Tutorial VWAP: Cálculo, Usos y Limitaciones por Quantinsti

Por lo general, si un operador tuviera que comparar dos valores aparentemente buenos, un operador experimentado verificaría tanto el precio como el volumen de las acciones.

Ahora, preguntaría: «El precio es obvio, pero ¿por qué el volumen?»

El volumen es tan importante como el precio porque no queremos quedarnos estancados con una acción que solo tiene unos pocos compradores, incluso si el precio es demasiado atractivo. Por lo tanto, el VWAP se creó para tener en cuenta tanto el volumen como el precio.

Con VWAP como la medida de una operación, un potencial operador decidiría las posiciones largas y cortas con más precisión que si solo se tuviera en cuenta el precio.

Veamos más sobre el VWAP en este artículo:

¿Qué es VWAP?

El precio promedio ponderado por volumen, también conocido como VWAP, es la forma de medir el precio promedio de un instrumento financiero ajustado por su volumen negociado.

En términos simples, el precio promedio ponderado por volumen es el precio promedio acumulado con respecto al volumen.

El precio promedio ponderado por volumen (VWAP) es simple de calcular y tiene una variedad de usos. Mientras que un fondo de cobertura o un fondo mutuo usa el VWAP para guiar su decisión de comprar una cantidad sustancial de acciones, un inversor minorista lo usaría para verificar si el precio es lo suficientemente bueno como para ir en largo.

Fórmula de VWAP

La fórmula para calcular el VWAP es el precio típico acumulado multiplicado por el volumen total y dividido por el volumen acumulado. Va de la siguiente manera:

VWAP = [Acumulado (Precio * Volumen)]/[Volumen acumulado]

Si bien la fórmula es bastante fácil, también descubramos la aplicación VWAP en Excel mediante un ejemplo.

Aplicación de VWAP en Excel

Para calcular VWAP, tomaremos los datos de nivel minuto de Amazon. Puede obtener ejemplos de datos históricos de Yahoo Finance. Hemos utilizado los datos para la fecha 29 de diciembre de 2022. Una muestra de los datos es la siguiente:

Paso 1: Encuentra el promedio o «Precio Típico»

Para obtener una estimación confiable del precio al que se negoció un valor durante un período determinado, tomamos el promedio de los datos de precios, en este caso, el promedio del precio máximo, mínimo y de cierre.

Por ejemplo, el precio medio a las 9:30 = (83,06 + 82,74 + 82,88)/3 = 82,89333333 ~ 82,89

De manera similar, para 9:31, el precio promedio = (82.98 + 82.65 + 82.9)/3 = 82.84333333 ~ 82.84

Crearemos una nueva columna con el encabezado «Precio típico»

Paso 2: Multiplique el precio promedio con el volumen para ese período

Dado que estamos buscando un período de 9:30, el volumen negociado fue 2107565.

Así, el producto de volumen y precio típico será = (Precio medio * Volumen) = 82,89333333 * 2107565 = 174703088,1

De manera similar, hemos llenado el producto del precio típico y el volumen en la columna con el título «Volumen * Precio típico».

Paso 3: Calcule el total acumulado del producto de precio y volumen típicos

A las 9:30, al ser el primer valor, el total acumulado permanece invariable. Veamos el total acumulado del producto de precio y volumen típicos a las 9:31 ahora.

Para el momento, 9:30, el producto de precio y volumen típico era 174703088.1. Y para las 9:31, el valor fue 21937660.26.

Por lo tanto, para las 9:31, el total acumulado sería 174703088,1 + 21937660,26 = 196640748,3.

En consecuencia, crearemos una nueva columna en la tabla como se muestra a continuación.

Paso 5: encuentre el volumen total acumulado

Dado que encontramos el total acumulativo del precio y el volumen típicos, tenemos que mantener un total acumulado del volumen del valor negociado.

Por lo tanto, para las 9:30, será solo 2107565, ya que es el primer período del día.

Para las 9:31, será (Volumen a las 9:31) + volumen acumulado del período anterior, es decir

(264809 + 2107565) = 2372374

Paso 6: Encuentra VWAP

Simplemente dividimos el total acumulado del producto de precio y volumen típicos por el volumen acumulado.

Así, para las 9:30, VWAP = (174703088,1) / (2107565) = 82,89333333 ~ 82,89

Para 9:31, VWAP = (196640748,3) / (2372374) = 82,88775224

Finalmente crearemos la columna «VWAP» que muestra los cálculos finales

Hacer trading con VWAP – La interpretación

Con VWAP, el trader obtiene la información integral sobre el movimiento del precio de la acción que lo ayuda a determinar el mejor punto de entrada.

Por ejemplo, un trader espera que la línea de precio de una acción en particular supere la línea VWAP. En caso de que haya muchas ventas (posiciones cortas) en el mercado para esa acción, es posible que la acción no supere la línea VWAP.

Esto se debe a que las acciones por encima de la línea VWAP se consideran caras y, por lo tanto, tienen un valor alto. Cuando el precio de las acciones sube por encima de la línea VWAP, implica que muchos traders están comprando las acciones. Aquí es cuando los traders van mucho antes de que el precio alcance su punto máximo.

Por otro lado, se sabe que las acciones por debajo de la línea VWAP están infravaloradas y tienen una tendencia a la baja, lo que hace que los traders se queden cortos con dichas acciones.

Con la ayuda de las líneas de tendencia (líneas de soporte y resistencia) y el patrón de velas japonesas (que representa el movimiento del precio), un trader puede averiguar cuándo la acción se mueve por encima o por debajo de la línea VWAP.

Cómo usar VWAP

Hasta ahora, aprendimos sobre el cálculo y la aplicación de VWAP con la ayuda de Excel. Veamos también cómo el trader puede usar VWAP por una variedad de razones, que son las siguientes:

• VWAP como confirmación de tendencia
• VWAP como estrategia de ejecución
• VWAP como indicador
• VWAP como control de rentabilidad

VWAP como confirmación de tendencia

Hemos mencionado antes cómo VWAP nos brinda información relacionada tanto con el volumen como con el precio. También nos ayuda a confirmar la presencia de una tendencia que podría estar surgiendo.

Entendamos esto con un ejemplo de un gráfico a continuación (que muestra VWAP y el precio de cierre de una acción) que se puede trazar en Excel después de realizar el cálculo.

Si ve el gráfico de VWAP, a pesar de las frecuentes oscilaciones en el precio de cierre, podemos ver claramente que el VWAP está aumentando. El aumento del VWAP indica que hay más compradores que vendedores.

También indica una fase alcista, mientras que un VWAP decreciente indica una fase bajista.

VWAP como estrategia de ejecución de operaciones

VWAP también es utilizado por compradores institucionales que necesitan comprar o vender una gran cantidad de acciones pero no quieren provocar un aumento en el volumen, ya que llama la atención y afecta el precio.

Para explicar esto con más detalle, digamos que una institución está interesada en comprar 10,000 acciones de Amazon. Si colocan una orden de 10,000, la acción inmediata sería un aumento en el precio a medida que el mercado completa la orden.

Ahora bien, si otros traders saben que existe una demanda importante por la acción, pedirían un precio más alto por la acción, lo que la encarecería para la institución.

Para evitar este escenario, estas instituciones desarrollan una estrategia de trading automatizada para dividir el número de acciones en cantidades más pequeñas y ofertar por las acciones de tal manera que sus operaciones no dejen que los precios de cierre se alejen del VWAP.

Dado que VWAP actúa como una guía en la que ciertos operadores basan sus decisiones de trading, ayuda a mantener el precio de cierre lo más cerca posible del VWAP.

VWAP como indicador

Entre los traders intradía, el indicador VWAP también se puede utilizar en una estrategia de trading. Existen teorías contradictorias sobre cómo debe usar exactamente el VWAP como indicador y, por lo tanto, intentaremos comprender este aspecto con mayor detalle.

Por lo general, consideramos escenarios en los que el precio de cierre cruza el VWAP como una señal y, por lo tanto, se puede usar un cruce VWAP para abrir o salir de una operación según su perfil de riesgo.

Antes de ver los diferentes escenarios, demos un paso atrás y entendamos que el VWAP en realidad puede ser como una profecía autocumplida cuando se trata de hacer trading. Como se vio anteriormente, ciertos traders institucionales intentarían ejecutar operaciones de tal manera que el precio de cierre no supere el VWAP.

Esto puede influir en otros traders que mirarían el precio de cierre y tomarían una decisión de trading pensando que el precio de cierre se acercará eventualmente al VWAP.

Por lo tanto, cuando el precio de cierre comienza a subir y alejarse del VWAP, existe una presión entre los traders para vender, debido a la lógica de que el otro vendería en cualquier momento.

Esto crea una situación en la que la creencia general podría ser que las acciones están sobrevaluadas. De manera similar, cuando el precio de cierre comienza a moverse hacia abajo y más lejos del VWAP, existe la creencia de que la acción está infravalorada y existe presión entre los traders para comprar la acción.

Por supuesto, dependiendo de la mentalidad del mercado, puede haber diferentes escenarios y, por lo tanto, uno no puede depender solo del VWAP para tomar una decisión.

Veamos ahora algunos otros escenarios.

Algunos traders prefieren el cruce VWAP como indicador y compran las acciones cuando el precio de cierre cruza el VWAP desde abajo y sube más alto, lo que indica una tendencia alcista.

Luego, uno esperará a que el precio de cierre alcance el máximo del día, momento en el que venderá y saldrá de la operación. Otros operadores saldrán tan pronto como el precio de cierre muestre signos de giro.

Por el contrario, algunos traders venderían acciones en corto cuando el precio de cierre cruza el VWAP desde arriba y sigue bajando. Una vez que el precio de cierre alcance el mínimo del día, cerrarían la operación.

