Atención: los inversores están realizando coberturas como en el crash producido por la pandemia por Sentimentrader

Las coberturas ante una caída del mercado de valores están aumentando

Hace una semana, vimos que los traders de opciones pequeñas de repente cambiaron de opinión. En enero de 2021, estuvieron comprando una cantidad récord de opciones de compra, pero la semana anterior estuvieron comprando una cantidad récord de opciones de venta.

Su inclinación a apostar fuertemente por más caídas disminuyó un poco la semana pasada cuando las acciones subieron, pero las compras de opciones de venta de los traders retail o minoristas siguen siendo altas comparadas con la media histórica.

Sin embargo, no son solo los traders retail los que se están protegiendo ante eventuales caídas mayores del mercado. Entre los traders con mayor tamaño, la compra de opciones de venta volvió a crecer la semana pasada. Durante 2 semanas seguidas, gastaron el 30 % de su volumen en opciones de venta, el porcentaje más alto desde la pandemia.

Hay otras formas de cobertura. Los traders pueden comprar un fondo mutuo inverso que se beneficia cuando las acciones bajan, los ETF pueden hacer lo mismo, recaudar efectivo o tomar otras precauciones. La mayoría de ellos también muestran un rápido crecimiento en las coberturas.

La caída en el sentimiento del dólar debería ayudar al oro

Jay analizó la relación entre el oro y el sentimiento hacia el dólar estadounidense.

La relación generalmente inversa entre los dos es bastante obvia para un ojo subjetivo. Pero el uso objetivo de esta relación para identificar oportunidades de trading es un tema diferente.

El siguiente gráfico muestra la acción del precio del oro frente a su media móvil de 200 días en el segmento superior y la media móvil de 100 días de nuestro Optimsim Index en dólares estadounidenses en el segmento inferior. Los puntos rojos resaltan los momentos en que la media de 100 días del Optix del dólar estadounidense cruzó por encima de 63 mientras que el oro estuvo por debajo de su media móvil de 200 días. Una nueva señal se produjo a finales de enero.

Los rendimientos del oro en los siguientes meses fueron consistentemente positivos. Curiosamente, los rendimientos fueron significativamente mejores que cuando el oro tuvo una tendencia alcista en el momento de la señal.

Sistema basado en el modelo de Markowitz por Quantpedia

• Presentamos un breve artículo como una idea de la metodología usada en nuestro informe Quantpedia Pro. En esta ocasión en relación a la optimización de la cartera de Markowitz.  El informe actual ayuda con el cálculo de las carteras de frontera eficientes en función de las diversas limitaciones y durante varios períodos históricos predefinidos. Las pruebas retrospectivas de las carteras de varianza mínima, índice Sharpe máximo y tangencia reequilibradas periódicamente estarán disponibles a principios de julio.

El modelo Markowitz fue introducido en 1952 por Harry Markowitz. También se conoce como modelo de varianza media y es un modelo de optimización de cartera: tiene como objetivo crear la cartera más eficiente en relación con el riesgo mediante el análisis de varias combinaciones de cartera basadas en los rendimientos esperados (media) y las desviaciones estándar (varianza) de activos.

Originalmente Markowitz asumió varias suposiciones como ciertas. Las principales son las siguientes: i) el riesgo de la cartera se basa en la volatilidad (y covarianza) de los rendimientos, ii) el análisis se basa en un modelo de inversión de período único, y iii) un inversor es racional, reacio al riesgo y prefiere aumentar el consumo. Por tanto, la función de utilidad es cóncava y creciente. Además, iv) un inversor minimiza su riesgo para un rendimiento determinado o maximiza el rendimiento de su cartera para un nivel de riesgo determinado.

Cuando un inversor busca la mejor cartera en términos de rentabilidad y riesgo entre la variedad de carteras posibles, se deben realizar dos pasos. El primero es determinar el conjunto de carteras eficientes. La segunda es seleccionar la cartera final específica del conjunto eficiente, dado el rendimiento objetivo del inversor, el riesgo objetivo o la preferencia hacia una relación óptima entre rendimiento y riesgo.

Uno podría preguntarse cómo seleccionar una cartera óptima. Básicamente, de las carteras con el mismo rendimiento, elegimos la que tiene el menor riesgo. Por otro lado, de carteras con el mismo nivel de riesgo, elegimos la que tiene la tasa de retorno más alta.

Las carteras eficientes

La Frontera Eficiente es una hipérbola que representa carteras con todas las diferentes combinaciones de activos que dan como resultado carteras eficientes (es decir, con el menor riesgo, dada la misma rentabilidad y las carteras con la mayor rentabilidad, dado el mismo riesgo). El riesgo se representa en el eje X y el retorno en el eje Y. El área dentro de la frontera eficiente (pero no directamente en la frontera) representa activos individuales o todas sus combinaciones no óptimas.

La cartera de tangencia, el punto rojo en la imagen de arriba, es la denominada cartera óptima que logra la relación de Sharpe más alta posible. A medida que nos movemos desde este punto hacia la derecha o hacia la izquierda en la frontera, la relación de Sharpe, o en otras palabras, el exceso de retorno al riesgo, será menor.

El punto donde la hipérbola cambia de convexa a cóncava es donde se encuentra la cartera de varianza mínima (punto verde en la imagen).

Para un nivel dado de volatilidad, también existe la denominada cartera de máxima rentabilidad (punto naranja en la imagen), que, como su nombre indica, maximiza la rentabilidad dado el nivel de volatilidad.

Introduzcamos ahora la línea lineal del mercado de capitales (CML). El punto donde la CML se encuentra con el eje Y es donde el activo libre de riesgo de un inversor, como los valores gubernamentales, se encuentra en términos de rendimiento. Esta línea es tangente a la frontera eficiente exactamente en el punto de la cartera de Máximo Sharpe. La línea CML (tangencia) representa una cartera de diferentes combinaciones de un activo libre de riesgo y una cartera de tangencia (también denominada cartera máxima de Sharpe o, a veces, “cartera óptima”).

Cálculo

Cuando se trata de matemáticas, una frontera eficiente se puede calcular explícitamente, es decir, analíticamente, solo en el caso más simple de que solo una restricción sea la suma de las ponderaciones de los activos igual a uno. Una vez que comience a imponer más restricciones sobre los pesos de los activos, se debe utilizar un procedimiento de optimización para el cálculo de la frontera y esta puede desviarse de la hipérbola original a diferentes curvas, dadas las nuevas restricciones. Puede haber casos especiales en los que la solución sea explícita, pero generalmente no lo es.

Una de las formas más sencillas de calcular la frontera eficiente bajo restricciones es utilizando el algoritmo de línea crítica de Markowitz (CLA). A diferencia de algunos optimizadores cuadráticas, este método funciona bien, incluso si el número de activos N es mucho mayor que el número de observaciones T. La idea principal de CLA se basa en unos sencillos pasos. En primer lugar, comienza con el activo con el mayor rendimiento, en la parte superior derecha de Efficient Frontier. Luego, sigue la Frontera Eficiente hacia la izquierda buscando el siguiente mejor activo para agregar o eliminar uno por uno.

Numerosas líneas curvas (líneas críticas), formadas conectando los “puntos de esquina”, ahora forman la Frontera Eficiente. Las carteras de una línea crítica, incluidos los puntos de esquina, contienen los mismos pares de activos. Lo único que cambia son los pesos. El conjunto de todas las líneas críticas y los puntos de las esquinas forman la Frontera eficiente, comenzando en el punto superior derecho hasta la solución de Varianza mínima en el extremo izquierdo. Suponiendo que el número de activos, n ( n <= N ), en la cartera óptima en un segmento de línea crítico es menor que el número de observaciones T (por lo tanto, n <T ), existe una solución única para CLA.

Modelo de Markowitz en la práctica

Decidimos investigar el modelo de Markowitz también en la práctica. Elegimos cuatro ETF que sirven como bloques de construcción para nuestras carteras: SPY (acciones de EE. UU.), EFA (acciones de EAFE), GLD (oro) e IEF (bonos de EE. UU. 7-10 años).

Frontera eficiente sin limitaciones

En primer lugar, trazamos un ejemplo de línea de base de la frontera eficiente sin restricciones en las ponderaciones de los activos y varias carteras asociadas con la teoría de cartera de Markowitz. Obviamente, en todos los ejemplos siempre hay una restricción de las ponderaciones que suman 1. Se elige un período de cálculo de 1 año desde el 8.1.2019 hasta el 8.1.2020 para demostrar este ejemplo. Usamos el paquete fPortfolio en R para calcular la frontera eficiente. Adicionalmente, calculamos los pesos de la cartera de Varianza Mínima, la cartera de Tangencia y la cartera de Retorno Máximo con un determinado nivel de volatilidad (fijado en 6% anual), así como el riesgo y retorno de estas carteras. La siguiente figura también muestra las carteras 100% SPY, 100% EFA, 100% GLD y 100% IEF.

Como siempre, el eje x muestra los valores anualizados de volatilidad y el eje y muestra los valores anualizados de rendimiento. Podemos observar varios fenómenos interesantes. En primer lugar, todos los activos de riesgo se encuentran en la parte extrema derecha del gráfico, debido a su alta volatilidad. En segundo lugar, la parte mostrada de la frontera eficiente, así como las tres carteras mostradas, muestran una volatilidad mucho menor que los activos de riesgo. Esto se debe a la propiedad “sin restricciones” de la frontera, es decir, la capacidad de “ir en corto”, es decir, utilizar ponderaciones negativas para los activos de riesgo.

Echemos ahora un vistazo a las ponderaciones de los ETF que forman las carteras en la frontera eficiente. El siguiente gráfico muestra diferentes ponderaciones de activos de estas carteras en pasos discretos, comenzando desde el punto más al sur de la frontera y terminando en el más al norte. Podemos observar que, por ejemplo, la cartera de variación mínima se compone principalmente del ETF de renta fija, mientras que la parte “norte” de la frontera se compone principalmente de activos de riesgo.

Frontera eficiente en diferentes tiempos

El segundo gráfico que analizamos muestra la evolución de la frontera eficiente en el tiempo. Elegimos tres períodos de tiempo: 3.1.2008 – 2.1.2009, 3.1.2011 – 3.1.2012 y 8.1.2019 – 8.1.2020 para demostrar los cambios en el tiempo.

