El dólar pierde fuerza, mientras que las materias primas retoman impulso

El dólar pierde fuerza a medio plazo

El dólar estadounidense ha estado en el radar de los inversores durante meses, ya que subió a su nivel más alto en más de un año. En las últimas semanas, la tendencia alcista se estancó. El dólar cruzó por debajo de su media de 50 días el viernes, seguido de un mínimo más bajo el martes, lo que podría confirmar el movimiento a la baja. 

El dólar había subido 80 sesiones por encima de su media de 50 días. La caída del viernes puso fin a una de sus rachas más largas por encima de su promedio móvil a mediano plazo.

Cuando el dólar cayó por debajo de su media de 50 días por primera vez en meses y habiendo alcanzado un máximo de 52 semanas en algún momento de los 2 meses anteriores, por lo general ha seguido cayendo. Sus rendimientos a corto plazo fueron débiles.

Podríamos esperar que la caída del dólar tenga un resultado neto positivo entre otros mercados. El oro tendió a ver un rebote rápido, pero mostró rendimientos débiles después de eso. También lo hicieron el petróleo crudo y las materias primas en general. 

La mayoría de las materias primas están por encima de sus medias

Hemos vivido una gran subida en las materias primas, y la mayoría ahora cotiza por encima de sus medias móviles de 50 días.

Dean evaluó la perspectiva para el índice de precios al contado de materias primas de Bloomberg cuando una cesta de materias primas al contado que cotiza por encima de su media de 50 días se gira desde menos del 40 % a más del 83 %.

Esta señal se ha disparado otras 57 veces en los últimos 51 años. Después de las otras ocasiones, los rendimientos futuros de las materias primas, las tasas de ganancia y las puntuaciones z parecen sólidas en todos los marcos de tiempo, especialmente en la ventana de 3 meses. 

Tecnologías disruptivas: energía inalámbrica

Las empresas están trabajando para cargar electricidad de forma inalámbrica. Si tienen éxito, los dispositivos inalámbricos serán verdaderamente inalámbricos. Nunca necesitará cargar su teléfono o cambiar las baterías de su detector de incendios. Los drones podrán volar indefinidamente y los vehículos eléctricos (EV) se cargarán sobre la marcha.

La cargar inalámbrica de electricidad es algo con lo que Nikola Tesla soñó hace 100 años. Veamos cómo su visión podría convertirse en nuestra realidad en un futuro no muy lejano.

(1) Energía inalámbrica en el hogar. El producto de Ossia, Cota Real Wireless Power, afirma cargar energía a través del aire a cualquier distancia, y no requiere una línea de visión entre el transmisor y el receptor para hacerlo. La empresa también ofrece software y servicios en la nube que permiten a los clientes monitorear y analizar la electricidad utilizada y los datos generados por los dispositivos conectados. Sus sensores se pueden adaptar a los dispositivos existentes.

La compañía habla sobre el uso de la carga de electricidad inalámbrica en dispositivos de atención médica personal, lo que haría que los dispositivos fueran más pequeños, más confiables y eliminaría la necesidad de baterías. La electricidad inalámbrica podría usarse para hacer funcionar todos los dispositivos del Internet de las cosas en los hogares. La compañía francesa Archos planea poner a Cota en una cámara de seguridad inalámbrica, un sensor de monitoreo de aire y un rastreador de mascotas, según un comunicado de prensa de Ossia. La compañía también está trabajando con una gran empresa de muebles para desarrollar su Cota Power Table, donde la electricidad se transmitirá desde el techo a las almohadillas de carga de teléfonos convencionales en la mesa.

Energous es otra empresa que trabaja con la misma tecnología. Su producto se está utilizando dentro de los audífonos EarTechnic, las etiquetas de seguimiento inteligente Williot y Posture Tracker que se está utilizando con el Método Gokhale, un sistema de posturas y ejercicios para aliviar el dolor de espalda al cambiar la forma en que uno se para, se sienta y se mueve.

(2) Electricidad inalámbrica desde el espacio. Caltech tiene un proyecto de energía solar espacial que planea lanzar un satélite que captura la energía solar, la convierte en energía eléctrica y luego la transmite a la Tierra usando energía eléctrica de radiofrecuencia. El verano pasado, la escuela anunció que el proyecto había recibido una donación de $100 millones de parte de Donald Bren, presidente de Irvine Company y miembro de la Junta Directiva de Caltech.

(3) Carga inalámbrica de vehículos eléctricos. Resonant Link está desarrollando cargadores inalámbricos integrados en las calles que pueden cargar flotas de vehículos eléctricos mientras operan. Por ejemplo, los autobuses recibirían golpes rápidos de electricidad cuando se detuvieran para recibir pasajeros en lugar de tener que regresar a las terminales para recargar.

(4) Inalámbrico eléctrico en la oficina. Aeterlink instaló una oficina para demostrar su producto de electricidad inalámbrica. Los sensores de las sillas de la oficina reciben electricidad de los transmisores en el techo. Luego, las sillas pueden informar a la administración del edificio si están ocupadas o no, de modo que el aire acondicionado se pueda configurar con precisión, informó un artículo del 12 de enero en Market Research Telecast. (¡O tal vez la tecnología podría usarse para decirles a los jefes cuándo los empleados toman descansos prolongados para almorzar!) La compañía también ve que su producto se usa para alimentar de forma inalámbrica lentes de contacto que proyectan imágenes en la retina o manos robóticas en las fábricas.

(5) Electricidad inalámbrica en primera línea. El ejército de EE. UU. está explorando cómo puede utilizar la transmisión inalámbrica de electricidad en primera línea del conflicto militar. Un área de interés: drones de carga inalámbrica. DARPA está trabajando con Electric Sky, que ha desarrollado Whisper Beam para cargar de forma inalámbrica pequeños drones, según un artículo del 16 de diciembre en Task & Purpose. El alcance actual es de uno o dos metros, pero en el futuro podría ser de cientos de metros.

El artículo señaló que si Whisper Beam despega, debería cambiarse el nombre a «Scotty». «Entonces, por fin, el antiguo comando de Star Trek ‘Transpórtame, Scotty’ finalmente puede convertirse en una orden militar legítima».

¿Cuál es la mejor manera de medir el riesgo? Parte 2

• En el artículo anterior, analizamos la idoneidad relativa del uso de la volatilidad como medida de riesgo y descubrimos que la volatilidad (medida por la desviación estándar) era un indicador útil del riesgo en algunos casos. Pero insuficiente, o incluso totalmente engañoso, en otras circunstancias. Ciertamente, la volatilidad, por si sola, es una medida de riesgo inadecuada. En este artículo veremos otras medidas de riesgo.
• Artículo publicado en Hispatrading 43.

Aunque la volatilidad es la medida de riesgo más común, existe un problema inherente al usarla para medir el riesgo. Los inversores y traders no están preocupados por la variabilidad de los retornos, que es lo que mide la desviación estándar. Están preocupados por la variabilidad de los retornos a la baja. No he conocido nunca a un inversor preocupado por las grandes desviaciones de rendimientos al alza. Cuando los inversores y los traders piensan en el riesgo, piensan en términos de pérdidas, no en la variabilidad del rendimiento. Por lo tanto, parece razonable que una buena medida de riesgo se centre en las pérdidas. Las medidas de riesgo basadas en pérdidas se pueden dividir en dos grandes categorías: aquellas basadas en pérdidas promedio y aquellas basadas en el máximo drawdown.

Pérdida promedio

La pérdida promedio es probablemente la medida de riesgo más simple de calcular, pero también es una de las más significativas. Para calcular la pérdida promedio, sume todas las pérdidas y divida el resultado entre el número total de intervalos. Por ejemplo, si usa datos mensuales, sume todos los meses con retornos negativos y divida entre el número total de todos los meses (tanto ganadores como perdedores). Se puede calcular una pérdida promedio utilizando datos diarios de manera análoga sumando todos los retornos en los días de pérdidas y dividiendo entre el número total de días. La razón por la cual un cálculo de pérdida promedio es tan significativo es que penaliza cada pérdida, y lo hace en proporción a la magnitud de la pérdida. Cuantas más pérdidas y cuanto mayor sea el tamaño de las pérdidas, peor será la medida de pérdida promedio.

El cálculo utilizando datos diarios es más significativo porque reflejará un riesgo que es invisible en los datos mensuales. Incluso los meses ganadores tendrán días perdedores, y a veces grandes días perdedores, que no se mostrarán ni tendrán ningún impacto si se usan datos mensuales. Por ejemplo, al usar datos mensuales, una estrategia que tiene una pérdida dentro del mes del 15% y luego se recupera hasta terminar solo con un 1% de pérdida, según este cálculo, será igual que una estrategia que termine con un 1% de pérdida y nunca hubiera retrocedido más de ese 1%. 

Pero obviamente las dos series de retornos son radicalmente diferentes. Algunos lectores pueden no estar de acuerdo con el argumento: «¿Qué diferencia hay si ambos terminan en el mismo lugar?» La diferencia es que donde terminó el mes es una cuestión de suerte. Si el mes hubiera terminado otro día o lo hace en el futuro, podría cerrar cerca de su peor punto. Entonces la primera estrategia habría mostrado su verdadero riesgo. Por el contrario, el rendimiento con bajo riesgo, de la segunda estrategia, no depende de los caprichos del calendario.

