El oro cae a niveles históricos de sobreventa por Sentimentrader

• El índice de fuerza relativa (RSI) de los futuros del oro cayó a uno de los valores más bajos de la historia.
• Condiciones de sobreventa similares llevaron a un repunte el 78% de las ocasiones durante los dos meses siguientes.
• Cuando el oro y el S&P 500 registran condiciones de sobreventa del RSI al unísono, el oro subió en el 100% de las ocasiones.

El impulso del precio del oro ha llegado a ser tan malo, que es algo bueno

Los operadores no quieren tener nada que ver con vehículos de inversión tradicionalmente defensivos como el oro o las acciones de servicios públicos, a medida que los rendimientos de los bonos del Tesoro vuelven a dispararse a nuevos máximos, ofreciendo opciones más atractivas.

La intensa presión bajista del oro envió el Índice de Fuerza Relativa (RSI), un indicador de impulso, a una de las condiciones de mayor sobreventa de la historia, un nivel visto menos del 1% de las veces desde 1971.

Los valores del índice de fuerza relativa (RSI) por debajo de 20, como ahora, producen rendimientos anualizados descomunales.

Lo que nos dice el estudio

Al igual que otros vehículos defensivos, el oro ha estado bajo severa presión y las tasas de interés han alcanzado nuevos máximos. El impulso bajista de la materia prima ha provocado que el Índice de Fuerza Relativa (RSI) se desplome a niveles raramente vistos en la historia, presagiando a menudo el inicio de un repunte de reversión a la media de varios meses. La situación de sobreventa del oro también estuvo acompañada por la del S&P 500. Siguiendo señales similares, el oro repuntó en el 100% de las ocasiones durante los dos meses siguientes, superando consistentemente al índice de referencia más famoso del mundo.

Las condiciones de sobreventa son una condición previa. Es crucial utilizar un filtro de tendencias u otro tipo de indicador para determinar el momento óptimo para abrir una posición.

Las novedades del sector por Hispatrading

• Por si se las han perdido, aquí tienen condensada las novedades más destacadas que se han producido en el sector a largo del último trimestre.
• Artículo publicado en Hispatrading 56.

¿Tendremos ETF de Bitcoin?

A finales de agosto, conocíamos la noticia de que una jueza del Tribunal de Apelaciones de EE.UU. daba la razón a la compañía Grayscale, creadora del Grayscale Bitcoin Trust, en la reclamación presentada contra la decisión de la Securities and Exchange Commission (SEC) de no aprobar la conversión de dicho trust en un ETF. 

En su escrito, la jueza considera que la SEC no explicó adecuadamente en su respuesta por qué aprobó la cotización de dos ETFs de futuros sobre Bitcoin, a la vez que denegaba la aprobación del ETF de Bitcoin spot propuesto por Grayscale. En concreto, el tribunal señala que, “a falta de una explicación coherente, este tratamiento normativo diferente de productos similares es ilegal”. 

Ello lógicamente no implica que automáticamente se apruebe la conversión del trust en un ETF, pero sí que la SEC deberá volver a evaluar la solicitud de Grayscale y dar unos argumentos consistentes en caso de denegar la conversión, algo que sin duda le va a costar ahora mucho más al regulador estadounidense.

Todo ello ha despertado cierta euforia en las gestoras estadounidenses que recientemente han vuelto a solicitar un ETF sobre Bitcoin contado. En particular, nombres tan relevantes como BlackRock, WisdomTree, VanEck, Fidelity o Ark Invest han presentado este verano diferentes solicitudes para emitir un ETF cuyo subyacente sea Bitcoin contado. 

De aprobarse cualquiera de ellos, el precio de Bitcoin podría dispararse, por cuanto supondría la entrada masiva de capital de inversión en la principal criptomoneda. Sin duda, todo un hito porque ¿quién nos iba a decir hace más de 10 años que tendríamos a los institucionales peleándose por ofrecer productos de inversión referenciados a Bitcoin?   

Tesla Tiene Dojo

Nos guste más o menos como personaje público, lo cierto es que lo que no consiga Elon Musk, no lo consigue nadie. Y es que Tesla ha puesto en marcha Dojo, el superordenador construido a medida (incluso cuenta con su propio procesador) para entrenar los coches de la compañía. 

Se trata de un verdadero “monstruo” de la Inteligencia Artificial (IA), capaz de extraer y analizar una enorme cantidad de información a partir del análisis de millones de vídeos e imágenes que recibe desde los vehículos Tesla. Y ojo porque aunque inicialmente está pensado para mejorar los sistemas de conducción autónoma, nada impide que tal capacidad de computación sea aplicada a otros sectores tales como fábricas o robots (incluso humanoides). 

De ser así, Tesla contaría con el que probablemente sea uno de los ordenadores con mayor capacidad de computación del mundo (se prevé que superará los 8 exaflops por segundo), lo que proporcionaría a la compañía una posición privilegiada en la carrera por liderar el sector de la IA. 

No en vano, algunos analistas estiman que la apertura de nuevas líneas de negocio y el crecimiento que ello podría suponer para la compañía podría incrementar la valoración de Tesla en 500.000 millones de dólares, algo que sería equivalente a sumar casi la mitad de la valoración de Nvidia al valor actual de la empresa.

Cuentas Fondeadas: ¿El Principio del Fin?

A comienzos de septiembre, la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) anunciaba una denuncia contra la empresa de cuentas fondeadas My Forex Funds. En la denuncia, el regulador acusaba a la compañía de solicitar de forma fraudulenta a los clientes que realizasen operaciones apalancadas en el mercado Forex y en materias primas. 

En particular, My Forex Funds prometía a los clientes minoristas que podrían convertirse en traders profesionales utilizando el dinero de la compañía para realizar operaciones contra proveedores de liquidez de terceros y después compartir los beneficios de las operaciones. 

Sin embargo, en la práctica My Forex Funds actuaba como contrapartida de la mayoría de las operaciones de sus clientes, lo que significaba que ganaba a costa de las pérdidas de los operadores y que, por tanto, sus incentivos no estaban alineados ni mucho menos con los de ellos.

De hecho, para minimizar la probabilidad de que los clientes obtuvieran beneficios, la compañía utilizaba pretextos para cancelar las cuentas o se aplicaban comisiones de forma engañosa, siempre con el objetivo final de reducir el capital en las cuentas de los clientes. Incluso llegó a utilizar supuestamente algún software que permitía manipular la ejecución de las órdenes de los clientes, recibiendo así precios peores. 

La caída de My Forex Funds podría abrir el melón de la regulación de un sector, el de las empresas de cuentas fondeadas, que actualmente se mueve en un limbo legal, por cuanto no gestionan dinero de terceros. Tan solo ofrecen el acceso a la gestión de capital de la compañía, una vez que el cliente ha superado un reto de trading pagando una suscripción. Eso sí, superar el reto generalmente es muy complicado ya que las condiciones requeridas para superarlo suelen ser muy difíciles de cumplir. 

Las tendencias en el empleo avisan de peligros por Sentimentrader

• Un empleo fuerte es a la vez catalizador y presagio del crecimiento económico.
• El debilitamiento del empleo es a menudo una señal temprana de una economía debilitada.
• Las tendencias de la construcción, el transporte por carretera y el empleo temporal pueden ofrecer una mejor imagen de las tendencias del empleo que la tasa de desempleo oficial.

Notas del autor sobre los indicadores

A lo largo de los años, he desarrollado una serie de indicadores a los que sigo con fines operativos y/o informativos. Muchos de ellos no aparecen en nuestra web. Para evitar frustrar a algunos suscriptores, a veces evito escribir sobre cosas que los suscriptores no pueden rastrear directamente en nuestro sitio. Otras veces, sin embargo, decido seguir adelante y transmitir lo que considero conocimiento útil, con la promesa de que actualizaré el indicador o sistema en cuestión cuando sea relevante. El indicador que se detalla a continuación entra en esta última categoría (aunque, con toda franqueza, probablemente debería haber escrito sobre él hace un mes).

El empleo da pistas importantes sobre las recesiones

En términos generales, cuando el empleo es abundante, los tiempos son buenos. Cuando la gente trabaja y gana dinero para gastar en bienes y servicios, la economía normalmente marcha bien. Sin embargo, cuando el empleo cae y el desempleo aumenta, a menudo es la base del debilitamiento de la economía. La tasa de desempleo oficial es una herramienta razonablemente útil. Sin embargo, la forma en que se calcula la cifra oficial ha cambiado a lo largo de los años y es posible que no siempre refleje una imagen precisa.

Entonces, es por eso que me gusta usar un enfoque que combine las tendencias del empleo en algunas áreas sensibles a la economía en un solo indicador para, con suerte, generar algunas pistas tempranas sobre la fortaleza o debilidad de la economía. En pocas palabras, el indicador (que desarrollé y calculo de forma independiente) combina tendencias en el empleo entre los empleados de la construcción, el transporte por carretera y los temporales.

Una nota sobre el cálculo y el análisis: los datos brutos de cada sector generalmente están disponibles en la primera semana de cada mes. Sin embargo, no analizo estos datos hasta el cierre del último día hábil de cada mes. Entonces, si, por ejemplo, el número de trabajadores de la construcción, del transporte por carretera y temporales se informa el 1 de octubre, no uso esas nuevas cifras hasta el cálculo de fin de mes después del cierre del último día hábil de octubre.

