Dinámica del mercado de criptomonedas en torno a los eventos de vencimiento de futuros de Bitcoin por Quantpedia

En el panorama en rápida evolución de los mercados de criptomonedas, comprender la dinámica subyacente que impulsa los movimientos de precios y el sentimiento de los inversores puede ser una cuestión de supervivencia. Sin embargo, hay innumerables facetas de la realidad en el mercado, y lo único que podemos hacer es entenderlas poco a poco una tras otra, paso a paso. Este artículo elige un nicho del mercado de criptomonedas y arroja un poco de luz sobre él. Ya hemos escrito varias veces sobre la importancia de la introducción de los futuros de Bitcoin y su impacto en el precio de Bitcoin. En este artículo, examinaremos específicamente el comportamiento de Bitcoin en torno a los eventos críticos cuando expiran los futuros de Bitcoin.

Introducción

En primer lugar, introduzcamos brevemente contratos de futuros.

Se utilizan principalmente en los mercados de materias primas/monedas/tasas y acciones, también se usan en los mercados de criptomonedas, utilizando aspectos teóricos de los futuros perpetuos (BTC-PERP) (Shiller, Robert J, 1993).

Es importante tener en cuenta que los PERP se negocian (o al menos al principio se negociaban) en bolsas no reguladas (a menudo con un apalancamiento de hasta 100x), pero recientemente también se añadieron a exchanges con mayor reputación como Coinbase (que se negocia en el NASDAQ como ticker COIN).

Los futuros perpetuos no tienen fechas de vencimiento, pero los futuros tradicionales sos si. Por lo tanto, estamos interesados en el impacto de la introducción de futuros tradicionales altamente líquidos en la Bolsa CME y su calendario de vencimiento en el precio subyacente de Bitcoin.

Literatura relacionada

Nos inspiramos parcialmente en (N. Blasco, P. Corredor, y N. Satrústegui, 2023). En un breve resumen, este documento estudia el efecto de la expiración mensual en los movimientos intradía del mercado de Bitcoin. Sus resultados muestran que alrededor del momento de la madurez, hay cambios significativos en el volumen de negociación, la volatilidad y los rendimientos del bitcoin, un activo que se negocia en muchas bolsas simultáneamente:

• El efecto predominante en el volumen de operaciones es que aumenta antes del vencimiento, al menos en el caso de los contratos con compensación en efectivo, y disminuye más tarde.
• Los aumentos de volumen tienden a aumentar la volatilidad y viceversa. Sin embargo, el efecto sobre la volatilidad es más corto en el tiempo que el detectado en el volumen.
• La superposición de posibles efectos de otros futuros no regulados con las fechas de vencimiento exactas como las de algunos de los futuros formalmente regulados bajo análisis, así como el vencimiento de otros productos sofisticados, como opciones o futuros con vencimiento diario, también puede influir en los resultados obtenidos en los mercados al contado.
• La introducción de contratos de futuros de bitcoin en mercados regulados conduce a un aumento esperado en el comercio de los inversores institucionales.

Su investigación arroja algo de luz sobre las criptomonedas y arroja dudas sobre la eficiencia del mercado y cómo los precios de los bitcoins pueden ser estables. Confirman empíricamente una clara anomalía en el mercado al contado cuando llega la fecha de vencimiento de los futuros, un fenómeno que se manifiesta claramente en las horas alrededor de la expiración.

Nuestro plan es seguir los pasos de Blasco, Corredor y Satrustegui y estudiar el impacto de la expiración de los futuros en el marco de tiempo diario, los precios al contado de Bitcoin y los precios de los ETF de BTC.

Datos y recopilación

Confiamos en una fuente, Yahoo Finance, desde donde descargamos datos históricos para dos activos:

• Historial de precios de Bitcoin USD (BTC-USD) y datos históricos – BTC spot
• Precios y datos históricos de acciones de ProShares Bitcoin Strategy ETF (BITO) – BTC ETF

YF obtuvo sus datos al contado BTC de CoinMarketCap, que a menudo es una fuente de precios confiable para que los exchanges o mercados de derivados calculen los precios de las marcas. Lo hacen acumulando y agregando precios y volúmenes de los mercados más respetables, y consideramos que esto es lo más cercano al precio «real» de Bitcoin (puedes vender/comprar en cualquier momento).

La muestra de datos comienza con el primer día de vencimiento de los futuros de BTC el viernes 29/12/2017 y se extiende hasta el 28/2/2024. El spot de Bitcoin se negocia las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y cada día de negociación en nuestros datos termina a las 0.00 UTC.

Enfoques y metodologías

Es necesario un poco de historia, en una buena cronología y puntos importantes:

• Los futuros de Cboe Bitcoin, los primeros futuros regulados por EE. UU. de su tipo, se lanzaron el 10 de diciembre de 2017. (Cboe Global Markets, Inc. – Relaciones con los inversores, en su comunicado de prensa del 16 de mayo de 2018)
• Luego (8 días después), CME anunció que su nuevo contrato de futuros de bitcoin estaría disponible para su negociación el 18 de diciembre. El anuncio de CME se produjo cuando la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas (Traducido al español) dijo que permitiría a la bolsa de futuros más grande del mundo y a su competidor, la Bolsa de Futuros Cboe, lanzaran contratos de bitcoin; CNBC informó sobre esto en un par de artículos.
• Hablando de opciones futuras, a diferencia de las horas regulares del mercado, las posiciones de los contratos de Bitcoin expiran en CME a las 16:00 hora de Londres, el último viernes de cada mes. (Redot, 2023)
• BITO, el primero de su tipo, fue rechazado el 18/10/21. Como señala en informe de perspectivas de inversión de ProShares, BITO invierte en futuros de Bitcoin y no invierte en Bitcoin al contado. No hay garantía de que el fondo haga un seguimiento de cerca de los rendimientos de Bitcoin. Pero lo hace lo suficiente, y durante mucho tiempo, hasta enero de 2024, fue la única forma confiable para los inversores institucionales que querían una exposición a BTC en forma de ETF.

Dado que tenemos una muestra absolutamente minúscula (semanas) de el ETF al contado aún no se han demostrado sus consiguientes influencias en los precios futuros durante el vencimiento. Dejaremos abiertas las conjeturas. Lo que definitivamente será interesante es ver si los eventos «clásicos» de trad-fin emanarán en los ETF al contado y, por lo tanto, influirán en los precios al contado y de futuros; estamos hablando de los efectos de las vacaciones, el giro de los meses, etc. Todo eso aún no se ha visto.

Principales resultados y comentarios

Comencemos con una simple tarea: trazar el comportamiento de BTC en t días antes (t-3 a t-1), en (día d), y después del evento de vencimiento (d+1 a d+3), y tratar de sacar algunas conclusiones. Nuestra hipótesis es que la introducción del comercio de futuros de BTC puede tener un impacto en los rendimientos al contado de BTC alrededor de los días de vencimiento de los futuros de BTC (la investigación de Blasco, Corredor y Satrustegui ya ha demostrado que hay patrones intradía alrededor de la expiración).

Este gráfico de barras muestra muy bien el promedio aritmético (lineal) de los rendimientos el viernes, el día d (introducido antes) y los días alrededor.

Podemos ver que BTC gana significativamente durante el día de vencimiento, pero tiene rendimientos negativos el día anterior. Tenga en cuenta que los resultados durante el fin de semana siguiente (d+1 y d+2) son comparables a las de los tres y dos días anteriores a su vencimiento y no son una cuestión de interés. Parece que el primer lunes después de la expiración es el mejor día en cuanto a resultado de todos ellos.

Esta es una muestra completa, pero hay que decir que nos centraremos en dos submuestras:

• antes del lanzamiento de BITO;
• y después del lanzamiento de BITO.

Esta es nuestra pregunta -> ¿Hay alguna influencia del BITO negociado con ETF en los rendimientos en torno al vencimiento? Nuestra hipótesis es que con la introducción del ETF BITO, hubo una afluencia significativa de dinero en los futuros de BTC, lo que podría cambiar el patrón de los rendimientos en torno a la expiración de los futuros de BTC.

Un lector astuto vería que la «acción del precio» (devuelve cerca del día de vencimiento) se involcó en las fechas antes y después del lanzamiento de BITO. El patrón diario en los rendimientos de BTC en el período anterior a la introducción de BITO (2017-2021) es similar a todo el período (2017-2024). Por otro lado, el patrón en los rendimientos diarios después de la introducción del ETF BITO (2021-2024) se invierte, especialmente en los días anteriores a la expiración y en el propio día de vencimiento.

Finalmente, echemos un vistazo rápido a los rendimientos de BITO ETF (obviamente, lo rastreamos desde su primer vencimiento en futuros, que fue el 29/10/2021, como se mencionó anteriormente):

Una advertencia muy importante: el gráfico anterior muestra el rendimiento alrededor de los días de vencimiento en el calendario de operaciones de la Bolsa de Nueva York, ya que BITO no se negocia 24/7 como BTC spot, sino solo durante los días hábiles. Por lo tanto, el rendimiento de d+1 incluye el rendimiento desde el cierre del viernes de la Bolsa de Nueva York (4 p. m. ET) hasta el cierre del próximo lunes (4 p. m. ET). Por lo tanto, también incluye los resultados de los sábados y domingos.

Al vencimiento, el viernes, BITO, al igual que el spot de BTC, tiene un rendimiento relativamente inferior a los días anteriores al vencimiento (d-2 y d-1), pero realmente brilla el lunes (d+1) (lo mismo que los futuros al contado o perpetuos en mercados no regulados).

Por supuesto, surge la pregunta evidente de: ¿cómo se vería la curva de rendimiento si construyéramos estrategias basadas en días alrededor del vencimiento de los futuros utilizando el ETF BITO?

Y aquí vienen las curvas de capital (eje y para representar la apreciación/depreciación de 1 $ invertido en estrategia, o /100 de rendimiento en % en el tiempo):

Con la tabla de rendimiento tradicional:

Por lo tanto, si planea operar alrededor de la expiración de los futuros de BTC, debe considerar los días alrededor de la expiración (el jueves y el fin de semana después + lunes) y evitar el día de vencimiento en sí. Este patrón es similar a la estrategia de la semana de vencimiento de opciones en los índices bursátiles.

Conclusión

Desafortunadamente, solo tenemos una muestra relativamente corta para nuestro análisis, pero los datos sugieren que la expiración de los futuros de BTC afecta a los precios al contado de BTC y al ETF BITO. Pero nuestra investigación no termina aquí. Seguramente, la introducción de los ETF al contado de BTC puede y probablemente afectaría a la acción de los precios. Definitivamente planeamos revisar este estudio después de que se disponga de más datos y analizar el impacto de los ETF al contado de BTC. ¿Debería la acción de los precios ser aún más evidente o desaparecer por completo? El tiempo lo dirá.

Autor: Cyril Dujava, Analista Cuantitativa, Quantpedia

Links de psicotrading: Encontrar tu ventaja por Brett N. Steenbarger

Sistemas de medias móviles: dos opciones a tener en cuenta por Perry J. Kaufman

• Todos conocemos el funcionamiento de las medias móviles. Ahora bien ¿sabemos cómo usarlas en función del mercado al que nos enfrentemos? ¿Es mejor usar un cruce sencillo del precio sobre la media móvil o es mejor operar siguiendo la dirección de esta? En exclusiva para Hispatrading Magazine, Perry J. Kaufman nos lo explica.
• Artículo publicado en Hispatrading Magazine 48.

La media móvil es la forma más popular de identificar la tendencia. La mayoría de los gestores de fondos lo utilizan como piedra angular de su estrategia. Normalmente se calcula entre 60 y 120 días para identificar la dirección fundamental de la economía. Por ejemplo, realizando un seguimiento de los efectos de la política de tipos de interés del Banco Central.

Las medias móviles a largo plazo funcionan mejor con las tasas de interés, que tienen las tendencias más fuertes, y luego con el tipo de cambio porque el dinero fluye a los países con las tasas de interés más altas. Si bien se refleja en el costo de la mayoría de los productos, su efecto en el mercado de valores no es tan claro.

Los bancos centrales reducen las tasas de interés para estimular la economía y aumentan las tasas para amortiguar la inflación. Lo hacen de una manera muy ordenada, lentamente, mientras observan el efecto de sus medidas. Las acciones con más deuda se benefician de tasas más bajas, al igual que la vivienda y muchos otros negocios.

Esta introducción sirve para explicar que algunos mercados se mueven sin problemas mientras que otros son erráticos. Eso marcará una gran diferencia en la forma en que decida las reglas para seguir un sistema basado en una media móvil.

Las reglas

Estas son las opciones:

Regla 1:

• Compre (abra una nueva posición larga) cuando el precio de las acciones cruce por encima de la media móvil.
• Salga (o venda en descubierto) cuando el precio de las acciones cruce por debajo de la media móvil.

Regla 2:

• Compre cuando suba la media móvil.
• Salga (o venda en descubierto) cuando la media móvil baje.

¿Cuál cree que es mejor?

Como matemático, siempre he usado la Regla 2. Mi razonamiento es que, si va a encontrar la tendencia suavizando el movimiento del precio, entonces la tendencia nos dice qué hacer.

Otra razón es que los precios pueden atascarse moviéndose hacia adelante y hacia atrás a través de la línea de tendencia, provocando muchas más operaciones que si sigue la dirección de la tendencia. Mi experiencia es que usar la dirección de la media móvil para decidir la operación (Regla 2) tendrá la mitad de operaciones que si decide usar la Regla 1. Eso es probablemente lo más importante cuando las comisiones son altas, a lo que hay que añadir el deslizamiento de ejecución que siempre sufrimos al abrir una nueva posición.

Decidir qué regla usar

Resulta que la decisión de utilizar la Regla 1 o la Regla 2 no es tan clara como pensaba. La vida sería mucho más sencilla si todo fuera blanco o negro. Veamos cuándo es mejor usar la Regla 1 y cuándo es mejor la Regla 2. Entonces podrá decidir por si mismo.

Precios que se mueven suavemente

Usamos extremos en nuestros ejemplos. En los EE. UU., los fondos mutuos que invierten en tasas de interés tienen el movimiento de precios más suave. Los fondos mutuos restringen hacer muchas operaciones, por lo que los precios no cambian día a día. Los inversores deben mantener sus posiciones durante mucho más tiempo que el resto.

