Las reglas del Juego han cambiado: la cola mueve al perro en el mercado de opciones por Greg Placsintar

¿Cómo eran y cómo son ahora los mercados? ¿Qué son y cómo funcionan los creadores de mercado? ¿Qué es el Gamma, Vanna y Charms? En este artículo contestaremos a estas y otras preguntas, mientras hablamos de la situación actual del mercado de opciones.

Artículo publicado en Hispatrading 49.

Los mercados evolucionan constantemente. Son sistemas dinámicos, darwinianos y casi caóticos. La tecnología es la que marca el camino porque facilita el acceso a más participantes, reduce los costes de transacción y entre otras mejoras, permite realizar profundos y complejos análisis. Por todo ello, cada vez tenemos mercados más líquidos, más profundos y más complejos. En este artículo nos aproximaremos a este nuevo entorno de mercado donde el precio que vemos en los índices viene marcado por las nuevas dinámicas. 

El contado es un instrumento muy limitado para los grandes “players”, ya que solo da exposición a la dirección en la que se mueva el activo. Son delta uno. Mientras que los derivados y la combinación de estos con sus subyacentes, permiten un abanico de estrategias muy amplio donde además de delta, entran en juego gamma, vanna, charm, etc. Esto unido a disponer de la mejor tecnología les posibilita implementar estrategias cada vez más dinámicas y complejas. Óptimas para aprovechar cualquier situación de mercado. Óptimas para elaborar una infinidad de productos financieros que se adapten a lo que los clientes piden. 

Este abanico de estrategias es una de las razones por las que en los últimos años el mercado de opciones ha sobrepasado en contratación los volúmenes del mercado de acciones. La otra razón es la facilidad de acceso de los inversores retail a estos derivados. Hoy en día cualquier bróker permite comprar opciones con una facilidad pasmosa. Esto no quiere decir que el inversor retail conozca el funcionamiento de las opciones, de hecho, este entorno de solo subir contribuye a que el pequeño inversor piense que una opción es como comprar una acción (delta 1), pero pagando menos y con posibilidad de ganar más.

Estas nuevas dinámicas de mercado tienen un fuerte impacto en la liquidez del mismo y, por lo tanto, en los niveles de cotización. Como veremos en este artículo, es el mercado de opciones el que está marcando y amplificando los movimientos de los índices.

Conceptos básicos y cómo funciona un Creador de Mercado

Para explicar el impacto de estas dinámicas y cómo las grandes manos están analizando el mercado, necesitamos una serie de conceptos previos que exponemos a continuación.

• Libro de órdenes
• Qué es delta
• Qué es gamma
• Creador de Mercados / Dealers y Delta hedge
• ¿Qué sucede cuándo un inversor compra una opción? ¿Quién se la vende?

Libro de órdenes

El mercado de valores es un registro de quién está dispuesto a comprar o vender acciones y a qué precio. Este registro se llama libro de órdenes, y es lo que todo trader siempre estudia para ver dónde hay oferta y dónde hay demanda. Con el tiempo se ha vuelto más complejo, más fragmentado y más abstracto. Hoy en día, hay decenas de lugares de negociación, cientos de tipos de órdenes con modificadores y enrutamiento algorítmico, órdenes inteligentes, sistemas, todo ello con el expreso propósito de obtener el mejor llenado con el coste total más bajo. Debido a la naturaleza competitiva del mercado, la mayor parte de la liquidez visible es, de una manera u otra, un farol. 

El Creador de mercado y las opciones

Un factor importante a tener en cuenta en estas posiciones son las opciones negociadas sobre el subyacente en cuestión. Cuando alguien compra o vende una opción, casi siempre hay un Creador de Mercado en el otro lado, dando contrapartida. Como este no quiere el riesgo direccional asociado con esa posición, se cubre mediante una posición dinámica en el subyacente. Vamos a analizar cómo este mecanismo influye en el mercado:

Delta y Gamma

En Opciones se habla de Delta, que nos indica cómo varía el valor de la Opción (Prima) ante las variaciones del precio del subyacente. Por ejemplo, si tenemos una Opción de compra (Call) sobre Tesla con delta 0,50, (opción en el dinero: ATM) sería lo mismo que decir que cuando sube el precio de Tesla en 1 punto, la Opción subiría 0,5 puntos, y cuando baje el precio de Tesla 1 punto la Opción bajaría 0,5 puntos. 

También se habla de Gamma, que mide la variación de Delta al producirse modificaciones en el precio del subyacente.

Caso práctico

Imaginemos ahora que un Inversor compra una Opción Call sobre Tesla, una Opción con el strike situado en el precio actual de Tesla (Opción ATM), entonces esa opción tendrá un delta de 0,50 (aproximadamente), y como además el multiplicador de las opciones de Tesla es 100, diremos que tenemos 50 deltas comprados en esa posición sobre Tesla. Es decir, que si el precio sube 1 punto, nuestra posición subirá $50, equivalente a estar comprados de 50 acciones de Tesla.

Conforme sube o baja el precio, Gamma nos indica cómo va variando ese delta, pues 1 Opción de Tesla, que corresponde a 100 acciones, puede variar desde -100 a 100 (deltas de la posición), según donde tengamos el strike de la opción y donde esté el precio de Tesla. 

Esa opción que hemos comprado, alguien nos la tendrá que haber vendido, y puede ser otro particular, pero normalmente se la habremos comprado a un Creador de Mercado o Dealer que nos ha dado contrapartida a nuestra posición.

Mientras que nuestra posición intenta aprovecharse de un movimiento direccional, (vamos con deltas positivos), el Creador de Mercado que nos la ha vendido no pretende ponerse a la contra, sino que quiere estar lo más neutral posible en el mercado, y cubrir esa posición dejando un delta neutral, pues su negocio es ganar con los precios de las opciones, sin tener riesgo direccional. De esta forma el Creador de Mercado tendría una Opción Call vendida sobre Tesla, con delta -50 (es decir, equivalente a 50 acciones vendidas). Como quiere estar direccionalmente neutral, acudiría al mercado de contado y compraría 50 acciones de Tesla, quedándose con delta cero, temporalmente neutral a los movimientos del precio.

Ahora supongamos que el precio de Tesla sube, lo que provoca que la Opción Call suba de precio, y sobre todo que el delta de la opción suba a 0,6 (estos cambios nos los indicaría gamma). De esta forma el Creador de Mercado vuelve a estar direccional, con un delta de -60 en la opción y un delta de 50 en las acciones compradas; necesita comprar 10 acciones más para ponerse de nuevo neutral.

Si en lugar de subir el precio de Tesla hubiera bajado, la opción Call habría bajado de precio, y el delta habría cambiado, supongamos, a 0,40. En ese caso tendríamos un delta de -40 en la opción, y un delta de 50 en las acciones compradas; necesita vender 10 acciones para volver a la neutralidad.

De esta manera, la opción Call comprada por el inversor provoca movimientos en el contado de ese producto por parte del Creador de Mercado que le ha dado contrapartida.

En este caso, una Call comprada por el inversor hace inicialmente que el Creador de Mercado compre 50 acciones de Tesla, y si el precio sube, compre 10 acciones más, y si el precio baja, venda 10 acciones. Así ésta Call provoca que el mercado reaccione con más fuerza, tanto a las subidas como a las bajadas.

Todo esto, considerando el volumen tan importante que tiene el mercado de opciones, da idea de los movimientos que pueden provocar en el subyacente, según las posiciones que tengan los Creadores de Mercados.

En la siguiente tabla vemos las repercusiones que tendrían en el mercado la Compra o Venta de una opción de compra (Call) o una opción de venta (Put), por parte de las contrapartidas tomadas por el Creador de Mercado, tanto en la posición inicial como ante movimientos de bajada o subida del precio. El caso de Compra de Call es el que hemos detallado anteriormente.

Tabla 1. Tabla resumen sobre cómo actúa un Creador de Mercado al dar contrapartida a un inversor.

Impacto en el mercado

Se observa que la Compra de Opciones Call o la Compra de opciones Put hacen que el mercado sobrerreaccione a las compras o a las ventas, multiplicando los movimientos alcistas, y también los movimientos bajistas.

Sin embargo, la Venta de Calls o Venta de Puts por parte de los inversores, hacen que los Creadores de Mercado funcionen al revés, es decir, si el mercado baja ellos compran y si sube ellos venden, reduciendo la volatilidad de los mercados.

El mercado es complejo y no sabemos exactamente las posiciones globales de los Creadores de Mercado, pero sí sabemos que esas posiciones provocan comportamientos muy fuertes en los mercados, que pueden acelerar o amortiguar movimientos.

A esto hay que sumar los efectos de segundo orden como gamma o vanna. La repercusión de estas griegas no debe de pasar desapercibida, como ha sucedido hasta ahora, ya que funcionan de amplificador de los citados movimientos.

El Creador de Mercado todos los días ajusta sus posiciones en base a estas derivadas de segundo orden, es decir estudia todos los días la variación de su delta de la cartera en función del tiempo  (Charm), ajustando así sus acciones o futuros, al mismo tiempo que revisa la variación del delta con respecto a la volatilidad (Vanna) y por supuesto al cambio del precio (Gamma). Para el Creador de Mercado no existe otra cosa que su negocio, este es cubrir siempre su delta con cada movimiento. Como ejemplo tenemos que a veces esta exposición a gamma les obliga a comprar/vender 1 billion de SPX por cada punto que se mueve el índice. El impacto es enorme.

Conclusiones

Todos los días nos preguntamos: ¿Qué es lo que mueve el mercado? ¿Por qué se mueve de forma tan diferente en los últimos meses? ¿Por qué hay niveles donde el precio reacciona de manera inesperada sin noticia o sin motivo aparente? 

Nos han enseñado que la referencia de los precios son los activos base, pero hoy en día, vemos que las reglas han cambiado con tantos productos y tan complejos al alcance de todos. Se dice que la “cola mueve al perro”, y así es, la dinámica ha cambiado y las reglas también.

Esperamos que con este artículo quede más claro lo que está pasando, lo que mueve el mercado. Ya es más importante lo que hacen las opciones que el subyacente. Parece el mundo al revés. Lo es.

Son las nuevas formas de flujos que hay que conocer y tener en cuenta. Sentimos que sea un poco difícil de entender a la primera. Sin embargo, es lo que pretendemos con estos artículos y con nuestro canal de telegram https://t.me/stonksvolaprimas. Queremos abrirles ojos a los inversores, explicarles que las reglas han cambiado. No podemos decir que sean para bien o para mal, solo que el entorno de mercado es distinto. Hace años que las opciones están en el mercado, siempre han jugado un rol relevante, pero nunca antes habían sido más importantes que el mercado en sí. 

Los Creadores de Mercado o Market Makers no arriesgan. Te venden un producto con una volatilidad que saben que pueden cubrir, para ello utilizan el contado para hacerlo. Estos movimientos acaban siendo muy grandes, sin importar la dirección que tome el mercado. Únicamente están cubriendo en base a su cartera.

No obstante, vaya cobertura. Si hay liquidez todo irá bien, ya que no tienen que mover el precio. Ahora cuando no la hay, necesitan mover más y más el mercado para poder cubrirse. Recuerda que, tanto en subidas como en bajadas, conforme delta varía, ellos compran o venden más lotes en el contado. Así mueven el precio hasta que cubren su necesidad, sin importar cuánto es. 

En Marzo 2020 vimos un movimiento muy acelerado por la falta de liquidez y también vimos en muchos activos un movimiento correlacionado (en metales, renta fija, renta variable). En nuestra humilde opinión es un riesgo debido a estos flujos que provienen de los derivados. Unicamente para cubrir la posición. Esta última vez han intervenido, ya que no se puede permitir que todo Wall Street (que está corto de volatilidad, es decir largos de Calls de Empresas, largos de Empresas y largos de Índices y todos los Indexados) invertido hasta las cejas y todo en la misma dirección, se mate a salir, ya que hubiera provocado un movimiento sin precedentes. Piensa que no es un movimiento en base a flujos de beneficios de Empresas o de la Economía, son otros flujos, los de “Delta, Vanna, Charm“. Estos no tienen en cuenta si la empresa cotiza a un precio real o por debajo de valor contable, o incluso a PER 1. 

Al observar este nuevo entorno creemos que es importante conocer el motivo y los posibles escenarios. Además, es clave que en las carteras haya un componente de cobertura y un componente largo en volatilidad, por supuesto a un coste adecuado. Es lo que hemos añadido en nuestro fondo Seasonal Quant, que además de estar descorrelacionado, por ser diferente y poco volátil, te aporta una cobertura real ante un movimiento inesperado de la renta variable. 

Como siempre gracias por leernos y confiar en nosotros. Para cualquier duda o pregunta estamos a vuestra disposición. 

Epílogo: La elección de Tesla como ejemplo práctico a lo largo del artículo no ha sido casual. A la vista de cómo se lleva comportando la cotización de la empresa de Musk, circula una teoría sobre el uso de calls para inducir movimientos de gamma muy fuertes. A esta teoría, la hemos llamado el “Caballo de Troya de Tesla” porque estaría destina a “romper la inversión indexada”. De esta tesis hablaremos próximamente, ya que con este artículo hemos sentado las bases técnicas para poder explicarla acorde a su complejidad.

Lecciones de los años 70: mercado, tasas de interés y resultados empresariales por Ensemble Capital

Como todos los demás, hemos estado pensando mucho sobre la historia de la inversión durante el año pasado y, específicamente, sobre la relación entre el mercado de valores, las tasas de interés, la inflación y los resultados empresariales. El gráfico a continuación da una buena idea de los niveles de inflación que estamos experimentando hoy en el contexto de los últimos 60 años, incluidas dos medidas diferentes, el IPC general (línea continua amarilla en el panel inferior) y el IPC subyacente (línea discontinua roja, excluye inflación volátil). Como resultado, vemos las reacciones de la tasa de interés de la Reserva Federal (línea discontinua verde), así como las expectativas generales del mercado capturadas en la trayectoria de la tasa del rendimiento del Tesoro a 10 años (línea blanca).

Hubo razones por las que la inflación despegó en la década de 1970, y también hay razones bien discutidas sobre por qué despegó ahora. Ambos involucran el crecimiento de la oferta monetaria impulsada por la Reserva Federal, las acciones políticas del gobierno, la demanda agregada que supera la oferta agregada y los eventos macro y geopolíticos imprevistos que suceden cuando la economía era vulnerable a la inflación.

El siguiente gráfico ilustra la relación a largo plazo entre las ganancias corporativas, el valor del mercado de valores y su relación precio/ganancias.

Lo más interesante de la perspectiva a largo plazo es que, con el tiempo, las ganancias han crecido (línea azul discontinua), lo que ha sustentado la apreciación del mercado (línea blanca). La relación entre el nivel del mercado y las ganancias subyacentes es el múltiplo de precio a ganancias (o relación P/E) capturado por la línea naranja cíclica.

La relación P/E calculada captura el valor esperado de las ganancias en efectivo futuras disponibles para los accionistas descontadas al valor actual. Dado que se espera que las empresas operen durante décadas en el futuro con diversas perspectivas de crecimiento y la reinversión necesaria para respaldar el crecimiento, son estos futuros flujos de efectivo descontados los que comprenden el valor de una acción. Consulte nuestra publicación anterior sobre LA VALORACIÓN DE ESTOS FLUJOS DE CAJA  para un estudio más profundo.

Sin embargo, la tasa de descuento del mercado (la tasa de rendimiento que los inversores requieren como compensación por asumir el riesgo de inversión) y sus expectativas sobre el nivel y la duración del crecimiento de las ganancias futuras fluctúan con el tiempo. Esto afecta el múltiplo de las ganancias que termina atribuyendo a las acciones.

Cuando los eventos actuales se ven mal o las tasas de interés son más altas, los inversores requieren una tasa de rendimiento más alta por la incertidumbre de las ganancias futuras, lo que se traduce en un múltiplo P/E más bajo. Cuando las cosas se ven brillantes, los inversores generalmente miran las perspectivas futuras de las empresas con mayor optimismo y certeza, requieren una tasa de rendimiento más baja, lo que resulta en un múltiplo P/U más alto.

De manera similar, cuando pueden ganar una tasa de rendimiento libre de alto riesgo mediante la tenencia de bonos del Tesoro, la tasa de rendimiento neta de una prima de riesgo accionario requerirá una tasa de rendimiento más alta para soportar la incertidumbre del riesgo accionario (menor múltiplo P/E, mayor ganancias rendimiento E/P) y viceversa.

A medida que las tasas de inflación despegaron en 2021 y 2022, aumentaron las perspectivas de tasas de interés significativamente más altas y el impacto negativo en el crecimiento económico, lo que provocó la venta masiva del mercado. Impulsó mayores rendimientos libres de riesgo en los bonos del Tesoro y al mismo tiempo creó una mayor incertidumbre para la economía en el futuro, ya que la Fed elevó las tasas y redujo la liquidez (Ajuste Cuantitativo) para frenar la inflación. Esto eventualmente resultará en un aterrizaje “suave” en la economía, con un escenario de crecimiento y empleo de bajo a moderadamente negativo, o un aterrizaje “duro”, con un escenario de crecimiento y empleo negativo más pronunciado.

Casi toda la caída en el S&P 500 en 2022 se debió a que el múltiplo P/E disminuyó de aproximadamente 25x a 18x a medida que disminuyó la confianza futura y aumentaron las tasas de rendimiento requeridas. En la década de 1970, los múltiplos P/E disminuyeron de 20x a 7x a medida que la tasa de fondos federales a corto plazo pasó del 3,5 % al 13 % y, en última instancia, llegó al 20 % bajo la presidencia de la Fed, Paul Volcker, en la década de 1980. ¡Ese fue un período económico bastante difícil!

El gráfico a continuación muestra las mismas métricas que se presentaron anteriormente, pero ampliadas en el período 1970-1989.

Pero mientras el múltiplo PE se comprimió bruscamente en la década de 1970, las ganancias del S&P 500 aumentaron de alrededor de $5 en 1970 a $8 en 1974 y luego a más de $15 en 1980. El mercado, aunque experimentó mucha volatilidad en la década de 1970, incluida una caída del 50% desde el máximo de 1973 de 120 hasta el mínimo de 1974 de 63, se mantuvo aproximadamente plano de 1970 a 1980 en el nivel 90-110. Por supuesto, ese resultado no fue un consuelo para los accionistas durante ese período, ¡pero las ganancias fundamentales se triplicaron! (Nota: LAS GANANCIAS REALES ajustadas por los altos niveles de inflación en el período crecieron un 27 % acumulativo, mientras que el rendimiento total del S&P 500, incluidos los dividendos reinvertidos, fue en realidad de alrededor del 5,5 % anual).

Sabemos que en el período posterior a que finalmente se controló la inflación después de algunos falsos amaneceres, el múltiplo P/U aumentó como un resorte en espiral de 7x a 15x entre 1980 y 1990 (incluido un breve coqueteo con 25x antes del colapso de 1987), mientras que las ganancias continuó aumentando (a una tasa anual inferior a la media de ~5 %) de $15 a $24, lo que resultó en un aumento del S&P 500 de aproximadamente 110 a 360. Por lo tanto, la década de dolor fue recompensada con una década de buenos rendimientos de alrededor del 12,6 % anual .

Y todos sabemos que hubo muchas más recompensas en la próxima década que culminó en el pico de la burbuja Dotcom de 2000 sobre 1500 en el S&P 500 (~15.5% CAGR), PE de 30x y ganancias de $55. Pero luego ese pico fue seguido por 13 años de dolorosa volatilidad sin ningún progreso en el mercado, ya que P/E tendió a la baja incluso cuando las ganancias se duplicaron, incluida la Gran Crisis Financiera que sacudió el sistema financiero mundial. Finalmente, la última década fue buena, con un rendimiento de mercado promedio de ~10%, incluida la caída desde el máximo de 4800 del S&P 500 hasta el nivel actual de aproximadamente 4100.

Por supuesto, un gestor de macroinversiones extraordinario podría haberlo hecho muy bien operando entre clases de activos en función de las tendencias económicas cambiantes. Este es el tipo de entorno en el que algunas de estas estrategias han arrojado resultados extraordinarios, aunque muy pocas han tenido un buen rendimiento constante. Dado que la economía tiene características emergentes de un sistema complejo, es mucho más difícil pronosticar que los datos fundamentales de la empresa (en términos relativos, un sistema más simple y determinista, especialmente con una perspectiva a más largo plazo).

Dada la incertidumbre inherente a los sistemas complejos emergentes como una economía, es extremadamente difícil predecir las tasas de inflación, las tasas de interés y las tasas de crecimiento del PIB. Esta es la razón por la cual las expectativas del mercado a menudo son incorrectas, a pesar de incorporar la «sabiduría de la multitud» colectiva de millones de personas inteligentes.

Como resultado, ni las predicciones de tasas de interés ni las previsiones de inflación se cumplen como se esperaba, incluso a corto plazo. En parte, esto se debe a que los economistas a menudo usan promedios históricos como su caso base y asumen algún tipo de reversión a la media.

Pero en realidad, la interacción de los factores juega un papel importante en la determinación de las características emergentes que realmente se manifiestan. La sociedad prefiere la previsibilidad, por lo que contamos con sistemas que intentan controlar los extremos de los comportamientos emergentes con políticas, como el control de las tasas de interés y la liquidez por parte de la Reserva Federal y el control del gobierno de las políticas de estímulo y la regulación financiera. Sin embargo, dada la complejidad y el tamaño del sistema, estas políticas casi siempre terminan con consecuencias compensatorias tanto intencionadas como no intencionadas, y estas últimas a menudo no previstas por la opinión de consenso.

Hay instancias en las que la actividad económica a corto y mediano plazo puede ser predecible, como explicamos después de la aprobación de la Ley CARES enormemente estimulante de $ 2,2 billones en 2020 y el Plan de rescate estadounidense de $ 1,9 billones en 2021, que resultó en un fuerte gasto de los consumidores y mayores ganancias corporativas. Por supuesto, la «economía de alta presión» resultante condujo al aumento de la inflación que fue desencadenado por el tsunami de la demanda que no coincidió con las restricciones de la oferta y se agravó por las implicaciones geopolíticas de la Guerra Rusia-Ucrania.

Como resultado, en el transcurso de 2022, vimos un cambio tremendo en las expectativas de las tasas de interés, incluso cuando el aumento de las tasas de inflación era evidente para todos en 2021, y la Reserva Federal cambió su opinión sobre la persistencia y la naturaleza de la inflación de EE. UU. en noviembre de 2021. cuando eliminaron el modificador «transitorio».

Las expectativas de las tasas de interés pasaron de un pico de solo el 2 % en noviembre de 2021 (curva verde discontinua) al 3 % en los primeros meses tumultuosos de 2022 (curva amarilla-verde punteada) a alrededor del 4 % en la actualidad (curva verde continua), pero no antes. se espera que alcance un máximo de más del 5%.

Exactamente cuánto subirá la Fed las tasas antes de hacer una pausa o recortarlas aún está en debate, ya que los datos económicos y de inflación mixtos eluden una imagen clara, ahora complicada por el endurecimiento de las condiciones crediticias en el sistema bancario. Estos son grandes cambios en las expectativas y claramente esas expectativas estaban equivocadas hace un año, ¡y es probable que lo estén hoy!

A pesar de toda la incertidumbre de los factores macroeconómicos intrínsecamente desconocidos, podemos ver en los gráficos anteriores que las ganancias han crecido enormemente durante largos períodos de tiempo, especialmente durante los años de alta inflación porque las empresas pudieron aprovechar la mentalidad de inflación en la economía para aumentar los precios. Pero un indicador de toda la incertidumbre en los datos económicos se refleja en los cambios en el múltiplo P/E que, por extensión, es difícil de predecir para un marco de tiempo en particular.

Es mucho más fácil pronosticar los fundamentos que el múltiplo de valoración (dentro de algunos límites), capturado por una frase acuñada por Ben Graham que Warren Buffett ha repetido a menudo que «a corto plazo, el mercado es una máquina de votar, pero en el a largo plazo, es una báscula.” En otras palabras, en el corto plazo el mercado adivina lo que podría suceder dentro de un contexto estático de corto plazo a medida que cambian las condiciones, es decir, refleja opiniones rápidas ante la incertidumbre, mientras que en el largo plazo el mercado refleja cómo las personas y las empresas y las economías se adaptan dinámicamente a las condiciones cambiantes para llevar a cabo lo que realmente sucede.

De esa manera, es una mejor relación riesgo-recompensa centrarse en los fundamentos de la empresa dentro de un conjunto de empresas que tienen un control sobre sus negocios mejor que el promedio. En la jerga de Ensemble, eso significa fosos competitivos con productos relevantes para evitar la degradación competitiva en los fundamentos, combinados con equipos de gestión capaces y adaptables para guiar a las organizaciones a través de períodos desafiantes que probablemente requieran cierto nivel de cambio dadas las tensiones de sus mercados y clientes.

Independientemente de lo que suceda en la macroeconomía, este tipo de empresas pueden tener los recursos, el talento y la protección para afrontar los desafíos y adaptar su oferta y sus tácticas para superar las turbulencias y salir fortalecidas del otro lado. Si uno reconoce que los eventos macroeconómicos y geopolíticos son intrínsecamente difíciles de predecir, entonces lo mejor después de la certeza es ponerse del lado del tipo de equipos que pueden adaptarse y competir en cualquiera que sean las condiciones en las que se encuentren.

Desafortunadamente, si bien el efectivo es un «refugio seguro» durante tiempos turbulentos e inciertos, es solo temporal al que acuden los inversores para reevaluar su situación cuando están en el negocio de apostar por el caballo correcto a medida que cambia el hipódromo macroeconómico. Sin embargo, con el tiempo, “el sistema” se amaña contra el efectivo como reserva de valor, con tasas reales de retorno sobre el efectivo que generalmente son negativas. Esto está muy bien ilustrado por este gráfico de Visual Capitalist.

La riqueza debe invertirse para preservarse si no crecer en términos reales, por lo que el trabajo del inversor es descubrir la mejor manera de utilizar el efectivo a medida que cambia el mundo. El inversionista puede redistribuir el efectivo a través de los cambios macroeconómicos inciertos en las clases de activos cambiantes orientados a beneficiarse de las tendencias económicas cambiantes, o los inversionistas pueden encontrar empresas que puedan adaptarse a nivel micro y descubrir cómo implementar sus recursos y talento para ganar un tasa de retorno real atractiva, incluso cuando el contexto económico cambia a su alrededor. Ese es esencialmente el punto de vista que defendemos y hacemos nuestro trabajo para identificarnos dentro de la clase de activos de capital y asociarnos con los negocios apropiados.

Para concluir, si bien es incierto qué tipo de múltiplo de ganancias asignará el mercado a las acciones durante este período de incertidumbre económica, tener una cartera de empresas bien administradas y con ventajas competitivas puede ser una de las mejores formas de navegar la incertidumbre macroeconómica y sostener a largo plazo el valor del capital a través del crecimiento fundamental de las ganancias.

Por supuesto, en general debemos estar en lo cierto sobre cómo serán esos fundamentos, y tenemos un proceso y una estrategia de inversión que creemos que nos ayudarán a lograrlo a lo largo del tiempo. Al igual que la innumerable cantidad de gráficos que todos hemos visto que muestran las tensiones que el mercado ha atravesado y superado durante décadas (gráfico de requisitos a continuación), es una perogrullada decir que al mercado le irá bien a largo plazo como resultado de grupos de personas que se unen para trabajar en misiones productivas que crean valor, bajo los marcos estratégicos correctos que mejoran las vidas de sus clientes que colectivamente componen la humanidad.

Hemos visto miles de años de progreso en este frente y, aunque Buffett diría que «nunca apostaría contra Estados Unidos», ampliaríamos la declaración para decir que «nunca apostaría contra la humanidad». El mercado es simplemente un reflejo y una capitalización de la capacidad de la humanidad para generar progreso, aunque lo entusiasta que es sobre esas perspectivas puede fluctuar con el tiempo y ha visto su parte de tropiezos en el camino. Pero la tendencia a largo plazo ha sido indiscutiblemente hacia arriba y hacia la derecha.

Tutorial VWAP: Cálculo, Usos y Limitaciones por Quantinsti

Por lo general, si un operador tuviera que comparar dos valores aparentemente buenos, un operador experimentado verificaría tanto el precio como el volumen de las acciones.

Ahora, preguntaría: «El precio es obvio, pero ¿por qué el volumen?»

El volumen es tan importante como el precio porque no queremos quedarnos estancados con una acción que solo tiene unos pocos compradores, incluso si el precio es demasiado atractivo. Por lo tanto, el VWAP se creó para tener en cuenta tanto el volumen como el precio.

Con VWAP como la medida de una operación, un potencial operador decidiría las posiciones largas y cortas con más precisión que si solo se tuviera en cuenta el precio.

Veamos más sobre el VWAP en este artículo:

¿Qué es VWAP?

El precio promedio ponderado por volumen, también conocido como VWAP, es la forma de medir el precio promedio de un instrumento financiero ajustado por su volumen negociado.

En términos simples, el precio promedio ponderado por volumen es el precio promedio acumulado con respecto al volumen.

El precio promedio ponderado por volumen (VWAP) es simple de calcular y tiene una variedad de usos. Mientras que un fondo de cobertura o un fondo mutuo usa el VWAP para guiar su decisión de comprar una cantidad sustancial de acciones, un inversor minorista lo usaría para verificar si el precio es lo suficientemente bueno como para ir en largo.

Fórmula de VWAP

La fórmula para calcular el VWAP es el precio típico acumulado multiplicado por el volumen total y dividido por el volumen acumulado. Va de la siguiente manera:

VWAP = [Acumulado (Precio * Volumen)]/[Volumen acumulado]

Si bien la fórmula es bastante fácil, también descubramos la aplicación VWAP en Excel mediante un ejemplo.

Aplicación de VWAP en Excel

Para calcular VWAP, tomaremos los datos de nivel minuto de Amazon. Puede obtener ejemplos de datos históricos de Yahoo Finance. Hemos utilizado los datos para la fecha 29 de diciembre de 2022. Una muestra de los datos es la siguiente:

Paso 1: Encuentra el promedio o «Precio Típico»

Para obtener una estimación confiable del precio al que se negoció un valor durante un período determinado, tomamos el promedio de los datos de precios, en este caso, el promedio del precio máximo, mínimo y de cierre.

Por ejemplo, el precio medio a las 9:30 = (83,06 + 82,74 + 82,88)/3 = 82,89333333 ~ 82,89

De manera similar, para 9:31, el precio promedio = (82.98 + 82.65 + 82.9)/3 = 82.84333333 ~ 82.84

Crearemos una nueva columna con el encabezado «Precio típico»

Paso 2: Multiplique el precio promedio con el volumen para ese período

Dado que estamos buscando un período de 9:30, el volumen negociado fue 2107565.

Así, el producto de volumen y precio típico será = (Precio medio * Volumen) = 82,89333333 * 2107565 = 174703088,1

De manera similar, hemos llenado el producto del precio típico y el volumen en la columna con el título «Volumen * Precio típico».

Paso 3: Calcule el total acumulado del producto de precio y volumen típicos

A las 9:30, al ser el primer valor, el total acumulado permanece invariable. Veamos el total acumulado del producto de precio y volumen típicos a las 9:31 ahora.

Para el momento, 9:30, el producto de precio y volumen típico era 174703088.1. Y para las 9:31, el valor fue 21937660.26.

Por lo tanto, para las 9:31, el total acumulado sería 174703088,1 + 21937660,26 = 196640748,3.

En consecuencia, crearemos una nueva columna en la tabla como se muestra a continuación.

Paso 5: encuentre el volumen total acumulado

Dado que encontramos el total acumulativo del precio y el volumen típicos, tenemos que mantener un total acumulado del volumen del valor negociado.

Por lo tanto, para las 9:30, será solo 2107565, ya que es el primer período del día.

Para las 9:31, será (Volumen a las 9:31) + volumen acumulado del período anterior, es decir

(264809 + 2107565) = 2372374

Paso 6: Encuentra VWAP

Simplemente dividimos el total acumulado del producto de precio y volumen típicos por el volumen acumulado.

Así, para las 9:30, VWAP = (174703088,1) / (2107565) = 82,89333333 ~ 82,89

Para 9:31, VWAP = (196640748,3) / (2372374) = 82,88775224

Finalmente crearemos la columna «VWAP» que muestra los cálculos finales

Hacer trading con VWAP – La interpretación

Con VWAP, el trader obtiene la información integral sobre el movimiento del precio de la acción que lo ayuda a determinar el mejor punto de entrada.

Por ejemplo, un trader espera que la línea de precio de una acción en particular supere la línea VWAP. En caso de que haya muchas ventas (posiciones cortas) en el mercado para esa acción, es posible que la acción no supere la línea VWAP.

Esto se debe a que las acciones por encima de la línea VWAP se consideran caras y, por lo tanto, tienen un valor alto. Cuando el precio de las acciones sube por encima de la línea VWAP, implica que muchos traders están comprando las acciones. Aquí es cuando los traders van mucho antes de que el precio alcance su punto máximo.

Por otro lado, se sabe que las acciones por debajo de la línea VWAP están infravaloradas y tienen una tendencia a la baja, lo que hace que los traders se queden cortos con dichas acciones.

Con la ayuda de las líneas de tendencia (líneas de soporte y resistencia) y el patrón de velas japonesas (que representa el movimiento del precio), un trader puede averiguar cuándo la acción se mueve por encima o por debajo de la línea VWAP.

Cómo usar VWAP

Hasta ahora, aprendimos sobre el cálculo y la aplicación de VWAP con la ayuda de Excel. Veamos también cómo el trader puede usar VWAP por una variedad de razones, que son las siguientes:

• VWAP como confirmación de tendencia
• VWAP como estrategia de ejecución
• VWAP como indicador
• VWAP como control de rentabilidad

VWAP como confirmación de tendencia

Hemos mencionado antes cómo VWAP nos brinda información relacionada tanto con el volumen como con el precio. También nos ayuda a confirmar la presencia de una tendencia que podría estar surgiendo.

Entendamos esto con un ejemplo de un gráfico a continuación (que muestra VWAP y el precio de cierre de una acción) que se puede trazar en Excel después de realizar el cálculo.

Si ve el gráfico de VWAP, a pesar de las frecuentes oscilaciones en el precio de cierre, podemos ver claramente que el VWAP está aumentando. El aumento del VWAP indica que hay más compradores que vendedores.

También indica una fase alcista, mientras que un VWAP decreciente indica una fase bajista.

VWAP como estrategia de ejecución de operaciones

VWAP también es utilizado por compradores institucionales que necesitan comprar o vender una gran cantidad de acciones pero no quieren provocar un aumento en el volumen, ya que llama la atención y afecta el precio.

Para explicar esto con más detalle, digamos que una institución está interesada en comprar 10,000 acciones de Amazon. Si colocan una orden de 10,000, la acción inmediata sería un aumento en el precio a medida que el mercado completa la orden.

Ahora bien, si otros traders saben que existe una demanda importante por la acción, pedirían un precio más alto por la acción, lo que la encarecería para la institución.

Para evitar este escenario, estas instituciones desarrollan una estrategia de trading automatizada para dividir el número de acciones en cantidades más pequeñas y ofertar por las acciones de tal manera que sus operaciones no dejen que los precios de cierre se alejen del VWAP.

Dado que VWAP actúa como una guía en la que ciertos operadores basan sus decisiones de trading, ayuda a mantener el precio de cierre lo más cerca posible del VWAP.

VWAP como indicador

Entre los traders intradía, el indicador VWAP también se puede utilizar en una estrategia de trading. Existen teorías contradictorias sobre cómo debe usar exactamente el VWAP como indicador y, por lo tanto, intentaremos comprender este aspecto con mayor detalle.

Por lo general, consideramos escenarios en los que el precio de cierre cruza el VWAP como una señal y, por lo tanto, se puede usar un cruce VWAP para abrir o salir de una operación según su perfil de riesgo.

Antes de ver los diferentes escenarios, demos un paso atrás y entendamos que el VWAP en realidad puede ser como una profecía autocumplida cuando se trata de hacer trading. Como se vio anteriormente, ciertos traders institucionales intentarían ejecutar operaciones de tal manera que el precio de cierre no supere el VWAP.

Esto puede influir en otros traders que mirarían el precio de cierre y tomarían una decisión de trading pensando que el precio de cierre se acercará eventualmente al VWAP.

Por lo tanto, cuando el precio de cierre comienza a subir y alejarse del VWAP, existe una presión entre los traders para vender, debido a la lógica de que el otro vendería en cualquier momento.

Esto crea una situación en la que la creencia general podría ser que las acciones están sobrevaluadas. De manera similar, cuando el precio de cierre comienza a moverse hacia abajo y más lejos del VWAP, existe la creencia de que la acción está infravalorada y existe presión entre los traders para comprar la acción.

Por supuesto, dependiendo de la mentalidad del mercado, puede haber diferentes escenarios y, por lo tanto, uno no puede depender solo del VWAP para tomar una decisión.

Veamos ahora algunos otros escenarios.

Algunos traders prefieren el cruce VWAP como indicador y compran las acciones cuando el precio de cierre cruza el VWAP desde abajo y sube más alto, lo que indica una tendencia alcista.

Luego, uno esperará a que el precio de cierre alcance el máximo del día, momento en el que venderá y saldrá de la operación. Otros operadores saldrán tan pronto como el precio de cierre muestre signos de giro.

Por el contrario, algunos traders venderían acciones en corto cuando el precio de cierre cruza el VWAP desde arriba y sigue bajando. Una vez que el precio de cierre alcance el mínimo del día, cerrarían la operación.

Ahora, algunos traders preferirían un precio por debajo del VWAP, ya que sería un buen precio para comprar y un precio por encima del VWAP podría indicar que es un buen momento para vender. Tomando el ejemplo anterior del gráfico VWAP, puede ver que a medida que el precio sube por encima del VWAP, hay un pequeño período en el que el precio sigue aumentando y luego el precio disminuye.

Sin embargo, se ve que para la estrategia de trading, los traders consideran el cruce del precio de cierre con el VWAP como una señal. Sin embargo, se debe tener en cuenta que el VWAP es un indicador rezagado, lo que significa que se calcula únicamente en función de los datos históricos. Por lo tanto, no debería ser el único indicador en una estrategia de trading.

VWAP como control de rentabilidad

Una vez que los traders han cerrado su operación, miran el VWAP para verificar si su operación fue rentable o no. Por ejemplo, si un trader compró una acción de Amazon a $ 248 y el VWAP al final del día fue de $ 250, entonces el trader compró las acciones a un buen precio y puede obtener ganancias en esta operación.

Hasta ahora hemos visto algunos de los usos de VWAP. Sin embargo, al leer el artículo, ¿sentiste algún tipo de deja vu o más bien te diste cuenta de que habías leído sobre características similares para un indicador diferente?

¿Crees que VWAP es solo otra variación de una media móvil? Para responder a esta pregunta, veamos la diferencia entre el VWAP y Moving VWAP (MWAP).

VWAP frente a MVWAP

Las siguientes son las diferencias entre VWAP y MVWAP:

Por lo tanto, aunque hay una línea delgada entre MVWAP y VWAP, la línea delgada también representa una diferencia significativa.

Ventajas de usar VWAP

En cuanto a los profesionales, debo mencionar que el precio ajustado ponderado por volumen es el verdadero precio promedio de la acción y no afecta su precio de cierre.

Veamos las razones por las que VWAP es tan popular:

VWAP puede indicar si el mercado es bajista o alcista:
El mercado es bajista cuando el precio está por debajo del VWAP y alcista si el precio está por encima del VWAP. Un mercado alcista indica una presión de compra y la línea de tendencia en el gráfico se mueve hacia arriba. Un mercado bajista indica presión de venta, lo que lleva a una tendencia a la baja en el gráfico de acciones.

En VWAP, las indicaciones para comprar y vender son prominentes:
Los traders que utilizan la línea VWAP como indicador podrán comprar a un precio bajo, obteniendo así rendimientos más favorables cuando vendan la acción. Por lo tanto, VWAP ayuda al inversor a tomar una decisión informada.

VWAP se puede utilizar junto con el promedio móvil y otras estrategias e indicadores:
el VWAP es un excelente indicador al elegir qué acciones comprar, pero proporciona un mayor valor cuando se usa con otras estrategias de trading. VWAP puede informarle mucho sobre el estado actual y futuro de las acciones tanto para posiciones largas como cortas.

Además, VWAP se puede combinar con otro indicador técnico para confirmar una tendencia, el uso de tales estrategias de indicadores múltiples puede reducir considerablemente la cantidad de señales falsas.

Desventajas de usar VWAP

VWAP es un indicador rezagado y, por lo tanto, si intenta usarlo durante más de un día, no podrá mostrar la tendencia correcta. Por lo tanto, debe ser utilizado solo por operadores intradía.

Además, hay casos en los que ciertas acciones (o el propio mercado) se encuentran en una fuerte fase alcista y, por lo tanto, no habrá cruces durante todo el día, lo que a su vez representa muy poca información para los traders y las instituciones.

En cierto modo, el principal inconveniente de VWAP es que no se puede usar durante más de un día y, por lo tanto, no puede proporcionar mucha información desde un punto de vista histórico.

Conclusión

VWAP es una combinación de precio y volumen y, por lo tanto, ofrece un valioso conjunto de información a los traders, en comparación con los promedios móviles. Calcular el VWAP parece complicado pero es bastante simple.

Además, interpretar VWAP cuando se usa junto con el precio de cierre es bastante simple. Teniendo en cuenta que el VWAP es una herramienta para tomar decisiones sobre ir en largo o en corto, se puede utilizar el método VWAP con éxito.

Miedo y euforia por Ray Barros

Cómo ganar dinero con las acciones [Libro] por Hispatrading

Valor Editions acaba de publicar en España “Cómo ganar dinero con las acciones” de William J, O’Neil, un best seller en Estados Unidos que ha vendido más dos millones de ejemplares en este país. Es, sin duda, una obra considerada un clásico sobre inversión y que ha cosechado un enorme éxito tanto en Estados Unidos como en todo el mundo. En este libro, William J. O’Neil describe el método de inversión CAN SLIM®, desarrollado por él mismo, que tiene como objetivo minimizar el riesgo y maximizar las ganancias para todos aquellos interesados en invertir en acciones de crecimiento (growth) a medio y largo plazo.

El término CAN SLIM® es un acrónimo que se refiere al análisis de diversos factores que determinan su estrategia de negociación de acciones. Este método se basa, en líneas generales, en el seguimiento de una combinación de variables, tanto de análisis fundamental como técnico, como la comparación de los beneficios trimestrales frente a los del año anterior, el aumento de los beneficios anuales (que deben superar en un 25 por ciento a los del año anterior), la calidad de los nuevos productos y nuevos gestores de la empresa, los máximos alcanzados por el activo, la comparación de su desempeño frente a los activos de su mismo sector, la compra de participaciones por parte de inversores institucionales o el análisis de la dirección del mercado.

El método de William J. O’Neil es fruto de un gran estudio de las acciones ganadoras del mercado desde 1880 hasta 2009. La versión publicada ahora en España es la cuarta edición ampliada de este libro (la más reciente realizada por este autor) que cuenta con 100 gráficos nuevos con explicaciones detalladas. La utilización constante de gráficos es lógicamente uno de los aspectos en los que más incide O’Neil, ya que, aunque son ampliamente utilizados por los profesionales, en muchas ocasiones son relegados a un segundo plano por parte de los inversores aficionados. 

En “Cómo ganar dinero con las acciones”, se describen técnicas probadas para encontrar acciones ganadoras antes de que suban mucho de precio, cuando inician su recorrido al alza. O’Neil hace hincapié en que estas acciones deben ser seleccionadas entre los sectores con mayor potencial y estar entre las mejores de su sector. Cómo identificar el momento idóneo para venderlas, una vez alcanzados los beneficios adecuados, y vender sin dilación para recoger beneficios es también otra cuestión importante que trata O’Neil en este libro. 

Por otro lado, este autor también aborda los errores más habituales que cometen los inversores y que es importante evitar. Entre estos destaca no cortar pérdidas con rapidez si estas alcanzan el 7 u 8 por ciento, comprar cuando baja la cotización o promediar a la baja, seleccionar acciones de segunda categoría en base a los dividendos que reparten o dejarse influenciar por los rumores y recomendaciones de los analistas.

Este libro recoge también reflexiones sobre diferentes vehículos de inversión y su funcionamiento, más allá de las acciones, con indicaciones prácticas para invertir en fondos de inversión y ETFs, entre otros.  El libro es, por lo tanto, una buena guía para todos aquellos que quieran conocer también aspectos generales sobre otras vías para invertir. 

William J. O’Neil es un reconocido inversor estadounidense. Es el fundador y presidente de Investor’s Business Daily, un periódico y sitio web de información bursátil y financiera en papel y online que ha tenido mucho éxito en Estados Unidos. Con más de 33 años de historia, es una de las fuentes de información bursátil con más seguidores en este país. Su carácter práctico y el exhaustivo seguimiento diario de la evolución de las acciones en función de diversos ratings patentados facilitan a los inversores analizar y elegir acciones con un buen potencial de rendimiento.

Por otro lado, O’Neil es también fundador de William O’Neil + Company, empresa líder en información del mercado de valores y análisis de datos para más de 400 importantes gestores de dinero institucionales en todo el mundo.

Este libro ya está a la venta en las principales librerías, así como de forma online en la propia web de esta editorial (www.valor-editions.es), y su PVP es de 32 euros, IVA incluido. Cuenta con 502 páginas.

Los mayores desafíos del psicotrading – II: Mercados en cambio constante por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

El primer artículo de esta serie analizó cómo uno de los mayores desafíos para nuestra psicología del trading proviene de no recorrer el proceso de desarrollo de la experiencia. Con demasiada frecuencia, los traders arriesgan su capital antes de haber pasado adecuadamente por un proceso de aprendizaje basado en la práctica consciente.

En muchos campos de rendimiento, ese proceso de aprendizaje continúa a lo largo de la carrera. Tan pronto como un cirujano domina las técnicas quirúrgicas, aparecen nuevos enfoques quirúrgicos (microcirugía, cirugía robótica) que prometen mejores resultados. Eso significa que los médicos siempre participan en la educación continua, actualizando y mejorando sus habilidades.

De manera similar, en los negocios, los intereses, necesidades y demandas de los consumidores cambian constantemente. A medida que la tecnología cambia, lo que los consumidores querían ayer (automóviles de alto rendimiento) termina siendo muy diferente de lo que quieren hoy (motores eléctricos) y mañana (vehículos autónomos guiados por IA). El negocio exitoso, por lo tanto, siempre se reinventa a sí mismo.

Los mercados financieros están en constante cambio, y eso significa que cualquier «ventaja» única en el trading no puede ser permanente. Una serie de tiempo estacionaria es aquella que es relativamente estable con una media y una desviación estándar constantes. Los lanzamientos de una moneda justa forman una serie de tiempo estacionaria. Hace poco le pregunté a ChatGPT4 si las series de tiempo financieras en el mercado de valores son estacionarias y la respuesta, en parte, fue:

«No, las series de tiempo del mercado de valores generalmente no son estacionarias. La estacionariedad se refiere a una serie de tiempo que exhibe propiedades estadísticas constantes a lo largo del tiempo, como una media constante, una varianza constante y una estructura de autocovarianza constante. En el contexto del mercado de valores, los precios y los rendimientos tienden exhibir un comportamiento no estacionario.

Los precios del mercado de valores a menudo muestran tendencias, lo que significa que tienden a aumentar o disminuir con el tiempo. Además, los rendimientos del mercado de valores suelen exhibir un agrupamiento de volatilidad, donde los períodos de alta volatilidad son seguidos por períodos de baja volatilidad, y viceversa. Estas características violan el supuesto de estacionariedad».

Lo que esto significa en la práctica es que los patrones exhibidos por el mercado en un momento determinado pueden ser muy diferentes de otros momentos. Cualquier «setup» de trading que funcionó en el pasado reciente no tiene garantía de funcionar en el futuro. Los volúmenes cambian a medida que cambian los participantes del mercado. Eso altera la volatilidad y las tendencias. Al igual que el cirujano o la persona de negocios, el trader con éxito tiene que reinventarse para encontrar nuevas fuentes de «ventaja». La incapacidad de detectar los cambios del mercado y adaptarse a ellos es uno de los mayores desafíos para nuestra psicología del trading. En tales casos, no es simplemente que nuestra psicología socave nuestro trading. Nuestra incapacidad para reconocer los cambios del mercado crea nuestras pérdidas, y eso socava nuestra psicología.

Muchos traders basan su ventaja en un conjunto particular de condiciones del mercado: tendencia, impulso, movimiento alcista o bajista, etc. Esto hace que estos traders sean inherentemente vulnerables. La ventaja real en los mercados financieros es la capacidad de detectar cuándo cambian los mercados e identificar la naturaleza de ese cambio. Demasiados traders simplemente etiquetan los mercados como «direccionales» o «laterales». Ganan dinero en los mercados direccionales y pierden dinero en el lateral. Este ha sido el caso recientemente entre muchos traders del mercado de valores.

Una visión más prometedora es que hay al menos tres tipos de mercados: tendencia, ciclo y rotación. A menudo es el mercado rotativo el que parece agitado e imposible de operar. Sin embargo, si reconocemos la naturaleza de la rotación, entonces podemos negociar tendencias y ciclos en los sectores de mercado más fuertes y más débiles. (Considere las acciones tecnológicas y las acciones inmobiliarias en el mercado reciente, por ejemplo). En el mercado rotacional, tenemos que mirar debajo del capó para ver qué se negocia en patrones coherentes. Eso podría señalarnos las acciones de AI; podría apuntarnos a las acciones de la banca regional. En otros macromercados (FX, tasas, materias primas), las condiciones de rotación podrían llevarnos a negociar en términos relativos en lugar de directamente (crudo West Texas Intermediate largo frente a crudo Brent corto, por ejemplo) o spreads dentro de una clase de activo determinada (negociación formas de la curva de rendimiento en las tasas, por ejemplo).

Un enfoque de éxito para el trading no buscaría primero tendencias o giros. Buscaría condiciones de estacionariedad. Primero identificaríamos lo que se está operando de manera significativa. Ni uno de cada diez traders hace eso. Buscan *sus* tipos de mercados e imponen su significado sobre lo que están negociando. Ese es un terreno fértil para la agitación emocional.

Debido a que los mercados están en constante cambio, debemos ser siempre flexibles. Así como un equipo de fútbol ajusta su ofensiva a las condiciones del campo y la defensa a la que se enfrentan; Así como un restaurante ajusta su menú para adaptarse a una nueva generación de comensales jóvenes, tenemos que ajustar nuestro trading frente a mercados que a veces se negocian en tendencias, a veces en ciclos y, a veces, en forma rotativa.

Una mentalidad abierta y flexible está mejor posicionada para ser una mentalidad positiva.

¿Podemos tener un nuevo mercado alcista con un 3% de desempleo? por Ben Carlson

Si el mercado bajista ha terminado, ¿significa que estamos en un nuevo mercado alcista?

Podría ser.

El S&P 500 bajó un 25% desde el máximo hasta el mínimo. Y el mercado ahora ha subido más del 20% desde los mínimos:

Técnicamente, eso es un mercado alcista si estamos usando etiquetas del 20%.

Esto puede parecer simple semántica, pero existen mercados alcistas cíclicos y seculares.

Los mercados alcistas cíclicos son más cortos en duración y magnitud. Los mercados alcistas seculares son más largos en longitud y magnitud.

Me encantaría decirles que este es un nuevo mercado alcista secular que durará años y años, pero hay un punto de datos económicos que me da que pensar: la tasa de desempleo, que todavía está cerca de los niveles históricamente bajos.

Muchas relaciones históricas del mercado han cambiado desde la pandemia, pero ha habido una clara correlación entre los rendimientos del mercado de valores y la tasa de desempleo durante los últimos 75 años más o menos.

Estos son los rendimientos promedio de 1, 5 y 10 años resultantes de las tasas de desempleo iniciales desde 1948:

Aquí está la versión en gráfico:

Hay un patrón claro en estos resultados.

Los rendimientos anuales promedio han sido más altos debido a tasas de desempleo más altas y más bajos debido a tasas de desempleo más bajas.

Siempre hay valores atípicos cuando se trata de promedios, pero estos números tienen sentido si se consideran los entornos económicos que ocurren durante los diferentes rangos de la tasa de desempleo.

Cuando la tasa de desempleo ha sido históricamente alta, generalmente ha coincidido con una recesión que también tiende a ir acompañada de un mercado bajista.

Comprar acciones cuando la tasa de desempleo es alta y las cosas parecen sombrías desde el punto de vista económico ha sido una estrategia maravillosa en el pasado. Compra cuando hay sangre en las calles y todo eso.

Y las bajas tasas de desempleo han coincidido típicamente con épocas de bonanza económica que tienden a ir acompañadas de mercados alcistas. Ten miedo cuando otros sean codiciosos y demás.

Lo extraño del mercado bajista más reciente es que sucedió sin un aumento proporcional en la tasa de desempleo. De hecho, cuando comenzó el mercado bajista en enero de 2022, la tasa de desempleo era del 3,9%. Hoy es del 3,7% y bajó hasta el 3,4% durante el último año y medio.

Vale la pena señalar que la tasa de desempleo ha sido inferior al 7 % casi el 80 % del tiempo desde 1948. Solo ha sido del 9 % o superior el 6 % del tiempo.

Por lo tanto, no es como si tuviera muchas oportunidades para comprar acciones cuando de verdad tenemos una oportunidad delante.

También vale la pena señalar que no es que los rendimientos sean terribles con los niveles actuales de desempleo. Son solo un poco por debajo del promedio.

También puede ser instructivo observar el rango de rendimientos en torno a estos promedios históricos. Aquí esos son para el rendimiento de 10 años:

Puede tener rendimientos excepcionales a largo plazo a partir de bajas tasas de desempleo. Es solo que obtienes un suelo mucho más alto invirtiendo cuando la economía se está desmoronando que cuando todo marcha sobre ruedas desde la perspectiva del mercado laboral.

Los mercados son a menudo contraintuitivos. Las relaciones históricas son útiles para establecer expectativas, pero no están escritas en piedra.

Así que podríamos obtener un mercado alcista desgarrador de una tasa de desempleo del 3% más o menos, pero probablemente no sea el escenario base.

Dos cosas buenas y una mala para el SP500 por Sentimentrader

• Los inversores están regresando a una posición de riesgo, lo que generalmente genera compras más agresivas.
• Una rara señal de continuación de sobreventa también brilló recientemente como una señal favorable.
• Por otro lado, los niveles de riesgo de los bonos muestran una luz amarilla para las acciones.

Indicador S&P High Beta / S&P High Quality

El gráfico a continuación muestra el ratio de las acciones con alta beta vs alta calidad de los últimos 10 años.

Según nuestro sitio:

Este gráfico muestra dónde está la relación en relación con su rango en los últimos cuatro meses. Cuando el ratio es alto, los inversores muestran un comportamiento de riesgo. Cuando el ratio cae a un nivel bajo, exhiben un comportamiento de aversión al riesgo.

Este indicador compara el comportamiento de las acciones estadísticamente volátiles (es decir, aquellas con más riesgo) con el de nombres de «calidad» más estables. Aparentemente, cuando los inversionistas se vuelven compradores agresivos, este ratio aumentará a un nivel alto, y cuando los inversores estén a la defensiva, este ratio disminuirá a un nivel bajo.

Una forma de utilizar esta información es identificar los períodos en los que este ratio se gira al alza desde un nivel bajo. En otras palabras, esperamos a que un período de comportamiento de «aversión al riesgo» siga su curso y luego retroceda de nuevo al alza. La esperanza es que el giro alcista desde un nivel bajo señale un giro en el mercado general. ¿Cómo funciona esto en la práctica? Lea detenidamente la siguiente información y decida usted mismo.

Lo que nos dice el estudio

Como hemos visto desde mediados hasta finales de 2022, varios indicadores continúan agregando peso al lado alcista. El S&P High Beta / S&P High-Quality Relative Ratio Rank y los indicadores SPY New High % son las últimas incorporaciones y sugieren que el repunte que comenzó en octubre pasado aún puede tener espacio para continuar. Al mismo tiempo, la lectura reciente del indicador de Niveles de Riesgo de Bonos recuerda a los inversores lo siguiente:

Principio de mercado de Jay nº18: Siga la tendencia, pero NO se enamore de la tendencia.

La tendencia actual parece alcista, pero se anima a los inversores a gestionar el riesgo.

Heikin-Ashi, conceptos básicos y trading con este tipo de velas modificadas por Francisco Javier Muñoz

• Con las velas Heikin-Ashi podremos identificar el comienzo de los movimientos con una mayor fiabilidad. Veamos cómo poder aprovecharlo para nuestra operativa.
• Artículo publicado en Hispatrading 14.

La técnica con velas Heikin-Ashi debe ser un complemento a los análisis con otros medios ya existentes.

En Heikin-Ashi no hay patrones que tengamos que aprender como en la técnica de Velas Japonesas, y por lo tanto solo debemos seguir los tres tipos de velas que emplea Heikin-Ashi1- Cuerpo blanco grande con sombra superior (en tendencias alcistas).
2– Cuerpo negro grande con sombra inferior (en tendencias bajistas).
3- Vela parecida a un doji (en momentos de indecisión o cambio de tendencia cercano).

Aquí se aprecian mejor las tendencias existentes, y en los momentos iniciales de posibles cambios de tendencia aparecen las velas parecidas a un doji.

También hay que decir que con este sistema no existen huecos entre velas sucesivas por la fórmula que se emplea en la creación de velas Eikin-Ashi.

El indicador ha7 lo que muestra es un reforzamiento de la aplicación de la técnica Eikin-Ashi confirmando o desmintiendo señales de compra y/o venta dependiendo del tipo de cruce que hacen el indicador y una media móvil de 7 sesiones.

Reglas en Heikin-Ashi:

1- Secuencia de cuerpos blancos = tendencia alcista.
Secuencia de cuerpos negros = tendencia bajista.

2- Tendencia alcista fuerte = Grandes cuerpos blancos y sin sombras inferiores.
Tendencia bajista fuerte = Grandes cuerpos negros sin sombras superiores.

3- Cuando la tendencia se debilita surgen cuerpos pequeños con posibles sombras superior y/o inferior.

4- Una consolidación se da cuando aparecen cuerpos pequeños con ambas sombras tanto arriba como abajo.

5- La reversión de una tendencia se puede sospechar con la aparición de pequeños cuerpos con sombras largas tanto superiores como inferiores, o un cambio repentino de color.

Construcción de las velas Heikin-Ashi:

haClose = (O+H+L+C)/4

haOpen = (previous haOpen + previous haClose)/2

haHigh  = Max (H, haOpen, haClose)

haLow   = Min (L, haOpen, haClose)

Cuantificación de Heikin-Ashi:

El analista técnico Dan Valcu, introductor de las velas Heikin-Ashi en Occidente con su artículo publicado en 2004 en la revista   “Stocks & Commodities V. 22:2 (16-17,20-22,24-26,28): Using The Heikin-Ashi Technique by Dan Valcu” cuantifica Heikin-Ashi con un Indicador al que llama haDelta y que es simplemente la diferencia entre haOpen y haClose, añadiéndole  una media móvil de tres sesiones.

Nosotros hemos investigado en la Plataforma ProRealTime y hemos creado una variante de haDelta, a la que hemos llamado ha7, y que se diferencia de haDelta por no apreciar tantas señales falsas de cruce entre el Indicador y su media móvil. Así en este artículo emplearemos ha7.

La cuantificación de las velas Heikin-Ashi la hacemos con el Indicador ha7 usando la plataforma ProRealTime:

El código de ha7 para esta plataforma es el siguiente:

Dato=BarIndex-(BarIndex-1)
IF      Dato=BarIndex-(BarIndex-1) THEN
x=(Open+(Open+High+Low+Close)/4)
y=(Open+High+Low+Close)/4
ELSIF Dato=(BarIndex-BarIndex<2) THEN
x=Dopen(1)+(Open+High+Low+Close)/4
y=(Open+High+Low+Close)/4
ENDIF
z = Average[7](x-y)
RETURN   x-y, z COLOURED(0,0,255)

Cómo se interpretan las velas Heikin-Ashi utilizando las cinco reglas básicas:

Hemos representado trece espacios denominados desde C0 hasta C12 para aplicar las cinco reglas básicas de las velas Heikin-Ashi:

C0: Aquí aplicamos la regla 4. Una consolidación se da cuando aparecen cuerpos pequeños con ambas sombras tanto arriba como abajo.

C1: Aquí reflejamos lo dicho en la regla 2. Tendencia bajista fuerte = Grandes cuerpos negros sin sombras superiores. 

C2: Aquí vemos la regla 5. La reversión de una tendencia se puede sospechar con la aparición de pequeños cuerpos con sombras largas tanto superiores como inferiores.

C3: Aquí actuamos según la regla 2. Tendencia alcista fuerte = Grandes cuerpos blancos y sin sombras inferiores.

C4: Aquí aplicamos la regla 5. La reversión de una tendencia se puede sospechar con la aparición de pequeños cuerpos con sombras largas tanto superiores como inferiores.

C5: Aquí mencionamos la regla 2. Tendencia bajista fuerte = Grandes cuerpos negros sin sombras superiores.

C6: Aquí es aplicable la regla 4. Una consolidación se da cuando aparecen cuerpos pequeños con ambas sombras tanto arriba como abajo.

C7: Aquí aplicamos la regla 1. Secuencia de cuerpos negros = tendencia bajista.

C8: Aquí aplicamos dos reglas.
Primero, la regla 5. La reversión de una tendencia se puede sospechar cuando surge un cambio repentino de color.
Segundo, la regla 2. Tendencia alcista fuerte = Grandes cuerpos blancos y sin sombras inferiores.

C9: Aquí aplicamos la regla 3. Cuando la tendencia se debilita surgen cuerpos pequeños con posibles sombras superior y/o inferior.

C10: Aquí aplicamos la regla 2.  Tendencia bajista fuerte = Grandes cuerpos negros sin sombras superiores.

C11: Aquí aplicamos la regla 3. Cuando la tendencia se debilita surgen cuerpos pequeños con posibles sombras superior y/o inferior.

C12: Aquí aplicamos la regla 1. Secuencia de cuerpos blancos = tendencia alcista.

Veamos dos ejemplos de análisis y trading con Heikin-Ashi:

Análisis Técnico con Heikin-Ashi de Caixabank

Así como en el gráfico de Velas Japonesas no vemos una señal clara de cambio de tendencia, en el gráfico de velas Heikin-Ashi podemos apreciar, que tras una tendencia bajista previa, aparece un cuerpo pequeño de color negro seguido de un doji con sombras, tanto superiores como inferiores, y finalmente observamos una vela blanca con sombra superior indicándonos que parece iniciarse una tendencia alcista.

Aplicando algunas de las cinco reglas de Heikin-Ashi  podemos comprobar que tras estos tres tipos de velas debería aparecer el comienzo de una tendencia alcista.

De igual modo, se aprecia un cruce del indicador ha7 sobre su media móvil de 7 sesiones en sentido ascendente, lo cual aumenta la fortaleza del inicio de una tendencia al alza.

El indicador RSI (14) se muestra en sentido ascendente corroborando el incipiente inicio de una posible tendencia alcista, aunque en ese caso cruzaría la línea de 50 hacia arriba y seguiría subiendo.

De este modo, si tras esta vela blanca con sombra superior le siguiera una vela parecida entraríamos en el valor realizando una compra y poniéndonos largos.

Análisis técnico con Heikin-Ashi de Corporación Mapfre

En los últimos días en el gráfico de Velas Japonesas (Candlestick), tras una tendencia bajista aparece lo que podía ser un envolvente alcista que indicara un cambio de tendencia al alza. Sin embargo en el gráfico Heikin-Ashi, vemos que aparece un cuerpo pequeño así como dojis que indican que esa posible tendencia alcista que debería haber comenzado se retrasa (o no existe) dando lugar a un período de consolidación, ya que para que fuese una señal de posible cambio de tendencia deberían como mínimo aparecer esos dojis finales con largas sombras superiores e inferiores.

De igual modo el indicador ha7 no tiene un cruce hacia arriba sobre la media móvil de 7 sesiones, corroborando que no se produce ese cambio de tendencia que hacía sospechar el posible envolvente alcista con Candlestick.

Bibliografía:

1 – Nison, Steve [1994]. Beyond Candlesticks: New Japanese Charting Techniques Revealed, John Wiley & Sons.

2 – Stocks & Commodities V. 22:2 (16-17,20-22,24-26,28): Using The Heikin-Ashi Technique by Dan Valcu.
3 – Market Technician – The Journal of the STA (November 2012) Dan Valcu: Heikin-Ashi – Trends made simple.

Cuándo dejar de operar con un sistema de trading algorítmico por Kevin Davey

Es fácil saber cuándo comenzar a seguir un sistema de trading; comience a operar tan pronto como haya determinado que es la inversión adecuada para usted. Pero, ¿sabe cuándo dejarás de seguir ese nuevo sistema de trading algorítmico?

Ya sea que esté siguiendo su propio sistema de trading algorítmico (que puede ser o no una estrategia de trading automatizad ), o siguiendo una señal, boletín informativo o algún otro servicio, si no tiene un plan de salida para descontinuarlo, debería hacerlo.

¿Por qué?

Los estudios han demostrado que cuando las personas están bajo estrés, muchas veces toman malas decisiones. Si estuviera perdiendo dinero con sus sistemas, estaría estresado. En consecuencia, es posible que tenga una reacción instintiva ante las pérdidas, o puede esconder la cabeza en la arena y evitar tomar ninguna decisión. Ambos escenarios pueden ser peligrosos. Entonces, el momento en que estás perdiendo es un mal momento para determinar cuándo salir.

Idealmente, ya determinó cuándo dejar de operar cuando decidió operar con el sistema por primera vez. Si no, no es demasiado tarde. Simplemente determine las métricas que son más importantes para usted. Podrían incluir cosas como:

• Drawdown máximo: cuando el porcentaje de pérdida llega a cierto punto, abandonas

• Trades perdedoras consecutivas seguidas

• Monto perdido en una semana/mes/año

• Beneficio general después de X meses

• El porcentaje general de ganancias cae por debajo del XX %

• Ruptura significativa en su línea de tendencia de capital personal o media móvil de capital

• Nuevos máximos o ruptura de otra métrica «buena» ( sí, algunas personas tratan de dejar de fumar en la parte superior)

• Cualquier cosa que pueda ser medida y monitoreada

La condición exacta que seleccione probablemente no sea tan importante como escribirla y apegarse a ella. Esa es la clave. Tiene que ser sólido, definitivo y escrito. Idealmente, también se lo comunicará a su cónyuge o a un amigo, ya que es más difícil retractarse cuando hace público su propósito. 

Escuché que el criterio de salida de una firma de gestión de dinero es 1.5 veces el drawdown y un compromiso de 24 meses. Estos parámetros no son malos, pero los mejores son con aquellos que te sientes cómodo, uno con el que puedes seguir.

Definitivamente, se preocupará menos por el rendimiento de su sistema de trading algorítmico si escribe y sigue su plan de salida, ¡hoy mismo! 

¿Es este un nuevo mercado alcista? por Ben Carlson

A mediados de octubre, el mercado de valores de EE. UU. estaba en medio de un mercado bajista bastante doloroso.

La inflación seguía siendo de casi el 8 % sobre una base anualizada. La Reserva Federal estaba aumentando agresivamente las tasas de interés.

En ese momento, el S&P 500 tenía más de un 25 % de descuento desde sus máximos históricos. El Nasdaq 100 bajó más del 35 %.

Las cosas parecían sombrías.

Desde esos niveles de mediados de octubre, el Nasdaq 100 ha subido un 37 %, mientras que el S&P 500 ha subido más del 20 % desde los mínimos:

Todavía estamos por debajo de los máximos históricos, pero este ha sido un gran repunte frente a los que predijeron una recesión durante los últimos 18-24 meses.

Entonces, ¿es esto? ¿Ha terminado el mercado bajista? ¿Es este un nuevo mercado alcista?

Como de costumbre, no lo sé, pero vale la pena señalar lo confuso que puede ser el mercado de valores en momentos como estos.

Tome como ejemplo a la empresa más grande del mercado de valores de EE. UU.

Apple bajó casi un 30 % desde los máximos históricos hasta mediados del verano pasado. Luego, las acciones se recuperaron un 35 % desde los mínimos. A partir de ese rally, procedió a caer otro 30 %. Ahora casi ha vuelto a los máximos históricos.

Así que tuviste máximos históricos, 30% de caída, 35% de rally, 30% de caída.. todo en el lapso de menos de 18 meses.

Mercado alcista, mercado bajista, mercado alcista, mercado bajista, mercado alcista y así va.

Supongo que hemos llegado a la definición técnica de un mercado alcista, ya que el mercado de valores ahora tiene un 20% de descuento en los mínimos, pero este es el tipo de cosas que realmente solo importan a la gente del mercado. Y solo conoces realmente la respuesta con el beneficio del tiempo.

La mayoría de la gente asume que el megamercado alcista de las décadas de 1980 y 1990 comenzó en algún momento en el rango de 1980-1982.

Pero desde el final del mercado bajista a finales de 1974 hasta finales de 1979, el S&P 500 subía casi un 120 % en total o un 16 % anualizado. Nadie lo recuerda realmente porque la década de 1970 fue una década tan difícil para los activos financieros (en su mayoría sobre una base real).

No alcanzamos nuevos máximos históricos después de la Gran Crisis Financiera hasta 2013. En ese momento, el S&P 500 había aumentado más del 150 % o 25 % anualizado desde los mínimos de 2009.

¿Importó si esas ganancias tuvieron lugar durante un mercado alcista técnico o solo un repunte del mercado bajista?

También es importante recordar que los crash que aplastan son raros. Aquí están todos los mercados bajistas del S&P 500 desde la Segunda Guerra Mundial:

Hubo un período de 30 años desde la década de 1940 hasta la década de 1970, en el que el mercado no cayó un 40 % o peor. Había mercados bajistas, pero no eran de extrema variedad.

No estoy diciendo que eso vuelva a suceder, pero mucha gente estaba condicionada a creer en la década perdida de la década de los 2000 que cada recesión tenía que convertirse en una calamidad.

A veces podemos tener un mercado bajista sin que el mundo se arruine por completo en el proceso.

Obviamente, mirar las cosas desde la parte inferior exacta o desde la parte superior exacta siempre hará que los números de rendimiento parezcan más extremos. En realidad, nadie entra o sale del mercado en la parte superior e inferior a la perfección (a falta de tener suerte).

Los sentimientos de pánico durante una tendencia a la baja y los sentimientos de euforia durante una tendencia al alza son siempre los mismos, pero no hay dos mercados alcistas o bajistas que sean completamente iguales.

Eso es lo que hace que sea tan difícil de predecir.

Nunca sabemos qué tan alto irán las cosas durante un mercado alcista o cuánto tiempo durará. Nunca sabemos qué tan bajas irán las cosas durante un mercado bajista o cuánto tiempo durará.

Incluso si estamos en un nuevo mercado alcista, es probable que haya algún tipo de retroceso en el próximo año. Dos de cada tres años desde 1928 han experimentado una reducción de pico a mínimo del 10 % o peor. En cerca del 95 % de todos los años hay una reducción del 5 % o peor.¹

Soy como un estudiante de secundaria cuando se trata de relaciones para definir los mercados alcistas y bajistas, no me gustan las etiquetas. Tal vez sea porque no te casas con los mercados alcistas o bajistas cuando inviertes.

La tendencia a largo plazo siempre está al alza, pero tienes que lidiar con recesiones a corto plazo a lo largo del camino para llegar a largo plazo.

Pase lo que pase a partir de aquí, parecerá obvio en retrospectiva.

Pero «no lo sé» es mi posición predeterminada cuando se trata de predecir lo que sucederá a continuación en el mercado de valores.

Mi plan de inversión se construyó con la suposición de que experimentaría una serie de mercados alcistas y bajistas a lo largo de los años.

Introducción al Backtesting por Martí Castany

 Martí Castany es Quant Researcher, Co- Fundador y Portfolio Manager de KomaLogic, una pequeña firma de trading sistemático. Tiene más de 8 años de experiencia trabajando en el desarrollo de modelos cuantitativos y como consultor en el sector de la gestión de riesgos para el buy y el sell side.

Martí Castany / kjtradingsystems.com

• Si eres un trader sistemático que quiere automatizar su operativa, poder hacer un backtest de calidad de tu estrategia será un paso fundamental antes de ponerla a operar con una cuenta de trading real.
• Artículo publicado en Hispatrading 54.

En este artículo, pretendo explicarte de manera general cómo estructurar tu proceso de backtesting para que puedas llevarlo a cabo con las máximas garantías. Pero antes de entrar en materia, conviene tener claro qué es un backtest y para qué sirve. Voy a ser lo más claro y conciso que pueda:

Un backtest es el proceso de poner a prueba una estrategia de trading utilizando datos históricos y sirve para evaluar tanto la hipótesis de la estrategia como su desempeño en el pasado.

Es decir, utilizamos el backtesting para ver cómo se hubiera comportado una estrategia de trading durante los últimos 10 años (por ejemplo) y sacamos conclusiones de ello.

Suena sencillo, y en esencia lo es. Sin embargo, hay variables que se deben tener en cuenta para poder garantizar la validez de este proceso, dado que hay una multitud de errores en los que podríamos caer sin darnos cuenta que arruinarían la validez estadística de dicha prueba y de las conclusiones que podríamos sacar de ella.

Lo primero que vas a necesitar será una plataforma que disponga de un buen motor de backtest.

Plataforma

La mayoría de las plataformas comerciales cuentan con un motor propio de backtest, por lo que, normalmente, la opción más sencilla es utilizar el que viene por defecto. Cada plataforma tiene también su propio lenguaje de programación con el que deberás haber codificado tu estrategia, de manera que también determinará en gran medida toda tu infraestructura tecnológica. Te comparto los casos más típicos:

• MetaTrader 4 & 5: MQL4 & MQL5
• CTrader: C#
• TradeStation: EasyLanguage
• MultiCharts: C++, C#, VB.NET, EasyLanguage
• NinjaTrader: NinjaScript (una extensión de C#)
• ProRealTime: ProBuilder

Evidentemente, también existe la opción de crear un motor personalizado si las plataformas anteriores no pueden cumplir con tus necesidades. Si este fuera el caso, te comparto también algunos buenos frameworks para crear tu propio software de backtesting en Python:

• Backtrader
• Backtesting.py
• Zipline
• PyAlgoTrade
• QSTrader

Conocer bien el motor de backtest es importante porque cada motor tiene sus propias características y las debes tener en cuenta para que el resultado del backtest emule lo mejor posible el comportamiento que hubiera tenido la estrategia en la realidad.

Para ponerte un ejemplo, el motor de backtest de la plataforma MT5 procesa absolutamente todos los ticks que tiene tu set de datos, algo que no tendría por qué ocurrir durante el trading a tiempo real, ya que si llega un nuevo precio del mercado pero tu estrategia aún está procesando el anterior, éste nuevo tick se ignorará. Este ejemplo en concreto puede no parecer muy importante, pero si quieres que tus backtest sean lo más precisos posible, deberás tener en cuenta este tipo de detalles.

En este caso, tendrías que introducir en tu estrategia un código de control de ejecución que garantizara que la manera de procesar los ticks a tiempo real y en el backtest fueran exactamente las mismas. Este es un problema fácil de solucionar: simplemente ejecuta tu código en el primer tick de cada vela. Sin embargo, esto sólo tiene sentido si trabajas con velas japonesas (o cualquier otra forma de agregación por tiempo). Si trabajas con datos tick a tick, este problema se vuelve más complejo de solucionar: debes estimar el tiempo de ejecución de tu código para cada nuevo tick y verificar si a la hora de llegada de cada nueva cotización, tu programa ya se habría ejecutado y estaría libre para volver a hacerlo.

Por ahora, doy por hecho que ya tienes tu motor de backtest elegido y estudiado, así como tu estrategia programada en el lenguaje que tu plataforma necesita. Pasemos entonces al siguiente aspecto a tener en cuenta: los datos históricos.

Datos de calidad

Para realizar un backtest correctamente es esencial disponer de los datos históricos de los activos sobre los que quieres evaluar tu estrategia. Tal y como comentaba antes, el objetivo del backtest es el de poder evaluar los resultados de una estrategia en el pasado, por lo que disponer de datos históricos de calidad es de vital importancia. Nótese el énfasis en la palabra calidad. Los datos históricos son la materia prima del backtest, por lo que datos con errores nos llevarán a backtests con errores y, de manera irremediable, llegaremos también a conclusiones con errores. Creo que ya entiendes por dónde voy.

Cuando hablo de datos históricos de calidad, me refiero a datos precisos y fidedignos, que representen con la máxima veracidad lo que realmente ocurrió en el pasado y que estén libres de errores. Y quizás podrías pensar: ¿los datos históricos que hay disponibles tienen errores? Yo mismo cometí el error de creer que los datos históricos que podía obtener de una institución o un broker ya serían de calidad, pero me llevé una agradable sorpresa (nótese la ironía) al descubrir que no podía estar más equivocado. De aquí surgió un primer principio:

“Revisa y analiza siempre los datos históricos, independientemente de lo reputada que pueda ser su fuente, antes de utilizarlos en tu backtest.”

De manera que no basta con descargar los datos, sino que hay que revisarlos y, quizás, transformarlos. No es lo mismo descargar datos tick a tick que descargar datos con temporalidades ya definidas como podrían ser los precios de cierre de cada hora o de cada día.

Los dos puntos más críticos a revisar sobre la calidad de los datos son los siguientes:

• Presencia de spikes: un spike es un cambio repentino de precio fruto de un error en la captura de los datos. Por ejemplo, el precio de AAPL es de $153 el día 1, de $8624 el día 2, y de $154 el día 3. Como ves, en el día 2 ha habido una anomalía en forma de spike.
• Presencia de valores nulos: en tu archivo de datos que te has descargado de Yahoo Finance, podría ser que justamente no tuvieras datos disponibles del precio de cierre de AAPL del día 8 de junio. Una manera de solucionarlo es buscar ese precio en concreto en otro proveedor de datos, como Investing o Google Finance.

Si desconoces que tus datos contienen errores de este tipo, creo que puedes imaginarte la magnitud de afectación que podrían tener a los resultados de tu backtest.

Rangos de datos

En este punto, tenemos nuestra estrategia preparada y un histórico de calidad. Pero antes de poder lanzar el backtest, nos falta un último punto: definir los rangos de datos que vamos a utilizar.

La primera pregunta que te puede venir a la cabeza es: ¿Debería usar todos los datos que tengo disponibles para realizar el backtest, por ejemplo desde 2010 hasta la actualidad? Al contrario de lo que pueda parecer, que cuantos más datos históricos uses mejor, la respuesta es NO.

Deberás separar el conjunto de datos históricos en dos grupos conocidos como In Sample y Out Of Sample (a partir de ahora me referiré a ellos como IS y OOS), cumpliendo cada uno de ellos una función específica y determinante dentro del backtest.

En los datos IS es donde llevarás a cabo el entrenamiento de la estrategia: comprobarás que la estrategia funciona correctamente (por ejemplo, si entra y sale del mercado cuando debe), evaluarás si arroja beneficios o pérdidas, realizarás los ajustes pertinentes si fuera necesario, y optimizarás la ponderación de las distintas variables para capturar de manera óptima el comportamiento del precio que quieres explotar.

Por el otro lado, en el rango de datos OOS harás la verificación de la estrategia: comprobar que el rendimiento que la estrategia tenía en los datos IS se mantiene durante los OOS. Aquí no deberás hacer ningún ajuste de los parámetros, ya que van a ser unos datos nuevos que tu sistema no habrá visto antes, y esa es la razón por la que la verificación tendrá validez. Sería el equivalente a lanzar la estrategia a tiempo real pero sin tener que esperar a que pasen los días, meses o años.

Este punto es extremadamente importante ya que es donde deberás evaluar si tu estrategia ha sido sobreoptimizada, un problema potencialmente peligroso conocido también como data-snooping bias u overfitting. Esto ocurre cuando se busca exhaustivamente cualquier combinación de variables que exprima al máximo las capacidades del sistema, queriendo optimizar tanto los parámetros de la estrategia en referencia a los datos usados durante el backtest (datos IS), que lo que se está haciendo realmente es forzar la estrategia para que obtenga los mejores resultados solamente en ese preciso rango de datos. Las probabilidades de que esas exactas condiciones se repitan en el futuro son prácticamente nulas, de manera que ese sistema que parece tan fiable y que gana siempre y mucho, una vez puesto a trabajar a tiempo real será una máquina de perder dinero. En un vocabulario más técnico, lo que ha pasado realmente es que el sistema ha modelado el propio ruido de los datos. 

Desafortunadamente es muy complicado poder asegurar que la estrategia está libre al 100% de este problema, ya que los resultados podrían ser, sencillamente, fruto de la suerte. Por este motivo es tan importante realizar la verificación del sistema de trading utilizando los datos OOS. Si la estrategia está libre de overfitting, verás que se comporta de una manera similar a la que lo hacía en los datos IS. Esto reduce considerablemente la probabilidad de sufrir de sobreoptimización y es una primera muestra de robustez.

Es imprescindible que si la estrategia arroja buenos resultados durante el período IS pero no en el OOS, no toques sus parámetros para hacer que también arroje buenos resultados en el período OOS. Si lo hicieras, estarías optimizándola de nuevo y habrías convertido los datos OOS en parte de los IS, manipulando los resultados y eliminando su validez. En otras palabras, solo tienes una oportunidad para probar la estrategia en los datos OOS y mantener su integridad.

Como norma general, utilizo el 66% de los datos para entrenar la estrategia (IS) y el 33% restante para verificarla (datos OOS). Es decir, si tengo 20 años de datos disponibles, utilizo aproximadamente 13 años como periodo IS y 7 como periodo OOS.

Costes de transacción

Finalmente, vamos a prestar especial atención a los costes de transacción. Éstos son todos los costes que van implícitos cuando realizas una operación en el mercado. Deberás incluirlos en el backtest, ya que serán costes reales que van a existir durante la operativa.

El más común es la propia comisión que carga el bróker por cada operación. Esta comisión suele ir en función del volumen operado (número de acciones, contratos, lotes). Por ejemplo, con una comisión de 5$ por contrato ida y vuelta o roundtrip (2,5$ para entrar y 2,5$ para salir del mercado), una operación de 20 contratos te costará 100$, mientras que una de 2 contratos te costará 10$.

También existen otros costes indirectos que afectan a la operativa, como son el spread, el slippage y el swap. 

El spread es la diferencia entre el precio de compra (ask) y el precio de venta (bid). Cuando realizas una transacción, siempre está comprendida por una compra y una venta (o viceversa). Esa diferencia entre el precio bid y el ask se convierte en un coste para ti si tus entradas y salidas son “a mercado”, es decir, consumiendo liquidez del libro de órdenes. Podrías reducir el coste del spread utilizando órdenes límite (en mercados que no sean de CFDs), aunque con el riesgo de que no se activen.

Otro coste indirecto es el slippage. Este ocurre en mayor magnitud durante momentos de alta volatilidad o poca liquidez, cuando el precio se mueve rápidamente arrastrando la orden de entrada y ejecutándola a un precio distinto al que tu estrategia tenía predefinido. El slippage puede producirse tanto en la entrada como en la salida y jugar tanto a favor como en contra, aunque lo más habitual es que sea en contra (qué sorpresa). Por esta razón lo consideramos como un coste en la operativa.

Finalmente, en el caso de los CFDs y las divisas, el swap o rollover es el coste que tiene mantener una posición abierta durante la noche. El coste en sí es el rollover, y viene determinado por el swap, que es el diferencial entre los tipos de interés de las distintas divisas que conforman un par (por ejemplo el euro y el dólares en EURUSD).

Conclusión

Como habrás podido comprobar, el backtesting es un proceso delicado que requiere de mucha atención en cada uno de sus pasos para poder garantizar su veracidad. Si quieres tener éxito como trader algorítmico, es imprescindible que tu proceso de backtesting sea lo más riguroso posible para que puedas tener la confianza necesaria para ponerla a trabajar con capital real.

Si tienes cualquier duda o te gustaría saber más acerca del proceso de codificación y backtesting de una estrategia sistemática, puedes ponerte en contacto conmigo a través del formulario de contacto que encontrarás en la parte inferior de la web de KomaLogic.com. 

El sistema escalonado por Kevin Davey

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

Kevin Davey / kjtradingsystems.com

He estado operando con futuros durante más de 25 años, y muchos de los primeros años los consumí buscando el sistema de trading «perfecto». Uno de los enfoques que encontré que parecía tener sentido fue el sistema escalonado. Es un concepto interesante que «gana» la mayor parte del tiempo, pero en realidad solo es apropiado para aquellos con bolsillos muy grandes que pueden soportar pérdidas enormes ocasionalmente.

En pocas palabras, el sistema escalonado compra futuros en un producto físico a medida que se acerca a un «suelo» y lo vende con pequeñas ganancias. Entonces, por ejemplo, puede decidir que el trigo está cerca de tocar suelo y comprar cada vez que el precio baje 10 centavos, que es un valor nominal de $ 500 para un contrato de Chicago Wheat. Por el lado de la venta, puede decidir vender cada contrato de trigo 5 centavos por encima de lo que pagó por él,

Entonces, dado que siempre espera a que los precios se recuperen, casi todas las operaciones son rentables y el porcentaje de ganancias es muy alto. Este alto porcentaje de ganancias, generalmente superior al 90%, es lo que atrae a muchos traders desprevenidos.

Con un sistema escalonado, usted está apostando a que las leyes de la oferta y la demanda eventualmente harán que el trigo, o cualquier otro producto físico, aumente de precio. A medida que aumenta el precio, obtendrá una pequeña ganancia en cada contrato que compre y luego venda.

Como habrás adivinado, el gran problema con esta técnica de «sumar a los perdedores» es que no sabes dónde está exactamente el suelo o cuándo se recuperarán los precios. En el peor de los casos, tendría que seguir añadiendo contratos y mantenerlos posiblemente durante años, renovándolos cada pocos meses e incurriendo en costos en el camino. Las leyes de la oferta y la demanda suelen tardar en funcionar, normalmente de meses a años. El hecho de que el trigo esté bajo hoy no significa que será absolutamente más alto el próximo mes, el próximo año o incluso dentro de cinco años.

Financieramente, el sistema escalonado como estrategia está condenado al fracaso si juzga mal la situación y comienza a comprar contratos muy lejos del fondo. A medida que el precio desciende, podría encontrarse fácilmente con 10 o más contratos, lo cual es un gran problema a menos que tenga mucho dinero.

Psicológicamente, el sistema escalonado es un asesino porque puede encontrarse luchando contra una tendencia a la baja y sumando contratos a medida que la situación empeora. Básicamente es negarse a admitir que está equivocado y respaldar esa negativa cavando un hoyo más profundo.

Puedo decirle por experiencia personal que el sistema escalonado funciona cuando anticipa el suelo correcto y comienza a comprar cerca de ese suelo. Pero también puedo decirle que si calcula incorrectamente el suelo, se quedará sin dinero, paciencia o ambos, antes de ver ganancias. Eso es lo que me sucedió a mí: después de un éxito al principio, de repente perdí mi capacidad de elegir suelos y rápidamente borré mi cuenta por completo.

Por lo tanto, tenga cuidado si alguien alguna vez sugiere el sistema escalonado. Como muchos otros enfoques, puede funcionar si lo ejecuta sin problemas, pero si no lo hace, podría encontrarse en un profundo agujero financiero y psicológico .

Clichés en el trading: ¿realidad o fantasía? por Peter Davies

• Uno de los placeres de aprender a operar es leer tantas opiniones diversas sobre los mercados, cómo funcionan y cómo se puede operar en ellos. En este artículo, veremos 5 clichés sobre el trading comunes e intentaremos descubrir cuáles son realidad y cuáles son fantasía.
• Artículo publicado en Hispatrading 53.

Niveles de precios secretos o “secretos de los profesionales» este es uno de mis favoritos. Hay algunas variaciones, pero el resultado suele ser que hay un «secreto» para obtener ganancias. No mucha gente lo sabe, pero si pagas lo suficiente, te dirán el secreto. Lo primero que debemos considerar es lo que se necesita para mover un mercado. Se necesita gente, se necesita participación. Por definición, cualquier cosa que sea «secreta» no será conocida por mucha gente. Entonces, si es un secreto, no muchas personas lo operarán. Si no hay muchas personas que estén operando con un nivel secreto o una estrategia, entonces adivinen qué; probablemente no habrá una reacción significativa a sus acciones. Otra consideración es la mención de “Los profesionales” en primer lugar. La mayoría de los traders minoristas operan con posiciones «directas»: comprar para vender más arriba o vender para vender más abajo. Cuando se trata del trading profesional, esto es solo una parte de lo que sucede. Los traders institucionales crean mercados, realizan operaciones de arbitraje, realizan operaciones de distribución de todo tipo de cosas, por lo que el uso de la palabra «Pros» generalmente no es más que un gancho de marketing porque lo que hacen los traders minoristas tiene poca relación con lo que hacen la mayoría de los traders profesionales.

Conclusión: Fantasía.

La tendencia es tu amiga: hay que decirlo, hay días en los que no siento que el mercado sea mi amigo en absoluto. Este es un cliché interesante. Conozco a muchos traders intradía que continuamente intentan alcanzar la parte superior o inferior del mercado para operar contra tendencia. Eso sería muy bueno, pero lo que generalmente sucede es que el mercado baja 2 puntos, intentan ir en largo, luego 3-4 puntos hacia abajo, intentan ir en largo nuevamente, luego 6-7 puntos y todavía intentan ir en largo acumulando pérdidas en el camino. Luego, el mercado comienza a moverse hacia arriba, y luego intentan venderlo. Llamo a estas personas permafaders, siempre tratando de hacer lo contrario de lo que está haciendo el mercado. Si nunca has intentado seguir la corriente, pruébalo; si el mercado está subiendo, compra. Por supuesto, el truco es saber si el mercado está en tendencia, pero con esa advertencia en mente, creo que podemos dar un veredicto de este cliché.

Conclusión: Realidad. 

El Money Management puede hacer que un mal sistema sea rentable: este aparece muy a menudo porque hay un libro de trading que detalla un sistema de entrada aleatoria con un stop. Durante un período de 10 años, demostraron que habría ganado dinero. Eso suena impresionante en la superficie, pero lo que realmente crearon fue un sistema de seguimiento de tendencias. Las entradas aleatorias en contra de la tendencia harían saltar el stop rápidamente y las entradas aleatorias a favor de la tendencia seguirían la tendencia. Entonces, si bien la parte de la entrada fue aleatoria, el sistema siguió la tendencia.

¿Todavía no está convencido? Bueno, consideremos el mundo HFT donde se gastan decenas o cientos de millones de dólares en infraestructura y se aseguran de que estén físicamente cerca del mercado para obtener la latencia más baja. ¿Por qué diablos las empresas de HFT harían eso si pudieran pagarle a un mono para que se siente en la esquina y lance una moneda al aire?

Conclusión: Fantasía.

Cuide sus posiciones perdedoras y sus posiciones ganadoras se cuidarán solas: hay muchas variaciones en este tema, pero el resultado es que debe concentrarse en gestionar el riesgo en lugar de concentrarse en las ganancias. Los traders más nuevos tienden a centrarse principalmente en las ganancias y, en muchos casos, tienden a tener expectativas poco realistas. Un trader que está orientado a las ganancias comprará porque cree que el mercado subirá y puede tener razón a largo plazo pero perder en la operación. Un trader orientado al riesgo puede tener la opinión de que el mercado es alcista, pero solo entrará al mercado a un buen precio. Eso puede significar esperar a que el mercado baje a un cierto precio y solo entrar si lo hace. El resultado final de un comportamiento como ese es que el último trader obtiene constantemente mejores precios en sus operaciones y hace más ticks mientras que al mismo tiempo toma menos riesgos. El antiguo trader a menudo será eliminado solo por la volatilidad regular porque cree que la gestión de riesgos significa un cierto tamaño de stop. Si el mercado oscila 20 centavos hacia arriba y hacia abajo y usted entra mucho después de un movimiento al alza de 15 centavos con un stop de 5 centavos, entonces hay una buena probabilidad de que pierda un porcentaje muy alto de sus operaciones debido a esa volatilidad general. Por otro lado, en un mercado que oscila 20 centavos, si entra cuando el mercado ha bajado 18 ticks, está menos expuesto a esa volatilidad, entró en o cerca de un extremo estadístico. Obtener un buen precio, mantener el riesgo bajo y salir de una operación cuando se ve mal es absolutamente esencial para su resultado final. No se equivoquen, esto es una habilidad. Se necesita experiencia para lidiar con la reducción del riesgo y, en particular, reconocer cuándo un mercado se mueve en su contra con participación en lugar de simplemente moverse con volatilidad regular.

Conclusión: Realidad.

Trading sin riesgo: este es interesante. Ocasionalmente se dan operaciones sin riesgo. Hay momentos en los que puede comprar futuros de crudo, recibir la entrega física del petróleo, pagar el almacenamiento y luego vender un contrato de futuros de crudo posterior, entregar el crudo al vencimiento y aún así obtener ganancias después de los costos de almacenamiento. ¿De lujo? No, no lo creo. Obviamente no está exento de riesgos. ¿Su seguro cubre ataques terroristas, por ejemplo? El término «trading libre de riesgos» a menudo se asocia con estrategias de opciones y, con frecuencia, se trata de usar opciones para convertir sus operaciones perdedoras en ganadoras con opciones. Cuando ganas dinero en una operación, ese dinero vino de alguna parte, alguien lo tenía en su cuenta y ahora está en la tuya. Obviamente se arriesgaron porque perdieron dinero. Entonces, ¿es realista tener personas que arriesguen dinero que usted puede quitarles sin arriesgar dinero usted mismo? Bueno, si lo fuera, ¿no se pondría de moda y todos lo harían? Y si todos lo hicieran y no arriesgaran/perdieran nada, ¿cómo ganarías dinero exactamente si nadie lo estuviera perdiendo? La mayoría de las estrategias de opciones «sin riesgo» que existen realmente deberían describirse como estrategias de «riesgo desconocido». Las estrategias de opciones complejas son empleadas por traders aficionados que realmente no las entienden. La única forma de hacer trading verdaderamente sin riesgo es haciendo trampa.

Conclusión: Fantasía.

En nuestro pequeño tamaño de muestra, la fantasía es un claro ganador con una ventaja de 3-2. Elegí estos clichés en particular porque han sido el tema de muchos debates acalorados en los foros de trading de Internet. Esto no se hizo para meterme con nadie, sino para estimular el pensamiento sobre «hechos» que podemos dar por sentado. Todo es parte del proceso de desarrollar un nivel saludable de cinismo a medida que se desarrolla como trader.

Pensando en probabilidades para ser un trader de éxito por Ray Barros