">

Las sorpresas económicas se vuelven positivas por primera vez en cinco meses por Sentimentrader

Dean Christians es un analista veterano especializado en la investigación de mercado y trading de Wall Street, con más de 25 años de experiencia. Sus análisis y señales de trading son de las más valoradas entre los profesionales del sector financiero.

Dean Christians / SentimenTrader

Las sorpresas económicas se vuelven positivas por primera vez en cinco meses

Puntos clave:

El Índice de Sorpresas Económicas de Citi se volvió positivo, tras un periodo prolongado en territorio negativo.
Tendencias similares en los informes económicos que superaron las expectativas impulsaron un sesgo alcista en el S&P 500.
Las acciones cíclicas superaron a las defensivas a medida que el rendimiento del Tesoro a 10 años tendía a aumentar.

Lo que nos dice la investigación…

Los informes económicos han superado las expectativas en los últimos tres meses, impulsando un índice que rastrea la serie de datos hacia territorio positivo. Históricamente, patrones similares han proporcionado un impulso a las acciones, beneficiando particularmente a los sectores cíclicos. El rendimiento del Tesoro a 10 años.

Comparte este articulo:

">

Riesgo del trader: Regla del 2% por Kevin Davey

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

Kevin Davey / kjtradingsystems.com

¿Qué es la Regla del 2%?

En pocas palabras, asegúrate de que la pérdida en cualquier operación sea menor al 2% de tu capital total.

En el clásico libro «Market Wizards», uno de los traders famosos entrevistados recomienda que los traders no arriesguen más del 2% de su capital en una sola operación. Cualquier cantidad mayor, proclama el trader experto, es como ser un vaquero pistolero.

Aunque las circunstancias de cada persona son diferentes, en general, esta es una muy buena regla. ¿Por qué? Bueno, arriesgar solo el 2 por ciento de una cuenta por operación hace que sea muy difícil quedar en bancarrota rápidamente. Como la mayoría de la gente probablemente sabe, la mayoría de los nuevos traders quiebran en su primer año. Mantener cada pérdida individual pequeña es una manera de seguir en el juego y darle tiempo a tu método de trading para generar ganancias.

Formas de Aplicar la Regla del 2% en el Trading

Entonces, ¿cómo puede un nuevo trader con capital limitado respetar esta regla del 2% y seguir en el juego del trading? Básicamente, hay tres formas:

1) Operar e-minis, mini o micro lotes de forex, o una cantidad muy pequeña de acciones. El beneficio aquí es que puedes participar en el mercado sin el riesgo de un tamaño de lote completo o una gran cantidad de acciones. La desventaja es que tu capital crecerá muy lentamente y probablemente te aburras y quieras operar en mayor tamaño. Pero, es una buena manera de comenzar a construir tu capital.

2) Operar con stops muy ajustados. En una cuenta de $10,000, el 2% sería $200. Ese sería el monto que calcularías para tu stop. El problema principal con este método es que el punto de stop puede estar tan cerca de tu entrada que incluso pequeñas fluctuaciones aleatorias te sacarán con una pérdida. Además, las comisiones y los spreads ahora ocupan una parte significativa de esta cantidad de pérdida. Una comisión de $20 te deja con solo $180 en movimiento de precio permitido – no es bueno. Con stops ajustados, tal vez no pierdas toda tu cuenta en pocas operaciones, pero probablemente lo harás en un mayor número de operaciones.

Si sigues esta ruta, asegúrate de probar tu estrategia adecuadamente y calcular su expectativa.

3) Acumular más capital para operar. La mayoría de las personas que quieren operar odian esta opción — confía en mí, recibo suficientes correos electrónicos de personas que tienen $500 o $1,000 y quieren operar. Les digo que junten más capital, y se enojan. Pero nunca nadie ha vuelto a decirme «Ignoré tu consejo, comencé a operar con $500, y ahora soy millonario», aunque estoy seguro de que se puede hacer (Si lo logras, por favor envíame tu foto, y puedo añadirla a mis fotos del Bigfoot y el Monstruo del Lago Ness). Mientras acumulas más capital, no estarás operando activamente, pero aún puedes estar involucrado con el trading. Investigar, seguir los mercados y desarrollar métodos de trading son todas actividades que puedes hacer sin estar operando realmente. Y lo que aprendas durante este tiempo probablemente te ahorrará miles de dólares a largo plazo.

Formas de Evitar la Pérdida Total de Capital

Entonces, ¿cómo puede un nuevo trader con capital limitado respetar esta regla del 2% y seguir en el juego del trading? Básicamente, hay tres formas:

1) Operar e-minis, mini o micro lotes de forex, o una cantidad muy pequeña de acciones. El beneficio aquí es que puedes participar en el mercado sin el riesgo de un tamaño de lote completo o una gran cantidad de acciones. La desventaja es que tu capital crecerá muy lentamente y probablemente te aburras y quieras operar en mayor tamaño. Pero, es una buena manera de comenzar a construir tu capital.

2) Operar con stops muy ajustados. En una cuenta de $10,000, el 2% sería $200. Ese sería el monto que calcularías para tu stop. El problema principal con este método es que el punto de stop puede estar tan cerca de tu entrada que incluso pequeñas fluctuaciones aleatorias te sacarán con una pérdida. Además, las comisiones y los spreads ahora ocupan una parte significativa de esta cantidad de pérdida. Una comisión de $20 te deja con solo $180 en movimiento de precio permitido – no es bueno. Con stops ajustados, tal vez no pierdas toda tu cuenta en pocas operaciones, pero probablemente lo harás en un mayor número de operaciones.

Si sigues esta ruta, asegúrate de probar tu estrategia adecuadamente y calcular su expectativa.

3) Acumular más capital para operar. La mayoría de las personas que quieren operar odian esta opción — confía en mí, recibo suficientes correos electrónicos de personas que tienen $500 o $1,000 y quieren operar. Les digo que junten más capital, y se enojan. Pero nunca nadie ha vuelto a decirme «Ignoré tu consejo, comencé a operar con $500, y ahora soy millonario», aunque estoy seguro de que se puede hacer (Si lo logras, por favor envíame tu foto, y puedo añadirla a mis fotos del Bigfoot y el Monstruo del Lago Ness). Mientras acumulas más capital, no estarás operando activamente, pero aún puedes estar involucrado con el trading. Investigar, seguir los mercados y desarrollar métodos de trading son todas actividades que puedes hacer sin estar operando realmente. Y lo que aprendas durante este tiempo probablemente te ahorrará miles de dólares a largo plazo.

Cuando los traders famosos hacen afirmaciones audaces como «no arriesgues más del 2% en una posición», lo más probable es que debas escucharlos. Hay una razón por la que son famosos y la mayoría de nosotros no lo somos.

Consejo para Nuevos Traders

Opera de manera conservadora y permanece en el juego. No arriesgues demasiado al principio. Asegúrate de tener un stop loss — un stop loss basado en dólares o en el rango verdadero promedio.

Comparte este articulo:

">

Valoración de Acciones con Ganancias por Quantpedia

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

Quantpedia / Quantpedia.com

Hoy nos adentraremos un poco en el análisis fundamental y te daremos una visión de un intrigante artículo (Hillenbrand y McCarthy, 2024) que analiza las ventajas de usar las ganancias «Street» en lugar de las tradicionales ganancias GAAP. El artículo sugiere que las ganancias «Street» proporcionan mejores estimaciones de valoración y un análisis financiero mejorado. ¿Es esta una forma de mejorar el desempeño del factor de valor de acciones que está teniendo dificultades?

Las ganancias «Street» contienen más información sobre los fundamentos futuros que las ganancias GAAP, porque excluyen elementos transitorios. Tampoco sufren problemas relacionados con la suavización de ganancias pasadas ni son afectadas por cambios en las políticas de distribución corporativas. Al aplicar la descomposición de Campbell-Shiller al ratio precio-ganancias «Street», los resultados se alinean con el enigma de la volatilidad excesiva (Shiller, 1981): las fluctuaciones en el ratio precio-ganancias «Street» están impulsadas principalmente por los rendimientos futuros, con poca explicación por el crecimiento de ganancias futuras.

Esto sugiere que los rendimientos de las acciones deberían mostrar variaciones predecibles en los retornos, una implicación vital del enigma de la volatilidad excesiva. En consecuencia, demuestran que el ratio precio-ganancias «Street» puede predecir los rendimientos tanto en muestras internas como externas. Sus hallazgos indican que este ratio es ideal para estudiar el enigma de la volatilidad excesiva y la predictibilidad de los retornos. También podría ayudar a los inversores a gestionar su exposición al mercado de manera más efectiva.

A pesar de la posible subjetividad, se muestra en la Figura 3 que las «ganancias agregadas pueden replicar de cerca las ganancias ‘Street’ agregadas reportadas por I/B/E/S antes de los elementos especiales» utilizando Compustat. Esto implica que la subjetividad no juega un papel significativo ya que podemos replicar los números de ganancias siguiendo un conjunto fijo de reglas.

Queda una pregunta abierta sobre qué impulsa los movimientos excesivos en los precios de las acciones. El ratio precio-ganancias «Street» muestra que las expectativas de los inversores sobre los rendimientos y las ganancias pueden ayudar a explicar el enigma de la volatilidad excesiva.

