¿Qué sistema de trading es mejor? por Alex Barrow

La mayor parte del tiempo hablo sobre trading de manera sistemática, pero accesible. Cuando lo piensas, las partes más importantes no deberían ser complicadas, sino fáciles de entender.

Me enfoco en lo que realmente marca la diferencia para los traders, en lo importante y no en los millones de cosas que CNBC dice que son importantes.

Pero de vez en cuando, cuando siento que el lector (tú) está listo para profundizar en algo que me parece completamente fascinante, entonces tengo que compartirlo.

¡ALERTA NERD!

Hoy analizamos dos sistemas de trading sofisticados que representan diferentes enfoques del trading sistemático:

• Estrategia de Momentum Long/Short utilizando ETF Macro
• Estrategia de Detección de Régimen con Machine Learning, Long Only, basada en Tendencias con Acciones

Rotación mejorada de ETF: un enfoque multifactorial

Esta estrategia destaca por su enfoque sofisticado en la rotación de activos dentro de un universo diverso de ETF. Lo que la hace particularmente interesante es su combinación de momentum, seguimiento de tendencias y focalización en la volatilidad, manteniendo estrictos controles de riesgo.

Puntos clave de la estrategia:

• Dimensionamiento adaptativo de posiciones basado en métricas individuales y a nivel de portafolio
• Diversificación sofisticada basada en correlaciones
• Gestión de riesgo clara mediante límites de posición y apalancamiento
• Cobertura amplia de múltiples clases de activos

El uso de una ventana de retroceso de 3 meses (reduciendo los tradicionales 6-12 meses) busca capturar movimientos de mercado de corto plazo sin comprometer la fiabilidad de las señales. El apalancamiento máximo de 2.0x y los límites de posición individuales del 40% garantizan una exposición significativa sin sobreconcentración.

La selección del universo es clave, ya que la estrategia es largo/corto, por lo que elegir activos que se adapten al entorno macro global es crucial. Así, activos como materias primas, divisas, bonos, mercados emergentes y mercados desarrollados se ajustan a los cambios económicos.

Las posiciones se asignan según la fuerza de la tendencia, con un puntaje mínimo requerido.

• Si ningún activo está en tendencia, el sistema no fuerza operaciones.
• Si la tendencia es débil, el sistema evita grandes posiciones.

Cada mes, el sistema evalúa los activos, asigna puntuaciones y ajusta tamaños de posición o cierra operaciones.

Eso es todo, una vez al mes, y luego se deja respirar.

Ahora, veamos los resultados:

• Periodo: 1 de enero de 2020 – 1 de enero de 2025
• Saldo inicial: $100,000

Curva de rentabilidad:

Métricas clave:

Este sistema ofrece múltiples áreas de mejora, pero lo que más me gusta es que supera en rentabilidad con un CAGR superior al 30%, mientras mantiene un drawdown de solo -22%.

Comparado con comprar y mantener el S&P500, 60/40 o QQQ, que registraron drawdowns superiores al -30%, esta estrategia destaca.

Este es el tipo de sistema que te mantiene en el juego cuando todos los demás pierden la cabeza.

Es como un auto familiar moderno: gran motor V8, asientos calefaccionados, tracción en las cuatro ruedas, pantallas para todos los pasajeros y Wi-Fi.

Pero no es el auto en el que Magnum P.I. se dejaría ver.

Ni tampoco Sonny Crocket de Miami Vice.

Ni Steve McQueen.

Ok, pararé aquí.

Estos tipos preferirían los autos deportivos italianos de las estrategias de trading: algoritmos basados en inteligencia artificial.

Detección de régimen con Machine Learning

Esta estrategia utiliza Machine Learning para identificar el régimen de mercado al inicio de cada día y construir un portafolio con las acciones de mayor capitalización bursátil.

Luego, aplica Machine Learning para seleccionar las mejores estrategias para cada activo dentro del régimen identificado, ajustando el tamaño de las posiciones según el riesgo.

Características innovadoras:

• Reentrenamiento diario del modelo para adaptarse a cambios del mercado
• Uso de múltiples indicadores técnicos para la detección de régimen (RSI, MACD, ATR, OBV, etc.)
• Sistema avanzado de focalización en la volatilidad
• Parámetros de riesgo claros con niveles fijos de stop-loss y take-profit

Este enfoque combina técnicas avanzadas de Machine Learning con indicadores técnicos tradicionales, asegurando robustez.

Periodo: enero 2023 – enero 2025

Saldo inicial: $100,000

Curva de rentabilidad:

Análisis comparativo

Ambas estrategias comparten elementos clave en su gestión del riesgo:

• Ambas emplean focalización en la volatilidad (30% para ETF Rotation, 20% para ML Regime).
• Ambas utilizan algoritmos sofisticados de dimensionamiento de posiciones.
• Ambas incorporan múltiples factores de mercado en su toma de decisiones.

Sin embargo, sus ejecuciones son distintas:

• La estrategia de ETF se reajusta mensualmente, mientras que la de ML opera diariamente.
• La estrategia de ML tiene stop-loss explícito, mientras que la de ETF depende del rebalanceo periódico.
• La estrategia de ETF puede asumir posiciones individuales más grandes (hasta 40%).

Consideraciones para su implementación

Estrategia de Rotación de ETF:

• Requiere datos confiables de múltiples ETF.
• El rebalanceo mensual reduce costos de transacción.
• Sería útil agregar stop-loss explícito.

Estrategia de ML Regime Detection:

• Requiere alta capacidad computacional.
• Más costos de transacción debido a la frecuencia de operación.

En definitiva, ambas estrategias representan enfoques modernos del trading sistemático.

El arte de los aranceles por Dr. Ed Yardeni

Geopolítica I: Lo que Trump quiere de Canadá y México

Se ha vuelto evidentemente claro lo que el expresidente Donald Trump quiere de México. Para Trump, México representa una amenaza de seguridad. En su visión, el país debe recuperar el control sobre el narcotráfico y la migración que cruza la frontera sur de EE.UU.

Su demanda es simple: detener a los cárteles y frenar el flujo de sustancias ilegales. Pero hay más en juego. Trump está furioso porque las empresas chinas están utilizando cada vez más a México como una puerta de entrada para eludir los aranceles estadounidenses. Para él, la cercanía económica de México con China es una liabilidad estratégica inaceptable.

¿Y qué quiere Trump de Canadá?

Eso no es tan obvio. El autoproclamado maestro de la negociación tiene un objetivo más allá de los ingresos generados por los aranceles del 25% impuestos a productos canadienses y mexicanos (y del 10% sobre el petróleo canadiense).

Un análisis más detallado de la estrategia de política exterior de su administración revela un objetivo general de seguridad económica y nacional. Para que EE.UU. asegure su futuro energético, Trump necesita que el Hemisferio Occidental funcione como un bloque energético cohesivo. Esto significa un flujo constante y confiable de petróleo y recursos naturales de Canadá y un México más seguro. Y, en última instancia, significa tener a ambos países bajo el control de EE.UU.

Analicemos los puntos clave:

(1) El primer golpe en la guerra comercial global

La reciente avalancha de aranceles de Trump es un ejemplo de manual de su política exterior de «Estados Unidos Primero».

En enero, Trump impuso un arancel del 25% a Colombia, castigando al país por no controlar a sus ciudadanos que residen ilegalmente en EE.UU. El presidente colombiano, Gustavo Petro, inicialmente desestimó las amenazas de Trump. Sin embargo, pronto dio un giro de 180 grados y reconoció públicamente su responsabilidad sobre la migración irregular de sus ciudadanos.

¿Por qué cambió de postura tan rápidamente?

Trump había enviado un mensaje contundente en redes sociales: «FAFO» (siglas en inglés de «Juega y averigua»), acompañado de una imagen generada por IA donde aparecía con un sombrero estilo mafioso y una mirada desafiante.

Dejar a la imaginación lo que sucede cuando se desafían los intereses de EE.UU. tuvo un impacto mucho mayor que cualquier amenaza diplomática.

Geopolítica II: La estrategia de Trump con México y Canadá

(1) La tregua de México

La presidenta de México, Claudia Sheinbaum, logró una pausa de un mes en los aranceles tras hablar con el expresidente Trump. Como parte del acuerdo, México desplegará 10,000 soldados en la frontera con EE.UU. para combatir el tráfico de fentanilo y otras drogas.

Además, Sheinbaum aseguró a Trump que México está comprometido en frenar la influencia de China. En un tono similar al de Trump, habló sobre la relocalización de fábricas y el impulso de productos «Hecho en México». Todo indica que la presidenta mexicana está alineada con Trump 2.0 y la reconfiguración del comercio y la seguridad global.

(2) El valor estratégico de Canadá

A diferencia de México, Canadá no representa una amenaza directa para la seguridad de EE.UU. Es un país pacífico, estable y con solo 38 millones de habitantes (aproximadamente el 10% de la población estadounidense), pero con vastos recursos naturales.

Canadá es el mayor proveedor extranjero de petróleo de EE.UU., exportando alrededor de 3.9 millones de barriles diarios, muy por encima de los 397,000 barriles que exporta México. De hecho, las importaciones de petróleo de Canadá y México representan aproximadamente el 25% del crudo procesado en refinerías estadounidenses.

Los aranceles de Trump a productos canadienses pueden parecer proteccionistas, pero en realidad son una táctica de negociación para asegurar mayor control sobre los recursos energéticos de Canadá.

(3) ¿El estado número 51?

Trump ha insinuado en varias ocasiones que Canadá debería convertirse en el estado número 51 de EE.UU., generando sorpresa en Ottawa y Washington.

¿Es solo retórica o una visión real de integración? Dado el actual escenario geopolítico y la tendencia de Trump a llevar los límites al extremo, no parece ser solo una declaración vacía.

Los aranceles no son solo medidas comerciales, sino parte de una estrategia mayor para acercar a Canadá a la órbita de EE.UU., especialmente en lo relacionado con los recursos energéticos.

Un bloque de seguridad norteamericano está tomando forma.

El primer ministro canadiense, Justin Trudeau, al igual que Sheinbaum y Petro, ha aceptado la realidad de que rechazar las demandas de EE.UU. podría significar un futuro económico difícil.

Trudeau anunció que los aranceles serán pausados por al menos un mes tras acordar un plan fronterizo de $1,300 millones y la creación de una Fuerza de Ataque Conjunta EE.UU.-Canadá.

(4) El plan maestro para las relaciones EE.UU.-Canadá

El segundo mandato de Trump probablemente estará influenciado por el Proyecto 2025 de la Fundación Heritage. Este plan propone una estrategia energética hemisférica para reducir la dependencia de EE.UU. de fuentes inestables de combustibles fósiles.

En este contexto, México y Canadá juegan un papel crítico. El documento del Proyecto 2025 establece:

“EE.UU. debe trabajar con México, Canadá y otros países para desarrollar una política energética enfocada en el hemisferio, reduciendo la dependencia de fuentes distantes y manipulables de combustibles fósiles…”

Si Trump realmente busca la independencia y seguridad energética, las vastas reservas de Canadá y la proximidad de México se vuelven esenciales en su visión.

(5) Prioridades del primer día

El objetivo de Trump no es solo reducir la inmigración ilegal o detener el tráfico de drogas, sino también reafirmar la soberanía energética de EE.UU. y contrarrestar la influencia desestabilizadora de China.

Entre las prioridades del primer día del Proyecto 2025 se encuentra la lucha contra el avance de regímenes socialistas y progresistas en el hemisferio occidental.

El documento también menciona que detener la crisis del fentanilo—en gran parte facilitada por los cárteles mexicanos—es una prioridad urgente.