Para ubicar la pérdida promedio en contexto (ya sea una cifra mensual o diaria), es mejor verla en relación con el rendimiento. La relación “ganancia / dolor” hace exactamente esto. Usando datos mensuales como ejemplo, la relación “ganancia / dolor” se puede definir como la suma de todos los retornos mensuales (positivos y negativos) dividido entre el valor absoluto de la suma de todas las pérdidas mensuales. Este cálculo es exactamente equivalente al rendimiento mensual promedio dividido entre el valor absoluto de la pérdida mensual promedio, donde la pérdida promedio se calcula dividiendo entre el número total de meses. Es lo mismo porque para obtener el promedio, tanto los totales en el numerador como el denominador se dividen entre la misma cantidad de meses. Se aplicaría un cálculo análogo utilizando datos diarios. La proporción de “ganancia / dolor” basada en datos mensuales siempre será mucho más alta que la proporción de “ganancia / dolor” basada en datos diarios porque incluso los meses con retorno positivo casi invariablemente tendrán algunos días de pérdidas. En base a la comparación de las proporciones de “ganancia / dolor” mensuales y diarias de múltiples gestores, descubrí que la proporción mensual tiende a ser aproximadamente seis o siete veces más alta que la proporción diaria, aunque puede variar más o menos. 

Considero que la relación “ganancia / dolor” es una estadística más significativa que la relación de Sharpe, tan extendida. Normaliza el retorno por la cantidad de pérdidas requeridas para lograr ese retorno en lugar de por la variabilidad de los retornos, un enfoque que se acerca mucho más a reflejar lo que los traders e inversores perciben como riesgo.

Es útil observar no solo la pérdida promedio (o, de manera equivalente, total) sino también el máxima pérdida de capital en un determinado periodo de tiempo. La estadística más común de este tipo es el llamado drawdown, que se define como la mayor disminución porcentual desde cualquier máximo de capital a un mínimo de capital posterior. Aunque el máximo drawdown es útil para definir la peor situación en función del historial, es inadecuado como estadística de riesgo independiente porque se basa en un solo dato y descarta todos los demás. Por lo tanto, el máximo drawdown debe usarse solo como una medida complementaria a otras medidas de riesgo, como la pérdida promedio. Además, incluso como medida complementaria, un promedio de las cinco pérdidas más grandes probablemente sería más significativo que solo la pérdida más grande.

Sin embargo, un enfoque aún mejor sería calcular el máximo drawdown promedio, que se basa en un cálculo del máximo drawdown para cada mes. Es mejor definir el máximo drawdown para cada mes como igual al mayor de los siguientes dos números:

• La pérdida acumulada más grande que podría haber experimentado cualquier inversionista existente en ese mes.
• La pérdida acumulada más grande que podría haber experimentado cualquier nuevo inversionista a partir de ese mes.

Aunque la definición estándar de un retroceso usaría solo la primera de estas dos condiciones, la razón para usar ambas métricas para determinar un retroceso máximo para cada mes es que cada una de las dos condiciones estaría sesgada, mostrando pequeños niveles de retroceso durante una parte del historial. 

La primera condición, la definición estándar de un retroceso, mostraría invariablemente pequeños retrocesos durante los primeros meses en el historial porque no se habría dado la oportunidad de desarrollar grandes retrocesos. Del mismo modo, la segunda condición mostraría pequeños retrocesos durante los últimos meses de la trayectoria por razones análogas. Al usar el máximo de ambas condiciones, aseguramos dato más real.

Los gráficos que representan el máximo drawdown pueden proporcionar una excelente representación visual del riesgo. Una representación popular de este tipo es mediante un gráfico con marcas de agua, que muestra la peor pérdida porcentual acumulada posible que cualquier inversor podría haber experimentado al final de cada mes. Es decir, el retroceso máximo desde el máximo anterior antes del final de cada mes.

Una deficiencia de las marcas de agua es que se subestimará el riesgo durante meses en la primera parte de la trayectoria. En estos primeros meses, no hay forma de evaluar una verdadera representación de las pérdidas, en el peor de los casos, porque simplemente no existe un historial previo suficiente. Además, la marca de agua se construye desde la perspectiva de la peor pérdida acumulada que podría haber experimentado un inversor ya existente. Podría decirse que la peor pérdida sufrida por los nuevos inversores puede ser una medida aún más relevante. Una solución a estas deficiencias en el cálculo de la marca de agua es considerar también la peor pérdida que podría haber experimentado cualquier inversor a partir de cada mes, suponiendo que salieran en el siguiente mínimo más bajo. Después podemos crear una marca de agua de dos direcciones (2DUC) que para cada mes muestre el máximo de las dos pérdidas siguientes:

• La pérdida acumulada (en términos porcentuales) de un inversor existente a partir del máximo anterior.
• La pérdida acumulada (en términos porcentuales) de un inversor que comienza ese fin de mes y liquida en el siguiente mínimo.

El promedio de todos los puntos en el gráfico, en ambas direcciones, sería, de hecho, la representación gráfica de la estadística descrita anteriormente. (Puede encontrar más detalles e ilustraciones de los gráficos 2DUC y las medidas de riesgo discutidas en este artículo en el capítulo 8 de mi libro “Market Sense and Nonsense”).

Para simplificar la explicación, describí el drawdown promedio y su equivalente gráfico, el “2DUC”, según los datos de fin de mes. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que estas medidas de riesgo podrían definirse y representarse aún más precisamente utilizando datos diarios.

Por último, quisiera señalar que aunque las medidas de riesgo alternativas discutidas en este artículo son superiores a la volatilidad, su relevancia aún depende de que el historial anterior sea relevante. Si la estrategia que se evalúa está sujeta a un riesgo de evento esporádico (discutido en el artículo anterior), cualquier medida de riesgo basada en el historial será engañosa si no incluye dichos eventos.

¿Por qué el mercado de valores no está cayendo?

Le muestro una mirada en directo del S&P 500 mientras ciertas partes del mercado están saltando por los aires:

Echemos un vistazo a la carnicería.

Puede ver que el S&P 500 sigue siendo el Rasputín de todos los mercados bursátiles:

Estamos a menos del 3% de los máximos históricos, pero parece que el mercado está al borde del desastre.

El Nasdaq 100 ha bajado alrededor de un 6% desde sus máximos, por lo que las grandes acciones tecnológicas también se mantienen firmes:

Las acciones de pequeña capitalización se encuentran en medio de una corrección, ya que el Russell 2000 ahora ha bajado más del 11%:

Esto tiene sentido cuando se da cuenta de que las empresas de pequeña capitalización son consistentemente más volátiles que las de gran capitalización. Durante los últimos 10 años, el Russell 2000 ha experimentado seis correcciones separadas de dos dígitos, incluidos tres mercados bajistas bastante brutales.

Durante este mismo período de tiempo, el S&P 500 experimentó cuatro correcciones, incluido un único mercado bajista.

Hasta ahora las cosas no pintan tan mal.

Pero eche un vistazo al Fondo de Innovación ARK (ARKK) que anteriormente volaba muy alto:

Ha bajado casi un 50% desde sus máximos.

Podría haber incluido docenas y docenas de otras acciones, pero aquí hay una lista de algunas marcas que se encuentran en medio de su propio mercado bajista:

Luego tienes compañías como Robinhood, Zillow y Peloton que tienen más del 70% de descuento en sus máximos.

Según mis cálculos, actualmente hay 100 acciones en el S&P 500 con una caída del 20% o más desde sus máximos de 52 semanas.

Entonces, ¿qué está pasando aquí?

¿Cómo se mantiene tan bien el mercado de valores en general cuando parece que tantas acciones están siendo eliminadas en este momento?

La mayoría de los expertos le dirán que está respaldado por todos los nombres más importantes del índice. Después de todo, Apple, Amazon, Microsoft, Google y Facebook representan casi una cuarta parte del S&P 500.

Existe la idea de que los generales tienden a recibir los últimos disparos, por lo que estas empresas serán las próximas en caer.

Ese podría ser el caso, pero parece que algunas de estas acciones ya han comenzado a caer:

Las cinco acciones han bajado más que el mercado en este momento.

Una explicación es que las acciones de valor finalmente están superando a las acciones de crecimiento. En términos de reducciones, las acciones de gran valor están superando a las acciones de gran crecimiento en casi un 6 % en esta corrección:

Las acciones de pequeño valor están superando a las acciones de pequeño crecimiento en un 12%.

También es instructivo observar el comportamiento del sector. Estos son los rendimientos del sector desde mediados de febrero de 2021, cuando muchas de las acciones de alto crecimiento alcanzaron su punto máximo:

El S&P 500 ha subido alrededor de un 20% durante este período, por lo que los sectores que están obteniendo mejores resultados son energía, finanzas, bienes raíces y materiales. Estas no son las industrias más emocionantes a las que la gente ha estado prestando atención, por lo que no sorprende que los inversores se hayan perdido esta rotación.

Solo mire el desempeño de algunos de los nombres financieros más importantes durante el año pasado:

Todas estas acciones están rompiendo al alza. Este es otro punto de datos seleccionado cuidadosamente, pero Berkshire Hathaway está superando a Bitcoin en un 40 % durante el año pasado (37 % a -3 %).

Básicamente, hemos visto una rotación de rendimiento de acciones de crecimiento emocionantes a acciones de valor antiguas y aburridas.

Tal vez el resto de estas acciones se pongan al día con la carnicería. Esa es siempre una posibilidad.

Pero si se pregunta por qué algunas de sus selecciones de acciones favoritas han bajado entre un 20% y un 60% mientras que al mercado de valores no parece importarle, ahora sabe la respuesta.

Parece que los inversores subieron los precios de las acciones de crecimiento hasta un punto en el que los fundamentos no podrían justificar esas valoraciones.

Y los sectores que se dieron por muertos casualmente estaban posicionados para un período de inflación creciente y mayor crecimiento económico.

El impulso interno se ha disparado en los sectores defensivos

Gran impulso interno positivo entre los sectores defensivos

Las acciones de Consumer Staples han estado en racha. En diciembre, vimos que estas acciones estaban experimentando un impulso impresionante y una recuperación a largo plazo, algo que ha tendido a ver más ganancias en los meses siguientes.

