La diferencia entre hacer trading e invertir ¿por qué es importante? por Brett N. Steenbarger

El trading y la inversión son actividades fundamentalmente diferentes (juego de palabras). Muchos desafíos de la psicología del trading se dan cuando los participantes del mercado no respetan las diferencias entre los dos.

El trading es una actividad ascendente en la que evaluamos la oferta y la demanda momento a momento para determinar cuándo dominan los compradores o los vendedores. Esto nos permite colocar operaciones a corto plazo con una recompensa favorable en relación con el riesgo. Por ejemplo, los lectores saben que realizo un seguimiento de las subidas y bajadas entre todas las acciones de un índice, de modo que puedo ver, minuto a minuto, si hay cambios significativos en la actividad de compra o venta. Podría ver un pico de volumen relativo (volumen como una fracción del volumen habitual para esa hora del día) y aumentos también. Eso me dice que los nuevos participantes del mercado han ingresado al mercado como compradores agresivos. En el primer indicio de caídas que no logran empujar el mercado a la baja, podría ir largo para aprovechar el impulso alcista.

La inversión, por otro lado, es un proceso de arriba hacia abajo en el que evaluamos los fundamentos de la empresa y las condiciones económicas, monetarias y geopolíticas generales e inferimos de los cambios entre ellos si las valoraciones son bajas o altas y si es probable que suban o bajen. El inversor no se enfoca en lo que está pasando momento a momento. Más bien, el inversor se preocupa por los factores fundamentales que afectan la valoración de los activos. Por ejemplo, el inversionista podría leer informes que sugieran que la inflación aumentará durante el año y podría inferir que esto presionaría a los bancos centrales para que aumenten las tasas de interés. Un análisis de los bancos centrales y las tendencias de inflación en todos los países podría dar lugar a la opinión de que las tasas de un país en particular son inusualmente bajas en relación con los aumentos de precios anticipados. Entrar en corto en el mercado de bonos de ese país podría ser una inversión que valga la pena.

Los participantes del mercado que están mejor conectados para funcionar como pensadores rápidos y reconocedores de patrones generalmente son los más adecuados como traders. Los pensadores más lentos y profundos que poseen habilidades analíticas más sólidas a menudo están idealmente conectados como inversores. Por supuesto, puede haber mezclas de los dos modos, como en el caso de los gestores de cartera de fondos de cobertura que negocian activamente. Esos inversores activos a menudo tienen procesos analíticos y de trading separados para aprovechar cada modo.

Los problemas se dan cuando los participantes del mercado se desvían de sus fortalezas y se acercan a los mercados de maneras que no les brindan ninguna ventaja. El trader a corto plazo se aferrará a una visión general del mercado y se volverá inflexible a medida que cambien las condiciones de la oferta y la demanda. El inversor macro se volverá ansioso por la acción del mercado y se encontrará mirando pantallas y gestionando posiciones basadas en el ruido. Por lo general, el trader a corto plazo se aferrará a la información fundamental superficial al ampliar su visión, convirtiéndose en un inversor pobre. De manera similar, el inversor atrapado en una acción mirándola minuto a minuto carece de herramientas analíticas para evaluar los cambios a corto plazo en la oferta y la demanda y, por lo tanto, se convierte en un trader deficiente.

Es por eso que nuestra mayor ventaja en los mercados radica en conocernos a nosotros mismos y saber cómo procesamos mejor la información. Lo que realmente vemos y entendemos en los mercados proporciona la base conceptual de nuestro éxito. Así como el velocista y el corredor de distancia no pueden ganar en los eventos olímpicos del otro, el trader y el inversor deben asegurarse de que están jugando constantemente un juego que pueden ganar.

Spray para osos por Ed Yardeni

La próxima semana, mi esposa y yo estaremos de vacaciones visitando a los osos (y bisontes) en el Parque Nacional Yellowstone y el Parque Nacional Grand Teton. Llevaremos un poco de spray para osos, por si acaso. El Servicio de Parques Nacionales ofrece el siguiente consejo: “El aerosol para osos es un elemento de disuasión no letal diseñado para detener el comportamiento agresivo de los osos. Su uso puede reducir las lesiones humanas causadas por osos y la cantidad de osos muertos a causa de la defensa propia. El spray de osos utiliza una fina nube de derivados de Capsicum para reducir temporalmente la capacidad de un oso para respirar, ver y oler, lo que le da tiempo para abandonar el área”.

Dada la venta masiva en el mercado de valores, muchos de ustedes se preguntarán si hay algún spray para osos para hacer que los osos de la variedad humana desaparezcan. Aquí hay algunos consejos del servicio Yardeni Research:

(1) ¿Recesión inminente? Improbable. Una recesión inminente es posible, pero no probable, en nuestra opinión. Seguimos ubicando las probabilidades de ver una recesión en un 30%. [Recientemente subió al 40% de probabilidad en caso de una recesión leve.] Si sucede, es más probable que suceda el próximo año que este año. Las recesiones tienden a ser causadas por restricciones crediticias, que dudamos que sucedan pronto. Es posible que los consumidores respondan al aumento de los precios de los comestibles y la gasolina gastando menos en otros bienes. Pero es probable que sigan gastando más en servicios. El gasto de capital debería mantenerse fuerte a medida que las empresas se esfuerzan por aumentar la productividad para compensar la escasez de mano de obra y acercar sus cadenas de suministro a casa. Los gobiernos federal, estatal y local están en camino de aumentar su gasto en infraestructura. El gasto en defensa se está incrementando.

(2) ¿Naufragio tecnológico 2.0? ¡No! A pesar de la debilidad en el Nasdaq y las acciones tecnológicas en lo que va de año, no esperamos que se repita una caída similar a la vista en el año 2000. En los últimos dos años, la pandemia podría haber impulsado el gasto en tecnología de una manera comparable a Y2K a fines 1990 Por lo tanto, es probable que se esté produciendo una desaceleración en la demanda de tecnología.

Pero esta vez, es probable que la demanda subyacente de tecnología siga siendo mucho más fuerte, lo que refleja la necesidad de aumentar la productividad. Podemos ver y monitorear las tendencias en la producción de equipos de alta tecnología y en las ganancias futuras de las diversas industrias en el sector de tecnología de la información del S&P 500 (Fig. 12, Fig. 13 y Fig. 14). Todas las tendencias parecen sólidamente al alza y mucho más resistentes que las que ocurrieron durante Tech Wreck 1.0.

(3) ¿Inflación prolongada? Los bajistas tendrán razón si la inflación ya no es transitoria o persistente, sino más bien prolongada. En este escenario, la Fed no tendrá más remedio que endurecer mucho más la política monetaria hasta que la recesión resultante reduzca la inflación. Es un escenario plausible, pero contamos con más señales de que la inflación habrá alcanzado su punto máximo en los próximos meses. Recientemente hemos escrito sobre más señales de posibles picos en la inflación salarial y la inflación de bienes de consumo duraderos. Ahora observamos que el índice de precios al contado de materias primas industriales CRB parece estar en su punto máximo, liderado por una caída significativa en su componente de metales (Fig. 15 y Fig. 16).

(4) ¿Auge de la productividad? En marcha. También hemos escrito sobre el potencial de un auge del crecimiento de la productividad durante la década actual. Creemos que el ciclo actual de crecimiento de la productividad tocó suelo a finales de 2015 con una tasa de crecimiento anualizada del 0,5 %, que aumentó al 1,5 % durante el primer trimestre de este año, y en camino al 4,0 %-4,5 % en los próximos años (Fig. 17). Estamos de acuerdo con Grantham en que es probable que la escasez de mano de obra persista durante muchos años (Fig. 18). Pero creemos que la presión al alza sobre los salarios se verá compensada por las ganancias de productividad, lo que permitirá que los salarios reales aumenten mientras se reducen las presiones inflacionarias.

(5) ¿Otra vez la década de 1970? Los locos años 2020. Los acontecimientos del año pasado sugieren que el resto de la década podría convertirse en una repetición de la Gran Inflación de la década de 1970 con una espiral prolongada de salarios, precios y rentas, precios de las materias primas altísimos e inestabilidad geopolítica. Joe Biden bien puede ser el Jimmy Carter de la década de 2020. El presidente de la Fed, Jerome Powell, puede no tener más remedio que encontrar a su Paul Volcker interior.

Sin embargo, no nos damos por vencidos en nuestro escenario de los locos años 2020s. La prensa financiera informó el viernes que el promedio industrial Dow Jones tuvo su octava pérdida semanal consecutiva, la racha de pérdidas más larga desde 1923. ¡Pero esa fue seguida por los locos años 20!

(6) ¿Qué entrada, la octava o la novena? Hablé con nuestro amigo y experto en mercados Joe Feshbach para conocer su opinión sobre el mercado de valores. Él observa: “Para que un mercado toque suelo, a menudo tiene que romper a nuevos mínimos, seguidos de retrocesos. Los nuevos mínimos eliminan los stops y, por supuesto, aumentan el miedo, lo que se refleja claramente en las medidas de sentimiento. Esta [acción] también se corresponde con la venta de muchas acciones de gran capitalización de alta calidad, como hemos visto recientemente. Ese es un desarrollo de la octava o novena entrada, ya que los inversores solo quieren salir. Creo que el mercado de valores podría haber alcanzado otro mínimo a corto plazo el viernes”.

Coberturas del mercado bajista por Ben Carlson

Un lector pregunta:

Tengo 38 años y he acumulado una cartera de fondos indexados a través de años de inversión. Me preguntaba si tiene sentido cubrirla para protegerme contra las caídas del mercado, porque una caída del mercado puede acabar con años de retornos de inversión. Además, ¿cuál es probablemente el mejor método para hacerlo, posiciones largas, futuros en corto, etc.? Entiendo que la cobertura cuesta dinero y no hay garantía de que pueda funcionar según lo planeado.

Es cierto que una caída del mercado puede acabar con años de rendimiento de un mercado alcista.

Los mercados alcistas son probablemente más difíciles de definir que los mercados bajistas porque es difícil saber por dónde empezar. ¿El suelo del mercado bajista anterior? ¿Cuándo se vuelve a alcanzar un nuevo máximo histórico?

No hay una respuesta correcta o incorrecta, así que solo hablaré de mi propia definición por el bien de este artículo.

Desde el final de la Segunda Guerra Mundial hasta 1968, el S&P 500 ganó más del 1500%. Esto fue casi dos décadas y media con un rendimiento anual del 14%.

Luego hubo un mercado bajista desagradable de 1968 a 1970 que vio caer el mercado un 36% en lo que fue el final de los años Go-Go .

Las acciones subieron en 1971 y 1972, pero 1973 trajo otro mercado bajista brutal. Esta vez, el mercado se redujo a la mitad en la crisis de 1973-1974. De 1969 a 1974, el mercado de valores no solo sufrió dos mercados bajistas, sino que cayó casi un 20% en total durante este período de seis años.

