Simulaciones de Montecarlo y operativa sistémica, parte 2 por Andrés Garcia

• Las simulaciones estocásticas constituyen, a día de hoy, una de las principales herramientas del análisis financiero dinámico y se aplican en ámbitos tan diversos como la valoración de opciones, el análisis de portfolios e instrumentos de inversión, la estimación de la solvencia de una compañía o la determinación del Value at Risk (VaR) de los activos cotizados. Con este artículo terminamos la serie dedicada a este tema y su aplicación. 
• Artículo publicado en Hispatrading 16.
• Lea la primera parte: Simulaciones de Montecarlo y operativa sistemática.

ANÁLISIS DE RIESGOS: DRAWDOWN DE MONTECARLO

Una de las cuestiones que más nos preocupan a la hora de operar una estrategia es la determinación de la mayor pérdida que nos cabe esperar y, para ello, el mejor método es realizar una simulación de Montecarlo sobre la series Out-Sample obtenidas en el proceso Walk-Forward. En la práctica nos interesa conocer dos cosas:

– DDm para distintos niveles de confianza.

– Riesgo de Ruina (RoR) en las «x» primeras operaciones.

El DDm es un dato fundamental para calcular el capital necesario para comenzar a operar una estrategia, mientras que el RoR responderá a una cuestión psicológica que tiene que ver con el nivel de confortabilidad del trader: ¿Estoy preparado para asumir que mi cuenta se reduzca un determinado porcentaje al poco de iniciar la operativa?

Algunos simuladores como el Market System Analyzer (Adaptrade Software) generan esta información con suma facilidad, proporcionándonos un completo informe sobre la simulación estocástica.

Pongamos, por ejemplo, un sistema intradiario que ofrece este estupendo aspecto:

Para realizar la simulación de Montecarlo solo tendremos que especificar estos datos:

y, en pocos segundos, obtendremos el siguiente informe:

La tabla del DDm para diferentes niveles de confianza, que también nos proporciona el citado software, nos servirá para determinar cuándo la estrategia ha dejado de funcionar. 

En general consideramos que una estrategia se ha roto si en operativa real supera el DDm obtenido en una simulación de Montecarlo (al 95% de confianza) de la Out-Sample. De este modo, lo único que tenemos que hacer es monitorizar la evolución diaria del DDm de operativa real en un gráfico como este:

ANÁLISIS DEL EQUITY CURVE

Con una simulación de Montecarlo también podemos estimar los diferentes caminos que recorrerá la curva de beneficios, obteniendo en este caso información que nos permita realizar inferencias sobre la rentabilidad media en un intervalo temporal dado y los ratios de Montecarlo para el conjunto de recorridos posibles. 

En la tabla inferior mostramos los datos de entrada requeridos por este simulador de diseño propio y las principales estadísticas que pueden obtenerse en la simulación:

Este simulador, construido mediante el método de la inversa, nos permitirá simular las 200 siguientes operaciones de un sistema con los valores de entrada especificados en la tabla. La información que puede obtenerse es bastante rica: Sharpe simplificado, Esperanza matemática, rentabilidad media, porcentaje de curvas que obtienen beneficios, VaR, etc.

En la imagen inferior podemos ver el resultado gráfico de simular 200 operaciones partiendo de un capital inicial de 20.000€:

La línea blanca es el equity curve promedio de la simulación. También podemos analizar la distribución de beneficios resultante:

Este tipo de simulación nos permitirá experimentar con un método de parada con el que actualmente estamos investigando: Una vez obtenido el pronóstico para las 200 siguientes operaciones, vamos tabulando sobre este gráfico los resultados de la operativa real que obtenemos con el sistema objeto de estudio. Si el sistema se comporta según lo previsto en la simulación, su equity curve  evolucionará dentro del cono formado por las curvas de máxima y mínima rentabilidad. Cuando la curva real empieza a rebasar estos límites (en la práctica solo nos preocupará en inferior) consideramos que nuestro sistema ya no está funcionando según lo previsto y, en consecuencia, debemos pararlo. 

ANÁLISIS DEL VALUE AT RISK.

El VaR es una medida estadística del riesgo que tiene un activo de generar pérdidas o no obtener la rentabilidad esperada en un intervalo de tiempo. Para la determinación de este valor es necesaria una proyección de los flujos de caja, lo que en nuestro caso equivale analizar dinámicamente el crecimiento del equity curve en una simulación estocástica. De hecho, el método de Montecarlo es el más empleado por la industria para determinar el VaR en valores, fondos y carteras que disponen de series históricas de razonable amplitud.

En la teoría tradicional de carteras se supone que los rendimientos de los activos siguen una distribución normal, mientras que los niveles de precios alcanzados en el tiempo siguen una distribución log-normal. Esto es así porque aunque un activo pueda fluctuar en cada intervalo en un determinado rango de rentabilidades, su valor nunca puede ser negativo. A las carteras les ocurre lo mismo, un portfolio puede perder valor, pero nunca caer por debajo de cero. Con todo, el VaR sí puede tener resultados negativos, ya que una cartera siempre puede caer por debajo de su valor inicial.

Calcular el VaR partiendo de una simulación de Montecarlo es muy sencillo ya que la proyección del flujo de caja de cada curva simulada es el último valor del equity curve. Por tanto, solo tenemos que hayar el percentil para los niveles de confianza que estimemos relevantes. 

Por ejemplo, supongamos una simulación de 500 curvas y un IC del 95% (0,05). En una hoja Excel sólo tendremos que situarnos en la columna donde esté el último valor de cada serie y aplicar la función: 

= PERCENTIL (M3:M503;0,05)

En el gráfico inferior podemos ver la distribución del VaR para distintos IC de la estrategia que hemos simulado en el apartado anterior. 

Este gráfico muestra lo que nos cabe esperar como peor escenario después de 200 operaciones.  Así, tendríamos una probabilidad del 75% de que nuestro portfolio supere los 35.000€ al final del periodo y del 95% (IC considerado de referencia) de terminar al menos con 8.718€.

Como hemos podido observar en este artículo, las posibilidades que ofrecen las simulaciones estocásticas al trading de sistemas son muy variadas. Aquí hemos puesto una muestra de las que consideramos más relevantes, pero queda claro que cualquier análisis serio de los rendimientos futuros y riesgos ocultos de una estrategia deberá pasar siempre por una simulación de Montecarlo.

Temporada de resultados empresariales S&P500 por Ed Yardeni

La temporada de resultados del cuarto trimestre de 2022 ha terminado. Joe informa que los datos de ganancias del S&P 500 están disponibles para el trimestre. No nos sorprendieron los números. Esto se debe a que seguimos la serie de datos semanales sobre los ingresos a futuro, las ganancias a futuro y el margen de beneficio a futuro. Continúan orientándonos en la dirección correcta para evaluar las perspectivas a corto plazo de los datos trimestrales comparables (Fig. 1). (Para su información: los ingresos y ganancias a futuro son el promedio ponderado en el tiempo de las expectativas de consenso de los años actuales y futuros de los analistas, mientras que los márgenes de ganancias a futuro son los márgenes imputados calculados a partir de los ingresos y ganancias a futuro).

Pensemos en lo siguiente:

(1) Ingresos. No hubo recesión en los ingresos del S&P 500 a fines del año pasado. La serie subió un 8,1% a/a hasta un máximo histórico (Fig. 2 y Fig. 3). Los ingresos a plazo del S&P 500 se han estancado en un máximo histórico desde octubre, aunque lograron subir a un nuevo récord durante la semana del 2 de febrero.

En conjunto (es decir, no por acción), los ingresos del S&P 500 aumentaron un 6,9 % interanual. Una vez más, esto no sorprende, ya que el PIB nominal aumentó un 7,4 % a/a durante el cuarto trimestre (Fig. 4 y Fig. 5). Durante este período, el PIB real aumentó un 0,9% a/a, mientras que el deflactor del PIB aumentó un 6,4%. Por lo tanto, la inflación ha sido un importante impulsor de los ingresos durante el último año.

Por cierto, el diferencial de 1,2 ppt entre los ingresos por acción del S&P 500 y los ingresos agregados sugiere que las recompras no están impulsando significativamente los ingresos por acción y las ganancias por acción. De hecho, el diferencial promedio entre los dos fue de solo 0,1 ppt por año en promedio desde 2000 (Fig. 6).

(2) Ganancias. Lo mismo ocurre con las ganancias operativas por acción del S&P 500 y la serie de datos agregados comparables (usando datos I/B/E/S de Refinitiv). El diferencial promedio entre los dos fue de solo 1,0 ppt desde 1995 (Fig. 7).

Por acción, las ganancias operativas del S&P 500 cayeron un 1,5 % a/a durante el cuarto trimestre (Fig. 8 y Fig. 9). Esa es la primera lectura negativa desde el tercer trimestre de 2020. También ha bajado un 8,1% desde el máximo histórico durante el segundo trimestre de 2022.

(3) Margen de utilidad. Con los ingresos del cuarto trimestre aumentando a un máximo histórico y las ganancias del cuarto trimestre por debajo de su máximo histórico, el margen de beneficio operativo del S&P 500 cayó al 11,6 % el último trimestre, por debajo del máximo histórico del 13,7 % durante el segundo trimestre de 2021 (Fig. 10 y Fig. 11 ). Las recesiones económicas suelen ser la causa de la reducción de márgenes, pero ese no es el caso esta vez. Esta vez, el margen se ha visto reducido por el aumento de los costes laborales, ya que la remuneración por hora ha aumentado rápidamente, mientras que el crecimiento de la productividad se volvió negativo el año pasado, como comentamos en el informe matutino del lunes.

En el pasado, las empresas solían responder a las restricciones de márgenes relacionadas con la mano de obra reduciendo sus nóminas. Eso no ha estado sucediendo esta vez. La escasez de mano de obra ha provocado que los empleadores acumulen mano de obra y publiquen muchos carteles de búsqueda de empleo, incluso ahora.

Momentum del mercado y tipos de interés por Ben Carlson

Las tasas de interés a corto plazo continúan estando en niveles «altos» ya que la economía se mantiene más fuerte de lo previsto.

Estamos buscando rendimientos del 5% en todos los ámbitos para los bonos del gobierno a corto plazo.

Algunas personas seguirán burlándose de estos rendimientos al recordarle que la inflación sigue siendo del 6 %, pero seamos honestos: para bien o para mal, la mayoría de los inversores piensan en términos nominales, no reales.

Los rendimientos a corto plazo han estado en el piso durante tanto tiempo que las tasas de interés del 5% seguramente llamarán la atención de los inversores.

Le preguntamos a nuestra audiencia de YouTube si los bonos del Tesoro del 5% cambiarán la forma en que invierten:

Más de la mitad de los encuestados dijeron que este nuevo mundo donde existen rendimientos relativamente seguros cambiaría la forma en que invierten.

Durante algunos años, las tasas fueron tan bajas que muchos inversores se vieron obligados a abandonar la curva de riesgo. Conozco a muchos inversores equilibrados que prefirieron una cartera 60/40 pero optaron por una combinación 70/30 u 80/20 porque los rendimientos de los bonos eran lamentables.

La buena noticia sobre los rendimientos de los bonos del 5% es que los inversores más conservadores ya no tienen que esforzarse más.

Obviamente, sus rendimientos esperados son mucho mejores cuando los rendimientos son del 5 % que cuando son del 1 % o menos.

Su asignación de activos puede cambiar por varias razones.