Ahora, algunos traders preferirían un precio por debajo del VWAP, ya que sería un buen precio para comprar y un precio por encima del VWAP podría indicar que es un buen momento para vender. Tomando el ejemplo anterior del gráfico VWAP, puede ver que a medida que el precio sube por encima del VWAP, hay un pequeño período en el que el precio sigue aumentando y luego el precio disminuye.

Sin embargo, se ve que para la estrategia de trading, los traders consideran el cruce del precio de cierre con el VWAP como una señal. Sin embargo, se debe tener en cuenta que el VWAP es un indicador rezagado, lo que significa que se calcula únicamente en función de los datos históricos. Por lo tanto, no debería ser el único indicador en una estrategia de trading.

VWAP como control de rentabilidad

Una vez que los traders han cerrado su operación, miran el VWAP para verificar si su operación fue rentable o no. Por ejemplo, si un trader compró una acción de Amazon a $ 248 y el VWAP al final del día fue de $ 250, entonces el trader compró las acciones a un buen precio y puede obtener ganancias en esta operación.

Hasta ahora hemos visto algunos de los usos de VWAP. Sin embargo, al leer el artículo, ¿sentiste algún tipo de deja vu o más bien te diste cuenta de que habías leído sobre características similares para un indicador diferente?

¿Crees que VWAP es solo otra variación de una media móvil? Para responder a esta pregunta, veamos la diferencia entre el VWAP y Moving VWAP (MWAP).

VWAP frente a MVWAP

Las siguientes son las diferencias entre VWAP y MVWAP:

Por lo tanto, aunque hay una línea delgada entre MVWAP y VWAP, la línea delgada también representa una diferencia significativa.

Ventajas de usar VWAP

En cuanto a los profesionales, debo mencionar que el precio ajustado ponderado por volumen es el verdadero precio promedio de la acción y no afecta su precio de cierre.

Veamos las razones por las que VWAP es tan popular:

VWAP puede indicar si el mercado es bajista o alcista:
El mercado es bajista cuando el precio está por debajo del VWAP y alcista si el precio está por encima del VWAP. Un mercado alcista indica una presión de compra y la línea de tendencia en el gráfico se mueve hacia arriba. Un mercado bajista indica presión de venta, lo que lleva a una tendencia a la baja en el gráfico de acciones.

En VWAP, las indicaciones para comprar y vender son prominentes:
Los traders que utilizan la línea VWAP como indicador podrán comprar a un precio bajo, obteniendo así rendimientos más favorables cuando vendan la acción. Por lo tanto, VWAP ayuda al inversor a tomar una decisión informada.

VWAP se puede utilizar junto con el promedio móvil y otras estrategias e indicadores:
el VWAP es un excelente indicador al elegir qué acciones comprar, pero proporciona un mayor valor cuando se usa con otras estrategias de trading. VWAP puede informarle mucho sobre el estado actual y futuro de las acciones tanto para posiciones largas como cortas.

Además, VWAP se puede combinar con otro indicador técnico para confirmar una tendencia, el uso de tales estrategias de indicadores múltiples puede reducir considerablemente la cantidad de señales falsas.

Desventajas de usar VWAP

VWAP es un indicador rezagado y, por lo tanto, si intenta usarlo durante más de un día, no podrá mostrar la tendencia correcta. Por lo tanto, debe ser utilizado solo por operadores intradía.

Además, hay casos en los que ciertas acciones (o el propio mercado) se encuentran en una fuerte fase alcista y, por lo tanto, no habrá cruces durante todo el día, lo que a su vez representa muy poca información para los traders y las instituciones.

En cierto modo, el principal inconveniente de VWAP es que no se puede usar durante más de un día y, por lo tanto, no puede proporcionar mucha información desde un punto de vista histórico.

Conclusión

VWAP es una combinación de precio y volumen y, por lo tanto, ofrece un valioso conjunto de información a los traders, en comparación con los promedios móviles. Calcular el VWAP parece complicado pero es bastante simple.

Además, interpretar VWAP cuando se usa junto con el precio de cierre es bastante simple. Teniendo en cuenta que el VWAP es una herramienta para tomar decisiones sobre ir en largo o en corto, se puede utilizar el método VWAP con éxito.

Miedo y euforia por Ray Barros

Cómo ganar dinero con las acciones [Libro] por Hispatrading

Valor Editions acaba de publicar en España “Cómo ganar dinero con las acciones” de William J, O’Neil, un best seller en Estados Unidos que ha vendido más dos millones de ejemplares en este país. Es, sin duda, una obra considerada un clásico sobre inversión y que ha cosechado un enorme éxito tanto en Estados Unidos como en todo el mundo. En este libro, William J. O’Neil describe el método de inversión CAN SLIM®, desarrollado por él mismo, que tiene como objetivo minimizar el riesgo y maximizar las ganancias para todos aquellos interesados en invertir en acciones de crecimiento (growth) a medio y largo plazo.

El término CAN SLIM® es un acrónimo que se refiere al análisis de diversos factores que determinan su estrategia de negociación de acciones. Este método se basa, en líneas generales, en el seguimiento de una combinación de variables, tanto de análisis fundamental como técnico, como la comparación de los beneficios trimestrales frente a los del año anterior, el aumento de los beneficios anuales (que deben superar en un 25 por ciento a los del año anterior), la calidad de los nuevos productos y nuevos gestores de la empresa, los máximos alcanzados por el activo, la comparación de su desempeño frente a los activos de su mismo sector, la compra de participaciones por parte de inversores institucionales o el análisis de la dirección del mercado.

El método de William J. O’Neil es fruto de un gran estudio de las acciones ganadoras del mercado desde 1880 hasta 2009. La versión publicada ahora en España es la cuarta edición ampliada de este libro (la más reciente realizada por este autor) que cuenta con 100 gráficos nuevos con explicaciones detalladas. La utilización constante de gráficos es lógicamente uno de los aspectos en los que más incide O’Neil, ya que, aunque son ampliamente utilizados por los profesionales, en muchas ocasiones son relegados a un segundo plano por parte de los inversores aficionados. 

En “Cómo ganar dinero con las acciones”, se describen técnicas probadas para encontrar acciones ganadoras antes de que suban mucho de precio, cuando inician su recorrido al alza. O’Neil hace hincapié en que estas acciones deben ser seleccionadas entre los sectores con mayor potencial y estar entre las mejores de su sector. Cómo identificar el momento idóneo para venderlas, una vez alcanzados los beneficios adecuados, y vender sin dilación para recoger beneficios es también otra cuestión importante que trata O’Neil en este libro. 

Por otro lado, este autor también aborda los errores más habituales que cometen los inversores y que es importante evitar. Entre estos destaca no cortar pérdidas con rapidez si estas alcanzan el 7 u 8 por ciento, comprar cuando baja la cotización o promediar a la baja, seleccionar acciones de segunda categoría en base a los dividendos que reparten o dejarse influenciar por los rumores y recomendaciones de los analistas.

Este libro recoge también reflexiones sobre diferentes vehículos de inversión y su funcionamiento, más allá de las acciones, con indicaciones prácticas para invertir en fondos de inversión y ETFs, entre otros.  El libro es, por lo tanto, una buena guía para todos aquellos que quieran conocer también aspectos generales sobre otras vías para invertir. 

William J. O’Neil es un reconocido inversor estadounidense. Es el fundador y presidente de Investor’s Business Daily, un periódico y sitio web de información bursátil y financiera en papel y online que ha tenido mucho éxito en Estados Unidos. Con más de 33 años de historia, es una de las fuentes de información bursátil con más seguidores en este país. Su carácter práctico y el exhaustivo seguimiento diario de la evolución de las acciones en función de diversos ratings patentados facilitan a los inversores analizar y elegir acciones con un buen potencial de rendimiento.

Por otro lado, O’Neil es también fundador de William O’Neil + Company, empresa líder en información del mercado de valores y análisis de datos para más de 400 importantes gestores de dinero institucionales en todo el mundo.

Este libro ya está a la venta en las principales librerías, así como de forma online en la propia web de esta editorial (www.valor-editions.es), y su PVP es de 32 euros, IVA incluido. Cuenta con 502 páginas.

Los mayores desafíos del psicotrading – II: Mercados en cambio constante por Brett N. Steenbarger, Ph.D.

El primer artículo de esta serie analizó cómo uno de los mayores desafíos para nuestra psicología del trading proviene de no recorrer el proceso de desarrollo de la experiencia. Con demasiada frecuencia, los traders arriesgan su capital antes de haber pasado adecuadamente por un proceso de aprendizaje basado en la práctica consciente.

En muchos campos de rendimiento, ese proceso de aprendizaje continúa a lo largo de la carrera. Tan pronto como un cirujano domina las técnicas quirúrgicas, aparecen nuevos enfoques quirúrgicos (microcirugía, cirugía robótica) que prometen mejores resultados. Eso significa que los médicos siempre participan en la educación continua, actualizando y mejorando sus habilidades.

De manera similar, en los negocios, los intereses, necesidades y demandas de los consumidores cambian constantemente. A medida que la tecnología cambia, lo que los consumidores querían ayer (automóviles de alto rendimiento) termina siendo muy diferente de lo que quieren hoy (motores eléctricos) y mañana (vehículos autónomos guiados por IA). El negocio exitoso, por lo tanto, siempre se reinventa a sí mismo.

Los mercados financieros están en constante cambio, y eso significa que cualquier «ventaja» única en el trading no puede ser permanente. Una serie de tiempo estacionaria es aquella que es relativamente estable con una media y una desviación estándar constantes. Los lanzamientos de una moneda justa forman una serie de tiempo estacionaria. Hace poco le pregunté a ChatGPT4 si las series de tiempo financieras en el mercado de valores son estacionarias y la respuesta, en parte, fue:

«No, las series de tiempo del mercado de valores generalmente no son estacionarias. La estacionariedad se refiere a una serie de tiempo que exhibe propiedades estadísticas constantes a lo largo del tiempo, como una media constante, una varianza constante y una estructura de autocovarianza constante. En el contexto del mercado de valores, los precios y los rendimientos tienden exhibir un comportamiento no estacionario.

