Acaba de activarse una señal de amplitud del mercado con un récord perfecto por Sentimentrader
Dean Christians es un analista veterano especializado en la investigación de mercado y trading de Wall Street, con más de 25 años de experiencia. Sus análisis y señales de trading son de las más valoradas entre los profesionales del sector financiero.
Dean Christians / SentimenTrader
Puntos clave:
El Índice de Suma McClellan de NYSE pasó de estar por debajo de 100 a superar los 1000.
Mejoras similares en la amplitud del mercado han resultado en un índice de éxito del 96% en el año siguiente.
Las señales dentro del 2% de un máximo nunca han experimentado pérdidas en los siguientes dos, seis y doce meses.
Lo que nos dice la investigación…
Típicamente, cuando los índices bursátiles se consolidan, como la mayoría desde julio, la amplitud del mercado tiende a debilitarse a medida que los promedios móviles rezagados o los puntos de pivote alcanzan el precio.
Cofundador de Macro Ops, www.macro-ops.com. Global Macro fanático, ex francotirador profesional y miembro de la inteligencia de los EE. UU.
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El resumen para aquellos con poca paciencia es: Comprar… estamos de vuelta en un entorno favorable al riesgo.
Aquí está un breve resumen de mis pensamientos actuales sobre el mercado, empezando con el FOMC de ayer.
Eligieron el 50. Esto era lo que esperábamos. También es la decisión correcta.
El argumento simple es que las tasas eran demasiado restrictivas, como lo demuestra la amplia brecha histórica entre la tasa de fondos federales y el rendimiento a 2 años. Con un mercado laboral en desaceleración, la Fed corría el riesgo de quedarse atrás. Necesitaban acercar las tasas a un nivel neutral. Eso es lo que comenzaron a hacer ayer.
También comunicaron que este tipo de «gran recorte» no será la norma y que es un movimiento preventivo para estabilizar el mercado laboral. Los participantes medianos esperan que la tasa de fondos federales esté en 4.4% para finales de 2024 y en 3.4% para fines de 2025, lo que implica recortes de 100 puntos básicos este año (frente a los 25 en el gráfico de puntos de junio).
Esto es ligeramente más agresivo de lo que el mercado esperaba antes de la reunión. No le doy mucho peso a sus puntos, así que no sacaría demasiadas conclusiones de esto.
Mira, esta fue una reunión positiva para los alcistas. Powell y su equipo reconocieron que han cambiado su enfoque de la inflación a la debilidad laboral. Esto es bueno, ya que significa que no están sobreanclados al pasado reciente y no se quedarán luchando la última guerra. Serán receptivos a cualquier nuevo debilitamiento en los datos laborales y no cambiarán de rumbo rápidamente si vemos una pausa en la inflación (lo cual ocurrirá pronto debido a los efectos base).
He visto muchas opiniones exageradas de analistas macroeconómicos, diciendo todo tipo de tonterías (ver tuit abajo). Es mejor ignorarlas.
Sobre los puntos, @JBar dio en el clavo en nuestro Slack, escribiendo:
He estado reflexionando sobre la reunión de la Fed y esto es lo que tengo que decir sobre la multitud que ve «puntos agresivos» como algo negativo para el mercado. Nunca puedes tomar un SEP al pie de la letra, pero eso es especialmente cierto para este. La clave de este SEP es el claro cambio en los gráficos de balance de riesgos, alejándose de la inflación hacia la tasa de desempleo, mostrando que el comité está mucho más alineado en los riesgos que en el camino. Por lo tanto, la función de reacción de la Fed probablemente esté muy subestimada por el valor nominal de las proyecciones base.
También estoy viendo muchos argumentos de que los recortes son bajistas porque significa que viene una recesión o algo por el estilo. Honestamente, no lo sé. Hay muchas opiniones dañinas en Twitter, así que ten cuidado.
Es poco probable que haya una recesión, especialmente ahora que la Fed está acercando las tasas a un nivel neutral. Históricamente, esto ha sido muy positivo para los activos de riesgo. Mira el gráfico de GS abajo. Salvo un choque externo, probablemente sigamos la línea azul.
El SPX alcanzó nuevos máximos históricos hoy, rompiendo su rango lateral de dos meses. Esto es alcista.
Recuerda, este nuevo máximo sigue a la señal de compra importante de nuestro indicador Trifecta Lens a largo plazo hace apenas unas semanas.
Esto se suma a los vientos de cola dobles provenientes de la caída del petróleo y los rendimientos en los últimos meses (según Fidelity).
«El petróleo y las tasas han bajado cantidades de dos dígitos en los últimos doce meses, algo que no ocurría desde 2020. Aunque el movimiento es un evento del cuartil inferior para ambos, que ambos se muevan juntos a este ritmo (tanto hacia arriba como hacia abajo) ocurre solo el 10% del tiempo.
«La señal en sí es algo asimétrica: el petróleo y las tasas subiendo más del 15% no es necesariamente malo para las acciones (generan un retorno del 5% el año siguiente), pero que ambos bajen es muy bueno, históricamente ofreciendo retornos de casi el 20%. Eso ilustra la magnitud del viento de cola que estamos viendo. Lo importante es que esos fuertes retornos ocurren incluso cuando tanto el petróleo como las tasas tienden a rebotar después de caer tanto».
Durante las últimas semanas, hemos señalado que la amplitud del mercado sigue siendo fuerte y en niveles/dirección de tendencia que históricamente han llevado a más continuidad al alza.
La debilidad en los indicadores internos del mercado ha sido nuestra mayor preocupación a corto plazo. Pero incluso aquí, estamos viendo que empiezan a repuntar.
LQD/IEF (parte inferior izquierda) está cerca de los máximos del año. Alta vs Baja Beta, junto con Discrecional vs Básicos, están en tendencia alcista.
Nuestra puntuación de Fragilidad de Tendencia es neutral. El indicador de Toro & Oso de BofA es neutral. Las menciones de «recesión» han alcanzado su nivel más alto desde finales de 2022 (barras blancas). Esto ocurre con el mercado en máximos o cerca de ellos. Todo esto nos dice que hay mucho efectivo ocioso para impulsar esta tendencia al alza…
Este es un entorno alcista. Así que estamos comenzando a asumir más riesgo. Únete a Slack para ver nuestros últimos movimientos de cartera. Ignora las incoherencias bajistas que se escuchan por ahí. Hay muchas. Y son malas para tus neuronas, pero buenas para quienes estamos en largo y comprando.
Pronto volveré con más. Solo quería compartir lo que estoy viendo.
¡El Mercado Ahora Cree Que La Fed Reducirá en 50 Puntos Básicos: ¡No Tan Rápido! por Logan Kane
Logan es uno de los principales autores de Seeking Alpha. Sus artículos cubren temas relacionados con estrategias de cartera, la inversión en valor y finanzas conductuales.
Logan Kane / Seeking Alpha
Puntos clave:
Los operadores están apostando fuertemente por una reducción de 50 puntos básicos (bps) de la Fed esta semana, pero creo que una reducción de 25 bps es más probable.
La expectativa del mercado de un recorte de 50 bps surge de un artículo del WSJ, del que todos hablan, pero pocos han leído.
Recortar en 50 bps antes de las elecciones sin haberlo señalado previamente podría parecer políticamente motivado. Un recorte de 25 bps es un movimiento más seguro y flexible.
Las acciones de grandes capitalizaciones en EE. UU. aún se negocian cerca de valoraciones vistas solo en la burbuja puntocom y durante la pandemia.
Además, un recorte de 50 bps podría no impulsar los mercados como se espera debido a la compleja naturaleza de cómo los aumentos y recortes de tasas afectan la economía.
Los operadores están apostando cada vez más a que la Reserva Federal iniciará su ciclo de recorte de tasas con un recorte de 50 puntos base esta semana. Los precios actuales del mercado indican una probabilidad de aproximadamente 60% de un recorte de 50 puntos base por parte de la Fed esta semana. Pero tan recientemente como la semana pasada, el mercado valoraba una probabilidad del 85% de un recorte de 25 puntos base. El grado de incertidumbre sobre lo que la Fed pretende hacer probablemente alimentará la volatilidad del mercado durante y después de la reunión del FOMC de esta semana. Además, la posibilidad de un enorme recorte de tasas poco antes de las elecciones presidenciales de EE.UU. en noviembre ciertamente levantará algunas cejas tanto en el país como en el extranjero. Hasta ahora, las acciones están cerca de mantenerse planas al inicio de la semana, mientras que la volatilidad ha aumentado. Sin embargo, creo que el mercado se está adelantando. Por razones que explicaré, no espero que la Fed recorte 50 puntos base.
¿Por qué el mercado cree que la Fed reducirá en 50 bps?
El mercado parece haber obtenido esta idea de un artículo reciente del WSJ de Nick Timiraos, un reportero económico conocido que también escribió la biografía de Jerome Powell. Mucha gente está repitiendo que la Fed recortará en 50 bps, pero pocos saben de dónde viene la idea, y menos aún se han molestado en leer el artículo del WSJ. Como en el juego del teléfono, al llegar la información a podcasts o bares locales, se pierde mucho en la traducción.
Mi interpretación del artículo del WSJ es que la Fed planea un recorte de 25 bps, aunque algunos economistas de la Fed favorecerían uno de 50 bps.
Algunas citas del artículo:
Dada la preferencia de la Fed por construir un consenso amplio y el desafío de explicar un recorte mayor de tasas justo antes de las elecciones, comenzar con un recorte de 0.25 puntos ofrece el camino de menor resistencia. «25 es fácil al principio», dijo Esther George, quien fue presidenta de la Fed de Kansas City desde 2011 hasta 2023. «Podrías decir: ‘Podemos mantener esto por un tiempo o, si parece que las cosas están más débiles, podemos intensificarlo'».
La Sra. George también se muestra cautelosa y señala que también podría estar de acuerdo con un recorte mayor de tasas. En este punto, existen preocupaciones legítimas sobre la economía que algunas fuentes cercanas a la Fed tienen.
Más adelante en el artículo:
El mercado de la vivienda ha estado débil en los últimos meses y, aunque el sector de la construcción añadió empleos en agosto, la disminución en la nueva construcción residencial señala otra fuente de debilidad potencial en el empleo. Las empresas y entidades financieras que atienden a consumidores de ingresos bajos y medios están mostrando señales de mayor presión, y la tasa de ahorro personal cayó al 2.9% en julio, cerca de su nivel más bajo desde 2007. Si bien la economía ha estado creciendo a un ritmo razonablemente sólido este año, «hemos apoyado este crecimiento ahorrando cada vez menos y pidiendo prestado cada vez más. Eso no es sostenible», dijo Donald Kohn, ex vicepresidente de la Fed.
Para ser justos, los funcionarios actuales y anteriores de la Fed están comunicando serias preocupaciones sobre el mercado laboral y el uso del crédito y los ahorros para sostener el gasto. Ese es el argumento a favor de los 50 bps. Pero si la Fed hubiera querido bajar las tasas antes, tuvo una oportunidad clara en julio de reducirlas en 25 bps y no lo hizo.
Mantener las tasas estables en julio y luego hacer un recorte de 50 bps ahora podría hacer que parezca a Wall Street y al público que la Fed no está controlando la situación o, peor aún, que están intentando influir en las elecciones. Un poco de contexto aquí: una de las voces más fuertes que actualmente pide un recorte de 50 bps es el ex presidente de la Fed de Nueva York, Bill Dudley, quien sugirió previamente en 2019, después de su jubilación, que la Fed debería trabajar en contra de la reelección de Trump en 2020. En este punto, el liderazgo demócrata en el Senado está pidiendo un recorte de 75 bps antes de las elecciones. La política del banco central tiene que ver con la economía, pero también es altamente política. Esta es precisamente la razón por la que los países bien gobernados tienen bancos centrales independientes. De lo contrario, los políticos en el poder usarían la política monetaria como arma política. No importa qué partido esté en el poder, lo mejor para el éxito a largo plazo de Estados Unidos es que la Fed sea independiente y no esté subordinada a ningún partido político.