Sus circunstancias u objetivos financieros podrían cambiar. Su disposición, necesidad o capacidad para asumir riesgos podría cambiar. Los mercados podrían cambiar.

Pero existe una distinción importante entre una decisión de asignación de activos basada en las compensaciones de riesgo frente a recompensa y la sincronización del mercado.

El mayor problema de hacer un gran cambio en su cartera de acciones a efectivo es que las tasas de interés a corto plazo son volubles.

Pueden subir rápidamente pero también caer rápidamente.

Los rendimientos de los bonos a corto plazo podrían permanecer elevados por un tiempo si la economía y la inflación se mantienen fuertes y la Fed lucha contra la alta inflación.

Pero, ¿qué sucede si las tasas a corto plazo vuelven a bajar? Si la Fed sigue subiendo las tasas eventualmente, eso ralentizará las cosas.

Cuando la inflación se desacelera y la economía se debilita, la Fed va a recortar las tasas. Desafortunadamente, los rendimientos de las letras del Tesoro no serán del 5% si la inflación es del 3%. Los rendimientos del 5% de hoy no van a durar para siempre.

No sé qué va a pasar a corto plazo en lo que respecta a las tasas de interés o al mercado de valores. Nadie lo hace ( ni siquiera la Fed ). Prefiero tomar decisiones de inversión en función de mi perfil de riesgo y horizonte temporal en lugar de tratar de hacer previsiones sobre lo que sucederá a continuación.

A corto plazo, el efectivo puede ofrecer estabilidad. Por el momento, también ofrece rendimientos nominales bastante buenos. A la larga, apenas podrá mantenerse al día con la inflación.

A corto plazo, las acciones pueden arrancarte el corazón. No sé si el mercado bajista ha terminado o si nos espera más carnicería. Pero a largo plazo, el mercado de valores sigue siendo la mejor apuesta para vencer la inflación y aumentar su riqueza.

La sincronización del mercado requiere que tengas razón dos veces.

Salir es fácil. Volver no lo es.

El mejor de los casos sería que mueva una parte o la totalidad de su cartera a efectivo, el mercado de valores cae, recorta su 5% y se pierde algunas pérdidas, luego vuelve a cambiar a acciones cuando bajan los rendimientos.

El peor de los casos es que mueve una parte o la totalidad de su cartera a efectivo, los rendimientos caen, el mercado de valores se desmorona, pierde las ganancias y ahora está atrapado en una clase de activos con bajos rendimientos esperados.

No me malinterpreten: me gusta la idea de aprovechar los rendimientos del 5 %. Si su dinero está en una cuenta bancaria y no gana nada, se lo está perdiendo. Y los inversores de renta fija tienen mejores opciones de rendimiento de las que han tenido en años.

No estoy tratando de convencer a nadie de entrar o salir de ninguna clase de activos.

El efectivo tiene un lugar en una cartera para necesidades de liquidez y estabilidad a corto plazo.

Los bonos tienen un lugar en una cartera para proporcionar ingresos y protección contra la deflación y la desinflación.

Las acciones tienen un lugar en una cartera para proporcionar rendimientos esperados más altos y protección contra los impactos a largo plazo de la inflación.

Simplemente creo que es difícil cambiar constantemente su asignación de activos dentro y fuera de estas clases de activos sin causar algún daño a su plan de inversión.

La asignación de activos es para gente paciente.

Reacción de los precios en torno a los eventos en Bitcoin y Ethereum por Quantpedia

Las criptomonedas son una clase de activos de alto riesgo y muy especulativa que, desde ser utilizada solo por frikis de la tecnología en todo el mundo, se extendió a la locura minorista de los primeros usuarios hasta la adopción institucional y la corriente principal. Algunos afirman que es un concepto que cambia el mundo con la utilización de blockchain (bases de datos) y contratos inteligentes que abren una amplia gama de oportunidades, desde la descentralización de las finanzas hasta los algoritmos de autogobierno; algunos otros apuntan a estafas, lavado de dinero y burbujas. En comparación con la Tulipanomania en los Países Bajos, no hay duda de que las condiciones financieras laxas inflaron las criptomonedas a una capitalización de mercado masiva.

Hemos estado cubriendo ampliamente los conceptos y temas relacionados con las criptomonedas. No te pierdas revisar nuestra investigación sobre criptomonedas. Este artículo continuará nuestra investigación de este interesante campo. Nos gustaría probar cómo la acción del precio se ve en torno a algunos de los eventos únicos en el mundo de las criptomonedas, a saber, la caída a la mitad de la recompensa de Bitcoin y las bifurcaciones duras y blandas en las redes de Bitcoin y Ethereum.

Investigación relacionada en finanzas tradicionales

Hay numerosas estrategias de trading estacionales/calendario (efectos de vacaciones, decisiones de la Reserva Federal (FOMC), cambio de mes, …, vencimientos de opciones, CPI, NFP, lanzamientos de PPI). Ya hemos cubierto muchas de ellas y hemos transferido algunas ideas de activos tradicionales (como acciones, bonos o materias primas) a criptomonedas (por ejemplo, consulte Estacionalidad nocturna en Bitcoin). Con la comercialización del espacio de criptomonedas, cada vez más las anomalías estacionales/calendadas tradicionales se están volviendo importantes. Se debe a que algunos de los inversores más grandes más conservadores han tomado una participación, principalmente en la mayoría de las criptomonedas capitalizadas, por lo que podemos esperar que se muevan con activos más tradicionales de acuerdo con las tendencias globales en el crecimiento, la inflación y las políticas monetarias y fiscales.

Pero en este caso, nos gustaría llevar a cabo una exploración de las anomalías del calendario de criptomonedas no relacionadas con los mercados financieros globales. Así que sigamos adelante…

Evento #1: Reducción de la recompensa en Bitcoins (BTC)

Bitcoin tiene una importante característica preprogramada en su código fuente: la recompensa que reciben los mineros por incluir transacciones en un bloque no es permanente. Después de cada 210.000 bloques extraídos, la recompensa del bloque se reduce a la mitad. Este evento ocurre aproximadamente una vez cada cuatro años y se llama «reducción a la mitad«. Hasta ahora, hubo tres grandes reducciones a la mitad.

La primera reducción a la mitad tuvo lugar el 28 de noviembre de 2012, la segunda el 9 de julio de 2016 y, finalmente, la última tercera reducción a la mitad fue el 11 de mayo de 2020. Esperamos que la cuarta reducción a la mitad sea en la primera mitad de 2024 (entre febrero y mayo). Los datos para la reducción a la mitad de 2012 se descargaron de Coincodex. Los datos para otras reducciones a la mitad y la investigación posterior provienen de nuestra base de datos interna de precios.

La siguiente figura muestra la acción de los precios en torno a todas las reducciones a la mitad mencionadas anteriormente que han tenido lugar hasta ahora:

Como podemos ver en la cifra, y especialmente en el promedio de los resultados de todas las reducciones a la mitad, la acción del precio en los tres casos ha sido muy similar: una ligera depreciación del precio desde el día -50 hasta alrededor del día -15 antes del evento de reducción a la mitad y luego la apreciación del precio hasta alrededor del día +10 después del evento de reducción. Sin embargo, la observación más notable es que la volatilidad de los precios es significativamente mayor antes de reducirse a la mitad (antes de que se digiera la información) y se suprime después del evento.

Desde la perspectiva de un trader, sería constructivo llevar a cabo el trade de swing al estilo del adagio «compra el rumor, vender con las noticias», incluso si el evento es bastante conocido de antemano. Desafortunadamente, solo tenemos una pequeña muestra de eventos para construir realmente una estrategia rigurosa, por lo que es más bien una especulación. ¿Estará vigente dicha estrategia en 2024? El tiempo lo dirá, y aunque los resultados pasados no indican resultados futuros, no sería irrazonable seguir de cerca la acción de los precios en Bitcoin y construir especulativamente una pequeña posición larga antes del evento de reducción a la mitad.

Evento #2: Horquillas blandas y duras

Binance Academy explica la mayor diferencia entre las horquillas blandas y duras: las horquillas duras son actualizaciones de software incompatibles con versiones anteriores. Por lo general, estos ocurren cuando los nodos añaden nuevas reglas de una manera que entra en conflicto con las reglas de los nodos antiguos. Los nuevos nodos solo pueden comunicarse con otros que operan la nueva versión. Como resultado, la cadena de bloques se divide, creando dos redes separadas: una con las reglas antiguas y otra con las nuevas reglas.

Así que ahora hay dos redes funcionando en paralelo. Continuarán propagando bloques y transacciones, pero ya no están trabajando en la misma cadena de bloques. Todos los nodos tenían una cadena de bloques idéntica hasta el punto de la bifurcación (y esa historia permanece), pero tendrán diferentes bloques y transacciones después. Debido a que hay esa historia compartida, terminarás con monedas en ambas redes si las tenías antes de la bifurcación. Supongamos que tenías 5 BTC cuando se produjo una bifurcación en el bloque 600.000. Podrías gastar esos 5 BTC en la antigua cadena en el bloque 600.001, pero no se han gastado en el bloque 600.001 de la nueva cadena de bloques. Suponiendo que las criptomonedas no hayan cambiado, sus claves privadas todavía tienen cinco monedas en la red bifurcada. Todos los nodos de red deben actualizarse si una cadena de bloques pasa por una bifurcación dura. Solo se considera válida la última versión que participa en la red. A diferencia de una bifurcación blanda, esto no es compatible con el futuro: las reglas de la antigua cadena de bloques no aceptarán los nuevos bloques.

Una bifurcación blanda es una actualización compatible con versiones anteriores, lo que significa que los nodos actualizados aún pueden comunicarse con los no actualizados. Lo que normalmente se ve en una bifurcación suave es la adición de una nueva regla que no choca con las reglas anteriores. Por ejemplo, se puede implementar una disminución del tamaño del bloque mediante la bifurcción suave. Repuntemos una vez más a Bitcoin para ilustrar este punto: aunque hay un límite en cuanto a lo grande que puede ser un bloque, no hay un límite en cuanto a lo pequeño que puede ser. Si solo quieres aceptar bloques por debajo de un cierto tamaño, solo tienes que rechazar los más grandes. Una bifurcación blanda es un cambio compatible con las reglas. No crea una nueva cadena de bloques. En su lugar, mantiene la antigua cadena de bloques al ejecutarse en dos carriles con diferentes conjuntos de reglas.

En pocas palabras, la antigua cadena de bloques puede aceptar bloques de los nuevos cambios en la regla de protocolo. Las nuevas reglas permiten un subconjunto de los bloques válidos anteriores, por lo que los bloques de transacciones actualizados y antiguos son válidos al mismo tiempo.

Bitcoin (BTC)

Ahora, echemos un vistazo a algunas bifurcaciones duras y blandas aplicadas a la criptomoneda más famosa que existe, Bitcoin. Encontramos y utilizamos la lista de las bifurcaciones de Bitcoin más frecuentes de https://findmycoins.ninja/, que se amplía con algunas bifurcaciones más antiguas y más nuevas para tener en cuenta otros períodos:

Para representar algunas muestras de actualizaciones de red (blandas), también incluimos Taproot, que tuvo lugar el 14 de noviembre de 2021 y estaba destinado a agilizar el procesamiento de las transacciones y hacerlas más eficientes en velocidad y costo.

Los resultados de los eventos de bifurcar son muy similares a los de las reducciones a la mitad. En promedio, el precio se aprecia antes del evento y se mantiene relativamente estable después del evento. Lo que es diferente de la reducción a la mitad es la volatilidad: Bitcoin es significativamente volátil antes y también después de las bifurcaciones.