Los precios del mercado de valores a menudo muestran tendencias, lo que significa que tienden a aumentar o disminuir con el tiempo. Además, los rendimientos del mercado de valores suelen exhibir un agrupamiento de volatilidad, donde los períodos de alta volatilidad son seguidos por períodos de baja volatilidad, y viceversa. Estas características violan el supuesto de estacionariedad».

Lo que esto significa en la práctica es que los patrones exhibidos por el mercado en un momento determinado pueden ser muy diferentes de otros momentos. Cualquier «setup» de trading que funcionó en el pasado reciente no tiene garantía de funcionar en el futuro. Los volúmenes cambian a medida que cambian los participantes del mercado. Eso altera la volatilidad y las tendencias. Al igual que el cirujano o la persona de negocios, el trader con éxito tiene que reinventarse para encontrar nuevas fuentes de «ventaja». La incapacidad de detectar los cambios del mercado y adaptarse a ellos es uno de los mayores desafíos para nuestra psicología del trading. En tales casos, no es simplemente que nuestra psicología socave nuestro trading. Nuestra incapacidad para reconocer los cambios del mercado crea nuestras pérdidas, y eso socava nuestra psicología.

Muchos traders basan su ventaja en un conjunto particular de condiciones del mercado: tendencia, impulso, movimiento alcista o bajista, etc. Esto hace que estos traders sean inherentemente vulnerables. La ventaja real en los mercados financieros es la capacidad de detectar cuándo cambian los mercados e identificar la naturaleza de ese cambio. Demasiados traders simplemente etiquetan los mercados como «direccionales» o «laterales». Ganan dinero en los mercados direccionales y pierden dinero en el lateral. Este ha sido el caso recientemente entre muchos traders del mercado de valores.

Una visión más prometedora es que hay al menos tres tipos de mercados: tendencia, ciclo y rotación. A menudo es el mercado rotativo el que parece agitado e imposible de operar. Sin embargo, si reconocemos la naturaleza de la rotación, entonces podemos negociar tendencias y ciclos en los sectores de mercado más fuertes y más débiles. (Considere las acciones tecnológicas y las acciones inmobiliarias en el mercado reciente, por ejemplo). En el mercado rotacional, tenemos que mirar debajo del capó para ver qué se negocia en patrones coherentes. Eso podría señalarnos las acciones de AI; podría apuntarnos a las acciones de la banca regional. En otros macromercados (FX, tasas, materias primas), las condiciones de rotación podrían llevarnos a negociar en términos relativos en lugar de directamente (crudo West Texas Intermediate largo frente a crudo Brent corto, por ejemplo) o spreads dentro de una clase de activo determinada (negociación formas de la curva de rendimiento en las tasas, por ejemplo).

Un enfoque de éxito para el trading no buscaría primero tendencias o giros. Buscaría condiciones de estacionariedad. Primero identificaríamos lo que se está operando de manera significativa. Ni uno de cada diez traders hace eso. Buscan *sus* tipos de mercados e imponen su significado sobre lo que están negociando. Ese es un terreno fértil para la agitación emocional.

Debido a que los mercados están en constante cambio, debemos ser siempre flexibles. Así como un equipo de fútbol ajusta su ofensiva a las condiciones del campo y la defensa a la que se enfrentan; Así como un restaurante ajusta su menú para adaptarse a una nueva generación de comensales jóvenes, tenemos que ajustar nuestro trading frente a mercados que a veces se negocian en tendencias, a veces en ciclos y, a veces, en forma rotativa.

Una mentalidad abierta y flexible está mejor posicionada para ser una mentalidad positiva.

¿Podemos tener un nuevo mercado alcista con un 3% de desempleo? por Ben Carlson

Si el mercado bajista ha terminado, ¿significa que estamos en un nuevo mercado alcista?

Podría ser.

El S&P 500 bajó un 25% desde el máximo hasta el mínimo. Y el mercado ahora ha subido más del 20% desde los mínimos:

Técnicamente, eso es un mercado alcista si estamos usando etiquetas del 20%.

Esto puede parecer simple semántica, pero existen mercados alcistas cíclicos y seculares.

Los mercados alcistas cíclicos son más cortos en duración y magnitud. Los mercados alcistas seculares son más largos en longitud y magnitud.

Me encantaría decirles que este es un nuevo mercado alcista secular que durará años y años, pero hay un punto de datos económicos que me da que pensar: la tasa de desempleo, que todavía está cerca de los niveles históricamente bajos.

Muchas relaciones históricas del mercado han cambiado desde la pandemia, pero ha habido una clara correlación entre los rendimientos del mercado de valores y la tasa de desempleo durante los últimos 75 años más o menos.

Estos son los rendimientos promedio de 1, 5 y 10 años resultantes de las tasas de desempleo iniciales desde 1948:

Aquí está la versión en gráfico:

Hay un patrón claro en estos resultados.

Los rendimientos anuales promedio han sido más altos debido a tasas de desempleo más altas y más bajos debido a tasas de desempleo más bajas.

Siempre hay valores atípicos cuando se trata de promedios, pero estos números tienen sentido si se consideran los entornos económicos que ocurren durante los diferentes rangos de la tasa de desempleo.

Cuando la tasa de desempleo ha sido históricamente alta, generalmente ha coincidido con una recesión que también tiende a ir acompañada de un mercado bajista.

Comprar acciones cuando la tasa de desempleo es alta y las cosas parecen sombrías desde el punto de vista económico ha sido una estrategia maravillosa en el pasado. Compra cuando hay sangre en las calles y todo eso.

Y las bajas tasas de desempleo han coincidido típicamente con épocas de bonanza económica que tienden a ir acompañadas de mercados alcistas. Ten miedo cuando otros sean codiciosos y demás.

Lo extraño del mercado bajista más reciente es que sucedió sin un aumento proporcional en la tasa de desempleo. De hecho, cuando comenzó el mercado bajista en enero de 2022, la tasa de desempleo era del 3,9%. Hoy es del 3,7% y bajó hasta el 3,4% durante el último año y medio.

Vale la pena señalar que la tasa de desempleo ha sido inferior al 7 % casi el 80 % del tiempo desde 1948. Solo ha sido del 9 % o superior el 6 % del tiempo.

Por lo tanto, no es como si tuviera muchas oportunidades para comprar acciones cuando de verdad tenemos una oportunidad delante.

También vale la pena señalar que no es que los rendimientos sean terribles con los niveles actuales de desempleo. Son solo un poco por debajo del promedio.

También puede ser instructivo observar el rango de rendimientos en torno a estos promedios históricos. Aquí esos son para el rendimiento de 10 años:

Puede tener rendimientos excepcionales a largo plazo a partir de bajas tasas de desempleo. Es solo que obtienes un suelo mucho más alto invirtiendo cuando la economía se está desmoronando que cuando todo marcha sobre ruedas desde la perspectiva del mercado laboral.

Los mercados son a menudo contraintuitivos. Las relaciones históricas son útiles para establecer expectativas, pero no están escritas en piedra.

Así que podríamos obtener un mercado alcista desgarrador de una tasa de desempleo del 3% más o menos, pero probablemente no sea el escenario base.

Dos cosas buenas y una mala para el SP500 por Sentimentrader

• Los inversores están regresando a una posición de riesgo, lo que generalmente genera compras más agresivas.
• Una rara señal de continuación de sobreventa también brilló recientemente como una señal favorable.
• Por otro lado, los niveles de riesgo de los bonos muestran una luz amarilla para las acciones.

Indicador S&P High Beta / S&P High Quality

El gráfico a continuación muestra el ratio de las acciones con alta beta vs alta calidad de los últimos 10 años.

Según nuestro sitio:

Este gráfico muestra dónde está la relación en relación con su rango en los últimos cuatro meses. Cuando el ratio es alto, los inversores muestran un comportamiento de riesgo. Cuando el ratio cae a un nivel bajo, exhiben un comportamiento de aversión al riesgo.

Este indicador compara el comportamiento de las acciones estadísticamente volátiles (es decir, aquellas con más riesgo) con el de nombres de «calidad» más estables. Aparentemente, cuando los inversionistas se vuelven compradores agresivos, este ratio aumentará a un nivel alto, y cuando los inversores estén a la defensiva, este ratio disminuirá a un nivel bajo.

Una forma de utilizar esta información es identificar los períodos en los que este ratio se gira al alza desde un nivel bajo. En otras palabras, esperamos a que un período de comportamiento de «aversión al riesgo» siga su curso y luego retroceda de nuevo al alza. La esperanza es que el giro alcista desde un nivel bajo señale un giro en el mercado general. ¿Cómo funciona esto en la práctica? Lea detenidamente la siguiente información y decida usted mismo.

Lo que nos dice el estudio

Como hemos visto desde mediados hasta finales de 2022, varios indicadores continúan agregando peso al lado alcista. El S&P High Beta / S&P High-Quality Relative Ratio Rank y los indicadores SPY New High % son las últimas incorporaciones y sugieren que el repunte que comenzó en octubre pasado aún puede tener espacio para continuar. Al mismo tiempo, la lectura reciente del indicador de Niveles de Riesgo de Bonos recuerda a los inversores lo siguiente:

Principio de mercado de Jay nº18: Siga la tendencia, pero NO se enamore de la tendencia.

La tendencia actual parece alcista, pero se anima a los inversores a gestionar el riesgo.

Heikin-Ashi, conceptos básicos y trading con este tipo de velas modificadas por Francisco Javier Muñoz

• Con las velas Heikin-Ashi podremos identificar el comienzo de los movimientos con una mayor fiabilidad. Veamos cómo poder aprovecharlo para nuestra operativa.
• Artículo publicado en Hispatrading 14.

La técnica con velas Heikin-Ashi debe ser un complemento a los análisis con otros medios ya existentes.

