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La Reserva Federal: ¿Ajustar o simplemente normalizar? por Dr. Ed Yardeni

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El Dr. Ed Yardeni es una de las principales voces de LinkedIn en economía y finanzas. Colaborador habitual de los principales medios internacionales, actualmente dirige Yardeni Research una firma de consultoría que ofrece estrategias de inversión global, análisis y recomendaciones a clientes institucionales. Es autor de los libros «Predicting the Markets: A Professional Autobiography» y «Fed Watching for Fun & Profit”.
Dr. Ed Yardeni / Yardeni Research

 

Según el informe de empleo de noviembre publicado el viernes, podemos concluir con seguridad que todavía no hay señales de recesión inminente. Nuestro escenario de aterrizaje suave (también conocido como recesión continua) permanece intacto, como lo ha estado desde principios del año pasado. Los partidarios incondicionales del aterrizaje forzoso siguen esperando una recesión, como lo han estado haciendo desde que la Reserva Federal comenzó a ajustar su política a principios de 2022. Pero ahora la esperan en 2024 y en su mayoría piensan que será una recesión superficial.

El escenario de recesión ampliamente anticipado se ha basado en una premisa muy simple y lógica: la Reserva Federal comenzó a aumentar agresivamente las tasas de interés el año pasado durante mayo. Las tasas a corto y largo plazo han aumentado al menos 500 puntos básicos durante el verano. Se piensa que ese impactante giro, después de un período muy largo de política monetaria ultralaxa, debería representar un shock terrible para la economía. Si bien los “largos y variables retrasos en la política monetaria” han resultado ser más largos y variables esta vez, seguramente se producirá una recesión en 2024, calculan los partidarios del aterrizaje forzoso.

Además, los hard landers señalan: la curva de rendimiento se ha invertido desde el verano de 2022. El Índice de Indicadores Económicos Líderes ha ido cayendo desde que alcanzó un máximo histórico en diciembre de 2021. La tasa de crecimiento interanual del M2 real ha sido negativa desde mayo de 2022 . La tasa real de los fondos federales se ha disparado del -8,46% durante marzo de 2022 al 2,09% durante octubre. Todos ellos han sido en su mayoría indicadores adelantados precisos de recesiones en el pasado.

Sin embargo, contrariamente a este argumento plausible, la economía se ha mantenido resistente y hasta ahora ha evitado una recesión. Estamos en diciembre de 2023 y la tasa de desempleo se mantiene por debajo del 4,0%. El empleo a tiempo completo se encuentra en un nivel récord. También lo es el empleo asalariado, que es uno de los cuatro componentes del Índice de Indicadores Económicos Coincidentes (IEC). Es el primero que se publica cada mes y sugiere que el CEI alcanzó otro nuevo récord en noviembre, confundiendo a los seguidores del LEI.

En los últimos meses, hemos proporcionado varias explicaciones de por qué los defensores del aterrizaje duro y sus indicadores han estado equivocados hasta ahora. (Véase, por ejemplo, “Capitán América”, título de nuestra sesión informativa matutina del 8 de noviembre de 2023). Aquí hay una nueva: quizá la Reserva Federal no haya estado endureciendo la política monetaria sino más bien normalizándola. Las tasas de interés han vuelto a la antigua normalidad. Han vuelto a donde estaban antes del período de Nueva Anormalidad entre la Gran Crisis Financiera y la Gran Crisis del CoronaVirus, durante el cual la Reserva Federal fijó las tasas de interés cerca de cero.

La teoría de la normalización implica que la Reserva Federal podría no reducir las tasas de interés el próximo año tanto como se esperaba. Esto se debe a que la economía no requeriría tanta flexibilización para revertir el ajuste una vez que el ajuste haya hecho su trabajo de reducir la inflación. Si la economía sigue siendo resiliente pero la inflación continúa cayendo más cerca del objetivo de la Reserva Federal del 2,0% el próximo año (esperamos ambas cosas), entonces la Reserva Federal podría reducir la tasa de fondos federales dos veces el próximo año, 25 puntos básicos cada vez, en lugar de cuatro veces o más de lo que se esperaba. Después del informe de empleo del viernes, esto era menos esperado.

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La Reserva Federal: ¿Ajustar o simplemente normalizar? por Dr. Ed Yardeni

  Según el informe de empleo de noviembre publicado el viernes, podemos concluir con seguridad...

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Perfil de Volumen, Subasta de Mercado y Flujo de Ordenes: Barridas de Stop: El caso del pez piloto (Parte III) por Demian Pack

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Analista e inversor independiente, desde el 2007 desarrolla su operatoria en Futuros y derivados de Indices, Commodities y FX, colaborando con diversos Brokers y publicaciones. Actualmente es el fundador y encargado de llevar a cabo el programa de entrenamiento y formación en español de FinanFlow, compañía focalizada en la capacitación de inversores independientes, utilizando metodología propietaria basada en la lectura del flujo de órdenes y perfil de volumen.
Demian Pack / Market Profile

  

  • En este artículo, integramos práctica y conceptualmente una visión que nos brinda una ventaja competitiva a la hora de enfocar los mercados.
  • Artículo publicado en Hispatrading 19

Si pensamos a los mercados como un océano, podemos destacar la figura de los tiburones como un grupo dominante dentro del ecosistema. Jugando con la analogía, podemos extender esta figura de depredadores identificándola con los grandes operadores. Es decir, aquel grupo con mayor experiencia y recursos, que le valen operar en volumen importante y con resultados consistentes a lo largo del tiempo. 

Esto no implica teoría conspirativa alguna, sino fundamentalmente una manera de caracterizar cierta dinámica que se da en torno a cualquier mercado, en la cual encontramos –al menos- un grupo que tiene la capacidad de generar una mayor presión en el mercado, lo cual representa una ventaja competitiva y una decidida influencia en el proceso de formación de precios. El Dinero Inteligente, es uno de los grupos que caracterizamos dentro de este proceso.

En la depredación hay un individuo perjudicado, que es la presa, y otro que es beneficiado, el depredador, pasando la energía en el sentido presa a depredador.

Siguiendo con la analogía, en el océano encontramos también otro grupo: las presas. Este grupo es vulnerable debido a que cuenta con menores recursos y tiende a ser cazado por el depredador. Al Dinero Tonto lo caracterizamos entonces como aquel grupo con menores recursos (conocimiento, tecnología, experiencia y capital, entre otras cosas) que tiene las de perder.

El caso del pez piloto, resulta bastante interesante. Este animal resulta famoso porque acompaña a los tiburones, alimentándose de los restos de comida. Su relación con los tiburones es prácticamente simbiótica: es rarísimo que un tiburón se coma a un pez piloto, y se ha visto a peces piloto entrar en la boca de tiburones para limpiar los restos de comida de sus dientes.

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Desde lo conceptual, nuestro trabajo en los mercados apunta a movernos como peces pilotos. A partir de descifrar el modus operandi del Dinero Inteligente, nos enfocamos en trabajar junto a éste y no su contra.

¿DONDE? – AREAS CLAVE: UBICANDO  LA OPORTUNIDAD

A través de los elementos que ofrece el perfil de volumen y demarcamos el ámbito de la operatoria y utilizamos la información que nos proveen los principios de subasta de mercado para interpretar el proceso de formación de precios, dentro del cual el actuar del Dinero Inteligente resulta particularmente relevante. 

En primera instancia, individualizamos anticipadamente áreas clave del mercado en donde tenemos una alta probabilidad de obtener una reacción en el precio.  La relevancia de las mismas, viene dada por las acciones en torno a estos niveles, de aquellos operadores más experimentados, los cuales que manejan el mayor volumen en el mercado.

Identificadas con antelación en nuestro análisis, estas áreas y niveles representan ámbitos de alta probabilidad en donde resulta posible que el precio experimente algún tipo de reacción en las mismas.

Seleccionar en forma precisa los niveles en los cuales decimos involucrarnos nos permite establecer el contexto en el cual desarrollaremos nuestra operatoria y predeterminar niveles de referencia en los cuales estaremos interesados en operar. 

Volviendo a la analogía presentada al principio, establecemos el ámbito de dominio de los depredadores y vemos como estos desarrollan su comportamiento en el marco de su hábitat. 

¿Cuándo? ¿Cómo? – LECTURA DEL FLUJO DE ÓRDENES  

El presente nos muestra la convicción en la cual el Dinero Inteligente manifiesta su interés. De esta forma, incorporamos el análisis del flujo de órdenes como elemento clave, el cual refleja las intenciones de los participantes del mercado.  

La relevancia que nos ofrece la lectura del flujo de órdenes en nuestro proceso de análisis radica en mostrarnos la convicción del mercado en tiempo real, ya que éste refleja la sumatoria de órdenes que se encuentran ejecutándose en tiempo presente al precio del mercado 

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Si bien hemos profundizado éste y otros conceptos durante artículos publicados previamente, nos interesa señalar algunas cuestiones importantes.

La lectura del flujo de órdenes nos brinda una serie de ventajas respecto de otros métodos de análisis técnico. En primer lugar, nos permite ver el proceso de evolución que experimentan los mercados a partir de la lectura del libro de órdenes. El orderbook, refleja el posicionamiento de compradores y vendedores en el mercado: quién se encuentra comprado/vendido y a qué nivel se ha realizado dicha compra/venta. 

Esta información resulta extremadamente valiosa y resulta clave al momento de la toma de decisiones en términos de estrategia y operatoria:

  • Nos brinda una visión del mercado que nos permite identificar en forma precisa los niveles de precio en los cuales se encuentran ubicados compradores y vendedores.
  • Permite ver el proceso de formación de precio, individualizando la profundidad del mercado, tanto presente, como (su comportamiento a) futuro. 
  • Identificar el nivel de agresividad con el cual se encuentran operando compradores y vendedores
  • Identificar la interacción entre oferta y demanda en forma clara y precisa.
  •  Analizar las estrategias y comportamiento del Dinero Inteligente. 

En términos de la analogía presentada nos permite evaluar el comportamiento de los tiburones, su estrategia de depredación y patrones de movimiento.

BARRIDAS DE STOP: Transmisión de la energía en el sentido presa a depredador

Un ejemplo de esta dinámica lo representan las barridas de stop. 

Desde nuestra óptica, este fenómeno responde a la forma de trabajar del Dinero Inteligente. Recordemos que este grupo se caracteriza por mover grandes volúmenes, para lo cual es necesario realizarlo en un intervalo de tiempo significativo. 

Miremos el oro a través del mercado de futuros del CME en Chicago, por ejemplo. Pensemos en el caso en que el Dinero Inteligente busca vender. Para poder vender, es necesario que una contraparte se encuentre dispuesta a comprar, de manera que, para lograr su cometido,  necesita crear demanda (recordemos que este grupo se caracteriza por trabajar con importante volumen). 

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Gráfico 1 – Mercado de futuros del oro, Abril-Mayo, 2014.. Entre los $1285 y $1313 podemos ver un desarrollo vertical respecto de  la acción de precio. La sobreextensión respecto de los canales nos brinda un indicio de las barridas de stop y nos pone en miras de áreas relevantes en las cuales esperamos un reacción en el precio. Antes de que el precio llegue a niveles máximos el Dinero Inteligente ya se encuentra posicionado hacia el lado opuesto (evidenciado a partir de la divergencia).

Con el objetivo obtener esta demanda, el Dinero Inteligente  apela a sus mayores recursos, a su mayor poder de fuego. Este grupo de operadores conoce su relevancia y saben que los participantes más pequeños tienden a proteger su posiciones con ordenes stop-loss (barreras) a una distancia determinada, representada por un numero de ticks, las cuales serán ejecutadas provisto que sean alcanzadas por la acción de precio.

Pensemos entonces en un operador profesional que quiere vender. Como señalamos anteriormente, para poder vender, es necesario tener una contraparte que se encuentre dispuesta a comprar. Debido al mayor volumen que este maneja, deberá tener del otro lado muchos participantes dispuestos a comprar. 

