Cuando los inversores utilizamos el histórico de precios de un activo como referencia para tomar decisiones de compra o de venta, estamos asumiendo que existe una relación causal entre el comportamiento pasado y el futuro. Esta relación causa-efecto ha sido y es una cuestión muy debatida desde los años 70, y se ha estudiado desde varias perspectivas distintas.
Una de las maneras más habituales es mediante el estudio de la autocorrelación, es decir, tratar de conocer si existe una dependencia mayor entre observaciones adyacentes de una serie temporal que entre aquellas que no lo son. Autores como Fama, French, o MacKinlay han publicado multitud de estudios al respecto. Las conclusiones principales son dos: la memoria del mercado cambia dependiendo del horizonte temporal utilizado -la memoria es mayor cuanto menor sea el horizonte temporal-, y ésta no es estable, sino que varía significativamente a lo largo del tiempo. Esta última característica es, en nuestra opinión, una la más importante ya que, si la distribución estadística o sus parámetros cambian a lo largo del tiempo -es lo que se denominan series no estacionarias -, las proyecciones futuras que realicemos utilizando información pasada incorporan siempre un margen medio de error superior al estimado por métodos estadísticos.
Estudios como “Long-term memory in stock market prices” de Edward Lo publicado en Econometrica en 1991 demostraban que no había evidencias de memoria en el largo plazo en ninguno de los índices de renta variable analizados, y que sólo los modelos estocásticos de corto plazo podían explicar el comportamiento del retorno de los mercados.
Sin embargo, existen estudios interesantes, como “On the autocorrelation of the stock market” de Ian Martin publicado en enero de 2021 en Journal of Financial Econometrics, que aportan la novedad de analizar la autocorrelación a futuro, para lo que utilizan información obtenida de la cotización de opciones europeas sobre índices, es decir, utilizan las apuestas que los inversores realizan sobre la evolución próxima del mercado, con resultados esperanzadores.
La principal conclusión que destacamos es que las limitaciones de la información contenida en una serie temporal como puede ser la cotización histórica de la bolsa pueden y deben ser compensadas con datos externos nuevos, como por ejemplo utilizando las previsiones futuras de los inversores obtenidas del mercado de opciones como propone Martin, o bien con otras series históricas complementarias. La incorporación de información adicional aumenta de manera significativa el porcentaje de éxito de las estrategias de inversión.
Flujos netos de efectivo
FactSet (NYSE:FDS) ha registrado entradas netas de efectivo en ETFs de renta variable por importe de casi más de 31.500 millones de dólares, y salidas de 1.300 millones de ETFs de renta fija. Más de 27.000 millones tuvieron como destino ETFs de renta variable americana, lo que contrasta con el hecho de que el performance de los índices americanos haya sido peor que el de otras geografías.
Los datos de Refinitiv Lipper muestran entradas netas de 14.400 millones de dólares de fondos de renta variable, y salidas de 9.000 millones de renta fija. En conjunto, deja un saldo muy favorable para las bolsas. Los más de 50.000 millones de dólares recibidos por las bolsas mundiales en las últimas 4 semanas no han sido capaces de mantener su cotización que, de media, ha caído un 2,8%, lo que denota divergencias que deberán corregirse en las próximas semanas.
La cartera de derivados de los inversores institucionales ha reducido ligeramente la exposición a renta variable (70,6%) y renta fija (18,1%), sobreponderando materias primas (9,1%).
Seguimiento de la Fuerza Relativa Tendencial
Este indicador ayuda a determinar el estado en que se encuentran los diferentes activos, a partir del análisis de su composición interna. Es útil a la hora de determinar el peso relativo que debe asignarse a cada clase de activo en una cartera diversificada. Se diferencian cuatro tipos de tendencias (alcista, lateral-alcista, lateral-bajista y bajista). Identificamos a continuación en qué punto se encuentra la FRT con datos de cierre del viernes y cómo ha evolucionado en el tiempo.
