sus posiciones y cómo establecer posiciones sintéticas en su portfolio.

La cartera 60/40 sigue viva por Ben Carlson

Rob Isbitts de ETF.com dice que el discurso de Jerome Powell en Jackson Hole es una mala noticia para los inversores de 60/40:

Durante casi dos décadas, los asesores de inversión y los inversores autodidactas llegaron a entender y apreciar la «asignación de activos» como una combinación complementaria de acciones y bonos. Cuando las tasas estaban bajando, los precios de los bonos subieron y el mercado de valores subía también en medio de esas condiciones de crédito tan laxas, esa combinación funcionó muy bien.

El último mensaje de Powell lleva a los asesores e inversores a centrar su atención en qué hacer con sus carteras, con la posibilidad de un rápido recorte de la tasa de la Reserva Federal, a menos que sea en respuesta a una crisis financiera.

Con tanto dinero y sentimiento que se han recuperado en torno al concepto 60/40 hasta que tanto las acciones como los bonos cayeron en tándem en 2022, el potencial de ser una opción rentable parece que recibe un nuevo golpe. Depende de los asesores adaptarse a eso.

El año pasado fue uno de los peores de la historia para una cartera diversificada de acciones y bonos. Los bonos lo hicieron muy muy mal y también hicieron que el mercado de cayera.

Nadie sabe a dónde vamos a partir de ahora, pero hay personas más inteligentes que yo que están preocupadas por la continuación de tasas más altas y una mayor inflación durante el tiempo suficiente para hacer que los inversores se sientan incómodos.

El aumento de la inflación y las tasas no suelen ser excelentes para las acciones o los bonos, pero mucho de esto realmente depende de si desea acercar o alejarse cuando se trata de un rendimiento histórico.

Si hacemos zoom, las cosas no se ven tan bien para una cartera diversificada de acciones y bonos.

Aquí hay un gráfico de la correlación o rendimientos de 36 meses entre el S&P 500 y los bonos del Tesoro a 5 años desde 1926:

Puedes ver picos en los números de correlación en las décadas de 1940, 1970 y el año pasado. Lo que esto nos dice es que las acciones y los bonos se movían en tándem durante los períodos de inflación y tasas de interés más altas que la media.

Eso no es algo bueno cuando las tasas están subiendo porque significa que las acciones y los bonos tienden a caer al mismo tiempo, que es exactamente lo que sucedió en 2022.

Quieres que los bonos diversifiquen las acciones y viceversa, especialmente durante los períodos de disturbios del mercado. La diversificación funciona la mayor parte del tiempo, pero no siempre.

Así es la naturaleza del riesgo.

Pero también es importante señalar que las correlaciones de rendimiento a corto plazo no siempre cuentan toda la historia.

Si nos alejamos un poco, puedes ver que las acciones y los bonos tienden a subir al mismo tiempo la mayoría de las veces:

Esto tiene sentido si se tiene en cuenta el hecho de que las acciones y los bonos suben mucho más a menudo de lo que bajan en un año determinado.

Desde 1926, el S&P 500 ha subido aproximadamente 3 de cada 4 años. Esa es una tasa de ganancia bastante buena, pero los bonos han tenido aún mejores datos.

Los bonos del Tesoro a cinco años han experimentado rendimientos positivos en casi el 88 % de todos los años naturales desde 1926. Los bonos son mucho más aburridos que las acciones.

Y si lo ponemos todo junto, aproximadamente dos tercios del tiempo desde 1926, las acciones y los bonos han terminado el año en territorio positivo simultáneamente.

Si bien tanto las acciones como los bonos se han beneficiado enormemente en las últimas cuatro décadas más o menos de la disminución de las tasas de interés, la caída de las tasas no es un requisito previo para los rendimientos en los mercados financieros.

Los mercados arrojaron rendimientos decentes incluso frente a las depresiones, las guerras, el aumento de las tasas de interés y una altísima inflación en el pasado:

Sí, los rendimientos fueron más altos en un entorno de tasas descendentes, pero también es importante reconocer que los rendimientos iniciales son más importantes para los bonos que la dirección de las tasas.

Corey Hoffstein de Newfound Research escribió una nota hace varios años que siempre recuerdo donde me preguntó: ¿Realmente importaban las tasas en disminución?