Éter (ETH)

Todas las actualizaciones de Ethereum (ETH) (bórquetas blandas) se pueden ver en https://ethereum.org/en/history/. Aparte de eso, cubrimos la acción de los precios alrededor de las fechas de las bifurcaciones duras más famosas: el lanzamiento de Ethereum Classic (ETC) el 20 de julio de 2016, que también se conoce como bifurcación DAO, y EtherZero (ETZ), que se lanzó el 19 de enero de 2018.

El resumen de los eventos de cambio de red ETH se encuentra en la siguiente tabla:

Gráfico que muestra la acción de los precios en torno a las actualizaciones de red mencionadas anteriormente, incluidas las bifurcaciones blandas y duras:

En promedio, el ETH tiende a aumentar de manera constante antes del evento, pero con un crecimiento más lento que en el caso de BTC. Lo que es más evidente que en el caso de BTC es la apreciación del precio también después del evento.

Y también incluimos una tabla que presenta los resultados de las actualizaciones de la red:

Breve conclusión

Nuestra breve investigación muestra que los eventos relacionados con los cambios en los algoritmos de criptomonedas pueden dar a los participantes del mercado interesantes oportunidades de trading e inversión. Pero, por favor, escucha una palabra de precaución. Tenemos una pequeña muestra de eventos, ya que el mercado de criptomonedas es joven y no tiene una larga historia. Además, como indican la tabla y los gráficos, la dispersión en el rendimiento antes y después de los eventos es significativa. Podemos usar los resultados como guía para construir tácticamente posiciones a largo plazo en el lado largo. Pero se necesita mucha precaución si alguien desea intercambiar esos eventos de forma independiente, ya que el ruido en torno a los eventos es alto.

Autor:
Cyril Dujava, analista de Quant, Quantpedia

10 ideas para hacer swing trading por Kevin Davey

• Los estudios muestran que se espera que el mercado de trading algorítmico crezca hasta los 18.8 mil millones de dólares para 2024. El trading puede ser una forma rentable de ganar dinero, pero es importante utilizar las estrategias correctas. ¿Qué elementos podríamos incluir para crear la nuestra?
• Artículo publicado en Hispatrading 53.

Muchas personas pierden dinero en el mercado de futuros y en el mercado de valores porque no utilizan las estrategias de trading correctas. Esto generalmente se debe a la falta de experiencia o a no saber cuáles son las mejores estrategias.

Pero no hay necesidad de preocuparse. Siga leyendo porque hemos elaborado una lista de 10 estrategias de swing trading que debe conocer. Estas son estrategias simples y fáciles de usar que lo ayudarán a ganar dinero en los mercados.

¿Qué es el swing trading?

El swing trading es una forma popular de negociación activa que intenta aprovechar los movimientos de precios a corto plazo (generalmente de 1 a 10 días) en una acción u otro valor. Al programar cuidadosamente sus operaciones, los swing traders esperan obtener ganancias durante días o semanas. En este sentido, es diferente del trading intradiario, otra forma popular de operar.

Si bien este tipo de negociación puede ser rentable, también conlleva un mayor grado de riesgo que las estrategias de comprar y mantener. Por esta razón, los swing traders deben ser muy diligentes en su análisis de los mercados y tener una comprensión clara de los riesgos involucrados.

Aquellos que son nuevos en el swing trading deben considerar primero el trading en versión demo para ganar experiencia antes de poner dinero real en juego. Hay muy buenos libros que pueden ayudarlo.

Los swing traders pueden adoptar una posición alcista o bajista, según su perspectiva del mercado. Algunos profesionales del swing trading también utilizan el análisis técnico para buscar patrones específicos que puedan indicar cuándo el mercado está a punto de hacer un movimiento.

El análisis técnico se puede utilizar para identificar los niveles de soporte y resistencia, así como las tendencias. Mediante el uso del análisis técnico, los swing traders pueden tomar mejores decisiones sobre cuándo entrar y salir de una operación.

Si bien el swing trading puede ser rentable, es importante recordar que no está exento de riesgos. Los precios pueden moverse rápidamente y las oscilaciones pueden ser bruscas.

Esto significa que las pérdidas pueden acumularse rápidamente si una operación va en contra del trader. El swing trading no es para todos, y es importante comprender los riesgos involucrados antes de comenzar.

Ahora que sabe un poco sobre el swing trading, echemos un vistazo a algunas de las estrategias de swing trading más populares. Aquí están nuestras 10 mejores ideas de swing trading. ¡RECUERDE, pruebe estas ideas antes de comenzar a operar con ellas!

1. Cíñase a la tendencia principal

Cuando realiza operaciones de swing trading, es importante prestar atención a la tendencia general del mercado. No desea verse atrapado en una operación que vaya en contra de la tendencia del mercado. La mejor manera de hacerlo es utilizar un escáner de mercado para identificar rápidamente las acciones que se mueven en la misma dirección que el mercado en general.

Esto le ayudará a evitar quedar atrapado en una operación que va contra la corriente y también le ayudará a identificar oportunidades de trading potenciales.

Además, también debe estar atento a los indicadores económicos y las noticias que podrían afectar la tendencia general del mercado. Al prestar atención a estos factores, puede asegurarse de que siempre opera de acuerdo con las condiciones actuales del mercado.

2. Utilice los niveles de soporte y resistencia

Muchos traders utilizan el análisis técnico para encontrar posibles puntos de entrada y salida para sus operaciones. Una de las herramientas más comunes utilizadas en el análisis técnico son los niveles de soporte y resistencia. Estos niveles se crean dibujando líneas horizontales en un gráfico y pueden ayudar a indicar dónde es probable que el precio de un activo encuentre soporte o resistencia. En general, cuanto más larga es la zona de soporte o resistencia, más significativo es el nivel.

Los niveles de soporte y resistencia se pueden usar como puntos de entrada para operaciones o como salidas cuando el precio ha alcanzado un cierto nivel. Sin embargo, es importante recordar que estos niveles no son exactos y que los precios a veces pueden superarlos. Como resultado, siempre es importante usar otros indicadores, además de los niveles de soporte y resistencia al tomar decisiones para operar.

3. Usar medias móviles

Las medias móviles son un indicador técnico popular que puede ayudarlo a suavizar la acción del precio y comprender mejor la tendencia subyacente. Hay muchos tipos diferentes de medias móviles, por lo que es importante experimentar para encontrar cuál funciona mejor para usted. Algunos tipos comunes de medias móviles incluyen medias móviles simples, medias móviles adaptativas, medias móviles exponenciales y medias móviles ponderadas.

Cada tipo de media móvil tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que es importante probar diferentes medias para ver cuál funciona mejor para su estrategia de trading. En general, las medias móviles son una herramienta valiosa para cualquier operador que desee controlar mejor la tendencia del mercado.

4. Añada los retrocesos de Fibonacci 

Los retrocesos de Fibonacci son populares entre los traders e inversores como una forma de predecir los posibles niveles de soporte y resistencia. Estos niveles se basan en las proporciones de Fibonacci, que se derivan de una secuencia de números descubierta por primera vez por el matemático italiano Leonardo Fibonacci en el siglo XIII.

Las proporciones de Fibonacci más comunes utilizadas en el trading son 23,6%, 38,2%, 50%, 61,8% y 100%. Estas proporciones se pueden usar para encontrar puntos de entrada y salida para operaciones, así como para establecer órdenes de stop-loss y take-profit. Los retrocesos de Fibonacci también se pueden usar junto con otros indicadores técnicos para confirmar los posibles niveles de soporte y resistencia.

Si bien los retrocesos de Fibonacci son una herramienta popular entre los traders, es importante recordar que no son exactos y que, a veces, los precios pueden moverse fuera de los niveles esperados.

5. Utilice gráficos de velas japonesas

Uno de los indicadores técnicos más populares es el gráfico de velas japonesas. Las velas japonesas brindan una gran cantidad de información sobre el sentimiento del mercado y los posibles giros. Por ejemplo, el Doji es un patrón de velas japonesas que indica indecisión entre los traders. Los patrones de martillo y martillo invertido también pueden ayudar a identificar las mejores entradas de trading.

Al comprender y utilizar los gráficos de velas japonesas, puede obtener una ventaja significativa en los mercados.

6. Busque divergencias

En el mundo del análisis técnico, se produce una divergencia cuando la acción del precio de un activo diverge de un indicador como el RSI o el MACD. Las divergencias se pueden utilizar como un indicador principal de un posible cambio de tendencia y, a menudo, los traders las observan de cerca.

Hay dos tipos de divergencias: divergencias alcistas, que ocurren cuando el precio alcanza máximos más altos pero el indicador cae con máximos más bajos; y divergencias bajistas, que ocurren cuando el precio se mueve hacia abajo con mínimos más bajos pero el indicador experimenta mínimos más altos. Las divergencias pueden ser difíciles de detectar, pero pueden ser una herramienta valiosa para los traders que saben cómo usarlas.

7. Sea disciplinado con su plan de trading

Muchos nuevos traders entran al mercado sin un plan claro o sin comprender los riesgos involucrados. Esto a menudo conduce a pérdidas, ya que no tienen un método sólido para gestionar sus operaciones. Un plan de trading ayuda a contrarrestar esto al delinear criterios específicos de entrada y salida. Esto brinda a los operadores un marco en el que basar sus decisiones y ayuda a mantener las emociones fuera de la ecuación.

Además, un buen plan de trading también incluirá una estrategia de gestión de riesgos. Esto garantiza que las operaciones solo se realicen con una cantidad predeterminada de riesgo, lo que limita las pérdidas potenciales. Siguiendo un plan de trading sólido, los traders pueden aumentar sus probabilidades de éxito en el mercado.

8. Gestione su riesgo

Cuando se trata de swing trading, la gestión de riesgos es esencial. No desea arriesgar más del 1-2% de su cuenta en una sola operación. Al seguir esta regla, se asegurará de que sus pérdidas sean pequeñas y manejables. Además, podrá permanecer en el mercado incluso si hay algunas operaciones perdedoras seguidas. Esto se debe a que el valor general de su cuenta no sufrirá un gran impacto y aún tendrá suficiente capital para seguir operando.

Por supuesto, la gestión de riesgos no es el único aspecto importante del swing trading. También debe tener una estrategia sólida y seleccionar las acciones con cuidado. Sin embargo, si puede dominar la gestión de riesgos, estará bien encaminado hacia el éxito en los mercados.

9. Utilice Stop Loss

Un stop loss es una orden que coloca con su broker en el mercado para vender una acción o activo si alcanza un precio determinado. Este precio suele estar por debajo del precio de mercado actual y se usa para limitar sus pérdidas si las acciones caen bruscamente. Hay varias ventajas de usar un stop loss. Primero, ayuda a proteger su capital al limitar su riesgo a la baja. En segundo lugar, puede ayudar a asegurar ganancias si el precio de las acciones cae y puede vender a su precio de límite de pérdidas.

Finalmente, un stop loss puede ayudar a aliviar su ansiedad sobre una acción al brindarle un punto de salida predefinido.

10. Tome ganancias cuando estén disponibles

Cualquier trader experimentado le dirá que una de las lecciones más difíciles de aprender es cuándo ejecutar o tomar las ganancias de una operación. Puede ser tentador mantener una posición ganadora con la esperanza de ganar aún más dinero, pero esto a menudo puede generar pérdidas. El mercado puede volverse en su contra rápidamente, por lo que es importante tomar sus ganancias cuando estén disponibles. Muchos swing traders cometen el error de aferrarse a sus posiciones ganadoras durante demasiado tiempo, pero si es disciplinado, puede establecer objetivos estrictos de ganancias y atenerse a ellos.