Modificar las relaciones de EE.UU. con sus vecinos de América del Norte no se trata solo de dinero, sino de garantizar que EE.UU. controle la producción energética y la seguridad global, provocando una recalibración geopolítica.

Geopolítica III: ¿Los aranceles impulsarán la inflación?

En 2018 no lo hicieron, al menos para los consumidores estadounidenses.

La inflación de bienes de consumo terminados medida por el PPI promedió alrededor del 4.5% interanual entre 2017 y 2018, hasta que el endurecimiento monetario de la Reserva Federal comenzó a reducir la presión sobre los precios en 2019.

Sin embargo, la inflación del IPC y de bienes medida por PCED se mantuvo moderada. Además, la inflación de servicios nunca superó el 3.0% interanual durante el primer mandato de Trump.

En última instancia, la sustitución de bienes y los cambios en las preferencias de los consumidores pueden compensar los aumentos de precios de ciertos productos.

No obstante, la deflación de bienes ha sido un importante viento a favor para la reciente estrategia de recortes de tasas de la Fed.

Como la desinflación en los servicios ha sido lenta y podría quedarse estancada en niveles superiores al 2.0%, un shock de oferta que eleve los precios de los bienes podría llevar a un aumento en las tasas de interés.

El mayor riesgo para la Fed en este escenario es que las expectativas de inflación se desanclen y superen el 3.0%.

Geopolítica III: ¿Los aranceles impulsarán la inflación?

No nos preocupa tanto que los aranceles provoquen una espiral inflacionaria como que afecten el crecimiento económico. Una guerra comercial global que dañe gravemente la economía sería uno de los peores escenarios posibles.

Sin embargo, consideramos que su probabilidad es baja, solo un 20%, dentro de nuestro escenario de “qué podría salir mal”. Creemos que es más útil considerar este tipo de shock como un riesgo de cola con grandes consecuencias, en lugar de un evento altamente probable.

(1) Expectativas de inflación

El presidente Trump ha heredado una economía muy diferente a la de su primer mandato. En ese entonces, la economía aún se estaba recuperando de la Crisis Financiera Global, y los responsables de política económica estaban más preocupados por la deflación que por la inflación.

Hoy, la situación es distinta:

• La economía está en pleno empleo.
• La inflación sigue elevada.
• La inmigración está disminuyendo.
• Las condiciones fiscales son laxas.
• Las condiciones monetarias son relativamente neutrales.

Los consumidores están agotados por la inflación, por lo que el margen de error es más estrecho. La encuesta de la Reserva Federal de Nueva York muestra que las expectativas de inflación se sitúan entre 2.7% y 3.0% interanual para los próximos años.

Sin embargo, los aranceles no afectarán las expectativas inflacionarias a menos que haya un fuerte estímulo a la demanda.

(2) Demanda

Los aranceles durante el primer mandato de Trump no impulsaron la inflación al consumidor ni redujeron la demanda. El gasto en bienes y servicios se mantuvo dentro de niveles normales.

El gasto en bienes duraderos cayó en el primer trimestre de 2019, pero esto coincidió con un período en el que la Reserva Federal reducía su balance y aumentaba tasas de interés. De hecho, la Fed excedió en su ajuste y tuvo que revertir el curso más tarde ese mismo año.

Si bien la reducción de impuestos es un estímulo económico, la diferencia entre una tasa corporativa del 21% y una del 15% y la extensión de la TCJA es menor en comparación con el estímulo fiscal de Trump 1.0.

Con el índice ISM M-PMI por encima de 50.0 y la demanda de bienes normalizándose, no creemos que los aranceles reduzcan drásticamente la demanda ni que el estímulo la acelere. Esto podría resultar en un escenario ideal dentro de una reconfiguración del comercio global.

(3) Mercado laboral

Entendemos las preocupaciones sobre el aumento de los costos laborales, ya que los productores podrían tener que depender más de trabajadores estadounidenses, que son más costosos que la mano de obra extranjera. Además, muchos de los trabajadores más baratos están siendo deportados o desalentados de ingresar al país.

Sin embargo, los costos laborales no fueron un problema durante el primer mandato de Trump. A pesar de una inmigración récord a través de la frontera sur, los costos laborales aumentaron durante la administración Biden debido a un enorme estímulo fiscal y una política monetaria expansiva.

Creemos que el crecimiento de la productividad contendrá los costos laborales unitarios mientras aumenta los salarios reales hacia un 3.0% interanual.

Además, más dinero en manos de los trabajadores estadounidenses significa mayor poder adquisitivo para los consumidores.

(4) China

Las exportaciones de China están en aumento, mientras que sus importaciones se han estancado durante años.

Las economías orientadas a la exportación, como China, dependen de que EE.UU. consuma sus bienes. Esto es especialmente cierto ahora, ya que el Partido Comunista Chino intenta exportar su salida de la crisis económica causada por el colapso del mercado inmobiliario.

Más allá de algunos minerales críticos, EE.UU. depende mucho menos de China que China de EE.UU. y sus socios comerciales.

China podría devaluar su moneda para compensar el impacto de los aranceles, que se espera que sean significativos una vez implementados (a finales del primer trimestre o en el segundo). Sin embargo, el yuan ya está en niveles de riesgo de fuga de capitales.

Intentar esquivar los aranceles trasladando la producción a Vietnam o México probablemente no sea tan exitoso como lo fue durante el primer mandato de Trump.

A menos que el estado autocrático de China reestructure completamente su economía, la presión para alcanzar un acuerdo y hacer concesiones recaerá más sobre el Partido Comunista Chino que sobre EE.UU.

Cuatro reglas para identificar mercados alcistas y bajistas por Jon Wolfenbarger, CFA

• ¿Qué podemos hacer ante los inevitables mercados bajistas? ¿Hay alguna forma de intentar obtener ganancias incluso en estos períodos? Veamos varias reglas que nos ayudará a identificar tanto los mercados alcista como los bajistas. 
• Artículo publicado en Hispatrading 51.

Un «mercado alcista» en un activo financiero significa que hay una tendencia alcista de precios creciente con máximos y mínimos más altos. Por el contrario, un «mercado bajista» en un activo financiero significa que hay una tendencia bajista de precios en caída con máximos y mínimos decrecientes.

El principal problema para los inversores

Los mercados bajistas son el principal problema para los inversores. Si las acciones y otros activos financieros siempre estuvieran en tendencias alcistas, ¡la vida de un inversor sería fácil, sin estrés y llena de unicornios y arcoíris! Pero ese no es el caso, desafortunadamente.

Además de causar enormes pérdidas y mucho estrés, el daño de los mercados bajistas puede durar décadas. Por ejemplo, el S&P 500 tardó unos 25 años en volver a su máximo de 1929. El NASDAQ tardó unos 15 años en volver a su máximo de la «burbuja tecnológica» del 2000. El oro tardó unos 28 años en volver a su máximo de 1980. Y el mercado de valores japonés todavía está aproximadamente un 30% por debajo de su máximo de 1989, 32 años después, después de haber bajado un 80%, 20 años después de ese máximo (¡y esto es a pesar de un par de décadas de política de tasas de interés al 0%)! Dos o tres décadas de pérdidas es más de lo que la mayoría de los inversores pueden manejar emocional o financieramente.

Pero, ¿qué pueden hacer los inversores con respecto a los mercados bajistas? ¿Hay una solución a este problema tan crítico?

La mayoría de los asesores de Wall Street le dirán que siempre permanezca completamente invertido en  acciones «a largo plazo» (lo que mantiene sus comisiones fluyendo ininterrumpidamente) ya que es «imposible cronometrar el mercado».

Tienen razón en que es imposible «cronometrar el mercado» o detectar consistentemente los techos y los suelos. Pero se equivocan cuando te llevan a creer que no puedes ganar mucho dinero (o al menos evitar grandes pérdidas) aprendiendo a identificar los indicadores clave de los mercados bajistas.

Indicadores técnicos clave del mercado alcista y bajista

Hay muchos indicadores técnicos que proporcionan evidencia objetiva de que el mercado de valores está en una tendencia alcista o bajista, incluidos los indicadores de amplitud como el indicador de avance-retroceso, los nuevos máximos y mínimos, etc.

Además de esos indicadores, que son extremadamente útiles para identificar las tendencias del mercado de valores, existe una herramienta técnica muy simple y probada que se puede utilizar para detectar las tendencias de los mercados alcistas y bajistas para cualquier activo financiero: las medias móviles simples.

Una media móvil simple es simplemente una línea en un gráfico de precios que muestra el precio promedio del activo durante un tiempo determinado. Se «mueve» cada día de negociación a medida que se añade un nuevo día y el día más antiguo cae. Las medias móviles son muy útiles para evaluar las tendencias porque suavizan el ruido de los movimientos diarios de los precios y lo ayudan a ver las tendencias con mayor claridad.

Nos gusta centrarnos en estos períodos de tiempo de medias móviles simples clave:

1. Media móvil de 20 días (20 dma):  aproximadamente un mes de negociación para evaluar la tendencia a corto plazo.

2. 60-dma : aproximadamente tres meses de negociación para evaluar la tendencia a medio plazo.

3. 250-dma : aproximadamente12 meses de negociación para evaluar la tendencia a largo plazo.

Para suavizar las tendencias y reducir el riesgo de señales falsas generalmente utilizamos las siguientes reglas técnicas para determinar cuándo existe una tendencia alcista dentro de un mercado alcista se tienen que cumplir todos estos requisitos:

1. El precio está por encima de la media de 250.

2. 20-dma está por encima de la media de 250.

3. 60-dma está por encima de la media de 250.

4. La pendiente de la media de 250 es positiva.

Por el contrario, generalmente utilizamos las siguientes reglas técnicas para determinar cuándo existe una tendencia bajista en un mercado de por sí bajista:

1. El precio está por debajo de la media de 250.

2. 20-dma está por debajo de la media de 250.

3. 60-dma está por debajo de la media de 250.

4. La pendiente de de la media de 250 es negativa.

Ahora veamos cómo estas simples reglas técnicas pueden ayudarlo a obtener ganancias sustanciales tanto en los mercados alcistas como en los bajistas.

Mercados alcistas y bajistas del S&P 500

La figura 1 muestra el precio del S&P 500 (línea negra) con su media de 250 (línea roja) desde 1980. Añadimos círculos rojos alrededor de los períodos en que el precio cayó por debajo de la media de 250 y la pendiente de la misma era descendiente. 

Pero dos de ellos, la burbuja tecnológica de principios de la década de 2000 y la Gran Recesión de 2008-2009, fueron los principales mercados bajistas donde se podrían haber obtenido ganancias sustanciales invirtiendo en  ETF «inversos» que ganan dinero en los mercados bajistas.

Crisis tecnológica de principios de la década del 2000

El mercado bajista después del pinchazo de la burbuja tecnológica de principios de la década del 2000 se muestra en la figura 2 del SPDR S&P 500 ETF (SPY).  El precio del SPY se muestra en naranja con la media de 250 en en rojo, la media de 60 en verde y la de 20 en azul.

Desde noviembre del año 2000, tanto el precio del SPY, como el de su media de 20 y 60 cayeron por debajo de la media de 250. El mercado tocó suelo casi dos años más tarde en octubre del 2002. El SPY cayó alrededor del 41%. En junio de 2003, cuando el precio del SPY, así como su media de 20 y 60 subieron por encima de la media de 250 el SPY había caído alrededor de un 24%. 

Si uno hubiera tenido en cartera el SPY durante el tiempo de esas señales desde noviembre del año 2000 a junio de 2003, 100 dólares del valor de su cartera habrían caído a 76. Si, en cambio, uno hubiera seguido esas señales simplemente comprando un ETF inverso como ProShares Short S&P 500 (SH) – que no existía entonces, pero sí ahora – en noviembre de 2000 y luego saliendo en junio de 2003, $ 100 del valor de cartera habrían aumentado a $ 124.