En la Figura 1, la barra azul muestra las ganancias totales de la Regla de trading 1 (el precio cruza la media móvil) durante los últimos 5 años, solo a largo plazo. La barra naranja es la Regla 2. Los datos son del LHYAX, el Lord Abbett High-Yield Fund. Llamamos a la Regla 1 “Cruce de precios” y a la Regla 2 «Señal de tendencia”. El cruce de precios es mejor para cada velocidad de tendencia probada, desde 50 días hasta 150 días.

La forma de explicar este resultado es que entrar antes es mejor cuando el precio está en tendencia. Las señales de trading para la Regla 2 se dan después que las generadas por la Regla 1. Cuanto más larga sea la tendencia, más se retrasará la señal de la Regla 2. Eso muestra que para la mayoría de los resultados la barra naranja cae más rápido que la barra azul. En ambos casos, las tendencias más largas no son tan buenas como las más cortas porque el cambio de tendencia es suave y los precios continúan en la dirección de la tendencia.

La Figura 2 muestra los precios del LHYAX en 2016. Si bien hay grandes caídas, el precio normalmente se mueve en un rango estrecho mientras sube y baja. Los precios no solo tienen que subir para que no haya problemas.

Mercados de índices de renta variable

En los mercados de índices bursátiles se puede ver lo opuesto a un movimiento suave de precios. Cuando probamos ambas reglas para el SPY, el ETF del S&P, vemos que la señal de tendencia (Regla 2, en naranja) es a menudo mejor que la Regla 1 (ver Figura 3). La razón es que el SPY tiene más ruido, por lo tanto, las señales de trading son mejores cuando se suavizan.

No son las grandes caídas, son los movimientos diarios los que crean el ruido. La Figura 4 muestra el precio del SPY durante los últimos 5 años. Debe prestar atención a los pequeños y frecuentes altibajos.

Medición de ruido

Si me ha leído en otros artículos o libros, sabrá que confío en el Efficiency Ratio (EF) o Ratio de Eficiencia para medir el ruido. Un ratio alto significa que el mercado tiene menos ruido y es mejor para seguir las tendencias. Un ratio bajo significará que hay más ruido y el mercado es mejor para la operar mediante reversiones a la media. La formula es:

EF = cierre de hoy menos cierre de hace N días dividido entre

el valor absoluto del cambio de precio diario de los últimos N días

La Figura 5 muestra los valores del ER para LHYAX, SPY e IBEX. Como era de esperar, el fondo mutuo (LHYAX) tiene el ratio más alto (menor ruido) e IBEX tiene el mayor ruido. Por lo tanto, usaríamos la Regla 1 (cruce de precios) para LHYAX y la Regla 2 para el SPY e IBEX.

Cuando aplicamos una media móvil de 80 a estos tres mercados, obtenemos las ganancias totales que se muestran en la Figura 6. Por supuesto, esperaríamos que LHYAX tenga las ganancias más altas porque tiene la mayor tendencia, pero también tiene los movimientos más pequeños. Sus ganancias totales son pequeñas pero hay un alto porcentaje de buenas operaciones y bajo riesgo. El índice IBEX tiene pequeñas ganancias porque tiene movimientos de precios más erráticos y alto riesgo.

Conclusión

Nada en el mercado es simple, pero comprender cómo se mueven los precios, ya sea sin problemas o en un patrón errático, lo ayudará a decidir cómo aplicar una media móvil e incluso si un sistema de tendencias funciona para un mercado específico. Deberá realizar pruebas en cada mercado, pero esa es la esencia misma del trading. No todos los sistemas funcionan en todos los mercados y no todos los mercados funcionarán con todos los sistemas. Seleccionar los mercados correctos, los sistemas correctos y las reglas correctas conducirá al éxito.

El Hombre Con 3 Cerebros: sintonizar tu mente con el mercado por Peter Davies

Comenzando con una pequeña explicación de lo que he estado haciendo durante el último año y lo que descubrí sobre mi «cableado» mental que me dio habilidades en un área pero inútil en otra. Desde entonces he conocido a mucha gente como esta que básicamente tiene condiciones que parecen estar definidas por sus desventajas, pero estas condiciones también vienen con ventajas.

De todos modos, todos sabemos que tenemos personalidades diferentes. Sin embargo, todos los operadores a los que conozco quieren operar con ES (95%) o NQ (1%). En esta sesión, consideraremos algunos otros mercados, así como las habilidades de «no trading» que podrían facilitar su trading. Pero en lugar de hacer un artículo académico, consideraremos otras cosas, como el TDAH, la dislexia…

Consideraremos estas cosas, no porque queramos hacer un seminario de salud mental, sino porque estas condiciones son ejemplos extremos de personas que en la superficie simplemente podrían ser problemáticas/tener problemas, pero de hecho, su condición tiene un lado negativo que les da ventajas en ciertas áreas. Al mirar estos extremos, podría ayudarnos a entender nuestros propios «quirks» y «perks»

Además, si eres bueno en tu trabajo, esa podría no ser la habilidad. Podrías ser bueno en ese trabajo debido a tu cableado, lo que podría traer beneficios en otros lugares que no conoces.

Puede que ni siquiera afecte al mercado que operas, pero podría afectar a las herramientas que usas. Como las personas disléxicas que son capaces de pensar multidimensionalmente, usando todos sus sentidos, por lo que aunque no puedan usar su sentido del olfato, podrían ser capaces de involucrar sus oídos para completar su imagen mental. Hay un artículo muy interesante aquí: Dislexia – 8 habilidades básicas

No todo se trata de cableado mental, se trata de averiguar quién eres, cuáles son tus habilidades y cómo adaptarlas al trading. ¿Debería un tipo de personalidad específico apoyarse más en las noticias? ¿Debería un matemático friki que se convirtió en contable inclinarse más hacia el trading de acciones individuales en los lanzamientos reportes trimestrales?

Para aquellos que piensan que son 100 % normal. Piensa en tu familia, sé que cualquiera piensa que tiene una familia normal. Por lo tanto, es posible que estés llevando equipaje de eso o que hayas desarrollado algunas habilidades debido a ello. Como mi capacidad para callar cuando mi familia extendida está en una pelea a puñetazos en una boda. No puedes dejar de llegar en una limusina e ir a casa en una ambulancia.

Ahora, para que esto funcione, me gustaría que almas valientes con un cableado extraño nos escribieran, con confianza, si lo desean y nos hablen de los «pros y contras» que obtuvieron por tener un cerebro no estándar.

La razón por la que anunciamos esto temprano, es que nos gustaría escuchar algunas experiencias, sobre las habilidades que adaptaste que fracasaron y las que realmente funcionaron bien. Empezaré con mi historia, luego podemos ver a los demás.

La conclusión es, con suerte, que tenga la oportunidad de alterar su camino en el trading a uno que sea mejor para usted, más agradable y con una mayor tasa de éxito.

¿Estamos viviendo en los locos años 20? por Ben Carlson

En marzo de 2020, en el apogeo de la incertidumbre al comienzo de la pandemia, escribí sobre lo que se necesitó para llegar a la década de los locos años 20.

Este gráfico lo resume muy bien:

Esto es lo que escribí en ese momento:

¿Cuántas personas en ese momento habrían predicho durante los años de guerra/pandemia/recesión/depresión que la década de 1920 sería uno de los períodos más innovadores y prósperos que nuestro país haya visto?

La década de 1920 dio el lugar al automóvil, el avión, la radio, la línea de montaje, el refrigerador, la maquinilla de afeitar eléctrica, la lavadora, la gramola, la televisión y más.

Hubo un auge masivo del mercado de valores y una explosión de gastos por parte de los consumidores que no tenían rival en ese momento. Después de la inmensa presión de la Gran Guerra, muchas personas simplemente querían divertirse y gastar dinero.

Si me hubieras dicho en ese entonces lo bien que estaría la economía ahora, no estoy seguro de que te hubiera creído.

Voy a argumentar que tenemos nuestros locos años 20.

El patrimonio neto está en máximos históricos.

El mercado de valores está en máximos históricos.

Los precios de la vivienda están en máximos históricos.

La actividad económica está en máximos históricos.

La tasa de desempleo ha estado por debajo del 4 % durante más de dos años.

¡Incluso puedes ganar un 5 % con tu dinero en efectivo!

La gente está gastando dinero como locos.

Mira el aumento en las ventas minoristas desde los niveles de la pandemia:

La inflación explica parcialmente esto, pero incluso en términos reales, estas cifras son mucho más altas que la tendencia vista antes de la pandemia.

Incluso después de tener en cuenta la inflación, la gente está gastando mucho más dinero en alimentos en estos días:

Sí, nos encanta quejarnos de los precios de las tienda de alimentación, pero eso no ha impedido que la gente gaste.

De hecho, la gente está comiendo fuera más que nunca en estos días:

Ese período de restricciones por el Covid en torno a comer fuera obviamente provocó algo en la gente que hizo que todo el mundo quisiera salir a comer más que nunca.

No es solo comer fuera. La gente también está viajando como locos ahora.

He viajado unas cuantas veces en estos últimos meses. Todos los aeropuertos están llenos. Se espera que los viajes por vía aérea en primavera de EE. UU. alcancen otro nuevo máximo histórico en marzo y abril.

Además, estamos en medio de un auge de la IA.

En el discurso de apertura la semana pasada, Jensen Huang de NVIDIA enumeró a todas las empresas que ahora confían en el fabricante de chips:

La capitalización bursátil de NVIDIA ha ganado casi 1,7 billones de dólares desde principios de 2022.

Llámalo burbuja si quieres, pero la revolución de la IA se acerca independientemente de las valoraciones actuales de las acciones tecnológicas. El futuro incluirá robots y asistentes personales y tutores basados en IA para sus hijos y quién sabe qué más.

El sentimiento del consumidor no se alinea exactamente con una mentalidad de los locos años 20 porque la gente odia la inflación y las tasas de interés altas. Pero tienes que tener en cuenta lo que la gente hace, no lo que dice.

La gente está gastando dinero en comida, viajes, ropa y tecnología.

Están invirtiendo en su cuenta 401k, IRA o de corretaje. Están apostando en su cuenta de Draft Kings o Fan Duel. Haciendo trading intradía con Robinhood.

La gente está actuando como si fueran los años 20, ya sea que estén de acuerdo con ese sentimiento o no.

Algunos señalarán que, dada la desigualdad de riqueza inherente de nuestro sistema, tal auge es imposible.

La mayoría de la gente probablemente no se da cuenta de que la década de 1920 fue una de las peores décadas de la historia económica moderna para la desigualdad de la riqueza.

Según el BLS, casi el 60 % de todos los hogares a finales de la década de 1920 ganaban menos de 2.000 dólares al año, que era el ingreso mínimo en ese momento. En 1928, el 1 % superior ganaba casi el 25 % de todos los salarios.

También vale la pena señalar que la locura que fueron los años 20 fue seguida por la Gran Depresión.

Los booms son inevitablemente seguidos por los caídas. Así funciona todo.

Edward Chancellor escribió sobre los locos años 20 en su libro Devil Take the Hindmost:

Tal vez, como algunos afirmaron, los locos años veinte fueron años moralmente degenerados que merecían una visita bíblica: pero también fueron un período en el que las personas exhibían una capacidad para soñar, una fe en el futuro, un apetito empresarial por el riesgo y una creencia en la libertad individual. Estos rasgos profundamente americanos sumieron un fuerte golpe en octubre de 1929 y parecieron extinguirse durante la Gran Depresión. Pero volverían.

El actual período posterior a la pandemia también desató un apetito empresarial por el riesgo en este Estados Unidos como nunca antes habíamos visto:

Las cosas siempre podrían ser mejores.

Pero es una locura estar donde estamos considerando dónde estábamos hace solo cuatro años durante el brote de Covid.

En lo que a mí respecta, los locos años 2020 están aquí.

Disfrútalos mientras duran.

Cómo cambiar tu estado psicológico por Brett N. Steenbarger

La Reserva Federal en un año de elecciones presidenciales por Dr. Ed Yardeni

A pesar de los informes del IPC y del IPP de la semana pasada, mejores de lo esperado, los mercados financieros todavía anticipan que la Reserva Federal recortará la tasa de los fondos federales tres veces durante los próximos 12 meses. El viernes, los futuros sobre tipos de fondos federales más próximos cotizaban en el 5,33%, mientras que los futuros a 12 meses cotizaban en el 4,47% (fig. 1). Ese diferencial de 86 puntos básicos implica que los inversores esperan al menos tres recortes de 25 puntos básicos cada uno para marzo del próximo año.

El 15 de enero, ese diferencial era de 159 puntos básicos, lo que implicaba seis recortes de tipos de este tipo. En ese momento, los mercados no estaban sincronizados con el Resumen de Proyecciones Económicas (SEP) del 13 de diciembre de 2023 publicado por el Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC). Mostró que la proyección mediana de los miembros del comité y los presidentes de los bancos federales para la tasa de los fondos federales representa una disminución del 5,40% en 2023 al 4,60% en 2024. Ese diferencial de 80 puntos básicos implicaba que el FOMC anticipaba hacer tres recortes de tasas de 25 puntos básicos cada uno, no seis.

Consideramos que el diferencial entre la tasa de los fondos federales y el rendimiento de los bonos del Tesoro estadounidense a dos años es otra medida del pronóstico del mercado sobre el cambio en la tasa de los fondos federales durante los próximos 12 meses (Fig. 2). Este último cerró en 4,72% el viernes, lo que implica dos recortes de tasas hasta marzo de 2024. Creemos que el último SEP trimestral, que se publicará este miércoles, bien podría sugerir dos recortes de tasas, en lugar de los tres de diciembre, durante este período, que se producirán más tarde en lugar de antes este año.

De modo que los mercados están ahora más sincronizados con las proyecciones del FOMC que a mediados de enero. Ambos prevén dos o tres recortes, ya sea este año o antes de marzo de 2025.

Por otra parte, este es un año de elecciones presidenciales. Así que pensemos en lo siguiente:

(1) Se podría considerar que recortar las tasas de interés justo antes de las elecciones de noviembre favorece a la administración Biden. En una entrevista con 60 Minutes que se emitió el domingo 4 de febrero, se le preguntó al presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, “¿hasta qué punto la política determina el momento” de cuándo reducir las tasas de interés? Powell respondió con firmeza que “no consideramos la política en nuestras decisiones. Nunca lo hacemos. Y nunca lo haremos”.

