Trading con el Commodity Channel Index (CCI) filtrado por MMS por Jose Antonio González

• Se definirá, estudiará y analizará un sencillo sistema de trading que nos permitirá reincorporarnos a movimientos potenciales filtrados por la media móvil simple usando el Commodity Channel Index o CCI.
• Artículo publicado en Hispatrading 17.

Continuamos aportando ideas sobre métodos de inversión a corto plazo, en concreto, referidas a estrategias de trading cuantitativas de diversa naturaleza, que permitan al trader con menor experiencia aportar las bases que, posteriormente, le ayuden a crear su propio sistema o método de especulación.

 Cada inversor tiene sus propias particularidades que le hacen capaz de trabajar un método distinto al de otro, entre dichas particularidades, podemos localizar las siguientes: habilidad matemática, habilidad analítica, habilidad psicológica, etc. Dichas características son diferentes para cada participante de mercado por lo que, cada método, será diferente y ajustado a todas ellas.

De lo comentado anteriormente, se deriva la imposibilidad de crear el método de trading que gane al mercado de manera continuada, puesto que ni el mercado es siempre constante ni el agente de mercado es único.

El método del Commodity Channel Index (CCI) es un método de señales de entrada y salidas al mercado que utiliza el propio indicador CCI como instrumento principal. El CCI está catalogado como un oscilador de momento, que no es otra cosa que la medición o cuantificación numérica de la fuerza en un momento dado de activo o mercado subyacente. A valores más altos, mayor fuerza y en mejor momento se encuentra y viceversa.

Creado por Donald Lampert en 1980, éste indicador puede utilizarse en varios timeframes o escalas temporales sin que su eficacia se vea mermada. Inicialmente su uso estaba pensado para el mercado de las commodities, de ahí su nombre, no obstante, con el paso del tiempo y el aumento de popularidad, hoy en día, el CCI puede aplicarse a cualquier tipo de mercado y/o instrumento.

La utilización de ésta herramienta que nos aporta el Análisis Técnico tiene dos vertientes principales; la primera de ellas se basa en su uso como localizador de divergencias con el precio y, la segunda vertiente, como localizador de zonas de sobrecompra y de sobreventa acumulada.

No entraremos en la fórmula de cálculo de dicho oscilador, puesto que no es el objetivo del presente artículo la descripción explícita del CCI, pero si nos centraremos a continuación en una de las variantes que Lambert introdujo sobre la utilización para operar en el mercado bursátil.

Así pues, comenzamos a describir las reglas que configurarán el sistema de trading bajo estudio:

Características del Sistema:

Como se ha mencionado anteriormente, es un método que puede aplicarse a cualquier marco temporal (gráfico en escala semanal, diaria, horario, etc.), y a cualquier mercado en el que el participante quiera operar. 

Esto mejora al indicador, puesto que una mayor utilización del CCI permite una mayor democratización del mismo y, por ende, una mayor efectividad.

El oscilador de momento CCI, permite en otras cosas que ya se han descrito, operar en momentos laterales de mercado ya que emiten señales potenciales de giro gracias, a su vez, a su tipología adelantada al precio.

Entonces, si tenemos un indicador que, a priori, nos anticipa señales potenciales en movimiento de consolidación, la idea que seguramente se nos viene a la mente a todos es la de filtrar esas señales potenciales con otro tipo de indicador, de otra naturaleza, que nos permita obtener señales de entrada y/o salida del mercado más eficientes. 

Pues bien, aquí es donde entran en juego las medias móviles, de carácter simple, cuya evolución seguidora de tendencia nos permitirá, por un lado, tener activos en tendencia (ya sea ésta alcista o bajista) y, por otro lado, la función del oscilador CCI que nos aportará esas señales necesarias en esos momentos que entenderemos de consolidación.

Configuración del Sistema:

Ya conocemos las dos herramientas para la construcción de nuestro método bajo estudio que son el CCI de 20 periodos y dos medias móviles simples de 7 y de 55 periodos. 

Los periodos, como es lógico, pueden ser aplicados según el perfil de cada participante de mercado en base a sus horizontes temporales de inversión. Pero la idea básica debe ser respetada escrupulosamente, puesto que una de las medias debe estar ajustada al precio (en nuestro estudio es la de 7 periodos) y otra más de medio plazo (en nuestro caso de 55 periodos) que nos ayude a identificar la tendencia al más estricto corto plazo con la tendencia a corto plazo.

La utilización del periodo 20 para el CCI es la básico y más utilizado, aunque intentaremos buscar periodos intermedios entre ambas medias móviles en el CCI, esto es, si por ejemplo, las medias móviles de un participante son las de 10 y 30 periodos, el periodo del CCI debería estar entre 10 y 30 exclusive.

Reglas del Sistemas:

1.Señales de Entrada:

Obtendremos una señal larga (alcista) cuando el oscilador CCI(20) supere al alza la zona de sobrecompra, esto es, los +100 puntos. Esta señal nos aporta la seguridad que el activo se encuentra en un momento fuerte pero, dicha señal únicamente será válida para nosotros si se produce una vez que las medias móviles simples de 7 y 55 periodos se encuentran ordenadas en estructura alcista, esto es, la media móvil simple de 7 periodos por encima de las media móvil simple de 55, cuya lectura será la de un activo o instrumento subyacente con fuerza al más estricto corto plazo que nos puede habilitar para operarla.

La Figura 1 muestra unos ejemplos claros de lo que entenderíamos como una señal de entrada inminente en largo. 

A finales del ejercicio 2012 el activo nos aportaba una señal de entrada en largo, cuando el CCI(20) entró en zona de sobrecompra, superando así los +100 puntos, las medias móviles se encontraban recientemente ordenadas al alza validando la señal que, posteriormente, se confirmó.

Otra señal válida la aportó el sistema en el mismo activo a principios del mes de SEP13, cuando, nuevamente, el CCI(20) entraba en zona de sobrecompra y las medias móviles de 7 y 55 periodos se encontraban ordenadas en estructura alcista siendo corroborada con nuevas alzas.

No obstante, es igual de importante detenerse a analizar las señales falsas de las que el filtrado por las medias móviles nos protege.

Como por ejemplo, la señal acontecida a mediados del mes de ABR13 cuando el oscilador de momento CCI(20) entraba en zona de sobrecompra, cruzando los +100 puntos pero, las ordenación de las medias móviles no validaba dicha señal que, bien es cierto la cotización del activo subió, pero fue de manera muy puntual y derivando, finalmente, en un movimiento de consolidación que, inclusive, volvió a aportar una nueva señal de entrada en falso a finales del mes de JUL13. Dicho movimiento de consolidación se resolvió al alza con la señal válida comentada anteriormente de principios del mes de Sep13.

La Figura 2 se muestra un ejemplo de lo que entenderíamos como una señal de entrada inminente en corto o estrategia bajista. 

El segundo activo subyacente nos aportaba señal de entrada en corto a mediados del mes de FEB13 tras la entrada en zona de sobreventa del CCI(20), esto es, cruzar hacia abajo los -100 puntos y tras la validación de la ordenación de la medias móviles simples en estructura bajista (MMS 7 < MMS 55).

Nuevamente, a principios del mes de NOV13, se vuelven a dar las condiciones cuantitativas necesarias para que el participante de mercado pueda abrir una ventana de trading en corto.

No obstante, como comentado en la descripción de las estrategias alcistas, no es suficiente con ver las señales válidas del sistema o método de inversión, si no que es imprescindible, para la evaluación de cualquier sistema, analizar la señales en falso y comprobar si el filtrado aplicado funciona.

El presente ejemplo, tenemos una señal válida pero que resulta perdedora a mediados de le mes de AGO13, sin embargo, se produce tras una señal impecable bajista que nos hubiera retornado jugosas rentabilidades. Como he dicho en la introducción del artículo, no hay sistema eficaz al 100%. Lo importante, es tener un sistema o método de inversión rentable y fiable a largo plazo.

2.Señales de Salidas:

Llegados a éste punto, es momento de conocer en qué momento debemos salir de la estrategia, para ello, tenemos que explicar tres puntos:

En primer lugar, la señal de salida básica del sistema ideado por Lambert era la entrada en zona de sobreventa del oscilador (CCI < -100) bajo una estrategia alcista y, una señal de salida cuando el oscilador entrase en zona de sobrecompra (CCC > +100 ) bajo una estrategia bajista. 

Lo comentado en el párrafo anterior está muy bien para aprovechar las señales buenas como la presentada en la Figura 2, sin embargo, somos muy inocentes si creemos que todas las señales serán como esa, por eso, es necesario establecer los otros dos puntos:

En segundo lugar, una señal de salida que, personalmente recomiendo y siempre aplico, es la de un stop de beneficios, esto es, cerrar la operación si he ganado un determinado % o valor absoluto que previamente he situado. Esto nos ayudará a obtener una estrategia más clara y obtener del mercado lo que queríamos de él, aumentando así la seguridad y autoconfianza en nosotros mismos y en nuestra operativa. En el ejemplo actual, aplicamos un objetivo de beneficio relativo del 15%.

Por último y en tercer lugar, al igual que aplicábamos un stop profit a los beneficios, es obligatorio configurar un stop loss previo a nuestras operativas. Éste puede ser de del 2% y es el aplicado para el siguiente análisis de BackTesting.

Debemos aplicarlas todas y que se ejecute la primera de ellas, obteniendo así plusvalías seguras en caso de una evolución a nuestro favor y, en caso contrario, cortar rápidamente las pérdidas en el supuesto de una señal válida pero que finalmente se gira en nuestra contra.

BackTesting:

1.Resultados del Sistema:

Antes de continuar, es necesario poner sobre la mesa que el objetivo de análisis de BackTesting que se va a desarrollar atiende a una exposición a modo de ejemplo sobre una primera aproximación del mismo. Por tanto, es momento de analizar la tabla con los principales ratios que nos arroja el sistema bajo estudio.

Por último, indicar que el estudio del BackTesting se ha realizado sobre todos los mercados y activos que componen los principales mercados europeos, esto es, EURONEXT, FTSE 100, DAX 30 y MCE durante un periodo de 2 años:

Figura 3.  Ratios del Sistema. Fuente: EuroStockScreener.com.

