Un punto de Inflexión significativo por Alex Barrow

1. El Nasdaq están bailando en el límite inferior de su rango mensual y parece que puede romperse.

2. Durante las últimas semanas, hemos señalado las medidas débiles de amplitud, lo que indica un riesgo creciente para la tendencia alcista. Una forma en que nos gusta ver la amplitud es su divergencia con el precio. A continuación se muestra el índice McClellan Summation Divergence. Se ha reducido a niveles que tienden a preceder a ventas más importantes o a marcar suelos significativos. Útil, lo sé… pero el punto es que el mercado se encuentra en un punto de inflexión técnica significativo en el que es probable que se esté preparando un movimiento más amplio.

3. El catalizador clave detrás de la debilidad de las acciones es el endurecimiento de la liquidez, principalmente por el aumento de los rendimientos. El siguiente gráfico muestra que el zscore del rendimiento a 10 años acaba de cruzar el nivel +2std. Si los rendimientos no se revierten fuertemente pronto, entonces espere que la caída y el volumen en las acciones continúen.

4. Para agregar a la creciente lista de señales divergentes, aquí hay una para los toros que muestran que nuestro agregador de internos se acerca a una señal de compra importante. Recuerde que la semana pasada, compartí que nuestro indicador N&N también acaba de desencadenar una señal de compra significativa. ¿Tal vez veamos una caída violenta que ponga el suelo en los bonos, lo que lleve a una caída de la renta variable? Razón de más para que seamos rápidos y esperemos a que el peso de la evidencia se incline en una dirección u otra.

5. BofA sobre cuando el SPX ha subido > 20% en los últimos dos años…

6. Mi sentimiento actual es: Sentimiento a largo plazo y posicionamiento alcista extremo (aunque el margen de la Bolsa de Nueva York todavía tiene espacio para aumentar antes de que entre un máximo cíclico). Medio plazo, es neutral a bajista, como se muestra aquí en la configuración de Bull & Bear de BofA. Y a corto plazo todavía está lleno en el lado de los alcistas, lo que significa que la fragilidad de la tendencia es alta hasta que veamos más de un lavado.

7. Aquí hay algo que esperar. La amplitud se está acercando a lo tan malo, que es bueno con el porcentaje de acciones que cotizan por encima de sus medias móviles de 50 días ahora por debajo del 20%. Por debajo del 10 % tiende a marcar suelos significativos.

8. Las acciones francesas suben, el cobre sube, el crudo sube… ¿Está el mercado oliendo algún estímulo fiscal chino que se anunciará pronto?

9. Hemos estado largos de dólares estadounidenses a través del DXY y también en el USDCAD durante los últimos meses. Cerramos la mitad de las ganancias la semana pasada, pero recargaremos y aumentaremos los stops en una ruptura alcista de su rango actual.

10. El movimiento del CAD está siendo impulsado por el impulso bajista del margen de rendimiento de CADUSD.

11. Simon White de BBG escribió un buen artículo la otra semana sobre el oro y el «Global Fiscal Put».

12. Hemos sido alcistas en el oro durante los últimos dos años y seguimos teniendo una posición larga considerable. Creemos que el verdadero mercado alcista ni siquiera ha comenzado todavía. Este ciclo es anómalo, impulsado principalmente por la compra del banco central extranjero. Los inversores retail o minoritarios aún no están participando de una manera significativa. El movimiento alcista real del oro comenzará después de que las acciones estadounidenses entren en un mercado bajista cíclico y el dólar estadounidense alcance sus máximos.

¿Qué ocurre con curva de rendimiento? por Jay Kaeppel

¿De qué nos está avisando el Smart Money? por Sentimentrader

Riesgos y recompensas en 2025 por Dr. Ed Yardeni

Estrategia I: Lo Que Podría Ir Bien. Estamos influenciados por el sesgo alcista del mercado de valores. Tendemos a ser permanentemente alcistas porque los mercados bajistas son poco frecuentes y suelen ser relativamente cortos en comparación con los mercados alcistas, que tienden a durar algún tiempo. Desde enero de 1978, el S&P 500 ha subido 66,6 veces (Fig. 3). En todo ese período de 47 años, solo hubo seis mercados bajistas que duraron solo un poco más de un año en promedio. Los mercados bajistas tienden a ser causados por recesiones. Solo ha habido seis de ellos desde 1978, durando solo 14 meses en promedio (Fig. 4).

Como hemos señalado anteriormente, seguimos regularmente los gruñidos de los permabears como una forma eficiente de evaluar lo que podría salir mal para la economía y el mercado de valores. Muy rara vez encontramos que se han perdido todas las cosas que podrían salir mal, mientras que con frecuencia encontramos que en su mayoría han ignorado lo que podría salir bien.

El S&P 500 alcanzó un máximo histórico de 6090,27 el 6 de diciembre. Terminó 2024 en 5881,63. El índice terminó la primera semana del nuevo año en 5942,47, justo por debajo de su media móvil de 50 días (Fig. 5). El Nasdaq alcanzó su punto máximo el año pasado en un récord de 20.173,89 el 16 de diciembre y rebotó en su media móvil de 50 días la semana pasada para cerrar en 19.621,7 (Fig. 6).

A fin de cuentas, esperamos que las próximas semanas puedan ser agitadas para el mercado de valores antes de que el S&P 500 y el Nasdaq reanuden subiendo a nuevos máximos históricos durante la primavera.

Aquí hay una lista de lo que podría ir bien a principios de 2025, seguida de una revisión de lo que podría ir mal:

(1) La temporada de informes de ganancias del cuarto trimestre durante las próximas semanas podría ser mejor de lo esperado. Suelen serlo cuando la economía se está expandiendo. La estimación de consenso de los analistas para el crecimiento de las ganancias del cuarto trimestre es del 8,2 % (Fig. 7). Hubo sorpresas típicas de ganancias al alza durante las tres temporadas de ganancias anteriores. Debería haber otro durante la temporada de ganancias del cuarto trimestre. Los bancos, los semiconductores, la computación en la nube, los minoristas y los restaurantes deberían liderar el camino.

(2) CES 2025 es esta semana. Esta feria comercial cuenta con los mayores actores tecnológicos de todo el mundo mostrando su última tecnología de consumo con lanzamientos diarios de productos, conferencias magistrales, activaciones y demostraciones. Sin duda, todo se tratará de IA. De hecho, el fundador y CEO de Nvidia, Jensen Huang, pronunció el discurso de apertura. Nvidia produce los chips GPU que impulsan la IA.

El precio de las acciones de Nvidia ha subido un 12,1 % desde un mínimo reciente de 128,91 dólares el 18 de diciembre hasta 144,47 dólares el viernes, en parte por las expectativas de que los comentarios de Huang serán alcistas. Deberían serlo. El pasado viernes 3 de enero, Microsoft anunció planes de gastar 80 mil millones de dólares este año fiscal construyendo centros de datos, subrayando los intensos requisitos de capital de la inteligencia artificial. Eso es más que los 50 mil millones de dólares del año pasado. El viernes, el S&P 500 subió un 1,3 %, liderado por un salto del 4,5 % en Nvidia, según las noticias de Microsoft.

Gran parte del gasto en centros de datos por parte de los proveedores de infraestructura en la nube se destina a chips de alta potencia de empresas como Nvidia Corp. y proveedores de infraestructura como Dell Technologies Inc. Las enormes granjas de servidores habilitadas para IA requieren mucha energía, lo que llevó a Microsoft a llegar a un acuerdo para reabrir un reactor en la central nuclear de Three Mile Island en Pensilvania, el sitio de una notoria fusión parcial en 1979. Amazon y Google también han firmado acuerdos de energía nuclear.

(3) PIB. El PIB del cuarto trimestre se informará el 30 de enero. En el camino, es probable que el modelo de seguimiento GDPNow de la Reserva Federal de Atlanta muestre una tasa de crecimiento de alrededor del 2,5 % al 3,0 % (saar). La estimación de GDPNow del 3 de enero se revisó al 2,4 % desde el 2,6 % tras la publicación del índice nacional de gerentes de compras manufactureras (M-PMI) de diciembre. Pero el gasto real de los consumidores sigue en un sólido 3,0 %. La debilidad estaba en el gasto de capital en equipos, un 5,3 % más bajo. Sin embargo, la propiedad intelectual, que incluye software, sigue siendo fuerte con un 5,2 %.

