Caída del 20% de Bitcoin por Al Brooks

La caída del 20% de Bitcoin ha dejado una gran vela bajista semanal que puede interpretarse como un clímax vendedor dentro de un amplio rango de negociación. Aunque el valor razonable desde una perspectiva macro sigue situándose alrededor de los 90.000 dólares, la acción del precio a corto plazo todavía podría favorecer una segunda pata bajista. En este contexto, los inversores deben mantener la calma, mientras que los traders tienen que actuar con objetividad, gestionar el riesgo de forma estricta y vigilar posibles compras mediante órdenes limitadas en la zona de soporte comprendida entre los 50.000 y 55.000 dólares.

En el gráfico semanal de Bitcoin, utilizando las cotizaciones de Coinbase, la vela bajista actual es una vela climática. Lo importante no es solo su tamaño, sino lo que representa dentro del contexto general del mercado. Esta vela aparece después de un giro bajista desde una prueba de ruptura fallida. Es decir, el precio intentó superar una zona de resistencia, no consiguió romperla con éxito, fue rechazado y retomó la presión bajista previa.

Este movimiento también marca una tercera pata bajista dentro de un canal bajista más amplio. Dicho canal se originó después de una tendencia alcista de largo plazo que construyó una estructura de tres impulsos con correcciones, formando finalmente una cuña de techo. En condiciones ideales, una cuña de techo suele tener entre un 70% y un 75% de probabilidades de provocar un giro bajista. Sin embargo, como la tendencia alcista previa era extraordinariamente fuerte, esa probabilidad probablemente se reducía hacia una zona del 50%-60%. Aun así, seguía siendo una probabilidad relevante.

Cuando una tendencia ha sido tan dominante, lo más habitual no es una caída inmediata y vertical, sino una transición previa hacia una fase lateral. Sin embargo, en esta ocasión el mercado decidió probar los mínimos de las patas anteriores dentro de la estructura de cuña. El primer objetivo bajista, situado en el mínimo de la última pata alcista, ya ha sido alcanzado. El objetivo final de los vendedores sería probar el mínimo absoluto de toda la estructura de cuña.

Aun así, este tipo de patrones suele evolucionar finalmente hacia un gran rango de negociación. Lo que parece estar desarrollándose es una estructura de dos patas alcistas —con una segunda pata compleja— seguida por una estructura compleja de dos patas bajistas. Por eso, el escenario macro más probable es que Bitcoin esté formando un amplio rango lateral y que, con el tiempo, el precio tienda a gravitar hacia el tercio central del rango.

Psicología de mercado: inversores frente a traders

Muchos participantes están entrando en pánico porque una caída del 20% en una sola semana es un movimiento muy agresivo para quienes mantienen Bitcoin al contado. Sin embargo, si alguien se considera inversor en Bitcoin, su horizonte debería ser de muy largo plazo: cinco, diez o incluso veinte años. Por tanto, una corrección de este tipo no debería generar una reacción emocional desproporcionada.

Si una caída así provoca pánico, probablemente sea una señal de que existe demasiada exposición al activo. En inversión, cuando el miedo público alcanza niveles extremos, suele aparecer una oportunidad de acumulación, precisamente porque los precios se han vuelto históricamente más atractivos. Actualmente Bitcoin acumula una corrección aproximada del 50%-60% desde sus máximos históricos, una caída enorme que explica la incomodidad del mercado.

Desde el punto de vista de un trader, el riesgo principal es dejarse arrastrar por la emoción. Si el miedo domina el análisis, es imposible interpretar la acción del precio con objetividad. Antes de tomar decisiones, el trader debe recuperar la calma y evaluar el gráfico de forma neutral. El trading no consiste en tener razón siempre, sino en gestionar probabilidades y riesgo.

Si un trader estaba comprado por la ruptura alcista previa, debería haber usado un tamaño de posición adecuado y aceptar la pérdida. Una operación negativa no debería tener impacto emocional si el riesgo estaba bien dimensionado. Para un profesional, una pérdida individual es simplemente un coste operativo del negocio.

Zonas clave, soportes y valor razonable

En el gráfico aparecen zonas de escaso desarrollo del precio, es decir, áreas donde históricamente hubo poca negociación. Estas zonas suelen actuar como niveles importantes porque, cuando el precio entra en ellas, puede reaccionar de forma rápida: o bien es rechazado con fuerza o bien las atraviesa con velocidad. Por eso funcionan como soportes y resistencias relevantes.

Entre estos soportes y resistencias se encuentran zonas de valor razonable procedentes de rangos anteriores. La parte central de esos rangos actúa como un potente imán para el precio. En este caso, el gran imán de valor razonable se sitúa cerca de los 90.000 dólares. Por eso, aunque el precio pueda seguir presionado a corto plazo, el escenario de fondo sugiere que Bitcoin acabará buscando de nuevo una zona de equilibrio superior.

El primer nivel relevante por encima del precio actual es la zona de los 67.000 dólares. Ese nivel funciona como imán y podría ser probado incluso aunque después el mercado quiera continuar bajando. Desde una lectura macro, el valor razonable estaría aproximadamente entre los 80.000 y 100.000 dólares, con centro en torno a los 90.000.

Estrategia operativa

Los traders pueden abordar este mercado de formas distintas. Los traders de timing o momentum deberían esperar una señal clara de giro alcista antes de abrir largos. En cambio, los traders que escalan posiciones pueden empezar a comprar por debajo de niveles relevantes y añadir más si el precio continúa cayendo.

Si se busca comprar la caída mediante una orden limitada, la zona más interesante se sitúa entre los 50.000 y 55.000 dólares. Si la hipótesis de gran rango lateral es correcta, esa zona de escaso desarrollo del precio debería actuar como soporte importante. Además, ofrecería una respuesta rápida: o el mercado gira con fuerza desde ahí o rompe la zona e invalida la idea.

Las instituciones suelen actuar de otra manera. No buscan una entrada exacta, sino liquidez. Por eso pueden construir posiciones de forma escalonada por debajo de los 80.000 dólares. Para los bajistas que lograron vender bajo la vela de giro o bajo la barra interior fallida en la parte alta, la operación ha sido excelente: la ruptura alcista previa no alcanzó su objetivo de movimiento medido y terminó convirtiéndose en una trampa alcista.

Qué esperar ahora

La cuestión principal es cómo interpretar esta enorme vela bajista semanal. Después de un clímax vendedor de esta magnitud, lo normal es esperar una segunda pata lateral o bajista. El punto de invalidación estructural para las tesis bajistas estaría por encima del máximo de esa vela semanal.

Si los bajistas quieren seguir presionando, una estrategia conservadora sería esperar un rebote hacia los 67.000 dólares y buscar allí una nueva señal de giro bajista. En cambio, si eres alcista, quieres ver una mala continuación bajista la próxima semana. Incluso si la próxima vela vuelve a ser bajista, una larga cola inferior y un cierre por encima de la mitad de su rango indicarían que los vendedores están perdiendo fuerza.

No tiene sentido comprar agresivamente todavía. El rango medio de las últimas cinco velas semanales ronda los 7.000 dólares. Si se compra cerca de los 55.000 dólares, el stop debe ser amplio. Una protección por debajo de los 45.000 dólares ofrece un perfil de riesgo razonable. Si el precio vuelve hacia su zona de valor razonable, la operación podría ofrecer una relación beneficio-riesgo de 2:1 o incluso 3:1.

Gestión del riesgo

El riesgo por operación depende de cada cuenta. Un enfoque conservador puede partir de un riesgo base del 0,25% por operación cuando el objetivo es construir consistencia. En configuraciones de alta convicción, ese riesgo podría aumentar, pero debería mantenerse limitado. Muchos traders arriesgan mucho más, aunque normalmente lo hacen con cuentas pequeñas que están dispuestos a perder.

Si se gestiona el capital principal, el riesgo debe mantenerse estrictamente controlado. Al Brooks suele comentar que nunca arriesga más del 1% del patrimonio total de su cuenta en una sola operación. Esa es una referencia profesional sólida. Para conseguir una rentabilidad anual atractiva usando niveles bajos de riesgo, es necesario dominar un estilo operativo que ofrezca suficiente frecuencia de oportunidades.

Lectura del gráfico diario

El gráfico diario muestra una enorme ruptura bajista vertical, pero también deja algunos detalles importantes. La caída ha generado un gran hueco, creando una zona de escaso desarrollo del precio. Igual que ocurre con los huecos intradía o los gaps bursátiles, cuando un hueco de ruptura es excepcionalmente amplio existe una probabilidad superior al 60% de que el mercado termine entrando en un rango lateral.

Dentro de un rango, aproximadamente el 80% de las rupturas terminan fracasando y la mayoría de los huecos acaban cerrándose con el tiempo. Por eso, uno de los errores clásicos de los principiantes es vender justo en el mínimo después de una ruptura masiva, movidos por el miedo o la emoción. El mercado suele expulsar rápidamente a quienes actúan así, porque los giros en forma de V solo tienen alrededor de un 20% de probabilidades de éxito.

Lo máximo que probablemente pueden conseguir ahora los alcistas es forzar una fase de consolidación que, con el tiempo, termine desplazándose hacia la media móvil exponencial. Toda esta estructura bajista constituye técnicamente un giro mayor desde un máximo decreciente tras la ruptura de la línea de tendencia alcista principal.