El mercado se recuperó, pero la alta inflación afectó a los inversores a lo largo de la década de 1970, lo que llevó a la infame portada Death of Equities en 1979:

Podría objetar la fecha de inicio del próximo mercado alcista. Algunos dirían 1981. Otros dicen que fue después del mercado bajista de 1982 que finalmente terminó con la inflación fuera de control.

Diré 1980 solo para que sean dos décadas completas.

Entre 1980 y 1999, el mercado de valores de EE. UU. ganó casi un 2600 % en total o casi un 18 % por año. Fue uno de los mayores mercados alcistas de todos los tiempos.

Y fue seguido por una de las peores décadas registradas.

Después del estallido de la burbuja de las puntocom, el S&P 500 se redujo a la mitad entre 2000 y 2002. Tras una recuperación saludable de 2003 a 2007, el S&P 500 cayó casi un 60% desde el otoño de 2007 hasta la primavera de 2009.

Desde 2000 hasta fines de 2008, el S&P 500 tuvo un rendimiento total de -28%. Son dos accidentes, una década perdida y tres años de pérdidas anuales de dos dígitos.

Ese terrible período fue seguido por el glorioso mercado alcista de 2009-2021 que vio al S&P 500 subir casi un 600%.

Y ahora estamos de nuevo en un mercado bajista.

No sé si este será EL mercado bajista que rompe el ciclo o simplemente un mercado bajista. Incluso esos mercados alcistas prolongados de 1947-1968 y 1980-1999 tuvieron muchas correcciones, recesiones y mercados bajistas en el camino.

Aquí hay un resumen de los últimos tres mercados alcistas seculares:

Y aquí están con los mercados bajistas que los derribaron:

Es demasiado pronto para decir que hemos alcanzado un ciclo de mercado completo con la iteración actual, así que simplemente lo incluí aquí para mostrar cuánto de la ganancia se ha eliminado.

Lo interesante a tener en cuenta aquí es que la suma de un mercado alcista con un mercado bajista básicamente le dio rendimientos promedio en el pasado. Incluso después de dos mercados bajistas en seis años desde finales de la década de 1960 hasta mediados de la década de 1970, el mercado de valores seguía subiendo un 10 % anual entre 1947 y 1974.

E incluso con una década perdida y dos caídas de más del 50%, el mercado de valores todavía subió un 10,7% por año entre 1980 y 2008.

Tal vez esto signifique que todavía tenemos algunas desventajas en el ciclo descendente actual para que las cosas vuelvan a la normalidad. Ya veremos.

Pero siempre es importante comprender que los rendimientos a largo plazo incluyen maravillosos mercados alcistas y terribles mercados bajistas. No puedes tener uno sin el otro.

En lo que respecta a la cobertura, entiendo el deseo de aferrarse a algunas de sus ganancias o aprovechar cuando el mercado se desmorona.

Las opciones podrían ayudar, pero realmente debe saber lo que está haciendo para implementar una solución viable de cobertura de opciones. Debe comprender los precios, cómo la volatilidad afecta los rendimientos, los costos y el arrastre de los rendimientos para poner en práctica esa estrategia.

No es tan simple como comprar algunas opciones y sentarse mientras su cartera está perfectamente protegida contra el riesgo a la baja. Tienes que reequilibrar las posiciones de las opciones dinámicamente para que funcione. Si nunca lo has hecho antes, lo dejaría en manos de los profesionales.

Este no es el tipo de estrategia en la que quieres probablemente entrar.

También puede utilizar futuros, seguimiento de tendencias, materias primas o alguna otra estrategia de inversión alternativa.

El problema de emplear cualquier estrategia de cobertura surge durante un mercado alcista. Todo el mundo quiere cubrirse durante un mercado bajista, pero esas coberturas también tienen que sobrevivir en un mercado alcista.

Solo tiene que pensar en ellas como si pagaran una prima de seguro. La mayoría de las veces, el mercado de valores sube, por lo que solo tiene que asegurarse de que el seguro realmente valga la pena cuando las cosas se ponen feas.

También es importante comprender que no puede cubrir todos los riesgos de su cartera. El riesgo puede cambiar de forma, pero nunca desaparece por completo.

Existen coberturas mucho más simples que tratar de usar opciones o una estrategia de riesgo de cola.

Las claves son:

• Mantener más activos líquidos como efectivo para amortiguar la volatilidad y brindar opcionalidad.
• Establecer la asignación de activos correcta con anticipación con la que se sienta cómodo durante los mercados alcistas y bajistas.
• Ahorrar más dinero para tener un mayor margen de seguridad.

Estas no son claves de las que pueda presumir en una reunión de amigos para ser el centro de atención, pero son mucho más fáciles de implementar y comprender.

La mejor cobertura para un hombre de 38 años es probablemente pensar y actuar a largo plazo evitando errores innecesarios a corto plazo. Tienes décadas por delante para ahorrar e invertir.

A veces, la mejor forma de gestión de riesgos es tener suficientes activos líquidos disponibles para mantenerse a corto plazo, de modo que no se vea obligado a vender sus activos de riesgo durante un mercado bajista.

Hablamos sobre esta pregunta en Portfolio Rescue esta semana:

Blair duQuesnay se unió a mí nuevamente esta semana para hablar sobre iBonds, asignación de activos, planificación financiera durante un mercado bajista y mucho más.

Ampliación de los datos históricos diarios de materias primas a 100 años [Estudio] por Quantpedia

Encontrar una fuente de datos de alta calidad es crucial para las estrategias de trading cuantitativas. Además, tener un largo historial es beneficioso. Fama & French, por ejemplo, ofrecen datos históricos gratuitos para acciones y una variedad de factores. Sin embargo, es muy difícil obtener datos gratuitos y de buena calidad para otras clases de activos. Por esta razón, ya hemos examinado cómo extender los datos históricos diarios de bonos a 100 años.

Para cualquier análisis basado en eventos o para realizar pruebas de estrés de varias situaciones históricas, los datos lo suficientemente largos solo pueden ayudar. Ya sea que desee analizar patrones de mercado o simplemente examinar el riesgo de su cartera en diferentes escenarios históricos, tener para entender los diferentes escenarios, datos históricos prolongados es bastante sencillo.

Siguiendo el tema de nuestro artículo anterior, decidimos ampliar los datos históricos de otra clase de activos, las materias primas. Este artículo explica nuestra metodología para obtener datos de materias primas y presenta las fuentes de datos, lo que nos ayudó a extender los datos históricos diarios de materias primas a 100 años.

Datos de materias primas y fuentes de datos

Para crear el historial diario de 100 años de las materias primas, combinamos varias fuentes de datos:

1926 – 1979: IPP mensual (Índice de precios al productor por producto: todos los productos)

Fuente: https://fred.stlouisfed.org

1980 – 2006: S&P GSCI Rendimiento total de materias primas (SPGSCITR)

Fuente: https://www.investing.com

2006 – 2022: DBC ETF (Invesco DB Commodity Index Tracking Fund)

Fuente: https://finance.yahoo.com

Cómo modelar datos históricos de materias primas

Idealmente, uno tendría datos de ETF de materias primas o datos disponibles de índices de materias primas. Eso es exactamente lo que tenemos disponible desde 1980. Dicho esto, no hay datos diarios de materias primas disponibles gratuitamente antes de 1980. Por lo tanto, tuvimos que encontrar algún indicador del precio de las materias primas.

Los índices de precios al productor (IPP) miden los cambios en los precios desde la perspectiva del vendedor. Los PPI están disponibles para una variedad de productos de casi cualquier industria, incluidas las materias primas y para un historial de datos bastante largo. Por esta razón, utilizamos PPIACO (Índice de precios al productor por materia prima: todas las materias primas) como nuestro proxy de materias primas desde 1926 hasta 1979.

PPI es un buen proxy, pero no es perfecta. Inmediatamente podemos observar algunos defectos, como probablemente una beta demasiado baja para los índices de materias primas tradicionales o una curva demasiado suave, es decir, sin volatilidad. Sin embargo, ambos defectos podemos corregirlos.

Ajuste beta

En primer lugar, ajustamos el índice PPI para tener en cuenta la beta correcta de los precios de las materias primas. Medimos la beta del PPI al índice de precios de las materias primas en la historia más reciente. El índice de precios de las materias primas está disponible públicamente de forma gratuita solo desde 1980, por lo que tuvimos que realizar el ajuste beta para todo el período 1926-1980.

Nuestra beta calculada del PPI respecto al índice de materias primas fue de alrededor de 1/3 . Esto significa que tuvimos que ajustar el PPI por el múltiplo de 3 para llegar a la beta de materias primas. Luego, simplemente multiplicamos el cambio diario de PPIACO por 3 para obtener un proxy de materias primas más preciso.

Transformación de datos mensuales en datos diarios

Como se mencionó anteriormente, la segunda falla en nuestros datos es la falta de volatilidad. Esto se debe principalmente a que el PPI se publica solo con una frecuencia mensual. Ya explicamos nuestra metodología de creación de volatilidad diaria para datos mensuales en nuestro artículo reciente. Lo llamamos la Extrapolación Proxy de Volatilidad. En palabras muy simples: tomamos la volatilidad del buen proxy y la aplicamos entre puntos de datos mensuales de la serie de datos mensuales original (PPI en nuestro caso).

Proxy de volatilidad de materias primas

No es tan sencillo y fácil encontrar un indicador viable de la volatilidad diaria de las materias primas antes de 1980. Sin embargo, observando el comportamiento reciente de las materias primas y teniendo también en cuenta la composición de los índices de materias primas en el pasado (con una fuerte ponderación hacia la energía), suponemos que una un buen indicador de la volatilidad de las materias primas es el sector de la energía de renta variable. Más precisamente, un exceso de retorno del sector Energía vs todo el Mercado.

Así, en primer lugar, calculamos el diferencial del sector Energía (de F&F 12 Industry Portfolios ) frente al mercado (de F&F 3 Factor ). Este es nuestro proxy diario de volatilidad de materias primas.

Cómo crear una volatilidad diaria para datos mensuales

Después de calcular el diferencial del sector de la energía, seguimos nuestra metodología descrita en Ampliación de los datos históricos diarios de bonos a 100 años. Calculamos la diferencia acumulada mensual del diferencial, la restamos de la diferencia acumulada mensual de 3x PPI y la dividimos por la cantidad de días de negociación en el mes respectivo. Obteniendo así la volatilidad diaria. El último paso fue calcular el rendimiento diario acumulado de las materias primas.

La metodología probablemente se entienda fácilmente con el sencillo gráfico a continuación. Básicamente, copiamos la volatilidad diaria del diferencial Energía-Mercado y la conectamos entre dos puntos de datos mensuales de 3x PPI. Y nos aseguramos de que no haya saltos ni lagunas en los datos y que todo suceda de forma lineal. Vea el gráfico a continuación.