Los datos del M-PMI de diciembre mostraron que el índice general subió a 49,3 el mes pasado desde 48,4 en noviembre. Así que se mantuvo por debajo de 50,0 durante el noveno mes consecutivo y 25 de los últimos 26 meses (Fig. 8). Sin embargo, tanto los nuevos pedidos (52,5) como la producción (50,3) se elevaron por encima de este nivel. El empleo cayó (de 48,1 a 45,3). Creemos que esto podría mostrar que la productividad está aumentando en la fabricación.

(4) Consumidores. A pesar de la debilidad en el empleo manufacturero, las solicitudes iniciales de desempleo se mantuvieron bajas en 211.000 durante la semana del 27 de diciembre, y el desempleo continuo cayó en 66.000 a 1,844 millones durante la semana anterior (Fig. 9). Es tan alentador que la serie de empleos en abundencia en la encuesta del índice de confianza del consumidor se elevó al 37,0% durante diciembre desde un mínimo reciente del 31,3 % durante septiembre (Fig. 10).

Los consumidores siguen gastando. La serie de ventas minoristas de Redbook muestra un sólido aumento del 5,5 % interanual durante la semana del 27 de diciembre de 2024 (Fig. 11). Tiene una buena correlación con la tasa de crecimiento comparable para las ventas minoristas mensuales, excluyendo los servicios de alimentos. Los consumidores también respondieron a los descuentos de los concesionarios de automóviles. La tasa anualizada ajustada estacionalmente para las ventas totales de vehículos nuevos aumentó a un estimado de 17,2 millones de unidades en diciembre, en frente de los 16,6 millones de noviembre (Fig. 12).

Por otro lado, el gasto en construcción puede estar empezando a perder su fuerza. Se ha estado moviendo lateralmente a niveles récord durante los últimos ocho meses hasta noviembre, lo que refleja un desarrollo similar en la construcción de estructuras de fabricación, que se ha disparado durante los últimos dos años (Fig. 13 y Fig. 14).

Estrategia II: Lo que podría salir. Las perspectivas para la economía y las ganancias en el nuevo año son buenas, pero los múltiplos de valoración se han incrementado mucho. Deben estar descartando las expectativas de que la expansión económica actual durará bastante tiempo, lo que creemos que es una posibilidad realista dado nuestro escenario de caso base de la década de 2020.

Si comparamos el actual mercado alcista secular en el S&P 500 desde 2010 con el que comenzó a principios de la década de 1980, encontramos que el primero está siguiendo de cerca al segundo (Fig. 15). Esto sugiere que el mercado de valores tiene mucha ventaja durante el resto de esta década, como lo hizo durante la segunda mitad de la década de 1990, si continúa rastreando de cerca la anterior. El único problema es que las valoraciones son mucho más altas esta vez: el P/E futuro del S&P 500 a finales de 2024 era de 21,6, muy por encima de alrededor de 13,0 en 1994 (Fig. 16). El Buffett Ratio está actualmente alrededor de 3,0, muy por encima de alrededor de 2,0 en el máximo de la burbuja de las tecnológicas de 1999 que fue seguida por el desastre tecnológico a principios de la década de 2000 (Fig. 17).

Una vez más, con un poco de ayuda de los permanentemente bajistas, aquí hay una lista de lo que podría salir mal a principios de 2025, arrojando dudas sobre las perspectivas de una larga expansión y haciendo que los múltiplos de valoración se reduzcan:

(1) Trump 2.0 tiene demasiadas incógnitas actualmente. El mercado de valores está anticipando que las nuevas políticas de la administración entrante probablemente serán optimistas. Estamos de acuerdo con esa evaluación, pero puede llevar algún tiempo saberlo. Habrá muchas iniciativas políticas nuevas introducidas y tal vez implementadas por órdenes ejecutivas una vez que el presidente Donald Trump tome posesión el 20 de enero.

Es difícil saber cómo afectarán colectivamente a la economía y si podrían producir consecuencias negativas no deseadas. Los aranceles estadounidenses más elevados podrían aumentar la inflación y desencadenar medidas de represalia por parte de los socios comerciales. La deportación masiva de inmigrantes ilegales podría interrumpir las reservas de mano de obra de algunas industrias y ejercer presión al alza sobre los salarios. La extensión de los recortes de la tasa del impuesto sobre la renta para los consumidores debería reforzar la actividad económica, pero podría ser inflacionario. La desregulación y una tasa impositiva corporativa más baja también deberían ser estimulantes y podrían alimentar la desinflación. También es probable que las políticas energéticas de Trump sean desinflacionarias.

El escenario más ampliamente aceptado es que Trump 2.0 causará estanflación. Ese sería un escenario bajista para las acciones, sin duda. Lo incluimos en nuestro cubo de riesgos bajistas a los que asignamos una probabilidad subjetiva del 20%.

(2) Las tasas de interés podrían subir. Tal vez la mayor incógnita conocida es cómo la Reserva Federal y el mercado de bonos responderán a Trump 2.0. En su conferencia de prensa del 18 de diciembre, el presidente de la Fed, Jerome Powell, dijo que la Reserva Federal no sabe qué políticas incluirá Trump 2.0 o cuánto impactarán en la economía y los mercados financieros. También sugirió que la Reserva Federal podría detenerse a reducir la tasa de los fondos federales en parte debido a esta incertidumbre.

Mientras tanto, los Vigilantes de los Bonos han estado desafiando a los tres monos de la Fed sobre la economía, la inflación y Trump 2.0. Desde que el FOMC comenzó a recortar la tasa de los fondos federales el 18 de septiembre, reduciéndola en un total de 100 pb hasta el 18 de diciembre, el rendimiento de los bonos a 10 años ha aumentado tanto (Fig. 18). Los Vigilantes de los Bonos están protestando porque la Reserva Federal está estimulando una economía que no necesita ser estimulada, que la inflación se mantiene por encima del objetivo del 2,0 % de la Reserva Federal y que Trump 2.0 podría reactivar las presiones inflacionarias e impulsar el déficit federal.

El riesgo para las acciones es que los Vigilantes de los Bonos tendrán razón, enviando el rendimiento de nuevo al 5%, que fue el máximo del año pasado. En este escenario, la Reserva Federal podría verse obligada a aumentar la tasa de fondos federales, reavivando los temores de una recesión. Los múltiplos de valoración seguramente caerán rápidamente en ese caso. Una vez más, ponemos este escenario en el cubo de riesgo del 20%.

Estrategia para el S&P500 basada en el efecto TOM por Andrés A. García

• En este artículo analizaremos el uso de una de las pautas de calendario más conocidas. El Efecto “cambio de mes” y algunas variantes, como elemento clave en la construcción de estrategias cuantitativas de base diaria e intradiaria para el futuro del S&P500.
• Artículo publicado en Hispatrading 42.

El efecto Turn of the Month (TOM) es una de las anomalías más estudiadas por el mundo académico. Este efecto puede definirse como la tendencia, de numerosos activos y grandes índices, a exhibir retornos positivos muy superiores a la media durante los días inmediatamente anteriores y posteriores al cambio de mes.  

Ariel (1987) fue el primero en documentar esta pauta en los mercados estadounidenses. Posteriormente Lakonishok y Smidt (1988) fijaron un periodo óptimo para el TOM desde el último día de mes hasta el tercero del mes siguiente (-1 / +3). Este período varía según  mercados y épocas. En las últimas décadas se ha ido adelantando algunos días (Dzhabarov y Ziemba, 2010) siendo en la actualidad -4/+1 la mejor ventana TOM para los índices USA. 

Se han propuesto diversas explicaciones de esta anomalía. Algunos autores (Ogden, 1990) sugieren que la causa está en la regularidad de los pagos (salarios, dividendos, intereses) que incrementan la liquidez de los inversores. Si bien para que esta hipótesis fuese cierta debería constatarse un incremento paralelo del volumen, hecho que no se ha verificado en todos los mercados. Otros investigadores señalan como causas probables el proceso de rebalanceo de carteras en los grandes fondos (Maher y Parikh, 2013) o la difusión de noticias macroeconómicas y corporativas (Ritter y Chopra, 1989) que también suelen realizarse en fecha fija. 

Por otra parte se han sugerido diferentes formas de aprovechar esta anomalía. Hensel y Ziemba (1996) propusieron una estrategia rotacional, basada en el posicionamiento en activos del  S&P 500, aprovechando la ventana TOM y en productos de renta fija el resto del mes. Liu (2013) aborda una estrategia que combina el efecto de reversión del SPY con el TOM. Sugiere ponerse largo en este ETF los días -6 o -5, cuando los precios se sitúan estadísticamente en su nivel más bajo del mes, y mantener la posición hasta el día +2.

