Ondas de Wolfe: un buen mapa de ruta por Alba Puerro

• La figura  o patrón de la Onda de Wolfe aparece cuando la tendencia está agotada o próxima a agotarse indicando un probable cambio en la misma de forma inmediata o en el corto plazo. Es por ello que, si trabajamos con las Ondas de Wolfe en marcos temporales amplios, obtendremos un buen “mapa de ruta” a seguir en nuestra operativa tanto swing como intradía
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine 51.

Primero de todo me gusta recordar que la Onda de Wolfe no tiene nada que ver con las Ondas de Elliott (aparte de compartir la palabra “onda “ en su definición)  ni un “zig Zag” que va uniendo simplemente impulsos sin tener en cuenta nada más. Las Ondas de Wolfe tienen en cuenta proporción y respuesta del mercado en zonas clave, siendo esto más que suficiente. Además cuando aparecen o se detectan son operables directamente a mercado (entrada discrecional) quedando la marcación de otros elementos como divergencias, información de osciladores, etc. como algo simplemente de apoyo que no es necesario  para su consecución.

Para ilustrar esto mismo he añadido a los gráficos el indicador Koncorde de Xavier García (Blai5)  que nos proporciona numerosa información, en este caso sólo fijándome en las divergencias con Ondas de Wolfe que han aparecido recientemente en los mercados. A algunas de ellas les acompaña una divergencia y a otras no, siendo el resultado muy similar sin necesidad de tener divergencias u otro tipo de señales para operarlas:

Habiendo  visto ya que con la información que nos proporciona la misma figura tenemos una operativa objetiva con todos los elementos necesarios para trabajar,  recordaré para seguir que las Ondas de Wolfe aparecen en todos los activos (índices, acciones, FOREX, metales…) y en todas las temporalidades, desde 1 minuto hasta mensual, ofreciendo oportunidades de operativa desde el scalping más agresivo hasta swing trading . Si bien cabe destacar, que cuanto mayor sea el Marco Temporal o Time Frame, mayor fiabilidad y recorrido tendrá la figura, y más posibilidades de operativa. Y este es el caso que nos ocupa hoy, utilizar las Ondas de Wolfe en un marco temporal amplio (Diario, Semanal y Mensual) para poder establecer un mapa de ruta a seguir con tomas de beneficios y directrices para tomar posiciones claras   y con un Stop Loss y objetivos concretos y definidos.

Los puntos que definen una Onda de Wolfe, por si el lector quiere profundizar más, están desarrollados tanto en el Blog https://ondadewolfe.wordpress.com/   como en un artículo en esta misma revista Hispatrading, en su edición número 33 titulado “cómo hacer trading con las Ondas de Wolfe”

QUÉ ES UN MAPA DE RUTA

Un “mapa de ruta” es una guía de una dirección del mercado, la que es más probable según la operativa en ese momento, para saber si posicionarnos alcistas o bajistas hasta unos objetivos.
En este sentido, si aparece una Onda de Wolfe alcista , las posiciones serán de compra, y aprovecharemos mínimos crecientes que haga el precio para tomar posiciones de nuevo si se quiere, gestionando la posición mientras avanza subiendo el Stop Loss o protegiéndola, y cerrando en los objetivos.

De manera contraria, si aparece una Onda de Wolfe bajista , las posiciones serán de venta, y aprovecharemos máximos decrecientes que haga el precio para tomar posiciones de nuevo si se quiere, gestionando la posición mientras avanza bajando el Stop Loss o protegiéndola, y cerrando en los objetivos.

ONDAS DE WOLFE APLICADAS COMO MAPA DE RUTA

Como he indicado antes, los mejores Marcos Temporales para este tipo de  operativa son los amplios (por fiabilidad) Diario, Semanal y Mensual. No obstante, esto mismo se puede aplicar en marco temporal de 1Hora, y servir de mapa de ruta para una operativa más intradía o de scalping.

Veamos el  “mapa de ruta” en este caso:  la divisa EuroDólar o par $EURUSD en marco Semanal: deja una directriz muy clara y vemos giros de mercado dejando máximos decrecientes.

El precio empieza a caer tras aparecer la Onda de Wolfe (por eso la entrada es a mercado, discrecional, vender EURUSD o abrir cortos EURUSD). A partir de ahí, las operaciones de compras o ajustes a largo, no tienen mucho recorrido, dejando giros y máximos decrecientes en donde, sabiendo que está la Onda de Wolfe bajista, se puede vender a mercado de nuevo y establecer un Stop Loss acorde al recorrido y un cierre en los objetivos marcados.

Las Ondas de Wolfe nos marcan unos objetivos concretos que nos ayudan a gestionar las posiciones sin tener que estar pensando continuamente cuándo es buen momento para salir. 

El ejemplo de la Figura 4 es también  una Onda de Wolfe bajista que ha aparecido en la divisa EuroDólar o par $EURUSD en marco Mensual:  en las siguientes subidas del precio, ninguna lo deja por encima del máximo de la Onda de Wolfe (su punto 5) , dejando esos máximos decrecientes que se buscan para entrar o incorporarse al mercado con una buena relación Riesgo: Beneficio.

Es importante establecer un Stop Loss acorde al recorrido y un cierre en los objetivos marcados.

En los marcos temporales que estamos viendo, la operativa sería swing trading ya sea en las incorporaciones o en una venta a mercado desde el inicio, puesto que el desarrollo del precio tardará varias semanas o años, como en este último caso, pero ofreciendo posibilidades de operativa muy buenas de una forma más tranquila y enfocada al swing.

Sin duda lo mejor de este patrón es su objetividad y la forma tan concreta de decirnos dónde establecer el Stop Loss y el Take Profit. Personalmente pienso que un sistema cuanto más objetivo sea, más sostenible emocionalmente es en el largo plazo, y más fácil nos lo pone para trabajarlo. 

En el caso de Ondas de Wolfe en Índices bursátiles, también es un buen aviso en el caso de Ondas de Wolfe alcistas para sobreponderar cartera, o comprar ETFs o CFDs del mismo índice, o en el caso de las Ondas de Wolfe bajistas deshacer posiciones o gestionar beneficios puesto que nos indica una caída del mercado en la que probablemente se vean afectadas las acciones de las empresas que lo componen.

Dejo un ejemplo reciente: una Onda de Wolfe bajista en Marco Temporal Diario en el EUROSTOXX 50.

¿Por qué no aprovechar esta información que nos da,  para tomar beneficios de posiciones largas o compras si bien no se quiere vender? Con la alta probabilidad de que se podrá recomprar más abajo y más barato

Espero que os haya aportado el conocer esta figura de análisis técnico avanzado enfocada al swing trading como mapa de ruta.

Una ventana estacional complicada para la gasolina por Jay Kaeppel

Los futuros de gasolina sin plomo son un mercado altamente cíclico. Pero con todo el enfoque en los precios de la gasolina de todo tipo últimamente, podría ser hora de prestar atención.

La demanda de gas tiende a aumentar a medida que avanza la primera mitad del año calendario. Luego, la demanda se ralentiza a medida que el verano se acerca al otoño. Finalmente, la demanda cae drásticamente a medida que se acercan los meses de invierno.

El siguiente gráfico muestra la tendencia estacional anual de los futuros de gasolina sin plomo. Destaca los dos períodos clave para los traders de gasolina. La fuerte caída del precio en la segunda mitad del año es inequívoca.

Aquí es donde se pone interesante…

El período clave más grande se extiende desde el Día de negociación del año (TDY) #168 hasta el TDY #226. Para 2022, esto se extiende desde el cierre del 24 de agosto hasta el cierre del 16 de noviembre.

A lo largo de la historia del contrato, este período mostró una ganancia de tres veces y una pérdida de trece veces. Cada estadística individual, desde la pérdida promedio hasta la peor pérdida y la probabilidad de un gran movimiento, estaba sesgada hacia los años perdedores.

En otras palabras, cuando la gasolina sin plomo rompió su tendencia estacional y subió, tendió a ser una pequeña ganancia. Cuando caía, tendió a caer con fuerza.

Estamos entrando en ese período ahora mismo.

100 años del factor dólar estadounidense [Estudio] por Quantpedia

Encontrar datos de alta calidad con un largo historial puede ser un desafío. Ya hemos examinado cómo ampliar los datos históricos diarios de bonos a 100 años y cómo ampliar los datos diarios de materias primas a 100 años. Siguiendo el tema de nuestros artículos anteriores, decidimos ampliar los datos históricos de un nuevo factor, el Factor Dólar. Este artículo explica cómo combinar varias fuentes de datos para crear un historial de datos diarios de 100 años para el factor dólar, presenta las fuentes de datos y explica la metodología.

¿Qué es el factor dólar?

El factor dólar mide el valor del dólar estadounidense (USD) en relación con las monedas de sus socios comerciales más importantes. Actualmente, las seis monedas extranjeras se utilizan para el cálculo del índice del dólar estadounidense (DXY): euro (EUR), yen japonés (JPY), libra esterlina (GPB), dólar canadiense (CAD), corona sueca (SEK) y franco suizo (CHF). El índice del dólar sube a medida que el dólar se fortalece en comparación con las monedas antes mencionadas. Hasta cierto punto, refleja la economía estadounidense en relación con el resto del mundo. Sin embargo, los datos históricos de DXY cubren solo el rango de tiempo desde 1971 hasta el presente. Por lo tanto, hemos recopilado varios datos desde 1926 para ayudarnos a ampliar los datos históricos del factor dólar.

¿Cómo construir una historia diaria de 100 años del Factor Dólar?