Combinación de varias fuentes de datos de productos básicos

Ahora que creamos con éxito series de datos diarios de 1926 a 1979, debemos dar un último paso. Finalmente combinamos los tres períodos de diferentes cálculos y fuentes de datos en una serie de tiempo:

• 1926 – 1979: rendimiento diario extrapolado proxy de volatilidad,
• 1980 – 2006: S&P GSCI Rendimiento total de materias primas (SPGSCITR),
• 2006 – 2022: DBC ETF (Invesco DB Commodity Index Tracking Fund).

La siguiente figura usa el eje y log2.

Los mejores patrones de price action [Parte 5]: Cuñas por Al Brooks

La definición tradicional de una cuña es un triángulo convergente que se inclina hacia arriba o hacia abajo, y los traders esperan que la ruptura se produzca en la dirección opuesta a la pendiente. Buscan una ruptura al alza de una cuña con pendiente bajista o y una ruptura a la baja de una cuña con pendiente alcista.

Las cuñas son patrones de continuación cuando son retrocesos dentro de las tendencias, y son patrones de giro cuando son grandes y el contexto es el adecuado. Cuando son banderas, son pequeños patrones de giro. Por ejemplo, cuando hay un pullback de cuña en una tendencia alcista, la cuña representa una pequeña pata bajista. Los traders esperan que la pata bajista falle y retroceda.

En el sentido más amplio, una cuña es cualquier patrón con tres (a veces cuatro o cinco) empujones inclinados hacia arriba o hacia abajo. No tiene que ser convergente y el tercer empujón no tiene que exceder al segundo.

Tan pronto como haya dos impulsos, los traders pueden dibujar una línea que los conecte y luego pueden extender la línea hacia la derecha (una línea de canal de tendencia). Luego estarán atentos a un giro si el mercado se acerca a la línea por tercera vez.

Cuanto más se acerque cualquier patrón al ideal, más confiable será porque más computadoras lo tratarán como significativo. Sin embargo, los traders nunca deben perder de vista las fuerzas subyacentes y deben aprender a sentirse cómodos con cada variación concebible de cada patrón. Esto les dará muchas más oportunidades.

Relaciones intrínsecas y transaccionales: por qué son importantes para el trading por Brett N. Steenbarger

En estos artículos, intento dar perspectivas en la psicología del trading o psicotrading que van más allá de los tópicos habituales. El tema de hoy puede parecer inusual: cómo nuestras relaciones dan forma a nuestro trading. 

Considere la distinción entre relaciones transaccionales e intrínsecas. Una relación transaccional es aquella en la que cada persona acuerda hacer algo por la otra. En ese sentido, es como una transacción comercial. Por ejemplo, una pareja podría casarse si uno de los dos prometiera dinero al otro y el otro prometiera estatus social. Las relaciones empleador-empleado necesariamente tienen una base transaccional: una parte proporciona un salario y beneficios; el otro realiza el trabajo esperado.

Una relación intrínseca es aquella en la que existe un compromiso con la otra persona, no por las cosas específicas que se espera que haga, sino por lo que es. Cuando un bebé llega a una familia, no esperamos nada del pequeño. La amamos por un vínculo continuo. De manera similar, en un buen matrimonio, las partes son especiales entre sí por quienes son.

Las relaciones transaccionales son muy frágiles. Tan pronto como cambian las necesidades y los intereses, o tan pronto como disminuye la capacidad de una persona para satisfacer las necesidades de la otra, la base de la relación se ve amenazada. Si me he casado con una persona por su apariencia, es posible que me interese menos a medida que envejece. Si pierdo mi trabajo, mi pareja puede desilusionarse si el dinero era fundamental para sus expectativas. En un nivel intuitivo, reconocemos que las relaciones transaccionales son egoístas e impulsadas por el ego. Solo son tan sólidas en tanto en cuanto pueden cumplir ciertas condiciones.

Muchas relaciones son mezclas de modos transaccionales e intrínsecos. Sí, hay un aspecto transaccional en trabajar en una empresa comercial, pero es más probable que seamos leales a un empleador si también muestra un interés intrínseco en nuestro crecimiento y bienestar. Puedo pensar en fondos de cobertura que tienen gestores de cartera que se han quedado con ellos durante años y años debido a un compromiso personal demostrado por la dirección. También puedo pensar en fondos que son conocidos por despedir a los traders tan pronto como pierden dinero. Esos fondos generan poca lealtad y tienen grandes problemas para retener empleados.

Incluso las relaciones íntimas tienen sus aspectos transaccionales. Sí, Margie espera ciertas cosas de mí en términos de responsabilidades en el hogar y compromiso con la familia y yo tengo expectativas similares de ella. Pero en una relación amorosa duradera, el vínculo va más allá. Confío en que si Margie o yo dejáramos de cumplir nuestras expectativas debido a una enfermedad o discapacidad, la relación no perdería ningún elemento de amor y compromiso. Para usar los términos del blog-libro Radical Renewal, las relaciones intrínsecas provienen del alma, no del ego. Las relaciones intrínsecas son necesariamente únicas, porque se basan en lo que tiene de especial la otra persona. Por eso, señala Fitzgerald, nunca puede haber el mismo amor dos veces.

Entonces, ¿cómo son estas ideas relevantes para la psicología del trading?

Si nuestro interés en los mercados es puramente transaccional, basado en lo que los mercados nos pueden dar en términos de ganancias, entonces no podremos prosperar durante los períodos de pérdidas, algo que es inevitable que venga. Siempre se puede saber cuándo el interés de un trader en los mercados es predominantemente transaccional. Hablan de P/L, de crecer en sus operaciones, de ganar más dinero, de encontrar más oportunidades, etc. Rara vez hablan de su fascinación por los mercados, lo que están aprendiendo de sus operaciones e investigaciones, y cómo están contribuyendo a el desarrollo de otros traders. Una vez que se producen las pérdidas, experimentan una perturbación emocional, no porque les falte disciplina o porque estén operando mal, sino porque no pueden tolerar la frustración y el vacío de las necesidades insatisfechas.

Cuando nuestro interés en los mercados y el trading es intrínseco, encontramos valor en nuestro aprendizaje y desarrollo. También nos motiva la curiosidad intelectual de encontrar oportunidades en circunstancias siempre cambiantes. Del mismo modo, un interés intrínseco en el trading es uno que estamos ansiosos por compartir con los demás, alimentando el trabajo en equipo gratificante. Eso nos alimenta, y nuestro crecimiento, cuando los mercados son difíciles para nuestra operativa. No solo puedo sobrevivir durante las pérdidas, sino prosperar, porque no se trata simplemente de cómo los mercados me pagan aquí y ahora.

Las relaciones transaccionales se tratan de mí; las relaciones intrínsecas son acerca de ti. A menudo, fallamos haciendo trading porque lo hacemos sobre nosotros. Las relaciones transaccionales en los mercados son tan frágiles como lo son en nuestra vida personal. Ninguna cantidad de tiempo dedicado a trabajar en la mentalidad o las entradas puede ayudarnos si estamos operando para llenar vacíos en nuestras vidas.

¿Un mercado sin miedo? por Sentimentrader

Los índices de acciones más respetados del mundo están a punto de establecer rachas de pérdidas históricas.

Con otra pérdida la semana pasada, el Dow Industrials Average empató su récord del tramo más largo de rachas negativas consecutivas. El índice más seguido del mundo, el S&P 500, está a solo una semana de empatar también su racha récord de pérdidas.

Lo que es especialmente notable sobre la mala racha del S&P es cuán fuertes han sido las pérdidas. De las últimas seis semanas, cinco de ellas vieron pérdidas superiores al 2%.

Este fue un sello distintivo de la horrible década de 1930, y rara vez se ha visto desde entonces.

Pero incluso con todas las pérdidas, los inversores no están demasiado preocupados, al menos según algunos. Eso se debe a que el «indicador de miedo» el favorito de Wall Street no se ha disparado por encima de un nivel arbitrario.

Una de las ideas que se ha sacado a relucir constantemente durante la última semana es que las acciones no pueden tocar suelo porque los inversores son demasiado complacientes. No hemos visto capitulación. No hay suficiente miedo por ahí.

Según Bloomberg, esto es un problema porque la caída ha sido demasiado ordenada:

La excusa más citada es el «indicador de miedo» VIX, que refleja la volatilidad implícita que los operadores de opciones esperan en el S&P 500 durante los próximos 30 días más o menos. Ha aumentado significativamente, pero aún no se ha disparado por encima de los niveles arbitrarios que sugieren «miedo».

El gráfico a continuación muestra el Proxy VIX que hemos discutido muchas veces durante décadas. Se aproxima al cálculo real de VIX utilizando cinco modelos matemáticos diferentes. Desde el inicio del VIX real, este Proxy tiene una correlación de +0,89 en una escala de -1,0 a +1,0, por lo que es una sustitución decente.

A partir del viernes, el Proxy VIX estaba en 32%. Si volvemos a 1962 y observamos todas las fechas en las que el S&P 500 cayó a un mínimo de un año, y ese fue el precio más bajo durante al menos los siguientes tres meses, la mediana del Proxy VIX fue del 30 %.

Según esta versión, el miedo es mayor de lo que ha sido en la mayoría de los valles a medio plazo…

¿Qué es el short float y cómo se puede utilizar para hacer mejores operaciones? por Timothy Sykes

Tiene que ver con el interés corto o el número de vendedores cortos en una acción. Y puede usarlo para ayudarlo a planificar sus operaciones.

Llevo años diciendo que los vendedores en corto son los nuevos promotores. Algunas de las acciones “más calientes” se disparan a lo grande como resultado del cierre de cortos. Si sigue las reglas y aprende a aprovechar el impulso, puede encontrar muchas oportunidades.

Por supuesto, no es tan simple. Pero vale la pena saber cómo encontrar el short float de una acción y lo que puede significar para la acción del precio.

¿Qué es el Short Float?

El término “short float” le indica cuántas acciones de los vendedores en corto se están pidiendo prestadas.

Una empresa tiene acciones en circulación y en flotación.

Las acciones en circulación es el número de todas las acciones que existen. Las instituciones, los inversores a largo plazo y los insiders poseen algunas de esas acciones.

Las acciones en flotación son el número de acciones disponibles para negociar. Es la parte de las acciones en circulación que los inversores minoristas pueden negociar.

El short float es una estimación de las acciones que los comerciantes han pedido prestadas para vender al descubierto.

Es una estimación porque los informes de las acciones flotantes en corto solo se publican dos veces al mes.

¿Por qué es importante la short float?

Es bueno saber cuántas acciones se están usando en corto en una determinada acción.

El short float puede darle una idea del sentimiento que existe en las acciones. Puede mostrarle si la perspectiva del mercado es alcista o bajista.

Si el short float es alto, podría significar que mucha gente está apostando contra la acción. Si es bajo, podría ser que la gente crea que va a subir más.

A veces hay demasiado interés en corto en una determinada acción. Los cierres de cortos pueden ser muy agresivos. Si el sentimiento general cambia rápidamente, las acciones pueden dispararse.

