ARTÍCULOS DE TRADING
Los mejores artículos de trading realizados por profesionales, que te permitirán aprender los aspectos más importantes en el mundo del trading.
Los mejores artículos de trading realizados por profesionales, que te permitirán aprender los aspectos más importantes en el mundo del trading.
1. El Nasdaq cerró por debajo de su rango lateral de 1 ½ mes. Y como dijimos la semana pasada, es un buen momento para respetar esta ruptura por debajo del soporte clave y no estar demasiado ansiosos por comprar esta caída.
2. Nuestro indicador semanal Nervious & Numb (línea amarilla) activó una señal de venta oficial hace dos semanas. Y con una fragilidad de tendencia elevada (línea verde) es probable que veamos más volumen con riesgos a la baja a corto plazo.
3. Nuestro agregador interno del mercado permanece en territorio neutral. No hemos visto las grandes divergencias negativas que tienden a preceder a máximos más relevantes, lo que nos dice que es probable que esta sea una corrección común dentro de una tendencia alcista más amplia.
4. El indicador Bull & Bear de BofA (que ofrece una mirada a más largo plazo al posicionamiento/sentimiento) permanece en territorio neutral.
5. El compuesto SPX Cycle de NDR se siente bien para lo que deberíamos esperar durante el próximo mes más o menos.
6. Estos son los aspectos más destacados de la última encuesta de gestores de fondos globales de BofA.
7. El mercado sigue debatiendo en torno a una tasas de interés. Y con un PE beneficio futuro de alrededor 25x, el mercado es más susceptible a grandes cambios en torno a las revisiones de las expectativas.
8. Este gráfico de Simon White de BBG muestra que el número de Hindenburg Omens (sobre una base anual) es más elevado que los que se vieron en el apogeo de la burbuja de las puntocom.
9. Hemos estado largos en metales preciosos durante mucho tiempo desde principios de año. Pero como señalamos la semana pasada, la imagen a corto plazo se ve difícil con un alto sentimiento/posicionamiento y señales técnicas extremas. Espere que un período correctivo comience pronto.
10. Estamos largos en dólares a través de una serie de pares, pero el posicionamiento está en extremos en algunos de los cruces. Uno de ellos es el AUDUSD, que estábamos pensando operar durante mucho tiempo si su ruptura más reciente resulta ser una trampa bajista.
11. El gas natural está desarrollando una cuña bajista con implicaciones alcistas. Los regímenes de compresión como estos tienden a conducir a regímenes de expansión (grandes tendencias).
12. El productor de Gas Natural, Antero Resources (AR), cotiza dentro de un rango lateral de 18 meses (el gráfico es mensual). Esta es una acción sólida teniendo en cuenta que el Gas Natural no ha hecho más que caer durante el mismo período. Consideraríamos comprar esta acción en una ruptura alcista confirmada por encima del nivel de 30 dólares.
Gracias por leer.
Los permisos de viviendas también cayeron en la última actualización mensual. Durante el mes de abril se informó el número de viviendas iniciadas en marzo. Técnicamente evaluamos estos datos al final del mes en el que se informan. La siguiente imagen muestra los datos sin procesar facilitados por FRED.
Las viviendas iniciadas y los permisos de viviendas cayeron por debajo de sus respectivas EMA de 12 meses en la última publicación de datos mensuales. Analizamos estos datos a fin de mes. Con base en esta actuación, ambas series de datos se consideran desfavorables. ¿Significa esto que el sector de la construcción de viviendas y el mercado en general caerán durante mayo y posiblemente más allá? No podemos saberlo. Muchos factores influyen en el mercado en general y en cualquier sector individual. Sin embargo, estos resultados eliminan una buena parte del denominado mercado alcista haciendo que empiecen a pesar más algunos factores desfavorables.
A principios de la década de 1980, Robert Shiller se disupo a responder a la pregunta: ¿Los precios de las acciones se mueven demasiado para justificarse por los cambios posteriores en los dividendos?
La idea era averiguar qué tan bien el mercado de valores hace un seguimiento del valor actual de los flujos de efectivo futuros a corto plazo.
Shiller concluyó que, no, los precios de las acciones no rastrean perfectamente los fundamentos.
Actualizó esos datos en su libro Irrational Exuberance:
Los flujos de efectivo se mueven muy poco. Los precios se mueven mucho.
Shiller señala que entre septiembre de 1929 y junio de 1932, el índice real de S&P cayó un 81 %. Los dividendos reales cayeron solo un 11 %. Entre enero de 1973 y diciembre de 1974, el índice real de S&P bajó un 54 %, mientras que los dividendos reales disminuyeron solo un 6 %.
A veces, el mercado de valores puede actuar como un loco, tanto hacia arriba como hacia abajo.
Por ejemplo, si tomamos el rendimiento de los precios del índice S&P 500 que se remonta a 1950 para cada año y los promediamos juntos, se ve así:
Hay algunos movimientos aquí y allá, pero generalmente se mueve en la dirección correcta… hacia arriba y hacia la derecha.
Sin embargo, si nos fijamos en los años individuales que componen este promedio, la gama de resultados está por todas partes:
No existe un año «promedio» en el mercado de valores.
No puede haberlo.
No ganarías una prima de riesgo si los rendimientos del mercado de valores fueran predecibles.
La volatilidad es un mal necesario.
Estuve en Nueva York hace unos días, así que grabé The Compound & Friends con Josh, Michael y Art Hogan para hablar sobre los años «promedio» en el mercado de valores y mucho más:
Después de casi seis meses, el optimismo de los inversores se ha evaporado. Todo lo que hizo falta fueron unos días de ventas y el cese de algunas largas rachas de impulso.
Por primera vez desde noviembre, Smart Money da la misma confianza a un mercado alcista que el Dumb Money o Dinero Tonto. Este es un cambio radical con respecto a hace apenas una semana.
El otoño pasado, las acciones se mantuvieron muy bien incluso después de que el sentimiento inicialmente alcanzara un optimismo extremo. Ése es un sello distintivo del desarrollo de mercados alcistas y demostró serlo una vez más. Ahora que hemos experimentado por primera vez una presión vendedora real desde noviembre, los inversores rápidamente se han vuelto miedosos, o al menos mucho menos optimistas.
Cuando el sentimiento se normaliza después de un período prolongado de extremos, nunca ha resultado en un mercado bajista inmediato. O incluso en corrección. O incluso en retroceso. Los alcistas que se perdieron las ganancias finalmente ven su oportunidad de entrar y, sin falta, se suelen abalanzar sobre ellas. Por supuesto, confiamos en que los inversores se comporten como lo han hecho durante los últimos 25 años, algo que podría no funcionar. Pero en lo que más confiamos a lo largo de las décadas es en que el comportamiento humano es el aspecto más confiable de los mercados.
Inflación I: El Bueno. Obviamente, las perspectivas de inflación son muy importantes para determinar la formulación de políticas de la Fed y el curso de la economía. Echemos un vistazo más de cerca a los últimos datos de inflación para identificar a el bueno, el malo y el feo:
(1) IPC excl. vivienda. Debbie y yo nos sentimos bien al ver que las tasas de inflación general y básica del IPC, excluyendo la vivienda, fue solo del 2,3% interanual (frente al 3,5% con vivienda) y del 2,4% (frente al 3,8%) en marzo (Figura 4 y Figura 5). . La inflación de la vivienda sigue una tendencia de moderación lenta pero constante. Bajó al 5,7% interanual en marzo desde el 8,3% de hace un año (Fig. 6).
(2) IPC de bienes y precios de importación. La inflación se mantuvo moderada tanto en el IPC de bienes duraderos (-2,1%) como en el de bienes no duraderos (1,7%) (Gráfico 7). El primero se ha estado deflactando interanualmente desde diciembre de 2022.
Los precios moderados de las importaciones, que subieron sólo un 0,4% interanual en marzo y bajaron un 0,2% excluyendo el petróleo (Gráfico 8), contribuyen a moderar la inflación de bienes del IPC. Lo más importante, en nuestra opinión, es que el índice de precios de las importaciones estadounidenses procedentes de China cayó un 2,6% interanual durante marzo, ejerciendo presión a la baja sobre la inflación de bienes del IPC subyacente de EE.UU. (-0,6%) y la demanda final de bienes del IPP subyacente de EE.UU. (1,4%). %) (Figura 9).
(3) Demanda final del IPP. La demanda final total del IPP refleja los precios que reciben los productores y distribuidores de bienes y servicios. No incluye el alquiler, por lo que su tasa de inflación tiende a ser similar al IPC general excluyendo la vivienda. El primero se ha estancado durante los últimos siete meses, pero en un rango muy bajo, de aproximadamente 0%-2% (Fig. 10). ¡Ahí es donde rondaba en los años previos a la pandemia!
(4) Inflación esperada. Los funcionarios de la Reserva Federal suelen decir que les gustaría ver las expectativas de inflación “bien ancladas”. Ese no fue el caso durante los años de la pandemia y durante la mayor parte de 2023 (Fig. 11). Pero en lo que va del año, hasta abril, la tasa de inflación esperada a un año ha rondado el 3,0%, según la encuesta utilizada para compilar el Índice de Sentimiento del Consumidor. Eso todavía está por encima del objetivo de inflación real del 2,0% de la Reserva Federal; pero hay que tener en cuenta que en los años previos a la pandemia esta serie osciló mayoritariamente entre 2,5% y 3,0%. Por lo tanto, en nuestra opinión, ha vuelto a su estado habitual de buen anclaje.
Por cierto, aunque los consumidores parecen ser muy conscientes de que los precios que pagan son mucho más altos que antes de la pandemia, su evaluación de la tasa de inflación ha sido sorprendentemente realista. No confunden los precios más altos que observan con la tasa de inflación.
(5) Inflación salarial. A pesar de los grandes acuerdos sindicales del año pasado y el aumento del salario mínimo, la inflación salarial continúa moderándose. El rastreador de crecimiento salarial de la Reserva Federal de Atlanta es uno de los indicadores de inflación salarial que los funcionarios de la Reserva Federal siguen de cerca. Fue lanzado hace unos días para marzo. Mostró que la inflación salarial se moderó al 4,7% interanual, la lectura más baja desde noviembre de 2021 (Fig. 12). Otra medida de salarios más seguida es el salario medio por hora. Aumentó un 4,2% interanual durante marzo, la tasa más baja desde junio de 2021 (Fig. 13).
El presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, ha dicho a menudo que le gustaría ver estas medidas de inflación salarial más cercanas al 3,0% una vez que la inflación de los precios al consumo caiga al objetivo del 2,0% de la Reserva Federal. Esto refleja claramente una suposición implícita de que la productividad debería crecer alrededor del 1,0%.