Como podemos ver, la frontera eficiente varía significativamente en el tiempo. Aparentemente, la frontera menos volátil con mayor rendimiento es la más reciente (2019-2020), mientras que lo contrario es cierto para la frontera más antigua (2008-2009). La forma de la curva también varía.

Frontera eficiente con diversas limitaciones

El tercer ejemplo muestra cómo las restricciones sobre los pesos de los activos cambian la forma de la frontera eficiente. Para este ejemplo, elegimos el mismo período de tiempo que en el primer ejemplo (8.1.2019 – 8.1.2020). En el gráfico siguiente se examinan tres escenarios. La única restricción que se aplica a los tres es que la suma de los pesos es igual a uno. La primera curva es la frontera eficiente sin restricciones en los pesos. La segunda curva está vinculada por el escenario solo largo, es decir, ponderaciones no negativas. En el último escenario (tercera curva), las ponderaciones de cada activo están limitadas a ser no negativas y no superiores a 0,5.

El siguiente gráfico muestra la diferencia en las fronteras eficientes como resultado de las limitaciones de los diferentes pesos de los activos. Podemos ver que la frontera eficiente sin límite de pesos es más suave que las otras dos (y es la única hipérbola en su verdadero sentido). A medida que agregamos más y más restricciones, la frontera naturalmente se mueve más “hacia la derecha”, es decir, hacia un riesgo más alto y un rendimiento más bajo y cambia su forma alejándose de una hipérbola estándar.

Estrategias basadas en Markowitz

Por último, analizamos tres estrategias de trading basadas en el modelo de Markowitz. Probamos el rendimiento de la cartera de varianza mínima calculada periódicamente, la cartera de tangencia y la cartera de rendimiento máximo con un nivel determinado de volatilidad (10% anual) a lo largo del tiempo. Comparamos nuestros resultados con la cartera igualmente ponderada como referencia.

Aplicamos las siguientes restricciones a las ponderaciones: la ponderación de cada activo no es negativa y no es superior a 0,5. La frecuencia de reequilibrio es mensual y la ventana al pasado es de 1 año. En otras palabras, cada mes, las ponderaciones de los activos de una cartera determinada se calculan a partir del último año de datos. Por último, el rendimiento de la cartera se calcula diariamente con un retraso de implementación de 1 día para reflejar las condiciones de la vida real.

En resumen, una vez al mes calculamos la varianza mínima, la tangencia y la cartera de rendimiento máximo y repetimos el proceso con una ventana móvil de datos de 1 año para llegar a la curva de capital de estas 3 estrategias. El siguiente gráfico muestra el desempeño acumulado de cada una de las estrategias mencionadas.

Echemos ahora un vistazo a las métricas de riesgo y rentabilidad de una manera más cuantitativa:

Como era de esperar, la cartera de variación mínima tiene la volatilidad más baja. El resto de los resultados son menos obvios y pueden variar con el tiempo. Aunque la cartera de Tangencia tiene el rendimiento más alto en 14 años, la cartera de variación mínima tiene el índice Sharpe más alto. En general, todas las carteras creadas por el modelo de Markowitz se comportaron mejor que la cartera igualmente ponderada en este caso, tanto en términos de rendimiento como aún más en términos de rendimientos ajustados al riesgo. Las estrategias combinan implícitamente los efectos de impulso y baja volatilidad, que parecen beneficiarlos.

Autor:
Daniela Hanicova, analista cuantitativa, Quantpedia

Última hora: ¿Veremos el petróleo crudo en 500 USD el barril? por Alex Barrow

¡Buenos días!

En el Dirty Dozen [CHART PACK]  de esta semana, analizamos los rendimientos de DM, las retiradas de liquidez, el ciclo crediticio, las expectativas, el petróleo ¿llegará $ 500 bbl? y mucho más…

1. Los rendimientos de DM están subiendo y los rendimientos del Bund están en positivo por primera vez desde principios de 2019.

2. No es tanto el nivel sino la tasa de cambio a través de la cual las tasas impactan al resto del mercado. Las tasas en rápido aumento alimentan la ampliación de los diferenciales de crédito y una liquidez más ajustada, lo que luego estimula la aversión al riesgo y una liquidez aún más ajustada, etc. El contexto de liquidez actual no es bueno para los activos de riesgo.

3. Hay un carácter cíclico en todo esto porque la política monetaria y el ciclo de riesgo son parte integral del ciclo económico. Le muestro los diferenciales de crédito de Manufacturas ISM y HY (invertidos). Nuestros principales indicadores ISM apuntan a una desaceleración continua en el crecimiento de EE. UU., lo que implica una ampliación continua de los diferenciales.

4. Hemos estado escuchando de todo sobre la recesión últimamente. Y si bien es posible que la Fed se vuelva demasiado agresiva en su intento de controlar la inflación eliminando la demanda, todavía estamos muy lejos de eso.

5. Bridgewater publicó recientemente un informe titulado The Archetypical Equity Cycle and Anatomy of A Bear Market (El ciclo de equidad arquetípico y la anatomía de un mercado bajista) en el que analizan los grandes cambios en el entorno macro.

“…Cuatro fuerzas principales representan una parte sustancial de lo que impulsa los rendimientos de las acciones: cambios en el crecimiento descontado, inflación descontada, tasas de descuento y primas de riesgo. El mercado de acciones y casi todos los mercados tienen betas relativamente estables para estas cuatro fuerzas y sus rendimientos son razonables. rastrear la suma ponderada beta de estas fuerzas. Hasta hace poco, los precios seguían de cerca las condiciones macro.»

«En los últimos meses, las presiones macroeconómicas fundamentales se han estabilizado, mientras que los precios de las acciones han seguido subiendo gradualmente”.

6. En otro informe ( enlace aquí ) BW señala cómo el mercado está «descontando una transición suave hacia una inflación baja con un aumento mínimo en las tasas de interés a corto plazo»… Exponen por qué creen que esto está mal (éxito de MP3, consumo mejorado balances, recirculación de liquidez, etc…).

7. El gerente de HF, recientemente retirado, Russell Clark, escribió recientemente sobre el giro en la tendencia relativa entre los productores de semis y de energía ( enlace aquí ). Él señala: «El gráfico sugiere que los mercados están comenzando a valorar la reducción de la inversión en las industrias del petróleo y el gas, y el posible exceso de capacidad en las industrias de semiconductores».

8. Hablando de exceso de capacidad en semis, aquí hay dos gráficos que muestran inventarios crecientes en grandes mercados de semis (h/t @GavinSBaker ). Somos alcistas a largo plazo en el sector de semiconductores debido a la aceleración estructural de la demanda. Pero… todavía habrá cambios de inventario por el camino.

9. El veterano Martin Pring compartió este gráfico de petróleo el otro día. Él escribió: “El petróleo rompe la línea de tendencia bajista de 2008-21, lo que debería permitir una compra única secular del oscilador. Usar el mínimo de 2020 ofrece un objetivo alcista improbable de $ 500. La flecha verde sugiere $ 250 más alcanzables pero aún así impactantes».

11. El ciclo CAPEX está impulsando la tendencia y, debido a las políticas ESG mal pensadas y al enfoque grupal miope, ni siquiera estamos cerca del comienzo del final de este ciclo. Este gráfico a través de Rystad Energy muestra que los descubrimientos globales para 2021 fueron los más bajos en décadas…

12. Tidewater, Inc. (TDW) debería estar en su radar. La empresa posee y opera una de las flotas OSV más grandes del mundo. A medida que el crudo Brent continúe aumentando, la perforación en alta mar volverá a estar en línea junto con la necesidad de dar servicio a esas plataformas. La compañía tiene un balance limpio con poco más de $ 5 millones en deuda neta con muchos expertos comprando recientemente. El gráfico se separó recientemente de un rectángulo de 12 meses.

Gracias por leer.

El impulso interno del Nasdaq intenta recuperarse por Sentimentrader

Atención al Nasdaq McClellan Summation Index 

El Summation Index se basa en el trabajo iniciado por Sherman y Marian McClellan que ahora lo continúa su hijo Tom. Es una mirada a más largo plazo al impulso de la amplitud subyacente del mercado, agregando la lectura del Oscilador McClellan de cada día al día anterior. El impulso es positivo cuando está por encima de cero; debajo de cero, es negativo. También funciona como un indicador de sobrecompra/sobreventa cuando sube por encima de +500 o por debajo de -1000.

Con muchas sobrecompras/sobreventas, el problema es que uno nunca sabe realmente qué tan bajo es hasta después de haberse dado. Como resultado, comprar a la primera señal de una condición de sobreventa leve puede generar pérdidas a medida que el mercado continúa cayendo en picado hasta su punto más bajo. Un enfoque alternativo es esperar señales de giro de una condición de sobreventa antes de saltar. Ese es el enfoque que Jay tomó para esta prueba.  

Los puntos rojos en el gráfico a continuación resaltan los días en que el índice NASDAQ McClellan Summation volvió a cruzar por encima de -1200. Puede ejecutar esta prueba en nuestro Backtest Engine. 

De particular interés es el rendimiento a 1 mes después de cada señal, con una tasa de ganancias del 82 %.

El sentimiento en el sector de tecnología se está girando

Un modelo de trading que utiliza nuestro índice de optimismo para identificar cuándo el sentimiento se gira desde un período de pesimismo emitió una señal de compra para el sector tecnológico al cierre de la jornada del martes pasado.

El modelo de Dean analiza el sentimiento actual en relación con la historia reciente del XLK ETF. Se produce una nueva señal de compra cuando el sentimiento vuelve a cruzar por encima de lo neutral desde el pesimismo extremo y el impulso del mercado es positivo.

Esta señal se ha disparado otras 63 veces en los últimos 22 años. Después de las demás señales, los rendimientos futuros, las tasas de ganancia y los perfiles de riesgo/recompensa del sector de tecnología fueron sólidos en casi todos los marcos de tiempo. 