Un cierre de cortos se produce cuando los vendedores en corto provocan un aumento en el precio de una acción muy vendida. Es un rápido aumento en el precio de una acción debido a la falta de oferta y al exceso de demanda de la acción, ya que los vendedores en corto cubren (liquidan) sus posiciones. Para cerrar sus posiciones cortas, los vendedores se ven obligados a comprar para cubrir, creando una gran demanda.

Cuando la demanda excede la oferta, el precio debe subir. Si hay más personas que quieren comprar de las que venden, el precio sube.

Cuando hay muchos vendedores en corto que intentan salir, combinados con compradores de impulso, el precio puede subir RÁPIDAMENTE. Los vendedores en corto en momento de pánico se pisan unos sobre otros para salir. El precio puede subir en un movimiento parabólico.

¡Hay formas seguras de vender acciones en corto! Si ha leído mi libro, «An American Hedge Fund» sabrá que hice mi segundo millón de acciones promocionadas con ventas en corto . *

* Nota: el éxito como trader requiere dedicación y esfuerzo. La mayoría de los traders, aproximadamente el 90%, pierden dinero. Mis resultados no son los típicos. Haga los deberes y nunca arriesgue más de lo que puede permitirse perder.

Si se hace bien, las ventas en corto pueden ser lucrativas. Tiendo a evitarlo en estos días porque no es un patrón que mis alumnos puedan replicar con facilidad. Ahora prefiero comprar en las caídas. Y un alto short interés también puede ayudar a este patrón.

¿Qué parte del flotante de una empresa se puede vender en corto?

En teoría, el flotante completo de una empresa puede venderse en corto. Usted podría tener el 100% de short interes.

Pero es raro que el porcentaje de flotante en corto sea más del 50% del total. Incluso ver un short interes del 40% es algo raro.

Recuerde que una acción en corto es una acción prestada. Tienes que pedir prestadas acciones a tu broker para vender.

Si el 100% del flotante fuera usado para vender en corto, eso significaría que todos los que poseían acciones prestaron todas y cada una de sus acciones.

Es posible. ¡Cualquier cosa puede pasar en el mercado! Es divertido pensar en una proporción del 100%. Pero es más que improbable.

Short Ratio vs. Short Float

El short interes ratio, o short ratio, es un porcentaje.

Toma el número de acciones en corto y lo divide por las acciones en flotación. Convierta eso en un porcentaje.

Digamos que hay 100 acciones en corto en una acción que tiene 1.000 acciones en flotación.

Divida 100 entre 1.000 y obtenga una décima parte. Entonces, en nuestro ejemplo hipotético, el short interes ratio, o short ratio sería del 10%.

La short float se expresa como un número. Serán como cientos de miles o incluso millones. Eso no te dice tanto como la relación de short float ratio.

Puede hacer el mismo proceso con acciones en circulación y hacerse una idea del short interes ratio, o short ratio de la empresa en su conjunto.

El short interes ratio, puede ser más útil porque le brinda la información relativa. Saber cuántas acciones se venden en corto no es suficiente. Si no sabe cuánto es en relación con las acciones disponibles, puede ser engañosamente pequeño o grande.

¡Sin embargo, no tienes que ser bueno en matemáticas! Si sabe dónde buscar, puede encontrar que las matemáticas ya están hechas por usted …

¿Cómo encuentro el short float?

Cualquier sitio web financiero con buena reputación debe tener datos de las acciones flotantes en corto.

Si tiene un buen broker, también debe tener esa información disponible para usted.

Hay algo a tener en cuenta.  NYSE y Nasdaq solo actualizan sus datos de short float dos veces al mes. Eso significa que a menos que publiquen datos ese día o el día anterior, su información será una estimación aproximada en el mejor de los casos.

La mayoría de los sitios web financieros incluyen la fecha de la actualización más reciente, para que sepa qué tan actualizados están sus datos.

¿Qué es un buen porcentaje de acciones flotantes?

En el mercado, no se puede pensar en términos de blanco y negro. Algo bueno o malo no aplica.

Tienes que pensar qué funcionará con tu estrategia.

Supongamos que está operando una ruptura y los datos de acciones en flotación en corto muestran que hay muchos vendedores en cortos. Podrías conseguir un pequeño cierre de cortos.

Por otro lado, si hay mucha presión de venta, es posible que se produzca una ruptura. Los compradores pueden asustarse y el precio de las acciones puede derrumbarse.

Una alta tasa de short float también podría dificultar el endeudamiento de las acciones. A veces quiere vender en descubierto, pero no puede encontrar las acciones. Piense en la oferta y la demanda.

Si la tasa de short float es alta, eso significa que mucha gente está tomando prestadas las acciones. Hay demanda de acciones en préstamo. Los corredores pueden aprovechar la demanda y salirse con la suya cobrando comisiones más altas por los préstamos.

Las ventas en corto tienen mucho más aspectos de los que puedo explicar en un solo artículo.

¿Qué es un alto short float?

Todo es relativo. Por eso es importante conocer la diferencia entre el short float y la tasa de short interes.

Si el short float es de 100 acciones en una acción con 10.000 acciones en flotación, eso es muy bajo. Pero si la acción solo tiene 1.000 acciones en flotación, esa es una historia diferente.

Eche un vistazo a la tasa de short interes. Se expresa como porcentaje.

En el primer ejemplo, donde el short float es 100 y hay 10.000 acciones en la flotación, eso es 1%. En el segundo ejemplo, el mismo número de acciones en flotación es del 10%.

Cuando juegas blue chips, el 10% es alto y el 20% es extremo. En penny stocks, he visto short interes de alrededor del 40%. Es poco común, pero sucede.

Cuanto mayor sea el short float en relación con el flotante, mayor será la relación. No se puede determinar qué hace que un flotante alto y corto por sí solo.

Si una empresa tiene mil millones de acciones en flotación, podría tener 10 millones de acciones en corto. Parece mucho, pero es solo el 1%.

A medida que aumenta el short float, el precio sube y es más difícil pedir prestado. Solía ser mucho más difícil encontrar acciones en corto.

¿Cómo puedo beneficiarme de la información del short float?

Conocer el sentimiento del mercado es imperativo para un buena operación.

Si conoce el short interes de una acción, puede buscar rupturas. Esas rupturas pueden dar lugar a pequeñas contracciones si el interés corto es lo suficientemente alto.

Mi patrón favorito en este momento es la compra matutina de pánico. Los cierre de cortos al cubrir sus posiciones ayudan a subir el precio después de una gran caída.

Si los vendedores en corto vendieron cuando el precio cayó, tienen que cubrirse para obtener ganancias. Cuando la acción comienza a rebotar después de la caída, los compradores en corto y en caída compran y elevan el precio.

Cuanta más información tenga, mejor.

Conclusión

El short float le da una idea del sentimiento de una acción. Combinado con la acción del precio y las condiciones del mercado, puede ayudarlo a planificar su operación.

¿Existe un alto short interes en una acción que está rompiendo? Podría estar ante un posible cierre de cortos.

¿Está la acción a punto de romper un soporte importante? Podría estar preparándose para una compra directa.

¿Estás buscando entrar en corto? Un alto short interes podría significar que es difícil tomar prestadas acciones.

La relación de short float no es uno de mis indicadores principales, pero lo tengo en cuenta cuando estoy considerando una operación.

Los datos solo se actualizan dos veces al mes, pero si prestas atención, aún puedes aprovecharlos. Incluso si los datos tienen una semana de antigüedad, puede hacerse una idea de cómo se sienten las personas con respecto a las acciones.

Una tasa de short interes alta puede provocar cierres de cortos y rebotes más fuertes.

“Alto” es un término relativo … Debe considerar el short float en relación con la flotación y las acciones en circulación. Esa información se resume fácilmente en el short interes.

Hay muchas herramientas disponibles para ayudarlo a encontrar información. ¡Esa información te ayudará a estar mejor preparado!

¿Cuál es tu patrón favorito? ¿Cómo podría beneficiarse cuando hay una gran cantidad de vendedores en corto? ¡Espero sus comentarios a continuación!

7 preguntas sobre el mercado de acciones y la economía por Ben Carlson

Comparto algunas preguntas que tengo en mente en este momento:

1. ¿La inflación nos ofrece una maravillosa oportunidad de compra? Cuando la tasa de inflación aún estaba por debajo del 2 %, pregunté si la inflación podía brindarnos una maravillosa oportunidad de compra en acciones .

El aumento de los precios fue mucho más arriba de lo esperado y ha durado mucho más de lo que supuse en ese momento, pero vale la pena volver a examinar esta pregunta a la luz de un mercado bajista en acciones.

Mucha gente piensa que podríamos estar dirigiéndonos a una situación similar a la década de 1970, donde la inflación se mantuvo alta durante años. Es posible, pero veamos lo que ya está sucediendo desde que la Fed nos dijo explícitamente que van a luchar contra el aumento de los precios:

• Las tasas de interés están subiendo.
• Las tasas hipotecarias básicamente se han duplicado desde los mínimos.
• Todos lo susceptible de ser especulativo como los IPO, SPAC y crypto se han estrellado.
• Las empresas que no ganan dinero están siendo castigadas.
• La Fed está subiendo las tasas.
• El gobierno ha cerrado el grifo fiscal.

Recuerde, la Reserva Federal estaba flexibilizando la política monetaria a principios de la década de 1970. Paul Volcker no asumió el cargo hasta 1979, eventualmente elevando las tasas a niveles astronómicos para frenar la inflación y empujando al país a dos recesiones a principios de la década de 1980.

Jerome Powell y compañía no parecen muy interesados ​​en permitir que esto dure toda una década.

Claro, podríamos entrar en una recesión y las acciones podrían caer aún más. Pero, ¿no parecerá una buena noticia en algún momento si la Fed es capaz de controlar la inflación?

2. ¿Por qué los mercados siempre parecen mucho más fáciles en retrospectiva? OK, esto es a la vez retórico y obvio, pero también es lo que enloquece a los mercados.

Podría decirme que la inflación será del 3% dentro de un año y que el mercado de valores está de nuevo en máximos históricos.

O la inflación se mantiene muy alta en niveles del 5-6% y los mercados continúan luchando.

¿Qué sucederá si persisten las interrupciones en la cadena de suministro o si los precios de las materias primas continúan aumentando? ¿Qué pasará si la Reserva Federal no puede detener la espiral de precios y salarios?

Tal vez la Reserva Federal nos empuje hacia una recesión desagradable o tal vez haya un aterrizaje suave.

Pase lo que pase, se verá obvio en el espejo retrovisor, pero es difícil decir en este momento cuál es el resultado más probable.

3. ¿Es la Fed realmente la culpable de toda esta inflación? El Reino Unido acaba de informar su tasa de inflación más alta en 40 años con un 9%.

Los precios también están subiendo en lugares como Francia y Alemania:

Entiendo todo el odio dirigido a la Reserva Federal. Mantuvieron el pie en el acelerador durante demasiado tiempo y ahora van en dirección contraria pisando con fuerza el freno. No había ninguna razón para seguir comprando bonos hipotecarios mientras el mercado de la vivienda estaba experimentando su mayor auge.