(2) Sin embargo, el calendario electoral podría convencer a algunos funcionarios de la Reserva Federal de impulsar un recorte de tipos en las reuniones del FOMC del 1 de mayo o del 12 de junio, antes de que se celebren las convenciones nacionales del partido en Milwaukee para los republicanos del 15 al 18 de julio y en Chicago para los demócratas. del 19 al 22 de agosto. Melissa y yo buscaremos señales de tal cambio en el diagrama de puntos del próximo SEP.

(3) Si los datos de inflación se mantienen por encima del objetivo del 2,0% de la Reserva Federal durante los próximos meses, eso podría impedir que la Reserva Federal reduzca las tasas antes de las convenciones políticas de verano. Si es así, entonces el comité de política monetaria apolítico podría posponer la consideración de recortes de tasas hasta después de las elecciones presidenciales de noviembre. Eso sería lo políticamente prudente, ya que la Reserva Federal valora su independencia por encima de cualquier otra consideración.

Habrá una reunión del FOMC que finalizará el 7 de noviembre, justo después de las elecciones. Esa podría ser la primera decisión de recorte de tipos de este año. El segundo recorte podría anunciarse el 18 de diciembre, tras la última reunión del año. Eso si tales recortes están justificados.

(4) Según nuestro recuento, durante nueve de los 17 cuartos años anteriores de mandatos presidenciales, la Reserva Federal no consideró apropiado cambiar la tasa de los fondos federales por una razón u otra que podría haber sido de naturaleza política o no (Fig. 3).

Por cierto, desde 1929, el S&P 500 ha ganado un 6,2%, en promedio, durante el cuarto año de elecciones presidenciales (Fig. 4). (El S&P 500 ha subido un 7,3% hasta la fecha). Los aumentos promedio durante el primer, segundo y tercer año fueron del 6,7%, 3,3% y 14,0%.

Una rara combinación de máximos anuales en sectores cíclicos por Sentimentrader

• Máximos anuales en las acciones de los sectores discrecional, financiero e industrial.
• Movimientos similares hasta nuevos máximos sugieren que la tendencia alcista del S&P 500 persistirá durante un año más.
• El ETF del sector financiero (XLF) es el único sector que cuenta con puntuaciones de tendencia absolutas y relativas perfectas.

Los mercados muestran fortaleza cuando las acciones se hacen nuevos máximos

La semana pasada, destaqué una señal alcista de un indicador que mide el porcentaje de acciones del S&P 500 que cotizan dentro del 5% de un máximo de 252 días. Este indicador basado en amplitud mostró que la mayoría de las acciones rondaban justo por debajo de los máximos anuales.

El jueves, un número considerable de estas acciones rompió al alza, lo que elevó el porcentaje de acciones del S&P 500 que registraron máximos anuales al nivel más alto desde mayo de 2021.

Cuando examiné el desglose por sector, el sector financiero, el industrial y el de consumo discrecional mantuvieron la proporción más alta de acciones, registrando un máximo, con los tres grupos superando el 30%.

Con tantas acciones del sector cíclico en ruptura, ¿qué mensaje ofrece el mercado sobre la sostenibilidad de la tendencia alcista?

Lo que nos dice el estudio

Dado que un número significativo de acciones en sectores económicamente sensibles como el consumo discrecional, el financiero y el industrial registran máximos anuales simultáneamente, la tendencia alcista en el índice más seguido del mundo debería seguir, especialmente porque los índices rara vez caen cuando las acciones que los componen suben con fuerza a nuevos máximos. Desde una perspectiva de asignación sectorial, el sector financiero y el industrial ofrecen una alternativa convincente al sector de tecnología, especialmente a nivel de acciones individuales.

Cómo dejar de repetir errores por Alexander Elder

Cómo dejar de repetir errores

• Llevar un diario de trading visual ayuda a los traders a aprender de sus experiencias y a dejar de repetir errores. Si llevas un diario visual, acelerarás tu proceso de aprendizaje.
• Artículo publicado en Hispatrading 56.

Piensa en esto: si vas a una fiesta, probablemente antes de ir te mirarás en un espejo. Es posible que notes una mancha en tu camisa o algo en tu cara. Un espejo te ayudará a ver lo que tienes que hacer para mejorar tu apariencia. Un diario de trading visual te ayudará a ver lo que hiciste bien y mal en operaciones anteriores y a realizar las correcciones necesarias de cara al futuro.

Para mostrar cómo es un buen diario de trading visual, compartiré dos diarios escritos por dos miembros élite de nuestro grupo de trading internacional, www. SpikeTrade.com .

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Nilton D., miembro en EE. UU.:

Seguí el plan – TQQQ en corto

Llegué a la semana con un sentimiento muy bajista.

Varias divergencias bajistas se estaban desarrollando, incluida una divergencia del ATR en este gráfico diario del índice Nasdaq, con potencial doble techo. Abrir una posición en corto del Nasdaq parecía lo más lógico y valió la pena.

Mi plan era simple:

• Entré cerca del máximo de la semana anterior al cierre.
• Salí en la EMA 8 diaria de los mínimos (la media móvil favorita de Kerry).
• Calculé 1 ATR para definir la orden stop, aproximadamente 3,3% de pérdida.

Seguí el plan y funcionó bien.

Cuando miro hacia atrás y analizo los movimientos del mercado durante la semana pasada, me doy cuenta de que tuve un poco de suerte tanto con mi entrada como con mi salida. Una precisión como esta no se da muy a menudo.

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Tim B., un miembro de Canadá:

Aprovechando otra caída con el TQQQ en corto

Escribí en mi plan el fin de semana pasado: “Buscando que se reanude una secuencia bajista más profunda. Muchos patrones que estoy siguiendo apuntan a ese resultado. Esta vez elegí el Nasdaq, pero varios índices muestran el mismo movimiento. Septiembre es un mes históricamente bajista y puedo recordar muchos septiembres en los que operé con éxito movimientos bajistas”.

No le doy demasiada importancia a las tendencias estacionales, pero cuando se alinean con los patrones técnicos que veo, mucho mejor.

El mercado bajó como sugirió mi análisis. Aproveché una buena parte de la caída y salí basándose en patrones de ondas/condiciones de sobreventa a corto plazo.

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Animo a todos los traders a llevar diarios visuales. Toma una captura de pantalla cuando abras una operación y guárdala con algunos comentarios sobre por qué actuaste así. Toma otra captura cuando salgas y escribe cualquier comentario: lo que se hizo bien y lo que se hizo mal. Vuelve atrás y revisa tus notas cada pocos meses: tu diario visual será tu mejor maestro.

La inversión en índices y su estructura interna: El Dow Jones Industrial Average y su valoración por José Manzanares

• Artículo publicado en Hispatrading 15.

Los gestores / asesores que trabajamos el día a día de los mercados financieros tenemos como principal referencia el S&P500 porque es más representativo de la economía americana pero vamos a utilizar en este caso el Dow Jones Industrial Average porque es un Índice diferente a la gran mayoría de Índices que seguimos en los mercados ya que la composición y metodología del mismo le hace diferente a cualquier Índice Bursátil (excepto al Nikkei Japones)

Metodología y cálculo del Dow Jones Industrial Average: 

El Dow Jones Industrial es un índice de precios y no de capitalización donde el valor que más pesa en el índice es aquel cuyo precio es más alto independientemente de su capitalización a diferencia de los demás índices donde el valor que más pesa es aquel que más capitalice (número de acciones en circulación por el precio de la acción).

Como todos sabemos es un índice compuesto por 30 valores, en un principio relacionados con el sector industrial aunque con la evolución de la economía ya tenemos a  varias empresas del sector tecnológico.

Cuando se construyó el índice en 1896 cotizaban solamente 12 compañías y su cálculo era sencillo, se sumaban los precios de las 12 compañías y se dividía por 12 para obtener el cálculo del mismo, en la actualidad con todas las modificaciones habidas en sus componentes (spin-off, Split, entradas y salidas de valores) el cálculo es diferente pero a la vez muy sencillo, se suman todos los precios de las acciones de los componentes del Dow Jones Industrial y a este sumatorio se le divide por 0,132229493 o se multiplica por la inversa que 7,5683298 y el resultado es el precio del índice , recomendamos a los lectores que lo intenten porque es curioso pero se obtiene el precio del índice.

Cuadro de precios y cálculo del índice:

Como podemos apreciar en el cuadro, los pesos de los componentes del índice no son representativos de las principales compañías americanas por tamaño bursátil o capitalización ya que la empresa que más pesa en el mismo es IBM y con bastante diferencia del resto de compañías y esto es lo más importante desde el punto de vista de valoración tanto por capitalización como por peso en el índice ya que Exxon Mobile tiene una capitalización de más de 400 bilion$ comparado con los 230 bilion$ de IBM pesando más del doble esta última y así con otras compañías. 

Este cuadro ya nos está dando unas interesantes pistas respecto a nuestra índice ya que la distribución en el momento de hacer este estudio, 2013, del mismo está compuesta por un claro dominador IBM cuyo modelo de negocio ya no es cíclico (pasó de tener una parte del negocio ligado a la venta de ordenadores que vendió a la empresa China Lenovo) y actualmente su negocio es “consultoría” con una impresionante diversificación internacional y con la catapulta del principal inversor “value” del mundo apostando por ella, estamos hablando de Warrent Buffet (es la primera empresa tecnológica en la que invierte cuando una de sus frases celebres es que no invierte en negocios que no entiende), esto nos reduce la volatilidad del mismo así como el incremento de peso de empresas no cíclicas como Mc Donals, Johnson& Johnson, Home Depot y Wal Mart aunque por otro lado la incorporación al mismo de Chevron (valor que no formaba parte del índice en el año 2007) junto con el elevado peso de Exxon Mobile (junto las dos compañías representan casi un 11% del Dow Jones) nos aportan un riesgo adicional que antes no contábamos aunque teníamos tres empresas quebaradas: City, IAG y G. Motors      

Lo que si nos parece importante desde el punto de vista de valoración son los ratios comparables entre un periodo y otro y esto es lo que nos puede dar unas pistas sobre si está caro o barato el Dow Jones Industrial y en este cuadro podemos apreciar las diferencias entre ambos periodos:

Aquí ya podemos comprobar con algunos ratios de valoración y comparables dos índices que si bien representan lo mismo vemos como difieren totalmente uno con el otro. Destacamos todos por la gran diferencia entre un periodo y otro aunque yo personalmente me quedo con un PER muy caro en el 2007, con un Price to Book Value también muy caro en el pico del ciclo en el año 2007 y para terminar con el EV/ EBITDA muy utilizado para valorar compañías para su venta bastante por encima del nivel actual.

Conclusiones:

La idea o el objetivo de este artículo no consiste es demostrar si el Dow Jones Industrial está caro o barato y por supuesto no es ninguna invitación a tomar cualquier posición en el mismo sino en ahondar en la importancia del conocimiento y funcionamiento interno de los índices cuando invertimos en ellos.

Yo soy especialista en fondos cotizados o exchange trade funds (ETFS) y aunque estemos hablando de una inversión en gestión pasiva como se los conoce en los mercados (decimos que es pasiva porque realmente no hay gestión sino una herramienta de software que nos permite invertir en una cesta que replica el comportamiento de un índice) es mucho más importante conocer la metodología y los pesos de cada valor en el índice para poder tener una estrategia de inversión y como mejor ejemplo tenemos el del Dow Jones Industrial Average donde el cambio en sus componentes y la asignación de nuevos pesos nos lleva a la conclusión de que está bastante más barato que cuando alcanzo sus máximos históricos hace 5 años por un motivo muy sencillo: no es el mismo aunque eso la mayoría de inversores lo desconocen.   

Lecciones de éxito que necesitamos aprender por Ray Barros

El modelo de éxito de Mark Douglas es uno de los mejores que he encontrado. Mark cree que hay tres lecciones independientes que un trader debe aprender:

• Debe aprender a pensar en probabilidades (un trader desarrolla un plan de trading con una ventaja junto con un enfoque efectivo de gestión del dinero. Aprende a ver cada operación como parte de un resultado general en lugar de una cuestión de vida o muerte).
• Debe aprender a ejecutar el plan de trading de manera relativamente impecable, una cuestión de psicología.
• Debe aprender a aceptar el dinero que te da el mercado, una cuestión de psicología, generalmente de autoestima.

Las «lecciones independientes» significan esto: el hecho de que un trader tenga un plan de trading ganador no significa que pueda ejecutarlo ni que pueda aceptar las recompensas de sus esfuerzos sin autosabotaje; Del mismo modo, el hecho de que pueda ejecutar su plan no significa que su plan tenga una ventaja, etc.

En este artículo, analizaré lo que creo que es el requisito previo tácito para operar con éxito. A este elemento lo llamo “percepción y aceptación de la realidad”.

En su primer libro, “Poder Ilimitado”, Tony Robbins describe la “Fórmula del Éxito Definitivo”:

• define tus metas
• tomar acción
• observar los resultados
• cambie su comportamiento si su acción no le está dando lo que quiere. El elemento para el éxito está implícito en esta fórmula.

Hyrum Smith lo establece más claramente como su séptima ley en «Las 10 leyes naturales de la gestión exitosa del tiempo y la vida»:

“Satisfaces necesidades cuando tus creencias están en consonancia con la realidad”.

La mayoría de los fracasos al hacer trading que he conocido han demostrado una capacidad increíble para no percibir la realidad o, si la ven, no actuar en consecuencia. Este fallo se demuestra de muchas maneras.

Uno de los más comunes es tener expectativas poco realistas sobre el rendimiento que puede generar el trading (dado que su objetivo declarado es ser un jugador de mercado a largo plazo); esto generalmente toma la forma:

“Quiero convertirme en profesional; ya sabes, renunciar a mi trabajo y ganar el 100%  al año, tal vez un 200%. Sí, he hecho un poco de trading y no he ganado nada de dinero, pero tengo fe en mi capacidad para conseguirlo (es decir, 100% de retorno anual, etc.)”.

¡Dáme un respiro! Si el trader fuera un jugador de tenis de fin de semana, no esperaría vencer a Rafa Nadal; sin embargo, con un historial comprobado de pérdidas al hacer trading, ¡él espera hacer un 100% o más sin un alto riesgo de ruina!