Eso habría creado un 63% más de riqueza que simplemente «comprar y mantener», ¡vale la pena el tiempo y el esfuerzo de hacer estas dos operaciones! Además, se han obtenido beneficios adicionales durante ese período del mercado bajista utilizando otros indicadores técnicos simples que seguimos que ayudan a identificar cuándo comienzan y terminan los repuntes del mercado bajista.

Gran Recesión 2008-2009

El mercado bajista de 2008-2009 se muestra en la figura 3, con el SPY. Una vez más, el precio del SPY se muestra en naranja con la media de 250 en rojo, la de 60 en verde y la de 20 en azul.

Desde enero de 2008, cuando el precio del SPY, así como su media de 20 y 60 cayeron por debajo de la de 250, hasta el suelo en marzo de 2009, el SPY cayó alrededor de un 49%. En agosto de 2009, cuando el precio del SPY, así como de su media de 20 y 60 subieron por encima de la de 250, el SPY había caído alrededor del 23%.

Si uno hubiera tenido en cartera el SPY durante el período de esas señales comprendido entre enero de 2008 y agosto de 2009, 100 dólares del valor de su cartera habrían caído a 77. Si, en cambio, uno hubiera seguido esas señales simplemente comprando un ETF inverso como ProShares Short S&P 500 (SH) – que existía entonces – en enero de 2008 y luego saliendo en agosto de 2009, $ 100 del valor de la cartera podrían haber aumentado a $ 123. Eso habría creado un 60% más de riqueza que comprar y mantener, ¡no está mal para un par de operaciones! Y nuevamente, se podrían haber obtenido ganancias adicionales durante ese tiempo utilizando otros indicadores técnicos simples que seguimos. 

Implicaciones para los inversores

Al comprender y utilizar adecuadamente los indicadores técnicos, puede obtener ganancias sustanciales durante los mercados alcistas. Menos conocido es que también puede obtener importantes ganancias durante los mercados bajistas, en lugar de sufrir fuertes pérdidas.

Es cierto que estar sencillas reglas no lo ayudarán a acertar con el techo o suelo perfecto de un mercado alcista o bajista, pero nada más lo hará. No obstante, puede crear mucha riqueza al comprender estas reglas y actuar sobre ellas para obtener altos rendimientos con el tiempo.

¿Se pueden simplificar los mercados financieros a simples fórmulas de inversión? por Quantpedia

¿Podemos reducir la complejidad del mercado de valores a un conjunto simple de métricas cuantificables? Muchos estudios académicos sugieren que sí, ofreciendo fórmulas diseñadas para facilitar la selección de acciones. Algunas de las metodologías más destacadas en este ámbito incluyen el F-Score, la Magic Formula, el Acquirer’s Multiple y la Conservative Formula. Estas estrategias cuantitativas buscan identificar acciones infravaloradas con fundamentos sólidos y alto potencial de rentabilidad. Pero, ¿realmente funcionan en pruebas fuera de muestra?

Un nuevo estudio de Marcel Schwartz y Matthias X. Hanauer intenta responder a esta interesante pregunta…

La inversión basada en fórmulas: ¿un método sólido o solo suerte?

Invertir con fórmulas no es un simple juego de azar; es un enfoque metódico basado en principios financieros y teorías económicas. Veamos las principales estrategias:

• F-Score: Desarrollado por el profesor Joseph Piotroski, utiliza nueve criterios para evaluar la solidez financiera de una empresa.
• Magic Formula: Creada por Joel Greenblatt, identifica acciones con altos rendimientos sobre el capital y altos earnings yield, simplificando la selección de valores.
• Acquirer’s Multiple: Se enfoca en los flujos de caja y las ganancias antes de intereses e impuestos, proporcionando una perspectiva única sobre la valoración.
• Conservative Formula: Prioriza la preservación del capital y la gestión del riesgo, ofreciendo un enfoque equilibrado para la inversión.

Resultados del estudio

El estudio analizó la efectividad de estas cuatro fórmulas en el mercado estadounidense entre 1963 y 2022. Los hallazgos muestran que cada una de ellas genera retornos significativos, tanto en términos brutos como ajustados por riesgo, superando al mercado principalmente por su exposición eficiente a los factores de valor y calidad.

Algunas conclusiones clave del estudio:

• La Conservative Formula es la estrategia más defensiva, con baja volatilidad y una exposición positiva al momentum.
• Todas las fórmulas tienen poder predictivo en el rendimiento de las acciones, aunque ninguna domina constantemente en todos los indicadores de desempeño.
• El Acquirer’s Multiple obtiene los mayores retornos en los portafolios del decil superior, mientras que la Conservative Formula destaca en alfa CAPM y en el spread de retorno.
• Después de ajustar por factores de valoración de activos, la Magic Formula muestra el alfa más alto restante.
• La Magic Formula y la Conservative Formula han sido particularmente efectivas en el período posterior al año 2000, especialmente en portafolios concentrados y long-only.
• La Magic Formula tiene un rendimiento sólido con riesgo moderado, obteniendo los mayores retornos en portafolios de valor ponderados por capitalización.
• La Conservative Formula sobresale en el rendimiento ajustado por riesgo, con la menor caída máxima (max drawdown) y un beta notablemente bajo.

Comparación con la literatura existente

Los hallazgos del estudio coinciden con investigaciones previas sobre la rentabilidad de estas fórmulas. Todas las estrategias continúan generando rendimientos superiores al mercado, aunque los retornos tienden a ser más bajos en comparación con los resultados originales. Esto se debe principalmente a:

• La exclusión de microcaps.
• La inclusión de años fuera de muestra.
• Diferencias metodológicas.

El estudio demuestra que la inversión basada en fórmulas sigue siendo una estrategia efectiva para superar al mercado, proporcionando a los inversores una exposición eficiente a primas de factores bien documentadas. Sin embargo, estas estrategias requieren disciplina por parte de los inversores, ya que pueden presentar desempeño inferior en el corto plazo.

Dado que la efectividad de estas fórmulas se ha debilitado en los últimos años, los resultados también resaltan la importancia de la innovación continua en las estrategias de inversión.

Detalles del estudio

Autores: Marcel Schwartz y Matthias X. Hanauer

Título: Formula Investing

Enlace: Ver estudio completo

Resumen

Este estudio evalúa la efectividad de cuatro estrategias populares de inversión—F-Score, Magic Formula, Acquirer’s Multiple y Conservative Formula—dentro de un marco unificado a lo largo de un período extenso.

Los hallazgos clave incluyen:

• Cada fórmula genera retornos significativos, tanto en términos brutos como ajustados por riesgo, al ofrecer una exposición eficiente a factores de inversión bien establecidos.
• Ninguna estrategia supera consistentemente a las demás en todas las métricas.
• El Acquirer’s Multiple logra los mayores retornos en los portafolios del decil superior.
• La Conservative Formula lidera en alfa CAPM y diferencia de retorno.
• La Magic Formula muestra el mayor alfa ajustado por factores comunes.
• Aunque todas las fórmulas siguen siendo exitosas en portafolios concentrados long-only en el período posterior a 2000, se observa un deterioro en el rendimiento en comparación con períodos anteriores.

Estos hallazgos refuerzan la necesidad de innovación continua en estrategias de inversión para mantener ventajas competitivas en el mercado.

Figuras y tablas

Como es habitual, el estudio presenta varias figuras y tablas ilustrativas.

Citas destacadas del estudio académico

“Nuestros principales hallazgos se resumen de la siguiente manera. Primero, encontramos que todas las fórmulas generan retornos crecientes de manera casi unánime cuando se ordenan las acciones en portafolios por deciles. Como resultado, los portafolios del decil superior superan tanto al mercado como a los portafolios del decil inferior. Además, los portafolios top-minus-bottom muestran retornos anuales significativos que oscilan entre 5.6% y 6.4%, mientras que las alfas CAPM varían entre 7.0% y 12.2%. Aunque las fórmulas exhiben un desempeño sólido en la muestra completa, también presentan períodos de bajo rendimiento y signos de deterioro en la rentabilidad después del año 2000.

En segundo lugar, las pruebas de factor-spanning revelan que estas fórmulas logran su sobreperformance exponiéndose eficientemente a factores bien establecidos en la valoración de activos, como valor, rentabilidad y momentum.

En tercer lugar, los portafolios concentrados y long-only de las 40 acciones mejor clasificadas por estas fórmulas también superan al mercado después del 2000, tanto en términos de retornos brutos como ajustados por riesgo. Sin embargo, todas las fórmulas sufrieron caídas significativas en el período 2018-2020.

Finalmente, documentamos que ninguna fórmula de inversión domina en todas las métricas de evaluación de rendimiento. En el análisis por deciles, el Acquirer’s Multiple presenta los mayores retornos en el portafolio superior, mientras que la Conservative Formula ofrece el mayor diferencial top-minus-bottom y la mayor brecha de alfa CAPM. Por otro lado, la Magic Formula logra el alfa más alto cuando se ajusta por factores comunes de valoración de activos.

Para los portafolios concentrados y ponderados por valor de 40 acciones en el período post-2000, las Magic Formula y Conservative Formula ofrecen el mejor desempeño, en términos de retornos brutos y ajustados por riesgo, respectivamente.

“Por último, las fórmulas de inversión investigadas son relativamente fáciles de implementar, lo que las distingue de modelos más complejos y sofisticados, como los modelos de predicción basados en aprendizaje automático, que han ganado popularidad en los últimos años (cf. Rasekhschaffe y Jones, 2019; Gu et al., 2020; Hanauer y Kalsbach, 2023).

Aunque estos modelos más avanzados suelen generar mayores retornos brutos (cf. Blitz et al., 2023a), también conllevan mayores costos de transacción y rotación. Además, los inversores pueden enfrentar barreras adicionales, como:

• Acceso limitado a los datos necesarios.
• Falta de infraestructura para procesar los datos.
• Dificultades para ejecutar las señales de inversión de manera oportuna y eficiente.

(cf. Blitz et al., 2023b).

Por lo tanto, estos modelos sofisticados representan oportunidades reales solo para aquellos inversores capaces de superar estos desafíos. En contraste, las fórmulas de inversión estudiadas ofrecen una exposición eficiente a factores de inversión bien documentados y son relativamente fáciles de implementar.

El período de muestra completa abarca casi 60 años de datos, lo que nos permite evaluar la consistencia de los resultados a lo largo del tiempo. La Figura 1 muestra el rendimiento compuesto acumulado de los deciles superior e inferior en relación con el rendimiento compuesto acumulado del mercado para cada fórmula de inversión.

La evidencia de los análisis previos de estrategias long-short indica que estas fórmulas tienen poder predictivo sobre los rendimientos de las acciones. Sin embargo, este enfoque académico estándar requiere realizar ventas en corto, y los resultados a lo largo del tiempo también han revelado un debilitamiento de los alfas después del año 2000.

Por esta razón, aplicamos un enfoque “hazlo tú mismo” a las cuatro fórmulas, analizando su rendimiento en portafolios long-only.

La Tabla 3 presenta las estadísticas de rendimiento de portafolios concentrados long-only, formados por las 40 acciones mejor clasificadas según cada fórmula de inversión. Se analizan dos metodologías:

• Portafolios ponderados por capitalización (capped-value-weighted).
• Portafolios ponderados de manera equitativa (equally-weighted).

El análisis cubre el período de enero de 2000 a diciembre de 2022 y ofrece varias ideas clave sobre la efectividad y los perfiles de riesgo de cada fórmula.

Siempre comenzamos con los resultados de los portafolios ponderados por capitalización y mencionamos las diferencias en los portafolios ponderados equitativamente.»