En Heikin-Ashi no hay patrones que tengamos que aprender como en la técnica de Velas Japonesas, y por lo tanto solo debemos seguir los tres tipos de velas que emplea Heikin-Ashi1- Cuerpo blanco grande con sombra superior (en tendencias alcistas).
2– Cuerpo negro grande con sombra inferior (en tendencias bajistas).
3- Vela parecida a un doji (en momentos de indecisión o cambio de tendencia cercano).

Aquí se aprecian mejor las tendencias existentes, y en los momentos iniciales de posibles cambios de tendencia aparecen las velas parecidas a un doji.

También hay que decir que con este sistema no existen huecos entre velas sucesivas por la fórmula que se emplea en la creación de velas Eikin-Ashi.

El indicador ha7 lo que muestra es un reforzamiento de la aplicación de la técnica Eikin-Ashi confirmando o desmintiendo señales de compra y/o venta dependiendo del tipo de cruce que hacen el indicador y una media móvil de 7 sesiones.

Reglas en Heikin-Ashi:

1- Secuencia de cuerpos blancos = tendencia alcista.
Secuencia de cuerpos negros = tendencia bajista.

2- Tendencia alcista fuerte = Grandes cuerpos blancos y sin sombras inferiores.
Tendencia bajista fuerte = Grandes cuerpos negros sin sombras superiores.

3- Cuando la tendencia se debilita surgen cuerpos pequeños con posibles sombras superior y/o inferior.

4- Una consolidación se da cuando aparecen cuerpos pequeños con ambas sombras tanto arriba como abajo.

5- La reversión de una tendencia se puede sospechar con la aparición de pequeños cuerpos con sombras largas tanto superiores como inferiores, o un cambio repentino de color.

Construcción de las velas Heikin-Ashi:

haClose = (O+H+L+C)/4

haOpen = (previous haOpen + previous haClose)/2

haHigh  = Max (H, haOpen, haClose)

haLow   = Min (L, haOpen, haClose)

Cuantificación de Heikin-Ashi:

El analista técnico Dan Valcu, introductor de las velas Heikin-Ashi en Occidente con su artículo publicado en 2004 en la revista   “Stocks & Commodities V. 22:2 (16-17,20-22,24-26,28): Using The Heikin-Ashi Technique by Dan Valcu” cuantifica Heikin-Ashi con un Indicador al que llama haDelta y que es simplemente la diferencia entre haOpen y haClose, añadiéndole  una media móvil de tres sesiones.

Nosotros hemos investigado en la Plataforma ProRealTime y hemos creado una variante de haDelta, a la que hemos llamado ha7, y que se diferencia de haDelta por no apreciar tantas señales falsas de cruce entre el Indicador y su media móvil. Así en este artículo emplearemos ha7.

La cuantificación de las velas Heikin-Ashi la hacemos con el Indicador ha7 usando la plataforma ProRealTime:

El código de ha7 para esta plataforma es el siguiente:

Dato=BarIndex-(BarIndex-1)
IF      Dato=BarIndex-(BarIndex-1) THEN
x=(Open+(Open+High+Low+Close)/4)
y=(Open+High+Low+Close)/4
ELSIF Dato=(BarIndex-BarIndex<2) THEN
x=Dopen(1)+(Open+High+Low+Close)/4
y=(Open+High+Low+Close)/4
ENDIF
z = Average[7](x-y)
RETURN   x-y, z COLOURED(0,0,255)

Cómo se interpretan las velas Heikin-Ashi utilizando las cinco reglas básicas:

Hemos representado trece espacios denominados desde C0 hasta C12 para aplicar las cinco reglas básicas de las velas Heikin-Ashi:

C0: Aquí aplicamos la regla 4. Una consolidación se da cuando aparecen cuerpos pequeños con ambas sombras tanto arriba como abajo.

C1: Aquí reflejamos lo dicho en la regla 2. Tendencia bajista fuerte = Grandes cuerpos negros sin sombras superiores. 

C2: Aquí vemos la regla 5. La reversión de una tendencia se puede sospechar con la aparición de pequeños cuerpos con sombras largas tanto superiores como inferiores.

C3: Aquí actuamos según la regla 2. Tendencia alcista fuerte = Grandes cuerpos blancos y sin sombras inferiores.

C4: Aquí aplicamos la regla 5. La reversión de una tendencia se puede sospechar con la aparición de pequeños cuerpos con sombras largas tanto superiores como inferiores.

C5: Aquí mencionamos la regla 2. Tendencia bajista fuerte = Grandes cuerpos negros sin sombras superiores.

C6: Aquí es aplicable la regla 4. Una consolidación se da cuando aparecen cuerpos pequeños con ambas sombras tanto arriba como abajo.

C7: Aquí aplicamos la regla 1. Secuencia de cuerpos negros = tendencia bajista.

C8: Aquí aplicamos dos reglas.
Primero, la regla 5. La reversión de una tendencia se puede sospechar cuando surge un cambio repentino de color.
Segundo, la regla 2. Tendencia alcista fuerte = Grandes cuerpos blancos y sin sombras inferiores.

C9: Aquí aplicamos la regla 3. Cuando la tendencia se debilita surgen cuerpos pequeños con posibles sombras superior y/o inferior.

C10: Aquí aplicamos la regla 2.  Tendencia bajista fuerte = Grandes cuerpos negros sin sombras superiores.

C11: Aquí aplicamos la regla 3. Cuando la tendencia se debilita surgen cuerpos pequeños con posibles sombras superior y/o inferior.

C12: Aquí aplicamos la regla 1. Secuencia de cuerpos blancos = tendencia alcista.

Veamos dos ejemplos de análisis y trading con Heikin-Ashi:

Análisis Técnico con Heikin-Ashi de Caixabank

Así como en el gráfico de Velas Japonesas no vemos una señal clara de cambio de tendencia, en el gráfico de velas Heikin-Ashi podemos apreciar, que tras una tendencia bajista previa, aparece un cuerpo pequeño de color negro seguido de un doji con sombras, tanto superiores como inferiores, y finalmente observamos una vela blanca con sombra superior indicándonos que parece iniciarse una tendencia alcista.

Aplicando algunas de las cinco reglas de Heikin-Ashi  podemos comprobar que tras estos tres tipos de velas debería aparecer el comienzo de una tendencia alcista.

De igual modo, se aprecia un cruce del indicador ha7 sobre su media móvil de 7 sesiones en sentido ascendente, lo cual aumenta la fortaleza del inicio de una tendencia al alza.

El indicador RSI (14) se muestra en sentido ascendente corroborando el incipiente inicio de una posible tendencia alcista, aunque en ese caso cruzaría la línea de 50 hacia arriba y seguiría subiendo.

De este modo, si tras esta vela blanca con sombra superior le siguiera una vela parecida entraríamos en el valor realizando una compra y poniéndonos largos.

Análisis técnico con Heikin-Ashi de Corporación Mapfre

En los últimos días en el gráfico de Velas Japonesas (Candlestick), tras una tendencia bajista aparece lo que podía ser un envolvente alcista que indicara un cambio de tendencia al alza. Sin embargo en el gráfico Heikin-Ashi, vemos que aparece un cuerpo pequeño así como dojis que indican que esa posible tendencia alcista que debería haber comenzado se retrasa (o no existe) dando lugar a un período de consolidación, ya que para que fuese una señal de posible cambio de tendencia deberían como mínimo aparecer esos dojis finales con largas sombras superiores e inferiores.

De igual modo el indicador ha7 no tiene un cruce hacia arriba sobre la media móvil de 7 sesiones, corroborando que no se produce ese cambio de tendencia que hacía sospechar el posible envolvente alcista con Candlestick.

Bibliografía:

1 – Nison, Steve [1994]. Beyond Candlesticks: New Japanese Charting Techniques Revealed, John Wiley & Sons.

2 – Stocks & Commodities V. 22:2 (16-17,20-22,24-26,28): Using The Heikin-Ashi Technique by Dan Valcu.
3 – Market Technician – The Journal of the STA (November 2012) Dan Valcu: Heikin-Ashi – Trends made simple.

Cuándo dejar de operar con un sistema de trading algorítmico por Kevin Davey

Es fácil saber cuándo comenzar a seguir un sistema de trading; comience a operar tan pronto como haya determinado que es la inversión adecuada para usted. Pero, ¿sabe cuándo dejarás de seguir ese nuevo sistema de trading algorítmico?

Ya sea que esté siguiendo su propio sistema de trading algorítmico (que puede ser o no una estrategia de trading automatizad ), o siguiendo una señal, boletín informativo o algún otro servicio, si no tiene un plan de salida para descontinuarlo, debería hacerlo.

¿Por qué?

Los estudios han demostrado que cuando las personas están bajo estrés, muchas veces toman malas decisiones. Si estuviera perdiendo dinero con sus sistemas, estaría estresado. En consecuencia, es posible que tenga una reacción instintiva ante las pérdidas, o puede esconder la cabeza en la arena y evitar tomar ninguna decisión. Ambos escenarios pueden ser peligrosos. Entonces, el momento en que estás perdiendo es un mal momento para determinar cuándo salir.

Idealmente, ya determinó cuándo dejar de operar cuando decidió operar con el sistema por primera vez. Si no, no es demasiado tarde. Simplemente determine las métricas que son más importantes para usted. Podrían incluir cosas como:

• Drawdown máximo: cuando el porcentaje de pérdida llega a cierto punto, abandonas

• Trades perdedoras consecutivas seguidas

• Monto perdido en una semana/mes/año

• Beneficio general después de X meses

• El porcentaje general de ganancias cae por debajo del XX %

• Ruptura significativa en su línea de tendencia de capital personal o media móvil de capital

• Nuevos máximos o ruptura de otra métrica «buena» ( sí, algunas personas tratan de dejar de fumar en la parte superior)

• Cualquier cosa que pueda ser medida y monitoreada

La condición exacta que seleccione probablemente no sea tan importante como escribirla y apegarse a ella. Esa es la clave. Tiene que ser sólido, definitivo y escrito. Idealmente, también se lo comunicará a su cónyuge o a un amigo, ya que es más difícil retractarse cuando hace público su propósito. 