Hasta ahora, así ha sido. El índice de suma McClellan para Staples ahora está muy por encima de +1000, una de sus lecturas más altas en una década. No se trata solo de Staples. Otro sector defensivo, los servicios públicos, también está experimentando un impulso interno impresionante. Como también lo es el Cuidado de la Salud.

El índice de suma para los 3 sectores ahora está muy por encima de +1000, y su valor combinado ahora se encuentra en el 1% superior de todos los días desde 1952.

Se supone que si los inversores están tan centrados en acciones defensivas, es un mal augurio para el mercado en general. Si bien el S&P 500 no lo hizo especialmente bien después de estos signos de impulso interno a largo plazo en los sectores defensivos, aún mostró rendimientos superiores al promedio. 

El optimismo energético muestra un giro positivo

Dean señaló que un modelo que utiliza el Índice Optix para identificar cuándo el sentimiento se gira desde un período de pesimismo emitió una señal de compra para el sector energético el 7/1/22. 

El modelo aplica un rango de rango de 84 días al promedio móvil de 10 días del índice de optimismo para el ETF XLE. Como recordatorio, el indicador de rango mide el valor actual en relación con todos los demás valores durante un período retrospectivo. Se produce una nueva señal de compra cuando el rango vuelve a cruzar por encima del percentil 78. Al mismo tiempo, la tasa de cambio de 5 días para el ETF debe ser positiva.

Esta señal se ha disparado otras 32 veces en los últimos 22 años. Después de darse en el resto de ocasiones, los rendimientos futuros del sector energético, las tasas de ganancia y los perfiles de riesgo/recompensa fueron sólidos en todos los marcos de tiempo, especialmente en la ventana de 2 meses. El modelo funcionó bien durante el período de mercado bajista de energía más reciente entre 2014 y 2020, con rendimientos positivos en algún momento hasta 2 meses después en 6 de 7 ocasiones.

Una revisión de mi enfoque: el modelo Tubbs

El éxito en los mercados requiere un plan de trading con una ventaja o edge. Pero no importa cuán rentable sea nuestro plan, debemos ejecutarlo de manera consistente. Y es más probable que ejecutemos nuestro plan de manera consistente si se ajusta a nuestra personalidad. En consecuencia, debido a que soy predominantemente visual, mi plan tiende a centrarse en los aspectos visuales del mercado. En este artículo, voy a revisar mi enfoque de los mercados. Mis métodos tienen su base en el Modelo Tubbs. Es un modelo ampliamente seguido por los traders técnicos. Al final de una tendencia bajista, el mercado acumula; en algún momento rompe y comienza la fase de tendencia. En esa fase, el mercado experimenta consolidaciones y correcciones, pero mientras el mercado forme máximos y mínimos más altos, la tendencia alcista permanece intacta. A su vez, en algún momento se produce la distribución y es seguida por una ruptura bajista. Comienza la fase de caídas y así continúa el ciclo.

El modelo Tubbs

El problema práctico del modelo es que el mercado es fractal. Tiene el modelo ondeando a través de diferentes marcos de tiempo, lo que dificulta definir la tendencia de su marco de tiempo. Para aislar la tendencia de un marco de tiempo, utilizo el Barros Swing. Por lo tanto, defino una tendencia alcista como máximos y mínimos de swing más altos; una tendencia bajista que defino como oscilaciones máximas y mínimas más bajas, y una tendencia lateral sobre oscilaciones máximas y oscilaciones mínimas iguales.

La ventaja de esta definición es que siempre sabemos a qué precio terminará una tendencia para un período de tiempo específico. Los gráficos de oscilación también ayudan a definir la tendencia del siguiente período de tiempo superior. Al hacerlo, podemos formarnos una opinión sobre si es probable que se reanude la tendencia del marco de tiempo más bajo.

Los Barros Swings luego definen la tendencia de un período de tiempo.

El primer puerto de escala de mi análisis es plantear las preguntas: ¿cuál es la tendencia del período de tiempo en el que estoy operando y es probable que esa tendencia continúe o cambie? Para proporcionar las respuestas, analizo el primer y el segundo marco de tiempo más alto utilizando Barros Swings (material de la naturaleza de la tendencia), Ray Wave y Market Profile. También utilizo una serie de herramientas de proyección de precios e indicadores de sentimiento. Las respuestas a las preguntas centrales proporcionan mi estrategia.

Una vez que tengo una estrategia, busco una zona de soporte o resistencia para implementarla. Como operador receptivo, compro en correcciones en una tendencia alcista y vendo en correcciones en una tendencia bajista. Las mismas herramientas que utilizo para definir las zonas probables donde puede terminar una tendencia ayudan a identificar dónde es probable que terminen las correcciones. A menos que el mercado llegue a mi zona, no ejecuto la operación. Una vez en una zona, busco setups y patrones de entrada. Este enfoque de usar contexto y zonas para filtrar mis setups es una característica distintiva de mi estilo de negociación. Los setups que uso no son tan exclusivos. Pero mi insistencia en que el mercado primero debe llegar a mis zonas me permite el lujo de poder salir de algunas operaciones «equivocadas» sin pérdidas. Pete Steidlmayer llamó a estas operaciones operaciones de «exposición libre». Es el conocimiento (sobre un tamaño de muestra grande) de cómo debe comportarse una operación después de la entrada lo que me proporciona mi ventaja. Una vez que estoy en una operación, hago las tres preguntas:

1. ¿Cómo tiene que estar el mercado para que yo permanezca en una operación?
2. ¿Cómo tiene que estar el mercado para que yo salga inmediatamente?
3. ¿Cómo tiene que estar el mercado para que me detenga y retroceda? En este caso, el stop out me diría algo sobre la tendencia de mi marco de tiempo.

También tengo un stop en el mercado a nivel técnico; el stop se establece a un precio más allá del cual no estoy preparado para seguir perdiendo dinero, independientemente de mi interpretación de la actividad del mercado. Cuando estoy operando bien, no me detengo: mucho antes de que se alcance el stop, he reconocido que he cometido un error y he salido de la operación. Una vez que el mercado comienza a moverse en mi dirección, empleo la Regla de 3: esta ‘regla’ suaviza mi curva de capital. Escribiré sobre esto en otro post.

La importancia de la empatía al invertir

“¿Podría darse un milagro mayor que el que nos miráramos a los ojos por un instante?” -Henry David Thoreau

La firma de diseño IDEO es una de las empresas más influyentes de las que la mayoría de la gente nunca ha oído hablar. ¿El mouse que puede estar usando para controlar su computadora mientras lee este artículo? INVENTADO POR IDEO. Pero su influencia va mucho más allá de los elementos físicos que han diseñado. En cambio, la empresa fue pionera en la idea del pensamiento de diseño, o la práctica de utilizar conceptos extraídos del campo del diseño durante las primeras etapas de la generación de ideas.

Así es como el CEO de IDEO, Tim Brown, explicó este concepto en su artículo seminal de Harvard Business Review de 2008 titulado DESIGN THINKING:

“Históricamente, el diseño ha sido tratado como un paso posterior en el proceso de desarrollo: el punto en el que los diseñadores, que no habían desempeñado un papel anterior en el trabajo sustantivo de la innovación, aparecen y ponen un hermoso envoltorio alrededor de la idea… Ahora, sin embargo, las empresas les están pidiendo que creen ideas que satisfagan mejor las necesidades y los deseos de los consumidores. El primer rol es táctico y da como resultado una creación de valor limitada; el último es estratégico y conduce a nuevas formas dramáticas de valor”.

Un ejemplo simple de la aplicación del pensamiento de diseño se encuentra en el programa KEEP THE CHANGE que IDEO diseñó para Bank of America. El programa redondea automáticamente las compras realizadas con tarjetas de débito al dólar más cercano y transfiere los centavos adicionales a la cuenta de ahorros del cliente. En la primera década después del lanzamiento, 12 millones de clientes se inscribieron en el programa y reservaron $2 mil millones en ahorros adicionales, y el 99 % de las personas que se inscribieron en el programa permanecieron inscritas. IDEO no solo diseñó una tarjeta de débito física inspirada en Bank of America, sino que diseñó el concepto del programa desde el inicio utilizando los principios del pensamiento de diseño.

En su artículo de HBR que presenta el pensamiento de diseño, Brown argumentó que los pensadores de diseño exhiben cinco atributos principales:

• Empatía: imaginan el mundo desde múltiples perspectivas: las de colegas, clientes, usuarios finales y clientes actuales y potenciales.
• Pensamiento integrador: no se basan únicamente en procesos analíticos, sino que buscan todos los aspectos sobresalientes y, a veces, contradictorios de un problema.
• Optimismo: Asumen que no importa cuán intratable sea un problema, existe al menos una solución potencial que es mejor que la alternativa existente.
• Experimentalismo: Reconocen que la innovación no proviene de pequeños ajustes, por lo que plantean preguntas y exploran limitaciones de maneras que avanzan en direcciones completamente nuevas.
• Colaboración: La idea del genio solitario es un mito. En realidad, es la entusiasta colaboración interdisciplinaria la que impulsa el proceso creativo. IDEO cree en esto tan profundamente, que busca activamente contratar a lo que ellos llaman PERSONAS EN FORMA DE T, que exhiben la capacidad de combinar una profunda experiencia en el dominio, con un interés apasionado en aprender de una amplia gama de otras disciplinas.

En Ensemble Capital, creemos que estos atributos de pensadores de diseño también suelen ser exhibidos por destacados inversores a largo plazo y traders. El gestor de fondos de cobertura estereotípico imaginado por el público en general podría ser un bárbaro despiadado que busca exprimir el dinero de otros inversores. Pero en realidad, los inversores exitosos a largo plazo como Warren Buffett a menudo se caracterizan por su pensamiento flexible e integrador, su disposición a experimentar y adaptarse, y su apertura a la colaboración. Y si bien es importante mantener un grado de escepticismo saludable, en el análisis final, los grandes inversores a largo plazo son casi siempre OPTIMISTAS.