Para crear la historia de 100 años del Factor Dólar, hemos combinado varias fuentes de datos:

1926-1953

Los datos de 1926 a 1953 se obtuvieron de riksbank.se. En primer lugar, recopilamos tipos de cambio mensuales de la corona sueca (SEK) a varias monedas históricamente relevantes: dólar estadounidense (USD), marco alemán (DEM), libra esterlina (GBP), franco francés (FRF), franco belga (BEF), suizo franco (CHF), florín holandés (NLG), corona danesa (DKK), corona noruega (NKK) y lira italiana (ITL). En segundo lugar, calculamos el tipo de cambio mensual USD/SEK como el valor inverso del tipo de cambio mensual SEK/USD. Para determinar el tipo de cambio de USD a otras monedas (denotadas como XYZ), aplicamos la fórmula básica:

Como obtuvimos los tipos de cambio mensuales, calculamos los rendimientos mensuales para cada par USD/XYZ. Finalmente, usando el PIB de la Lista de regiones de Wikipedia por PIB pasado para Europa: 1830-1938 (Bairoch) como ponderaciones, calculamos el índice usando el valor del PIB de 1925 para el intervalo de tiempo 1926-1937, y el valor del PIB de 1938 para el intervalo de tiempo 1938-1953. Desafortunadamente, nuestros datos tienen una frecuencia mensual solamente. Por lo tanto, describimos cómo transformarlos en datos diarios a continuación.

Como podemos ver en el gráfico, cambios significativos marcaron la década de 1930. En 1933, el dólar estadounidense se fortaleció rápidamente en comparación con el marco alemán, la libra esterlina y el franco francés. Además, en 1936, el dólar estadounidense se debilitó repentinamente frente al franco francés y la lira italiana. ¿Cuál fue la razón de estos cambios?

En 1933, en la Conferencia Económica de Londres, Francia y Gran Bretaña querían estabilizar el tipo de cambio del dólar estadounidense en un valor relativamente alto. Sin embargo, la reacción estadounidense fue adversa; en consecuencia, el dólar estadounidense subió frente a las monedas extranjeras. Por otro lado, en 1936, luego de que Gran Bretaña y Estados Unidos suspendieran el patrón oro, creció un desequilibrio entre sus monedas y las del bloque oro (por ejemplo, Francia). Este desequilibrio provocó la devaluación del dólar estadounidense, elevando los precios de importación y bajando los precios de exportación en los Estados Unidos. Finalmente, el Acuerdo Tripartito estabilizó los tipos de cambio y puso fin a la guerra de divisas de 1931 a 1936.

1953-1971

Los datos de 1953 a 1971 se obtuvieron de bis.org. Para el segundo período, recopilamos los tipos de cambio diarios de varias monedas al dólar estadounidense: franco belga (BEF), dólar canadiense (CAD), franco suizo (CHF), marco alemán (DEM), corona danesa (DKK), franco francés (FRF), libra esterlina (GBP), lira italiana (ITL), florín holandés (NLG), corona noruega (NOK) y corona sueca (SEK). Para calcular el Factor Dólar, tuvimos que determinar sus valores inversos y calcular los rendimientos diarios. Al igual que en el primer período, usamos el PIB como ponderación para calcular el índice. Sin embargo, para este período, usamos los valores de la Lista de regiones por PIB pasado para el mundo: 1–2008 (Maddison) para el año 1950.

1971-2022

Por último, los datos de 1971 a 2022 se obtuvieron del índice del dólar estadounidense de Wikipedia. Entonces, desde 1971 hasta el presente, hemos seguido con los datos diarios del índice del dólar estadounidense (DXY).

Transformación de datos mensuales en datos diarios

Como ya hemos mencionado, es necesario transformar los datos mensuales del primer subperíodo (1926-1953) en datos diarios. Por otro lado, los datos de los dos últimos subperíodos (1953-2022) eran de frecuencia diaria, por lo que no es necesario modificarlos. Desafortunadamente, no existe un proxy diario para estimar la volatilidad diaria para el primer período. Por ese motivo, aplicamos una interpolación lineal simple, similar a la que usamos en Ampliación de los datos históricos diarios de bonos a 100 años. En el primer paso, calculamos la diferencia acumulada entre los dos puntos de datos cada mes y obtuvimos el interés diario. Posteriormente, acumulamos los respectivos intereses de cada día. Sin embargo, existe una desventaja de la interpolación lineal: la curva resultante tiene una volatilidad intramensual cero.

Combinación de varias fuentes de datos

Finalmente, combinamos las series de datos de tres períodos diferentes en una serie de tiempo.

Autores:
Juliana Javorska, analista cuántica, Quantpedia
Daniela Hanicova, analista cuántica, Quantpedia

Tamaño de la posición 2 por Ray Barros

¿Oso viejo o toro joven? por Dr. Ed Yardeni

Hay un feroz debate entre los alcistas y los bajistas del mercado de valores. La pregunta que se está considerando es si el repunte desde el 16 de junio es un nuevo mercado alcista o simplemente un repunte en el mercado bajista que comenzó el 3 de enero. Durante este período, el S&P 500 cayó un 23,6% desde su máximo histórico de 4796 a 3666.

Joe y yo creemos que comenzó un nuevo mercado alcista el 16 de junio, con el S&P 500 subiendo un 17,4 % (Fig. 1 y Fig. 2). El S&P 500 está ahora solo un 10,2 % por debajo de su máximo histórico del 3 de enero. El 19 de julio superó su media móvil (DMA) de 50 días. Ahora está a menos del 1 % por debajo de su media móvil de 200 días.

Si el S&P 500 no logra subir significativamente por encima de su media móvil de 200 días, los bajistas indudablemente concluirán que la próxima parada será una nueva prueba del mínimo diabólico, posiblemente en camino a un nuevo mínimo antes de que finalmente termine el mercado bajista. Tienen el calendario de su lado porque septiembre suele ser el peor mes para la bolsa. Desde 1928, el S&P 500 ha caído un 1,0% en promedio durante el mes (Fig. 3).

Desde una perspectiva fundamental, los bajistas esperan que la inflación se mantenga elevada, obligando a la Fed a subir mucho más las tasas de interés, provocando una severa recesión. Los alcistas, como nosotros, creen que la inflación podría haber alcanzado su punto máximo en junio y que es probable que la Fed haga una pausa por un tiempo después de una nueva subida de tipos de 50pb-75pb a finales de septiembre. Los bajistas ven muchas más desventajas para las ganancias y los múltiplos de valoración. Vemos un estancamiento de las ganancias corporativas hasta fines de este año y creemos que los múltiplos de valoración a futuro tocaron fondo el 16 de junio. En nuestra narrativa alcista, el mercado podría moverse lateralmente por un tiempo antes de alcanzar nuevos máximos históricos el próximo año.

Los repuntes del mercado bajista tienden a ocurrir durante mercados bajistas prolongados, que ocurren durante recesiones prolongadas cuando las esperanzas de los inversores de un final a la vista se desvanecen (Fig. 4 y Fig. 5). Podría decirse que el S&P 500 descartó una recesión durante la primera mitad del año, que hasta ahora parece una «recesión técnica» breve, con una caída del PIB real de solo el 1,6 % (saar) y del 0,9 % durante el primer y segundo trimestre. El repunte desde el 16 de junio resultará ser un mercado alcista sostenible si la inflación está llegando a su punto máximo, lo que implica que la Reserva Federal casi ha terminado de ajustar y no tendrá que desencadenar una recesión para reducir la inflación. Si ese escenario feliz no se desarrolla, los bajistas tendrán un día de campo.

Mejorando su psicología al hacer trading al mejorar sus trades por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

¿Qué pasaría si tuviera la paciencia de esperar la claridad en el comportamiento del mercado?

¿Qué sucede si solo opera cuando un patrón probado en el mercado se está reproduciendo en tiempo real?

¿Qué pasaría si revisara rigurosamente el comportamiento del mercado de cada día para volverse sensible a las tendencias y ciclos presentes aquí y ahora?

¿Qué pasaría si no *necesitaras* operar y solo actuaras cuando hubiera claridad: cuando se alineen marcos de tiempo de largo plazo con los de más a corto plazo?

Ve un mercado que probablemente subirá después de un impulso en amplitud. Notas una tendencia alcista en un marco de tiempo particular. Ve un retroceso de esa tendencia; entra para un nuevo testeo del máximo anterior y una posible continuación de la tendencia. Sigues una fórmula para tomar ganancias parciales en el máximo anterior; dejar que una parte de la operación llegue a un extremo de sobrecompra a corto plazo.

Cuando espera claridad, el trading llega a ti.

Trabajar en su forma de pensar para mejorar sus operaciones no es la clave de la psicología del trading.

Trabajar en su trading para mejorar su mentalidad es el camino de un rendimiento prometedor.

Si espera claridad, operará con enfoque.

Si *necesita* hacer trading y *necesita* ganar dinero, nunca llegará la claridad.

Por qué las personas toman decisiones financieras tontas a propósito por Ben Carlson

Hubo una pregunta en Twitter esta semana que causó revuelo entre la gente:

Una probabilidad del 50% de ganar $50 millones equivaldría a un valor esperado de $25 millones. ¿Por qué tomaría $ 1 millón contra un valor de pago esperado de $ 25 millones? Eso no tiene ningún sentido.

Si entiendes las probabilidades, presionas el botón verde.

¿Fácil verdad?

No tan rapido.

Digamos que tiene $ 1 millón en su bolsillo. ¿Gastaría ese dinero en una oportunidad del 50% de $50 millones con la misma probabilidad de perderlo todo?

Las pérdidas duelen el doble de lo que nos hacen sentir bien las ganancias. ¿Cuánto te arrepentirías si rechazaras $1 millón y terminaras sin nada?

La respuesta matemática es que presionarás el botón verde siempre.

La respuesta psicológica es que presionarás el botón rojo siempre.

La respuesta circunstancial es, bueno, depende.

Si no tiene un centavo a su nombre, debe tomar el millón de dólares garantizado.

Pero, ¿y si tienes algo de dinero? ¿Y si ya eres millonario? Con ese nivel de riqueza, tomar la oportunidad 50/50 de $50 millones podría ser mucho más tentador.

Las circunstancias tienden a triunfar sobre las matemáticas cuando se toman decisiones de mucho dinero.