Otra forma que toma esto es simplemente negar la realidad. Robert Krausz solía contar una historia fabulosa sobre un trader que acudió a él en busca de ayuda porque «su esposa estaba robando» los estados de cuenta de su broker. ¡Bajo hipnosis, el trader le dijo que estaba escondiendo los estados de cuenta porque no podía soportar ver las pérdidas!

Piense en su trading y/o su estado actual como trader: ¿le «falta reconocer la realidad»? Soy más vulnerable cada vez que los resultados de mi drawdown se acercan a mi zona prohibida de una pérdida del 20% o más.

¿Qué hay del trader novato, cuál es la mejor manera de evitar esta trampa?

Nos atraen los mercados porque caemos en la exageración de que es una forma rápida y fácil de ganar dinero. La realidad es que no existe una fórmula mágica para obtener esas enormes ganancias; en cambio, hay principios que deben ser entendidos, aceptados y aplicados si queremos tener éxito.

Los principios pueden enunciarse sucintamente:

• “En última instancia, el trading requiere un cambio de comportamiento y eso requiere que salgamos de nuestras zonas de confort al desarrollar una idea de lo que necesitamos para tener éxito y luego actuar para cambiar.
• La mera comprensión del problema no es suficiente; en realidad, debe hacer algo para solucionarlo.
• Una gran definición de locura es “hacer lo mismo una y otra vez y esperar resultados diferentes. Si después de un tiempo, sus acciones no conducen al resultado deseado, cambie sus acciones”.

Demasiados traders se acercan al éxito con un ‘ deseo ‘ ( sí, por favor, pero no me pidan que trabaje en ello ) y no con un ‘ quiero ‘ (haré lo que sea necesario). Y, si logran un cambio, buscan el éxito instantáneo. Pero, este cambio no vendrá rápido y será el producto de un trabajo constante.

He visto los efectos de actuar fuera de estos principios en mi trabajo de “tutoría”.

Hace tiempo conocí a Amos. Quería convertirse en profesional, etc., etc. Había estado en los mercados durante más de 10 años y probablemente había asistido a todos los cursos impartidos sobre trading. Le pedí que desarrollara un plan de trading por escrito. Con un poco de ayuda, los traders novatos suelen tardar entre 3 y 6 meses. Pasaron más de 18 meses sin que Amos tuviera un plan.

Burke hace poco. Tiene un gran sentido del mercado y ha experimentado el éxito. Sin embargo, es consciente de que necesita cambiar, ya que parte de ese éxito se ha logrado negándose a asumir pérdidas. Hasta ahora ha funcionado, pero sabe que es solo cuestión de tiempo. Sin embargo, tiene miedo de implementar cambios, principalmente porque significará operar fuera de su zona de confort. A menos que cambie, se unirá al 80 o 90 % de los perdedores al hacer trading.

Y así continúa….

Esa es una cara de la moneda. La otra son las grandes historias de éxito de los traders que dedicaron muchas horas de trabajo para aprender las lecciones de Mark Douglas. Como:

• Colin, que estaba listo para dejar el trading cuando lo conocí por primera vez en Brisbane. Tres años más tarde, el éxito de Colin es un modelo para quienes luchan por el éxito.
• Y como Doug, que ahora dirige su propio fondo de cobertura.

Cada uno hace trading de manera diferente y utiliza diferentes herramientas. Cada uno ha logrado el éxito en sus propios términos trabajando ‘inteligentemente y duro’.

Para resumir: el éxito viene con el compromiso y la acción constante. Ambos son productos de lo que llamo “percepción y aceptación de la realidad”.

¿El rendimiento pasado es garantía de resultados futuros? por Kevin Davey

Si ha estado operando con futuros, materias primas o divisas durante un tiempo, lo más probable es que haya escuchado la frase «el rendimiento pasado no es necesariamente indicativo (o no tiene garantía) de resultados futuros». Es un aviso obligatorio que se requiere para los grupos que participan en ciertas actividades de trading. Y como verás, es necesario por muy buenas razones, y para responder a la pregunta principal: no, el rendimiento pasado NO predice resultados futuros.

Este aviso de advertencia/descargo de responsabilidad es obligatorio en muchas situaciones porque la mayoría de las personas miran un registro histórico de rendimiento o una curva de equidad, y extrapolan los resultados en el futuro. Por ejemplo, si un sistema de trading algorítmico hizo un promedio del 40 % por año durante los últimos 5 años, muchas personas asumirán que ganará un 40 % durante los próximos cinco años, o al menos durante los próximos 1-2 años. Eso es lo PEOR que se puede suponer, por dos razones. En primer lugar, el futuro nunca es una repetición del pasado, y en segundo lugar, el registro histórico en sí podría ser defectuoso. Hablemos de estos dos problemas.

Aunque es obvio que nadie puede predecir el futuro, la gente siempre lo hace. Esto sucede en todos los ámbitos de la vida, y aparece en actividades tan diversas como el pronóstico del tiempo, la adivinación, las predicciones de campeonatos deportivos y los anuncios del mercado de valores. Aunque es divertido predecir el futuro, nadie realmente puede hacerlo con precisión (aunque muchos afirmarán que tienen ese «don» – si realmente tienen esta capacidad, ¿por qué no son multimillonarios?).

Nostradamus es un gran ejemplo. Si era tan bueno prediciendo el futuro, ¿por qué no era el hombre más rico del mundo?

Por lo tanto, una forma típica de predecir el futuro es usar el pasado como guía. Por ejemplo, los Pittsburgh Steelers ganaron el Super Bowl hace un tiempo, por lo que, según el rendimiento anterior, deberían haberlo ganado todo el año siguiente. Por supuesto, no lo hicieron. O, tal vez a finales de 2007 pensaste que, dado que el método de «comprar y mantener» para las acciones funcionó de 1910 a 2007, debería funcionar en 2008. ¿Ves el problema? Conocer el pasado no necesariamente nos ayuda con el futuro. Muchas veces nos ciega a otras posibilidades, que muchas personas descubrieron durante la crisis financiera de 2008. Y esa es una de las razones de los avisos que se deben dar al hablar de productos financieros en los que invertir.

Una segunda razón para el descargo de responsabilidad del «rendimiento pasado no es una garantía» es que, especialmente en el mundo de la inversión, las curvas de rendimiento y las cifras que se muestran son muchas veces hipotéticas (es decir, nadie realmente operó de esa manera con dinero real, y posiblemente nadie podría haber negociado de esa manera, incluso si quisiera).

Entonces, ¿cómo puedes protegerte? En primer lugar, si ves a alguien haciendo predicciones de mercado, date cuenta de que hay una buena probabilidad de que se equivoque. No importa quién sea el gurú. Nadie conoce realmente el futuro.

En segundo lugar, los registros del sistema de trading son agradables de ver, pero nunca asumen que el rendimiento pasado mostrado se repetirá. Rara vez sucede. Sin embargo, un historial, especialmente si es auditado por un tercero independiente, puede ayudar a darle la confianza de que las personas que dirigen la inversión saben lo que están haciendo. Eso es sin duda mejor que poner tu dinero con alguien que no tiene antecedentes. Pero, de nuevo, no es garantía de rendimiento en el futuro.

En tercer lugar, para cualquier historial que vea, pregunte si se produjo en una cuenta de dinero real. Si no fuera así, todavía podría ser una estrategia trading viable, pero trátala con un sano escepticismo. Podría ser un método de trading que es imposible de ejecutar en la vida real. O, si se produjo en retrospectiva, es casi un perdedor garantizado en el futuro. Hay buenos sistemas de trading, y hay malos sistemas de trading. Muchas veces, es difícil saber cuál es cuál.

Por último, asegúrese de realizar la debida investigación antes de comprar cualquier sistema, seguir a cualquier gurú o inscribirse en cualquier servicio de señales. Es su dinero, y trabajó muy duro para acumularlo. No lo tire a la basura en una decisión rápida. Tómese el tiempo y el esfuerzo para investigar cada oportunidad de inversión en detalle. Si se apresura y cae en el argumento de ventas, pronto aprenderá por qué se da siempre el aviso de «el rendimiento pasado no es garantía de resultados futuros».

La Evolución Del Trading: desde el trueque al Trading algorítmico por Quantinsti

Hoy en día, el sistema de trading algorítmico es bastante popular entre los traders, pero ¿cómo empezó todo?

¿Cuáles son los antecedentes?

El trading comenzó con el sistema de trueque. En aquellos viejos tiempos, los bienes se intercambiaban por otros bienes. Finalmente, el trading de bienes fue reemplazado por el sistema de divisas y luego surgieron las bolsas que se transformaron en sistemas automatizados o electrónicos con el tiempo.

Exploremos el viaje del trading, comenzando desde el sistema de trueque y progresando hacia el trading moderno. Más adelante, profundizaremos en las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos, así como en las ventajas y desventajas que aportan.

Una breve historia de cómo evolucionó el «trading» del trueque a los algoritmos

La evolución del trading se ha producido gradualmente desde el trueque hasta el trading algorítmico.

Pero, ¿cómo tuvo lugar esta evolución del trading?

Veamos ahora cada marco de tiempo en detalle a continuación.

Sistema de trueque – Era antigua

En la antigüedad, la gente se dedicaba al intercambio directo o al trueque, donde algunos bienes y servicios se intercambiaban por otros bienes y servicios.

El valor de cada artículo estaba determinado por varios factores, como la rareza, la utilidad o el valor percibido de los dos artículos que se intercambiaban.

Pero, el trueque implicaba un acuerdo mutuo entre los individuos y dependía de la doble coincidencia de los deseos, lo que lo hacía ineficiente y engorroso.

Sistema monetario – Siglo VII d.C.

A medida que las sociedades crecieron, el sistema de trueque se volvió poco práctico porque no se pudo determinar el valor exacto de dos bienes de trueque. Por lo tanto, esto llevó a la aparición de varias formas de monedas. Estas monedas incluían artículos como cuentas, metales, conchas y, finalmente, monedas estandarizadas y papel moneda.

De esta manera, la introducción de la moneda hizo que el sistema de comercio fuera más eficiente al proporcionar un medio de intercambio y una unidad de cuenta.

Intermediadores y bolsas de valores – Siglos XVII y XVIII

En los siglos XVII y XVIII, sucedió algo emocionante en el mundo del comercio. Las bolsas de valores irrumpieron en escena, creando un centro de eventos para la compra y venta de acciones de la empresa. Estos intercambios trajeron orden al caos, introduciendo reglas, pisos de negociación dedicados y corredores para mantener las cosas funcionando sin problemas.

A medida que el comercio subía, surgió una nueva generación de intermediarios financieros: bancos y traders. Estas personas inteligentes nos hicieron la vida más fácil al facilitar las transacciones, salvaguardar nuestros depósitos e incluso extender el crédito cuando era necesario.

Trading manual o telefónico – 1900 a 1980

A finales del siglo XX, la invención y la adopción generalizada del teléfono llevaron al trading telefónico. De repente, los corredores y los traders podían conectarse entre sí en tiempo real, ¡independientemente de la distancia entre ellos!

Esto significaba que los traders podían charlar con sus homólogos, aprovechar las oportunidades de trading y recopilar información del mercado más rápido que nunca. Fue un juego de velocidad y eficiencia.

El trading telefónico dio el comienzo de una nueva era, en la que los traders podían reaccionar rápidamente a los eventos del mercado y realizar negocios sin esfuerzo a través de largas distancias. Fue un cambio de juego que hizo que el trading fuera más suave y rápido para todos los involucrados.

Mercados o Exchanges electrónicos y plataformas de trading en línea – 1980 a 2000

Este fue un gran punto de inflexión en la evolución del dominio del trading.

Los mercados electrónicos y las plataformas de trading en línea se refieren a los sistemas en línea que facilitan el trading de instrumentos y activos financieros electrónicamente.

Entre las décadas de 1980 y 1990, se adoptaron los sistemas computarizados de enrutamiento de pedidos. Estos sistemas permitieron a los traders enviar y ejecutar órdenes electrónicamente, reemplazando los métodos manuales.

Las Redes de Comunicación Electrónica (ECN) se introdujeron en la década de 1980. Los ECN facilitaron la coincidencia directa de las órdenes de compra y venta, pasando por alto los exchanges tradicionales.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos sistemas se limitaban en su mayoría a los grandes inversores institucionales y no eran ampliamente accesibles.

En 1990, Instinet se convirtió en la primera ECN en proporcionar servicios de trading electrónico a inversores institucionales.

El crecimiento de Internet en la década de 1990 llevó a la aparición de plataformas de trading en línea que proporcionaban a los inversores individuales acceso directo a los mercados financieros. Las corredurías en línea como E*TRADE, Ameritrade y Charles Schwab ganaron popularidad, permitiendo a los inversores minoristas hacer trading con acciones, opciones y otros instrumentos financieros desde sus propios ordenadores.

Sin embargo, la introducción de las redes de comunicación electrónica (ECN) en la década de 1980 allanó el camino para un mayor trading electrónico.

Fue solo en la década de 1990 que las redes de comunicaciones electrónicas (ECN) se expandieron y ganaron prominencia, ofreciendo un trading electrónico transparente y eficiente. Los ECN como Island ECN y Archipelago ganaron tracción, proporcionando una alternativa a los exchanges tradicionales al igualar las órdenes de compra y venta electrónicamente.

Cambio completo hacia el trading electrónico – 2000 a 2006

La evolución del dominio del trading llegó a nuevas alturas cuando se produjo el cambio completo hacia el trading electrónico.

Fue solo en el año 2000 que la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE) y otras bolsas importantes similares sufrieron un cambio significativo hacia el trading electrónico. La Bolsa de Nueva York introdujo el Modelo de Mercado Híbrido en 2006, combinando la coincidencia electrónica de órdenes con el trading tradicional basado en el piso. Otras bolsas, como el NASDAQ, hicieron la transición a plataformas de negociación totalmente electrónicas.

Estos exchanges o plataformas electrónicas revolucionaron la forma en que operan los mercados financieros, ofreciendo eficiencia, velocidad y accesibilidad a los participantes del mercado.

Aumento del trading algorítmico (2007 – 2023)

El trading algorítmico, incluido el trading algorítmico en línea, ha experimentado un crecimiento significativo, aprovechando la tecnología y los datos del mercado. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial están desempeñando un papel cada vez más importante en el desarrollo de algoritmos de trading avanzados en 2023.

El enfoque regulatorio continúa para garantizar un equilibrio entre la innovación y la integridad del mercado.