Pero, ¿y la empatía? La empatía no es un concepto que se discuta mucho en la gestión de inversiones. Pero creemos que la empatía es uno de los rasgos más importantes que deben cultivar los inversores generalistas como nosotros. El hecho es que, cuando gestiona una cartera de empresas en una variedad de industrias, no hay forma de que pueda confiar en sus propias experiencias de primera mano para emitir juicios. En cambio, debe cultivar la capacidad de tratar de comprender verdaderamente a cada una de las partes interesadas conectadas a una empresa y ver el mundo a través de sus ojos, no solo a través de los suyos.

Peter Lynch aconsejó a un inversor que «compre lo que conozca». Su punto fue que los inversores tienen una ventaja cuando invierten en empresas de las que ellos mismos son clientes. Cuando usted mismo es cliente de una empresa, tiene una capacidad natural para comprender la empresa desde la perspectiva del cliente. Sin embargo, si bien esto es útil, los mejores inversionistas deben cultivar una comprensión empática de los principales clientes objetivo de una empresa, no solo los sentimientos personales del inversionista como cliente.

Un ejemplo de un momento en el que sustituí por error mis sentimientos personales como cliente por una comprensión empática de los principales clientes objetivo de una empresa fue cuando decidí vender la mayoría de las participaciones de Ensemble en Costco en 2012. No fue hasta 2020 que llegué a entender completamente por qué mi decisión había sido tan equivocada y volvimos a comprar las acciones.

En 2012, yo mismo era miembro de Costco. Estaba casado, tenía dos hijos y vivía en una casa suburbana con amplio espacio de almacenamiento para guardar productos de gran tamaño comprados en Costco. Pero también había sido miembro de Amazon Prime desde el inicio del programa. Instacart se lanzó en 2012 con Google Express (un servicio de entrega temprana similar a Instacart) que se lanzó en 2013. Vivía en el corazón del Área de la Bahía de San Francisco y observaba cómo todas mis compras minoristas cambiaban rápidamente en línea. Nada de esto era particularmente nuevo para mí. Empecé a comprar en Amazon en 1999 durante el auge de las punto com y usaba PEAPOD para la entrega de comestibles en línea y KOSMO.COM para la entrega el mismo día de artículos locales pequeños.

La oferta en línea de Costco era (y es) notablemente inferior a las nuevas opciones de compras en línea que estaban surgiendo a mi alrededor. ¿Por qué querría pasar un sábado por la tarde en un enorme almacén de Costco buscando gangas cuando podría pasar una fracción del tiempo sentado en casa en mi computadora portátil haciendo pedidos en una variedad de tiendas y recibiendo todo en mi casa?

La situación me parecía obvia. Costco no lograba hacer la transición a las compras en línea y los clientes iban a comenzar a cancelar sus membresías (como lo hice yo) a un ritmo acelerado. ¿Quién querría ir a Costco para comprar en un mundo de servicios de entrega baratos y ubicuos?

¡Resulta que mucha gente! Aquí hay un gráfico de los niveles de membresía de Costco a lo largo del tiempo.

No solo el crecimiento de membresía de Costco no se desaceleró como esperaba, sino que observe cómo en 2020 y 2021, el período de crecimiento de comercio electrónico más rápido, ¡el crecimiento de membresía de Costco se aceleró!

Si bien reconocí que había cometido un error al ver que la membresía seguía creciendo, no entendí por qué mi análisis había sido erróneo. El cambio a las compras en línea funcionó como esperaba, pero de alguna manera el cambio no pareció afectar el comportamiento del cliente de Costco a pesar de que la empresa se negó a crear una oferta de comercio electrónico de alta calidad.

La naturaleza de mi error, la forma específica en que mi análisis carecía de empatía por los principales clientes objetivo de Costco, no me quedó clara hasta 2020, cuando volvimos a añadir acciones de Costco a nuestra cartera. Tenía razón sobre el cambio rápido que se avecinaba hacia el comercio electrónico. Y tenía razón en mi evaluación de que la oferta de comercio electrónico de Costco era inferior y no era algo que planearan mejorar en gran medida. Pero me faltaba una comprensión empática de por qué los principales clientes objetivo de Costco no se preocupaban por las mismas cosas que yo.

Hay dos tipos de personas en el mundo. Las personas como yo que miran esta imagen piensan que es uno de los últimos lugares en los que quiero pasar mi sábado y las personas como los clientes objetivo principales de Costco que ven un viaje a Costco como una forma divertida y agradable de pasar una mañana de fin de semana.

Costco ofrece a las personas ahorradoras permiso para derrochar. Ir a Costco y participar en la «búsqueda del tesoro» para encontrar grandes ofertas, mientras se siente seguro de que cualquier cosa y todo lo que compre será de alta calidad y una buena oferta, es de gran valor para los clientes principales de Costco. ¿Yo? Solo quiero que Amazon descargue cosas en la puerta de mi casa y evite la necesidad de «ir de compras» por completo.

Esto no es solo una extraña peculiaridad cultural estadounidense. Aquí está el día de apertura de la segunda tienda de Costco en China.

El hecho es que muchas personas disfrutan la experiencia de comprar en Costco. Comprar en persona en Costco no es un “costo” que sus clientes quieran minimizar (como lo fue para mí), es un “beneficio” que disfrutan aprovechar. La recompensa del HOT DOG DE $1.50 al final del viaje no pretende compensar el agotamiento de las compras, sino que es más como un trofeo otorgado por el derroche contenido.

Podría haberlo sabido en 2012. Podría haberme involucrado en un proceso de investigación más empático que buscara identificar por qué los clientes de Costco eran fanáticos tan entusiastas. Pero en cambio, sustituí las razones por las que compré en Costco y noté que muchas, muchas personas estaban cambiando a las compras en línea. Pensé erróneamente que otros clientes de Costco experimentarían la misma disminución en la propuesta de valor de Costco que yo estaba experimentando. Entonces, operé en base a «lo que sabía», como podría haber dicho Peter Lynch, y me perdí el hecho de que la mayoría de los compradores de Costco vieron a Costco a través de una lente completamente diferente a la mía.

La empatía es difícil. Como dijo Henry David Thoreau en la cita de apertura de este artículo: «¿Podría darse un milagro mayor que el que nos miráramos a los ojos por un instante?» Pero es una habilidad que los inversores deben cultivar para tener éxito.

En nuestro portafolio hoy:

• Ferrari: nunca he conducido un auto deportivo y ni siquiera puedo decirte la potencia de mi propio sedán de 7 años. Pero he llegado a comprender las motivaciones que impulsan a un CEO exitoso a desembolsar casi $3 millones por un nuevo Ferrari SIN HABERLO VISTO.
• Chipotle: Como un niño que creció comiendo tacos en el Distrito de la Misión de San Francisco, mis preferencias alimenticias son similares a las de los locos que se hicieron UN TATUAJE DE CASA SÁNCHEZ para obtener auténticos tacos de taquería de por vida. No como mucha comida rápida y aunque disfruto de Chipotle, no es mi lugar favorito para comprar un taco o un burrito. Sin embargo, si me pongo en el lugar de alguien que ordena comida rápida y tomo en cuenta cuán saludable y de mejor sabor es Chipotle que la comida congelada, procesada y frita que caracteriza a la gran mayoría de los restaurantes de servicio rápido, puedo entender completamente por qué la empresa está creciendo tan rápido.
• Fastenal: Es evidente que nunca he dirigido una planta de fabricación o que puedo entender completamente cómo es trabajar en una planta de producción y necesito un acceso fácil y rápido a los sujetadores y otros suministros. Pero he dirigido una pequeña empresa durante la mayor parte de mi vida adulta y puedo empatizar con la forma en que una empresa valoraría la subcontratación efectiva de su gestión básica de inventario de suministros a un tercero para que la empresa pueda concentrarse en el mayor y mejor uso de su propio tiempo. .

Las empresas mejor administradas buscan comprender profundamente y empatizar con su cliente principal. Es por eso que Charles Schwab & Co, que tenemos en cartera, utiliza el eslogan ‘A través de los ojos de los clientes’, ¡casi como si estuvieran tratando de canalizar su Henry David Thoreau interior! Eso es lo que realmente significa “poner al cliente primero”.

Para los inversores a largo plazo, es fundamental ver «a través de los ojos de los clientes» en lugar de a través de sus propios ojos. Esto es lo que significa empatía. Caminar una milla en los zapatos de otra persona, buscar comprender realmente cómo se sienten otras personas. No cómo te sentirías si estuvieras en su lugar, sino entender cómo se sienten realmente.

Gran parte de lo que hablamos sobre la inversión son lecciones que aprendemos como adultos a medida que buscamos dominar nuestro oficio. Pero todas esas hojas de cálculo que construimos en realidad solo intentan cuantificar cómo se comportarán en el futuro las personas que dirigen una empresa y las personas que conforman sus clientes y competidores. Pronosticar el comportamiento se trata de comprender cómo se sienten otras personas. Se trata de empatía.

Cultivar la empatía no es fácil. Nuestros propios sentimientos sobre el mundo a menudo parecen ser «correctos», mientras que los sentimientos de otras personas pueden parecer «incorrectos». Pero aunque la empatía no siempre es fácil, de hecho es muy simple. Tan simple que Barrio Sésamo puede explicárselo a los niños pequeños. Por lo tanto, no hay excusa para que los inversores no reconozcan la importancia de la empatía y busquen comprender mejor cómo se sienten otras personas como un impulsor clave del rendimiento de la inversión a largo plazo.

Dos sellos distintivos del trading de calidad

Comúnmente asumimos que trabajar mentalmente mejorará nuestro trading. Pero con menos frecuencia reconocemos que la mejor manera de mantener una mentalidad positiva al hacer trading es operar bien.