Escuché que el criterio de salida de una firma de gestión de dinero es 1.5 veces el drawdown y un compromiso de 24 meses. Estos parámetros no son malos, pero los mejores son con aquellos que te sientes cómodo, uno con el que puedes seguir.

Definitivamente, se preocupará menos por el rendimiento de su sistema de trading algorítmico si escribe y sigue su plan de salida, ¡hoy mismo! 

¿Es este un nuevo mercado alcista? por Ben Carlson

A mediados de octubre, el mercado de valores de EE. UU. estaba en medio de un mercado bajista bastante doloroso.

La inflación seguía siendo de casi el 8 % sobre una base anualizada. La Reserva Federal estaba aumentando agresivamente las tasas de interés.

En ese momento, el S&P 500 tenía más de un 25 % de descuento desde sus máximos históricos. El Nasdaq 100 bajó más del 35 %.

Las cosas parecían sombrías.

Desde esos niveles de mediados de octubre, el Nasdaq 100 ha subido un 37 %, mientras que el S&P 500 ha subido más del 20 % desde los mínimos:

Todavía estamos por debajo de los máximos históricos, pero este ha sido un gran repunte frente a los que predijeron una recesión durante los últimos 18-24 meses.

Entonces, ¿es esto? ¿Ha terminado el mercado bajista? ¿Es este un nuevo mercado alcista?

Como de costumbre, no lo sé, pero vale la pena señalar lo confuso que puede ser el mercado de valores en momentos como estos.

Tome como ejemplo a la empresa más grande del mercado de valores de EE. UU.

Apple bajó casi un 30 % desde los máximos históricos hasta mediados del verano pasado. Luego, las acciones se recuperaron un 35 % desde los mínimos. A partir de ese rally, procedió a caer otro 30 %. Ahora casi ha vuelto a los máximos históricos.

Así que tuviste máximos históricos, 30% de caída, 35% de rally, 30% de caída.. todo en el lapso de menos de 18 meses.

Mercado alcista, mercado bajista, mercado alcista, mercado bajista, mercado alcista y así va.

Supongo que hemos llegado a la definición técnica de un mercado alcista, ya que el mercado de valores ahora tiene un 20% de descuento en los mínimos, pero este es el tipo de cosas que realmente solo importan a la gente del mercado. Y solo conoces realmente la respuesta con el beneficio del tiempo.

La mayoría de la gente asume que el megamercado alcista de las décadas de 1980 y 1990 comenzó en algún momento en el rango de 1980-1982.

Pero desde el final del mercado bajista a finales de 1974 hasta finales de 1979, el S&P 500 subía casi un 120 % en total o un 16 % anualizado. Nadie lo recuerda realmente porque la década de 1970 fue una década tan difícil para los activos financieros (en su mayoría sobre una base real).

No alcanzamos nuevos máximos históricos después de la Gran Crisis Financiera hasta 2013. En ese momento, el S&P 500 había aumentado más del 150 % o 25 % anualizado desde los mínimos de 2009.

¿Importó si esas ganancias tuvieron lugar durante un mercado alcista técnico o solo un repunte del mercado bajista?

También es importante recordar que los crash que aplastan son raros. Aquí están todos los mercados bajistas del S&P 500 desde la Segunda Guerra Mundial:

Hubo un período de 30 años desde la década de 1940 hasta la década de 1970, en el que el mercado no cayó un 40 % o peor. Había mercados bajistas, pero no eran de extrema variedad.

No estoy diciendo que eso vuelva a suceder, pero mucha gente estaba condicionada a creer en la década perdida de la década de los 2000 que cada recesión tenía que convertirse en una calamidad.

A veces podemos tener un mercado bajista sin que el mundo se arruine por completo en el proceso.

Obviamente, mirar las cosas desde la parte inferior exacta o desde la parte superior exacta siempre hará que los números de rendimiento parezcan más extremos. En realidad, nadie entra o sale del mercado en la parte superior e inferior a la perfección (a falta de tener suerte).

Los sentimientos de pánico durante una tendencia a la baja y los sentimientos de euforia durante una tendencia al alza son siempre los mismos, pero no hay dos mercados alcistas o bajistas que sean completamente iguales.

Eso es lo que hace que sea tan difícil de predecir.

Nunca sabemos qué tan alto irán las cosas durante un mercado alcista o cuánto tiempo durará. Nunca sabemos qué tan bajas irán las cosas durante un mercado bajista o cuánto tiempo durará.

Incluso si estamos en un nuevo mercado alcista, es probable que haya algún tipo de retroceso en el próximo año. Dos de cada tres años desde 1928 han experimentado una reducción de pico a mínimo del 10 % o peor. En cerca del 95 % de todos los años hay una reducción del 5 % o peor.¹

Soy como un estudiante de secundaria cuando se trata de relaciones para definir los mercados alcistas y bajistas, no me gustan las etiquetas. Tal vez sea porque no te casas con los mercados alcistas o bajistas cuando inviertes.

La tendencia a largo plazo siempre está al alza, pero tienes que lidiar con recesiones a corto plazo a lo largo del camino para llegar a largo plazo.

Pase lo que pase a partir de aquí, parecerá obvio en retrospectiva.

Pero «no lo sé» es mi posición predeterminada cuando se trata de predecir lo que sucederá a continuación en el mercado de valores.

Mi plan de inversión se construyó con la suposición de que experimentaría una serie de mercados alcistas y bajistas a lo largo de los años.

Introducción al Backtesting por Martí Castany

 Martí Castany es Quant Researcher, Co- Fundador y Portfolio Manager de KomaLogic, una pequeña firma de trading sistemático. Tiene más de 8 años de experiencia trabajando en el desarrollo de modelos cuantitativos y como consultor en el sector de la gestión de riesgos para el buy y el sell side.

Martí Castany / kjtradingsystems.com

• Si eres un trader sistemático que quiere automatizar su operativa, poder hacer un backtest de calidad de tu estrategia será un paso fundamental antes de ponerla a operar con una cuenta de trading real.
• Artículo publicado en Hispatrading 54.

En este artículo, pretendo explicarte de manera general cómo estructurar tu proceso de backtesting para que puedas llevarlo a cabo con las máximas garantías. Pero antes de entrar en materia, conviene tener claro qué es un backtest y para qué sirve. Voy a ser lo más claro y conciso que pueda:

Un backtest es el proceso de poner a prueba una estrategia de trading utilizando datos históricos y sirve para evaluar tanto la hipótesis de la estrategia como su desempeño en el pasado.

Es decir, utilizamos el backtesting para ver cómo se hubiera comportado una estrategia de trading durante los últimos 10 años (por ejemplo) y sacamos conclusiones de ello.

Suena sencillo, y en esencia lo es. Sin embargo, hay variables que se deben tener en cuenta para poder garantizar la validez de este proceso, dado que hay una multitud de errores en los que podríamos caer sin darnos cuenta que arruinarían la validez estadística de dicha prueba y de las conclusiones que podríamos sacar de ella.

Lo primero que vas a necesitar será una plataforma que disponga de un buen motor de backtest.

Plataforma

La mayoría de las plataformas comerciales cuentan con un motor propio de backtest, por lo que, normalmente, la opción más sencilla es utilizar el que viene por defecto. Cada plataforma tiene también su propio lenguaje de programación con el que deberás haber codificado tu estrategia, de manera que también determinará en gran medida toda tu infraestructura tecnológica. Te comparto los casos más típicos:

• MetaTrader 4 & 5: MQL4 & MQL5
• CTrader: C#
• TradeStation: EasyLanguage
• MultiCharts: C++, C#, VB.NET, EasyLanguage
• NinjaTrader: NinjaScript (una extensión de C#)
• ProRealTime: ProBuilder

Evidentemente, también existe la opción de crear un motor personalizado si las plataformas anteriores no pueden cumplir con tus necesidades. Si este fuera el caso, te comparto también algunos buenos frameworks para crear tu propio software de backtesting en Python:

• Backtrader
• Backtesting.py
• Zipline
• PyAlgoTrade
• QSTrader

Conocer bien el motor de backtest es importante porque cada motor tiene sus propias características y las debes tener en cuenta para que el resultado del backtest emule lo mejor posible el comportamiento que hubiera tenido la estrategia en la realidad.

Para ponerte un ejemplo, el motor de backtest de la plataforma MT5 procesa absolutamente todos los ticks que tiene tu set de datos, algo que no tendría por qué ocurrir durante el trading a tiempo real, ya que si llega un nuevo precio del mercado pero tu estrategia aún está procesando el anterior, éste nuevo tick se ignorará. Este ejemplo en concreto puede no parecer muy importante, pero si quieres que tus backtest sean lo más precisos posible, deberás tener en cuenta este tipo de detalles.

En este caso, tendrías que introducir en tu estrategia un código de control de ejecución que garantizara que la manera de procesar los ticks a tiempo real y en el backtest fueran exactamente las mismas. Este es un problema fácil de solucionar: simplemente ejecuta tu código en el primer tick de cada vela. Sin embargo, esto sólo tiene sentido si trabajas con velas japonesas (o cualquier otra forma de agregación por tiempo). Si trabajas con datos tick a tick, este problema se vuelve más complejo de solucionar: debes estimar el tiempo de ejecución de tu código para cada nuevo tick y verificar si a la hora de llegada de cada nueva cotización, tu programa ya se habría ejecutado y estaría libre para volver a hacerlo.

Por ahora, doy por hecho que ya tienes tu motor de backtest elegido y estudiado, así como tu estrategia programada en el lenguaje que tu plataforma necesita. Pasemos entonces al siguiente aspecto a tener en cuenta: los datos históricos.