Esto le ayudará a asegurar sus ganancias y evitar pérdidas. Así que no tenga miedo de tomar ganancias cuando estén disponibles: es uno de los ingredientes clave para el éxito como trader.

Solo para repetir: ¡La clave con cualquiera de estas ideas es PROBARLAS!

Cómo elegir la mejor estrategia de swing trading para usted

Ahora que hemos cubierto algunas de las estrategias de swing trading más populares, es hora de elegir la mejor para usted. Hay algunos factores a considerar al tomar esta decisión.

Primero, debe asegurarse de que la estrategia se ajuste a su personalidad. Si no se siente cómodo tomando riesgos, es probable que una estrategia más conservadora sea la mejor opción.

Por otro lado, si está dispuesto a asumir más riesgos por la posibilidad de obtener mayores recompensas, entonces una estrategia más agresiva puede ser adecuada para usted.

En segundo lugar, debe considerar sus objetivos financieros. ¿Está buscando generar ingresos a partir de sus operaciones o pretende hacer crecer su cuenta rápidamente? Dependiendo de sus objetivos, podrían ser adecuadas otras estrategias.

Finalmente, debe considerar su marco de tiempo. Si solo puede operar durante unas pocas horas cada día, es probable que una estrategia a corto plazo sea la mejor opción.

Sin embargo, si tiene más tiempo para dedicarse al trading, entonces una estrategia a más largo plazo puede ser más apropiada. En última instancia, la mejor estrategia de swing trading para usted es la que se adapta a su personalidad, objetivos y marco de tiempo.

Pensando «tres movimientos por adelantado» por Ray Barros

Me encanta leer. A menudo encuentro ideas que benefician mi trading en obras de diferentes campos. Acabo de completar “Three Moves Ahead – What Chess Can Teach You About BUSINESS (Even if You’ve Never Played)”, [«Tres movimientos adelante – Lo que el ajedrez puede enseñarte sobre los NEGOCIOS (incluso si nunca has jugado)»]. Adaptaré algunos de los capítulos y veré cómo se relacionan con el trading.

En uno de sus primeros capítulos, Rice argumenta que «el objetivo del ajedrez o la apertura de un negocio es crear una diferencia que puedas explotar más adelante en el juego». Creo que se puede decir lo mismo sobre el trading. ¿Qué es lo más importante al hacer trading?

• ¿Probabilidad de éxito del setup?
• ¿Tamaño normal?
• ¿Afectará el flujo y reflujo al tamaño normal?
• ¿A qué precio se descarta el escenario?
• ¿Qué tiene que pasar para permanecer en el mercado?
• ¿Qué tiene que pasar para salir del mercado?

Al desarrollar las ideas antes de un trade, nos preparamos para ello. De esta manera, evitamos el trading impulsivo.

El movimiento de apertura, un paso más allá.

Las preguntas ayudan al análisis del plan de trading y del plan de gestión de riesgos. No se aplican a los revendedores y tal vez a algunos de los operadores a muy corto plazo (gráficos de 1 a 3 minutos), simplemente porque este grupo hace trading predominantemente con consideraciones de sensación en lugar de cognitivas. Para otros operadores a más medio plazo, las preguntas satisfacen nuestros requisitos cognitivos antes de una operación. Se les pregunta después de determinar si deben estar largos o cortos y para qué instrumento.

Pero ese es solo un paso de la preparación.

El segundo paso involucra nuestro lado creativo/emocional. Pido a mis estudiantes que visualicen:

• la ejecución de la entrada (incluido el tamaño) y
• la ejecución de las estrategias de salida: stop inicial, gestión posterior y conclusión exitosa. Con esto quiero decir que «vemos» un final exitoso del trade, donde salimos de nuestro beneficio principal en nuestro objetivo. También vemos «cómo tiene que ser el mercado para permanecer en el trade», etc.; también vemos que el trade resulta ser un fracaso: «vemos» que se ejecuta el stop inicial y «vemos» que se producen las condiciones que «necesitamos para salir del trade».

Es importante que aceptemos las ganancias y pérdidas según lo planeado. Creo que la razón por la que la mayoría de los operadores no logran ejecutar pérdidas en el nivel de su stop en el mercado es porque subconscientemente ven que el mercado se reanudará a favor suyo. Es el lado negativo de la visualización.

Pero, si cambiamos esa imagen a una en la que después de que se ejecute el stop, el mercado se mueve en contra de nosotros a lo grande, probablemente nos aseguraremos de que poner nuestro stop. Algunos de ustedes recordarán el trauma sufrido por el trader que causó grandes pérdidas en Societe Generale allá por el 2008. Siguió buscando un giro que nunca llegó y tuvo que cerrar la cuenta. Si viste en algún vídeo a este trader, usa su imagen para estimularte a asegurarte de poner un stop: «mira cómo el mercado continúa moviéndose en tu contra después de que se ejecute el stop».

Permítanme decir esto de nuevo: es así de importante.

Detrás del acto físico de colocar el stop, está la aceptación psicológica de la pérdida. Si abordas el tamaño de la posición de la misma manera que sugerí en artículos anteriores, incluirás automáticamente una evaluación del riesgo para el trade. Si utilizas otro enfoque, te recomiendo que añadas una evaluación de riesgo: recompensa a la preparación. Una vez que conozcas el riesgo, es importante que aceptes el riesgo como una pérdida. En mi propio trading, utilizo la sugerencia de Ed Sekoyta para tratar la pérdida como si ya hubiera sucedido. Si crees en esta «historia», la aceptación es un hecho consumado, ya que «ya ha sucedido».

El factor más importante en las relaciones de éxito por Brett N. Steenbarger

Como enfaticé en mi libro Trading Psychology 2.0, la investigación en psicología es clara en que somos más productivos, creativos y exitosos cuando experimentamos altos niveles de felicidad, satisfacción, energía y cercanía con los demás. Esta es una razón importante por la que el agotamiento es un factor de riesgo en los campos de alto rendimiento. Una vez que priorizamos las tareas por encima de nuestro bienestar, nos drenamos de las mismas cosas que necesitamos para dar lo mejor de nosotros. Imagina si alguien se preocupara por ti y dijera: «Quiero pasar más tiempo contigo» y tú respondieras: «¡No tengo tiempo para ti!» Eso nunca pasaría en una relación con verdadero amor, pero es así básicamente cómo muchos nos relacionamos con nosotros mismos.

Abraham Maslow, el conocido psicólogo, hizo la distinción entre los necesidades de déficit y las necesidades del ser. Una necesidad de déficit es aquella en la que trato de llenar algo que falta en mí mismo. Por ejemplo, si no siento que soy tan adorable como verdad soy, puedo buscar una pareja que esté tan necesitada que se quede conmigo. Estoy llenando un vacío en mi vida y en mi autoestima. Si estoy seguro y quiero maximizar mi vida, buscaré una pareja por sus valores, fortalezas y logros. De hecho, en una buena relación, una pareja suele tener las fortalezas que nos faltan. Así es como las relaciones nos hacen mejores: absorbemos las cualidades positivas de con quién estamos. Sin embargo, si me amenazan las fortalezas de la otra persona, les responderé con inseguridad y actitud defensiva y, eventualmente, la relación fracasará.

Las buenas relaciones se basan en aspectos positivos. Las relaciones fallidas se centran por encima de sí mismas, utilizando a otras personas para (en vano) llenar nuestros vacíos. Cuando buscamos personas en función de las necesidades, su crecimiento y desarrollo se definirán en amenazas para nosotros. Así es como terminan muchos matrimonios.

Esto es tan cierto en las relaciones laborales como en las personales. Un gran fichaje para un equipo es alguien que hace que todos los demás sean mejores con habilidades y experiencia únicas. Un gerente seguro busca a las personas que los hacen mejores; un gerente inseguro busca a las personas que no los dejen. Un líder seguro celebra los éxitos de los demás; un gerente inseguro responde con envidia.

El factor más importante en las relaciones exitosas es el deseo de encontrar personas que sean mejores que nosotros en algunas áreas de la vida. Nos convertimos en quienes nos rodeamos. Nuestro enfoque de las relaciones puede convertirse en un motor de crecimiento o en una prisión de inseguridad.

Simulaciones de Montecarlo y operativa sistemática por Andrés García

• Las simulaciones estocásticas constituyen, a día de hoy, una de las principales herramientas del análisis financiero dinámico y se aplican en ámbitos tan diversos como la valoración de opciones, el análisis de portfolios e instrumentos de inversión, la estimación de la solvencia de una compañía o la determinación del Value at Risk (VaR) de los activos cotizados.
• Artículo publicado en Hispatrading 15.

 De hecho, cualquier problema en el que intervengan series temporales que deban proyectarse a futuro para simular un amplio universo de escenarios o situaciones igualmente probables es un candidato idóneo para ser abordado mediante simulaciones de Montecarlo.

En el trading de sistemas el método de Montecarlo encuentra aplicación en la evaluación del riesgo de la operativa DDm (drawdown máximo) y VaR dinámico, el análisis de las expectativas de beneficio, mediante simulación en el tiempo del equity curve, o para determinar cuándo una estrategia ha dejado de funcionar. De todo ello hablaremos en este artículo, pero antes -y sin aburrirles con largas fundamentaciones matemáticas- analizaremos las bases en que se asientan estas simulaciones.

En toda simulación de Montecarlo podemos distinguir tres etapas:

1) Especificación del modelo estocástico para las variables. Uno de los más empleados en la literatura científica y en numerosos simuladores es el GBM (Geometric Brownian Motion) que técnicamente es un proceso de Markov.

2) Simulación de la evolución de las variables en el marco temporal especificado.

3) Análisis de rentabilidades, riesgos y otros ratios obtenidos en la simulación.

Para generar series aleatorias de precios existen varios métodos que podemos agrupar en dos categorías diferentes:

PERMUTACIONES SERIALES

Toman como punto de partida una secuencia de datos (precios, rentabilidades, etc.) cuyo orden se va modificando iterativamente hasta obtener un conjunto m de series de la misma extensión. Este tipo de simulación tiene la ventaja de que cuando el histórico de partida es muy grande las series resultantes tienen prácticamente las mismas propiedades que la original. Sin embargo, no genera diversidad ya que no se incorporan datos nuevos. Esto puede suponer un problema cuando la serie de partida es pequeña. 

Pongamos un ejemplo: queremos evaluar por Montecarlo un histórico de 500 operaciones de un sistema aplicado al futuro del IBEX35. Supongamos que la peor operación es -2.500€ y la mejor 3.700€. Como la mínima fluctuación es de 1 punto, el rango tiene una amplitud de 6.200 ticks. Así que, incluso asumiendo que no se repite el valor de ninguna de las 500 operaciones, la serie original contiene solo el 8% de todos los valores posibles.  