Se comenzó a operar con una cartera hipotética de 50.000€ y, tras dos años aplicando éste método de trading, se habría obtenido un montante bruto de 92.778,26€, lo que supone un 85,56% de rentabilidad. 

Con casi la mitad de operaciones ganadoras (47%) y un ratio ganancia/pérdida del 1.51 nos indica que, pese al número de operaciones perdedoras (53%), ganaremos 1,51€ por cada € invertido bajo el sistema bajo estudio. Esto es así por la rapidez en cortar las operaciones perdedoras y el mantenimiento de las operaciones que nos están aportando beneficios gracias al Risk Management y Money Management aplicados en la configuración de sistema presentado. 

Presenta un DrawDown, del 13,04%, que es el dato verdaderamente importante de un sistema así como la continuidad a largo plazo de la evolución del capital en cartera. 

2. Informe del BackTesting:

En la Figura 4 observamos el informe del estudio en el pasado que nos aporta, de manera muy gráfica, los resultados obtenidos en el mismo así como la evolución durante el periodo de estudio del capital obtenido, cuya evolución positiva fiable y su bajo drawdown permiten concluir que, a priori, podríamos estar ante una buena base de trading a explotar.

El número de operaciones (869) durante el periodo de análisis, esto son los 2 años, supone una media aproximada de casi 2 (1,6) operaciones por día de cotización, siendo el importe por operativa, como máximo, de 5.000€ hasta que el capital de 50.000€ se encuentre al 100% invertido en hasta un máximo de 50 operaciones simultáneas abiertas, condición aplicada a todos los sistemas publicados a modo de ejemplo.

El Sistema presenta un 47% de las operaciones con beneficio (395) y un 53% de operaciones perdedoras (439).  El principal motivo del alto número de operaciones con pocos beneficios es la introducción de 3 filtros de salida que nos protegen de las estrategias que evolucionen desfavorablemente y nos permiten capitalizar las ganancias gracias al stop de beneficios en concreto. 

Conclusión:

Hemos analizado un método de trading a corto plazo que nos permite conjugar criterios naturales de las medias móviles, es decir, indicaciones de que el precio se encuentra bajo una determinada estructura y, por otro lado, los criterios naturales de un oscilador de momento como es el Commodity Channel Index. 

Ambos criterios, perfectamente compatibles, permiten al participante de mercado poder beneficiarse de las potenciales señales aportadas por uno de los criterios filtradas por el segundo de los criterios, lo que en definitiva, aumenta la eficiencia de la estrategia y nos permite alcanzar un nivel de eficacia superior al que obtendríamos si utilizáramos únicamente un criterio.

Es vital filtrar lo máximo posible las señales de entrada de un método o sistema así como analizar y estudiar las señales falsas detectadas por el mismo (ver Figura 1). La consistencia a largo plazo dependerá directamente de lo anteriormente comentado.

Finalmente, hemos logrado un sistema que nos devuelva un 85,56% de rentabilidad bruta, es decir, sin tener en cuenta ningún tipo de comisiones ni de ajuste por inflación, durante el periodo analizado con un DrawDawn del 13,04% y una evolución de capital positiva a largo plazo. 

Para finalizar, es preciso recordar que, el método estudiado se ha presentado a modo de ejemplo y que, en ningún momento, constituye una recomendación para su aplicación en operativa real.

Los índices bursátiles estadounidenses entran en una época importante del año por Jay Kaeppel

Puntos clave:

• El mercado de valores ha mostrado una tendencia a subir durante el período de finales de invierno hasta principios de primavera.
• Como con cualquier tendencia estacional, no hay garantía que esto suceda cada año.
• Con un sentimiento actualmente bajista, esta tendencia nos recuerda que debemos mantener la mente abierta con respecto al potencial de un fuerte repunte del mercado de valores.

Una época importante del año

El mercado de valores ha tendido a avanzar durante el período de fines del invierno a principios de la primavera. En concreto, nos referiremos al periodo que se extiende desde el cierre del Día de Negociación del Año (TDY) #56 hasta el TDY #83. Para 2023, este período se extiende desde el cierre el 23-03-2023 hasta el 02-05-2023. Para analizar los resultados históricos, veremos el rendimiento de cuatro ETF de índices bursátiles que rastrean, respectivamente, el Dow Jones Industrial Average, el S&P 500 Index, el Russell 2000 Small-Cap Index y el Nasdaq 100 Index.

Seguimiento del Promedio Industrial Dow Jones a través del ticker DIA

El SPDR Dow Jones Industrial Average ETF Trust (ticker DIA) es un ETF diseñado para rastrear los cambios diarios de precios del Dow Jones Industrial Average. El siguiente gráfico muestra la tendencia estacional anual del ticker DIA.

Lo que nos dice el estudio…

El mercado de valores parece estar actualmente estancado. En el lado positivo, hemos visto muchos indicadores de amplitud y sentimiento mostrando señales positivas desde junio de 2022. Mientras tanto, las perspectivas para la economía en general siguen siendo, en el mejor de los casos, poco claras. En este punto, la acción del precio es esencialmente el «voto decisivo» creernos un repunte del mercado. Como vimos anteriormente, la estacionalidad sugiere que el precio tiene más probabilidad que en otras partes del año de romper al alza durante las próximas semanas. Sin embargo, la estacionalidad es el «clima, no el tiempo», y los resultados pueden variar mucho de un año a otro. El resultado final: si el precio va a romper al alza, puede ser pronto o nunca. Los inversores deberían estar atentos a la confirmación de una forma u otra.

Evite los mercados de acciones con una estrategia de sincronización del mercado – Parte 3 por Quantpedia

En la última tercera entrega, terminaremos de explorar el mundo de las estrategias de sincronización del mercado (ver partes 1 y 2). Nos centraremos en los predictores de la curva de rendimiento e incorporaremos las tres ideas (basados en precios, macroeconómicos y de la curva de rendimiento) en una estrategia final que produzca un rendimiento anual superior al del mercado de valores, al tiempo que duplica su ratio de Sharpe y reduce el drawdown máximo en dos tercios.

Tiempo del mercado utilizando la curva de rendimiento

La curva de rendimiento a plazo se refiere a la relación entre las tasas de interés a corto y largo plazo de los valores de renta fija emitidos por los EE. UU. En circunstancias normales, la curva de rendimiento se inclina hacia al alza, ya que la deuda con vencimientos más largos suele tener tasas de interés más altas que las a corto plazo. Una curva de rendimiento invertida se produce cuando las tasas de interés a corto plazo superan las tasas a largo plazo. Desde una perspectiva económica, una curva de rendimiento invertida es notable y poco común porque sugiere que el corto plazo es más arriesgado que el largo plazo.

La pendiente de la curva de rendimiento está influenciada por la política monetaria y las expectativas de los inversores. El aumento de las tasas a corto plazo debido a la política monetaria expansiva podría conducir a una desaceleración de la actividad económica y la demanda de crédito a medida que el endeudamiento se vuelva más caro. Al mismo tiempo, la desaceleración de la actividad puede resultar en una menor inflación, lo que aumenta la probabilidad de una futura flexibilización de la política monetaria. Esta expectativa de futuros recortes de tasas puede conducir a una inversión de la curva de rendimiento a medida que los inversores anticipan tasas de interés más bajas en el futuro. Este escenario explica la correlación observada entre la curva de rendimiento y las recesiones.

Se ha desarrollado una amplia literatura en apoyo de la curva de rendimiento como un predictor fiable de las recesiones y los mercados bajistas de acciones. Estrella y Mishkin (1996) analizaron el poder predictivo de la curva de rendimiento para pronosticar recesiones en el la duración del primer trimestre de 1960 al primer trimestre de 1995. Con este fin, construyen un modelo probit que traduce la pendiente de la curva de rendimiento en el momento actual en una probabilidad de una recesión de uno, dos, cuatro o seis trimestres por delante. Miden la pendiente por el diferencial entre la tasa del Tesoro a diez años y la tasa del Tesoro a tres meses, ya que esta combinación de tasas es precisa y sólida para predecir las recesiones de EE. UU. durante largos períodos. Compararon su rendimiento de pronóstico con otros indicadores como el índice de precios de las acciones de la Bolsa de Valores de Nueva York, el índice de los principales indicadores económicos del Departamento de Comercio y el índice Stock-Watson. La curva de rendimiento superó a todos los indicadores en la predicción de recesiones dos o más trimestres por delante, sin una señal incorrecta y con el mejor rendimiento cuatro trimestres por delante. Por lo tanto, concluyen que el diferencial del Tesoro es útil en la predicción macroeconómica, particularmente con una ventaja más larga.

Figura 4: Probabilidad de recesión en EE. UU. cuatro trimestres por delante predicha por la curva de rendimiento o el índice de precios de las acciones de la Bolsa de Nueva York desde el primer trimestre de 1971 hasta el primer trimestre de 1995. Las áreas sombreadas indican períodos designados como recesiones nacionales por el NBER.

Fuente: Estrella y Mishkin (1996)

Basándose en los hallazgos de Estrella y Mishkin (1996), Resnick y Shoesmith (2002) amplían el modelo probit para pronosticar los mercados bajistas de acciones en los EE. UU. Para el período comprendido entre enero de 1971 y diciembre de 1999, utilizan el modelo probit con el diferencial entre los bonos del Tesoro a 10 años y 3 meses como variable explicativa. Su modelo pronostica un mercado bajista con uno y dos meses de antelación, siendo preferibles los resultados de un mes. Una simulación que utiliza la serie de probabilidades fuera de la muestra para un mercado bajista de valores mostró que, utilizando un umbral de probabilidad del 50%, un inversor podría superar al S&P 500. Si bien la estrategia de comprar y mantener en el S&P 500 habría obtenido un rendimiento compuesto del 14,17 % anual, una estrategia en la que el inversor cambió de las letras T al S&P 500 si la probabilidad de un mercado bajista un mes después era inferior al 50 % y viceversa, ganó anualmente un 16,46 % y, por lo tanto, superó al mercado.

Figura 5: S&P 500 y probabilidad de un mercado de valores bajista de enero de 1971 a diciembre de 1999. Las regiones sombreadas indican cinco mercados bajistas del S&P 500 en este período.