Si la Fed es inteligente, querrá evitar el caos político y no hacer un recorte de tasas de gran tamaño, sin haberlo señalado previamente, justo antes de las elecciones. Dado que la diferencia entre 25 bps y 50 bps inicialmente es bastante pequeña, ayuda a la Fed a salvar la cara y evitar controversias al comenzar con 25 bps y luego aumentar a 50 bps si creen que los datos lo respaldan después de las elecciones. Este punto probablemente es más importante que todos los demás análisis económicos sobre lo que debería hacer la Fed esta semana.
¿Qué tan altas deberían ser las tasas de interés?
Basándose en el mercado laboral actual y los niveles de inflación, la mayoría de los modelos que estoy viendo indican una tasa de fondos federales entre 4.5% y 5.5%. Un rápido modelado con la Regla de Taylor sugiere que la Fed hace bien en reducir las tasas de interés. Sin embargo, algunos modelos sugieren que la Fed debería mantener las tasas de interés estables y unos pocos incluso sugieren que la Fed debería continuar aumentándolas.
Dada la incertidumbre aquí, creo que el caso para un recorte inmediato de 50 puntos base no es tan fuerte como algunos economistas quisieran creer. A menos que el acceso de la Fed a datos bancarios confidenciales y datos económicos les esté diciendo que la economía está chocando contra un muro, comenzar con un recorte de 25 puntos base es un movimiento mucho más flexible. Por ejemplo, sería bastante malo si la Fed redujera más de 100 puntos base en los próximos meses, y luego la inflación subyacente comenzara a dispararse nuevamente. La Fed podría tener problemas en tal escenario donde todavía están luchando contra la inflación mientras el desempleo aumenta. La inflación aún está por encima del objetivo, y esta es en gran parte la razón por la que estos modelos económicos todavía indican que las tasas de interés deberían seguir elevadas. Si el mercado laboral continúa debilitándose, la Fed podría responder en consecuencia recortando las tasas de interés en incrementos más grandes.
¿Qué significa esto para las acciones?
Las acciones han tenido algunos altibajos salvajes desde principios de agosto, pero la situación es aproximadamente la misma que ha sido todo el año. Las acciones estadounidenses de gran capitalización se negocian cerca de las valoraciones máximas vistas en 2021 y la burbuja puntocom de los años 90 (para superar la burbuja puntocom solo necesitaríamos que el S&P se negociara aproximadamente un 10% más alto). Las tasas de ahorro personal aún rondan cerca de mínimos históricos. Los incumplimientos de préstamos al consumidor están aumentando cada mes y son mucho más altos que antes de la pandemia. Las medidas amplias de la tasa de desempleo continúan aumentando en todo el mundo. Berkshire Hathaway Inc. (BRK.B) está vendiendo acciones metódicamente.
La recesión más anticipada de la historia todavía está por llegar. Pero por ahora, las acciones aún se negocian cerca de sus valoraciones máximas históricas. Históricamente, comprar a estos tipos de valoraciones conduce a rendimientos bajos o negativos durante los siguientes 10 años o más una vez que el impulso se agota. ¿Será diferente esta vez? Lo dudo, pero el tiempo lo dirá.
Otra pregunta interesante sobre la Fed y el potencial de un recorte de 50 puntos base: ¿realmente sería bueno para las acciones? Es bien sabido que la política monetaria funciona con un retraso. Una razón de esto es que los consumidores y los prestatarios corporativos en los EE. UU. en gran medida tienen préstamos a largo plazo con tasas fijas, mientras que las tasas de efectivo responden inmediatamente a los aumentos de la Fed. Esto significó que el gasto neto en intereses para las grandes corporaciones y los hogares ricos en realidad disminuyó cuando la Fed comenzó a aumentar las tasas de interés.
Dicho de otra manera, los aumentos de la Fed ayudaron a la América Corporativa y a los hogares adinerados con hipotecas de tasa fija al poner más dinero en sus bolsillos. Ahora, es probable que el efecto de recortar las tasas de interés funcione con un retraso, y por razones similares. Si recortar las tasas de interés disminuye los ingresos de los hogares adinerados y las grandes empresas, entonces un recorte de 50 puntos base (con más por venir) podría dañar el mercado laboral, el mercado de valores y la economía durante los próximos 12-24 meses.
Otra idea que vale la pena observar: si la Fed va por 50 puntos base y señala más recortes, ¿podría causar que los comerciantes sobre apalancados en Asia se vean obligados a vender acciones? Una tendencia popular en los últimos años fue pedir prestado en yenes y comprar acciones estadounidenses sin respetar el precio o el valor. Pero si la Fed recorta las tasas de interés bruscamente, el yen se fortalecerá y obligará a que algunos de estos préstamos sean exigidos. El desenrollado del comercio de carry del yen causó volatilidad a principios de agosto, y el recorte adicional de las tasas de interés por parte de la Fedpodría causar una ronda de ventas forzadas en las acciones estadounidenses.
Conclusión
La percepción es que la Fed, al recortar bruscamente las tasas de interés, estimularía temporalmente la economía, ayudaría a las posibilidades electorales de Kamala Harris y haría que las acciones se dispararan. Pero en realidad, la causa y el efecto de estos no están tan claros. De hecho, un recorte de 50 puntos base podría debilitar aún más el mercado laboral al eliminar la nueva demanda creada por los ingresos por intereses de la economía. Lo mismo ocurre con las acciones de grandes tecnológicas que han visto sus enormes reservas de efectivo de repente ganando cerca del 5.5% de interés. ¿La Fed irá por 50 puntos base esta semana? Sostengo que hay muchas razones para no hacerlo, y hacerlo podría no tener el efecto que están buscando. Con los mercados actualmente valorando casi un 60% de probabilidad de un recorte de tasa de 50 puntos base esta semana, yo apostaría por debajo. La Fed debería ir con un recorte de 25 puntos base el miércoles.
El Dr. Ed Yardeni es una de las principales voces de LinkedIn en economía y finanzas. Colaborador habitual de los principales medios internacionales, actualmente dirige Yardeni Research una firma de consultoría que ofrece estrategias de inversión global, análisis y recomendaciones a clientes institucionales. Es autor de los libros «Predicting the Markets: A Professional Autobiography» y «Fed Watching for Fun & Profit”.
Dr. Ed Yardeni / Yardeni Research
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El martes, China anunció una serie de políticas para impulsar la economía y fomentar el consumo. El Banco Popular de China (PBoC) redujo su tasa de recompra inversa a siete días del 1.7% al 1.5%. También reducirá en 0.5 puntos porcentuales la cantidad de fondos que los prestamistas deben mantener en reserva, con más recortes previstos para este año. Además, los reguladores recapitalizarán los principales bancos comerciales de China, cuyas ganancias y márgenes se han erosionado por reducciones de tarifas y concesiones de tasas de interés. El miércoles, el banco central redujo el costo de los préstamos a mediano plazo que ofrece a los bancos.
Los reguladores también se centraron en el mercado inmobiliario al reducir el pago inicial requerido para segundas viviendas del 25% al 15%. También ofrecerán mejores condiciones en los préstamos a empresas estatales que compren el inventario de apartamentos no vendidos de los desarrolladores. (El programa lanzado en mayo ha tenido una adopción lenta, ya que los gobiernos locales solo han tomado prestados 24.7 mil millones de yuanes de los 500 mil millones que los bancos locales pusieron a disposición, según un artículo del FT del 20 de agosto).
El mercado de valores chino también recibió apoyo. Los reguladores proporcionarán el equivalente a 71 mil millones de dólares para ayudar a corredores, aseguradoras y fondos a comprar acciones. El PBoC también proporcionará 114 mil millones de dólares para ayudar a las empresas a recomprar acciones. Los inversores aplaudieron estas medidas, lo que hizo que el CSI 300 subiera un 5.9% el martes y miércoles.
Sin embargo, el beneficio de estas políticas podría verse contrarrestado por acciones del gobierno chino que disuaden a consumidores y empresas de gastar e invertir en el país.
La reciente amenaza de China de incluir a la empresa matriz de Tommy Hilfiger en la lista negra de seguridad nacional no parece una invitación para invertir en el país. Tampoco lo es la detención de un economista que criticó a los líderes en un chat privado en línea. Además, el plan de China para aumentar la edad de jubilación seguramente no mejorará la confianza de los consumidores ni fomentará el gasto. Es casi como si China estuviera escribiendo un manual sobre cómo ser su peor enemigo económico.
Aquí un análisis más profundo de las políticas gubernamentales que podrían perjudicar más la inversión empresarial futura y el gasto de los consumidores en China de lo que las últimas iniciativas del PBoC podrían ayudar:
1. Cómo asustar a las corporaciones. El ministerio de comercio de China ha amenazado con incluir a PVH, la empresa matriz de Calvin Klein y Tommy Hilfiger, en su lista negra de seguridad nacional por no comprar algodón de la región de Xinjiang en el oeste del país. La empresa tiene 30 días para defenderse de la acusación de que ha estado discriminando productos relacionados con Xinjiang durante los últimos tres años.
¿Qué estaba pensando PVH? Simplemente quiere vender sus productos fabricados en China en mercados estadounidenses, donde se prohíben los productos hechos en Xinjiang a menos que los importadores puedan probar que no se utilizaron trabajos forzados de la población musulmana uigur. Por lo tanto, la amenaza de la lista negra de China coloca a PVH entre la espada y la pared.
Cinco otras empresas están en la lista negra de seguridad nacional de China, incluidas Lockheed Martin y Raytheon Technologies, debido a sus ventas de armas a Taiwán. Pero no tienen negocios en riesgo en China. PVH, en cambio, tiene tiendas y almacenes en China. Si es incluida en la lista, la empresa podría «enfrentar multas, ver restringidas sus actividades en China u otras sanciones no especificadas», según un artículo del FT del 24 de septiembre.
2. Cómo asustar a los CEOs. Las autoridades chinas colocaron a un destacado economista chino bajo investigación y detención después de que sus publicaciones en un grupo de chat privado en WeChat criticaran la gestión de la economía por parte de Xi Jinping. Zhu Hengpeng, quien fue subdirector del Instituto de Economía de la Academia China de Ciencias Sociales, fue detenido esta primavera, informó un artículo del WSJ del 24 de septiembre.
Se une a una lista creciente de ejecutivos, tanto chinos como extranjeros, que el país ha detenido. Un alto ejecutivo del Grupo Formosa Plastics de Taiwán ha estado prohibido de salir de China continental desde que llegó a Shanghái a principios de este mes, informó un artículo del South China Morning Postdel 19 de septiembre. El jefe de la unidad de vehículos eléctricos de China Evergrande fue detenido a principios de este año. En 2023, más de una docena de altos ejecutivos desaparecieron, enfrentaron detenciones o fueron objeto de investigaciones por corrupción, según un artículo de CNN del 10 de noviembre. Cuando Jack Ma, quizás el emprendedor tecnológico más famoso de China, desapareció de la vista pública y fue sometido a «entrevistas de supervisión» en 2020 después de criticar a los reguladores del país y a los bancos estatales en un discurso, quedó claro que nadie era inmune.
Este entorno de alto riesgo, combinado con la economía lenta, ha reducido drásticamente la recaudación de fondos de capital de riesgo (VC) y la creación de nuevas empresas. En 2017, se recaudaron 124.9 mil millones de yuanes en fondos de VC; el año pasado solo se recaudaron 16.6 mil millones, según un artículo del FT del 12 de septiembre. Del mismo modo, el número de nuevas empresas creadas alcanzó su máximo en 2018 con 51,302; el año pasado se redujo a 1,202. Las cifras van camino de caer aún más este año.
La inversión extranjera directa (IED) en China también ha caído drásticamente en el último año. Alcanzó un máximo de 87.8 mil millones de dólares en el segundo trimestre de 2023; posteriormente ha caído bruscamente y se ha vuelto negativa en los últimos dos trimestres. La IED cayó a -27.1 mil millones de dólares en el segundo trimestre de 2024.
3. Cómo deprimir a los consumidores. A nadie le gusta que le digan que la jubilación será más tarde de lo esperado, pero eso es lo que ocurrió en China. A partir de enero de 2025, la edad de jubilación para los hombres en todos los trabajos saltará de 60 a 63 años. Para las mujeres en trabajos manuales, la edad de jubilación aumentará de 50 a 55 años. Para las mujeres en trabajos de oficina, la edad de jubilación subirá de 55 a 58 años.