Daniel Bernoulli fue un matemático y físico del siglo XVIII. Una de sus ideas que más perduró en el tiempo es que las decisiones de la vida real tienen más que ver con las consecuencias que con los hechos, especialmente cuando se trata de un futuro incierto.

Bernoulli escribió una vez: “La utilidad [de las decisiones probabilísticas] depende de las circunstancias particulares de la persona que hace la estimación. No hay razón para suponer que los riesgos anticipados por cada [individuo] deban considerarse iguales en valor ”.

En otras palabras, las circunstancias importan. El riesgo es personal.

Un experimento probabilístico realizado en el vacío arrojará resultados muy diferentes a las decisiones del mundo real que involucran dinero del mundo real.

También es cierto que la mayoría de las decisiones financieras que tomamos no tienen probabilidades establecidas de antemano. Siempre hay un elemento de incertidumbre en la ecuación.

E incluso si pudiéramos estimar las probabilidades de decisiones monetarias específicas, no siempre tendría sentido tomar la que tiene el valor esperado más alto.

A veces, la felicidad, la comodidad, la satisfacción o la seguridad triunfan sobre los signos de dólar. Las matemáticas son buenas para maximizar los juegos probabilísticos, pero no siempre en la vida real.

En la década de 1990, las fuerzas armadas necesitaban ajustar su plantilla después del final de la guerra fría. Así que dieron a elegir a más de 65.000 hombres y mujeres alistados entre una suma global y una anualidad que les pagaría periódicamente su pensión.

Los investigadores estudiaron las decisiones y descubrieron que más personas tomaron la suma global que la anualidad. Usando los rendimientos de los bonos del gobierno vigentes en ese momento, calcularon el valor actual del flujo de anualidades ofrecido por el gobierno en $ 4.2 mil millones.

Los pagos de anualidades reales más las sumas globales pagadas totalizaron $ 2.5 mil millones.

Esto significa que estas personas dejaron $1,700 millones sobre la mesa.

¡¿Qué estaban pensando estas personas?!

Tal vez eran analfabetos financieros. Tal vez recibieron malos consejos. Tal vez no entendieron las compensaciones.

Estoy seguro de que este fue el caso de algunas de estas personas.

O tal vez, solo tal vez, algunas personas tomaron la decisión correcta para sus circunstancias personales y necesitaban el dinero por una razón u otra.

No todas las decisiones financieras deben basarse exclusivamente en valores actuales o análisis de flujo de caja descontado.

Esta semana planteé mi propia pregunta en Twitter basada en un correo electrónico de un lector:

Lee los comentarios. Mucha gente intervino, muchos seguros de sus respuestas.

¡Tienes que hacerlo! No hay tasa de hipoteca que sea más importante que la familia.

¡Ni siquiera lo pienses! Haz que los niños duerman en literas. Una casa grande no vale la pena.

Simplemente compre una casa nueva y alquile la antigua con una tasa hipotecaria baja. De esa manera nunca lo dejas ir.

El problema con una gran decisión como esta es que no hay una respuesta perfecta. Cada opción podría ser adecuada para la familia adecuada en las circunstancias adecuadas.

Entiendo por qué algunas personas serían reacias a renunciar a la mejor tasa hipotecaria de su vida. También entiendo por qué otras personas aceptarían y se mudarían, independientemente de la tasa de interés.

La vida se trata más de tonos de gris que de negro o blanco cuando se piensa en este tipo de problemas.

No podemos poner a prueba nuestras vidas financieras en algún experimento en el que podamos realizar simulaciones de Monte Carlo miles de veces para descubrir el camino óptimo con la mayor probabilidad de éxito.

No hay contrafactuales en el mundo real y pocas oportunidades para practicar la toma de las decisiones de dinero más importantes.

Debe tener en cuenta sus circunstancias actuales, el apetito por el riesgo, la situación financiera, el potencial de arrepentimiento y felicidad cuando se enfrenta a decisiones financieras difíciles.

A veces, las personas toman decisiones financieras tontas a propósito porque tienen sentido para ellos, incluso si no tiene sentido para usted.

A cada uno lo suyo.

10 dudas sobre el trading algorítmico por Quantinsti

El trading algorítmico es un concepto contemporáneo sobre el cual surgen algunas dudas y existen muchas creencias erróneas, desde su significado hasta su adopción. Es importante aclarar estas dudas.

Encontremos las respuestas a esas 10 dudas comunes sobre el trading algorítmico, que son:

1. ¿Qué es un algoritmo y cómo funcionan los algoritmos?
2. ¿Es seguro el trading algorítmico?
3. ¿Puede el trading algorítmico ganarle al mercado?
4. ¿Están los traders algorítmicos a punto de reemplazar a los traders manuales?
5. ¿Es el trading algorítmico demasiado difícil?
6. ¿Es el trading algorítmico demasiado fácil?
7. ¿Es el trading algorítmico lo mismo que el trading automatizado?
8. Si el trading algorítmico falla, ¿significa que nunca se debe confiar en él?
9. ¿El trading algorítmico eliminará todas las emociones?
10. ¿Puedo aprender a operar con algoritmos en muy poco tiempo?

¿Qué es un algoritmo y cómo funcionan los algoritmos?

Un algoritmo es una secuencia de instrucciones inequívocas para obtener una salida requerida para cualquier entrada dentro de un período de tiempo finito.

Los algoritmos tienen un comienzo definido donde los datos de entrada se procesan usando una lógica definida y se ejecutan sistemáticamente usando una secuencia de pasos que siempre darán el mismo resultado. Se pueden combinar varios algoritmos cortos y realizar tareas de diversa complejidad mientras se resuelven enunciados de problemas.

Las empresas financieras utilizan algoritmos en áreas como préstamos, gestión de activos y pasivos, negociación de acciones, gestión de carteras, etc. Por ejemplo, el trading algorítmico implementa algoritmos para tomar decisiones como el momento, el precio y la cantidad de las órdenes.

¿Es seguro el trading algorítmico?

El trading algorítmico es un enfoque mucho más seguro en comparación con el trading manual, ya que está libre de emociones y está lleno de lógica. Por lo general, al realizar operaciones manuales, las emociones como el miedo, la codicia, etc. pueden llevar a decisiones equivocadas y obstaculizar su verdadero potencial para identificar las oportunidades en los mercados financieros.

Todo lo que necesita para el trading algorítmico es una comprensión completa del sistema, los mercados financieros, las estrategias de trading y las habilidades de programación. El trading algorítmico puede parecer inseguro debido a algunos fallos en el pasado, como el flash crash de 2010 en el que los sistemas de trading computarizados reaccionaron a la anomalía en los mercados financieros, pero, con el tiempo, los avances están realizando evidentes mejoras en los sistemas. Con menos fallas con las que lidiar y una mejor eficiencia, el trading algorítmico es el futuro.

¿Puede el trading algorítmico ganarle al mercado?

El trading algorítmico es un concepto sistemático que le ayuda a programar su estrategia de trading para la ejecución automatizada de las operaciones siempre que se cumplan las condiciones codificadas en la estrategia. Más que vencer al mercado, es muy importante aprovechar los movimientos en el mercado que son eficientes. Obtener una mayor rentabilidad ajustada al riesgo de los mercados financieros es el principal objetivo de cualquier operador.

Digamos que el mercado ofrecerá un rendimiento anualizado del 10% en los próximos 10 años. Pero con dos caídas del 50% y una volatilidad anual media del 20%. El índice de Sharpe del mercado es 0.5 (10% / 20%) en este caso, y su índice de Calmar es 0.2 (10% / 50%).

Los operadores algorítmicos codifican su estrategia de manera que su cartera general tenga un alto índice de retorno en relación al riesgo, y luego asignan capital en función de su tolerancia al riesgo. Las estrategias de trading algorítimico más arriesgadas seguramente superarán al mercado en términos absolutos, pero también conllevarán un mayor riesgo.

¿Están los traders algorítmicos a punto de reemplazar a los traders manuales?

Aunque el trading algorítmico requiere muy poca ayuda humana, la respuesta a esta pregunta es un simple ¡NO! Esto se debe a que el trading algorítmico no puede eliminar por completo las funciones manuales en el trading, como la creación de estrategias de trading para garantizar una mejor estabilidad en los mercados financieros. En la actualidad, e incluso en el futuro, los sistemas definitivamente necesitarán la intervención humana para el trading algorítmico.

Con la ayuda del aprendizaje automático, el sistema de trading algorítmico puede autoaprenderse para predecir tendencias futuras en los mercados financieros mediante el estudio de datos históricos. Aún así, la inteligencia artificial no puede imitar completamente a la mente humana y requiere la intervención humana para llegar a la solución correcta.

Se utilizan algoritmos porque son rápidos, más eficientes y no cambian sus decisiones en función de las emociones. Por ejemplo, los algoritmos son capaces de verificar múltiples mercados financieros en todo el mundo simultáneamente, lo que ayuda a ahorrar mucho tiempo y esfuerzo.

No es posible que los seres humanos pasen simultáneamente por todos los mercados financieros para encontrar las mejores oportunidades. Además, si el mercado no favorece las reglas de su estrategia, los algoritmos de autoaprendizaje del sistema de aprendizaje automático ajustarían el trading a diferentes patrones y alterarían las reglas para adaptarse a las condiciones del mercado.

Nuevamente, todo esto es posible solo con humanos programando el sistema, ya que en caso de que el programa deba detenerse debido a cualquier otra preferencia del trader, solo un humano puede detenerlo.

¿Es el trading algorítmico demasiado difícil?

El trading algorítmico es realmente difícil debido a requisitos como el conocimiento del aprendizaje automático, la programación, el análisis cuantitativo, etc., pero no es imposible aprender incluso si su formación académica o profesional no está relacionada.

Con tantos traders algorítmicos autodidactas que sirven como ejemplos vivos, uno debe saber que se requiere perseverancia, dedicación y confianza en uno mismo para convertirse en uno.