¿Cómo generar la demanda necesaria?

Una manera de obtener contrapartes es partir de las barridas de órdenes stop-loss. Moviendo el mercado en contra de las posiciones vendidas, El Dinero Inteligente presiona al Dinero Tonto hasta el límite en donde se ejecutan dichas órdenes con el objetivo de cerrar la posición ante la perdida. 

Recordemos: el depredador en busca de su presa. 

Los stops ejecutados a partir de una posición vendida se materializan en órdenes de compra. Es decir, demanda en grandes cantidades, con importante liquidez.

Esto es justamente lo que necesita el Dinero Inteligente para vender: un número importante de contrapartes que le permitan absorber el gran volumen de venta con el cual opera. Una manera de obtener esto, es comprando agresivamente un mercado a ciertos niveles de precio con el objetivo de presionar al grupo de menores recursos, el cual no cuenta con la  posibilidad de resistir dicho movimiento. Esta compra es anterior al nivel en que el Dinero Inteligente se encuentra interesado en vender y busca impulsar el precio en forma significativa para crear demanda  -a través de la ejecución de órdenes de compra producto de una barrida de órdenes stop-loss– que le permita vender a niveles de precios atractivos. 

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Gráfico 2 – Mercado de futuros del oro,  Abril-Mayo, 2014. La divergencia tiene como resultado una retracción importante en los precios (barridas de órdenes stop-loss nuevamente, en este caso de órdenes compradas). Notar el importante desarrollo vertical entre los $1314 y los $1293 y la vulneración de los niveles de compra (denotados en azul). La anticipación con la cual trabaja el Dinero Inteligente se refleja en el plazo de dos semanas durante el cual se ha formado dicha divergencia, la cual representa el posicionamiento del Dinero Inteligente.

Desde nuestra perspectiva, esta es la dinámica fundamental que impulsa a los mercados. Las diversas corrientes de compra y venta que se suscitan como el reflejo del proceso de depredación a través del cual el Dinero Inteligente utiliza sus recursos para presionar agresivamente al Dinero Tonto en busca de beneficios.

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Gráfico 3 – Mercado de futuros del oro, Abril-Mayo, 2014. La retracción es el reflejo de las barridas de órdenes stop-loss  defendiendo las posiciones compradas. En el agregado, dicha acción genera un importante nivel de liquidez, lo cuales justamente lo que el Dinero Inteligente necesita para poder comprar a precios atractivos. Resulta importante destacar el rebote en los precios en torno a los $1278 nivel en el cual no quedan más compradores por presionar: el Dinero Inteligente ha terminado el proceso de compra a niveles atractivos, en miras a vender en el ámbito de los $1300.

Esta es definitiva, la transferencia de energía que representa el resultado mismo de la depredación con la cual dimos comienzo a nuestro articulo. Mantenernos en el rol del pez piloto es entonces nuestro desafío/objetivo como operadores.

Demián Pack.

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Perfil de Volumen, Subasta de Mercado y Flujo de Ordenes: Barridas de Stop: El caso del pez piloto (Parte III) por Demian Pack

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Una caída del 25% en el petróleo no ha sido nunca motivo para vender por Sentimentrader

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 Jason Goepfert es presidente y CEO de Sundial Capital Research. Editor de SentimenTrader.com, una web de referencia internacional con suscriptores en más de 50 países.
Jason Goepfert / SentimenTrader

 

  • El petróleo crudo cayó un 25% desde sus máximos recientes, lo que generó la alarma entre los inversores.
  • Estas macroevaluaciones podrían tener sentido teórico, pero las caídas del petróleo no tienen ningún historial de avisos sobre el futuro del mercado o la economía.
  • Después de grandes caídas del petróleo, las acciones tendieron a tener un comportamiento bastante bueno y rara vez terminaron conduciendo a recesiones económicas.

El petróleo ha perdido una cuarta parte de su valor

La gente realmente quiere ser bajista. Buscarán cualquier excusa, por extravagante o mal apoyada que sea. No es ningún secreto que los inversores prestan mucha más atención a las historias interesantes que a los datos convincentes, y parece que la situación está empeorando.

Tomemos este tweet, por ejemplo. Me gusta Charles, y no tiene nada que ver con criticar a nadie; es más un reflejo del compromiso de la audiencia de FinTwit; solo lea el comentario encima de la imagen. ¿Qué tiene que ver una caíd del petroleo con la economía?

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Lo que nos dice el estudio

Observar a qué prestan atención los inversores a menudo nos ha brindado la oportunidad de observar datos reales y determinar si existe una desconexión entre la realidad y una buena historia.

Hay cierta evidencia de que los inversores se han sentido bastante cómodos con la idea de una continuación del repunte, pero anecdóticamente, es extraño ver cuánta atención se presta a lo que puede salir mal. La caída del petróleo crudo es un excelente ejemplo de cómo los catastrofistas macroeconómicos aprovechan algo que podría tener sentido en teoría pero que, en la práctica, no tiene valor. Las grandes caídas del petróleo no tienen ningún valor predictivo a la hora de advertir de peligros en la economía o el mercado de valores.

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Una caída del 25% en el petróleo no ha sido nunca motivo para vender por Sentimentrader

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¿Qué sucede después de un 20 % de subida del año en el mercado de valores? por Ben Carlson

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Ben Carlson es gestor de carteras para instituciones e inversores en Ritholtz Wealth Management LL. Escribe habitualmente sobre gestión patrimonial, inversiones, mercados financieros y psicología del inversor.
Ben Carlson / Ritholtz Wealth Management LL

 

Un lector pregunta:

Claro que es algo muy bueno que el S&P 500 haya subido un 20 % este año, pero ¿no estamos fijando los inevitables recortes de tasas de la Reserva Federal en 2024? ¿Realmente deberíamos esperar que el mercado vuelva a subir el próximo año después de sorprender al alza este año? Puedes catalogarme como escéptico. Displacer: Soy naturalmente bajista y tomo una postura ante el mercado un poco anti-Ben.

¡Mira, esto es lo que hace un mercado!

Es justo que anti-Ben pregunte si el mercado de valores está fijando los recortes de tasas para el próximo año. Después de todo, el mercado de valores está pendiente de este evento.

Me encanta estudiar los rendimientos históricos del mercado. Mirar el historial del mercado nunca te ayudará a predecir el futuro, pero puede ayudarte a entender mejor la forma en que el mercado de valores funciona en general.

Por ejemplo, mirar los rendimientos anuales en el mercado de valores no te dirá lo que sucede el próximo año, pero puede ayudarte a prepararte para una serie de resultados para establecer una especie de escenario base.

Una de mis estadísticas de mercado favoritas es el hecho de que el mercado de valores de EE. UU. ha subido más años en más de un 20 % que años en los que hemos tenido un rendimiento negativo desde la década de 1920. Es verdad.

Desde 1928, ha habido 34 años naturales en los que el S&P 500 ha terminado subiendo un 20 % o más frente a 26 años en los que hemos visto una caída.

Esto significa que el mercado de valores ha subido un 20 % o más el 36 % del tiempo y ha bajado un 27 % del total de todos los años. Esa es una compensación bastante buena, especialmente cuando se tiene en cuenta que el promedio del año de caída es una pérdida de ~13%.

La pregunta que anti-Ben parece estar haciendo es: ¿Qué sucede después de una ganancia del 20 %?

Aquí están todos los años con subidas del 20 % junto con los rendimientos del siguiente año:

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No está tan mal. Seguro que hay más verde que rojo. Aquí están las estadísticas resumidas:

  • El mercado de valores subió 22 de los 34 años después de una ganancia del 20 % (65 % de las veces).
  • El mercado de valores bajó 12 de los 34 años después de una ganancia del 20 % (35 % de las veces).
  • El rendimiento promedio después de una subida del 20 % en el año fue del 8,9 %.
  • La ganancia media fue del +18,8 % en años anteriores.
  • La pérdida media fue del -9,1% en años de baja.
  • Hubo 19 años más de dos dígitos.
  • Solo hubo dos años de dos dígitos de baja (1936 y 2022).

Este año está al borde de otro 20 % de subida anual. Veremos si Papá Noel viene a por nosotros a finales de año o no, pero hasta ahora todo bien.

También es importante preguntarse cuántos rendimientos en un año realmente afectan a los rendimientos en el año siguiente. Aquí hay un vistazo a los rendimientos promedio después de un año gran año alcista, un año alcista, un año bajista y un gran año bajista:

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Así que tal vez el punto de partida del 20 % importa menos de lo que uno asumiría.

Estoy seguro de que podrías cortar y cortar los datos para ofrecer un poco más de visión, pero no parece haber mucha correlación de un año a otro.

La mayoría de las veces las acciones suben, pero a veces bajan.

Ciertamente es posible que el mercado de valores haya estado fijando los precios de los recortes de tasas de la Reserva Federal a principios del próximo año. El S&P 500 no va a esperar a que Jerome Powell lo explique. La tasa de inflación está cayendo, las tasas de interés están cayendo y el crecimiento de los salarios está cayendo, por lo que tiene sentido que la Reserva Federal comience a recortar en algún momento de la primera mitad de 2024.

Pero no puedo fingir ser lo suficientemente inteligente como para saber cuánto de eso tiene un precio en el mercado de valores o qué viene después.

Las cifras históricas de rendimiento pueden ayudar a establecer expectativas, pero también es cierto que las cosas suceden en los mercados todo el tiempo que nunca antes habían sucedido.

No sé si nos estamos preparando para un nuevo mercado alcista o un mercado plano o un nuevo mercado bajista.

Los mejores inversores entienden que es imposible predecir el tipo de entorno de mercado que se avecina. Lo mejor que puede hacer es prepararse para una amplia gama de resultados para evitar permitir que los movimientos a corto plazo en el mercado afecten su comportamiento.

Abordamos esta pregunta en el último Ask the Compound:

El experto en impuestos Bill Sweet se unió una vez más para responder preguntas sobre los rendimientos de los fondos de bonos, la venta de grandes posiciones de acciones individuales, la indexación directa y cuándo pagar su hipoteca antes de tiempo.

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  Un lector pregunta: Claro que es algo muy bueno que el S&P 500 haya...

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Un gran Impulso en las acciones financieras [Dirty Dozen] por Alex Barrow

Alex Avatar

Cofundador de Macro Ops, www.macro-ops.com. Global Macro fanático, ex francotirador profesional y miembro de la inteligencia de los EE. UU.
Alex Barrow / MACRO OPS

 

En el Dirty Dozen [CHART PACK] de esta semana damos un vistazo a la estacionalidad, los aspectos internos, el impulso de amplitud en las acciones financieras, el debilitamiento de los datos de empleo de EE. UU. y una entrada alcista en el maíz, entre otras cosas…

1. El SPX tiene una tendencia estacional a caer en los próximos ocho días de negociación antes de formar un suelo.

SPY Seasonality

2. El sentimiento y el posicionamiento se están volviendo más alcistas, pero no están en niveles que normalmente marcan mayores retrocesos. La amplitud es fuerte, aunque se acerca a la sobreextensión y los elementos internos del mercado siguen apoyando una tendencia ascendente de mayor calado.

Market Internals 121123

3. El Nasdaq ha completado un gran patrón de taza con asa de 24 meses. Este es un patrón alcista.

NQ1 Index 121123

4. Estamos largos y añadiremos más a nuestra posición en un cierre diario por encima de su rango lateral actual.

NQA Index 121123

5. La semana pasada, el sector financiero experimentó un aumento de amplitud. SentimenTrader escribe que «un compuesto de amplitud que contiene seis indicadores con varias longitudes de duración subió al nivel más alto en más de dos años, lo que desencadenó una señal de compra para el grupo. La señal anterior generó una alerta en noviembre de 2020, lo que llevó a una ganancia de casi el 16 % en los siguientes tres meses».