Errores comunes que cometen los traders – 1: Desechar ideas cuando dejamos de operar por Brett N. Steenbarger

Sí, es cierto que los problemas en relación a nuestra mentalidad pueden interferir con el buen trading. Es igualmente cierto que el mal trading puede interferir con nuestra forma de pensar. En los próximos artículos, resaltaré los errores que veo que cometen los traders y lo que podemos hacer al respecto:

El primer error que veo que cometen los traders es confundir la idea que se opera con la operación real que se realiza: los traders desarrollan ideas sobre los mercados o las acciones que están operando. Esas ideas a menudo reflejan lo que está sucediendo con el tiempo con el crecimiento y otros fundamentos, la acción del precio y las tendencias o rupturas, etc. Por ejemplo, podría desarrollar la idea de que una publicación de datos representará un cambio radical para el mercado de valores y debería conducir a nuevos máximos en el SP500. Una vez que desarrollamos una idea, tenemos que traducir esa idea en una operación específica. ¿Qué nos dirá que los traders e inversores están actuando sobre esta idea? ¿Qué nos dará una relación riesgo beneficio  favorable al entrar en una posición para beneficiarnos de esa idea? Con demasiada frecuencia, los traders no entrarán y dejarán de seguir la idea, solo para ver cómo se desarrolla posteriormente. El trading no es la idea. Una operación que no funciona no significa necesariamente que la idea no sea válida. Simplemente significa que los participantes del mercado, aquí y ahora, no están actuando según la idea. Cuando nos salta un stop en una operación, debemos revisar: ¿Mi idea sigue siendo válida?

Si mi idea era que estamos saliendo de un rango de largo plazo y deberíamos subir significativamente debido al crecimiento económico y las ganancias positivas, pero luego se anuncia una acción de la Reserva Federal que empuja al mercado a la baja, bien podría ser el caso de que mi idea fuera invalidada. No estamos saliendo del rango alcista y un catalizador importante ahora amenaza con una ruptura a la baja y tal vez debilidad económica.

Por el contrario, si mi idea fuera que estamos rompiendo un rango a largo plazo y deberíamos ir significativamente más arriba y luego compro el siguiente movimiento hacia el extremo superior del rango solo para ver que el mercado vuelve al rango, mi ruptura está mal y es muy posible que me salte el stop, pero nada ha invalidado mi idea sobre el crecimiento y las ganancias positivas. En tal caso, puedo retener la idea incluso cuando me deshago de la operación y me preguntaré qué necesito ver para volver a entrar en una posición. Tal vez la próxima vez, esperaré a que se produzca una ruptura real con un mayor volumen y luego me uniré a la acción del precio para un movimiento de impulso al alza.

El error psicológico que podemos cometer cuando nos detenemos por una pérdida es que podemos frustrarnos y, debido a esa frustración, desechar la idea que estábamos considerando, así como la operación. El trader sabio ve una operación perdedora como información. Podría proporcionar información sobre lo que necesitamos ver para convertir una buena idea en una buena operación; podría proporcionar información de que la idea no es tan buena después de todo.

El mal trading es apegarse a las ideas por terquedad. El buen trading es apegarse a las ideas cuando no han sido invalidadas. Por eso es importante la gestión de riesgos. Si controlamos el tamaño de nuestra apuesta, nos damos mucho espacio para regresar y expresar ideas de nuevas maneras después de que las operaciones iniciales no funcionen. Por el contrario, algunas ideas terminan siendo incorrectas. Saber qué no confirmará su idea es tan importante como saber qué no confirmará su operación.

La diversificación no es imbatible, pero tampoco ha desaparecido por Ben Carlson

Hay diferentes niveles de pérdidas en los mercados en este momento:

• Si posee acciones de valor, no está tan mal (un 2-3% menos)
• Si posee un fondo indexado S&P 500, está en una corrección menor (6-7% menos)
• Si posee el Nasdaq 100, está en una corrección (un 11-12% menos)
• Si posee empresas de pequeña capitalización, está en un mercado bajista (un 20 % menos que la semana pasada)
• Si eres dueño de Facebook, está en medio de un derrumbe como en 1987 (un 26% menos en un solo día esta semana)
• Si posee criptomonedas, está en medio de un derrumbe (40-60% menos)
• Si posee ciertas acciones de hipercrecimiento, está en medio de una depresión (un 50-80% menos)

Si está invertido en un grupo específico de los que le acabo de comentar, o no lo está haciendo tan mal o está perdiendo literalmente hasta la camisa.

Pero, ¿qué sucede si sus inversiones se distribuyen entre todos o en muchos de estos activos?

Sí, estará sufriendo con ciertas partes de su cartera, pero hay otras partes que estarán compensando esas pérdidas.

Y aquellas áreas donde los mercados están muriendo en este momento fueron los activos que estaban en auge en años pasados. Y cuando esos activos estaban subiendo con fuerza, algunos de los activos que ahora están subiendo entonces tenían un rendimiento inferior.

Los mercados no siempre funcionan así, pero seguro que entiendes la idea.

Esta es la razón por la cual la diversificación es a la vez maravillosa y difícil dependiendo de lo que suceda con las posiciones individuales de su cartera.

Tomemos Facebook como ejemplo.

Desde 2016 hasta finales del verano pasado, la empresa superó al mercado por un amplio margen:

Ahora echemos un vistazo a los números de rendimiento actualizados durante esta semana:

Todo ese rendimiento superior ahora se ha ido después de unos pocos meses malos y un día catastrófico.

La caída de Facebook de 1987, al estilo del crash de 1987, condujo a las mayores pérdidas en dólares de la historia para una sola acción, borrando $ 230 mil millones en capitalización de mercado el jueves. Antes de esta caída, la compañía de Mark Zuckerberg era la quinta acción más grande en el S&P 500.

Sin embargo, ese día, cuando la quinta acción más grande del mercado bajó un 26 %, el mercado de valores en su conjunto solo bajó un 2,5 %.

Un día de 2,5% de caídas no es bueno, pero ciertamente no es el fin del mundo.

Y por suerte, Amazon siguió a la caída de un día de Facebook similar a la de 1987 al ganar más de $ 200 mil millones en capitalización de mercado, una de las mayores ganancias de un día en la historia.

Al diversificar, evita tener un único punto debil en su cartera.

Otra forma de ver esto es verificar las pérdidas actuales en algunas de las acciones subyacentes en el mercado de valores de EE. UU.

El mercado de valores de EE. UU. en general (índice Russell 3000) ha bajado aproximadamente un 7% desde los máximos históricos. Este sigue siendo un territorio de corrección menor.

Pero dentro de ese universo hay muchas acciones que están siendo aplastadas:

• El 60% de las acciones están actualmente un 20% o más por debajo de los máximos históricos.
• El 30 % de las acciones está actualmente un 40 % por debajo de los máximos históricos
• El 15% de las acciones están actualmente un 60% por debajo de los máximos históricos

Por supuesto, estar diversificado significa que nunca invertirá exclusivamente en las acciones que mejor se comportan.

No será el que obtenga mayor rentabilidad en un año si diversifica su cartera. Y a veces incluso puede perder por un tiempo. Los ejemplos que estoy usando aquí son de naturaleza a corto plazo.

La diversificación no es imbatible, pero tampoco ha desaparecido.

Michael y yo discutimos la dificultad que implica la selección de acciones y mucho más en el video de Animal Spirits de esta semana:

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La anatomía de una burbuja por Ray Barros

Acabo de terminar de leer un buen libro de James Montier, “Behavioural Investing, a practitioner’s guide to applying behavioural finance” («Behavioural Investing, una guía para profesionales para aplicar las finanzas conductuales»).

Uno de los capítulos que más  mayor interés fue ‘La anatomía de una burbuja’. James postula que las burbujas tienden a moverse a través de 5 etapas:

1. desplazamiento
2. creación de crédito
3. euforia
4. dificultades financieras
5. repugnancia

El autor sugiere que el desplazamiento suele ser un evento externo que crea oportunidades en un sector que son mayores que las oportunidades perdidas por el evento. En los EE. UU., las burbuja recientes más conocidas fueron las vivida con las acciones «.com» al comenzar el nuevo siglo y en el 2008 la de las hipotecas subprime. Hablemos de la primera.

El auge así producido recibe un fuerte impulso de la expansión monetaria. Esta idea está en línea con la teoría económica austriaca de lo que causa el ciclo económico, pero hablaremos de eso otro día. James argumenta que en 1998, debido a las crisis LTCM y Y2K, la FED redujo las tasas del Fed Fund para proteger el sistema financiero. Pero la FED se excedió y, como resultado del aumento de la liquidez, el dinero se movió hacia los activos financieros.

James define ‘euforia’ como la etapa en la que a la inversión y las ventas se suma la especulación por aumentos de precios. Considera que, entre 1991 y 2002, la experiencia de los Estados Unidos se ajustaba a esta descripción.

Las dificultades financieras siguen a un entorno que él llama la ‘etapa crítica’; él dice que las dos: la etapa crítica y las dificultades financieras tienden a moverse de la mano. La etapa crítica está marcada por la venta de información privilegiada, como fue el caso en 2000/1. James cree que Estados Unidos superó esa etapa entre 2000 y 2002.

La etapa final del ciclo de la burbuja es la ‘etapa de capitulación’, una etapa en la que las personas quedan tan marcadas por su experiencia que ya no desean participar en los mercados. Ciertamente no sucedió eso en 2002, si dos de las medidas que usa James sirven de guía. En primer lugar, los estrategas eran optimistas. En segundo lugar, el volumen se mantuvo elevado. James tiene la misma opinión que muchos analistas técnicos de que los mínimos del mercado suelen estar marcados por el colapso del volumen. Esto aún tenía que suceder.

¿Qué tipo de descensos en la valoración deben ocurrir para marcar un posible suelo? El autor sugiere al menos una caída del 30% desde los máximos.

Por cierto, un comentario que hace James y que concuerda con mi experiencia: en la etapa de revulsión, la correlación negativa entre las acciones y las tasas de interés ya no se aplicará.

La diferencia entre una cartera y un plan por Ben Carlson

Un lector pregunta:

Tengo una pregunta para todas las personas que han tenido abultadas ganancias en criptomonedas. Me metí en criptomonedas durante la caída del Covid y he tenido grandes ganancias desde entonces. Algunas de mis operaciones fueron bitcoin a $8500, Ethereum a $1300, Solana a $70, etc. Sin embargo, comencé con una asignación de cartera del 10 % a criptomonedas que creció al 20 % y no cambió. Luego pasó del 20% al 30% y lo reduje de nuevo al 20%. Luego volvió a crecer al 30%, luego al 40%, ahora ha crecido al 50% de mi cartera. ¿Debo apegarme a mi plan y recortar mi asignación o dejar que las posiciones ganadoras corran y solo asignen acciones/bonos de aquí en adelante?