Sin embargo, no hay duda de que la información y los recursos de aprendizaje como cursos, libros, videos, etc. para el trading algorítmico están disponibles en todas partes. Pero también es un hecho que los cursos no están disponibles de manera estructurada en todas partes. Además, es necesario estar seguro de la autenticidad del curso.

Por lo tanto, debe inscribirse solo en los reconocidos y el trading algorítmico no será tan difícil como parece.

¿Es el trading algorítmico demasiado fácil?

Ahora llegamos a otra duda cuando decimos que no es imposible y que es «¿Significa que el trading algorítmico es así de fácil?» ¡No! Al igual que la necesidad de adquirir una nueva habilidad requiere mucho esfuerzo, tiempo, perseverancia y dedicación, el trading algorítmico también es lo mismo.

No es ni demasiado fácil ni demasiado difícil. Solo después de que haya adquirido todas las habilidades necesarias y las practique de manera significativa, podrá convertirse en un operador algorítmico de éxito.

¿Es el trading algorítmico lo mismo que el trading automatizado?

A menudo se usan indistintamente, pero el trading algorítmico y el trading automatizado no son lo mismo. El trading algorítmico implica convertir una idea de trading en una estrategia a través de un algoritmo programado.

La estrategia de trading algorítimico así creada se puede probar con datos históricos para comprobar si dará buenos rendimientos en los mercados reales. La estrategia de trading algorítimico se puede ejecutar de forma manual o automática. El trading automatizado significa automatizar por completo el proceso de generación, envío y ejecución de órdenes.

Si el trading algorítmico falla, ¿significa que nunca se debe confiar en él?

En caso de que el trading algorítmico falle, no debería significar que no pueda confiar en él a partir de ese momento.

Dado que los algoritmos son software, no significa que sean perfectos. En el pasado, se han notado pocos casos de algoritmos que fallan en el trading, como el Lunes Negro que ocurrió en 1987.

Después de eso, se produjo un flash crash en 2010. Por lo tanto, considerando la gran brecha entre la ocurrencia de eventos, se espera que las caídas del mercado se conviertan en una cosa del pasado con el trading algorítmico cada vez más avanzado con el tiempo.

Los algoritmos se están volviendo mucho mejores para actuar cuando una compra / venta sale mal o se produce la volatilidad del mercado. Por lo tanto, podemos esperar la eliminación de ciertos fallos que mencionamos.

El trading algorítmico tiene innumerables beneficios que ningún ser humano puede aportar a la industria del trading.

¿El trading algorítmico eliminará todas las emociones?

El trading algorítmico elimina las emociones del trading como el miedo, la codicia, etc., por lo que los operadores manuales pierden muchas buenas oportunidades de obtener mejores rendimientos de las inversiones en los mercados financieros.

Todavía es posible estropear una operación si el trader deja que las emociones tomen el control y cambia la estrategia de trading algorítimico sobre la base del miedo, la codicia, etc. El overtrading también es uno de los problemas cuando hablamos de trader algorítmicos, tal y como es el caso con los traders discrecionales.

Una diferencia importante entre el trading algorítmico y el trading discrecional es que una vez que ha ejecutado una estrategia algorítmica, ninguna emoción puede cambiar la toma de decisiones. Por lo tanto, las emociones durante la ejecución de la operación se tratan con operaciones algorítmicas, pero para que esos algoritmos funcionen, el operador debe ser lo suficientemente racional.

¿Puedo aprender a operar con algoritmos en muy poco tiempo?

Hay varias categorías de recursos de aprendizaje, como libros, videos, cursos, etc. disponibles en Internet para aprender las habilidades necesarias para el trading algorítmico. Las habilidades, a saber, programación, aprendizaje automático, análisis cuantitativo, backtesting, gestión de riesgos, etc., son necesarias para el trading algorítmico.

Puede optar por un curso y comenzar su viaje de trading algorítmico o para mejorar las habilidades ya adquiridas, puede ver videos y leer libros. Los cursos varían en cuanto al período de tiempo de finalización y también varían con respecto a si está comenzando desde cero, está a mitad de camino o comienza ya como un trader experimentado que quiere mejorar sus conocimientos.

Conclusión

El trading algorítmico es un concepto simple para ejecutar operaciones en pasos programados y requiere perseverancia, dedicación, tiempo y esfuerzo para que uno tenga éxito.

En caso de que tenga alguna duda sobre el trading algorítmico, hemos mencionado las más comunes y si siente la necesidad de aclarar algunas dudas que no están aquí, no dude en comunicarse con nuestra comunidad. ¡Espero que este artículo te haya ayudado!

Para aprender una de las habilidades de trading algorítimico más esenciales para comenzar el esfuerzo, inscríbase en nuestro curso sobre Python para trading .

Setups para el SP500 Emini por Al Brooks

Para el martes 21 de diciembre de 2021

Para el lunes 20 de diciembre de 2021

Muestro varios setups de entrada de stop razonables del lunes. Se puede ver cada entrada de compra con un rectángulo verde y cada entrada de venta con un rectángulo rojo. Los que hayan comprado tanto el Brooks Trading Course o la Encyclopedia of Chart Patterns tienen acceso a una explicación mucho más detallada de las operaciones de swing de cada día.

Mi objetivo con estos gráficos es presentar una perspectiva Always In o estar «siempre en el mercado». Si un trader intentaba estar siempre en el mercado o casi siempre en una posición durante todo el día, y no se encontraba actualmente en el mercado, estas entradas serían momentos lógicos para que entrara. Por lo tanto, se trata de entradas swing.

Es importante comprender que la mayoría de los setups de swing no conducen a operaciones de swing. Tan pronto como los traders se sienten decepcionados, muchos abandonan. Aquellos que salen prefieren salir con una pequeña ganancia (scalping), pero a menudo tienen que salir con una pequeña pérdida.

Si el riesgo es demasiado grande para su cuenta, debe esperar operaciones con menos riesgo o operar en un mercado alternativo como el Micro Emini.

Ejemplos de Brooks Encyclopedia y setups diarios

La Encyclopedia of Chart Patterns contiene miles de diapositivas que se clasifican por patrones específicos. Por ejemplo, si hay un suelo de cuña parabólico después de un gap bajista en la apertura, un operador puede buscar ese patrón en la Enciclopedia para tener una idea de cómo podría desarrollarse el resto del día.

La enciclopedia solo está disponible para la compra por parte de aquellos que ya han comprado acceso al  curso Brooks Trading  y / o  al curso Brooks Forex Trading  al menos 60 días antes. Los miembros también pueden ver versiones más detalladas de las diapositivas de setups diarios que publica.

A continuación se muestran las diapositivas del lunes que se añadieron a la Enciclopedia (títulos dorados). Estos son seguidos por la diapositiva Daily Setup más detallada (títulos azules) para el lunes también.

Los gráficos utilizan la hora del Pacífico

Cuando menciono la hora, es la hora del Pacífico de EE. UU. Los gráficos de sesiones del día de Emini comienzan a las 6:30 am PT y finalizan a la 1:15 pm PT, que es 15 minutos después del cierre del NYSE.

¿Cómo hacer trading con el indicador Williams %R? por Bramesh

Introducción

El Williams %R es un indicador de impulso desarrollado por Larry Williams. Se mueve entre 0 y -100, proporcionando información sobre la debilidad o la fortaleza de un instrumento financiero, es decir, acciones, divisas o materias primas. Se puede usar como niveles de sobrecompra / sobreventa, confirmaciones de impulso y señales de trading. Las lecturas de 0 a -20 se consideran sobrecompra. Las lecturas de -80 a -100 se consideran niveles de sobreventa.

Cálculo

La fórmula utilizada para calcular el Williams %R es:

• % R = (Máximo – Cierre) / (Máximo – bajo) * -100
• Mínimo = mínimo más bajo en el período analizado.
• Máximo  = máximo más alto en el período analizado.

La configuración predeterminada para el Williams %R es de 14 períodos. Pueden ser días, semanas, meses o un período de tiempo intradía. Un %R de 14 períodos usaría el cierre más reciente, el máximo de los últimos 14 períodos y el mínimo de los últimos 14 períodos. El Williams %R solo tiene por defecto una línea.

Cuando el indicador está:

• Cerca de cero muestra que el precio cotiza cerca o por encima del máximo durante el período analizado.
• Si el indicador está cerca de -100, el precio se negocia cerca o por debajo del mínimo del período analizado.
• Por encima de -50, el precio se negocia dentro de la parte superior del período analizado.
• Por debajo de -50, el precio se negocia en la parte inferior del período analizado.

Como se ve, en el gráfico diario, AAPL muestra sobrecompra en el nivel de -4. Sesiones atrás estaba en el nivel de sobreventa -80.

Interpretación

La interpretación del %R de Williams es muy similar a la del Oscilador Estocástico, excepto que el %R se traza al revés y el Oscilador Estocástico tiene un suavizado interno.

Las lecturas en el rango de 80 a 100% indican sobreventa, mientras que las lecturas en el rango de 0 a 20% sugieren que está sobrecomprada.

Al igual que con todos los indicadores de sobrecompra / sobreventa, es mejor esperar a que el precio cambie de dirección antes de realizar operaciones. La sobrecompra puede permanecer durante un período prolongado de tiempo. Por ejemplo, si un indicador de sobrecompra / sobreventa (como el Oscilador Estocástico o el %R de Williams) muestra una condición de sobrecompra, es aconsejable esperar a que caiga el precio, antes de vender si ya tiene una posición larga o un stop loss.

Muchas veces, el indicador %R ayuda a encontrar un giro en el mercado casi en el momento preciso. El indicador, casi siempre, forma un pico y se “apaga” unos días antes de que el precio del valor gire. Del mismo modo, el %R generalmente crea una caída y sube unos días antes de que resurja el precio.

¿Cómo hacer trading con el indicador William %R?

• Para identificar sobrecompras en un Índice o acción. 
• Línea central  del indicador WILLIAMS %R.
• Divergencias

Veamos cada una de ellas en detalle.