Fuente: Resnick y Shoesmith (2002)

Basándonos en los resultados predictivos superiores de la curva de rendimiento para las recesiones de EE. UU. y los mercados bajistas de acciones en la literatura académica, primero agregamos la señal de la curva de rendimiento a nuestras estrategias de Naive y tendencia. Nuestra señal de negociación para la curva de rendimiento es la siguiente:

• YC compra o permanece durante mucho tiempo el MKT si el rendimiento del Tesoro a 10 años es mayor que el rendimiento del Tesoro a 3 meses.

En consecuencia, NaiveYC compra o permanece MKT durante mucho tiempo si la señal Naive y la señal YC son conjuntamente positivas. TrendYC compra o permanece durante mucho tiempo MKT si la señal de Trend y la señal YC son positivas conjuntamente. De lo contrario, las estrategias se desconectarán del mercado de valores. En ambos casos, la incorporación de la señal YC en la estrategia impulsó los rendimientos ajustados al riesgo, como se indica en la Tabla 4. El ratio Sharpe de Naive creció de 0,52 a 0,55 y la relación Calmar de 0,11 a 0,15. La mejora de la tendencia fue menos pronunciada, ya que su ratio Sharpe aumentó de 0,51 a 0,54 y la relación Calmar de 0,14 a 0,15. Tenga en cuenta que ambas estrategias muestran resultados similares a los de TrendMacro 1 utilizando solo dos señales de negociación, lo que destaca el poder predictivo superior de la curva de rendimiento.

A continuación, incluimos la señal YC entre los indicadores macroeconómicos en nuestras estrategias NaiveMacro 2 y TrendMacro 1 para obtener sus dos versiones mejoradas. NaiveMacro 3 se mantiene largo MKT si la señal Naive es positiva o las señales INDPROD, RSALES, UNRATE, DIVIDEND e YC son conjuntamente positivas. TrendMacro 2 se mantiene en largo MKT si la señal de tendencias es positiva o las señales INDPROD, RSALES, UNRATE,DIVIDEND e YC son conjuntamente positivas De lo contrario, las estrategias se desconectarán del mercado de valores.

Las estrategias resultantes NaiveMacro 3 y TrendMacro 2 en la Tabla 4 muestran los resultados exactos como sus homólogos NaiveMacro 2 y TrendMacro 1 en la Tabla 3, ya que son equivalentes. En este caso, incluir la señal YC no hizo ninguna diferencia. Se debe a que la única forma en que YC puede afectar el rendimiento de la estrategia es cuando se vuelve negativa antes que cualquier otra señal macroeconómica bajo el supuesto de que la señal de tendencia también es negativa. Tenga en cuenta que nuestras estrategias salen del mercado de valores solo si tanto las señales de tendencia como las macro se convierten en negativas. Sin embargo, YC en su mayoría se vuelve negativa incluso antes de los indicadores de tendencia, pronosticando un mercado bajista inminente, y luego se vuelve positivo una vez que el mercado bajista comienza (incluso antes de que los indicadores de tendencia se vuelven negativos) a medida que el banco central reduce las tasas. Se debe a que la curva de rendimiento es un indicador principal de un mercado bajista, mientras que nuestros otros indicadores macroeconómicos están rezagados.

Figura 6: Diferencial entre el rendimiento del Tesoro a 10 años y el rendimiento del Tesoro a 3 meses desde abril de 1927 hasta junio de 2022. Las áreas sombreadas indican mercados bajistas en este período.

La figura 6 muestra que el diferencial del Tesoro se volvió negativo ante todos los principales mercados bajistas durante nuestro período de muestra, como lo hizo antes del desplome de Wall Street de 1929, el desplome del mercado de valores de 1973-1974, la recesión de principios de la década de 1980, la burbuja de las puntocom a principios de la década de 2000, la crisis financiera de 2007-2008 y el

La estrategia final

Para utilizar plenamente la capacidad de YC para pronosticar el mercado bajista incluso antes de que comience, lo dejamos caer de nuestros predictores macroeconómicos y, en su lugar, utilizamos su señal conjuntamente con Trend.

Tenga en cuenta que también eliminamos UNRATE de nuestras predicciones macroeconómicas, ya que produjo muchas señales falsas, tirando a la baja el rendimiento de la estrategia. En esta configuración, la estrategia sale del mercado de valores no solo cuando la señal de tendencia se vuelve negativa, sino ya cuando YC se vuelve negativa, suponiendo que al menos una de las señales macro también sea negativa. Esto permite que la estrategia evite las caídas iniciales en los mercados bajistas porque YC la cerraría incluso antes de que comience el mercado bajista y, por lo tanto, no tiene que esperar a que la tendencia se vuelva negativa. Si accidentalmente, Trend o YC generan una señal falsa negativa, la estrategia se mantendría invertida en el mercado de valores mientras la economía sea fuerte, es decir, las señales INDPROD, RSALES y DIVIDEND sean conjuntamente positivas.

La tabla 4 muestra el impresionante rendimiento de TrendYCMacro, con un rendimiento anual del 7,05 % que supera tanto a MKT como a Naive. La pérdida máxima del -25,13 % es la más baja de todas las estrategias, que es solo un tercio de la de MKT y la mitad de Naive. Además, con una volatilidad anual del 11,83 %, TrendYCMacro tiene el mayor rendimiento ajustado al riesgo, como lo indica su mayor ratio Sharpe de 0,60 y la relación Calmar de 0,28 entre todas nuestras estrategias. Estos resultados demostraron que TrendYCMacro superó a sus puntos de referencia, MKT y Naive, en todas las métricas de rendimiento. En la Figura 7 se puede encontrar una comparación visual de TrendYCMacro con otras estrategias de sincronización del mercado basadas en la señal YC.

Tabla 4: Resumen del rendimiento de las estrategias de tiempo del mercado con señal YC para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022. MKT y Naive se añaden como puntos de referencia. La estrategia de mejor rendimiento está sombreada.

Figura 7: Gráfico de rendimiento de las estrategias de tiempo del mercado con señal YC para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022.

La figura 8 destaca los notables resultados de tiempo de mercado de nuestra estrategia, TrendYCMacro. Durante los principales mercados bajistas, TrendYCMacro salió efectivamente del mercado de valores, a menudo antes del inicio de la recesión. El ejemplo más destacado de esta capacidad de sincronización es su salida en diciembre de 1926, justo antes del inicio del desplome de Wall Street de 1929. La señal de YC también apagó con éxito la estrategia antes de otros colapsos significativos del mercado, incluyendo el desplome del mercado de valores de 1973-1974, la recesión de principios de la década de 1980, la burbuja de las punto com, la crisis financiera de 2007-2008 y el desplome del mercado de valores de 2020.

Figura 8: Gráfico de rendimiento de la estrategia de TrendYCMacro para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022. Las áreas sombreadas indican mercados bajistas.

La figura 9 muestra que nuestra estrategia final de sincronización del mercado ha experimentado un bajo nivel de volatilidad, con caídas que rara vez superan el 15 %, comparable a la estabilidad que ofrecen los bonos tradicionales. Y aunque TrendYCMacro sufrió una caída máxima del -25,13 % en octubre de 1987 durante el Lunes Negro, vale la pena señalar que la sincronización de un evento de este tipo con una estrategia mensual de sincronización del mercado es inherentemente difícil.

Figura 9: Gráfico de drawdown de la estrategia TrendYCMacro para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022. Las áreas sombreadas indican mercados bajistas.

Conclusión

Nuestro objetivo era construir una estrategia de sincronización del mercado que eludiera de manera confiable el mercado de valores durante los mercados bajistas y, por lo tanto, redujera la volatilidad del mercado e impulsara los rendimientos ajustados al riesgo. En la primera parte del documento, intentamos cronometrar el mercado utilizando indicadores basados en precios, es decir, promedios móviles, volatilidad, asimetría, RSI y relación Rachev. Entre estos indicadores, solo las señales de la SMA de 200 días, utilizadas en nuestra estrategia Naive, y una métrica de rendimiento alternativa de la relación Rachev entregaron resultados satisfactorios, por lo que las combinamos para obtener una señal más diversificada, Trend.

En la segunda parte, inspirada en Philosophical Economics (2016), introdujimos señales macroeconómicas a nuestras estrategias Naive y Trend con el objetivo de mejorar sus rendimientos ajustados al riesgo. Nuestro conjunto de indicadores macroeconómicos incluía indicadores macroeconómicos convencionales, como el crecimiento real de las ventas minoristas y el crecimiento de la producción industrial, indicadores de productos básicos que reflejan el rendimiento de los productos básicos industriales frente al oro y, por último, indicadores de desempleo y dividendos. Nuestra idea era que las señales basadas en indicadores macroeconómicos nos mantendrían invertidos en el mercado cuando la economía es fuerte, independientemente de las fluctuaciones del mercado de valores, reduciendo las salidas innecesarias de nuestras estrategias. Y si bien las señales de productos básicos no pudieron predecir con precisión los mercados bajistas, la inclusión de los indicadores convencionales y los indicadores de desempleo y dividendos mejoró significativamente los rendimientos absolutos y ajustados al riesgo de nuestras estrategias. Nuestra estrategia macroeconómica de mejor rendimiento, TrendMacro 1, que utiliza la señal de tendencia como indicador de tendencia y las señales INDPROD, RSALES, UNRATE y DIVIDEND como indicadores macroeconómicos, redujo la volatilidad del mercado en un tercio y la pérdida máxima a la mitad.

En la tercera parte, incorporamos información de la curva de rendimiento, es decir, el diferencial de rendimiento entre los bonos del Tesoro a 10 años y los bonos del Tesoro a 3 meses, en nuestras estrategias macroeconómicas, ya que es un indicador líder reconocido y confiable de las recesiones y los mercados bajistas de acciones. Aunque la adición de una señal de YC entre los predictores macroeconómicos no condujo a ninguna mejora, el uso de YC junto con las señales de tendencia impulsó los rendimientos ajustados al riesgo y redujo sustancialmente las pérdidas. Nuestra estrategia final, TrendYCMacro, que se mantiene durante mucho tiempo MKT si las señales  de Trend y YC son positivas o las señales de INDPROD, RSALES y DIVIDEND son conjuntamente positivas, produce un rendimiento anual muy por encima del MKT, al tiempo que duplica su ratio Sharpe y reduce la pérdida máxima en dos tercios.