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6. Y «siempre que la amplitud compuesta del S&P 500 Financials aumenta por encima del 67 %, los rendimientos, las tasas de victorias y las puntuaciones z para el sector financiero son excelentes en todos los horizontes temporales. La señal llevó a ver ganancias en algún momento durante los tres meses siguientes en 38 de las 39 señales precedentes».

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7. Aquí hay una instantánea de los rendimientos a tres meses del KRE Regional Banking Trust ETF (KRE) a través de la excelente plataforma de análisis, Koyfin. CUBI, GBCI, BOH, EWBC y CADE tienen el mejor rendimiento de 3 m del grupo.

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8. Uno de mis principales indicadores favoritos del mercado laboral es la ayuda temporal a nivel interanual. La economía de EE. UU. ciertamente no está en recesión en este momento, pero este gráfico vale la pena ver si sigue bajando.

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9. «Lo que convierte la narrativa ‘suave’ de hoy en ‘difícil’… a través de BofA.

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10. La IED de China se ha vuelto negativa por primera vez. El largo de USDCNH nos está dando otra configuración con el par en la banda inferior de Bollinger.

FDI 121123

11. El maíz recientemente superó la segunda sobreventa de sus medias móviles de 20 y 50 días, y casi 1,5 por debajo de sus 200 dma. Las posiciones grandes y pequeñas son bajistas. Nuestro indicador de sentimiento está saliendo del percentil 0, así como su puntuación de valoración. Y está a punto de entrar en su período más fuerte de estacionalidad.

Corn 121123

12. El gráfico ha formado una bonita cuña descendente. Buscaremos comprar en la confirmación de ruptura.

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Un gran Impulso en las acciones financieras [Dirty Dozen] por Alex Barrow

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¡La construcción está en auge! por Dr. Ed Yardeni

Ed Yardeni e1525958722675

El Dr. Ed Yardeni es una de las principales voces de LinkedIn en economía y finanzas. Colaborador habitual de los principales medios internacionales, actualmente dirige Yardeni Research una firma de consultoría que ofrece estrategias de inversión global, análisis y recomendaciones a clientes institucionales. Es autor de los libros «Predicting the Markets: A Professional Autobiography» y «Fed Watching for Fun & Profit”.
Dr. Ed Yardeni / Yardeni Research

 

La economía estadounidense ha mostrado una resiliencia notable frente al agresivo endurecimiento de la política monetaria por parte de la Reserva Federal desde principios del año pasado. Uno de los sectores que explica esa resiliencia es la industria de la construcción. En el pasado, el aumento de las tasas de interés siempre deprimió la construcción, lo que exacerbó las recesiones resultantes (Gráficos 1 y 2). Esta vez, la debilidad de la construcción residencial ha sido compensada por una construcción pública y privada no residencial relativamente sólida (Fig. 3 y Fig. 4).

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Le muestro más:

(1) Construcción residencial privada. Si bien la construcción de viviendas unifamiliares ha sido débil, esa debilidad se ha visto parcialmente compensada por un gasto récord en construcción multifamiliar y un gasto casi récord en mejoras de viviendas, que son casi tan grandes como el gasto en construcción unifamiliar (Fig. 5 y Figura 6).

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(2) Construcción privada no residencial. Muchos de los componentes del gasto en construcción no residencial están en o cerca de sus máximos históricos, incluidos educación, carreteras y calles, diversión y recreación, comercio y oficinas (Fig. 7 y Fig. 8). Sorprende la fortaleza de las dos últimas categorías. Podrían debilitarse con un retraso (tal vez en 2024) en respuesta al endurecimiento de las condiciones crediticias durante 2022 y 2023. Pero por ahora, son una fuente de fortaleza económica.

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Fuera de serie está el gasto en construcción de instalaciones manufactureras debido al aumento de la deslocalización debido a los incentivos federales (Fig. 9). En dólares corrientes, ha aumentado nada menos que un 71,6% y un 136,8% a uno y dos años.

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(3) Construcción pública. La mayoría de las principales categorías de gasto en construcción pública también se encuentran en niveles récord o cerca de ellos (Figura 10). Estas son sus tasas de crecimiento interanual hasta octubre: energía (55,9%), alcantarillado y eliminación de residuos (27,2), oficinas (18,1), educación (16,5), suministro de agua (15,3), carreteras y calles (12,7) y transporte. (8.6).

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(4) Empleo en la construcción. El empleo asalariado en la industria de la construcción ha sido ocasionalmente un indicador económico líder y, a menudo, ha sido un indicador coincidente del ciclo económico. Por eso tiende a caer durante las recesiones. Actualmente no hay señales de una recesión en el empleo en la construcción. Ha ido alcanzando nuevos máximos históricos desde mayo de 2022 (Fig. 11). El empleo es fuerte en todos los principales sectores de la construcción, incluidos los residenciales, no residenciales y la ingeniería civil y pesada (Fig. 12).

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(5) Índices bursátiles relacionados. Desde el mínimo del 27 de octubre en el S&P 500, el índice de precios de las acciones de su sector inmobiliario se ha recuperado muy bien. También lo han hecho los índices de precios de las acciones de los distintos REIT del S&P 500 (Fig. 13). Mostramos su desempeño desde entonces hasta el cierre del viernes: Oficina (26,1%), Torre de Telecomunicaciones (25,1), Industrial (21,5), Residencial unifamiliar (18,2), Self-Storage (17,9), Hotel & Resort (17,7), Sector inmobiliario (17,3), Retail (16,5), Broadline (15,1) y Data Center (15,1).

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¡La construcción está en auge! por Dr. Ed Yardeni

  La economía estadounidense ha mostrado una resiliencia notable frente al agresivo endurecimiento de la...

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Nuevas métricas del riesgo y sus aplicaciones en portfolios de sistemas (Parte 2) por Andrés García

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Doctor en Filosofía, experto en Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs) y trader por cuenta propia con más de 30 años de experiencia. Es propietario del portal TradingSys.org dedicado al trading cuantitativo y profesor del curso de Experto Universitario: “Sistemas y modelos cuantitativos de trading algorítmico” impartido por la Universidad Politécnica de Madrid.
Andrés A. García / TradingSys.org

 

  • El control del riesgo es uno de los aspectos fundamentales en toda operativa. Más allá de las simples señales de entrada y salida tenemos un universo de opciones que podrán determinar la mejora o fracaso estrepitoso de un sistema con esperanza matemática positiva. Con este segundo artículo completaremos la serie dedicada al estudio de nuevas métricas del riesgo. Lea el primer artículo de esta serie.
  • Artículo publicado en Hispatrading 19.

2.- EL VALOR EN RIESGO CONDICIONAL (CVaR)

Puede definirse como la media de las observaciones en la cola de la distribución; es decir por debajo del VaR al nivel de confianza especificado. Este es el motivo de que el CVaR se conozca también como ES (Expected Shortfall), AVaR (Average Value at Risk) o ETL (Expected Tail Loss).  

El cálculo del CVaR es algo más complejo y no  existe una metodología única: Puede ser calculado como la media aritmética de los VaR con niveles de significación igual o mayor que el inicial (Heras, 2010), se pueden utilizar medias ponderadas (Acerbi, 2002) o se puede utilizar el promedio entre el VaR y el CVaR+ (Rockafellar y Ursayev, 2000).

De manera más formal (Sarykalin y Ursayev, 2008) el estimador se define como:

CVaRα = pastedGraphic.png

 Donde:

0 con z < VaRα(x)

pastedGraphic_1.png =  

(pastedGraphic_2.png(z)-α) / (1-α) con z ≥ VaRα (x)

Gráficamente podemos representar el CVaR del siguiente modo:

 pastedGraphic_3.png

El CVaR tiene mejores propiedades matemáticas que el VaR. Es una medida coherente del riesgo (Wang et al, 1997) que cumple los criterios de:

– Monotonicidad: Si un activo tiene mejor rendimiento que otro en cualquier horizonte temporal su riesgo también es menor.

– Homogeneidad positiva: Proporcionalidad entre tamaño de la posición y riesgo.

–  Invariancia a translaciones:   Al añadir capital a una posición su riesgo disminuye en proporción directa al capital añadido.

– Subaditividad: La diversificación en activos disminuye el riesgo de la posición global. Esta última propiedad es importante y está relacionada con la optimización de carteras: Siempre se puede encontrar balanceando el portfolio una proporción óptima de activos que minimice el riesgo.  

Otras dos ventajas del CVaR (Pflug, 2000) son la continuidad con respecto al nivel de confianza y la convexividad con respecto a la posición en el portfolio, lo que permite resolver una enorme variedad de problemas de optimización.

Para El cálculo del CVaR por Montecarlo seguimos los mismos pasos que con el VaR, pero con la salvedad de que el número de escenarios simulados debe ser mucho mayor. Con un nivel de confianza del 99% y 100 simulaciones solo encontramos un elemento por debajo del VaR. A partir de 1.000 simulaciones ya se puede estimar el CVaR de manera muy precisa.

3.- DRAWDOWN EN RIESGO CONDICIONAL (CDaR)

Esta nueva métrica, introducida por Chekhlov, Uryasev y Zabarankin (2000), no es más que un CVaR aplicado a la distribución de drawdowns (DD) de la cartera. En determinados procesos de optimización y gestión monetaria el máximo DD se considera una medida demasiado conservadora del riesgo y el DD medio demasiado laxa. El CDaR se presenta como respuesta a este problema, y se define como el DD medio en la cola de la distribución para un nivel de confianza dado. 

En el caso de los portfolios de sistemas puede ser calculado por simulación de Montecarlo en la forma que ya hemos visto. El DD de Montecarlo y el VaR aplicado a la distribución de DDs. son lo mismo. El CDaR conserva las ventajas matemáticas ya mencionadas y permite analizar con mayor precisión los riesgos en las colas. Con todo, es una métrica que tiene las mismas ventajas y propiedades favorables que el CVaR. En la imagen inferior podemos ver los resultados de una simulación de Montecarlo aplicada al DD.

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4.- TOMA DE DECISIONES EN CARTERAS SISTEMÁTICAS CON EL CVaR 

Uno de los usos más interesantes del CVaR es que nos permite obtener información estática y dinámica del portfolio que estamos analizando. Supongamos que queremos saber si un sistema o cartera sigue funcionando según lo previsto. Para ello podemos utilizar:

– Medidas estáticas del riesgo basadas en el DD: 

Por ejemplo, detener la operativa cuando el DD real excede el DD de Montecarlo del modelo (serie out-sample) a un determinado nivel de confianza.

– Medidas estadísticas: 

Estas medidas se basan en la forma de la distribución. Analizamos las series real y modelo, utilizando estadísticos como el T-Test o la prueba de Chi, para determinar si ambas series pertenecen a la misma población o si, por el contario, son distintas.

– Medidas estáticas del VaR y CVaR:

Estas métricas nos indican el rendimiento que debería tener el sistema o portfolio en un horizonte temporal y para un determinado nivel de confianza. Nuevamente comparamos los datos obtenidos en la simulación de Montecarlo de  la serie out-sample con los datos de la serie real. En la imagen inferior mostramos el VaR y CVaR de un portfolio sistemático calculados a un año. La cartera ha sido diseñada para un beneficio medio de 60.000€ anuales:

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Una vez realizada la simulación de Montecarlo con las estadísticas de  la serie Out-sample comprobamos que no hay curvas perdedoras para el horizonte establecido y calculamos, a partir de la distribución del retorno, el VaR y CVaR para diferentes niveles de confianza (eje X). Si analizamos esta imagen con las últimas recomendaciones de Basilea sobre estos estimadores (BCBS, 2014), VaR al 99% y CVaR al 97,5%,  los resultados serían 16.200 para el VaR y 14.100 para el CVaR. En este caso las proyecciones anuales para los peores escenarios no tienen rentabilidad negativa. Sin embrago, son un 73% y un 77% peores que el beneficio medio anual previsto en el modelo.