DATOS EMPLEADOS Y METODOLOGÍA

En nuestro estudio utilizaremos dos tipos de datos: Para los análisis estadísticos y validación de la pauta emplearemos los retornos logarítmicos diarios del índice SPX en una ventana temporal muy amplia (1980-2019) y, para la construcción de la estrategia, las series del E-mini S&P500 (ES) en base diaria y en time frame de 60 min. El período de análisis será de 18 años (2001-2019). Cabe señalar que ambas series utilizan plantillas horarias distintas: RTH (Regular Trading Hours) para los datos diarios y ETH (Extended Trading Hours) para los datos intradiarios. En lo referente a metodología seguiremos estos pasos:

1.- Determinación de la pauta TOM  y acotamiento de intervalos.

2.- Validación estadística de la pauta mediante análisis de regresión.

3.- Determinación y cuantificación del efecto de reversión a corto plazo. 

4.- Construcción de una estrategia basada en reglas que combine ambas anomalías.

5.- Evaluación de la estrategia.

DETERMINACIÓN Y VALIDACIÓN DE LA PAUTA TOM

Para poder visualizar adecuadamente la pauta ordenamos por días del mes el retorno del SPX en el intervalo -10/+10 y calculamos la media geométrica de cada día. El resultado se muestra en el gráfico 1:

Como vemos aparecen tres zonas bien diferenciadas y a las que llamaremos:

– TOM: Pauta del cambio de mes: -4/+3 en el periodo 1980-2019 y -4/+1 en 2001-2019.

– exTOM: Días no-TOM con rentabilidad media residual o negativa.

– MOM: Días próximos a la primera quincena. Pequeña pauta con sesgo positivo.

Al proyectar sobre un gráfico el beneficio acumulado por el SPX en los períodos TOM y exTOM vemos la enorme diferencia entre ambos:

Esta es la estadística descriptiva de las pautas TOM y MOM:

Gráfico 3.

Seguidamente pasamos a validar la significancia estadística de ambas pautas mediante un modelo de regresión. En general el modelado de series financieras mediante una regresión por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) es problemático debido a que la volatilidad presenta variaciones en el tiempo y suele ser asimétrica, con mayor amplitud en las rachas bajistas que en las alcistas. En otras palabras, las series de los retornos tienen un  carácter heterocedástico que requiere el uso de modelos tipo GARCH y EGRARCH.

Estos modelos vienen definidos por dos ecuaciones; una para la media y otra para la varianza. En nuestro caso la ecuación del retorno sería:

Donde:

es el retorno medio logarítmico,  los coeficientes a estimar, y son variables dicotómicas que toman el valor 1 para los días del mes TOM/MOM y 0 para los días exTOM/exMOM ,  es el término de error y la función de distribución de probabilidad para , que puede ser normal, de Student o de error generalizado (GED). 

En el modelo GARCH la varianza condicional se expresa como:

Y en el EGARCH viene determinada por:

Ambos modelos son útiles en series en las que la volatilidad se presenta en clusters. Si bien el EGARCH es más preciso ya que permite modelar el efecto de apalancamiento.  En el gráfico 4 mostramos los resultados obtenidos con ambos modelos:

Gráfico 4.

Los valores críticos de Z son: 1,645 (0,1) para un nivel de confianza (NC) del 90%, 1,96 (0,05) para un NC del 95% y 2,576 (0,01) para un NC del 99%.

Las estimaciones del GARCH y EGARCH son similares y, como cabía esperar, los coeficientes son mayores y más significativos en el TOM (NC>95%) que en el MOM (NC>0,90%). Si bien en ambos casos consideraremos validada la pauta. 

DETERMINACIÓN Y CUANTIFICACIÓN DEL EFECTO DE REVERSIÓN

En los mercados maduros y muy líquidos suele apreciarse un sesgo de reversión a la media. Tal es el caso de los principales índices estadounidenses y, en particular, del S&P 500.  Una forma de comprobarlo es graficando el retorno acumulado en las sesiones persistentes (en las que los beneficios y las pérdidas se suceden) y antipersistentes (alternancia de beneficios y pérdidas):

El gráfico superior se ha creado simulando ambos escenarios en el ES mediante estas dos sencillas reglas:

1. Reversión: Si Cierre[0] < Cierre[1] nos posicionamos largos en la apertura con una orden a mercado y mantenemos la posición hasta el cierre de sesión.

2. Tendencia: Si Cierre [0] > Cierre[1] nos posicionamos largos en la apertura con una orden a mercado y mantenemos la posición hasta el cierre de sesión.

Como podemos ver el ES muestra un claro sesgo de reversión en todo el periodo, excepto quizá en el año 2018 debido a la fuerte tendencia alcista de este mercado.  

Para investigar movimientos persistentes y antipersistentes, en series de precios, se pueden emplear diferentes métodos. Si lo único que queremos es detectar una autocorrelación de primer orden, entonces el estadístico Durbin-Watson nos puede servir. Sin embargo, si existen correlaciones retardadas de orden 2, 3,…, n, es preciso utilizar otras técnicas como los correlogramas, el exponente de Hurst (H) o la diferenciación fraccional (d) en los modelos ARFIMA(p,d,q). El exponente H se puede calcular por varios procedimientos, como el rango de reescalado (R/S), el análisis dispersional  o los wavelets (AWC). Además se puede calcular a partir de d según la relación:

En función del valor de H podemos encontrar tres escenarios:

1. H ≈ 0,5. La serie tiene un comportamiento aleatorio.
2. H < 0,5  La serie es antipersistente y de memoria corta.
3. H > 0,5  La serie es persistente y con memoria larga.

Hemos estimado el valor de H para los retornos diarios del ES en el período 2001-2019 y obtenemos los siguientes resultados: R/S = 0,47, AWC=0,48 y d=0,04H=0,46. Lo que nos permite concluir que existe un movimiento antitendencial de fondo que puede ser aprovechado.

Podríamos proseguir este estudio aplicando algunos otros estadísticos como el test Breusch-Godfrey o analizando un correlograma de los residuos al cuadrado, pero no lo vamos a hacer aquí. Bástenos con especificar dos mecanismos para capturar el movimiento de reversión:

1. Filtro Close[0] < Close[1] para la reversión a corto plazo.
2. EMA(x)[0] > Close[0] para la reversión retardada de orden 2…n.

El valor de la media exponencial (EMA) no debe ser muy grande. Con 4-6 días (o su equivalente en barras intradiarias) debería bastar, dado que los procesos de reversión son de memoria corta.

ESTRATEGIA 1: TOM/MOM+REVERSE EN BARRAS DIARIAS

Aviso para navegantes: 

Conviene comenzar aclarando que lo que vamos a ver a continuación no son sistemas completos sino pruebas de concepto. Para que un sistema sea plenamente funcional se requieren más cosas: Subsistemas de entrada y salida, estructura de gastos, filtros y, sobre todo, un riguroso proceso de evaluación. Ni que decir tiene que los resultados son hipotéticos con todas las salvedades que ello implica.

Reglas (en metacódigo):

Si se verifica que:

Close[0] < Close[1]

Y EMA(5)[0] > Close[0]

Y Día del mes = -5 (TOM) O día del mes= -8 (MOM)

Entrar largos a mercado en la apertura del día siguiente.

Cerrar la posición si día = +2 (TOM) O día > 10 (MOM)

Con estas simples reglas obtenemos los resultados mostrados en el gráfico 6:

Gráfico 7.

Los resultados de esta estrategia son prometedores y consiguen generar alfa batiendo con claridad al benchmark de referencia (SPX), tanto en retorno absoluto como en rentabilidad ajustado por riesgo. Sin embargo, esta configuración tiene algunos riesgos inherentes que consideramos deben ser mejorados:

1.- Las pérdidas no están acotadas: No hay stop de acompañamiento.

2.- Efecto Cisne Negro: Quedan posiciones abiertas en overnight y durante el fin de semana.

3.- El sistema es poco granular: Pocas operaciones y de gran tamaño. 

4.- La máxima pérdida por operación (-$6.087) es muy elevada en relación al capital inicial.

5.- El Drawdown máximo (-$14.062) es también excesivo y debe reducirse.  

Todos esos motivos nos llevan a plantear una versión para intradía de esta estrategia.  

ESTRATEGIA 2: TOM/MOM+REVERSE INTRADIARIO

Para esta estrategia utilizamos time frame de 60 min. y una plantilla horaria 24/7 que recoja todo el horario de negociación (ETH) del ES.