(6) Inflación de los costes laborales unitarios. La productividad aumentó un 2,6% el año pasado en el cuarto trimestre. Sin duda, esto es más rápido que la suposición implícita de Powell. Ese aumento ayudó a compensar un aumento del 5,1% en la remuneración por hora. Como resultado, los costos laborales unitarios (CLU) aumentaron sólo un 2,5% (Fig. 14). Tanto el IPC general como la tasa de inflación PCED siguen de cerca la tasa de inflación subyacente ULC.
(7) IPC frente a PCED. La tasa de inflación del IPC tiende a ser más alta que la tasa de inflación del PCED. Durante los últimos 12 meses hasta febrero, el diferencial entre las dos ha sido del 0,7% para la tasa de inflación general (3,2% frente a 2,5%) y del 1,0% para la subyacente (3,8% frente a 2,8%). El diferencial promedio desde 1960 ha sido del 0,7% para el título general y del 0,5% para el básico (Gráfico 15).
Esta divergencia se produce por varias razones. El alquiler de vivienda tiene pesos del 36% en el IPC y del 15% en la PCED. La inflación de los alquileres tiende a superar tanto el IPC como el PCED excluyendo las tasas de inflación de los alquileres (Gráfico 16).
La inflación de los servicios médicos medida en el IPC tiende a exceder a la medida en el PCED (Fig. 17). El diferencial medio a lo largo del tiempo desde 1960 ha sido del 0,7%. Esto se debe a que el IPC mide los costos que pagan los consumidores de su propio bolsillo, mientras que el PCED incluye los precios de los servicios de atención médica pagados por los programas gubernamentales, que tienden a ser más bajos.
Finalmente, la tasa de inflación del IPC para bienes duraderos ha tendido a exceder la de la medida PCED comparable, con una diferencia promedio a lo largo del tiempo desde 1960 del 1,1% (Gráfico 18). Esto podría reflejar que este último incorpora más ajustes por mejoras hedónicas en los bienes adquiridos que el primero.
Inflación II: El Malo. A menudo hemos observado que la tasa de inflación general importa más que los componentes individuales en cuanto a la formulación de políticas monetarias. Para la Reserva Federal, el problema no debería estar en los detalles sino en las tasas generales de inflación general y básica. Claramente estamos rompiendo nuestra propia regla al profundizar aún más en la maleza. No hay mucho que la Reserva Federal pueda hacer respecto del actual conjunto de elementos inflacionarios destacados, como el alquiler, el seguro médico y los costos relacionados con los automóviles. Actualmente, esos son los problemas más molestos para la inflación:
(1) Alquiler. El alquiler de viviendas en el IPC aumentó un 5,7% interanual hasta marzo, por debajo del máximo del año pasado del 8,3%. Los funcionarios de la Reserva Federal reconocen que los componentes de inflación de los alquileres del IPC y el PCED van por detrás de los alquileres en los arrendamientos actuales porque reflejan el alquiler de todos los arrendamientos existentes y nuevos. Por lo tanto, han indicado que esperan que la inflación de los alquileres siga moderándose, lo que refleja la moderación de los índices de alquileres actuales. Eso tiene sentido para nosotros. De hecho, la inflación del IPC sobre los alquileres de los inquilinos cayó al 4,5% (saar) durante tres meses hasta marzo, muy por debajo del aumento interanual del 5,7% (Gráfico 19)
(2) Supercore: seguros de hogar, salud y automóviles. Entre los componentes inflacionarios más molestos del IPC se encuentran los relacionados con los seguros. El seguro de hogar tiende a aumentar más rápidamente en el PCED que en el IPC, con una ganancia del 7,8% en febrero para el primero y del 4,6% en marzo para el segundo (Gráfico 20). Las casas son más caras y muchas se han construido con demasiada exposición a desastres naturales como incendios, tornados, huracanes e inundaciones.
El seguro de automóviles aumentó un enorme 22,2% interanual en marzo según el IPC y un 7,8% según el PCED (Fig. 21). Esto se debe a que los automóviles son más caros y más costosos de reparar. Desde el fin de los confinamientos por la pandemia durante abril de 2020 hasta marzo de este año, los índices del IPC de artículos relacionados con el automóvil han aumentado considerablemente: automóviles nuevos (21,3%), automóviles usados (29,8%), mantenimiento y reparación de automóviles (32,9%). y seguros de automóviles (54,8%) (Fig. 22).
Por último, observamos que el seguro médico es un componente muy extraño del IPC. Es extremadamente volátil, incluso en términos interanuales (Fig. 23). Aumentó un 28,2% interanual durante septiembre de 2022 y bajó un 15,2% interanual en marzo. Mientras tanto, la medida PCED ha estado aumentando a un ritmo bajo de un solo dígito durante este mismo período.
Inflación III: El feo. El mayor riesgo en el frente de la inflación es que la guerra de Oriente Medio siga intensificándose y provocando que los precios del petróleo se disparen a 120 dólares el barril, como ocurrió cuando Rusia invadió Ucrania a principios de 2022. Eso recordaría mucho a la década de 1970, cuando dos empresas energéticas Las crisis alimentaron una espiral de salarios, precios y rentas que duró décadas.
Inflación IV: Conclusión. Concluyamos con una nota más alegre. Nuestro escenario base es que la inflación seguirá moderándose hasta acercarse al objetivo de inflación del 2,0% de la Reserva Federal para finales de año. No es probable que la tasa de inflación PCED de marzo (que se publicará el 26 de abril) sea tan alta como lo hizo el IPC. Nuestro anterior análisis sugiere que los costos de alquiler y seguros no son tan problemáticos para el PCED como lo fueron para el IPC.
Comprar acciones durante una caída del mercado, especialmente cuando los índices están virando hacia una condición de sobreventa, puede plantear riesgos importantes para un inversor.
Por ejemplo, cuando el porcentaje de acciones del S&P 500 que alcanzan un nivel de sobreventa oscila entre el 50% y el 73%, el S&P 500 produjo un rendimiento anualizado del -13,8% desde 1928. Sin embargo, una vez que el indicador aumenta a un nivel que sugiere que la mayoría de las acciones están sobrevendidas, el índice más famoso del mundo presenta unos excepcionales rendimientos anuales del 152%.
El martes, el porcentaje de acciones del S&P 500 que alcanzaron un nivel de sobreventa subió por encima del 73%, lo que provocó una señal en uno de los componentes del TCTM Composite Washout Model.
Tras un repunte increíble desde el pasado otoño, los índices bursátiles están ahora atravesando una fase correctiva, como es habitual en los mercados alcistas. Uno de los componentes del TCTM Composite Washout Model activó una señal de alerta, lo que sugiere que las acciones han alcanzado una condición de sobreventa. Señales similares produjeron rendimientos e índices de acierto favorables para el S&P 500.
Después de 2020, podría pasar cualquier cosa. Así ha sucedido. Las redes sociales han movilizado a los traders que se quedan en casa para hacer la guerra a los vendedores en corto institucionales. Esto podemos verlo como una batalla o por el contrario como algo ilegal. No obstante, como traders, solo nos interesa analizar la situación como simple desafío para generar ganancias. ¿Podemos ganar dinero con estos extraños movimientos sin arriesgarlo todo?
Comencemos con el Bitcoin (BTC-USA), que ha tenido un historial de extrema volatilidad. ¿Podemos encontrar un sistema simple que tenga ganancias consistentes?
Considere primero la volatilidad. No querrá sentarse a esperar encima de una operación cuando los precios se mueven un 5% o un 10% cada día. Para aquellas operaciones con un alto riesgo puede estar bien, pero normalmente el resto queremos simplemente operaciones ganadoras, sin demasiados sobresaltos.
La clave para operar en un mercado errático y volátil es aprovechar el ruido y salir con una ganancia inesperada. Cuando la volatilidad cae, podemos volver a entrar y tratar de obtener otra ganancia. La Figura 1 muestra la volatilidad anualizada del BTC de 2014. Usamos la siguiente fórmula:
Vol. Anualizado (AVOL) = STDEV (rendimientos de 20 días) x sqrt (252)
Es la misma fórmula para la volatilidad implícita y la que utilizan la mayoría de los analistas financieros. La razón por la que los valores superan 1.0, lo cual es claramente imposible en la vida real, es simplemente porque estamos proyectando que la volatilidad a 20 días se anualizará. Siempre que seamos coherentes, esto funciona.
Nuestro sistema consiste comprar en una ruptura de 20 días (comprará cuando el cierre de hoy sea mayor que el cierre de los 20 días anteriores) y salir cuando la volatilidad supere 0,60. Entrar en una operación cuando la volatilidad es alta lo expone a un riesgo extremo. Como puede ver, la volatilidad cambia rápidamente.
Usamos una ruptura en lugar de un promedio móvil porque no tiene retraso; cuando los precios alcanzan un nuevo máximo, estamos dentro. La Figura 2 muestra el desempeño de una ruptura de 20 días con y sin una salida de volatilidad.
Los movimientos de los precios son tan rápidos que permanecer con la ruptura de 20 días (en azul) le hará devolver todas las ganancias que haya obtenido. Sin embargo, al salir cuando la volatilidad es alta, podemos producir beneficios constantes, incluso grandes beneficios.
Pero eso es en el caso del BTC. ¿Cómo podemos usar este concepto para operar Gamestop (GME) y AMC (AMC)? La Figura 3 muestra la volatilidad de GME. Tiene algunos máximos por encima de 1.0 antes del último gran salto que se muestra en la Figura. Si la hubiéramos estado operando tal y como lo haríamos con el BTC, habríamos salido cuando la volatilidad alcanzó 0,90, mi salida normal de volatilidad extrema. Habría tenido 4 o 5 buenas operaciones, pero luego se habría perdido un gran movimiento y habría obtenido una ganancia modesta cuando podría haber sido rico.
¿De verdad cree que podría haber anticipado este movimiento en GME? La Figura 4 muestra los grandes movimientos que se dieron en una semana. Sin saber qué pasaría, y si hubiera tenido la suerte de comprar antes GME, habría salido en el primer salto. Nada mal. La volatilidad después, como se mantiene alta, no le habría dejado entrar de nuevo. El enfoque de comprar una ruptura y salir cuando aparezcan episodios de volatilidad elevada hará un buen trabajo para controlar el riesgo. Si se equivoca, los precios girarán y perderá esa ganancia no realizada. Esa es la realidad del trading.
¿Qué sucede con AMC, otro objetivo de los anti-vendedores en corto? La Figura 5 muestra su patrón de volatilidad. Nuevamente, si la hubiéramos operado, lo cual es poco probable, nos hubiera gustado salir cuando la volatilidad llegó a 2.0, habiendo obtenido dos ganancias antes del siguiente movimiento. Por cierto, eliminamos los dos últimos días de volatilidad anualizada porque los números eran tan grandes (en millones) que no podían mostrarse.