Datos de calidad

Para realizar un backtest correctamente es esencial disponer de los datos históricos de los activos sobre los que quieres evaluar tu estrategia. Tal y como comentaba antes, el objetivo del backtest es el de poder evaluar los resultados de una estrategia en el pasado, por lo que disponer de datos históricos de calidad es de vital importancia. Nótese el énfasis en la palabra calidad. Los datos históricos son la materia prima del backtest, por lo que datos con errores nos llevarán a backtests con errores y, de manera irremediable, llegaremos también a conclusiones con errores. Creo que ya entiendes por dónde voy.

Cuando hablo de datos históricos de calidad, me refiero a datos precisos y fidedignos, que representen con la máxima veracidad lo que realmente ocurrió en el pasado y que estén libres de errores. Y quizás podrías pensar: ¿los datos históricos que hay disponibles tienen errores? Yo mismo cometí el error de creer que los datos históricos que podía obtener de una institución o un broker ya serían de calidad, pero me llevé una agradable sorpresa (nótese la ironía) al descubrir que no podía estar más equivocado. De aquí surgió un primer principio:

“Revisa y analiza siempre los datos históricos, independientemente de lo reputada que pueda ser su fuente, antes de utilizarlos en tu backtest.”

De manera que no basta con descargar los datos, sino que hay que revisarlos y, quizás, transformarlos. No es lo mismo descargar datos tick a tick que descargar datos con temporalidades ya definidas como podrían ser los precios de cierre de cada hora o de cada día.

Los dos puntos más críticos a revisar sobre la calidad de los datos son los siguientes:

• Presencia de spikes: un spike es un cambio repentino de precio fruto de un error en la captura de los datos. Por ejemplo, el precio de AAPL es de $153 el día 1, de $8624 el día 2, y de $154 el día 3. Como ves, en el día 2 ha habido una anomalía en forma de spike.
• Presencia de valores nulos: en tu archivo de datos que te has descargado de Yahoo Finance, podría ser que justamente no tuvieras datos disponibles del precio de cierre de AAPL del día 8 de junio. Una manera de solucionarlo es buscar ese precio en concreto en otro proveedor de datos, como Investing o Google Finance.

Si desconoces que tus datos contienen errores de este tipo, creo que puedes imaginarte la magnitud de afectación que podrían tener a los resultados de tu backtest.

Rangos de datos

En este punto, tenemos nuestra estrategia preparada y un histórico de calidad. Pero antes de poder lanzar el backtest, nos falta un último punto: definir los rangos de datos que vamos a utilizar.

La primera pregunta que te puede venir a la cabeza es: ¿Debería usar todos los datos que tengo disponibles para realizar el backtest, por ejemplo desde 2010 hasta la actualidad? Al contrario de lo que pueda parecer, que cuantos más datos históricos uses mejor, la respuesta es NO.

Deberás separar el conjunto de datos históricos en dos grupos conocidos como In Sample y Out Of Sample (a partir de ahora me referiré a ellos como IS y OOS), cumpliendo cada uno de ellos una función específica y determinante dentro del backtest.

En los datos IS es donde llevarás a cabo el entrenamiento de la estrategia: comprobarás que la estrategia funciona correctamente (por ejemplo, si entra y sale del mercado cuando debe), evaluarás si arroja beneficios o pérdidas, realizarás los ajustes pertinentes si fuera necesario, y optimizarás la ponderación de las distintas variables para capturar de manera óptima el comportamiento del precio que quieres explotar.

Por el otro lado, en el rango de datos OOS harás la verificación de la estrategia: comprobar que el rendimiento que la estrategia tenía en los datos IS se mantiene durante los OOS. Aquí no deberás hacer ningún ajuste de los parámetros, ya que van a ser unos datos nuevos que tu sistema no habrá visto antes, y esa es la razón por la que la verificación tendrá validez. Sería el equivalente a lanzar la estrategia a tiempo real pero sin tener que esperar a que pasen los días, meses o años.

Este punto es extremadamente importante ya que es donde deberás evaluar si tu estrategia ha sido sobreoptimizada, un problema potencialmente peligroso conocido también como data-snooping bias u overfitting. Esto ocurre cuando se busca exhaustivamente cualquier combinación de variables que exprima al máximo las capacidades del sistema, queriendo optimizar tanto los parámetros de la estrategia en referencia a los datos usados durante el backtest (datos IS), que lo que se está haciendo realmente es forzar la estrategia para que obtenga los mejores resultados solamente en ese preciso rango de datos. Las probabilidades de que esas exactas condiciones se repitan en el futuro son prácticamente nulas, de manera que ese sistema que parece tan fiable y que gana siempre y mucho, una vez puesto a trabajar a tiempo real será una máquina de perder dinero. En un vocabulario más técnico, lo que ha pasado realmente es que el sistema ha modelado el propio ruido de los datos. 

Desafortunadamente es muy complicado poder asegurar que la estrategia está libre al 100% de este problema, ya que los resultados podrían ser, sencillamente, fruto de la suerte. Por este motivo es tan importante realizar la verificación del sistema de trading utilizando los datos OOS. Si la estrategia está libre de overfitting, verás que se comporta de una manera similar a la que lo hacía en los datos IS. Esto reduce considerablemente la probabilidad de sufrir de sobreoptimización y es una primera muestra de robustez.

Es imprescindible que si la estrategia arroja buenos resultados durante el período IS pero no en el OOS, no toques sus parámetros para hacer que también arroje buenos resultados en el período OOS. Si lo hicieras, estarías optimizándola de nuevo y habrías convertido los datos OOS en parte de los IS, manipulando los resultados y eliminando su validez. En otras palabras, solo tienes una oportunidad para probar la estrategia en los datos OOS y mantener su integridad.

Como norma general, utilizo el 66% de los datos para entrenar la estrategia (IS) y el 33% restante para verificarla (datos OOS). Es decir, si tengo 20 años de datos disponibles, utilizo aproximadamente 13 años como periodo IS y 7 como periodo OOS.

Costes de transacción

Finalmente, vamos a prestar especial atención a los costes de transacción. Éstos son todos los costes que van implícitos cuando realizas una operación en el mercado. Deberás incluirlos en el backtest, ya que serán costes reales que van a existir durante la operativa.

El más común es la propia comisión que carga el bróker por cada operación. Esta comisión suele ir en función del volumen operado (número de acciones, contratos, lotes). Por ejemplo, con una comisión de 5$ por contrato ida y vuelta o roundtrip (2,5$ para entrar y 2,5$ para salir del mercado), una operación de 20 contratos te costará 100$, mientras que una de 2 contratos te costará 10$.

También existen otros costes indirectos que afectan a la operativa, como son el spread, el slippage y el swap. 

El spread es la diferencia entre el precio de compra (ask) y el precio de venta (bid). Cuando realizas una transacción, siempre está comprendida por una compra y una venta (o viceversa). Esa diferencia entre el precio bid y el ask se convierte en un coste para ti si tus entradas y salidas son “a mercado”, es decir, consumiendo liquidez del libro de órdenes. Podrías reducir el coste del spread utilizando órdenes límite (en mercados que no sean de CFDs), aunque con el riesgo de que no se activen.

Otro coste indirecto es el slippage. Este ocurre en mayor magnitud durante momentos de alta volatilidad o poca liquidez, cuando el precio se mueve rápidamente arrastrando la orden de entrada y ejecutándola a un precio distinto al que tu estrategia tenía predefinido. El slippage puede producirse tanto en la entrada como en la salida y jugar tanto a favor como en contra, aunque lo más habitual es que sea en contra (qué sorpresa). Por esta razón lo consideramos como un coste en la operativa.

Finalmente, en el caso de los CFDs y las divisas, el swap o rollover es el coste que tiene mantener una posición abierta durante la noche. El coste en sí es el rollover, y viene determinado por el swap, que es el diferencial entre los tipos de interés de las distintas divisas que conforman un par (por ejemplo el euro y el dólares en EURUSD).

Conclusión

Como habrás podido comprobar, el backtesting es un proceso delicado que requiere de mucha atención en cada uno de sus pasos para poder garantizar su veracidad. Si quieres tener éxito como trader algorítmico, es imprescindible que tu proceso de backtesting sea lo más riguroso posible para que puedas tener la confianza necesaria para ponerla a trabajar con capital real.

Si tienes cualquier duda o te gustaría saber más acerca del proceso de codificación y backtesting de una estrategia sistemática, puedes ponerte en contacto conmigo a través del formulario de contacto que encontrarás en la parte inferior de la web de KomaLogic.com. 

El sistema escalonado por Kevin Davey

Kevin Davey es un conocido trader de futuros, divisas y materias primas. Ha estado operando durante más de 25 años. Durante tres años consecutivos, Kevin logró más del 100 % de rendimiento anual en un campeonato de trading con dinero real. Es autor del libro de  trading algorítmico «Building Algorithmic Trading Systems: A Trader’s Journey From Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Trading» (Wiley 2014). 

Kevin Davey / kjtradingsystems.com

He estado operando con futuros durante más de 25 años, y muchos de los primeros años los consumí buscando el sistema de trading «perfecto». Uno de los enfoques que encontré que parecía tener sentido fue el sistema escalonado. Es un concepto interesante que «gana» la mayor parte del tiempo, pero en realidad solo es apropiado para aquellos con bolsillos muy grandes que pueden soportar pérdidas enormes ocasionalmente.

En pocas palabras, el sistema escalonado compra futuros en un producto físico a medida que se acerca a un «suelo» y lo vende con pequeñas ganancias. Entonces, por ejemplo, puede decidir que el trigo está cerca de tocar suelo y comprar cada vez que el precio baje 10 centavos, que es un valor nominal de $ 500 para un contrato de Chicago Wheat. Por el lado de la venta, puede decidir vender cada contrato de trigo 5 centavos por encima de lo que pagó por él,

Entonces, dado que siempre espera a que los precios se recuperen, casi todas las operaciones son rentables y el porcentaje de ganancias es muy alto. Este alto porcentaje de ganancias, generalmente superior al 90%, es lo que atrae a muchos traders desprevenidos.