Miró hacia atrás en el período de 1981 a 2017, cuando EE. UU. Los rendimientos de los bonos del 15 % bajaron del 15 % al 2 %.

La mayoría de la gente asume que esa caída de las tasas fue la mayor razón del mercado alcista de bonos extendido.

La caída de los rendimientos representó el 2,2 % de la ganancia anualizada del 8,7 %. Seguro que fue un buen impulso. Pero la razón principal por la que los bonos lo hicieron tan bien es porque el rendimiento inicial promedio en las décadas de 1980, 1990 y 2000 fue muy alto.

Los rendimientos en este momento no son tan altos como lo eran entonces, pero son mucho más respetables.

A menos que esté tratando de realizar una operación y obtener bonos antes de que las tasas caigan, debe querer que las tasas de interés se mantengan más altas durante más tiempo como inversor de renta fija.

Nada está garantizado en los mercados financieros, pero una cartera diversificada de acciones y bonos está en un lugar mucho mejor en este momento que hace solo unos pocos años, principalmente porque los rendimientos de los bonos han aumentado mucho.

Si su rendimiento anual objetivo para una cartera 60/40 es del 6 %, pero los rendimientos de los bonos son del 1 %, necesita casi el 10 % anual del mercado de valores.

Pero si los rendimientos de los bonos son del 5 %, ahora solo se necesita menos del 7 % del mercado de valores para alcanzar ese objetivo.

Invertir sería mucho más fácil si las correlaciones fueran estáticas, las tasas siempre comenzaran desde un nivel alto, solo para bajar y las valoraciones del mercado de valores estuvieran por debajo de la media.

Es probable que nunca vuelva a ser tan fácil.

Pero una cartera diversificada de acciones y bonos está ahora en un lugar mucho mejor a largo plazo, incluso si las cosas se ponen un poco llenas de baches a corto plazo.

Michael y yo hablamos sobre carteras 60/40, rendimientos de bonos y mucho más en el último vídeo de Animal Spirits:

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Análisis dentro y fuera de la muestra (In-Sample vs. Out-Of-Sample) en las estrategias de trading por Quantpedia

• Los “papers” que hablan de técnicas de trading y estudios inundan el mercado. ¿Podemos confiar que los resultados publicados se replicarán en el futuro? Hagamos un test con un análisis fuera y dentro de la muestra (In-Sample vs. Out-Of-Sample).
• Artículo publicado en Hispatrading 55.

La ciencia ha estado en una «crisis de replicación» durante más de una década. Los investigadores han descubierto, una y otra vez, que muchos hallazgos en campos como la psicología, la sociología, la medicina y la economía no se sostienen cuando otros investigadores intentan replicarlos. Hay muchas preguntas interesantes, como por ejemplo: ¿El problema es solo que probamos la «significación estadística» (la probabilidad de que resultados igualmente fuertes podrían haber ocurrido por casualidad) sin matices? ¿Es que los resultados nulos (es decir, cuando un estudio no encuentra efectos detectables) se ignoran mientras que los positivos se publican en las revistas? Dicho simplemente: muchos estudios publicados no se pueden replicar.

Pero, ¿qué significa para nosotros, inversores y traders? Nosotros, tratamos de presentarle la investigación académica en una forma digerible para la persona que no está acostumbrada a leer rigurosamente miríadas de artículos escritos en “lenguaje académico» y, a menudo, difíciles de entender.

Entonces, ¿hay alguna «ventaja» en las estrategias de trading y los enfoques de inversión desarrollados puramente por académicos después de la publicación, o morirán poco después de hacerse públicos? Probemos entonces las estrategias out of Sample o fuera de la muestra. Pero esta vez, con datos duros.