– Medidas dinámicas del riesgo y curvas de mínimo rendimiento (CMR).

Con el VaR y el CVaR no solo podemos acotar escenarios estáticos de riesgo, también nos permiten responder a la siguiente pregunta: De cumplirse las peores previsiones, ¿cuánto debería estar ganando (o perdiendo) el portfolio  en cualquier intervalo del marco temporal evaluado? La respuesta está en las CMR para distintos niveles de confianza del estimador empleado.

Estas curvas se trazan partiendo de una simulación de Montecarlo del retorno de la cartera o sistema y requieren simular en cada intervalo t (ej. días) un número elevado de escenarios hipotéticos. Se obtiene la distribución de retornos de cada corte temporal a evaluar y se calculan el VaR y el CVaR para los niveles de confianza deseados. El resultado lo podemos ver en la imagen inferior:

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Con este tipo de gráficos ya estamos preparados para responder a las preguntas de qué debería estar haciendo nuestro portfolio y si este evoluciona según lo previsto. También nos permiten establecer el breakeven  de la cartera; es decir, el punto de equilibrio a partir del cual los escenarios de riesgo convergen hacia soluciones positivas. En este caso podemos ver que en los peores escenarios existe riesgo de retornos negativos los primeros 120 días. Con duraciones mayores de la inversión ya no deberíamos estar perdiendo dinero.

Como gestores nos interesa monitorizar la evolución de la cartera para asegurarnos de que la operativa real está dentro de los parámetros prescritos por el modelo. Para ello podemos diseñar un protocolo basado en las curvas de mínimo rendimiento. 

Seguimos estos pasos:

1) Partiendo del modelo (serie out-sample) simulamos por Montecarlo una matriz de 252 días (año laboral) x 1.000 escenarios hipotéticos. 

2) Establecemos como estimadores del peor escenario el CVaR al 95% y al 99%

3) Calculamos sendos estimadores en ventanas acumulativas de 10 días.

4) Construimos la tabla del rendimiento mínimo esperado que contendrá los valores del CVAR95%, CVaR99%  y beneficio acumulado del portfolio real para cada corte temporal especificado. 

5) Comparamos en cada corte temporal el rendimiento mínimo esperado (RME) según el modelo con el valor real del portfolio. 

6) Valores inferiores al CVaR95% serán nuestra primera señal de alarma. La capacidad de generar beneficios del portfolio se aleja peligrosamente de la prevista en el modelo.

7) Valores inferiores al CVaR99% serán la señal de rechazo: El portfolio se ha salido de los límites, ya no es capaz de ofrecer la rentabilidad mínima esperada.

Rendimiento Mínimo Esperado (RME)
Duración (días) (…) →30 40 50 60 70 80 (…) →
CVaR 95% -3.371 € -3.683 € -4.536 € -2.361 € -1.917 € -1.428 €
CVaR 99% -6.028 € -6.998 € -7.181 € -6.186 € -5.601 € -3.934 €
Portfolio Real  355 € 960 € 1.491 € 1.012 € -5.994 € -7.795 €
Estatus OK OK OK OK Alerta Rechazo

 

La señal del rechazo implicará para el gestor bien que la cartera se ha roto bien que el modelo de partida era erróneo. En una cartera muy diversificada en estrategias y mercados, antes de llegar a esta situación de ruptura del portfolio los sistemas individuales irían dando sucesivas señales de alarma. Y ahí es donde la gestión activa de la operativa (protocolos de monitorización, parada y reemplazo de estrategias) tendría que demostrar su eficacia. En la mayoría de los casos, un portfolio no se rompe por cuestiones meramente coyunturales, como las condiciones del mercado o el mal funcionamiento de algunas estrategias, sino por una gestión ineficiente de la operativa. 

Por último, y desde el inversor, las curvas de rendimiento mínimo son una herramienta útil en la toma de decisiones ya que le permiten responder con mayor objetividad numerosas preguntas relativas al riesgo, beneficio esperado, mantenimiento de la inversión y salida, cuando aguantar la posición en cualquier producto financiero empieza a ser un mal negocio.

5.- REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.

― Acebi, C. (2002) Spectral Measures of Risk: A Coherent Representation of Subjective Risk Aversion, Journal of Banking and Finance (26), 1505-1518.

― Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. y Heath, D. (1999); Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, (9)-3, 203-228.

― BCBS. Comité de Basilea (2014) Fundamental Review of the Trading Book: A Revised Market Risk Framework.

― Heras Martínez, A.J. (2010) Medidas del Riesgo y sus aplicaciones actuariales y financieras, Economía Española y Protección social (2) 69-103.

― Jorion, P. (1996); Valor en Riesgo: El Nuevo Paradigma para el Control de Riesgos con Derivados. Universidad de California, Irvine. McGraw-Hill.

― JP Morgan-Reuters (1996) RiskMetricsTM—Technical Document (1996). En la actualidad para todo lo referente a Riskmetrics:  http://www.msci.com/

― Kupiec, P. (1995); Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Management Models. Journal of Derivatives (3) 73-84.

― Letmark, M. (2010) Robustness of Conditional Value at Risk (CVaR) When Measuring Markets Risk across different assets clases, Royal institute of Technology (En Internent: http://www.math.kth.se/matstat/seminarier/reports/M-exjobb10/100308a.pdf)

― Markowitz, H. (1952) Portfolio Selection, Journal of Finance (7), 77-91.

― Pflug, G.C. (2000) Some remarks on the value-at-risk and the conditional value-at-risk. (en S. P. Uryasev,ed. Probabilistic Constrainted Optimization: Methodology and Applications) Kluwer, Norwell, 278–287.

― Rockafellar, R.T., Uryasev, S. (2001); Conditional Value at Risk for General Loss Distributions. Journal of Banking and Finance (26) 1443-1471.

―Sarykalin S. et. al. (2008) Value-at-Risk vs. Conditional Value-at-Risk in Risk Management and Optimization, Tutorials in Operations Research, 270-293.

― Sharpe, W. (1964) Capial Asset Prices: Atheory of Market Equilibrium under Conditions of Risk, Journal of Finance (19)-3, 425-442.

― Taleb, N. (2007) El cisne negro. El impacto de lo altamente improbable, Paidós, Barcelona.

– Wang, S. Young, V. y Panjer, H. (1997) Axiomatic Characterization of insurance Prices, Insurance: Mathematics and Economics (21)-2, 173-183.

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Nuevas métricas del riesgo y sus aplicaciones en portfolios de sistemas (Parte 2) por Andrés García

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Sistema “Influx” de Larry Williams: ANÁLISIS DEFINITIVO por Sergi Sánchez

SERGI FOREX DAY 2015

CEO de Sersan Sistemas. Experto en Trading algorítmico con años de experiencia en el desarrollo, testeo, evaluación y especialmente en la gestión cuantitativa con sistemas.
Sergi Sánchez / sersansistemas.com

 

  • El sistema «Influx» de Larry Williams es una estrategia estacional muy conocida de este famoso trader. Llegó el momento de hacer el análisis definitivo de este sistema de trading.
  • Artículo publicado en Hispatrading 56.

Robotrader es un programa formativo y competición sobre trading algorítmico que organiza anualmente la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la UPM. Tengo el honor de ser uno de los muchos profesionales del sector que, desde hace años, participamos ofreciendo ponencias a los alumnos. Este año, tuvimos el privilegio de contar con ponencias de autoridades mundialmente reconocidas como Kevin Davey, Perry Kaufman y Larry Williams.

Precisamente sobre este último, Larry Williams, deseo centrarme en este artículo, y en particular, en uno de sus sistemas estacionales: Influx. No tengo muy claro si este es el nombre más conocido del sistema. Es una estrategia que había observado anteriormente, pero donde pude leer una explicación detallada y un análisis fue en una revista publicada por TradeStation, “Strategy Concepts Club”, donde se le denominaba “Williams E-mini Influx Strategy”.

Larry Williams

Larry Williams, nacido el 6 de octubre de 1942 en Montana, es una de las personalidades más influyentes en el ámbito del trading. Su trayectoria, que se extiende por más de seis décadas, ha dejado una huella indeleble en la industria financiera.

Larry creció en Montana, en una familia humilde. Estos comienzos le inculcaron una ética de trabajo incansable y una pasión por superarse. A pesar de las adversidades económicas, Larry siempre mostró un interés innato por las finanzas.

Desde joven, se sintió atraído por el mundo financiero. En la década de 1960, inició su carrera como trader y rápidamente se distinguió por su habilidad para analizar el mercado y anticipar tendencias. Su enfoque innovador y su adaptabilidad a los cambiantes mercados financieros lo consolidaron como una figura respetada en la comunidad de trading.

A lo largo de su carrera, Larry Williams ha diseñado varios indicadores técnicos ampliamente utilizados hoy en día. El más célebre es el Williams %R, un oscilador que mide la fuerza del precio en relación con su rango durante un período específico. Este indicador es similar al estocástico creado por George Lane, pero con algunas diferencias clave en su cálculo y aplicación.

Además de sus aportaciones técnicas, Larry ha escrito numerosos libros sobre diversos aspectos del trading. Estas obras han educado a generaciones de traders y son consideradas lecturas esenciales para cualquier interesado en las finanzas.

Uno de los momentos más destacados en la carrera de Larry Williams fue su victoria en la Robbins Trading Cup. No solo ganó la competencia, sino que lo hizo con un rendimiento asombroso del 10.000% con dinero real. Este logro es aún más impresionante si consideramos que lo alcanzó en dos ocasiones distintas, en 1973 y 1987. Aunque hay cierto debate sobre su victoria de 1973, lo que es innegable es el impacto que Larry ha tenido en el mundo del trading. Además, su legado continúa a través de su hija, quien, bajo su tutela, también ganó la Robbins Trading Cup con un retorno del 1000% en 1997. Se puede consulta la lista oficial de ganadores de la Robbins Trading Cup.

Hoy en día, Larry Williams sigue siendo una figura activa en la comunidad de trading, como quedó claro con su charla en Robotrader. A pesar de su éxito, nunca ha dejado de aprender y adaptarse a los cambiantes mercados financieros. Su pasión por el trading y su deseo de compartir sus conocimientos lo han convertido en un conferenciante solicitado en todo el mundo.

El Sistema “Influx” en Detalle

El sistema «Influx» de Williams es una estrategia estacional que opera en el futuro del mini S&P 500 y lo hace exclusivamente en posiciones largas. Lo analizamos en el símbolo @ES=105XC que recoge el símbolo continuo del futuro del mini S&P 500, rolando 5 días antes del vencimiento en 500 minutos y en horario regular, es decir, de 15.30 a 22.15 hora española.

La estrategia se fundamenta en la conocida pauta alcista de principios de mes, que se cree es impulsada por la entrada de dinero de los grandes fondos de inversión al reajustar sus carteras en los primeros días de cada mes.

Elementos Clave del Sistema

El núcleo del sistema «Influx» es el calendario, por lo que podemos considerarlo un sistema estacional. Sin embargo, también podría clasificarse como swing, ya que uno no excluye al otro; simplemente depende del aspecto del sistema en el que nos centremos. El objetivo es capturar un rally basado en flujos de activos hacia las acciones al comienzo de cada mes. Se utilizan varios otros elementos para filtrar señales que pueden no tener suficiente tiempo o potencial de subida para que una operación sea favorable.

Condiciones de Entrada:

  • Deben quedar al menos 19 días de trading en el mes.
  • El cierre de la barra debe ser superior al cierre de la barra anterior.
  • El indicador %R de Williams no debe estar en sobrecompra (por defecto, debe ser menor de 85).
  • La barra no debe ser un jueves, evitando compras en la apertura del viernes.
  • Solo se permite una operación por mes.