La adicción al trading: cómo reconocerla y recuperar el control por Bramesh Bhandari

El trading puede ser emocionante. La euforia de ganar, la angustia de perder y la búsqueda constante de la próxima oportunidad crean una montaña rusa emocional de la que muchos traders encuentran difícil escapar. Lo que comienza como una estrategia para obtener ganancias financieras puede transformarse lentamente en una adicción absorbente, afectando las relaciones personales, la salud mental y la estabilidad financiera.

Si te resulta imposible alejarte de los mercados, si obsesionas con los gráficos o si realizas operaciones de manera compulsiva sin un plan claro, podrías estar atrapado en el ciclo de la adicción al trading.

Este artículo explora los mecanismos psicológicos detrás de la adicción al trading, su impacto en la vida de los traders y los pasos prácticos para recuperar el control, alcanzar el equilibrio y operar con disciplina en lugar de compulsión.

Comprendiendo la adicción al trading

1. El efecto de la dopamina en el trading

En su esencia, la adicción al trading está arraigada en el sistema de recompensa del cerebro. Cuando realizas una operación ganadora, tu cerebro libera dopamina, el neurotransmisor asociado con el placer y la recompensa. Este subidón refuerza el comportamiento, haciendo que desees repetir la experiencia una y otra vez.

Por otro lado, una operación perdedora desencadena emociones negativas como la frustración y la desesperación, lo que puede llevar al “revenge trading”: un intento desesperado por recuperar las pérdidas. Este ciclo de altibajos emocionales es similar a la adicción al juego, donde el comportamiento deja de ser una toma de decisiones estratégica y se convierte en la búsqueda constante de la siguiente oportunidad.

2. Las trampas psicológicas de la adicción al trading

• Sobreoperar (Overtrading): Abrir demasiadas operaciones, a menudo sin un análisis adecuado o una razón justificada.
• Toma de decisiones emocional: Dejar que el miedo, la avaricia o la frustración dicten las decisiones en lugar de seguir una estrategia bien definida.
• Descuidar la gestión del riesgo: Asumir riesgos excesivos, usar un apalancamiento alto o no establecer órdenes de stop-loss.
• Ignorar la vida personal: La obsesión con los mercados puede llevar a relaciones tensas y a una vida social descuidada.
• Devastación financiera: Operar sin disciplina de manera constante puede generar pérdidas significativas, reforzando un ciclo vicioso.

Cómo romper el ciclo de la adicción al trading

Paso 1: Reconocer el problema

Reconocer que tienes una adicción al trading es el primer y más crucial paso hacia la recuperación. Si experimentas alguno de los siguientes síntomas:

• Ansiedad cuando estás lejos de la pantalla.
• Revisas constantemente las actualizaciones del mercado, incluso durante actividades personales o sociales.
• Te resulta difícil dejar de operar a pesar de haber sufrido pérdidas repetidas.
• Experimentas cambios de humor según los resultados de tus operaciones.

Entonces, es momento de revaluar tus hábitos de trading y tomar medidas correctivas.

Paso 2: Establecer límites estrictos en el trading

La disciplina es clave para liberarse del trading compulsivo. Establecer límites firmes puede ayudarte a mantener el control:

• Definir horarios de trading: Trata el trading como un trabajo con horarios fijos en lugar de una actividad interminable.
• Limitar el número de operaciones: Ajusta tu actividad a un número predefinido de operaciones por día o por semana.
• Usar un plan de trading: Ejecuta operaciones solo si cumplen con una estrategia bien estructurada.
• Implementar una “regla de pausa”: Después de una racha de pérdidas, toma un descanso obligatorio para restablecer tu estado mental.

Paso 3: Cambiar el enfoque de resultados a procesos

Muchos traders desarrollan una adicción porque se enfocan únicamente en las ganancias y pérdidas. Para recuperar el control, es fundamental cambiar la mentalidad:

Paso 3: Enfocarse en la ejecución en lugar de los resultados

Muchos traders se vuelven adictos porque solo se centran en las ganancias y las pérdidas. Para recuperar el control, es fundamental cambiar la mentalidad:

• Enfocarse en la ejecución: Sigue tu plan de trading en lugar de obsesionarte con los resultados.
• Revisar las operaciones objetivamente: Lleva un diario de trading para analizar tus decisiones de manera racional.
• Celebrar la disciplina: Recompénsate por tomar decisiones disciplinadas, incluso si no siempre generan ganancias.

Paso 4: Desintoxicarse de la exposición constante al mercado

La sobreexposición a los mercados alimenta la adicción. Implementa estrategias para distanciarte:

• Limitar el tiempo de pantalla: Reduce las horas que pasas observando gráficos.
• Desactivar notificaciones: Apaga las alertas que puedan desencadenar decisiones impulsivas.
• Programar actividades fuera del trading: Dedica tiempo a pasatiempos, ejercicio o interacciones sociales para romper la obsesión.
• Tomar un descanso del trading: Aléjate de los mercados durante unos días o semanas para restablecer tu estado mental.

Paso 5: Fortalecer el control emocional

La disciplina emocional es lo que diferencia a los traders exitosos de los adictos al trading. Refuerza tu resiliencia psicológica con estas estrategias:

• Practicar la atención plena: La meditación y la respiración profunda ayudan a mantener el equilibrio emocional.
• Entender la incertidumbre del mercado: Acepta que las pérdidas forman parte del trading y no reflejan fracasos personales.
• Evitar el revenge trading: Si pierdes, aléjate en lugar de perseguir el mercado.

Paso 6: Mejorar la disciplina financiera

Para recuperar el control financiero, sigue estas reglas:

• Apegarse a un plan de gestión de riesgos: Nunca arriesgues más de un pequeño porcentaje de tu capital por operación.
• Separar el dinero del trading del dinero personal: Mantén una cuenta exclusiva para trading para evitar decisiones emocionales.
• Retirar ganancias regularmente: Asegura una parte de tus ganancias en lugar de reinvertir todo.

Encontrar el equilibrio: El trading como una habilidad, no una obsesión

El trading debe ser una habilidad estratégica, no una adicción. Para encontrar el equilibrio:

• Redefinir tu propósito: Opera con el objetivo de un crecimiento a largo plazo, no por la emoción del corto plazo.
• Comprometerse con el aprendizaje continuo: Cambia el enfoque del trading rápido hacia la mejora de tus habilidades analíticas.
• Construir un sistema de apoyo: Conéctate con otros traders que fomenten la disciplina y la objetividad.
• Buscar ayuda profesional si es necesario: Si la adicción es severa, considera consultar a un psicólogo o a un coach de trading.

Conclusión

Romper el ciclo de la adicción al trading requiere autoconciencia, disciplina y un enfoque estructurado. Al reconocer el problema, establecer límites claros y aplicar disciplina emocional y financiera, los traders pueden evolucionar de un comportamiento compulsivo a un trading estratégico.

DeepSeek: ¿Provocará un mercado bajista? por Dr. Ed Yardeni

DeepSeek es un laboratorio de inteligencia artificial (IA) chino que ha revolucionado el mundo del aprendizaje automático al desarrollar un modelo de lenguaje grande (LLM) altamente competitivo. Se informa que su rendimiento supera al de ChatGPT, pero fue desarrollado con una fracción del costo y en mucho menos tiempo de entrenamiento. Además, funciona con chips Nvidia más baratos y menos potentes y está disponible en código abierto.

Desde finales de la década de 1920, ha habido 22 mercados bajistas en el S&P 500 (Fig. 1). Durante el mismo período, se han registrado 17 recesiones (Fig. 2). En otras palabras, los mercados bajistas suelen estar vinculados a recesiones, y la mayoría de las veces, ambos son causados por el endurecimiento de la política monetaria. Sin embargo, esto no ocurre porque el endurecimiento reduzca la demanda, como se suele suponer, sino porque genera una crisis financiera que se expande hasta convertirse en una crisis crediticia a nivel económico, lo que finalmente provoca una recesión (Fig. 3 y Fig. 4).

DeepSeek no provocará que la Reserva Federal endurezca su política monetaria. No desencadenará una crisis financiera ni una crisis de crédito. No causará una recesión, incluso si obliga a las empresas estadounidenses de IA a reducir su gasto de capital en infraestructura de IA. Sin embargo, podría tener un impacto negativo en los accionistas de Nvidia debido a la posible reducción de demanda de sus chips más avanzados.

Consideramos a DeepSeek como un evento «Cisne Gris», un término derivado del concepto de “Cisne Negro”. Los eventos de Cisne Negro son acontecimientos inesperados con consecuencias principalmente negativas, conocidos por desencadenar recesiones y mercados bajistas. Sin embargo, no todos los Cisnes Negros han tenido efectos negativos. De manera similar, los Cisnes Grises son eventos inesperados, pero con tanto consecuencias negativas como positivas.

El impacto negativo de DeepSeek es que desafía los modelos de negocio de las empresas estadounidenses que esperaban dominar y beneficiarse de la revolución de la IA gracias a su acceso exclusivo a los chips más costosos y potentes de Nvidia.

La buena noticia es que estas empresas pueden seguir el ejemplo de DeepSeek en la reducción de los costos de infraestructura de IA. Esto debería compensar parte de los ingresos potenciales perdidos al tener que competir con DeepSeek y otras startups de IA emergentes. Además, seguirán obteniendo ganancias al convertir más de sus productos previos a la IA en productos impulsados por IA.

Otro beneficio es que más competencia en la economía de la IA brindará a empresas y consumidores individuales un mayor rendimiento por su inversión en IA, fomentando la innovación y reduciendo los costos de adopción de estas tecnologías.

Anteriormente, observamos que la Revolución Agrícola de los siglos XVIII y XIX fue seguida por la Revolución Industrial de los siglos XIX y XX. La Revolución Digital comenzó en la década de 1950 con los mainframes de IBM. Durante la década de 1980, Digital Equipment vendió una gran cantidad de minicomputadoras. En las décadas de 1990 y 2000, se produjo la proliferación de PCs y laptops. Durante la década de 2010, la computación en la nube ganó popularidad, permitiendo a las empresas alquilar programas de software que se actualizan automáticamente por sus proveedores. Ahora, la inteligencia artificial (IA) se está expandiendo rápidamente.

La Revolución Digital y la evolución de la IA

La Revolución Digital se centra en el procesamiento de datos, es decir, en procesar más y más datos, cada vez más rápido y a un costo cada vez menor. Desde esta perspectiva, la inteligencia artificial es un desarrollo evolutivo dentro de la Revolución Digital. La IA permite procesar una cantidad de datos sin precedentes, a una velocidad mayor que nunca y a un costo reducido, como lo ha demostrado DeepSeek.

El volumen de datos que puede procesarse con la IA es tan grande que necesitamos Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para dar sentido a toda esta información y utilizarla para aumentar la productividad.

Magna Mining (NICU.V) ¿Oportunidad de compra? por Brandon Beylo

La historia de Magna Mining (NICU) está ganando impulso. Se la he presentado a casi todos los que conozco. La mayoría de las veces me detienen después de «así que esta es una compañía minera–».

Aunque estoy viendo más análisis sobre la empresa (¡gracias, Unemployed Value Degen!), he notado que todos pasan por alto lo mismo: la importancia de Jason Jessup y el equipo de gestión de NICU.

No te equivoques, NICU es una apuesta a favor del jinete (Bet The Jockey). Y esa es la mejor parte. Jason y su equipo están ejecutando el mismo manual que usaron para ayudar a convertir FNX Mining de $0.25 por acción a $15 por acción.

Está haciendo lo mismo con los mismos (y posiblemente mejores) activos y las mismas personas.

Por eso estoy compartiendo mi análisis inicial de NICU. Envié esto a nuestros miembros del Collective en septiembre y compré una posición en nuestra cartera MO, que ahora representa ~12% de nuestro libro.