Autores: Sebastian Hillenbrand y Odhrain McCarthy

Título: Valorar Acciones con Ganancias

Enlace: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4892475

Resumen:

Para abordar el enigma de la volatilidad excesiva – los movimientos excesivos en los precios de las acciones – los investigadores a menudo estudian los movimientos en los ratios de valoración. Sin embargo, demostramos que los movimientos en los ratios de valoración basados en medidas fundamentales con alta volatilidad transitoria, como las medidas de ganancias comúnmente usadas, no son informativas sobre los movimientos en los precios de las acciones. Para superar esto, proponemos el uso de una medida fundamental alternativa: las ganancias «Street». Las ganancias «Street», calculadas antes de varios elementos transitorios, no poseen esta volatilidad transitoria y proporcionan una medida más informativa de los fundamentos futuros. En consecuencia, los movimientos en el ratio precio-ganancias «Street» reflejan movimientos en los precios de las acciones, lo que lo convierte en un indicador altamente informativo sobre el enigma de la volatilidad excesiva. En consecuencia, mostramos que el ratio precio-ganancias «Street» tiene un mayor poder explicativo tanto dentro como fuera de la muestra para predecir los retornos que otros ratios de valoración. Además, ayuda a reconciliar puntos de vista conflictivos sobre qué expectativas subjetivas impulsan los movimientos en los precios de las acciones, mostrando que las expectativas de crecimiento de ganancias a corto plazo, crecimiento de ganancias a largo plazo y los retornos pueden ayudar a explicar el enigma de la volatilidad excesiva.

Como siempre, presentamos varias figuras y tablas emocionantes:

ssrn 4892475 page 0018 scaled e1726680116687

ssrn 4892475 page 0028 scaled e1726680146667

ssrn 4892475 page 0039 scaled e1726680179125

Citas Notables del Artículo Académico:

«Para validar el uso de las ganancias ‘Street’, demostramos que, a nivel agregado, las ganancias ‘Street’ son de hecho una medida más estable e informativa de las ganancias que las ganancias GAAP. Primero, mostramos que la gran diferencia entre las ganancias ‘Street’ y GAAP agregadas surge debido a los elementos del estado de resultados clasificados como ‘elementos especiales’. Específicamente, las ganancias ‘Street’ agregadas (y a nivel de industria) (de I/B/E/S) son replicadas de cerca calculando las ganancias agregadas (y a nivel de industria) antes de ‘elementos especiales’ tal como se reportan en Compustat. Segundo, dado que los elementos especiales corresponden a elementos transitorios (como depreciaciones únicas, amortizaciones, etc.), al eliminar estos elementos transitorios, las ganancias ‘Street’ son más suaves y persistentes que las ganancias GAAP. Tercero, dado que los elementos transitorios tienen poca relevancia para las ganancias futuras, las ganancias ‘Street’ pasadas son más informativas sobre las ganancias agregadas futuras (tanto GAAP como ‘Street’), lo cual es consistente con la evidencia a nivel de empresa documentada en Rouen, So y Wang (2021).

Al utilizar el PE ‘Street’, encontramos evidencia estadísticamente y económicamente significativa de la predictibilidad de los retornos dentro de la muestra, tanto para los retornos a corto como a largo plazo. Los coeficientes predictivos ajustados por sesgo de −0,68 (p = 0,067), −2,43 (p = 0,021) y −4,95 (p = 0,005) para los retornos a 1, 3 y 5 años, respectivamente, indican un poder predictivo significativo. La magnitud creciente de estos coeficientes en horizontes más largos no solo respalda las teorías de reversión a la media en los retornos esperados (Fama y French, 1988; Campbell, 2001), sino que también proporciona una fuerte evidencia de que los movimientos en el PE ‘Street’ están íntimamente vinculados a los retornos a largo plazo. Por ejemplo, un aumento de un punto en el PE ‘Street’ predice una disminución de casi el 5% en los retornos durante los próximos cinco años. Dado que el PE ‘Street’ varía entre 7 y 28, esto sugiere que cuando las acciones están en su punto más barato, los retornos esperados en los próximos cinco años son aproximadamente un 105% más altos que cuando están en su punto más caro. Se observan resultados similares al utilizar el PE ‘Street’ de 3 años. El PE ‘Street’ supera consistentemente a otros ratios de valoración – PD, CAPE y PE GAAP – en poder predictivo de los retornos. De hecho, ninguna de las medidas tradicionales es significativa al nivel del 5% para el horizonte de 1 o 3 años, y solo el PD es significativo al nivel del 5% para el horizonte de 5 años.

Concluimos que la variación en los retornos futuros inducida por los movimientos excesivos en los precios de las acciones puede predecirse utilizando el PE ‘Street’. Así, el uso del ratio PE ‘Street’ reconcilia las pruebas de predictibilidad de retornos con el enigma de la volatilidad excesiva. Nuestra evidencia de predictibilidad de retornos es aún más notable, ya que muestra un poder predictivo robusto tanto dentro como fuera de la muestra sin depender de marcos de regresión motivados por la teoría (por ejemplo, Lewellen, 2004; Cochrane, 2008; Campbell y Thompson, 2008) o técnicas de estimación complejas (por ejemplo, Kelly, Malamud y Zhou, 2024).3

[Los autores] estudian que las ganancias ‘Street’ son una buena medida fundamental para valorar acciones. Mostramos que el ratio precio-ganancias ‘Street’ es superior en la predicción de retornos agregados (tanto dentro como fuera de la muestra) así como en los retornos transversales en comparación con los ratios financieros tradicionales. Por lo tanto, es ideal para pruebas de valoración de activos destinadas a comprender la variación en los precios de las acciones y los retornos (y, por lo tanto, el enigma de la volatilidad excesiva). También mostramos que su uso puede reconciliar puntos de vista conflictivos en investigaciones previas.

[Los autores] también construyen una medida de “ganancias antes de elementos especiales” a nivel del S&P 500 utilizando Compustat. El Panel (A) de la Figura 3 muestra que esto replica de cerca el informe de ganancias ‘Street’ de I/B/E/S. Las “ganancias antes de elementos especiales” son útiles para el ejercicio de predicción de retornos ya que I/B/E/S comenzó a reportar ganancias realizadas solo en 1983. Por lo tanto, usamos las “ganancias antes de elementos especiales” en la muestra extendida a partir de 1965 (usamos Compustat anual para el período 1965 y Compustat trimestral después de 1970). [. . .] El Panel (C) de la Figura 3 muestra un aumento más pronunciado en el ratio PD en comparación con el ratio PE ‘Street’ durante las últimas décadas.

La Tabla 5 reporta los resultados donde mostramos tanto el estadístico R2OOS como el estadístico t de CW para la hipótesis nula de que la Diferencia SPE de Clark-West es cero frente a la alternativa de que es positiva (es decir, el modelo más complejo ajustado por ruido funciona mejor). El

Panel (A) demuestra que el PE ‘Street’ y el ratio PE ‘Street’ de 3 años tienen un poder predictivo significativo, con valores de R2OOS de 4,2% y 6,8%, respectivamente, para la fecha de inicio de la estimación en 1872, y 5,2% y 9,2% para la fecha de inicio de 1927. Los correspondientes estadísticos t de CW confirman la significancia de estos resultados: todos los resultados son significativos al nivel del 5% con la única excepción del PE ‘Street’ para el inicio de la estimación en 1872, que sigue siendo significativo al nivel del 10%. Esto indica que estos dos ratios basados en ‘Street’ son robustos predictores de retornos futuros fuera de la muestra. [. . .] El Panel (B) de la Tabla 5 también reporta los resultados para los retornos excesivos a un año como en Goyal y Welch (2008). Los resultados son menos favorables. Sin embargo, el PE ‘Street’ y el PE ‘Street’ de 3 años aún logran superar a las otras medidas de valoración.”

Comparte este articulo:

">

Redes Neuronales en Python: Tipos, Estructura y Estrategias de Trading – Machine Learning (Parte 1) por Quantinsti

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

Quantinsti

Los estudios sobre redes neuronales comenzaron como un esfuerzo para mapear el cerebro humano y entender cómo tomamos decisiones, pero el algoritmo busca eliminar las emociones humanas del aspecto del trading.

Lo que a veces no logramos darnos cuenta es que el cerebro humano es posiblemente la máquina más compleja del mundo, y es muy efectivo para llegar a conclusiones rápidamente.

Imagina que pudiéramos aprovechar cómo funciona nuestro cerebro y aplicarlo en el dominio del aprendizaje automático (ya que las redes neuronales son una rama de este), podríamos dar un gran salto en términos de poder de procesamiento y recursos computacionales.

Antes de sumergirnos en los detalles técnicos de las redes neuronales para el trading, debemos entender cómo funciona el componente principal, es decir, la neurona, y luego avanzar hacia las redes neuronales y sus aplicaciones en el trading.

Esta primera parte incluye:

– Introducción general a la neurona.

– Una red neuronal: Introducción.

– Tipos de redes neuronales:

– Perceptrón.

– Redes neuronales feed-forward.

– Perceptrón multicapa.

– Red neuronal convolucional.

– Red neuronal recurrente.

– Red neuronal modular.

Introducción general a la neurona:

Una neurona tiene tres componentes: las dendritas, el axón y el cuerpo principal. Las dendritas reciben señales, y el axón las transmite.