La ruptura por debajo de la cuña parabólica de suelo era un evento de baja probabilidad, normalmente entre un 20% y un 30%. Pero una probabilidad del 20% significa precisamente que puede ocurrir dos o tres veces de cada diez. El mercado suele favorecer los escenarios de mayor probabilidad, pero el trader debe aceptar y adaptarse cuando aparecen sorpresas de baja probabilidad.

Tras este gran clímax vendedor, lo razonable es esperar que el mercado agote sus objetivos bajistas de movimiento medido y regrese gradualmente a una estructura más ordenada de rango lateral.

Conclusión

Bitcoin ha sufrido una caída violenta, pero el contexto no apunta necesariamente a una tendencia bajista indefinida. La estructura actual encaja mejor con un gran rango de negociación, en el que el valor razonable se sitúa todavía bastante por encima del precio actual. A corto plazo puede haber más presión bajista, pero las zonas entre 50.000 y 55.000 dólares empiezan a ser relevantes para buscar posibles compras con riesgo controlado.

La clave no es adivinar el mínimo exacto, sino mantener la calma, leer la acción del precio con objetividad y operar solo cuando la relación entre riesgo y recompensa sea favorable. Para los inversores, el mensaje es no sobrerreaccionar. Para los traders, la prioridad es mucho más simple: proteger el capital y esperar una configuración clara.

IA y trading: lo que puede y lo que no puede hacer por Peter Davies

Primero fueron “ellos”, después llegaron los HFT (High Frequency Traders) y ahora le toca el turno a la Inteligencia Artificial. Es simplemente el capítulo más reciente de una larga historia de avances tecnológicos que, según los más pesimistas, amenazan con destruir tu capacidad para operar; o que, según los más optimistas, prometen convertir 100 dólares en una fortuna con un simple complemento milagroso.

El objetivo principal de este artículo es ayudarte a comprender qué es realmente la IA y evitar algunas trampas habituales, como culparla de tus pérdidas o comprar productos que afirman ser “IA” sin serlo realmente.

Muchas plataformas permiten escribir código para automatizar estrategias de trading. Tú defines las reglas. La plataforma las ejecuta. Puedes realizar backtests y modificar parámetros, como utilizar una media móvil de 50 periodos frente a una de 200. Tú aportas las reglas y la plataforma se limita a ejecutarlas.

Eso no es Inteligencia Artificial. La tecnología utilizada no desarrolla IA por sí sola, aunque podría conectarse a una mediante algún complemento externo.

¿Cuál es la diferencia?

La IA se diferencia principalmente porque realiza algo llamado inferencia, una forma elegante de decir que es capaz de descubrir cosas por sí misma.

Las tres generaciones de IA aplicadas al trading

La más antigua: IA simbólica

Lo que le proporcionarías:

• “Si la media móvil de 50 días cruza por encima de la de 200 días, es alcista”.
• “Si el volumen está un 10% por encima de la media, confirma la tendencia”.
• “Si el mercado cae un 1% hoy, no compres”.

Lo que deduciría:

“La media de 50 ha cruzado por encima de la de 200 (alcista), el volumen está un 10% por encima de la media (tendencia confirmada), pero el mercado cae un 1%, por lo que es mejor esperar”.

En otras palabras, razona paso a paso utilizando la lógica que tú mismo le proporcionas.

Después llegó el Machine Learning

Y ni mucho menos está obsoleto.

Lo que le proporcionarías:

• Datos de precios.
• Volúmenes.
• Resultados históricos.
• Un objetivo, por ejemplo: “maximizar beneficios en acciones tecnológicas”.

Lo que descubriría:

“Una caída del 1% acompañada de un aumento del volumen del 20% suele generar una señal de compra con un 70% de acierto”.

En este caso busca patrones dentro de los datos que le has proporcionado y los relaciona con el resultado deseado.

La generación más reciente: Deep Learning

Lo que le proporcionarías:

Prácticamente todo:

• Precios.
• Volumen.
• Noticias.
• Tuits.
• Publicaciones de Facebook.
• Comentarios de Reddit.
• Audio de noticias.
• Actualizaciones de páginas web.

Y también un objetivo:

“Predecir el movimiento del S&P 500 dentro de 30 minutos”.

Lo que podría descubrir:

Patrones aparentemente extraños como:

“Una oleada de tuits sobre subidas de tipos a las 10 de la mañana, combinada con un aumento del volumen en opciones, suele anticipar una caída del 0,5% en el S&P 500”.

Su especialidad consiste en encontrar relaciones ocultas dentro del caos, sin necesidad de que nadie las programe explícitamente.

¿No acabarán todas las IA descubriendo lo mismo?

La respuesta corta es no.

Los resultados dependen de:

• Los datos utilizados para entrenarlas.
• Los objetivos definidos.
• La arquitectura empleada.

Por ejemplo, si pides a distintas IA que generen la imagen de un gato con sombrero, cada una producirá una versión diferente. Lo mismo ocurre en trading.

Cuantos más datos se utilizan, más costoso resulta el proceso.

Eso significa que existe espacio para desarrollar sistemas propios basados en IA.

También implica que existirán muchas inteligencias artificiales operando de maneras diferentes, algo que resulta saludable para los mercados. De hecho, es una situación más favorable que la vivida con los HFT, donde numerosas firmas perseguían exactamente la misma oportunidad, generando lo que muchos consideran una especie de “impuesto HFT” sobre los mercados.

¿Dónde encajan ChatGPT y Grok?

La respuesta es: sí, pueden utilizarse para trading, pero con limitaciones.

Tanto ChatGPT como Grok pertenecen a la categoría de los LLM (Large Language Models), un tipo de IA basada en Deep Learning entrenada principalmente para comprender y generar lenguaje.

Pueden:

• Resumir información.
• Investigar ideas.
• Explicar estrategias.
• Generar análisis basados en información pública.

Pero no rendirán al nivel de una IA diseñada específicamente para trading.

La mejor forma de entenderlo es mediante una comparación con el ajedrez.

¿Puede un LLM aprender ajedrez?

Sí y no.

Puede:

• Aprender las reglas.
• Comprender estrategias básicas.
• Analizar posiciones.
• Realizar movimientos razonables.

Pero sería extremadamente ineficiente frente a un motor especializado porque:

• Debe convertir posiciones del tablero en texto y viceversa.
• No está optimizado para la lógica específica del ajedrez.
• No utiliza algoritmos de búsqueda como minimax.

Un sistema como AlphaZero, diseñado específicamente para jugar, destruiría a un LLM porque fue creado para esa tarea concreta.

Los LLM son excelentes interfaces de propósito general para investigación y síntesis de información, pero para tareas predictivas basadas en datos numéricos existen modelos mucho más adecuados.

Conclusión

La IA no va a acabar con el trading.

La tecnología lleva utilizándose en los mercados desde los años 80 de una forma u otra. La diferencia es que ahora la llamamos Inteligencia Artificial.

Y gracias a entender mejor cómo funciona, la próxima vez que alguien intente venderte un complemento de IA por 100 dólares podrás hacer algunas preguntas incómodas:

• ¿Utiliza Machine Learning o Deep Learning?
• ¿Con qué datos fue entrenado?
• ¿Qué tipo de inferencias realiza?
• ¿Cuál era el objetivo del entrenamiento?
• ¿Qué framework de IA utiliza?

Ninguna de esas preguntas revela secretos propietarios y cualquier vendedor serio debería poder responderlas.

Si este tema despierta interés, quizá profundicemos en futuros artículos sobre los costes y los métodos para aplicar Machine Learning y Deep Learning al trading.

La IA no es magia. Es simplemente otra herramienta más.

Un índice de rentabilidad de futuros sobre materias primas desde 1871 por Quantpedia

Los mercados de materias primas han vuelto a estar en el foco de los inversores. Después de años en los que la renta variable y los activos de crecimiento dominaron las carteras, el reciente aumento de las tensiones geopolíticas, la incertidumbre inflacionaria, la fragmentación de las cadenas de suministro y el renovado nacionalismo de los recursos han recordado a los asignadores de activos que las materias primas siguen siendo una clase de activo macro crítica. Por eso, un nuevo artículo académico, An Index of Commodity Futures Returns Since 1871, resulta especialmente oportuno. Utilizando una base de datos recopilada manualmente que cubre más de 150 años de historia de los futuros sobre materias primas en EE. UU., los autores ofrecen una de las perspectivas de largo plazo más completas hasta ahora sobre la inversión en materias primas, mostrando no solo que los futuros diversificados sobre materias primas han generado históricamente primas de riesgo similares a las de la renta variable, sino también que sus motores de rentabilidad fueron significativamente diferentes de los de las acciones, ofreciendo una valiosa diversificación a través de distintos regímenes económicos.

Los principales hallazgos empíricos del estudio descansan sobre tres pilares. Primero, los futuros sobre materias primas han generado históricamente una prima de riesgo anual media del 5,4% sobre el tipo libre de riesgo y una prima de rentabilidad real superior al 6% anual por encima de la inflación estadounidense, y han superado a la renta variable en aproximadamente el 43% de los años naturales y en dos de cada cinco décadas. Esto subraya su papel como una fuente de rentabilidad con motores diferenciados que no están correlacionados con los factores tradicionales de riesgo de renta variable. Segundo, los autores demuestran que las rentabilidades de los futuros superan sistemáticamente a las rentabilidades de los precios spot sobre una base ajustada por intereses, proporcionando una validación robusta, a escala secular, de una prima de riesgo persistente en materias primas más allá de la mera apreciación spot. Tercero, al corregir explícitamente el sesgo de supervivencia —un avance metodológico crítico—, el índice evita la distorsión al alza común en las estrategias de materias primas sometidas a backtesting, produciendo estimaciones más fiables de las rentabilidades esperadas a largo plazo.