Pero no se puede culpar de los precios más altos exclusivamente a la Reserva Federal.

Obviamente, la pandemia también ha causado problemas en otros países. Las cadenas de suministro han sido un problema. También la escasez de mano de obra. Los gobiernos de todo el mundo gastaron billones de dólares. Los consumidores estaban aburridos, así que empezamos a comprar cosas.

Y ahora está la guerra.

Si la Fed no fue la principal causa de la inflación, ¿pueden ser la principal solución?

Supongo que descubriremos en los próximos meses qué tan altas deben ser las tasas para que la oferta y la demanda vuelvan a alinearse.

4. ¿Cómo afectará el rápido aumento de las tasas hipotecarias a los precios de la vivienda? Históricamente, los precios de la vivienda se han mantenido bien cuando aumentan las tasas hipotecarias.

Pero la velocidad de este aumento de tasas combinado con el aumento de los precios en los últimos dos años nos coloca en un territorio desconocido.

Bill McBride presentó tres escenarios potenciales la semana pasada:

(1) crecimiento de precios de un solo dígito.

(2) Los precios se quedan igual.

(3) Los precios caen 5-10%.

McBride dice: «Los datos parecen argumentar a favor del escenario de crecimiento lento del precio de la vivienda, pero mi opinión es que el escenario más probable es que los precios de la vivienda se detengan en términos nominales y disminuyan en términos reales».

Sé que a muchos compradores de vivienda por primera vez les gustaría ver una caída, pero incluso los precios estancados harían que las cosas fueran mucho más saludables en el mercado inmobiliario de lo que hemos visto en los últimos 18 meses más o menos.

5. ¿Es Disney el símbolo de la dificultad de seleccionar acciones? Disney posee algunas de las marcas más reconocidas del planeta.

Mis hijos han visto cada una de sus películas animadas docenas de veces. Esas canciones están atrapadas en mi cabeza durante semanas.

Compraron Pixar en 2006. Luego compraron Star Wars en 2012. También compraron el único universo cinematográfico que parece ganar dinero en 2009 con la compra de Marvel.

De las 20 películas más taquilleras de todos los tiempos, Disney posee 12.

Michael Eisner y Bob Iger fueron directores ejecutivos visionarios.

He llevado a mis hijos a Disney World dos veces: es uno de los lugares más mágicos, concurridos y caros del mundo y la gente está ansiosa por ir allí año tras año.

Y mire lo rápido que Disney+ está ganando a Netflix en términos de suscriptores:

Y, sin embargo, el precio de las acciones de Disney ha tenido un comportamiento inferior al del S&P 500 desde el inicio del SPY ETF en 1993:

Obviamente, gran parte de este bajo rendimiento se produjo en el último año más o menos. La pandemia no ayudó con el negocio de los parques temáticos y Netflix ha tirado por tierra todo el complejo de streaming con sus recientes luchas.

Pero estas son tres décadas en las que una de las marcas más importantes del mundo ha tenido un rendimiento inferior al del mercado de valores.

Invertir es difícil.

6. ¿Fue A Quiet Place Part II una de las mejores secuelas de todos los tiempos? Me encantó el original y vi la secuela cuando salió a la venta. Está en Amazon Prime ahora, así que decidí volver a verlo.

Se mantiene.

Soy un fanático de las películas de extraterrestres. Los primeros 10 minutos de esta película pueden ser una de las mejores introducciones a los extraterrestres que he visto.

Aquí está mi lista de las mejores secuelas de todos los tiempos sin ningún orden en particular: El padrino II, Austin Powers: El espía que me achuchó, Regreso al futuro II, Terminator 2: El juicio final, El caballero oscuro y Antes del atardecer.

No soy un gran fanático de Star Wars, pero supongo que también podrías convencerme de The Empire Strikes Back.

7. ¿Cuánto más tiene que avanzar este mercado bajista? Ojalá lo supiera.

Algunas personas quieren ver episodios más fuertes de capitulación. Otros sienten que todo el mundo está aguantando en este momento. Algunos piensan que una recesión es algo inevitable. Otros sienten que podríamos posponer una desaceleración por algunos años más.

El problema de tratar de tocar suelo durante un mercado bajista es que puede tirar por la borda los indicadores fundamentales y de sentimiento.

Las emociones son más importantes que los fundamentos a corto plazo y las lecturas de sentimiento son más difíciles de interpretar que nunca, ya que cualquiera que quiera tiene una plataforma para compartir sus opiniones en estos días.

La ruta del mercado de valores podría detenerse en un centavo. Podría infligir el máximo dolor y darnos un golpe más duro todavía. O podría dividir a los inversores durante meses y meses en un rango volátil.

Es incómodo decir «No sé», pero a veces, cuando se trata de invertir, ese es el lugar más seguro para estar.

Michael y yo hablamos sobre todo lo relacionado con los mercados bajistas, Disney, la Reserva Federal, la inflación y más en el video de Animal Spirits de esta semana:

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Datos históricos diarios de bonos en 100 años [Estudio] por Quantpedia

Encontrar una buena fuente de datos con datos de extensa y de calidad es uno de los mayores desafíos en el trading cuantitativo. Definitivamente hay algunas fuentes de datos con muy extensas. Sin embargo, tienden a estar en el lado más caro. Por otro lado, los datos baratos o gratuitos suelen carecer de calidad y/o tienen plazos más cortos.

Este artículo explica cómo combinar varias fuentes de datos para crear un historial de datos diarios de 100 años para los bonos estadounidenses a 10 años. Tener un historial de 100 años de datos diarios puede ser muy beneficioso para comprender los patrones del mercado, analizar el historial y ampliar las pruebas retrospectivas para llegar a una nueva fuente de datos fuera de la muestra.

Además, suponga que desea examinar cómo se habría comportado su cartera durante varios eventos históricos o realizar una prueba retrospectiva de una estrategia durante múltiples fases del mercado. En ese caso, un extenso historial brinda más oportunidades. Además, los inversores siempre están a la carrera para comprender mejor el mercado. Por lo tanto, tener un conocimiento sustancial de la historia es crucial.

Datos subyacentes y fuentes de datos

Para crear historial de 100 años de bonos estadounidenses a 10 años, hemos combinado varias fuentes de datos:

1926 – 1962: rendimiento mensual de los bonos estadounidenses a 10 años

 Fuente: https://fred.stlouisfed.org/series/LTGOVTBD

1962 – 2002: Rendimiento diario de los bonos estadounidenses a 10 años

Fuente: https://fred.stlouisfed.org/series/DGS10

2002 – 2022: IEF ETF (ETF de bonos del Tesoro iShares de 7 a 10 años)

Fuente: https://finance.yahoo.com/

Cómo transformar los rendimientos de los bonos en rendimientos totales

De 1926 a 1962 se trabajó con rendimientos mensuales. Primero, necesitábamos transformar los rendimientos de los bonos en rendimientos totales. Afortunadamente, una vez que tiene una serie temporal de rendimientos, también puede saber muy bien el rendimiento total del respectivo bono. ¿Cómo? Te lo mostraremos a continuación. De manera simplificada, cada mes, un bono en particular:

1. Gana una fracción de carry (rendimiento al vencimiento) equivalente a aproximadamente 1/12 del YTM
2. Se revaloriza por la variación de este rendimiento:
   • Si los rendimientos aumentan, el valor de un bono disminuirá en (aumento del rendimiento)*(duración)
   • Si los rendimientos caen, el valor de un bono aumentará en (caída del rendimiento)*(duración)

Ya tenemos una serie temporal de rendimientos de bonos. Ahora, ¿cómo obtenemos la serie de tiempo para la duración? Incluso en esto, podemos aproximarnos. Sin embargo, primero debemos entender y decidir si queremos crear una serie de tiempo de duración constante o una serie de tiempo de madurez constante.

Serie de Bonos de Duración Constante

La duración constante es lo más fácil. Simplemente asumimos que la duración de nuestro vínculo es constante. Por ejemplo, podemos suponer que la duración de un bono del Tesoro de EE. UU. a 10 años se mantendrá en 8 años.

Sin embargo, en realidad, esto a menudo no es el caso. En realidad, si tiene un bono del Tesoro estadounidense a 10 años y su rendimiento cae significativamente, su duración aumentará. Esto es causado por la llamada convexidad del enlace.

Lo mismo se aplica en la dirección inversa: si el rendimiento de un bono aumenta significativamente, su duración se reducirá. Por lo tanto, si uno quiere mantener una «serie de duración constante», necesita comprar vencimientos ligeramente más largos o más cortos de un bono en particular en función de cómo se mueven los rendimientos.

Serie de Bonos de Vencimiento Constante

La mayoría de los ETF tienen como objetivo un vencimiento específico (por ejemplo, de 7 a 10 años), los futuros de bonos también están vinculados al vencimiento y muchos índices y series de datos de rendimiento también son series temporales de vencimiento constante.

Cuando calculamos el rendimiento total del bono de vencimiento constante, asumimos que el vencimiento no cambia (en nuestro caso, 10 años durante todo el tiempo), sin embargo, la duración cambia, porque los rendimientos sí cambian (como se describió anteriormente, debido a la convexidad efecto).

Afortunadamente, no es tan difícil derivar la duración de un bono de vencimiento constante si ya tenemos a mano una serie de datos de rendimiento, lo cual, por supuesto, tenemos.

Cálculo del rendimiento total de un bono

Como se mencionó anteriormente, para calcular el rendimiento total de un mes específico, en primer lugar, tuvimos que calcular la duración. Afortunadamente, Excel tiene una función integrada, MDURATION, que calcula la duración a partir del rendimiento y la fecha respectivos (asumimos un bono de cupón cero).

Ahora que tenemos la serie temporal de rendimientos y duración del bono, calculemos el rendimiento total para un mes específico utilizando la siguiente fórmula:

Entonces, los elementos principales en la fórmula son: el rendimiento total de ayer (F21), el número de días entre los meses individuales (A22-A21), el promedio de dos rendimientos consecutivos (D21; D22), el promedio de dos valores consecutivos de duración (E21;E22), y la diferencia entre el rendimiento de hoy y el último rendimiento (D22-D21). 

1926 – 1962: rendimiento total de un bono estadounidense a 10 años calculado a partir de los rendimientos mensuales

1962 – 2002: Rentabilidad total de un bono de EE. UU. a 10 años calculado a partir de los rendimientos diarios (el gráfico a continuación usa el eje y log2)

Transformación de datos mensuales en datos diarios

En las secciones anteriores, creamos una serie temporal de rendimiento total para un bono del Tesoro de EE. UU. a 10 años desde 1926. Sin embargo, la parte de los datos desde 1926 hasta 1962 tiene únicamente una frecuencia mensual. Entonces, ¿cómo llegamos a un dato diario? Tenemos que transformar los rendimientos totales mensuales en rendimientos totales diarios.