Estoy bastante seguro de que esta pregunta surgió antes de los movimientos actuales del mercado de criptomonedas. Sin embargo, incluso con el Bitcoin (-45 %), Ethereum (-45 %) y Solona (-60 %), todas en medio de grandes caídas, este inversor todavía está en números negros según esos precios de entrada.

Así que tal vez esta persona esté cambiando de idea. Pero cambiar su idea en función de cuán altos o bajos son los precios no es una estrategia de inversión sostenible.

No hay nada de malo en cambiar un plan cuando cambian sus circunstancias o los hechos.

Las políticas de inversión no están escritas en piedra.

Pero si no tiene una política disciplinada, es mucho más fácil cometer un error.

Escribí sobre el proceso de reequilibrio en mi libro a través del contexto del aumento de peso en prisión:

Quejarse de la comida que se sirve en las cárceles del condado es uno de los pasatiempos favoritos de los reclusos. Así que fue impactante para un guardia de una cárcel rural del Medio Oeste cuando descubrió que los reclusos sentenciados a más o menos seis meses de prisión estaban ganando un promedio de 20 a 25 libras durante su estancia tras las rejas. Una vez que se descubrió esto, buscaron respuestas de un equipo de investigadores. Los reclusos tenían acceso al patio de ejercicios, así que ese no era el problema. Cuando se les preguntó, ninguno culpó a la comida, el alojamiento o la falta de ejercicio. La razón en realidad tenía más que ver con la ropa de la prisión, si puedes creerlo. Los monos naranjas que sirven de uniforme en la cárcel son muy holgados. Estaban tan sueltos con los reclusos que les resultaba difícil darse cuenta de que estaban aumentando de peso lentamente porque no tenían su ropa normal que les diera la señal de que estaban aumentando de peso gradualmente. No había una red de seguridad para hacerles saber que esto estaba sucediendo. Una vez que intentaron volver a ponerse su ropa normal después de su tiempo en la cárcel, finalmente se dieron cuenta de cuánto peso habían ganado.

El reequilibrio ayuda a evitar que su cartera tenga sobrepeso (¿entendido?).

Veamos un ejemplo sencillo. Supongamos que creó una cartera 60/40 de acciones y bonos estadounidenses hace 10 años. Si hubiera dejado sola a esa cartera, ahora estaría más cerca del 85% de acciones y el 15% de bonos.

Ahora echemos un vistazo a las pérdidas potenciales de estas asignaciones durante diferentes niveles de caídas del mercado de valores:

Esto puede no parecer una gran diferencia, pero digamos que es un jubilado con una cartera de $ 1 millón. En un escenario de caída del mercado del 40%, eso es una pérdida adicional de $100.000. Eso es dinero real.

Por supuesto, el otro lado de esta ecuación es que sus ganancias van a ser mucho mayores durante un mercado alcista cuando simplemente deje que sus posiciones ganadoras sigan adelante. Así es como llegó a una asignación de acciones del 85% en primer lugar.

Así que supongo que tienes que preguntarte lo siguiente:

• ¿Es esto una cartera o un plan?
• ¿Por qué creé una asignación de activos en primer lugar?

Una cartera es solo un montón de inversiones juntas sin ton ni son. Es el buffet Golden Corral donde tomas un poco de esto, un poco de aquello, oh, eso se ve bien y terminas con una mezcla de posiciones.

Un plan implica crear una cartera que equilibre su perfil de riesgo y su horizonte temporal. Implica probabilidades, suposiciones y análisis de escenarios. Un plan de inversión es un proceso continuo que ocasionalmente involucra correcciones de rumbo.

La belleza de crear pautas dentro de la construcción de un plan es que no necesita preguntarse qué hacer cada vez que una de sus posiciones sube o baja mucho.

Si su plan dice que venderás criptomonedas cada vez que alcanza un límite superior del 20% (o 30% o 40% o lo que sea), entonces vende. Si el plan dice que comprará criptomonedas cada vez que falla y alcanza un límite inferior del 15% (o 10% o 5% o lo que sea), entonces compra.

¿Significa esto que su asignación de activos le permitirá dominar perfectamente los ciclos del mercado?

¡Por supuesto que no!

Pero esa no es la razón para una asignación de activos diseñada de forma inteligente.

El difunto David Swensen de la oficina de inversiones de Yale escribió una vez lo siguiente :

Demasiados inversores gastan enormes cantidades de tiempo y energía en la construcción de carteras de pólizas, solo para permitir que las asignaciones que establecieron se desvíen con los caprichos del mercado. Sin un enfoque disciplinado para mantener los objetivos de política, los fiduciarios no logran las características deseadas para la cartera de la institución.

¿Cuál es el punto al crear una asignación de activos si no vas a seguirla?

Escuche, toda inversión es una forma de minimizar el arrepentimiento. Cuando la asignación de riesgo de su cartera esté por las nubes, se arrepentirá de no poseer más. Y cuando la asignación riesgosa de su cartera esté siendo eliminada, se arrepentirá de tener más efectivo y bonos.

Siempre puede mantener una posición concentrada y nunca vender o reequilibrar su cartera.

Solo tiene que estar dispuesto a vivir con el potencial de una gama más amplia de resultados en torno a esa posición concentrada. Es genial cuando ese amplio rango incluye más ventajas, pero puede ser doloroso cuando vienen las desventajas.

Una inversión de éxito requiere comprender que siempre habrá compensaciones por cada decisión que tome.

Hablamos sobre esta pregunta en Portfolio Rescue de esta semana:

Terminaron las ventas a corto plazo para el índice más importante del mundo por Sentimentrader

Un descanso a corto plazo para las acciones

Los compradores simplemente no pudieron tomar un descanso hasta ahora. Finalmente, el lunes, el índice S&P 500 cerró por encima de su media de 10 días por primera vez en 17 sesiones consecutivas. 

Dean evaluó la perspectiva del S&P 500 cuando el índice cierra por encima de su media de 10 días después de operar por debajo de ella durante 17 días consecutivos o más. Después filtró las señales para buscar momentos en los que las acciones no estuvieran demasiado alejadas de un nuevo máximo en ese momento.

Esta señal se disparó otras 20 veces en los últimos 84 años.

Cuando la inflación es más alta que los rendimientos, cuidado

Jay analizó la tasa de inflación frente a lo que los inversores pueden ganar con un bono del Tesoro a 10 años y lo que eso significa para las acciones.

Al restar el rendimiento actual de los bonos del Tesoro a 10 años del cambio porcentual de 12 meses en el IPC, los inversores pueden saber si el entorno es favorable para las acciones. 

El siguiente gráfico muestra el valor C anterior a fin de mes desde 1914. La línea horizontal azul oscuro se dibuja en el nivel 0,60. 

El crecimiento de $1 invertido en el Promedio Industrial Dow Jones SOLAMENTE durante aquellos meses en los que la inflación del mes anterior es de 0,6 puntos o más que los rendimientos del Tesoro a 10 años fue terrible. Cuando se dio la condición opuesta, las acciones se comportaron muy bien.

Cómo usar la densidad léxica de los informes empresariales para invertir por Quantpedia

La aplicación de datos alternativos es actualmente una fuerte tendencia en la industria de inversión. Nosotros también analizamos algunos conjuntos de datos en el pasado, ya sean datos ESG, sentimiento o presentaciones de empresas. Este artículo continúa la exploración del espacio de datos alternativos. Esta vez, utilizamos el trabajo de investigación de Joenväärä, que muestra que  los fondos de cobertura léxicamente diversos superan a los léxicamente homogéneos como inspiración para que analicemos varias métricas léxicas en los informes 10-K y 10-Q. Una vez más, mostramos que tiene sentido transmitir ideas de un trabajo de investigación a una clase de activos completamente diferente.

Introducción

La invención de la máquina de vapor en 1698 marca el comienzo de la primera revolución industrial. Desde entonces, hemos logrado un progreso significativo y parece que no estamos disminuyendo la velocidad. Algunos dicen que la Inteligencia Artificial (IA) marca el comienzo de la revolución industrial más reciente.

La inteligencia artificial se convirtió en un tema candente en los últimos años debido a su variedad de funciones, incluido el reconocimiento de voz y lenguaje. El procesamiento del lenguaje natural, o NLP para abreviar, es la capacidad de un programa para comprender el lenguaje humano. Podría preguntarse, ¿cómo es esto útil en el ámbito financiero? Pues bien, existen numerosos trabajos de investigación ( Banker, 2021 y Joenväärä, 2019) que analizan la conexión entre el vocabulario de los inversores y la rentabilidad de sus estrategias.

Específicamente, la investigación de Joenväärä, 2019 nos inspiró a analizar varias métricas léxicas en los informes 10-K y 10-Q. Después de ajustarlos por riesgo, encontraron que los fondos de cobertura léxicamente diversos superan a los fondos de cobertura léxicamente homogéneos. Además, explican que los inversores reaccionan correctamente, pero no del todo, a la información sobre la habilidad de los gestores de fondos integrada en la diversidad léxica. Sus resultados respaldan la idea de que las habilidades lingüísticas son útiles para el rendimiento de las inversiones.

Además, los datos alternativos se están convirtiendo en un tema principal en la gestión de inversiones y el comercio algorítmico. Por ejemplo, el análisis textual de las presentaciones 10-K y 10-Q se puede utilizar como parte rentable de las carteras de inversión ( Padysak, 2020). Todas las empresas que cotizan en bolsa deben presentar informes 10-K y 10-Q periódicamente. Estos informes consisten en información relevante sobre el desempeño financiero. Hoy en día, hay un cambio gradual de la información numérica a la basada en texto, lo que hace que los informes sean más difíciles de analizar ( Cohen , 2010). Aún así, los informes 10-K y 10-Q reciben un gran interés por parte de académicos, inversores y analistas.

Datos

BRAIN es una de las empresas que analiza los informes 10-K y 10-Q utilizando PNL. El principal objetivo del conjunto de datos Brain Language Metrics on Company Filings (BLMCF) es monitorear numerosas métricas de idioma en informes de empresas 10-Ks y 10-Qs para aproximadamente más de 6000 acciones estadounidenses. El conjunto de datos BLMCF consta de dos partes. La primera parte contiene las métricas de idioma del informe 10-K o 10-Q más reciente para cada empresa, como:

1. sentimiento financiero
2. Porcentaje de palabras pertenecientes al dominio financiero clasificadas por tipos de lengua:

• Lenguaje «restrictivo»
• Lenguaje «interesante»
• Lenguaje “litigioso”
• Lenguaje de “incertidumbre”

3. Puntuación de legibilidad
4. Métricas léxicas como densidad y riqueza léxica
5. Estadísticas de texto, como la longitud del informe y la longitud promedio de la oración

La segunda parte incluye las diferencias entre los dos informes 10-Ks o 10-Qs más recientes del mismo período para cada empresa.

Este artículo se centra en la primera sección del conjunto de datos BLMCF, específicamente las métricas léxicas como la riqueza léxica, la densidad léxica y la densidad específica .

En palabras simples, la riqueza léxica dice cuántas palabras únicas usa el autor. La idea es que cuanto más variado sea el vocabulario del autor, más complejo será el texto. La riqueza léxica se mide por el Type-Token Ratio (TTR), que se define como el número de palabras únicas dividido por el número total de palabras. Como resultado, cuanto mayor sea el TTR, mayor será la complejidad léxica.

En segundo lugar, la densidad léxica mide la estructura y complejidad de la comunicación humana en un texto. Una densidad léxica alta indica una gran cantidad de palabras portadoras de información, y una densidad léxica baja indica relativamente pocas palabras portadoras de información. La densidad léxica se calcula como el número de los llamados tokens léxicos (verbos, sustantivos, adjetivos, verbos excepto verbos auxiliares) dividido por el número total de tokens.

Por último, la densidad específica mide qué tan denso es el lenguaje del informe desde un punto de vista financiero. BRAIN utiliza un diccionario de palabras financieramente relevantes como referencia. Luego, la densidad específica se calcula como la relación entre el número de palabras del diccionario presentes en el informe dividido por el número total de palabras.

Análisis

Este artículo analiza cómo la riqueza léxica, la densidad léxica, la densidad específica y sus combinaciones afectan los retornos de la estrategia. Creamos dos universos de inversión, el primero contiene las 500 acciones principales por capitalización de mercado de las bolsas NYSE, NASDAQ y AMEX, y el segundo contiene las 3000 acciones principales. El primer universo de inversión es altamente líquido y contiene solo acciones de gran capitalización. El segundo universo de inversión está formado por acciones de grande, media y pequeña capitalización. Nuestro proceso para crear una cartera de factores de inversión consiste en clasificar las acciones en deciles (quintiles) y crear una estrategia de factor de renta variable largo-corto (decil superior largo, decil inferior corto). Todos los backtests se realizan en la plataforma Quantconnect, y los datos se integran en la propia plataforma. Además, se puede encontrar aquí: https://www.quantconnect.com/datasets/brain-language-metrics-company-filings.

Las estrategias de factores sugeridas se reequilibran mensualmente y utilizamos diferenciales de oferta y demanda históricos reales (deslizamiento). Se omiten los costos de negociación (comisiones de transacción); sin embargo, no tienen un gran impacto en la estrategia resultante, ya que el gestor de activos habitual puede lograr costos en el rango de 1-2 puntos básicos por operación.

Sospechamos que la densidad léxica y la densidad específica tienen el mayor efecto en el retorno. Esto significaría que cuantas más palabras portadoras de información y más palabras relacionadas con las finanzas tenga el informe, mejor será el comportamiento de la empresa.

¿Cómo se ve la estrategia factorial resultante?

Pero primero, analicemos las tres métricas léxicas por sí mismas. Echemos un vistazo a la estrategia basada puramente en la riqueza léxica. La primera figura muestra los resultados para el universo de inversión más pequeño que contiene 500 acciones. Como podemos ver en el gráfico, el rendimiento no es tan bueno. La tendencia está creciendo sólo en los últimos años. El ratio de Sharpe de esta estrategia es -0,053.

Sin embargo, cuando ampliamos el universo de inversión a 3000 acciones, el rendimiento mejora. Así, aunque el rendimiento no es perfecto, es mucho mejor que el escenario anterior. Además, el ratio de Sharpe crece de -0,053 a 0,21.

Ahora echemos un vistazo a la segunda métrica léxica: densidad léxica. Analizamos esta estrategia en el universo de inversión más pequeño que contiene 500 acciones. Como podemos ver, la tendencia del rendimiento es creciente desde 2012. El rendimiento negativo durante los primeros años puede explicarse por el tamaño y la precisión del conjunto de datos BRAIN en los primeros años. El ratio de Sharpe de esta estrategia es 0,362.

La tercera estrategia que analizamos se basa en la densidad específica . Al igual que antes, analizamos esta estrategia en el universo de inversión más pequeño que contiene 500 acciones. Como podemos ver, la tendencia del rendimiento acumulado es creciente casi desde el principio. Esta estrategia está experimentando reducciones significativas solo en los últimos años, lo que puede explicarse por la pandemia de COVID-19. El ratio de Sharpe de esta estrategia es 0,416.

En general, argumentamos que la riqueza léxica tiene un efecto mucho más débil sobre el rendimiento que la densidad léxica o la densidad específica. Así, en la siguiente sección, analizamos la combinación de densidad léxica y densidad específica. Analizamos esta estrategia en el universo de inversión que contiene 500 acciones. Como podemos ver, el rendimiento acumulado de esta estrategia está aumentando durante casi todo el período. El ratio Sharpe de la estrategia que combina las dos métricas es 0,688.

En conjunto, la estrategia combinada de factor largo-corto de densidad léxica y específica ofrece resultados realmente prometedores. El único período con un rendimiento ligeramente negativo es al comienzo de la muestra en 2012. Podemos especular e intentar explicar esto por el hecho de que el conjunto de datos BRAIN era nuevo. A menudo, en conjuntos de datos alternativos, el comienzo de la serie temporal es más problemático y está menos cubierto que años posteriores, aunque no tenemos evidencia específica de esto para el conjunto de datos BRAIN.

¿Cuál es el impulsor fundamental de esta estrategia de factores? Por lo que hemos encontrado, parece que, en promedio, las empresas con un estilo de informes más «denso» tienden a obtener mejores resultados. Podría deberse a que los informes 10K y 10Q serían menos inciertos y más «reales» y serían recompensados ​​​​por una mayor afluencia de inversores. También significaría que la estrategia está conectada con estrategias «basadas en devengo», donde las empresas con estados financieros menos opacos superan a aquellas con prácticas contables menos transparentes.

Autores:
Daniela Hanicová , analista de Quant, Quantpedia.com
Filip Kalus , desarrollador de TI/creador de código de QuantConnect, Quantpedia.com
Radovan Vojtko , director ejecutivo y director de investigación, Quantpedia.com

Análisis técnico aplicado, parte 3: análisis técnico avanzado por Sylvain Vervoort

• ¿Toma decisiones de compra y venta con solo un gráfico de precios? En la parte 1, presenté una versión modificada de mi Volatility Band usando la media de la banda para detectar giros y movimientos tendenciales. Después, en la parte 2, apliqué solo un análisis técnico básico, buscando oportunidades de trading y tomando decisiones de compra y venta en un gráfico diario del Nasdaq. Ahora, en el tercer artículo, de esta serie, aplicaré técnicas más avanzadas para encontrar señales de compra y venta más precisas. Usaré los mismos gráficos y períodos de tiempo que en la parte 2 para que pueda comparar los resultados.
• Artículo publicado en Hispatrading 49.

Comencemos buscando una oportunidad de compra. La Figura 1 utiliza el mismo gráfico que en la parte 2, que es un gráfico de velas con movimientos diarios del CFD sobre el Nasdaq. Un CFD, contrato por diferencia, es un contrato entre dos partes; acuerdan pagar la diferencia entre el precio de apertura y el de cierre. Los beneficios del trading con CFDs son que puede operar con margen e incluso puede tener posiciones largas y cortas abiertas al mismo tiempo. Los brokers de CFD están disponibles en todo el mundo, pero no están permitidos para los ciudadanos estadounidenses.

Alternativamente, puede usar los datos del Nasdaq 100 en su plataforma de trading para encontrar señales de compra y venta, aplicando las mismas técnicas presentadas en esta serie de artículos y ejecutar sus operaciones utilizando el ETF del QQQ (Invesco) o un futuro u opciones del Nasdaq 100.

En este gráfico básico, utilizo dos medias móviles: una media móvil simple de 89 días (verde claro) y una media móvil simple de 233 días a largo plazo (naranja). Estas medias muestran soportes y resistencias dinámicas de precios.

La banda superior e inferior de la Volatility Band (magenta) utiliza 30 barras diarias con un rango de volatilidad de 2,4 y un ajuste para la banda inferior de 0,9. La línea media roja es una media móvil simple (SMA) estándar de 20 días sobre el precio de cierre. Hay una media adicional verde de 20 días utilizando la LWMA (media móvil ponderada lineal) del cierre ponderado, y una LWMA azul más de 55 días por cierre ponderado.

La última barra diaria, en la Figura 1, está fechada el 19 de diciembre de 2018. El índice Nasdaq (CFD) alcanzó un techo 5- (5), un conteo de ondas de Elliott superior en la Figura 1 y comenzó a hacer una corrección a la baja. Buscamos abrir una operación larga lo más cerca posible del punto de reversión futuro.

¿Cuál es el objetivo a la baja esperado?

Para proyectar un precio objetivo para la corrección a la baja para ayudar a determinar un posible punto de reversión futuro, podemos usar varios métodos. Le muestro tres:

El método del rectángulo

En la parte 2, aplicando análisis técnico básico, usamos un rectángulo para medir la altura desde la parte superior 5- (5) hasta la parte inferior c-A (Figura 1). El movimiento de c-A a B es una corrección común al alza del 50% para el movimiento bajista sobre el 5- (5) superior a c-A. Desde el top-B esperamos aproximadamente el mismo movimiento bajista que (5) hasta c-A (el primer rectángulo), para una caída hasta c-C (el segundo rectángulo). Este es nuestro primer objetivo.

El canal de pitchfork

Como se muestra en la parte 2, podemos dibujar un canal de pitchfork (azul claro) entre los puntos c-A y B y la parte superior anterior más pequeña b (azul claro). Esperamos que el precio alcance la línea mediana, ya que ese es normalmente el caso ocho de cada diez veces. Este es nuestro segundo nivel objetivo.

El 50% de retroceso

Desde un suelo en febrero de 2016 hasta agosto de 2019 (Figura 2), medimos la altura del movimiento ascendente (0% a 100%). El retroceso del 50% es el objetivo más común, especialmente si este nivel coincide con la resistencia y el soporte del precio. En la Figura 1, verá este objetivo de retroceso del 50% extendido con una línea horizontal roja en la parte inferior del gráfico. Este es nuestro tercer nivel objetivo.