En cuanto a los gráficos clave del artículo: la Figura 2 representa las rentabilidades totales acumuladas del índice de futuros sobre materias primas frente a la renta variable estadounidense y la inflación acumulada en escala logarítmica, ilustrando vívidamente la ventaja de crecimiento compuesto de las materias primas a muy largo plazo, al tiempo que destaca periodos de divergencia durante regímenes inflacionarios. La Figura 4 descompone las rentabilidades de los futuros en cambios de precios spot y la base ajustada por intereses, mostrando que el exceso de rentabilidad de los futuros sobre los precios spot no es episódico, sino persistente a través de los ciclos de mercado, coherente con una prima de riesgo estructural obtenida por asumir riesgo de precio en materias primas. La Tabla 1, Panel A, resume las estadísticas descriptivas centrales del índice, incluyendo rentabilidades excedentes medias anualizadas, volatilidad, ratio Sharpe y métricas de correlación con renta variable y bonos; la prima de riesgo anual reportada del 5,4%, con volatilidad moderada, respalda el caso de las materias primas como una asignación diversificadora y potenciadora de rentabilidad.

Para los profesionales, esta investigación proporciona un benchmark fundamental para evaluar estrategias modernas de materias primas y refuerza la lógica económica de asignar a futuros sobre materias primas dentro de un marco estratégico de cartera a largo plazo.

Autores: Rajkumar Janardanan, Xiao Qiao y K. Geert Rouwenhorst

Título: An Index of Commodity Futures Returns Since 1871

Enlace: https://ssrn.com/abstract=6276738

Resumen:

Este artículo documenta las rentabilidades de un índice ampliamente diversificado de futuros sobre materias primas durante más de 150 años de historia del mercado estadounidense, teniendo en cuenta el sesgo de supervivencia. Encontramos que los futuros sobre materias primas han obtenido una prima de riesgo anual media del 5,4% sobre el tipo libre de riesgo y una prima sobre la inflación estadounidense de más del 6% anual. Los futuros sobre materias primas han superado a la renta variable en aproximadamente el 43% de los años y en dos de cada cinco décadas, lo que sugiere motores de rentabilidad diferenciados y beneficios de diversificación significativos. Las rentabilidades de los futuros han superado a las rentabilidades de los precios spot sobre una base ajustada por intereses, coherente con la presencia de una prima de riesgo más allá de la apreciación del precio spot.

Como siempre, presentamos varias figuras y tablas interesantes:

Citas destacadas del artículo académico:

“[…] documenta las rentabilidades de un índice ampliamente diversificado de futuros sobre materias primas, cubriendo más de 150 años de desarrollo económico, financiero e institucional. El análisis se basa en un conjunto de datos construido de forma única que utiliza anuarios de bolsas cuando están disponibles y recurre ampliamente a archivos de periódicos para cubrir lagunas en la cobertura. Al incluir tanto contratos activos como obsoletos, el índice resultante refleja la estructura cambiante de los mercados de futuros y captura el comportamiento de una amplia gama de materias primas, muchas de las cuales ya no se negocian hoy.2

Los principales hallazgos son que, durante los últimos 155 años:

• Los futuros sobre materias primas han obtenido una prima de riesgo sobre el tipo libre de riesgo del 5,5%.
• Los futuros sobre materias primas han superado a las acciones estadounidenses en dos de cada cinco años.
• La rentabilidad de los futuros sobre materias primas ha superado a un índice de inflación estadounidense en más del 6% anual.

Finalmente, destacamos la distinción entre rentabilidades de futuros y spot mediante una descomposición de las rentabilidades excedentes de los futuros en rentabilidades spot y roll yield.

Resumimos cuantitativamente nuestros resultados en la Tabla 1, que proporciona rentabilidades medias, volatilidad y ratios Sharpe de futuros sobre materias primas colateralizados, acciones, letras del Tesoro e inflación durante el periodo 1871-2025. El panel superior muestra que el índice equiponderado de futuros sobre materias primas ha obtenido una prima de riesgo del 5,5%, con una volatilidad anualizada del 14,3% y una ratio Sharpe de 0,38. En comparación, el índice bursátil tiene una prima de riesgo del 6,6% y una volatilidad del 16,2%, lo que da como resultado una ratio Sharpe de 0,41. El índice spot de materias primas tiene la misma volatilidad que el índice de futuros sobre materias primas, pero una ratio Sharpe marcadamente inferior (0,22). Las rentabilidades ajustadas al riesgo son similares para los futuros sobre materias primas y las acciones, y superan el comportamiento ajustado al riesgo del índice spot de materias primas.

Las rentabilidades de largo plazo proporcionan una información crítica para orientar a los inversores sobre las propiedades de una clase de activo, especialmente cuando los componentes subyacentes de esa clase de activo son volátiles. Este capítulo presenta una historia de 155 años de los mercados de futuros sobre materias primas. Aprovechando un conjunto de datos único recopilado manualmente, presentamos rentabilidades anuales y rentabilidades acumuladas de un índice de futuros sobre materias primas, y comparamos su comportamiento con el mercado bursátil agregado, la inflación y las rentabilidades spot. Al igual que las acciones, los futuros sobre materias primas tienen una prima de riesgo positiva. Las rentabilidades de los futuros sobre materias primas se desvían de las acciones de formas que proporcionan una sobrerentabilidad periódica, probablemente debido a distintos motores fundamentales de rentabilidad. Aunque son volátiles en horizontes de inversión más cortos, el comportamiento del índice ha mostrado un desempeño consistente en horizontes largos, un requisito crítico para cualquier clase de activo.”

Los diferentes tipos de inversores por Ben Carlson

Alguien me avisó de que Risk & Reward fue el libro más vendido de inversión en bolsa esta semana.

Lo curioso es la mezcla de estilos de inversión que aparecen en la lista. Tenemos inversión en valor con Benjamin Graham, inversión en crecimiento con William O’Neil, gestión del riesgo con Nassim Taleb, selección de acciones con Jim Cramer e incluso varios libros sobre day trading.

Eso es precisamente lo que hace un mercado: hay algo para todo el mundo.

Y también explica por qué resulta tan difícil entender la psicología del inversor minorista. Existen muchos tipos distintos de inversores.

Hay entre 5 y 6 billones de dólares invertidos en fondos de fecha objetivo. Vanguard gestiona unos 12 billones de dólares y BlackRock ronda los 15 billones.

Por tanto, existen muchísimos inversores del tipo Boglehead, que simplemente invierten de forma pasiva y se olvidan del mercado.

Pero, al mismo tiempo, esta década está batiendo récords en negociación de opciones y futuros por parte de inversores particulares. Han aparecido las acciones meme como setas después de la lluvia. ETFs apalancados. Mercados de predicción. Apuestas deportivas. Especulación por todas partes.

Algunas personas se sitúan en los extremos. Están los inversores en fondos indexados que siguen religiosamente un plan de bajo coste. Y están los jugadores compulsivos que arriesgan todo su capital.

Pero también existe una gran cantidad de inversores que combinan ambos mundos.

Mantienen la mayor parte de su patrimonio en fondos indexados o fondos de fecha objetivo dentro de sus planes de jubilación, mientras que en sus cuentas de inversión realizan selección de acciones o incluso alguna especulación ocasional.

Durante mucho tiempo fui un firme defensor de la idea de que existía una única forma correcta de invertir.

Es una opinión que he cambiado después de muchos años escribiendo este blog y trabajando con clientes de gestión patrimonial.

Hay muchas maneras de convertirse en un inversor de éxito.

He conocido a muchísimas personas que han acumulado grandes patrimonios simplemente invirtiendo en fondos indexados por su cuenta.

Y aunque seleccionar acciones de forma consistente es extremadamente difícil, sigo sorprendiéndome por la cantidad de personas con las que he interactuado durante los últimos cinco o siete años que han generado enormes fortunas mediante posiciones muy concentradas en unas pocas acciones.

También existen muchos inversores inmobiliarios de éxito, inversores en mercados privados, empresarios y emprendedores. Y, por supuesto, personas que simplemente han ahorrado e invertido de forma disciplinada durante décadas.

Hay muchos caminos que conducen a la riqueza. Y eso es positivo porque distintas personalidades encajan mejor con distintas filosofías de inversión.

Incluso considero una muestra de inteligencia emocional ser capaz de mantener diferentes estrategias de inversión dentro de un mismo plan financiero. La disonancia cognitiva es una batalla difícil.

Sin embargo, hay una estrategia que considero más complicada que todas las demás: el day trading.

Dediqué un capítulo entero de mi libro a este tema. Estos son algunos de los estudios que cité:

Un estudio sobre operadores de futuros en Brasil reveló que el 97% de quienes operaron durante más de 300 días acabaron perdiendo dinero. Poco más del 1% logró ganar más que el salario mínimo brasileño y solo un 0,5% ganó más que el sueldo de un empleado bancario, todo ello asumiendo mucho más riesgo.

Además, cuanto más tiempo permanecían en el «casino» del day trading, más probabilidades tenían de perder dinero. Exactamente lo contrario de lo que suele ocurrir con la inversión a largo plazo basada en comprar y mantener.

Otro estudio realizado en Taiwán, que analizó quince años de actividad de traders particulares, encontró que incluso los operadores más experimentados tendían a perder dinero.