¿Qué significa operar bien? Aquí hay dos características clave del trading de calidad:

1) El trading de calidad es planificado, no reactivo: el trading planificado significa que comenzamos con una idea que hemos investigado y luego identificamos buenos puntos de riesgo/recompensa por participar en la idea y el tamaño adecuado para las operaciones, de modo que podamos sobrevivir fácilmente si estamos equivocados. La planificación significa que identificamos claramente lo que debe suceder para que salgamos y/o modifiquemos nuestras posiciones. Cuando operamos en exceso o tomamos posiciones por temor a perder movimientos, esas operaciones son reactivas. En el trading reactivo, tomamos decisiones por razones psicológicas, no lógicas.

2) El trading de calidad es de mente abierta, no sesgado: a veces vemos traders que operan con una idea fija y/o un sesgo direccional persistente. Buscan evidencia para respaldar sus puntos de vista y descartan la evidencia que podría llevarlos a cuestionar sus posiciones (sesgo de confirmación). El trading de mente abierta significa que podemos expresar ideas de múltiples maneras y que podemos operar múltiples ideas independientes. No estamos casados con un lado del mercado o una idea de trading.

Una forma muy sencilla de evaluar nuestras operaciones es calificar cada operación según los dos criterios anteriores y resumir esas calificaciones. Si nos estamos desarrollando como traders, seremos más planificados y más abiertos de mente en lo que hacemos. Desarrollaremos procesos que nos hagan desarrollar un plan y con la mente abierta. El objetivo es operar bien, no simplemente ganar dinero. Si operamos bien, inevitablemente mantendremos una mentalidad enfocada y nos situaremos en la mejor posición posible para tener éxito al hacer trading.

Momentum Monday: X sobre Q… No es un mercado divertido para las acciones en crecimiento

Como dije en el titular, las X ganan a las Q en el mercado en este momento. ¿A qué me refiero? El sector de la energía ($ XLE y $ XOM) está rompiendo al igual que las viejas finanzas ($ XLF).

Hablo de esto con Ivanhoff en el programa de esta semana. Puedes verlo o escucharlo aquí mismo. Lo he incrustado a continuación:

Estas son algunas reflexiones de Ivanhoff:

La primera semana del nuevo año se centró en el mercado descontando las crecientes expectativas de inflación. Las tasas de interés se dispararon y, con ellas, muchas acciones financieras, petroleras, de materiales primas, de metales e industriales subieron con fuerza. Mientras tanto, la mayoría de los llamados sectores de la nueva economía estaban bajo una presión notable: software, semis, biotecnología.

El Nasdaq 100 perdió un 4,5% en la primera semana de 2022. El Russell 2000 de pequeña capitalización bajó casi un 3%, el S&P 500 de gran capitalización mejor diversificado perdió un 1,9%. Hay señales de distribución obvias en la cinta. Las grandes ventas intradía son seguidas por rebotes superficiales. La tendencia a corto plazo es a la baja. El único argumento alcista en esta cinta es la rotación del sector hacia sectores de la vieja economía. Las correcciones de rotación rara vez conducen a grandes retrocesos durante demasiado tiempo. No estoy diciendo que compre ciegamente en las caídas. Eso sería irresponsable. Estoy diciendo que tenga la mente abierta de que la nueva temporada de ganancias que comienza en menos de un par de semanas podría conducir a otro rebote. Para nosotros, no importa demasiado. Encontraremos buenas operaciones de riesgo/recompensa en cualquier entorno de mercado. Incluso la semana pasada, cuando la mayor parte del mercado estaba bajo presión,

Hacia adelante…

Estos son los 7 gráficos de Charlie del domingo. La parte más débil de las ‘Q’s ha sido el software y los sectores de la nube que están corrigiendo muy rápido. 

Charlie también compartió un gráfico de las acciones con mejor rendimiento de los últimos 30 años, que es realmente un anuncio fantástico para la inversión indexada, ya que nadie podría haber elegido estas acciones y mantenerlas.

Finalmente, para nosotros, los traders retail, le traigo lista top 25 de Stocktwits.

Que tengas una buena semana.

Atención al mercado

La mayoría de la gente cree que la alta rotación es arriesgada, pero yo pienso justo lo contrario. La alta rotación reduce el riesgo cuando es el resultado de tomar una serie de pequeñas pérdidas para evitar pérdidas mayores. No me aferro a acciones con fundamentos o patrones de precios en deterioro. Para mí, este tipo de operativa tiene sentido. Reduce el riesgo; no lo aumenta. ~ Richard Driehaus

¡Buenos días!  

En Dirty Dozen [PACK DE GRÁFICOS] de esta semana, analizamos el punto de inflexión crítico en que se encuentra el Nasdaq, luego hablamos de bonos, del frío clima que nos viene encima, algunas acciones que están rompiendo al alza, y mucho más…

1. El Nasdaq mini cerró por debajo de la banda semanal intermedia de Bollinger por primera vez desde la caída del viernes pasado. El seguimiento a la baja de esta semana confirmaría una importante ruptura de la tendencia.

2. Visto en gráficos diarios, se encuentra en el rango más bajo de su rango de cotización lateral de 2 meses y en un régimen de mercado neutral. Un movimiento por debajo de este soporte abriría la puerta a más caídas.

3. Sin embargo, este gráfico de GS muestra que un mercado bajista en acciones de crecimiento ha estado en marcha durante bastante tiempo. 

4. Es difícil ver que las acciones en tecnología/crecimiento se estabilicen un poco hasta que veamos un mínimo en los bonos (alto en los rendimientos). Los bonos han visto 5 barras bajistas consecutivas. Solo ha habido 11 casos en la historia en los que hubo una sexta, y el sesgo de seguimiento de 2 semanas es alcista. Si vemos que esto se desarrolla nuevamente esta semana, eso debería ayudar a establecer un suelo temporal.

5. Este gráfico de @biancoresearch muestra cuán rara ha sido la velocidad en esta liquidación en las Notas a. 10 años.

6. La naturaleza de no transitoriedad de la inflación está detrás de este movimiento. Sin embargo, hay señales de que esto debería moderarse después del segundo trimestre a medida que el gasto vuelve de bienes duraderos a más servicios y se abren cuellos de botella en el suministro. 

7. Steve, nuestro meteorólogo, enviará una nota a los miembros del Colectivo, pero lo principal es que las próximas semanas se perfilan como dramáticamente más frías de lo normal en el noreste de los EE. UU.

8. Ya tenemos muchas acciones de carbón, pero solo hojeando algunos gráficos, hay muchas formaciones técnicas excelentes. PRN es una de ellas.

9. Las acciones cíclicas/ de reflación continúan mostrando la mayor fortaleza técnica. X ha comenzado a recomprar acciones, la gerencia sigue elevando la orientación y su gráfico parece listo para una ruptura de su régimen lateral de 8 meses.

10. Dorian (LPG), una empresa transportista de GLP sobre el que hemos escrito a menudo, está rompiendo en el gráfico semanal.

11. El WTI se acerca nuevamente a $80/bbl, pero el posicionamiento de Spec sigue siendo increíblemente bajista… Además, el sector energético muestra las tendencias de EPS relativas más fuertes de todos los sectores.

12. Halliburton (HAL) acaba de cerrar por encima de su MA de 200 semanas por primera vez desde el 18 de julio.

Gracias por leer.

Las acciones del Nasdaq nunca han hecho esto

Un número sin precedentes de acciones del Nasdaq cayeron un 50%

Las valoraciones están en máximos históricos, las empresas están recaudando miles de millones basándose en polvo de hadas y la Fed está señalando un ciclo de ajuste. Todo esto está asustando a los inversores de que estamos en un techo como lo fue el de 1999-2000.

Ciertamente, hay algunas comparaciones válidas con ese período. Y también hay algunos contraargumentos convincentes. Cualesquiera que sean las consideraciones fundamentales y macroeconómicas, no hay duda de que los inversores han estado vendiendo primero y tratando de averiguar el resto después.

Desde la fiebre especulativa de enero / febrero de 2021, muchas de las acciones con más riesgo han caído. Da la casualidad de que muchas de esas acciones cotizan en la bolsa Nasdaq.

Después de la liquidación posterior al FOMC del miércoles, más del 38% de las acciones que cotizan en el Nasdaq han bajado un 50% desde sus máximos de 52 semanas. Solo en el 13% de los días desde 1999 han caído un 50% más acciones.

En ningún otro momento desde al menos 1999 habían caído tantas acciones un 50% mientras el índice Nasdaq Composite estaba tan cerca de su máximo. Cuando al menos el 35% de las acciones han caído un 50%, el Nasdaq Composite ha bajado un promedio del 47% (!) Desde su máximo de 3 años.

Los alcistas sugerirán que la mayor parte del daño se ha hecho y que los índices deberían poder dispararse desde aquí. Los bajistas dirán que esto es como la burbuja de Internet, y el índice está a punto de «caer» a su valor promedio.

Para tener una idea de quién es más probable que tenga razón, analizamos un comportamiento similar durante los últimos 23 años.

Una carrera impresionante de 10 días

Dean notó que una nueva señal de un miembro del modelo de empuje compuesto registró una señal el martes pasado.

El sistema de empuje de amplitud identifica cuando la suma de 10 días de las acciones en avance del S&P 500 excede la suma de 10 días de las acciones en declive del S&P 500 en una proporción de 2.02 a 1. Utilizo una condición de reinicio para eliminar las repeticiones, lo que requiere que la proporción caiga por debajo de 0.8 antes de que una nueva señal puede saltar de nuevo.

Esta señal se ha disparado otras 56 veces durante los últimos 90 años. Después de las otras señales, los rendimientos futuros, las tasas de ganancia y los perfiles de riesgo / recompensa fueron sólidos en todos los marcos de tiempo. Desde 1942, la tasa de victorias en el período de 12 meses ha sido excelente, con 44 de 48 señales ganadoras. 