Identificar niveles de sobrecompra

El indicador oscila entre 0 y -100. No importa qué tan rápido avance o caiga una acción, el Williams %R siempre fluctuará dentro de este rango.

Los niveles de sobrecompra y sobreventa pueden utilizarse para identificar extremos de precios, que parecen no poder sostenerse.

• Williams %R por encima del umbral de -20 se considera sobrecompra.
• Williams %R por debajo del umbral de -80 se considera sobreventa.

Como se sabe, un mercado puede permanecer sobrecomprado durante un período prolongado de tiempo.

Las tendencias fuertes pueden presentar un problema para estos niveles clásicos de sobrecompra y sobreventa. El WILLIAMS %R puede llegar a sobrecompra (> -20) y los precios simplemente pueden continuar subiendo cuando la tendencia alcista es fuerte. Por el contrario, el WILLIAMS %R puede llegar a sobreventa (<-80) y los precios simplemente podrían continuar bajando cuando la tendencia es fuerte.

El gráfico de Amazon tiene un WILLIAMS %R en 14%, en gráfico diario. Viendo, de izquierda a derecha, Amazon llegó a sobrecompra en -3 a principios de diciembre, cuando cotizaba alrededor de 696. Amazon no alcanzó el nivel máximo tan pronto como apareció la lectura de sobrecompra. Tardó pocos días pero después vimos una caída de casi 149 puntos. Un 19%. Desde niveles de sobrecompra de -3.1, el WILLIAMS %R se movió alrededor de -98 a mediados de enero hacia el terreno de la sobreventa. A pesar de esta lectura de sobreventa, Amazon continuó cayendo hasta el suelo del 20 de enero.

Los operadores siempre deben confirmar el indicador WILLIAMS %R con la acción del precio o price action. El 20 de enero se formó una vela Hammer con el WILLIAMS %R sobrevendido. Esto confirma que el suelo a corto plazo era fiable y se recuperó hasta 638 dólares la acción. El indicador WILLIAMS %R se sobrecompró y nuevamente vimos caídas. Los niveles de sobrecompra y sobreventa están marcados en el gráficos.

Línea central del indicador WILLIAMS %R

El indicador WILLIAMS %R detecta movimientos alcistas y bajistas en el mercado observando cuando cruza por encima o por debajo del nivel WILLIAMS% R-50. Después de estar sobrecomprado y sobrevendido, si el Williams %R cruza la línea -50, generalmente indica un cambio en el movimiento.

Como se muestra en el ejemplo, de Microsoft el 20 de abril, el DOJI formado por Microsoft sugiere un cambio de la tendencia.

También rompió -50 lo que sugiere también un cambio. En el ejemplo ilustrado anteriormente, el %R de MSFT estaba sobrecomprado, después el precio de las acciones comenzó a caer y el %R cruzó por debajo de la línea -50 rápidamente, antes de que se diera la mayor parte del movimiento bajista.

Siempre se recomienda combinar la acción del precio con esta estrategia basada en el Williams %R para aumentar las probabilidades de éxito. Como puede ver, en el ejemplo anterior, la barra que empujó la lectura del Williams %R, por debajo de -50, fue un DOJI. Esto suele avisar de un cambio de tendencia si la siguiente vela también es bajista. Los traders deberían abrir posiciones cortas en MSFT con Stop de pérdidas justo por encima de la vela DOJI. El trader habría entrado al mercado cuando el impulso bajista estaba en su punto más alto. Por lo tanto, podría haber logrado colocar un stop loss más ceñido, lo que a su vez aumentaría su ventaja en la relación riesgo / recompensa en esta operación en particular.

Puede usar esta misma estrategia para tomar una posición larga cuando el %R cruza por encima de -50 después de haber estado sobrevendido durante un período de tiempo.

Divergencias

La divergencia de WILLIAMS %R ocurre cuando hay una diferencia entre lo que indica la acción del precio y lo que indica el WILLIAMS %R . Estas diferencias pueden interpretarse como una señal de giro inminente. Hay dos tipos de divergencias. Bajistas y alcistas.

Divergencia alcista WILLIAMS %R: Se produce una divergencia alcista cuando el WILLIAMS %R está en sobreventa, por debajo de -80, aumenta por encima de -80, se mantiene por encima de -80 en un retroceso y luego rompe por encima de su reacción anterior en un nivel más alto. Se forma una divergencia alcista cuando los precios se mueven a un mínimo más bajo, pero el indicador forma un máximo más alto.

Divergencia bajista de WILLIAMS% R: cuando el precio alcanza un nuevo máximo, pero el WILLIAMS %R alcanza un máximo más bajo.

Como se ve en el gráfico, de Facebook, el precio bajó a 77,22 el 5 de mayo. El WILLIAMS %R fue directo a la zona de sobreventa. Se movió hacia arriba y subió todavía más, pero el precio bajó a 76,79, el 12 de mayo. Una vez que el WILLIAMS %R se movió por encima de -80 y tuvimos un patrón de envolvente alcista, como se muestra arriba, nos marcó el giro. El precio se recuperó hasta $ 83.

Conclusión

El índice WILLIAMS %R es un indicador de impulso único que ha resistido la prueba del tiempo. El WILLIAMS %R es más adecuado para identificar posibles giros en niveles de sobrecompra / sobreventa y divergencias alcistas / bajistas. Como con todos los indicadores, el WILLIAMS %R no debe usarse solo. El análisis de patrones de price action se puede combinar con WILLIAMS %R para aumentar la robustez de la señal. Si opera de manera inteligente, al combinar la acción del precio, y utiliza el Williams %R para confirmar el impulso en el mercado, su probabilidad de terminar con una operación rentable aumentaría enormemente.

DOTM: Cómo multiplicar sus ganancias sin aumentar el riesgo por Alex Barrow

• `¡Me encantan estos mercados, ya que son todo menos aburridos! Hoy quería mostrarles una sección de nuestra guía introductoria a nuestra Estrategia DOTM (DOTM significa D eep O ut of T he M oney options) que normalmente está reservada para los miembros de nuestro Colectivo.

Necesitará saber los conceptos básicos de qué es esta estrategia y por qué funciona o, de lo contrario, se lo perderá. Además, estoy muy emocionado por la convexidad en estas entradas.

La siguiente es solo una pequeña sección de nuestra introducción a la guía DOTM. En el Colectivo tenemos una gran cantidad de materiales (informes, estudios de casos y cursos en video) donde realmente nos sumergimos en el tema. Si después de leer esto, siente que esto es algo que le gustaría agregar a su kit de herramientas, entonces consulte nuestro grupo.

¿Qué es la estrategia “DOTM”?

DOTM es la abreviatura de deep-out-of-the-money. Esta estrategia implica comprar opciones de compra baratas en acciones alcistas. Si el precio de las acciones hace un fuerte movimiento alcista en un corto período de tiempo, estas opciones de compra pueden aumentar su valor en muchos múltiplos. No es extraño que algunas de estas opciones de compra se aprecien entre 30 y 50 veces.

Aquí le muestro un ejemplo para ilustrar el poder de las calls DOTM.

En agosto de 2017 emitimos una alerta de compra para Interactive Brokers en nuestro informe MIR.

En ese momento, IBKR cotizaba a 40,54 dólares.

Las opciones de compra del DOTM de diciembre a 47 dólares se negociaban por solo 0,20 dólares.

Si hubiera comprado acciones simples de IBKR a $ 40.54, lo hubiera hecho bastante bien para fin de año. El 15 de diciembre, IBKR se cotizaba a $ 60,40. Un 49% de ganancia en unos meses.

Pero eche un vistazo al precio de las 47 calls DOTM.

Esos se cotizaban por $ 13.00 Eso es un rendimiento del 6400% en unos pocos meses. $ 1,000 invertidos en esta opción DOTM se convertirían en $ 65.000 en cuatro meses….

Esa es una gran diferencia.

¿A qué llamamos  una “call profunda fuera de dinero”?

Una opción call profunda fuera de dinero es una opción con un precio de ejercicio que está muy lejos (25% +) del precio actual del subyacente. Si está familiarizado con las opciones griegas, las calls DOTM son aquellas con un delta de 15 o menos.

En el siguiente ejemplo, puede ver que IBKR cotiza a 64,46 dólares. Las calls DOTM son las que tienen un precio de ejercicio muy alejado de ese valor. El rectángulo rojo muestra que estas son las calls ejecutadas a $ 85 y $ 90.

También observe que estas calls son mucho más baratas que las más cercanas al precio actual de las acciones. La call de 90 en este ejemplo cotiza a $ .80. Las calls 65 se negocian a $ 5.60, 7 veces más caras. Comprar calls DOTM puede ser una estrategia muy lucrativa porque si estamos en lo cierto acerca de que una acción tiene una tendencia al alza, estas calls “económicas” le brindan una asimetría positiva increíble en comparación con comprar otras más cercanas al dinero.

Las opciones tienen un montón de vencimientos, ¿hasta dónde debería comprar?

Seleccionar el plazo correcto (tiempo hasta el vencimiento) es una de las partes más difíciles del trading de opciones. Hemos pasado años experimentando con diferentes plazos para las opciones de compra y venta. Después de miles de operaciones y mucho tiempo dedicado a investigar esto, tenemos claro que las mejores opciones para la estrategia DOTM son aquellas que tienen entre 6 y 18 meses hasta el vencimiento. El trader multimillonario Jim Leitner está de acuerdo :

Si el vencimiento de la opción es lo suficientemente largo, la tendencia puede alejarnos lo suficiente del strike como para que esté bien pagar de más. ~ Jim Leitner

Las opciones a corto plazo (de 1 a 90 días para el vencimiento) no dan tiempo suficiente para que las acciones subyacentes capitalicen el poder de su tendencia de precios. Comprar estas calls a corto plazo es un juego de perdedores porque el tiempo no está de su lado.

Las calls de larga duración, por otro lado, dan tiempo suficiente para que una acción haga el movimiento completo.