Autor:
Ladislav Durian, analista de Quant, Quantpedia

¿Por qué el mercado te hace sentir mal siempre? por Ben Carlson

El último máximo de todos los tiempos para el S&P 500 fue el 3 de enero de 2022.

Eso significa que han pasado casi 450 días desde que experimentamos nuevos máximos en el mercado de valores.

Eso parece mucho tiempo.

Pero basado en la historia de los mercados bajistas, realmente no es tan largo. Puede que pase un tiempo hasta que volvamos a alcanzar nuevos máximos si usamos la historia como guía.

Miré todos los mercados bajistas que se han ido a 1950 para ver cuánto tiempo ha tardado el mercado en alcanzar nuevos máximos de todos los tiempos desde el máximo anterior.

Esta tabla analiza las retracciones para cada mercado bajista, el número de días que tardó en pasar de máximo al punto más bajo y el número de días para pasar del pico anterior a los nuevos máximos:

Si incluimos el mercado bajista actual el drwadown  promedio de máximo a mínimo es una pérdida de un poco menos del 35 %.

El número promedio de días para ir de máximo a mínimo es de 381.

El número promedio de días para pasar de un máximo a nuevos máximos históricos es de 1.166 días o más de 3 años.

El viaje de ida y vuelta más corto de máximo a máximo fue el crash causado por el Covid en marzo de 2020. Vimos nuevos máximos en 6 meses. Antes de esa oleada de un mercado bajista, el menor tiempo para ver nuevos máximos de nuevo fue de 436 días en 1950.

Por lo tanto, puede llevar algún tiempo recuperarse completamente de un mercado bajista.

No sé cuánto tiempo tomará este, pero no es fuera de lo común que el mercado de valores te haga sentir mal de forma regular.

Uno de mis gráficos favoritos del mercado de valores a largo plazo muestra la tasa de ganancia histórica a lo largo de varios horizontes temporales:

Históricamente hablando, cuanto más largo sea su horizonte temporal, mejores serán sus probabilidades de ver rendimientos positivos.

A diario, la tasa de ganancias histórica es de solo alrededor del 55 %, lo que significa que el 45 % de todos los días de negociación han sido pérdidas. Y solo el 5 % de todos los días de negociación se han cerrado en nuevos máximos de todos los tiempos.

Básicamente, cuanto más a menudo mires tus inversiones en el mercado de valores, peor te hará sentir, ya que pasamos tanto tiempo en un estado de drawdown o pérdidas.

El término de finanzas conductuales de Richard Thaler para este fenómeno es aversión a la pérdida miope.

La aversión a las pérdidas es la idea de que las pérdidas duelen el doble de lo que las ganancias nos hacen sentir bien. Y la miopía es la idea de que cuanto más frecuentemente mires tu cartera, más probable es que experimentes el dolor de la aversión a las pérdidas.

Cuanto más mires tus inversiones, peor te sentirás con respecto a tu rendimiento.

Y cuanto menos mires, más a menudo verás ganancias con el tiempo.

Además, no es como si prestar más atención a su cartera garantizara mejores resultados. Para la mayoría de los inversores, prestar más atención puede llevar a más errores porque esa aversión a la pérdida miope te tienta a hacer más cambios en tu cartera, lo que puede llevar a más errores de tus emociones.

No es fácil ignorar nuestras inversiones o el mercado de valores en esta época. La información está por todas partes.

Pero cuanto menos las mires, mejor te sentirás sobre tu rendimiento.

Pensando «tres movimientos por adelantado» III por Ray Barros

En mi último artículo, de este serie, hablé sobre el uso del tiempo para gestionar nuestras operaciones. En este artículo, quiero considerar el impacto que tiene el tiempo en el riesgo.

Utilizo la oscilación de 18 días como marco temporal para las operaciones, es decir, la tendencia mensual define mi estrategia: ‘larga’, ‘corta’ o de ‘quedarme al margen’ si no tengo claro si es probable que la tendencia de este marco temporal continúe o cambie. Mantengo mis posiciones ganadoras durante una media de 29 días, con una desviación estándar de 17 días. Soy plenamente consciente de que cuanto más tiempo estoy en una operación, mayor es la probabilidad de que ocurra un evento adverso tipo Cisne Negro.

Para reducir este riesgo, tengo ciertos parámetros mínimos de ganancias que debo lograr para mantener el tamaño inicial. A menos que se logren estos objetivos, empiezo a reducir mi tamaño. Esta reducción puede ser cualquier cosa, desde una salida total hasta una reducción del 10 %: todo depende de cuánto se haya movido el mercado en mi dirección en el tiempo.

Compartir mis números no tendría ningún propósito porque la reducción en el tamaño y el tiempo que permito es una función de nuestros resultados. Pero, puedo compartir los factores que tomo en cuenta.

• El tipo de setup para el trade: desarrollo negativo o contracción u otro.
• El instrumento (he comprobado que cada instrumento tiene sus propias características).
• La excursión adversa máxima en tiempo y precio: según mis resultados, ¿cuánto tiempo mantengo normalmente una operación que finalmente resultó en una ganancia? Según mis resultados, ¿hasta qué punto se ha movido el mercado en mi contra y todavía ha resultado en una ganancia?
• En promedio, ¿cuál es la ganancia normal para este tipo de entrada y cuál es la ganancia normal por día?

Los ítems (2) y (3) me brindan buenas estimaciones de la probabilidad de un eventual éxito. Digamos que el mercado ha ido en mi contra con una media de +2 tanto en tiempo como en precio. Además, digamos que la ganancia promedio es del 12 % de ROI a una tasa diaria del 0,5 %. El trade ha tenido una vida útil de, digamos, 10 días. Entonces, si todo transcurriera normalmente, podría esperar una ganancia de alrededor del 5% (10 x 0,5%). Supongamos que mi ganancia es solo del 1%; en esta situación, saldría de la operación o al menos reduciría drásticamente el tamaño de mi posición.

¿Me pierdo algunas operaciones rentables? Seguro que sí; pero la mayoría de las veces solo pierdo la diferencia entre mi salida y mi re-entrada. Pero lo que es más importante es que me pierdo bastantes grandes perdedores.

Tenga en cuenta que esto es diferente de obtener ganancias solo porque están ahí para obtenerlas.

Digamos que en esta operación he logrado una ganancia central del 12 % en un período más corto de lo normal, y digamos que mi salida de la Zona Primaria arrojaría una ganancia del 18 %. En esta situación, resistiría el impulso de salir con miras a volver a entrar una vez que termine la «corrección inevitable». El problema está en las mejores operaciones, no hay corrección y generalmente, en estos casos, el mercado no proporciona una re-entrada de bajo riesgo.

Entonces, uso el tiempo para evaluar cuándo las probabilidades dejan de favorecer el trade; si la operación se está comportando como espero, es decir, hace todo lo que pido para permanecer en la operación y no muestra ninguna señal que me haga salir de la operación, mantendré la posición.

En el próximo artículo hablaré del papel de la suerte en el trading.

Cambio en el ciclo de los rendimientos por Sentimentrader

Puntos clave

• El porcentaje de rendimientos del Tesoro por encima de su media de 200 días pasó del 100 % al 0 %.
• Después de giros similares, los rendimientos disminuyeron en la mayoría de los períodos de tiempo de manera constante.
• Las acciones no se comportaron muy bien en las siguientes semanas, pero después se recuperaron y disfrutaron de buenos rendimientos.

Los rendimientos del Tesoro pasan de una tendencia alcista a una tendencia bajista

Por primera vez desde 2019, el porcentaje de rendimientos del Tesoro (de 1 a 10 años) por encima de su media de 200 días pasó del 100 % al 0 %. El abrupto cambio de tendencia se produjo en una sola sesión, lo que nunca antes había sucedido.

Evaluemos la perspectiva de las tasas de interés y las acciones cuando el porcentaje de bonos del Tesoro rinde por encima de sus ciclos promedio de 200 días del 100 % al 0 %. Para aislar precedentes históricos como ahora, incluiré una condición que requiere que el rendimiento a 10 años cierre en un máximo de 2 años antes de que se active una nueva alerta.

Lo que nos dice el estudio…

Los tipos de interés aumentaron a uno de los ritmos más rápidos de la historia durante los últimos 14 meses. El cambio reciente en los rendimientos del Tesoro a la baja de sus respectivas medias de 200 días podría ser un mensaje del mercado de que el entorno de tasas se está volviendo más favorable. Después de cambios similares, las tasas de interés tienden a disminuir aún más, lo que beneficia a las acciones en horizontes de mediano y largo plazo. La parte difícil es determinar si el tiro cruzado es una advertencia de que la economía se dirige hacia un aterrizaje forzoso. Dado el contexto desafiante del mercado, parece apropiado mantener algo de efectivo adicional en un T-Bill de 1 año.

Dominar el trading [Libro] por John F. Carter

Por Ediciones Obelisco

El libro que necesitas leer si quieres dominar el arte del trading. Podríamos considerar que es uno de los cásicos contemporáneos sobre la temática y, a su vez, la perfecta guía para todos aquellos que están intentando comprender cómo generar ingresos extra a través del mundo de las inversiones. 

Su autor, John F. Carter, fundador de SimplerTrading.com, ha sido pionero del trading desde 1996 y es el experto al que todo el mundo mira cuando los mercados tambalean. Actualmente, colabora con medios de comunicación especializados como Fox Buisness y Bloomberg. 

Dominar el trading tiene una nueva edición proporcionada por Ediciones Obelisco, donde se presentan; nuevas estrategias probadas en el trading, ejemplos reales que ilustran los métodos de Carter en acción, consejos sobre lo último en hardware y software, pautas para generar ingresos mensuales continuados, herramientas y técnicas que aseguran el éxito y exposición de lo que funciona actualmente en el mundo del trading. 

Los insiders de empresa financieras lo tienen claro por Sentimentrader

Puntos clave

• El tema de «crisis bancaria/financiera» ha dominado las noticias de negocios en las últimas semanas.
• El miedo al «contagio» de bancarrotas bancarias es un tema candente entre los expertos.
• Mientras tanto, los insiders de las corporaciones financieras han estado votando con sus billeteras.