El aumento del trading algorítmico ha desempeñado un papel importante en la evolución del trading.

Veamos a continuación una breve descripción de todos los avances clave realizados hasta ahora entre 2007 y 2023.

2007:

• Las estrategias de HFT (¹) se hicieron más frecuentes, gracias a los avances en la tecnología y al acceso más rápido a los datos del mercado.
• Los reguladores comienzan a tomar nota del impacto potencial de HFT en la estabilidad y la equidad del mercado.

2008-2009:

• La crisis financiera mundial condujo a un mayor escrutinio (²) de los mercados financieros, incluidas las prácticas de negociación algorítmica.
• Los reguladores y las bolsas implementaron nuevas reglas y regulaciones para abordar las preocupaciones sobre la manipulación del mercado y los riesgos sistémicos asociados con la HFT.

2010:

• Flash Crash (³): El 6 de mayo de 2010, los mercados de valores de EE. UU. experimentaron una caída repentina y severa, seguida de una rápida recuperación en cuestión de minutos. El evento destacó los riesgos potenciales asociados con el trading algorítmico y de alta frecuencia.

2011:

• La Autoridad Europea de Valores y Mercados (4) (ESMA) introdujo directrices para el trading algorítmico, incluidos los requisitos para los controles de riesgos y los sistemas de supervisión.

2012-2013-2014:

• El trading algorítmico continuó expandiéndose a nivel mundial, con más bolsas y mercados que adoptaban plataformas de trading electrónico.
• El uso de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) en el trading algorítmico ganó fuerza.

2015-2016:

• El trading algorítmico representó una parte significativa de la actividad de trading (5) en los principales mercados financieros de todo el mundo.
• Las nuevas empresas de tecnología financiera (fintech) comenzaron a ofrecer soluciones de trading algorítmico a inversores individuales y empresas más pequeñas.

2017-2018-2019:

• En 2017, los mercados de criptomonedas fueron testigos de un aumento (6) en el trading algorítmico, ya que los activos digitales ganaron la atención de la corriente principal.
• Pero en 2018, las criptomonedas se derrumbaron en un 80 % desde su máximo en enero de 2018.
• La tecnología de cadena de bloques o blockchain, con su potencial para el trading descentralizado y transparente, atrajo el interés de las empresas de trading algorítmico.

2020:

• La pandemia de COVID-19 (7) condujo a una mayor volatilidad del mercado, y los sistemas de trading algorítmico desempeñan un papel crucial en la gestión y ejecución de operaciones durante este período.

2021-2022:

• La enorme afluencia de liquidez llevó a un aumento en el mercado en 2021.
• La caída del mercado de valores de 2022 (8) fue un evento económico mundial caracterizado por una caída significativa en los valores del mercado de valores.
• En los años anteriores al declive, la economía mundial experimentó una recesión causada por la pandemia de COVID-19. Si bien los impactos inmediatos de la recesión disminuyeron para 2022, condujo a desafíos posteriores, como el aumento de la inflación y una interrupción generalizada en las cadenas de suministro globales.

2023:

• El trading algorítmico sigue dominando los volúmenes de trading en los principales mercados financieros.
• Los avances tecnológicos, como la computación cuántica y el análisis de big data, ofrecen nuevas posibilidades para las estrategias de trading algorítmico.

ChatGPT y el trading algorítmico (2023)

La evolución del trading ha llegado al punto en el que la IA se puede utilizar ampliamente, desde la selección de acciones y la investigación de mercado hasta la prueba de la estrategia y la ejecución de la operación.

ChatGPT es un modelo de lenguaje de IA que puede ayudar a un operador con cada uno de los pasos mientras opera en el mercado financiero.

Además, ChatGPT, con sus capacidades en el procesamiento de idiomas, tiene el potencial de ayudar y beneficiar al dominio en el trading de varias maneras.

Un dominio de trading impulsado por el dúo dinámico de ChatGPT y el trading algorítmico es como tener un asistente de trading al alcance de la mano, listo para ayudarte en cada paso.

Pero, ¿cómo revoluciona exactamente ChatGPT el panorama de trading?

¡Vamos a sumergir!

A continuación, repasemos brevemente todas las formas en que ChatGPT es útil en el trading algorítmico.

• Análisis de datos de mercado: ChatGPT puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos de mercado, incluidos datos históricos de precios, artículos de noticias, sentimiento de las redes sociales e indicadores económicos.
• Desarrollo de estrategias: puede proporcionar información, sugerir enfoques y generar ideas para optimizar las estrategias de trading algorítmico.
• Gestión de riesgos: ChatGPT puede ayudar a evaluar y gestionar el riesgo mediante el análisis de datos históricos, proporcionando técnicas de modelado de riesgos y sugiriendo estrategias de mitigación de riesgos.
• Educación de trading e intercambio de conocimientos: actúa como una herramienta de aprendizaje interactiva, proporcionando información sobre conceptos de trading, indicadores técnicos, plataformas de trading y marcos regulatorios.
• Apoyo a la toma de decisiones: ChatGPT ofrece apoyo a la toma de decisiones proporcionando escenarios alternativos, evaluaciones de riesgos y resultados potenciales para ayudar a los traders a tomar decisiones informadas.

Nota: Aunque ChatGPT es de gran ayuda para los traders, siempre debe usarse junto con la experiencia humana para obtener los mejores resultados. La razón para no confiar completamente en ChatGPT es que el usuario puede ser engañado por la información incorrecta proporcionada por ChatGPT. Después de todo, ¡es una máquina y no puede usar la lógica humana!

Métodos de trading utilizados hoy en día con el trading algorítmico

En el tiempo actual, el trading ha evolucionado bastante. Hay muchos avances y mejoras en comparación con los días del trading manual.

Hablemos de los métodos de trading más integrales combinados con el trading algorítmico y el trading automatizado que prevalecen hoy en día. Estos métodos conducen a ejecuciones de órdenes más fiables y rápidas y maximizan los rendimientos. Estos métodos de negociación son:

• HFT y MFT
• Trading cuantitativo
• Trading con inteligencia artificial y aprendizaje automático
• Big data y computación en la nube

HFT y MFT

El trading de alta frecuencia o HFT y el trading de frecuencia media o MFT son las estrategias de trading que utilizan algoritmos avanzados, potentes sistemas informáticos y conexiones de datos de alta velocidad para ejecutar un gran número de operaciones en marcos de tiempo extremadamente cortos. Las empresas de HFT y MFT tienen como objetivo beneficiarse de pequeñas discrepancias de precios, a menudo explotando las ineficiencias del mercado que pueden existir solo por breves momentos.

Trading cuantitativo

La práctica del trading cuantitativo es parte del trading algorítmico. El trading cuantitativo implica el uso de modelos matemáticos, análisis estadísticos y técnicas cuantitativas para tomar decisiones. Se centra en el desarrollo y la aplicación de modelos y estrategias cuantitativos basados en el análisis de datos de mercado.

Los operadores cuantitativos se basan solo en conocimientos basados en datos y patrones históricos para identificar oportunidades y determinar los puntos óptimos de entrada y salida para las operaciones.

Trading con inteligencia artificial y aprendizaje automático

Las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se emplean cada vez más en el trading para tareas como el análisis de mercado, la predicción y la gestión de riesgos. Estas técnicas pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y de mercado en tiempo real para identificar patrones, generar señales y mejorar los procesos de toma de decisiones.

Big data y computación en la nube

En el mundo actual, la combinación de big data y computación en la nube juega un papel muy importante. Ambos son dos conceptos interconectados que han transformado la forma en que los trading manejan y procesan grandes volúmenes de datos.

Los grandes datos se refieren a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no se pueden gestionar, procesar o analizar fácilmente utilizando técnicas tradicionales de procesamiento de datos. ¡Los grandes datos son útiles porque cuantos más datos históricos para el análisis, mayor será la precisión de la predicción!

La computación en la nube implica la entrega de recursos informáticos, como servidores, almacenamiento, bases de datos, software y análisis, a través de Internet sobre una base de pago por uso. Proporciona un acceso escalable y flexible a la potencia computacional y al almacenamiento sin necesidad de infraestructura local.

Al combinar big data y computación en la nube, las organizaciones almacenan, procesan, analizan y extraen valor de grandes cantidades de datos de manera más efectiva y eficiente. Además, aprovechan la escalabilidad, la rentabilidad y las capacidades avanzadas que ofrecen las plataformas en la nube para abordar los desafíos asociados con el procesamiento y el análisis de big data.

Evolución de las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos

Junto con la evolución del trading, las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos también han evolucionado bastante.

El trading actual opera dentro de un entorno regulatorio diseñado para garantizar la integridad del mercado, la equidad y la protección de los inversores.

Desde que las prácticas están siendo impulsadas por la tecnología, ha habido una necesidad de moldear las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos en consecuencia.

Los reguladores imponen normas y reglamentos sobre las actividades para la gestión de riesgos, incluidas medidas para combatir la manipulación del mercado, garantizar la transparencia y proteger contra los riesgos sistémicos.

Tras la crisis financiera mundial de 2008, ha habido un aumento significativo de las regulaciones destinadas a garantizar la estabilidad y la transparencia del mercado. Los organismos reguladores, como la Comisión de Valores y Bolsa (SEC) en los Estados Unidos y la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) en el Reino Unido, han implementado normas más estrictas para regir las actividades de trading.

Además, los reguladores y las empresas de trading han adoptado los avances tecnológicos para mejorar las prácticas de gestión de riesgos. Esto incluye el uso de análisis avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial para identificar riesgos potenciales, detectar anomalías y automatizar los procesos de cumplimiento.

Pros y contras

La evolución del trading, impulsado por los avances tecnológicos y la innovación, ha traído numerosos beneficios a los mercados financieros.

Al mismo tiempo, hay algunos contras que los traders deben tener en cuenta. Es importante asegurarse de que las plataformas de trading en línea estén reguladas para mantener la integridad del mercado, la equidad y la protección de los inversores.

Veamos algunos pros y contras de esta evolución del trading:

Desde luego las medidas efectivas de regulación, supervisión y gestión de riesgos son necesarias para mitigar los posibles inconvenientes y garantizar la estabilidad y la equidad de los mercados financieros.

Las cadenas y el risk-parity por Marcos Pérez

• Toda cadena se rompe siempre por su eslabón más débil. Los fondos de inversión que aplican estrategias con varios eslabones no escapan a esta regla. La mayoría de fondos que aplican una estrategia tan de moda como la risk-parity (paridad en riesgo) introducen eslabones a cual más florido, lo que hace más frágil la cadena de inversión sin que su valor añadido resulte evidente. Pero, claro, a mayor complejidad aparente en las estrategias, más argumentos para cobrarle al cliente comisiones más elevadas.
• Artículo publicado en Hispatrading 34.

 En última instancia, cualquier estrategia se basa en un conjunto de hipótesis implícitas y explícitas que se concretan en unas reglas de inversión más o menos sistemáticas o discrecionales. Una serie de eslabones más o menos larga y más o menos robusta donde el riesgo a veces no siempre está allí donde miramos o creemos, sino en aquel eslabón que considerábamos como seguro. La mayoría de fondos risk-parity introducen eslabones que hace más frágil la cadena de inversión.

La hipótesis semilla de los fondos risk-parity (paridad en riesgo) se podría resumir en: Si la economía sólo puede polarizarse en cuatro estados concretos o una combinación de ellos –crecimiento, recesión, inflación y deflación–, entonces es posible diversificar la inversión en varios tipos de activos de tal manera que siempre tengamos al menos un activo en cartera capaz de capitalizar el estado actual de la economía. Vamos, que así nos aseguramos tener siempre algo en cartera que nos dará rentabilidad pase lo que pase.

La idea no es lo que se dice nueva. Aparece originalmente en boca del Rey Salomón hace 2900 años: “Invierte en siete u ocho proyectos, pues no sabes lo que ocurrirá en el futuro”. Más tarde, reaparece en un texto del Talmud escrito hace 1600 años y que se puede traducir así: “Reparte tu riqueza en tres partes equiponderadas: un tercio en inmobiliario, otro en empresas y el último en liquidez”. 

Las hipótesis subyacentes en estos concentrados de sabiduría milenaria responden a dos preguntas básicas de toda inversión, es decir, en qué activos invertir y qué modelo de asignación de activos aplicar:

1. No se puede predecir el futuro, por lo que hay que repartir la inversión equitativamente entre los diferentes tipos de activos que tengamos en cartera.
2. Hay que invertir en activos suficientes para cubrir cualquier escenario económico futuro.

Alrededor del año 1500 será cuando un vecino de Frankfort, Jakob Függer, ponga en práctica estos principios al reconocer la potencia y universalidad de una idea tan simple. Függer, que llegó a convertirse en la persona más rica del mundo conocido a principios del siglo XVI, concedió créditos por igual a comerciantes, banqueros o reyes de toda Europa. Fue notoria su estrategia de repartir su riqueza equitativamente entre diferentes tipos de industrias y siempre intentando cubrir cualquier escenario que se pudiera dar en el futuro.

Pero no será hasta los años 1970 cuando, gracias al candidato a la Casa Blanca por el partido Libertario Harry Browne y su fondo Permanent Portfolio, volvamos a oír hablar de esta idea.

La interpretación que hizo Browne del principio de impredecibilidad y de la inevitabilidad del ciclo económico le llevó a definir su Permanent Portfolio asociando a cada estado de la economía un tipo de activo financiero. Concretamente, eligió un índice de bolsa lo más amplio posible para capitalizar el crecimiento económico, la liquidez de los bonos a corto plazo para las recesiones, los bonos gubernamentales de muy largo plazo para beneficiarse de las épocas deflacionarias y, por último, el oro para cubrir tanto periodos de inflación como cualquier crisis imprevisible. Siguiendo dichos principios, asignó “permanentemente” un 25% del capital a cada uno de esos cuatro activos.

Sin embargo, quien ha vuelto a popularizar este marco conceptual de inversión en los últimos años ha sido el gestor de hedge funds mejor pagado y quizá por ello más popular, Ray Dalio, a través de su fondo Bridgewater All Weather, con más de mil empleados y 57.000 millones de euros bajo gestión. 

La aportación de Dalio a la herencia milenaria de Salomón ha sido darle una vuelta de tuerca a la idea original: En vez de repartir el mismo capital entre diferentes activos, repartir el mismo “riesgo”. Así, asociando a cada tipo de activo un nivel de riesgo determinado, asigna proporcionalmente una mayor exposición a activos considerados de bajo riesgo que a los de mayor riesgo, mientras sigue cubriendo el espacio de todos los posibles estados futuros de la economía.