Los dos métodos de esta primera categoría son:

a) Permutaciones sin repetición. Las nuevas series se construyen modificando únicamente el orden de las operaciones y sin duplicar ningún dato. En este caso, las propiedades estadísticas de las nuevas series son exactamente las mismas: Se generan m series que tienen el mismo valor de inicio y fin. Pero, al estar permutado el orden de la secuencia inicial los recorridos intermedios serán muy distintos. La imagen que nos deja el modelo es esta:

Este método respeta todas las propiedades de la serie original, ya que la distribución de probabilidades en cada una de las m series es la misma. Con históricos grandes nos interesa para construir un modelo bastante preciso del DDm. que nos cabe esperar, pero no sirve para estimar la evolución de la curva de beneficios en el tiempo.

b) Permutaciones con repetición. Cada serie m se construye por iteración aleatoria simple de la serie original. Cada valor tiene la misma probabilidad de ocurrencia y puede repetirse. Ahora el trazado es de este tipo:  

El punto de partida es el mismo, pero las curvas no convergen hacia un valor único como en el caso anterior, sino que dan lugar a una variedad casi infinita de soluciones temporales. De este modo el modelo permite estimar la evolución del equity curve y las expectativas de beneficio en el período establecido. Sin embargo, aquí no se conservan completamente las propiedades de la serie original, por lo que el cálculo del DDm. será algo menos preciso.

SIMULACIÓN ESTADÍSTICA

Es la más utilizada en la literatura académica. Su principal ventaja es que genera mayor diversidad, ya que los puntos aleatorios de datos no se construyen permutando los valores de la serie original, sino a partir de las estadísticas de dicha serie. La dificultad está en construir un modelo cuya distribución de valores seriales realmente se acomode a la serie de partida. Para simular con el modelo GBM la evolución de una curva de precios los datos mínimos de partida son: media (µ), desviación estándar (σ), tiempo (t) y variable aleatoria (ℰ) de tal manera que el valor de cada punto (S) de la curva queda definido como:

Con esta primera aproximación, aún demasiado tosca, ya podemos realizar simulaciones de este tipo:

Si bien, los resultados que obtendremos todavía estarán lejos de lo que se requiere para simular con precisión el comportamiento de un sistema de trading.

Veamos algunos métodos de simulación pertenecientes a esta categoría:

a) Método de la inversa. El punto de partida es un generador aleatorio que nos proporcione variables aleatorias independientes y distribuidas uniformemente en el intervalo [0,1]. Luego, se aplica la función inversa de la distribución de probabilidad al número aleatorio obtenido, con lo que obtenemos el valor deseado para ese elemento de la serie.

Este modelo se puede construir de forma bastante sencilla en Excel. Para generar las muestras aleatorias utilizaremos la función  =ALEATORIO() y, para obtener los puntos de datos, algunas de las distribuciones inversas disponibles en la hoja de cálculo: Normal, Gamma, Lognormal, t de Student y Beta. Por ejemplo, si queremos muestras de una Normal (1,0) con µ = 50 y σ = 300, pondremos: 

= (DISTR.NORM.ESTAND.INV(ALEATORIO())*300+50) 

Conociendo la fiabilidad del sistema (ej., probabilidad de ganar = 0,52) escribimos en cada celda de la columna donde se va a generar la nueva serie esta fórmula:

=SI(ALEATORIO()>1-0,52;DISTR.NORM.ESTAND.INV(ALEATORIO())*300+50;   

-(DISTR.NORM.ESTAND.INV(ALEATORIO())*300+50))

Y, de este modo, podremos obtener (pulsando F9) todas las curvas sintéticas que queramos: 

Este método puede ser mejorado si, en lugar de poner en la distribución inversa la media y desviación de la serie original, implementamos por separado la media y desviación de las operaciones ganadoras y perdedoras. En la mayoría de los sistemas, debido la aplicación de stops para limitar el riesgo y otros factores, las estadísticas de la serie ganadora y perdedora son diferentes.

b) Método L-H y de las distribuciones discretas.

El proceso Latin Hypercube (L-H) es un método de extracción de muestras que mejora la precisión de una simulación de Montecarlo pura, ya que reduce el número de iteraciones necesarias y su varianza. Esta técnica consiste en establecer una serie de intervalos de la variable equiprobables a los que se asigna la distribución uniforme (U=0,1) y posteriormente se aplica alguna distribución inversa. 

Supongamos que queremos fragmentar la uniforme en 5 intervalos independientes, para lo que construimos la siguiente tabla:

Cuando la distribución es discreta y está claramente acotada por máximos y mínimos, podemos construir los intervalos tomando como base la frecuencia acumulada de los rangos de la serie original. Por ejemplo, este es histograma de la serie de operaciones de un sistema intradiario:

A partir del cual construimos esta tabla:

Este método de extracción de muestras basado en una tabla de frecuencias permite que los elementos de cada intervalo se obtengan de acuerdo con su función de probabilidad, generando así series aleatorias que replican con mayor precisión las propiedades de la serie original.

¿Fue la ‘burbuja de todo’ el peor momento para jubilarse antes de tiempo? por Logan Kane

La jubilación es increíblemente simple: simplemente relájese y viva de su dinero. Pero la cuestión de cuánto dinero puede gastar es un ejercicio endiabladamente complicado en economía, finanzas y gestión de riesgos. Décadas más adelante, pequeños cambios en el comportamiento pueden convertirse en una riqueza sorprendente, o en la ruina. Si gasta demasiado, podría quedarse sin dinero en el futuro con pocas opciones de empleo. Gaste muy poco y habrá acumulado dinero sin la oportunidad de disfrutarlo. Del mismo modo, asumir demasiado riesgo en su cartera puede conducir a la ruina rápida, mientras que asumir muy poco puede provocar un deterioro lento a largo plazo.

Durante la pandemia, aproximadamente 3 millones de estadounidenses más decidieron dejar su trabajo en relación con la tendencia anterior. Las malas noticias: lo hicieron en una » burbuja de todo » en acciones ( SPY ), bonos ( BND ) y propiedades desde finales de 2019 hasta principios de 2022 y justo antes de un tsunami de inflación. Sin embargo, la buena noticia es que aquellos que buscan jubilarse en los próximos años comienzan a tener perspectivas mucho más realistas para construir una jubilación próspera, gracias a la caída de las valoraciones y los precios de los activos en todos los ámbitos.

La peor pesadilla de un jubilado: Secuencia de riesgo de rentabilidad

El mayor riesgo para alguien que busca vivir de sus activos se llama riesgo de secuencia de retornos. Supongamos que es un jubilado típico y se suscribe a la regla canónica del 4 % . Tiene $ 2,000,000 en activos, por lo que los cálculos actuariales convencionales dicen que puede gastar alrededor de $ 80,000 al año y aumentar la cifra periódicamente por la inflación. Si, por ejemplo, las acciones caen un 50 % el próximo año, solo tiene $ 1 000 000, pero aún necesita los $ 80 000 para vivir, por lo que comienza a agotar seriamente su cartera. Incluso si las acciones vuelven a su precio original en 2 o 3 años, el daño ya estará hecho, porque ha vendido gran parte de su base de activos a precios bajos.

La secuencia de riesgo de rendimiento resultó devastadora para los inversores que se retiraron en medio de la burbuja de las puntocom en 2000. Por ejemplo, si realizamos cálculos para un jubilado hipotético con $ 2,000,000 desde 2000 hasta ahora, vemos que un 75% de acciones / 25% la cartera de bonos ha bajado a $1.46 millones desde $2 millones. Eso no suena como un desastre, pero la cartera ha bajado un 60% sobre una base ajustada a la inflación, mientras que necesita aproximadamente $140,000 en retiros ahora para igualar lo que podría comprar con $80,000 en 2000. Al ritmo actual, esta cartera es probable que llegue a cero si las acciones experimentan otro mercado bajista severo. El 2000 fue un mal momento para jubilarse, pero en realidad no fue el peor porque los rendimientos de los bonos comenzaron muy altos. Los jubilados de la década de 1960 en realidad lo hicieron mucho peor, porque las valoraciones iniciales de las acciones eran altas, los rendimientos de los bonos eran bajos y luego la inflación explotó en la década de 1970.

Lo peor que les puede pasar a los inversores desde una perspectiva de secuencia de rendimientos es pasar años ahorrando e invirtiendo cuando las valoraciones son altas y luego, cuando necesiten vender, ver las valoraciones como se desploman. Por el contrario, lo mejor que puede pasar es que los ahorradores inviertan cuando las valoraciones son bajas y luego las valoraciones aumenten durante los primeros años de su jubilación.

No sabemos cómo resultará la historia para los jubilados por la pandemia, pero ya están en serios problemas. Si se jubiló con $2,000,000 en enero de 2022 bajo estos mismos parámetros, ya tiene $1.62 millones, mientras que el costo de vida se dispara. Dependiendo de cómo fluya la inflación este año, necesitará entre $86,000 y $88,000 para mantener su estilo de vida, mientras que su base de activos se ha reducido. Si las acciones caen aún más pero la inflación sigue alta, es posible que 2022 sea incluso peor que principios de la década de 2000 para la jubilación, y tan malo o peor que la década de 1960. La combinación de altas valoraciones de acciones, bajos rendimientos de bonos y un auge de la inflación es una combinación brutal para los jubilados. Sin embargo, la buena noticia es que a medida que caen los precios de los activos, aquellos que no están jubilados pueden beneficiarse realmente del riesgo de secuencia de rendimientos invirtiendo dinero con rendimientos más altos y valoraciones más bajas. Además, ahora que los precios de los activos están más cerca de donde los establecería un mercado libre en lugar de ser inflados artificialmente por el estímulo, los inversores tienen muchos menos monstruos al acecho en sus armarios.

¿Funciona la regla del 4%?

Sobre todo, pero no siempre. La regla del 4% se hizo famosa por un grupo de profesores de finanzas en Texas. Su influyente artículo de 1998, conocido como » Estudio Trinity «, es la base de la planificación financiera contemporánea. La conclusión básica fue que una tasa de retiro (SWR) del 4 % tenía una tasa de éxito de alrededor del 98 % en una variedad de clases de activos de acciones/bonos durante un período de 30 años. Sin embargo, hay algunas advertencias que vale la pena mencionar.

• Los jubilados anticipados no deberían tomar el estudio Trinity como si fuera la Biblia. El período de tiempo más largo del estudio es de 30 años, lo que tiene sentido para un jubilado típico de 65 años. Sin embargo, si se jubila a los 40, su plazo efectivo es de 40 a 50 años. Muchos casos en los que la regla del 4 % funcionó durante 30 años se parecen a los de los jubilados de la década de 2000, en los que estaban a un mercado bajista de quedarse sin dinero. Las tasas de éxito para plazos más largos y una tasa de retiro del 4 % con asignaciones óptimas suelen estar más cerca del 80 % que del 100 %. Una nota importante es que 60/40 no es necesariamente la mejor asignación porque no toma suficiente riesgo. Una cartera 60/40 durante 60 años tiene alrededor de un 40 % de posibilidades de quedarse completamente sin dinero, y es como lanzar una moneda al aire en cuanto a mantener su poder adquisitivo. Estudios más recientes de Early Retirement Now arroja algo de luz.

Probabilidades de no quedarse sin dinero por asignación de activos y tasa de retiro

Probabilidades de mantener el poder adquisitivo, por asignación de activos y tasa de retiro

¡Hay muchas maneras de arruinarse! El rojo en el gráfico indica una falla probable, mientras que el verde indica un probable éxito. Los inversores deben asumir una cantidad sustancial de riesgo a corto plazo para lograr objetivos a largo plazo, y aunque el 4 % es un buen punto de referencia, no es fácil.

• Hay un par de otros problemas, el mayor de los cuales son las valoraciones. Resulta que las valoraciones iniciales de las acciones son un fuerte predictor de si podrá tener una jubilación próspera. Los rendimientos reales iniciales de los bonos también son un indicador importante. Ambos fueron absolutamente destruidos durante la pandemia. Por lo general, no estoy a favor de hacer predicciones de mercado utilizando el índice CAPE de Shiller porque la tasa del impuesto corporativo en los EE. UU. se redujo del 35 % al 21 % en 2018, deflactando las ganancias pasadas. Esto hace que los mercados parezcan un poco más caros de lo que realmente son, pero es bastante útil en el contexto histórico.