Los insiders de las corporaciones financieras se van de juerga de compras

No utilizo las compras de los insiders como señales específicas de compra o venta. Normalmente las veo como una herramienta de «perspectiva». Si los insiders actúan al alza, esto casi invariablemente argumenta a favor de precios más altos en los próximos tres meses o tres años. Pero el comportamiento reciente de los insiders de las compañías financieras es bastante convincente.

Silicon Valley Bank quebró hace una semana y fue embargado por el gobierno. Un maremoto de expertos anunciando el inicio de la próxima gran «crisis financiera» gritando diariamente desde las ondas de radio. Y al final, podrían tener razón. Pero las personas que mejor conocen la industria financiera actuaron de una manera completamente diferente.

El siguiente gráfico muestra Corporate Insider Buys entre las empresas componentes del Financial Select Sector SPDR Fund ETF (XLF) y denota los momentos en que el indicador cruzó por encima de 39,9. Tenga en cuenta el fuerte repunte en las compras durante las últimas dos semanas. La pregunta que viene a la mente es, «si estos ejecutivos percibieron que el sistema bancario estaba a punto de colapsar, ¿por qué comenzarían a comprar sus acciones agresivamente?»

Lo que nos dice el estudio…

Cada vez que un banco importante tiene problemas, existe el riesgo de contagio y de que más bancos, y potencialmente todo el sistema bancario/financiero, sufran. Por lo tanto, existe un riesgo potencial en el mercado. Sin embargo, el comportamiento de los insiders de las corporaciones financieras a la luz de los eventos recientes parecen ir en contra del pánico y la tristeza de los expertos del mercado. En lugar de deshacerse de cantidades masivas de acciones para protegerse del «colapso venidero», se lanzaron a una especie de juerga de compras. La interpretación más razonable es que las personas que mejor conocen las perspectivas de las empresas financieras confían en que no se desarrollará el peor de los casos.

Atención a estas señales del mercado [Dirty Dozen] por Alex Barrow

Aquellos a quienes los dioses destruirían, primero se enorgullecen». ~ Sófocles

En el Dirty Dozen [CHART PACK] de esta semana, miramos lo que están haciendo los gestores de fondos, repasamos los extremos en el sentimiento y el posicionamiento bajistas, vemos las múltiples señales del movimiento alcista entrante a corto plazo. Luego nos detenemos en el mercado de la vivienda, el mercado laboral, los clientes potenciales de la inflación, el bajo posicionamiento récord en el crudo y más evidencias alcistas para el BTCUSD a largo plazo, y más…

1. Según la última encuesta de gestores de fondos globales de BofA, «el sentimiento de los inversores está cerca de los niveles de pesimismo vistos en los mínimos de los últimos 20 años…» Resumen del informe a continuación, con lo más destacado por mí.

2. Y aquí están los principales gráficos de ese informe. Los mercados nunca son fáciles, pero a veces son solo una bolsa de serpientes en llamas, nada más peligroso. Este es uno de esos momentos… tantas señales contradictorias que son suficientes para que te duela la cabeza.

Mi escenario base es que estamos en un mercado bajista primario y deberíamos entrar en una recesión en la segunda mitad de este año, aunque las probabilidades dicen que deberíamos ver un movimiento contra tendencia alcista en las próximas semanas. Dicho esto, mirar gráficos como los de abajo, me hacen sentir mal respecto a mi visión del mercado bajista.

3. En apoyo de nuestra visión alcista a corto plazo, aquí hay un gráfico del Russell 3k y el porcentaje de acciones por encima de sus medias móviles de 10 y 50 días.

Los puntos rojos marcan los casos en los que los indicadores de 10 y 50 días caen por debajo del nivel del 20 %, lo que indica una amplitud muy sobrevendida.

4. Y he estado señalando esto durante el último mes, ya que deberíamos ver que estos gráficos se despliegan antes de que lo haga el mercado en general. Pero, en este momento, continúan subiendo, en el caso de los semiconductores vs SPX. O, al menos, confirman el avance alcista en el mercado general.

No es bajista…

5. Nuestro indicador de fragilidad de tendencia (una medida compuesta de posicionamiento y sentimiento) cayó la semana pasada a su percentil 14. Un movimiento por debajo del 10 % tiene un sólido historial de marcado de suelos duraderos.

Además, estos gráficos de GS muestran que el posicionamiento de los CTA en las acciones está cerca de sus mínimos de todos los tiempos.

6. Este es un gráfico que muestra el volumen de ventas de viviendas en EE. UU. durante los ciclos de ajuste de la Reserva Federal. La línea azul marca el ciclo actual y muestra hasta qué medida este ciclo de endurecimiento ha congelado este mercado de la vivienda.

7. Actualmente estoy probando un sub de MacroBond, de ahí los nuevos y relucientes gráficos que estás viendo. Aquí hay un desglose de las ganancias/pérdidas del mercado laboral por industria. Esta medida se ha deteriorado constantemente en los últimos dos meses, pero sigue estando lejos de los niveles que indican que una recesión está cerca.

8. Aquí hay un gráfico que tiene como objetivo pronosticar el IPC utilizando una serie de indicadores principales. Según MB, este indicador «lidera el componente especificado de 5 a 13 meses» y «basado en la correlación histórica… nuestro modelo predice que la inflación se moderará, registrando un aumento interanual del 4,2 % en mayo de 2023. Esto sería consistente con una recesión y precios del petróleo más débiles».

9. La Cuenta General del Tesoro (TGA), que esencialmente es la cuenta corriente del Gobierno Federal, ha estado resumiendo su pila de efectivo para cubrir los gastos del gobierno. Esto se debe a que el Tesoro no puede emitir nuevas deudas hasta que se levante el límite máximo.

Esta ha sido una compensación positiva para QT, pero el Tesoro agotará su efectivo en algún momento de junio. Si bien se han resuelto todas las crisis en relación al techo de la deuda pasada, al mercado no le gusta el drama. Este gráfico muestra la caída del mercado durante las 10 semanas anteriores hasta la eventual resolución y elevación del techo.

10. Aquí hay un gráfico que compartí en mi nota semanal a los miembros del Colectivo. Muestra el índice MOVE de BofA, que es una medida de la volatilidad de los bonos (línea naranja). Y el VIX, que es una medida del volumen de capital en blanco, junto con el diferencial entre los dos en el gráfico inferior.

El spread está en su nivel más amplio desde la Gran Crisis Financiera. Históricamente, este spread se resuelve con un pico en el VIX.

11. El posicionamiento en crudo, tanto comerciales como de dinero gestionado, se encuentra en niveles que impulsan los suelos finales a largo plazo.@AndurandPierreUpdate tuiteó esto junto con el siguiente gráfico la semana pasada «sobre el posicionamiento del petróleo con los datos COT de hoy. Wti, Brent, gasóleo, gasolina, aceite de calefacción, futuros y opciones delta. El más bajo desde que esos datos están disponibles (2011)»

Todavía necesito la cinta para confirmar, pero esto es algo que hay que ver.

12. Señalé el suelo del H&S invertido completado en BTCUSD la semana pasada. Ahora parece que el sentimiento también es un viento de cola. Aquí está lo último de Sentix con lo más destacado por mí:

«Los inversores están redescubriendo el mercado de las criptomonedas como un vehículo de escape del sistema monetario tradicional. El sesgo estratégico para los Bitcoins sube a su nivel más alto desde el 01.04.2022. Esto refleja una voluntad de comprar Bitcoins, lo que podría impulsar aún más la tendencia de precios. Un aumento del sesgo de 12 semanas de más de 38 puntos porcentuales se ha producido 6 veces en el historial de datos. Como resultado, el precio del Bitcoin aumentó un promedio del 30 (!) por ciento después de 8 semanas (tasa de acierta del 67 %)».

Gracias por leer.

Comprender los escenarios del mercado a partir de la amplitud del sector por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

Durante años, he mantenido datos de amplitud sobre el mercado de valores en general, rastreando las acciones que registran nuevos máximos y mínimos durante varios períodos y los porcentajes de acciones que cotizan por encima de sus medias móviles a corto, medio y largo plazo. Lo que descubrí es que los cambios en la amplitud a menudo preceden a los cambios en la dirección general del mercado. Esto se debe a que ciertas partes del mercado colapsarán o se recuperarán antes que las media del mercado. Por el contrario, durante los movimientos de tendencia, veremos que la gran mayoría de las acciones participan en las subidas o bajadas del mercado. Los extremos de amplitud son una excelente alerta para el impulso general del mercado.
Este es un buen ejemplo de cómo la psicología del trading se trata de la psicología del mercado, no solo de nuestras emociones y comportamientos personales. Los datos de amplitud son útiles para rastrear los cambios en el sentimiento de los participantes del mercado.

Recientemente, he creado hojas de cálculo que rastrean la amplitud sector por sector, así como la amplitud de varios factores, como pequeña capitalización frente a gran capitalización y crecimiento frente a valor. La idea es que el patrón de cambios de amplitud entre los sectores nos ayude a rastrear los temas del mercado.

Tomemos un ejemplo del mercado reciente (datos del excelente sitio Barchart):

En las últimas dos sesiones de negociación de la semana pasada, el SPX general subió casi un 1%. La amplitud general a corto plazo (acciones que cotizan por encima de sus medias móviles de cinco días) aumentó de alrededor del 26 % a alrededor del 45 %. Curiosamente, durante ese mismo tiempo, la misma amplitud para las acciones de consumo discrecional pasó de alrededor del 20% al 25%. La amplitud de las acciones de consumo básico pasó del 27% al 85%. La amplitud de las acciones energéticas pasó del 61% al 22%; la amplitud de las acciones financieras pasó del 25% al 17% y la amplitud de las acciones de servicios públicos aumentó del 0% al 73%.

Esto nos dice varias cosas importantes:

1) El movimiento alcista no ha sido un movimiento de tendencia amplio. Es bastante mixto.

2) El movimiento alcista ha beneficiado a sectores más defensivos (consumo básico, servicios públicos) y no a sectores que reflejan el crecimiento económico (consumo discrecional, energía).

3) Las recientes garantías con respecto al sector bancario de la economía aún no han impulsado las acciones financieras significativamente al alza.