Patrones de ondas de Elliott

A continuación, comenzamos un recuento de ondas de Elliott en la Figura 1. El recuento de ondas de Elliott señala el final de un impulso o corrección. Confirma los objetivos de precios dados por otras técnicas.

Antes de continuar, permítanme revisar las reglas básicas de las ondas de Elliott:

Una onda de impulso de Elliott corre en la dirección del movimiento de tendencia y consta de cinco ondas, tres en la dirección de la tendencia y dos movimientos de contratendencia (ver Figura 3). Las ondas 1, 3 y 5 pueden tener más extensiones de ondas de impulso.

Las ondas 2 y 4 pueden tener más extensión. Las siguientes son las reglas y pautas más importantes para un patrón de impulso:

• La onda 1 es una onda de impulso o inicia una onda de impulso en forma de cuña.
• La onda 2 puede ser cualquier tipo de patrón de corrección excepto un triángulo.
• La onda 2 no puede moverse más allá del inicio de la onda 1.
• La onda 3 es una onda de impulso.
• La onda 3 tiene un movimiento de precios más grande que la onda 2.
• La onda 3 no es la onda más pequeña.
• La onda 4 puede ser cualquier tipo de patrón de corrección.
• Las ondas 2 y 4 no se superponen.
• La onda 5 es una onda de impulso o una onda de impulso de cuña final.

Una onda de corrección de Elliott se mueve en contra de la tendencia y consta de tres ondas (Figura 4), dos en la dirección de la tendencia de reacción y una contratendencia de reacción.

Las ondas A y C pueden tener más extensiones de ondas de impulso. La onda B puede tener una corrección mayor. Las siguientes son características importantes de las ondas de corrección:

• Reconocer ondas de corrección es más difícil que reconocer ondas de impulso.
• Hay más patrones de corrección que patrones de impulso.
• Los patrones de corrección tienden a desarrollar combinaciones más complejas.
• La regla más importante es que una onda de corrección del mismo orden nunca puede tener cinco ondas. Solo las ondas de impulso tienen cinco ondas.
• Una corrección que consiste en una sola onda de cinco impulsos nunca puede terminar con esa corrección.

Las más comunes son una corrección de zigzag simple, doble o incluso triple.

• Una corrección en zigzag tiene tres ondas.
• La onda A es una onda de impulso o una onda de impulso de cuña inicial.
• La onda B puede ser cualquier tipo de patrón de corrección.
• La onda B es más pequeña que la onda A.
• La onda C es una onda de impulso o una onda de impulso de cuña final.

Un patrón de zigzag doble tiene siete ondas: dos zigzags simples separados por una onda X (o una onda de corrección de mayor grado). Hay muchos más patrones de corrección, pero eso está más allá del alcance de este artículo.

En la Figura 1 hay una última onda de impulso de extensión 1 a 5 (verde) antes de alcanzar la cima de largo plazo 5- (5). Para hacerlo más sencillo, he dibujado las conexiones de recuento de ondas de Elliot en marrón. El primer movimiento a la baja es una onda de corrección-a, que consiste en una onda de impulso bajista de 1 a 5 (rojo).

Sigue una corrección de la onda-b, retrocediendo alrededor del 50% de la onda-a. La onda-b termina alcanzando la resistencia de la línea media azul de la Volatility Band. La onda c cae por debajo de la onda a creando una onda-A de corrección de mayor grado.

La siguiente reacción es una onda-B, que termina cerca de la resistencia de la SMA 233 (rojo), la SMA 89 (verde claro) y el lado superior de la Volatility Band. La siguiente onda esperada

es la onda c-C, posiblemente completando la corrección. Ahora vemos una onda-a bajista, una onda de corrección-b alcista que termina en la resistencia del lado superior del canal de pitchfork y la media azul de la Volatility Band. Ahora estamos esperando que la onda c-C finalice la onda de corrección, al menos si no hay extensiones. Ya tenemos tres niveles objetivo. Intentemos encontrar una confirmación más usando una proyección bajista de Fibonacci.

Números de Fibonacci

Los números de Fibonacci tienen la siguiente secuencia:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, etc. 

Cada número es la suma de los dos números anteriores. Cuanto más arriba en la secuencia, más se acercarán los dos números consecutivos de la secuencia divididos entre sí a la proporción áurea, aproximadamente 1 / 1.618, o 0.618. Los números o patrones de Fibonacci se encuentran en conchas marinas, pétalos de flores, cabezas de semillas de girasol, piñas, hojas de palmera, cáscaras de piña y el 90% de las hojas y pétalos en las plantas.

Para trazar los niveles de Fibonacci, primero se dibuja una línea vertical ficticia entre dos puntos de inflexión que desea examinar para determinar los niveles de Fibonacci.

A continuación, dibuja horizontales a través de niveles de retroceso al 100%, 61,8% (100 * 0,618), 50%, 38,2% (61,8 * 0,618), 23,6% (38,2 * 0,618) y 0%; siguientes horizontales en tres o más niveles objetivo de Fibonacci en 161.8% (100 * 1.618), 261.8% (161.8 * 1.618) y 423.6% (261.8 * 1.618). Después de que el precio suba o baje, a menudo habrá un retroceso parcial, que a su vez encontrará soporte y resistencia en los niveles de Fibonacci.

En la figura 1, tomamos el top 5- (5) como referencia de Fibonacci al 0.0%. La referencia básica de descenso del 100% es el inicio de la última onda de impulso de extensión ascendente 1 a 5- (5) (verde). Tenga en cuenta que este nivel se corresponde con el final de la onda 3 (en rojo). El primer objetivo en 161,8% está muy cerca de la onda c-A. El segundo objetivo en 261,8% está justo por debajo de la corrección a largo plazo del 50% (línea horizontal roja más gruesa). Ahora tenemos un cuarto objetivo que confirma un precio objetivo futuro para el Nasdaq entre 5840 y 5720. Si tiene una posición corta abierta, le sugiero que establezca una orden en 5840 para cerrar esa operación automáticamente.

¿Abrir una operación larga?

El índice desciende hasta 5872 (Figura 5), ​​acercándose a 5840, el punto donde esperamos que se alcance el objetivo de la onda c-C. Probablemente sea temprano para abrir una operación larga, pero aquí tiene una buena oportunidad para comprar el índice a un precio bajo, asumiendo que el precio está muy cerca del final de la onda de Elliott C-C.

Sugiero dos posibilidades:

1. Compre al precio de cierre de hoy, estableciendo una orden de compra para el día siguiente, al cierre de hoy. Lo más probable es que entre en una operación larga cerca de un mínimo, y su pérdida será limitada si, no obstante, el precio continúa bajando.

2. Si no espera un precio más bajo y primero quiere ver que el precio suba mañana, compre el índice mañana cuando se mueva por encima de la zona de compra verde en la Figura 5.

Utilice una orden de stop-loss justo debajo del objetivo bajista proyectado, la zona de stop marcada en naranja. Entra en una operación larga cerca del suelo, y su pérdida será limitada si el precio, no obstante, continúa bajando.

Supongamos que abrimos una operación larga de acuerdo con la primera opción. Abriremos una posición larga una fracción por encima del precio de apertura al día siguiente, como se muestra en la Figura 6.

Unos días después, nuestra señal de compra se confirma con otra gran vela verde, rompiendo la media verde central. Los siguientes días el precio sigue subiendo. Es posible que ya comencemos un recuento de ondas de Elliott de impulso con una onda 1 y una onda 2 de corrección.

¿Cuál es el objetivo esperado?

Esperamos una onda-3. Vemos diferentes zonas de precios estáticos y niveles de precios medios activos. Un objetivo importante es el nivel del último techo anterior en 7700, que es la línea horizontal roja en la parte superior del gráfico de la Figura 6.

Otra proyección generalmente confiable es una proyección de Fibonacci sobre la última corrección en zigzag, el movimiento B a c-C. Esto da un objetivo de Fibonacci del 161,8% por encima del máximo más alto anterior de 7700. Ahora estamos listos para un seguimiento diario de la onda 3.

Seguimiento de onda 3 en gráfico diario (figura 7)

El índice se abre paso y encuentra soporte en la línea media de volatilidad azul antes de moverse hacia el lado superior de la Volatility Band y la resistencia en la SMA de 89 días (verde claro).

En ese punto, hay un pequeño retroceso a las medias de la línea media antes de continuar el movimiento alcista, encontrando resistencia en la SMA de 233 días (naranja). Después de un pequeño retroceso a la media verde, el índice rompe la SMA de 233 días y sube a un nuevo máximo antes de volver a la media azul. Sigue otro movimiento ascendente con un techo justo después del lado superior de la Volatility Band. Desde aquí hay un retroceso más a la línea media roja antes de crear otro techo más alto y romper el máximo anterior a más largo plazo, que es la línea horizontal roja.

Rastreando el movimiento ascendente a partir de nuestro punto de compra, creé un recuento de ondas de Elliott. Suponiendo una onda ascendente de cinco impulsos, comenzamos el recuento con las ondas azules 1 y 2. Lo más probable es que el retroceso 2 sea el comienzo de una onda de impulso de extensión para la onda 3 (azul). Esta es la onda de impulso extendida 1 a 5 (roja). La parte superior de la extensión es la onda roja 5 y el final de la onda de extensión dentro de una onda 3, alcanzando ahora la parte superior de la onda azul 3.

La onda de corrección 4 (azul) retrocede hasta el soporte de la SMA media roja, rebotando hacia arriba y comenzando el último movimiento ascendente para la onda 5 (azul). Este techo está cerca del objetivo de Fibonacci 161.8% a largo plazo creado justo después del inicio del movimiento ascendente. Desde el inicio de la onda 5 (azul), podemos proyectar un objetivo a corto plazo (naranja) sobre la onda 4 (azul). El 261,8% cae exactamente al mismo nivel que el 161,8% a largo plazo basado en el último zigzag bajista del movimiento descendente anterior a largo plazo. Dado que el precio no alcanza estos objetivos, debemos tener en cuenta que puede surgir otro movimiento ascendente después de una corrección de la onda actual completada 1 a 5 (azul).

¿Ves que cada onda de reacción a corto plazo tiene la forma de un movimiento de bandera? a excepción del último movimiento, que es plano y rompe a la baja. El índice cae por las medias verde y roja de la Volatility Band y, unos días después, por el soporte de la banda media azul y el lado inferior de la Volatility Band.