Aquí, la línea roja indica la tasa de éxito para índices Shiller PE superiores a 30 para 60 años de jubilación. Históricamente, lo mejor que puedes hacer es lanzar una moneda al aire. Esto se basa en el fracaso total en lugar de mantener el poder adquisitivo, por lo que las probabilidades de aumentar el poder adquisitivo eran aún menores.

Esta es la historia de Shiller PE durante los últimos 100 años o más. Desde una perspectiva actuarial, cualquier cosa por debajo de 20x tiene un índice de éxito histórico muy alto para los jubilados, 20-30x funciona mejor que 2/3 de las veces, y los PE de Shiller superiores a 30x dan como resultado una falla a largo plazo el 50 % de las veces o más. El tamaño de la muestra de la serie temporal es pequeño, pero ese es siempre el caso cuando se analizan los mercados financieros modernos.

Esto no es completamente letal para su capacidad de jubilarse, pero lo que generalmente es necesario es reducir sus expectativas. Las tasas de retiro de alrededor del 3% funcionan en entornos de alta valoración, mientras que las tasas del 4% tienden a causarle problemas.

• La probabilidad incondicional frente a la condicional también es importante aquí. El Estudio Trinity se basa en la probabilidad incondicional, lo que significa que las fechas de jubilación se eligen al azar. En la vida real, las personas eligen cuándo jubilarse según la rentabilidad del mercado. Esto normalmente no importa, pero si las burbujas de activos hacen que las personas piensen que pueden jubilarse, entonces se meterán en problemas. El S&P 500 subió más del 100% desde los mínimos causados por el COVID, lo que indudablemente jugó un papel en hacer que millones de personas pensaran que podrían retirarse. Cuanto más altas son las valoraciones, más apalancamiento implícito se acumula en el sistema a partir de los nuevos jubilados que necesitan vender una cantidad X de activos para financiar su nivel de vida de jubilación.

¿Es mejor jubilarse ahora?

En 2021 y principios de 2022, muchos precios de activos eran francamente artificiales. Esto no fue difícil de ver, pero no hubo respuestas claras sobre qué hacer al respecto. Las estrategias tradicionales, como la asignación a bonos, fallaron porque los rendimientos de los bonos fueron manipulados por el QE, y la asignación a propiedades realmente no funcionó porque la misma QE llevó los precios inmobiliarios a la luna. Luché contra algunas personas en ese momento porque pensaban que la impresión de dinero en la pandemia los había hecho más ricos cuando, de hecho, no fue así. Básicamente, tenía que tomar lo que fuera su valor neto en ese momento y recortar un 25% más o menos para tener en cuenta la obvia burbuja que se estaba dando en ese momento y averiguar cuánto podría gastar realmente. El mejor movimiento habría sido quedarse en efectivo y esperar a que la inflación explotara, lo que obligaría a la Fed a pisar el freno con subidas de tipos.

Afortunadamente, los precios actuales de los activos ofrecen una visión mucho más realista de lo que es posible. Los rendimientos de dividendos son más altos. Los rendimientos de los bonos son mucho, mucho más altos que antes en la pandemia. Las valoraciones de las acciones están en el lado alto de lo que históricamente ha sido denominado «normal», pero lo peor de los excesos de la burbuja se ha ido. Puede obtener alrededor del 4,5% en bonos municipales de alto rendimiento libres de impuestos, y las acciones también están comenzando a ofrecer mejores rendimientos a largo plazo. Cubriré en profundidad lo que creo que debería ser una tasa de retiro segura en el futuro, pero creo que los inversores tienen un mejor panorama ahora. Mis suposiciones básicas del mercado de capitales para una cartera de 25 % de bonos municipales y 75 % de acciones globales son para un rendimiento a largo plazo de alrededor del 7,5 % y una tasa de inflación de alrededor del 2,5 %. Eso es un rendimiento real del 5%, que es superior al 4%. Los inversores deberían estar bien nuevamente con una tasa de retiro cercana al 4%,

Recursos de jubilación

1. Jubilación anticipada ahora. Enlacé en gran medida a este blog en este artículo, ya que es el enfoque cuantitativo más completo de FIRE que he visto en Internet. Si quiere ir por la madriguera del conejo, hay una serie de más de 50 partes sobre cuánto puede gastar en la jubilación .
2. Calculadora de seguridad social de código abierto. Una calculadora de código abierto sobre cuándo tomar el Seguro Social. Puede ajustar cosas como su estado de salud, estado civil, si desea seguir trabajando, etc. Cuándo tomar el Seguro Social es abrumadoramente complicado, pero este es un excelente lugar para comenzar.
3. El blog de Michael Kitces. Kitces es un RIA, es el rey de las estrategias fiscales esenciales como las conversiones de IRA, el soporte de ganancias de capital del 0%, etc., y también tiene una gran investigación sobre inversiones.
4. Bogleheads. Bogleheads es un sitio web dedicado al culto de Vanguard. Es posible que no comparta sus creencias sobre la eficiencia del mercado, pero hay un gran foro sobre personas HNW que comparten sus estrategias de inversión entre sí en tiempo real en los foros. También tienen una gran investigación sobre temas fiscales.
5. Samurai financiero. Este sitio es más entretenido y menos técnico que los demás, pero tiene una buena perspectiva de un jubilado anticipado del mundo financiero.

Conclusión

Debido a la inflación elevada, las altas valoraciones iniciales de los activos y ahora un mercado bajista, la pandemia fue un momento muy desfavorable para comenzar la jubilación (a menos que se jubilara justo cuando comenzó). Sin embargo, mientras que la gestión de activos es principalmente un arte, la gestión de riesgos es más una ciencia, y existen excelentes recursos en línea para aquellos que desean aprender. La mala noticia es que el mercado bajista puede hacer que los jubilados descapitalizados se queden sin dinero. El lado positivo es que el mercado bajista favorecerá a los trabajadores más jóvenes que pueden ahorrar dinero y comprar activos que otros están vendiendo para establecer sus propios ahorros. La «burbuja de todo» aún no ha estallado por completo, por lo que no lo sabemos con certeza, pero es probable que la historia muestre que millones de jubilados por la pandemia sufrieron un histórico mal momento.

¿Las altas tasas sin riesgo harán caer al mercado de valores? por Ben Carlson

Hice una entrevista con Janet Álvarez para The Business Briefing en SiriusXM la semana pasada y me preguntó por algo en lo que estoy pensando y de lo que no muchos inversores están hablando en este momento.

Es un poco difícil encontrar algo de lo que nadie está hablando porque mucha gente está hablando constantemente, con canales de noticias financieras las 24 horas, una gran cantidad de empresas de medios financieros, blogs, Substacks, boletines, redes sociales, etc.

Dicho esto, mi sensación es que muchos inversores todavía están lamiendo sus heridas del peor año de la historia para los bonos en 2022 que no hay suficiente gente prestando atención a los rendimientos mucho más altos que se pueden ganar en la deuda del gobierno de los Estados Unidos a corto plazo en este momento.

Solo mira los rendimientos de todo a 2 años o menos:

Estamos hablando del 5 % para las letras del T de 6 y 12 meses y casi cerca de eso para las letras a 3 meses y los bonos del tesoro de 2 años. Y no es solo que estos rendimientos sean casi tan altos como lo han sido durante todo este siglo; es lo altos que son en relación con los rendimientos de los bonos a largo plazo y su propia historia.

Los rendimientos del tesoro a diez años son ciertamente más altos de lo que fueron durante las etapas iniciales de la pandemia, pero siguen siendo bajos en comparación con los promedios históricos.

Aquí está la distribución de los rendimientos a 10 años que se van a 1926:

El rendimiento promedio durante este período de tiempo es del 4,8 %, por lo que el rendimiento a 10 años sigue por debajo del promedio. Aproximadamente dos tercios de los rendimientos de tiempo han sido del 3 % o más, mientras que el 60 % de las veces han caído en el rango del 2 al 5 %.

Las tasas T-bill, por otro lado, son más altas que la media en este momento.

Tengo datos para las tasas de facturación T de 3 meses que se remontan a 1934:

La tasa media desde 1934 es del 3,4 %. El rendimiento actual de alrededor del 5 % solo ha estado vigente el 30 % del tiempo. Así que el 70 % de los rendimientos temporales en el papel del gobierno a corto plazo, un buen proxy para CD, cuentas de ahorro y mercados monetarios, han sido inferiores al 5 % en los últimos 90 años más o menos.

Debido a los aumentos de las tasas de interés de la Reserva Federal, a los inversores se les está ofreciendo un regalo en este momento en forma de rendimientos relativamente altos en valores esencialmente libres de riesgo (si existe tal cosa). No tienes que ir más allá en la curva de riesgo para encontrar rendimiento ahora mismo.

Los bonos a corto plazo con poca o ninguna tasa de interés o riesgo de duración están ofreciendo rendimientos del 5%.

La gran pregunta para los asignadores de activos es la siguiente: ¿Las tasas más altas sin riesgo afectarán a la demanda de acciones y otros activos de riesgo, lo que conduce a rendimientos deficientes?

Esto tiene sentido en teoría. ¿Por qué correr más riesgo cuando ese rendimiento garantizado del 5% está ahí?

La relación entre las tasas libres de riesgo y los rendimientos del mercado de valores no es tan sólida como parece en teoría.

Aquí están los rendimientos medios del tesoro a 10 años, los rendimientos del tesoro a 3 meses y los rendimientos del S&P 500 por década que se van a la década de 1940:

Los rendimientos medios más altos se produjeron en la década de 1980, que también fue una de las mejores décadas de la historia para las acciones. Los rendimientos se elevaron de manera similar en las décadas de 1970 y 1990, pero una de esas décadas experimentó rendimientos por debajo de la par, mientras que la otra vio un rendimiento de las luces apagadas.

Los niveles de rendimiento eran más o menos promedio en la década de 2000, pero el mercado de valores tuvo un rendimiento terrible.

Podría haber añadido inflación o valoraciones iniciales o crecimiento económico o un montón de otras variables a esta tabla. Pero tal vez ese sea el punto: el contexto es más importante que los niveles de tasas de interés por sí solos.

También pensarías que el aumento o la caída de las tasas de interés tendría un impacto aquí, pero he mirado los datos y no parece ayudar:

Parece que el aumento o la caída de la inflación importa mucho más que el aumento o la caída de las tasas de interés.

También miré el rendimiento del mercado de valores cuando los rendimientos del tesoro a 3 meses promediaron el 5 % durante todo el año (lo que podría suceder este año). Ese ha sido el caso en 25 de los últimos 89 años.

El rendimiento anualizado del S&P 500 en esos 25 años fue del 11 %. Por lo tanto, en años con tasas libres de riesgo por encima de la media, el mercado de valores en realidad ha visto rendimientos por encima de la media.

No estoy diciendo que se garantice que las acciones vayan bien en un entorno de tasas más altas. Tal vez los inversores se contenten con un 5% de rendimientos esta vez. Pero la historia muestra que no se garantiza que les haga mal simplemente porque el efectivo está ofreciendo rendimientos más altos.

Es importante recordar que las acciones son activos de larga duración, mientras que las letras no lo son. Al igual que las acciones pueden fluctuar a corto plazo, también lo puede hacer la tasa libre de riesgo.