Eso no es sorprendente. Lo sorprendente fue descubrir que incluso quienes perdían dinero de forma sistemática seguían operando.

La inmensa mayoría no era rentable. Solo el 5% consiguió obtener beneficios. Los operadores perdedores tenían una tendencia mucho mayor a sobreoperar y representaban entre el 70% y el 80% del volumen total negociado.

Si no tienes éxito al primer intento, parece que la respuesta para muchos es: opera, opera y vuelve a operar.

Existen más estudios similares, pero la conclusión es evidente.

El day trading es probablemente la forma de inversión con menor probabilidad de éxito, porque las probabilidades de obtener ganancias disminuyen cuanto más corto es el horizonte temporal.

¿Es posible ganar dinero haciendo day trading?

Sí. Personalmente conozco exactamente a una persona que vive de ello y lo hace con éxito. También existen gestores de hedge funds y perfiles extremadamente cuantitativos capaces de conseguirlo mediante algoritmos y sistemas complejos.

Pero es un trabajo agotador y las probabilidades están claramente en tu contra debido a la competencia a la que te enfrentas.

Y aun así…

Los libros sobre day trading siguen vendiéndose como churros.

La esperanza es lo último que se pierde.

Las bolsas europeas disfrutan del buen momento por Jay Kaeppel

La amplitud europea acaba de lanzar una señal muy llamativa. En menos de un mes, el porcentaje de acciones europeas por encima de su media de 10 días ha pasado de menos del 25 % a más del 75 %. Es decir, el mercado ha pasado de una situación de debilidad amplia a una mejora interna muy rápida.

Este tipo de impulso suele interpretarse como una señal positiva, porque muestra que la subida no depende solo de unos pocos valores, sino que más acciones empiezan a participar en el movimiento. Sin embargo, en el caso del STOXX Europe 600, la historia invita a ser prudentes.

Cuando se han producido empujes similares en Europa, los datos muestran que, en horizontes de uno a tres meses, las caídas posteriores han tendido a superar a las ganancias. Es decir, la mejora inicial de amplitud no siempre se ha traducido en una tendencia alcista limpia. A veces, más que una señal de fortaleza sostenida, ha sido una reacción rápida dentro de un mercado todavía frágil.

La lectura cambia cuando observamos el mismo patrón en el SPY, el ETF del S&P 500. En Estados Unidos, este tipo de señal ha dominado históricamente en prácticamente todos los horizontes de medio y largo plazo. Allí, una mejora tan agresiva de amplitud suele reflejar un cambio de régimen más sólido.

Europa dispara primero, pero no siempre confirma después. Esa es la clave. El movimiento puede anticipar una mejora global del apetito por riesgo, pero también puede quedarse en un rebote técnico si no viene acompañado por beneficios, flujos y liderazgo sectorial consistente.

Para un trader, la señal no debe leerse de forma aislada. La amplitud mejora el contexto, pero no sustituye al precio. Si Europa mantiene niveles, reduce volatilidad y empieza a superar al mercado estadounidense, la señal ganará credibilidad. Si no, podría ser otro rebote fuerte que se queda sin gasolina.

Barras alcistas mensuales consecutivas y fuertes en el E-mini por Al Brooks

El mercado ha formado barras alcistas mensuales consecutivas y fuertes, rompiendo hacia nuevos máximos históricos. Los alcistas buscan un movimiento medido hacia la zona de los 8.000 puntos, basado en la altura de la barra explosiva de abril. Los bajistas buscan una ruptura fallida por encima de la línea del canal alcista en los próximos meses, seguida de una nueva prueba de la línea de tendencia alcista.

Gráfico mensual del E-mini

• Mayo formó una barra alcista de continuación, cerrando cerca de su máximo.
• El mes pasado comentamos que los traders observarían si los alcistas podían generar compras de continuación y, en caso de que el mercado rompiera por encima de la línea superior del canal alcista, si ese movimiento sería sostenible o carecería de continuidad compradora.
• El mercado continuó subiendo, cerrando por encima de la línea del canal y entrando en territorio de nuevos máximos históricos.
• Los alcistas alcanzaron el objetivo de movimiento medido en torno a los 7.550 puntos, basado en la altura del rango lateral previo.
• Ahora los alcistas buscan un nuevo objetivo de movimiento medido hacia los 8.000 puntos, utilizando como referencia la altura de la barra explosiva de abril.
• Los alcistas quieren que cualquier corrección sea débil y lateral, formando colas inferiores prominentes.
• Los bajistas quieren una ruptura fallida por encima de la línea superior del canal alcista dentro de unos meses, seguida de una prueba de la línea de tendencia alcista.
• Consideran que el movimiento actual forma parte de un rally climático en una fase avanzada de la tendencia.
• Los bajistas necesitan generar barras bajistas fuertes o velas con largas sombras superiores y cierres por debajo de la mitad de su rango para demostrar fortaleza.
• Si el mercado sigue subiendo, esperan que se forme un blow-off top seguido de una corrección profunda en los próximos meses.
• El mercado retrocedió hasta la EMA de 20 meses en marzo y posteriormente rebotó con fuerza hacia nuevos máximos históricos.
• La vela mensual de mayo cerró cerca de su máximo, aumentando la probabilidad de precios al menos ligeramente superiores durante junio.
• El mercado podría abrir con un hueco alcista la próxima semana. Los huecos pequeños suelen cerrarse rápidamente.
• Las grandes barras alcistas al final de una tendencia pueden formar parte de un clímax comprador.
• Las barras alcistas consecutivas cerrando cerca de sus máximos indican fortaleza alcista.
• Un movimiento de fuerte impulso como este puede durar más de lo que esperan los traders y, en ocasiones, termina en un clímax parabólico de compra o en un blow-off top.
• Los traders vigilarán si los alcistas pueden generar compras de continuación durante junio para atacar el objetivo de movimiento medido próximo a los 8.000 puntos.
• Alternativamente, observarán si el mercado sigue subiendo pero comienza a formar velas con sombras superiores prominentes, cierres por debajo de la mitad del rango o cuerpos bajistas.
• Las rupturas por encima o por debajo de líneas de canal suelen fracasar dentro de las siguientes 2 a 5 barras (meses).

Gráfico semanal del E-mini del S&P 500

• Tendencia alcista Spike & Channel, con exceso sobre la línea del canal.
• Esta semana se formó una barra alcista que cerró cerca de su máximo después de abrir con hueco alcista el martes.
• La semana pasada comentamos que los traders observarían si los alcistas podían generar más compras de continuación o si el mercado comenzaría a frenarse cerca de la línea superior del canal.
• Los alcistas han generado una fuerte subida en una estructura de Spike y Canal Alcista desde el mínimo del 30 de marzo.
• Su objetivo sigue siendo un movimiento medido hacia los 8.000 puntos, basado en la altura del impulso inicial comprendido entre el mínimo del 30 de marzo y el máximo del 17 de abril.
• Los alcistas consideran que esta semana representa el segundo impulso dentro del canal alcista (el primero se produjo el 14 de mayo) y esperan al menos un tercer empuje alcista tras cualquier retroceso para completar una cuña alcista.
• Si aparece una corrección, quieren que sea débil y lateral, sin continuidad bajista, con velas solapadas y colas inferiores prominentes.
• También desean al menos un movimiento lateral o ligeramente alcista para volver a probar el máximo extremo de la tendencia, actualmente situado en el máximo del 29 de mayo.
• Si el mercado cae, esperan que el mínimo del 23 de abril, inicio del canal alcista, o la EMA de 20 semanas actúen como soporte.
• Los bajistas consideran que el movimiento actual es un clímax comprador insostenible.
• Quieren una ruptura fallida por encima de la línea del canal dentro de unas pocas barras, seguida de una prueba de la línea de tendencia alcista.
• Su escenario ideal es una corrección lateral-bajista en dos tramos durante varias semanas.
• Para ello necesitan generar barras bajistas fuertes rompiendo por debajo de la línea de tendencia alcista menor.
• Después buscarían una nueva prueba débil del máximo de tendencia para formar un giro bajista principal con máximo inferior o un pequeño doble techo.
• El principal problema para los bajistas es que todavía no han conseguido crear barras bajistas que indiquen control del mercado. Hasta que eso ocurra, es poco probable que los traders quieran vender agresivamente.
• El mercado ha subido con fuerza durante las últimas nueve semanas dentro de un canal alcista estrecho.
• El mercado continúa en modo Always In Long.
• Aunque la subida es fuerte, lleva mucho tiempo sin una corrección significativa, algo que normalmente no es sostenible y que suele atraer toma de beneficios.
• Sin embargo, los movimientos de fuerte impulso pueden prolongarse más de lo esperado.
• Los traders observarán si los alcistas pueden generar más compras de continuación hacia el siguiente objetivo de movimiento medido alrededor de los 8.000 puntos.
• También vigilarán si comienzan a aparecer barras con largas sombras superiores o velas bajistas.
• Las rupturas por encima de una línea de canal suelen fracasar entre 2 y 5 barras después de producirse, generando una corrección hacia el interior del canal alcista o una prueba de la línea de tendencia alcista.
• Por ahora, el mercado podría seguir en una fase lateral-alcista, aunque el riesgo de corrección aumenta debido a la sobreextensión del movimiento.
• De momento, cualquier retroceso probablemente seguirá siendo de carácter menor.

El maíz entra en la «zona de peligro» por Dean Christians

El maíz acaba de entrar en su peor periodo estacional del año. Aunque muchos inversores se centran en la oferta, la demanda o el clima, la historia muestra que existe una pauta recurrente que no conviene ignorar.

Desde 1981, una posición larga en maíz abierta a finales de mayo y mantenida hasta mediados de agosto ha perdido dinero el 78 % de las veces. Los datos son contundentes. Una estrategia que hubiera comprado maíz exclusivamente durante esta ventana estacional habría acumulado unas pérdidas cercanas a los 87.000 dólares a lo largo de los últimos 45 años.

¿Por qué ocurre esto? La explicación es relativamente sencilla. Para estas fechas, gran parte de la cosecha ya está sembrada. La incertidumbre sobre la superficie cultivada disminuye y el mercado empieza a disponer de más información sobre el potencial productivo. A medida que el riesgo disminuye, también lo hace la prima de riesgo incorporada en los precios.

En otras palabras, el mercado deja de pagar por el miedo. Durante los meses previos a la siembra, cualquier amenaza meteorológica puede generar fuertes movimientos alcistas. Sin embargo, una vez completada la siembra, los operadores suelen exigir menos protección frente a posibles sorpresas, provocando una presión bajista estacional.

Esto no significa que el maíz tenga que caer necesariamente este año. Sequías, inundaciones, tensiones geopolíticas o cambios inesperados en la demanda pueden alterar cualquier patrón histórico. Sin embargo, la estacionalidad nos recuerda que las probabilidades no siempre están del lado de los compradores.

La lección es clara: el mismo activo puede comportarse de forma muy distinta según la época del año. Cuando la cosecha ya está sembrada y la incertidumbre disminuye, el viento estacional suele dejar de soplar a favor del maíz. Como ocurre tantas veces en los mercados agrícolas, el riesgo premium se desvanece mucho antes de que llegue la cosecha.

ECONOMIC WEEK AHEAD: 1 a 5 de Junio por Dr. Ed Yardeni

El S&P 500 alcanzó otro máximo histórico el viernes, cerrando en 7.580,05. El fabuloso impulso de los beneficios empresariales (FEMO) y la caída de los precios del petróleo impulsaron las cotizaciones bursátiles. El Brent cerró en 92,05 dólares por barril, el cierre semanal más bajo desde el 17 de abril. Axios informa de que Estados Unidos e Irán han alcanzado un acuerdo para extender el alto el fuego, pendiente de la aprobación del presidente Trump. Las probabilidades de que el bloqueo estadounidense del Estrecho de Ormuz sea levantado antes del 30 de junio han aumentado al 68%, frente al 42% registrado el 20 de mayo.

La rentabilidad del bono del Tesoro estadounidense a 10 años cayó 12 puntos básicos durante la semana hasta el 4,45%. Por ahora, la rentabilidad sigue el guion de nuestra teoría del “Viejo Normal”. El rendimiento del bono a 10 años se ha mantenido en un rango entre el 4% y el 5% desde mediados de 2023. Ese mismo rango (con algunas breves excepciones) también prevaleció entre 2001 y 2007, antes de la Gran Crisis Financiera y de la Crisis del Gran Virus.

La semana que viene estará cargada de datos del mercado laboral, incluyendo JOLTS (martes), nóminas privadas ADP (miércoles), anuncios de despidos de Challenger (jueves) y empleo del BLS (viernes). Los informes PMI del ISM se publicarán el lunes (manufacturero) y el miércoles (no manufacturero). El jueves se conocerán los datos revisados de productividad y costes laborales unitarios del primer trimestre de 2026, junto con las solicitudes semanales de subsidio por desempleo. Además, habrá ocho intervenciones de miembros de la Fed, incluyendo dos apariciones de Barr, además de Waller, Kashkari, Hammack, Logan, Barkin y Daly. El Libro Beige de la Fed se publicará el miércoles por la tarde. Broadcom presentará sus resultados del segundo trimestre el miércoles.

Estas son las publicaciones económicas más importantes que probablemente marcarán el sentimiento de los inversores esta semana:

1. PMIs del ISM

El ISM y S&P Global publicarán esta semana los resultados de mayo de sus encuestas a gestores de compras: el PMI manufacturero (lunes) y el PMI de servicios (miércoles). La actividad manufacturera acumula cuatro meses consecutivos de expansión hasta abril, mientras que la actividad en los servicios ha ido moderándose, aunque continúa en terreno expansivo.

La tasa de crecimiento interanual de los beneficios futuros del S&P 500 ha tendido a anticipar el PMI manufacturero. Dado el reciente impulso de beneficios (FEMO), este indicador apunta a nuevas subidas del PMI manufacturero.

2. Empleo

El informe de empleo de mayo (viernes) será la referencia principal de la semana. En abril se crearon 115.000 puestos de trabajo y la media móvil de tres meses se moderó hasta 48.000. La tasa de desempleo se mantuvo en el 4,3% en abril y probablemente siguió en ese nivel durante mayo, dada la baja cifra de nuevas solicitudes de desempleo.

Las solicitudes de desempleo también sugieren que los anuncios de despidos de Challenger (jueves) siguieron siendo moderados en mayo. En abril se anunciaron 83.400 despidos, muy por debajo de los máximos registrados en 2022 y 2023.

Como comentamos el jueves, el indicador ADP NER Pulse implica un ritmo mensual de contratación privada cercano a 143.000 empleos hasta el 9 de mayo. El informe ADP de empleo privado (miércoles) debería confirmar que la contratación sigue mostrando fortaleza. En abril se registraron 109.000 nuevos empleos, de los cuales 61.000 procedieron del sector de Educación y Servicios Sanitarios.

Los datos JOLTS de abril (martes) deberían mostrar que la rotación del mercado laboral continúa normalizándose. En marzo, la tasa de renuncias voluntarias se mantuvo en el 2,0%, en línea con los niveles habituales de mediados de la década de 2010. La tasa de vacantes de empleo, situada en el 4,2%, también ha regresado a niveles previos a la pandemia. La tasa de contratación, del 3,4%, mostró una mejora.

3. Productividad y costes laborales

Los datos revisados de productividad no agrícola y costes laborales unitarios del primer trimestre (jueves) deberían confirmar la divergencia que se está produciendo entre la inflación de precios y la inflación de costes laborales.

El deflactor del gasto en consumo personal (PCED) se situó en el 3,8% interanual en abril, mientras que los costes laborales unitarios aumentaron solo un 1,2% durante los últimos cuatro trimestres.

Según el informe preliminar del primer trimestre, la productividad aumentó un 2,9% interanual, por encima de su media histórica del 2,1%. No obstante, podría revisarse a la baja, al igual que ocurrió con el crecimiento del PIB real durante el primer trimestre.

XLE entra en sus dos mejores semanas del año por Sentimentrader

El ETF energético XLE acaba de entrar en uno de sus tramos estacionales más favorables del año. Desde 1999, este periodo ha terminado en positivo en 17 de 27 ocasiones, con una ganancia acumulada del 63 %. No es una garantía, pero sí una pauta histórica que merece atención.

Lo interesante no es solo que el sector energético tenga una ventana fuerte. Lo verdaderamente importante es que la estacionalidad cambia de forma radical unas semanas después. Entre el 10 de junio y el 25 de septiembre, XLE solo ha subido en 11 de 26 años y acumula una pérdida del 73 %.

Mismo sector, distinta estación. Esa es la lección. El mercado no se comporta igual durante todo el año, incluso cuando hablamos del mismo activo. La energía puede beneficiarse de ciertos flujos, expectativas de demanda, posicionamiento o factores ligados al calendario, pero después entrar en una fase mucho más complicada.

Para un trader, esto no significa comprar ciegamente XLE solo porque “toca subir”. Eso sería confundir estadística con profecía. La estacionalidad debe usarse como contexto, no como señal aislada. Si el precio confirma fuerza, si el petróleo acompaña y si el sector muestra mejor comportamiento relativo frente al S&P 500, entonces esta ventana puede tener valor operativo.

Pero también conviene recordar la segunda parte del dato. El tramo posterior ha sido históricamente muy débil. Eso obliga a no enamorarse de la narrativa energética. Una operación estacional puede funcionar bien durante unas semanas y dejar de tener sentido cuando cambia el calendario, el posicionamiento o el entorno macro.

La conclusión es sencilla: XLE entra ahora en una zona históricamente favorable, pero con fecha de caducidad. La oportunidad puede estar en aprovechar la ventana, no en casarse con el sector. En trading, muchas veces el error no está en entrar tarde, sino en quedarse demasiado tiempo cuando la ventaja ya desapareció.

¿Cómo usar el Volume Profile? por Peter Davies

Pasemos a algo que es clave para utilizar el volume profile. Antes de empezar, quiero sugerirte que, a partir de este momento, cada vez que leas o veas algo sobre trading, te hagas esta pregunta:

¿Se ha explicado el motivo? ¿Se ha explicado el “por qué”?

Por ejemplo, si alguien te dice que entres al mercado cuando se cruzan dos líneas, tienes que preguntar por qué. En concreto: “¿Por qué otros traders van a entrar detrás de mí si yo entro en este punto?” Si no hay respuesta a eso, entonces es un sinsentido.

Un buen ejemplo está en los Volume Profiles, es decir, cualquier herramienta que te muestre cuántas operaciones tuvieron lugar en cada precio. Eso puede ser el volumen de los últimos minutos, del día, de la semana o de un año.