• El indicador bruto se calcula al final del mes multiplicando el último valor de cada una de las tres series de datos y luego dividiendo el resultado por un millón (los cálculos de ejemplo se tratarán más adelante).
• Después, este indicador bruto se compara con su propia media móvil exponencial de 12 meses para determinar si se encuentra en una tendencia alcista o bajista. Si el indicador bruto está por encima de la EMA de 12 meses, se considera que está en una tendencia alcista y viceversa.
• Las tendencias alcistas se consideran favorables para las acciones y la economía en su conjunto.
• Las tendencias bajistas se consideran desfavorables para las acciones y la economía.

Seguimiento del empleo en la construcción

Los datos de este indicador se pueden encontrar aquí. El siguiente gráfico muestra los datos brutos del empleo en la construcción.

Lo que nos dice el estudio

Una economía fuerte y una fuerte tendencia en el empleo suelen ir de la mano. Además, sectores económicos específicos -en particular la construcción, el transporte por carretera y los empleados temporales- son muy sensibles a los cambios económicos y a menudo pueden ofrecer pistas tempranas sobre su fortalecimiento o debilitamiento. El hecho de que el indicador de empleo JK haya estado por debajo de su EMA de 12 meses desde finales de agosto de 2023 no garantiza una economía o un mercado de valores débiles en el futuro. Pero sí parece añadir peso al lado bajista del mercado de valores y de la propia economía.

El escenario de crisis de deuda por Dr. Ed Yardeni

Crisis de la deuda I: ¿un escenario plausible? “Vamos a tener una crisis de deuda en este país”, advirtió Ray Dalio, fundador del fondo de cobertura Bridgewater Associates, en una entrevista con Sara Eisen de CNBC que se transmitió el jueves pasado. Los dos estaban hablando en una charla informal en la Asociación de Fondos Gestionados. «Creo que la rapidez con la que suceda dependerá de ese problema de oferta y demanda, así que lo estoy observando muy de cerca».

Melissa y yo hicimos referencia ayer al escenario de crisis de deuda de Dalio. Hemos estado cubriendo la historia pero no hemos llegado a la conclusión de que deba terminar tan mal como Dalio espera. Pensemos en lo siguiente:

(1) La política fiscal está fuera de control, como lo demuestra el rápido aumento del déficit presupuestario del gobierno federal. Durante los últimos 12 meses hasta agosto, el déficit ascendió a 2,0 billones de dólares, frente a un mínimo reciente de 1,0 billón de dólares hasta julio de 2022 (Fig. 1). Es una simple aritmética: la tendencia de los desembolsos es más pronunciada que la tendencia de los ingresos (Figura 2).

En el pasado, el déficit presupuestario federal era anticíclico. Como porcentaje del PIB nominal, se amplió cuando la economía cayó en recesiones y se redujo durante las expansiones (Gráfico 3). Como porcentaje del PIB nominal, los desembolsos aumentaron durante las recesiones y cayeron durante las expansiones (gráfico 4). Los ingresos tendieron a tener el efecto opuesto a los desembolsos.

Por eso es inquietante ver que los desembolsos están aumentando mientras que los ingresos están cayendo durante la actual expansión económica.

(2) Se supone ampliamente que la reciente ampliación del déficit federal es atribuible principalmente a los programas de gasto promulgados por la administración Biden durante 2022. De hecho, la reciente ampliación es principalmente atribuible a la inflación, que ha impulsado los desembolsos del gobierno federal en Social. Garantía e interés neto (Fig. 5).

Los intereses netos ascendieron a 634 mil millones de dólares en los últimos 12 meses hasta agosto (Figura 6). Se ha duplicado desde abril de 2021. Es la categoría de desembolsos del gobierno federal de más rápido crecimiento (Fig. 7). Calculamos que el gobierno federal está pagando actualmente alrededor del 2,50% de su deuda pendiente en poder del público (Figura 8). El bono del Tesoro a 2 años se encuentra actualmente por encima del 5,00%.

El mayor contribuyente al creciente déficit en los últimos meses ha sido una disminución de los ingresos por impuestos a la renta de las personas físicas durante el año fiscal actual, después de que se vieron impulsados el año pasado cuando los inversores vendieron muchas de sus acciones que tuvieron ganancias de capital durante el mercado bajista de 2022. Pagaron muchos impuestos sobre las ganancias de capital.

(3) Los desembolsos se verán impulsados aún más en los próximos años por todo el gasto aprobado por el Congreso el año pasado. Además, el gasto neto en intereses del gobierno federal seguirá aumentando, como lo ha estado haciendo desde que la Reserva Federal comenzó a aumentar agresivamente las tasas de interés en 2022.

(4) La cuestión de la oferta del Tesoro pasó a primer plano durante el verano pasado, cuando los títulos del Tesoro en circulación en poder del público aumentaron en la friolera de 1,4 billones de dólares entre junio y agosto (Fig. 9). Fitch Ratings rebajó la calificación de la deuda federal de AAA a AA+ el 1 de agosto debido a las preocupaciones sobre la creciente deuda federal y la falta de voluntad política en Washington para hacer algo para controlar el déficit. Ese anuncio realmente marcó el comienzo de la preocupación del mercado de bonos del Tesoro por el exceso de oferta en relación con la demanda. El rendimiento del bono a 10 años era del 4,05% el 1 de agosto. Ahora es casi del 4,80%.

(5) Por lo tanto, el mercado de bonos está ajustando los rendimientos al alza para equilibrar el mercado, es decir, para impulsar la demanda para satisfacer el aumento de la oferta. El riesgo es que el rendimiento del mercado desplace las demandas crediticias del sector privado. Esto equivaldría a una crisis crediticia, que provocaría una recesión.

En el escenario de crisis de deuda, una recesión atribuible a déficits fiscales excesivos requeriría que el gobierno federal redujera el gasto y aumentara los impuestos, lo que exacerbaría la crisis crediticia y la recesión. En el peor de los casos, podría desencadenar una espiral deflacionaria de incumplimiento de la deuda. En este escenario, la Reserva Federal podría verse obligada a bajar las tasas de interés y poner fin a su ajuste cuantitativo.

Crisis de la deuda II: no tiene por qué terminar mal. Bien, ahora salgamos a tomar un poco de aire. Hasta ahora, el rendimiento de los bonos del Tesoro se ha normalizado esencialmente a los niveles de rendimiento del 4,00% al 5,00% que prevalecieron entre 2003 y 2007, antes de la “Nueva Anormalidad” (Fig. 10). Ese fue el período comprendido entre la Gran Crisis Financiera y la Gran Crisis por el COVID, cuando los principales bancos centrales estaban preocupados por la deflación y obsesionados con aumentar la tasa de inflación hasta sus objetivos del 2,0%. Durante ese período, las tasas de interés eran anormalmente bajas y proliferó la flexibilización cuantitativa.

Hasta ahora, la economía ha demostrado ser notablemente resistente ante el salto de tres años en el rendimiento de los bonos desde un mínimo histórico del 0,52% el 4 de agosto de 2020 a casi el 4,80% actual. Esto plantea la posibilidad de que la economía pueda vivir con el rendimiento de los bonos volviendo a su antiguo nivel normal.

Por otra parte, la velocidad del respaldo de las tasas ha sido vertiginosa, ya que solo tomó tres años revertir completamente la tendencia de la caída del rendimiento de los bonos durante los 12 años de la Nueva Anormalidad. Es probable que aún surjan efectos retardados de carácter depresivo sobre la economía. Sin embargo, es posible que sigan manifestándose como una recesión progresiva en lugar de una recesión que abarque a toda la economía. La recesión actual está afectando al mercado inmobiliario comercial.

¿Qué se necesitaría para evitar que el rendimiento de los bonos del Tesoro subiera muy por encima del 5,00% aparte de una debacle deflacionaria de la deuda? Posiblemente la “desinflación inmaculada” que esperamos. Es decir, creemos que la inflación puede seguir cayendo sin una recesión en toda la economía. También esperamos ver una desaceleración del auge liderado por el consumo del tercer trimestre, con un aumento del PIB real entre 4,0% y 5,0%. Creemos que el crecimiento del PIB real en el cuarto trimestre volverá a bajar al 2,0%. En este escenario, la demanda de bonos del Tesoro debería absorber la oferta con un rendimiento por debajo del 5,00%.

Tengan cuidado: si vemos que el rendimiento se dispara muy por encima del 5,00%, nosotros (junto con todos los demás) tendremos que concluir que la crisis de deuda de Dalio podría haber comenzado.

Media móvil (MA)- definición, tipos y cómo usarla por Timothy Sykes

La media móvil es uno de los indicadores bursátiles más populares que existen. A los traders les gusta porque es versátil. Y puede mostrarte cosas importantes sobre el mercado.

Puede ayudarlo a ver claramente los niveles de soporte y resistencia. También puede ser bueno para ver cuál es la tendencia de una acción.

Me gusta este indicador. Pero como la mayoría de los indicadores técnicos, no confío solo en él. Es una pieza del rompecabezas que debes resolver cada vez que realizas un intercambio.