Con un sistema escalonado, usted está apostando a que las leyes de la oferta y la demanda eventualmente harán que el trigo, o cualquier otro producto físico, aumente de precio. A medida que aumenta el precio, obtendrá una pequeña ganancia en cada contrato que compre y luego venda.

Como habrás adivinado, el gran problema con esta técnica de «sumar a los perdedores» es que no sabes dónde está exactamente el suelo o cuándo se recuperarán los precios. En el peor de los casos, tendría que seguir añadiendo contratos y mantenerlos posiblemente durante años, renovándolos cada pocos meses e incurriendo en costos en el camino. Las leyes de la oferta y la demanda suelen tardar en funcionar, normalmente de meses a años. El hecho de que el trigo esté bajo hoy no significa que será absolutamente más alto el próximo mes, el próximo año o incluso dentro de cinco años.

Financieramente, el sistema escalonado como estrategia está condenado al fracaso si juzga mal la situación y comienza a comprar contratos muy lejos del fondo. A medida que el precio desciende, podría encontrarse fácilmente con 10 o más contratos, lo cual es un gran problema a menos que tenga mucho dinero.

Psicológicamente, el sistema escalonado es un asesino porque puede encontrarse luchando contra una tendencia a la baja y sumando contratos a medida que la situación empeora. Básicamente es negarse a admitir que está equivocado y respaldar esa negativa cavando un hoyo más profundo.

Puedo decirle por experiencia personal que el sistema escalonado funciona cuando anticipa el suelo correcto y comienza a comprar cerca de ese suelo. Pero también puedo decirle que si calcula incorrectamente el suelo, se quedará sin dinero, paciencia o ambos, antes de ver ganancias. Eso es lo que me sucedió a mí: después de un éxito al principio, de repente perdí mi capacidad de elegir suelos y rápidamente borré mi cuenta por completo.

Por lo tanto, tenga cuidado si alguien alguna vez sugiere el sistema escalonado. Como muchos otros enfoques, puede funcionar si lo ejecuta sin problemas, pero si no lo hace, podría encontrarse en un profundo agujero financiero y psicológico .

Clichés en el trading: ¿realidad o fantasía? por Peter Davies

• Uno de los placeres de aprender a operar es leer tantas opiniones diversas sobre los mercados, cómo funcionan y cómo se puede operar en ellos. En este artículo, veremos 5 clichés sobre el trading comunes e intentaremos descubrir cuáles son realidad y cuáles son fantasía.
• Artículo publicado en Hispatrading 53.

Niveles de precios secretos o “secretos de los profesionales» este es uno de mis favoritos. Hay algunas variaciones, pero el resultado suele ser que hay un «secreto» para obtener ganancias. No mucha gente lo sabe, pero si pagas lo suficiente, te dirán el secreto. Lo primero que debemos considerar es lo que se necesita para mover un mercado. Se necesita gente, se necesita participación. Por definición, cualquier cosa que sea «secreta» no será conocida por mucha gente. Entonces, si es un secreto, no muchas personas lo operarán. Si no hay muchas personas que estén operando con un nivel secreto o una estrategia, entonces adivinen qué; probablemente no habrá una reacción significativa a sus acciones. Otra consideración es la mención de “Los profesionales” en primer lugar. La mayoría de los traders minoristas operan con posiciones «directas»: comprar para vender más arriba o vender para vender más abajo. Cuando se trata del trading profesional, esto es solo una parte de lo que sucede. Los traders institucionales crean mercados, realizan operaciones de arbitraje, realizan operaciones de distribución de todo tipo de cosas, por lo que el uso de la palabra «Pros» generalmente no es más que un gancho de marketing porque lo que hacen los traders minoristas tiene poca relación con lo que hacen la mayoría de los traders profesionales.

Conclusión: Fantasía.

La tendencia es tu amiga: hay que decirlo, hay días en los que no siento que el mercado sea mi amigo en absoluto. Este es un cliché interesante. Conozco a muchos traders intradía que continuamente intentan alcanzar la parte superior o inferior del mercado para operar contra tendencia. Eso sería muy bueno, pero lo que generalmente sucede es que el mercado baja 2 puntos, intentan ir en largo, luego 3-4 puntos hacia abajo, intentan ir en largo nuevamente, luego 6-7 puntos y todavía intentan ir en largo acumulando pérdidas en el camino. Luego, el mercado comienza a moverse hacia arriba, y luego intentan venderlo. Llamo a estas personas permafaders, siempre tratando de hacer lo contrario de lo que está haciendo el mercado. Si nunca has intentado seguir la corriente, pruébalo; si el mercado está subiendo, compra. Por supuesto, el truco es saber si el mercado está en tendencia, pero con esa advertencia en mente, creo que podemos dar un veredicto de este cliché.

Conclusión: Realidad. 

El Money Management puede hacer que un mal sistema sea rentable: este aparece muy a menudo porque hay un libro de trading que detalla un sistema de entrada aleatoria con un stop. Durante un período de 10 años, demostraron que habría ganado dinero. Eso suena impresionante en la superficie, pero lo que realmente crearon fue un sistema de seguimiento de tendencias. Las entradas aleatorias en contra de la tendencia harían saltar el stop rápidamente y las entradas aleatorias a favor de la tendencia seguirían la tendencia. Entonces, si bien la parte de la entrada fue aleatoria, el sistema siguió la tendencia.

¿Todavía no está convencido? Bueno, consideremos el mundo HFT donde se gastan decenas o cientos de millones de dólares en infraestructura y se aseguran de que estén físicamente cerca del mercado para obtener la latencia más baja. ¿Por qué diablos las empresas de HFT harían eso si pudieran pagarle a un mono para que se siente en la esquina y lance una moneda al aire?

Conclusión: Fantasía.

Cuide sus posiciones perdedoras y sus posiciones ganadoras se cuidarán solas: hay muchas variaciones en este tema, pero el resultado es que debe concentrarse en gestionar el riesgo en lugar de concentrarse en las ganancias. Los traders más nuevos tienden a centrarse principalmente en las ganancias y, en muchos casos, tienden a tener expectativas poco realistas. Un trader que está orientado a las ganancias comprará porque cree que el mercado subirá y puede tener razón a largo plazo pero perder en la operación. Un trader orientado al riesgo puede tener la opinión de que el mercado es alcista, pero solo entrará al mercado a un buen precio. Eso puede significar esperar a que el mercado baje a un cierto precio y solo entrar si lo hace. El resultado final de un comportamiento como ese es que el último trader obtiene constantemente mejores precios en sus operaciones y hace más ticks mientras que al mismo tiempo toma menos riesgos. El antiguo trader a menudo será eliminado solo por la volatilidad regular porque cree que la gestión de riesgos significa un cierto tamaño de stop. Si el mercado oscila 20 centavos hacia arriba y hacia abajo y usted entra mucho después de un movimiento al alza de 15 centavos con un stop de 5 centavos, entonces hay una buena probabilidad de que pierda un porcentaje muy alto de sus operaciones debido a esa volatilidad general. Por otro lado, en un mercado que oscila 20 centavos, si entra cuando el mercado ha bajado 18 ticks, está menos expuesto a esa volatilidad, entró en o cerca de un extremo estadístico. Obtener un buen precio, mantener el riesgo bajo y salir de una operación cuando se ve mal es absolutamente esencial para su resultado final. No se equivoquen, esto es una habilidad. Se necesita experiencia para lidiar con la reducción del riesgo y, en particular, reconocer cuándo un mercado se mueve en su contra con participación en lugar de simplemente moverse con volatilidad regular.

Conclusión: Realidad.

Trading sin riesgo: este es interesante. Ocasionalmente se dan operaciones sin riesgo. Hay momentos en los que puede comprar futuros de crudo, recibir la entrega física del petróleo, pagar el almacenamiento y luego vender un contrato de futuros de crudo posterior, entregar el crudo al vencimiento y aún así obtener ganancias después de los costos de almacenamiento. ¿De lujo? No, no lo creo. Obviamente no está exento de riesgos. ¿Su seguro cubre ataques terroristas, por ejemplo? El término «trading libre de riesgos» a menudo se asocia con estrategias de opciones y, con frecuencia, se trata de usar opciones para convertir sus operaciones perdedoras en ganadoras con opciones. Cuando ganas dinero en una operación, ese dinero vino de alguna parte, alguien lo tenía en su cuenta y ahora está en la tuya. Obviamente se arriesgaron porque perdieron dinero. Entonces, ¿es realista tener personas que arriesguen dinero que usted puede quitarles sin arriesgar dinero usted mismo? Bueno, si lo fuera, ¿no se pondría de moda y todos lo harían? Y si todos lo hicieran y no arriesgaran/perdieran nada, ¿cómo ganarías dinero exactamente si nadie lo estuviera perdiendo? La mayoría de las estrategias de opciones «sin riesgo» que existen realmente deberían describirse como estrategias de «riesgo desconocido». Las estrategias de opciones complejas son empleadas por traders aficionados que realmente no las entienden. La única forma de hacer trading verdaderamente sin riesgo es haciendo trampa.

Conclusión: Fantasía.

En nuestro pequeño tamaño de muestra, la fantasía es un claro ganador con una ventaja de 3-2. Elegí estos clichés en particular porque han sido el tema de muchos debates acalorados en los foros de trading de Internet. Esto no se hizo para meterme con nadie, sino para estimular el pensamiento sobre «hechos» que podemos dar por sentado. Todo es parte del proceso de desarrollar un nivel saludable de cinismo a medida que se desarrolla como trader.