Podría ser que los inversores estén buscando rendimientos más altos cuando los rendimientos libres de riesgo son altos porque esos períodos tienden a coincidir con una mayor inflación.

El cinco por ciento suena bastante bien en este momento en comparación con los rendimientos de los últimos 10-15 años, pero algunos podrían burlarse de esas tasas cuando la inflación todavía está en el 6%.

Es probable que la inflación siga siendo más importante que las tasas de interés, ya que los rendimientos seguirán el camino de la inflación a partir de aquí.

La buena noticia para los inversores es que una economía más caliente de lo esperado ahora está ofreciendo mejores tasas libres de riesgo de las que hemos visto en años.

La paradoja aquí es que podría requerir una desaceleración de la economía para vencer una inflación superior a la media. Si eso sucede, es probable que las tasas libres de riesgo también caigan.

Disfruta de los altos rendimientos, pero no esperes que duren para siempre.

Una guía para inversores sobre criptomonedas por Quantpedia

Las criptomonedas son una clase de activos que no es fácil de ignorar en el mundo moderno. En febrero de 2023, la capitalización del mercado cripto fue de alrededor de 1,1 billones de dólares, lo que es aproximadamente la mitad del valor de todos los billetes y monedas estadounidenses en circulación. Con propiedades bastante diferentes de otras opciones de inversión, podría resultar útil para un inversor comprender y navegar bien por este mercado. Los autores Campbell R. Harvey, Tarek Abou Zeid, Teun Draaisma, Martin Luk, Henry Neville, Andre Rzym y Otto Van Hemert en su artículo An Investor’s Guide to Crypto (julio de 2022), ofrecen una visión interesante para cualquier persona dispuesta a entrar en este mercado.

En primer lugar, los autores clasifican el universo de inversión de las criptomonedas en 7 grupos dependiendo de su propósito y/o naturaleza. Estas son criptomonedas de transacción (como Bitcoin), contratos inteligentes (p. ej. Ethereum), intercambios descentralizados, que permiten al usuario intercambiar una criptomoneda por otra (p. ej. SushiSwap), préstamos, deuda  y criptomonedas relacionadas con el ahorro (p. ej. Aave y Compound), criptomonedas meme (Dogecoin), stablecoins y el último grupo son criptomonedas vinculadas a Web3, plataformas de juegos, metaverso y NFT.

El estudio revisa algunas formas populares de valorar las criptomonedas. Una forma es la llamada Ley de Metcalfe, que simplemente significaría observar el número de participantes para un token dado. Los autores argumentan, sin embargo, que si bien esta métrica influye en la valoración, en sí misma, no es suficiente para explicar la valoración de las criptomonedas. Otra comparación común es la del bitcoin y el oro. Si bien los autores no están de acuerdo con que el bitcoin sea «el oro digital», es una idea frecuente entre los inversores. Sin embargo, si se tomara como cierto, otra forma de valorar el bitcoin sería como un múltiplo del costo de la minería (ver la comparación en la prueba 7). También se tienen en cuenta el análisis de flujo frente al análisis de las acciones y el valor relativo.

En el transcurso del artículo, los autores también examinan las estrategias de seguimiento de tendencias y encuentran que funcionan bien y en su mayoría superan a las estrategias de comprar y mantener, a pesar de que solo hay un corto período de pruebas de retroceso disponible. También calculan las correlaciones entre varias criptomonedas y encuentran que, en los últimos años, el mercado se está diversificando cada vez más. Examinan la correlación del bitcoin con las acciones, que, aunque normalmente son bajas, aumentan en tiempos de crisis. Finalmente, se ofrece una visión general de las cuestiones regulatorias y de custodia, ya que hay varias formas de mantener la criptomoneda: la custodia propia cuando el inversor tiene su propia cartera, o la custodia de terceros cuando la propiedad de la criptomoneda está mediada por alguna empresa. Hay ciertos problemas con ambos, por lo que vale la pena considerar este problema de antemano. Por lo general, se recomienda dividir las tenencias de criptomonedas entre diferentes carteras.

• Autores: Harvey, Campbell R. y Abou Zeid, Tarek y Draaisma, Teun y Luk, Martin y Neville, Henry y Rzym, Andre y van Hemert, Otto
• Título: Una guía para inversores sobre criptomonedas
• Enlace: https://ssrn.com/abstract=4124576

Resumen:

Proporcionamos información práctica para los inversores que buscan exposición al creciente espacio de criptomonedas. Hoy en día, las criptomonedas son mucho más que solo bitcoin, que históricamente dominó el espacio, pero representó solo una participación del 21 % del volumen total de comercio de criptomonedas en 2021. Hablamos sobre una amplia variedad de tokens, destacando tanto su funcionalidad como sus propiedades de inversión. Comparamos críticamente los métodos de valoración populares. Contrastamos con inversión de comprar y mantener con estilos más activos. Solo consideramos que los datos devueltos son representativos de 2017, pero el uso de datos intradía aumenta el poder estadístico. El rendimiento cripto subyacente ha sido notoriamente volátil, pero los métodos de segmentación por volatilidad son efectivos para controlar el riesgo, y las estrategias de seguimiento de tendencias han funcionado bien. Los activos cripto muestran una baja correlación con los activos de riesgo tradicionales en tiempos normales, pero la correlación también aumenta en la cola izquierda de estos activos de riesgo. Por último, detallamos importantes consideraciones de custodia y regulación para los inversores institucionales.

Como siempre, presentamos varias figuras y tablas interesantes:

Citas notables del trabajo de investigación académica:

«Hay muchas formas diferentes para que un inversor se exponga a las criptomonedas. Tal vez el más sencillo sea a través de contratos de futuros u otros valores como los fondos cotizados en bolsa (ETF). Los inversores también pueden invertir con un fondo de capital de riesgo (VC) orientado a las criptomonedas y pagar las tarifas asociadas con la inversión de capital de riesgo. También es posible comprar las monedas físicas.»

«¿Son las criptomonedas una burbuja? Una burbuja es una desviación persistente del valor fundamental. En este espacio (y como hablaremos más adelante), es difícil definir el valor fundamental. Sin embargo, hay una característica distintiva entre el comportamiento de los precios de las criptomonedas y las burbujas históricas clásicas: las retiradas de criptomonedas han sido (hacia) seguidas por recuperaciones.»

«¿Por qué tiene valor una criptomoneda como el bitcoin? No es de curso legal en los EE. UU. Es extremadamente volátil, aproximadamente 40 veces más volátil que el dólar estadounidense en comparación con una cesta de otras monedas del G-10. Las transacciones son lentas y caras. Existe un riesgo regulatorio sustancial. Dicho esto, el bitcoin se ha apreciado de manera espectacular desde su lanzamiento.»

«Hay una serie de hipótesis que intentan explicar su valoración. Dado que el bitcoin no paga ningún dividendo, la explicación más simple es que la gente compra bitcoin porque creen que aumentará de valor. Sin embargo, es poco probable que esta expectativa sea sostenible a largo plazo. De hecho, comprar un activo permanente que no pague dividendos solo porque crees que el precio subirá lleva a algunos a compararlo con un esquema Ponzi. Por otro lado, también es posible que la red de criptomonedas produzca algo valioso (como transacciones rápidas, seguras o baratas) que sean valorados por los participantes de la red.»

«Para el bitcoin específicamente, los principales defensores sugieren que podría usurpar parte de esta funcionalidad, el llamado argumento del «oro digital», véase, por ejemplo, Winklevoss (2020). A diferencia de la mayoría de los otros tokens, el bitcoin tiene una parada dura en 21 millones de unidades, potencialmente análoga a las 244.000 toneladas métricas de oro que representan la parada dura estimada en el metal amarillo (al menos hasta que se encuentren depósitos extraterrestres).»

«Cantillon señala que cuando el oro se convirtió por primera vez en el principal estándar de acuñación en Grecia, alrededor del siglo V a. C., había numerosas alternativas, como el hierro o el cobre, que podían ser, y a veces eran, elegidas como unidades de cuenta económica. El hecho de que el metal amarillo llegara a la cima fue, en opinión de Cantillon, debido a que mejor satisfacía cinco limitaciones: durabilidad, divisibilidad, transportabilidad, homogeneidad y rareza.

«Se puede argumentar que el bitcoin también satisface estas limitaciones y, como tal, puede actuar como un espejo digital del oro físico.»

«Se puede gestionar la alta volatilidad de un activo. La volatilidad se puede reducir invirtiendo, por ejemplo, una cuarta parte del capital en el activo y manteniendo el resto del capital en efectivo. De esta manera, la volatilidad de rendimiento del capital total disponible es solo una cuarta parte de la del activo en sí. Y, de hecho, una inversión de un cuarto en bitcoin ha sido tan volátil como una inversión completa en el S&P 500.»

«En otras palabras, al tener un alto grado de sesgo negativo o exceso de curtosis. Resulta que durante el período de tiempo de 2017 a 2022, el bitcoin y el éter han experimentado relativamente pocos eventos de cola, en comparación con el índice S&P 500. Particularmente durante la venta de acciones de Covid-19 en el primer trimestre de 2020, el índice S&P 500 experimentó oscilaciones de precios mucho mayores de lo habitual, mientras que el bitcoin siguió siendo tan volátil como lo había sido antes.»

«Seguimos la metodología de Harvey et al. (2019) para definir estrategias de tendencia de 1 mes (22 días), 3 meses (65 días) y 12 meses. La estrategia de tendencia habrá sido en su mayoría larga en ambas monedas, ya que estos mercados han tendido a una tendencia al alza. Sin embargo, toma posiciones largas más grandes cuando la tendencia es más fuerte al alza, y toma posiciones cortas durante los pocos períodos de tiempo en los que la tendencia fue negativa.»

«Las estrategias de tendencia han tenido un buen comportamiento a lo largo de la historia (ciertamente corta) disponible para nosotros, y en su mayoría han superado a una inversión constante en la moneda en sí (ver la relación de Sharpe reportada en las leyendas).»

«Observamos que en tiempos normales el bitcoin tiene una correlación limitada con otros activos que a menudo se utilizan como bloques de construcción de la cartera de múltiples activos. De hecho, en promedio, cuando las acciones no están en caída, la correlación promedio entre bitcoin y los siete activos de nuestro conjunto de muestras es de solo 0,02. Sin embargo, a medida que avanzamos más hacia la cola izquierda de la distribución de rendimientos, la correlación con algunos de los activos naturalmente con más riesgo aumenta drásticamente. Forbes y Rigobon (2002) documentan correlaciones más intensas durante los períodos volátiles en los mercados de valores. En particular, encontramos que la correlación entre el bitcoin y una amplia cesta de materias primas pasa de 0,03 en tiempos normales, a 0,61 cuando las acciones están bajando un 20 % o más durante el trimestre. Del mismo modo, la correlación con las propias acciones aumenta de 0,02 a 0,55.»

«Si bien una cartera podría tener cero inversión directa en criptomonedas (dejando de lado los valores relacionados con las criptomonedas en los índices de capital), eso no significa que tenga cero exposición. De hecho, puede tener una beta negativa. Es decir, varios de los nombres de la cartera podrían ser desafiados por algunas de las nuevas empresas en el espacio cripto».

Año electoral y gas por Sentimentrader

Los próximos meses entramos en un año preelectoral

Las acciones tienden a ser fuertes de marzo a julio, especialmente en los años previos a las elecciones.