Estrategia de Salida:

  • Vender en el primer cierre rentable después de mantener la posición al menos 1 barra.
  • Vender con un stop del 2,5% por debajo del precio de entrada, calculado a partir del precio de cierre de la barra.

En el Gráfico 1, podemos observar el sistema en acción, lo que nos ayudará a comprender mejor sus reglas. Las barras pintadas en magenta son las que cumplen la condición de calendario, es decir, quedan al menos de 19 días para finalizar el mes. Sin embargo, como se puede apreciar, en ocasiones no se produce entrada al mercado ya que no se cumplen el resto de las condiciones. O bien no cierra por encima del cierre anterior, o bien el %R de Williams ya está en sobrecompra, o bien es jueves. Observemos el punto 1 del gráfico: la entrada se produce en la primera vela en que es posible, ya que se cumplen todas las condiciones. En cambio, en el punto 2 del gráfico, tenemos 4 velas candidatas, marcadas con 4 líneas horizontales, y en ninguna de las 4 se desencadena la señal de entrada para la siguiente barra. Veamos por qué:

  • En la primera barra, no se desencadena la orden porque el %R está por encima de 85.
  • En la segunda barra, ocurre lo mismo.
  • En la tercera, no tenemos sobrecompra, pero el cierre no es superior al cierre anterior.
  • En la cuarta y última barra magenta, de nuevo estamos por encima de 85 en el %R y nos quedamos sin entrada.
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Gráfico 1: Futuro del E-Mini S&P 500 en horario regular y barras diarias con indicador y sistema de Williams.

Backtest

Lo mejor de evaluar sistemas antiguos es que disponemos de muchos datos históricos con una relevancia estadística significativa. Son datos que podrían considerarse fuera de muestra (Out-of-Sample – OOS), pero esto no sería correcto ya que no han participado en el proceso de optimización y, por lo tanto, no pueden tener sesgo. Son datos paper trading, muy similares a los datos en vivo en cuanto a relevancia. Evidentemente, no son tan relevantes como los datos de operativa real, dado que estos reflejan la realidad de la operativa y hay aspectos como la liquidez, el spread, comisiones, etc., que podrían no estar bien estimados en la estadística de paper trading.

Por ello, vamos a analizar separadamente los dos periodos. Por un lado, el periodo previo a la publicación del sistema en la revista mencionada, periodo In-Sample que va desde el 11-sep-1997 hasta el 31-ago-2015, y otro periodo Paper Trading que va desde entonces hasta el 31-ago-2023. Hemos incluido una comisión de 2.5$ por contrato más un slippage de 2.5$ por contrato, lo que nos parece más que suficiente teniendo en cuenta que las entradas se realizan con órdenes limitadas en el Open de la barra. Esto significa que habrá operaciones que se ejecuten con slippage positivo y ninguna en negativo. También hemos realizado backtests de las órdenes limitadas obligando a que el precio sea superado (el caso más pesimista) y con la opción de Backtest Look Inside Bar Backtesting activada en 1 minuto, que garantiza conocer cómo se construyó la barra diaria, algo que hemos comprobado que afecta al backtest.

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Tabla 1: Informe de rendimiento del sistema en el periodo INS

En la Tabla 1 y el Gráfico 2, se pueden observar los resultados del periodo previo a la publicación del artículo en la revista. Hemos realizado el análisis con un solo contrato, lo que, en un periodo tan extenso, relativiza el análisis debido a la variación significativa de precios que se produce.

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Gráfico 2: Gráfico de rendimiento del periodo INS
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Tabla 2: Informe de rendimiento del sistema en el periodo paper trading

En la Tabla 2 y el Gráfico 3, se pueden observar los resultados del periodo Paper Trading, que son incluso mejores que en el periodo In-Sample. En el periodo 1, tenemos un Profit Factor de 1.32, mientras que en el periodo 2, es de 1.47. Es cierto que tenemos un menor número de operaciones, lo que probablemente influye en este dato, pero no hay duda de que es una prueba de robustez de la idea propuesta por Williams. Es importante tener en cuenta que un sistema solo de posiciones largas en un índice bursátil tiene una ventaja significativa debido al claro sesgo alcista de los índices. Además, el sistema tiene un retorno muy bajo, pero está invertido muy poco tiempo en el mercado, alrededor del 3-5%, lo que es una ventaja considerable ya que hace un uso mínimo del capital.

Obviamente, una estrategia con un stop tan amplio en relación con el beneficio da como resultado una estrategia con un alto porcentaje de aciertos, superior al 70%. Este dato apunta a que el sistema es de tipo anti-tendencial, aunque en realidad no lo es. Su entrada es más bien tendencial, pero su gestión de la posición es claramente anti-tendencial, dejando mucho margen de pérdida y poco de beneficio. Podríamos decir que deja correr las pérdidas y corta los beneficios, algo totalmente contrario a lo que hace un sistema tendencial. Este tipo de sistemas con porcentajes de acierto tan altos tienen mucho riesgo implícito, ya que, si el mercado cambia radicalmente respecto a su comportamiento histórico, algo que puede ocurrir, una serie de fallos consecutivos importante puede llevarnos a un Draw-Down descomunal.

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Gráfico 3: Gráfico de rendimiento del periodo Paper Trading

Sugerencias para Mejorar el Sistema

Podemos identificar tres posibles áreas de mejora: en el setup de entrada, en el de salida y en la gestión monetaria.

En el setup de entrada: Sería útil investigar la inclusión de otros indicadores técnicos para filtrar entornos de mercado menos favorables para un sistema solo de posiciones largas. Por ejemplo, una media móvil u otro indicador de tendencia que evite abrir posiciones en mercados bajistas.

En el setup de salida: La estrategia actual de salida puede ser considerada «extrema» por algunos traders. Ajustar el stop loss y/o el objetivo de beneficios de forma diferente, por ejemplo, utilizando la volatilidad en su cálculo, podría mejorar la relación riesgo-recompensa.

Gestión monetaria: No tiene sentido operar el sistema con la gestión monetaria expuesta aquí, que es operar con 1 solo contrato durante todo el histórico. Sería necesario utilizar un algoritmo que regule la cantidad de contratos a abrir en cada posición dependiendo del riesgo de la operación y de las condiciones del mercado en ese momento. La gestión monetaria es una herramienta esencial para hacer crecer nuestra cuenta de forma exponencial, pero es tan esencial como peligrosa.

Conclusión

El sistema «Influx» de Larry Williams es una estrategia estacional que ha demostrado ser efectiva a lo largo de los años en el futuro del E-mini S&P 500. De hecho, el sistema se aprovecha de una conocida pauta alcista que es la de inicio de mes y, además, filtra de manera inteligente.

Sin embargo, como con cualquier sistema de trading, es esencial realizar un análisis exhaustivo y pruebas en diferentes condiciones de mercado antes de implementarlo en una cartera de trading en vivo. El objetivo del artículo era evaluar si, con el paso de los años, el sistema mantenía el rendimiento que se anunció en la revista, y ha quedado demostrado que sí. Con las adecuadas modificaciones y ajustes, el sistema «Influx» puede ser una herramienta valiosa para cualquier trader.

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Sistema “Influx” de Larry Williams: ANÁLISIS DEFINITIVO por Sergi Sánchez

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Una divergencia histórica entre las acciones mineras y el oro por Sentimentrader

Dean Christians es un analista veterano especializado en la investigación de mercado y trading de Wall Street, con más de 25 años de experiencia. Sus análisis y señales de trading son de las más valoradas entre los profesionales del sector financiero.
Dean Christians / SentimenTrader

 

  • Las mineras de oro se encuentran en la mitad inferior de su rango de 3 años, mientras que el oro cotiza cerca del extremo superior.
  • Divergencias similares llevaron a un repunte de las acciones mineras en los siguientes períodos de seis y doce meses.
  • Los futuros del oro tuvieron problemas y el S&P 500 subió después de cada señal entre dos y doce meses después.

¿Deberíamos esperar un repunte de las acciones mineras de oro?

El impresionante ascenso del oro, provocado por una condición histórica de sobreventa y alimentado por las tensiones en Oriente Medio, ha provocado una sorprendente divergencia entre las acciones mineras de oro y el metal precioso.

Por séptima vez en más de cinco décadas, los futuros del oro cerraron por encima del 91% de todos los demás precios durante los últimos tres años, mientras que el índice de acciones minería se situó en la mitad inferior de su rango con una lectura del 36%, creando una enorme divergencia.

Cuando calculo la diferencia entre los dos rangos, el diferencial cayó recientemente a -60, un fenómeno observado en menos del 1% de los casos desde 1969. Si bien son poco comunes, las lecturas por debajo de -60 tienden a desencadenar un repunte explosivo, con rendimientos anualizados que superan el 76%.

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Lo que nos dice el estudio

Los activos basados en materias primas, como las acciones mineras de oro, a menudo enfrentan desafíos para mantener tendencias alcistas a largo plazo debido a la naturaleza de reversión a la media de las materias primas. Esta característica dificulta la adopción de una estrategia de comprar y mantener. No obstante, durante los auges cíclicos, los rendimientos pueden ser espectaculares en un período corto. El actual descuento histórico de las acciones mineras de oro en comparación con el oro, basado en un rango de tres años, sugiere que podríamos estar presenciando uno de esos momentos históricos para participar en un repunte. Después de divergencias similares, el índice Gold BUGS (HUI) subió siempre después de seis y doce meses.

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Donde veo la oportunidad: en el mercado y en nosotros mismos por Brett N. Steenbarger

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Brett N. Steenbarger, Ph.D. / SUNY Upstate Medical University
Brett N. Steenbarger, Ph.D. es profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en SUNY Upstate Medical University. Compagina su actividad docente con la de entrenador de gestores de hedge funds y traders profesionales. Brett es autor de varios libros sobre psicología enfocada en el trading: The Daily Trading Coach (2009), Trading Psychology 2.0 (2015) y Radical Renewal

 

Hago trading desde 1977. Mi trabajo profesional con los traders comenzó en 2003 y continúa hasta el día de hoy. Así que he visto bastante en términos de lo que lleva al éxito al hacer trading.

Lo que me parece notable en los mercados recientes es el grado en que se está trabajando cada vez más dinero, buscando ventajas a relativamente corto plazo en el mercado. Muchos de los fondos de cobertura y las empresas de gestión de dinero de todo el mundo han aumentado en gran medida sus activos bajo gestión. También han ampliado sus operaciones en todos los mercados y en todas las regiones geográficas. Cuando comencé mi entrenamiento, era común que los fondos se especializaran en estrategias específicas y consistieran en gerentes de cartera en solitario, a veces con la ayuda de asistentes. Ahora, encontramos muchos fondos que negocian múltiples estrategias («multistrat») con equipos grandes. Esto significa que cada equipo actúa como un fondo en miniatura, construyendo carteras diversificadas. En su día, mi trabajo se limitaba en gran medida a los traders de Nueva York y Londres; ahora es realmente global.

Al mismo tiempo que las organizaciones de trading han crecido exponencialmente, su tolerancia al riesgo ha disminuido. En su día, un gerente podía perder hasta un 20 % en un año antes de ser parar. Ahora no es inusual que ese número sea del 5 al 10 %. Lo que sucede en la práctica es que los administradores de riesgos no quieren que sus equipos se paren, por lo que reducen la adopción de riesgos mucho antes de que se vean amenazados los límites a la baja. Una vez que un operador baja un pequeño porcentaje, su riesgo permitido a menudo se reduce. Así que, por ejemplo, si mi capital se reduce a la mitad cuando bajo un 5%, ahora tengo que ganar un 10% en la nueva base de capital solo para alcanzar el punto de equilibrio. Eso es desalentador, así que, en realidad, nadie quiere bajar más de un muy pequeño porcentaje.