Reglas (en metacódigo):

Entradas:

Si se verifica que:

Apertura de Ayer > Cierre de Ayer 

Y EMA(180)[0] > Close [0]

Y Día del mes = -5 (TOM) O -8 (MOM)

Entramos largos a mercado en la primera barra de la sesión.

Salidas:

• Si estamos largos cerramos la posición en la última barra de la sesión.
• Colocamos un stop de acompañamiento al 1% del precio de entrada.

Estos son los resultados que obtenemos:

Gráfico 9.

El beneficio acumulado es algo inferior al del sistema de base diaria debido a la fricción de hacer más operaciones y no quedar operaciones abiertas, durante el fin de semana. Sin embargo, pensamos que un mayor control del tamaño de las pérdidas con el MMStop, y una reducción apreciable del DrawDown máximo compensan sobradamente la merma del beneficio.

CONCLUSIONES

Todavía existen pautas temporales aprovechables en los mercados y el TOM es una de ellas. En todo caso, antes de incluir cualquier pauta, en estrategias de trading, éstas deben ser validadas utilizando metodologías estadísticas que permitan determinar con objetividad su amplitud, persistencia temporal y, en última instancia, su potencial para generar alfa. 

Es posible combinar pautas de orden mayor (diarias, semanales, mensuales, anuales) con otros movimientos específicos de los precios, como el efecto de reversión, o con anomalías horarias. Eso sí, siempre habrá una pauta dominante o primaria que se deber potenciar al diseñar la estrategia. A veces el solapamiento de anomalías es excluyente o no aporta nada.

Una pauta puede servir como base para desarrollar estrategias -como las que hemos presentado en este artículo- o como setup, que refuerce el funcionamiento de otras aproximaciones lógicas basadas en reglas de negociación. En todo caso debemos tener claro que las pautas raramente son capaces de salvar por sí solas el peso de los gastos de operativa. Por tanto deben utilizarse en conjunción con otras reglas, filtros y subsistemas eficientes de posicionamiento.

Para terminar, quisiera agradecer a José Luis Gil la programación del indicador TOM que ha permitido la evaluación en plataforma de trading de ambas estrategias.

REFERENCIAS:

• Ariel R. A. (1987) “A Monthly Effect in Stock Returns”, Journal of Financial Economics, 18, 161-174.
• Dzhabarov, C. y Ziemba, W.T. (2010) “Do Seasonal Anomalies Still Work?”, Journal of Portfolio Management, 36(3) 93-104.
• Hensel C.R. y Ziemba, W.T. (1996) ”Investment Results from Exploiting Turn-of-the-Month Effects: Should You Pay Attention to the Turn of the Month?”, Journal of Portfolio Management, 22(3) 17-23. 
• Lakonishok, J. y Smidt, S. (1988) “Are Seasonal Anomalies Real? A Ninety-Year perspective”, Review of Financial Studies, 1(4) 403-425. 
• Liu, L.  (2013) “The Turn-of-the-Month Effect in the S&P 500 (2001-2011)”, Journal of Business & Economics Research, 11(6) 269.
• Maher D. y Parikh A. (2013) “The turn of the month effect in India: A case of large institutional trading pattern as a source of higher liquidity”, International Review of Financial Analysis, 2013, 28 (issue C) 57-69.
• Ogden, J. P. (1990) “Turn-of-The-Month and January Effects”, Journal of Finance, 45(4) 1259-1272.
• Ritter, J. R. y Chopra, N. (1989) «Portfolio Rebalancing and the Turn of the Year Effect.» The Journal of Finance 44(1).

¿Cómo operar el dato de nóminas no agrícolas? por Ray Barros

En este artículo, me gustaría mostrar el proceso mediante el cual me preparo para operar un dato económico importante como el Non Farm Payrrolls o dato de nóminas no agrícolas en los Estados Unidos, el dato más importante del mes, que se lanza el primer viernes de cada mes. Las noches previas a estos datos importantes han sido mi perdición. Es el momento en que mi ‘cerebro de rata’ (usando la etiqueta de la Dra. Janice Dorn) es más probable que ejerza influencia. Para contrarrestar esto, paso mucho tiempo preparando mis respuestas a los datos que finalmente se publiquen; además, me comprometo a adherirme a mi plan. En resumen, es una de las pocas ocasiones en las que no le doy mucha cabida a mi intuición; al menos no hasta que hayan pasado al menos tres horas o más después de liberarse el dato.

Lo primero que hago es un análisis normal, como si no salieran las cifras al día siguiente.

Mientras tanto, utilizo una variación de la Regla de 3, cierro 1/3 de mis posiciones abiertas, llevo el stop al punto de equilibrio en 1/3, y para el 1/3 restante, tengo mis stop en su posición inicial. Las ganancias que tomé cubrirán la pérdida en el stop inicial de 1/3, por lo que estoy en una situación de «free trade» o trade sin riesgo de perder capital de mi cuenta.

Después del análisis habitual, preparo mis respuestas a las cifras. Uso un árbol de decisiones que me muestra las probabilidades tal y como yo las veo y muestran diversos  escenarios.

Los eventos que siempre tengo en cuenta:

1. El dato de empleo ADP tiene un historial francamente malo para pronosticar las cifras de nóminas no agrícolas, pero si están fuertemente sesgados al alza o la baja es posible que el dato de nóminas no agrícolas vaya en la misma dirección.
2. Los análisis macroeconómicos que se hacen en la jornada anterior.

Cuando sale una desviación fuerte, es el momento de actuar.

Normalmente, la señal que me gusta buscar es un ‘gap’ en la apertura, seguido de un fallo al intentar cerrarse al completar solo el 50% del gap en los primeros 60 minutos. El cierre en la primera hora debería estar al menos alrededor del 50% del rango horario y preferiblemente en o por debajo del 33% inferior. Entonces buscaría una ruptura del rango horario.

Cómo usar el apalancamiento para aumentar sus rendimientos por Yuval Taylor

El apalancamiento puede ser una herramienta poderosa para aumentar sus rendimientos, pero debe usarse con mucho cuidado. Esta breve guía intentará cubrir el margen, la cobertura y algunas cuestiones relacionadas.

Financiando sus inversiones

En teoría, si sus rendimientos esperados de una inversión son más altos que cualquier interés que pueda pagar, tiene sentido aumentar sus inversiones con dinero prestado. Pero hay una advertencia importante. Si su inversión tiene rendimientos variables, ese hecho puede borrar esta supuesta ventaja.

Por ejemplo, digamos que su rendimiento esperado es del 10 % y puede pedir dinero prestado al 7 %. (Estas tasas coinciden con el rendimiento esperado a largo plazo del mercado de valores y los costos típicos de préstamo de margen). Si pierde mucho dinero en el primer año y luego se recupera en el segundo y tercero para que su tasa de crecimiento promedio compuesta (CAGR) a 3 años sea del 10%, aún podría terminar peor que si no hubiera pedido dinero prestado. Esto se debe a lo que se llama riesgo de secuencia de rendimiento. Por ejemplo, digamos que tiene 10.000 $ para invertir y pide prestado 5.000 $ al 7 % de interés anual. Su cartera baja un 40 % el primer año, por lo que tiene 15.000 $ × 60 % – 7 % × 5.000 $ = 8.650 $. Su cartera sube un 8 % el segundo año, por lo que tiene 8 650 $ × 108 % – 7 % × 5.000 $ = 8.992 $. El tercer año te recuperas con tu cartera, obteniendo un rendimiento del 105,4 % para una tasa compuesta anual del 10 %. Su cartera ahora es de 8.992 $ × 205,4 % – 7 % × 5.000 $ = 18.120 $. En este punto, usted paga la deuda de 5.000 dólares por un rendimiento total de tres años de 3.120 dólares. Sin embargo, si hubiera invertido sus 10.000 $ sin usar ninguna deuda, su rendimiento sería de 1,13 × 10.000 $ – 10.000 $ = 3.310 $, que es significativamente más alto.

Por lo tanto, financiar sus inversiones con deuda solo tiene sentido si al menos una de las siguientes cosas es cierta: a) la diferencia entre el rendimiento esperado y el interés cobrado es bastante grande; b) el rendimiento esperado es relativamente estable; c) minimiza sus pérdidas a corto plazo utilizando una cobertura efectiva.

Las únicas dos formas relativamente baratas de financiar sus inversiones que he podido encontrar son las hipotecas de devolución de efectivo y el margen. Los intereses de ambos se pueden deducir de sus impuestos. Otros préstamos tienden a ser mucho más caros. La financiación hipotecaria es relativamente sencilla y barata si obtiene una hipoteca de interés fijo. Hice esto dos veces y debido a los efectos compuestos gané una gran cantidad de dinero con esto. El margen, sin embargo, es considerablemente más complicado.