Otro beneficio de comprar opciones a largo plazo es la conveniencia. Podemos abrir la operación y luego dejarla reposar durante medio año o más antes de preocuparnos por la exposición continua. Esto facilita mucho la ejecución.

¿Por qué comprar las calls DOTM en lugar de las acciones?

Las opciones eliminan todo ese aspecto de tener que preocuparse por una gestión de riesgos precisa. Es como pagarle a otra persona para que sea su gestor de riesgos. Mientras tanto, sé que tendré XYZ en largo durante los próximos seis meses. Incluso si la opción baja mucho al principio hasta el punto de que la opción no vale nada, todavía la poseeré y nunca se sabe lo que puede suceder. ~ Jim Leitner

La compra de una opción de compra define su riesgo. Lo máximo que puede perder en una llamada DOTM es el monto de la prima que paga. Esto facilita la gestión de riesgos. Podemos conocer nuestro riesgo con absoluta certeza antes de realizar una operación.

También evita la molestia de establecer y respetar los stops.

Una operación de acciones estándar con un stop puede ser frustrante. Es común que una acción de calidad alcance su stop debido a una volatilidad aleatoria y luego reanude su tendencia alcista sin que usted participe.

Al utilizar una opción de compra, no tiene que preocuparse por controlar su riesgo con stops. La call DOTM lo hace por usted. En cierto sentido, está subcontratando el proceso de gestión de riesgos a la opción.

El uso de calls DOTM también le permite aprovechar en gran medida su capital y amplificar los rendimientos.

Dado que 1 opción de compra representa 100 acciones, puede asumir mucha más exposición por menos efectivo. Repasemos un ejemplo rápido.

Digamos que IBKR cotiza a $ 64,46 y nuestra opción de compra DOTM objetivo cotiza a $ 0,80.

Comprar 100 acciones de estas acciones costaría $ 6.446. Replicar la misma exposición en la opción de compra DOTM solo requeriría $ 80, una fracción del costo.

Podríamos comprar exposición a 10 veces más acciones en la opción DOTM por solo $ 800, aún menos efectivo que 100 acciones.

Los ahorros en efectivo que obtenemos al usar la opción de compra DOTM se pueden usar para otras operaciones o poner en valores gubernamentales a corto plazo para obtener un rendimiento adicional.

¿Cuáles son las desventajas de usar calls DOTM sobre acciones?

Cada vehículo de inversión tiene sus desventajas y las calls DOTM no son una excepción. Los titulares de calls DOTM no tienen derecho a recibir dividendos. Si la empresa paga un dividendo, solo los propietarios de acciones recibirán esa distribución.

Los titulares de calls DOTM también pueden perder el 100% a pesar de un leve repunte en las acciones subyacentes. Si la acción baja y termina por debajo del precio de ejercicio de la opción DOTM, caducará sin valor.

En el siguiente ejemplo, IBKR subió un 28,38% cuando expiró la opción DOTM. Pero debido a que la huelga en la call DOTM fue de $ 90 (por encima del precio actual de la acción), la opción vence sin valor.

En esta situación, el propietario de las acciones tendría una ganancia del 28,38%, mientras que el titular de la call DOTM tendría una pérdida del 100%.

¿Se puede ejecutar esta estrategia en cualquier acción que tenga una perspectiva alcista?

No, no todas las acciones tienen opciones de compra líquidas DOTM con 6 meses o más hasta el vencimiento.

Los creadores de mercado solo enumeran opciones sobre subyacentes que tienen mucho interés público. Estas empresas suelen tener una capitalización de mercado de $ 10 mil millones o más.

¿Cuál es el escenario de comercio / inversión ideal para esta estrategia?

Cada jugada tiene sus propios matices, pero estas son las tres cosas principales que nos gusta ver antes de realizar una operación DOTM.

• • Las acciones tienen un fuerte impulso de precios positivo (es decir, tendencia alcista).
  • Las acciones tienen una gran narrativa fundamental que respalda la fuerte tendencia.
  • La volatilidad de la opción tiene un precio moderado (lectura de volatilidad implícita del 20-50%).

¿Cómo valora una operación de opciones DOTM?

El tamaño depende de la tolerancia al riesgo de la persona. En la cartera de Macro Ops, normalmente colocamos entre el 0,5% y el 1,00% de nuestra cartera en una opción DOTM.

¿Por Qué Funciona Esta Estrategia, Cuál Es La Teoría Detrás De Ella?

El modelo de Black-Scholes asume que todas las acciones tienen la misma probabilidad de subir que de bajar. Las matemáticas detrás de Black-Scholes implica que las tendencias no existen y que las fluctuaciones diarias son aleatorias.

Eche un vistazo a la distribución de probabilidad de las opciones de compra de abril en las acciones de Apple, a continuación. El área sombreada en rosa representa la probabilidad de que Apple entre en ese rango de precios en particular al vencimiento. Puede ver que es una curva de campana bastante simétrica. La cantidad de sombreado de la derecha es aproximadamente la misma que la de la izquierda. También tenga en cuenta que el precio a plazo implícito del mercado está muy cerca del precio que Apple estaba negociando en el momento de esta instantánea (30 de octubre de 2017).

Ahora digamos que creemos que Apple tiene un precio positivo y un impulso fundamental. Creemos que existen tendencias y que Apple continuará su tendencia alcista con el tiempo. Si nuestra suposición es cierta, la probabilidad de que la acción suba más de lo que está hoy es mucho mayor de lo que implica la distribución anterior.

En cambio, la distribución correcta debería verse así.

El sombreado rojo representa la probabilidad de que Apple alcance esos precios si asumimos que la tendencia actual persiste. La diferencia entre las áreas roja y violeta es lo que llamamos edge.

El mercado implica una baja probabilidad de precios más altos, mientras que creemos que la probabilidad es significativamente mayor. Podemos comprar las calls DOTM en esta situación y mostrar una ganancia a lo largo del tiempo.

Observe también que el precio a plazo “personalizado” es más alto que el precio implícito del mercado. El mercado de opciones nunca asume una tendencia, y en este ejemplo hipotético, pensamos lo contrario.

Es importante entender que estos edges, es decir, la discrepancia entre el área roja y el área violeta, es más probable que ocurran en opciones con más de 6 meses de vencimiento. El impulso a largo plazo es un factor que el mercado de opciones suele ignorar.

¿Quién diablos nos está vendiendo estas opciones de compra tan baratas?

Siempre que esté operando con derivados, es importante comprender la psicología y las razones detrás de la otra cara de su operación. El comercio de derivados es un juego de suma cero. Un lado necesita perder para que el otro gane.

Entonces, ¿quién está dispuesto a vendernos calls DOTM que tienen el potencial de 50x?

Creadores de mercado de opciones.

El objetivo de un creador de mercado es recopilar el diferencial de oferta y demanda sobre el precio de una opción. No están en el negocio de adivinar cuál será el valor final de la opción. No quieren el riesgo asociado con movimientos en las acciones subyacentes.

Para protegerse contra este riesgo, hacen algo llamado “cobertura delta”. La cobertura delta compensa el riesgo direccional de una opción. Cuando los creadores de mercado venden opciones de compra DOTM, las protegen comprando acciones. A medida que las acciones subyacentes suben cada vez más, compran más y más acciones para compensar el riesgo direccional.

Al final de la operación, se quedan con una pérdida muy grande en su opción de compra corta pero al mismo tiempo con una ganancia muy grande en su cobertura de valores larga. Las dos pérdidas y ganancias se cancelan entre sí y el creador de mercado se queda con la pequeña ganancia del diferencial de oferta / demanda original.

Los verdaderos “perdedores” en esta operación son los participantes del mercado que venden sus acciones al creador de mercado que está cubriendo el delta. Estos vendedores de acciones se perdieron una buena tendencia alcista.

Etapas en el desarrollo de un trader por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

Un trader principiante comienza con un entusiasmo y pasión desmedida. ¿El problema? Se enfoca únicamente en ganar. El gran temor del principiante es perder la oportunidad y, por lo tanto, se excede y a menudo sufre pérdidas significativas. Muchos traders nunca pasan de esta etapa.

Con la experiencia, el operador principiante reconoce que el objetivo no es simplemente ganar dinero, sino ganar más dinero en operaciones ganadoras que en operaciones perdedoras. En lugar de centrarse únicamente en ganar, el trader más experimentado también se centra en no perder y contener el riesgo. El objetivo es, por tanto, la coherencia al hacer trading, la rentabilidad y, sobre todo, permanecer en el juego. Aquí es cuando el operador principiante se convierte en un buen operador.

Ahora, sin embargo, el buen trader se enfrenta a una nueva etapa de desarrollo: hacer crecer esa consistencia en el trading. El buen trader crece lateralmente, ampliando su experiencia y habilidades y encontrando una gama más amplia de oportunidades. El buen trader también desarrolla profundidad en sus operaciones, encontrando mejores formas de gestionar las posiciones para que su riesgo / recompensa esté en constante evolución. El buen trader se convierte en un gran trader al ejercitar sus habilidades y experiencia en diferentes entornos de mercado y al encontrar un equilibrio entre la búsqueda de oportunidades y la gestión consciente del riesgo.

Los buenos traders se vuelven cada vez mejores. Los grandes traders encuentran nuevas y prometedoras oportunidades en las que participar.

Recientemente pasé mucho tiempo estudiando el mercado de valores a diario desde 2014 hasta el presente. Seguí los ciclos de una manera nueva y exploré formas de aprovechar al máximo las fases de esos ciclos. En lugar de regularidad de tiempo, busqué regularidad de estructura al definir los ciclos. Eso ha dado lugar a nuevas ideas de trading. Siempre tenemos el poder de innovar y convertir lo bueno en grandioso.