No es probable que haya operado en estos mercados antes del rally a menos que haya estado en contacto con los vendedores “anti-cortos”. Pero el principio de comprar una ruptura y salir con alta volatilidad me ha funcionado. Este enfoque me permitió salir de Tesla (TSLA) cuando la volatilidad alcanzó 0,90, así como en algunos otros mercados. Dejamos pequeñas ganancias sobre la mesa, pero reducimos mucho el riesgo. Esa forma de operar lo mantendrá en el lado correcto del mercado.
En el vertiginoso mundo de las criptomonedas, comprender el sentimiento del mercado puede proporcionar una ventaja crucial. A medida que los inversores y los traders buscan anticipar los movimientos volátiles de Bitcoin, se exploran continuamente enfoques innovadores. Uno de esos métodos consiste en aprovechar los datos de Google Trends para medir el interés público y el sentimiento hacia Bitcoin. Este enfoque asume que el volumen de búsqueda en Google no solo refleja el interés actual, sino que también puede servir como una herramienta predictiva para futuros movimientos de precios. Este artículo profundiza en las complejidades del uso de Google Trends como predictor del sentimiento, explorando su potencial para pronosticar los precios de Bitcoin y hablando sobre implicaciones más amplias del análisis de sentimiento en los mercados financieros.
Nos gustó especialmente el artículo de Wang, (2018), donde utilizó las noticias de los medios como un proxy para la atención del lado de la oferta de información y la búsqueda de Google como un proxy para la atención del lado de la demanda de información.
Las anomalías de las criptomonedas se pueden explicar por las teorías del comportamiento que hacen hincapié en los riesgos de los operadores de ruido en lugar de los fundamentales. (Yang, 2019) en sus anomalías de comportamiento en los mercados de criptomonedas, examinaron y observaron que si los sesgos de comportamiento explican las anomalías de los precios de los activos, también se materializarán en los mercados de criptomonedas dentro de la prueba de más de 20 anomalías de retorno de acciones basadas en datos diarios de criptomonedas y documentar una fuerte evidencia del impulso de los precios, que es estadísticamente significativo.
En nuestros propios estudios, también encontramos algunas pruebas de los efectos de seguimiento de tendencias y de reversión media.
La medida seleccionada del sentimiento es Google Trends porque es gratuita y respetada como una fuente objetiva de datos e información sobre la popularidad de cualquier tema. A menudo se utiliza (por ejemplo, en estudios de ciencias sociales), fácil de analizar y fácilmente disponible, más accesible que cualquier otra medida de sentimiento basada en noticias (que a menudo también es de pago).
Inspirados en la investigación mencionada anteriormente, creamos el Índice de Sentimiento de Criptomonedas (CSI), construido como el promedio ponderado por igual del interés de búsqueda normalizado a lo largo del tiempo para una lista de palabras clave relacionadas con el mercado de criptomonedas. Nuestro índice de sentimiento se construye utilizando las siguientes palabras clave (separadas por una coma):
blockchain, nft (o token no fungible), bitcoin, ethereum, cripto, criptomoneda, hodl, altcoin, defi (finanzas descentralizadas), fomo, oferta inicial de monedas, stablecoin, piscina minera, bomba y volcado, satoshi nakamoto, minería de bitcoin, shitcoin
Comenzamos a recopilar datos en enero de 2004, y nuestra muestra termina en octubre de 2023. Sin embargo, para cada palabra clave, necesitamos volver a calcular la «medida relativa de interés al final de la muestra (octubre de 2023)» de Google Trends a la «medida relativa de interés en cada mes«. ¿Por qué tenemos que hacer eso?
Google Trends devuelve los datos en forma de % como el interés relativo en el tema a lo largo del tiempo. Imagina que quieres medir el interés relativo de las personas que usan la Búsqueda de Google por la palabra «pandemia» en octubre de 2023. Cuando descargas los datos de Google Trends, hay un pico notable para la palabra en el año 2020, lo cual es comprensible (pandemia de COVID-19). Google Trends muestra que el interés en la palabra «pandemia» en octubre de 2023 fue del 4 % del máximo (marzo de 2020, cuando alcanzó el 100 %). El 4 % en octubre de 2023 es la medida correcta de interés (sentimiento) en comparación con el máximo más alto que se experimentó.
Pero, ¿qué pasa con el interés (sentimiento) del 3% que se experimentó en abril de 2016? Es la medida correcta del interés en la palabra «pandemia» después del máximo de COVID-19 en marzo de 2020. Sin embargo, en abril de 2016, el COVID-19 no existía. El número de interés/sentimiento del 3% en abril de 2016 no se puede comparar con el máximo de marzo de 2020. Debemos reescalar/recalcular este interés (sentimiento) al máximo experimentado en datos hasta esa fecha. El máximo de interés en la palabra «pandemia» antes de abril de 2016 se experimentó en abril de 2009 (16 % del máximo de COVID-19 desde marzo de 2020). Por lo tanto, la medida correcta de interés (sentimiento) para abril de 2016 no es del 3%, sino más bien del 3% * 100/16 = 18,75 %.
En abril de 2016, Google Trends mostró que el interés en la palabra «pandemia» era de ~19 %, y el máximo de datos en abril de 2009 mostró un interés del 100 %. En octubre de 2023, Google Trend mostró que el interés en la palabra «pandemia» era de ~3%, el máximo más alto en los datos en marzo de 2020 mostró un interés del 100 % y el máximo de abril de 2016 fue de solo el 16%.
Esperamos que ahora entienda la necesidad de procesar previamente los datos de Google Trends para cada palabra clave de criptomoneda seleccionada para cada mes antes de promediar las medidas de interés/sentimiento en una medida igualmente ponderada.
Entonces, ¿cómo lo hicimos? Para cada palabra clave, utilizamos el período inicial de enero de 2004 a enero de 2017 como el «período de medición», encontramos el número máximo en los datos y recalculamos cuál es el número de interés/sentimiento de enero de 2017 hasta el máximo hasta esa fecha. Luego, aumentamos iterativamente el «período de medición» mes a mes y recalculamos/normalizamos el interés/sentimiento de cada mes al máximo de la ventana de medición. De esta manera, creamos una «medida relativa de interés en cada mes«, y luego ponderamos por igual los números para cada palabra clave para producir el Índice de Sentimiento de Criptomonedas (CSI) final. Y así es como se ve el índice resultante:
Nuestra idea es investigar la influencia del cambio de sentimiento en el precio de Bitcoin. Dado que estudios anteriores han demostrado que la medida del sentimiento no es el único factor que influye en los precios de Bitcoin, tratamos de encontrar una relación con una combinación de sentimiento y tendencia.
Este es nuestro rendimiento de referencia: rendimiento puro de Bitcoin (BTC) durante el período considerado:
(En el eje y, puedes encontrar su precio en miles de USD [$].)
Probamos la estrategia de trading en datos mensuales y la decisión siempre se toma al final del mes. Ahora, tenemos cuatro escenarios que consideramos, y presentaremos y explicaremos brevemente su significado:
Entonces, ¿cómo funcionó cada una de esas reglas? ¡Vamos directamente a la evaluación! El eje Y ahora muestra una apreciación de 1 dólar invertido en cada variante de estrategia basada en las reglas descritas anteriormente.
No es difícil ver que la mejor combinación es cuando el sentimiento pasado y la tendencia de los precios pasados son positivos. Alternativamente, podemos tratar de extraer el rendimiento de los factores de reversión a corto plazo: el sentimiento y el rendimiento pasado son simultáneamente negativos. Por lo tanto, como estrategia final, elegimos la combinación de A + D.
Ahora, podemos comparar la estrategia final con el enfoque Buy & Hold (HODL) de Bitcoin.
El modelo mixto A+D es el ganador, con mejores métricas de rendimiento y riesgo. La estrategia resultante logra una buena participación en los aumentos de precios de BTC cuando el sentimiento y las tendencias de precios apuntan en la misma dirección. Además, invierte rápidamente en los escenarios de reversión a la media cuando el precio y el sentimiento son negativos, lo que le ayuda a retener una parte significativa del rendimiento de BTC (incluso con un rendimiento superior). El cambio táctico del mercado de BTC cuando las señales de sentimiento y tendencia no están de acuerdo ayuda a disminuir el riesgo (volatilidad y reducciones). En general, parece que las medidas de sentimiento pueden ser un predictor interesante en los mercados de criptomonedas, en su mayoría impulsados por el trading minorista o retail. Agregar la señal de sentimiento a la señal de precio puro puede ayudar a mejorar los modelos basados en el rendimiento pasado.
Autor:
Lukáš Zelieska, Quant Analyst, Quantpedia.com
Cyril Dujava, Quant Analyst, Quantpedia.com
En los últimos meses no han faltado muestras del impulso del mercado. Las hemos mencionado repetidamente en los últimos meses, en especial lo visto en el S&P 500.
Ese índice ha mostrado un impulso monstruoso, en gran parte gracias a unas pocas acciones gigantes que han arrastrado al índice. Sin embargo, no es tan simple: incluso la versión de igual ponderación del índice ha mostrado una fuerza notable.
Esta versión del índice asigna el mismo peso a cada acción, por lo que ninguna (o dos, o tres…) acciones puede distorsionar su rendimiento. Para que el índice suba, las acciones promedio deben tener un buen comportamiento. Y bueno, lo han hecho; El popular fondo RSP ya ha estado 100 sesiones consecutivas por encima de su media móvil de 50 días, habiéndolo superado a mediados de noviembre y sin tocarlo desde entonces.
Las señales de impulso positivo en el mercado de valores estadounidense tienden a ser en su mayoría buenos augurios para retornos futuros. Es un mercado que tiende a alimentarse de las buenas vibraciones.
Durante un largo período de tiempo, la versión de igual ponderada del S&P 500 ha superado ampliamente a la versión de ponderada por capitalización (la versión más conocida del índice), con la que se comparan las inversiones pasivas de la mayoría de los inversores. En los últimos años, esto ha sido un descuido afortunado para muchas cuentas 401k. Sin embargo, dada la persistencia incluso del índice de igual ponderación, es difícil argumentar que la acción promedio no tiene fuerza (el Nasdaq puede ser una historia diferente), y eso es en general una buena señal para los próximos meses.
El primer artículo de esta serie sobre psicología del trading positivo eche un vistazo al florecimiento y a lo que tenemos que hacer para maximizar nuestro rendimiento en la vida y los mercados. Cuando establecemos el florecimiento como un objetivo personal y profesional, vamos más allá de la preocupación por nuestros errores y, en su lugar, aprendemos a aprovechar al máximo lo que hacemos bien.
