- ¿Tus análisis estacionales solo captan los grandes giros? Descubre cómo detectar más máximos y mínimos ocultos con modelos que van más allá del gráfico tradicional.
- Artículo publicado en Hispatrading 64.
En el artículo titulado “Un nuevo enfoque para entender la estacionalidad”, publicado en el Nº59 de esta revista, se intentaba dar una explicación a la forma gráfica que toma la estacionalidad de un activo financiero, mediante la estacionalización de los componentes gap y market del activo analizado, y con ello poder tomar decisiones de inversión o crear estrategias basadas en patrones estacionales.
En ese artículo, se analizaban activos como el IBEX35 desde el año 1991 o el S&P500 desde el año 1998 entre otros, y en donde se comprobaba como la estacionalización de los componentes básicos de la rentabilidad de un activo gap y market, nos permitía conocer los puntos donde estos índices bursátiles cambiaban su tendencia estacional. En el caso del gráfico del IBEX35 que se muestra a continuación, los componentes gap spot y futuro estacionalizados, junto al componente market futuro en signo negativo, marcan los 3 giros estacionales de las 4 tendencias que este activo posee desde el año 1991.
Para el caso del S&P500 desde el año 1998 que se muestra a continuación, se trata del gap spot y futuro, el que marca los dos grandes mínimos estacionales de este índice, al interactuar estos con la estacionalidad del S&P500 y su componente market negativo spot.
En esencia, ese artículo pretendía ofrecer una metodología eficaz, y si se permite la expresión, hasta revolucionaria, de cómo explicar la estacionalidad de un activo financiero, la cual parecía radicar en la estacionalidad de los componentes gap y market. Componentes de la rentabilidad que no suelen ser muy investigados en la literatura financiera o utilizados en el mundo de las inversiones a largo plazo.
Sin embargo, dicha metodología acaecía de dos grandes problemas, por un lado, solo parecía marcar los grandes giros estacionales en largos periodos muestrales, pero no solía funcionar en periodos muestrales más reducidos, y por tanto más realistas para con la creación de modelos de inversión basados en patrones estacionales. Por otro lado, solo detectaba los grandes giros en la tendencia estacional de un activo, pero no los giros o tendencias de menor tamaño.
Estos dos problemas se manifiestan en el modelo estacional calculado para los casos del S&P500 e IBEX35 desde el año 2009, en donde se observa como en el S&P500, sigue mostrando solo los dos grandes mínimos estacionales, y en el IBEX35, donde ahora ya no es capaz de marcar casi ningún punto de giro en la tendencia estacional de este índice de bolsa.
Teniendo en cuenta estos dos grandes problemas, el presente artículo pretende ofrecer una solución estos, mediante la incorporación gráfica de la estacionalización de todos los modelos creados hasta este momento, y que parecieron dar buen resultado en la detección de máximos y mínimos de mercado en multitud de activos financieros. Se destaca que del conjunto de modelos creados por este autor, se han seleccionado solo 3 modelos, utilizando algunos de ellos los gaps de apertura para su cálculo, como es el caso del modelo YNRX, o modelos como el RSG o MBI, los cuales no usaban los gaps de apertura, sino los precios OHLC diarios.
A continuación, y a modelo resumen, se presenta una tabla con las fórmulas de todos los modelos que en este artículo se procederán a estacionalizar, con el objetivo de mejorar la comprensión de la estacionalidad de un activo financiero, y que se aplicarán a los casos de S&P500 e IBEX35 desde el año 2009, el EUROSTOXX desde el año 2013, y el Bitcoin desde el 2017, extraídos sus históricos de datos de la web financiera Investing.
Una vez expuestas las fórmulas de los modelos a estacionalizar, se procede ahora a mostrar la aplicación de estas, matizando que para que los gráficos sean lo más fácilmente interpretables por parte del lector, en lugar de trazar el modelo al completo, se descompone cada mínimo y máximo estacionalizado detectado en un gráfico simple, que recoge la relación entre 2 o como mucho 3 variables. Permitiendo de este modo observar el comportamiento de estas de manera simplificada.
Incorporando ahora los modelos MBI, YNRX y RSG a la estacionalidad del IBEX35 spot y futuro desde el año 2009, se observa cómo ahora se incrementan drásticamente el número de máximos y mínimos estacionales detectados. Pasando de localizar 2 mínimos y 2 máximos, a detectar ahora 10 mínimos y 7 máximos, y por ende, consiguiendo explicar la gran mayoría de los giros del comportamiento estacional del IBEX35 desde el año 2009 hasta la actualidad.