Patrón Batman

El otro día, escribí un artículo sobre los patrones armónicos y cómo son bastante comunes en Forex y otros mercados. En el artículo, puse un ejemplo de un patrón de murciélago y recibí muchas preguntas al respecto. No sobre ese patrón en específico, sino sobre el patrón gráfico Batman. De hecho, es un patrón menos conocido.

Mucha gente llama a este patrón de Batman, un patrón meme. A pesar de lo que piense la gente, es cierto que los patrones de acción del precio existen y pueden formar muchos patrones diferentes. Si tiene suficiente tiempo operando en el mercado, ya debería haber notado que esto tiene mucha psicología involucrada. Podríamos asumir hasta cierto punto que los patrones de trading funcionan debido al lado psicológico del mercado. Por ejemplo, después de un patrón armónico, el precio sube, ¿verdad? Usted y otras cien personas detectan el patrón, esperan la confirmación y lanzan una orden. La acción del precio es un reflejo de las acciones de las personas y las empresas (esto no es manipulación). La acción del precio es el desequilibrio de la oferta y la demanda.

El hecho de que muchas personas vean un gráfico de Batman lo hace operable hasta cierto punto.

¿Qué es un patrón gráfico de Batman?

Básicamente se llama «Batman» porque los movimientos de precios hacen que el patrón forme la parte superior de la capucha de Batman. El patrón de Batman consta de dos patas (orejas) y una consolidación entre ellas. Es muy fácil de detectar. Hasta cierto punto, el gráfico de Batman es una variación del patrón de doble techo o suelo.

No debe confundirse con el patrón de gartley, que también son muy similares.

¿Qué debes buscar en un gráfico de Batman?

• El precio golpea la zona de resistencia clave
• Pico fallido (oreja izquierda)
• Consolidación corta (cabeza)
• En segundo lugar, pico fallido en la misma dirección que el otro (oreja derecho)

Eso es lo que debes buscar cuando veas un gráfico de Batman. Como muchos otros patrones, tendrá una mayor probabilidad de éxito si ocurre en un nivel clave.

Este es un ejemplo del patrón de batman.

Ya sea que decida operarlo o no, siempre es una buena idea conocerlo, nunca se sabe cuándo lo utilizará. Recuerde estudiar la historia de fondo del mercado y la psicología de los traders, de esta manera le resultará mucho más fácil identificar patrones y le dará un mayor éxito.

Mi tabla favorita de rentabilidades del 2021

Es ese momento otra vez.

Esta es mi tabla de rendimiento favorita de asignación de activos durante los últimos 10 años:

Algunas conclusiones:

Me sorprendió que a los REIT les fuera tan bien el año pasado. Presto atención a estas cosas. Realizo un seguimiento de los rendimientos para una amplia variedad de mercados, estrategias y clases de activos.

Sin embargo, no me di cuenta de que los REIT habían tenido un año tan bueno.

Supongo que tiene sentido si se considera que los fideicomisos de inversión inmobiliaria estuvieron entre las peores inversiones el año pasado.

A veces eso funciona, a veces no.

Las materias primas todavía tienen mucho terreno perdido que recuperar. Las materias primas tuvieron un año excepcional en 2021, con un aumento de más del 30%.

Sin embargo, durante los últimos 10 años, una cesta de activos reales (como se define aquí por DJP ETF) todavía ha bajado más del 32%.

Por un lado, una mayor inflación podría mantener su buena racha.

Por otro lado, la tecnología es la mayor fuerza deflacionaria del planeta.

Elige a tu equipo.

El efectivo ha sido basura desde hace mucho tiempo. El rendimiento más alto de las letras del tesoro a corto plazo (básicamente efectivo, cuentas de ahorro, fondos del mercado monetario, etc.) durante los últimos 10 años es del 2%. El  rendimiento promedio durante este período es solo del 0,4%.

Ay.

El efectivo todavía puede cumplir un propósito por su opcionalidad, seguridad a corto plazo y capacidad para actuar como un amortiguador de volatilidad. Pero desde 2008, dejar su dinero en efectivo no ha ofrecido nada que se acerque a un rendimiento respetable.

Es posible que esta situación continúe durante mucho tiempo.

La consistencia del S&P 500 es impresionante. Mi tabla incluye 10 clases de activos. Durante los últimos 10 años, el S&P 500 no ha terminado más allá del cuarto lugar en términos de clasificación de rentabilidad.

Los inversores profesionales matarían por esta combinación de consistencia y rendimiento.

Es una locura que la mejor manera de superar el rendimiento durante la última década requiriera que simplemente dejaras que el mercado hiciera todo el trabajo por ti.

¿Y durante los próximos 10 años?

No sé. Ya veremos.

Los rendimientos durante estos 10 años de las acciones estadounidenses han sido una locura. El S&P 500 ha tenido un movimiento increíble, pero las empresas de pequeña y mediana capitalización también han experimentado maravillosos rendimientos.

Sé que parece que todo este aumento de las acciones estadounidenses ha sido impulsado por un puñado de nombres, pero las pequeñas y medianas empresas han dado a los inversores rendimientos anuales del 14,4% y 13,9%, respectivamente.

No son solo Apple, Amazon, Microsoft, Google y Facebook las que han llevado el mercado más arriba.

Otras muchas acciones están haciendo su parte.

2008 se está convirtiendo en un recuerdo lejano de las cifras de rendimiento. Los números de mi hoja de cálculo de la colcha de asignación de activos se remontan a 2008. Simplemente añado los nuevos rendimientos cada año cuando actualizo la colcha, pero guardo los rendimientos anteriores para la posteridad.

Así que tengo un total acumulado de retornos que comienzan durante la peor crisis económica de mi vida.

La pérdida del 37% para el S&P 500 en 2008 es el segundo peor año en los últimos 100 años.

Sin embargo, incluso con ese año espantoso incluido, el S&P 500 sigue subiendo más del 300% o el 11% anual entre 2008 y 2021.

Podría haber invertido su dinero entrando en la peor crisis financiera desde la Gran Depresión y aún así haber visto rendimientos superiores al promedio en el mercado de valores si se mantuvo.

Así de buenos han sido los rendimientos del mercado de valores de EE. UU. desde la crisis de 2008.

Es muy posible que nunca volvamos a ver retornos como este en mi vida.

Quizás me equivoque, pero esto no me sorprendería.

Espere una amplia gama de resultados cada año. El rango de rentabilidad entre las clases de activos con mejor y peor rendimiento en 2021 fue 44,1% (40,5% para REIT y -3,6% para acciones de mercados emergentes).

Esto parece obsceno hasta que miras otros años en este gráfico. La diferencia promedio entre las clases de activos con mejor y peor comportamiento durante los últimos 10 años es del 33%.

Siempre habrá ganadores y perdedores relativos en un año determinado. Así funcionan los mercados.

La diversificación significa que no aprovechará al máximo las mejores rentabilidades, pero esto le mantendrá a salvo cuando sus inversiones caigan. Hace unos años comencé a incluir un rendimiento igualmente ponderado para las 10 clases de activos enumeradas aquí (acertadamente llamado EW para aquellos de ustedes que se preguntan de qué se trata esa caja).

Puede ver que esta forma muy simple de diversificación significa que nunca tendrá la mejor rentabilidad  en un año determinado. Una cartera con el mismo peso está básicamente siempre en medio en términos de rentabilidad.

Pero esta cartera tampoco tendrá el peor rendimiento.

Ésta es la compensación que hace cuando intenta controlar el riesgo. Estar diversificado significa invertir siempre tanto en los mejores como en los peores resultados, pero nunca tener el mejor o el peor rendimiento en su cartera.

Supongo que esa es la mejor lección que obtengo al actualizar este gráfico cada año.

Cómo ser un gran inversor, quinta parte: piense en probabilidades

Este artículo es el quinto de una serie de diez que se basa en el libro de Michael J. Mauboussin “Thirty Years: Reflections on the Ten Attributes of Great Investors” (Treinta años: reflexiones sobre los diez atributos de los grandes inversores). Le animo a leer “Cómo ser un gran inversor, primera parte: piense en números”, “Cómo ser un gran inversor, segunda parte: comprender el valor” , “Cómo ser un gran inversor, tercera parte: evaluar la estrategia” y Cómo ser un gran inversor, cuarta parte: compare de forma eficaz. Tenga en cuenta: en este artículo, me aparto de las ideas de Mauboussin en varios momentos.

Siempre que se le ocurra una nueva idea de inversión, ya sea un nuevo valor para comprar, un nuevo factor a considerar o una nueva estrategia para implementar, se preguntará si esta nueva idea aumentará los retornos de su cartera o le hará perder dinero. (y, por supuesto, cuánto). Pensar en probabilidades implica evaluar las probabilidades y llegar a una respuesta razonada. En este artículo abordaré estrategias y factores antes de tratar con valores individuales.

Evaluación de las probabilidades de un nuevo factor o estrategia

Si está evaluando el nuevo factor o estrategia sobre la base del desempeño pasado, esto implica realizar tres pasos: evaluar qué tan bien habría funcionado en el pasado; evaluar qué tan correlativos son los resultados pasados con los resultados futuros (fuera de la muestra) en general; y evaluar si el nuevo factor o estrategia tendrá mejores probabilidades que el factor o la estrategia que está reemplazando (asumiendo que tiene que tomar el dinero de uno para implementar otro).

Si, por otro lado, cree que el desempeño pasado es irrelevante para evaluar el éxito futuro, o que la correlación entre el desempeño pasado y el desempeño futuro es incognoscible, negativa o mínima, entonces tiene que encontrar otra forma de evaluar el desempeño futuro. Pero incluso en este caso, también debe tener en cuenta su estimación de la correlación entre sus ideas y su desempeño futuro.