En este artículo, exploramos un área de la psicología del trading que está infravalorada: el rendimiento cognitivo. La investigación que he llevado a cabo en múltiples empresas de trading encuentra que nuestras fortalezas cognitivas, lo que mejor hacemos en el procesamiento de la información, son tan importantes para el éxito en el trading como nuestras fortalezas de personalidad. Por ejemplo, una de las cualidades constantes que vemos entre los traders con mayor éxito es la curiosidad intelectual. Sin embargo, rara vez vemos a los traders trabajando activamente en el crecimiento de la amplitud y profundidad de sus intereses.
La psicología del trading es mucho más que la «mentalidad».
Especialmente importante para nuestro funcionamiento cognitivo es el enfoque: el grado en que podemos intensificar nuestra concentración, procesar las cosas individuales con gran profundidad y también procesar una amplia gama de cosas. Una de mis primeras observaciones cuando comencé mi carrera como trader fue que a menudo podía identificar a a los mejores traders observando sus pantallas. Los mejores traders tenían más pantallas abiertas con una gama más amplia de información. Tenían la capacidad única de escanear e identificar rápidamente lo que era importante y luego centrar su atención en esas áreas de oportunidad. Esto significaba que mostraban un procesamiento rápido de la información, así como un procesamiento profundo de la información. Mientras hacían trading, se enfocaron como un láser en lo que estaba delante de ellos. En ese estado de alto enfoque, simplemente vieron más que otras personas y estaban más preparados para actuar de acuerdo con lo que veían.
Veo esto entre los mejores traders con los que trabajo actualmente. Al tener solo la información más importante en sus pantallas y centrarse intensamente en las noticias, los mercados y la acción de los precios más relevantes, minimizan las distracciones. Esta concentración les permite recurrir rápidamente a lo que es importante y actuar de acuerdo con lo que ven. Si ves a los campeones de ajedrez durante las partidas, puedes apreciar esa intensidad de concentración. No se centran simplemente en ganar; se centran en hacer los movimientos correctos. Exhiben el estado de flujo, en el que están totalmente absorbidos en su rendimiento.
La capacidad de concentración es algo que podemos desarrollar. Muchos traders cometen el error de realizar ejercicios de «meditación», quedarse quietos y calmar sus mentes, con la esperanza de mejorar su trading. Calmar la mente es necesario para concentrarse, pero no es suficiente. También necesitamos entrenarnos para intensificar nuestra concentración y mantener esa concentración durante más y más tiempos. La atención es una especie de «músculo» que puede crecer con el ejercicio. Varias aplicaciones, como Brain HQ, pueden ser útiles para ampliar nuestra capacidad de concentración. Los ejercicios de meditación que nos requieren mantener la atención durante más y más tiempos también son útiles, especialmente cuando nos desafían a mantener nuestro enfoque mientras cambiamos los objetos de nuestra concentración.
Sí, es útil mantener nuestra mejor mentalidad, pero si no procesamos la información de la manera más amplia, profunda y rápida posible, vamos a perder oportunidades y reaccionar de forma exagerada a la información limitada. Lo que aprendí al principio de mi trabajo con los traders, es que los traders que tienen éxito lo consiguen en parte porque ven más y mejor que otros.
Un lector me envió la siguiente tabla preguntándome sobre mis ideas:
Honestamente, no sé quién es el creador de este gráfico. Tampoco sé la intención, pero el hecho de que el título contenga la palabra colapso hace que suene aterrador.
Saber que los precios de la vivienda en los EE. UU. están en máximos históricos hace que este gráfico parezca sospechoso, pero los datos se pueden comprobar. Miré los datos de la Reserva Federal para ver el precio medio de venta de casas nuevas.
Llegó a poco menos de 500.000 dólares en octubre de 2022, mientras que la última lectura fue de más de 400.000 dólares.
El precio medio de venta de casas nuevas ha bajado alrededor del 20 %. Todavía no se han detectado mentiras. Caso cerrado, ¿verdad? Los precios de la vivienda deben estar cayendo.
No tan rápido, amigo mío.
El Washington Post escribió recientemente una historia sobre cómo los precios más altos, las tasas hipotecarias más altas y más compradores de vivienda por primera vez están remodelando el nuevo mercado de la vivienda:
Algunos de los constructores de viviendas más grandes del país que cotizan en bolsa han dicho que están reconsiderando sus planes para poder dar prioridad a las viviendas más pequeñas y asequibles. D.R. Horton, el constructor de viviendas más grande del país, vendió más de 82 000 casas el año pasado, la mayoría de ellas por debajo de los 400.000 dólares y a compradores primerizos. Sus construcciones ahora comienzan en unos 900 pies cuadrados.
Incluso Toll Brothers, conocido por sus propiedades de alta gama con un precio de venta promedio de 1 millón de dólares, está reduciendo a opciones de precio más bajo, que también son más rápidas de construir. Las ventas de casas de «lujo asequible», a partir de unos 400.000 dólares, se duplicaron con creces en el último año, superando a las propiedades más caras.
Los constructores de viviendas no son estúpidos. Están satisfaciendo la demanda donde reside:
La razón por la que los precios medios están cayendo es porque los constructores de viviendas están haciendo casas más pequeñas y asequibles.
¡Esto es algo bueno!
Llamar a esto una caída en el precio de la vivienda es falso en el mejor de los casos.
Si su cervecería local solo vendió cajas de cerveza por 30 $, pero luego decidió vender 12 paquetes por 15 $, no significa que los precios de la cerveza se estén desplomando.
Si torturas los datos el tiempo suficiente, puede decirte casi cualquier cosa que quieras escuchar. Esta es la razón por la que es tan importante entender cómo se pueden usar los gráficos para tergiversar los datos y cómo se pueden usar para tergiversar los gráficos.
Uno de los libros de finanzas más importantes jamás escritos es How to Lie With Statistics de Darrell Huff. Fue escrito en la década de 1950, pero es más relevante que nunca teniendo en cuenta la gran cantidad de información que consumimos en estos días.
Huff ilustra cómo se pueden usar los gráficos para engañar dependiendo de cómo se presenten.
Lo hace mostrando un ejemplo de que los ingresos nacionales se ralentizan, pero seguramente aumentan un 10 % en el transcurso de 12 meses. Utiliza tres gráficos, todos con los mismos datos exactos, solo que se presentan de manera diferente.
Aquí está el primer gráfico:
La línea está subiendo, pero no de una manera abrumadora.
Aquí hay otra mirada a los mismos datos con un gráfico más truncado:
Es exactamente el mismo gráfico, pero ahora da una impresión diferente. El movimiento parece más pronunciado.
Y finalmente la versión final usando una escala aún más pequeña en el eje y:
Esta es la razón por la que todas las estadísticas requieren contexto, matices, explicaciones y una pequeña dosis de escepticismo. No puedes simplemente tomar todos los gráficos que ves al pie de la letra.
Huff explica:
El lenguaje secreto de la estadística, tan atractivo en una cultura de hechos, se emplea para sensacionalizar, inflar, confundir y simplificar en exceso. Los métodos estadísticos y los términos estadísticos son necesarios para informar los datos masivos de las tendencias sociales y económicas, las condiciones comerciales, las encuestas de «opinión» y el censo. Pero sin escritores que usen las palabras con honestidad y comprensión y lectores que sepan lo que significan, el resultado solo puede ser una tontería semántica.
Una imagen vale más que mil palabras, pero las palabras son importantes si quieres entender lo que estás viendo.
En estos días, todos consumimos una avalancha de información, por lo que es más importante que nunca filtrar titulares, estadísticas, gráficos y otros elementos visuales.
No creas todo lo que ves antes de verificar qué es lo que estás viendo.
Mencionamos varias veces que en Quantpedia nos encanta realizar análisis histórico, ya que ofrece una visión única de los diferentes entornos macro y períodos de inestabilidad política y económica. Estos estudios a largo plazo ayudan mucho en la gestión de riesgos, y también ayudan a los inversores a establecer las expectativas correctas sobre la gama de resultados en el futuro. El análisis histórico de los mercados de acciones y de renta fija no es infrecuente, pero los mercados de divisas se exploran menos. Por lo tanto, nos complace compartir un documento reciente de Joseph Chen que analiza el Carry fx, el impulso o momentum en las divisas y las estrategias de valor en divisas a lo largo de 200 años de historia.
Usando una muestra de datos ampliada que abarca más de dos siglos (!) con bonos a largo plazo y tasas a corto plazo, ya que el Carry (Chen, revisado en 2024) investiga la solidez de las estrategias de inversión en divisas. El análisis de regresión del panel cuidadosamente realizado con rendimientos de la cartera reveló varias conclusiones interesantes:
La literatura sobre la inversión en divisas, como el Carry trade, suele basar su análisis en el período más reciente desde 1983. Analizamos las características de riesgo y rendimiento de la inversión en divisas en 21 monedas durante un período prolongado con datos que abarcan más de dos siglos y se remontan a 1788. Además de utilizar las tasas de interés a corto plazo como vehículo de inversión, también investigamos el uso de bonos a largo plazo. Las estimaciones de las primas de riesgo de estas inversiones son informativas sobre la variabilidad del núcleo de precios en un modelo de precios de forma reducida. Encuentro que los rendimientos habrían sido sorprendentemente sólidos a lo largo de la historia y robusto para el uso de bonos a largo plazo. Estos resultados ayudan a comprender mejor la naturaleza y la fuente de las primas entre las inversiones en divisas y la variabilidad de los núcleos de precios.
Como siempre, presentamos varias figuras y tablas interesantes:
En este documento, construyo un conjunto de datos históricos ampliado de tipos de cambio, tasas de interés a corto plazo y tasas de interés a largo plazo y diseño un experimento empírico que supere estas dificultades técnicas. Al incluir la opción de invertir en la moneda nacional, este estudio se hace neutral en cuanto a la moneda base. Además, puedo construir rendimientos de los bonos a largo plazo estimando las ganancias de capital de la tenencia de bonos a largo plazo a partir de los cambios en los rendimientos de los bonos con suposiciones menores. En total, tengo datos que cubren más de 21 monedas a lo largo de 230 años. Armado con este conjunto de datos, construyo carteras de inversión en divisas basadas en varias estrategias y ejecuto análisis de regresión de paneles para examinar su significación estadística.
Esta perspectiva histórica también ofrece ideas adicionales. El efecto de momento de la moneda parece ser robusto para usar un historial más largo. Según los datos a partir de 1788, el trading de impulso de la moneda habría producido rendimientos positivos solo durante la segunda mitad de la muestra, pero no a lo largo de toda la muestra. Para las inversiones de divisas, el efecto solo parece existir dentro de la muestra estudiada por otros. Fuera del período más reciente después de la ruptura del Acuerdo de Bretton Woods, no hay evidencia de que el trading de inversión de divisas produzca rendimientos anormales positivos.