Cuando acoplamos el patrón de amplitud del mercado con el movimiento de las tasas de interés (a la baja), nuevamente vemos compras defensivas (bonos). Curiosamente, las acciones tecnológicas de gran capitalización han actuado de manera similar como un refugio seguro relativo, con una amplitud en las últimas dos sesiones que pasó del 26 % al 54 %.

La conclusión es que el patrón de amplitud refleja un mercado defensivo con tasas más bajas, lo que sugiere preocupaciones con respecto a la recesión. En el seguimiento de la amplitud en el futuro, querré ver si la hipótesis/escenario de la recesión gana terreno o cambia. Los cambios en el patrón de amplitud entre las acciones, así como los cambios entre las clases de activos y las regiones geográficas, nos permiten actualizar nuestros pronósticos para los mercados y las economías. Esto nos permite tener una mente abierta y ser flexibles.

El Típico Ciclo de Sentimiento está cambiando por Sentimentrader

• El año pasado, la acción del precio del S&P 500 mostró una correlación alta y prolongada con el desánimo en el ciclo de sentimiento típico.
• Desde entonces ha cambiado, y las correlaciones apuntan a la parte del ciclo que regresa a la confianza.
• Después de un comportamiento similar, el S&P se comportó muy bien a medio plazo, pero solo desde 1950.

En octubre del año pasado, vimos que, de acuerdo con el ciclo de sentimiento típico, los inversores se habían sentido mal durante un período de tiempo histórico.

Algo similar se puede ver en el Ciclo popularizado por Justin Mamis en su libro de 1999, La naturaleza del riesgo. El gráfico de Mamis abarca la ruta de precios de las acciones estadounidenses desde aproximadamente mayo de 1990 hasta marzo de 1991.

Lo que nos dice el estudio…

A más corto plazo, el sentimiento ha vuelto rápidamente hacia el pesimismo. Pero eso es parte de un patrón más amplio desde el verano y el otoño pasados. Cuando observamos a más largo plazo cómo se ha desarrollado la acción del precio vemos que cuando este se ha comportado de una forma similar esto ha llevado casi siempre a ganancias a medio y largo plazo.

Es comprensible que el mes pasado haya generado mucho estrés entre los inversores, ya que ha superado las reacciones anteriores al comienzo de nuevos mercados alcistas, lo cual es preocupante. Pero el patrón a más largo plazo todavía parece similar a otros períodos de inquietud prolongada seguidos de un retorno a la confianza, que tiene un buen historial de alcista.

La volatilidad no es nada nuevo por Ben Carlson

Los rendimientos del tesoro a dos años cerraron el día en un 5,05%.

Fue el nivel más alto desde el verano de 2006.

Ese es un rendimiento bastante jugoso para los bonos del gobierno a corto plazo.

Desafortunadamente, no duró.

Mira la caída de las tasas desde que la crisis bancaria se nos atragantara:

Parece una caída del mercado de valores.

Esto no es normal. Y no es solo la caída de las tasas lo que se destaca. La volatilidad está fuera de control.

Bespoke publicó un gráfico que muestra que hemos visto una de las mayores rachas de movimientos consecutivos de más del 0,2 % de las últimas 4 décadas:

Veinte puntos básicos pueden no parecer un gran movimiento en relación con el mercado de valores, pero es mucho para los bonos a corto plazo.

Entre el viernes pasado y el lunes, los rendimientos a dos años se desplomaron del 5 % al 4 %. El martes se dispararon de nuevo. El miércoles cayeron por debajo del 4 %. El jueves retrocieron más del 4 %. Los rendimientos del viernes disminuyeron por debajo del 4 % una vez más.

Los rendimientos de los bonos a corto plazo se negocian como una acción meme.

Es difícil de creer, pero el mercado de valores subió después de que Silicon Valley Bank cayera.

No pongo muchas acciones en movimientos del mercado a corto plazo.

El mercado de valores no es la economía, especialmente a corto plazo. Y la mayoría de las explicaciones que tratamos de adjuntar a los movimientos en los mercados financieros son simplemente narrativas post-hoc para hacernos sentir mejor.

Pero seguro que parece que siempre es algo.

En este momento tenemos volatilidad en el sistema bancario, volatilidad en los niveles de precios (inflación) y volatilidad en las tasas.

Últimamente he estado pensando mucho en el hecho de que toda mi vida adulta parece que ha pasado de una crisis a otra.

Entré en la universidad justo cuando la burbuja de las punto-com estaba estallando. Era estudiante de segundo año en la universidad cuando ocurrió el 11 de septiembre.

A solo unos pocos años de la universidad fue el desplome del mercado de la vivienda y la Gran Crisis Financiera. Luego estuvo la crisis de la deuda europea en 2010-2011.

Ahora hemos experimentado una pandemia, la inflación más alta en cuatro décadas y lo que quieras que sea esta cosa que estamos viviendo ahora con  la banca.

En algunos aspectos, parece que estamos viviendo un período de elevada volatilidad en la geopolítica, los mercados y la economía.

Pero como alguien a quien le gusta leer sobre la historia del mercado financiero, puedo dar fe de que esta es la norma. La historia está llena de pánicos, crisis, accidentes, caídas y lo inesperado.

He estado en la industria financiera durante casi 20 años y parece que hemos vivido todo tipo de entornos imaginables: auges, quiebras, tasas crecientes, tasas descendentes, tasas del 0 %, inflación baja, alta inflación, deflación, mercados alcistas, mercados bajistas y todo lo demás.

A pesar de que siento que he vivido todos los entornos económicos o de mercado imaginables, sé que habrá muchas cosas que sucederán en el futuro que me sorprenderán.

Los últimos 3 años más o menos se han sentido como un momento sin precedentes. Y lo ha sido en muchos sentidos.

De otras maneras, esto es normal. Hay períodos de relativa calma seguidos de un período de mayor tensión y volatilidad.

Así es como siempre han funcionado las cosas.

William Bernstein escribió una vez: «En el mundo de las finanzas, los únicos cisnes negros son la historia que los inversores no han leído».

Lo raro e inesperado ocurre más a menudo de lo que crees.

¿Qué necesitas empezar a hacer trading? por Kevin Davey

Son las 11 p. m. del domingo por la noche, y estás emocionado. Estás listo para empezar mañana por la mañana. Has estudiado durante un par de meses para esto. Has leído un montón de libros, has visto a los «expertos» de You Tube hacer exactamente lo que harás, e incluso has hecho algunas prácticas simuladas en casa por tu cuenta.

Sabes que es difícil, pero los expertos de los videos te dicen que puedes hacerlo, solo tienes que superar tus bloqueos mentales. Puedes lograr cualquier cosa como te dicen la docena de libros que has leído. Diablos, has oído hablar de muchas personas que tienen éxito, ¿por qué no tú? En el fondo de tu mente, sabes que la realidad es que muchas personas quieren hacer exactamente lo que estás haciendo, pero simplemente no pueden. Pero en tu corazón, sientes que eres diferente, de alguna manera mejor.

Mientras te acuestas en la cama el domingo por la noche, tus pensamientos comienzan a ir a la deriva, justo antes de que te duermas. Te imaginas en casa el lunes por la noche, después de que todo haya terminado. Estás sentado en un sillón reclinable, tal vez con una bebida o un cigarro, con una ligera sonrisa. Has hecho lo que todo el mundo dijo que era imposible. ¡Te sientes como el rey del mundo!

Llega el lunes por la mañana y estás nervioso, pero listo. Sabes que si fracasas, te costará emocional, mental y especialmente financieramente. Pero entras en la habitación, seguro y seguro de ti mismo como puede ser, y vas a tu mesa de operaciones. No le anuncias a nadie en particular «¡Empecemos con esto!»
Pero tu paciente ya ha sido preparado y está listo para que empieces a operarle a corazón abierto.

Espera, ¿qué? ¿Eres cirujano?

Parece una locura, ¿verdad? En realidad, es un escenario bastante descabellado: alguien que intenta una actividad peligrosa mental y financieramente (piensa en la mala práctica) sin experiencia. Esto nunca pasaría en el mundo real, ¿verdad?

Bueno, tal vez podría…

Ahora vuelve atrás, y en lugar de pensar que este es el primer día de trabajo de un nuevo cirujano, imagina que es un trader que comienza su primer día de trading con dinero real. No suena tan loco ahora, ¿verdad? Tal vez esto incluso describa tus inicios haciendo trading, algunas partes de esta experiencia son ciertas en mi caso.

Ambas actividades pueden ser económicamente gratificantes, sin duda. Y ambas actividades son mental y emocionalmente estresantes. Sin embargo, una actividad requiere años de educación formalizada, años de experiencia laboral y años de pruebas, un montón de trabajo antes de que se le permita ser cirujano. El otro simplemente requiere un click, una tarjeta de crédito y la capacidad de completar una solicitud simple, ¡entonces puedes empezar a operar!

¿Qué tiene de malo?

El concepto se llama «barreras de entrada». Es un término de escuela de negocios / economía que reconoce que algunas actividades toman mucho capital y preparación hasta despegar. No puedes ser cirujano después de ver algunos vídeos, no puedes abrir una planta de aviones a reacción en tu garaje y no puedes discutir casos frente a la Corte Suprema sin aprobar muchos exámenes. Las barreras de entrada son demasiado altas.

Pero puedes abrir una cuenta de trading sin formación ni experiencia: las barreras de entrada son muy bajas. No significa que debas, por supuesto. Y ahí es donde comienza la falacia del trader de éxito. Dado que la gente puede abrir fácilmente una cuenta con unos pocos cientos de dólares, piensan que es algo fácil.

Recibo correos electrónicos prácticamente todos los días, gente que quiere empezar a operar con 1000 $, 500 $ o incluso tan solo 250 $. La gente piensa que puede hacer buenos ingresos a tiempo parcial durante 15 minutos antes de ir a su trabajo «real». O jubilados que buscan ganar unos cuantos dólares fáciles para complementar el Seguro Social.

Dado que muchos brokers le permiten abrir una cuenta con cantidades tan pequeñas, el éxito debe ser posible, ¿verdad?