Introducción

Cuando se descubre una anomalía y se comparte una estrategia construida a su alrededor, a menudo genera preocupaciones de que la anomalía podría ser arbitrada y potencialmente volverse no rentable en las carteras de los inversores. Sin embargo, las estrategias de inversión suelen seguir siendo rentables después de la publicación, aunque se produce una disminución de la rentabilidad. Sin embargo, los rendimientos no se debilitan instantáneamente; una parte significativa de la rentabilidad permanece incluso después de que la estrategia sea ampliamente conocida. Un estudio realizado por McLean y Pontiffencontró que los rendimientos de la cartera fueron un 26 % más bajos fuera de la muestra y un 58 % más bajos durante los cinco años posteriores a la publicación, lo que indica que los inversores están al tanto de las publicaciones académicas y aprenden sobre la manipulación de precios. Sin embargo, la disminución de los rendimientos se da gradualmente con el tiempo, e incluso después de cinco años, se conserva una parte notable del rendimiento de una anomalía. La anomalía conocida a menudo se transforma en un «factor beta inteligente» y aún puede utilizarse de manera rentable dentro de una cartera diversificada. También se observa que el proceso de publicación de artículos académicos puede demorar uno o dos años, y durante este tiempo, los profesionales pueden extraer ideas de los documentos de trabajo para obtener una ventaja.

Un artículo reciente de Jensen, Kelly y Pedersen: «Is There a Replication Crisis in Finance?» (“¿Existe una crisis de replicación en las finanzas?”) también analiza la replicación de las estrategias de trading descritas en la investigación académica. Los investigadores descubrieron que más del 80 % de los factores de renta variable de EE. UU. seguían siendo significativos incluso después de realizar ajustes para lograr una construcción de factores consistente y más implementable, al mismo tiempo que se conservaba la señal original. Además, se observó la misma calidad y cantidad de comportamiento en 153 factores en 93 países, lo que sugiere un alto grado de validez externa en la investigación de factores. Realmente no es un mal resultado.

No demasiado preocupantes son también los hallazgos de Heiko Jacobs y Sebastian Muller en sus “ Anomalies across the globe: Once public, no longer existent?» (“Anomalías en todo el mundo: una vez son públicas, ¿ya no existen?”) Motivados por McLean y Pontiff (2016) (que mencionaremos más adelante), estudiaron la previsibilidad de la rentabilidad previa y posterior a la publicación de 231 anomalías transversales en 39 mercados bursátiles. Basándose en más de dos millones de meses de países anómalos, su resultado es que Estados Unidos es el único país con una disminución fiable posterior a la publicación en los rendimientos largos/cortos. Esto podría proporcionar información valiosa sobre el modelado de la «longevidad» de las estrategias realizadas en estos mercados y la «esperanza de vida» hasta que la estrategia/anomalía «muere».

El último trabajo de investigación que nos gustaría mencionar es el de Falck, Rej y Thesmar (2021), que examina la hipótesis de las características ex-ante que predicen empíricamente el out-of-sample (ellos definen out-of-sample como el período posterior a la publicación) caída en el rendimiento ajustado al riesgo de las anomalías bursátiles publicadas. Su conclusión final es que cada año, el decaimiento de Sharpe de los factores recién publicados aumenta alrededor de un 5% (que no es tanto).

Datos y Metodología

Hemos recopilado todos los datos sobre estrategias de nuestros backtests que se realizaron en QuantConnect. A continuación, obtenemos información sobre cuándo finalizan los datos de los documentos de origen (fin del período de prueba del conjunto de datos en el documento académico de origen). Esto basa la intersección entre fuera de la muestra y dentro de la muestra para nuestras pruebas retrospectivas. A continuación, dividimos estos datos en esos dos conjuntos y los comparamos y analizamos.

Ahora le mostraremos nuestra metodología seleccionada para esta validación experimental de nuestros backtests en un ejemplo.

Usemos nuestra primera entrada enciclopédica, la siempre verde estrategia de seguimiento de tendencias de clases de activos, basada en el artículo de Mebane Faber «A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation«. Fin del período de backtesting desde desde el punto de intersección entre los conjuntos de datos (el año después de la publicación del estudio) (en la Figura 2 resaltado en verde)

Y este es el año que se muestra en el backtest de QUANTCONNECT. Hasta el último día de 2008, lo consideramos resultados de backtest in-sample , en adelante desde el primer día de negociación de 2009 resultados de backtest out-of-sample .

De las 868 estrategias en el momento del análisis (a principios de  mayo de 2023), hemos probado internamente 671 de ellas. De estas, 417 se mantuvieron y actualizaron mensualmente y, por lo tanto, se incluyeron en el análisis. Además, 62 de ellas fueron excluidas; no teníamos datos para volver al período que finaliza desde el documento (comenzamos a realizar pruebas retrospectivas desde una fecha posterior a la fecha de finalización de la muestra de datos indicada en el documento). Esto concluye la parte de pre-procesamiento de datos. De esta forma, nos quedan 355 estrategias para un análisis más detallado.