En mis datos, las tasas cortas han sido relativamente estables en comparación con otras variables, como lo demuestran sus bajas volatilidades (desviaciones estándar). El franco suizo (CHF) ha tenido una de las tasas cortas más estables (volatilidad del 1,88 %) y también ha tenido las tasas cortas medias más bajas (un promedio del 2,82 %). Por otro lado, el escudo portugués (PTE) ha tenido las tasas cortas más volátiles (volatilidad del 5,39 %), así como una de las tasas cortas medias más altas (promedio del 6,26 %). En términos generales, las tasas cortas promedio más bajas se han asociado con tasas cortas más estables, con una correlación entre ellas de 0,66.
Por último, considero los rendimientos de la cartera de Carry trade ponderada por la señal en el Panel C de la Tabla 3. A diferencia de las carteras ponderadas por igual, las carteras ponderadas por señales asiguan un mayor peso de cartera a rendimientos más extremos, similar al análisis de regresión. La cartera resultante es cualitativamente similar a las carteras de igual ponderación presentadas en el Panel B, con algunas características notables. Los rendimientos generales son ligeramente más altos, pero tienen una mayor volatilidad, lo que resulta en ratios Sharpe de 0,391 y 0,361, dependiendo de si se utilizan tasas cortas o bonos largos como vehículo de inversión. Las carteras largas y cortas exhiben una sesgo ligeramente menos negativa, de la cual gran parte del cambio parece venir de la cartera del lado largo en lugar de la cartera del lado corto.
El efecto de impulso y el efecto de inversión (valor) son dos estrategias adicionales de inversión en divisas que se han estudiado en la literatura y que también se pueden examinar fácilmente en mi muestra ampliada. Menkhoff, Sarno, Schmeling y Schrimpf (2012a) y Asness, Moskowitz y Pedersen (2013) informan de un fuerte efecto de impulso en la muestra moderna, durante el cual las monedas que más se han apreciado en los últimos doce meses tienden a seguir teniendo altos rendimientos. Menkhoff, Sarno, Schmeling y Schrimpf (2012a) informan que este efecto es más potente cuando el período de retención es durante el siguiente mes, lo que es consistente con la estrategia estudiada en Asness, Moskowitz y Pedersen (2013). Este último estudio también documenta un efecto de reversión, donde las monedas con bajos rendimientos pasados a largo plazo tienden a revertir a rendimientos más altos. Menkhoff, Sarno, Schmeling y Schrimpf (2017) informan resultados similares basados en la apreciación de la moneda de los últimos 5 años, en relación con los cambios en el poder adquisitivo.
La figura 6 muestra los rendimientos acumulativos de la inversión de divisas. Tanto la inversión de la moneda de tasa corta como la inversión de la moneda de los bonos a largo plazo solo han sido positivas desde alrededor de 1980, cuando la mayoría de los estudios anteriores comienzan sus datos. Ha habido un período de rendimientos relativamente planos cuando las monedas no flotaban libremente, pero la tendencia general de los rendimientos a la inversión de la moneda ha sido negativa. La Tabla 12 examina más a fondo los rendimientos de las carteras de inversión de divisas. Los paneles A y B muestran los rendimientos utilizando tasas cortas y bonos largos, respectivamente, y dicen resultados similares a los de la cifra.
El índice S&P 500 cerró el mes de marzo con una ganancia en cinco meses del +25,3%. Un aumento de esta magnitud en un período tan corto es algo muy poco común. Está muy bien cómo el mercado sube, pero la verdadera pregunta es: «¿Significa algo en el futuro?» Si la historia sirve de guía, la respuesta puede ser «Sí».
Apliquemos un enfoque sistemático para operar este evento utilizando las siguientes reglas:
El impulso es un factor importante para el mercado de valores. Los resultados anteriores sugieren que los inversores dan al escenario alcista el beneficio de la duda cuando indicadores de impulso simples específicos dan señales favorables. El hecho de que ambos indicadores destacados sean actualmente favorables ofrece una pista potencialmente poderosa del «peso de la evidencia» de que los inversores deberían seguir dando al escenario alcista el beneficio de la duda. Dicho esto, el impulso es sólo un factor que afecta los precios de las acciones y no debe considerarse como el único indicador de la actividad del mercado.
En los próximos artículos, describiré un enfoque de la psicología del trading basado en investigaciones recientes en el campo de la «psicología positiva». Creo que esto puede cambiar las reglas del juego para muchos traders y equipos de trading.
Para usar la analogía del investigador fundador de la psicología positiva, el Dr. Martin Seligman, el objetivo de la psicología positiva no es ir de -5 a 0, sino ir de +2 a +5. Esto significa que sentirse bien y rendir bien no es suficiente. Estamos destinados a «florecer» amplificando lo que ya es positivo. Según el Dr. En la investigación de Seligman, hay cinco dimensiones de florecimiento, conocidas por su acrónimo PERMA (por sus siglas en ingles):
1) Emoción positiva o Positive Emotion
2) Compromiso o Engagement
3) Relaciones o Relationships
4) Significado o Meaning
5) Logros o Accomplishments
Como explica el sitio de Psicología Positiva, florecer no es algo que tengamos o no tengamos. Más bien, es un proceso que puede crecer y disminuir en varios momentos de nuestras vidas.
Piensa en lo que esto significa: Pensamos en los procesos de trading, e incluso podríamos seguir procesos personales con respecto a qué/cómo comemos, nuestro sueño y ejercicio, etc. ¿Cuántos de nosotros, sin embargo, seguimos explícitamente los procesos de florecimiento en la forma en que abordamos los mercados? Veamos una revisión simple del proceso PERMA en el caso concreto de los traders:
1) ¿Sus revisiones y esfuerzos al investigar están generando emociones positivas, al centrarse en las oportunidades, el aprendizaje y las ideas?
2) ¿Estás comprometido de manera constructiva con los mercados? ¿Con otros traders? ¿Con el aprendizaje? ¿Estás enfocado y operando en un «estado de flujo», o estás distraído y saltando de pantalla a pantalla y de idea en idea?
3) ¿Quién te está asesorando y cómo estás aprendiendo? ¿A quién estás asesorando y cómo los estás mejorando y consolidando tus ideas? ¿Qué estás haciendo para nutrir tus amistades y relaciones personales, y cómo te están alimentando? Si no hay nutrición, no puede haber florecimiento.
4) ¿Qué es significativo para usted en su trading más allá de las ganancias o pérdidas a corto plazo? ¿Qué es lo que en los mercados captura tus intereses y pasiones y te ayuda a encontrar oportunidades única? ¿Qué tiene sentido en tu vida fuera del trading que te mantiene emocional y espiritualmente nutrido?
5) ¿Qué has logrado recientemente y cómo puedes construir sobre ello? ¿Qué has aprendido de los logros de los demás? ¿Cómo celebras tus logros y con quién lo celebras? ¿Cómo te mantienen con energía y concentrado tus logros en todas las áreas de la vida?
Desarrollamos una vida floreciente centrándonos en florecer cada día. Cada día es una vida en miniatura. Nacemos por la mañana y por la noche perdemos energía y nos acostamos para descansar. En el medio, nuestro desafío es vivir una vida lo más significativa y exitosa posible. Es genial hacer frente y corregir nuestros errores, pero la pregunta clave es: ¿Cómo podemos florecer hoy y ser todo lo que somos capaces de ser? Una pista: una revisión de un estudio reciente encuentra que las aplicaciones mente-cuerpo de la psicología positiva son especialmente efectivas. Maximizar nuestro bienestar físico diario puede ser la mejor manera de florecer emocionalmente y en nuestro trading.
La gente de finanzas pasa mucho tiempo preocupándose.
Sobre la próxima recesión. El próximo mercado bajista. El próximo evento de Cisne Negro. El nivel de las tasas de interés y la inflación y las valoraciones y la Reserva Federal y básicamente todo lo demás.
Esto tiene sentido. Las cosas malas duelen más que lo bien que nos sentimos cuando experimentamos eventos positivos, así que la gestión de riesgos gobierna el día el día.
Soy un tipo que trabaja en finanzas, así que también me preocupo por muchas de estas cosas. Pero hay ciertos riesgos por los que la gente se preocupa demasiado.
Aquí hay dos cosas que preocupan a muchas otras personas, pero no a mí:
Concentración del mercado de valores. Aquí hay un gráfico de Goldman Sachs que muestra, por una medida, que el mercado de valores de EE. UU. está tan concentrado como siempre:
A lo que mi respuesta es: ¿Y qué?
Sí, las 10 principales acciones consituen más de un tercio del S&P 500. Todo esto me dice que a las empresas más grandes y mejores les está yendo muy bien. ¿Eso es algo malo?
Los mercados de valores de todo el mundo están mucho más concentrados que el mercado de valores de EE. UU. Los mercados emergentes subieron a su nivel más alto desde junio de 2022. De un índice que cubre más de 20 países, una sola acción (Taiwan Semiconductor) representó el 70 % del movimiento.
Los rendimientos del mercado de valores a largo plazo siempre han estado dominados por una pequeña minoría de las empresas más grandes y de mejor rendimiento.
Escuche, las acciones de crecimiento de gran capitalización tendrán un rendimiento inferior con el tiempo. Ninguna estrategia funciona siempre y para siempre.
Si realmente está tan preocupado por la concentración en el mercado de valores, entonces compre acciones de baja o media capitalización, acciones de valor, acciones de dividendos, acciones de alta calidad, acciones extranjeras o alguna otra estrategia.
Pero la concentración del mercado de valores no es algo nuevo y no va a desaparecer pronto.
Deuda del gobierno. Bloomberg ha salido con un nuevo informe que hace sonar la alarma sobre los niveles de deuda del gobierno de EE. UU.:
Con la incertidumbre sobre muchas de las variables, Bloomberg Economics ha ejecutado un millón de simulaciones para evaluar la fragilidad de las perspectivas de la deuda. En el 88 % de las simulaciones, los resultados muestran que la relación entre la deuda y el PIB está en un camino insostenible, definido como un aumento durante la próxima década.
Al final, puede ser una crisis, tal vez una derrota desordenada en el mercado de renta fija provocada por las rebajas de la calificación crediticia soberana de EE. UU., o un pánico por el agotamiento de los fondos fiduciarios de Medicare o del Seguro Social, para forzar la acción. Eso es jugar con fuego.
Lo creeré cuando lo vea.
La gente ha estado haciendo sonar la alarma sobre la deuda pública en este país durante décadas. No ha habido pánico. No hay crisis financiera. No hay incumplimiento de la deuda.
Obviamente añadimos una tonelada de deuda durante la pandemia:
No estoy ignorando este hecho. Hay que hacer algo con el tiempo.