Estructura de una neurona:

Una sola neurona no tiene mucho valor por sí sola, pero cuando se conecta con otras, realiza cálculos complejos y opera el cuerpo humano, la máquina más complicada del planeta.

Puedes ver en la imagen cómo un grupo de neuronas como entradas genera una señal de salida.

Una red neuronal: Una introducción

Las redes neuronales están diseñadas para funcionar de manera similar a como lo hace nuestro cerebro. Por lo tanto, la capa de entrada (equivalente a cómo los humanos reciben información del entorno) contiene información básica para ayudar a llegar a una conclusión o resultado.

El resultado puede ser hacer una predicción, identificar objetos con características similares, etc. El cerebro humano está lleno de sentidos como la audición, el tacto, el olfato, el gusto, etc.

Las neuronas de nuestro cerebro crean parámetros complejos, como emociones y sentimientos, a partir de estos parámetros básicos de entrada. Nuestras emociones y sentimientos nos impulsan a actuar o tomar decisiones, que básicamente es el resultado de la red neuronal de nuestro cerebro. Por lo tanto, en este caso hay dos capas de cálculos antes de tomar una decisión.

La primera capa absorbe los sentidos como entradas y lleva a emociones y sentimientos como conclusión. Esta primera capa sirve como las entradas para la siguiente capa de cálculos, donde el resultado es una decisión, una acción o el resultado final.

Por lo tanto, en el funcionamiento del cerebro humano, hay una capa de entrada, dos capas ocultas y una capa de salida que lleva a una conclusión. Aunque el cerebro es mucho más complejo que simplemente las capas de información, esta es una explicación general del proceso de cálculo en el cerebro.

Tipos de redes neuronales

Existen muchos tipos de redes neuronales. Pueden clasificarse según diversos factores, como el flujo de datos, las neuronas utilizadas, su profundidad, los filtros de activación, la estructura, la densidad de neuronas, las capas, etc.

Veamos los tipos más comunes de redes neuronales (redes neuronales para trading), que son:

– Perceptrón

– Redes neuronales feedforward

– Perceptrón multicapa

– Red neuronal convolucional

– Red neuronal recurrente

– Red neuronal modular

Perceptrón

El perceptrón pertenece al algoritmo de aprendizaje supervisado. Como se muestra en la imagen, los datos se dividen en dos categorías, por lo que el perceptrón es un clasificador binario.

El modelo de perceptrón se considera la unidad más pequeña de una red neuronal. El perceptrón se encarga de identificar las características de los datos de entrada. El modelo funciona con pesos como entradas y aplica una función de activación para obtener el resultado final.

Redes neuronales feedforward

Las redes neuronales feedforward son bastante simples, ya que los datos de entrada pasan a través de nodos neuronales artificiales o nodos de entrada y salen por los nodos de salida. Esto implica que los datos viajan en una sola dirección y no hay retroalimentación.

Este tipo de red es una propagación hacia adelante unidireccional sin retropropagación. Los pesos son estáticos y la función de activación multiplica las entradas por los pesos. Para que la red feedforward funcione, se usa una función de activación clasificadora.

Ejemplo de forward feed:

– Si la salida de la neurona está por encima del umbral (0), es 1, lo que indica que la neurona está activada.

– Si la salida está en el umbral (0) o por debajo (-1), significa que la neurona no está activada.

Una de las ventajas de la red feedforward es que puede manejar una gran cantidad de ruido en los datos.

Perceptrón multicapa

Un perceptrón multicapa hace lo que su nombre indica. Los datos de entrada, en el caso de un perceptrón multicapa, pasan por varias capas de neuronas artificiales. Por lo tanto, las capas de entrada y salida están formadas por varias capas con mucha información sobre las entradas. Cada nodo de este tipo está conectado con las neuronas de la siguiente capa.

El perceptrón multicapa se considera completamente conectado y tiene una propagación bidireccional, lo que implica propagación hacia adelante y retropropagación.

El perceptrón multicapa funciona multiplicando las entradas por los pesos, y el resultado se entrega a la función de activación. En la retropropagación, el resultado se ajusta para reducir las pérdidas.

Red neuronal convolucional

La red neuronal convolucional tiene una estructura tridimensional de neuronas en lugar de una bidimensional. Funciona de la siguiente manera:

– La primera capa se llama capa convolucional.

– Cada neurona en la capa convolucional considera solo una pequeña parte de la información de los datos para incluir más detalles.

– Los punteros de entrada están en lotes.

– La red neuronal procesa todas las entradas en imágenes.

– Cada imagen es aprendida por la red neuronal en partes.

– Las operaciones se calculan varias veces hasta completar el procesamiento de la imagen.

– La imagen se convierte a una escala específica y luego se clasifica en varias categorías.

En este tipo, la propagación es unidireccional y la red consta de una o más capas convolucionales. La versión bidireccional permite que la salida de la capa convolucional pase a una red neuronal completamente conectada. Además, se usan filtros para extraer partes de la imagen.

Redes neuronales recurrentes

Las redes neuronales recurrentes (RNN) son muy útiles para modelar datos secuenciados de principio a fin.

En este tipo de red, la primera capa es básicamente una red feedforward. La segunda capa es la capa recurrente, donde se memoriza la información alimentada en la primera capa. Esta es la propagación hacia adelante.

Luego, la información se utiliza para el futuro y se corrige hasta que la predicción realizada sea la esperada. Aquí es donde ocurre la retropropagación para ajustar la información correctamente.

Redes neuronales modulares

En el caso de las redes neuronales modulares, varias redes neuronales trabajan de manera independiente para realizar tareas pequeñas que contribuyen a la tarea principal. Mientras estas redes trabajan, no interactúan entre sí, lo que aumenta la eficiencia, ya que cada red trabaja hacia el mismo objetivo.

Al igual que los humanos, cuando varias redes neuronales trabajan juntas en sub-tareas, el proceso complejo o grande se completa más rápido. Los componentes independientes aseguran que cada pieza de información se analice en detalle para llegar a una conclusión final.

Comparte este articulo:

">

Dos Caminos hacia el Éxito en el Trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

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

Brett N. Steenbarger, Ph.D. / SUNY Upstate Medical University

Hay dos caminos muy distintos hacia el éxito en el trading:

El primer camino es estudiar la acción del mercado en gran detalle e identificar patrones asociados con grandes movimientos de mercado.

Cuando esos patrones aparecen, el trader exitoso ha visto y registrado tantos ejemplos de esos movimientos que puede aprovechar la oportunidad con una gran posición. Además, como el trader exitoso ha observado tantos movimientos explosivos, es sensible a cuando *no* se está produciendo la explosión y puede salir con un riesgo controlado. Para este tipo de trader, una fortaleza psicológica clave es la paciencia. Gran parte del éxito radica en no operar hasta que llegue la oportunidad excepcional. Otra fortaleza psicológica importante es la agresividad. El trader verdaderamente exitoso no solo tiene razón, sino que reconoce cuando tiene razón y es capaz de aprovechar la oportunidad en grande.

El segundo camino hacia el gran éxito en el mercado es operar de manera amplia en lugar de grande.

Este es el camino de muchos administradores de fondos de cobertura exitosos. Ellos buscan, investigan y buscan oportunidades en diferentes mercados, en diferentes partes del mundo y en diferentes marcos de tiempo. Ninguna de las posiciones es necesariamente muy grande, pero la combinación de todas ellas conforma una cartera considerable. Debido a que las oportunidades están relativamente descorrelacionadas, el trader puede ganar grandes cantidades de dinero incluso cuando algunas de sus ideas no se materializan. El trader amplio está colocando tantas apuestas con ventaja que los rendimientos consistentes siguen.

Las estructuras de equipo ayudan al primer camino hacia el éxito, como indica un reciente video de SMB Capital. Tener múltiples ojos sobre la acción del precio a corto plazo de muchas acciones y mercados aumenta las probabilidades de encontrar las oportunidades realmente especiales.

Las estructuras de equipo son esenciales para el segundo camino hacia el éxito, porque los miembros del equipo con diferentes áreas de experiencia y conocimientos aportan ideas únicas a una cartera amplia.

Puedes ganar operando en grande. Puedes ganar operando en amplitud. Es difícil ganar operando en aislamiento.

Comparte este articulo:

">

Las novedades del sector por Hispatrading Magazine

Hispatrading Magazine es la revista de referencia en el mundo del trading en español. En cada número participan los principales profesionales del sector a nivel internacional.

Hispatrading Magazine / Hispatrading.com

Por si se las han perdido, aquí tienen condensada las novedades más destacadas que se han producido en el sector a largo del último trimestre.
Artículo publicado en Hispatrading 60.

Las novedades del sector

¿El Fin De Las Stablecoins En Europa?

El pasado 30 de junio entraba en vigor parte de la nueva regulación en materia de criptomonedas en la Unión Europea, la denominada Markets in Crypto Assets (MiCA), introduciendo nuevas normas en relación a las stablecoins, es decir, aquellas criptomonedas que están garantizadas o respaldadas por el valor de un activo subyacente, como puede ser una moneda fiat, el oro, o incluso a otras criptomonedas.

Las novedades del sector

La nueva regulación implica que los emisores de stablecoins deben estar debidamente registrados y regulados en la Unión Europea, algo que hoy por hoy no cumple Tether, el principal emisor de este tipo de criptos.

Por este motivo, algunos exchanges de criptomonedas regulados en la UE ya han empezado a retirar o restringir el acceso de operadores europeos a ciertas stablecoins que no cumplan la normativa.

En particular, exchanges como Uphold, Kraken y OKX ya han retirado los pares de criptomonedas relacionados con USDT; Bitstamp incluso ha ido más lejos y también planea eliminar EURT, la stablecoin en euros de Tether.

Por su parte, Tether ya ha anunciado que no planea regularse en la Unión Europea en el corto plazo por cuanto sería inviable: la nueva normativa exige que la compañía depositará el 60% de sus reservas de dólares en bancos europeos.

Dado que su capitalización actual asciende a más de 118.000 millones de dólares, resulta evidente que no existirían suficientes bancos para garantizar todo ese importe (recordemos que el Banco Central Europeo solo cubre hasta 100.000 euros por titular y entidad).

No obstante, debemos recordar que siempre que hay una crisis existe también una oportunidad. En este caso, la stablecoin USDC, emitida por la estadounidense Circle, se perfila como una de las grandes ganadoras gracias a la nueva regulación, ya que Circle cuenta con una licencia Electronic Money Institution (EMI) obtenida en Francia, por lo que podrá operar en toda la Eurozona sin restricciones. Ello posiblemente provoque que tanto USDC como EURC, su equivalente en euros, experimente un importante incremento en su capitalización de mercado en los próximos meses.

Si Es Viernes… ¡Opera Bitcoin!

Aunque aún falta la aprobación por parte del regulador, se espera un nuevo contrato de futuros sobre Bitcoin. Se trata de los denominados Bitcoin Friday Futures, cuyo tamaño representa la quincuagésima parte de un Bitcoin.

Las novedades del sector

Pensados especialmente para los traders minoristas, estos nuevos futuros semanales comenzarán a cotizar los viernes, siendo su fecha de vencimiento el viernes siguiente usando para ello el índice de referencia de los principales ETFs al contado, el CME CF Bitcoin Reference Rate New York Variant (BRRNY).

En todo momento estarán disponibles para operar los dos viernes más cercanos. Este nuevo movimiento por parte del CME supone un nuevo paso en su competencia contra los exchanges de derivados sobre criptomonedas, introduciendo un nuevo producto regulado que, sin duda, resultará accesible para los operadores con menos capitalización que otros contratos más grandes negociados sobre criptomonedas en este mercado.

Comparte este articulo:

">

Hoy en día, 500 dólares son prácticamente gratis por Ben Carlson

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

Ben Carlson / Ritholtz Wealth Management LL

La vivienda puede ser una buena inversión.

Cualquiera que haya comprado una casa antes de la pandemia puede dar fe de eso. Las ganancias en este ciclo han sido espectaculares.

Pero la vivienda también es una forma de consumo.

No solo tienes los impuestos sobre la propiedad y el seguro de propietarios, sino también el mantenimiento continuo, cuidado del césped, desgaste, renovaciones, decoraciones, muebles, etc.

Me acordé de esto cuando tuvimos un pequeño problema de filtración en el techo esta semana. No fue nada grave, solo una pequeña fuga en nuestro porche techado.

La empresa de reparación de techos envió a un tipo que me dio dos opciones:

Opción 1. Meterse bien y destrozar algunas cosas con un costo de miles de dólares.

Opción 2. Un arreglo menor en algún soporte/accesorio que no entiendo, sellar algunas cosas y dejarlo todo listo por un costo mucho menor.

Él recomendó la opción 2, con la cual obviamente estuve de acuerdo considerando la diferencia de precio.

Esta fue su estrategia de ventas: «Son $500. Bastante barato. $500 son prácticamente gratis hoy en día.»

Supongo que eso es la inflación, pero esto me hizo pensar en el posible auge de renovaciones que podríamos tener en los próximos años. Si cuesta $500 solo para que alguien entre por la puerta, ¿cuánto costará cuando la gente haga trabajos reales en sus casas?

Toda mi tesis sobre un auge de renovaciones en los próximos años se basa en dos hechos:

Los propietarios de viviendas tienen una enorme cantidad de capital. Solo en los últimos 10 años, los propietarios de viviendas en EE. UU. han agregado más de $22 billones en capital de sus hogares.

Los propietarios con hipotecas al 3% tendrán dificultades para renunciar a una tasa baja. Si no puedes mudarte porque otras casas son demasiado caras o no quieres mudarte porque estás atado a una hipoteca al 3%, habrá una gran cantidad de personas buscando renovar sus viviendas actuales.

¿Cuál es el sentido de tener todo ese capital si no haces algo con él, verdad? Somos estadounidenses. Gastar dinero en planos abiertos, encimeras de cuarzo, baños con azulejos, fogones de gas y espacios para entretenimiento es lo que hacemos.

Sin embargo, creo que habrá cierta sorpresa cuando los propietarios reciban ofertas para estos proyectos.

Zonda, una firma de investigación de viviendas, proporciona una lista anual del costo promedio de los proyectos de remodelación del hogar:

Una remodelación de cocina de alto nivel podría costar hasta $160,000. ¿Agregar un nuevo baño? Estás viendo algo entre $60,000 y más de $100,000. Una nueva terraza compuesta te costará alrededor de $25,000.

Obviamente, estos números varían según la región, la escala del proyecto y el nivel de gusto. También se puede ver que algunos proyectos tienen un mejor retorno de inversión que otros.1

Pero la combinación de inflación, precios de viviendas más altos, salarios más altos y precios más altos de los materiales significa que probablemente tus proyectos de remodelación en los próximos años serán más caros de lo que piensas.

Hemos hecho un puñado de renovaciones en el pasado, tanto grandes como pequeñas. Basado en esa experiencia, he llegado a algunas reglas generales para los proyectos de renovación del hogar:

Probablemente costará más de lo que piensas.
Probablemente tomará más tiempo de lo que piensas.
Probablemente te sentirás abrumado por la cantidad de decisiones que tendrás que tomar.
Probablemente estarás feliz de haberlo hecho cuando todo esté dicho y hecho.

Daniel Kahneman escribió sobre la falacia de planificación en *Thinking Fast and Slow*. Aquí está cómo la describe en el libro:

Amos y yo acuñamos el término falacia de planificación para describir planes y pronósticos que:

Son irrealistamente cercanos a los escenarios más optimistas.
Podrían mejorarse consultando las estadísticas de casos similares.

Kahneman cita un estudio de 2002 que muestra que los propietarios de viviendas en EE. UU. esperaban que una cocina remodelada costara en promedio alrededor de $19,000. El costo real que terminaron pagando estuvo más cerca de los $40,000. Estoy seguro de que ambos números suenan bien hoy debido a la inflación, pero la mayoría de las personas probablemente subestimen estos costos.

Sigo siendo optimista sobre las perspectivas de un auge en la renovación del hogar en los próximos años.

Solo creo que muchos propietarios se sorprenderán una vez que obtengan sus presupuestos.

Comparte este articulo:

">

Con China se debe negociar, no invertir… por Alex Barrow

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

Alex Barrow / MACRO OPS

Algunas narrativas son contagiosas porque parecen ofrecer un hecho confirmatorio. Podemos decir con cierta precisión que la mayoría de las personas fingen ser conocedoras y tratan de ocultar su ignorancia de millones de hechos. Por lo tanto, las narrativas que parecen contrarias al pensamiento predominante pueden tener tasas de contagio más bajas y no resultar en epidemias. ~ Robert Shiller, «Narrative Economics».

En el *Dirty Dozen [CHART PACK]* de esta semana, observamos las acciones chinas y por qué se deben negociar, no invertir. Luego miramos alternativas a las acciones chinas, como el largo en el DAX. Finalmente, terminamos con un alto puntaje de fragilidad de tendencia junto con una recomendación de acciones en largo, además de más detalles…

1. Resumen del *Flow Show* de BofA con mis propios comentarios. Algunas cosas… Las reversiones positivas de KMX y FUL tras sorpresas negativas en los resultados pueden clasificarse como fallos de noticias, lo cual es una señal importante en sí misma (lea sobre nuestro «Algoritmo Sin Sentido«). Además, el 43% de la capitalización del mercado de SPX está bajo investigación de la FTC/DOJ… Eso es algo… No importa ahora, pero te garantizo que importará mucho cuando este ciclo eventualmente cambie.

BofA+093024 — Puntuaciones en las Puertas: oro 28.9%, cripto 24.6%, acciones 18.8%, bonos de alto rendimiento 8.5%, IG 5.4%, efectivo 4.0%, materias primas 2.3%, bonos gubernamentales 1.9%, USD -0.7%, petróleo -5.8% en lo que va del año. Zeitgeist I: «Es el sueño de la burbuja… La Fed recortando, el petróleo cayendo, China inflándose; lo único que me hace dudar es que el extremo largo aún se licita, y si este estímulo de China no funciona, entonces los riesgos geopolíticos van a dispararse». Zeitgeist II: «Mira KMX (CarMax) y FUL (HB Fuller), caen después de números horribles, luego se recuperan para terminar al alza el día… te dice cómo el mercado quiere negociar los resultados». Zeitgeist III: 43% de la capitalización de mercado del S&P 500 ahora bajo investigación antimonopolio de FTC/DoJ. El Panorama General: el mercado de valores mundial puede superar los máximos de oct’21 ($123tn – Gráfico 2)… La Fed recortando en 50s, los bancos centrales recortando al ritmo más rápido desde abr’20 (Gráfico 3), estímulo de China >3% del PIB… los responsables políticos globales, desesperados por prevenir el aumento del desempleo, alimentando un mayor aumento del populismo político… «los mercados dejan de entrar en pánico…» El Precio es Correcto: Las operaciones de convicción de Wall St son 1. oro largo (inflación y populismo cubiertos), 2. tecnología larga, 3. Tesoros a 30 años cortos (deuda y déficits), 4. China corta (deflación – de ahí el apretón masivo), 5. todo lo demás es una «renta», la rotación alcista (EM & EAFE Q4) continúa hasta que la recesión (nóminas <50k) causa «retirada» de las acciones hacia bonos o aumento desordenado en los rendimientos de los bonos (nóminas >250k) revierte el liderazgo del oro/tecnología. Gráfico 2: Capitalización del mercado de valores mundial de vuelta a los máximos de oct’21 Capitalización del mercado de valores mundial ($ billones) [El gráfico muestra la evolución de la capitalización del mercado de valores mundial desde 1940 hasta 2020, con un fuerte aumento en las últimas décadas alcanzando un pico cerca de los $120 billones en 2020.]

2. En abril de este año, señalamos el probable fondo en las acciones chinas, escribiendo «No invertimos en activos chinos porque no nos interesa asignar capital al PCCh. Pero para los más atrevidos, parece que los grandes valores chinos (FXI) han tocado un doble fondo». Enlace aquí.

Fue un clásico escenario de *Play The Player*: sentimiento/posicionamiento bajista de consenso, técnicos con inflexión alcista, todo esperando un catalizador fundamental, que finalmente llegó la semana pasada cuando el PBOC anunció medidas de alivio sorprendentes (gráficos vía GS).

3. Las medidas propuestas la semana pasada impactarán principalmente los activos financieros, y muchos comentaristas están diciendo correctamente que se necesita un apoyo fiscal para poner un piso a la economía de China.

El rumor está activo en este momento, y se escuchan susurros de un posible estímulo fiscal masivo. ¿Quién sabe?… El PCCh es una caja negra. Pero sabiendo que Xi vive bajo la espada de Damocles, probablemente tire del gatillo si los indicadores de estabilidad social siguen descendiendo (gráficos vía MS).

5. A Xi realmente no le gusta dar dinero a las masas, porque piensa que los hará perezosos. Pero si quiere crear una recuperación económica sostenible, entonces las transferencias a los hogares deberán ser parte de esa mezcla, en lugar de su modus operandi actual de crear un crecimiento industrial perpetuo (gráficos vía MS).

6. Aquí está MS usando a Japón como estudio de caso de lo que China necesita para salir de su caída deflacionaria:

«No fue hasta finales de 2012 —cuando los mercados comenzaron a valorar la elección de Shinzo Abe como primer ministro y la agenda de política de Abenomics que buscaba sacar a Japón de la deflación— que los activos de riesgo repuntaron de manera más sostenida… La lección clave es que la sostenibilidad y escala del rebote en los mercados de activos dependerán de una ruptura exitosa de la deflación y el fondo y recuperación del crecimiento de las ganancias corporativas.»

7. Considera esto un aviso: las acciones chinas se deben negociar, no invertir. ¿Por qué? En 2018, escribí que los mercados emergentes eran una inversión sin futuro (enlace aquí). Esa tesis se ha cumplido al pie de la letra. Pero si quieres la versión resumida de por qué las acciones chinas son solo para citas y nada más serio, mira los dos gráficos a continuación de Aoris.

El rendimiento a largo plazo del mercado de acciones es una simple cuestión de oferta y demanda. Y cuando se trata de China, bueno, a ellos les encanta alimentar a los patos. Escribí sobre esta ecuación en profundidad en «Mercados como una Banana: El Fundamento MÁS Importante».

Sugiero que le eches un vistazo si no lo conoces.

8. Está bien, entonces no nadamos en la piscina de China. Eso está bien porque hay varias maneras (mejores, en nuestra opinión) de beneficiarse de Xi estimulando la economía. Una manera muy simple es comprar el DAX. Aquí tienes un gráfico semanal. Acaba de romper de un rectángulo de varios meses. Ahora está cotizando en máximos históricos.

9. Interesante perspectiva sobre el “comercio de máximo dolor” de GS:

10. Solo un aviso, nuestro indicador de fragilidad de tendencia (un compuesto de datos de sentimiento y posicionamiento a corto plazo) ha subido hasta el percentil 97. ¿Qué significa esto?

Bueno, las medidas a más largo plazo de sentimiento/posicionamiento siguen siendo muy favorables a la tendencia alcista (el indicador *Bull&Bear* de BofA sigue neutral). Al ser una medida a más corto plazo, deberíamos estar atentos a un pico local en las próximas 1-3 semanas.

La narrativa está cambiando rápidamente hacia «comprar todo lo que no esté atornillado». Y eso típicamente lleva a una buena sacudida de todas estas manos débiles que están persiguiendo ahora. No te preocupes, eso solo nos dará otra entrada técnica para agregar a nuestras posiciones largas.

11. Para aquellos que disfrutan bucear en la basura como nosotros, estamos mirando el litio aquí. El ETF de Mineros Globales de Litio (LIT) va a cerrar fuerte este mes. Los flujos de fondos están muy deprimidos y el interés en corto es elevado. El panorama técnico sigue siendo terrible, pero vale la pena observar cómo se desarrolla.

Estamos comprando.

12. Las acciones de Meta rompieron recientemente desde una zona de compresión. El gráfico a continuación es semanal. META no solo es líder en el espacio de IA, sino que también están haciendo algunas cosas muy interesantes en el frente del hardware. Dale un vistazo a esta reseña de sus nuevas gafas AR «Orion» de Bloomberg, realizada por el periodista de tecnología Ed Ludlow (enlace aquí).

Ed pasó dos horas con la nueva tecnología y dice que “es la experiencia más profunda que ha tenido con una tecnología hasta ahora”.

Si te gustaría unirte a *The Collective*, nuestro servicio premium que ofrece discusiones sobre teoría y rendimiento a alto nivel, investigación diferenciada, alertas comerciales en tiempo real, seguimiento de cartera, así como una comunidad global de traders/inversores serios dedicados al dominio, haz clic en el enlace a continuación y regístrate. ¡Esperamos verte en nuestro Slack!

Comparte este articulo:

">

¡La economía estadounidense está rugiendo! por Dr. Ed Yardeni

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

Dr. Ed Yardeni / Yardeni Research

¡La economía estadounidense está rugiendo!

El 26 de septiembre, la Oficina de Análisis Económico (BEA) publicó importantes revisiones al alza del Producto Interno Bruto (PIB) real, el Ingreso Nacional Bruto (GDI) real, el ingreso personal y el ahorro personal. Colectivamente, estas revisiones descartan por completo el escenario de aterrizaje brusco y dejan poco, si acaso, espacio para un aterrizaje suave. Sugieren un aumento en el crecimiento de la productividad y una menor inflación en los costos laborales unitarios, lo que sugiere un escenario de «no aterrizaje».

Estas revisiones muestran que el PIB real ha aumentado en todos los trimestres, excepto en uno, desde la recesión provocada por el confinamiento de la pandemia en la primera mitad de 2020 (ver gráfico). La recesión técnica durante la primera mitad de 2022 ha sido eliminada en las revisiones. El nivel del PIB real del segundo trimestre fue elevado un 1.3% a un máximo histórico. Más importante aún, el nivel del GDI real se revisó al alza en un 3.6%. El endurecimiento significativo de la política monetaria desde marzo de 2022 hasta agosto de 2024 no causó una recesión. No ha habido aterrizaje, y mucho menos uno brusco.

La discrepancia estadística entre el PIB nominal y el GDI se redujo a solo el 0.3% desde un inusualmente amplio 2.7% en el segundo trimestre de 2024 (ver gráfico). Varios economistas advirtieron que el PIB probablemente sería revisado a la baja para reducir la discrepancia, pero estaban equivocados. El GDI fue revisado al alza, junto con los ingresos personales.

Este es un gran avance para nuestra perspectiva de los «rugientes años 2020» impulsada por la productividad. La revisión al alza del PIB real probablemente será seguida por una revisión similar en la producción real no agrícola, que se utiliza para calcular la productividad (ver gráfico). Por lo tanto, es probable que el fuerte aumento interanual del 2.7% en la productividad durante el segundo trimestre de 2024 sea revisado al alza.

Un mayor crecimiento de la productividad también debería reducir el aumento interanual del 0.3% en los costos laborales unitarios (ULC) durante el segundo trimestre de 2024. El ULC es la relación entre la productividad y la compensación por hora. La compensación laboral fue revisada ligeramente al alza en los últimos dos trimestres, pero menos que el probable aumento en la productividad revisada (ver gráfico). Por lo tanto, la inflación del ULC, que es la tasa de inflación subyacente determinada en el mercado laboral, podría haber disminuido durante el segundo trimestre.

La gran revisión al alza del 3.3% en los ingresos personales durante el segundo trimestre se debió principalmente a ingresos no laborales (es decir, intereses, dividendos, rentas, ingresos de propietarios y pagos de transferencias gubernamentales) en lugar de salarios, sueldos y beneficios. Como resultado, el ahorro personal totalizó $1.1 billones (tasa anual ajustada) en el segundo trimestre en lugar de $0.7 billones (ver gráfico).

La tasa de ahorro personal se revisó al alza, del 3.3% al 5.2% (ver gráfico). El pasado miércoles, 30 de septiembre, el presidente de la Fed, Jerome Powell, dijo en la reunión anual de la Asociación Nacional de Economía Empresarial que las revisiones redujeron el riesgo a la baja para la economía. La mayor tasa de ahorro personal también redujo el riesgo de que los consumidores reduzcan su gasto. Afirmó que el crecimiento de la productividad podría ser más fuerte.

Powell y muchos comentaristas estaban preocupados por la reciente revisión a la baja de 818,000 empleos en la nómina del Buró de Estadísticas Laborales durante los últimos 12 meses hasta marzo, lo que indicaba que la economía estaba en una posición más débil. Las últimas revisiones de la BEA invalidan esa teoría, ya que la revisión al alza del PIB real combinada con una revisión a la baja en el uso de mano de obra significa que el crecimiento de la productividad es más fuerte.

Todo esto confirma nuestra tesis de que EE. UU. está en medio de los «rugientes años 2020», impulsado por el crecimiento de la productividad liderado por la tecnología.

Comparte este articulo:

">

Rebalanceo de ETF y Operaciones de Cobertura por Fondos de Inversión por Quantpedia

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

Quantpedia / Quantpedia.com

Los inversores a largo plazo mal informados son un blanco fácil para los operadores a corto plazo, quienes a menudo se aprovechan de ellos de manera poco ética. Sin embargo, los inversores en ETF con horizontes de inversión largos pueden mitigar algunos de los costos del «front-running» si consideran los costos transaccionales para calcular si es económicamente óptimo participar en estos “juegos de mercado” (comisiones de intercambio y bróker + costos de oportunidad clásicos de participar activamente en la ejecución de la estrategia). Hoy, enfocaremos nuestra atención en el estudio “Rebalanceo de ETF, Operaciones de Fondos de Cobertura y Mercado de Capital” de Wang, Yao y Yelekenova para entender mejor la relación compleja entre los ETFs (y sus inversores) y los fondos de cobertura.

ETFs, Fondos de Cobertura y sus Relaciones

Los ETFs son vehículos de inversión muy populares, especialmente entre los inversores minoristas. Podemos imaginar un ETF como una cesta que contiene acciones similares (ya sea de la misma industria/sector, con una capitalización de mercado similar, un tema especial, país, etc.). Incluso hay ETFs apalancados, inversos, de materias primas y de criptomonedas. Algunos han llegado a decir que son el segundo mejor invento después de los fondos mutuos. Los fondos de cobertura (HFs) son profesionales, operadores e inversores, cuyo “pan de cada día” consiste en realizar operaciones de arbitraje para captar una ganancia significativa de las ineficiencias, anomalías y discrepancias del mercado.

¿Y qué tienen en común estos dos actores principales? Entre muchas cosas, el punto clave de nuestro tema de hoy es que las operaciones de arbitraje de los HFs pueden mover los precios de las acciones principalmente antes del rebalanceo de los ETFs. El siguiente esquema muestra cómo los HFs se posicionan antes de que ocurra el rebalanceo de los ETFs:

SSRN id4324054 pages to jpg 0037 scaled e1681416873956 — Figure 2: Cronograma de actividades de trading anticipadas por los HFs Esta figura muestra el cronograma de trading por parte de los fondos de cobertura (HFs) alrededor de los eventos de rebalanceo de los ETFs. El mes m es el mes en el que los ETFs rebalancean sus carteras. q-2 y q-1 denotan los trimestres anteriores al mes m, y q es el trimestre posterior al mes m.

En previsión, los HFs acumulan participaciones en acciones que asumen que las entidades de rebalanceo comprarán a precios más altos. También pueden vender en corto acciones, anticipando que el número de acciones en un ETF en particular disminuirá drásticamente.

“Los HFs, como operadores estratégicos, pueden ver una oportunidad de participar en operaciones de arbitraje comprando acciones antes de que los ETFs las compren, para luego beneficiarse vendiéndolas. Por ejemplo, si un ETF basado en reglas sigue un índice de momentum del S&P 500, los HFs pueden anticipar el rebalanceo del portafolio y adelantarse a los ETFs comprando acciones que serán incluidas o aumentadas en el índice, y vendiendo en corto las acciones que serán excluidas o disminuidas. Una vez que los ETFs completan su rebalanceo, los HFs pueden cerrar su operación y beneficiarse de los precios exagerados al revertir sus posiciones.”

Los ETFs realizan su rebalanceo semestral, trimestral o incluso mensualmente. Y sin duda, las actividades de rebalanceo de los ETFs juegan un papel esencial en la explicación de los patrones futuros de los rendimientos de las acciones, además del impacto previamente documentado de la demanda no fundamental impuesta por los flujos de los ETFs en los valores subyacentes.

Además, y más importante, existe una relación negativa significativa entre las actividades de rebalanceo de los ETFs y los rendimientos futuros de las acciones. Esta relación es más pronunciada en los ETFs basados en reglas, donde el rebalanceo ocurre con más frecuencia debido a la naturaleza de los índices subyacentes. Y la siguiente figura muestra todo el proceso de forma un poco más esquemática:

SSRN id4324054 pages to jpg 0039 scaled e1681492796732 — Figura 3: Operaciones de fondos de cobertura alrededor de los eventos de rebalanceo de ETFs **Esta figura ilustra la evolución de las operaciones de fondos de cobertura (hedge funds)** alrededor de las compras de ETFs debido a sus actividades de rebalanceo. La línea vertical azul indica el mes en el que observamos el máximo (mínimo) RIT de una acción en el Panel A (Panel B). Graficamos el comercio neto de arbitraje (NAT) para las acciones que fueron compradas (vendidas) por los ETFs y, al mismo tiempo, adelantadas (front-run) y compradas (vendidas en corto) por los fondos de cobertura en el trimestre calendario anterior al evento de rebalanceo del ETF, y para las acciones que no fueron adelantadas por los fondos de cobertura. NAT se mide como la diferencia entre las posiciones anormales de los fondos de cobertura (AHF) y el interés corto anormal (ASI). La figura luego grafica los intercambios netos promedio de arbitraje (NAT) en los paneles A.1 y B.1, las posiciones largas anormales (AHF) en los paneles A.2 y B.2, y las posiciones cortas anormales (ASI) en los paneles A.3 y B.3 de los fondos de cobertura, cuatro trimestres antes de las operaciones de rebalanceo de ETFs y cuatro trimestres después.

¿Y cuál es el impacto en el rendimiento de los ETFs?

“Las acciones individuales sujetas a actividades de front-running por parte de los HFs experimentan un aumento en los rendimientos antes de los eventos de rebalanceo de los ETFs. Esto crea un escenario en el que los ETFs pueden verse obligados a rebalancear a precios inflados, dejando a los inversores en ETFs con mayores costos. Las acciones sujetas a rebalanceo por ETFs que no son parte de fondos mutuos basados en índices (IMFs) experimentan, por otro lado, una disminución más severa en los rendimientos futuros.

La diferencia entre los ETFs y los IMFs radica en que los ETFs no tienen la discreción de ejecutar el rebalanceo antes o después de las fechas reales de rebalanceo del índice, mientras que los IMFs pueden evitar los costos de delegación y rebalancear en una fecha más conveniente»

Existen varias aplicaciones interesantes de estos efectos alrededor de las operaciones de rebalanceo de ETFs en los mercados de capital. Examinamos dos aplicables para nosotros: replicar la estrategia de front-running de los HFs como operador a corto plazo, o comprar o vender tácticamente activos que deseamos como inversores a largo plazo.

Operaciones de Arbitraje, su Impacto Detallado en los Rendimientos de las Acciones, y Cómo Puedes Beneficiarte

Existen fuertes argumentos que respaldan la tesis de que los flujos de los ETFs predicen la reversión de los precios de las acciones subyacentes en un periodo de 40 días. Si deseas adquirir datos sobre esto, se abre una nueva gama de oportunidades de trading para tu repertorio. Si tienes capital para trading, puedes aprovechar las oportunidades más probables y establecer correctamente los parámetros de riesgo. El lector interesado encontrará detalles completos en las secciones 2.3 y 3 del estudio sobre operaciones de rebalanceo de ETFs.

La segunda opción es más adecuada para un enfoque de inversor a largo plazo. Si tienes una porción significativa de acciones o ETFs, sería favorable liquidarla justo después del front-running para capturar una dulce prima, que luego puede reinvertirse en tu próxima decisión de inversión.

Un resumen muy útil de los rendimientos mensuales de una de las estrategias propuestas puede verse en la siguiente tabla:

SSRN id4324054 pages to jpg 0044 scaled e1681417036260 — **Tabla 4: Rebalanceo de ETFs vs operaciones de arbitraje por fondos de cobertura** **Esta tabla informa los rendimientos mensuales ponderados por igual de las acciones rebalanceadas por los ETFs y sujetas a operaciones de arbitraje de los fondos de cobertura.** Identificamos las acciones que fueron compradas por los ETFs debido a su evento de rebalanceo en el mes *m*. Examinamos si la compra de una acción por un ETF en el mes *m* fue adelantada por los fondos de cobertura y si las acciones fueron compradas por los fondos de cobertura en el mes anterior *m-1*. Consideramos las compras de ETFs como acciones que cumplen las siguientes dos condiciones: 1) Las operaciones de rebalanceo del ETF de la acción *i* clasificadas en el quintil más alto en el mes *m* y 2) Las operaciones de rebalanceo del ETF son superiores a cero. Consideramos las operaciones adelantadas por los fondos de cobertura como aquellas acciones que cumplen la siguiente condición: el NAT de la acción *i* se clasifica en el quintil más alto en el mes *m-1*, donde NAT es la posición neta de los fondos de cobertura en la acción, medida como la diferencia entre las posiciones anormales de los fondos de cobertura (AHF) y el interés corto anormal (ASI). Las posiciones 13F se observan en marzo, junio, septiembre y diciembre (es decir, en el mes *m-1*), y las operaciones de rebalanceo de los ETFs en el mes *m* serían en abril, julio, octubre y enero. Formamos dos portafolios: portafolio 1 (P1) que contiene acciones que fueron adelantadas y compradas por los fondos de cobertura en el mes anterior, y portafolio 2 (P2) que contiene el resto de las acciones rebalanceadas por los ETFs. También informamos los rendimientos de la estrategia que toma posiciones largas en P1 y posiciones cortas en P2. El Panel A informa los rendimientos brutos, el Panel B informa los alfas CAPM y el Panel C incluye rendimientos ajustados por DGWT. Los resultados se presentan para el período de muestra 2005-2020. *, **, *** indican significancia estadística al 10%, 5% y 1%, respectivamente.

Conclusión breve

“Las operaciones de rebalanceo de los ETFs tienen un impacto en los rendimientos de las acciones subyacentes. La transparencia de los índices que siguen los ETFs los convierte en un blanco fácil para los operadores de arbitraje, lo que impone grandes costos a los inversores en ETFs.”

En resumen, las acciones sujetas a operaciones de arbitraje por parte de HFs superan significativamente a las acciones que no son objeto de front-running por parte de HFs en un 0.86% mensual antes del evento de rebalanceo de los ETFs. Lo interesante es que este efecto continúa: la superación sigue siendo significativa en un 0.75% durante el mes del rebalanceo del ETF, posiblemente porque los HFs no cierran necesariamente sus posiciones de arbitraje inmediatamente después del rebalanceo, y algunos pueden elegir continuar y cerrar sus posiciones gradualmente.

Autores: Wang, George Jiaguo y Yao, Yaqiong y Yelekenova, Adina

Título: Rebalanceo de ETFs, Operaciones de Fondos de Cobertura y el Mercado de Capitales

Enlace: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4324054

Resumen:

Estudiamos la interacción entre el rebalanceo de los ETFs y las operaciones de “front-running” realizadas por los fondos de cobertura y sus implicaciones para el mercado de capitales. Primero, documentamos que el rebalanceo de los ETFs tiene una fuerte relación negativa con los rendimientos futuros de las acciones. Segundo, observamos que los fondos de cobertura aumentan (o disminuyen) gradualmente sus posiciones netas de arbitraje antes del rebalanceo de los ETFs. De manera sorprendente, las acciones adelantadas compradas por los fondos de cobertura superan significativamente a las acciones que no están sujetas a «front-running» por parte de los fondos de cobertura, con un 0.86% (con un estadístico t de 3.86) antes del mes de rebalanceo de los ETFs. Nuestros hallazgos plantean la cuestión del costo potencial del rebalanceo de los ETFs debido a su transparencia y previsibilidad incorporadas, lo que genera operaciones de arbitraje anticipadas por los fondos de cobertura.

Comparte este articulo:

">

Un mercado alcista épico por Ben Carlson

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

Ben Carlson / Ritholtz Wealth Management LL

El mercado alcista de los años 80 y 90 es de ensueño (1).

El S&P 500 subió casi un 18% anual durante esas dos décadas. Es uno de los grandes mercados alcistas de la historia (2).

Sin embargo, si queremos ser precisos, el verdadero mercado alcista no comenzó hasta 1982. Hubo recesiones consecutivas en 1980 y 1981-82. Hubo una corrección del 17% en 1980 y un mercado bajista cercano al 30% que tocó fondo en 1982.

Desde el fondo de agosto de 1982, que coincide con la declaración de Paul Volcker de que la inflación finalmente había sido controlada, hasta finales de 1999, el S&P 500 subió un impresionante 20% por año.

Ahora, aquí viene lo loco: ¡el mercado alcista actual no está muy lejos de esa impresionante racha!

Observa cómo se compara el mercado alcista desde el fondo en marzo de 2009 con el de los años 80 y 90:

Está mucho más cerca de lo que pensabas, ¿verdad? Admito que está más cerca de lo que esperaba.

Desde los mínimos de la crisis financiera global (GFC), el S&P 500 ha subido casi un 17% anual. No está del todo ahí, pero una burbuja inducida por la inteligencia artificial (IA) ciertamente podría llevarnos a esos niveles.

Ese mercado alcista anterior terminó con fuerza cuando la burbuja puntocom despegó a finales de los 90. De 1995 a 1999, el S&P 500 subió 37%, 23%, 33%, 28% y 21% en años consecutivos.

Eso ayudó a llevar el mercado de alcista a una velocidad absurda.

¿Podríamos ver eso de nuevo si la IA es tan grande como afirman todos los expertos en tecnología? Tal vez.

También hay otras similitudes.

El colapso de 1987 vio al mercado de valores caer un 34% en una semana. El colapso por Covid vio al mercado caer un 34% en el transcurso de un mes.

Y hubo un aterrizaje suave en 1995 después de que la Fed subiera rápidamente las tasas de interés.

No soy de los que creen siempre en los ciclos repetidos en los mercados, pero la magnitud y la duración de este mercado alcista se hacen más impresionantes cada año.

Por supuesto, también vale la pena señalar lo que ocurrió después de ese mercado alcista:

Hubo una década perdida de 2000 a 2009, marcada por dos de los mayores colapsos del mercado en la historia. Los inversores en el S&P 500 perdieron un 10% en total durante la primera década del siglo XXI.

El mercado de valores de EE.UU. tiene una historia de largos mercados alcistas seguidos de décadas perdidas.

Los locos años 20 trajeron uno de los mayores auges de la historia.

Eso fue seguido por una década perdida en los años 30 y más allá.

Desde el final de la Segunda Guerra Mundial hasta mediados de los 60, hubo un mercado alcista prolongado (con algunos tropiezos en el camino).

Desde finales de los 60 hasta principios de los 80, el mercado de valores no fue a ninguna parte (después de la inflación).

Luego vino el mercado alcista de los 80 y 90, que fue seguido por una década perdida, y luego por el actual mercado alcista.

¿Estamos destinados a otro período en el que el mercado de valores no vaya a ninguna parte?

Tal vez. No me sorprendería.

Solo debes saber que estamos viviendo un mercado alcista épico.

Disfrútalo mientras puedas.

Referencias

1. El mejor libro jamás escrito sobre esta carrera de dos décadas es *Bull: A History of the Boom & Bust* de Maggie Mahar. Lo recomiendo mucho para cualquier otro historiador de mercados aficionado.

2. La mayor diferencia entre ese mercado alcista y el actual son los rendimientos del mercado de bonos. Los bonos del Tesoro a diez años subieron un increíble 9.6% anual de 1980 a 1999. Desde el fondo en 2009, los bonos del Tesoro han subido más como un 2.5% anual.

Comparte este articulo:

">

Cómo usar la IA para operar en el mercado por Timothy Sykes

Conocido como el trader de las penny stocks. Después de ganar un millón de dólares en su primer año de Universidad comenzó su popularidad. En 2007 publicó su famoso libro “An American Hedge Fund: How I Made $2 Million as a Stock Operator & Created a Hedge Fund”. Además, es conocido por sus obras benéficas.

Timothy Sykes / timothysykes.com

Puntos clave:

El marco que utilizo para operar, responsable de mis $7.7 millones en ganancias, es el mismo que he usado durante más de dos décadas y que también emplean mis estudiantes millonarios.
Muchos estudiantes abandonan porque carecen de la experiencia para reconocer estas configuraciones en tiempo real, lo que les causa frustración.
Sin embargo, mi proceso de trading se ha vuelto más accesible con el tiempo, gracias a herramientas consolidadas y sesiones en vivo que los estudiantes pueden ver en cualquier momento.
Más recientemente, he implementado un bot de trading con IA que sigue mis patrones y ayuda a mis estudiantes a realizar sus operaciones.
La IA facilita a los estudiantes seguir el marco de trading, ya que no se frustra ni abandona, como podría suceder con los operadores humanos.
Los traders pueden aprovechar esta herramienta de dos formas: a través de una lista de seguimiento con planes de trading detallados o ingresando su ticker favorito y recibiendo un plan de trading personalizado.

Este es el marco que estamos usando para operar

Pero todavía tengo muchos estudiantes que se rinden.

La razón por la cual es tan difícil para los traders aprovechar esta información es que les falta la experiencia para reconocer realmente estos patrones en tiempo real.

Y en el proceso de intentar ganar experiencia, se frustran y se rinden. Pero cada año, mi proceso de trading se vuelve más accesible.

Consolidé muchas de mis herramientas de trading en una sola plataforma. Se acabaron las cientos de pestañas abiertas en mi laptop, jaja.
Comencé a grabar y catalogar seminarios de trading en vivo para que los estudiantes los vean cuando quieran.
Mis estudiantes millonarios ayudan a los nuevos estudiantes en el chat y proporcionan más ejemplos utilizando este marco de trabajo.

Y más recientemente…

Tengo un bot de trading de IA que sigue mis patrones.

El marco de trabajo siempre es el mismo. Solo era cuestión de tiempo hasta que la IA lo entendiera.

Y a diferencia de mis estudiantes entusiastas, la IA no se frustrará ni renunciará.

Mis estudiantes pueden usar esta IA para seguir estas jugadas e informar sus operaciones.

Cada vez se vuelve más fácil para los estudiantes entender este proceso.

Cómo funciona la IA:

Hay dos formas en las que un trader pueda aprovechar esta herramienta:

1. Esperar la lista de seguimiento de la tarde, que incluye planes de trading detallados basados en mi marco de trabajo.

2. Ingresar tu ticker favorito en cualquier momento, y la IA generará un plan de trading como si me lo hubieras preguntado directamente.

Esta semana vimos MUCHOS movimientos en el mercado, y la IA alertó sobre varias operaciones.

A continuación, te muestro un gráfico como ejemplo.

Este es Quhuo Limited (NASDAQ: QH) desde el lunes hasta el martes de esta semana, cada vela representa un minuto de trading:

Debajo está la alerta que recibimos de la lista de seguimiento de la tarde.

Puedes ver cómo XGPT presenta el plan de trading (asume que estamos operando con una cuenta de $10,000):

¡Recibe la próxima alerta de XGPT!

XGPT es una gran herramienta porque siempre tiene en cuenta el riesgo.

No existe una garantía del 100% en el mercado, lo que significa que debemos estar preparados para operaciones fallidas.

Observa la relación riesgo/recompensa en el plan de trading anterior.

Una operación rentable habría generado un 36% de ganancia.
Una operación fallida habría resultado en solo un 18% de pérdida.

Debemos mantener nuestras posibles pérdidas menores que nuestras posibles ganancias. Si la operación no cumple con nuestros requisitos de seguridad, no debemos realizarla.

¡Saludos!

Comparte este articulo:

">

Las novedades del sector por Hispatrading Magazine

Hispatrading Magazine es la revista de referencia en el mundo del trading en español. En cada número participan los principales profesionales del sector a nivel internacional.

Hispatrading Magazine / Hispatrading.com

Por si se las han perdido, aquí tienen condensada las novedades más destacadas que se han producido en el sector a largo del último trimestre.
Artículo publicado en Hispatrading 60.

Lunes negro en Agosto

lunes negro

Si hubiera que destacar un evento en los mercados financieros en este pasado trimestre, este sería sin duda el lunes negro que vivimos el 5 de agosto. Porque ¿quién nos iba a decir que veríamos un movimiento de semejante magnitud en plenas vacaciones de verano? Para los que se perdieron este momento tan interesante en el mercado, aquí os dejo algunas cifras relevantes que sirven como testimonio de lo sucedido:

• Todo se inició en la sesión asiática, con el índice Nikkei de la Bolsa japonesa dejándose más de un 12%. Se trata de su mayor caída histórica, superando tanto en puntos como en porcentaje a la sufrida en el crack de octubre de 1987.

• Esto obviamente se contagió a todos los índices bursátiles del resto del mundo. Así, el Nasdaq 100 tuvo su mayor apertura bajista en cuatro años. Los futuros sobre este índice llegaron a caer hasta un 6,5%. Los futuros sobre S&P 500 y Dow Jones se vieron algo menos afectados, aunque las caídas también llegaron a ser intensas (-3,0% y -1,6% respectivamente). En Europa, al cierre todos los mercados incluyendo el Ibex 35, registraban caídas superiores al 2%.

• Por su parte, el “índice del miedo”, el VIX llegó a marcar máximos de los últimos cuatro años, en torno a 66.

• Paradójicamente, los mercados de bonos arrancaban el día con subidas pero al término de la sesión de ese día la mayoría terminaron planos o con ligeras pérdidas.

• El miedo se contagió a todos los activos de riesgo, incluyendo a las criptomonedas. Así, durante la sesión, se llegaron a ver caídas superiores al 10% en Bitcoin y en todas las altcoins.

• Mientras tanto el dólar estadounidense se hundía frente al resto de divisas. Así, el US Dollar Index caía cerca del 1%, si bien la verdadera sangría se produce en el cambio del billete verde contra el yen, llegando a dejarse durante la sesión más de un 3%.

¿Por qué sucedió todo esto? Realmente podríamos decir que se debió a un cúmulo de factores que desataron la tormenta perfecta:

• Miedo al final del carry trade. Una de las estrategias favoritas de los hedge funds en los últimos años ha sido la de financiarse pidiendo préstamos en yenes y convertirlos a dólares y otras divisas para invertir en activos de riesgo, tales como acciones o criptomonedas. Sin embargo, las dos subidas de tipos de interés realizadas este año por parte del Banco de Japón y el anuncio de una reducción en el ritmo de compra de bonos fueron suficientes para atemorizar al mercado. Debemos tener en cuenta además que el saldo vivo estimado de este tipo de operaciones podría ser de varios billones de dólares, por lo que deshacer todas las posiciones podría suponer un notable impacto en el mercado (de hecho la liquidación de parte de ellas.

• ¿Y si la Fed fuera por detrás? Otro factor que aumentó el miedo en los mercados fue el hecho de que hasta esa fecha la Fed no se acababa de comprometer públicamente a reducir tipos de interés en su reunión de septiembre, mientras que los datos macroeconómicos publicados hasta la fecha empezaban a alertar de una posible desaceleración que podría terminar en una recesión, si la Fed no actuaba

rápidamente. En caso de que eso sucediera, ello podría añadir además una mayor presión a las operaciones de carry trade por cuanto la Bolsa estadounidense ya no sería tan atractiva para invertir. El miedo era tan grande que incluso llegó a haber rumores de que la Fed iba a bajar tipos de urgencia ese mismo lunes.

• Los 7 Magníficos, que ya no lo son tanto. Mientras que el rally de las Bolsas americanas de la primera mitad del año venía dirigido sobre todo por los denominados 7 Magníficos (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, NVIDIA y Tesla), parece que en agosto los gestores de carteras han empezado a rotar posiciones y liquidar parte de sus posiciones en estos valores. Prueba de ello es que Warren Buffet había comunicado que cerraba la mitad de su posición en Apple el viernes anterior.

• Tensiones geopolíticas en Oriente Medio. Tras el asesinato de Ismail Haniyeh, alto dirigente de Hamás en Teherán, se esperaban represalias desde Irán, con un ataque de cierta magnitud contra territorio israelí.

¿Qué pasó después? Pues realmente… ¡nada de nada! El vicegobernador del Banco de Japón, Shinichi Uchida, salió a la palestra dos días después para anunciar que el banco central “no subirá tipos de interés cuando los mercados financieros y de capitales estén inestables”, calmando a todos los operadores que hacían estrategias de carry trading (y eso que una semana antes habían dicho lo contrario). Por su parte, la Fed no entró en pánico y no bajó tipos de interés. Y del ataque de Irán contra Israel… sencillamente aún seguimos esperándolo. Todo ello provocó un fuerte rebote en todos los mercados, deshaciendo prácticamente el movimiento de aquel fatídico 5 de agosto. Posiblemente, en este caso, encaje perfectamente la célebre frase del barón Rothschild: “Compre cuando haya sangre en las calles.”

El Índice de Sorpresas Económicas de Citi se volvió positivo, tras un periodo prolongado en territorio negativo.

Tendencias similares en los informes económicos que superaron las expectativas impulsaron un sesgo alcista en el S&P 500.

Las acciones cíclicas superaron a las defensivas a medida que el rendimiento del Tesoro a 10 años tendía a aumentar.

Las sorpresas económicas se vuelven positivas por primera vez en cinco meses por Sentimentrader

Riesgo del trader: Regla del 2% por Kevin Davey

Resumen:

Citas Notables del Artículo Académico:

Valoración de Acciones con Ganancias por Quantpedia

Redes Neuronales en Python: Tipos, Estructura y Estrategias de Trading – Machine Learning (Parte 1) por Quantinsti

Dos Caminos hacia el Éxito en el Trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

¿El Fin De Las Stablecoins En Europa?

Si Es Viernes… ¡Opera Bitcoin!

Las novedades del sector por Hispatrading Magazine

Hoy en día, 500 dólares son prácticamente gratis por Ben Carlson

Con China se debe negociar, no invertir… por Alex Barrow

Se ha activado un impulso alcista en el momentum de precios por Sentimentrader

¡La economía estadounidense está rugiendo! por Dr. Ed Yardeni

¿Y cuál es el impacto en el rendimiento de los ETFs?

Operaciones de Arbitraje, su Impacto Detallado en los Rendimientos de las Acciones, y Cómo Puedes Beneficiarte

Conclusión breve

Resumen:

Rebalanceo de ETF y Operaciones de Cobertura por Fondos de Inversión por Quantpedia

Un mercado alcista épico por Ben Carlson

Cómo usar la IA para operar en el mercado por Timothy Sykes

Las novedades del sector por Hispatrading Magazine

Acaba de activarse una señal de amplitud del mercado con un récord perfecto por Sentimentrader