La estacionalidad puede impulsar las acciones pronto. Los meses de marzo a julio de los años previos a las elecciones son favorables para las acciones del Nasdaq.

El siguiente gráfico muestra la tendencia estacional anual del índice S&P 500. Tenga en cuenta el entorno favorable típico durante el período de marzo a julio.

Una rara señal de compra para el gas natural

El diferencial de futuros a 1 año para el gas natural se desplomó recientemente por debajo del -60% y luego giro al alza. Los datos históricos indican que el gas natural ha subido siempre después de giros en los diferenciales similares, con ganancias observadas durante un período que va desde una semana hasta doce meses después. Por lo general, las acciones de gas natural han seguido la tendencia al alza de la materia prima, lo que ha dado como resultado rendimientos sólidos en la mayoría de los marcos de tiempo.

El clima cálido en todo el mundo y especialmente en Europa hizo que los precios del gas natural se desplomaran a un ritmo histórico. En los últimos seis meses, la materia prima disminuyó un -77%, rompiendo el récord anterior de caída del -68% desde 2001.

Hago un seguimiento de las dislocaciones en el mercado del gas natural al monitorear el diferencial de futuros de 1 año como un porcentaje del precio del primer contrato. La semana pasada, el diferencial cayó por debajo del -60 % por sexta vez en la historia.

Si bien es extremadamente raro, los rendimientos anualizados son súper alcistas cuando el indicador cae por debajo del -60%. Por el contrario, es muy probable que el gas natural disminuya cuando supere el +40%, lo que sucedió en 2022.

La importancia del volumen por Ray Barros

A lo largo de los años, he estado estudiando la influencia del volumen en la acción de los precios. Al enseñarlo, el problema ha sido para en los mercados de futuros sobre cómo lidiar con el volumen al hacer el roll o el cambio de contrato, especialmente para aquellos contratos que expiran mensualmente. Para hacer frente a este problema, diseñé un método manual para calcular la normalización del volumen.

No lo enseñé activamente porque sentí que la mayoría no se tomaría la molestia de hacer los cálculos, al igual que la mayoría elige no hacer el cálculo de estadísticas para los medios de impulso y correctivos y sus desviaciones estándar. Lo incluí en el curso de mentores.

Sin embargo, la ayuda ya está a mano.

Usé durante mucho tiempo un programa creado por Kym Haines que normaliza el volumen de datos en formato csv. Me gustaría compartir los resultados de nuestros descubrimientos:

a) La fiabilidad de los Upthrusts y Springs mejora cuando C tiene un volumen que es del 97 % o menos de A y está dentro de la extensión máxima. Curiosamente, la misma observación ha sido hecha por Tim Ord en su nuevo libro, «La ciencia secreta del precio y el volumen».

b) Al evaluar si es probable que un movimiento de impulso llegue a su fin, comparo el último movimiento de impulso dentro de la estructura de la onda de ray con el penúltimo movimiento. En general, si es probable un giro, el último movimiento tendrá un volumen diario promedio de al menos un 33 % menor que el volumen diario promedio del penúltimo movimiento.

Además de lo anterior, por Timothy Ord en «La ciencia secreta del precio y el volumen» llegó a algunas ideas novedosas:

1) Se confirma una parte superior cuando el último movimiento de impulso tiene al menos un 50 % menos de volumen que el penúltimo movimiento de impulso o el movimiento correctivo inmediatamente anterior al último movimiento de impulso.
2) El CIT se confirma cuando el siguiente movimiento direccional opuesto a la tendencia anterior tiene un 50 % más de volumen que el último movimiento de impulso. En la Figura 1, el volumen diario promedio de BC puede ser del 50 % o menos de AB o XA. La tendencia bajista se confirma si el CD tiene un volumen diario promedio mayor que BC.

Arenas movedizas en el mercado [Dirty Dozen] por Alex Barrow

En el Dirty Dozen [CHART PACK] de esta semana, echamos un vistazo a los gráficos mensuales, hablamos sobre lo bueno y lo malo del mercado, la economía y las propuestas políticas. Terminamos echando un vistazo al crudo y un E&P de pequeña capitalización que está listo, y mucho más…

1. Queda un día… Al SPX solo le queda un día de negociación en el mes para ver si puede cambiar su barra mensual y cerrar en verde. A partir de ahora no se ve tan bien. Además, el gráfico está atrapado en un rango ajustado de 10 meses. Los regímenes de compresión conducen a los expansiones (también conocidos como Grandes tendencias).

Somos bastante neutrales en nuestra perspectiva a corto-medio plazo. Así que esperaremos a que el mercado se decida.

2. Sin embargo, no todo está mal… Los principales índices internos siguen aguantando bien. Por lo general, vería que las acciones cíclicas, las semifinales, la deuda corporativa, etc… tienen un rendimiento inferior en una base relativa si de hecho estamos a punto de comenzar otra pata bajista. Y eso no está sucediendo todavía.

3. Cuando lo negativo es positivo… El veterano técnico de mercado Wayne Whaley publicó este estudio en Twitter la semana pasada. Se observan las tendencias históricas del mercado cuando un rendimiento de enero del +4% es seguido por un febrero negativo.

Sus descubrimientos: Los otros siete casos vieron ganancias positivas durante el siguiente período de seis meses, con una ganancia promedio a seis meses del 9,97 %.

Recordatorio: este tipo de estudios no son predictivos, solo descriptivos. El futuro puede ser diferente y será diferente. Simplemente estudios como estos al menos deberían hacerte revisar tus antecedentes.

4. Dos opciones: Mala y más mala… Bridgewater sigue hablando de tipos más altos y durante más tiempo (Dalio es obviamente un gran fan del trabajo de MO). Su reciente informe con el fascinante título «El ciclo de endurecimiento se está acercando a la etapa 3: Guías que estamos viendo» comenta lo siguiente:

«Dadas las condiciones actuales y los vínculos de causa/efecto, las probabilidades favorecen que haya una tercera etapa y que lo más probable es que tome la forma de una recesión económica. Y si eso no sucede, es probable que la inflación se mantenga por encima de los objetivos del banco central, lo que provoca un aumento continuo de las tasas de interés a corto plazo o al menos un período de tasas de interés más altas y sostenidas de lo que los mercados están descontando ahora. Como ilustración, las probabilidades favorecen el gráfico de abajo a la izquierda, y si no es así, entonces veremos algo como el gráfico de abajo a la derecha, y tal vez ambos».

5. Mata a la alegría… Esto es lo que BW cree que debe suceder para obtener un equilibrio más estable. Y FWIW, estamos de acuerdo con ellos.

6. La gran conversión… La demanda nominal de bienes todavía está por encima de su tendencia previa al COVID, mientras que los servicios están por debajo. Pero estos dos finalmente están empezando a converger a un ritmo más rápido. Y como señala BW, esta convergencia tiene implicaciones, ya que un mayor gasto en servicios ejerce una presión al alza sobre los salarios y el empleo, mientras que una demanda más débil de bienes tiene un mayor impacto en los ingresos corporativos. No es la mejor combinacion para los alcistas.

7. Termina con una nota positiva… El índice de difusión de BW de la demanda mensual real de bienes de PCE (gráfico a continuación, línea roja), tiene un récord decente que predice las recesiones entrantes (es del 100 %).

BW escribe: «desde 1960, en cada uno de los casos anteriores en los que el índice de difusión era negativo, hubo una contracción en el crecimiento. Por otro lado, cuando el crecimiento cayó a terreno negativo pero el índice de difusión fue positivo, la aparente recesión se invirtió rápidamente. El índice de difusión recientemente rompió la línea cero solo por séptima vez desde 1960, otra indicación de que nos dirigimos a una tercera etapa del ciclo de ajuste».

8. No tan rápido… @edclissold de NDR compartió este hilo la semana pasada. Al principio, se lee como si estuviera en el campo de los bajistas que piensan en una recesión inevitable. Pero…

9. Demasiado pronto… Clissold continúa explicando que «Los mercados bajistas comienzan una media de 6 meses antes de las recesiones. El más largo es de 17 meses (1956 y 1978). Los datos recientes implican que una recesión no es inminente. Si la recesión se retrasa a finales de 2023 o 2024, no hay precedentes para permanecer en un mercado bajista tanto tiempo».

10. Dos por uno… Ed señala que es típico que el mercado experimente dos mercados bajistas cíclicos por cada recesión. Y que «el mercado bajista de 2022 ~2 años en la expansión y está cerca del mercado bajista promedio.»

Si el informe de esta semana ha enturbiado las aguas, bien. Ese era el punto. Hay momentos para mostrar convicción y hay momentos para mostrar paciencia y equilibrio (riesgos y exposiciones equilibrados). Ahora le muestro lo último.

11. Crudo… se acerca un gran movimiento en el petróleo. No necesitas saber si es hacia arriba o abajo. Está bien tener tus prejuicios (los tengo), pero el dinero se gana con las operaciones, no en la predicción de la tendencia. Entraremos cuando tengamos la señal.

12. Gas arriba… Las acciones de energía se han mantenido bien a pesar de la violencia sobre la cara del gas en los últimos 6 meses junto con un movimiento lateral en crudo.

Me gusta SD, TDW (que tenemos en cartera) y JOY, que aparece a continuación. Josh Young de Bison Interest tiene un buen artículo de SA que puedes encontrar aquí.

Gracias por leer.

El punto débil más común que observo entre los traders por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

Existe un mito entre los traders que se están formando de que todo lo que necesita hacer para tener éxito es encontrar un estilo de trading que se adapte a su personalidad y luego adherirse a ese estilo con disciplina y consistencia.
Qué absurdo.

Piense en otras formas de ver esto, como el baloncesto, la cirugía o el canto de ópera. ¿Un equipo de baloncesto se apega a un único estilo defensivo independientemente del equipo rival? ¿Siguen los cirujanos técnicas basadas en sus personalidades o en datos científicos objetivos? ¿Los cantantes profesionales adoptan el mismo estilo en cada composición que interpretan?

La realidad es que los profesionales de alto rendimiento aprenden a adaptar sus estilos a las condiciones de actuación. Un jugador de tenis se adapta a las canchas de tierra batida y césped. Un equipo de fútbol se adapta a las cambiantes alineaciones defensivas. Los actores se adaptan a sus papeles.

La debilidad más común que observo entre los traders es que buscan un estilo de negociación e intentan adaptar ese estilo a todas las condiciones del mercado. Por ejemplo, un trader puede buscar sacar provecho de la tendencia o el impulso, solo para sentirse frustrado cuando los mercados son «erráticos». Un trader puede buscar operar en un marco de tiempo cuando los ciclos del mercado operan en escalas muy diferentes.

Mi analogía favorita para esta situación es la del bailarín que tiene un solo estilo de baile independientemente de la música que se reproduzca. Mientras todos los demás bailan lentamente al ritmo de un vals, ellos se agitan al estilo mosh-pit. Luego se preguntan por qué nadie bailará con ellos…

La primera pregunta que debe hacerse un trader no es sobre «setups» y qué se está moviendo. La primera pregunta es: ¿Cómo se está comportando este mercado y ese comportamiento presenta oportunidades que puedo explotar? Antes de empezar a bailar, escuchas la música. Antes de comenzar la cirugía, se estudia el estado del paciente.

Tener un estilo único que impones en todos los mercados no es disciplina; es inflexibilidad. Algunas de las mejores oportunidades de mercado provienen de ocasiones en las que operaciones que habían estado funcionando de repente no funcionan. Ese puede ser un maravilloso aviso de que las condiciones han cambiado y que es hora de adaptarse.