Margen en pocas palabras

Si obtiene margen en su cartera, le pide dinero prestado a su corredor utilizando los valores que posee como garantía. La cantidad que su corredor le permitirá pedir prestado dependerá del valor de sus valores. Si pide prestada una cantidad significativa y el valor de sus valores cae, puede enfrentarse a una llamada de margen, pidiéndole que deposite más efectivo en su cuenta para cubrir el margen. Si no lo hace, el corredor liquidará sus posiciones para liquidar la deuda. Esto podría acabar contigo por completo. Créeme: esto le pasó a uno de mis mejores amigos.

Hay dos tipos básicos de margen: margen de regulación T y margen de cartera. El margen de la cartera es significativamente más difícil de obtener.

Los fundamentos del margen

Cada posición en una cuenta de margen tiene un requisito de margen. En la mayoría de los corredores, el requisito de margen es del 100 % para acciones pequeñas, ilíquidas, extranjeras y/o OTC, así como para posiciones de opciones no cubiertas. En Fidelity, el requisito de margen cae al 30 % para acciones muy líquidas que no son posiciones concentradas o que están en sectores que comprenden menos del 20 % de su cartera. Los requisitos de margen variarán entre el 30 % y el 60 % para las posiciones que se encuentran entre esos dos extremos. Para las acciones cuyo precio está entre 3 y 10 dólares, el requisito de margen a menudo será de 3 dólares por acción.

Los requisitos de margen no son intuitivos, así que déjame explicar su importancia.

A continuación se muestra una instantánea de las posiciones en mi cuenta de margen en Fidelity a principios de octubre, junto con sus requisitos de margen.

Los totales de los números en la columna «Valor de la posición» son el valor de mercado de mis participaciones (alrededor de 643.409 $). La columna «Requisitos en dólares» consiste en a) si el requisito porcentual es un porcentaje, el producto de ese porcentaje y el valor de la posición; o b) si el requisito porcentual es una cantidad en dólares, el producto de esa cantidad en dólares y el número de acciones mantenidas. Los requisitos totales en dólares ascienden a unos 265.404 dólares. En este punto tenía una deuda de 223.185 dólares (esto no se muestra en el gráfico anterior). Así que mi margen de capital era el valor de mercado menos la deuda, o 420.224 dólares. Y mi excedente fue el margen de capital menos los requisitos en dólares, o 154.820 dólares.

El excedente es el número que debes tener en cuenta si estás usando margen. Como puede ver, si el requisito es alto (100% o 3 $ en una acción de 3 $), su excedente será bajo, mientras que si el requisito es bajo, su excedente será alto.

¿Cuánto margen estaba usando en este momento? Bueno, la cantidad de deuda dividida por el valor de mercado era de alrededor del 35 %, así que estaba usando un margen de 1,35 veces. Este número tiene un impacto directo en sus devoluciones. Por cada dólar que ganen sus inversiones, será más rico en 1,35 $; por cada dólar que pierdan sus inversiones, será más pobre en 1,35 $.

Solo me he enfrentado a una llamada de margen una vez o margin call, cuando casi había terminado de agotar una cuenta de margen. La clave para evitar las llamadas es vigilar siempre el excedente. Debido a que los requisitos de margen pueden subir en cualquier momento, calculo cuál podría ser el excedente si todos mis requisitos de margen subieran un 5 % y todos mis valores bajaran de valor en un 20 %, y mantengo ese posible excedente futuro por encima de cero. Si el VIX (el índice de volatilidad CBOE) es alto, aumento el 20% en la oración anterior al 25% o 30%.

Margen Reg T

No es realmente esencial entender las reglas del Margen del Reglamento T, que son muy complicadas. Basta con tener en cuenta tres cosas.

1. Reg T límite efectivamente su uso de margen a 2X, incluso si sus requisitos de margen son todos del 30 %.
2. Si sus valores se aprecian, su superávit Reg T puede subir, pero si sus valores se deprecian, no bajará a menos que compre o venda algo en su cartera. En otras palabras, una caída del mercado no causará una llamada Reg T.
3. Es muy probable que su corredor le impida hacer cualquier cosa que resulte en una llamada Reg T.

Margen de cartera

El margen de la cartera permite a uno evadir los requisitos de Reg T; por lo general, los requisitos de margen pueden ser tan bajos como del 15% al 18%. Toda la cartera se comporta como si tuviera un requisito general. Esto le permite utilizar una cantidad positivamente poco saludable de apalancamiento (hasta 6 veces en algunos casos), y puede resultar en un comportamiento muy arriesgado. Pero también hace su vida considerablemente más fácil porque es mucho, mucho menos probable que esté en peligro de una llamada de margen siempre y cuando mantenga su apalancamiento por debajo de 2X o 3X.

Diferentes corredores tienen requisitos muy diferentes para el margen de la cartera. Fidelity rara vez lo concede; Interactive Brokers lo otorga con frecuencia, pero si está operando fuertemente en acciones de micro capitalización o acciones de fuera de los Estados Unidos, los requisitos de margen son onerosos. StoneX, el corredor de mi fondo de cobertura (Fieldsong Investments), me ha permitido usar el margen de la cartera, y es considerablemente más fácil de usar que el margen Reg T.

Apalancamiento y cobertura

Sin una cobertura, el uso del apalancamiento puede ser desastroso. Debido a que el apalancamiento multiplica las pérdidas de uno tanto como las ganancias de uno (o más si cuenta los intereses que paga), los riesgos que uno enfrenta al usar el apalancamiento son enormes. Es por eso que es ventajoso cubrir su cartera cuando se utiliza el apalancamiento.

He estado usando opciones de venta en acciones que probablemente colapsen para cubrir mis posiciones de capital a largo plazo. Este tipo de cobertura es inútil para contrarrestar pequeñas pérdidas, y pierde una gran cantidad de dinero durante períodos de ganancias del mercado. Pero durante correcciones significativas y mercados bajistas, tiende a aumentar estratosférico. A continuación se muestra un gráfico que ilustra la relación entre una cobertura de venta y los rendimientos de una cartera de las acciones subyacentes. Esto se basa en los rendimientos reales de mis propias inversiones en opciones de venta y asume una cartera de una docena o más de acciones subyacentes y un período de tenencia de aproximadamente 100 días.

Puede ver que si la cartera no tiene ganancias ni pérdidas, la cobertura pierde entre el 5 % y el 10 %. Si la cartera gana un 20 %, la cobertura perderá alrededor del 40 %. Si, por otro lado, la cartera baja un 10%, la cobertura subirá entre el 15% y el 20%, y si la cartera baja 20%, la cobertura subirá alrededor del 50%. Para cuando la cartera baje un 30 %, la cobertura habrá subido más del 100 %. Aquí hay una fórmula aproximada: y = -8,3×3 + 3×2 – 2x + 0,07, donde y es el rendimiento de la cobertura de venta y x es el rendimiento de la cartera. (Recuerde que esto supone un período de 100 días). Esta fórmula se derivó de la línea de tendencia en el gráfico anterior.

Puede ver fácilmente, entonces, que una cobertura como esta hará que sea mucho más fácil, seguro y rentable usar el margen. También hay otras opciones de cobertura: podría vender en corto una cartera de acciones, o podría invertir en un ETF inverso.

Aquí hay una ilustración gráfica de lo que puede suceder cuando combinas el apalancamiento con una cobertura:

Verás que en este ejemplo, la cobertura de venta por sí sola pierde dinero: mucho dinero. Entre 1999 y hoy pierde más del 99% de su valor. Pero con un reequilibrio regular, apuntala los rendimientos durante las recesiones. Estos son los números:

(CVAR es el valor condicional en riesgo al 10 %, lo que significa que el promedio de todos los rendimientos mensuales está por debajo del percentil 10 de los rendimientos mensuales. En mi opinión, el CVAR al 2 %, al 5 %, al 10 % y al 15 % son las mejores medidas de riesgo disponibles.)