Para implementar esto en la práctica se necesitan añadir dos eslabones más a la cadena. El primero es apalancarse para poder invertir más capital en activos considerados de bajo riesgo. Y el segundo es reducir el multidimensional concepto de riesgo a un simple número. Un número que sea fácilmente manejable por los modelos econométricos y estadísticos que usan los cientos de doctores en Matemáticas y Física que firmas como Bridgewater tienen en nómina. Dicho número es la desviación estándar de rentabilidades (o cuánto se mueve el precio a lo largo del tiempo), también conocido por volatilidad.

Por ejemplo, para igualar el riesgo en cartera entre renta fija a corto plazo (activo de baja volatilidad) y bolsa (de alta volatilidad), apalancaremos vía derivados tanto como sea necesario la exposición a renta fija, de tal manera que la cartera tenga igualadas las volatilidades efectivas de todas las inversiones que la componen. 

Se abre entonces una seductora idea comercial: gracias a los niveles de correlación entre activos y los niveles de volatilidad ajustados convenientemente vía apalancamiento, podremos decidir a voluntad el nivel de volatilidad total de dicha cartera. De esta forma es posible –en teoría– ajustar y configurar artificialmente la volatilidad de estos fondos a gusto del cliente, como si se tratara de tallas de camisa en unos grandes almacenes.

De ahí el nombre de este tipo de fondos que inauguró el fondo All Weather: risk-parity, o “paridad en riesgo”; tan populares que prácticamente cada gestora de renombre ha lanzado ya su propio fondo risk-parity en los últimos años. 

Pero, ¿compensa añadir esos eslabones de sofisticación extra? Si nos fijamos en los resultados desde el año 2000 del All Weather (AW) como representante de este tipo de fondos y del Permanent Portfolio (PP) como insignia de la sencillez, podremos sacar algunas conclusiones:

          Efectivamente en los últimos 18 años –periodo que incluye dos ciclos económicos– la sofisticación de la metodología risk-parity en el fondo All Weather de Dalio consigue un +0,8% extra de rentabilidad media anual respecto a la simplicidad del Permanent Portfolio de Browne. Pero, ¿a cambio de qué? Hay que sufrir más del doble de drawdown y volatilidad que en el Permanent Portfolio y con un peor año que es hasta ocho veces peor en el All Weather que en el Permanent.

En conclusión, creo que para ese viaje no hacían falta esas alforjas. Dalio y la mayoría de fondos risk-parity introducen eslabones a cual más florido, pero a cambio hacen más frágil la cadena de inversión y su valor añadido no resulta evidente. 

En este caso y en próximos que veremos, confundir el mapa con el territorio es un pecado típico de aquellos que creen que la riqueza y complejidad del mundo de la acción humana puede ser reducida, con suficientes medios y talento, a unos pocos  modelos y parámetros siguiendo el método científico. Pecado que no solo cometen quienes construyen esos modelos y luego los empaquetan para su venta como productos de inversión, sino también aquellos que los compran, convencidos de estar pagando unas altas comisiones por un producto mejor cuanto más complejo y «difícil» aparenta ser. 

Quizá por ello la industria de los fondos huye de las aproximaciones simples y eficaces (hay docenas de fondos risk-parity, pero sólo un Permanent Portfolio) porque lo complejo es muy útil a la hora de justificar unas mayores comisiones. A pesar de que el valor que aportan es residual en los escasos y mejores casos, y ausente o peligroso en los peores.

¿Cómo opera George Soros los mercados de divisas? por Alex Barrow

Los mercados, como gran parte de la naturaleza, están compuestos por infinitos bucles de retroalimentación.

Comprender estos bucles de retroalimentación fue uno de los grandes edges analíticos de Soros en su mejor momento. Son un componente crítico de su teoría sobre la reflexividad y también formaron la base de su marco para analizar las monedas.

En esta nota, vamos a explorar los principales bucles de retroalimentación con los dólares estadounidenses. Lo haremos usando la «ecuación de la moneda» de Soros. Y al hacerlo, veremos cómo la tendencia alcista a largo plazo del USD está cerca del final de un paradigma de dominación central insostenible. Uno que está maduro y a punto de realizar un movimiento de reversión a la media.

Comenzemos con una revisión de lo básico.

Como todos los mercados, los tipos de cambio están impulsados por la oferta y la demanda. La oferta y la demanda de divisas se pueden separar en dos grandes categorías: fundamental y especulativa.

Los fundamentos son cosas como el comercio y el balance del emisor de divisas y sus políticas fiscales y monetarias, como sus déficits presupuestarios y su control de la oferta monetaria.

La demanda especulativa se centra en las expectativas del valor relativo y futuro de la moneda. Piense en las tendencias de los tipos de cambio, los diferenciales de tipos de interés y las oportunidades relativas de mercado.

Para simplificar aún más. La oferta y la demanda de divisas se componen de tres cosas:

1. 1. Comercio
   2. Transacciones de capital no especulativa
   3. Flujos de capital especulativos

El comercio afecta a los tipos de cambio a través de la balanza comercial. Los países venden productos en su moneda. Para que otros países compren esos productos, tienen que cambiar su moneda por la moneda del vendedor (exportador). Y viceversa para cuando el país quiere importar bienes. Este diferencial se conoce como la balanza comercial. Un superávit comercial es una fuerza de apreciación en una moneda y un déficit es una fuerza de depreciación.

Los flujos de capital especulativos son la compra y venta de divisas sin ningún activo subyacente adjunto.

El capital especulativo se mueve en busca del mayor rendimiento total. El rendimiento total se le asiste de:

1. 1. Diferenciales de tipo de cambio
   2. Diferenciales de tasas de interés,
   3. Apreciación del capital en moneda local.

De los tres, los tipos de cambio son los más importantes porque tienden a fluctuar más que las tasas de interés o los rendimientos relativos del mercado. No se necesita mucho de una caída/aumento del tipo de cambio para eclipsar completamente el rendimiento de las tasas de interés o la apreciación del capital.

A corto plazo (de meses a unos pocos años) los tipos de cambio son impulsados por flujos especulativos. A largo plazo, los fundamentos económicos (comercio + transacciones de capital no especulativas) dominan los movimientos del tipo de cambio. Es la tensión dinámica entre estos dos lo que comprende las tendencias y fluctuaciones de los mercados de divisas.

Soros descompuso estos factores para poder convertirlos en simples declaraciones lógicas (el siguiente ejemplo está tomado de su libro The Alchemy of Finance). Lo hizo en un esfuerzo por obtener una mejor comprensión de los impulsores de una tendencia y la sostenibilidad de esa tendencia.

La importancia de estos conductores cambia con el tiempo, de un régimen a otro. Esta es una de las razones por las que los mercados de divisas son notablemente difíciles de predecir. Los jugadores a menudo están desactivando lo que funcionó durante el último ciclo sin ser conscientes de lo que está impulsando el actual.

El mercado alcista más reciente del USD que comenzó en 11′ fue impulsado por una ecuación que se parecía algo así.

DXY = US V > RoW V (resto del mundo) = ↑(i+e+m) → s↓ → e↑

Donde el crecimiento de EE. UU. fue más fuerte sobre una base relativa (en cuenta de la prima de seguridad de EE. UU.) que el crecimiento en el RoW (US V > RoW V). Esto condujo a diferenciales positivos de tasas de interés para el dólar, lo que impulsó la apreciación del tipo de cambio y trajo flujos especulativos a los activos de los Estados Unidos (acciones + bonos). Esto impulsó el rendimiento relativo del mercado estadounidense (m).

Como resultado, el dólar se benefició de numerosos bucles de retroalimentación positiva que impulsaron su ecuación de retorno total, que de nuevo, es el factor más importante para impulsar los flujos especulativos.

Pero aquí está la cosa… Varios de estos factores ya no apoyan el bucle de retroalimentación positiva del USD; como el crecimiento relativo, los diferenciales de rendimiento y, recientemente, la tendencia en el tipo de cambio en sí.

Además, hay una serie de factores fundamentales a largo plazo, como el deterioro de la balanza comercial (T↓) y el aumento del déficit presupuestario (B↓) que están trabajando activamente en su contra.

Así que ahora la ecuación DXY se parece un poco más a esto:

DXY = ↕(i+e)+↑(m)→ s↕ → e↕

Donde el dólar ahora solo  tiene un rendimiento relativo del mercado (m) trabajando a su favor.

Los procesos reflexivos tienden a seguir un cierto patrón. En las primeras etapas, la tendencia tiene que ser el auto-refuerce, de lo contrario el proceso se aborta. A medida que la tendencia se extiende, se vuelve cada vez más vulnerable porque los fundamentos como el comercio y los pagos de intereses se mueven en contra de la tendencia, de acuerdo con los preceptos del análisis clásico, y la tendencia se vuelve cada vez más dependiente del sesgo prevaleciente. Eventualmente, se alcanza un punto de inflexión y, en una secuencia completa, un proceso de autorrefuerzo comienza a operar en la dirección opuesta. ~ Soros

Y como podemos ver en el gráfico a continuación, este único pilar alcista del USD del rendimiento relativo del mercado está históricamente estirado.

(Nota: Los círculos benignos en los EE. UU. se caracterizan por una baja inflación, una Reserva Federal fácil, un dólar fuerte y un rendimiento superior de los Estados Unidos. Mientras que los círculos viciosos de EE. UU. están marcados por una inflación por encima de la tendencia, un dólar débil y un rendimiento inferior de EE. UU.)

Esta es una de esas cosas que significa poco a corto plazo, pero mucho a largo plazo.

El hecho es que la concentración de capital probablemente esté cerca de su cenit en los Estados Unidos. La prima de valoración colocada en los activos financieros de EE. UU. está más de 1,5std por encima de su promedio a largo plazo. Y ahora ya no tiene los vientos de cola de apoyo del crecimiento positivo, el rendimiento o las diferencias de tipo de cambio.

Así que en este punto, lo principal que evita que el dólar se caiga por completo es el rendimiento superior relativo de los activos de EE. UU., o más bien la tendencia alcista en tecnología. Y esta tendencia especulativa que ha impulsado la dominación por el núcleo está siendo impulsada por los seguidores de la tendencia financiados por el estímulo.

Entendiendo esto, sabremos que ha llegado el momento para el comienzo real del mercado bajista del dólar cuando la tendencia en la tecnología estadounidense comience a girarse, lo que sospecho que llegará más temprano que tarde. Eso marcará la extinción de la última pata de apoyo alcista del USD y el inicio de un nuevo régimen. Uno equilibrado por el capital fluye de vuelta a la periferia (RoW) y un círculo vicioso para los EE. UU.

Este nuevo régimen estará liderado por las materias primas, los mercados emergentes, los cíclicos, el valor, etc… Y pondrá en marcha una serie de tendencias cíclicas monstruosas.

Por último, debo señalar que este será solo un giro cíclico estándar en el dólar. Y de ninguna manera refleja el estatus del dólar como moneda de reserva del mundo.

Explicación de la estrategia de trading de las Tortugas de Richard Dennis por Brandon Beylo

Richard Dennis es un trader legendario famoso por su enfoque de seguir las tendencias del mercado y su exitoso experimento con un grupo de traders novatos conocidos como las Tortugas. Este artículo dará una visión general en profundidad de la estrategia de trading de Richard Dennis y explicará cómo funciona, incluidos sus principios fundamentales, ventajas y desventajas.

Las Reglas Y Estrategia De Trading De Tortugas

La estrategia de las tortugas es un sistema de seguimiento de tendencias y hace hincapié en el tamaño de la posición, las reglas de entrada y salida y la gestión de riesgos. El sistema se basa en un conjunto de reglas y principios específicos que están diseñados para identificar y seguir las tendencias a largo plazo en el mercado.

Vamos a desglosar cada principio de negociación.

Richard Dennis Principio De Trading 1: Seguimiento De Tendencias

El Sistema de trading de las Tortugas está diseñado para identificar y seguir las tendencias a largo plazo en el mercado. El sistema utiliza una combinación de indicadores técnicos para identificar tendencias y determinar los puntos de entrada y salida. Las Tortugas utilizaron una variedad de indicadores técnicos, incluidas las medias móviles, para identificar tendencias y decidir cuándo entrar y salir de las operaciones.

Vamos a los gráficos y veamos un ejemplo práctico de Trend Following. Este es el gráfico semanal de petróleo crudo.

En el ejemplo anterior, una estrategia simple de seguimiento de tendencias sería comprar si el precio cierra por encima de la media móvil de 50 días (se puede ver en el extremo izquierdo).

A partir de ahí, un seguidor de tendencia mantendría la posición hasta que se cerrara una barra semanal por debajo de esa misma media móvil de 50 días (flecha central).

Hay innumerables maneras de pelar al gato y desarrollar tu sistema de seguimiento de tendencias. Por ejemplo, podrías usar gráficos mensuales o diarios.

Además, podría utilizar medias móviles a corto plazo para hacer más operaciones. El punto más importante es encontrar lo que funciona mejor para ti, tu personalidad/estilo de vida y tus objetivos de inversión/trading.

Prefiero los gráficos a largo plazo para seguir las tendencias. Te permite capturar un porcentaje más significativo del movimiento sin que te saque el mercado por el ruido aleatorio.

Por ejemplo, echa un vistazo al gráfico mensual de Eli Lilly (LLY). Supongamos que usamos un sistema de seguimiento de tendencias que compró en un cierre mensual por encima de la media móvil de 50 días y se mantuvo hasta un cierre mensual por debajo de esa media móvil de 50D.

Mira esta operación tan bestia. La tendencia mensual, seguida por esta estrategia hizo que comprara a finales de 2011-principios de 2012. Y lo más importante, ¡todavía estarías dentro hoy!

¡Ese es el poder de las estrategias que siguen las tendencias!

Pasemos al segundo principio de trading de Richard Dennis: el tamaño de la posición.

Richard Dennis Principio De Trading 2: Tamaño De La Posición

Las tortugas utilizaron un método de dimensionamiento de posición conocido como la «regla de riesgo del 1%». Esta regla establece que los operadores no deben arriesgar más del 1 % del saldo de su cuenta en cualquier operación. Esto significa que si la cuenta de un trader tiene un saldo de 100.000 dólares, no debería arriesgar más de 1000 dólares en una sola operación.