Así que tomemos un ejemplo concreto. Digamos que quiero reemplazar una estrategia de microcap con una estrategia similar que invierte en acciones de todos los tamaños, y que creo que hacer una prueba retrospectiva de su desempeño pasado me dará algunos resultados relevantes.

El primer paso es probar usando métodos robustos. Prueba ambos sistemas en subconjuntos de universos en los que vas a invertir y en subconjuntos del período de tiempo en que estás haciendo el backtesting. Trate de hacer que las pruebas sean lo más similares posible entre sí.

Para este ejemplo, voy a hacer una prueba retrospectiva de mis estrategias usando Portfolio123. Voy a hacer que las dos estrategias sean lo más similares posible entre sí, excepto que una se centrará en las microcaps y la otra no. Además, programaré mis costos de deslizamiento para el modelo de microcaps para que sean más del doble de mis costos del otro modelo.

Resulta que en 14 de las 16 pruebas, mi nueva estrategia (todas mayúsculas) da peores resultados que la anterior (microcaps). Eso me da solo un 12,5% de probabilidad de que mi nueva estrategia sea una mejora.

Ahora calculo que la correlación entre el rendimiento pasado y el rendimiento fuera de muestra de las estrategias de acciones es de alrededor 0,2 (utilizando la tau de Kendall ; 0,3 utilizando la r de Pearson ). Para llegar a ese número, tomé cincuenta estrategias que no había probado y que estaban vagamente basadas en reglas de selección escritas por otros. Lo hice para minimizar la posibilidad de utilizar factores que ya había desarrollado o probado, ya que podrían contaminar el experimento. Probé y comparé el desempeño de estas estrategias durante varios períodos de tiempo.

Esta correlación de 0,2 se traduce en un 40% de probabilidad de que se revierta el rendimiento relativo pasado de dos estrategias. (Aquí están las matemáticas, si está interesado; si no, pase al siguiente párrafo. Kendall’s tause calcula observando todos los pares posibles de las dos series y clasificándolos como concordantes o discordantes, dependiendo de si están en el mismo orden o no. Luego, toma el número de pares concordantes, resta el número de pares discordantes y divide entre el número total de pares. Por ejemplo, calculemos la correlación entre 1 2 3 4 5 y 1 3 5 2 4. Cada serie tiene diez pares. 1 2 es concordante, 1 3 es concordante, 1 4 es concordante, 15 es concordante, 2 3 es discordante, 2 4 es concordante, 2 5 es discordante, 3 4 es concordante, 3 5 es concordante y 4 5 es discordante . Por tanto, la correlación es (7 – 3) / 10 = 0,4, y la probabilidad de que la posición relativa de un par se invierta (un par discordante, en otras palabras) es tres de diez, o 30%. Si la correlación hubiera sido 0,2, ese habría sido el resultado de (6 – 4) / 10.

Para calcular la probabilidad de que ocurra un evento con un cierto nivel de confianza (o una cierta correlación), multiplica la probabilidad de que el evento ocurra entre la probabilidad de que tengas razón, multiplica la probabilidad de que no ocurra por la posibilidad de que esté equivocado, y súmelos. (El extraño corolario es que si tiene razón precisamente la mitad del tiempo, una correlación o un nivel de confianza de cero, la probabilidad de que ocurra un evento siempre será del 50%, sin importar cuán probable o improbable sea).

La probabilidad de que mi nuevo sistema funcione mejor que el anterior es en realidad del 42,5%. (La fórmula es 12.5% * 60% + 87.5% * 40%). Esto todavía no es lo suficientemente alto como para confiar.

Ahora digamos que considera el desempeño pasado como una medida completamente poco confiable del éxito de una estrategia. Y digamos que cree que su nueva estrategia tiene un 70% de posibilidades de funcionar mejor que su antigua estrategia. Bueno, el otro número a tener en cuenta es la correlación entre tus predicciones y lo que realmente ocurra en el futuro.

En otras palabras, ¿qué tan buen diseñador de estrategias eres? Digamos que diseña diez estrategias y juzga que una de ellas es mejor que otra. ¿Cuál es la probabilidad de que si invierte en ambas estrategias, tenga razón? Trate de ser lo más objetivo posible.

Entonces, digamos que cree que esta probabilidad es de alrededor del 60% (nuevamente, esto representa una correlación de 0.2). Haz los cálculos de nuevo (70% * 60% + 30% * 40%). Resulta que tienes un 54% de probabilidades de obtener un rendimiento superior, no un 70%. Por lo tanto, es posible que desee equilibrar su inversión entre las dos estrategias o combinarlas en una de alguna manera.

Hasta ahora, hemos estado discutiendo nuevas estrategias; pero podemos aplicar la misma línea de pensamiento a nuevos factores. Con los factores, tenemos herramientas adicionales a nuestra disposición porque podemos combinarlas usando ranking y ponderación. (También podemos combinar estrategias, por supuesto, pero no es tan fácil de hacer).

Hay muchas formas de evaluar la eficacia de un factor. La más tradicional es clasificar las acciones en términos del factor y ver qué tan bien se desempeñó cada cuantil en el pasado. Muchos estudiosos simulan acortar el quintil o decil inferior y avanzar en el quintil o decil superior, pero con algunos factores, los cuantiles medios pueden haber obtenido mejores resultados.

Veamos, una vez más, un ejemplo concreto. Tengo un sistema de clasificación de cuatro factores y estoy considerando agregarle un quinto factor. Los rendimientos decil de mi sistema de cuatro factores sobre el universo de acciones en las que invierto, con un período de retención de un mes, durante los últimos diez años, se ven así:

Rendimientos de deciles para mi sistema de clasificación de cuatro factores.

Si agrego mi nuevo factor, obtengo una tabla como esta:

Rendimientos de deciles para mi sistema de clasificación de cinco factores.

Claramente, el segundo sistema, con cinco factores, funciona mejor que el primero.

Pero si miras la probabilidad, hay un problema con esta forma de pensar. Podrías seguir agregando factores y variando sus pesos ad infinitum hasta que tuvieras un sistema perfectamente optimizado de acuerdo con las pruebas que realizaste en él. Su sistema se verá así:

El decil devuelve mi sistema de clasificación sobre optimizado.

O, tomando una visión más granular con treinta cuantiles en lugar de diez:

Retorno de los 30 quintiles para mi sistema de clasificación sobre optimizado.

Su sistema se optimizará precisamente para el período de tiempo durante el que lo está probando.

¿Cuál es la probabilidad de que un sistema optimizado para un período de tiempo específico supere a un sistema no optimizado en un período de tiempo diferente?

No estoy seguro. Hagamos una analogía.

Digamos que estás diseñando un robot para jugar al póquer. Para hacerlo, desea que el robot juegue contra jugadores de póquer reales para que pueda aprender practicando el juego. Así que reúnes a los cinco mejores jugadores de póquer de tu ciudad natal y el robot juega al póquer con ellos. Pronto se vuelve tan bueno que puede vencerlos en cualquier juego en cualquier momento. Ahora, ¿qué pasaría si usted se sentará junto a cinco diferentes jugadores de póquer? Probablemente fallaría miserablemente. ¿Por qué? Porque habría aprendido a vencer a los primeros cinco jugadores en función de sus reacciones a las cartas y entre ellos, en lo que dicen y en sus estrategias. Por otro lado, si simplemente le hubieras enseñado al robot las reglas del juego de póquer y le hubieras alimentado con una variedad de ejemplos diferentes y lo hubieras hecho pensar en las cosas de manera más abstracta, probablemente no habría ganado tan fácilmente contra los primeros cinco jugadores, pero probablemente hubiera tenido un mejor desempeño contra los cinco segundos.

La analogía es imperfecta, lo admito. El póquer no cambia tanto como el mercado de valores. Una estrategia o factor bursátil que funcionó realmente bien en la década de 1960 puede no tener tanta relevancia en la década de 2020 como uno que funcionó bien en la década de 2010.

De todos modos, recientemente realicé un experimento. ¿Recuerdas esas cincuenta estrategias de las que te hablé antes? Tomé las que habían funcionado mejor durante un cierto período de tiempo y las probé durante un período de tiempo posterior. A algunas les fue bien, a otras no. Cuando combiné los que habían obtenido mejores resultados en el primer período en un sistema integral, funcionó bastante bien en el segundo, mejor que la mayoría de los que se habían comportado mejor en el primero. Cuando optimicé la que mejor le había ido en el primer período, jugando con los pesos de los factores hasta que su desempeño mejoró mucho, no lo hizo tan bien como el sistema combinado en el segundo período. Cuando optimicé el sistema combinado para mejorar su desempeño en el primer período, su desempeño en el segundo período empeoró. Ahora bien, este es un experimento muy pequeño y limitado, y mis resultados apenas son representativos. Me llevaría muchos meses optimizar docenas de sistemas en diferentes períodos de tiempo y probarlos todos. Pero esto indica que la optimización puede no ser la mejor idea.

La otra razón para desconfiar de la optimización es el hecho de que, con correlaciones bajas, es probable que lo que tenga un rendimiento superior en un período sufra una regresión media y un rendimiento inferior en otro período.

Digamos que siete jugadores juegan un torneo y el jugador 1 gana, el jugador 2 ocupa el segundo lugar, y así sucesivamente. La fila superior enumera la correlación de Kendall; las otras filas muestran la posibilidad de que cada jugador gane en un segundo torneo. (Creé la tabla tomando cada orden posible de siete jugadores y agrupándolos de acuerdo con su correlación con el primer orden.) Verás que con una correlación de 0.333 o más, el mejor jugador tiene la mejor oportunidad de ganar; con una correlación de 0,238, los dos mejores jugadores tienen las mismas posibilidades de ganar; con una correlación de 0.143, el mejor jugador tiene menos posibilidades de ganar que los ganadores del segundo y tercer lugar; y con una correlación de 0.048, el mejor jugador tiene las mismas posibilidades de ganar que el sexto jugador, con el segundo, tercero, cuarto y quinto teniendo una mejor oportunidad. Esto se debe al hecho de que, en ausencia de una correlación perfecta, siempre habrá algún elemento de regresión media.