Aprender sobre indicadores técnicos, como la media móvil, es una forma de empezar a construir una base de conocimientos útiles para hacer trading. Así que entremos en ello.

¿Qué es la media móvil (MA)?

El media móvil tiene un significado simple … Es una forma de graficar los precios diarios durante un período de tiempo.

Utiliza el precio de cierre diario de una acción como punto de datos. Esto se promedia durante un período determinado.

Estos períodos de tiempo solían estar algo estandarizados. Pero los software de gráficos actual lo hacen fácil. Ahora puede completar las variables que desee.

A medida que se trazan nuevos puntos de precios en el gráfico de una acción, el último número en la media móvil cambia. Esto moverá la línea de tendencia.

Los promedios móviles a corto plazo se mantendrán más cerca del último precio que los de largo plazo. Pero los operadores a largo plazo confían en el valor que muestran las medias móviles a largo plazo.

¿Es la media móvil un buen indicador?

La media móvil es un indicador de acciones fundamental. Tiene un uso generalizado entre los traders más técnicos.

Y también influye. Bollinger Bands® , MACD y McClellan Oscillator lo utilizan.

Me gustan las medias móviles por varias razones. En primer lugar, son realmente buenas para hacer aquello para lo que fueron diseñadas. Trazan la acción del precio de forma limpia y sin ruido. Esto puede ser útil cuando se trata de acciones de alta volatilidad como las que yo opero.

La línea suave que obtiene con las medias móviles también puede ser útil. Puede mostrar los niveles de soporte y resistencia de una acción durante un período de tiempo más largo. Eso es valioso para su plan de trading.

Puede ayudarlo, si lo usa correctamente. En mi opinión, eso es suficiente para que la media móvil califique como un indicador de acciones “interesante”. El lado negativo proviene de hacer mal uso de ellas.

Muchos traders utilizan medias móviles para identificar tendencias de precios. Y en realidad son geniales para eso. Si el precio cruza la línea del media móvil en su camino alcista, la acción está en una tendencia alcista. ¿Si se cruza mientras baja? Lo adivinaste … tendencia es bajista.

El problema aquí es que algunas personas ven estas tendencias como un indicador de movimientos futuros. En realidad, la media móvil es un indicador de seguimiento de tendencias. El precio se mueve primero y el media móvil se mueve en segundo lugar.

Si depende demasiado de la media móvil, siempre verá las el mercado con retraso.

Tipos de medias móviles con ejemplos

¿Qué fórmula funciona para usted?

Algunos fanáticos de las acciones han pasado sus carreras afinando sus medias móviles. Pero traders suelen usar las tres más básicas:

• Media móvil simple (SMA)
• Media móvil exponencial (EMA)
• Media móvil ponderada (WMA)

Las diferencias entre estas tres radican en la importancia que se da a los puntos de datos más recientes.

Las medias móviles simples tratan todos los puntos de datos como iguales. Las medias móviles exponenciales dan cada vez más importancia a los puntos de datos recientes. Los promedios móviles ponderados también se centran más en los datos recientes, pero de una manera más uniforme.

Algunas personas llaman a la medias móviles “promedios móviles” o “promedios finales”. Mantengamos las cosas simples y usemos el término media móvil.

Media móvil simple (SMA) + Ejemplo

Una media móvil simple toma un promedio de los puntos de datos especificados.

Por ejemplo, una SMA de nueve días toma el promedio de los últimos nueve días del precio de una acción. Cambia cada día, se ‘mueve’. Le da una imagen de la acción reciente del precio de una acción, junto con una perspectiva sobre su valor.

Pero esta no es la forma en que la gente usa las medias móviles en el software de gráficos actual. En estos días, una media móvil muestra períodos en lugar de días.

Si está mirando un gráfico de un año con velas diarias, su SMA de nueve períodos podría ser una SMA de nueve días.

Media móvil

Pero si está mirando un gráfico de un día con velas de un minuto, su SMA de nueve períodos será una SMA de nueve minutos. ¿Ves cuánto más se acerca a la acción del precio?

¿Tener sentido?

Media móvil exponencial (EMA) + Ejemplo

Una media móvil exponencial le da a su media móvil un sesgo más reciente. Esto es bueno en algunos casos; después de todo, está buscando operar ahora, no hace nueve días. Pero conlleva el peligro de emitir señales falsas.

Las EMA utilizan un multiplicador para priorizar períodos más recientes. Esta es una de las intervenciones que se utilizan para retrasarlo un poco menos.

Mire el gráfico de un mes a continuación para ver cómo refleja los movimientos extremos de precios con un poco más de fidelidad.

Simple vs exponencial: ¿Qué media móvil es mejor?

Perdona el juego de palabras … pero esta no es una pregunta sencilla.

Como dije antes, hay algunas razones por las que es posible que desee utilizar una media móvil en primer lugar.

Determinar la tendencia de los precios es más una razón proactiva. Los promedios móviles suavizan los altibajos de una acción. Esto puede brindarle una descripción más precisa de la dirección de la tendencia de una acción.

Si usa una media móvil simple, corre el riesgo de perderse una acción que explota. Pero una media móvil exponencial podría inducirlo a error sobre la dirección a largo plazo de la acción.

Las direcciones a largo plazo son menos importantes para los traders intradía como yo que para los traders a largo plazo. Pero el historial de una acción sigue siendo importante.

Si una acción alcanza un máximo de 52 semanas, eso podría ser una señal de una ruptura. Pero si está recuperando los niveles que alcanzó por última vez hace un año y medio, eso podría significar que vendrá una gran liquidación en su futuro inmediato.

También puede utilizar este indicador para soporte y resistencia.

Los promedios móviles simples mostrarán una mejor imagen del soporte y la resistencia históricos.

Eso es genial para ciertas acciones, menos para otras. Si está negociando una acción volátil, es posible que desee utilizar promedios móviles exponenciales. Dado que son más reactivos a los altibajos, es posible que le den una mejor impresión de lo que está haciendo el mercado.

¿Cómo se calcula una media móvil?

Antes de los softwares de trading actuales, era mucho más difícil calcular las medias móviles. No se publicaban los precios de las acciones al minuto en el diario.

Ahora los operadores pueden utilizar las medias móviles con mayor facilidad. Solo asegúrese de tener una plataforma de trading que esté a la altura de la tarea.

Fórmula de la media móvil

¿Eres del tipo de traders que le gusta hacer su propio trabajo?

Aquí hay una media móvil simple de 10 días. Suma todos los días y luego divide el total por el número de días.

Se ve así: (Día 1 + Día 2 +… Día 9 + Día 10) ÷ 10 = SMA.

Una media móvil exponencial es MUCHO más complicada. Aquí está la idea básica …

(Precio de hoy) × [2 ÷ (Número de días) + 1] + (EMA de ayer) × {1 – [2 ÷ (Número de días) + 1]} = EMA de hoy

Cómo puede utilizar la media móvil para negociar acciones: 3 estrategias principales de cruce

¿Sabes que siempre te digo que lo hagas simple? Bueno, profundicemos un poco más aquí.

Los promedios móviles importan por la misma razón que cualquier indicador que se precie. La gente cree en ellos.

Aquí hay setup hipotético: la EMA de nueve días de una acción hace un fuerte movimiento alcista atravesando la EMA de 20 días. Muchos operadores creen que esto indica una futura ruptura.

¿Por qué me importa este patrón? Dice mucho sobre el desempeño reciente de una acción. Pero sobre todo me preocupo porque a otros traders les importa.

El mercado es un juego del gato y el ratón al que juegan personas que creen que son gatos. La mayoría de los traders creen que van a atrapar al ratón y disfrutar de una buena cena.

Quiero que seas el ratón. Todos sabemos cómo se desarrollaron esas viejas caricaturas. Deje que el gato persiga cosas mientras usted le ata la cola al perro.

No estoy describiendo estos indicadores porque quiero que base sus operaciones en ellos. Quiero que reaccionen a lo que el mercado piensa de ellos.

Si quieres vencer al gato en su propio juego, primero aprende a pensar como él.

Los crossovers son una señal de trading

Esta es la estrategia de media móvil más popular.

Hay muchos traders que utilizan esta configuración. Particularmente en gráficos a largo plazo. Una media móvil a corto plazo que cruce una a largo plazo puede ser una señal de impulso.

Si la media móvil a corto plazo cruza hacia arriba, muchos traders lo ven como una señal alcista. Cuando hace un cruce claro hacia abajo, se ve como bajista. Cuando las líneas rebotan entre sí, indica una continuación de la tendencia.

He aquí un vistazo al gráfico de un mes de FCEL. Si usted es un comerciante de swing, operar cruces aquí podría haberlo ayudado.

Tenga cuidado con los cruces de transacciones diarias

Esta es la parte en la que les digo que tengan cuidado. Ningún indicador puede garantizar el movimiento futuro de los precios.

Cuando se negocian acciones volátiles durante el día, los cruces pueden ser engañosos. Déjame mostrarte un día típico de señales confusas.

Si operara con estos crossovers, podría haberlo hecho bien … pero habría estado un paso por detrás del mercado.