Como se mencionó anteriormente, el punto de datos histórico diario más antiguo para los rendimientos a 10 años de EE. UU. comienza en 1962. Los datos más antiguos son solo mensuales. Sin embargo, tenemos datos diarios para letras del Tesoro de 3 meses de https://fred.stlouisfed.org/series/DTB3 . Supongamos ahora que las letras del Tesoro están altamente correlacionadas con los bonos del Tesoro en un marco de tiempo intramensual (diario). O, si le damos la vuelta, ¿puede encontrar algo con datos diarios de 1954 a 1962 que esté más correlacionado con los bonos del Tesoro de EE. UU. que con las letras del Tesoro de EE. UU.? Probablemente no.

Tomado como base esta suposición, podemos extrapolar la volatilidad diaria de las letras del Tesoro de EE. UU. a 3 meses y aplicar esta volatilidad intramensual (diaria) a nuestra serie temporal mensual de rendimientos del Tesoro. Lo llamamos una «extrapolación de proxy de volatilidad», y nuestro proxy serán las letras del Tesoro de EE. UU.

Dividimos el período mensual 1926-1962 en dos subperíodos: 1926-1954 y 1954-1962. Para el primer período, aplicamos una interpolación lineal ingenua para llegar a los datos diarios. Para el segundo período aplicamos nuestra extrapolación de proxy de volatilidad, que describimos a continuación en detalle.

Interpolación linear

Desafortunadamente, no existe un proxy diario para la volatilidad de los bonos antes del año 1954. Por lo tanto, aplicamos una interpolación lineal simple en este primer subperíodo. Cada mes calculamos la diferencia acumulada entre los dos puntos de datos para obtener el interés diario. Luego acumulamos los intereses respectivos cada día. El principal inconveniente es que la curva de renta variable resultante tiene una volatilidad intramensual cero.

Extrapolación del proxy de volatilidad

Esta vez implementamos la volatilidad desde un proxy externo: las letras del Tesoro de EE. UU. Los puntos de datos mensuales de nuestros datos originales (valores del Tesoro de EE. UU. a 10 años, rendimiento total) permanecieron intactos. Lo único que cambiamos es agregar una volatilidad intramensual (diaria) con una correlación realista con los mercados de bonos (T-bills de EE. UU.).

Cada mes, calculamos la diferencia acumulada mensual del proxy (T-bills) y la restamos de la diferencia acumulada mensual de nuestro bono estadounidense a 10 años y la dividimos por la cantidad de días de negociación en el mes respectivo. Obteniendo así la volatilidad diaria. El último paso fue calcular la rentabilidad diaria acumulada del bono estadounidense a 10 años.

Esta metodología probablemente se entienda fácilmente con un simple gráfico. Lo que básicamente hacemos es que copiamos la volatilidad diaria de las letras del Tesoro de 3 meses y las conectamos entre dos puntos de datos mensuales de los bonos del Tesoro de EE. UU. a 10 años. Y nos aseguramos de que no haya saltos ni lagunas en los datos y que todo suceda de forma lineal. Vea el gráfico a continuación. 

Combinación de varias fuentes de datos

Ahora que creamos con éxito series de datos diarios desde 1926 hasta 1962, debemos dar un último paso. Dicho esto, finalmente combinamos los cuatro períodos de diferentes cálculos y fuentes de datos en una serie temporal:

• 1926 – 1954: rendimiento total diario interpolado linealmente,
• 1954 – 1962: Proxy de volatilidad rendimiento total diario extrapolado,
• 1962 – 2002: rendimiento total de los rendimientos diarios de los bonos estadounidenses a 10 años,
• 2002 – 2022: IEF ETF (ETF de bonos del Tesoro iShares de 7 a 10 años).

La siguiente figura usa el eje y log2.

¿Cómo hacer trading con el Price Rate of Change o ROC? por Bramesh Bhandari

• Todo trader debe tener diferentes herramientas con las cuales tomar las mejores decisiones. ¿Podría ser el oscilador Price Rate of Change una de ellas? Analicemos este oscilador a fondo.
• Artículo publicado en Hispatrading 50.

El oscilador Price Rate of Change (ROC) es un oscilador de impulso puro que mide el cambio porcentual en el precio de un período al siguiente. Como oscilador de impulso, las señales del ROC incluyen cruces a su línea central, divergencias y lecturas de sobrecompra y sobreventa.

El oscilador Price Rate of Change («ROC») muestra la diferencia entre el precio actual y el precio hace x períodos de tiempo. La diferencia se puede mostrar en puntos o como un porcentaje.

Cálculo

Cuando el Price Rate of Change muestra el cambio de precio en puntos, resta el precio x tiempo periodos atrás respecto al precio de hoy. Cuando el Price Rate of Change muestra el cambio de precio como un porcentaje, divide el cambio de precio por el precio hace x períodos de tiempo:

ROC = [(Cierre – Cierre hace n períodos) / (Cierre hace n períodos)] * 100

Interpretación

Se sabe que los precios aumentan y retroceden en un movimiento cíclico similar a una onda. Esta acción cíclica es el resultado de las expectativas cambiantes mientras los alcistas y bajistas luchan por controlar los precios.

El ROC muestra el movimiento ondulatorio en un formato de oscilador midiendo lo que los precios han cambiado en un determinado período de tiempo.

A medida que aumentan los precios, el ROC aumenta; a medida que caen los precios, el ROC cae. Cuanto mayor sea el cambio en los precios, mayor será el cambio en el Price Rate of Change. El ROC se expande a territorio positivo a medida que se acelera el avance. El ROC se sumerge más profundamente en territorio negativo a medida que se acelera la caída.

El período de tiempo utilizado para calcular el ROC puede oscilar entre 1 día (lo que resulta en un gráfico volátil que muestra el cambio de precio diario) a 200 días (o más). 

Los períodos de tiempo del ROC de 12 y 25 días se suelen usar para operaciones de corto a medio plazo. Estos períodos de tiempo fueron popularizados por Gerald Appel y Fred Hitschler.

El ROC de 12 días es una excelente opción para detectar niveles de sobrecompra/sobreventa a corto y medio plazo.

• Cuanto más alto sea el ROC, más sobrecomprado estará el valor;
• Cuanto más bajo sea el ROC, más probable será ver un repunte.

Sin embargo, como con todos los indicadores de sobrecompra/sobreventa, es prudente esperar a que el mercado comience a corregir (es decir, suba o baje) antes de realizar su operación. Un mercado que parece sobrecomprado puede permanecer sobrecomprado durante algún tiempo. De hecho, las lecturas de sobrecompra/sobreventa extremas suelen implicar una continuación de la tendencia actual.

El ROC de 12 días tiende a ser muy cíclico, oscilando de un lado a otro en un ciclo bastante regular.

A menudo, los cambios de precios se pueden anticipar estudiando los ciclos anteriores del ROC y relacionando los ciclos anteriores con el mercado actual.

El gráfico anterior muestra los cálculos del ROC a 12 días para el Dow Industrials del 15 de agosto al 16 de febrero.

Como se puede ver en la Figura 1, en este ejemplo el ROC tocó el mínimo entre el 10 y el 25 de agosto. El Dow llegó al mínimo de 15370 el 24 de agosto y giró al alza.

De nuevo, el ROC hizo un mínimo entre el 9 y el 15 de enero. ¿Qué hizo el Dow? tocó suelo a corto plazo y rebotó de nuevo.

Señales de trading

Extremos de sobrecompra/sobreventa

Hay básicamente tres movimientos de precios: alcistas, bajistas y lateral. Los osciladores de momentum o impulso son ideales para la acción del precio lateral. Esto facilita la identificación de extremos y la previsión de puntos de inflexión. Los precios de los valores también pueden fluctuar cuando están en tendencia. Por ejemplo, una tendencia alcista consiste en una serie de máximos y mínimos más altos a medida que los precios suben en zigzag. Los retrocesos a menudo se dan a intervalos regulares en función del movimiento porcentual, el tiempo transcurrido o ambos. Una tendencia bajista consiste en mínimos y máximos descendentes a medida que los precios bajan en zigzag. Los avances de contratendencia retroceden una parte de la caída anterior y generalmente alcanzan un máximo por debajo del máximo anterior. Los máximos pueden ocurrir a intervalos regulares en función del movimiento porcentual, el tiempo transcurrido o ambos. La tasa de cambio se puede utilizar para identificar períodos en los que el cambio porcentual se acerca a un nivel que presagiaba un punto de inflexión en el pasado.

Reglas para hacer trading con el ROC

• Ir en largo cuando el ROC cruza por debajo del nivel de sobreventa y luego vuelve a subir por encima de él.
• Ir en corto cuando el ROC cruce por encima del nivel de sobrecompra y luego vuelva a caer por debajo de él.

El nivel de -10% se estableció como límite de sobreventa y el +10% como límite de sobrecompra. Los movimientos por debajo o por encima de este nivel indican que los precios se encuentran en un extremo a corto plazo. Las lecturas de sobreventa sirven como alerta para estar preparados para los puntos de giro. Es verdad que los precios pueden estar sobrevendidos, pero no por eso girarse. Recuerde, un activo puede estar sobrevendido y permanecer así a medida que continúa la tendencia bajista.

Como se muestra en la Figura 2, con Apple, la lectura de sobreventa del -10 % se alcanzó el 25 de agosto cuando las acciones alcanzaron un mínimo de 91,1, las acciones abrieron una gap y comenzaron a cubrir ese gap, ya que el ROC también disminuyó a -10 % y comenzó a moverse al alza. Se pueden tomar posiciones largas agresivas con el stop loss en los mínimos para un movimiento de 3-5%. Las acciones alcanzaron un máximo de 113 $ el 11 de septiembre.

Divergencia

La interpretación tradicional es que si el precio va en una dirección y el oscilador va en la dirección opuesta, se está produciendo una divergencia y sugiere que la tendencia está terminando.

Un máximo más bajo en el Price Rate of Change (ROC) frente a máximos más altos en el activo es denominado divergencia bajista. Normalmente es una señal de venta. Vaya en corto en una divergencia bajista, con el primer máximo por encima del nivel de sobrecompra.

Un nivel más alto en el Price Rate of Change (ROC) frente a los mínimos más bajos en el valor se llama divergencia positiva y, por lo general, es una señal de compra. Podemos ir en largo en las divergencias alcistas, en el primer valle por debajo del nivel de sobreventa.

Como se ve en el gráfico anterior de Caterpillar, las acciones alcanzaron máximos más altos entre el 22 de octubre y el 4 de noviembre, aunque el ROC alcanzó un máximo más bajo, lo que muestra una clara divergencia bajista. Las acciones bajaron de 72 a 58 hasta el 16 de febrero.