El principal interés central analizado es el ratio de Sharpe, que concluimos es la medida más adecuada para comparar los resultados dentro y fuera de la muestra en nuestra muestra de datos. Nuestra  base de datos cubre todas las principales clases de activos  (acciones, bonos, materias primas, criptos). Por lo tanto, no tendría sentido sacar conclusiones de las medidas de rendimiento anualizadas cuando nuestra muestra de datos contiene estrategias sobre criptodividas altamente volátiles y, al mismo tiempo, estrategias de renta fija de baja volatilidad. La medida del ratio de Sharpe es excelente en nuestro caso porque escalamos los rendimientos anualizados según la volatilidad anual, lo que ayuda a analizar los rendimientos ajustados al riesgo.

Así, ahora tenemos:

• conjunto de datos en la muestra (generalmente StartDate desde QP hasta el final del período de prueba retrospectiva del documento de origen),
• conjunto de datos fuera de la muestra (fin del período de prueba retrospectiva desde el documento de origen hasta el final de la prueba retrospectiva de QP; en el caso de un código único con datos limitados, es fijo, en el caso de un código recurrente y de actualización, siempre dinámico y ajustado a mes actual);

Calculamos el CAR p.a. y la volatilidad p.a., cuya división nos proporcionó los índices de Sharpe dentro y fuera de la muestra para cada estrategia.

Resultados y su Interpretación

Ahora, sigamos adelante. Como medida de promedio, hemos elegido la media aritmética. La mediana es el valor que separa la mitad superior de la mitad inferior de una muestra de datos y no está sesgada por una pequeña proporción de valores extremadamente grandes o pequeños, lo que proporciona una mejor representación del centro. Es la razón principal por la que también lo incluimos en nuestro análisis. La siguiente tabla muestra los ratios de Sharpe promedios y medianos entre los datos dentro y fuera de la muestra:

Tabla 1. Comparación de los ratios de Sharpe.

Según la Tabla 1 el ratio de Sharpe para resultados fuera de la muestra es peor y se deterioró en un  33 % (en promedio) o 44 % (estrategia mediana). Estos resultados están totalmente en línea y son consistentes con los hallazgos de los trabajos de investigación mencionados anteriormente.

En las Figuras 3 y 4, se muestra la figura que representa la distribución (histograma) de los ratios de Sharpe dentro y fuera de la muestra:

Como podemos ver, la distribución de resultados sigue una “distribución casi normal”, en la que principalmente puede esperar que su estrategia tenga un ratiode Sharpe en el intervalo (-1, 3) . Y es tanto para resultados fuera de la muestra como dentro de la muestra. Los resultados dentro de la muestra, por supuesto, están yendo un poco mejor.

Otra observación interesante es que tanto los resultados dentro de la muestra como fuera de la muestra parecen estar sesgados positivamente: cola ancha en el lado derecho (pero la cola derecha del histograma fuera de la muestra es un poco menos gruesa). Este es un hallazgo muy interesante y habla a favor de una gestión de riesgos estricta si empleamos una cartera de múltiples estrategias. Parece que las estrategias parecen deteriorarse fuera de la muestra, pero tenemos algunos valores atípicos positivos realmente fuertes; por lo tanto, tiene sentido reducir el presupuesto de riesgo a las estrategias que no funcionan bien fuera de la muestra y dejar que las ganancias fluyan en aquellas que sí lo hacen. Esos resultados pueden dar cierta validez a la idea de Factor Momentum: puede ser una buena idea aumentar el peso de las estrategias que recientemente funcionaron bien.

Pero sigamos adelante. Esta es la imagen que muestra cómo se comportaron todas las estrategias incluidas durante la ventana de 10 años, los últimos 5 años dentro de la muestra y los primeros 5 años fuera de la muestra:

En el eje X, de la Figura 6, tenemos un período dentro de la muestra (-5 a 0), el año cero es el año umbral y del año 0 al 5 es el desempeño en el período fuera de la muestra. El eje Y muestra una apreciación de 1 USD durante el tiempo mencionado anteriormente. Todas las estrategias en el año 0 comienzan en 1 USD. La línea negra representa el multiplicador promedio (aritmética simple) de los rendimientos cuando mezclamos todas las estrategias en una cartera con la misma ponderación. Nuestro punto aquí es mostrar que las estrategias realizadas tienen una expectativa positiva, pero la dispersión en el comportamiento (dentro y fuera de la muestra) es realmente significativa.