A lo largo de los años, he visto la misma dinámica entre los day traders y las empresas de trading propietarias que se dedican en gran medida al trading a corto plazo. Por lo general, no tienen grandes bases de capital y, por lo tanto, necesitan gestionar el riesgo de forma estricta. Históricamente, han ganado su dinero aprovechando el capital, asegurando aún más que el riesgo tuviera que ser manejado cuidadosamente. A medida que el Day trading ha crecido, especialmente desde el período de las «acciones de meme», encontramos más y más participantes persiguiendo movimientos, pero con una capacidad de pérdida limitada

El impacto neto de estos desarrollos es que tenemos mercados muy abarrotados saltando en movimientos y necesitando salir cuando los movimientos no funcionan. Si una tendencia parece estar en marcha, hay muchas posiciones en modo «persecución», y cuando la tendencia se gira, puede haber un abandono igualmente significativo de las posiciones. En general, esto ha creado mercados con mayores rupturas falsas. En la medida en que esta característica es una función de más y más capital gestionado cada vez más estrechamente, espero que esto continúe.

Entonces, ¿dónde encaja la espiritualidad del trading en todo esto?

Mis estudios han encontrado que, en los puntos de inflexión del mercado, vemos cambios claros en la amplitud de los movimientos del mercado, así como cambios en la fuerza relativa. Esto ocurrió a finales de octubre, cuando las fuertes ventas nos trajeron más de 1900 mínimos de un mes y más de 1600 mínimos de tres meses entre las acciones de la Bolsa de Nueva York. Durante los siguientes días, caímos aun más, alrededor de un 2 %, y aún menos acciones registraron nuevos mínimos. De hecho, empezamos a ver la aparición de una fuerza relativa en algunos sectores del mercado. Eso llevó a una explosión de compras (¡y coberturas en corto!) y, para el 2 de noviembre, de repente tuvimos nuevos máximos que superamos en número a los nuevos mínimos. Esto creó un movimiento de impulso que ahora nos ha llevado a nuevos máximos en algunas partes del mercado.

(Curiosamente, a medida que hemos aumentado en los últimos días, la amplitud se ha estancado y estamos viendo cambios en la fuerza relativa entre los sectores. Estoy observando de cerca el mercado para ver la posibilidad de giro).

Con el hacinamiento de los participantes del mercado y los límites en las pérdidas permitidas, las dos operaciones que se establecieron más claramente son los movimientos de impulso (la multitud persigue un movimiento) y los movimientos de reversión. Las medidas de amplitud y fuerza relativa que hago un seguimiento diario, para el mercado en su conjunto y sector por sector, se pueden encontrar en Barchart.com; StockCharts.com y MarketCharts.com. EL backtest de los movimientos de impulso y reversión se puede encontrar a través de SentimenTrader.com y QuantifiableEdges.com. La creación de una base de datos de la amplitud del mercado y del sector ha sido invaluable para detectar cuándo hay impulso y cuándo los movimientos se están estancando.

Como subrayé en el libro en línea, Renovación Radical, nuestros mayores problemas en el trading se dan cuando nuestros egos toman el control de nuestra actividad en el mercado. Imponemos *nuestros* puntos de vista en los mercados, y operamos, no por una oportunidad distintiva, sino porque *necesitamos* ser activos y ganar dinero. Una vez que nuestros egos tienen el control de lo que hacemos, nos convertimos en pobres oyentes de lo que los mercados están haciendo en realidad. Como psicólogo, si estoy lleno de mis propias preocupaciones mientras hablo con un cliente en terapia, lo más probable es que no sea muy útil para esa persona. Necesito escucharlos y actuar sobre la base de una comprensión profunda. Así es con los mercados.

A lo que me refiero como la espiritualidad del trading es dejar de lado el ego y entrenarnos para ser oyentes sensibles. Si podemos dominar eso en los mercados, será un gran entrenamiento para nuestras relaciones personales y de trabajo. El buen trading nos hace mejores como personas. El objetivo es hacer trading de forma selectiva, desde el alma, no de forma reactiva, desde el ego.

Gracias por tu interés.

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Donde veo la oportunidad: en el mercado y en nosotros mismos por Brett N. Steenbarger

Brett N. Steenbarger, Ph.D. es profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en SUNY Upstate...

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El RSI semanal completa un giro de amplitud alcista por Sentimentrader

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Jay Kaeppel es analista cuantitativo colaborador habitual de los principales medios internacionales como CNBC, así como colaborador destacado en SentimenTrader.com y la revista Stocks and Commodities, una web de referencia internacional con suscriptores en más de 50 países.
Jay Kaeppel / Sentimentrader.com

 

  • El RSI semanal del S&P 500 superó recientemente el 60%
  • Cuando este indicador supera el 60% después de caer previamente por debajo del 43%, tiende a ser seguido por una acción de precio favorable.
  • El período de tenencia preferente después de un ciclo de <43 % a >= 60 % es de nueve meses.

S&P 500 RSI completa un ciclo digno de mención

Nos centraremos en el indicador estándar del índice de fuerza relativa (RSI) de Welles Wilder utilizando el valor predeterminado típico de 14 períodos. Aplicaremos esto al índice S&P 500 utilizando datos semanales. Se considera que se ha producido una señal favorable cuando el RSI de 14 semanas:

  • Cruza por debajo de 43,0
  • ENTONCES vuelve a cruzar por encima de 59,99

Tenga en cuenta que este proceso puede tardar desde varias semanas hasta varios años en realizarse. El siguiente gráfico muestra las señales más recientes generadas con este método desde 2019. Las flechas verdes en el gráfico resaltan la finalización de un ciclo de «caída por debajo de 43, para después subir hasta el nivel de 60 o más».

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Lo que nos dice el estudio

El impulso es uno de los factores más críticos que afectan al mercado de valores. Una vez que los inversores pasen en masa de una mentalidad de aversión al riesgo a una mentalidad de adopción del riesgo, suele ser un indicador clave que avisa de más subidas en el mercado. Los inversores actúan agresivamente para evitar perderse algo. El ciclo del RSI detallado anteriormente es un ejemplo de este tipo de actividad. Se necesita una caída grave (y típicamente dolorosa) del mercado para empujar el RSI semanal del S&P 500 por debajo del 43. Normalmente, en ese momento, el sentimiento de los inversores es muy desfavorable. Pero finalmente la caída termina y las cosas cambian. Un cruce posterior del nivel 60 en el RSI semanal del S&P 500 ha señalado en general una continuación inminente del avance del mercado.

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El RSI semanal completa un giro de amplitud alcista por Sentimentrader

  El RSI semanal del S&P 500 superó recientemente el 60% Cuando este indicador supera...

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Hedging con equivalencias por Jorge Estevez

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Científico e informático. Ha trabajado como desarrollador de software y analísta de modelos oceano-atmosféricos. Coautor del libro “Simulación y modelización en oceanografía”. Coinventor de los modelos SIAMOCOCO2 y RECO2. Fundador en 2004 de la consultoría Grupo ER en la que actualmente trabaja como quant y trader profesional.
Jorge Estévez / SIAMOCOCO2 y RECO2

 

  • El trader -entre otras cosas- es un investigador en el sentido amplio del término. Observa, analiza, conecta experiencia con conocimiento, infiere y pone a prueba sus hipótesis en un entorno de alta aleatoriedad como son los mercados financieros. Hablemos sobre este proceso de investigación.
  • Artículo publicado en Hispatrading 18.

La palabra investigación lleva implícito la idea de desconocimiento e incertidumbre al resultado. La historia está plagada de ejemplos aludiendo a no saber exactamente que se está haciendo durante este proceso y esto es precisamente un rasgo distintivo frente a su falsificación, la “investigación” condicionada y subjetiva que podemos sintetizar en que “veremos lo que buscamos ver”. 

Este artículo está dividido en dos partes; una primera, y permítaseme empezar por el final, en la que se expondrá la operativa hedge como set off con equivalencias basada en asimetrías que representa la parte final de la investigación; y una segunda que contiene algunas notas, ideas y reflexiones sobre el proceso investigador en si.

HEDGING CON EQUIVALENCIAS

Definimos hedge como cualquier configuración de activos que es neutral al mercado, es decir, no tiene direccionalidad como por ejemplo: BUY EURJPY SELL USDJPY SELL USDCHF BUY USDCHF en el cual todas las divisas están neutralizadas. La ecuación +0,1EURJPY -0,1USDJPY-0,1EURCHF+0,1USDCHF = NEUTRAL, ya que sus términos están “balanceados”. La ausencia de direccionalidad nos protege, y a la vez nos hace independiente, de las subidas y bajadas de los mercados.

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Definimos equivalencia como una vía alternativa o indirecta de comprar/vender un activo, por ejemplo si quiero vender USD con mi cuenta en EUR, la forma directa de hacerlo es SELL EURUSD y una forma equivalente es SELL EURJPY y BUY USDJPY.

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 Observamos en la Figura 3, las equivalencias tienen un comportamiento similar, parecido pero no igual, estas diferencias son las que explotamos mediante esta técnica.

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Como se ha expuesto en el artículo “Hedge. Defense! Defense!” del número anterior de Hispatrading; existe un “encadenamiento” entre los componentes del hedge lo que provoca que estas diferencias o fluctuaciones estén acotadas. Además dichas fluctuaciones están relacionadas con los flujos de intercambio, en definitiva con la “eficiencia” con que cada equivalencia haga el proceso.  Las distintas trayectorias provocan una asimetría.

A estas fluctuaciones, que son temporales, las denominamos ineficiencias y las clasificamos en: expansivas – los caminos se separan – y contractivas – los caminos se juntan -.

Recapitulando, en hedging con equivalencias tenemos un conjunto de activos market neutral, por lo tanto, independiente de la dirección de mercado, además al estar formado por dos equivalencias existe una asimetría, es decir, realizan el proceso de intercambio por “caminos” diferentes y esta asimetría está acotada debido al encadenamiento.

Estableciendo series temporales de 4 semanas, fijamos 2 tipos de operativas: 

1.- A la expansión del ciclo, es decir, cuando los caminos están juntos – valor 0 en figura 4 – hasta la expansión; o a la contracción del ciclo, desde la expansión hasta el valor 0. Esta operativa tiene una duración de varios días.

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2.- Operativa intradiaria – Figura 5 -, sin esperar que se complete el ciclo que se realiza desde el 0 hacia la expansión; o desde una expansión hacia el 0 cerrando ambas por balance.  Captura de pantalla 2023 12 04 a las 7.44.29 

 Ambas operativas son de target reducido y nótese que en cualquier serie de 4 semanas con cierres horarios, en activos de alta liquidez, e independientemente de la dirección de los mercados hay al menos una expansión y una contracción por lo que realmente no influye drásticamente el operar, por ejemplo, una contracción y que el hedge se siga expandiendo o no se contraiga inmediatamente ya que al cabo de unos días, aunque sea por un breve instante los caminos se juntarán.

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 Señalar que hay algunas configuraciones de este tipo de hedges que no son explotables de manera “manual” – véanse Figuras 7 y 8 – debido al tamaño de las diferencias entre caminos. En estos casos es necesario implementar un sistema algorítmico que nos automatice las entradas y salidas con targets pequeños. Incluso cuando las asimetrías son relativamente grandes, es decir, explotables de manera manual se suele utilizar una alarma que avisa cuando estamos en el breakeaven.  Captura de pantalla 2023 12 04 a las 7.46.02

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NOTAS SOBRE INVESTIGACIÓN

Los procesos de búsqueda

Una manera de enfocar las investigaciones es usando el método científico con sus diferentes tipologías: empírico-analítico  (deductivo, experimental, estadístico);  fenomenológico;  histórico; sistémico; sintético; lógico deductivo y lógico inductivo.

Cualquiera que sea la vía elegida hay unos hitos comunes que podríamos sintetizar en: 

OBSERVACIÓN Y RECOLECCIÓN DE DATOS: primera etapa y con un alto componente mecánico, normalmente se trabaja con series temporales. Es muy recomendable un conocimiento avanzado de paquetes software de bases de datos y calculo así cómo: orden, eficacia y escalabilidad; ya que se manejan enormes cantidades de datos. Cualquier conocimiento técnico, como programación, siempre en bienvenido en esta fase.