Espero que lo disfrutes.

«No venderé ni una sola acción hasta que seamos una empresa de $1B». – Jason Jessup, CEO

Magna Mining (NICU.V) es un desarrollador junior de níquel en crecimiento con activos en la región de Sudbury, Canadá. Recientemente completó dos adquisiciones transformadoras y está en camino de alcanzar una capitalización de mercado de $1B+ en los próximos años.

NICU cumple con todos los requisitos a nivel de compañía minera y nuestros criterios de Trifecta Lens.

NICU está en camino de crear 3-5 minas productivas dentro de la década con un flujo de caja libre sustancial.

Antes de esta adquisición, NICU era una jugada principal en níquel. El níquel es extremadamente odiado gracias al suministro barato de Indonesia y el desplome del precio de los commodities. A nadie le gusta el níquel actualmente, y nadie está invirtiendo en producción de níquel a nivel nacional.

El gráfico de NICU está rompiendo a nuevos máximos en los marcos de tiempo semanal y mensual con un volumen de compra importante. Está a $0.20 por acción de sus máximos históricos.

Antes de fundar NICU, el CEO Jason Jessup trabajó en FNX Mining, que pasó de $0.25 por acción a más de $35 por acción en una década.

Aquí está la parte emocionante… Jason está creando FNX 2.0.

Está contratando al mismo equipo de FNX Mining, explorando la misma geología y ejecutando el mismo manual de FNX de comprar activos no centrales de grandes productores como Glencore, Vale y KGHM. La gestión se come su propia comida y posee ~10%.

La propuesta de valor es sustancial. Post-adquisición, NICU tendrá 82Mt de 1.5% de equivalente de níquel (NiEq) o 2.71 mil millones de libras de recursos por un valor in-situ de ~$25B.

En unos años, tendrán cuatro minas productivas generando más de $300M en flujo de caja libre anual.

Todo esto se traduce en una capitalización de mercado potencial de casi $2B.

Es tuyo por el precio de hoy de $150M.

El manual de FNX Mining 2.0

Para entender NICU, primero debemos entender FNX Mining, una de las empresas mineras más exitosas y rentables de las últimas dos décadas.

Terry MacGibbon, un exejecutivo minero de Inco, fundó FNX Mining en su sótano en 1995. En ese momento, la acción cotizaba alrededor de $0.25 por acción.

Tenía una estrategia simple: adquirir activos no centrales de níquel-cobre-PGE de grandes productores en la región de Sudbury.

El contexto macro no era tan diferente al de hoy (ver más abajo):

«No fue un comienzo auspicioso para una junior minera. El escándalo de Bre-X se descubrió esa primavera, lo que hizo que muchos inversores se mantuvieran alejados del sector minero y pusieran su dinero en acciones tecnológicas. El boom de las puntocom estaba comenzando. En el otoño de 1998, el precio del níquel alcanzó su precio más bajo de la historia: $1.76 (USD) – cuando se ajustó por inflación».

Sin desanimarse, MacGibbon compró cinco minas antiguamente productivas a Inco (su ex empleador): Levack, McCreedy West, Norman (más tarde renombrada Podolsky), Victoria y Kirkwood… recuerda estos nombres.

MacGibbon explicó el razonamiento detrás de la compra de estos activos (énfasis mío):

«En ese momento, sabíamos que había depósitos más pequeños en ambas minas que una junior podría operar con ganancias y que CVRD Inco necesitaba ese mineral debido a un déficit de sus otras propiedades en la cuenca de Sudbury. El potencial de minería a corto plazo era muy bueno. Por eso ofertamos tan agresivamente por los activos».

Es una situación en la que todos ganan. El mayor se deshace de activos no centrales, la junior obtiene un depósito que puede operar de manera rentable, y la junior alimenta el mineral al molino del mayor.

¿El resultado? McCreedy pasó de cuidado y mantenimiento a producción en menos de un año. FNX reacondicionó Levack para 2007, y la mina Podolsky estuvo lista para envíos comerciales de mineral para 2008.

FNX obtuvo ganancias en su primer trimestre de producción, y el resto es historia.

La empresa se fusionó con Quadra Mining en 2010 y luego fue adquirida por KGHM en 2011 por $2.84B.

NICU tiene un plan similar.

Cómo NICU ejecuta el manual de FNX 2.0

Hay tantas cosas sucediendo con NICU que es difícil abarcarlas todas. La empresa lanzó un PEA inicial el año pasado, adquirió Crean Hill, publicó resultados de ensayos increíbles, adquirió cinco activos de KGHM y actualizó su PEA de Crean Hill… *respira*

Centrémonos en los activos previos a la adquisición y el flujo de caja potencial.

NICU tiene dos activos principales:

Crean Hill

• Recurso indicado a cielo abierto: 16.76 millones de toneladas
• Recurso indicado subterráneo: 14.53 millones de toneladas
• Recurso indicado total: 31.29 millones de toneladas

Shakespeare

• Recurso indicado a cielo abierto: 16.51 millones de toneladas
• Recurso indicado subterráneo: 3.83 millones de toneladas
• Recurso indicado total: 20.34 millones de toneladas

Para un recurso combinado total de 52Mt (o 1.48Blbs NiEq).

NICU cotiza a ~$0.10/lb NiEq en su capitalización de mercado actual de $150M solo por estos dos activos.

Sus pares cotizan a un promedio de $0.24/lb NiEq (ver más abajo).

Sin embargo, NICU debería cotizar por encima de los promedios de pares y comparables. Aquí está el porqué.

Por encima de los pares: jurisdicción de primer nivel, altos grados, totalmente permitido y acuerdos de venta de mineral

NICU opera en Sudbury, Canadá. Sudbury es probablemente la mejor jurisdicción minera del mundo.

Tiene una historia minera de 130 años, múltiples proveedores/vendedores mineros tienen sus sedes en Sudbury, hay una población creciente de mano de obra calificada y está cerca de grandes mercados norteamericanos con excelente infraestructura.

Y cuando se trata de minería de níquel, no puedes superar a Sudbury. Según New Age Metals, la cuenca de Sudbury contiene 1.6B toneladas de material con una ley de 1.2% Ni, 1% Cu y 0.8g/t PGM.

NICU también es único porque está totalmente permitido con un acuerdo de venta de mineral con Vale.

Las grandes compañías mineras como Vale y Glencore están cada vez más ansiosas por asegurar mineral para sus molinos en Sudbury debido a la disminución de la producción de sus minas de níquel existentes en la región.

Empresas como NICU pueden firmar acuerdos de offtake más favorables con los molinos.

Según un informe de SCP Research de 2023, la mina Nickel Rim South de Glencore está en transición a «cuidado y mantenimiento» para la primavera de 2025, con una disminución de >30% en la producción total de NiEq (equivalente de níquel) en Sudbury para 2026.

Otros grandes como KGHM y Vale también han reducido la producción minera y están ansiosos por alimentar sus molinos (ver más abajo).

Así que esos son los activos previos a la adquisición de NICU. Hay un potencial de 250-500% de apreciación desde Crean Hill y Shakespeare.

Los siguientes activos de KGHM son la guinda del pastel (los inversores mineros entenderán el intento de humor).

La reciente adquisición de activos de KGHM por parte de NICU: ¡FNX 2.0!

NICU adquirió cinco activos no estratégicos de un importante productor, KGHM:

• Mina de cobre McCreedy West
• Mina Levack
• Mina Podolsky
• Mina Kirkwood
• Otros activos de exploración (Falconbridge footwall, Northwest Foy y North Range & Rand)

Se ha asignado un valor de $0 a los “Otros activos de exploración” ya que aún es demasiado pronto para estimar sus recursos. En cambio, nos centraremos en las cuatro minas con producción previa.

NICU financió la operación con C$7.3M en efectivo, $2M en acciones de NICU y C$24M en pagos diferidos.

Razones clave que hacen que esta adquisición sea tan importante

Existen tres razones principales por las cuales este acuerdo es significativo:

1. Experiencia del equipo directivo: Jason y su equipo conocen estos activos mejor que nadie. Trabajaron en estas minas durante la época de FNX, entienden su valor y saben cómo reiniciar la producción para maximizar rápidamente el flujo de caja.
2. Conversión en productor de cobre: La mina de cobre McCreedy West convierte a NICU en una empresa productora de cobre. El mercado valora a los productores de cobre mucho más que a los desarrolladores de níquel, por lo que NICU debería experimentar una revalorización en su ratio P/NAV.
3. Financiación de Crean Hill sin dilución: NICU puede utilizar el flujo de caja de McCreedy West para financiar el aumento de producción en Crean Hill, eliminando así la necesidad de diluir a los accionistas o incurrir en deuda.

En 2023, McCreedy West produjo 317.6Kt con un 1.59% de Cu y 2% de NiEq. NICU planea aumentar la producción de McCreedy de 317Kt/año a 720Kt/año.

Otro aspecto clave de esta adquisición es que añade 1.25 mil millones de libras de NiEq a los recursos de NICU, con un valor in situ estimado en $11 mil millones a un precio de níquel de $9/lb (ver más abajo).

Las estimaciones de valoración de NICU se basan en un precio por libra de NiEq (ver más abajo).

La empresa tiene un potencial de crecimiento del ~800% si se compara con la valoración de su competidor más cercano, que se sitúa en $0.46/lb NiEq a su actual capitalización de mercado.

Hasta ahora, hemos analizado los recursos de la compañía, su valoración in situ y por qué NICU debería cotizar con una prima frente a sus pares, dado su recurso actual de 2.7 mil millones de libras de NiEq.

Sin embargo, la valoración in situ no genera pagos directos. Lo que realmente importa es el flujo de caja. Examinemos el flujo de caja anual potencial de la empresa a medida que escala su producción con 3-4 minas en operación en los próximos 3-4 años.

3-4 minas en 3-4 años

Según el CEO Jason Jessup, el plan actual de NICU es el siguiente:

• Aumentar la producción de McCreedy West de 317Kt/año a 720Kt/año.
• Utilizar el flujo de caja de McCreedy West para financiar el aumento de producción en Crean Hill.
• Reiniciar las minas Levack, Podolsky y Kirkwood.
• Usar los flujos de McCreedy, Crean Hill, Levack, Podolsky y Kirkwood para financiar la producción y el molino de Shakespeare.

Para 2028, NICU podría contar con cuatro minas en producción mientras construye Shakespeare y su propia planta de procesamiento.

He hablado con varios inversores de NICU sobre los próximos 3-4 años y he elaborado un modelo aproximado basado en estos datos.

Este modelo contiene varias suposiciones y es solo una estimación general, por lo que debe tomarse con cautela. Mi objetivo es reflejar el potencial de generación de beneficios de NICU una vez que las cuatro minas alcancen un estado de producción estable.

Si las proyecciones son correctas, NICU generará aproximadamente $300M en beneficios operativos anuales, sin incluir el flujo de caja libre futuro de Shakespeare.

Valoración de NICU y su oportunidad de inversión

La propuesta de valor actual de NICU es extremadamente atractiva. Por ejemplo, en este momento la empresa cotiza a 2 veces el flujo de caja libre de McCreedy West cuando alcance su producción máxima.

En otras palabras, estás pagando 2 veces el flujo de caja por una mina de cobre en producción y recibiendo Levack, Podolsky, Crean Hill, Shakespeare y otros activos de exploración prácticamente gratis.

La compañía planea financiar estas expansiones con el flujo de caja generado internamente (ver plan anterior). Esto significa que habrá poca dilución en los próximos 3-4 años, lo que aumentará significativamente los rendimientos internos de la inversión (IRR).