Suponiendo que construimos una cartera que incorpora todas las estrategias probadas con la misma ponderación (línea negra), también calculamos cuál sería la pérdida de señal en el rendimiento después de la publicación. Siguiendo nuestro enfoque indicado, si comienza a usar cada estrategia en la fecha en que finaliza la prueba retrospectiva en papel y pondera su cartera por igual, encontramos que la cartera fuera de la muestra produciría en promedio aproximadamente 4/5 del rendimiento de la muestra. Una vez más, la disminución del rendimiento individual entre las estrategias varía mucho.

La caída del rendimiento en el enfoque de cartera es menor que la caída del rendimiento en las estrategias individuales. La razón de esto es la baja correlación entre las estrategias (dentro y fuera de la muestra).

Conclusión

Indudablemente, los índices de Sharpe empeoran después de formar varias estrategias de trading basadas en anomalías de mercado desconocidas de antemano. Según nuestro análisis, es razonable esperar una degradación de la relación de Sharpe de 1/3 o 1/2 con respecto al período de la muestra. Esto no debería ser, de ninguna manera, desalentador, sino más bien un hallazgo positivo que uno debe aceptar y prepararse para dar cuenta de los aspectos menos agradables de la inversión y el trading, considerando los rendimientos informados y esperados y las desviaciones inesperadas de ellos.

Nuestros resultados están en línea con el consenso académico actual.

¿Cuál podría ser la solución parcial para la caída del rendimiento? Los hallazgos preliminares sugieren que el factor impulso o momentum podría ser la respuesta correcta. Se sabe que las distribuciones financieras de cola gruesa son buenos objetivos para explotar mediante reglas de impulso/seguimiento de tendencias. Por lo tanto, la superposición de impulso/tendencia en una cartera de estrategias puede ser una buena idea. Alternativamente, también se pueden considerar otras superposiciones de factores basadas en el precio (baja volatilidad, MIX, MAX, etc.)

El cuadrante del bienestar: Un marco para optimizar su psicología del trading por Brett N. Steenbarger

Imagina que creamos un cuadrante del bienestar 3×3:

En el eje X, tenemos tres dimensiones del bienestar psicológico:

1) Felicidad – Cuánta alegría experimentamos;

2) Cumplimiento – Cuánta satisfacción y orgullo experimentamos;

3) Energía: cuánta inspiración y emoción experimentamos;

En el eje Y, tenemos tres dimensiones de bienestar en la vida:

1) Vida personal – Lo que estamos haciendo para desarrollarnos como individuos;

2) Vida interpersonal: lo que estamos haciendo para mantener, expandir y profundizar nuestras relaciones;

3) Vida laboral – Lo que estamos haciendo para crecer y tener éxito en el trabajo que emprendemos.

Con esta red de bienestar, tenemos una práctica libreta de calificaciones semanales que nos permite hacer un seguimiento a lo largo del tiempo de lo bien que estamos maximizando la calidad de nuestras vidas. También tenemos un marco para rastrear las sinergias en nuestras vidas: el grado en que mejorar un área de la vida crea beneficios para otras áreas. Y, por supuesto, podemos rastrear cómo los contratiempos en una esfera de la vida podrían estar afectando a otros.

Si estamos trabajando conscientemente en las nueve cuadrículas de la Red de Bienestar, en lo que realmente estamos trabajando es en la intencionalidad: la expansión de nuestro libre albedrío. La idea es vivir la vida en un estado en el que estemos completamente despiertos, no funcionando con el piloto automático. Maximizamos nuestra psicología del trading cuando maximizamos nuestras capacidades para vivir intencionalmente. El gran enemigo de la mentalidad no es el estrés; es la ausencia de bienestar. Todos necesitamos rutinas para vivir la vida de manera eficiente, pero cuando toda la vida se convierte en un conjunto de rutinas, ya no estamos completamente vivos, y no podemos crecer. Idealmente, cada semana, nos deberíamos empujar más allá de nuestros niveles de comodidad en las nueve áreas de la Red de Bienestar.