La política se cambió porque la esperanza de vida ha aumentado desde que se estableció en los años 50. El cambio también aumentará la población activa que contribuye al sistema de pensiones de China, explicó un artículo de Benzinga del 24 de septiembre. El sistema de pensiones ha estado bajo presión debido a la disminución de la tasa de natalidad en China y al envejecimiento de su población, lo que ha dejado menos jóvenes trabajadores para financiar los pagos a los jubilados.
El cambio en la política prolongará la vida del fondo de pensiones, que se estimaba que se agotaría en 2035 si no se tomaban medidas. Sin embargo, también podría exacerbar la alta tasa de desempleo entre los jóvenes.
Y es poco probable que ponga de buen humor a los mayores o jóvenes para gastar. La confianza del consumidor en China ya estaba deprimida antes del anuncio del cambio, en 86.0 frente a un promedio de 105.9 con el tiempo.
¿Qué Impulsa los Precios de los Criptoactivos? por Quantpedia
La misión de Quantpedia es procesar la investigación académica financiera de una forma más fácil de usar, para ayudar a cualquiera que busque nuevas ideas de estrategias cuantitativas y algorítmicas. Nuestro equipo está formado por miembros experimentados con diferentes antecedentes: financieros, matemáticos y traders, combinados con miembros con un sólido conocimiento técnico y de TI.
Quantpedia / Quantpedia.com
Las criptomonedas ya no son solo un capricho de entusiastas informáticos; ahora forman parte de las finanzas convencionales y suelen ser aceptadas como parte de una asignación fija en un portafolio diversificado. No intentaremos predecir si están aquí para quedarse o si fracasarán en el futuro, ya que este tema ha sido ampliamente debatido. Nuestro interés se centró en un artículo práctico de Austin Adams, Markus Ibert y Gordon Liao, en el cual los autores aplican principios macrofinancieros clásicos para identificar el impacto de la política monetaria y el sentimiento de riesgo en los mercados convencionales sobre los precios de los criptoactivos. Así que exploremos sus resultados…
Los autores utilizan un modelo VAR estructural identificado con restricciones de signo y magnitud para investigar los factores que impulsan los rendimientos de Bitcoin y los flujos de stablecoins. Al descomponer los movimientos de precios en shocks de política monetaria convencional, shocks de prima de riesgo convencional, shocks de adopción de criptomonedas y shocks de prima de riesgo de criptomonedas, proporcionan nuevas perspectivas sobre los factores que influyen en los mercados de criptomonedas y su interconexión con los mercados financieros tradicionales.
Los hallazgos sugieren que los factores específicos de las criptomonedas, es decir, la adopción y los shocks de prima de riesgo, juegan un papel dominante en la variación de los rendimientos diarios de Bitcoin. Aunque la política monetaria convencional y los shocks de prima de riesgo tienen cierto impacto en los precios de las criptomonedas, su influencia es más pronunciada en frecuencias más bajas. Además, proporcionan evidencia que respalda la propiedad de refugio seguro de las stablecoins dentro del espacio de criptoactivos, ya que la capitalización de mercado de las stablecoins tiende a aumentar durante períodos de estrés en el mercado.
Los estudios de eventos que se centran en la agitación del mercado durante el COVID-19, el colapso de FTX y el lanzamiento del ETF de Bitcoin de BlackRock confirman aún más estos hallazgos. Los estudios de caso destacan la importancia de los factores específicos de criptomonedas en la determinación de los precios y flujos de criptomonedas durante eventos significativos del mercado.
Finalmente, la investigación tiene varias implicaciones interesantes para los participantes del mercado y los responsables de la formulación de políticas:
Los inversores deben conocer los distintos factores que impulsan los precios de las criptomonedas y su potencial de diversificación en relación con las clases de activos tradicionales.
La investigación proporciona una metodología para comprender la dirección y magnitud de los riesgos en nuevas clases de activos. Las estimaciones pueden ser utilizadas para cobertura de inversores y monitoreo de riesgos prudenciales.
Investigaciones futuras podrían ampliar este análisis incorporando una gama más amplia de criptomonedas y explorando el impacto de los cambios regulatorios en los mercados de criptomonedas. Desarrollar modelos más sofisticados que capturen la naturaleza cambiante de las relaciones entre criptomonedas y activos tradicionales podría proporcionar más conocimientos.
Investigamos los factores que influyen en los rendimientos de las criptomonedas utilizando un modelo VAR estructural. El modelo utiliza co-movimientos de precios de activos para identificar el impacto de la política monetaria y el sentimiento de riesgo en los mercados convencionales sobre los precios de los criptoactivos, con un mínimo impacto inverso. Específicamente, descomponemos los rendimientos diarios de Bitcoin en componentes que reflejan primas de riesgo convencionales, política monetaria y shocks específicos de las criptomonedas. Además, descomponemos los shocks específicos de criptomonedas en cambios en las primas de riesgo y niveles de adopción de criptomonedas al explotar los co-movimientos de Bitcoin con la capitalización de mercado de stablecoins. Nuestro análisis muestra que los precios de los criptoactivos están significativamente impactados por factores de riesgo convencionales y política monetaria. En particular, la política monetaria contractiva representó más de dos tercios de la fuerte caída de Bitcoin en 2022. En contraste, desde 2023, la compresión de las primas de riesgo cripto ha sido el principal impulsor de los rendimientos cripto, independientemente del contexto positivo del mercado de valores. Nuestros hallazgos resaltan la importancia de identificar los impulsores de los rendimientos de las criptomonedas y comprender la relación evolutiva entre las criptomonedas y los mercados financieros tradicionales.
Citas notables del artículo de investigación académica:
«Este artículo tiene como objetivo arrojar luz sobre los impulsores de los criptoactivos a través del lente de un modelo de autorregresión vectorial (VAR) con restricciones de signo. La Figura 1 ilustra la utilidad de nuestro enfoque para descomponer los rendimientos de Bitcoin en tres choques estructurales: choques de política monetaria convencional, choques de prima de riesgo convencional y choques de demanda específicos de criptomonedas. La figura muestra la descomposición tanto acumulativamente desde 2019 hasta 2024 (Panel A) como año por año (Panel B).
La figura [1] muestra los rendimientos de Bitcoin descompuestos en tres choques estructurales: choques de política monetaria, choques de prima de riesgo convencional y choques de demanda de criptomonedas. La descomposición utiliza la solución de objetivo mediano de un modelo autorregresivo vectorial estructural identificado con restricciones de signo y magnitud.
La Figura 2 traza las trayectorias de los choques acumulativos para el modelo con tres choques estructurales. La figura muestra tanto los choques acumulativos para la solución MT como la mediana de los choques acumulativos en todas las soluciones retenidas. La solución de objetivo mediano generalmente está cerca de la mediana de los choques acumulativos en todas las soluciones retenidas, lo que sugiere que la optimización en la Ecuación (3) funciona bien. La figura también muestra los percentiles 95 y 5 de la distribución de choques acumulativos. Estos generalmente están cerca de la solución de objetivo mediano, lo que sugiere que la incertidumbre del modelo no es una preocupación primordial.
La figura [2] muestra los choques acumulativos a lo largo del tiempo. Los choques son un choque de política monetaria (positivo es contractivo), un choque de prima de riesgo convencional (positivo es de aversión al riesgo) y un choque de demanda de criptomonedas (Bitcoin). La figura muestra la solución de objetivo mediano (en negro) de un modelo autorregresivo vectorial estructural identificado con restricciones de signo y magnitud, así como la mediana de las soluciones (en púrpura) y los percentiles 5 y 95 de las soluciones (en gris).
Ilustramos que la mayor parte de la variación diaria en los rendimientos de Bitcoin no se explica por los choques de prima de riesgo convencionales y los choques de política monetaria en la Figura 4. La figura muestra una descomposición de la varianza de los rendimientos diarios de Bitcoin en los tres choques y muestra que los choques de demanda de criptomonedas representan más del 80% de la variabilidad en los rendimientos diarios de Bitcoin. Esto confirma la noción de que Bitcoin es un activo volátil cuya variabilidad no puede explicarse por choques que impulsan los activos convencionales. El impacto de baja frecuencia de la política monetaria se destaca aún más en la Tabla 3, que muestra una relación de varianza trimestral a diaria de 1.8 para el factor de política monetaria, mientras que es menor que la unidad para los otros dos factores. Una relación de varianza mayor que 1 indica una autocorrelación positiva (Lo y MacKinlay, 1988) y un posible arbitraje.5
La figura [4] muestra la fracción de la varianza diaria de los rendimientos de los bonos del Tesoro a 2 años (Bonos 2Y), los rendimientos del S&P 500 y los rendimientos de Bitcoin explicada por los choques de política monetaria, prima de riesgo convencional y demanda de criptomonedas (Bitcoin).»
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
Las personas fallan en el trading por muchas razones. Algunas simplemente toman malas decisiones sobre qué comprar y vender; en otras palabras, son muy buenas escogiendo operaciones perdedoras.
Otros traders no pueden controlar sus emociones. Se enojan cuando pierden y no soportan las pérdidas, lo que eventualmente los lleva a la ruina en una operación donde no aceptaron una pérdida manejable.
Hay muchas razones por las cuales los traders fracasan, pero una destaca entre todas: la falta de capital. En términos simples, la gente realiza apuestas demasiado grandes para el tamaño de su cuenta y se enfrenta al «riesgo de ruina». Este concepto es clave para entender la gestión de riesgos en el trading algorítmico.
En este artículo, voy a demostrar qué es el riesgo de ruina, por qué es tan peligroso y cómo puedes calcularlo para cualquier estrategia de trading que tengas. Evitar el riesgo de ruina es un paso muy importante para convertirte en un trader exitoso.
Riesgo de Ruina – Juego de Lanzamiento de Monedas
Empecemos con un ejemplo simple. Supongamos que jugamos un juego de lanzamiento de monedas. Por cada cara, ganas $2, y por cada cruz, pierdes $1. Como la moneda es justa, con un 50% de posibilidades de caer en cara o cruz, no necesitas mucho análisis para darte cuenta de que este es un juego MUY favorable para ti.
Si este juego de lanzamiento de monedas fuera una estrategia de trading, sería considerado el «Santo Grial»; es así de bueno. En promedio, por cada dos lanzamientos de moneda, ganarías $1. Ganarás dinero a largo plazo, prácticamente garantizado. Solo necesitas mantenerte en el juego para tener éxito.
Por supuesto, los lanzamientos no alternan siempre entre cara y cruz, ya que hay azar involucrado, pero a largo plazo, después de 1000 lanzamientos, probablemente ganarías cerca de $500. ¡Un juego muy atractivo!
En este punto, sabes que tienes un juego rentable a largo plazo (o una estrategia de trading). La pregunta es: «¿con cuánto capital deberías empezar a jugar?»
Supongamos que comienzas con $1 y el primer lanzamiento es cruz. ¡Ups! Pierdes tu dólar y, como es todo el dinero que tienes, no puedes apostar en el siguiente lanzamiento. En otras palabras, ¡estás arruinado! ¡Juego terminado!
Alternativamente, supongamos que comienzas con $1,000,000. Con esta cantidad de capital, las probabilidades de que suficientes cruces aparezcan para dejarte sin nada son infinitesimalmente pequeñas (aunque no es cero). Tu riesgo de ruina (ser eliminado) es extremadamente bajo.
Esos son dos extremos: muy poco capital versus mucho capital. ¿Qué sucede en el punto medio? ¿Y si tuvieras $2, $5 o $10? ¿Es probable que te arruines si comienzas con alguna de esas cantidades?
Sin realizar algunos cálculos y análisis, no lo sabrás. Puedes adivinar, claro, pero la mayoría preferiría saber de antemano la cantidad de capital necesaria para jugar de manera segura sin riesgo de ruina.
Para un simple lanzamiento de monedas como este, podrías derivar una respuesta usando ecuaciones matemáticas y principios de probabilidad. Dado que eventualmente evaluaremos estrategias de trading más complicadas, prefiero usar una simulación Monte Carlo para obtener los resultados de riesgo de ruina que deseamos.
Para ayudar en este análisis, uso una versión modificada de mi simulador Monte Carlo en una hoja de cálculo de Excel, que puedes descargar gratuitamente aquí. (Hay un simulador más avanzado disponible en mi página de Calculadoras).