HIPÓTESIS: fase creativa. Hay varias maneras de orientarla como por ejemplo mediante la inducción; a partir de unas observaciones particulares extraemos un principio particular que planteamos en una hipótesis. Este proceder es muy típico en técnicas que usan patrones. Este estadio de la búsqueda no tiene unos límites definidos y tiene un alto grado de abstracción. Es el momento del conocimiento, conceptos matemáticos, estadísticos, físicos, químicos, psicológicos, geológicos, biológicos, etc… e incluso económicos. La asociación de ideas, el azar, “a blinding flash of the obvious” completan los mecanismos. Etapa con dos sensaciones contrapuestas: círculo en el que nos acercamos a la conexión, recogemos pistas, hacemos revisiones continuas del planteamiento, irrupción de nuevos conceptos, “borrón y cuenta nueva”, cambios de perspectiva como empezar con un enfoque para acabar en el totalmente opuesto; y finalmente muchas veces por casualidad, no por causalidad, lo que podríamos denominar un cierto placer intelectual.

EXPERIMENTACIÓN O TEORÍA: etapa conectada con la anterior y retroalimentada. Consiste en demostrar o refutar nuestras hipótesis. Aquí la objetividad, eliminación de falacias, prejuicios así como la atención a los detalles cobran importancia.

Críticas

Esta clasificación, como todas, no deja de ser un modelado del proceso real, siendo este mucho más complejo e interconectado. Precisamente el paso de lo particular a lo general representa uno de peligros – incluso falacias – más comunes ya que cuando extraemos una regla – modelamos el proceso- no explicamos la totalidad de los supuestos, la totalidad de los casos; los que han ocurrido y los que no, sólo es posible explicarlos fuera del modelo, es decir, haciendo excepciones o ampliando el modelo. En cualquiera de los casos este pierde significancia.

Destacar dos factores o causas; primero la dinámica no lineal, es decir, un factor muy pequeño provoca un resultado desproporcionado: si dos variables tienen una relación causal un aumento continuo de una debería afectar siempre a la otra, pero la realidad pocas veces se procesa linealmente: puede que investigue un año entero y no consiga nada y justo cuando me sienta desmoralizado algo llega como una aparición.

Otra causa es el enfoque determinista, muy común en operativas con patrones y se basa principalmente en extraer casos particulares del pasado, establecer una regla con alguna ventaja estadística y extrapolarla al futuro confiando – nótese el alto componente de creencia necesario – que seguirá cumpliéndose. Aquí la falacia consiste en creer que el futuro es alguna suerte de particularidad o combinación del pasado sin nada nuevo, sin que nada cambie.

Nuevos enfoques

El huir de las “recetas”, en el sentido de causa-efecto, es decir, si hago “a” voy a conseguir “b” es el primer paso hacia la toma de conciencia de la verdadera naturaleza de la investigación.

Los enfoques estocásticos, en los que el futuro no viene determinado exclusivamente por el pasado nos abren nuevos horizontes. Destacar un caso particular como son los procesos estocásticos estacionarios buscados con la cointegración y explotados con el arbitraje estadístico que nos arrojan una buena cantidad de luz. Procesos de Márkov, ramdom walks y movimientos brownianos son un buen remedio contra la “enfermedad” del determinismo.

Cambiando de tercio, le podemos dar a nuestra investigación cierto dinamismo introduciendo componentes evolutivos o adaptativos, haciendo procesos de selección, reproducción y mutación de variables mediante algoritmos genéticos, estableciendo probabilidades condicionadas y estructurarlas mediante una red bayesiana o entrenar una red neuronal que nos reparta los pesos de las variables.

“Si no conozco una cosa, la investigaré” Louis Pasteur 1822-1895

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Hedging con equivalencias por Jorge Estevez

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Cómo el Mercado da forma a tu cartera por Ben Carlson

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Ben Carlson es gestor de carteras para instituciones e inversores en Ritholtz Wealth Management LL. Escribe habitualmente sobre gestión patrimonial, inversiones, mercados financieros y psicología del inversor.
Ben Carlson / Ritholtz Wealth Management LL

 

En un mundo racional, cada inversor establecería su asignación de activos en función de su voluntad, capacidad y necesidad de asumir riesgos.

Uno equilibraría una gama de expectativas para las diversas clases de activos y emparejaría esas posibilidades con sus metas y objetivos.

Claro, muchos inversores consideran su perfil de riesgo y su horizonte temporal al construir una cartera.

Pero vivimos en un mundo irracional, en el que las experiencias, las emociones, las circunstancias, la suerte y el tiempo dan forma tanto a los sentimientos como a las carteras.

The Economist recientemente hizo un excelente estudio sobre cómo los jóvenes deberían pensar en invertir y por qué no deberían asustarse debido al mercado bajista de 2022.

Apuntan a una investigación de Vanguard que muestra que las experiencias tempranas en los mercados puede dar forma a su asignación de activos y postura de inversión en los siguientes años:

Al ordenar las carteras de los inversores minoristas de Vanguard por el año en que se abrieron sus cuentas, su equipo ha calculado la asignación media de capital para cada año (ver gráfico 3). Los resultados muestran que los inversores que abrieron cuentas durante un mercado alcista conservan asignaciones de capital significativamente más altas incluso décadas después. El inversor medio que comenzó en 1999, a medida que la burbuja de las puntocom se hinchaba, todavía tenía el 86 % de su cartera en acciones en 2022. Para aquellos que comenzaron en 2004, cuando los recuerdos del estallido de la burbuja todavía estaban frescos, la cifra equivalente era solo del 72 %.

Por lo tanto, es muy posible que los jóvenes inversores de hoy en día elijan estrategias que seguirán en las próximas décadas.

Este es el gráfico mencionado anteriormente:

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Estos resultados son algo sorprendentes. La mayoría de la gente asume que vivir la inevitable caída que viene siempre después de un movimiento alcista dejaría un sabor amargo.

Pero lo contrario es cierto. Los inversores que abrieron cuentas durante los tiempos de subidas en realidad retuvieron una mayor asignación a las acciones en los siguientes años.

Tal vez sea inercia, pero es obvio que los rendimientos del mercado de valores en sus años de formación como inversor pueden tener un impacto en la forma en que invierte.

La parte difícil de todo esto es que no puedes elegir cuándo tus rendimientos vienen como inversor. A veces obtienes buenos rendimientos cuando eres joven, a veces cuando eres viejo.

Algunos jubilados obtienen fabulosos mercados alcistas justo cuando abandonan el mundo laboral, mientras que otros se jubilan durante un mercado bajista.

El tiempo y la suerte, tanto buena como mala, juegan un papel muy importante en su experiencia como inversor.

Calculé el crecimiento de 1 $ invertido en el S&P 500 durante un período de 20 años al comienzo de cada década desde 1930:

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Hay una amplia gama de resultados, por decir algo.

Otra forma de ver estos números:

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Empieza a invertir en 1980 y parece fácil. Empieza en la década de 1930 y probablemente no quieras tener nada que ver con las acciones.

También es importante tener en cuenta que los mercados «malos» con malos rendimientos no son necesariamente un mal resultado para todos.

Si eres un ahorrador neto, deberías querer rendimientos muy bajos, especialmente al principio de tu carrera.

El riesgo significa cosas diferentes para los diferentes inversores dependiendo de su etapa en la vida.

Desafortunadamente, hay muchas variables fuera de su control cuando se trata de invertir.

No puedes controlar el momento o la magnitud de los rendimientos que ofrecen los mercados. Tampoco controlas las tasas de interés o la inflación o el crecimiento económico o las tasas impositivas o el mercado laboral o las acciones de la Reserva Federal y los políticos.

La vida sería más fácil si lo hicieras, pero nadie dijo que la vida es fácil.

Lo mejor que podemos hacer es centrarnos en lo que podemos controlar: nuestro comportamiento, la tasa de ahorro, asignación de activos, costos, horizonte temporal, y jugar la mano que nos dan.

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Cómo el Mercado da forma a tu cartera por Ben Carlson

  En un mundo racional, cada inversor establecería su asignación de activos en función de...

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Volumen: un potente indicador técnico por Jon Wolfenbarger

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Jon Wolfenbarger, CFA es fundador y CEO de BullAndBearProfits.com, un sitio web dedicado a ayudar a los inversores a generar rendimientos tanto en mercados alcistas como en bajistas. Jon ha sido analista de valores en Allianz Global Investors durante más de 22 años, además de banquero de inversión en JP Morgan y Merrill Lynch. Es MBA por la Universidad de Duke y BBA por la Universidad de Texas en Austin.
Jon Wolfenbarger

 

  • En el análisis «técnico» (chartista), el volumen es el número de acciones negociadas en un valor o índice determinado. Si bien el precio, y varios indicadores técnicos basados ​​en el precio, son primordiales en el análisis técnico, el volumen también puede proporcionar señales útiles cuando se usa en el contexto adecuado.
  • Artículo publicado en Hispatrading 53.

En el día a día, suele ser una señal alcista cuando el volumen aumenta cuando los precios suben y el volumen cae cuando los precios bajan. Esa es una señal de que los alcistas tienen el control y que hay una compra alcista real. Por el contrario, suele ser una señal bajista cuando el volumen cae mientras los precios suben y el volumen sube cuando los precios bajan. Esa es una señal de que los bajistas tienen el control y que hay una venta bajista real.

Los spikes con alto volumen suelen indicar cambios de tendencia

Quizás las señales más útiles que proporciona el volumen son cuando hay spikes o picos altos en el volumen, muy por encima de los niveles normales recientes. Suelen ser picos de volumen culminantes que normalmente indican que se avecina un cambio de tendencia. Los picos con un volumen elevado son particularmente útiles durante los mercados bajistas para identificar los próximos repuntes del mercado bajista.

La Figura 1 muestra los precios y el volumen semanales del S&P 500 durante el mercado bajista después del pinchazo de la burbuja tecnológica de principios de la década del 2000. Colocamos flechas en las semanas con picos de volumen importantes. La primera flecha muestra un pico de gran volumen que se produjo alrededor de un mínimo importante en septiembre de 2001, después del ataque terrorista del 11 de septiembre. Las siguientes tres flechas muestran picos con alto volumen alrededor del comienzo de los repuntes del mercado bajista. La flecha final muestra un aumento de volumen alto en precios más altos que ayudaron a confirmar que estaba comenzando un nuevo mercado alcista en ese momento.

Figura 1. Principios de la decada del 2000
Figura 1. Principios de la década del 2000.

La Figura 2 muestra los precios y el volumen semanales del S&P 500 durante el mercado bajista de la Gran Recesión de 2008-2009. La primera flecha muestra un pico de gran volumen en septiembre de 2008 que precedió a la mayor caída de ese mercado bajista. La segunda flecha en octubre de 2008 muestra un pico que señaló una conclusión culminante de ese declive. Las siguientes dos flechas muestran picos de alto volumen en fuertes ventas en febrero/marzo de 2009 que señalaron el final de ese mercado bajista. Las siguientes cuatro flechas muestran un volumen generalmente más alto debido al aumento de los precios, lo que ayudó a confirmar que estaba comenzando un nuevo mercado alcista.

Figura 2. 2008 2009.
Figura 2. 2008-2009.

La Figura 3 muestra los precios y el volumen semanales del S&P 500 durante los últimos 18 meses. Las dos primeras flechas muestran dos picos de gran volumen a finales de 2021 debido a precios más bajos que ayudaron a señalar que la tendencia alcista se estaba volviendo bajista. Las siguientes seis flechas muestran picos de alto volumen alrededor del final de las ventas masivas que precedieron a los repuntes del mercado bajista. El pico de volumen más alto se produjo en el mínimo justo antes del gran repunte del mercado bajista, desde mediados de junio hasta mediados de agosto, cuando los precios aumentaron un 19 %. El menor volumen que normalmente se producía en los repuntes ayudó a confirmar que solo se trataba de repuntes del mercado bajista a corto plazo y no del comienzo de un nuevo mercado alcista.

Figura 3. Ano 2022.
Figura 3. Año 2022.

Implicación para los inversores

Además de varios indicadores técnicos basados ​​en el precio de un valor o índice determinado, el volumen también es un indicador útil que deben seguir los traders. Es particularmente útil en un mercado bajista, como en el que nos encontramos ahora.

Si hay un aumento importante en el volumen de ventas intensas, particularmente semanalmente, eso puede indicar que se avecina un repunte del mercado bajista. Si el volumen cae en el repunte, eso suele ser una buena señal de que no es el comienzo de un nuevo mercado alcista y es probable que uno pueda beneficiarse “vendiendo» ese repunte. En algún momento, probablemente habrá una venta significativa en un gran volumen, seguida de un repunte de gran volumen. Es probable que sea una buena señal de que está comenzando un nuevo mercado alcista y los inversores y traders puedan aprovecharlo.

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Volumen: un potente indicador técnico por Jon Wolfenbarger

  En el análisis «técnico» (chartista), el volumen es el número de acciones negociadas en...

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Charlie Munger fallece a los 99 años: Sabiduría de una leyenda por Logan Kane

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Logan es uno de los principales autores de Seeking Alpha. Sus artículos cubren temas relacionados con estrategias de cartera, la inversión en valor y finanzas conductuales.
Logan Kane / Seeking Alpha

 

  • Charlie Munger, la mano derecha de Warren Buffett, falleció esta semana.
  • Munger tenía una combinación única de paciencia y la capacidad de hacer grandes apuestas cuando las probabilidades lo favorecieron.
  • Al no seguir a la manada, apostar a lo grande cuando era apropiado hacerlo y alinear adecuadamente los incentivos, Buffett y Munger consiguieron a Berkshire Hathaway en una empresa por valor de 780 mil millones de dólares.
  • Lo que podemos aprender de la vida y el trabajo de Munger.
Berkshire Hathaway Company celebra la Junta Anual de Accionistas de 2003
Berkshire Hathaway Company celebra la Junta Anual de Accionistas de 2003 (Eric Francis)

Charlie Munger falleció en Santa Bárbara esta semana, un mes antes de su cumpleaños número 100. Abogado de profesión, Munger se construyó una reputación formidable a lo largo de los años como la mano derecha y confidente de Warren Buffett, con un ingenio agudo y un buen olfato para detectar valor. Munger falleció con un patrimonio neto estimado de 2.600 millones de dólares. Nació en Omaha y creció a unas pocas cuadras de la casa actual de Warren Buffett. Aunque no se conocieron cuando eran niños, ambos trabajaban en la tienda de comestibles del abuelo de Buffett. Munger trabajó como meteorólogo para los EE. UU. Ejerció durante la Segunda Guerra Mundial, destinado en Alaska y, según se cuenta, ganaba a todo el mundo al póquer. Conoció a Warren Buffett en una cena de Omaha en 1959 – Munger tenía 30 años y ejercía la abogacía en California, mientras que Buffett tenía más de 20 años y realizaba inversiones en una asociación. Buffett convenció a Munger de que administrar el dinero era un buen negocio, y Munger pronto hizo una pequeña fortuna con el desarrollo inmobiliario y la inversión en valores públicos.

Después de ejecutar asociaciones de inversión separadas a lo largo de las décadas de 1960 y 1970, Buffett y Munger unieron a las fuerzas en Berkshire Hathaway (BRK.A) (BRK.B) en 1978. El resto es historia.

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Datos de YCharts

1. La Importancia De Alinear Los Incentivos

En mi opinión, la mayor fortaleza de Warren Buffett y Charlie Munger es su aptitud para alinear los incentivos para varias partes interesadas con las que hacen negocios. Desde aplicaciones de citas hasta contratos de seguros de vida, el mundo de hoy está lleno de selecciones adversas y varios tipos de riesgos morales.

Como abogado y ejecutivo corporativo, Munger tenía un asiento en primera fila para entender qué tipos de incentivos funcionaban y cuales no. Cuando FedEx (FDX) tuvo problemas para mover los paquetes lo suficientemente rápidos en el turno de noche, Munger señaló que a los empleados se les pagaba por hora, lo que creaba un desincentivo para trabajar rápido. FedEx cambió a pagar por turno y el problema desapareció por arte de magia. Xerox (XRX) redujo la comisión de ventas en sus nuevas máquinas, pero dejó intacta la comisión más alta en las antiguas. Como resultado, comenzaron a vender toneladas de copiadoras antiguas.

 

Bueno, creo que he estado en el 5% del percentil superior de mi grupo de edad durante toda mi vida en la comprensión del poder de los incentivos, y toda mi vida lo he subestimado. Y nunca pasa un año, sin que alguna sorpresa empuje mi límite un poco más lejos.

-Charlie Munger

Creo que es increíblemente instructivo mirar cada interacción que tienes y encontrar cuáles son los posibles conflictos de intereses. ¿Tu asesor financiero está impulsando un nuevo fondo porque es lo mejor para ti o porque están recibiendo una comisión por él?

Mirar los incentivos te ayuda a entender lo que está pasando a un nivel superior. Los vendedores venden por lo que obtienen la comisión más alta. Los empleados con propinas tienen un incentivo para ser amables. A las aplicaciones de redes sociales, les da igual que seas feliz. Si pagas a tus abogados por hora, te facturarán un montón de horas. Si se te está acercando para hacer inversiones, lo más probable es que las mejores ofertas ya hayan ido a personas con información privilegiada y capital privado, en el mejor de los casos, estás obteniendo las sobras. Lo mismo para las salidas a bolsa. Y nunca confíes en una chica atractiva sentada sola en un bar de hotel.

 

La regla de hierro de la naturaleza es: obtienes aquello por lo que eres recompensado. Si quieres que vengan las hormigas, pon azúcar en el suelo.

-Charlie Munger

Más que prácticamente cualquier otra empresa, Berkshire sobresale en la alineación de incentivos para que las personas inteligentes puedan prosperar y permanecer a largo plazo. Esto se debe en gran parte al legado de Charlie Munger. Cópialo en tu propia vida y también vivirás mucho tiempo y prosperarás.

2. Apuesta A Lo Grande Cuando Las Probabilidades Te Favorecen

 

Los sabios apuestan mucho cuando el mundo les ofrece esa oportunidad. Pujan a lo grande cuando tienen las probabilidades a su favor. Y el resto del tiempo, no lo hacen. Es así de simple.

-Charlie Munger

Otra área en la que Berkshire ha sobresalido constantemente es no inyectar grandes cantidades de dinero en oportunidades mediocres. Berkshire siempre tiene mucho dinero en efectivo a mano, lo que les ayudó a sobresalir en la crisis financiera del 2008. Buffett y Munger piensan igual. Buffett incluso cerró su asociación de inversión en 1969 debido a lo que sentía que era una falta de oportunidades en las acciones después de una tendencia alcista irracional. Munger mantuvo su fondo abierto durante más tiempo, en parte debido a una diferencia filosófica que imprimió en Buffett, que era invertir en empresas no solo por un valor profundo, sino también por la calidad y el potencial de crecimiento a largo plazo.

El valor a corto plazo es obvio a veces, el valor a largo plazo es menor porque los inversores son en general bastante impacientes. Munger convenció a Buffett para que comprara See’s Candies en 1972 por alguna zona cerca de 12-15 veces sus ganancias después de impuestos. Esa no es una ganga con gran valor en teoría, pero la inversión ha ganado más de 2.000 millones de dólares en ventas desde un precio de compra de 25 millones de dólares.

Debido a los efectos de disposición, las acciones de las mejores empresas tienen una tendencia a largo plazo a ser más baratas que su valor fundamental. Munger entendió esto implícitamente y consiguió que Warren Buffett aceptara, poniéndolos en el camino de millonarios a multimillonarios.

A pesar de su renuencia a discutir públicamente la inversión basada en las tendencias macroeconómicas, la filosofía de Berkshire ha sido en gran medida acumular efectivo y esperar oportunidades. Esto tiene el efecto de hacer que Berkshire sea anticíclico. Están dispuestos a desplegar grandes cantidades de dinero en efectivo a corto plazo en tiempos de crisis. Esto recompensa su paciencia y compensa los momentos en que las acciones aumentan por las compras de pánico y la especulación. De hecho, vemos que Berkshire tuvo un fuerte desempeño después de la burbuja de la década de 1960, la burbuja de las puntocom y la crisis financiera de 2008. Berkshire tiene actualmente 157 mil millones de dólares en efectivo, y cuando el ciclo económico cambie y el efectivo finalmente se despliegue, es probable que se le dé un gran uso. La paciencia y la perspectiva a largo plazo de Munger y Buffett también han contribuido en gran medida al éxito de Berkshire.

Sobre la paciencia para invertir:

 

Se necesita carácter para sentarse con todo ese dinero y no hacer nada. No llegué a estar donde estoy después de oportunidades mediocres.

Charlie Munger, del Almanaque de Poor Charlie.

Tener paciencia y voluntad de hacer apuestas agresivas cuando tienes una gran ventaja es una combinación extremadamente rara. Muchas personas que son pacientes también son demasiado pasivas, mientras que muchos inversores agresivos tienden a perder demasiado dinero en malas apuestas y mala gestión del dinero.

3. No Sigas A La Manada

 

Imitar el rebaño invita a la regresión a la media (simplemente un rendimiento promedio).

-Charlie Munger

A lo largo de su vida y carrera, Munger hizo un excelente trabajo al trazar su propio camino sin ser absorbido por las manías y el pánico. Parte de esto se puede atribuir a las relaciones. Munger celebró una reunión anual del Daily Journal el Día de San Valentín en 2019 y compartió lo importante que es elegir al cónyuge adecuado, ya sea por suerte o con previsión. Munger se casó dos veces, la segunda vez durante 54 años hasta el fallecimiento de su esposa en 2010.

Este sentimiento se hace eco de la sabiduría de las personas mayores que he conocido y que tienen éxito. Los jóvenes de treinta años tienden a atribuir su éxito por completo a sí mismos como héroes en sus propias películas personales, mientras que los de 80 años parecen pensar más como historiadores, dando importancia a conocer a las personas adecuadas en el momento adecuado y hacer unas pocas docenas de viajes con ellos. La persona típica vive de cheque en cheque, trata mal a su cuerpo y cerca del 50 % de los matrimonios terminan en divorcio. A la luz de eso, ¿cuánta desventaja hay realmente de ir en contra de la manada y vivir una vida de toma de riesgos calculados?

Esto es importante porque el mercado de valores es un juego de suma cero. Para que superes al mercado, alguien más tiene que tener un rendimiento inferior. No es un accidente que los inversores discretos y pacientes como Berkshire terminaran superando al mercado con el tiempo, mientras que los gestores de fondos mutuos que apuestan por obtener un gran bono de fin de año terminan por detrás. Al igual que la paciencia y la agresión son una combinación rara pero brillante, también lo es un nivel saludable de escepticismo combinado con una perspectiva optimista de la vida.

Balance final

El mundo de la inversión echará mucho de menos el ingenio y la sabiduría de Charlie Munger. Munger era un gran inversor y un buen profesor. Su trabajo y el de Buffett convirtió a decenas de miles de inversores y empleados de Berkshire en multimillonarios. A medida que aprendemos sobre su vida, solo es apropiado examinar la nuestra en busca de lecciones que puedan ayudarnos a tener una vida larga y próspera.

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Charlie Munger fallece a los 99 años: Sabiduría de una leyenda por Logan Kane

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