¿Qué pasa con la reacción esperada?

Esperamos una reacción sobre la onda de impulso completa 1 a 5 (azul), posiblemente retrocediendo alrededor del 50% de la onda completa (Figura 8). La mayoría de las veces, esto se debe a una onda 4 anterior en el movimiento ascendente previo. Esto le da suficiente espacio para ganar algo de dinero con una operación corta.

Cerramos la operación larga con una buena ganancia y abrimos una operación corta con un stop-loss justo por encima del nivel actual de la media media roja y verde (Figura 7), limitando la pérdida en caso de que el índice se gire inesperadamente.

Siguiendo la posición corta

El precio cae al nivel de la SMA 89 (verde claro en la Figura 8), seguido de una reacción al alza a la resistencia de los medias medios verde y azul de la Volatility Band. Continúa el movimiento bajista desde allí. En términos de ondas de Elliott, tenemos una onda a y b, moviéndose más hacia abajo para la onda c. Sabemos que lo más común es que la onda a y la onda c tengan aproximadamente el mismo tamaño.

Un retroceso común del 50% para la onda de impulso completa está cerca de la onda 4 (roja) de la extensión de la onda 3 anterior (azul), la línea naranja horizontal en la Figura 8. Juntando todo esto, decidimos establecer una orden para el cierre de nuestra operación corta un poco por encima de la línea de soporte de precios naranja. Nuestra posición corta se cierra automáticamente.

¿Deberíamos abrir una nueva posición larga?

Consideramos dos posibles resultados. O acabamos de completar una onda de corrección A de un grado más alto con una onda c-A, esperando ahora una corrección al alza de la onda B. O bien, terminamos una onda de mayor grado (3), ahora terminamos la onda de corrección (4) y esperamos que la onda (5) suba.

El análisis de la historia a largo plazo puede aclarar qué esperar a continuación. En cualquier caso y en primera instancia, se espera que el precio suba. Vale la pena correr el riesgo de abrir una nueva operación larga. Usamos un stop-loss en el nivel justo por debajo del 50% de retroceso, en caso de que la corrección de la onda en zigzag abc aún no haya terminado.

De comprar en largo a cerrar en largo

En la Figura 9, puede ver cómo pasamos de la compra de una posición larga hasta su cierre con una ganancia, y un nuevo techo más alto. Después de la decisión de cerrar en corto y abrir en largo en la Figura 8, el precio se giró al alza con una gran vela verde, un patrón harami alcista.

El índice continuó el movimiento alcista, hasta la resistencia de la parte superior de la onda b anterior y el lado superior de la Volatility Band. Un pequeño retroceso encuentra soporte durante un par de días en la media azul, antes de avanzar al alza.

El índice continuó el movimiento alcista, hasta la resistencia de la parte superior de la onda b anterior y el lado superior de la Volatility Band. Un pequeño retroceso encuentra soporte durante un par de días en la media de la línea media azul, antes de subir.

Con máximos y mínimos más altos, el índice alcanza nuevos niveles máximos hasta que el precio cae a través de una última línea de soporte de tendencia alcista (roja) con una gran vela roja. Esto parece un buen punto de venta, considerando que tenemos un recuento de ondas de Elliott de mayor grado con ondas (1) a (5).

Mirando el recuento de ondas y comenzando desde la parte inferior de la onda en zigzag de corrección c- (4), hay una onda ascendente grande 1 (azul) seguida de un pequeño retroceso para la onda 2. La onda 3 tiene una extensión de onda roja 1 a 5 de un grado menor, completando la onda azul 3.

Finalmente, está la onda de corrección 4 y un último pequeño movimiento al alza para la onda superior 5. Eso también completa la onda (5) de un grado superior y, al estudiar el movimiento a más largo plazo, lo más probable es que al menos una onda más de grado superior [3] ahora está completa. Se espera una nueva onda superior más alta [5] después de una onda de corrección [4].

Continuará

Para demostrar que estas técnicas también funcionarán en otros períodos de tiempo, en un próximo artículo, mostraré los mismos métodos en otro periodo de tiempo. Usaré como punto de partida la fecha de finalización en la Figura 9, que es el cierre de la última operación larga en este ejemplo.

Los traders retail están entrando en pánico a niveles récord por Sentimentrader

Los traders retail muestran niveles récord de pánico

La semana pasada se vio uno de los movimientos más volátiles en 2 años, un aluvión de titulares desagradables y una caída del 50% de casi la mayoría de las acciones en el Nasdaq.

Fue suficiente para desencadenar el pánico entre los traders más apalancados del mercado.

Los traders de opciones retail o minoristas compraron para abrir casi 12 millones de opciones de venta la semana pasada, gastando $ 6.5 mil millones por el privilegio de proteger sus carteras. Ese es un salto notable en las operaciones destinadas a protegerse contra pérdidas adicionales. Es un 40% más alto incluso que la peor semana durante el colapso de marzo de 2020.

Por supuesto, esto solo muestra una cara de la moneda. Si también hubieran comprando una gran cantidad de opciones de compra especulativas o vendieron un montón de opciones de venta apostando a que las caídas serían limitadas, entonces eso no significaría mucho. Veamos.

Como porcentaje de todas las transacciones de opciones de apertura, los traders retail gastaron el 29 % de su volumen en la compra de opciones de venta. Cuando observamos la cantidad  de dinero que los traders retail gastaron en opciones de venta en relación con las opciones de compra, vemos que es la más alta desde abril de 2020.

Uso de Utilities como un proxy anti-VIX

Jay señaló que VXX (iPath S&P 500 VIX Short-Term Futures ETN) es una nota negociada en bolsa diseñada para rastrear el rendimiento de los futuros de VIX a corto plazo. Debido a su construcción, su precio finalmente tiende a cero (lo que lo convierte en un vehículo comercial extraño), excepto durante esos breves períodos en los que el índice VIX se dispara a niveles mucho más altos.

Por supuesto, siendo la naturaleza humana lo que es, cuando la volatilidad se dispara, el mayor sentimiento de los inversores con respecto a la expectativa de una volatilidad aún mayor también tiende a dispararse. Y luego, igual de inevitable, tiende a revertirse rápidamente.

Pero en lugar de tratar de operar el VIX, una alternativa sería usar un sector defensivo como el de los servicios públicos. El gráfico a continuación muestra el ticker XLU y aquellos días en los que la media de 5 días para nuestro índice de optimismo VXX cayó por debajo de 80.

De particular interés es la tasa de ganancias del 81 % 1 mes después. En pocas palabras, la idea es que, en lugar de vender en corto acciones altamente volátiles del VXX, o vender opciones, un trader podría considerar comprar acciones de XLU.

10 cosas que me encantan de las correcciones del mercado por Ben Carlson

Perder dinero nunca es divertido, pero es una parte normal del proceso de inversión.

Las acciones suben la mayor parte del tiempo, pero a veces bajan.

Dejando a un lado de la ecuación la parte de perder dinero, he llegado a amar las recesiones.

Aquí hay 10 cosas que me encantan de las correcciones del mercado:

1. Los analistas técnicos. He estado suscrito a boletines de analistas técnicos en trabajos anteriores. Por lo general, son los de los inversores que surgieron en la década de 1990 y tienen listas de verificación para los fondos del mercado.

Mire, no vamos a ver un suelo en este mercado hasta que se alcancen los 12 indicadores técnicos de mi propiedad. Solo hemos llegado a 9 de 12, por lo que aún no hemos llegado.

Me hace gracia cuando los inversores asumen que los mercados se rigen por un conjunto de reglas como la física.

Ojalá invertir fuera tan fácil.

2. Los estrategas. Cada vez que caen las acciones, seguramente recibirá una nota de un estratega de una de las grandes firmas de Wall Street que dice algo como esto:

Vemos una caída adicional del 5-10% en el mercado de valores, pero seguimos siendo optimistas en el mercado a largo plazo, por lo que creemos que esto representa una buena oportunidad de compra. Seguimos siendo cautelosamente optimistas de que un proceso de tocar suelo está en juego y se podría comprar con una mayor debilidad.

Todavía no sé qué significan muchos de los términos que usan. ¿Y cómo es que todos siempre son cautelosamente optimistas pero nadie dice que son temerariamente pesimistas (aparte de Zero Hedge)?

3. La gente del fin del mundo. Estos son los permabears que predicen una caída cada vez que las acciones comienzan a bajar:

Cada vez que las acciones caen un poco, estos muchachos (y siempre son muchachos), predicen que es el comienzo de un apocalipsis que se avecina.

Escucha, sé que el mercado de valores puede colapsar y colapsará. Pero cada vez que bajan las acciones no significa que el mundo se esté acabando. A veces, las acciones solo necesitan un respiro.

4. Las estadísticas aleatorias. Me encantan las estadísticas aleatorias que comienzan a volar durante una venta masiva:

¿Sabía que [insertar estadísticas aleatorias sobre el mercado de valores] solo ocurrió en 1929, 1987, 1999 y 2008?

¿Te diste cuenta de que [insertar una estadística aún más loca] no ha ocurrido desde el suelo en 1932?

¿El mercado de valores ha tocado suelo el tercer martes del mes 9 veces?

Hoy fue una lectura del RSI inverso del 97%. Esto ha señalado un suelo en 9 de las últimas 10 correcciones.

¿A quién estoy engañando? Soy una de estas personas que no paran de hablar de estadísticas del mercado.

5. Las fotos de los traders exhaustos en el parqué de la bolsa de valores. 

¿Los traders de acciones en el piso de la bolsa ya hacen algo? ¿Estos chicos son actores?

6. Las imágenes de montañas rusas en todas las historias de los medios financieros sobre el mercado de valores. Esta es una trampa cada vez que las acciones son volátiles:

Ya pues. ¡Una montaña rusa parece un gráfico de cotizaciones!

No tienen más remedio que usar estas imágenes.

7. El comportamiento humano. No es necesario ser neurocientífico para darse cuenta de que las personas tienden a actuar de manera diferente cuando pierden dinero que cuando ganan dinero.

No sé las partes exactas del cerebro o las sustancias químicas involucradas, pero ver los ahorros de toda una vida evaporarse ante tus ojos puede hacer que los seres humanos tomen decisiones cargadas de emociones.

Algunas personas se asustan y no actúan bien cuando las acciones están cayendo.