La preocupación más válida es lo que sucede si el gasto por intereses de nuestras obligaciones de deuda desplaza el gasto en otras áreas. Los gastos de intereses en relación con el tamaño de la economía han aumentado en los últimos años a partir de la combinación de más deuda y tasas más altas:
Pero todavía estamos muy por debajo de los máximos de las décadas de 1980 y 1990. Y cuando miras los números absolutos aquí, pasar del 1,5 % del PIB al 3 % del PIB no es exactamente el fin del mundo.
La cosa es que si la economía continúa creciendo, también lo hará la deuda del gobierno. Eso es simplemente una función de que el pastel se haga más grande.
Una de las cosas más inteligentes que hacemos como país es imprimir la deuda en nuestra propia moneda. No podemos incumplir la deuda del gobierno, en los Estados Unidos, a menos que un político loco haga algo estúpido.
Y aunque la deuda pública parece insosteniblemente alta, tenemos una serie de ventajas incorporadas en este país.
Tenemos la moneda de reserva del mundo. Tenemos los mercados financieros más grandes y líquidos del mundo (y no hay un segundo lugar cercano). Tenemos las corporaciones más grandes e innovadoras del planeta. Tenemos la economía más grande y dinámica del mundo.
La deuda con el PIB es ahora tan alta como lo fue en la Segunda Guerra Mundial:
Eso parece aterrador hasta que te das cuenta de que en Japón, la deuda con respecto al PIB está más cerca del 300 %. No estoy diciendo que debamos probar nuestros límites, pero no hay una línea preestablecida sobre estas cosas.
También tienes que recordar que, si bien la deuda es un pasivo para el gobierno, es un activo para otra persona: jubilados, planes de pensiones, fondos de seguros, compradores extranjeros. ¿Hay una opción de renta fija de mayor calidad que la de los Tesoros?
Si hay una crisis, la Reserva Federal y el Tesoro también pueden ser creativos. No es como si simplemente se sentaran y dejaran que nuestra fuente de financiación explotara.
Churchill una vez bromeó: «Los estadounidenses siempre harán lo correcto, solo después de haber intentado todo lo demás».
Ese es mi sentimiento sobre la deuda pública también.
Puedes llamarme ingenuo por no preocuparte más por estos temas, pero todos los demás ya lo están haciendo por mí.
Bill Miller escribió una vez:
Cuando me preguntan qué me preocupa en el mercado, la respuesta suele ser «nada», porque todos los demás en el mercado parecen pasar una cantidad excesiva de tiempo preocupándose, por lo que todas las preocupaciones relevantes parecen estar cubiertas. Mis preocupaciones no tendrán ningún impacto, excepto para restar valor a algo mucho más útil, que es tratar de tomar buenas decisiones de inversión a largo plazo.
No soy uno de esas personas a los que no le importa nada. A veces, hay riesgos legítimos para los mercados financieros. El problema es que la mayoría de las veces, no puedes o no verás los verdaderos riesgos venir.
Prefiero preocuparme por las cosas que puedo controlar.
Deja que el mercado y otros inversores se preocupen por las otras cosas por ti.
PIB I: sigue volando. No aterrizar. Es oficial: no hubo recesión en 2022 ni en 2023. No hubo un aterrizaje forzoso en ninguno de los dos años. Hubo una especie de aterrizaje suave en 2022, pero la economía volaba alto el año pasado y se mantendrá en esa trayectoria en 2024.
Los consumidores continuaron aumentando su gasto hasta finales del año pasado, contradiciendo los pronósticos (no los nuestros) de que la disminución de su exceso de ahorro relacionado con la pandemia y la reanudación de los pagos de préstamos estudiantiles los obligarían a reducir sus gastos. No recibieron ese memorando o no lo leyeron.
El gasto en capital privado e infraestructura pública también siguió impulsando el crecimiento económico. La política fiscal siguió ayudando con estímulos y debería seguir siéndolo este año, dados los incentivos fiscales y las subvenciones del gobierno para impulsar la deslocalización de la industria manufacturera y el trabajo en curso para mejorar la infraestructura pública.
Pensemos en lo siguiente:
(1) PIB real. El PIB real para el cuarto trimestre de 2023 se revisó al alza del 3,2% (intertrimestral, saar) al 3,4% (Fig. 1). El PIB real aumentó un 3,1% interanual el año pasado según una comparación entre el cuarto trimestre y el cuarto trimestre (Fig. 2). Eso coincide con la tasa de crecimiento promedio desde 1948. Es superior al 0,7% en 2022, lo que podría describirse como un “aterrizaje suave”, suponemos.
La última estimación del 1 de abril del modelo de seguimiento GDPNow de la Fed de Atlanta muestra un aumento del PIB real del 2,8% durante el primer trimestre de 2024, aumento tras las publicaciones del lunes por la mañana de la Oficina del Censo de EE. UU. y el Instituto de Gestión de Suministros (ISM) desde el 2,3% mostrado el 29 de marzo. Las proyecciones inmediatas sobre el crecimiento del gasto de consumo personal real y del crecimiento interno bruto real del primer trimestre aumentaron del 2,6% y el 3,1%, respectivamente, al 3,2% y el 3,9%.
(2) Consumo. El gasto de los consumidores representa actualmente el 67,7% del PIB nominal (Gráfico 3). El porcentaje del consumo de servicios aumentó hasta alcanzar el 29,9% durante el primer trimestre de 1970, al mismo tiempo que el porcentaje del consumo de bienes cayó a ese nivel. Hoy, los porcentajes son del 45,3% para los servicios y del 22,4% para los bienes.
El gasto real de los consumidores aumentó un 2,7% interanual hasta el cuarto trimestre de 2023 (Fig. 4). Ese es un ritmo sólido. El gasto real por hogar fue de 118.400 dólares (saar) durante el cuarto trimestre de 2023, cerca del máximo histórico del primer trimestre de 2023 (Fig. 5). La línea de tendencia desde 1955 ha aumentado un 1,8% anual, lo que sugiere que el nivel de vida se ha duplicado cada 40 años. Efectivamente, esta medida del nivel de vida se ha duplicado desde 1984.
La idea ampliamente difundida de que el nivel de vida de los estadounidenses se ha estancado es completamente errónea. ¡Los estadounidenses nunca han estado en mejor situación si se mide por el consumo por hogar! No es probable que los hogares ricos incrementen significativamente el consumo real por hogar; no hay suficientes hogares que consuman lo suficiente como para marcar una diferencia estadística.
(3) Gasto de capital. No hay señales de que el agresivo endurecimiento de la política monetaria por parte de la Reserva Federal durante los últimos dos años haya deprimido el gasto de capital. Por el contrario, el gasto real de capital alcanzó un nivel récord de 3,3 billones de dólares a finales del año pasado (Gráfico 6).
En el pasado, las recesiones causadas por el endurecimiento de la política monetaria deprimieron el gasto de capital. Esta vez, hasta el momento no ha habido recesión. ¡Esto sugiere que el aumento de las tasas de interés no deprime el gasto de capital a menos que provoque una recesión! Por cierto, el flujo de caja corporativo alcanzó un nivel récord, como veremos a continuación.
Los nuevos máximos del gasto en software (en propiedad intelectual) y estructuras de fabricación (en estructuras) han llevado a la carga hacia un nuevo máximo para el gasto de capital real (Fig. 7, Fig. 8 y Fig. 9).
(4) Comercio. El creciente déficit comercial en PIB real fue un lastre importante para el crecimiento económico durante el período de la pandemia, desde el tercer trimestre de 2020 hasta el primer trimestre de 2022 (Fig. 10). Fue entonces cuando los estadounidenses comenzaron a comprar bienes de forma compulsiva, y muchos de los bienes comprados se importaban del extranjero. El déficit comercial ha contribuido principalmente positivamente al crecimiento económico desde entonces, aunque no tanto el año pasado, ya que tanto las exportaciones como las importaciones se estancaron, lo que refleja un crecimiento económico mundial más lento (Gráfico 11).
(5) Gobierno. El gasto de los gobiernos federal, estatal y local en bienes y servicios en PIB real aumentó a un nivel récord durante el cuarto trimestre de 2023, ya que el gasto de los gobiernos estatales y locales aumentó a nuevos máximos históricos mientras que el federal volvió a alcanzar su nivel récord preexistente (Fig. 12). El gasto del gobierno federal no relacionado con la defensa también aumentó a un nivel récord. Sin duda, el gasto en infraestructura pública impulsó el gasto público y debería seguir haciéndolo.
(6) Inventarios y ventas finales. El ritmo de la inversión real en inventarios se desaceleró durante el cuarto trimestre de 2023 (Fig. 13). Esto contribuyó negativamente al PIB real. Es por eso que las ventas finales reales aumentaron un 3,9% durante el trimestre, el mejor ritmo desde el primer trimestre del año pasado (Fig. 14).
PIB II: Beneficios corporativos y flujo de caja récord. Como señalamos anteriormente, se ha financiado un gasto de capital récord con un flujo de caja récord. Las ganancias corporativas después de impuestos aumentaron a un récord de 2,8 billones de dólares (saar) durante el cuarto trimestre de 2023 (Fig. 15). Las corporaciones pagaron una cifra casi récord de 1,9 billones de dólares en dividendos. Tenían 942 mil millones de dólares en ganancias no distribuidas, que combinadas con una depreciación fiscal declarada récord de 2,5 billones de dólares generaron un flujo de caja corporativo récord de 3,5 billones de dólares (Fig. 16). Esto ciertamente ayuda a explicar por qué la inversión fija privada no residencial aumentó a un récord de 3,8 billones de dólares (saar) a finales del año pasado (Fig. 17).
PIB III: Consumidores haciendo lo que mejor saben hacer. Los consumidores estadounidenses nacieron para comprar, y eso es lo que hicieron con entusiasmo a finales del año pasado y en lo que va de este año hasta febrero. Ese mes, los gastos de consumo personal aumentaron un 0,8% intermensual a pesar de que el ingreso personal disponible aumentó sólo un 0,2%. Así, la tasa de ahorro personal cayó del 4,1% en enero al 3,6% en febrero (Gráfico 18).
Es posible que los consumidores estén gastando lo que les queda del exceso de ahorro relacionado con la pandemia. Lo más probable es que la tasa de ahorro personal sea baja por razones estructurales y siga siéndolo mientras los Baby Boomers se jubilen y gasten su récord de 76,2 billones de dólares en patrimonio neto (Gráfico 19). Su progenie también podría estar ahorrando menos si esperan heredar lo que queda de los ahorros de sus padres una vez que estos hayan fallecido.
Por ahora, los Baby Boomers parecen estar impulsando la demanda de alimentos, recreación, viajes y servicios de atención médica a niveles récord (Fig. 20, Fig. 21, Fig. 22 y Fig. 23).