Evaluación de las probabilidades de un aumento futuro del precio de un valor

Permítanme comenzar diciendo francamente que creo que no hay forma de hacer esto. Si lo hubiera, la selección de acciones sería simple y rentable. Y definitivamente no lo es. En cambio, su mejor apuesta es pensar en las probabilidades de su estrategia en lugar de las probabilidades de una acción individual o ETF.

Mauboussin dijo: “Cuando la probabilidad juega un papel importante en los resultados, tiene sentido centrarse en el proceso de toma de decisiones en lugar de solo en el resultado. La razón es que un resultado en particular puede no ser indicativo de la calidad de la decisión. Las buenas decisiones a veces dan lugar a malos resultados y las malas decisiones a buenos resultados. Sin embargo, a largo plazo, las buenas decisiones presagian resultados favorables incluso si se equivoca de vez en cuando. . . . Aprender a concentrarse en el proceso y aceptar los malos resultados periódicos e inevitables es fundamental”.

Permítanme agregar algunas palabras sobre las probabilidades de rendimiento de las acciones en general.

Recientemente tomé decenas de miles de muestras aleatorias de rendimientos de acciones a 1 año durante los últimos veinte años (con una capitalización de mercado mínima de $ 50 millones y un precio mínimo de $ 1,00, y sin sesgo de supervivencia). Para tales acciones, aquí están los rendimientos medianos por decil:

En otras palabras, una acción elegida al azar de este grupo tendrá una probabilidad del diez por ciento de una ganancia del 93%, una probabilidad del diez por ciento de una pérdida del 78% y una probabilidad del diez por ciento de cada uno de los otros números intermedios.

A continuación se muestra un gráfico de la distribución de los rendimientos (la barra de la derecha representa las acciones con un rendimiento superior al 250%).

La acción mediana obtiene un rendimiento del 5,35% y la acción promedio obtiene un rendimiento del 8,12%. Si eligiera al azar veinte acciones al año y luego lo hiciera una y otra vez miles de veces, su rendimiento anualizado compuesto probablemente estaría entre el 3,9% y el 8,7%. Por otro lado, si eligiera al azar solo una acción al año y luego lo hiciera una y otra vez miles de veces, su rendimiento anualizado compuesto probablemente sería una pérdida del 100%, porque en algún momento va a elegir acciones que quiebran. (Esta es la clave para comprender por qué es esencial una pequeña cantidad de diversificación: debe minimizar la probabilidad de perder todo su dinero. Debido a este riesgo, le aconsejaría que nunca invierta todo su dinero en menos de cuatro acciones).

Lo mejor que puede esperar cuando elige una acción es una distribución de rendimiento algo mejor que la de la acción promedio. Algunos escritores, cuando hablan de elegir acciones, discuten el “rendimiento esperado”. Pero hacerlo sin considerar la totalidad de la distribución de los rendimientos puede llevar a errores graves como el que cometió Harry Markowitz al comienzo de su artículo fundamental de 1952 “Selección de cartera”, la base de la teoría moderna de carteras, en la que “demostró” incorrectamente que para maximizar el rendimiento esperado de una cartera, debe poner todo su dinero en el único valor con el rendimiento esperado más alto. Markowitz ignoró las leyes de la probabilidad, al igual que MPT en general.

Pero ese será el tema de un artículo futuro…

¿Qué dice el indicador Buffett sobre las acciones en este momento?

Un lector pregunta:

¿Por qué estamos donde estamos con la capitalización de mercado total sobre el PIB (el indicador de Buffett) y lo que esto podría significar en el futuro?

El indicador Buffett nació en una entrevista de Fortune en 2001 entre Oracle of Omaha y Carol Loomis. Simplemente compara la capitalización de mercado de la bolsa de valores de EE. UU. con el PIB de EE. UU.

Esto es lo que Buffett dijo al respecto en ese momento:

La proporción tiene ciertas limitaciones para decirle lo que necesita saber. Aún así, es probablemente la mejor medida individual de dónde se encuentran las valoraciones en un momento dado. Y como puede ver, hace casi dos años, la proporción se elevó a un nivel sin precedentes. Esa debería haber sido una señal de advertencia muy fuerte.

Esa señal de advertencia muy fuerte fue cuando la capitalización de mercado con respecto al PIB alcanzó el 150% a fines de 1999 / principios de 2000.

Si esa proporción fue una fuerte señal de advertencia, entonces, los niveles de valoración actuales solo dicen que sostenga mi Cherry Coke:

Según la medición actual, el mercado de valores está más sobrevalorado que nunca. En comparación, hace que el final de la década de 1990 parezca tranquilo.

Así que esta es la burbuja bursátil más grande de la historia, ¿verdad?

Supongo que es posible.

También es posible que las cosas cambien y un número no le diga todo lo que necesita saber sobre lo que está sucediendo en el mercado de valores.

En la reunión anual de Berkshire Hathaway en 2017, Buffett respondió una pregunta sobre la métrica de valoración que ahora lleva su nombre junto con el índice CAPE. Esta fue su respuesta:

“Cada número tiene algún grado de significado”, dijo Buffett. “Significa más a veces que otras. … Y las dos cosas que mencionaste están muy difundidas. No es que no sean importantes. … Pueden ser muy importantes. A veces pueden ser casi totalmente insignificantes. No es tan simple como tener una o dos fórmulas y luego decir que el mercado está infravalorado o sobrevalorado «.

Una de las principales razones por las que Buffett cambió de opinión fue el nivel de las tasas de interés.

Desde 1995-1999, cuando la burbuja de las puntocom estalló en el espacio exterior, el tesoro a 10 años promedió un  6,1%. Desde 2019, el décimo año tiene un rendimiento promedio de solo 1.2%. En igualdad de condiciones, una tasa de descuento más baja debería significar valores más altos para los activos financieros.

Independientemente de la efectividad de esta medida de valoración, la clara tendencia en los activos financieros es mayor en comparación con la economía durante las últimas 3-4 décadas.

Este gráfico de la Guía de mercados de JP Morgan que compara todos los activos financieros de EE. UU. con el PIB lo aclara aún más:

Como es esto posible?

En primer lugar, tenemos que aclarar la cuestión del stock frente al flujo.

Las acciones se miden en un momento específico en el tiempo (que es el mercado de valores). El flujo se mide durante un período de tiempo específico (eso es la economía). Cada año, la economía está produciendo billones de dólares en valor, mientras que el mercado de valores es una cantidad acumulativa.

Entonces, estamos comparando manzanas con naranjas en cierto sentido.

También somos más ricos como nación pero ricos de diferentes maneras. En los años setenta y ochenta se invirtió más riqueza en empresas privadas. Ahora las corporaciones son más ubicuas. Ahora ves Starbucks, Target o Walmart en casi todas las ciudades. Muchas de ellas habrían sido tiendas familiares locales en el pasado.

Y piense en lo enormes que son empresas como Apple, Amazon, Microsoft y Google. Estas empresas son básicamente sus propias economías y son de naturaleza global.

La globalización es otra tendencia que ha cambiado la ecuación. El indicador Buffett compara la capitalización bursátil de EE. UU. con la economía de EE. UU. pero las corporaciones ahora obtienen una gran parte de sus negocios en el extranjero.

Según mis amigos de Calcbench , las empresas del S&P 500 obtienen ahora aproximadamente el 40% de sus ingresos de países fuera de los Estados Unidos. Apple obtiene el 60% de sus ingresos de fuentes internacionales. Amazon es más del 40%. Para Google, es más de la mitad.

Además, piense en lo más fácil que es acceder a los mercados financieros. Solo observe la asignación promedio de los hogares a la renta variable a lo largo del tiempo:

A lo largo de los años setenta y ochenta, los hogares solo tenían aproximadamente el 25% de sus activos asignados a acciones. Esta baja asignación se debió a una serie de factores: tasas de interés mucho más altas (e inflación), retornos de mercado terribles en los años 70 y falta de opciones útiles de inversión para la jubilación.

En 1978, Ted Benna creó accidentalmente el plan 401 (k). Ahora, las personas ponen un porcentaje de su sueldo en el plan de jubilación de su lugar de trabajo cada vez que les pagan. Esto simplemente no existía en el pasado.

Y durante los últimos 10 años, los fondos con fecha objetivo han sido la opción de inversión predeterminada en la mayoría de los planes de jubilación de contribución definida. Estos fondos ahora tienen alrededor de $ 2 billones en activos y siguen creciendo.

Es más fácil invertir. Es más económico invertir. Tenemos mejor tecnología, tarifas más bajas y mínimos más bajos.

Por lo tanto, no es de extrañar que los activos financieros hayan crecido a un ritmo más rápido que la economía.

Además, está el simple hecho de que el mercado de valores no es la economía:

Las corporaciones de tecnología constituyen una parte mucho mayor del S&P 500 que la economía de EE. UU. el gasto público constituye una parte mucho mayor de la economía de los EE. UU. que el mercado de valores de EE. UU. (Por favor, no haga bromas de la Fed).

¿Están las acciones en el extremo superior de casi todas las métricas de valoración imaginables?

Es probable.

¿Están las cosas tan desmadradas como en 1999?

En algunos casos sí, pero en general no lo creo.

¿Tiene sentido situar el contexto en torno a los promedios históricos y las valoraciones del mercado de valores?

Sí.

Hablé sobre esta pregunta en Portfolio Rescue de esta semana: