¿Por qué el mercado de valores no está cayendo?

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

Echemos un vistazo a la carnicería.

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

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

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

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

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

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

Hasta ahora las cosas no pintan tan mal.

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

Ha bajado casi un 50% desde sus máximos.

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

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

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

Entonces, ¿qué está pasando aquí?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El impulso interno se ha disparado en los sectores defensivos

Gran impulso interno positivo entre los sectores defensivos

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

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

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

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

El optimismo energético muestra un giro positivo

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

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

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

Una revisión de mi enfoque: el modelo Tubbs

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

El modelo Tubbs

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

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

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

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

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

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

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

La importancia de la empatía al invertir

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

En nuestro portafolio hoy:

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

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

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

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

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

Dos sellos distintivos del trading de calidad

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

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

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

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

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

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

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

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

Estas son algunas reflexiones de Ivanhoff:

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

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

Hacia adelante…

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

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

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

Que tengas una buena semana.

Atención al mercado

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

¡Buenos días!  

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gracias por leer.

Las acciones del Nasdaq nunca han hecho esto

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

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

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

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

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

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

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

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

Una carrera impresionante de 10 días

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

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

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

Patrón Batman

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

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

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

¿Qué es un patrón gráfico de Batman?

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

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

¿Qué debes buscar en un gráfico de Batman?

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

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

Este es un ejemplo del patrón de batman.

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

Mi tabla favorita de rentabilidades del 2021

Es ese momento otra vez.

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

Algunas conclusiones:

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

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

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

A veces eso funciona, a veces no.

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

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

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

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

Elige a tu equipo.

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

Ay.

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

Es posible que esta situación continúe durante mucho tiempo.

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

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

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

¿Y durante los próximos 10 años?

No sé. Ya veremos.

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

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

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

Otras muchas acciones están haciendo su parte.

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

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

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

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

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

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

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

Quizás me equivoque, pero esto no me sorprendería.

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

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

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

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

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

Pero esta cartera tampoco tendrá el peor rendimiento.

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

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

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

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

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

Evaluación de las probabilidades de un nuevo factor o estrategia

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El decil devuelve mi sistema de clasificación sobre optimizado.

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

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

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

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

No estoy seguro. Hagamos una analogía.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pero ese será el tema de un artículo futuro…

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

Un lector pregunta:

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

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

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

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

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

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

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

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

Supongo que es posible.

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

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

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

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

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

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

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

Como es esto posible?

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

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

Entonces, estamos comparando manzanas con naranjas en cierto sentido.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Es probable.

¿Están las cosas tan desmadradas como en 1999?

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

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

Sí.

Hablé sobre esta pregunta en Portfolio Rescue de esta semana:

Introducción a la estrategia de trading en grid [Estudio]

El trading en grid es una estrategia automatizada de trading de divisas en la que un inversor crea un «grid de precios» o cuadrícula. La idea básica de la estrategia es comprar repetidamente al precio preestablecido y luego esperar a que el precio suba por encima de ese nivel y luego vender la posición (y viceversa con operaciones en corto y cobertura). Exploraremos los conceptos básicos y mostraremos escenarios favorables y desfavorables en el primer artículo sobre este estilo de negociación. Los artículos posteriores profundizarán e investigarán cómo se relaciona el trading en Grid con otras estrategias de trading sistemáticas.

Introducción

En una operación de grid, un trader primero establece su precio de referencia inicial. Luego, se colocan varias órdenes de compra a la vez por debajo de este precio de referencia en varios niveles (generalmente pares) establecidos por la cuadrícula. Las órdenes de venta se emparejan con cada orden de compra y se establecen por encima de los precios en las órdenes de compra. Lo mismo se puede hacer (y generalmente se hace) con el lado corto, creando una cuadrícula de pedidos cortos y de cobertura.

Un inversor necesita establecer varios parámetros para automatizar el sistema. Estos parámetros incluyen el precio más alto, el precio más bajo, las propias cuadrículas, el tamaño de la posición y los stop loss.

El precio más alto y el precio más bajo del grid generalmente se establecen en función del rango de precios histórico reciente, es decir, entre los precios más altos y más bajos recientes del mercado en un período determinado. Por lo tanto, los parámetros se basan en gran medida en la volatilidad pasada del par de divisas.

A continuación, la cuadrícula nos dice cuántas órdenes pendientes se colocan dentro del rango de precios establecido. Al configurar la cuadrícula, debemos tener en cuenta las comisiones por ejecución. La cuadrícula no debe ser demasiado densa; de lo contrario, es posible que la ganancia no sea lo suficientemente alta para cubrir las comisiones. Por último, el tamaño de la posición es la cantidad de dinero o la fracción de cuenta que utiliza un operador para realizar operaciones en el grid.

Escenario favorable

La siguiente imagen muestra un escenario favorable de una estrategia de negociación en grid. Comenzamos en la línea gris, que representa nuestro precio inicial. Colocamos la primera orden de compra cuando la divisa negociada alcanza la primera línea roja (cuadrícula). Debido a que el precio del par de divisas disminuye, colocamos la segunda, tercera y cuarta orden de compra a medida que llegamos a la segunda, tercera y cuarta línea roja (cuadrícula). Debido a que superamos nuestro precio más bajo preestablecido, no colocamos más órdenes de compra, a pesar de que la moneda de negociación sigue disminuyendo. A medida que aumenta la moneda, comenzamos a realizar órdenes de venta. Realizamos una orden de venta cuando el precio aumenta a una longitud de cuadrícula y media desde el precio en el que colocamos la orden de compra.

Además, podemos realizar acciones inversas a medida que el valor de la divisa negociada aumenta y alcanza las líneas verdes. Por ejemplo, podemos abrir una posición corta cada vez que pasamos una línea verde y cerrarla cuando la divisa disminuya a una longitud de cuadrícula y media desde el precio donde abrimos la posición corta, como se ilustra en la siguiente imagen.

Como puede ver, este tipo de estrategia se basa en el supuesto de que los precios oscilarán durante el día. Por lo tanto, si el precio solo bajara (/ subiera), no podríamos cerrar la posición en ganancias y eventualmente perderíamos (cantidad ilimitada de) dinero.

Parámetros adicionales

Para evitar pérdidas ilimitadas como se mencionó anteriormente, se pueden agregar más parámetros (/ setups) al modelo. Uno de los más típicos es el “Stop Loss Price”. Este precio tiene que ser más bajo que el precio más bajo. Si el precio de la divisa de negociación cae al precio de Stop Loss, el sistema activará una operación de Stop Loss que vende todas las posiciones de compra abiertas en una cuenta. Esta operación evita mayores pérdidas provocadas por la caída de los precios de las divisas negociadas.

Otra opción incluye establecer también el precio de activación. Un interruptor, que permite que el trading se active solo cuando el precio de mercado de la divisa alcanza el precio de activación.

Además, hay dos tipos de cuadrícula: aritmética y geométrica. Al aplicar la cuadrícula aritmética, cada cuadrícula genera la misma ganancia, por ejemplo, $ 10. Por lo tanto, este tipo de cuadrícula es más adecuado para rangos de precios más pequeños. Por otro lado, la cuadrícula geométrica, que es más adecuada para rangos de precios más grandes, genera la misma tasa de retorno (por ejemplo, 1.0%) para cada cuadrícula.

Cuando funciona y cuando … no

El trading en grid es un ejemplo de manual de una estrategia de trading de martingala. Esto significa que la estrategia aumenta el riesgo y el apalancamiento con pérdidas crecientes (a menos que se haya alcanzado un stop-loss). Es de naturaleza similar al conocido ejemplo de la estrategia de apuestas de la ruleta: apueste siempre en un color y, si pierde, duplique su apuesta hasta que gane de nuevo (o hasta que se arruine).

Las técnicas modernas de dimensionamiento de posiciones y administración de dinero generalmente funcionan exactamente de manera opuesta, es decir, disminuyen el riesgo después de las pérdidas y aumentan el riesgo después de las ganancias. Dicho esto, esto no significa que el trading en grid sea malo o no rentable. Es arriesgado de otra manera.

Los entornos en los que las estrategias de grid prosperan literalmente son en los rangos de precios, las oscilaciones y los mercados laterales. El trading en grid es una estrategia ideal para esos períodos. Por otro lado, la estrategia de negociación del grid fácilmente deja de ser rentable si la tendencia de los mercados es persistente. En otras palabras, si el precio se mueve solo en una dirección y no gira.

Informes de rendimiento del trading en grid

Digamos que tenemos una estrategia de trading en grid de divisas intradía, que restablece la cuadrícula (y cierra todas las operaciones) todos los días. Hay dos formas de informar los resultados de esta estrategia. Puede informar el valor real de la cartera cada minuto: informe Mark To Market (MTM). O puede informar el valor de la cartera solo cuando se cierra una operación.

El «informe de operaciones cerradas» puede crear la ilusión de una estrategia muy rentable hasta el final del día, cuando todas las posiciones están cerradas. Esto se debe a la forma en que funcionan las estrategias de negociación del grid. Las únicas operaciones que se cierran durante el día son las ganadoras. Sin embargo, podemos esperar grandes saltos cuando todas las operaciones (incluidas las perdedoras) se cierran al final del día.

El siguiente cuadro muestra los dos métodos de presentación de informes antes mencionados. Como podemos ver, la primera forma de reportar (línea azul) muestra el valor de la cartera cada minuto, mientras que el segundo tipo (línea roja) tiene grandes saltos repentinos al final de los días.

¿Qué curva de equidad preferiría? Bueno, la roja duele menos, ¿verdad?

Análisis de la estrategia de trading en grid

Analizamos una estrategia de trading de grid simple en EUR / USD utilizando datos de un minuto. El punto de partida de nuestro conjunto de datos es 21.1.2021 23:00, y el punto final es 2.2.2021 7:40, lo que nos deja con 10926 puntos de datos (siete días de negociación).

Al final de cada día, cerramos todas las posiciones abiertas para «empezar de nuevo» al día siguiente. Se establece un precio de referencia al comienzo de cada día como el primer precio de apertura del nuevo día. Luego, la cuadrícula se crea de acuerdo con este precio en función de la volatilidad del día anterior. La volatilidad, en nuestro ejemplo, rondaba el 0,4%.

Para el primer ejemplo, decidimos usar diez niveles de cuadrícula para el lado largo y diez niveles de cuadrícula para el lado corto. La distancia entre el precio de referencia y las primeras líneas de la cuadrícula, así como la distancia entre las líneas de cuadrícula individuales, se calcula como el 10% de la volatilidad del día anterior.

Cada vez que llegamos a una línea de cuadrícula por debajo (/ por encima) del precio de referencia, abrimos una posición larga (/ corta). Luego, la posición se cierra cuando el precio de la divisa negociada aumenta (/ disminuye) a una longitud de cuadrícula y media desde el precio donde abrimos la posición larga (/ corta).

El segundo ejemplo muestra una estrategia similar, con una única diferencia. Esta vez usamos 20 niveles de cuadrícula. Esto significa que la distancia entre líneas de cuadrícula individuales se calcula como el 5% de la volatilidad de ayer. Esperamos que esta estrategia funcione de manera similar, pero también esperamos que la diferencia entre los informes MTM y los informes de operaciones cerradas sea mucho más significativa. La diferencia entre las dos formas de informar se debe al hecho de que 20 niveles de cuadrícula permiten ganancias más pequeñas. Sin embargo, cada vez que abrimos una nueva operación, todas las operaciones ya abiertas están perdiendo. Entonces, si la curva no cambia al final del día, la pérdida es mucho mayor.

El último ejemplo que presentamos es de la misma estrategia de negociación del grid que se mostró en el primer ejemplo. Sin embargo, en esta ocasión analizamos un período de tiempo en el que el precio no ha oscilado tanto durante el día y, por tanto, la estrategia no es rentable. El período de tiempo en este ejemplo es 7 días después, es decir, desde el 2.2.2021 a las 8:55 hasta el 11.2.2021 a las 20:25, lo que nos deja con 10926 puntos de datos (una vez más, 7 días de negociación).

Como puede ver, hay varios días perdidos seguidos. Esto se debe al hecho de que el precio no ha oscilado durante el día. En cambio, tendió en una dirección. Incluso si el precio aumenta durante un día y cae durante el siguiente, seguimos perdiendo dinero al aplicar esta estrategia, si el precio mostró una tendencia durante el día. Para tener una estrategia rentable de negociación en grid, que se reinicia al final de cada día, necesitamos que el precio oscile durante el día.

Cómo podemos mejorar nuestra intuición

El corazón del trading discrecional es el reconocimiento de patrones. Algunos traders rastrean patrones en datos fundamentales; algunos siguen el comportamiento del precio y el volumen; algunos intentan cuantificar patrones en los datos de sentimiento y amplitud; algunos se centran en los patrones después de determinados eventos, como la publicación de resultados. Cuando hemos experimentado muchos ejemplos de patrones, los internalizamos y desarrollamos un cierto «sentimiento» al detectarlos. Es ese sentimiento lo que llamamos intuición.

En el libro del blog Radical Renewal, planteo la cuestión de cómo nuestros egos impactan en nuestro trading. ¿Qué es el ego? Es nuestro diálogo interno. Siempre que nos enfocamos en esperanzas, miedos, frustraciones y necesidades, terminamos hablando de nosotros mismos. Este diálogo interno puede ser útil para planificar y analizar los problemas. Necesitamos nuestros egos para navegar por el mundo y lograr cosas.