“¿Cómo construyó Coca-Cola su foso? Profundizaron en la mente de las personas de que Coca-Cola es felicidad. El foso es lo que está en tu mente”. – Warren Buffett
De camino a la playa este verano, mi familia se detuvo en Hershey Park en Pensilvania. En la tienda de la fábrica de Hershey, hicimos cola durante una hora completa con cientos de personas más para el recorrido automatizado de cinco minutos que describe la historia del chocolate Hershey.
Desde un punto de vista lógico, esto fue una tontería. ¿Por qué pasar por todo eso para aprender sobre una combinación de marca de azúcar, leche y cacao?
Como Rory Sutherland, vicepresidente de la casa de publicidad Ogilvy, lo expresa sucintamente en su libro ALCHEMY : “Cuando exiges lógica, pagas un precio oculto: destruyes la magia”.
Y, lo supiéramos o no, eso es lo que todos en la fila buscaban: magia. De hecho, salimos felices, con los niños fascinados por las vacas animatrónicas que cantan y las barritas Hershey gratis al final.
No hay nada objetivamente notable en Hershey Kisses o Reese’s Peanut Butter Cups. Hay opciones de chocolate de mayor calidad como Ghirardelli y Godiva, y los consumidores tienen más formas que nunca de satisfacer su gusto por lo dulce.
Aún así, la combinación de varias marcas de Hershey y su sabor, consumido una y otra vez durante generaciones, se transformó en DOSIS DE NOSTALGIA por el pasado de Halloween y otros recuerdos felices de la infancia compartidos con amigos y seres queridos. Y esa combinación mágica es lo que atrae a CUATRO MILLONES DE VISITANTES al recorrido por la fábrica de Hershey cada año.
El dinero por sí solo no puede interrumpir sentimientos tan ilógicos pero mágicos, lo que hace que este tipo de marcas sean defendibles como «fosos de la mente». Están inextricablemente vinculados con nuestros recuerdos e identidades y, en consecuencia, afectan LA QUÍMICA DE NUESTRO CEREBRO.
Aquí hay algunos ejemplos de nuestra cartera:
Al patrocinar a gente como Cristiano Ronaldo, Tiger Woods y Michael Jordan, Nike ha unido su marca al rendimiento atlético de élite. Su publicidad ni siquiera te dice nada sobre la calidad del calzado o la ropa. Eso se asume como un hecho. En cambio, Nike quiere que sus clientes vinculen su identidad con su marca, lo que representa el logro y la motivación atléticos. En otras palabras, si quieres considerarte un atleta, debes usar ropa Nike.
No todas las marcas son un activo defendible. Incluso las buenas marcas son vulnerables sin una gestión adecuada y las marcas basadas únicamente en ventajas de «costo de búsqueda» corren un riesgo particular en el mercado digital directo al consumidor actual.
Para ser defendible y valiosa por sí misma, una marca debe ser reconocible y relevante. Lo que hace que los fosos de la mente sean defendibles y valiosos es que amplían la relevancia de la marca a lo largo del tiempo al representar algo por sí mismos. Por el contrario, muchas marcas emergentes luchan por mantener su relevancia y se convierten en trampas de calidad. Dicho de otra manera, las marcas jóvenes necesitan demostrar constantemente su valía ante los consumidores, mientras que a las marcas establecidas se les da el beneficio de la duda y tienen más espacio para innovar y correr riesgos.
Del mismo modo, tener fosos mentales no significa que Ferrari, Nintendo o Nike puedan dormirse en los laureles. Como cualquier foso, dan tiempo a sus equipos directivos para crear productos que deleiten a sus fans. Lo que hace la gerencia con ese tiempo es lo que determina la creación de valor para los accionistas. La gestión adecuada genera más magia para las generaciones sucesivas de clientes y perpetúa el ciclo de retroalimentación positiva en torno a las marcas.
Todo operador sabe que hay regímenes de mercado que son favorables a sus estrategias, y otros regímenes que no lo son. Algunos regímenes son obvios, como los mercados alcistas contra los bajistas, los mercados tranquilos frente a los agitados, etc. Estos regímenes afectan a muchas estrategias y carteras (a menos que sean carteras neutrales en cuanto al mercado o neutrales en cuanto a la volatilidad) y son fácilmente observables e identificables (pero tal vez no predecibles). Otros regímenes son más sutiles y solo pueden afectar a su estrategia específica. Los regímenes pueden cambiar todos los días, y pueden no ser observables. A menudo no es tan simple como decir que el mercado tiene dos regímenes, y actualmente estamos en el régimen 2 en lugar de 1. Por ejemplo, con respecto a la rentabilidad de su estrategia específica, el mercado puede tener 5 regímenes diferentes. Pero no es fácil especificar exactamente cuáles son esos 5 regímenes, y en cuál de los 5 estamos hoy, por no hablar de predecir en qué régimen estaremos mañana. ¡Ni siquiera sabremos que hay exactamente 5!
Los cambios de régimen a veces requieren un cambio completo de estrategia de trading (por ejemplo, operar con una estrategia de reversión media en lugar de impulso). Otras veces, los operadores solo necesitan cambiar los parámetros de su estrategia de trading para adaptarse a un régimen diferente. Mis colegas y yo en PredictNow.ai hemos ideado una forma novedosa de adaptar los parámetros de una estrategia de trading, una técnica que llamamos «Optimización condicional de parámetros» (CPO). Este invento pendiente de patente permite a los traders adaptar nuevos parámetros con la frecuencia que deseen, tal vez para cada día de negociación o incluso para cada operación individual.
CPO utiliza el aprendizaje automático para realizar operaciones de manera óptima en función de las cambiantes condiciones (régimenes) del mercado en cualquier mercado. Los operadores en estos mercados normalmente ya poseen una estrategia de trading básica que decide el momento, el precio, el tipo y/o el tamaño de dichas órdenes. Esta estrategia de trading generalmente tendrá un pequeño número de parámetros ajustables. Normalmente, a menudo se optimizan en función de un conjunto de datos históricos fijo («conjunto de trenes»). Alternativamente, se pueden volver a optimizar periódicamente utilizando un conjunto de trenes en expansión o rodantes. (Este último a menudo se llama «Walk Forward Optimization».) Con un conjunto de bloques fijos, los parámetros claramente no pueden adaptarse a los regímenes cambiantes. Con un conjunto de bloques en expansión, los parámetros de trading aún no pueden responder a las condiciones del mercado que cambian rápidamente porque los datos adicionales son solo una pequeña fracción del conjunto de bloques existente. Incluso con un conjunto de bloques rodantes, no hay evidencia de que los parámetros optimizados en el período histórico más reciente den un mejor rendimiento fuera de la muestra. Un conjunto de bloques rodantes demasiado pequeños también dará resultados predictivos inestables y poco fiables dada la falta de significación estadística. Todos estos procedimientos de optimización convencionales pueden llamarse optimización incondicional de parámetros, ya que los parámetros no responden de forma inteligente a las condiciones del mercado que cambian rápidamente. Idealmente, nos gustaría tener parámetros que sean mucho más sensibles a las condiciones del mercado y, sin embargo, estén capacitados en una cantidad lo suficientemente grande de datos.
Para abordar este problema de adaptabilidad, aplicamos un algoritmo de aprendizaje automático supervisado (específicamente, bosque aleatorio con refuerzo) para aprender de un gran conjunto de predictores («característica») que captura varios aspectos de las condiciones de mercado prevalecientes, junto con valores específicos de los parámetros, para predecir el resultado de la estrategia de trading. (Un resultado de ejemplo es el futuro retorno de un día de la estrategia). Una vez que dicho modelo de aprendizaje automático está entrenado para predecir el resultado, podemos aplicarlo al mercado real introduciendo las características que representan las últimas condiciones del mercado, así como varias combinaciones de los parámetros. El conjunto de parámetros que resulten en el resultado óptimo previsto (por ejemplo, el rendimiento futuro más alto de un día) se seleccionará como óptimo, y se adoptará para la estrategia de trading para el siguiente período. El operador puede hacer tales predicciones y ajustar la estrategia de trading con la frecuencia que sea necesario para responder a las condiciones del mercado que cambian rápidamente.
En el ejemplo que puede descargar aquí, ilustro cómo aplicamos CPO utilizando la API de aprendizaje automático financiero de PredictNow.ai para adaptar los parámetros de una estrategia de reversión media basada en la banda de Bollinger en GLD (el ETF de oro) y obtener resultados superiores que destaco aquí:
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Optimización incondicional | Optimización condicional |
Rebtabilidad anual | 17,29% | 19,77% |
Ratio de Sharpe | 1,947 | 2.325 |
Ratio calmar | 0,984 | 1.454 |
La técnica de CPO también es útil en las verticales de la industria que no sean las finanzas; después de todo, la optimización en condiciones variables de tiempo y estocástico es un problema muy general. Por ejemplo, los tiempos de espera en la sala de emergencias de un hospital se pueden minimizar optimizando varios parámetros, como el nivel de personal, la preparación de equipos y suministros, la tasa de alta, etc. Los métodos actuales de última generación generalmente encuentran los parámetros óptimos mirando lo que funcionó mejor en promedio en el pasado. Tampoco hay una función matemática que determine exactamente el tiempo de espera en función de estos parámetros. La técnica CPO emplea otras variables como la hora del día, el día de la semana, la temporada, el clima, si hay eventos masivos recientes, etc., para predecir el tiempo de espera bajo varias combinaciones de parámetros y, por lo tanto, encontrar la combinación óptima en las condiciones actuales con el fin de lograr el tiempo de espera más corto.
Política monetaria I: teoría monetaria post-moderna. Melissa y yo recibimos bastantes comentarios favorables de los lectores en la sesión informativa matutina del lunes pasado en la que se habló sobre nuestra “Teoría Monetaria Postmoderna” (P-MMT). Muchos de los comentarios incluyeron preguntas que invitaban a la reflexión sobre nuestro P-MMT, que abordo a continuación. Además, el Financial Times publica mi resumen de nuestra teoría en un artículo de opinión titulado “The Fed should resist messing with success” («La Reserva Federal debería resistirse a jugar con el éxito»).
El concepto básico de P-MMT es que las recesiones son causadas por un proceso que conduce a tales crisis económicas. A medida que avanza la expansión económica, se acumulan excesos inflacionarios en los mercados de bienes y servicios, así como en los mercados de activos a lo largo del camino. Normalmente, a medida que aumenta la confianza en la longevidad de la expansión, los prestatarios se endeudan más para comprar bienes y servicios, además de activos. A medida que dichas compras se vuelven más apalancadas, exponen tanto a los prestatarios como a los prestamistas a un mayor riesgo.