Para ejecutar el análisis, necesito algunos datos:
– Capital inicial: esta es la cantidad con la que empezaré a jugar. En otras palabras, es mi Capital de Riesgo. El simulador elegirá diferentes cantidades, y para este caso analizaré con Capital de Riesgo desde $1 hasta $500.
– Capital mínimo: Si durante la simulación mi capital de riesgo cae por debajo de esta cantidad, estoy «arruinado». He perdido el juego y no puedo hacer más apuestas.
– Número de operaciones (lanzamientos): Voy a jugar el juego de lanzamientos 250 veces. En promedio, si no me arruino, debería ganar $125.
– Resultados individuales de las operaciones: Para este ejemplo simple, hay dos posibles resultados con las mismas probabilidades: +$2 o -$1.
Calculadora del Riesgo de Ruina
Una vez que tengo todos esos valores ingresados en la hoja de cálculo, estoy listo para ejecutar la calculadora del Riesgo de Ruina. Los resultados se muestran en una tabla, como se ve en la imagen:
Nos interesan las columnas en el cuadro rojo: el capital inicial (capital de riesgo) y el Riesgo de Ruina.
Recuerda, este es un juego ganador: a largo plazo estamos prácticamente garantizados de ganar, pero si nuestro bankroll es muy pequeño, perderemos. ¡Eso debería abrirte los ojos!
Si solo tienes $1 en capital de riesgo para jugar, tienes un 61% de posibilidades de perder ese dólar. Y si empiezas con $3, tus probabilidades mejoran, pero aún tienes un 22% de posibilidades de perder los $3.
En cambio, si empiezas con $50, tu riesgo de ruina es efectivamente 0% (aunque nunca es exactamente 0%, el riesgo es extremadamente pequeño).
Espero que puedas ver las profundas implicaciones que revela este simple juego: sin suficiente capital, ¡puedes quedar eliminado por simple mala suerte, incluso si estás jugando un juego ganador!
Aplicando el Riesgo de Ruina a una Estrategia Algorítmica Backtesteada
Una vez que comprendes los principios básicos detrás de este análisis, es fácil aplicarlo a estrategias de trading reales (que es el objetivo final, ¿verdad?). Así que te mostraré un ejemplo.
Este es el gráfico de capital (1 contrato, después de deslizamientos y comisiones) de una estrategia que opero:
Esta estrategia fue desarrollada hace algunos años, por lo que todas las operaciones después del número 275 son «en tiempo real», aunque los resultados aún deben tratarse como hipotéticos. Es una buena estrategia, lejos de ser perfecta, como la mayoría de las estrategias algorítmicas reales.
La pregunta para esta estrategia es: ¿con cuánto capital deberíamos operar para evitar el riesgo de ruina?
A partir de abril de 2021, el margen requerido para operar en oro es de $11,000. Utilizaré eso como el capital mínimo para operar. Si mi capital cae por debajo de $11,000, ya no puedo realizar más operaciones, ¡estoy arruinado!
Cuando ejecuto esta estrategia en el simulador de Monte Carlo, obtengo los siguientes resultados:
De nuevo, esto muestra que si empiezo con una cantidad pequeña de capital ($12,000), tengo una probabilidad del 66% de quedarme sin fondos (caer por debajo de $11,000) operando este sistema. ¡No es muy alentador!
Pero, si tengo más de $25,000, es muy poco probable que me arruine: mi riesgo de ruina es muy pequeño, casi 0%.
Así que este es otro ejemplo de un sistema de trading ganador, ¡y aún así podría perder si lo opero! Esto realmente demuestra que el capital inicial puede marcar la diferencia entre el éxito o el fracaso, todo debido al cálculo del riesgo de ruina.
Conclusión de la Discusión Sobre la Calculadora del Riesgo de Ruina
La lección importante aquí es que, incluso con una estrategia ganadora, ¡aún puedes perder! Y una gran parte de la gestión de riesgos en el trading algorítmico consiste en mantenerse en el juego el tiempo suficiente para ganar. Tienes que sobrevivir a las inevitables caídas, tanto financieramente como emocionalmente. Aquí es donde muchos traders cometen un gran error. En su búsqueda de grandes rendimientos, operan demasiado cerca del límite, haciendo que el riesgo de ruina sea una posibilidad muy probable.
Al final, necesitas además de una estrategia rentable, operar de manera responsable. ¡No dejes que el riesgo de ruina cause el fracaso de tu trading!
¿Está el Mercado del Petróleo Anticipando una Recesión Global? por Logan Kane
Logan es uno de los principales autores de Seeking Alpha. Sus artículos cubren temas relacionados con estrategias de cartera, la inversión en valor y finanzas conductuales.
Logan Kane / Seeking Alpha
A medida que el verano se convierte en otoño, los precios del petróleo han caído bruscamente. El crudo WTI cayó de más de $80 a principios del verano a $66 por barril este mes.
El aumento en la oferta y la disminución de la demanda están impulsando la caída de los precios del petróleo.
El aumento del desempleo y la disminución de la actividad económica en China, Estados Unidos, Canadá y Gran Bretaña sugieren una posible recesión global, lo que reduce la demanda y los precios del petróleo.
A pesar de parecer baratas, las acciones de compañías petroleras como Exxon Mobil, Chevron y Shell podrían enfrentarse a presiones en sus ganancias si los precios del petróleo permanecen bajos o siguen cayendo.
El precio del petróleo ha caído sustancialmente en el último mes, con el crudo WTI alcanzando los $66 por barril esta semana después de haber superado los $80 a principios del verano. Tanto la OPEP como la AIE han reducido sus pronósticos de demanda para este año, y recientemente la OPEP canceló un aumento de producción planeado. Sin embargo, las acciones en el mercado petrolero indican una desaceleración aún más pronunciada. Esta semana, los analistas de Morgan Stanley redujeron su pronóstico de precios del petróleo, señalando que el mercado está calculando acumulaciones de inventarios «similares a una recesión». Los inversores en acciones petroleras deberán seguir de cerca la situación en los mercados de crudo. Si el precio del petróleo cae por debajo de los $60, las estimaciones de ganancias para el sector petrolero se desplomarían por completo. De manera similar, el mercado del petróleo podría estar dándonos una advertencia oportuna sobre la economía global, si estamos dispuestos a escuchar.
¿Qué está pasando en el mercado del petróleo?
El huracán Francine tocó tierra en Luisiana ayer, pero no creo que sea el principal impulsor de la reciente acción en los mercados de petróleo. Además, la investigación es mixta en cuanto a si los huracanes son alcistas o bajistas para el crudo (aunque los huracanes en el Golfo indudablemente aumentan el precio de la gasolina).
El petróleo está en movimiento porque la oferta ha aumentado mientras que las áreas clave de demanda están cayendo. El lado de la oferta no es complicado: durante el COVID, gran parte de la producción de petróleo se detuvo. Esto condujo a un gran auge en los precios del petróleo cuando el mundo reabrió. A su vez, los precios altos señalaron a los productores que aumentaran la producción, lo que ha ocurrido. Los datos recientes de la AIE muestran un enorme auge en la producción de petróleo de EE. UU. desde 2020.
El precio del petróleo es propenso a grandes oscilaciones porque tanto la oferta como la demanda son muy inelásticas. Si el precio sube o baja, los consumidores siguen comprando aproximadamente la misma cantidad. Del mismo modo, los productores tienen que tomar decisiones de inversión ahora basadas en dónde estarán los precios en el futuro, por lo que no pueden apagar las fuentes rápidamente. El almacenamiento es lo que generalmente amortigua el mercado, pero hay un límite en el espacio disponible. Por eso, el petróleo llegó a precios negativos en 2020 antes de dispararse a casi $130 por barril en 2022.
Hace dos años, Arabia Saudita tenía a EE. UU. casi acorralado, reduciendo la producción de petróleo poco antes de las elecciones de mitad de período de 2022 y desafiando a la administración de Biden. Pero ahora el mercado global del petróleo muestra claros signos de una demanda debilitada. La AIE, con sede en París (no confundir con la AIE de EE.UU.), ha revisado a la baja la demanda de petróleo dos veces en los últimos dos meses. El principal impulsor es una fuerte desaceleración en la demanda de China. China está realizando enormes inversiones en trenes de alta velocidad y vehículos eléctricos, pero el colapso del sector inmobiliario y el envejecimiento de la población también son grandes factores en la disminución de la demanda. No sabemos cuánto se debe a la transición energética de China y cuánto a la debilitada economía, pero las recientes dificultades económicas de China están bien documentadas. Después de décadas de crecimiento explosivo, el consumo energético chino podría pronto disminuir.
China es el principal actor en el drama de los mercados energéticos, pero los analistas también han destacado a EE.UU., Canadá y Europa como áreas donde la demanda podría ver una desaceleración sustancial. Los niveles actuales de demanda de petróleo están sustentados por una economía global al límite, pero eso no es necesariamente sostenible.
En cuanto a esto, acciones petroleras como Exxon Mobil (XOM), Chevron (CVX) y Shell (SHEL) parecen bastante baratas a primera vista con un múltiplo de ganancias de 10-12x. Sin embargo, argumentaría que esto es una ilusión, ya que sus estimaciones de ganancias son demasiado altas si el precio del petróleo se mantiene bajo o cae aún más. Estas acciones caerán si la demanda de petróleo disminuye. Jugadores más pequeños en los mercados energéticos probablemente verían caídas aún mayores en sus ganancias y precios de acciones.
La demanda de petróleo cae en las recesiones
Mis primeras experiencias en economía estuvieron moldeadas por la crisis financiera y la recesión de 2008. Estaba en la escuela secundaria en ese entonces, y recuerdo claramente a algunos amigos de mis padres hablando en la piscina sobre cuánto dinero estaban ganando en bienes raíces en 2006. Dos años después, parecía que cada tercera casa estaba en venta. En 2009, conducíamos por la noche y simplemente no había tráfico.
Los datos lo confirman. Las millas recorridas en EE.UU. alcanzaron su punto máximo en 2007 y no se recuperaron durante 7-8 años, a pesar de que la población creció un poco. Cuando el desempleo sube, la gente no va al trabajo tanto, no gasta tanto dinero y no se va de vacaciones o viajes por carretera.
Bueno, como era de esperar, el desempleo está subiendo en EE.UU. No sabemos cuán alto llegará, pero la dirección es clara. La tasa de desempleo ha oscilado un poco, del 4.3% al 4.2%, pero el informe de empleo más reciente mostró una pérdida de alrededor de 1 millón de empleos a tiempo completo en comparación con hace un año. La situación es mucho peor en Canadá, que está viendo grandes aumentos mensuales en el desempleo. Sigo las ofertas de empleo semanales en Indeed en Canadá, y el número de puestos de trabajo publicados ha disminuido con precisión cada semana este verano. El Reino Unido también ha visto grandes caídas en las ofertas de empleo en las últimas semanas, algo que no había ocurrido en veranos anteriores. Si la economía global está en recesión, el mercado petrolero probablemente lo captará mucho antes que las estadísticas oficiales del gobierno. Algo está sucediendo: pronto sabremos si se limita a China o no.
Conclusión
La acción de los precios en el mercado del petróleo nos da información incompleta. Por ejemplo, es posible que algunos grandes operadores se hayan quedado atrapados con demasiados futuros de petróleo largos y se hayan liquidado. Los movimientos resultantes de los precios serían solo ruido. Sin embargo, si la economía global está entrando en recesión, una caída del petróleo será un síntoma muy probable. Mi lectura es que la caída sostenida en el mercado del petróleo está incorporando una fuerte debilitación en la economía global. Aunque las acciones de energía puedan parecer baratas, la reciente acción en los mercados petroleros indica que es probable que sea el punto equivocado del ciclo para comprar. ¡Tu experiencia puede variar!
Tres preguntas que hacerte sobre tu Psicología Positiva en el Trading por Brett N. Steenbarger, Ph.D.
Brett N. Steenbarger, Ph.D. es profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en SUNY Upstate Medical University. Compagina su actividad docente con la de entrenador de gestores de hedge funds y traders profesionales. Brett es autor de varios libros sobre psicología enfocada en el trading: The Daily Trading Coach (2009), Trading Psychology 2.0 (2015) y Radical Renewal (2019), entre otros. Su experiencia en los mercados financieros comenzó a finales de la década de 1970.”.