El mercado cree en ellos

Hay muchas cosas que puede hacer con las medias móviles. Y hay muchos traders que las utilizan por diferentes razones.

Algunos usan cruces como señales trading. Algunos usan promedios móviles a más largo plazo para determinar los niveles de soporte y resistencia.

Debido a que muchos operadores usan este indicador, puede decirle algo sobre el futuro de una acción. Solo debe comprender que le dice más sobre los traders que sobre las acciones en sí.

Conclusión sobre la media móvil

El indicador de acciones de media móvil es una herramienta que puede utilizar en su búsqueda de la consistencia. Y quiero que te lo aprendas de memoria.

Los cirujanos no se centran en las herramientas que utilizan. Las herramientas simplemente les ayudan a alcanzar sus objetivos reales. Eso es lo que debes hacer.

¿Qué opinas de las medias móviles? ¿Las usas? 

Encontrar mejores patrones o entradas en su trading por Brett N. Steenbarger

Pensé en hacer algo diferente con los artículos que escribo normalmente. Hacer una crónica del desarrollo de nuevos patrones o entradas al hacer  trading. Pensé en hablar tanto de mis éxitos como de los fracasos y las lecciones aprendidas, teniendo en cuenta la psicología y también la propia psicología de los activos que estoy operando.

Una lección que aprendí al trabajar con los traders en SMB Capital es que su éxito se basa tanto en *qué* operan así de *cómo* lo hacen. Ambos aspectos son muy importantes, por supuesto, pero si uno está haciendo trading de forma discrecional y la acción, el índice o el activo que se está operando simplemente no se mueve, no habrá muchas oportunidades. Durante este período reciente de «trading de memes», también me di cuenta de que los niveles muy altos de movimiento no son necesariamente los mejores momentos para obtener ganancias. No solo queremos cosas que se muevan; también necesitamos que se muevan de manera significativa y predecible.

Cuando compramos y vendemos activos financieros poco óptimos esto tiene el mismo impacto en nuestros resultados que utilizar métodos de trading igual de poco óptimos. Ambos conducen a importantes oportunidades perdidas.

Una herramienta que usaré para encontrar mejores oportunidades es el sitio Market Charts. Los lectores con más experiencia seguramente sabrán que he utilizado el sitio indexindicators para identificar patrones de amplitud prometedores en el mercado general. El sitio de Market Charts es una versión mucho más amplia de Index Indicators, que rastrea más y múltiples indicadores y una variedad de acciones y ETF. Respeto el trabajo de Mo y, por lo tanto, veo esto como una plataforma valiosa para comenzar a encontrar nuevas fuentes. (Tenga en cuenta: no tengo ningún interés comercial en estos sitios; como siempre, solo comparto recursos que he encontrado útiles y prometedores).

Tenga en cuenta el artículo que ya escribí sobre la innovación en nuestro trading. Un tema importante de ese artículo es que la innovación comienza haciendo preguntas diferentes y mejores. Usaré la plataforma Market Charts para generar primero mejores hipótesis y solo luego para generar mejores ideas de trading. Por ejemplo, ¿sería posible generar operaciones y carteras long/short al encontrar acciones relacionadas que tengan mayor o menor ventaja? Al tener una acción larga con una buena ventaja alcista y una acción corta sin esa ventaja y ponderando el par por su volatilidad relativa, uno podría ganar dinero ya sea que el mercado general suba o baje, siempre que la ventaja se desarrolle. En otras palabras, ¿la presencia de una ventaja histórica predice el rendimiento *relativo*?

Las buenas ideas de trading provienen de buenas preguntas.

¿Es buena idea hacer trading con bots? por Kevin Davey

¿Las acciones de pequeña capitalización avisan de las recesiones? por Sentimentrader

• Las empresas de pequeña capitalización y las industriales han caído más de un -7,5% desde sus máximos recientes.
• La debilidad de esas sensibles acciones ha generado algunos temores sobre una recesión inminente.
• Históricamente, las grandes caídas en esos grupos no han precedido a recesiones o debilidad generalizada del mercado.

Los sectores sensibles luchan, lo que aumenta los temores de recesión

Las acciones han estado luchando durante semanas. También lo han hecho los bonos del Tesoro, que no es algo que esperaríamos ver si la economía se dirigiera a una recesión. Dentro de la debilidad de las acciones, un par de sectores y factores indican debilidad económica.

Como señala Bloomberg:

El índice industrial S&P 500 alcanzó su punto máximo el 1 de agosto y ha bajado aproximadamente un 8% desde entonces, entrando en una corrección después de que varias grandes compañías estadounidenses redujeran sus perspectivas de ganancias para el tercer trimestre ante un repentino salto en los precios del petróleo. El índice Russell 2000 de pequeña capitalización ha perdido más del 11% desde sus máximos a precios de cierre del 31 de julio, aproximadamente el doble de la caída del índice S&P 500 durante el mismo período. Las caídas pronunciadas en las acciones industriales y de pequeña capitalización suelen darse cuando la economía está en recesión.

Para comprobarlo, buscamos cada vez que tanto las empresas de pequeña capitalización como las industriales habían alcanzado un máximo de 52 semanas en los últimos dos meses y luego ambas sufrieron caídas de al menos -7,5% desde esos máximos. Ambos debieron haber sufrido caídas mayores que las del S&P 500.

La tabla muestra si estas señales precedieron a las recesiones económicas de Estados Unidos. Examina cualquier día dentro del período de tiempo determinado y determina si ese día estuvo en un período de recesión según lo definido por la Oficina Nacional de Investigación Económica (NBER).

Lo que nos dice el estudio

Casi siempre es peligroso aplicar las señales del mercado de valores a la economía en general y viceversa. Este es especialmente el caso cuando se consideran plazos relativamente cortos. Cuando se trata de debilidad en las empresas de pequeña capitalización e industriales que conducen a una debilidad en el mercado de valores o en la economía en general, hay poca o ninguna evidencia.

Si bien podrían haber sido predictores valiosos un par de veces, tendríamos que seleccionar solo esos casos y asumir que se aplican a nuestra situación actual. Quizás lo hagan; No lo sé, no soy lo suficientemente inteligente como para adivinarlo. Teniendo en cuenta una larga historia y un tamaño de muestra relativamente sólido, es difícil respaldar ese argumento.

¿Puede el VIX predecir el movimiento del mercado? por Quantpedia

Durante tiempos de alto nerviosismo e incertidumbre de cualquier tipo, la volatilidad del mercado sube, y los precios de los diferentes instrumentos tienden a moverse a máximos o mínimos increíbles, definiendo cualquier nuevo máximo históricos (por ejemplo, unas acciones de meme que se van a la luna) o, por otro lado, literalmente activos que no encuentran su suelo (véase los futuros de petróleo crudo durante un breve tiempo durante la pandemia por el coronavirus). Realmente parece que los mercados financieros están impulsados por el miedo y la codicia. Siempre será interesante pensar si los algoritmos informáticos que utilizan alguna IA de aprendizaje automático casi mágica también sienten estas emociones.

¿Qué nos dice una de las métricas más populares y conocidas, el VIX, sobre los rendimientos futuros?¿Somos capaces de verificar de alguna manera dichos como «Compra cuando hay sangre en las calles, incluso si la sangre es tuya» (atribuido al Barón Rothschild) o (por decirlo de otra manera) «ser cautelosos cuando otros son codiciosos y ser codiciosos solo cuando otros son cautelosos«. (variaciones de Warren Buffett).

Un artículo académico reciente presenta un descubrimiento interesante. Muestra que se puede introducir una regla común e intuitiva de 20/80: la mayoría de los rendimientos excedentes obtenidos de la exposición a nivel de mercado se realizan el 20 % del tiempo siguiendo los valores VIX más altos.

De 1990 a 2022, los científicos muestran que la variación temporal en los rendimientos obtenidos de la exposición al mercado de valores se puede explicar bien por una simple especificación de riesgo-rendimiento de 2 plazos, que predice (1) rendimientos mucho más altos después de que VIX supere un umbral alto alrededor de su percentil 80 y (2) mayores rendimientos más bajos después de un alto sentimiento del mercado. Bansal y Stivers (julio de 2023) argumentan que el VIX y el sentimiento del mercado tienden a medir aspectos complementarios del riesgo: el nivel de riesgo (VIX) y el precio del riesgo o el apetito por el riesgo (sentimiento), y que, por lo tanto, ambos términos deben tenerse en cuenta al evaluar la variación temporal en la prima de riesgo del mercado de valores.

Para evaluar el riesgo sistemático, investigan principalmente el exceso de rendimiento posterior para el mercado de valores agregado (principalmente). Para abrir posiciones basadas en beta, lo mejor es encontrar acciones de alta beta para posiciones largar y para posiciones cortas, acciones de baja beta. Como resultado, encontraron constantemente umbrales óptimos cerca del percentil 80 al 85.

La creciente evidencia indica que el umbral y el sentimiento del VIX tienen un papel complementario y sustancial en la predicción de los rendimientos excedentes posteriores de las acciones. El modelo que incluye el índice de volatilidad implícita (MOVE) del Tesoro retrasado como término explicativo adicional añade un poder explicativo apreciable en el período posterior a 1997. Eso se puede ver muy bien en las siguientes figuras.