Pensando en probabilidades para ser un trader de éxito por Ray Barros

Atención a las estimaciones de resultados empresariales por Ed Yardeni

El mercado de valores descuenta las ganancias durante las siguientes 52 semanas. ¿Cómo sabemos esto? La mayoría de los analistas de la industria proporcionan estimaciones de ganancias para el año en curso y el año que viene. Podrían proporcionar estimaciones de ganancias o pronósticos de crecimiento de ganancias más allá de ese período, pero no es probable que los inversores tengan tanta confianza en las previsiones de ganancias más allá de las próximas 52 semanas.

Por supuesto, los analistas de la industria no pronostican las ganancias con 52 semanas de anticipación. Pronostican ganancias trimestrales y de año total para el año en curso y el año que viene. Sin embargo, las ganancias a plazo, que es el promedio ponderado por tiempo de 52 semanas de las estimaciones de consenso de los analistas para el año actual y el próximo (actualizado semanalmente), son en realidad un muy buen indicador principal de las ganancias reales en los próximos cuatro trimestres (Fig. 1 y Fig. 2).

Joe y yo tenemos los datos de las ganancias mensuales a plazo de septiembre desde 1978 y los datos semanales de marzo desde 1994. La serie mensual dividida por el IPC es un buen indicador principal del ciclo económico durante las expansiones económicas. Las ganancias reales a plazo son un buen indicador coincidente del ciclo económico durante las recesiones (Fig. 3). Está muy correlacionado tanto con el Índice de Indicadores Económicos Líderes (especialmente durante los buenos tiempos) como con el Índice de Indicadores Económicos Coincidentes (especialmente durante los malos tiempos) (Fig. 4 y Fig. 5).

Los analistas de la industria tienden a ser optimistas sobre sus empresas durante las expansiones económicas. Colectivamente, no ven que vengan las recesiones. Cuando sus empresas confirman que hay una recesión en marcha, los analistas se esfuerzan por reducir sus estimaciones de ganancias.

Las ganancias reales a plazo alcanzaron su punto máximo histórico durante mayo de 2022,  un 8,0 % hasta abril, que fue el primer mes en que la serie aumentó desde el punto máximo. Todavía está un 17,5% por encima de su récord anterior a la pandemia. ¿Podría abril haber sido el más bajo de las ganancias reales a plazo? Joe y yo creemos que sí, porque la serie semanal de ganancias nominales a plazo tocó suelo durante la semana del 9 de febrero y ha subido un 1,8 % desde entonces hasta la semana del 18 de mayo (Fig. 6). La serie semanal de ganancias a plazo (actualmente a 229,94 dólares por acción) está convergiendo hacia la  de ganancias consensuadas de los analistas para 2024 (actualmente 245,73 dólares), como siempre sucede a medida que avanza el año. La estimación de consenso de los analistas para 2024 ha estado cayendo, pero se mantiene muy por encima de su consenso para 2023 (220,07 $). (Esperamos actualizar nuestro pronóstico de ganancias en los próximos días después de que los resultados del Q1-2023 sean compilados por Standard & Poor’s para el S&P 500).

Las ganancias reales a plazo del S&P 500 se rebajaron un 7,5 % a/a. hasta abril (Fig. 7). Reconocemos que este tipo de lectura es consistente con las primeras lecturas de recesión en el pasado. Sin embargo, si las ganancias nominales y reales a plazo están tocadando fondo ahora, eso sería más consistente con nuestro pronóstico de una desaceleración a mitad de ciclo, como las que ocurrieron a mediados de la década de 1980, mediados de la década de 1990 y de 2014 a 2014.

Vemos que el Índice de Indicadores Económicos Líderes (LEI), que ha estado cayendo desde febrero de 2023, está sesgado hacia el rendimiento del lado de los bienes de la economía. Los 10 componentes no reflejan la creciente importancia de los servicios. Tienden a centrarse en los sectores más cíclicos de la economía, en particular la fabricación y la vivienda. Los servicios en el PIB real han tendido a ser menos cíclicos que los bienes en el pasado, con la notable excepción de durante la pandemia, por supuesto.

Del mismo modo, aunque las ganancias a plazo del S&P 500 ciertamente dan mucho peso a los servicios, las empresas proveedoras de servicios en el índice tienden a ser menos cíclicas que las que producen bienes. La estabilidad relativa habitual de las ganancias de los servicios explica por qué la tasa de crecimiento interanual de las ganancias a plazo sigue de cerca el índice de gerentes de compras de fabricación de ISM centrado en los bienes (Fig. 8).

Lo mismo puede decirse de los estrechos ratios de las ganancias a plazo del S&P 500 con las tasas de crecimiento de las ventas comerciales y la producción industrial (Fig. 9 e Fig. 10).

El lado de los bienes de la economía ha estado deprimido desde mediados de 2022 porque los consumidores han pasado de comprar bienes a comprar servicios. Así que, en general, la economía ha seguido creciendo, apoyada por los servicios y desafiando a los arios de la recesión.

¿No sabes cuál es el mejor momento para comprar acciones? por Ben Carlson

El 10 % superior posee casi el 90 % de las acciones.

Esa es la mala noticia.

La buena noticia es que ahora más personas que nunca tienen en su posesión acciones. Eso no siempre ha sido así.

El crack de 1929 que dio inicio a la Gran Depresión fue una masacre. El mercado de valores cayó más del 80 %.

Mucha gente se arruinó, pero no fue algo tan extendido como se podría pensar.

Solo un millón y medio de personas de una población de 120 millones tuvieron alguna exposición al mercado de valores. Un poco más del 1 % de la población poseía acciones.

Aunque había pocos hogares invertidos en el mercado de valores en ese momento, una generación estaba desatada por presenciar un desplome tan dramático.

Incluso con un auge de la posguerra en la década de 1940, un mega mercado alcista en la década de 1950, el nacimiento del principal gestor de fondos mutuos en la década de 1960 y los ingeniosos cincuenta de la década de 1970, 50 años después del inicio de la Gran Depresión, el número de personas que poseían acciones en los Estados Unidos era minoritario.

A principios de la década de 1980, la proporción de hogares con una participación en el mercado de valores era solo del 19 por ciento.

Nadie quería tener nada que ver con las acciones, teniendo en cuenta que podrías ganar rendimientos de dos dígitos en bonos o fondos del mercado monetario a principios de la década de 1980.

Todo el asunto de la muerte de las acciones a finales de la década de 1970 tampoco ayudó.

El gran mercado alcista de las décadas de 1980 y 1990 cambió todo eso.

En 1983, los hogares con ingresos de 250.000 dólares o más poseían el 43 % de todas las acciones que cotizan en bolsa. En 1992, esa participación había caído al 23 %, mientras que los estadounidenses con ingresos inferiores a 75 000 dólares vieron su participación aumentar del 24 % en 1983 al 42 % en 1992.

Al final de la burbuja de las puntocom, todos los inversores minoristas estaban dentro. Los inversores individuales representaron el 30 % de las operaciones en la Bolsa de Valores de Nueva York, en comparación con solo el 15 % en 1989.

El número de personas que invirtieron en el mercado de valores se disparó hasta el 60 % en 2000.

En ese momento, casi dos tercios de los que poseían acciones habían comprado su primera acción de una forma u otra después de 1990. Un tercio de los propietarios de capital habían hecho su primera compra después de 1995.

La burbuja de las puntocom arruinó muchas carteras, pero hizo que la gente se interesara e invirtiera en el mercado de valores.

El auge del mercado de valores tras el inicio de la pandemia ha tenido un impacto similar, aunque más silencioso, en el interés de la gente por las acciones.

Estos son los últimos números de Gallup:

El sesenta y uno por ciento de los adultos estadounidenses dicen que tienen dinero invertido en el mercado de valores, el porcentaje más alto que Gallup ha medido desde 2008. La propiedad de las acciones cayó durante la Gran Recesión y se mantuvo deprimida durante más de una década, incluyendo mínimos del 52 % en 2013 y 2016.

La mayoría de las encuestas de Gallup anteriores a 2008 encontraron que el 60 % o más de los adultos estadounidenses poseían acciones.

La propiedad de acciones en el mercado de valores se estancó después de la explosión de puntocom y se dirigió en la dirección equivocada después de la Gran Crisis Financiera.

Menos personas poseían acciones a mediados de la década de 2010 que a finales de la década de 1990.

No es una gran tendencia.

Pero las cosas han ido avanzando lentamente en la dirección correcta desde 2016 más o menos y realmente han aumentado desde el miniboom de 2020.

Esta tendencia se vuelve aún más pronunciada cuando se miran los flujos hacia las acciones a lo largo del tiempo:

Los inversores estuvieron sacando dinero de las acciones durante varios años después del desplome de 2008, incluso después de que un nuevo mercado alcista estuviera en marcha.

Pero incluso con rendimientos fenomenales a lo largo de la década de 2010, no fue hasta que los tiempos de auge de la pandemia que los flujos hacia las acciones despegaron como un cohete.

Por un lado, es bueno que más personas estén tomando parte de los ingresos, las ganancias y la innovación que provienen de la propiedad en el mercado de valores.

Por otro lado, es una lástima que se necesitó la extraña manía pandémica del mercado de valores para conseguir que más personas compraran acciones.

Es una pena que los inversores fueran vendedores netos de acciones y que menos personas poseyeran acciones tanto durante como después de la Gran Crisis Financiera.

Fue un momento maravilloso para comprar acciones. ¡Cuando los precios son bajos, es un buen momento para comprar!

Entiendo por qué sucede esto. Es la naturaleza humana.

Algunas personas simplemente no pueden evitarse a sí mismas cuando se trata de comprar después de que las acciones suban y venderlas después de que bajen.

Esperemos que todas las personas que vinieron al mercado de valores estos últimos años se queden.

Sería una pena que un nuevo grupo de inversores entrara debido a un mercado alcista y dejara de invertir debido a un mercado bajista.

El mejor momento para comprar acciones es durante un mercado bajista cuando los precios bajan.