Brett N. Steenbarger, Ph.D. / SUNY Upstate Medical University
El libro que estoy escribiendo actualmente, que trata sobre la psicología positiva en el trading, enfatiza que la forma en que abordamos el trading determina cuán positivas serán nuestras experiencias, lo que a su vez influye en nuestro éxito como traders. Con demasiada frecuencia, las personas buscan la felicidad y la satisfacción persiguiendo el éxito en el trading. La psicología positiva sugiere lo contrario: si nuestras prácticas y procesos de trading se basan en nuestras fortalezas y en lo que nos resulta significativo, operaremos con mayor enfoque y energía, veremos más oportunidades en los mercados y nos relacionaremos de manera más efectiva con otros traders.
Gran parte de la psicología tradicional del trading está enfocada en los problemas, subrayando lo que debemos hacer para evitar un trading reactivo y emocional, para aceptar el riesgo o manejar las pérdidas. La realidad es que nunca alcanzaremos un estado de rendimiento óptimo solo corrigiendo nuestras debilidades. Tres preguntas que debemos hacernos para alcanzar una psicología positiva en el trading son:
1) ¿Mis procesos de trading están bien definidos y aprovechan consistentemente mis fortalezas en cuanto a personalidad, interacción social y procesamiento de información? (¿Realmente entiendo cuáles son mis fortalezas y cómo mis métodos de trading se basan en ellas?)
2) ¿Encuentro energía y satisfacción en los procesos de trading, independientemente de las ganancias o pérdidas a corto plazo?
3) ¿Me apoyo en las fortalezas de los demás y contribuyo a sus fortalezas para seguir aprendiendo y mejorando continuamente?
Logramos una psicología de trading de alto rendimiento cuando hacemos del trading una expresión de nuestros mayores talentos, habilidades e ideales.
En algún lugar, escondido en tu mejor trading, está el trader que estás destinado a ser.
El desafío es desarrollar una relación cercana con tu mejor versión.
OBV y amplitud de mercado: Claves para un mejor trading por Perry J. Kaufman
Perry J. Kaufman es uno de los autores con mayor prestigio internacional, conocido por desarrollar estrategias algorítmicas, desde la década de los 70. Comenzó como “científico espacial” en la industria aeroespacial, donde trabajó en los sistemas de control y navegación para Gemini. Desde entonces ha aplicado su amplio conocimiento desarrollando sistemas de trading y de análisis de riesgos.
Perry J. Kaufman / perrykaufman.com
Hay ciertos indicadores del mercado de valores que me gustan, entre ellos el On-Balanced Volume (OBV) y la amplitud de mercado (el número de acciones que suben o bajan). He probado algunas variaciones de OBV solo para darme cuenta después que las reglas originales eran las mejores. Explicaré esas reglas a continuación.
Me gusta la amplitud del mercado porque implica asignar a cada valor un peso igual, lo que creo que es lo mejor para ver la tendencia subyacente del mercado de valores, aunque los precios puedan ser movidos por unas pocas acciones con una capitalización muy alta.
Aplicaré estos indicadores solo a SPY (S&P500) desde 1998.
Las reglas del On-Balanced Volume
Las reglas originales de Granville son muy simples. Crea un índice OBV. Si los precios de SPY son más altos, entonces se suma todo el volumen al OBV. Si los precios son más bajos, entonces se resta todo el volumen al OBV. El indicador OBV se ve bien, más suave y ligeramente adelantado del SPY. Los valores pueden ser bastante grandes.
Figura 1. Comparación de SPY con OBV desde 1998.
Siempre me gusta ver si se pueden mejorar las reglas de un sistema. Para OBV tenía curiosidad por saber si pequeñas ganancias o pérdidas, incluso un cierre de 1 punto en el S&P, eran importantes o incluso disruptivas para el índice. Resulta que estos pequeños cambios tienen un gran impacto positivo en el resultado. No sé cómo Granville lo habría sabido antes de la era de las computadoras, pero tenía razón.
Ahora, tomemos las reglas de OBV y apliquémoslas a la amplitud de mercado.
Las reglas para medir la amplitud
Resulta que hay muchos indicadores para medir la amplitud del mercado. Pero primero, ¿cómo puede acceder a los datos? Utilizo Commodity Systems Inc (CSI) que lo tiene en dos series diferentes
UVDV: Fecha, Total Negociado, Avanzando, Descendiendo, Sin cambios, Volumen de subida, Volumen de bajada.
MKST: Fecha, Total Negociado, Avanzando, Descendiendo, Sin cambios, máximos de 52 semanas, mínimos de 52 semanas.
Tenga en cuenta que todos los proveedores de datos no muestran los mismos valores. Eso parece extraño en la era de los mercados informatizados; sin embargo, tenga cuidado.
La interpretación de la amplitud es muy similar al volumen:
Subiendo / Subiendo: La amplitud confirma la subida del precio.
Bajando / Bajando: La amplitud confirma la bajada del precio.
Bajando / Subiendo: La amplitud no confirma la subida del precio.
Subiendo / Bajando: La amplitud no confirma la bajada del precio.
Estos son algunos de los indicadores bien conocidos. Puede encontrar más detalles en línea o en mi libro “Trading Systems and Methods”. Este es un resumen corto.
Separación de volumen ascendente del descendente
Oscilador Avance-Retroceso: Avances – Retrocesos.
Índice de Demanda de Sibbett: Suma del volumen de subida / Suma del volumen de bajada.
Oscilador de McClellan: Suaviza los avances y descensos con una exponencial de 19 y 39 días.
Bolton-Tremblay: (Avanzando – Descendiendo) / Sin cambios (Podría variar mucho).
Schultz: Avanzando / Total de Acciones.
Ratio de Subida/Bajada: Volumen ascendente / Volumen descendente.
Índice de Arms (TRIN): (Acciones en subida / Acciones en bajada) / (Volumen de subida / Volumen de bajada).
Oscilador de Thrust: 100 x (Acciones en subida x vol de acciones en subida – Acciones en bajada x vol de acciones en bajada) / (Acciones en subida x vol de acciones en subida + Acciones en bajada x vol de acciones en bajada).
Nuevos Máximos y Mínimos (un índice): HLindex(t) = HLindex(t-1) + NH(t) – NL(t) Similar a Granville.
¿Es un indicador mejor que otro?
Personalmente, no puedo pensar en más combinaciones. Si tuviera que elegir uno, buscaría las acciones en subida (o en bajada) divididas por el total de acciones, muy parecido a Schultz. Puedo ver problemas con la mayoría de los otros, y prefiero la simplicidad.
Usando el enfoque On-Balance
Debido a que el OBV de Granville produjo una curva suave, pensé que aplicaría la misma técnica a la amplitud. Las reglas serían:
Si las acciones en subida son mayores que las acciones en bajada, agregue el volumen total al indicador de amplitud.
Si las acciones en subida son menores que las acciones en bajada, reste el volumen total del indicador.
¿Cómo podemos usarlos?
Figura 2. Comparación de nuestro Indicador de Amplitud con OBV utilizando el volumen de SPY.
Por experiencia, sé que la mejor media móvil para el SPY es la de 110 días. Por supuesto, eso depende de cuándo empiece, pero comenzaremos en 1998. La otra regla es que entramos al día siguiente. Normalmente, usaremos el precio de apertura como nuestra entrada, pero para esta prueba usaremos el precio de cierre del día siguiente. Dada la suavidad de las curvas, debería funcionar. Al usar el precio de cierre, tenemos todo el día para ingresar al valor del índice.
Resultados de la media móvil de 110 días de SPY
Si usamos una media móvil de 110 días en SPY, entrando al día siguiente, obtenemos los siguientes NAVs. Para comparar, he puesto los resultados de la media móvil de 30 días.
Figura 3. Resultados de SPY usando una media móvil de 110 días y una media móvil de 30 días.
Entrando con OBV y el Indicador de Amplitud al día siguiente
Entrar al cierre del día siguiente puede no ser tan bueno como la apertura, pero no debería estar muy lejos si la serie es suave. Los NAVs para OBV y Amplitud entrando al cierre del día siguiente se muestran a continuación. Además, retrasar 1 día es una forma de ver la robustez.
Figura 4. Resultados de usar OBV en SPY, entrando en el siguiente cierre.
Figura 5. Resultados de usar el Indicador de Amplitud, entrando en el siguiente cierre.
Anticipando el precio y el volumen
Hace años, teníamos que esperar al día siguiente para obtener datos de volumen. Ahora se pueden ver durante todo el día. Se pueden descargar, pero puedes ver los valores en línea en cualquier momento.
En la mayoría de los días, generalmente podemos decir si el precio de cierre va a ser más alto o más bajo. También podemos encontrar el volumen total en ese momento. Podemos aplicar una media móvil al nuevo valor de OBV y ejecutar en el cierre concurrente.
Figura 6. Anticipando el valor de OBV de hoy usando una media móvil de 110 días aplicada a SPY.
Figura 7. Anticipando el Indicador de Amplitud de hoy usando una media móvil de 110 días aplicada a SPY.
Para el Indicador de Amplitud, solo necesitamos saber si el número de acciones en subida es mayor que el de bajada para agregar o restar el volumen. Si quieres probarlo, los retornos para OBV y el Indicador de Amplitud se muestran a continuación.
Resumen
Normalmente mostraría los retornos y el riesgo de cada método, pero creo que los gráficos son claros. Tanto el OBV como los Indicadores de Amplitud son mucho mejores que las medias móviles aplicadas a SPY, pero requieren algo de trabajo.
Este estudio muestra lo importante que puede ser anticiparse. Un día puede hacer una gran diferencia.
Un Enorme Patrón de «Taza con Asa» en la Plata por Alex Barrow
Alex Barrow / MACRO OPS
Cofundador de Macro Ops, www.macro-ops.com. Global Macro fanático, ex francotirador profesional y miembro de la inteligencia de los EE. UU.
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«¡Si quieres ver CNBC como lo hacen los profesionales, apaga el sonido!» ~ Walter Deemer
En el Dirty Dozen [PAQUETE DE GRÁFICOS] de esta semana, observamos nuevos máximos en el oro, la plata en espiral que se encuentra cerca de mínimos históricos en relación con el oro, y un mercado SOFR que está cerca de anticipar una recesión, además de más detalles…
1. La semana pasada, el oro hizo un gran rompimiento alcista, cerrando en nuevos máximos históricos. Actualicé nuestra tesis alcista a largo plazo sobre los metales preciosos la semana pasada, la cual puedes leer aquí.
2. La plata también sigue formando un patrón en espiral tras su rompimiento del patrón de continuación de Hombro-Cabeza-Hombro invertido de 3 años. Los regímenes de expansión tienden a seguir a los regímenes de compresión como este, por lo que pronto deberíamos ver un gran régimen expansivo (tendencia).
3. @PeterLBrandt compartió este gran gráfico a largo plazo de la plata en Twitter hace un tiempo, escribiendo:
La plata es:
El abuelo de todos los patrones de Taza con Asa, o
Una eterna decepción. La historia probará que la plata es simplemente una materia prima básica, no un metal precioso especulativo como reserva de valor.
5. La proporción plata/oro está -1 desviación estándar por debajo de su promedio de 40 años. Espero que pronto la plata comience a superar al oro y cierre esta brecha de rendimiento.
6. Una de nuestras mayores participaciones en acciones en este momento es la minera de metales preciosos y tierras raras Idaho Strategic Resources (IDR). Cubrimos por primera vez la compañía en una nota para los miembros del colectivo en junio de 2023 cuando se cotizaba a menos de $5 por acción. Ha subido aproximadamente un 200% desde entonces, y aún creemos que la acción tiene el potencial de aumentar 2-3 veces más en los próximos 2-3 años.
7. Creemos que Powell hará un recorte de -50 puntos básicos esta semana. Hubo una filtración coordinada tanto al FT como al WSJ durante el fin de semana para justificarlo. Creemos que es el movimiento correcto. El mercado actualmente está valorando aproximadamente 125 puntos básicos en recortes para finales de año. Esta es la cantidad adecuada y llevará los rendimientos a un nivel más neutral.