Los múltiplos de adquisición para productores de níquel de nivel medio en jurisdicciones de primer nivel oscilan entre 4-8 veces el flujo de caja. Esto situaría a NICU en una valoración de $1.8B con un múltiplo medio de 6x flujo de caja, lo que representaría un potencial de crecimiento del 1,200%.

Estos niveles de flujo de caja, múltiplos y valoraciones in situ no son extremos. De hecho, NICU debería cotizar con una prima en comparación con las medias del mercado debido a la calidad de sus activos y su modelo de negocio.

Conclusión: Un camino claro hacia los mil millones de dólares

Existen muchos riesgos asociados con esta tesis. Sin embargo, todos son factores externos que afectan a cualquier empresa minera, como:

• Precios deprimidos del níquel.
• Recesión global.
• Exceso de oferta desde Indonesia.

Aun así, NICU es una oportunidad única. Cuenta con un equipo de gestión de clase mundial que está ejecutando una estrategia que ya ha demostrado su capacidad para generar retornos de 100x en la misma jurisdicción, con los mismos activos.

Con un potencial de crecimiento de 200-1,200% incluso con precios del níquel en mínimos históricos, NICU tiene el camino claro para convertirse en una empresa valorada en más de $1,000M.

¿Estamos en una burbuja? por Ben Carlson

Los mercados financieros siempre son interesantes en la era de la información, porque las narrativas cambian más rápido de lo que podemos asimilarlas. Hace dos años, todos estaban convencidos de que se avecinaba una recesión. Fue la recesión más anticipada de la historia… que nunca ocurrió.

Ahora, casi nadie cree en la posibilidad de una recesión. En su lugar, el miedo se ha trasladado a la formación de una burbuja especulativa. Hoy en día, usamos demasiado rápido la palabra “burbuja”. Existe un viejo chiste que dice que una burbuja es simplemente un mercado alcista en el que no participaste.

Howard Marks, en su reciente memo On Bubble Watch, define una burbuja no solo como un rápido incremento en los precios, sino como una manía temporal caracterizada por:

• Exuberancia irracional extrema.
• Adoración incondicional de ciertos activos, con la creencia de que “no pueden fallar”.
• Miedo masivo a quedarse fuera (FOMO).
• La convicción de que “no hay precio demasiado alto” para ciertos activos.

Según Marks, una burbuja es más un estado mental que una cuestión de números. De hecho, los valores no estaban tan inflados antes de la crisis financiera de 2008, pero fue claramente una burbuja de deuda.

Marks participó en el podcast Odd Lots y expresó su opinión: todavía no estamos en una burbuja. Según él, aunque los precios están altos, no hay señales de euforia como tal.

Esto es difícil de evaluar en el momento, pero concuerdo con Marks. Hemos visto un incremento en los precios, pero no podemos caracterizar el entorno actual como una burbuja descontrolada.

Uno de los factores que complica la evaluación es la explosión de la especulación en la sociedad. En los últimos años, hemos visto una oleada de apuestas en deportes, elecciones, criptomonedas, opciones financieras y hasta eventos climáticos. La popularidad de las apuestas combinadas (parlays), opciones de cero días y las memecoins han crecido exponencialmente.

Es comprensible que esto genere preocupación. Pero, ¿es realmente una señal de burbuja o simplemente un reflejo de una cultura más afianzada en el riesgo?

Aunque ahora no estamos en una burbuja, sí creo que se están sembrando las semillas para una en los próximos años. Con la desregulación en camino, el aumento del apetito por el riesgo y la revolución de la inteligencia artificial, podríamos ver niveles de valoración similares a los de la burbuja dot-com.

No ha habido una sola revolución tecnológica en la historia moderna que no haya llevado a una burbuja. ¿Será esta la excepción? Personalmente, no apostaría por ello.

Si la IA cumple con las expectativas, podríamos estar en la antesala de un boom tecnológico masivo que eventualmente derive en una burbuja. En ese escenario, la IA podría eclipsar tasas de interés, inflación, aranceles y cualquier otra preocupación tradicional de los inversores.

No puedo predecir el futuro, pero si algo nos dice la historia sobre la naturaleza humana es que no podemos evitarlo. La avaricia y la euforia siempre encuentran su camino.

Consistencia, innovación y equilibrio por Brett N. Steenbarger

Los traders que he observado a lo largo de los años que han logrado un éxito constante muestran tres cualidades importantes:

Centrarse en los aspectos negativos del trading por Kevin Davey

Con casi todas las decisiones en la vida, las personas tienden a centrarse en lo positivo y a minimizar lo negativo. Piensa en comprar una casa, ¿qué te atrae primero? Por lo general, si su primera impresión es favorable, tenderá a minimizar los aspectos negativos, como tal vez la cantidad de reformas que la casa necesita.

Es lo mismo con los sistemas o estrategias de trading algorítmico. La mayoría de las personas tienden a centrarse en la tasa de rendimiento, o tal vez incluso en el porcentaje de ganancias, y si eso se ve bien, minimizarán los aspectos negativos, como el drawdown. Para aquellos que no lo saben, el «drawdown» es la cantidad de dinero perdida desde el punto de capital más alto. Puede ser una pérdida temporal, pero tendrás que soportarla si cambias el sistema. Tener bajos drawdown es lo mejore, pero generalmente está vinculado a bajos rendimientos (piense en el interés de una cuenta bancaria).

Al mirar un sistema de trading automatizado, una estrategia de trading algorítmico, señales o un servicio, su atención debe centrarse en el riesgo a la baja: un bajo drawdown, por ejemplo, es una excelente manera de medirlo.

Los drawdown son extremadamente difíciles para las personas, especialmente para aquellos entre nosotros que siguen las recomendaciones de un asesor o de señales de trading en un servicio web o un boletín de noticias. Dado que el suscriptor no desarrolló el sistema (suponiendo que incluso haya un «sistema», no solo una selección aleatoria de operaciones bajo el pretexto de un método establecido), no saben qué esperar. Lo único que pueden ver es lo que se muestra en el registro, que suele ser solo un pequeño fragmento de tiempo en la historia del sistema (si el desarrollador hizo lo correcto y usó al menos unos pocos años de historia para probar su idea).

Y, si ese registro no se verifica y audita de forma independiente, entonces incluso ese historial debe considerarse con sospecha. Hay muchos servicios que verifican de forma independiente los registros de trading, y definitivamente vale la pena usarlos.

Entonces, ¿cuál es una buena manera de evaluar un sistema de trading, boletín o servicio? Esto es lo que recomendaría a los posibles suscriptores de CUALQUIER sistema:

1. Asegúrate de que el historial de operaciones que ves sea realmente representativo de lo que el desarrollador está operando hoy. Hay muchos desarrolladores que cambiarán significativamente un sistema algorítmico a mitad de camino, ¡pero mantendrán el mismo sistema! Por lo tanto, cuando mires una curva de rentabilidad, verás los resultados combinados de 2 o más sistemas. Eso es ridículo en el mejor de los casos, engañoso y poco ético en el peor de los casos.

2. Antes de suscribirse a cualquier servicio o sistema, averigüe cuál fue el drawdown máximo histórico. Como regla general, multiplícalo por 1,5. ¿Podrías manejar ese nivel de pérdidas desde el principio? Si no, entonces no deberías suscribirte.

3. Si tienes la capacidad, pon todas las operaciones en una simulación de Monte Carlo y mira qué sucede. La simulación de Monte Carlo es una técnica que introduce la aleatoriedad en los resultados futuros; dado que el pasado nunca se repite exactamente, es una buena manera de simular posibles resultados futuros. Podrás ver las pérdidas en términos de probabilidades. Así que, por ejemplo, podrías descubrir que el sistema de trading X tiene un 50 % de probabilidades de tener un drawdown superior al 30 % en el primer año. Puede que tengas una pérdida tan grave, puede que no, pero el punto es que al menos tendrás algunos datos mejores de los que salir.

4. ANTES de suscribirse, determine su punto de ruta y apégate a él. El proceso podría ser algo así:

«Lo comprobé con el desarrollador, y no ha cambiado su sistema de trading desde su introducción. Un chequeo de sus operaciones confirma que está operando de la misma manera que siempre lo ha hecho. Sus registros verificados de forma independiente muestran que tuvo una pérdida máxima del 20 %. El historial hipotético del desarrollador muestra una pérdida del 25 %, y la simulación de Monte Carlo muestra un 50 % de probabilidad de una pérdida máxima del 30 % en el primer año. Así que tomaré el peor caso de todos y lo multiplicaré por 1,5. Eso me da 1,5*30 = 45% de pérdida para la que debería estar listo. Eso es demasiadas pérdidas para mí, así que necesito añadir capital a la cuenta o no operar este sistema. Mirando los resultados, si duplico mi capital inicial, todavía obtendré una muy buena tasa de rendimiento, y puedo soportar un drawdown del 22,5%. Si se vienen esas pérdidas, saldré del sistema, SIN PREGUNTAS. ¡De lo contrario, me quedo con el sistema!»

El punto principal es: no nos dejemos atrapar por el atractivo de las ganancias netas o la tasa de rendimiento. Profundiza y mira el riesgo potencial, especialmente la máxima pérdida. Se necesita más esfuerzo, pero en el trading no hay una salida fácil. Aquellos que lo intentan de la manera más fácil suelen terminar perdiendo todo su dinero.

Short Interest al hacer trading por Alejandro de Luis

Uno de los indicadores menos comprendidos pero con más fuerza al hacer trading con acciones es el short interest. Para muchos traders, analizar este dato antes de tomar una posición puede marcar la diferencia entre una operación exitosa y un desastre. Veamos cómo aprovechar esta información a nuestro favor.

¿Qué es el short interest?

El short interest (o short float) representa el porcentaje de acciones de una empresa que han sido vendidas en corto. En otras palabras, muestra cuántos inversores están apostando a la caída del precio de una acción.

Por ejemplo, si una empresa ha emitido 100 millones de acciones y 2 millones han sido vendidas en corto, su short interest es del 2%.

Para obtener estos datos, existen múltiples fuentes, como Finviz.com o Shortsqueeze.com.

¿Cuándo el short interest es una señal de alerta?

Un short float de entre 1% y 4% es completamente normal y no suele ser una señal relevante. Sin embargo, cuando el short interest supera el 10%, es un claro indicador de riesgo.

Las posiciones en corto suelen estar dominadas por traders profesionales, por lo que el short interest normalmente se mantiene bajo. Cuando el short interest se dispara, significa que un número inusualmente alto de inversores minoristas está apostando en contra de la acción.

Este fenómeno es peligroso porque muchos minoristas no están acostumbrados a operar en corto y, si el precio comienza a subir, podrían entrar en pánico y salir de sus posiciones rápidamente.

El riesgo de un short squeeze

Cuando muchos traders minoristas han vendido en corto y el precio de la acción empieza a subir, estos operadores entran en pánico y cierran sus posiciones. Para hacerlo, deben comprar, lo que empuja aún más el precio al alza, generando lo que se conoce como un short squeeze.

Si compras una acción con un alto short interest y ocurre un short squeeze, estarás en una excelente posición para beneficiarte. Pero si eres quien está en corto y ocurre este fenómeno, podrías sufrir graves pérdidas.

Ejemplo real: Tesla (TSLA)

Un caso emblemático de short squeeze ocurrió hace unos años con Tesla (TSLA). Su short interest llegó a superar el 30%, lo que la convertía en una bomba de tiempo.

Cuando el precio comenzó a subir, muchos traders en corto entraron en pánico y cerraron sus posiciones. ¿El resultado? Un rally explosivo que llevó la acción a triplicar su precio.

Tras este movimiento, el short interest de Tesla se redujo a menos del 18%, lo que confirmó que una gran cantidad de traders habían sido forzados a comprar para cerrar sus cortos.