Componentes de un plan de trading – A por Ray Barros

Este es el primero de una serie de artículos sobre planes de trading. En este artículo, analizaré los elementos de un plan discrecional. Pero antes de hacer eso, veamos los diferentes tipos de traders y planes:

• Subjetivo: No existe un plan como tal. Los traders utilizan información cinestésica para entrar y salir de las operaciones. Los traders subjetivos operan únicamente (o principalmente) por intuición. Los traders subjetivos de éxito que conozco son ex traders de piso (locales). La mayoría de los lugareños han tenido dificultades para hacer la transición a la pantalla. Los traders de pantallas de scalping remplazaron a los locales.

• Mecánico: en el otro lado del espectro se encuentra el trader mecánico. El trader mecánico tiene un conjunto de reglas a las que siempre se adhiere. “Ver una señal, hacer un trade” es su mantra.

• Discrecional: entre los dos está el trader discrecional. El trader discrecional tiene un conjunto de reglas, pero se reserva el derecho de no seguirlas. De esta forma, deja espacio a su intuición. Los novatos deben comprender que la intuición es el resultado de la experiencia y no debe confundirse con «desear». La ‘intuición’ en este contexto es el reconocimiento subconsciente de patrones. Para que el subconsciente acumule los patrones, primero debemos haber tenido la experiencia de identificarlos conscientemente. Es poco probable que los novatos tengan esta experiencia y la mayoría de las veces, llaman intuición a la etiqueta ‘desear’.

Los planes discrecionales tienen una base fundamental o técnica o tienen una combinación de las dos. El mejor plan discrecional refleja alguna idea fundamental de la naturaleza de los mercados. Por ejemplo, Buffett cree que las empresas tienen un valor intrínseco y que este valor es evaluable. El Market Profile cree que la naturaleza de los mercados es fractal y se observa mejor a través de la curva de campana con información en tiempo presente.

Los mejores planes basados ​​en análisis técnico tienen ciertos componentes específicos:

• Identificación de una tendencia de un período de tiempo.

• Entrada de bajo riesgo.

Zona

Setup, entrada y stop inicial (o estrategia de salida inicial)

• Gestión de la posición

Estoy muy influenciado por el enfoque de Peter Steidlmayer hacia los mercados. Peter solía decir que «los traders tienen éxito, no por sus herramientas, sino a pesar de ellas». Creo que sus palabras son particularmente aplicables en esta área de definición de tendencia de un marco de tiempo.

La mayoría de las herramientas tradicionales de definición de tendencias se basan en alguna forma de media móvil. Las herramientas son excelentes si un mercado está en tendencia, pero funcionan mal cuando el mercado está en una fase de transición. La razón es, por lo general, que los mercados se mueven de alcistas a lateral a bajista o de bajista a lateral a alcista. Las medias móviles funcionan mal en los mercados laterales.

¿Existe una alternativa a las medias móviles?

Eso pensé: gráficos de swing. Pero los gráficos de swing tradicionales eran casi tan insatisfactorios como las medias móviles, así que desarrollé el mío: un gráfico de swing que tenía un componente de tiempo (a diferencia de los gráficos de porcentaje que solo tienen un componente de precio) y un componente de precio (a diferencia de los gráficos de swing de Gann que solo tienen un componente de precio). Llamé al gráfico de swing, Barros Swings.

Mi libro Nature of Trends (disponible en Amazon) describe cómo se dibujan los Swings. Yo uso velas diarias:

• Un swing de 5 períodos para definir una tendencia semanal (5-d)
• Un swing de 18 períodos para definir la tendencia mensual (18-d).

También utilizo la Swing de 13 períodos en las velas semanales (13-w) para definir las tendencias trimestrales y la Swing de 12 períodos (12-m) para definir la tendencia anual.

Yo llamo al período de tiempo que define nuestra estrategia de trading «Tendencia del período de tiempo del trader». La tendencia del período de tiempo del trader se ve afectada por el estado de la tendencia del primer y segundo período de tiempo superior.

Por ejemplo, si el período de tiempo del trader es el 18-d, entonces el primer período de tiempo más alto es el 13-w y el segundo período de tiempo más alto es el 12-m. Para saber cuándo el 18-d tiene una alta probabilidad de cambiar su tendencia, necesitamos conocer la probabilidad de que el 13-w cambie la dirección o tendencia de su línea. El 12 m proporciona una perspectiva adicional.

Los cambios facilitan la definición de la tendencia de un período de tiempo:

• Tendencia alcista: máximos del swing más altos y mínimos de swing más altos.
• Tendencia bajista: máximos del swing más bajos y mínimos de oscilación más bajos.
• De lado: máximos de swing casi iguales y mínimos de swing casi iguales.

Una vez que hemos evaluado la tendencia del período de tiempo del trader, debemos preguntarnos: ¿continuará o cambiará? Una vez que respondemos a esa pregunta, tenemos nuestra estrategia de trading: comprar, vender o hacernos a un lado. Operaré contra la tendencia solo si hay un cambio en el patrón de tendencia. Hablaremos sobre esto en breve.

El ciclo cuantitativo o quant [Estudio] por Quantpedia

Aunque los factores en los modelos de precios de activos ofrecen una prima a largo plazo, están experimentando ciclos de mercado alcistas y bajistas en el corto plazo. Cabría esperar que se deba a su conexión con los ciclos económicos, ya que la prima del factor representa una recompensa por asumir los riesgos macroeconómicos. Un estudio novedoso de Blitz (2021) encuentra que los indicadores tradicionales del ciclo económico no pueden explicar gran parte de la variación en el tiempo de los rendimientos de los factores, ya que los factores son un fenómeno de comportamiento impulsado por el sentimiento de los inversores.

Para capturar la variación cíclica del gran factor, el autor propone un ciclo cuantitativo que se define por los máximos y mínimos en los rendimientos de los factores correspondientes a los mercados alcista y bajista.

Por ejemplo, un ciclo cuantitativo comienza con una etapa normal que prevalece aproximadamente dos tercios del tiempo y se interrumpe por un drawdown importante del factor valor con una periodicidad una vez cada diez años. Estos drawdowns se deben a la recuperación de las acciones de crecimiento (en un entorno alcista) o al colapso de las acciones de valor (en un entorno bajista). El repunte del crecimiento generalmente es seguido por una reversión bajista, donde las acciones de crecimiento que repuntaron durante la etapa anterior colapsan, lo que resulta en un fuerte repunte del factor valor. Por otro lado, el giro alcista se produce después de la caída del factor valor y es típico ver el repunte de los factores que perdieron en el pasado, lo que resulta en rendimientos negativos para el factor de impulso o momentum. Debido a las drásticas pérdidas de las estrategias de seguimiento de tendencias, las reversiones alcistas representan un duro desafío para las carteras multifactoriales. Por lo tanto, al comprender el ciclo cuantitativo, un inversor puede formarse una perspectiva de varios años y elegir la asignación de factores adecuada en consecuencia.

• Autor: David Blitz
• Título: The Quant Cycle
• Enlace : https://ssrn.com/abstract=3930006

Abstracto

Los indicadores tradicionales del ciclo económico no capturan gran parte de la gran variación cíclica en los rendimientos de los factores. En cambio, los principales puntos de inflexión de los factores parecen ser causados ​​por cambios abruptos en el sentimiento de los inversores. Inferimos un ciclo cuantitativo directamente de los rendimientos de los factores, que consiste en una etapa normal que se interrumpe por drawdowns ocasionales del factor valor y reversiones posteriores. Los drawdowns del factor valor pueden ocurrir en entornos alcistas debido a los repuntes de crecimiento y en entornos bajistas debido a las caídas de las acciones de valor. Para las reversiones también distinguimos entre subvariantes alcistas y bajistas. De manera empírica, mostramos que nuestro modelo simple de 3 etapas captura una cantidad considerable de variación en el tiempo en los rendimientos de los factores. Concluimos que los inversores deben centrarse en comprender mejor el ciclo cuantitativo implícito en los factores mismos,

Como siempre presentamos varias figuras interesantes:

Citas notables del trabajo de investigación académica:

“Los factores en los modelos de precios de activos exhiben un comportamiento cíclico, ofreciendo una prima a largo plazo, pero pasando por fases alcistas y bajistas en el corto plazo. Por ejemplo, el factor de valor HML de Fama y French (1993) tiene una prima a largo plazo de alrededor del 3%, pero tuvo un rendimiento anual del -20% durante el período 1998-1999, seguido de un rendimiento anual del + 15% durante el período 2000-2006. ¿Qué explica esta dinámica cíclica de factores?»

«Argumentamos que los factores siguen esencialmente su propio ciclo, que se puede inferir de sus rendimientos realizados. Determinamos el ciclo cuantitativo identificando cualitativamente los máximos y mínimos que corresponden a los mercados alcistas y bajistas en los rendimientos de los factores. Nuestro enfoque es en parte arte y en parte ciencia, similar al hecho de que no existe una definición universalmente aceptada de los mercados alcista y bajista del mercado de valores. Por ejemplo, ¿qué tan profunda y larga debe ser un drawdown para clasificar como un verdadero mercado bajista en lugar de una corrección temporal durante un mercado alcista?»

«Para definir el ciclo cuantitativo, nos centramos más en factores volátiles, como el valor y el impulso, que en factores como la calidad, que presentan oscilaciones de rentabilidad mucho menos extremas. Al observar el factor valor, observamos que experimenta un drawdown importante aproximadamente una vez cada diez años. La causa de estos drawdowns es un repunte de las acciones de crecimiento (en un entorno alcista) o una caída de las acciones de valor (en un entorno bajista). Estos períodos también tienden a ser difíciles para el factor de bajo riesgo. Sin embargo, como también observó Blitz (2021), las grandes pérdidas en el factor valor a menudo se reflejan en ganancias de tamaño similar en el factor impulso.»