Las materias primas (+53) siguen como la clase más fuerte. Por subcategorías, Energía (+61) e Industriales (+61) lideran la tabla, seguidas de Metales Preciosos (+50) y Alimentación (+45), todas en zona alcista. La renta variable (-8) vuelve a la zona lateral-bajista. Tras una semana positiva en término de performance, las cryptos entran tímidamente en zona lateral-bajista, pero muestran lecturas aún muy débiles. Los índices de volatilidad continúan en zona lateral-alcista, lo que se traduce en riesgo de inestabilidad para las bolsas.
En las últimas 4 semanas, las materias primas han tenido una revalorización media del 4,7%, mientras las caídas en las bolsas mundiales han sido del 2,8% y de las cryptos del 16,1%.
En la renta variable, los índices europeos continúan por cuarta semana como los más fuertes, o quizá deberíamos decir los menos débiles (-2), ya que han pasado a zona lateral-bajista, seguidos de los asiáticos (-16), que inician la semana en zona neutral y, en último lugar, los americanos (-19). La fortaleza interna del S&P 500 (+0) ha caído hasta zona neutral. El índice Dow Jones de Industriales (+3) es el más fuerte de los tres, mientras que el índice tecnológico Nasdaq (-6), continúa una semana más como el más débil.
Por el lado de los índices europeos, la FRT del CAC40 (+24) apenas ha se visto afectada durante la semana. MIB (+4) que ha sido durante meses uno de los más fuertes, ha sido superado por el DAX (+9) y el IBEX-35 (+5).
Actualización de los niveles críticos
Como saben de artículos anteriores, nuestra predisposición es alcista mientras el precio de los distintos activos se sitúe por encima de los niveles en los que se encuentran posicionados los inversores institucionales y que se muestran en la tabla siguiente. Los niveles de presión bajista son relevantes a los efectos de anticipar en qué zonas de precios puede incrementarse temporalmente la volatilidad.
A pesar de haber cotizado por encima de los niveles de control durante buena parte de la semana, el S&P 500 cerró el viernes por debajo del segundo de ellos, situado en 4.486, por lo que debemos esperar mayor debilidad en este índice y la predisposición es lateral-bajista. La situación del Dow Jones de Industriales es similar. Tras perder los 35.110, debemos esperar mayor debilidad en las próximas semanas. Sólo la superación de 35.497 permitiría recuperar la predisposición alcista. El índice tecnológico Nasdaq cerró el viernes por debajo de 15.098, el segundo nivel de control de institucionales, lo que le deja también con una predisposición lateral-bajista.
En el caso de las materias primas, la semana pasada recuperó la predisposición alcista, al superar el nivel de control que se situaba en 1.805. Ha experimentado una fuerte revalorización durante la semana. La plata también ha cerrado la semana por encima de 23,1, el nivel de control de los institucionales, por lo que recupera su predisposición alcista. El Brent ha continuado por octava semana consecutiva con subidas, habiendo superado los 94 dólares. La predisposición sigue siendo alcista.
El precio de control de los inversores institucionales en Bitcoin sigue cayendo una semana más. Ha pasado de 58.360 a 57.421. Sólo si se superase ese nivel, la predisposición sería alcista, por lo que se mantiene el escenario de debilidad. Esta semana, el nivel de control en el Ether se mantiene en 3.364. Mientras el precio no supere este nivel, esperamos que la debilidad se mantenga.
Actualizamos a continuación algunos de los niveles de prealerta más relevantes para la semana entrante:
• S&P 500: la pérdida de 4.400 abriría la posibilidad de correcciones.
• Dow Jones: la pérdida de 34.344 incrementaría riesgo de correcciones.
• Nasdaq 100: superación de 14.874 daría pie a nuevas subidas.
• Oro: la pérdida de 1.792 incrementaría riesgo de correcciones; la superación de 1.805 daría pie a nuevas subidas.
• Plata: la pérdida de 22,52 daría pie a nuevas caídas; superación de 23,83 abriría la posibilidad de buscar nuevos máximos locales.
• Crudo Brent: la pérdida de 93,3 incrementaría riesgo de correcciones.
• Bitcoin: la pérdida de 41.564 incrementaría el riesgo de correcciones; superación de 45.086 daría pie a nuevas subidas.
• Ether: la pérdida de 2.777 incrementaría el riesgo de correcciones.
¡Buena semana y buenas inversiones!