Para terminar, este documento es un buen ejemplo que muestra que el patrón de altas lecturas del VIX encaja con la intuición de que la prima de riesgo de capital puede aumentar drásticamente en períodos de alto estrés económico y baja liquidez, junto con el comportamiento no lineal de la prima de capital como se pensaba hasta ahora.

• Autores: Naresh Bansal y Chris T. Stivers
• Título: Prima de capital variable en el tiempo con lecturas y sentimiento alto en el VIX
• Enlace: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? abstract_id=4477652

Resumen:

Durante el período de 1990 a 2022, mostramos que la variación temporal en los rendimientos obtenidos de la exposición al mercado de valores se puede explicar bien con una regla simple, que predice: (1) rendimientos en exceso mucho más altos después de que la volatilidad implícita de las opciones del índice de acciones supere un umbral alto alrededor de su percentil 80; y (2) un exceso de rendimiento más bajos después de niveles altos sentimiento del mercado. Nuestros resultados son sólidamente evidentes para los rendimientos de 1, 3, 6 y 12 meses; en el análisis de subperíodo; y tanto para los rendimientos agregados del mercado de valores en exceso como para las posiciones de cartera largas/cortas basadas en beta. Los valores predictivos de R-squared son sustanciales en alrededor del 20 % y el 30 % para rendimientos de 6 y 12 meses, respectivamente. Comparativamente, mostramos que el umbral VIX en nuestra especificación supera a otros términos explicativos de riesgo sugeridos por los estudios realizados anteriormente; incluida la reciente volatilidad realizada por la alta frecuencia, la prima de riesgo de volatilidad de las acciones, una medida del índice de aversión al riesgo, la falta de liquidez del mercado de valores y la incertidumbre macroeconómica. Nuestros hallazgos siguen siendo muy evidentes al controlar el diferencial de rendimiento por defecto y el diferencial de rendimiento a plazo. Nuestros hallazgos indican que el umbral y el sentimiento del VIX capturan de manera importante los aspectos de riesgo complementarios, lo que sugiere una interpretación en la que VIX indica en gran medida el nivel de riesgo y el sentimiento es informativo sobre el apetito de riesgo del mercado o el precio del riesgo.

Como siempre, presentamos varias figuras y tablas interesantes:

Citas notables del documento de investigación académica:

«El VIX y el sentimiento miden intuitivamente los aspectos complementarios del riesgo de mercado; en el sentido del nivel de riesgo (VIX) y el precio del riesgo o el apetito de riesgo (sentimiento). Por lo tanto, es importante tener en cuenta ambos efectos al estudiar el poder predictivo de estas variables para los rendimientos de las acciones. En este documento, durante el período VIX disponible de 1990 a 2022, mostramos que la variación temporal en los rendimientos obtenidos de la exposición al mercado de valores se puede explicar bien con una especificación simple de riesgo-rendimiento de 2 parámetros, que predice: (1) rendimientos en exceso mucho más altos después de que la volatilidad implícita de las opciones de índice de renta variable (VIX) supere un alto umbral de una manera no lineal; y (2) mayores rendimientos en exceso después de un alto sentimiento del mercado.
Específicamente, estimamos una variable óptima del indicador de umbral del VIX, alrededor del percentil VIX 80 sobre nuestra muestra, como un término explicativo para el exceso posterior de rendimientos del mercado de valores. Demostramos que un enfoque simple de umbral VIX supera considerablemente a una estrategia con una relación explicativa lineal VIX. Luego combinamos este término predictivo de alto umbral de VIX con el sentimiento. Siguiendo a Lochstoer y Muir (2022) y otros, nuestras especificaciones se saltan un mes entre los términos explicativos y los posteriores rendimientos excedentes del mercado. Esta brecha temporal permite cierta separación entre el impacto negativo de los precios del aumento del riesgo (una influencia en gran medida contemporánea) y las primas más altas sugeridas por el riesgo elevado (una relación predictiva o intertemporal).»

«La figura 1 muestra la serie temporal de observaciones mensuales para VIX (fin de mes) y el índice de sentimiento de Baker-Wurgler. Como se muestra, el VIX y el sentimiento no están esencialmente correlacionados durante nuestro período de muestra. Las dos medidas tienen una correlación de 0,038 sobre nuestra muestra completa. Las correlaciones aproximadas de medio subperíodo también son bastante modestas, en +0.150 durante 1990:01- 2006:06 y -0,027 durante 2006:07 a 2022:06. Además, destacamos que el sentimiento tiene máximos locales prominentes en cada subperíodo medio. El sentimiento alcanzó su punto máximo en 2,93 en febrero de 2001 y en 2,28 en diciembre de 2021.»

«En general, nuestros resultados en esta sección demuestran el impresionante poder explicativo de nuestro sencillo modelo de 2 parámetros, que incluye un umbral de alto VIX y un término de sentimiento, al explicar la variación temporal en los rendimientos a nivel de mercado. Nuestros resultados siguen siendo sólidos, independientemente de si estimamos el umbral de alto VIX a partir de regresiones de umbral óptimo o utilizamos un umbral ad hoc del percentil 80.»

«Para presentar nuestros resultados de una manera diferente, la Figura 2 presenta gráficamente los resultados de la estimación de nuestro modelo principal. La figura traza la serie temporal del rendimiento ajustado (o condicional) previsto de 6 meses durante los seis meses siguientes (la línea más oscura y gruesa) a partir de nuestra estimación del modelo primario en la Tabla 1, Panel A.1, fila-3. También traza los rendimientos reales de exceso realizados a 6 meses (la línea más ligera y delgada). Dado que analizamos los rendimientos continuos de 6 meses, observados mensualmente, la periodicidad de los datos es mensual.»

«En resumen, nuestros hallazgos sugieren que la volatilidad implícita de los rendimientos del Tesoro también puede ayudar a explicar la relación riesgo-rendimiento en el mercado de valores, particularmente en el período posterior a 1997. Sin embargo, nuestro modelo de dos parámetros de «sentimiento y sentimiento de alta VIX» sigue siendo sólido para controlar el MOVE, lo que indica que VIX y el sentimiento capturan conjuntamente aspectos complementarios del riesgo y el apetito de riesgo del mercado».

Más alto por más tiempo en comparación con el mercado de valores por Ben Carlson

En los últimos meses, ha habido una rápida revalorización de los rendimientos de los bonos a más largo plazo.

Lo renta fija, en Estados Unidos, a 10 años ahora está rindiendo alrededor del 4,8 %, frente a un mínimo del 3,3 % en abril. Estaba rindiendo un 3,7 % en julio.

Muchos expertos creen que el mercado de bonos está despertando al potencial de un régimen de tasas de interés más alto durante más tiempo causado por el mercado laboral fuerte, una economía resiliente, una inflación más alta de lo esperado y las políticas de la Reserva Federal.

No sé en qué está pensando el mercado de bonos, pero vale la pena considerar el potencial de que las tasas se mantengan más altas de lo que hemos estado acostumbrados desde la Gran Crisis Financiera.

Así que utilicé varios niveles de tasas de interés e inflación para ver cómo se ha comportado el mercado de valores en el pasado.

¿Los rendimientos son mejores cuando las tasas son más bajas o más altas? ¿La inflación alta es buena o mala para el mercado de valores?

Aquí están los rendimientos iniciales basados en el bono del Tesoro a 10 años junto con los rendimientos promedio a plazo de uno, cinco, diez y veinte años para el S&P 500 desde 1926:

Sorprendentemente, los mejores rendimientos futuros han venido de ambos períodos de tasas de interés iniciales muy altas y muy bajas, mientras que los peores rendimientos han venido durante los regímenes de tasas de interés promedio.

El rendimiento promedio a 10 años desde 1926 es del 4,8 %, lo que significa que estamos en ese promedio a largo plazo en este momento.

Hace veinte años, la renta fija a 10 años estaba rindiendo alrededor del 4,3 %.

Los rendimientos se han movido mucho desde entonces:

En ese período de 20 años, el S&P 500 ha subido casi un 540 % o un 9,7 % al año.

No está mal.

Tengo algunas ideas sobre el razonamiento detrás de estos rendimientos, pero primero echemos un vistazo a los datos de inflación.

Estos son los rendimientos medios a plazo del S&P 500 de varios niveles de inflación en el pasado:

La tasa de inflación promedio desde 1926 fue de alrededor del 3 %.

Estos resultados también podrían parecer sorprendentes. Los mejores rendimientos a largo plazo vinieron de los niveles de inflación inicial muy altos. Con una inflación del 6 % o más, los rendimientos a plazo fueron muy buenos. Con un 6 % o menos, sigue siendo bastante bueno, pero más parecido al promedio.

Entonces, ¿qué está pasando?

¿Por qué los rendimientos futuros son mejores a partir de las tasas de interés más altas y los niveles de inflación?

La explicación más simple es que solo hemos tenido un régimen de altas tasas de interés en los últimos 100 años más o menos y dos entornos altamente inflacionarios. Y cada uno de estos escenarios fue seguido por mercados alcistas.

La tasa de inflación anual alcanzó casi el 20 % a finales de la década de 1940, después de la Segunda Guerra Mundial. Ese período fue seguido por la mejor década de la historia para las acciones de EE. UU. en la década de 1950 (más del 19 % más del año).

Y el período de la década de 1970 de alta inflación y aumento de las tasas de interés fue seguido por el mercado alcista más largo que hemos experimentado en las décadas de 1980 y 1990.

Un aspecto simple pero a menudo pasado por alto de la inversión es que una crisis puede conducir a rendimientos terribles a corto plazo, pero rendimientos maravillosos a largo plazo. Los tiempos de deflación y alta inflación dan miedo mientras los estás viviendo, pero también tienden a producir excelentes puntos de entrada en el mercado.

También vale la pena señalar que los períodos de alta inflación y las altas tasas son valores atípicos históricos. Solo el 13 % de las observaciones mensuales desde 1926 han visto tasas del 8 % o más, mientras que la inflación ha sido más del 8 % menos del 10 % de las veces.

Esto también ayuda a explicar por qué los rendimientos a plazo se ven más apagados con respecto al rendimiento promedio y los niveles de inflación. En un entorno económico «normal» (si existe tal cosa), es probable que la economía ya se haya estado expandiendo durante algún tiempo y los precios de las acciones hayan subido.

El mejor momento para comprar acciones es después de una caída y los mercados no se desploman cuando las noticias son buenas.

Desde el comienzo de 2009, el mercado de valores de EE. UU. ha subido más del 13 % al año. Hemos tenido una tendencia fantástica.

Tiene sentido que los rendimientos superiores a la media estén seguidos por rendimientos inferiores con el tiempo.

También es importante recordar que, si bien la volatilidad de las tasas y la inflación pueden afectar negativamente a los mercados a corto plazo, un horizonte de tiempo lo suficientemente largo puede ayudar a suavizar las cosas.

Independientemente de lo que esté pasando con la economía, le irá mejor en el mercado de valores si su horizonte temporal se mide en décadas en lugar de en días.

Las 3 razones por las que el 90 % de los traders fracasan por Timothy Sykes

Vivimos en un mundo de que busca la gratificación instantánea. Comida rápida, entregas al día siguiente… queremos los resultados YA.

Y esta mentalidad, lamentablemente, se infiltra en nuestros hábitos con el trading. He visto a demasiados traders, con ganas de aprovechar cada «oportunidad» sin analizar si se alinea con su estrategia.

Quieren dinero rápido. No obstante, al mercado no le importa tu impaciencia.

Al no esperar las oportunidades adecuadas, te estás preparando para el fracaso. Recuerda, el trading no es un sprint; es un maratón.

Mis estudiantes con más éxito pelearon por ganar dinero en su primer año, algunos no vieron resultados hasta el segundo o tercer año.

Pero los resultados no deben medirse en las ganancias en sus primeros años, sino en el conocimiento adquirido.

Aquellos que buscan atajos están a punto de despertar.

#2 La trampa del ego: exceso de confianza y operaciones a lo loco

Una vez que hayas entendido cómo funcionan los mercados y hayas encontrado buenas operaciones, el siguiente paso es gestionar tus emociones.

El ego es posiblemente uno de los peores enemigos de un trader. Ganar está bien. Y después de una serie de buenas operaciones, es fácil sentirse invencible. Pero el mercado es una bestia impredecible. El exceso de confianza ciega a los operadores de los potenciales riesgos, lo que los hace ignorar las reglas y la gestión de riesgos.

Y luego está el trading, que podemos llamar “a lo loco”. Después de una pérdida, el impulso de recuperar ese dinero puede ser muy fuerte.

En lugar de dar un paso atrás y evaluar lo que salió mal, los traders vuelven a entrar, a menudo con grandes sumas de dinero, tratando de «ganar» contra el mercado. Alerta de spoiler:

El mercado siempre gana.

Después de sufrir una de mis peores pérdidas en años hace unos meses, me vi obligado a reducir mi trading y jugar de nuevo poco a poco.

¿Querías recuperar esas pérdidas de inmediato?

Por supuesto.

Pero también ese tipo de mentalidad te hará entrar en un agujero más profundo.

Es por eso que me escapé, mes tras mes.

Ahora estoy empezando a encontrar mi ritmo de nuevo, y se siente aún mejor, porque sé que hice las cosas de la manera correcta.

#3 Apego emocional: La incapacidad de reducir las pérdidas

Este es un gran problema. A muchos traders les cuesta aceptar que están equivocados. Se apegan emocionalmente a una posición, con la esperanza de que se dé la vuelta, incluso rezando para que lo haga. Pero la esperanza no es una estrategia.

Cada trader, incluidos nosotros mismos, hará malas operaciones de vez en cuando.

¿Cuál es la diferencia entre el éxito y el fracaso?

Saber cuándo reducir tus pérdidas.

Aferrarse a un barco que se hunde debido al orgullo o el apego emocional es una forma segura de torpedear nuestra cuenta.

¿Quieres Ser El 10% Que Sí Gana?

En el trading, el conocimiento por sí solo no es poder. El verdadero poder radica en combinar el conocimiento con la disciplina.

No es suficiente saber qué hacer; debes tener la paciencia y la fortaleza para hacerlo de manera consistente.

He estado en el mercado el tiempo suficiente como para haber visto todas las trampas y confía en mí, si no abordas estos problemas, paralizarán tu potencial.

Incluso con más de 7,5 millones de dólares en ganancias con el trading y la tutoría de numerosos traders de éxito, he visto innumerables traders tropezar con los mismos obstáculos. No se trata solo de estrategias; se trata de disciplina, mentalidad y enfrentar las brutales realidades del mercado.

🔥 ¿Eres culpable de buscar ganancias rápidas sin tener paciencia?

🔥 ¿Alguna vez has sido cegado por el exceso de confianza o realizar operaciones sin sentido?

🔥 ¿Te encontraste emocionalmente ligado a una operación, incapaz de reducir las pérdidas?

No tienen que definirte.

El S&P 500 hace mínimos de 3 meses por Sentimentrader

• El S&P 500 cerró en un mínimo de 3 meses, rompiendo un nivel de soporte importante.
• Patrones de máximos similares en una tendencia alcista dieron como resultado, movimientos alcistas en el S&P 500 durante el mes siguiente.
• Las señales que coincidieron con condiciones de sobreventa demostraron resultados marginalmente más favorables.

Una ruptura de soporte con el S&P 500 en tendencia alcista

La semana pasada, el S&P 500 rompió el soporte por debajo del mínimo de agosto y registró un nuevo mínimo de 3 meses.

Queda por ver si el patrón resulta ser algo más significativo o una corrección común en una tendencia alcista. Como siempre, utilizaremos un enfoque objetivo e imparcial para analizar las perspectivas después de patrones similares.

Lo que nos dice el estudio

El S&P 500 completó un patrón bajista al romper su soporte, cerrando en un mínimo de 3 meses. Rupturas de soportes similares en una tendencia alcista generaron retornos positivos de forma consistente durante los siguientes meses. Cuando el patrón se da con menos del 20% de las acciones del S&P 500 por encima de su media de 50 días, el índice más famoso del mundo muestra rendimientos y tasas de ganancias ligeramente más favorables. Si las tendencias alcistas a medio plazo bajan o suben con respecto al nivel actual, los rendimientos anualizados mejorarán significativamente.

Todos están fabricando semiconductores por Dr. Ed Yardeni

Las grandes empresas tecnológicas se han lanzado a la industria de los semiconductores. Amazon, Google, Tesla y otros han desarrollado semiconductores para utilizarlos en sus propias operaciones en lugar de comprar todos sus semiconductores a Nvidia, Intel y similares. Los chips personalizados adaptados a los requisitos específicos de su empresa pueden funcionar mejor y son más baratos de fabricar que comprar chips de otras empresas en el mercado.

En el caso de los chips para servidores de IA, las empresas sin duda buscan ahorrar dinero desarrollando una alternativa a los chips de Nvidia, que en el caso de sus GPU A100 pueden venderse entre 20.000 y 25.000 dólares cada una en eBay. Los costos pueden acumularse rápidamente. OpenAI, por ejemplo, necesitará más de 30.000 GPU A100 de Nvidia para la comercialización de ChatGPT, informó un artículo del 18 de abril en TheVerge.com.

A continuación se muestra el progreso que están logrando algunas empresas de tecnología en el diseño de sus propios chips:

(1) Amazon participa. A principios de la semana pasada, Amazon dijo que invertirá hasta 4 mil millones de dólares en Anthropic, una empresa de inteligencia artificial (IA) con un chatbot de IA llamado “Claude 2”. Anthropic utilizará Amazon Web Services (AWS) como su principal proveedor de nube y utilizará semiconductores diseñados por AWS para entrenar modelos de IA con grandes cantidades de datos.

Anthropic utilizará chips AWS Trainium e Inferentia para construir, entrenar e implementar futuros modelos básicos. Las dos empresas también colaborarán en el desarrollo de la futura tecnología Trinium e Inferentia. Los dos chips se consideran una alternativa menos costosa y más accesible a los chips Nvidia utilizados para los mismos fines.

Amazon impulsó sus esfuerzos en el desarrollo de chips en 2015 cuando compró Annapurna Labs, una startup israelí. Desde entonces, produce Graviton y Nitro, chips utilizados en sus servidores. Ahora Amazon tiene un paquete de IA para ofrecer a sus clientes. Además de Anthropic, Amazon puede ofrecer a sus clientes sus chips Trainium e Inferentia; Titán, un gran modelo de lenguaje; y Bedrock, un servicio para ayudar a los desarrolladores a mejorar el software utilizando IA generativa. Algunos creen que tener sus propios chips de inteligencia artificial (que Microsoft no tiene) se convertirá en un diferenciador para Amazon, según informó un artículo de la CNBC del 21 de agosto sobre los esfuerzos de Amazon.

(2) Google también tiene chips de IA. Google ha desarrollado unidades de procesamiento tensorial personalizadas, chips diseñados para acelerar tareas de aprendizaje automático como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo. Sólo los clientes de Google Cloud acceden a los chips.

Google también ha desarrollado chips Tensor para sus teléfonos Pixel junto con Samsung. Según se informa, Google está trabajando para diseñar su primer conjunto de chips totalmente personalizado, el Tensor G5, para 2025 sin la ayuda de Samsung, según informó un artículo de Tom’s Guide del 7 de julio. TSMC se encargaría de la producción del chip.

(3) Tesla tiene a Dojo. Tesla ha construido el chip Dojo para entrenar redes de inteligencia artificial en centros de datos. Los chips están diseñados y construidos para “el máximo rendimiento, rendimiento y ancho de banda en cada granularidad”, afirma el sitio web de la compañía. Los chips se utilizan en la supercomputadora Dojo de la compañía, revelada por primera vez en 2021, y se utilizan para entrenar los modelos de inteligencia artificial autónomos de Tesla. Puede analizar rápidamente el extenso video de la compañía desde su flota de vehículos, informó un artículo del 25 de septiembre en DriveTeslaCanada.ca. El sistema también podría utilizarse en robótica y otros sistemas autónomos. Tesla utiliza Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. para fabricar los chips Dojo y, según se informa, ha duplicado su pedido este año, según el artículo.

(4) Meta y Microsoft en la mezcla. Microsoft está trabajando en el desarrollo del chip Althena AI, que podría reemplazar a los chips Nvidia. Según se informa, el proyecto, que comenzó en 2019, dará como resultado chips que estarán disponibles para los empleados de Microsoft y Open AI el próximo año.

Meta también está trabajando en un chip para sus servicios de inteligencia artificial. El Meta Training and Inference Accelerator (o chip MTIA) en combinación con GPU supuestamente ofrece un mejor rendimiento, menor latencia y mayor eficiencia, informó un artículo del 18 de mayo en TheVerge.com. No se espera que salga hasta 2025.

(5) Datos de rendimiento de la semiindustria. El índice de precios de las acciones de S&P 500 Semiconductors ha subido un 66,2% hasta el año hasta el cierre del martes, aunque ha bajado un 11,5% desde su máximo histórico del 1 de agosto (Fig. 1). Nvidia ha tenido un gran impacto en la industria este año. Sus acciones han subido un 188,9% hasta el año hasta el cierre del martes. Si la empresa fuera eliminada del índice de precios de acciones de S&P 500 Semiconductors, el índice subiría sólo un 23,2% hasta la fecha.

Las acciones de semiconductores se han recuperado antes del repunte previsto en el crecimiento de los ingresos y las ganancias el próximo año. Se espera que el crecimiento de los ingresos de la industria pase de una disminución del 2,1% este año a un aumento del 17,4% en 2024 (Fig. 2). Asimismo, se espera que las ganancias disminuyan un 7,5% este año, pero aumenten un 37,0% en 2024 (Fig. 3). Si las ganancias de Nvidia se eliminaran de la industria de semiconductores, la tasa de crecimiento de los ingresos futuros de la industria caería del 15,6% al 7,9% y su crecimiento de las ganancias futuras caería del 35,5% al 20,6%.

El P/E adelantado de la industria de semiconductores alcanzó un máximo de 29,5 a mediados de julio y actualmente se sitúa en 22,7 (Fig. 4). Pero a medida que las ganancias se recuperen el próximo año, la relación precio-beneficio anticipada de la industria cíclica debería caer. Si se eliminara del cálculo el P/E adelantado de Nvidia de 28,3, el P/E adelantado de la industria sería de sólo 19,0.

¿Son las materias primas una buena inversión? Depende del país por Quantpedia

En los últimos años, el potencial de diversificación de las materias primas ha sido objeto de estudio. Si bien la mayoría de los estudios que examinan el papel de las materias primas en una cartera generalmente se centran en los inversores estadounidenses o en aquellos que se ocupan principalmente de activos denominados en dólares estadounidenses, Dequiedt et al. (2023) ofrecen una perspectiva única al considerar el punto de vista de los inversores nacionales en una muestra de 38 países desarrollados y emergentes.

El estudio explora la relación entre los beneficios de diversificación de las materias primas para los inversores locales y el nivel de exposición al riesgo de materias primas del país. Este último se interpreta como la dependencia de las materias primas, es decir, como el porcentaje de las exportaciones de materias primas en relación con las exportaciones totales de materias primas. Utilizando un modelo de economía pequeña y abierta con dos sectores (materias primas y no productos básicos), los autores clasifican los países en dos grupos: baja exposición al riesgo de las materias primas, baja dependencia de las materias primas (por ejemplo, Japón, China, Hong Kong) y alta dependencia de las materias primas, exposición de riesgo moderado a alto (por ejemplo, Chile, Australia, Noruega).

Los hallazgos revelan que la incorporación de materias primas tiende a mejorar el ratio Sharpe de las carteras de activos nacionales óptimas en la mayoría de los países con baja dependencia de las materias primas, pero no beneficia a los altamente dependientes de las materias primas. Además, la alta dependencia de las materias primas conduce a una correlación positiva entre los precios de las materias primas y los rendimientos de las acciones y bonos nacionales, lo que reduce los beneficios de diversificación a medida que la demanda de exportación impulsa el crecimiento económico del país exportador y los rendimientos de los activos tradicionales.

• Autores: Vianney Dequiedt, Mathieu Gomes, Kuntara Pukthuanthong, Benjamin Williams
• Título: Dependencia de materias primas y asignación óptima de activos
• Enlace: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? abstract_id=4534370

Resumen:

Presentamos un modelo para explicar los beneficios de diversificación de incorporar materias primas en una cartera de activos tradicionales desde la perspectiva de los inversores nacionales. Utilizando una muestra de 38 países de 2000 a 2020, mostramos que los inversores en países de alta dependencia de las materias primas generalmente no se benefician de agregar materias primas a sus carteras, mientras que los inversores ubicados en países de baja dependencia de materias primas generalmente lo hacen. Las materias primas pueden aumentar una cartera diversificada si los inversores no están excesivamente expuestos al riesgo de las materias primas a través de la estructura económica de su país. La investigación de gestión de carteras debe tener en cuenta la diversidad de los contextos locales, ya que puede proporcionar diferentes conocimientos sobre la asignación de activos.

Como siempre, presentamos cifras interesantes del periódico:

Citas destacables del documento de investigación académica:

«Recuperamos los datos del comercio de exportación del sitio web de estadísticas de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD). Para medir la dependencia de las materias primas a nivel nacional, definimos la dependencia de las materias primas de exportación como la relación porcentual entre las exportaciones de materias primas y las exportaciones totales de materias primas. Calculamos la dependencia general de las materias primas para cada país dividiendo el valor total de las exportaciones de materias primas por el valor total de las exportaciones de materias primas. Además, calculamos la relación de dependencia para cada sector y cada producto básico donde hay disponible un índice de materias primas invertibles.»

«Para representar una inversión en futuros de materias primas, utilizamos el Índice de Retorno Total de Materias Primas Dow Jones (DJCTRI), disponible desde diciembre de 1999. Este índice refleja una inversión totalmente garantizada en futuros de materias primas cercanos, con posiciones a lo largo de cinco días (el 20 % de la posición se invierte cada día en el próximo contrato de futuros), asumiendo la misma ponderación de tres sectores principales: energía, agricultura/ganadería y metales. Las materias primas se ponderan por la liquidez relativa en función del valor promedio total en dólares de cinco años negociado, y el índice se reequilibra trimestralmente.»

«Empleamos el marco clásico de optimización de la varianza media para evaluar el potencial de diversificación de las materias primas dentro de una cartera de activos tradicionales (Markowitz, 1952). Dentro de este marco, los beneficios de la diversificación están relacionados con la correlación media observada entre los activos: cuanto menor sea la correlación media, mayores serán los beneficios esperados de la diversificación.»

«En el marco de la varianza media, la cartera de tangencia (es decir, la cartera que ofrece la mejor combinación posible de riesgo de la cartera y rendimiento esperado) es de particular relevancia: se espera que todos los inversores, dependiendo de su respectiva aversión al riesgo, tengan una mezcla dada del activo libre de riesgo y la cartera de tangencia (o óptima). Con esto en mente, nos centramos en el cambio en la cartera óptima evaluando estadísticamente la diferencia en los ratios Sharpe entre las carteras sin materias primas y las carteras, incluidas las materias primas. Si el ratio Sharpe de la cartera óptima aumenta con la inclusión de materias primas, entonces todos los inversores se beneficiarán independientemente de su aversión al riesgo, ya que sus servicios públicos esperados aumentarán.»

«Para hacer las cosas más transparentes, proporcionamos gráficos de dispersión de los pesos de las materias primas frente a la dependencia de las materias primas para todos los países en la Figura 1. Esta figura muestra una clara relación negativa entre el peso asignado a las materias primas en la cartera óptima y el grado de dependencia de las materias primas del país.»

«Aunque el DJCTRI aplica los mismos pesos a nivel de sector (los sectores de energía, metales y agricultura/ ganadería representan cada uno el 33,33 % del índice), los pesos asignados a las materias primas individuales pueden diferir significativamente. Como resultado, algunas personas podrían argumentar que los beneficios observados de diversificación de las materias primas pueden ser el resultado de una amplia exposición a una o unas pocas materias primas. Para abordar este tema, construimos un índice de materias primas ponderado igualmente reequilibrado anualmente utilizando los índices que representan las materias primas individuales presentes dentro del DJCTRI.»

“Las parcelas de dispersión de los pesos de las materias primas frente a la dependencia de las materias primas que utilizan materias primas invertibles solo para todos los países se muestran en la Figura 2. Aunque son ligeramente diferentes, nuestros principales resultados se confirman principalmente, ya que parece haber una clara relación negativa entre el grado de dependencia de las materias primas y el peso de las materias primas en las carteras óptimas.”

“Para confirmar que las características de diversificación de las materias primas que descubrimos en nuestros análisis anteriores se deben a la dinámica de los precios de las materias primas y no a los cambios en los tipos de cambio, repetimos nuestro análisis asumiendo una exposición a las materias primas cubierta por la moneda… Finalmente, al considerar las exposiciones a las materias primas con cubrir la moneda, el peso promedio de las materias primas en las carteras óptimas sigue siendo mucho más alto para los países de baja dependencia de las materias primas (8,23 %) que para los países de alta dependencia de las materias primas (2,12). En general, si bien los tipos de cambio juegan un papel, los beneficios de la diversificación de las materias primas se relacionan principalmente con la dinámica de los precios de las materias primas en lugar de con los cambios en los tipos de cambio.”

“Nuestros descubrimientos indican que los beneficios de diversificación de las materias primas dependen en gran medida del nivel de dependencia de las materias primas en cada país, con la inclusión en la cartera óptima que mejora el ratio Sharpe en el 71 % de los países de baja dependencia de materias primas, al tiempo que no proporciona beneficios de diversificación en los países de alta dependencia de materias primas. Además, observamos que el peso óptimo de la cartera de materias primas es, en promedio, sustancialmente mayor en los países de baja dependencia de materias primas (8,99%) que en los países de alta dependencia de materias primas (0,81 %).»

24 cosas que creo sobre las inversiones por Ben Carlson

Hoy mostraré algunas cosas en las que creo relacionadas con la inversión.

1. Creo que los ritmos simples son complejos. El problema es simple, es mucho más difícil de implementar porque lo complejo siempre parecerá más inteligente y atractivo.

2. Creo que el momento de las decisiones de compra o venta importa menos que su período de mantenerlos en cartera. Elegir techos y suelos es para los que tienen suerte y los mentirosos. Aferrarse pacientemente a sus inversiones es más importante para la mayoría de los inversores que el tiempo.

3. Creo que deberías ignorar lo que los multimillonarios y los inversores legendarios piensan sobre los mercados. Estas personas no comparten sus circunstancias, horizonte temporal o perfil de riesgo. ¿Por qué deberías seguir sus consejos de inversión?

4. Creo que el autocontrol puede hacerte ganar mucho más dinero que cualquier otro rasgo como inversor. Conozco a muchas personas de alto coeficiente intelectual que son inversores terribles porque no tienen el temperamento adecuado.

5. Creo que todos los inversores en activos de riesgo deberían sentirse cómodos viendo su dinero esfumarse de vez en cuando. Durante los mercados bajistas y las correcciones, parte de su dinero simplemente desaparece. Eso es solo parte de la inversión.

6. Creo que ser alcista o bajista importa menos que progresar hacia tus objetivos. Sus circunstancias financieras personales deben dictar cómo invierte mucho más de lo que cree que sucederá en los mercados. No es necesario tener una opinión sobre si los mercados van más o más abajo a corto plazo.

7. Creo que la gestión de riesgos es importante, pero hay que arriesgarse para ganar dinero. La gestión del riesgo es un componente importante de la gestión de la cartera, pero no se puede evitar el riesgo por completo. Tienes que invertir en algo.

8. Creo que el proceso es más importante que los resultados, pero en algún momento el rendimiento es importante. Un proceso de inversión de éxito requiere tomar buenas decisiones una y otra vez. Pero tienes que entender la diferencia entre disciplina y ilusión si tu proceso no está funcionando.

9. Creo que una buena estrategia que puedes seguir es muy superior a una gran estrategia que no puedes seguir. Lo perfecto es a menudo el enemigo de lo bueno cuando se trata del comportamiento de inversión.

10. Creo que es básicamente imposible pronosticar la economía. Ni siquiera la Reserva Federal puede averiguar el camino de las tasas de interés, la inflación y el crecimiento económico, y es parte de su trabajo. Si somos honestos, nadie entiende realmente cómo funciona la economía.

11. Creo que es mucho más fácil explicar lo que acaba de pasar que predecir lo que sucederá a continuación. Las únicas constantes en las finanzas son la naturaleza humana y mover los postes de la portería cuando te equivocas. Los expertos son muy buenos para decirte por qué algo inesperado era obvio en retrospectiva, incluso cuando todas sus predicciones sobre el futuro han estado equivocadas.

12. Creo que definir en qué no invertirás es más importante que en qué invertirás. Los inversores nunca lo han tenido mejor, pero la paradoja de la elección puede ser paralizante. Puedes encontrar la liberación limitándote a ciertos tipos de inversiones e ignorando todo lo demás.

13. Creo que hay muchos caminos diferentes para ser un inversor exitoso, pero solo un puñado de formas de fracasar. No hay una talla única cuando se trata de invertir de la manera correcta. Pero los inversores que no tienen éxito suelen mostrar el mismo mal comportamiento de inversión: el momento del mercado, la sobreoperativa, tratar de ser más astuto que el mercado, tener demasiada confianza en sus habilidades de inversión, invertir en base a creencias políticas, etc.

14. Creo que los mercados tienen razón la mayor parte del tiempo, pero no todo el tiempo. Los mercados son un poco, un poco eficientes. Pero el hecho de que los mercados puedan ser locos a veces no significa que sea fácil vencerlos.

15. Creo que actuar igual que en tu última guerra puede meterte en problemas. El siguiente riesgo rara vez es como el último riesgo.

16. Creo que cada inversor tiene sus propios puntos ciegos de comportamiento. Conocerse a sí mismo es más importante que preocuparse por lo que están haciendo otros inversores.

17. Creo que un horizonte de mucho tiempo es el mejor ecualizador en los mercados. Un horizonte de tiempo lo suficientemente largo es la mejor cobertura contra la mayoría de los riesgos del mercado.

18. Creo que es casi imposible aceptar consejos de inversión útiles durante los auges y las quiebras. Nadie quiere oír hablar de ser responsable durante un mercado alcista que ruge, al igual que nadie quiere oír hablar de las virtudes de comprar y mantener durante un mercado bajista que aplasta el alma.

19. Creo que los rendimientos a largo plazo son los únicos que importan, pero tienes que sobrevivir a corto plazo. Como dijo una vez Daniel Kahneman: «El largo plazo no es donde se vive la vida».

20. Creo que la mayoría de los desacuerdos sobre los mercados se deben a diferencias en el horizonte temporal y la tolerancia al riesgo. Los mercados están llenos de personas con diferentes objetivos, opiniones, horizontes temporales y apetito por el riesgo. Eso es lo que hace un mercado. También es lo que causa las discusiones y por qué siempre hay un comprador para cada vendedor.

21. Creo que nada de invertir es fácil, pero aún así lo hacemos más difícil de lo que tiene que ser. No se otorgan puntos por el grado de dificultad cuando se trata de ganar dinero en los mercados.

22. Creo que los optimistas son mejores inversores que pesimistas. Dicen que la esperanza no es una estrategia de inversión, pero lo es en cierto modo. Si no crees que las cosas serán mejores en el futuro de lo que son hoy, ¿qué sentido tiene invertir ahora?

23. Creo que no hacer nada es la mejor decisión de inversión la mayor parte del tiempo. Siempre y cuando tengas un plan en marcha, no hacer nada es un comportamiento de inversión perfectamente racional.

24. Creo que está bien construir riqueza lentamente. Alguien le preguntó una vez a Jeff Bezos el mejor consejo que había recibido de Warren Buffett. Bezos le preguntó a Buffett si sus ideas de inversión son tan simples y él es tan rico, ¿por qué no todo el mundo lo copia?

A lo que Buffett respondió: «Porque nadie quiere enriquecerse despacio».

Ninguno de nosotros va a ser el próximo Buffett, pero esta idea es más realista que suponer que puedes enriquecerte de la noche a la mañana.