Este incremento en el número de máximos y mínimos estacionales detectados, se consiguen a través del choque o rebote del modelo YNRX (total market + market) con el gap spot, detectando los mínimos estaciones, y entre la estacionalidad del IBEX35 con el modelo MBI detectando los máximos. Comprobando en ambos casos, como los modelos o componentes de la rentabilidad, actúan como soporte, resistencia, o soporte/resistencia de modelos y componentes estacionalizados.
Una vez comprobado como esta nueva metodología es válida para explicar la estacionalidad del IBEX35 en mayor medida de lo que lo hacia la antigua, solo queda preguntarse si también es válida para otros activos. Por ello, se presenta ahora el otro activo analizado al inicio del estudio, el S&P500. En donde también se observa el mismo patrón soporte, resistencia o soporte/resistencia entre modelos y componentes de la rentabilidad de dicho índice, y el cual obtiene ahora una explicación de su estacional aún más detallada que el caso del índice IBEX35.
Los máximos y mínimos de la estacionalidad del S&P500, se producen ahora de manera diferente que en el selectivo español, ya que mientras en ese se producían entre modelos y componentes: modelo YNRX (total market + market) y el gap, y el modelo MBI y el total market. En el S&P500 también se producen entre modelo y modelo, como es el caso de la detección de mínimos estaciones entre el modelo estacionalizado YNRX (total market + market) y el modelo RSG, el cual actúa como soporte del YNRX, y en donde también se ve el mismo patrón de soporte, resistencia o soporte/resistencia en todos los gráficos analizados, los cuales son capaces de detectar la mayoría de los máximos y mínimos estacionales del índice norteamericano.
Por otro lado, y siguiendo con el mercado de índices bursátiles, mostramos a continuación el análisis de la estacionalidad del EUROSTOXX50 desde el máximo histórico de datos del activo spot y futuro que existe en Investing, el cual se establece en el año 2013. En este índice, y siguiendo la misma tónica que en el IBEX35 o el S&P500, también se observa la metodología de soporte, resistencia o soporte/resistencia entre modelos y componentes de la rentabilidad, demostrando de nuevo y de manera similar a los casos anteriores como se es capaz de detectar la mayoría de los máximos y mínimos estacionales del índice europeo.
Finalmente, y con el objeto de demostrar que esta forma de explicar la estacionalidad de un activo financiero no solo afecta a los índices bursátiles norteamericanos o europeos, sino que también afecta a otro tipo de mercados, se expone el análisis de uno de los activos más populares y con mayor revalorización en los últimos tiempos. Se trata del caso del spot y futuro del Bitcoin, en donde la metodología expuesta en este artículo parece también funcionar bastante bien en este activo, ya que se comprueba como el modelo MBI estacionalizado, actúa como soporte del comportamiento estacional del modelo YNRX (total market + market).
Aunque positivo en su aplicación, se destaca que esta metodología parece funcionar muy bien para detectar mínimos estacionales, ya que detecto la totalidad de estos, pero parece no ser tan efectiva para detectar máximos, ya que solo ha sido capaz de detectar un máximo de los cinco que se produjeron en este activo desde el año 2013.
De la metodología que se ha descrito en este artículo, se pude destacar como aspectos más relevantes del mismo:
- La estacionalización del componente gap y del market y su análisis conjunto con la estacionalización del activo, permiten detectar los grandes máximos y mínimos estacionales a largos periodos muestrales.
- La explicación del comportamiento estacional de un activo, mejora significativamente si se analizan conjuntamente el activo spot y futuro.
- Cada activo parece poseer su propia explicación de la estacionalidad, ya que no son siempre los mismos modelos o componentes de la rentabilidad, lo que marcan sus giros estacionales, no pudiendo detectar ningún patrón entre la detección de mínimos y máximos estacionales y los modelos o componentes utilizados para detectarlos. Si bien el 83,33% de los mínimos o máximos detectados se producen entre modelos y componentes de la rentabilidad y solo el 16,6% por el choque entre modelo y modelo. Además, en todos los gráficos analizados, en el 90% de los casos son los modelos MBI, YNRX o RSG los que actúan como soporte o resistencia de un componente de la Macroestructura, y solo el 10% el caso donde es un componente de la Macroestructura es la que actúa como soporte o resistencia de los modelos.
- La detección de máximos y mínimos estacionales, parecen estar agrupados, es decir los máximos se detectan, por un lado, y los mínimos por otro, lo cual tiene sentido si se observa los patrones soporte, resistencia o soporte/resistencia.
- La falta de algunos máximos y mínimos estaciones por detectar, pude ser un indicativo de que aún faltaría algún modelo por descubrir.