Conclusión

El oscilador Price Rate of Change mide la velocidad a la que cambian los precios. Un aumento al en el Price Rate of Change refleja un fuerte avance de los precios. Una caída a la baja indica una fuerte caída del precio. Los traders pueden buscar divergencias alcistas y bajistas, para operar en base al ROC. Es importante recordar que los precios aumentan constantemente mientras el Price Rate of Change se mantiene en positivo. Las lecturas positivas pueden ser menores que antes, pero un Price Rate of Change positivo aún refleja un aumento de precios, no una disminución de precios. Como todo oscilador técnico, el oscilador del Price Rate of Change debe usarse junto con otras herramientas de análisis técnico.

La próxima recesión por Ben Carlson

Los inversores buscan constantemente análogos históricos en lo que respecta a los diversos ciclos del mercado.

Nos hace sentir más seguros al tener una idea de cómo podrían funcionar las cosas.

No hay dos entornos de mercado iguales, pero siempre hay algunas similitudes porque la naturaleza humana es la única constante en todos los ciclos.

El entorno del mercado 2020-2022 tiene algunas similitudes inquietantes con la burbuja y el estallido de las puntocom de finales de la década de 1990 y principios de la del 2000.

En cada auge, las acciones tecnológicas subieron en vertical, hubo ofertas públicas iniciales en abundancia, el aumento del trading intradía, el renacimiento de los inversores minoristas, el comportamiento especulativo desenfrenado, las burlas a Warren Buffett y gente que se hizo rica rápidamente.

En cada caída, las acciones tecnológicas se hundieron, los valores especulativos cayeron entre un 70 y un 90 %, el volumen minorista se agotó, Warren Buffett resurgió, las acciones de valor volvieron a estar de moda y los inversores recibieron un recordatorio de que ganar dinero no siempre es fácil.

El Nasdaq cayó casi un 80% desde los máximos de la burbuja de las puntocom, mientras que el mercado bajista actual lo ha visto caer apenas por debajo del 30%. Tal vez le quede mucho más por caer, pero el mercado en general no ha visto ni de cerca el daño de la explosión de las puntocom.

Sin embargo, la pandemia arroja una llave inglesa a este momento análogo porque la economía se encuentra en un lugar mucho más extraño ahora que en la década de 1990. El mejor ejemplo histórico que se me ocurre para la configuración económica actual es el período posterior a la Segunda Guerra Mundial.

Tanto la guerra como la pandemia vieron un gasto gubernamental sin precedentes:

Después de la guerra, hubo todo tipo de problemas en la cadena de suministro. No se construyeron suficientes casas después de la Gran Depresión para todos los soldados que volvían a casa y querían establecerse.

Además, había empresas como Ford y GM que estaban ayudando con la fabricación de herramientas, equipos y suministros para la guerra que luego tuvieron que cambiar de rumbo y volver a su negocio anterior de fabricación de automóviles.

Esa combinación de la interrupción de la cadena de suministro y el gasto del gobierno en tiempos de guerra junto con el consumo de los consumidores provocó un aumento masivo de los precios:

Para 1947, la inflación interanual rondaba el 20%. A eso le siguió una recesión superficial de 11 meses que comenzó en 1948 y provocó una caída del PIB del 1,7%. Eso llevó a la economía de la inflación a la deflación al final de la década.

Luego, a principios de la década de 1950, hubo otro episodio de inflación de la guerra de Corea que hizo que los precios aumentaran casi un 10% por año. Este mini-boom fue seguido por una recesión de 10 meses en la que el PIB se contrajo un 2,6%.

Para 1954, la tasa de fondos federales era inferior al 1%, todavía bastante acomodaticia, y comenzaron a preocuparse por la posibilidad de que la inflación repuntara. De 1954 a 1957, la Fed elevó las tasas del 0,75% al ​​3,5%. Una política monetaria más estricta provocó otra recesión menor que duró 8 meses y el PIB cayó un 3,7%.

La tasa de desempleo fluctuó con la actividad económica pero nunca alcanzó niveles de dos dígitos:

De hecho, la tasa de desempleo más baja de la historia se registró en 1953 justo antes de que comenzara la recesión.

La economía posterior a la Segunda Guerra Mundial generalmente se considera uno de los mayores auges en la historia de Estados Unidos. Vimos el surgimiento de la clase media, el alto crecimiento de los salarios, la construcción de los suburbios, abundancia de nuevas viviendas y uno de los mercados alcistas menos apreciados de la historia.

Desde 1945 hasta 1959, el mercado de valores de EE. UU. subió casi un 900 % o más del 16 % al año. Pero hubo muchas correcciones e incluso un puñado de mercados bajistas en el camino:

Entonces, a pesar de dos picos inflacionarios, tres recesiones y once correcciones bursátiles, el país experimentó uno de los mayores auges de la historia.

No estoy diciendo que nos estamos preparando para una carrera alcista similar.

Hay muchas diferencias entre estos dos períodos también.

El punto aquí es que las recesiones no siempre tienen que significar que el mundo está llegando a su fin. A veces, la economía estadounidense solo necesita una parada técnica.

Cada vez que la inflación aumenta, no significa que tenga que ser una repetición de la década de 1970 o el inicio de la hiperinflación. A veces, todo lo que se necesita es una recesión menor para restablecer los precios.

Y cada vez que la Fed endurece la política monetaria no significa que la economía vaya a colapsar. A veces, las tasas de interés deben subir desde los niveles de emergencia para normalizar la economía.

Mire, no tengo la capacidad de predecir lo que viene después con la economía, la inflación o la Reserva Federal. La economía estadounidense de $23 billones es tan grande y dinámica que es casi imposible pronosticar lo que sucederá usando un puñado de indicadores económicos.

Las recesiones no son buenas porque las personas pierden sus trabajos, las empresas quiebran y la gente pierde algo de dinero.

Pero las contracciones económicas son una característica, no un error del sistema en el que todos participamos.

En muchos sentidos, las recesiones son un mal necesario para sacudir algunos excesos.

Rutinas y hábitos de éxito III: El Plan de emergencias por Ray Barros

En estos planes, busco prepararme para la Ley de Murphy: “si hay algo que puede salir mal, saldrá mal”.

El punto importante es prepararse para estas emergencias antes de que sucedan.

Tomemos primero el problema más difícil.

• ¿Qué pasa si se cae mi conexión a internet? Puede ser desde un pequeño inconveniente en que ‘mi módem’ dejó de funcionar hasta un gran desastre en el que ‘el servicio de todo su país deje de funcionar’. No digas que eso no puede suceder: esto me sucedió cuando un terremoto destruyó todas las conexiones de Hong Kong. En mi caso, mis planes de contingencia se pusieron en marcha. Le comenté el problema a un colega y él colocó stops intermedios y objetivos de ganancias y al día siguiente estaba en Singapur, donde no había ningún problema.

• Del mismo modo, permítame preguntarle si su broker acepta órdenes por teléfono. Si lo hace, ¿qué tipo de órdenes aceptará?

• Esto me lleva al siguiente gran problema: ¿qué sucederá si la plataforma de su broker deja de funcionar? O peor aún si su acceso al mercado se cae. Unido a esto está el problema de qué hará usted, si el mercado en el que está operando cae (por ejemplo, como resultado de un ataque terrorista).

Piense sobre esto. Puede ser que el tamaño de su cuenta no justifique precauciones, pero tal vez sí.

Los tres ‘desastres’ anteriores encabezan mi lista porque, en gran medida, la capacidad de protegerse depende de otros: un amigo, tener otras cuentas, cubrirse en un mercado diferente, etc. Los siguientes dos en mi lista están más bajo nuestro control para intentar remediar los problemas pero no menos estresante:

1. ¡Tener un gap del mercado en tu contra, a lo grande! No estoy hablando de una gap del 2% en el ES, sino de algo extraordinario como octubre de 1987. Si tiene una gap del 10% en su contra, ¿qué hará?
2. La última: descubre que tiene una posición abierta, una posición abierta que desconocía y está en su contra en un 5%, 10% o más, ¿qué hará en estas circunstancias?

Mi solución a ambos problemas es cerrar la posición. Esto me deja libre para decidir sobre mi próximo curso de acción.

Por cierto, el problema (2) me sucedió. Olvidé cancelar una orden cuando me fui de vacaciones. Aunque tengo a alguien que revisa mis posiciones diariamente, él, desafortunadamente, estaba pasando por problemas matrimoniales y no revisó las posiciones abiertas. Llegué a casa y descubrí que estaba corto en el Hang Seng en un mercado alcista con fuerza y había perdido un 10%. Cerré la posición y estuve agradecido de haberlo hecho. La pérdida habría aumentado cuanto más tiempo la hubiera mantenido.

La solución a las mayores y menores emergencias es la preparación. Piense en ellas detenidamente y luego ensaye en su mente para que sus respuestas sean automáticas. A la larga, la preparación puede salvarte la vida.

Más sobre inflación y acciones por Ed Yardeni

Estrategia I: ¿Mercado bajista al estilo de 1987? Recientemente me preguntaron cuándo fue la última vez que tuvimos un mercado bajista liderado por P/E mientras las ganancias continuaron aumentando. La respuesta obvia es 1987. Nuestro marco mensual de Blue Angels, que comienza a fines de 1978, muestra que el S&P 500 cayó un 33,5% desde el 25 de agosto de 1987 hasta el 4 de diciembre de 1987 (Fig. 1). De agosto a diciembre, el P/E adelantado cayó de 14,8 a 10,5. Durante ese mismo período, las ganancias futuras aumentaron un 6,3%. El mercado bajista duró solo 101 días calendario.

Por supuesto, durante el último mercado alcista, ha habido 72 ataques de pánico, según nuestro recuento, desde 2009 hasta 2021 que incluyeron seis correcciones del 10 % al 20 %. Pero ninguno de ellos se convirtió en mercados bajistas porque los desvanecimientos en los P/E se revirtieron rápidamente una vez que los inversores superaron sus temores de una recesión inminente, como lo confirma la tendencia alcista en curso en las ganancias futuras (Fig. 2 y Fig. 3).

Podría decirse que la caída del 33,9% en el S&P 500 a principios de 2020 fue un mercado bajista, pero duró solo 32 días calendario. Así que lo incluimos en nuestra lista de ataques de pánico.

El jurado está deliberando sobre la última corrección. El S&P 500 cayó un 16,8 % desde el 3 de enero hasta el 9 de mayo. Si cae otro 3,9 %, el jurado tendría que volver con el veredicto obvio: la corrección se ha convertido en un mercado bajista. La liquidación hasta ahora fue provocada por dos ataques de pánico mucho más persistentes que los 72 anteriores. El 5 de enero, la Fed publicó las actas de la reunión del FOMC del 14 al 15 de diciembre de 2021 que revelaron que los miembros del comité se estaban volviendo mucho más agresivos y estaban discutiendo endurecimiento cuantitativo. Las consecuencias de ambos desarrollos aún continúan y no en el buen sentido para las acciones y los bonos.

Sin embargo, incluso si la venta masiva actual se convierte en un mercado bajista, podría ser de corta duración, como lo fue el episodio de 1987. Como hemos estado monitoreando cada semana desde el comienzo de la corrección, los ingresos y ganancias a futuro (ambos por acción) y los márgenes de ganancias a futuro del S&P 500/400/600 se han mantenido en sólidas tendencias al alza. en territorio récord (Fig. 4, Fig. 5 y Fig. 6).