Imagina todas las operaciones del último año metidas en un perfil como este:

La teoría dice que los precios en los que se negoció poco volumen serán posibles puntos de giro. He marcado ahí algunos Low Volume Nodes con líneas blancas, y los devotos del VP dirían que ahí el valor fue rechazado y volverá a ser rechazado.

¿El “por qué”? No he escuchado ninguno coherente. La “mentirijilla piadosa” que usaban muchos formadores en la década de 2010 era: “el mercado tiene memoria”.

Nadie tenía realmente una explicación coherente de ello; esa era la descripción completa, sin más explicación de cómo funcionaba esa “memoria”. Pero, madre mía, vendió un montón de cursos.

Yo soy un participante del mercado y tú también. ¿Puedes recordar todas las operaciones de ayer? ¿Y las de la semana pasada?

¿Cuántas veces has sentido un cosquilleo en la barriga pensando: “Ah sí, 7340,25. Recuerdo haber conectado emocionalmente con ese precio en Semana Santa.”?

Nunca, ¿verdad?

Nadie más tampoco. Imagina que hubiéramos representado en un gráfico el precio y la venta de plátanos en el supermercado. Claro, tendrás un precio por encima del cual no los compras y otro precio al que no te puedes resistir. Pero entre esos dos precios, ¿de verdad sientes un impulso misterioso de comprar plátanos porque hemos bajado hasta un low volume node?

No. Aunque sería una forma estupenda de conseguir que los hombres hicieran la compra semanal.

Entonces, ¿dónde está el valor del Volume at Price (también conocido como Volume Profile)?

Para mí, el valor está en saber dónde es probable que la gente esté posicionada. Pero antes, hablemos del elefante en la habitación:

No todas las operaciones son direccionales. No todas las operaciones son de corto plazo.

Por direccionales me refiero a comprar para vender más arriba o vender para recomprar más abajo. Es decir, beneficiarse de un movimiento. Si operas crudo, quizá no te des cuenta de que algo así como el 30% de las operaciones de tu mercado son una mitad de una operación de spread. Una operación que tiene dos o más posiciones, llamadas patas. En un calendar spread, podrías comprar petróleo de diciembre y vender petróleo de marzo. La operación será rentable si los precios se acercan entre sí. Así que el movimiento del precio de una sola pata da igual. Aun así, seguirá apareciendo como volumen en tu profile. No puedes asumir simplemente que, si el precio se aleja mucho de su punto de entrada, eso vaya a obligarles a salir de sus posiciones.

Además, muchas operaciones no son de corto plazo. Puede ser un market maker ajustando una cobertura, puede ser alguien de la cadena de suministro del petróleo fijando precios. Esos traders tampoco van a reaccionar a movimientos de corto plazo.

Pero aún no nos lo has dicho.

A pesar de esos dos puntos, sí puedes considerar TODA operación como si fuera day trading si tú estás operando reacciones de corto plazo (que a veces pueden convertirse en movimientos de largo plazo). Mi razonamiento para esto es el siguiente:

En cualquier zona de alto volumen habrá una mezcla de traders de corto y de largo plazo.
Los traders de largo plazo NO reaccionarán a movimientos de corto plazo.
Los traders de corto plazo SÍ reaccionarán a movimientos de corto plazo.
Por lo tanto: las reacciones de los traders de corto plazo siguen siendo las que marcan el tono del día.

Hace mucho tiempo me di una palmada en la espalda por haber llegado a esa conclusión.

En la década de 2010, los Long Term Volume Profiles se habían convertido en una religión: “así es como funciona el mercado”. Si a ti eso te basta para operar, perfecto, pero yo necesito una razón sólida de por qué la gente reaccionaría en ese punto. Además, yo pruebo las cosas, y o bien mis tests estaban mal o bien esas zonas no provocaban reacciones ni de lejos con la frecuencia que se decía. Para mí, en el VP, todo gira alrededor de la distancia.

La distancia es el rey.

Supongamos que se negoció mucho volumen en 6500 en los futuros del S&P e-Mini, y luego el precio se mueve hasta 6800. Un movimiento de 300 puntos desde una zona de volumen.

Ya hemos decidido que no nos importan los spreaders ni los hedgers; vamos a considerar a todo el mundo como day traders. Así que, si el precio vuelve a bajar 300 puntos:

¿Seguirán dentro del mercado los largos abiertos en esa zona? Eso significaría que aguantaron una subida de 300 puntos y luego vieron cómo el mercado caía 300 puntos de vuelta hasta su precio de entrada… y siguen dentro. Yo diría que no muchos traders sobreviven con ese enfoque.

¿Seguirán dentro del mercado los cortos abiertos en esa zona? Eso significaría que soportaron un movimiento de 300 puntos en contra y que luego, al volver a break even, su reacción sería salir con un “uf”. Tampoco muchos traders sobreviven así.

Cuanto más cerca esté una zona de alto volumen, más probable es que obtengas una reacción.

Y, como al final de un episodio de Flash Gordon, te vamos a dejar colgado al borde del precipicio y lo dejaremos para la lección 19, donde profundizaremos en las reacciones de corto plazo del volume profile.

Las empresas de pequeña capitalización pierden la partida por Sentimentrader

Cuando las small caps se desploman en términos relativos frente al SPY, el mensaje inmediato suele parecer inquietante. Da la sensación de que el apetito por riesgo se está rompiendo, de que el mercado empieza a esconderse en la calidad relativa de las grandes compañías y de que algo se está torciendo por debajo de la superficie. Y algo de eso hay. El ratio relativo Small Cap / S&P 500 ha pasado de estar por encima del 95% a caer por debajo del 15% en apenas 21 sesiones. Eso no es una oscilación menor. Es un latigazo serio de deterioro relativo.

Ahora bien, la parte interesante viene después. Históricamente, tras señales parecidas, el S&P 500 terminó más alto un año después en el 83% de los casos. Es decir, esta violencia relativa en contra de las small caps no ha sido necesariamente bajista para el mercado amplio. Más bien ha coincidido con un entorno en el que el dinero se concentra en los grandes nombres mientras el índice principal sigue avanzando o, al menos, resiste bastante mejor.

La otra cara de la moneda es igual de clara: las small caps quedaron rezagadas en todas las ocasiones. Y eso sí importa, porque habla de un mercado menos sano por dentro de lo que parece desde el titular del índice. No estamos ante una señal de participación amplia ni de apetito generalizado por riesgo. Estamos ante una señal de liderazgo estrecho, donde la fortaleza se concentra en los pesos pesados mientras los segmentos más sensibles y más cíclicos se quedan atrás.

En otras palabras, esta configuración no suele decir “vende todo”, pero tampoco dice “todo está fuerte”. Lo que dice es algo más fino y más útil: el S&P 500 puede seguir funcionando, pero lo hará probablemente sin ayuda de las small caps. Y eso obliga a ser más selectivo. Porque cuando el mercado sube con una parte importante del tablero quedándose rezagada, la subida puede continuar, sí, pero suele depender mucho más de la concentración del liderazgo y mucho menos de una marea verdaderamente alcista para todos.

Estrategia GTAA de Active Dual Momentum por Quantpedia

Nuestro estudio explora una estrategia de Global Tactical Asset Allocation (GTAA) basada en dual momentum y rebalanceada semanalmente, aplicada a un conjunto diversificado de ETFs. La estrategia selecciona activos en función del momentum relativo y aplica un filtro de momentum absoluto para evitar inversiones en activos en caída. En última instancia, se creó una única estrategia combinada fusionando dos subestrategias, incorporando tanto señales de momentum de corto como de largo plazo. El backtest a lo largo de un periodo amplio demuestra que este enfoque ofrece rentabilidades atractivas ajustadas al riesgo, logrando ratios Sharpe y Calmar atractivos, al tiempo que mantiene drawdowns menores en comparación con un benchmark simple equiponderado.

Las estrategias de Global Tactical Asset Allocation (GTAA) (por ejemplo, véase nuestra Pragmatic Asset Allocation, PAA) representan un enfoque dinámico para invertir entre múltiples clases de activos. A diferencia de la inversión pasiva tradicional, cuyo objetivo es replicar el comportamiento del mercado, GTAA busca optimizar el perfil de riesgo-rentabilidad ajustando las asignaciones entre renta variable, bonos, materias primas y efectivo en función de las condiciones de mercado predominantes. Un ejemplo conocido es la estrategia de Meb Faber de 2007, que utiliza reglas simples de seguimiento de tendencia y medias móviles para seleccionar los activos con la expectativa de comportamiento más favorable.

El objetivo de las estrategias GTAA no es necesariamente “batir” al mercado bursátil, sino lograr rentabilidades más estables y ajustadas al riesgo en comparación con clases de activos individuales o benchmarks tradicionales. En los modelos PAA, los pesos de los activos se optimizan con respecto a factores de riesgo y correlaciones, minimizando la volatilidad de la cartera mientras se maximiza la rentabilidad esperada para un nivel de riesgo dado.

Inicialmente, nuestra estrategia Pragmatic Asset Allocation se centró en una optimización “conservadora” y lenta, buscando asignaciones que se ajustaran a límites de riesgo predefinidos. Nuestro objetivo actual, sin embargo, permite una actividad mayor: nuestro propósito es construir una estrategia más activa que responda dinámicamente a las señales del mercado y seleccione activos no solo en función del riesgo, sino también del retorno potencial, yendo así más allá del enfoque tradicional de PAA. Al mismo tiempo, no queremos desarrollar una estrategia de asignación táctica de activos muy activa y rebalanceada a diario. El siguiente artículo describe cómo abordamos la doble naturaleza de esta tarea: volvernos más activos por un lado, evitando al mismo tiempo una rotación excesiva por el otro.