Bueno, aquí está la realidad. El trading es difícil. Muy duro. Siempre le digo a la gente que «hacer trading es la forma más difícil de ganar dinero fácil». Solía estar a cargo de la calidad y la ingeniería de una empresa que fabricaba piezas de aviones críticas para el vuelo; si nuestra parte fallaba, muchas personas probablemente morirían. Imagina la presión y el estrés. Sin embargo, el trading es más difícil, mucho más difícil.

Por supuesto, el trading es inmensamente atractivo, especialmente para la generación más joven, que ha crecido en un mundo de un mercado alcista increíble. Y el trading también atrae a otras edades, como siempre lo ha hecho durante cientos de años.

Entonces, sabiendo todo esto, ¿cuál es un buen camino a seguir para alguien que quiere hacer trading? Aquí hay cinco pasos que puedes seguir.

En primer lugar, bloquea todas las tonterías que escuches sobre lo fácil que es hacer trading. Twitter parece ser un refugio para los traders jóvenes, exitosos y que nunca pierden. Excepto que probablemente el 99 % de ellos están mintiendo, la mayoría solo hacen trading en una cuenta demo desde el sótano de sus padres, si es que lo hacen. El viejo adagio «si suena demasiado bueno para ser verdad» definitivamente se mantiene. Mi regla general es que si veo signos de «porno de traders» – coches de lujo, mujeres vestidas en bikini, montones de dinero en efectivo – lo ignoro inmediatamente. Los traders reales rara vez, si es que lo hacen, actúan de esa manera.

En segundo lugar. Si no sabes en qué educador confiar, solo lee lo que puedas, de quien sea que puedas. Pero lee con una mente crítica. Pronto podrás distinguir los hechos de la ficción, y aprenderás a ignorar los b.s. tan frecuentes en este campo.

En tercer lugar, obtén una ventaja: un método, estrategia o enfoque que se haya demostrado a sí mismo es exitoso. Piensa en ti mismo como un casino: quieres que la ventaja de la casa trabaje para ti, no en tu contra.

En cuarto lugar, date cuenta de que la gestión de riesgos es una de las claves de tu éxito. Arriesgarlo todo porque crees que tienes una ventaja no es una forma de hacer trading. Espera que las ventajas se desvanezcan y espera que el trading siempre sea duro, incluso después de tener años de experiencia. Mientras juegas a la ofensiva, tratando de obtener ganancias, recuerda que la defensa, proteger tu capital, también es importante.

En quinto lugar, y finalmente, prepárate para repetir los pasos 1 a 4 una y otra vez. Siempre tienes que estar mejorando, recordándote a ti mismo que ignores el bombo, educándote constantemente, encontrando nuevas ventajas y gestionando tu riesgo. Baja la guardia aunque sea por un minuto y te encontrarás entre los perdedores del mercado.

La conclusión es que el trading es muy, muy difícil. En muchos sentidos, ser un trader exitoso no es diferente a tener éxito en cualquier otro campo. Pero con trabajo y determinación, puedes tener éxito. Simplemente no dejes que la baja barrera de entrada del trading te engañe.

Evite los mercados de acciones con una estrategia de sincronización del mercado – Parte 2 por Quantpedia

En esta segunda entrega de una serie de tres artículos, (lea la primera parte) continuaremos con nuestro objetivo de construir una estrategia de sincronización del mercado que elude el mercado de valores durante los mercados bajistas. Hace unos días, comenzamos con estrategias de sincronización del mercado basadas en los precios. Hoy, nos centraremos en los indicadores macroeconómicos y los predictores derivados de los movimientos en los mercados de productos básicos.

Timing del mercado utilizando indicadores macroeconómicos y de tendencia

En nuestra búsqueda de indicadores macroeconómicos fiables que mejoraran nuestro modelo de sincronización de mercado, nos encontramos con el artículo Philosophical Economics (2016). Igual que nosotros, intentan construir una estrategia de sincronización del mercado que cambiaría de acciones (el S&P 500) a efectivo (letras del Tesoro) antes de cada recesión y de efectivo a acciones una vez que la recesión haya terminado. Comienzan con la sincronización del mercado basada en la regla SMA y se enfrentan al problema igual como lo hacemos nosotros, es decir, sobre cómo aumentar el rendimiento ajustado al riesgo de la estrategia.

Indicadores macroeconómicos convencionales

Philosophical Economics sugiere que una forma natural de mejorar la estrategia es enseñarle a diferenciar entre situaciones en las que los fundamentos hacen que la recesión sea probable y las situaciones en las que los fundamentos hacen que la recesión sea poco probable. En otras palabras, proponen un modelo que se mantendría invertido en acciones incluso si la señal de la MA es negativa, pero el entorno macroeconómico es favorable. Para cuantificar la imagen macroeconómica de los Estados Unidos, consideran el crecimiento real de las ventas minoristas (RSALES) y el crecimiento de la producción industrial (INDPROD), ya que representan indicadores fiables de la salud de los dos segmentos fundamentales de la economía en general: el consumo y la producción.

Sus resultados muestran que cuando estas señales macroeconómicas se utilizan con la regla MA por separado, en ambos casos, el rendimiento ajustado al riesgo de la estrategia mejora, aunque la mejora es más sustancial con RSALES. Sin embargo, el mejor resultado surge cuando ambas señales macro se utilizan conjuntamente, es decir, una estrategia que se mantiene invertida en acciones cuando la señal MA es positiva o tanto las señales RSALES como las INDPROD son conjuntamente positivas.

Basándonos en sus hallazgos, nuestro objetivo es mejorar nuestra estrategia Naive añadiendo señales RSALES e INDPROD y lograr resultados similares a Philosophical Economics (2016). Con este fin, obtenemos series de datos RSALES e INDPROD de la base de datos FRED, que es nuestra principal fuente de datos macroeconómicos. Cuando los datos obtenidos no cubren todo nuestro período de muestra, utilizamos el proxy disponible más cercano en el análisis.

Construimos las señales para las variables RSALES e INDPROD de la siguiente manera:

• RSALES compra o mantiene el MKT durante mucho tiempo si el crecimiento real de las ventas minoristas (YoY) en el mes anterior t-1 es positivo,
• INDPROD compra o mantiene el MKT durante mucho tiempo si el crecimiento de la producción industrial (YoY) en el mes anterior t-1 es positivo.

Tenga en cuenta que cuando se publican los números económicos mensuales, se publican para el mes anterior. Por lo tanto, nuestras señales macroeconómicas utilizan las cifras económicas del mes anterior, no las del mes actual, que no están disponibles. Nuestro objetivo es que las señales macro nos mantengan invertidos en el mercado cuando la economía sea fuerte, independientemente de las pequeñas fluctuaciones de precios de MKT. Eso significa que nuestras estrategias salen del mercado de valores solo si tanto las señales de tendencia como las macro se convierten en negativas. Sin embargo, solo una señal de tendencia positiva puede obligarnos a volver al mercado de valores, una señal macro positiva por sí sola no es suficiente. Aplicamos esta condición a todas nuestras estrategias que utilizan señales macroeconómicas.

Añadimos señales RSALES e INDPROD a nuestra estrategia Naive por separado, así como conjuntamente para formar tres estrategias. NaiveINDPROD mantiene el MKT durante mucho tiempo si la señal Naive es positiva o la señal INDPROD es positiva. NaiveRSALES mantiene el MKT durante mucho tiempo si la señal Naive es positiva o la señal RSALES es positiva. NaiveMacro 1 permanece largo el MKT si la señal Naive es positiva o las señales INDPROD y RSALES son positivas conjuntamente. De lo contrario, las estrategias se desconectarán del mercado de valores.

La tabla 2 muestra que las tres estrategias se realizaron de manera similar, con NaiveRSALES con el mayor rendimiento del 7,16 % anual y NaiveMacro 1 con el mayor ratio Sharpe con 0,51. Nuestros resultados de la Tabla 2 indican que al añadir señales macro a la estrategia Naive mejora significativamente su rendimiento, pero a costa de una mayor volatilidad y drawdown, lo que resulta en menores rendimientos ajustados al riesgo. También podemos observar el rendimiento de nuestras estrategias en la Figura 2, mostrando que sus curvas de capital se mueven conjuntamente durante casi todo el período de la muestra, a excepción del NaiveINDPROD en 1960-1990 y principios de la década de 2000. En general, nuestros resultados son consistentes con los de Philosophical Economics (2016) y confirmaron que algunos indicadores macroeconómicos contienen información valiosa sobre los futuros rendimientos del mercado de valores, por lo que continuamos nuestra búsqueda de indicadores macroeconómicos novedosos y confiables que podrían mejorar aún más nuestro modelo.

Tabla 2: Resumen del rendimiento de las estrategias de sincronización del mercado por Philosophical Economics para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022. MKT y Naive se añaden como puntos de referencia.

Figura 2: Gráfico de rendimiento de las estrategias de sincronización del mercado de Philosophical Economics para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022.

Indicadores de materias primas

La demanda de materias primas industriales, por ejemplo, cobre, petróleo o madera, en relación con la demanda de activos de refugio seguro como el oro, se ha visto tradicionalmente como un indicador líder de la salud económica mundial. El aumento de la demanda de materias primas industriales en relación con el oro indica que la economía está funcionando a todo vapor, es decir, la expansión, lo que implica mayores rendimientos para el mercado de valores. Por el contrario, la caída de la demanda de materias primas industriales en relación con el oro apunta a una desaceleración de la producción, lo que sugiere que la economía puede estar cayendo en recesión, lo que a su vez conduce a menores rendimientos del mercado de valores.

En su artículo, Gayed (2015) mostró que el rendimiento relativo de la madera con respecto al oro contiene un poder predictivo significativo que se puede utilizar en la sincronización del mercado. Explica que cuando la madera supera al oro, las acciones tienden a mostrar un sesgo al alza y tienen una menor volatilidad, lo que hace que sea favorable asumir más riesgos en una cartera. A medida que el oro supera a la madera, lo contrario tiende a ser cierto, por lo que el cambio a activos de bajo riesgo aumenta el rendimiento general y reduce la volatilidad. Su estrategia, que cambia semanalmente de bonos del Tesoro a acciones cuando la madera supera al oro y de las acciones a los bonos del Tesoro cuando el oro supera a la madera, mejora las métricas de rendimiento tanto absolutas como ajustadas al riesgo en relación con la simple compra y la mantener de un índice de acciones. En un estudio similar, Fang (2020) examinó la capacidad de diez ratios de precios del oro, definidas como el precio en dólares del oro al precio de un activo individual, para predecir los rendimientos agregados de las acciones. Descubrió que siete de cada diez ratios de precios del oro predicen significativamente los rendimientos de las acciones. Entre estos ratios o relaciones, la relación oro-móleo es el predictor de rendimiento más poderoso, cuya información no se superpone con la información contenida en los predictores tradicionales y otras proporciones de precios del oro.