8. Simon White de BBG observó la semana pasada que las opciones de “SOFR” continúan aumentando el riesgo de recesión. Con un aterrizaje brusco y los fondos federales por debajo del 3% en junio del próximo año, la probabilidad implícita ha aumentado a poco menos del 50%… Es notable que la tasa terminal aún no haya cruzado el Rubicón de bajar por debajo de la proyección a largo plazo de la Fed, pero el impulso favorece que eso ocurra pronto, en cuyo punto el mercado de tasas estaría firmemente en el campo de la recesión.
Desde la primavera hemos creído que la Fed estaba en riesgo de provocar una recesión si no prestaban atención a las claras advertencias de un mercado laboral en desaceleración. Pero si despiertan y comienzan a acercar los fondos federales a la tasa de los bonos a 2 años, entonces el impulso positivo en la economía permitirá un aterrizaje suave. Esto parece estar ocurriendo, por lo que una recesión a corto plazo es improbable. Esto es positivo para las acciones.
9. Mientras tanto, el SPX hizo una fuerte reversión alcista la semana pasada y está a un paso de sus máximos históricos. Nuestra señal de compra *MAYOR* sigue muy vigente…
10. Este gráfico de DB vía CNBC muestra el rendimiento promedio del ciclo cuando la Fed recorta, y hay o no recesión dentro de un año. Creemos que este mercado sigue la línea azul.
11. Aquí está el porcentaje de acciones del S&P por encima de sus medias móviles de 50 y 200 días. Ambos están muy por encima del 50% y en tendencia ascendente. Esto no es lo que se ve antes de grandes caídas.
12. Estoy destacando el algodón nuevamente. El sentimiento y el posicionamiento están extremadamente bajistas. Su valoración relativa está en el percentil 0. El contrato de diciembre está cotizando en un rectángulo lateral. Tomaremos posiciones largas en un rompimiento o en una reversión en la parte inferior de este rango.
¿Qué Significa el Recorte de Tasas de la Fed para la Economía? por Ben Carlson
Ben Carlson es gestor de carteras para instituciones e inversores en Ritholtz Wealth Management LL. Escribe habitualmente sobre gestión patrimonial, inversiones, mercados financieros y psicología del inversor.
Ben Carlson / Ritholtz Wealth Management LL
Un lector pregunta:
Sé que Ben habló sobre los recortes de tasas y el mercado de valores hace unas semanas, pero ¿qué pasa con la economía? ¿Acaso Powell acaba de garantizar un aterrizaje suave al recortar 50 puntos básicos esta semana?
No hay garantías en la vida ni en los mercados, lamentablemente.
El recorte de tasas ayuda al escenario de aterrizaje suave, pero nunca se sabe con estas cosas.
Invirtamos esta pregunta y empecemos por lo que **no** significan los recortes de tasas de la Fed.
Los recortes de tasas no significan que se avecina una recesión. A veces la Fed se ve obligada a reducir las tasas debido a una crisis financiera o una desaceleración económica, pero los recortes de tasas en sí mismos no ocurren solo durante una desaceleración.
Aquí tienes una mirada a cada ciclo de recortes de tasas de la Fed desde 1970:
Ha pasado un tiempo desde que la Fed inició una serie de recortes de tasas fuera de una recesión, pero Alan Greenspan y su equipo lograron un aterrizaje suave en 1995, lo que fue seguido por uno de los mayores auges de la historia.
Una recesión es posible, pero no es el único resultado potencial aquí.
Los recortes de tasas no significan que la inflación volverá. Algunas personas están preocupadas de que la inflación vuelva a aparecer después de que recién la controlamos.
De nuevo, todo es posible, pero sería escéptico ante quienes predicen una mayor inflación solo por los recortes de tasas. Aprendimos en la década de 2010 que las tasas bajas de la Fed no causan inflación:
Tuvimos tasas del 0% durante años tras la Gran Crisis Financiera. Las tasas promediaron menos del 1% en los años 2010, y sin embargo, la tasa de inflación para esa década fue de menos del 2% anual.
El gasto gubernamental tiene un impacto mucho mayor en la inflación que la política monetaria.
Los recortes de tasas no ponen un piso en las acciones. Mucha gente asume que existe un «put» de la Fed que impulsa las acciones al alza.
Bueno, acabamos de pasar por uno de los ciclos de aumentos de tasas más agresivos de la historia y el mercado de valores se ha mantenido bastante bien:
La Fed comenzó a subir tasas el 17 de marzo de 2022. Hubo algo de volatilidad en el camino, pero desde entonces el S&P 500 ha subido casi un 35%.
Eso es bastante bueno.
Pero esto también debería ser una lección para el otro lado de la ecuación. El mercado de valores puede ir bien durante un ciclo de recorte de tasas. Sin embargo, que la Fed baje las tasas no significa que el mercado de valores esté ahora mejor protegido contra el riesgo.
Tasas bajas no garantizan que el mercado de valores siga subiendo.
Los recortes de tasas no garantizan ganancias en bonos. Aquí hay un meme que hice:
Los bonos podrían comportarse bien en un ciclo de recorte de tasas, pero podría ser más complicado que eso.
Las tasas a corto plazo han sido más altas que las tasas a largo plazo desde hace un tiempo. Los rendimientos de los bonos ya han bajado anticipando los recortes de tasas de la Fed:
El mercado mira hacia el futuro. No espera a que la Fed actúe. Se mueve antes de que lo hagan.
¿Qué pasa si las tasas intermedias y a largo plazo no se mueven mucho mientras las tasas a corto plazo caen y la curva de rendimientos se desinvierta? Esas tasas nunca subieron tanto como los rendimientos a corto plazo en un ciclo de aumento de tasas.
Si entramos en recesión o la inflación cae muy por debajo del objetivo del 2% de la Fed, se esperaría que los rendimientos de los bonos caigan.
Pero los rendimientos de los bonos no están garantizados a bajar en un escenario de aterrizaje suave.
La buena noticia es que los rendimientos de los bonos son decentes ahora, por lo que las tasas no tienen que bajar para que los bonos ofrezcan rendimientos razonables. Cronometrar el mercado de valores es difícil, pero cronometrar el mercado de bonos tampoco es fácil.
Supongo que lo que estoy tratando de decir es que no hay muchas garantías cuando la Fed recorta tasas.
Puedes esperar que las tasas de tu cuenta de ahorros, los CD, los mercados monetarios y los T-bills bajen de inmediato. También deberías esperar que bajen los costos de los préstamos.
Aparte de eso, el futuro es incierto, como siempre.
Aumento de las Probabilidades de un «Meltup» por Dr. Ed Yardeni
El Dr. Ed Yardeni es una de las principales voces de LinkedIn en economía y finanzas. Colaborador habitual de los principales medios internacionales, actualmente dirige Yardeni Research una firma de consultoría que ofrece estrategias de inversión global, análisis y recomendaciones a clientes institucionales. Es autor de los libros «Predicting the Markets: A Professional Autobiography» y «Fed Watching for Fun & Profit”.
Dr. Ed Yardeni / Yardeni Research
Nos hemos centrado en tres escenarios desde el comienzo de la década: un estilo «Años 20 rugientes» como en los 1920, una repetición del auge bursátil de los 90, y un regreso de los choques geopolíticos de los 70, que causarían un aumento en los precios del petróleo y la inflación. Hasta ahora, no habíamos tenido que cambiar nuestras probabilidades subjetivas de 60/20/20 para estas tres alternativas. Sin embargo, el presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, nos obliga a modificarlas ahora, a 50/30/20. En su discurso del 23 de agosto en Jackson Hole, señaló que estaba cambiando de un enfoque antiinflacionario a uno pro empleo.
No quedó duda de su notable transformación el miércoles, cuando debió haber convencido a sus colegas del FOMC de bajar la tasa de fondos federales (FFR) en 50 puntos básicos en lugar de 25. Como señalamos ese día: «El FOMC tuvo su primer desacuerdo desde 2022 en esta reunión. La gobernadora de la Fed, Michelle Bowman, votó por una reducción menor de 25 puntos básicos. Pero el gráfico de puntos de la Fed, actualizado en su nuevo SEP (Resumen de Proyecciones Económicas), sugiere que el desacuerdo fue mucho mayor. Dos participantes están a favor de no reducir las tasas nuevamente este año, y otros siete ven solo una reducción de 25 puntos básicos más tarde este año.»
En Jackson Hole, Powell lo dijo todo cuando afirmó: «Haremos todo lo posible para apoyar un mercado laboral sólido mientras avanzamos hacia la estabilidad de precios.» Hoy, los precios de las acciones alcanzaron nuevos máximos históricos después de que Powell y compañía entregaran el recorte de 50 puntos básicos y señalaran en el SEP que vendrían muchos más recortes hasta que la FFR caiga al 2.9%, lo que actualmente consideran la tasa neutral de interés a largo plazo. En su rueda de prensa el miércoles, Powell entregó el mercado bursátil a la «tierra prometida», donde «la fortaleza del mercado laboral se puede mantener en un contexto de crecimiento moderado e inflación bajando sostenidamente al 2%». Los inversores gritaron hoy con entusiasmo «¡Aleluya!»
La pregunta es si ese entusiasmo está pasando rápidamente de ser racional a una versión irracional como la de los 90. Las ganancias futuras por acción del S&P 500 deberían seguir aumentando a nuevos máximos históricos, especialmente si la agresiva flexibilización de la Fed impulsa la economía, que ha estado creciendo de manera estable y moderada pese al endurecimiento de la Fed.
Por lo tanto, las ganancias deberían continuar justificando el entusiasmo racional. El problema es la valoración. Warren Buffett ha estado acumulando efectivo, probablemente porque su «Ratio Buffett» (medido como el índice de precios del S&P 500 frente a las ventas proyectadas) está en territorio récord, en 2.83 durante la semana del 19 de septiembre.
Un poco menos irracional es el índice P/E a futuro del S&P 500, que se encuentra en 21.1, pero aún no ha alcanzado niveles récord. Su divergencia con el ratio precio/ventas proyectado del S&P 500 se debe a que el margen de beneficio creciente del índice hace que las ganancias suban más rápido que las ventas.
¿Qué pasa con nuestros objetivos de precios para las acciones del S&P 500? Seguimos esperando que las ganancias por acción del S&P 500 alcancen los $250 este año, $275 el próximo año y $300 en 2026. Nuestras proyecciones de ganancias a futuro para fines de 2024, 2025 y 2026 siguen siendo de $275, $300 y $325. Tenemos aún más confianza en estas estimaciones ahora que la Fed está tan comprometida en evitar una recesión.
Hemos estado utilizando un P/E a futuro de 21.0 para obtener nuestros objetivos del S&P 500 de 5800, 6300 y 6800 para 2024, 2025 y 2026, respectivamente. Hemos decidido mantener estos objetivos, pero reconocemos que el riesgo de un «meltup» ha aumentado, como se mencionó anteriormente. En un escenario de «meltup», el S&P 500 podría superar los 6000 para fin de este año. Aunque eso sería muy alcista a corto plazo, aumentaría la probabilidad de una corrección a principios del próximo año.
El apetito por el riesgo disminuye a pesar del aumento de las acciones por Sentimentrader
Dean Christians es un analista veterano especializado en la investigación de mercado y trading de Wall Street, con más de 25 años de experiencia. Sus análisis y señales de trading son de las más valoradas entre los profesionales del sector financiero.
Dean Christians / SentimenTrader
El S&P 500 está alcanzando máximos históricos, pero el apetito por el riesgo en activos cruzados sigue siendo excepcionalmente bajo.
No es común ver divergencias como esta, ya que las acciones suelen influir en el sentimiento general de manera desproporcionada.
Otras veces en las que el apetito por el riesgo era anormalmente bajo, las acciones tuvieron dificultades, excepto en sectores defensivos como los productos de consumo básico y los servicios públicos.
Lo que nos dice la investigación…
Mira, es frustrante leer algo optimista un día y luego pesimista al siguiente. Lo entiendo. Tampoco creo en ignorar la evidencia contradictoria si es convincente.
Los 10 Principales Beneficios del Trading Automatizado de Futuros 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
Es posible que hayas oído hablar del trading automatizado de futuros y tengas curiosidad por saber más, pero no estás seguro de por dónde empezar. Quieres conocer los beneficios antes de invertir tu tiempo y dinero?
El trading automatizado de futuros puede parecer un tema abrumador, pero es importante entender los beneficios antes de decidir si es adecuado para ti.
Sigue leyendo porque aquí están los 10 principales beneficios del trading automatizado de futuros para ayudarte a tomar una decisión.
¿Qué es el trading automatizado de futuros?
El trading automatizado de futuros es el proceso de utilizar un programa informático para realizar operaciones en el mercado de futuros en tu nombre. Este tipo de trading se ha vuelto mucho más popular en los últimos años a medida que la tecnología ha hecho más accesible el mercado para las personas, permitiéndoles operar desde sus hogares.
Hay varios beneficios del trading automatizado de futuros, como la posibilidad de operar las 24 horas del día, monitorear múltiples mercados a la vez y aprovechar las oportunidades del mercado a medida que surgen. Además, el trading automatizado puede ayudar a reducir las emociones en el proceso de toma de decisiones, lo que puede llevar a decisiones más racionales.
Sin embargo, es importante recordar que el trading automatizado no está exento de riesgos, y es crucial elegir un bróker de confianza y considerar cuidadosamente tu estrategia antes de comenzar.
En el trading de acciones en línea, hay muchas casas de corretaje para elegir. Es importante investigar y seleccionar una de buena reputación que tenga un historial sólido. Una vez que hayas elegido un bróker, debes considerar cuidadosamente tu estrategia de trading. ¿Qué tipo de acciones deseas operar? ¿Cuáles son tus objetivos? ¿Cuánto riesgo estás dispuesto a asumir?
Estas son preguntas importantes que debes responder antes de comenzar a operar. Si dedicas tiempo a investigar y a desarrollar un plan sólido, tendrás más posibilidades de éxito en el trading de acciones en línea.
Beneficios del trading automatizado de futuros
Existen muchos beneficios al operar contratos de futuros de manera electrónica. Aquí tienes diez de las principales ventajas:
1. Puedes operar las 24 horas del día
Los sistemas automatizados pueden operar incluso cuando los mercados están cerrados, ya que las operaciones son ejecutadas por computadoras, no humanos. Esto te permite aprovechar oportunidades en cualquier momento.
2. Puedes operar en múltiples mercados a la vez
El trading automatizado te permite participar en varios mercados simultáneamente, lo que te brinda la oportunidad de aprovechar más oportunidades y ganar más dinero.
3. No necesitas ser un trader experto
Los sistemas de trading automatizado eliminan la adivinanza y las emociones del trading, haciéndolo accesible para todos, incluso si no tienes experiencia.
4. Puedes probar los sistemas antes de utilizarlos
Las buenas plataformas de trading automatizado ofrecen cuentas demo para que pruebes el sistema antes de arriesgar dinero real.
5. Puedes automatizar tu estrategia de trading
Automatizar tus puntos de entrada y salida te ayuda a minimizar las emociones y evitar decisiones apresuradas y costosas.
Typical Trading Signals From An Automated Futures Trading Strategy
6. Puedes hacer backtesting de los sistemas
El backtesting te permite evaluar cómo un sistema habría funcionado en el pasado, brindándote una mejor idea de su potencial en el futuro.
7. Puedes comenzar con poco dinero
Puedes abrir una cuenta con tan solo $500, ya que los contratos de futuros se negocian con margen, lo que te permite controlar grandes cantidades de dinero con una inversión pequeña.
8. Puedes usar apalancamiento
Los contratos de futuros permiten a los inversores controlar grandes valores con pequeñas cantidades de capital, lo que puede amplificar tanto las ganancias como las pérdidas.
9. Puedes vender en corto
Con el trading de futuros, puedes beneficiarte de la caída de los precios vendiendo un activo y comprándolo de nuevo a un precio más bajo.
10. Los costos de comisión son bajos (¡o incluso nulos!)
Dependiendo de tu bróker, puedes encontrar opciones de comisión baja o incluso sin costo, lo que lo convierte en una opción más rentable para operar.
Cómo empezar con el trading automatizado de futuros
Si estás interesado en el trading automático, el primer paso es encontrar un bróker de confianza. Una vez que lo encuentres, debes abrir una cuenta, financiarla, seleccionar una plataforma de trading y elegir un sistema.
Recuerda que el trading automatizado de futuros no está exento de riesgos. Debes siempre considerar cuidadosamente tu estrategia y limitar tu exposición al riesgo. Y, como con todas las inversiones, existe la posibilidad de perder dinero.
Haz click aquí si estás listo para comenzar, considera explorar talleres especializados donde los estudiantes han creado y probado con éxito estrategias de trading automatizado.
Conclusión
El trading automatizado de futuros ofrece varios beneficios para los traders, incluyendo precisión, consistencia y mejor gestión del riesgo. Si deseas mejorar tus resultados de trading, vale la pena considerar el uso de un sistema automatizado.
Sistemas de Trading Automatizados: Arquitectura, Protocolos, Tipos de Latencia por Quantinsti
El objetivo de Quantinsti es formar a su alumnos en el trading algorítmico. Pertenece a iRageCapital Advisory, empresa conocida por sus servicios relacionados con la creación de mesas de trading algorítmico.
Quantinsti
El auge del trading automatizado ha transformado significativamente la estructura de los sistemas de trading en la última década y continúa haciéndolo. Para las empresas, especialmente aquellas involucradas en el trading de alta frecuencia, mantenerse competitivas en el trading algorítmico ahora requiere una constante innovación tecnológica.
En esta publicación, desglosaremos la arquitectura detrás de los sistemas de trading automatizado, compararemos los nuevos diseños con los tradicionales y exploraremos los componentes clave que hacen que estos sistemas funcionen.
¿Qué es el trading automatizado?
Un sistema de trading automatizado (o trading completamente automatizado) es una subdivisión del trading algorítmico en el cual se utilizan computadoras para generar señales de trading y gestionar el flujo de órdenes en los mercados sin intervención humana.
El trading automatizado también incluye la modelización cuantitativa y el monitoreo de riesgos.
Los sistemas de trading automatizados son utilizados por un porcentaje cada vez mayor de participantes del mercado, incluyendo firmas de trading, bancos, fondos de cobertura, gestores de activos y fondos de pensiones. Pueden desarrollar sus propios sistemas o usar sistemas provistos por terceros. El grado de automatización varía de un sistema a otro y depende de factores como el entorno regulatorio, las bolsas de valores y las diferencias culturales.
Este video a continuación introduce conceptos esenciales del trading automatizado, incluyendo su importancia y proceso. También demuestra la automatización de una estrategia basada en reglas, ofreciendo valiosas ideas para quienes buscan mejorar sus habilidades en trading.
Pasemos a aprender más sobre el trading automatizado, discutiendo cómo se diferencia del trading algorítmico.
Diferencia entre trading automatizado y trading algorítmico
A continuación se muestra una clara distinción entre el trading automatizado y el algorítmico, con cada aspecto mencionado.
Evolución de los sistemas de trading
El sistema de trading tradicional era una mera interacción entre el corredor y la bolsa para estas tres operaciones:
Recepción de datos de mercado
Envío de solicitudes de órdenes
Recepción de respuestas de la bolsa
Para comprar o vender acciones y valores, el trader tenía que acudir a un corredor. Este corredor podía ser un individuo o una firma. Este corredor era contratado para negociar en nombre del trader, quien realizaba la compra y venta de instrumentos financieros manualmente.
Esta forma tradicional de trading consumía tiempo y se basaba en decisiones de trading influenciadas por emociones como el miedo o la avaricia. Además, el trading tradicional carecía de precisión analítica ya que se realizaba manualmente. Siguiendo el famoso dicho «errar es humano», el trading tradicional o manual necesitaba evolucionar.
Con la llegada del trading automatizado, el panorama del trading cambió, evolucionando hacia un enfoque más preciso, rápido y ahorrador de tiempo. En su forma básica, podemos representar la transferencia de datos entre la bolsa y el sistema de trading automatizado como sigue:
Los datos de mercado recibidos típicamente informan al sistema de trading automatizado sobre el último libro de órdenes. También pueden contener información adicional como el volumen negociado hasta el momento, el último precio negociado y la cantidad de la orden de trading.
Sin embargo, para tomar una decisión basada en los datos, el sistema automatizado observa los valores antiguos o deriva ciertos patrones del historial. Basado en este análisis histórico de datos y patrones, el sistema procede a crear una estrategia de trading y ejecutarla.
Por último, pero no menos importante, se necesita una interfaz gráfica de usuario (GUI) para que el trader pueda visualizar toda esta información en una pantalla.
A continuación, discutiremos la necesidad de un sistema de trading automatizado.
¿Por qué se necesita un sistema de trading automatizado?
La arquitectura tradicional carecía de las instalaciones que el sistema de trading automatizado con Acceso Directo al Mercado (DMA) ofrecía. La latencia entre la recepción de datos del mercado y la generación de órdenes superaba la capacidad humana y entraba en el ámbito de los milisegundos y microsegundos con el sistema de trading automatizado.
Con el tiempo, se comprendió que la gestión de órdenes también debía ser más robusta y capaz de manejar muchas más órdenes por segundo.
Dado que el tiempo de ejecución de órdenes en el trading algorítmico es menor en comparación con la ejecución manual, también se necesitaban medidas de gestión de riesgos. Para tales prácticas como la ejecución rápida de órdenes y la gestión de riesgos simultánea, se necesitaba un sistema automatizado.
Por ejemplo, incluso si el tiempo de reacción para una orden es de 1 milisegundo, el sistema sigue siendo capaz de tomar 1000 decisiones de trading en un segundo. Por lo tanto, cada una de estas 1000 decisiones de trading debe pasar por medidas de gestión de riesgos dentro del mismo segundo para evitar pérdidas. Se podría decir que en cuanto a los sistemas de trading automatizados, esto es solo un problema de complejidad.
A continuación, discutiremos la arquitectura del trading automatizado en la que descubriremos todo sobre el funcionamiento o flujo del trading automatizado.
Arquitectura del trading automatizado
Tomando en cuenta todos los puntos mencionados anteriormente, la arquitectura tradicional de todo el sistema de trading automatizado se desglosa de la siguiente manera:
La(s) bolsa(s) – el mundo externo
El servidor
Recibe los datos del mercado
Almacena los datos del mercado
Almacena las órdenes generadas por el usuario
Aplicación
Toma las entradas del usuario inicialmente para decisiones como stop loss, límites, instrumentos financieros preferidos para trading, etc.
Actúa como interfaz para visualizar la información, incluidos los datos y órdenes.
Actúa como un gestor de órdenes enviando órdenes a la bolsa.
Aunque la capa de aplicación es principalmente una vista, algunas de las verificaciones de riesgo pueden descargarse en la capa de aplicación, especialmente aquellas que tienen que ver con la cordura de las entradas del usuario, como los errores de «dedo gordo».
El resto de las verificaciones de riesgo en los sistemas de trading automatizado ahora se realizan mediante un Sistema de Gestión de Riesgos (RMS) separado dentro del Gestor de Órdenes (OM), justo antes de liberar una orden. El problema de la escala también significa que donde antes 100 traders diferentes gestionaban su riesgo, ahora solo hay un sistema RMS para gestionar el riesgo en todas las unidades/estrategias lógicas.
Sin embargo, algunas verificaciones de riesgo pueden ser específicas de ciertas estrategias, y algunas deben hacerse en todas las estrategias. Por lo tanto, el RMS en sí implica el RMS a nivel de estrategia (SLRMS) y el RMS global (GRMS). También puede implicar una interfaz de usuario (UI) para ver el SLRMS y GRMS.
Ahora comprendamos los componentes del servidor con más detalle.
Adaptador de Mercado
La bolsa o cualquier proveedor de datos del mercado envía datos en su propio formato. Su sistema de trading algorítmico puede o no entender ese lenguaje. La bolsa le proporciona una API o Interfaz de Programación de Aplicaciones que le permite programar y crear su propio adaptador para convertir el formato de los datos en un formato que su sistema pueda entender.
Motor de Procesamiento de Eventos Complejos (CEP)
Esta parte es el cerebro de su estrategia. Una vez que tiene los datos, deberá trabajar con ellos según su estrategia, lo que implica realizar varios cálculos estadísticos, comparaciones con datos históricos y la toma de decisiones para la generación de órdenes. El tipo de orden y la cantidad de la orden se preparan en este bloque.
Un evento complejo es un conjunto de otros eventos que juntos implican la ocurrencia de algo significativo. Estos incluyen tendencias bursátiles, movimientos del mercado, noticias, etc. El procesamiento de eventos complejos (CEP) realiza operaciones computacionales sobre eventos complejos en un corto tiempo.
Los sistemas CEP procesan eventos en tiempo real, por lo tanto, cuanto más rápido sea el procesamiento de eventos, mejor será el sistema CEP. Por ejemplo, si un sistema de trading automatizado está diseñado para detectar una buena oportunidad de rendimientos en el siguiente segundo, pero el tiempo que toma el sistema CEP excede este umbral, entonces el sistema de trading no podrá obtener buenos rendimientos.
El sistema CEP está compuesto por cuatro partes:
Motor CEP (CEP engine)
Reglas CEP
Servicios Web CEP (CEP WS)
Interfaz de resultados CEP
Los dos componentes principales de cualquier sistema CEP son el motor CEP y el conjunto de reglas CEP. El motor CEP procesa los eventos entrantes basándose en las reglas CEP. Estas reglas y los eventos que se introducen en el motor CEP están mencionados en el sistema de trading (estrategia de trading).
Puedes ver en la imagen a continuación dónde encaja el rol del motor CEP en el proceso de generación de órdenes de trading, comenzando desde la aplicación y llegando a la bolsa.
Para un cuantitativo (quant), la mayor parte de su trabajo se concentra en este bloque del sistema CEP. Un cuantitativo pasará la mayor parte del tiempo formulando estrategias de trading y realizando rigurosos backtesting, optimización y ajuste de posiciones, entre otras cosas.
Esto se hace para asegurar la viabilidad de la estrategia de trading en los mercados reales. Ninguna estrategia única puede garantizar rendimientos buenos y duraderos. Por lo tanto, los quants deben desarrollar nuevas estrategias regularmente para mantener una ventaja en los mercados.
Existen numerosos sistemas de trading automatizado populares que son ampliamente utilizados en los mercados actuales. Estos se clasifican en diferentes estrategias, como estrategias de momentum, arbitraje estadístico, creación de mercado, etc.
Veamos algunos protocolos del sistema de trading automatizado
Protocolos del sistema de trading automatizado
Dado que la nueva arquitectura es capaz de escalar muchas estrategias por servidor, ha surgido la necesidad de conectarse a múltiples destinos desde un solo servidor. Así, el gestor de órdenes alberga varios adaptadores para enviar órdenes a múltiples destinos y recibir datos de varios mercados.
Cada adaptador actúa como un intérprete entre el protocolo que entiende la bolsa y el protocolo de comunicación dentro del sistema. Por lo tanto, se requieren múltiples adaptadores para múltiples mercados.
Sin embargo, para añadir un nuevo mercado al sistema de trading automatizado, se debe diseñar e integrar un nuevo adaptador en la arquitectura. Esto se debe a que cada mercado sigue su propio protocolo, optimizado para las características que ofrece.
Para evitar este inconveniente de añadir adaptadores, se han diseñado protocolos estándar. El más destacado entre ellos es el protocolo de trading FIX. Esto no solo facilita la conexión con diferentes destinos, sino que también reduce drásticamente el tiempo de salida al mercado cuando se conecta con un nuevo destino.
La presencia de protocolos estándar facilita que el sistema de trading automatizado se integre con proveedores externos de análisis o fuentes de datos de mercado. Como resultado, el mercado se vuelve más eficiente, ya que integrar con un nuevo destino o proveedor ya no es una limitación.
Además, la simulación se vuelve muy fácil, ya que recibir datos del mercado real y enviar órdenes a un simulador es solo cuestión de usar el protocolo FIX para conectarse a un simulador.
El simulador en sí puede ser desarrollado internamente o adquirido de un proveedor externo. De manera similar, los datos grabados pueden ser reproducidos sin que los adaptadores detecten si los datos provienen del mercado en vivo o de un conjunto de datos grabados.
Cambio hacia arquitecturas de baja latencia
Con los bloques fundamentales de un sistema de trading automatizado en su lugar, las estrategias ahora tienen la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en tiempo real y tomar decisiones de trading rápidamente.
Hoy en día, con la aparición de protocolos de comunicación estándar como FIX, la barrera tecnológica para establecer una mesa de trading algorítmico o un sistema de trading automatizado ha disminuido.
Consecuentemente, el dominio del trading automatizado se ha vuelto más competitivo.
A medida que los servidores obtuvieron más memoria y mayores frecuencias de reloj, el enfoque se trasladó hacia la reducción de la latencia en la toma de decisiones.
Con el tiempo, la reducción de la latencia se ha vuelto una necesidad por varias razones, como:
La estrategia solo tiene sentido en un entorno de baja latencia.
La supervivencia del más apto: los competidores te superan si no eres lo suficientemente rápido.
El problema, sin embargo, es que la latencia es un término amplio que abarca diferentes tipos de retrasos. Aunque la latencia es fácil de entender, es difícil de cuantificar. Por lo tanto, es crucial cómo se aborda el problema de reducirla.
Si observamos el ciclo de vida básico en un sistema de trading automatizado, los pasos son los siguientes:
Un paquete de datos de mercado es publicado por la bolsa.
El paquete viaja a través del cable.
El paquete llega a un enrutador del lado del servidor.
El enrutador reenvía el paquete a través de la red del servidor.
El paquete llega al puerto Ethernet del servidor.
Dependiendo de si es UDP/TCP, se procesa, y el paquete llega a la memoria del adaptador.
El adaptador luego analiza el paquete y lo convierte en un formato interno para la plataforma de trading algorítmico.
Este paquete ahora viaja a través de varios módulos del sistema, como el CEP, la tienda de ticks, etc.
El CEP analiza y envía una solicitud de orden.
La solicitud de orden regresa en sentido inverso como el paquete de datos del mercado.
En un diseño de sistema de trading automatizado, una alta latencia en cualquiera de estos pasos asegura una alta latencia en todo el ciclo. Por lo tanto, la optimización de la latencia generalmente comienza con el primer paso que está bajo nuestro control, es decir, «el paquete viaja a través del cable». La forma más fácil de reducir la latencia es acortar la distancia al destino tanto como sea posible. La mejor manera de hacerlo es mediante la colocación.
La colocación es la facilidad que ofrecen las bolsas para alojar el servidor de trading cerca de la bolsa.
Niveles de sofisticación en el trading automatizado
El mundo del trading algorítmico de alta frecuencia ha entrado en una era de intensa competencia. Con cada participante adoptando nuevos métodos para superar a la competencia, la tecnología ha avanzado significativamente.
Las arquitecturas de trading algorítmico modernas son bastante complejas en comparación con sus contrapartes de etapas tempranas. En consecuencia, los sistemas de trading automatizado avanzados son más costosos de construir, tanto en términos de tiempo como de dinero.
A continuación se muestra una tabla que cubre las diferentes tarjetas de red que se utilizan para el trading automatizado y los diversos aspectos de las mismas:
Construir un sistema de trading automatizado completo puede estar fuera del alcance de un trader minorista individual. Los traders que desean explorar el trading algorítmico pueden optar por sistemas de trading automatizado disponibles en el mercado por suscripción.
Un trader puede suscribirse a estos sistemas automatizados y utilizar las estrategias de trading algorítmico que se ponen a disposición de los usuarios de estos sistemas. Los traders que saben programar pueden formular y probar sus estrategias en plataformas de programación como Python y C.
¿Cómo construir un sistema de trading automatizado?
Los traders principiantes pueden aprender a construir su propio sistema de trading automatizado con los algoritmos para operar en los mercados. Para construir tu propio sistema de trading automatizado, necesitarás codificar la estrategia en un lenguaje de programación, probar la estrategia con datos históricos para conocer su rendimiento, realizar trading en papel y luego operar en vivo.
Veamos estos pasos en detalle a continuación, los cuales pueden servir como una guía general para construir una estrategia de trading algorítmico:
Paso 1: Ideación o plan de trading
Desarrolla una idea de trading o una estrategia para operar en los mercados en tiempo real. Esta estrategia puede estar basada en tus observaciones del mercado o puede ser tomada de libros de trading, trabajos de investigación, blogs de trading, foros de trading u otras fuentes.
Paso 2: Creación del sistema
Este paso requiere que crees un sistema automatizado para identificar las oportunidades de trading en el mercado de acuerdo con tus instrumentos financieros preferidos. Además, deberás alimentar el sistema automatizado con la información sobre cómo actuar una vez que identifique las oportunidades.
Adicionalmente, también deberás introducir parámetros relacionados con la gestión del riesgo, como el stop loss, orden límite, etc.
Todo este proceso de creación del sistema automatizado requerirá que tengas conocimiento de un lenguaje de programación como Python, C, etc. Con estos lenguajes de programación, podrás codificar el sistema con todas las preferencias mencionadas anteriormente.
Paso 3: Probar y refinar el sistema
El siguiente paso es probar y refinar el sistema de trading automatizado para mejorar el sistema en caso de que ocurra algún malfuncionamiento. Después de hacer los cambios o mejoras necesarias, puedes estar seguro de que el sistema está listo para operar en el mercado en tiempo real.
Paso 4: ¡Llevar tu sistema automatizado a la acción!
Una vez que estés seguro de tu sistema automatizado, puedes operar en vivo con tu idea o estrategia de trading.
Ahora que has construido con éxito un sistema de trading automatizado, aquí tienes un tutorial que te guiará en el proceso de descargar datos históricos de acciones utilizando Python. Si te interesa el sistema de trading automatizado y deseas analizar datos históricos de acciones para desarrollar tus estrategias de trading, este video puede ser útil.
Ventajas de usar sistemas de trading automatizados
Las ventajas de utilizar sistemas de trading automatizados son las siguientes:
– Facilidad de uso: Las órdenes pueden ser colocadas rápidamente con la ayuda del software que te guía a través de los diferentes parámetros. Además, tu propio sistema automatizado hará que sea aún más fácil colocar órdenes, ya que siempre está a tu disposición.
– Revisión en vivo del portafolio y actualizaciones del mercado: Con el sistema de trading automatizado, puedes visualizar los datos de mercado de instrumentos financieros como acciones, materias primas, índices bursátiles, etc., en cualquier momento. También puedes realizar un seguimiento de tu portafolio, sus activos subyacentes y su desempeño mediante el software.
– Función de notificaciones: Una de las características más ventajosas del sistema de trading automatizado es la función de notificaciones. El sistema automatizado te enviará alertas para notificarte sobre los últimos eventos en tu portafolio, así como las recomendaciones del broker.
– Actualizaciones de noticias relacionadas: Los usuarios también pueden seguir actualizaciones en tiempo real sobre desarrollos relacionados con una acción o segmento específico mediante los sistemas automatizados. El sistema te ayuda a mantenerte actualizado para que puedas modificar tus entradas de trading, como la selección de instrumentos financieros, actualización de los valores de stop loss, valor límite, etc.
– Análisis y gráficos: Otra característica es la provisión de gráficos históricos y análisis que te permiten observar datos previos de índices, precios de acciones y proporcionar herramientas de análisis para los mismos.
Desventajas de usar sistemas de trading automatizados
Las siguientes son las desventajas:
– Gastos para usar el sistema automatizado: El sistema de trading automatizado implica un gasto, y eso puede ser una desventaja para aquellos que no desean invertir en el mismo.
– Conectividad: Una desventaja general de usar el sistema de trading automatizado es la conectividad. En algunas regiones remotas, las interrupciones en la conectividad son comunes, lo que podría generar pérdidas durante la colocación de órdenes.
Conclusión
Este fue un post detallado sobre la arquitectura de un sistema de trading automatizado para ofrecerte un conocimiento profundo e informativo sobre los componentes involucrados. Además, existen varios desafíos que los desarrolladores de la arquitectura deben manejar o superar para construir un sistema de trading automatizado robusto. Entonces, ¿qué esperas? ¡Ve por el trading algorítmico!
Si deseas aprender varios aspectos del trading algorítmico y los sistemas de trading automatizado, revisa nuestro curso «¡Trading Algorítmico para Principiantes!». Este curso construye una base en el trading algorítmico y es perfecto para aquellos que desean obtener una visión completa del dominio. Incluye el qué, cómo y por qué del trading algorítmico. También se incluyen diferentes estrategias de trading algorítmico y regulaciones para establecer un negocio de trading algorítmico.
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