Por supuesto, la gran diferencia entre ahora y 1987 es que la inflación es un problema mucho más serio en la actualidad. En respuesta a la caída de las acciones de 1987, el entonces presidente de la Fed, Alan Greenspan, introdujo por primera vez la Fed Put. Este es el primer año desde entonces que los mercados se han visto obligados a descontar que la Fed no puede proporcionar la opción de venta porque debe luchar contra la inflación. Por lo tanto, los participantes del mercado han llegado a la conclusión de que nunca es una buena idea luchar contra la Fed, especialmente cuando la Fed está luchando contra la inflación.

Si bien los alcistas (incluido el suyo) han sido atacados por los bajistas, esperamos que haya menos inflación para que la Fed luche en los próximos meses. El lunes, Debbie y yo observamos que las tasas de inflación de 3 meses a tasas anuales han caído por debajo de las tasas de 12 meses para varias medidas clave de precios al consumidor y salarios.

El martes, la encuesta de expectativas de los consumidores realizada mensualmente por el Banco de la Reserva Federal de Nueva York encontró una ligera disminución en la serie de un año de la tasa de inflación esperada de los consumidores del 6,6% en marzo al 6,4% en abril (Gráfico 7 y figura 8). Eso no es mucho, pero al menos no fue un repunte. No es sorprendente que esta serie siga de cerca la tasa de inflación general real de PCED.

Estrategia II: Rendimiento de las ganancias reales. Con el beneficio de la retrospectiva, una de las medidas de valoración que señaló problemas inminentes para las acciones fue el rendimiento de las ganancias reales (Fig. 9 y Fig. 10). Tiende a señalar una recesión inminente cuando se vuelve negativo, es decir, cuando el diferencial entre el rendimiento de las ganancias nominales del S&P 500 y la inflación interanual del IPC se vuelve a terreno negativo. No ha llamado a todos los mercados bajistas, pero ha llamado a muchos de ellos. Esta vez, primero se volvió ligeramente negativo (-0,2 %) durante el segundo trimestre de 2021 y significativamente negativo durante el primer trimestre de 2022 (-3,9 %).

Curiosamente, el rendimiento de las ganancias reales funciona relativamente bien como indicador del ciclo económico. Tiende a volverse negativo antes de las recesiones. De hecho, está altamente correlacionado tanto con el índice de indicadores económicos principales (LEI) sobre una base anual como con el diferencial entre el rendimiento del Tesoro a 10 años y la tasa de fondos federales, que es uno de los 10 componentes del LEI (Fig.11 y Fig. 12).

La buena noticia es que ni el LEI ni el diferencial de la curva de rendimiento están señalando actualmente una recesión, lo que reduce la credibilidad de la señal enviada por el rendimiento negativo de las ganancias reales. Esta es otra razón por la cual la venta masiva actual en el mercado de valores podría parecerse más a 1987 que a mercados bajistas más profundos y duraderos. No hubo recesión en 1987.

Estrategia III: Precios de las acciones durante grandes inflaciones. ¿Qué hace el S&P 500 durante los períodos inflacionarios? Desde principios de la década de 1920, la tasa de inflación del IPC, sobre una base anual, ha tenido una tendencia a aumentar antes de las recesiones ya disminuir durante y después de las recesiones (Fig. 13). Entonces, no sorprende que la tasa de inflación tenga una relación similar con los mercados bajistas en el S&P 500 (Fig.14).

La Gran Inflación de la década de 1970, que en realidad comenzó en 1965, pesó mucho en el S&P 500 (Fig. 15). En términos nominales, el índice aumentó solo un 27,4% durante todo el período. Ajustado por inflación utilizando el IPC, cayó un 48,2% en todo este período.

Seguimos esperando que la década actual se parezca más al Roaring 2020 que a la Gran Inflación de 2020. Si es así, la perspectiva a largo plazo sigue siendo brillante para el S&P 500.

Cómo diseñar sistemas robustos con K-means por Juanma Almodovar

• El objetivo de la optimización de un sistema de trading no debe ser nunca encontrar una curva de resultados espectacular, sino un sistema robusto y rentable. Buscar lo primero es el error más frecuente entre los novatos del trading automático. La rentabilidad se encuentra al conseguir lo segundo. Veamos cómo lograrlo.
• Artículo publicado en Hispatrading 34.

En este artículo se mostrará cómo, para encontrar ineficiencias explotables que generen ventaja frente al mercado, podemos emplear diferentes aproximaciones. Una de una de ellas es el uso de algoritmos inteligentes y el análisis de clusters robustos k-means.

Encontrando ineficiencias explotables

Para que un sistema de trading sea rentable, primero tenemos que encontrar una ineficiencia explotable. Para esto, podemos utilizar diferentes métodos. Por ejemplo, partiendo de una teoría económica podríamos aplicar, de forma progresiva, distintas reglas que detecten que el suceso se está dando. Esta aproximación deductiva no es mi favorita, ya que supone partir de una teoría económica válida o al menos aproximadamente válida… y esto no siempre es fácil.

Pero podemos resolver el problema desde otro ángulo: mediante técnicas de minería de datos que extraigan directamente la ineficiencia de los producidos por el mercado (principalmente el precio e indicadores derivados de este). Si planteamos una ineficiencia (por ejemplo, la divergencia entre el valor de un activo y su precio) y aplicamos un análisis estructural a nivel de información de estos datos de mercado, el resultado será una serie de condiciones que actuarán como patrón detector de la misma ineficiencia. 

Después ejecutaremos la operación y mediante otras técnicas de inteligencia artificial podremos gestionarla, delimitando, por ejemplo, las zonas de toma de beneficio o seleccionando el apalancamiento adecuado en función de nuestros objetivos de rentabilidad y riesgo.

Pero en todo este proceso el núcleo fundamental se encuentra en validar la ineficiencia. Debido a que utilizamos técnicas de optimización muy potentes, el peligro de sobreoptimizar el sistema es elevado. La sobreoptimización es el peor enemigo del trader de sistemas, ya que nadie operaría en real con un sistema que en backtest no fuera rentable. No obstante, si el sistema está sobreoptimizado y en backtest parece rentable, sí lo haremos y perderemos dinero.

Por lo tanto, es fundamental poder analizar cuándo un sistema es robusto y no está sobreoptimizado. Veamos ahora cómo hacerlo.

Diseñando sistemas robustos

Cuando empezamos a diseñar un sistema, es importante partir de un método que ya de por sí dé bastantes garantías de no sobreoptimizar y, al mismo tiempo, sea lo suficientemente potente para encontrar la ineficiencia. A este respecto, empleo, como ya he comentado, mi propio método basado en algoritmos de inteligencia artificial y minería de datos. Pero después, en un segundo paso, debemos analizar los resultados para determinar la robustez del sistema. Es precisamente en este momento donde empleo el método de optimización mediante clusters k-means.

A la hora de seleccionar una buena optimización, solemos fijarnos en diferentes criterios numéricos como, por ejemplo, el SQN. Sin embargo, nos interesa evitar el caso en el que seleccionemos una estrategia que quede muy bien puntuada pero en cuyo vecindario (optimizaciones calculadas con ligeras variaciones de los parámetros) abunden las optimizaciones mediocres o, directamente, malas. Es preferible, por tanto, seleccionar una optimización no tan buena pero cuyo vecindario mantenga puntuaciones parecidas. 

El procedimiento conocido como clustering o análisis de conglomerados nos permite realizar este análisis, al agrupar optimizaciones similares y poder ver sus puntuaciones en conjunto. Este clustering se realiza mediante el algoritmo k-means, de probada eficiencia, fiabilidad y robustez. Optimizando mediante clusters k-means

La técnica es sencilla de aplicar y los resultados son inmejorables. ¿En qué consiste? Básicamente se trata de encontrar, en el espacio de optimizaciones, una zona robusta. Cuando nuestro sistema consta de solo dos parámetros (como pueda ser al optimizar los objetivos de stop y beneficio) es muy sencillo y se puede hacer incluso visualmente. Pero ¿qué sucede a partir de tres parámetros o más? Ya tenemos un espacio n-dimensional que no puede ser visualizado y ahí es donde podemos equivocarnos. Sin embargo, k-means es capaz de encontrar agrupaciones robustas en n-dimensiones y ofrecernos el conjunto de parámetros óptimo en cuanto a robustez del sistema se refiere.

¿Cómo trabaja?

Lo primero que hace el algoritmo es determinar en cuántas particiones va a dividir el espacio: serán las k particiones que dan nombre al algoritmo. Podríamos probar con distintos números 2, 3, 5, 7, etc. Pero hemos implementado un algoritmo que, basado en el error estimado, calcula el número k de particiones óptimo para cada espacio de optimizaciones. Con esto, el algoritmo lanza la búsqueda de centroides en las particiones y nos entrega los resultados óptimos que serían los centroides de cada cluster.

Análisis de una optimización

Utilizando nuestra plataforma Alphadvisor podemos analizar una optimización de un sistema intradiario para el EURUSD. El sistema está diseñado mediante mi método inteligente de minería de datos e incluye un sistema de red neuronal para filtrar entradas. Sin embargo hemos dejado los objetivos de stoploss y takeprofit para optimizar libremente mediante un algoritmo genético orientado mediante una función objetivo propia.

En la figura vemos los distintos apartados de exploración de una optimización de k-means. Vamos a describirlos uno a uno.

Con el número (1) tenemos el selector k de número de clusters. Con esto delimitamos las particiones del sistema. Justo debajo está la gráfica del algoritmo que optimiza el número K mediante reducción de errores.

Con el número (2) podemos ir navegando entre los diferentes clusters generados. Esto modificará toda la información mostrada en pantalla. Vemos los dos parámetros (en azul) que se han optimizado: el stoploss y el takeprofit. A continuación se muestran los diferentes valores de rendimiento obtenidos por el cluster (beneficios, número de operaciones, factor de beneficio, esperanza, disminución, valor de la función objetivo optimizada y número de muestras del cluster).

En el número (3) el gráfico de araña muestra para el cluster la distribución de los valores de rendimiento descritos anteriormente.

En el número (4) cada vela representa uno de los clusters y el punto nos dice dónde se encuentra el centroide respecto al cluster.

Finalmente, en el número (5) vemos las diferentes distribuciones de todo el espacio de optimización para los valores de rendimiento. En cada uno de ellos mostramos en rojo donde se sitúa el cluster seleccionado actualmente.

Mediante este optimizador podemos analizar el espacio de optimizaciones de nuestro sistema y generar los diferentes clusters k-means.

El centroide en cada uno de ellos es un conjunto de parámetros que hace robusto al sistema. Ya solo queda seleccionar el mejor o incluso los mejores para introducirlos como parámetros de nuestro sistema de trading y empezar a operar con altas garantías en cuanto a la solidez de nuestro sistema.