Basándonos en estos descubrimientos, construimos tres señales basadas en el rendimiento de un producto industrial frente al oro de la siguiente manera:

• COPGLD compra o permanece durante mucho tiempo el MKT si el rendimiento de tres meses de cobre es mayor o igual al rendimiento de tres meses de oro,
• OILGLD compra o mantiene el MKT durante mucho tiempo si el rendimiento del petróleo en tres meses es mayor o igual al rendimiento del oro en tres meses,
• LUMGLD compra o permanece durante mucho tiempo el MKT si el rendimiento de la madera de tres meses es mayor o igual al rendimiento de oro de tres meses.

Tenga en cuenta que, aunque estas son señales macroeconómicas, se calculan a partir de los precios de las materias primas, que están disponibles en cualquier momento y no tienen que estar rezagados un mes como nuestras otras señales macroeconómicas. Agregamos las señales construidas a nuestra estrategia Naive y obtenemos tres estrategias de materias primas. NaiveCOPGLD permanece durante mucho tiempo el MKT si la señal Naive es positiva o la señal COPGLD es positiva. NaiveOILGLD permanece durante mucho tiempo el MKT si la señal Naive es positiva o la señal OILGLD es positiva De lo contrario, las estrategias se desconectarán del mercado de valores.

Podemos observar el rendimiento de nuestras estrategias de materias primas en la Tabla 3. La estrategia de materias primas de mejor rendimiento en términos de rendimientos absolutos y ajustados al riesgo, NaiveCOPGLD, exhibe un rendimiento anual del 6,97 % y un ratio de Sharpe de 0,54, que es mayor que la de Naive. NaiveLUMGLD, por otro lado, muestra la volatilidad anual más baja del 12,84 % y el drawdon máximo más favorable del -54,97 %. Aunque algunas estrategias de materias primas gestionadas mejoran ligeramente los rendimientos ajustados al riesgo de Naive, sufren caídas sustanciales, que son inaceptables en una estrategia de sincronización del mercado.

Indicadores de desempleo y dividendos

En nuestro próximo curso de acción, volvemos a la estrategia NaiveMacro 1 propuesta por Philosophical Economics (2016) y tratamos de mejorarla mediante la introducción de nuevas señales macroeconómicas. Con este fin, obtenemos la serie de datos de la tasa de desempleo de EE. UU. de la serie de dividendos FRED y S&P Composite del sitio web de Robert Shiller. Construimos las señales para nuestras nuevas variables macroeconómicas de la siguiente manera:

• UNRATE compra o permanece durante mucho tiempo el MKT si la tasa de desempleo de EE. UU. por la Oficina de Estadísticas Laborales en el mes anterior t-1 cae o sigue siendo la misma en comparación con el mes t-2,
• DIVIDEND compra o se mantiene durante mucho tiempo el MKT si los dividendos reales de S&P Composite por acción en el mes anterior aumentan t-1 en comparación con el mes t-2.

Nuestras señales macroeconómicas UNRATE y DIVIDEND están inspiradas en Philosophical Economics (2016), que utiliza el crecimiento del empleo y el crecimiento real de S&P 500 EPS en su estrategia de sincronización de mercado. Preferimos usar la señal UNRATE en lugar del crecimiento del empleo, ya que tiene una serie de datos más larga, lo que la hace más fiable. Además, es un indicador más observado por los inversores. Del mismo modo, preferimos usar la señal DIVIDENDD en lugar del crecimiento real del S&P 500 EPS. Los dividendos representan un pago real a un inversor por tener las acciones, lo que las convierte en un indicador más tangible y confiable del rendimiento económico.

En su blog, Philosophical Economics (2016) explican que, aunque tanto el crecimiento del empleo como el crecimiento real del S&P 500 EPS están rezagado en los indicadores de recesión, pueden funcionar bien cuando se utilizan conjuntamente con una señal de tendencia. Es porque su papel principal es mantener la estrategia invertida en el mercado de valores cuando la economía es fuerte. Su estudio muestra que ambos indicadores mejoran los resultados de tiempo del mercado por la regla de SMA, pero no tanto como INDPROD o RSALES. Tenga en cuenta que su estudio utiliza el crecimiento del empleo y el crecimiento real del S&P 500 EPS con la regla MA solo por separado. Llenamos este vacío y utilizamos nuestras señales UNRATE y DIVIDEND con Naive por separado, así como conjuntamente con todas nuestras otras señales macro.

Nuestra estrategia de NaiveUNRATE se mantiene durante mucho tiempo el MKT si la señal Naive es positiva o la señal UNRATE es positiva. NaiveDIVIDEND mantiene el MKT durante mucho tiempo si la señal de comercio Naive es positiva o la señal DIVIDEND es positiva. NaiveMacro 2 mantiene el MKT durante mucho tiempo si la señal de comercio Naive es positiva o las señales INDPROD, RSALES, UNRATE y DIVIDEND son conjuntamente positivas. TrendMacro 1 mantiene el MKT durante mucho tiempo si la señal Trend es positiva o las señales INDPROD, RSALES, UNRATE y DIVIDEND son positivas conjuntamente. De lo contrario, las estrategias se desconectarán del mercado de valores.

La tabla 3 refleja los resultados. La introducción de las señales UNRATE y DIVIDEND mejoró los resultados de la sincronización de nuestro mercado, ya que nuestras nuevas estrategias mejoraron sustancialmente en comparación con las estrategias de materias primas, así como las propuestas por Philosophical Economics (2016). NaiveDIVIDEND muestra el rendimiento anual más alto del 7,62 % hasta ahora y el ratio Sharpe más alto de 0,57. Sin embargo, este rendimiento excepcional se basa en un fuerte drawdown máximo del -59,10 %. NaiveUNRATE y NaiveMacro 2 muestran resultados similares, aunque NaiveMacro 2 exhibe una volatilidad un poco menor, ya que depende de múltiples señales macroeconómicas. Nuestra estrategia macro final, TrendMacro 1, hace exactamente lo que una sólida estrategia de sincronización del mercado debería hacer. En la introducción, mencionamos que el objetivo final de la sincronización del mercado es lograr rendimientos del mercado con una menor volatilidad y drawdown más leves. Nuestra estrategia muestra un rendimiento anual del 6,45%, cercano al de MKT, al tiempo que reduce la volatilidad en un tercio al 11,93% anual y el drawdown máximo a la mitad al -42,87%. Sin embargo, su ratio Sharpe de 0,54 es ligeramente inferior en comparación con algunas de nuestras otras estrategias macroeconómicas.

Aunque TrendMacro 1 muestra resultados superiores, todavía hay margen de mejora. La figura 3 muestra que la estrategia (línea marrón) sale correctamente del MKT durante los mercados bajistas. Se debe a que la estrategia cambia del mercado de valores después de que la señal de tendencia se vuelva negativa, suponiendo que al menos una de sus señales macro también sea negativa. Sin embargo, para cuando eso suceda, puede acumular una cantidad significativa de pérdidas. Por ejemplo, durante la caída de Wall Street de 1929, la estrategia sale del mercado de valores por primera vez cuando ya ha bajado casi un 25 % desde su máximo. Naturalmente, una señal que podría cambiar la estrategia fuera del mercado de valores incluso antes de que el mercado bajista comience puede mejorar sustancialmente su rendimiento. La buena noticia es que la literatura académica conoce un indicador fiable que puede anunciar un mercado bajista inminente, que es la curva de rendimiento.

Tabla 3: Resumen del rendimiento de las estrategias de calendario del mercado macroeconómico para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022. MKT y Naive se añaden como puntos de referencia. La estrategia de mejor rendimiento está sombreada.

Figura 3: Gráfico de rendimiento de las estrategias de calendario del mercado macroeconómico para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022.

La última parte de esta serie investigará los predictores de recesión basados en el rendimiento y tratará de envolver todas las ideas en un marco coherente para la estrategia final de sincronización del mercado.

Autor:
Ladislav Durian, analista de Quant, Quantpedia

Los indicadores de amplitud de mercado para el sector energético emiten una señal de alarma por Sentimentrader

Puntos clave

• Más del 78% de las acciones del sector energético del S&P 500 cerraron recientemente en un mínimo de 3 meses.
• Tras incrementos similares, el sector mostró rentabilidades negativas dos meses después.
• Un compuesto que mide la participación en acciones de energía se deterioró a un nivel preocupante.
• Las lecturas compuestas, como ahora, sugieren una perspectiva cautelosa para el sector.

Los indicadores basados en amplitud para el sector energético muestran un deterioro significativo

Las acciones de energía cayeron con fuerza después de una consolidación de varios meses hace dos semanas, ya que el petróleo crudo continuó manteniéndose por encima del soporte. La divergencia entre las acciones de crudo y energía no duró mucho. El petróleo finalmente sucumbió a la presión vendedora en activos de riesgo al caer más del 5% a un nuevo mínimo de 1 año el miércoles.

Las acciones de energía siguieron el ejemplo del petróleo y se desplomaron de forma similar. La caída significativa además de la consolidación de hace dos semanas empujaron varios indicadores de amplitud de mercado a niveles extremos.

Uno de esos indicadores, el porcentaje de acciones del sector energético del S&P 500 que cerraron en un mínimo de 3 meses, subió por encima del 75%.

Lo que nos dice el estudio…

Las medidas de amplitud de mercado para las acciones de energía se deterioraron en varios indicadores con diferentes marcos temporales. Después de condiciones similares, los rendimientos del sector energético fueron negativos durante los siguientes dos o tres meses. El enfoque de comprar en las caídas parece que no convence, ya que las tendencias a largo plazo ya no proporcionan un viento de cola para el grupo. Al igual que el sector financiero, es muy probable que el sector esté en el banquillo de los acusados por un tiempo, a pesar de los rebotes revirtiendo a la media a corto plazo.