El problema ocurre cuando nuestro diálogo interno se vuelve tan fuerte que ahoga nuestra intuición, nuestro sentido al detectar o leer los patrones. No hay forma de que podamos ser sensibles a los patrones en lo que está haciendo un mercado si estamos enfadados con nosotros mismos sobre la necesidad de ganar dinero o el miedo a perder. Si la intuición es el susurro del alma, el diálogo interno es el grito del ego. A menudo, perdemos nuestro sentido de lo que estamos haciendo a medida que nos enfocamos más en nosotros mismos. Esto sucede en todas las áreas de la vida, no solo en el trading.

Muchas técnicas de autoayuda y entrenamiento simplemente sustituyen un tipo de diálogo interno por otro. Llenar nuestras mentes con palabras positivas puede ser mejor que enterrarnos en las preocupaciones, pero ambos conducen a un desorden que ahoga el susurro de la intuición.  Lo que necesitamos es una mente tranquila y abierta para que podamos amplificar el susurro en una voz clara y consistente. Esta es la razón por la que muchos traders encuentran útil la meditación: al controlar y aquietar el cuerpo, podemos enfocar la mente y dejar que los patrones nos hablen.

Un ejercicio que he encontrado notablemente eficaz para calmar la mente y mejorar el acceso al conocimiento intuitivo es simplemente dar una caminata rápida muy temprano en la mañana. Las calles donde vivo están completamente tranquilas y el aire suele ser fresco y refrescante. Durante la caminata, concentro mi atención en todo lo que veo y busco la belleza de mi entorno: una casa atractiva, flores de colores, una linda ardilla, el cielo de la mañana. Mi forma de pensar es de aprecio y gratitud, enfocándome en todo aquello en lo que tengo el privilegio de estar rodeado. No pienso en mi trabajo ni en el día que tengo por delante; No pienso en lo que pasó el día anterior. La mentalidad se centra completamente en el presente.

Piense en cuántos problemas al hacer trading se dan porque no estamos simplemente presentes en el presente. Estamos atrapados en lo que acaba de suceder y nos enfocamos en lo que podría suceder. Hablamos, hablamos, hablamos con nosotros mismos y nunca llegamos al estado de silencio en el que simplemente podemos escuchar. Nos convertimos en maestros de la intuición cuando podemos operar continuamente con una mente abierta y enfocada. Esta es una fuerza que se puede ejercitar y desarrollar: caminar puede ayudarnos a convertir el susurro del alma en una voz confiable.

Por qué 2021 fue tan parecido a mediados de la década de 1990

Comportamiento del sector y de los factores más parecido a 2021

Hace pocos días comparamos lo que hizo el S&P 500 durante el 2021 para compararlo con otros momentos. En términos de comportamiento de precios para el índice en sí, el año con mayor correlación fue 1995.

Si miramos el rendimiento bajo la superficie, las cosas cambian un poco. En 2021, la energía y los REIT fueron los sectores mejor clasificados, mientras que el factor de pequeña capitalización ocupó los últimos puestos. Se utiliza el rendimiento total y se clasifica frente al rendimiento de todos los demás sectores y factores. En 1995, el sector salud y financiero lideró todo lo demás, aunque las Small Caps todavía eran débiles.

Usando la correlación entre los rangos de sectores y factores, 1995 no aparece como la correlación más cercana (+0.27 en una escala de -1.0 a +1.0). Ese honor pertenece al año siguiente (0,69). La mayoría de los sectores / factores con clasificaciones altas (verde) y bajas (rojas) en 2021 mostraron clasificaciones similares en 1996.

Como vimos con la comparativa del SP00, los años con las correlaciones más altas de sectores y factores hasta 2021 mostraron fortaleza en las primeras semanas, y luego menos. Para los mismos sectores y factores, hubo alguna evidencia de reversión a la media.

Otro trimestre maravilloso para los inversores

Ha habido 56 trimestres en los que el índice SP500 ha ganado un precio de + 9% o más desde 1933. Cuarenta y siete de esos trimestres fueron seguidos por otro trimestre alcista. Solo nueve veces el SP500 cayó durante el siguiente trimestre.

El gráfico a continuación muestra el crecimiento acumulado de $ 1 invertido en el SP500 durante tres meses después de un trimestre de + 9%.

Los operadores no deben asumir que el primer trimestre de 2022 seguramente mostrará una ganancia para el índice SP500. Una tasa de éxito del 84% es una indicación poderosa, pero no garantiza el éxito.