«Inmediatamente después de un repunte del crecimiento o una caída del valor, normalmente observamos un fuerte giro. Aquí es aún más importante distinguir entre variantes alcistas y bajistas, porque su impacto en la rentabilidad de los factores es muy diferente. La primera variante, que llamaremos reversión bajista, se caracteriza por una caída de las acciones de crecimiento que repuntaron durante la etapa anterior, lo que resultó en un fuerte repunte del factor valor. Un ejemplo de esto es el estallido de la burbuja tecnológica en 2000-2002, durante el cual el Nasdaq perdió más de las tres cuartas partes de su valor.»

«La segunda variante, que llamamos una reversión alcista, se caracteriza por un repunte de las acciones que experimentaron las mayores pérdidas, lo que resulta en grandes rendimientos negativos para el factor impulso. Un ejemplo de esto es el repunte de 2009, cuando las acciones financieras a buen precio que fueron golpeadas durante la Crisis Financiera Global tuvieron una fuerte recuperación. Una reversión alcista también puede seguir después de una reversión bajista, si las acciones de crecimiento que se han vendido masivamente se recuperan nuevamente, como en 2002-2003.»

«Las reversiones bajistas tienden a ser excelentes para los inversores en Multi-factores, con grandes rendimientos positivos en todos los factores, pero las reversiones alcistas son mucho más desafiantes, con grandes rendimientos negativos para la mayoría de los factores excepto el valor. Después de la etapa de giro, los factores tienden a volver al modo normal, que es la etapa que en realidad prevalece alrededor de dos tercios del tiempo.»

«Concluimos que para comprender la dinámica cíclica de los factores, los inversores deben reconocer que los factores siguen su propio ciclo impulsado por el sentimiento. Los indicadores tradicionales de ciclo económico y sentimiento pueden captar algunas de estas dinámicas, pero su utilidad práctica es limitada. Al inferir el ciclo cuantitativo directamente de los rendimientos de los factores, podemos capturar mucha más variación en el tiempo. La implicación práctica para los inversores es que deben centrar sus esfuerzos en comprender mejor el ciclo cuantitativo implícito en los propios factores, en lugar de adherirse a los marcos tradicionales que, en el mejor de los casos, tienen una relación débil con los rendimientos reales de los factores. Un ejemplo de una posible aplicación del modelo es que podría ayudar a los inversores a formular una perspectiva de varios años».

El indicador Buffett o Buffett indicator por Quantpedia

Al borde del nuevo milenio, el legendario inversor de valor Warren Buffett estudió los fundamentos detrás del rendimiento excepcional del Promedio Industrial Dow Jones entre 1981 y 1998 en comparación con su bajo rendimiento durante el período igualmente largo entre 1964 y 1981. De 1981 a 1998 , el índice Dow Jones aumentó casi diez veces a pesar de un crecimiento económico mucho más lento que en el período anterior de diecisiete años. Buffett sugirió que el valor de mercado de las acciones (MVE) escalado por el producto interno bruto (PIB) habría pronosticado rendimientos más altos para 1981-1998 al indicar valoraciones más baratas para el mercado de valores.

El fundamento detrás del valor de mercado de la relación capital-producto interno bruto (MVE/GPD) como medida de valoración del mercado de valores es simple. Cuando los precios de las acciones suben sin un aumento proporcional en la producción económica, el rendimiento de las ganancias futuras disminuye, lo que hace que las inversiones en acciones sean menos atractivas. Por otro lado, si los precios de las acciones escalados por el PIB caen, el rendimiento de las ganancias futuras aumenta, lo que hace que las acciones sean más atractivas. A diferencia de las medidas de valoración puramente basadas en el precio, como la relación precio-beneficio ajustada cíclicamente (CAPE), el MVE/PIB tiene la ventaja de que su numerador incorpora un valor cualitativo (es decir, precio) y cuantitativo (es decir, número de acciones) dimensión.

A pesar de la afirmación de Warren Buffett de que la relación MVE/PIB es «probablemente la mejor medida individual de dónde se encuentran las valoraciones en un momento dado», su capacidad predictiva ha sido objeto de relativamente poco escrutinio académico. Un artículo novedoso de Swinkels y Umlauft (2022) llena este vacío y examina si la relación MVE/PIB puede pronosticar los rendimientos de las acciones internacionales, lo que complementa la investigación existente limitada a los Estados Unidos. Sus hallazgos se pueden resumir de la siguiente manera. En primer lugar, según los datos de catorce mercados desarrollados que se remontan a 1973, el «indicador Buffett» exhibe cualidades de pronóstico superiores en horizontes de tiempo más largos. Más específicamente, MVE/PIB explica, en promedio, el 83 % de la variación en los rendimientos futuros a 10 años, que van desde el 42 % para Austria hasta el 94 % para Gran Bretaña. Segundo, cuando el índice CAPE y la reversión a la media se incluyen en la regresión predictiva, MVE/PIB sigue siendo significativo, lo que sugiere que su capacidad predictiva no se subsume en otras señales de valoración populares. Lo más importante es que los hallazgos de esta investigación se pueden utilizar en la práctica. Una estrategia simple que invierte en países con los rendimientos más altos pronosticados por el modelo produce un alfa estadísticamente significativo y económicamente significativo sobre un punto de referencia de comprar y mantener mientras experimenta una volatilidad más baja y el máximo drawdown.

• Autores: Laurens Swinkels y Thomas S. Umlauft
• Título:  El Indicador Buffett: Evidencia Internacional
• Enlace : https://ssrn.com/abstract=4071039

Resumen

Warren Buffett sugirió que la relación entre el valor de mercado de las acciones que cotizan en bolsa y la producción económica podría identificar los errores de valoración del mercado de valores. Extendemos la investigación existente de los Estados Unidos a los mercados bursátiles internacionales mediante la investigación de las características predictivas de rendimiento del valor de mercado de las acciones a producto interno bruto para un conjunto de datos que comprende catorce países. Los resultados corroboran que el «indicador buffet» explica una gran fracción de la variación de rendimiento de diez años para la mayoría de los países fuera de los Estados Unidos. Los índices bajos han pronosticado rendimientos de inversión por encima del promedio, mientras que los períodos de índices altos han sido seguidos, en promedio, por rendimientos por debajo del promedio durante el período de diez años subsiguiente. También comparamos el «indicador Buffett» con otras señales y fenómenos de valoración del mercado de valores bien conocidos,

Como siempre presentamos varias figuras y tablas interesantes:

Citas notables del trabajo de investigación académica:

“En el cambio de milenio, Buffett se preguntó acerca del desempeño excepcional medido por el Promedio Industrial Dow Jones durante la ventana de 17 años entre 1981 y 1998 en comparación con el pésimo desempeño durante el período igualmente largo entre 1964 y 1981 a pesar de un marco macroeconómico significativamente más beneficioso para el último período, ya que la producción económica aumentó a más del doble de la tasa entre 1964 y 1981 que entre 1981-1998. En dos entrevistas de Forbes (Buffett y Loomis 1999, 2001), Buffett sugirió que el valor de mercado de las acciones (MVE) escalado por el producto interno bruto (PIB), que posteriormente se denominará relación MVE/PIB, habría presagiado una mayor rendimientos para 1981-1998 indicando valoraciones más baratas para el mercado de valores. A pesar de la afirmación de Buffett de que la relación entre la capitalización de mercado y la producción económica es «probablemente la mejor medida individual de dónde se encuentran las valoraciones en un momento dado», su capacidad de pronóstico ha atraído relativamente poco escrutinio académico. Nuestra investigación pretende llenar este vacío.»

«La contribución de este trabajo es triple. En primer lugar, analizamos la evidencia internacional de la capacidad de previsión del ratio MVE/PIB para la rentabilidad del mercado de renta variable. Nuestra investigación complementa la investigación existente que se limita a los EE. UU. (ver Lleo y Ziemba 2018 y Umlauft 2020). Nuestros datos se remontan a 1973, por lo que amplían sustancialmente el estudio internacional de Chang y Pak (2018) que comienza en 1997. En segundo lugar, comparamos este predictor con otras señales de valoración del mercado de valores bien conocidas, como el precio ajustado cíclicamente a -proporción de ganancias (CAPE) de Campbell y Shiller (1988, 1998, 2001) y reversión a la media en los rendimientos de las acciones documentados, por ejemplo, por Poterba y Summers (1987), Fama y French (1988), Spierdijk, Bikker y Van den Hoek (2012), Moskowitz, Ooi y Pedersen (2012) y Zaremba, Kizys y Raza (2020).»

«El análisis realizado en este documento demostró que el valor de mercado de las acciones en relación con el producto interno bruto proporciona una herramienta útil para los inversores. La métrica posee propiedades predictivas fuertes y robustas en horizontes más largos (c. diez años), ya que las valoraciones de mercado en relación con la producción económica han tendido a volver a un equilibrio a largo plazo desde 1973, aunque la segunda mitad del período de observación ha sido testigo de relaciones MVE/PIB más altas que en el período hasta el cambio de milenio. Se requiere más investigación para determinar si esto representa una desviación temporal de un equilibrio a largo plazo o, de hecho, puede marcar un cambio de paradigma.»

«Dada la calidad pronosticada del valor de mercado de la relación capital-producto interno bruto, como se demuestra en este artículo, el MVE/PIB constituye un factor de entrada adicional a efectos de la valoración del mercado de acciones y la formación de expectativas de rendimiento a largo plazo. Sin embargo, MVE/PIB no debería reemplazar las medidas de valoración convencionales, como la relación precio-beneficio ajustada en función del ciclo. Como señalan Campbell y Shiller (1998), las medidas de valoración convencionales (es decir, la relación precio-dividendo y la relación precio-beneficio ajustada cíclicamente) merecen un lugar especial entre las variables de pronóstico debido a la alta calidad y el largo plazo.»

«Disponibilidad de datos, remontándose a 1871 para los Estados Unidos. Más bien, MVE/PIB debe verse como una herramienta de valoración complementaria al proporcionar información incremental sobre una base no basada en los ingresos. El poder explicativo demostrablemente más alto de P/E10 con el propósito de pronosticar rendimientos excesivos es un caso convincente para usar MVE/GDP y P/E10 concomitantemente”.