El short interest como herramienta de análisis

Antes de operar cualquier acción, revisa siempre su short interest. Si es superior al 10%, considéralo una señal de alerta: la acción podría estar en una situación de alta volatilidad y riesgo.

Utiliza este indicador en conjunto con otros factores técnicos y fundamentales para mejorar la toma de decisiones en tu operativa.

Conclusión

El short interest es un dato clave que todo trader debería analizar antes de tomar una posición. Aunque no garantiza movimientos alcistas o bajistas, su interpretación correcta puede ayudarte a evitar riesgos innecesarios y, en algunos casos, a aprovechar oportunidades de compra en escenarios de pánico vendedor.

Siempre revisa este dato antes de operar y úsalo a tu favor.

El tamaño importa por Alex Barrow

Hoy voy a compartir contigo el mayor descubrimiento que transformó mi éxito en el trading. Es más importante que la estrategia en sí, y no hay comparación posible.

Esto lo cambió todo para mí.

El sistema es simple, pero no demasiado simple.

La clave es la acción del precio y comprender qué está causando el movimiento. Esa es nuestra ventaja. Construí este sistema antes de la Crisis Financiera Global de 2008, y aún sigue funcionando hoy en día.

Eso es lo que buscamos: un sistema que resista el paso del tiempo.

Pero un sistema no se trata solo del gatillo de entrada, del cuándo y por qué entrar. Eso es solo una parte. Para que un sistema sea realmente robusto, necesita otros componentes.

Si el éxito en el trading dependiera solo de saber cuándo comprar y vender, cualquiera podría hacerlo.

¿Cuántas veces has probado un sistema que funcionaba sobre el papel, pero cuando lo llevaste al mercado real, falló?

Me sucedió una y otra vez en mi camino como trader.

Hablando con otros traders sobre sus problemas, parecía ser un patrón común.

«A veces el sistema simplemente no funciona».

Para mí, eso era inaceptable. Tenía que haber algo que estaba pasando por alto. Decidí volver a analizar mis últimas 100 operaciones para ver si podía descubrir qué estaba fallando.

Como muchos traders, leí el libro The Market Wizards de Jack Schwager.

Fue entonces cuando me encontré con esta cita de Bruce Kovner:

“Los traders novatos operan con posiciones 5 a 10 veces más grandes de lo que deberían. Están arriesgando entre un 5% y un 10% en cada operación. Deberían estar arriesgando solo entre un 1% y un 2%.”

De todos los inversores que he estudiado a lo largo de los años, el estilo de Bruce siempre ha resonado conmigo. Comenzó con $3,000 dólares y se convirtió en multimillonario, obteniendo una rentabilidad compuesta del 87% anual durante más de una década.

Esta idea me golpeó como un jarro o balde de agua fría.

De hecho, el tema recurrente en el libro Market Wizards es la gestión del riesgo. Recopilé varias citas de este libro en las que los mejores inversores del mundo hablan sobre la importancia del manejo del riesgo y la gestión del tamaño de la posición.

Decidí analizar mis operaciones bajo un enfoque diferente: arriesgar solo el 1% de mi capital, tal como sugiere Bruce Kovner.

Hasta ese momento, simplemente estaba operando con lotes estándar de 100 acciones.

En ese momento, estaba operando acciones.

Utilizando el mismo sistema, probemos la diferencia entre operar con un tamaño de posición fijo versus arriesgar un 1% por operación.

Por cierto, la operación de hoy utilizando este sistema resultó en una pérdida en NQ Futures.

Este sistema tiene una tasa de acierto del 60%, es decir, 60 operaciones ganadoras y 40 pérdidas en un conjunto de 100 operaciones.

• Saldo de la cuenta: $50,000
• Puntos ganados promedio: 3.05
• Puntos perdidos promedio: -2.01

Veamos los resultados de este sistema operando 100 acciones por operación.

Por todos los medios, es un resultado excelente. Pero ahora intentemos ajustarlo un poco más: en lugar de operar 100 acciones por operación, arriesguemos solo el 1% del capital.

Eso no significa que compremos el 1% del saldo de la cuenta. El 1% de $50,000 = $500, lo que equivale aproximadamente a 1 acción de $QQQ.

Arriesgar el 1% significa que, si la operación resulta en una pérdida, pierdo el 1% o $500. Si el saldo de la cuenta sube a $60,000, entonces el riesgo sube a $600, manteniendo el riesgo constante a medida que la cuenta se ajusta.

No hice absolutamente nada diferente aquí, excepto ajustar el tamaño de mi posición.

Las operaciones fueron exactamente las mismas, con la misma entrada, stop loss y salidas.

Al comparar los resultados en paralelo, encontramos que los retornos casi se duplicaron con el mismo esfuerzo.

Este fue el mayor desbloqueo de mi carrera en el trading, y no hay punto de comparación.

El tamaño de la posición no solo se trata de maximizar las ganancias. También se trata de contener el riesgo.

Podrías atravesar una racha perdedora de 10 a 20 operaciones seguidas, y mientras mantengas el porcentaje de riesgo constante, seguirás en el mercado… en lugar de quemar tu cuenta.

Al final, mi trading ha evolucionado. Pasé de operar según mi instinto, a seguir un sistema, y luego a ajustar ese sistema hasta hacerlo funcionar.

Mucha gente te vende la idea de que el trading es fácil si simplemente dominas una configuración mágica.

No estoy de acuerdo. El trading es mucho más que encontrar un patrón simple.

Requiere enfoque, disciplina y esfuerzo diario. Estás compitiendo contra los predadores mejor financiados del mundo.

He permanecido en este negocio durante años porque me esfuerzo cada día en mejorar y mantener la disciplina.

Cada mañana, antes de que empiece el día de trading, repaso mi Plan de Trading.

Mi Plan de Trading contiene todo lo que necesito para mantenerme enfocado, asegurarme de que estoy haciendo lo necesario para alcanzar mis objetivos.

Estoy feliz de compartirlo contigo. Espero que puedas tomarlo, hacer una copia y adaptarlo a tu propio estilo.

Cómo tener disciplina al hacer trading por Bramesh Bhandari

El trading suele describirse como una batalla entre estrategia y psicología. Mientras que el análisis técnico, la gestión del riesgo y el conocimiento del mercado forman la base del éxito, es el dominio del impulso y el miedo lo que separa a los traders rentables de aquellos que se autosabotean.

Para el trader que lucha con decisiones impulsivas y la colocación de stops basadas en el miedo, la clave para mejorar radica en comprender la interacción entre estrategias cognitivas, desencadenantes emocionales y los sesgos que gobiernan su mundo interior.

Este artículo explora cómo los traders pueden reformular su relación con la incertidumbre, alinear sus stops con la lógica en lugar del miedo y cultivar la disciplina mental necesaria para prosperar en mercados volátiles.

El Problema: Cuando el Mercado pone a prueba tu paciencia

1. La Urgencia de Actuar: «No Puedo Quedarme de Brazos Cruzados»

El primer desafío del trader es: «Cuando el activo que estoy operando no se mueve, necesito mejorar mi capacidad de esperar sin operar». Esta es una lucha universal. Los mercados oscilan entre periodos de volatilidad y estancamiento, y la presión por “hacer algo” durante las fases tranquilas lleva a operaciones impulsivas.

Este impulso proviene de dos fuerzas psicológicas:

• Miedo a Perder una Oportunidad (FOMO): El sistema de recompensa del cerebro se vuelve hipersensible a oportunidades potenciales, incluso cuando no existen.
• Aburrimiento: La mente busca estimulación, confundiendo actividad con productividad.

En el trading en vivo, donde el capital real está en juego, estos impulsos se intensifican. La adrenalina, el cortisol y la dopamina generan una tormenta química que dificulta el autocontrol.

2. Colocación de Stops: Lógica vs. Miedo

El segundo desafío es: «Para cada operación, debo colocar mi stop en el punto donde, si el precio llega allí, significa que estaba equivocado». Esto resalta la tensión entre estrategias de stop loss bien definidas y reacciones emocionales.

Muchos traders establecen stops basados en:

• Umbrales arbitrarios de riesgo (ej. 2% del capital).
• Niveles técnicos (ej. por debajo del soporte).

Sin embargo, cuando el miedo domina, los stops se colocan demasiado cerca del punto de entrada, saboteando la ventaja estadística de la operación.

El enfoque correcto es: «Si el tamaño del stop es demasiado aterrador, debo descartar la operación». Los stops impulsados por el miedo reflejan una creencia subconsciente de que las pérdidas son inaceptables. Esta mentalidad, arraigada en el arquetipo del Huérfano (un símbolo junguiano de vulnerabilidad), distorsiona el cálculo riesgo-beneficio.

La psicología del Trading en vivo: Donde el riesgo expone suposiciones ocultas

El trading en simulación es un terreno de prueba seguro para evaluar estrategias, pero no prepara a los traders para la guerra psicológica de los mercados en vivo. Cuando hay dinero real en juego, emergen suposiciones ocultas sobre la incertidumbre:

• Suposición 1: «Debo evitar las pérdidas a toda costa».
• Suposición 2: «Si no actúo ahora, perderé mi oportunidad».

Estas creencias activan el sistema límbico, disparando respuestas de lucha o huida. Esto se refleja en el conflicto entre:

• El arquetipo del Destructor: quien impone disciplina y corta pérdidas de manera racional.
• El arquetipo del Huérfano: quien teme el abandono del mercado y opera impulsivamente.

El papel de los arquetipos en la psicología del Trading

Los arquetipos junguianos representan patrones universales de comportamiento que influyen en la toma de decisiones. En el trading, tres arquetipos dominan:

• El Destructor: simboliza la disciplina, impone stops y protege el capital.
• El Creador: impulsa la intuición y la creatividad, identificando oportunidades no convencionales.
• El Guardián: mantiene límites mentales, filtrando ideas impulsivas o basadas en el miedo.

Cuando el Huérfano (miedo) secuestra la mente del trader, el Destructor pierde su autoridad y el Creador actúa sin lógica, resultando en entradas prematuras.

Para alcanzar el éxito, se requiere un reequilibrio de estos arquetipos:

• Destructor: Colocar stops en niveles objetivamente lógicos (más allá del soporte/resistencia clave).
• Creador: Generar ideas, pero permitir que el Guardián las valide.
• Guardián: Bloquear impulsos hasta que cumplan con las reglas predefinidas.

La Solución: Reconstruyendo la mentalidad del trader

1. Define tu Lógica de Stop

Los stops deben reflejar «dónde se invalida la tesis de la operación», no la tolerancia emocional del trader. Ejemplos:

• Stop Técnico: Ubicar los stops más allá de los máximos/mínimos de oscilación o medias móviles clave.
• Stop por Volatilidad: Usar el Average True Range (ATR) para filtrar el ruido del mercado.

Si el stop necesario es demasiado amplio para tu tolerancia psicológica o financiera, descarta la operación. Esto refuerza la disciplina del Destructor: «Si estoy equivocado, salgo. Si no puedo permitirme estar equivocado, no entro».

2. Pre-Compromiso con la Inacción

Para combatir el FOMO, estructura tu proceso antes del mercado:

• Rutina Pre-Mercado: Define criterios de entrada válidos (ej. volumen mínimo, patrones de velas).
• Reglas de Participación: “Solo operaré si la condición X se cumple. Si no, esperaré”.

Esto transfiere el control desde el Creador impulsivo hacia el Guardián disciplinado.

3. Controla la Biología del Trading

El trading impulsivo está relacionado con altos niveles de cortisol (estrés) y picos de dopamina (búsqueda de recompensa). Para recuperar la calma:

• Técnicas de Respiración: Prueba la respiración 4-7-8 (inhala 4s, retén 7s, exhala 8s) para activar el sistema nervioso parasimpático.
• Anclajes Físicos: Usa señales táctiles (ej. apretar una pelota antiestrés) para interrumpir impulsos.