Estas son, por supuesto, carteras hipotéticas, y su cartera real puede diferir mucho de ellas. He jugado mucho con varios escenarios, y me he decidido por una estrategia relativamente conservadora para mi fondo de cobertura: usar alrededor de 1,3 a 1,4X apalancamiento y cubrir eso con alrededor del 8% al 10% de puts. Sin embargo, siéntase libre de probar sus propias pruebas de retroceso para llegar a sus propios niveles. Aquí hay algunas pautas aproximadas:

1. No seas demasiado optimista. Nunca vuelvas a probar un escenario en el mejor de los casos. Incluso un escenario realista basado en devoluciones reales fuera de la muestra probablemente no sea lo suficientemente malo para una buena prueba posterior. Es mejor que te prepares para el peor de los casos que apuntes al realismo.
2. No mires solo el CAGR. También mire los rendimientos trimestrales medios y los CVAR.
3. El backtest para una alta relación Sharpe casi nunca favorecerá el uso del apalancamiento, sin importar lo bien que se cubra. Lo mismo es cierto para los CVAR. Por eso es importante equilibrar medidas como estas con los rendimientos reales, ya sean compuestos o medianos.
4. Aunque siempre he abogado por usar alfa como medida de rendimiento de cartera, es inútil cuando se trata de una cobertura. Hace unos años se me ocurrió una prueba matemática de que cuando el mercado en su conjunto está mostrando rendimientos positivos, alfa y beta están inversamente correlacionados. Una cobertura, ya sea basada en put o en corto plazo, disminuirá radicalmente su beta y, por lo tanto, aumentará su alfa. Si está buscando un alfa muy alto en sus pruebas de retroceso, estará favoreciendo un uso mucho más alto de su cobertura de lo que es saludable para una cartera.
5. Piense en una cartera sin apalancamiento y sin apalanca como un caso básico. En ningún caso desea que sus CVAR o devoluciones sean más bajas que eso.
6. Si bien no es muy difícil ajustar una cobertura basada en opciones cortas dependiendo de las condiciones del mercado, es difícil y costoso hacerlo con una cobertura basada en opciones de venta. Al hacer pruebas de retroceso, tenga en cuenta que aumentar o disminuir una cobertura es un proceso lento. Si su objetivo es, por ejemplo, una cobertura del 10% y el mercado tiene una gran recesión, su cobertura se hinchará y puede que le lleve un tiempo volver al 10%; de manera similar, un gran repunte puede reducir su porcentaje de cobertura a la mitad en unos pocos días, y le llevará algún tiempo volver a subirlo al 10%. Las opciones tienen una decadencia de tiempo incorporada: pierden parte de su valor todos los días. Esto significa que comprar y vender opciones de venta tiene un costo de oportunidad en el que mantenerlos no incurre. No solo eso, sino que sus costos de propagación tienden a ser enormes. Por eso es mejor comprar y vender opciones de venta lentamente para evitar transacciones innecesarias.

Un ejemplo

En enero de 2022 abrí una fundación privada para donaciones benéficas. En ese momento decidí maximizar mi uso del apalancamiento evitando acciones no marginables, y no utilicé una cobertura. Para comprar y vender acciones, utilico los sistemas de clasificación que he diseñado en Portfolio123 (también los uso para determinar qué acciones comprar). Los rendimientos han sido muy buenos: un rendimiento anualizado ponderado en el tiempo del 37 %.

Significativamente, sin embargo, esto es más bajo que los rendimientos que obtuve gestionando carteras muy similares para mi esposa y mis hijos en los últimos tres años, sin usar ningún apalancamiento en absoluto.

Parte de esto se debe al hecho de que en la cuenta de la Fundación solo invierto en acciones marginables, lo que excluye algunas acciones canadienses y europeas y todas las acciones OTC de EE. UU., así como una serie de aciones de micro capitalización. Pero además, el apalancamiento es caro (el interés de margen no es barato en una cartera altamente apalancada), y el aumento de la volatilidad, como mostré anteriormente, puede perjudicar los rendimientos generales. Así que en este momento estoy planeando agregar una cobertura a mi cuenta de la fundación. Veremos cómo va eso…

Actualizando mi Gráfico de rendimientos preferido de 2024 por Ben Carlson

La primera colcha de asignación de activos que creé cubrió el período de diez años de 2005 a 2014.

Esos rendimientos no se parecen en nada a los últimos 10 años, que es el objetivo de este ejercicio.

Aquí está la última colcha:

EW es una cartera de peso igual de cada clase de activos cotizada.

Algunas observaciones:

La inflación superó a TIPS. La tasa de inflación promedio en los últimos 10 años fue de alrededor del 2,9 % anual. Los valores protegidos por la inflación del Tesoro subieron un 2,1 % anual durante el mismo período de tiempo.

Espera… ¡¿Qué?!

Sí, has leído bien. Los bonos protegidos por la inflación superaron la inflación.

Hay dos grandes razones para esto.

En primer lado, las tasas nominales de estos bonos eran extremadamente bajas. Durante la mayor parte de tres años más o menos, los inversores en TIPS estaban pagando al gobierno de los Estados Unidos por la capacidad de invertir en estos bonos (lo que significa que los rendimientos nominales fueron negativos).

En segundo lugar, los rendimientos aumentaron de nada a algo de una manera sin precedentes, por lo que TIPS actuó más como bonos que como protección contra la inflación.

La buena noticia es que los TIPS ahora están rindiendo más del 2 % nominalmente, lo que significa que obtienes un 2 % más cualquier inflación que esté avanzando. La mala noticia es que tuviste que soportar un período difícil de bajos rendimientos y rendimientos para llegar aquí.

El efectivo superó a los bonos. Este tiene más sentido dado el entorno.

El efectivo (T-bills) es una de las coberturas más simples contra el aumento de la inflación y las tasas de interés. Además, los rendimientos en efectivo han sido más altos que los rendimientos de los bonos desde hace algún tiempo.

La renta fija a 3 meses estuvo por encima de la renta fija del Tesoro a 10 años desde el otoño de 2022 hasta finales del año pasado, cuando finalmente se voltearon. Y la renta fija a corto plazo es mucho menos susceptible a un entorno de tasas crecientes.

Con rendimientos iniciales más altos para los bonos y la reducción de las tasas a corto plazo de la Reserva Federal, es difícil ver que esto persista.

Ya veremos.

Las materias primas tuvieron una década perdida. Es difícil creer que las materias primas tuvieron una actuación tan pobre teniendo en cuenta que acabamos de vivir el mayor aumento de la inflación en más de 40 años.

Hubo un buen repunte de contra-tendencia en 2021 y 2022, pero eso no fue suficiente para compensar la mala actuación en los otros años.

Básicamente, tuvimos una década perdida en esta canasta de productos básicos.

Las acciones de gran capitalización de EE. UU. continúan ganando. El S&P 500 ha tenido el mejor rendimiento del grupo en 4 de los últimos 6 años. El único año en el que las acciones de gran capitalización no estuvieron en la mitad superior de estas clases de activos fue 2022.

Por lo tanto, tiene sentido que las acciones de gran capitalización de EE. UU. tengan, con mucho, los mejores resultados anuales a 10 años.

Es difícil imaginar un escenario en el que esto no continúe. Los gigantes de la tecnología son las mejores corporaciones del planeta. Parece que se hacen más fuertes cada año. Y tampoco son ponis de un solo truco. Todos tienen múltiples líneas de negocio y están invirtiendo mucho en el futuro. Las empresas más grandes han hecho todo lo que se ha ido en la IA.

Si tenemos el nirvana de la IA que la multitud tecnológica imagina, es difícil ver que ese rendimiento se desacelere pronto.

Sin embargo, sería negligente si no señalara que es probable que haya una gran dosis de sesgo de actualidad en esta línea de pensamiento. Eche un vistazo a la colcha de asignación de activos de 2000 a 2009:

La primera década del siglo XXI parecía muy diferente a los últimos 10 años.

Los REIT fueron los de mejor desempeño incluso después de contabilizar el fracaso inmobiliario. Los mercados emergentes tuvieron una buena década a pesar de haber sido reducidos a la mitad en 2008. Las materias primas eran una buena cobertura. Así lo eran los bonos, los TIPS y los límites medios.²

Las acciones de gran capitalización terminaron en último marcon un rendimiento negativo en la década.

Hay diferentes formas de ver estos datos.

Tal vez esa década perdida fue el valor atípico. Tal vez las cosas de verdad sean diferentes esta vez. Podríamos estar entrando en un cambio de paradigma en los mercados.

También es posible que una de las razones por las que las acciones de crecimiento de gran capitalización estén funcionando tan bien en los últimos más de 10 años sea porque experimentaron una década perdida.³

Cada vez que vives un ciclo como este, parece que durará para siempre. Los inversores en acciones de Nifty Fifty en las décadas de 1960 y 1970, acciones japonesas en la década de 1980, acciones de puntocom en la década de 1990 y acciones de energía en la década de 2000 sintieron que los buenos tiempos durarían para siempre.

Tal vez las acciones de gran capitalización de EE. UU. continúen su dominio en los próximos 10 años. No puedes descartarlo.

La historia del mercado muestra que los líderes y los rezagados siempre están cambiando de un ciclo a otro. En este momento eso no parece remotamente posible.

Pienso que los próximos 10 años no se parecerán mucho a los últimos 10 años.

Nos veremos aquí en 2035 para comprobarlo.

¿Qué está pasando en el mundo? por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

Reversión en el Sector Energético del S&P 500: Oportunidades en el Horizonte por Dean Christians

Un índice de amplitud del sector energético del S&P 500 ha revertido rápidamente desde una condición de sobreventa, lo que sugiere que la presión de venta intensa que caracterizó a las acciones energéticas a finales del año pasado ha disminuido significativamente. Esta recuperación podría allanar el camino para un repunte por reversión a la media.

La Fortaleza del Dólar Estadounidense: ¿Qué Podemos Esperar en 2025? por Jay Kaeppel

El S&P 500: Tecnología, IA y Perspectivas para 2025 por Alejandro de Luis

El índice S&P 500 de Estados Unidos cerró 2024 con un impresionante aumento del 23,3%, marcando su segundo año consecutivo de ganancias superiores al 20%. Este desempeño excepcional, impulsado principalmente por la tecnología de megacapitalización y la inteligencia artificial (IA), posiciona al índice para seguir liderando los mercados globales.

El papel de la IA en el repunte del S&P 500

Las acciones tecnológicas expuestas a la IA encabezaron el rally de 2024. Nvidia, fabricante de chips clave para la tecnología, registró un impresionante aumento del 172% durante el año. Mientras tanto, Meta, que también ha apostado fuertemente por la IA, subió un 65%. Estos avances posicionaron a las tecnológicas como el motor central del S&P 500, opacando a otros sectores.

En comparación, los mercados europeos y asiáticos mostraron rendimientos más modestos. El Stoxx 600 europeo subió un 6%, el FTSE 100 británico aumentó un 5,7%, y el índice MSCI de Asia-Pacífico avanzó un 7,6%.

Varios factores macroeconómicos y políticos también respaldaron las ganancias del S&P 500. Los recortes en las tasas de interés por parte de la Reserva Federal brindaron alivio a los mercados, marcando la primera flexibilización monetaria desde la pandemia de Covid-19. Datos económicos resilientes refuerzan la narrativa de un «aterrizaje suave» para la economía estadounidense.

Además, las expectativas de recortes fiscales y una regulación más laxa durante el segundo mandato presidencial de Donald Trump añadieron un impulso positivo. Según Benjamin Bowler, estratega de Bank of America, la combinación de políticas económicas de laissez-faire, desregulación y el potencial de la IA sugiere que el repunte del mercado podría continuar en 2025.

Riesgos y señales de alerta

A pesar del optimismo, algunos analistas han señalado riesgos importantes. Uno de ellos son las actuales valoraciones de las acciones estadounidenses, especialmente en comparación con sus pares europeos, podrían ser insostenibles a menos que las ganancias tecnológicas sigan creciendo a tasas extraordinarias.

La inflación persistente también ha obligado a los inversores a ajustar sus expectativas sobre futuras reducciones de tasas. Esto contribuyó a la caída del 2,5% en el S&P 500 en diciembre, marcando su peor desempeño mensual en cuatro meses. Los rendimientos del Tesoro altos y un dólar fuerte también podrían obstaculizar el crecimiento económico en 2025.

La concentración en las tecnológicas

El dominio de las llamadas Siete Magníficas —Apple, Microsoft, Meta, Amazon, Alphabet, Nvidia y Tesla— ha sido notable. Estas acciones han tomado la mayoría de las ganancias del índice, lo que genera comparaciones con la burbuja tecnológica de principios de los 2000.

Sin embargo, los optimistas sostienen que el potencial de la IA para mejorar la productividad justifica las altas valoraciones. Parece que las Siete Magníficas seguirán siendo populares entre los inversores en 2025 debido a su historial de rendimientos excepcionales.

Contrastes sectoriales

En contraste con las tecnológicas, sectores como los materiales industriales han tenido un desempeño mediocre. Las dificultades económicas de China y los temores de una recesión estadounidense han frenado el apetito por estas acciones. Los sectores con menor exposición a la tecnología enfrentan mayores desafíos, lo que subraya la naturaleza desigual del rally del mercado.

Perspectivas para 2025

De cara al próximo año, los inversores deben equilibrar el entusiasmo con la cautela. Aunque el S&P 500 ha mostrado una resiliencia impresionante, las señales de alerta como la concentración de rendimientos y la desaceleración del impulso económico podrían indicar una mayor volatilidad.

A medida que la exposición neta al índice alcanza niveles récord, la pregunta clave es si las tecnológicas pueden sostener su liderazgo o si otros sectores lograrán recuperar terreno. Mientras tanto, el debate entre optimistas y pesimistas continuará definiendo el panorama del mercado.

Análisis del S&P 500 por Sentimentrader

El S&P 500 ha experimentado un 2024 espectacular, con ganancias significativas que lo han impulsado muy por encima de su media móvil de 200 días. Sin embargo, el panorama no es tan uniforme como podría parecer. Aunque cabría esperar que aproximadamente el 70% de las acciones del índice estén por encima de sus propias medias móviles de 200 días, actualmente menos del 60% cumple con esta condición. Este nivel de participación por debajo de lo esperado plantea interrogantes sobre la sostenibilidad del rally del mercado y podría señalar retornos mixtos a corto plazo.

La desconexión entre el índice y sus componentes

Históricamente, cuando el S&P 500 opera sustancialmente por encima de su media móvil de 200 días, como ocurre ahora, suele implicar una amplia participación de sus acciones individuales. Esto significa que una mayoría significativa de las acciones que lo conforman deberían estar experimentando un comportamiento alcista similar al del índice.

Sin embargo, la realidad actual muestra una desconexión: menos del 60% de las acciones del S&P 500 están por encima de sus respectivas medias móviles de 200 días. Este fenómeno, conocido como participación débil, ha precedido en el pasado a períodos de retornos mixtos o incluso negativos. La baja participación puede interpretarse como una señal de que el impulso actual podría carecer de la profundidad necesaria para sostenerse.

Grandes caídas consecutivas y su impacto en la percepción

Las recientes caídas consecutivas en el S&P 500 han introducido una dinámica interesante en este análisis. Aunque las pérdidas significativas suelen asociarse con un deterioro en la percepción del mercado, estas caídas podrían estar aliviando parte del pesimismo relacionado con la pobre participación. Esto se debe a que las correcciones de corto plazo ayudan a aliviar condiciones de sobrecompra y a establecer un escenario más equilibrado para movimientos futuros.

En este contexto, las recientes pérdidas podrían ser interpretadas como una pausa saludable dentro de un mercado alcista más amplio, lo que permite que las valoraciones se ajusten y la participación de las acciones aumente.

Factores estacionales y su influencia

Es bien sabido que los movimientos del mercado pueden volverse extraños y repentinos hacia el final del año, especialmente después de un período de fuertes ganancias como el de 2024. Factores como los bajos volúmenes de negociación y las consideraciones fiscales tienden a impactar tanto a acciones individuales como a sectores completos. Estos factores estacionales podrían haber exacerbando las fluctuaciones de las acciones del S&P 500.

Por ejemplo, algunos inversores podrían haber realizando ventas para aprovechar beneficios fiscales, mientras que otros podrían haber ajustado sus carteras para este año. Estas dinámicas temporales pueden amplificar movimientos en acciones específicas o sectores, contribuyendo a la desconexión observada entre el índice general y sus componentes.

Lo que dice el estudio

Estudios previos han mostrado que una baja participación dentro del S&P 500, cuando el índice opera significativamente por encima de su media móvil de 200 días, puede ser una señal de advertencia. Sin embargo, los resultados no son concluyentes. En algunos casos, esta dinámica ha precedido correcciones de mercado, mientras que en otros, el índice ha continuado al alza, apoyado por sectores específicos o por un renovado impulso general.

Un punto clave es que la historia no siempre se repite de manera exacta. Si bien las condiciones actuales sugieren precaución, también es importante considerar factores contextuales únicos, como el entorno macroeconómico, la política monetaria y las tendencias de inversión global.

Conclusión

El S&P 500 sigue mostrando una fortaleza impresionante, pero su desconexión con la participación de sus componentes sugiere cierta fragilidad subyacente. Las recientes pérdidas consecutivas podrían estar contribuyendo a un ajuste saludable, pero los inversores deben mantenerse atentos a señales de mayor deterioro en la participación.