La regla de riesgo del 1% está diseñada para ayudar a los operadores a controlar su riesgo y limitar sus pérdidas. Al limitar la cantidad de capital en juego en cualquier operación individual, los operadores pueden proteger sus cuentas y evitar pérdidas catastróficas.

Por ejemplo, utilizando la regla de riesgo del 1%, un trader debe realizar 100 operaciones perdedoras consecutivas antes de explotar la cuenta. Así que incluso los peores sistemas de trading no serían tan malos si hicieran esto. Eso significa que el trader siempre tendrá algunas fichas sobre la mesa para arriesgarse, lo que le permitirá tomar otra oportunidad de obtener ganancias en los mercados.

El tamaño de la posición es uno de los conceptos menos discutidos en el trading y la inversión.

Estamos obsesionados con el tamaño de la posición en Macro Ops. Es la base de cada estrategia que utilizamos, y es un factor que contribuye significativamente a nuestro rendimiento superior al mercado en los últimos tres años.

Richard Dennis Principio De Trading 3: Reglas De Entrada Y Salida

El Sistema de trading de Tortugas utiliza un conjunto de reglas específicas de entrada y salida para determinar cuándo entrar y salir de las operaciones. El sistema está diseñado para capturar grandes tendencias al tiempo que minimiza las pérdidas durante la volatilidad del mercado.

Las Tortugas utilizaron una variedad de reglas de entrada y salida, dependiendo de las condiciones del mercado y del instrumento financiero específico que se cotizaba. En general, las Tortugas entrarían en un trade cuando el mercado rompiera de un rango y luego usarían órdenes de stop-loss de seguimiento para bloquear las ganancias y limitar las pérdidas.

Ya hemos discutido las reglas de entrada anteriores (comprar al cierre por encima de una media móvil, etc.). A continuación, discutamos las reglas de salida.

Las reglas de salida comunes incluyen la venta una vez que el trade cae por debajo del nivel más bajo de la barra de «señal». La barra de «señal» es simplemente la barra que cerró por encima de la media móvil en nuestro ejemplo anterior.

Otra regla de salida es poner un stop-loss por debajo de un «punto de pivote» en el gráfico. Un punto de pivote es un nivel de precios en el que si las acciones se negocian por debajo, señalaría una pérdida de soporte de precios del mercado. La pérdida de soporte ávida de las probabilidades de que las acciones caigan aún más.

Vamos a usar el ejemplo de LLY de arriba. He marcado los dos puntos de salida en rojo.

Un par de cosas que tener en cuenta. La salida #1 permite a un trader obtener un tamaño de posición masivo porque el stop-loss (léase: exit) está muy cerca de la entrada. La compensación es que hay una mayor probabilidad de que te saquen del mercado con una pérdida.

La salida #2 está mucho más lejos de la entrada y tendrá un tamaño de posición nocional más pequeño. Sin embargo, la compensación es que hay una menor probabilidad de que te salte el stop con una pérdida debido al ruido aleatorio.

Richard Dennis Principio De Trading 4: Gestión De Riesgos

El Sistema de Trading de Tortugas hace hincapié en la gestión de riesgos, el control de las pérdidas y la preservación del capital. El sistema utiliza órdenes de stop-loss para limitar las posibles pérdidas en las operaciones. Esto significa que si una operación se mueve contra un trader, saldrá de la operación automáticamente cuando se alcance un precio específico, limitando sus posibles pérdidas.

Las Cuatro Ventajas De La Estrategia De Trading De Richard Dennis

El Sistema de Trading de las Tortugas tiene varias ventajas que lo convierten en una estrategia de negociación atractiva para muchos operadores. Hay cuatro ventajas principales de la estrategia de trading de las tortugas de Richard Dennis.

Ventaja 1: Potencial De Altos Rendimientos

El Sistema de Trading de las Tortugas está diseñado para capturar grandes tendencias en el mercado, lo que puede resultar en ganancias significativas para los traders que pueden identificar y seguir con éxito estas tendencias.

Richard Dennis respaldó esta reclamación de altos rendimientos con sus estudiantes tortugas. Según OxfordStrat, los Turtle Traders originales generaron un rendimiento compuesto anual promedio del 80 %.

Ventaja 2: Énfasis En La Gestión De Riesgos

El Sistema de Trading de las Tortugas hace hincapié en la gestión de riesgos, que puede ayudar a los traders a evitar pérdidas catastróficas y preservar su capital.

La mayoría de las estrategias de trading «modernas» apenas no tienen en cuenta la gestión de riesgos. En su lugar, no paran de hablar del éxito que puedes tener al operar este patrón o tomar esta señal a diario. Pero lo que no te dicen es que el trading rentable significa asumir muchas pérdidas.

El legendario trader Peter Brandt a menudo dice que su trabajo es ser un buen perdedor. Tomar constantemente operaciones perdedoras y no sentirse derrotado.

El énfasis en la gestión adecuada del riesgo ayuda a un trader a replantear su papel principal.

Ventaja 3: Aplicable A Múltiples Instrumentos Financieros

El Sistema de Trading de las Tortugas se puede aplicar a múltiples instrumentos financieros, incluyendo acciones, materias primas y monedas, lo que lo convierte en una estrategia versátil que se puede utilizar en diferentes mercados.

Esto encaja perfectamente con nuestra estrategia macro global. Las estrategias que siguen las tendencias pueden ir a cualquier parte y operar cualquier instrumento sin restricciones. Si puedes trazarlo en un gráfico, puedes crear un sistema de seguimiento de tendencias.

No importa si estás operando estiércol de vaca o relojes Rolex.

Ventaja 4: Puedes Automatizar El Seguimiento De La Tendencia

El sistema de trading de las tortugas se puede automatizar, por lo que los traders pueden usar programas de software para implementar las reglas y principios del sistema automáticamente. Esto puede ayudar a los traders a ahorrar tiempo y reducir el potencial de error humano.

Los sistemas de trading automatizados son perfectos para los operadores serios que aún no tienen tiempo libre para comprometerse con una estrategia de trading más manual. Además, estos programas automatizados son excelentes para propietarios de negocios o empleados que quieran convertirse en traders a tiempo completo.

Las Tres Desventajas De La Estrategia de Trading De Richard Dennis

Si bien el Sistema de Trading de las Tortugas tiene varias ventajas, también hay algunas potenciales desventajas. Le muestro dos inconvenientes a tener en cuenta con la estrategia de trading de Richard Dennis.

Desventaja 1: Requiere Disciplina Y Paciencia

El Sistema de Trading de las Tortugas requiere que los traders sean disciplinados y pacientes, ya que puede llevar tiempo para que las tendencias se desarrollen y para que las operaciones generen ganancias.

Los traders que son impacientes o impulsivos pueden necesitar ayuda para seguir las reglas y principios del sistema.

Desventaja 2: Perderá Oportunidades A Corto Plazo

El sistema de trading de tortugas está diseñado para capturar tendencias a largo plazo en el mercado, lo que significa que puede perder oportunidades de trading a corto plazo.

Los traders centrados en las ganancias a corto plazo pueden encontrar el sistema demasiado lento.

Resumen: Dónde Obtener Más Información

La estrategia de Trading de Richard Dennis es un sistema de seguimiento de tendencias diseñado para capturar grandes tendencias en el mercado al tiempo que minimiza las pérdidas.

El sistema hace hincapié en la gestión de riesgos, el tamaño de la posición y las reglas específicas de entrada y salida diseñadas para identificar y seguir las tendencias a largo plazo en el mercado. Si bien el sistema tiene varias ventajas, incluido su potencial de altos rendimientos y énfasis en la gestión de riesgos, también tiene algunas desventajas potenciales, incluida la necesidad de disciplina y paciencia y la posibilidad de perder oportunidades de trading a corto plazo.

En general, el Sistema de Trading de las Tortugas puede ser una poderosa estrategia de trading para los traders que pueden seguir sus reglas y principios de manera efectiva.

Entonces, ¿estás listo para llevar su trading al siguiente nivel y unirte a las filas de Richard Dennis y sus famosas Tortugas?

¿Cuándo entrar en medio de una tendencia? por Jack Schwager

• Abrir una operación nunca es sencillo. Pero cuando el mercado ha iniciado una tendencia la cuestión se complica. ¿Seguirá el mercado subiendo? ¿estará el movimiento muy extendido? Jack Schwager, autor de la saga Market Wizars, nos explica en exclusiva para Hispatrading un sistema para subirnos al tren en marcha. 
• Artículo publicado en Hispatrading 40.

Hay muchos motivos por lo que quizá se esté planteando entrar, en un activo, después que el mercado ya haya realizado un movimiento sustancial. Quizá:

(1) No estaba siguiendo el mercado anteriormente.

(2) En un esfuerzo por obtener un mejor precio, esperó inútilmente una corrección que finalmente nunca se dio.

(3) Antes era escéptico sobre la fuerza de la tendencia, pero ahora ha cambiado de opinión.

Ante esta situación, muchos traders serán extremadamente reacios de entrar ahora en el mercado. ¿Por qué? Esta actitud puede explicarse fácilmente en términos psicológicos. El hecho de entrar con una posición después de que una tendencia ya esté en marcha, en cierto sentido, representa admitir un fracaso. Incluso si la operación fuera rentable, sabrá que sus ganancias habrían sido mucho mayores si hubiera actuado antes. Por lo tanto, incluso cuando esté convencido de la dirección que es probable que siga el mercado, se sentirá tentado a pensar: «Me he perdido una gran parte de la jugada, ¿por qué molestarme ahora?”.

A modo de ejemplo, póngase en la piel de un trader que se guía por los gráficos para operar. Ahora, a mediados del mes de febrero de 2014 (ver Figura 1) al ver el gráfico piensa en la gran subida del precio del café. Obviamente, usted no ha aprovechado esta gran oportunidad. El mercado se ha disparado por encima del nivel de resistencia definido por los máximos de enero de 2014 y octubre de 2013, además los precios se mantienen en el nivel más alto durante dos semanas consecutivas. Desde luego, el gráfico muestra una tendencia completamente alcista. Los precios incluso acababan de formar un patrón de gallardete después de un movimiento en vertical: la acción del precio nos avisa de otro repunte inminente. Sin embargo, al observar que los precios ya habían avanzado más del 37% desde el mínimo de noviembre de 2013 (y más del 25 % en solo siete días), es muy probable que se muestre reacio a abrir una nueva posición larga después de haber subido tanto el mercado. ¿El motivo? Razona que el mercado está muy extendido.

La figura 2 ilustra claramente lo absurdo de esta conclusión. Increíblemente, a mediados de febrero de 2014, los precios del café habían completado solamente alrededor del 35% de su avance hasta los máximos de marzo. La moraleja de este “cuento” se ilustra muy bien en el libro “Recuerdos de un operador de acciones” de Edwin Lefevre: «[Los precios] nunca son demasiado altos para comenzar a comprar o demasiado bajos para comenzar a vender».

La pregunta clave es ¿cómo entrar en medio de una tendencia?. En realidad, el objetivo al abrir una posición en medio de una tendencia es el mismo que al abrir cualquier otra: buscar el momento adecuado para entrar y controlar el riesgo. En este artículo explicaremos una manera de hacerlo: al revertir el precio. Este enfoque se basa en esperar a que se materialice una reacción menor y después entrar a los primeros signos de la reanudación de la tendencia principal. Por supuesto, el método preciso dependerá de cómo se defina la reacción y posterior reanudación de la tendencia. Las opciones son prácticamente ilimitadas. Con el propósito de ilustrarlo, proporcionaremos un posible conjunto de definiciones, que engloba un proceso en dos pasos.

En primer lugar la finalización del recuento de las correcciones: estamos ante una «corrección» cuando el «recuento de correcciones» alcanza 4. El recuento de correcciones se establece inicialmente en 0. En un mercado en alza, el recuento se eleva a 1 cualquier día, en el que el máximo y el mínimo fueron igual o inferior a los puntos correspondientes en el día en que se estableció el máximo del movimiento. El recuento se incrementaría en 1 cada día cuando el máximo y el mínimo, de cada sesión, son iguales o inferiores al máximo y mínimo del día más reciente en el que se aumentó el recuento. El recuento se restablecería a 0 en cualquier momento en que el mercado se moviera a nuevos máximos. Esta misma situación, en condiciones análogas, la aplicamos a un mercado bajista.

Y en segundo lugar la señal de recuento de impulsos: la reanudación de la tendencia principal se daría cada vez que se alcanzara «recuento de impulso” número 3. Antes de que podamos definir un recuento de impulsos, primero debemos definir un día de impulso alcista. Un día de impulso alcista es un día en el que el cierre se dio por encima del máximo del día anterior. El recuento de impulsos inicialmente se establecería en 0 y comenzaría a ser vigilado después de completar el recuento de correcciones, del que hablamos antes. En el caso de una corrección en un mercado alcista, el recuento de impulsos aumentaría en 1 cada día de subida y se restablecería a 0 cada vez que tuviéramos una corrección bajista. Una vez que se diera la señal de compra, esta corrección bajista se podría usar como un punto de referencia para el stop loss. Por ejemplo, la posición podría liquidarse en cualquier momento en que el mercado cerrara por debajo de la corrección bajista. Una vez más, podría utilizarse una formación análoga para definir una reanudación de la tendencia en un mercado a la baja.

La figura 3 ilustra el concepto de reversión con estas correcciones menores, utilizando las reglas que se acaban de detallar. Los puntos en los que se definen las correcciones se indican mediante el símbolo RD, y los números anteriores a estos puntos indican los valores de conteo de la corrección. Las señales de compra se indican en los puntos en los que el recuento de impulso es igual a 3, y las letras anteriores a estos puntos indican los valores del recuento de impulsos. Para cualquier entrada, la zona donde ubicaríamos el stop loss estaría al cierre por debajo del nivel de corrección más reciente, que en este caso es el mínimo relativo más bajo entre la finalización del recuento de corrección y la señal de recuento de impulso.

Conclusión

Al incorporar este tipo de entradas, en medio de una tendencia ya formada, un trader puede evitar que las oportunidades que se perdieron inicialmente se conviertan en tendencias totalmente perdidas. Cualquier técnica que intente darnos las claves para entrar en medio de una tendencia debería siempre combinar reglas bien definidas tanto de entrada como de salida. Este artículo ha ilustrado un método. Otros métodos los detallo en la edición del 2017 “A Complete Guide to the Futures Market”.