La acumulación de tales excesos inflacionarios y especulativos obliga a la Reserva Federal a endurecer la política monetaria. Las tasas de interés aumentan, pero en el camino las tasas de corto plazo aumentan más rápido que las tasas de largo plazo. Esto conduce a una inversión de la curva de rendimiento, lo que indica que los inversores en bonos anticipan que si la Reserva Federal continúa elevando las tasas de interés a corto plazo, algo se romperá en el sistema financiero. En el pasado, a menudo han tenido razón: sobrevino una crisis financiera provocada por un continuo ajuste monetario (Gráficos 1 y 2). Esas crisis a menudo eran el resultado del colapso de instituciones financieras que habían prestado demasiado a prestatarios que ya no podían pagar sus deudas cuando las condiciones monetarias se volvieron más estrictas de lo que los acreedores o los deudores habían previsto.
En el pasado, las crisis financieras rápidamente se convirtieron en crisis crediticias que afectaron a toda la economía. De modo que ni siquiera los prestatarios con buenas calificaciones crediticias pudieron pedir prestado. La Reserva Federal respondería bajando las tasas de interés, lo que a menudo hacía antes de que ocurrieran las recesiones, es decir, cuando las crisis financieras golpeaban por primera vez. La tasa de los fondos federales generalmente alcanzó su punto máximo en el momento en que comenzaron las crisis financieras. La curva de rendimiento se “desinvertiría” antes de que comenzaran oficialmente las recesiones.
Esta interpretación estilizada del ciclo económico ilustra que las curvas de rendimiento invertidas no causan recesiones, como comúnmente se piensa. Las curvas de rendimiento invertidas anticipan recesiones y a menudo lo hacen correctamente, aunque claramente no en los últimos dos años, hasta ahora. El endurecimiento de la política monetaria prepara el terreno para las recesiones al hacer estallar burbujas especulativas infladas por un exceso de deuda (de nuevo con la clara excepción de los dos últimos años). La inflación persistente a menudo ha obligado a la Reserva Federal a provocar una recesión ajustando la política monetaria para reducir la inflación.
Según nuestro P-MMT, no hay “desfases largos y variables” entre el endurecimiento de la política monetaria y las recesiones. En cambio, las recesiones ocurren rápidamente después de que una política monetaria más estricta desencadena una crisis financiera que no es contenida por la Reserva Federal y que, por lo tanto, se convierte en una crisis crediticia que afecta a toda la economía.
Una vez más, los últimos dos años han sido excepcionales. La inflación se disparó durante 2022 hasta el verano de 2023 y luego se moderó significativamente hasta principios de 2024. Esta vez, como en el pasado, la política monetaria se endureció para reducir la inflación, que es lo que sucedió, pero sin provocar una recesión, hasta ahora.
¿Por qué la experiencia más reciente ha sido diferente de los ciclos empresariales, crediticios y monetarios del pasado? Esto es lo que escribimos sobre eso la semana pasada:
“Durante la Gran Crisis Financiera, la Reserva Federal aprendió a establecer rápidamente mecanismos de liquidez de emergencia. Eso es lo que hizo la Reserva Federal en respuesta a los confinamientos causados por la pandemia. Como resultado, la recesión por la pandemia duró sólo dos meses. La Reserva Federal lo volvió a hacer el año pasado cuando se desarrolló una crisis bancaria en marzo; En aquella época no había ninguna recesión. … Si la Reserva Federal puede seguir gestionando las crisis financieras y evitar crisis crediticias en toda la economía, entonces el riesgo de una recesión se reduce durante los ciclos de ajuste monetario”.
Si la Reserva Federal puede contener las crisis financieras con servicios de liquidez de emergencia (ELF), entonces las crisis no se convertirán en restricciones crediticias en toda la economía que provoquen recesiones.
Política Monetaria II: Líneas de Liquidez de Emergencia. Algunos de nuestros lectores se preguntaron si la capacidad de la Reserva Federal para responder rápidamente a las crisis financieras mediante la creación de ELF significa que la “Fed Put” ha vuelto. La Reserva Federal evitó recesiones durante las crisis financieras de 1987 y 1998 proporcionando y dirigiendo amplia liquidez donde era necesaria. Esto es lo que escribí en mi libro Predicting the Markets (2018):
(1) Viernes Negro (1987). “Dos meses después de la confirmación de Greenspan, el mercado de valores se desplomó el Lunes Negro [19 de octubre de 1987]. La Reserva Federal emitió inmediatamente un comunicado afirmando su disposición a servir como fuente de liquidez para apoyar el sistema económico y financiero. La tasa de los fondos federales se redujo del 7,61% el 19 de octubre al 5,69% el 4 de noviembre. Gerald Corrigan, presidente de la Reserva Federal de Nueva York, presionó a los principales bancos de Nueva York para que duplicaran su tasa normal de préstamos a empresas de valores, lo que permite a los corredores atender las solicitudes de efectivo. Más tarde, Greenspan dijo al Comité Bancario del Senado que la estrategia de la Reserva Federal durante el Lunes Negro estaba “dirigida a reducir las reacciones irracionales en el sistema financiero a un mínimo irreductible”. Ese fue el comienzo del Greenspan Put y reafirmó mi opinión de que la crisis financiera podría significar oportunidades de compra en el mercado de valores”.
(2) LTCM (1998). “Unos meses más tarde, en septiembre de 1998, Long-Term Capital Management (LTCM) explotó. El enorme fondo de cobertura había acumulado sobre una base teórica más de 1 billón de dólares en derivados OTC y 125 mil millones de dólares en valores sobre 4,8 mil millones de dólares de capital. El Banco de la Reserva Federal de Nueva York orquestó un rescate de la empresa por parte de sus 14 operadores OTC, que no tenían ni idea de las enormes apuestas de LTCM”.
(3) Golpe al topo. El enfoque Whac-A-Mole de la Reserva Federal ante las crisis de liquidez ciertamente se puso a prueba durante la Gran Crisis Financiera. No evitó una crisis crediticia ni una recesión en aquel entonces. Lo hizo durante la Gran Crisis del Virus (como lo demuestra la recesión del confinamiento que duró sólo dos meses) y durante la crisis bancaria del año pasado (Gráfico 3).
El enfoque de respuesta rápida de la Reserva Federal para gestionar las crisis financieras bien puede reducir la probabilidad de recesiones y su gravedad si se producen. Huelga decir que el éxito de este enfoque depende de si las presiones inflacionarias que se producen durante las expansiones del ciclo económico son transitorias o tan persistentes que requieren una recesión inducida por la Reserva Federal para atenuarlas. No se necesita ninguna teoría para explicar por qué las recesiones suelen reducir la inflación de manera muy eficaz, con la obvia excepción de la Gran Inflación de los años setenta (gráfico 4).
Una recesión no logró dominar la Gran Inflación de la década de 1970 porque entonces la inflación fue exacerbada por numerosos shocks de política inflacionaria, geopolíticos y aleatorios relacionados y no relacionados. Lo más importante es que dos crisis energéticas provocaron que los precios del petróleo se dispararan dos veces durante la década y dieron lugar a picos inflacionarios gemelos en el IPC (gráfico 5). Estos shocks desencadenaron una espiral salario-precio-alquiler durante la década que requirió que la Reserva Federal indujera una recesión con un ajuste monetario sin precedentes durante 1979 (Gráficos 6 y 7). En aquel entonces, había más topos y más grandes a los que había que golpear con un mazo monetario más grande.
Pasemos ahora al impacto de la nueva y mejorada Fed Put en los mercados financieros actuales, centrándonos en el potencial de una importante burbuja de activos que podría causar una recesión si estalla.
Política monetaria III: La inflación de activos ha vuelto. Los mercados financieros están mostrando signos de exuberancia. Sin duda, parte de esto está impulsado por la nueva y mejorada Fed Put de la Reserva Federal. La cuestión es si se trata de la variedad racional o irracional de la exuberancia. El hecho de que estemos formulando la pregunta en lugar de responderla sugiere que el actual mercado alcista de las acciones podría ser comparable al que estaba el 5 de diciembre de 1996, cuando el entonces presidente de la Reserva Federal, Alan Greenspan, preguntó: «¿Pero cómo sabemos cuándo La exuberancia ha aumentado indebidamente los valores de los activos, que luego quedan sujetos a contracciones inesperadas y prolongadas”.
¿Qué predice el P-MMT que podría suceder durante el resto del año? La teoría es que las recesiones son causadas por restricciones crediticias desencadenadas por crisis financieras atribuibles al endurecimiento de la política monetaria. Los funcionarios de la Reserva Federal parecen creer que las tasas de interés reales más altas también pueden causar recesiones. Por eso han estado señalando su intención de reducir la tasa de los fondos federales tres veces durante el resto de este año si la inflación continúa moderándose. Esto puede reducir el riesgo de una recesión (que creemos que es mínimo incluso si la Reserva Federal no flexibiliza la política monetaria), pero también fácilmente podría hacer que los inversores se vuelvan aún más exuberantes, e irracionales, dando lugar a una «indebida escalada de los valores de los activos». que luego quedan sujetos a contracciones inesperadas y prolongadas” sobre las que advirtió Greenspan.
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One of the issues complicating the Ukrainian presidential election at the end of March is that no one, including pollsters, knows how many people still live in the country. Waves of Ukrainians have been emigrating and counting them isn’t easy. Official statistics are deceptively detailed. The latest population count, from December 2018, is 42,177,579. According to the Ukrainian State Statistical Service, there was a sharp drop in population between 2014 and 2015, when Ukraine lost Russian-annexed Crimea and couldn’t run counts in the eastern regions of the country, controlled by Russian proxies.
Ukrainian communities are growing fast in the Baltic states too, where a worker can make far more than in Ukraine. In Lithuania they’re the largest group of resident foreigners and their number increased 55 percent last year. In Estonia, a record inflow of Ukrainians was registered in 2018. Russia, which many consider to be in a state of war with Ukraine, issued 77,000 residence permits to Ukrainians; 81,000 became Russian citizens.
That, quite likely, is inaccurate. Government statistics show a slight population increase in the first 11 months of 2018, though the number of internal refugees from the areas controlled by pro-Russian forces — the biggest source of inbound migration in recent years -- did not grow during this period. The giveaway is that data from neighboring countries show that large numbers of Ukrainians are moving, especially to eastern Europe, and more have been tempted to do so since the EU introduced visa-free travel in June 2017. Europe’s official statistical service, Eurostat, is slow to release migration data.
Migrant remittances, which last year amounted to 13.8 percent of Ukraine’s economic output, according to the World Bank, are perhaps the best measure of the Ukrainian population outflow. With the visa-free regime, it’s not easy to track those who do so on a seasonal basis.
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