Al acercarnos al final del año, factores estacionales y consideraciones fiscales podrían seguir influyendo en los movimientos del mercado. En este entorno, una estrategia prudente sería mantener un enfoque equilibrado, diversificado y basado en datos sólidos para navegar la incertidumbre.

2024: Fue (otro) buen año en el mercado de valores por Ben Carlson

En 2022, fue un mal año para los mercados.

En el momento escribí sobre cómo fue tal vez uno de los peores años de la historia cuando se considera que los bonos tenían un mercado bajista al mismo tiempo que las acciones.

El año pasado escribí sobre cómo 2023 fue un buen año, lo cual era bueno porque a veces los años malos van seguidos de años malos.

Seguí escribiendo sobre cómo los buenos años en los mercados tienden a agruparse:

Bueno, el S&P 500 subió un 25 % en 2024. Sucedió de nuevo.

No estaba haciendo una predicción de que 2024 sería otro gran año. Simplemente estaba usando la historia como guía para mostrar cómo el impulso tiende a funcionar en el mercado de valores.

Así que ahora estamos viendo años consecutivos de ganancias de más del 25 % para el S&P 500 (+26% en 2023 y +25% en 2024).

Hace unas semanas noté lo raro que es esto:

Desde 1928 solo ha habido otros tres casos de rendimientos de más del 25 % en años consecutivos:

1935 (+47%) y 1936 (+32%)

• • 1954 (+53%) y 1955 (+33%)
  • 1997 (+33%) y 1998 (+28%)

Entonces, ¿qué pasó después?

Algo para todos:

1937: -35 %

• • 1956: +7%
  • 1999: +21 %

Terrible, decente y genial. No es útil.

Supongo que podríamos estar preparando otro momento de auge a finales de la década de 1990 donde las ganancias del 20 % cada año eran la norma, pero ya hemos estado en una carrera fantástica en el mercado de valores de EE. UU.

No es así para el lado de la renta fija del libro mayor. El Bloomberg Aggregate Bond Index subió un poco más del 1% en 2024.1 Eso significaría que una cartera 60/40 centrada en EE. UU. subió un poco más del 15% el año pasado.

Algunos dirían que esto demuestra que la diversificación está muerta o que ya no funciona. Yo diría que esto demuestra que la diversificación funciona según lo previsto. Los bonos han tenido un mal rendimiento en los últimos años, pero el mercado de valores ha recogido la holgura. Así es como se supone que funciona la diversificación.

Llegará un momento en los próximos años en que el mercado de valores tendrá dificultades y los bonos harán el trabajo pesado.

El mercado de valores también pasó el año sin desencadenar una corrección de dos dígitos, algo que ha ocurrido en dos tercios de todos los años que se remontan a finales de la década de 1920:

Una de las razones por las que fue un buen año para el mercado de valores es porque fue un buen año para la economía.

La tasa de inflación de EE. UU. promedió un 3% para el año. La tasa de desempleo llegó a un promedio del 4 % en 2024. El crecimiento real del PIB fue de aproximadamente un 3% anualizado en el segundo y tercer trimestre.

2024 fue un año maravilloso para las acciones y la economía.

No siempre será así, pero es agradable apreciar los buenos momentos mientras están aquí.

Una de las razones por las que podemos disfrutar de buenos momentos en el mercado es porque invariablemente son seguidos por malos momentos.

La buena noticia es que los buenos momentos más que los compensaron.

Gestión del trade o gestión de la posición por Peter Davies

En este video, hablaremos sobre la gestión del trade o gestión de la posición. 

Si está haciendo Day trading, manteniendo posiciones durante un par de horas, especulando, o manteniendo posiciones durante un par de segundos, la gestión de la posición es clave para tener éxito. Tenemos herramientas que lo ayudarán a gestionar sus operaciones.
Desde el momento en que entra, necesita ver a otros operadores, apoyando así su posición. Si compra el mercado e inmediatamente los precios van en su contra, claramente entró demasiado pronto y necesita ver qué tan fuerte es el volumen en el lado de la venta, para que pueda decidir si es mejor salir o mantener un poco más si los vendedores no parecen mostrar suficiente fuerza.

Notas del video:

Hola a todos, 

En este video, veremos cómo gestionar nuestras operaciones utilizando algunas de las funciones, a saber, la profundidad y la línea central de ventas, la columna de operaciones actuales y el medidor de fuerza.

Cuando abrimos una posición, queremos ver a otros operadores detrás nuestra, apoyando nuestra posición, y estas herramientas hacen exactamente eso.

Pongamos una orden para vender.

Notará que tan pronto como se abre la posición, las columnas de transacciones actuales se borran, la profundidad y las ventas se vuelven a centrar y el medidor de fuerza se reinicia.

Lo que esto hace es permitirnos tener una mejor comprensión de lo que está haciendo el mercado desde el momento en que entramos en él.
Al borrar las transacciones actuales, podemos ver mejor el volumen que se está negociando. Al volver a centrar la profundidad y las ventas, podemos ver mejor cuántos ticks se mueve el mercado por encima y por debajo de nuestro precio de entrada, y podemos ver mejor si el mercado está marcando a favor o en contra de nuestra posición.

Y al restablecer el medidor de fuerza, nos permite ver el equilibrio entre compradores y vendedores, ¿qué lado del mercado está mostrando más fuerza? ¿Estamos viendo a los traders entrar en el mercado, apoyando nuestra posición?

Toda esta información, nos permite gestionar mejor nuestra operación. Podemos tener una visión real si nuestra lectura inicial del mercado fue correcta o no.

En este primer ejemplo, podemos ver que el mercado solo marcó 1 tick en nuestra contra e inmediatamente comenzó a funcionar a nuestro favor. Como dijimos antes, queremos ver después de nuestra entrada, los traders que vienen detrás de nosotros, y mirando el medidor de fuerza, podemos ver eso.

Estamos viendo un desequilibrio de 2:1 después de nuestra entrada, que es algo que nos gusta ver, lo que indica una fortaleza real del lado de la venta y, a medida que el mercado continúa moviéndose a la baja, ejecutando nuestro primer objetivo, movemos nuestro límite de pérdidas para alcanzar el punto de equilibrio.

Después de un par de minutos, los precios retroceden a 1 tick por debajo de nuestro precio de entrada. Podemos ver que el equilibrio entre compradores y vendedores ha disminuido, pero aún tiene más volumen en el lado de la venta. Tenemos nuestro stop loss en su lugar, por lo que la posición está protegida.

Han pasado 3 minutos más, y hemos estado operando entre 96.25 y 97.25 cuando finalmente los precios vuelven a caer. Nuestro segundo objetivo se ejecuta y movemos nuestro stop loss al punto de equilibrio + 4 ticks, donde los precios se negociaron por última vez antes de volver a bajar.

Nuestro último objetivo es ejecutado, cerrando así nuestra posición.

Veamos ahora otro ejemplo, y aquí veremos las correlaciones del mercado.

Tenemos el NQ, YM y ES.

Ejecutamos una orden para comprar el ES, y notamos que las 3 profundidades y ventas se vuelven a actualizar al mismo tiempo, y también borramos las columnas de transacciones actuales.

Esta es, con mucho, una de las mejores opciones cuando se trata de gestionar la posición cuando se operan correlaciones. Podemos ver de inmediato qué mercados comienzan a subir o bajar primero, y el volumen que se negocia.

Al comprar el ES, si NQ e YM están yendo a la baja, será muy difícil que el ES suba, por lo que si nuestra lectura fuera que los mercados empujan al alza, pero en realidad están yendo a la baja, nuestra posición estaría en peligro. 

Por otro lado, y en este ejemplo, NQ e YM están yendo al alza, lo que es una buena señal para nuestra posición larga en ES. Podemos ver cierta fortaleza en el lado de la compra aunque, idealmente, nos gustaría ver 2 veces a los traders de nuestro lado, algo que no tenemos en este momento, y con precios justo debajo del primer objetivo, decidimos mover nuestro stop,  justo debajo del precio de entrada.

Nuestro primer objetivo se ejecuta, y volvemos a centrar la profundidad y las ventas, por lo que ahora podemos analizar mejor lo que se hará a partir de este último movimiento alcista. 

Podemos ver que el impulso alcista se ha detenido y ninguno de los 3 mercados muestra interés en moverse por encima de la línea central. Podemos ver en el medidor de fuerza que los vendedores y los compradores están casi equilibrados, y luego tenemos un rápido empujón a la baja que terminó ejecutando nuestro stop loss.