¿Puede vivir del trading? por Perry J. Kaufman

• ¿Cuánto capital necesita para vivir del trading? ¿Qué debe tener en cuenta? En este artículo, Perry J. Kaufman, en exclusiva para Hispatrading Magazine, nos cuenta algunos aspectos imprescindibles si quiere vivir de sus ganancias. 
• Artículo publicado en Hispatrading 53.

Nuestra hija hace trading, pero necesita ganar lo suficiente para vivir. Eso me molesta porque los retiros constantemente agotan la cuenta y hacen imposible capitalizar los rendimientos, la clave para acumular riqueza. Estoy seguro de que ella no es la única trader con ese problema. La pregunta que me gustaría lanzar en este artículo es, «¿cuánto dinero puede retirar y seguir operando?”.

Tomemos un ejemplo simple, usando el SPDR SPY. En el pasado reciente, ha tenido tres grandes mercados alcistas, la última parte de los años 90, 2003-2007 y 2010-2020, comenzando después de la crisis financiera de 2008. Es difícil quejarse demasiado de los rendimientos, 7.5% anual desde 2003, incluso después de todos los altibajos, incluido el mercado bajista actual. Sin embargo, veremos que mucho depende de cuándo comience a operar.

Cantidades fijas de retiro

Como punto de referencia, comenzamos con $1 millón el 1 de febrero de 1993 y calculamos los rendimientos compuestos de SPY para obtener un 7,26% anualizado, hasta el 14 de octubre de 2022. Si necesitamos $50.000 para vivir cada año, retiraremos $4.166,66 al el final de cada mes. Eso reduce la cantidad de capital que podemos invertir el mes siguiente. Cada mes aplicamos los rendimientos porcentuales de SPY al valor final del activo del mes anterior y restamos el retiro mensual. Calculamos el nuevo rendimiento mensual y lo combinamos de la forma habitual para obtener el NAV que se muestra en el gráfico 1, marcado como «W/D 50K».

El impacto de un retiro mensual de $4.166 no es tan malo. Si nuestra hija pudiera vivir con eso (hipotéticamente, por supuesto), la curva de capital aún crecería. Pero ella realmente quiere retirar $100K cada año, un importe de $8.333.33 por mes. Eso nos da la línea gris en el Gráfico 1, esencialmente eliminando todas las ganancias y manteniéndolas siempre igual que la inversión inicial y un poco menos en este mercado bajista. Eso deja poco margen para el error.

¿Y si necesitara aún más? Como puede ver en la línea amarilla en el gráfico 1, retirar $150.000 cada año ($12.500 mensuales) toma aproximadamente la mitad del tiempo para consumir toda la inversión, incluso volviéndose negativa en medio del mercado alcista de 2003-2007.

Retiros de porcentaje

El mercado ha sido bueno para muchos inversores, pero hay un límite a lo que puede producir. Puede pensar que retirar un porcentaje cada mes sería mejor, pero entonces la cantidad que retire variará considerablemente. Veamos lo que sucede.

El Gráfico 2 muestra la inversión pasiva en SPY (en azul), junto con los retiros mensuales de capital dados en base a montos anuales de 5%, 10% y 15%. Parece que tenemos básicamente el mismo patrón que con los retiros fijos en dólares. La opción del 5% permite que la cuenta crezca, el 10% elimina todas las ganancias y el 15% lo deja sin nada, aunque es más lento que retirar $150.000 cada año.

El beneficio de los retiros porcentuales se puede ver en el flujo de caja mensual. Un retiro mensual en dólares del 5% es de $4.166 en base a la inversión original. Si, en cambio, retira el 5 %, o el 0,4166 % del valor de la cuenta corriente cada mes, terminará con más dinero para gastar, como se muestra en la Figura 3. La razón es que, cu¡¡ando el SPY está corrigiendo, retira menos, así que cuando el mercado se recupera, tienes una mayor inversión. Durante el período de 1993 habría retirado un promedio de $ 7.509 cada mes en lugar de $ 4.166.

Pero esa imagen puede ser engañosa. Se basa en comenzar estos cálculos justo antes de un escenario de mercado alcista.

Comenzando en el momento equivocado

Aquellos que operaron en la década de 1990 deberían recordar la notable tendencia alcista que terminó a principios de 2000. ¿Qué hubiera pasado si hubiera comenzado en el peor momento posible, en lugar de en el mejor momento? Tomar un retiro anualizado (mensual) del 5 % aún habría sobrevivido a los dos mercados bajistas devastadores, y al actual, desde 2000. Pero más del 5 % reduce significativamente su capital, como se ve en la Figura 4.

El verdadero problema viene en el flujo de caja. En lugar de acumular ganancias a fines de la década de 1990 que le permitan retirar fondos durante los próximos 20 años, comienza una recesión. En ningún momento podrás retirar el 5% de la cantidad fija que quieras. De hecho, la mayor parte del tiempo, solo puede retirar la mitad de esa cantidad, y el promedio de todos los años desde el 2000 es de $2.943 por mes (consulte el gráfico 5), en lugar de los $4.166 que está buscando.

Conclusiones

En teoría, deberíamos poder retirar algo justo por debajo de los rendimientos anualizados a largo plazo de nuestra cartera de inversiones. Si empezamos en un buen momento, cuando la rentabilidad de la cartera se comporta mejor que la media, podemos acumular capital extra que nos ayudará por mucho tiempo. Si nuestro momento es malo y comenzamos antes de un mercado bajista, tanto nuestro capital como los retiros funcionan en nuestra contra y terminaremos con mucho menos de lo que queríamos.

Realmente no hay forma de saber qué hará el mercado. Estadísticamente, tiene más probabilidades de experimentar un mercado alcista que un mercado bajista. Quizás la mejor manera es retirar una cantidad menor, digamos 5%, hasta que acumule capital, luego aumente el tamaño de los retiros. Asegurará la longevidad.

Puede resultar que, cuando veamos tocar suelo en el mercado bajista actual, tengamos un lugar ideal para comenzar a vivir de las ganancias.

La importancia de su entorno al hacer trading: lecciones de Aries por Brett N. Steenbarger

Bueno, nuestro gato más joven, Aries, lleva poco tiempo con nosotros y ya nos ha dejado varias lecciones. La última lección fue un experimento mental: supongamos que se estuviera haciendo una película sobre tu vida. ¿Querrías verla? La respuesta a esa pregunta nos dice mucho sobre el camino en el que estamos.

Aries estuvo en un apartamento durante la primera parte de su vida, pero no le fue bien. Corrió, derribó cosas, mordisqueó muebles y cables eléctricos y causó estragos. No queríamos verlo en una perrera municipal, así que lo acogimos.

Fue un cambio total de ambiente para Aries. Ahora tenía tres gatas con las que jugar y una casa de cuatro pisos y más juguetes para gatos de los que podemos contar. Seguía corriendo y jugando activamente, pero ya no destruía nada. En un entorno, fue perturbador y destructivo; En un entorno enriquecido, se ha convertido en un cariñoso miembro de la familia y un gran compañero. (Mientras escribo esto, él está sentado a mis pies, escuchando nuestra música favorita).

Nuestros entornos pueden facilitar nuestras necesidades o frustrarlas. Nuestros entornos pueden sacar lo mejor de nosotros o frustrarnos. A veces nos enfocamos en cambiarnos a nosotros mismos cuando la realidad es que necesitamos un entorno interpersonal, laboral y físico que nos ayude a ser la mejor versión posible de nosotros mismos. Dedicamos muy poco tiempo a optimizar nuestros entornos en casa y en el trabajo.

Hace tiempo, hubo un interesante streaming en Twitter sobre el tema de la soledad y el trading. La realidad para muchos traders (incluido yo mismo) es que el trading puede ser una actividad satisfactoria, pero completamente estéril socialmente. Para otros, el entorno en su trading puede ser intelectualmente estéril, dejándonos muertos del cuello para arriba. ¿Cuántos traders son como Aries, que actúan por frustración, no porque carezcan de autocontrol, sino porque se encuentran en el entorno equivocado? ¿Será posible que un entorno diferente y más enriquecido pueda sacar lo mejor de usted como trader?

¿Cuál es el escenario de inversión para el oro? por Ben Carlson

Un lector pregunta:

No recuerdo que se haya hecho ninguna pregunta sobre los beneficios de la inversión en oro. El oro ha aumentado alrededor de un 7 % al año durante los últimos 10 años, pero nunca se ha mencionado en ninguno de los programas de The Compound como una buena inversión. ¿No es mejor que mantener dinero en efectivo, ya que el poder adquisitivo en efectivo bajará a medida que suba la inflación, mientras que el oro al menos se mantendrá?

El oro alcanzó un nuevo máximo esta semana con más de 2100 dólares la onza. Así que es un buen momento para echar un vistazo, ya que más personas prestarán atención al metal amarillo.

Los rendimientos del oro han sido decentes en los últimos 10 años, pero no el 7 % al año. Veo rendimientos de más del 4 % anual en los últimos 10 años:

El oro es visto como un activo en el que poder diversificar, por lo que a pesar de que no ha seguido el ritmo del mercado de valores en la última década, puede ser útil mirar los rendimientos a largo plazo.

Afortunadamente, Aswath Damodaran agregó oro a sus datos históricos de rendimiento anual en la Universidad de Nueva York este año. Estos son los números de rendimientos anuales de las acciones (S&P 500), los bonos (tesoros del Tesoro a 10 años), el efectivo (T-Bills a 3 meses) y el oro de 1928-2023:

• Acciones +9,8 %
• Bonos +4,6%
• Efectivo +3,3 %
• Oro +4,9 %

Así que el oro lo ha hecho mejor que los bonos y el efectivo, pero ha estado detrás del mercado de valores por una distancia importante.

Pero estos datos requieren algo de contexto.

El precio del oro fue esencialmente controlado por el gobierno hasta 1971, cuando Nixon puso fin al patrón oro de la conversión de dólares en oro a una tasa fija.

De 1928 a 1970, el oro subió un 1,4 % al año, lo que fue inferior a la tasa de inflación anual del 2 % en ese tiempo.

De 1971 a 2023, el oro subió un 7,9 % al año. Eso va por detrás del rendimiento del S&P 500 del 10,8 % anual, pero la correlación de los rendimientos anuales fue de -0,2, lo que implica algunos beneficios sólidos de diversificación.

Sin embargo, esos rendimientos posteriores a 1970 también requieren algo de contexto. Los rendimientos se cargan de antemano en la década de 1970.

De 1971 a 1979, el oro subió casi un 1,300 % en total. Eso fue lo suficientemente bueno para un rendimiento anual de nueve años del 33,8 % al año. Algunos dirían que el oro fue una increíble cobertura de inflación en la década de 1970. Otros dirían que esos rendimientos increíbles solo estaban poniéndose al día con las décadas en las que el gobierno retuvo artificialmente el precio.

Si nos fijamos en las ganancias desde 1980, cuentan una historia diferente. De 1980 a 2023, el oro solo subió un 3,2 % al año. Eso fue muy por debajo de los rendimientos de las acciones (+11,7%), los bonos (+6,5%) y el efectivo (+4,0 %).

En ese mismo período de tiempo, la tasa de inflación anual fue del 3,2 %, lo que significa que el oro tuvo un rendimiento real durante un período de 44 años de un gran cero. Técnicamente, el precio del oro ha ido por detrás del índice de precios al consumidor desde 1980:

Esa es una perspectiva difícil para una supuesta cobertura contra la inflación.

Es importante tener en cuenta que, aunque el oro no ha hecho mucho a largo plazo fuera de la década de 1970, todavía ha habido períodos en los que proporcionó valiosos beneficios de diversificación.

Durante la década perdida de los años 2000-2009, el S&P 500 bajó un 1 % al año. En esa misma década, el oro subió más del 14 % anual.

De hecho, el oro en este siglo está superando al S&P 500. Estos son los rendimientos anuales de 2000 a 2023:

• Oro +8,5 %
• S&P 500 +7,0%

Eso es desde un mal punto de partida desde el punto de vista histórico para las acciones estadounidenses de gran capitalización, pero lo mismo ocurre con el oro en 1980.

Las acciones han tenido un rendimiento superior en la década y media desde el final de la Gran Crisis Financiera. Aquí están los rendimientos anuales de 2009-2023:

• Oro +6,0%
• S&P 500 +13,8%

Entonces, ¿dónde nos deja esto?

Al igual que con la mayoría de las clases de activos, podría crear una buena razón para estar a favor o en contra del oro dependiendo de su fecha de inicio o finalización de los rendimientos históricos.

El escenario a largo plazo del oro está en el aire. No hay flujos de efectivo, no hay dividendos, ni ingresos ni ganancias. Pero la gente ha valorado el oro durante miles de años. Eso significa algo.

También están los beneficios de la diversificación, que se pueden ver claramente al desglosar los rendimientos anuales por década:

La diversificación es el mayor punto de valor del oro. Realmente marcha a su propio ritmo.

No tengo nada en contra del oro. Simplemente no creo que sea necesariamente la inversión adecuada para mi tolerancia al riesgo o mis preferencias de asignación. Yo no invierto personalmente en oro, pero puedo ver por qué algunos inversores optan por mantener una asignación en su cartera.

Sin embargo habrá momentos en los que se quede muy atrás en el mercado de valores.

También es interesante pensar en el oro a través de la lente del oro millennial/Gen Z: Bitcoin.

Los flujos en los ETF de Bitcoin en los últimos meses han sido impresionantes.

Incluso con nuevos máximos en el precio del oro, el AUM para el mayor ETF de oro (GLD) está un tercio por debajo de su máximo:

El oro es mucho menos volátil que el bitcoin, por lo que puede haber un lugar para que ambos existan.

Pero será interesante ver si la demanda de Bitcoin finalmente amortigua la demanda de oro.

El oro tiene miles de años, así que no haría esa apuesta todavía, pero la tecnología puede cambiar el mundo a toda prisa.

Hablamos sobre esto en la última edición de Ask the Compound:

Bill Sweet se unió a mí de nuevo en el programa de hoy para hablar sobre el número de acciones que se necesitan para diversificar, la planificación fiscal para mudarse a un estado con altos impuestos, las contribuciones a la jubilación cuando tiene ingresos independientes y cómo funcionan los créditos fiscales.