Otros se congelan y no hacen nada.

Algunos inversores pueden tomar decisiones lúcidas durante una derrota.

Es fascinante observar las reacciones de los inversores durante una corrección.

8. El contenido. Este es egoísta, pero siempre encuentro más inspiración para escribir durante la caída de los mercados. Los mercados alcistas son aburridos. Todo el mundo piensa que es un genio.

Son los mercados en caída los que obligan a los inversores a mirarse en el espejo y cuestionar su estrategia. Esto le da a la gente como yo más cosas para hablar y escribir.

Además, más personas quieren consumir contenido financiero cuando las cosas van mal.

Mi número de lectores siempre se dispara durante una caída en el mercado.

9. Mensajes de texto de mis amigos. Soy el amigo de las inversiones, pero rara vez escucho algo de mis antiguos compañeros de la escuela secundaria y la universidad sobre los mercados cuando las cosas van bien.

Recibo muchos mensajes de texto de personas durante las correcciones que dicen algo como esto:

El sentimiento es casi imposible de leer en estos días, pero me gusta pensar que mis amigos actúan como un buen indicador contrario.

10. Los precios más bajos. El S&P 500 cayó solo un 10% más o menos por debajo de los máximos, pero las empresas de pequeña capitalización han bajado un 20%. El Nasdaq 100 ha bajado un 15% más o menos. Lance un dardo a una lista de acciones individuales y probablemente encontrará algo con una caída del 40% o más.

Si tiene nuevos ahorros para poner a trabajar, está comprando a precios más bajos y mayores rendimientos de dividendos cada vez que las acciones caen más. Si tiene efectivo o bonos en su cartera, puede reequilibrar esos activos más estables en acciones.

Las correcciones no son del todo malas, ¿verdad?

Michael y yo discutimos todas las cosas que amamos sobre las correcciones del mercado en el video de Animal Spirits de esta semana:

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¡Vende el sector de semiconductores y compra acciones de Internet! por Alex Barrow

¡Buenos días!  

En Dirty Dozen [CHART PACK] de esta semana, analizamos el Nasdaq en soporte técnico, una lectura de sobreventa masiva, un ciclo de crédito cambiante que se encuentra con un muro agrietado de FOMO, Internet versus semis y algunos buenos nombres que han caído en malos tiempos, y mucho más…

1. El nivel de soporte de 14.000 se mantuvo en el Nasdaq la semana pasada con el mercado en un doble suelo. Hay una serie de cosas que ponen las probabilidades a favor de un breve rebote esta semana. Pero, hay muchas razones para pensar que este será un repunte para vender, no para comprar… De cualquier manera, es un mercado dominado por los traders… ¡Huzzah!

2. No soy un gran seguidor de los ciclos temporales, pero este es un gráfico que seguro que te hará pensar @NautilusCap.

3. Pensé que esto era interesante… El porcentaje de emisiones de R3K que cotizan por debajo de sus Bandas de Bollinger mensuales alcanzó su lectura más alta desde 1998. Son MUCHAS las acciones que están sobrevendidas mensualmente o experimentan un cambio de régimen importante. 

4. Relajé un poco los parámetros para incluir más casos, pero aquí están los casos históricos en los que la lectura ha sido superior al 25 % de los problemas (más del 35 % recientemente). Ha habido otros 11 sucesos en los últimos 25 años. Ocho terminaron positivos 3 meses después y 3 terminaron en negativo. Ls acciones ganadoras subieron en promedio un 9,3% y las perdedoras un -11%.

¿Qué nos dice esto? 

No mucho más que lo que está sucediendo en el mercado es inusual e indicativo de un punto de inflexión importante, que podría ser positivo o negativo en los próximos meses. ¡Así que manténgase alerta, controle su riesgo y esté atento al precio!

5. Hay muchas señales de que el sentimiento bajista a corto plazo es exagerado. Eso probablemente sea bueno para un ligero rebote a corto plazo. Pero… Sigo volviendo a este gráfico de flujos de fondos agregados de EE. UU. 

Los inversores persiguieron el rally hasta el épico máximo después de 18 meses. Creo que hay una gran cantidad de manos débiles que echar del mercado antes de que se pueda encontrar un suelo más defendible. 

6. @MrBlonde_macro ha estado realizando un gran trabajo recientemente. Te recomiendo que le sigas. En su último estudio ( enlace aquí ) comparte una serie de gráficos excelentes, pero uno que me llamó la atención (porque confirma en gran medida mi tendencia actual), es el siguiente de Software vs Semis. 

Gavin Baker también hizo referencia a esta inusual disparidad de rendimiento relativo en su última conversación con Patrick O’Shaughnessy. Es un audio increíble y te recomiendo que lo escuches ( enlace aquí ). 

7. No es una empresa de software, sino un negocio de comercio electrónico que se ha desplomado junto con muchas de ellas. CVNA, el vendedor digital de autos usados, ha bajado más del 65% desde sus máximos históricos recientes. Las acciones cotizan ahora a valores Grand Am de 85′, con un valor de 0,8 veces las ventas del próximo año. 

Mi socio Brandon habló con @The10thman1 hace un tiempo sobre la tesis alcista y RV Capital las escribió en su última carta al inversor ( enlace aquí ). La acción también se encuentra en su BB mensual baja.

8. Escribí sobre mi tesis alcista con Square-now-Block en 2019 cuando cotizaba a aproximadamente $ 60 por acción. La tesis era simple… el mercado estaba siendo demasiado bajista con respecto a la empresa y el crecimiento de Cash App no ​​estaba siendo valorado adecuadamente en absoluto.

SQ ahora ha bajado un 64% desde sus máximos históricos recientes. El mercado continúa subestimando a Jack, su Block y su potencial de crecimiento. Esto se muestra en sorpresas de ingresos y ganancias consistentemente grandes. La acción también está frente a su BB mensual inferior.

9. BlackRock publicó un excelente informe ( enlace aquí ) sobre lo que creen que realmente está impulsando la inflación y hacia dónde creen que se dirige. Es una buena lectura y estoy de acuerdo con mucho de lo que escriben. A continuación hay dos extractos y gráficos dignos de mención (énfasis mío).

“Los episodios anteriores de inflación han sido impulsados ​​por una demanda en toda la economía inusualmente alta. La política económica puede enfriar la inflación y evitar que la economía se sobrecaliente. Pero cuando las restricciones de la oferta son responsables de una mayor inflación en un momento en que la economía aún no ha vuelto a su plena capacidad, hay que tomar una decisión difícil: vivir con una inflación más alta o destruir la actividad antes de alcanzar la plena capacidad.”

10. “…Mientras tanto, el envejecimiento de la población significa que la fuerza laboral mundial está creciendo más lentamente. En Europa y, en particular, China, se contraerá. Los desarrollos en la población china en edad laboral han eclipsado, y lo harán, a los de otras economías. Según datos de la ONU, después de expandirse en casi 240 millones entre 1990 y 2020, la población en edad de trabajar en China ahora está comenzando a disminuir. Esta disminución, combinada con el cambio de política en China hacia un mayor enfoque en la calidad sobre la cantidad de crecimiento, ya que prioriza la seguridad y el bienestar de los trabajadores, aumentará los costos laborales. Una población envejecida también significará que China consume más de lo que produce, reduciendo el suministro de bienes al resto del mundo”.

“ Juntas, estas tendencias significan que los mercados desarrollados probablemente enfrentarán costos más altos y necesitarán abastecerse más localmente. Para ello, será necesario reasignar los recursos para satisfacer la demanda. Es probable que las limitaciones de suministro se vuelvan más comunes. ”

11. He estado en el lado equivocado del movimiento del dólar las últimas dos semanas, tratando de entrar en posiciones largas. Pero… EURUSD está de vuelta en su banda de Bollinger mensual inferior, que ha actuado como un punto de reversión en el pasado (círculos rojos) sans 2014. 

12. El NatGas continúa haciendo lo suyo, colocando una fuerte barra de reversión alcista para enero. Señalé la semana pasada cómo nuestra herramienta Predictor proyecta que natty tiene el mayor rendimiento a futuro de 10 semanas según SQN histórico y la acción del precio. Las listas de productores también se ven muy bien. A continuación se muestra Sandridge (SD) con una gran taza con asa en el gráfico semanal.

Gracias por leer.

Atención a esta relación entre los bonos y las acciones por Sentimentrader

Atención a esta relación entre los bonos y las acciones

El movimiento de las notas del Tesoro a 2 años después de la reunión del FOMC del miércoles pasado pareció hacer caer significativamente la confianza de los inversores en las acciones.

El giro en los bonos del Tesoro ha sido dramático, con un sesgo bajista (para los precios). Los rendimientos se han disparado, especialmente en el extremo corto de los vencimientos, y especialmente el miércoles, con el mayor salto en los rendimientos a 2 años en casi un año.

El hecho de que los rendimientos a 2 años aumentaran más que los rendimientos a 10 años significa que la curva de rendimiento se aplanó. Cuando se produce un aplanamiento de la curva porque los vencimientos a corto plazo aumentan más rápido que los vencimientos a más largo plazo, se considera que se trata de un Bear Flattener. Esto se considera negativo para las acciones porque significa que el dinero se está volviendo más caro para los consumidores y las empresas, y la Reserva Federal puede estar a punto de hacerlo aún más caro.

Hay innumerables formas de medir esto, utilizando diferentes partes de la curva y diferentes marcos de tiempo. Para nuestros propósitos, observamos los rendimientos del Tesoro a 2 y 10 años y sus cambios desde hace 3 meses.

La diferencia en los rendimientos al día siguiente en el S&P 500 según el régimen de rendimiento del Tesoro fue significativa y no necesariamente alentadora.

Pesimismo de los bonos y rentabilidad de las acciones de los servicios públicos

El Ticker XLU (Utilities Select Sector SPDR Fund) sirve como representante del sector de servicios públicos en su conjunto. Con la posibilidad de que los principales índices bursátiles sean dinero muerto por un tiempo, los sectores defensivos como los servicios públicos pueden disfrutar de un mayor atractivo, gracias a su volatilidad por debajo del promedio y su rendimiento de dividendos por encima del promedio.

Pocos inversores son conscientes de la relación entre el sector de los servicios públicos y el sentimiento de los inversores en bonos. El siguiente gráfico muestra el XLU y los momentos en que la media de 10 días para el Tesoro Optix a 10 años cayó por debajo de 8 por primera vez en un mes.