Metodología

En este trabajo, decidimos adoptar un enfoque de dual momentum, tal como lo describe Antonacci. El principio es sencillo: examinamos el momentum durante un periodo seleccionado y elegimos un número predeterminado de activos con el momentum más alto del conjunto. Sin embargo, incluso los activos que encabezan el ranking pueden seguir teniendo momentum negativo.

Para resolver esto, implementamos un criterio adicional de selección: finalmente seleccionamos solo aquellos activos cuyo momentum es positivo. Este filtro de momentum absoluto ayuda a evitar mantener activos que están perdiendo valor, proporcionando una salvaguarda durante las caídas del mercado, cuando incluso los “mejores” activos del universo podrían estar perdiendo dinero. Por ejemplo, durante una crisis de mercado, podríamos seleccionar a los tres mejores activos del conjunto, pero aun así dos de tres podrían experimentar rentabilidades negativas debido a la caída global generalizada. Para solucionarlo, implementamos un disparador de momentum absoluto, que ayuda a evitar mantener activos en declive y ofrece una protección frente a giros amplios del mercado.

Este enfoque suele aplicarse utilizando medias móviles, pero nosotros optamos por un planteamiento simplificado para mantener la estrategia dependiente del menor número posible de parámetros. Utilizamos la rate of change (RoC) para calcular el momentum, lo que reduce la complejidad y permite una implementación más transparente.

Como resultado, nuestra estrategia depende principalmente de dos parámetros clave: el número de activos seleccionados en función del momentum y la longitud de la ventana de lookback para el cálculo de ese momentum. En la práctica, existe un tercer parámetro implícito: la composición del propio universo de inversión, ya que hay una amplia gama de activos potenciales entre los que elegir. Es importante reconocer que existe un parámetro oculto en este enfoque: la propia selección del universo de inversión. Muchas estrategias GTAA no lo abordan de forma explícita, pero puede introducir un sesgo importante dependiendo de qué activos se incluyan. Por ejemplo, incluir Bitcoin en 2015 habría tenido un gran impacto en el rendimiento, lo que ilustra hasta qué punto la selección del universo puede influir materialmente en los resultados.

Para nuestra estrategia, el universo potencial de inversión está compuesto por los ETFs SHY, IEF, UUP, GLD, USO, SPY, EFA, QQQ y EEM. Obtenemos los datos de EODHD.com, patrocinador de nuestro blog. EODHD ofrece acceso fluido a más de 30 años de precios históricos y datos fundamentales de acciones, ETFs, forex y criptomonedas en más de 60 mercados, disponibles vía API o mediante complementos sin código para Excel y Google Sheets. Como oferta especial, los lectores de nuestro blog pueden disfrutar de un descuento exclusivo del 30% en los planes premium de EODHD.

Utilizamos datos semanales para nuestra estrategia, lo que logra un equilibrio entre operar con muy poca frecuencia (por ejemplo, mensualmente) y operar con demasiada frecuencia (por ejemplo, diariamente). Los intervalos semanales son lo bastante frecuentes como para responder a los cambios de mercado con cierta agilidad, pero no tanto como para provocar exceso de operativa o mayores costes de transacción. Este enfoque permite que la estrategia siga siendo reactiva, manteniendo al mismo tiempo una implementación práctica. Aplicamos el rebalanceo semanal al cierre del miércoles, la misma metodología que en nuestro artículo anterior sobre dual momentum en oro y Bitcoin. El miércoles minimiza los artefactos derivados de los festivos, ya que los festivos a mitad de semana son estadísticamente menos frecuentes que los del lunes o viernes, garantizando una ejecución consistente a lo largo del periodo de backtest. Los datos cubren el periodo comprendido entre el 21 de febrero de 2007 y el 25 de marzo de 2026.

Las características básicas de rendimiento en cada tabla de resultados de estrategia se presentan del siguiente modo: la notación perf representa la rentabilidad anual de la estrategia; st dev representa la desviación estándar anual; max dd es el drawdown máximo; el adjusted Sharpe r se calcula como el cociente entre perf y st dev; y el adjusted Calmar r como el cociente entre perf y max dd. Para una mejor visualización, el gráfico de rendimiento se muestra en escala logarítmica de base 2.

Como benchmark para nuestra estrategia GTAA, utilizamos un enfoque clásico de promedio equiponderado (EW) de los 9 ETFs del universo de inversión.

Análisis de los periodos de lookback del momentum

Primero investigamos la robustez de la estrategia de dual momentum. Empezamos fijando el número de activos seleccionados en tres, lo que representa un tercio de la cartera. Para los periodos de lookback del momentum, inicialmente consideramos intervalos más cortos, comenzando con momentum de 1 semana, luego de 2 semanas, hasta periodos de 12 semanas. Posteriormente examinamos ventanas de lookback más largas, desde 15, 20, 25… hasta 50 semanas.

Para cada periodo de lookback, calculamos semanalmente el momentum de cada ETF y seleccionamos los tres mejores. Después comprobamos si su RoC era positivo o negativo. Si era positivo, invertíamos en el ETF seleccionado para la semana siguiente con un peso de un tercio; si era negativo, la parte correspondiente de la cartera se invertía, en la práctica, en nada (efectivo al 0%; es decir, el peso seguía siendo formalmente un tercio, pero no contribuía a la exposición).

Podemos observar que todos los enfoques, excepto el momentum de 1 semana, superan al benchmark, algo evidente no solo en el gráfico sino especialmente en las métricas de rendimiento mostradas en las tablas. Aunque la volatilidad de nuestro enfoque es ligeramente superior a la del benchmark, su rendimiento es lo bastante mejor como para que el Sharpe ratio mejore significativamente, al igual que el Calmar ratio, lo que es coherente con los menores drawdowns observados.

Consideramos que el momentum de 1 semana funciona mal porque las tendencias suelen desarrollarse a lo largo de periodos más largos. El momentum muy corto solo capta movimientos de precio efímeros, lo que lo hace menos fiable a la hora de seleccionar activos que seguirán comportándose mejor en las semanas siguientes. En conjunto, salvo en el caso del momentum de 1 semana, el enfoque demuestra ser robusto en distintas ventanas de lookback.

Análisis del número de ETFs seleccionados

A continuación decidimos fijar el periodo de lookback en 25 semanas, que equivale aproximadamente a medio año y se considera una duración estándar para estrategias de momentum. Para este periodo, probamos la robustez de la estrategia variando el número de ETFs seleccionados, desde 1 hasta 9.

Cada semana calculábamos el momentum de 25 semanas de cada ETF, seleccionábamos los activos con mejor comportamiento según el número elegido y comprobábamos si su RoC era positivo. Para aquellos con RoC positivo, invertíamos la semana siguiente con un peso de 1 dividido entre el número de ETFs seleccionados. Para los activos con RoC negativo, la parte correspondiente de la cartera se invertía, en la práctica, en nada (efectivo al 0%), aunque seguía asignándose un peso de 1 dividido entre el número de ETFs seleccionados.

En este caso, seleccionar un solo ETF genera una volatilidad muy alta, mientras que un número elevado de ETFs tiende a comportarse de forma muy similar al benchmark, aunque las estrategias siguen logrando mejores ratios ajustados al riesgo. En términos generales, las estrategias que seleccionan entre 3 y 6 ETFs parecen ser la opción óptima. Presentan ratios Sharpe comparables a los de las estrategias con un mayor número de activos, pero consiguen un mejor rendimiento total.

Estrategia final

Finalmente, elegimos el enfoque promedio para la estrategia final. En concreto, combinamos dos subestrategias: selección de 3 ETFs según su momentum de 10 semanas y selección de 3 ETFs según su momentum de 25 semanas, asignando a cada subestrategia un peso del 50%, de nuevo con rebalanceo semanal. Esta elección se hizo a partir de los resultados para incorporar tanto señales de momentum de más corto como de más largo plazo, equilibrando así la capacidad de reacción con la estabilidad en la cartera. Se eligieron tres ETFs porque este número demostró ser robusto y eficaz en los backtests. Seleccionar muy pocos ETFs aumenta la volatilidad, mientras que seleccionar demasiados hace que la cartera se comporte como el benchmark y diluya los beneficios de la selección activa.

El backtest de esta estrategia final demuestra que este enfoque promedio de las subestrategias seleccionadas es altamente eficaz. No solo supera al benchmark en todos los aspectos, sino que además ninguna otra estrategia individual alcanzó ratios Sharpe y Calmar tan cercanos a 0,9, lo que indica la alta eficiencia de este enfoque combinado.

Conclusión

Los resultados de nuestro análisis indican que una estrategia GTAA basada en dual momentum puede proporcionar un marco robusto y eficaz para la asignación táctica de activos. Al incorporar tanto señales de momentum de corto plazo (10 semanas) como de largo plazo (25 semanas) con 3 ETFs seleccionados, y al aplicar un filtro de momentum absoluto para evitar invertir en activos en caída, la estrategia final logra un fuerte equilibrio entre capacidad de reacción y estabilidad.

El backtest demuestra que el enfoque promedio final no solo ofrece rentabilidades atractivas ajustadas al riesgo, reflejadas en los elevados ratios Sharpe y Calmar, sino que además genera drawdowns menores en comparación con el benchmark. Esto pone de relieve la eficacia de combinar múltiples horizontes de momentum y mantener un proceso de selección disciplinado y basado en reglas.