4. Diario de Trading: Separando la Intuición del Impulso

Después de cada sesión, reflexiona sobre:

• ¿Esta operación se alineó con mi estrategia?
• ¿Ignoré mi Guardián? Si es así, ¿por qué?

Con el tiempo, notarás patrones. Por ejemplo, podrías descubrir que el aburrimiento y no la oportunidad, es la causa de tu sobreoperativa.

La transformación del trader

Escenario: Un trader identifica un posible breakout. Antes, habría entrado prematuramente, colocado un stop ajustado y salido en pánico.

Nuevo Enfoque:

• Esperar Confirmación: El Guardián impone la regla: “No entro hasta que el precio cierre sobre el máximo de 20 días con volumen mayor a 200k acciones”.
• Colocar un Stop Lógico: El Destructor lo sitúa un 2% por debajo del nivel de breakout, fuera de la consolidación.
• Descartar si Genera Miedo: Si la distancia del stop se siente “demasiado aterradora”, se omite la operación.

Resultado: Menos operaciones, pero una tasa de aciertos más alta y mayores beneficios por trade. Las ideas del Creador ahora son validadas por el Guardián, y el Destructor impone responsabilidad.

Conclusión: El camino hacia la maestría

Dominar el impulso y el miedo no significa suprimir emociones, sino canalizarlas a través de estructura y autoconciencia. Para el trader, esto implica:

• Dejar que el Destructor imponga stops basados en lógica.
• Permitir que el Creador innove dentro de los límites del Guardián.
• Reconocer cuándo el Huérfano está nublando el juicio.

En el trading, como en la vida, las mayores ganancias no provienen de la acción desenfrenada, sino de la paciencia estratégica. Alineando arquetipos, controlando impulsos biológicos y comprometiéndose con reglas claras, los traders transforman el miedo en enfoque y el impulso en oportunidad.

El mercado siempre pondrá a prueba tu psicología, pero con la mentalidad correcta, cada desafío se convierte en un paso hacia la maestría.

Cómo el “Peel Off” puede mejorar tus resultados por Kevin Davey

• El método “Peel Off” puede mejorar los resultados al tomar beneficios parciales rápidamente y dejar correr el resto de la posición. Veamos qué tener en cuenta.
• Artículo publicado en Hispatrading 61.

Muchos traders tienen un método favorito de trading y rara vez se desvían de ese plan, sin importar lo que estén operando. Un método que muchas personas prefieren es lo que llamo el método de “peel off”. En su forma más simple, el trader comienza con dos contratos, sale del primero con una pequeña ganancia (el “peel off”), y luego mantiene el segundo a forma de “runner”, buscando ganancias más abultadas. En algunos casos, cuando se sale del primer contrato, el segundo contrato se modifica para tener el stop en la zona de equilibrio.

Por supuesto, por cada persona que usa este método, otra persona piensa que el enfoque es una completa tontería. Dejando a un lado las opiniones personales, siempre me gusta hacer lo que los datos me dicen; si el rendimiento mejora con un método, entonces lo uso. Si lo empeora, descarto la idea. Eso es lo que hace que el trading algorítmico sea genial: puedes probar tu idea o teoría y ver si realmente funciona.

Con ese enfoque en mente, analicemos el método “peel off” para algunos sistemas de trading reales.

Enfoque de Análisis

Para una primera evaluación simple, mantendremos las cosas sencillas. Primero, ejecutaremos nuestro escenario base, operando dos contratos por cada operación. En el segundo caso (el caso “peel off”), abriremos cada operación con dos contratos y saldremos del primero con una ganancia de ProfSTS dólares.

En Tradestation, asumiendo que la Condición 1 es nuestro criterio de entrada y la Condición 2 es nuestro criterio de salida, el código para entradas largas o compradoras se vería así:

If Condition1 then buy 2 contracts next bar at market;  

If Condition2 then sell 2 contracts next bar at market;

Para el caso “peel off”, el código se vería así:

Input: ProfSTS(500); // umbral de ganancia para salir del primer contrato  

If Condition1 then buy 2 contracts next bar at market;  

If CurrentContracts > 0 then begin  ​ // previene errores de división por cero   

If OpenPositionProfit/CurrentContracts > ProfSTS and CurrentContracts=2 then begin  

Sell 1 contract next bar at market;  

End; ​  

End; ​  

If Condition2 then sell all contracts next bar at market;

Dado que estamos definiendo ProfSTS como una entrada, podremos optimizarlo. Esto podría darnos una idea de cuándo el método “peel off” es superior.

Enfoque para realizar la evaluación

El Retorno sobre la Cuenta incluye la Ganancia Neta y la Máxima Pérdida en su cálculo, por lo que cubrimos riesgo y recompensa en un solo número.

Estrategias de Prueba

Para esta evaluación, probaremos tres estrategias únicas. Estas son estrategias que personalmente opero y que fueron desarrolladas utilizando mi enfoque típico de análisis walk-forward. Todas las estrategias son diferentes:

• Una estrategia intradía de barras de 1 minuto para ES, sin objetivo de ganancias y con un gran stop loss.
• Un sistema swing de barras de 30 minutos para Oro, con un objetivo de ganancias y un stop loss.
• Un sistema swing de 360 minutos para el Yen Japonés, solo con un stop loss.

Resultados Base

El rendimiento general walk-forward para cada una de las estrategias, operando dos contratos cada una, se muestra en la Figura 1.

 Resultados de Optimización en Muestra

Para probar cómo funciona el esquema “peel off”, se usarán 5 años de datos para optimizar el nivel de salida de objetivo de ganancias (input ProfSTS) y luego se validará en los datos fuera de muestra, que abarcan un período de 3 años. La optimización utilizará el máximo Retorno sobre la Cuenta como su criterio. (Nota: para esta prueba no estoy usando pruebas walkforward, lo cual recomiendo para su proceso normal de desarrollo de estrategias).

Los resultados de la optimización en muestra se muestran en los gráficos a continuación.

Para la estrategia ES, el método “peel off” siempre produce resultados iguales o mejores que el caso base de mantener dos contratos durante toda la operación. El máximo Retorno sobre la Cuenta corresponde a un objetivo de ganancias de $1,500, lo que produce un Retorno sobre la Cuenta más del doble que el escenario base. 

Para la estrategia GC, a veces el método “peel off” es mejor y a veces no lo es. Basado en la optimización, usaremos un objetivo de ganancias de $250 que produce casi el doble del Retorno sobre la Cuenta en comparación con el escenario base.

Para JY, el método “peel off” casi siempre es peor que el escenario base. Su óptimo está en un nivel de ganancias de $3,250.

Verificación con Resultados Fuera de Muestra

Ahora que hemos establecido el objetivo de ganancias óptimo para “peel off” el primer contrato, podemos ejecutar los resultados en datos fuera de muestra durante 3 años. Estos resultados se muestran en la Figura 5.

Resultados del análisis fuera de muestra son mixtos. La estrategia ES se mantiene igual, la estrategia GC es mejor con el método “peel off”, y la estrategia JY es mejor con el caso base (siempre operando dos contratos).

Problema Principal con Este Análisis

Aunque este análisis fue inconcluso – a veces el método “peel off” fue mejor, otras veces fue peor, debe notarse que implementar un cambio de estrategia importante como este, en general, no debería hacerse una vez que la estrategia esté completa. En este estudio, tomé estrategias existentes, desarrolladas y optimizadas sin considerar el método “peel off”, y luego añadí el enfoque “peel off”. Claramente, esta no es la mejor manera de hacerlo. Lo hice para este estudio porque principalmente quería mostrar el enfoque “peel off” en estrategias de trading reales.

La forma correcta de construir una estrategia con “peel off” es incluir la regla desde el inicio del desarrollo. De esa manera, toda la estrategia se optimiza con “peel off” en mente. Si mejora el rendimiento, estará en la estrategia desde el principio, en lugar de añadirse al final. Este es un enfoque mucho más preferible, ya que añadir reglas, etc. después del desarrollo puede llevar fácilmente a un ajuste excesivo (el viejo problema de intentar mejorar continuamente los resultados del backtest).

Conclusión

Este artículo ha demostrado cómo analizar el rendimiento del método de trading “peel off”, donde se sale de un contrato con una ganancia menor y se deja correr un segundo contrato. No sorprende que diferentes estrategias den conclusiones diferentes sobre el trading usando “peel off”, aunque parte de eso podría deberse al método de análisis en sí (evaluar el método en una estrategia existente).

Se recomienda que el lector, si desea incluir el método “peel off”, incorpore el enfoque desde el inicio del desarrollo y análisis de la estrategia, y utilice un proceso robusto de prueba walk-forward para analizar la estrategia.

¿Es hora de recalibrar nuestros tres escenarios? por Dr. Ed Yardeni

Evaluamos periódicamente las probabilidades subjetivas que asignamos a nuestros tres escenarios: los locos años 20 (55%), el desplome de los 90 (25%) y el estanflacionario 1970 (20%). El último escenario, con la probabilidad más baja actualmente, es nuestro “grupo de lo que podría salir mal”. Nuestra principal preocupación desde principios de 2022 era que las crisis geopolíticas pudieran hacer que los precios del petróleo se dispararan como ocurrió durante los años 70. En el camino, hemos incluido otros posibles acontecimientos bajistas para la economía, así como para los mercados de bonos y acciones, como una política monetaria excesivamente restrictiva, una crisis de deuda estadounidense, una crisis de deuda china y, más recientemente, guerras arancelarias y de divisas.

La Reserva Federal ha estado flexibilizando su política monetaria desde el 18 de septiembre y se inclina por hacerlo aún más. Los precios del petróleo se han mantenido sorprendentemente moderados a pesar de los conflictos en Oriente Medio y la guerra entre Rusia y Ucrania. Los precios del petróleo han aumentado recientemente después de que la administración saliente de Biden endureciera las sanciones a las exportaciones petroleras rusas, pero se espera que la administración entrante de Trump impulse la producción petrolera estadounidense. El último acuerdo de alto el fuego entre Israel y Hamás está en vigor.

Mientras tanto, la caída de los rendimientos de los bonos la semana pasada sugiere que una crisis de deuda estadounidense no es inminente.

Sin embargo, es probable que la administración Trump anuncie fuertes aumentos de aranceles, especialmente sobre China. Las recientes medidas de estímulo del gobierno chino parecen haber impulsado el PIB real de China a fines del año pasado ( Fig. 9 a continuación ). Durante diciembre, la producción industrial y las ventas minoristas reales chinas aumentaron un 6,2% y un 3,7% interanual, respectivamente ( Fig. 10 a continuación ). Sin embargo, los aranceles adicionales de EE. UU. sobre las importaciones chinas podrían exacerbar los problemas económicos de China relacionados con el sector inmobiliario.

En general, estamos pensando en reducir las probabilidades de que se produzcan los escenarios bajistas en nuestra lista de lo que podría salir mal. No lo estamos haciendo todavía, pero lo estamos pensando. Si lo hacemos, lo más probable es que aumentemos las probabilidades del escenario de desplome, suponiendo que el tono moderado de Waller represente la opinión mayoritaria del FOMC. Como venimos diciendo desde agosto del año pasado, la Fed no debería estimular una economía que no necesita ser estimulada. Esto es especialmente así dado que las políticas de Trump 2.0 están a punto de anunciarse y pueden tener muchas consecuencias imprevistas.

La conclusión es que seguimos asignando una probabilidad subjetiva del 80% a una continuación del actual mercado alcista en las acciones, con nuestros objetivos del S&P 500 para 2025 y 2026 actualmente en 7000 y 8000.