En conjunto, nuestros hallazgos sugieren que las estrategias GTAA impulsadas por momentum y rebalanceadas semanalmente, cuando se implementan con cuidado teniendo en cuenta los periodos de lookback, el número de activos seleccionados y la composición del universo de inversión, pueden ofrecer mejoras significativas en la eficiencia y la resiliencia de una cartera en comparación con benchmarks simples equiponderados.

Autora: Sona Beluska, Junior Quant Analyst, Quantpedia

Algunas lecciones de mi próximo libro por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

24/5/2026 – El próximo libro, titulado provisionalmente Professional Trading Psychology, va a ser una mirada al trading y a la psicología del trading desde el punto de vista de traders de éxito que operan e invierten para ganarse la vida. En otras palabras, el libro analizará las prácticas reales de trading de grandes traders y cómo esas prácticas contribuyen a una psicología ganadora. Hay muchos textos que ayudan a traders en desarrollo a cultivar disciplina, evitar el trading emocional, etc. Esto será distinto. Esto será una mirada a lo que hace falta para tener mucho éxito de verdad. Como resultado, la primera parte del libro resumirá las lecciones de grandes traders a lo largo de los años e identificará qué hacen que explique su éxito continuado.

Una de las observaciones que más me ha abierto los ojos es que los grandes traders se sienten genuinamente entusiasmados con las ideas y temas que descubren a través de su investigación. Tanto si están operando la acción de una compañía concreta, el mercado bursátil en su conjunto o desarrollos recientes en un país o región determinados, desarrollan una visión del futuro y se llenan de energía con esa visión. No se limitan a operar patrones chartistas, señales o corazonadas direccionales. Ven un cuadro más amplio. Incluso cuando el trading es muy detallado y técnico, hay una idea de fondo que define la perspectiva del trader. Y esa idea les entusiasma.

Esto encaja con la idea de que los gestores de dinero y traders de éxito tratan su trabajo como una aventura empresarial. Desarrollan una visión sobre la oportunidad y quedan absorbidos por la persecución de esa visión. Y sí, llegan a callejones sin salida y a caminos decepcionantes, pero a menudo descubren sus mejores caminos precisamente perdiéndose entre la maleza de la investigación, la discusión y la revisión. El nivel de energía no tiene que ver solo con ganar dinero, porque se mantiene incluso cuando no se están ejecutando operaciones. El nivel de energía del gran trader no es tan distinto del de un científico investigador o del de una persona de negocios que persigue una nueva aventura. Tiene que ver con visión, descubrimiento y con dar vida a algo nuevo. Cuando encuentras tu camino en la vida —ya sea en tu carrera, en los mercados o en las relaciones— tu esfuerzo te da energía porque estás alimentado por la inspiración.

¿Qué nos están diciendo las subidas de tipos de interés? por Ben Carlson

Las rentabilidades de los bonos vuelven a subir.

Y eso tiene a mucha gente preocupada.

Aquí está la visión de John Arnold:

La rentabilidad del Treasury a 30 años está en su nivel más alto desde justo antes de la Gran Crisis Financiera de 2007. Las rentabilidades de los bonos japoneses a largo plazo no habían estado tan altas en todo este siglo.

¿Por qué preocupa esto a tanta gente?

Los niveles de deuda pública son mucho más altos, así que unas rentabilidades mayores solo aumentarán la parte del presupuesto que se destina al pago de intereses. Algunos creen que la gente está perdiendo fe y confianza en la capacidad del gobierno para contener el gasto. Otros temen que esto sea una señal de que la inflación va a subir mucho más.

Algunas de esas preocupaciones son válidas. Pero no todo es fatalismo. También hay pros y contras cuando se trata de rentabilidades más altas en los bonos. Aquí hace falta bastante más matiz que un simple incendio de cinco alarmas.

Lo primero que hay que tener en cuenta es que por fin estamos volviendo a un entorno de rentabilidades más normalizado. Durante unos 3 años, la curva de tipos estuvo invertida, lo que significa que los tipos a corto plazo eran más altos que los de largo plazo. Eso no es un estado normal de las cosas. Conviene recordar que muchos analistas estuvieron pronosticando una recesión que nunca llegó precisamente porque la curva estaba invertida.

Ahora mírenla:

Las rentabilidades de los bonos a largo plazo deberían ser más altas que las de los bonos a corto plazo para compensar a los inversores por los riesgos. La naturaleza se está curando.

El mercado de bonos también podría estar señalando que estamos en un entorno de mayor crecimiento económico e inflación. Warren Pies tiene un gráfico que vincula el crecimiento nominal de la economía con el crecimiento de las ventas en el S&P 500:

Un mayor crecimiento de ventas implica un mayor crecimiento económico. Cuando el crecimiento es alto, los tipos de interés tienden a ser más altos.

La rentabilidad del Treasury a 30 años ha promediado un 6,2% durante los últimos 50 años aproximadamente:

En este contexto, un 5% no parece tan alto.

Durante buena parte de la década de 2010, la inflación fue mucho más baja. Puede que estemos entrando en un entorno en el que hemos pasado de una inflación del 2% al 3%:

La inflación es un gran riesgo para los inversores en bonos, que recuperan su dinero en términos nominales. El mercado de bonos podría simplemente estar reflejando expectativas de un entorno de inflación más alta.

Un lugar donde no parece haber demasiada preocupación por la subida de tipos es el mercado bursátil.

El S&P 500 todavía no parece demasiado preocupado por las mayores rentabilidades de los bonos:

La bolsa japonesa tampoco parece inquieta:

Sigue rompiendo a nuevos máximos históricos al mismo tiempo que las rentabilidades del bono a 30 años.

Quizá al mercado bursátil, en realidad, le guste el potencial de mayor crecimiento económico.

Cuando los tipos de interés suben con rapidez, la bolsa suele comportarse razonablemente bien, aunque también existe un historial de correcciones durante estos periodos. Aquí tienen un vistazo a cada ciclo de subida de rentabilidades del Treasury a 10 años, junto con las rentabilidades totales correspondientes del S&P 500 y su drawdown máximo:

La subida de tipos puede generar algo de volatilidad en la bolsa, pero los resultados a largo plazo suelen ser bastante buenos si eres capaz de aguantar.

También es cierto que unas rentabilidades más altas son un arma de doble filo para los inversores en renta fija. Los precios de los bonos y sus rentabilidades se mueven en dirección opuesta, lo que significa que unas rentabilidades más altas llevan a precios más bajos.

Pero esas nuevas rentabilidades más elevadas también significan mejores rentabilidades esperadas a futuro. Estás cambiando dolor a corto plazo por ganancia a largo plazo.

Echen un vistazo al gráfico A de la semana:

La rentabilidad inicial de un bono es un predictor bastante decente de las rentabilidades futuras. Ahora mismo estás obteniendo alrededor de un 5% en bonos de alta calidad.

Eso no está nada mal.

Por supuesto, esto también implica mayores costes de financiación. Las hipotecas vuelven a estar en torno al 6,7%.

No hay una respuesta definitiva cuando se trata de subidas de tipos. Algo bueno. Algo malo. Y algunas incógnitas.

Pero unas mayores rentabilidades en los bonos, por sí solas, no significan necesariamente una condena para la economía ni para el mercado bursátil.

Presentamos el Índice de Miseria de JK – Parte I por Jay Kaeppel

Hay indicadores que por separado dicen bastante, pero juntos dicen mucho más. Tipos hipotecarios, inflación y desempleo son tres variables capaces de resumir bastante bien el nivel de presión económica que siente un consumidor y, por extensión, el tono de fondo del mercado. De ahí sale el JK Misery Index, un indicador sencillo en apariencia, pero bastante útil como termómetro macro para la renta variable.

La señal histórica es clara. Cuando el índice se sitúa por encima de 35, la tasa de acierto del S&P 500 a doce meses baja al 47%. En cambio, cuando está por debajo de 35, esa tasa sube al 77%. No es una diferencia menor. Lo que sugiere es que, cuando la presión combinada sobre la economía aún no ha cruzado cierto umbral, el mercado suele tener un entorno bastante más favorable para seguir avanzando.

Ahora mismo, la lectura está en 30,37. Eso significa que el indicador sigue por debajo de la zona problemática. En otras palabras, el contexto todavía no ha entrado en el terreno históricamente más hostil para la bolsa. Desde ese punto de vista, la señal sigue siendo constructiva. No apunta a un mercado roto ni a una situación macro que, por ahora, obligue a una lectura claramente defensiva.

Pero hay un matiz importante: la tendencia es al alza. Y eso cambia bastante el tono. Porque no solo importa el nivel absoluto del indicador, sino también hacia dónde se dirige. Si el JK Misery Index sigue subiendo, el mercado empezará a descontar que la presión sobre hogares, consumo y actividad se está endureciendo. Y cuando eso ocurre, la renta variable suele perder margen para seguir subiendo con la misma comodidad.

La lectura útil, por tanto, no es alarmista, pero tampoco complaciente. El indicador todavía está en una zona históricamente favorable para el S&P 500, sí. Pero se está moviendo en la dirección que conviene vigilar. De momento, la luz no está en rojo. Pero ya no está tan verde brillante como antes. Y en mercado, muchas veces, el problema no empieza cuando el dato ya es malo, sino cuando lo bueno empieza a deteriorarse.