Al contrario de lo que se pregona como un mantra en muchos ámbitos, que dice: "los datos son todo”, lo cual en el campo de la ciencia es innegable, no produce el mismo impacto cuando nos alejamos de la actividad científica y nos adentramos en el mundo de la economía y las inversiones. Algo que considero crucial para la toma de decisiones en cualquier tipo de inversión es el entender que los datos son como una brújula antigua: nos orientan, pero no esperemos que nos saquen del medio del Amazonas. Comenzaré por ilustrar esta idea con un ejemplo autoreferencial.
Youtube no me conoce tanto
El algoritmo de YouTube, pese a su sofisticación, no parece conocerme tanto como afirman quienes se dedican a la venta de publicidad basándose en su eficiencia. Estas personas explican el accionar de dicho algoritmo cual Oráculo de Delfos, y deben sostener una narrativa exagerada tanto del efecto como de la profundidad con la que el algoritmo supuestamente nos comprende a cada uno de nosotros. Su negocio depende de convencer a las empresas de que inviertan en publicidad en su plataforma, apelando a la promesa de una segmentación perfecta.
En mi caso, no sigo cuentas particulares en redes sociales, y cuando busco un video sobre una receta específica debido a mi falta de conocimiento en la cocina, para YouTube esto parece ser una revelación trascendental. Simplemente busco una receta de cómo hacer una tortilla específica porque tengo hambre y no quiero prender fuego la cocina. Y de pronto, YouTube me quiere convencer de que soy un chef frustrado. Videos de gastronomía por todos lados. Como si mi único interés en la vida fuera aprender a flambear postres.
Sin embargo, el gusto por la cocina no forma parte de mis intereses, ni de lo que me define, ni es algo en lo que esté ansioso por profundizar. El leer tranquilo en la playa, tocar algo de guitarra, salir a correr para despejar la mente, no están en ese radar porque no generan datos rastreables, no son campos en los que necesite a las redes para ayudarme a encontrar algo. Son espacios donde el algoritmo es ciego. En cambio, se basa en dos búsquedas que realicé porque no sabía cortar una cebolla sin llorar, y con eso construye un perfil psicológico al cual venderle publicidad equivocada.
Con esto no pretendo restar importancia al "big data" ni a los algoritmos, sino más bien trazar un paralelismo con el mercado de inversiones financieras. Porque el análisis de datos en el mundo de los mercados, tiene esa misma vibra de promesa exagerada. Los vendedores de "sistemas" dicen que con suficientes números y automatizaciones es posible tener mejores criterios, en los que no influya el error humano. Pero cuidado, como antes mencioné, esto no es ciencia, es economía.
Quienes defienden el análisis de grandes volúmenes de datos argumentan, con razón, que se trata de un enfoque similar a pescar con una red en lugar de con caña y anzuelo, donde las excepciones que se escapan no tienen gran relevancia. Pero para los inversores minoristas, esta estrategia no es viable. No podemos tirar la red y esperar. Necesitamos el anzuelo para maximizar beneficios y minimizar riesgos. Porque lo importante a entender es que la lógica del "big data" no está hecha para minoristas.
Un inversor particular, que cuenta con sus $5.000 de capital, no puede jugar a lo mismo que un gigante fondo de inversión. El fondo tira su red sobre el S&P500, recoge lo que venga y poco le importa si la rentabilidad es del 5%. Porque para ellos, ese 5% sobre millones es algo bueno. Pero el minorista no tiene ese margen. Si vive del mercado financiero o quiere hacerlo, debe necesariamente tomar otra estrategia.
El culto a los patrones
Existe entre los inversores minoristas un sentimiento bastante extendido de fé en los indicadores técnicos. Algunos incluso los mencionan como un dato de mercado independientemente de la estratégia que apliquen. Y realmente es una actitud que no comprendo, más allá de la falta de pruebas de su utilidad. Para un operador que recién está comenzando, con poco dinero, no veo el sentido en aferrarse a un concepto vacío de fundamentos.
Existe toda una corriente nihilista entre los traders minoristas. Y cuando digo nihilista, no lo digo como elogio. Me refiero a esa mentalidad de adoptar una posición de renuncia voluntaria al contexto y al sentido que pueda tener el precio de un activo, delegando esta responsabilidad enteramente en la estadística. Contexto, fundamentos, sentido... todo eso, descartado. Es como si se rindieran antes de empezar. El precio sube o baja, y la única brújula que tienen son los antecedentes de lo que sucede con el MACD, RSI o el estocástico en casos similares. Aunque ningún gestor de grandes fondos de inversión o bancos se apoye en herramientas con criterios tan frágiles y arbitrarios como un promedio móvil para tomar decisiones, muchos inversores minoristas confían ciegamente en ellas. Pasan por alto que los valores de configuración, y por ende los resultados del indicador, son completamente subjetivos, definidos únicamente por sus propias elecciones, y difieren de los que otro inversor podría observar en la misma cotización de precios.
Tomemos el caso de tres inversores que analizan la misma gráfica de precios, en el mismo marco temporal y al mismo tiempo. El primero utiliza medias móviles de 10 y 20 períodos, el segundo de 15 y 25, y el tercero de 25 y 50. Aunque estudien idénticos movimientos del mercado, cada uno recibirá señales de compra y venta en momentos diferentes y, en consecuencia, interpretará el comportamiento del activo de maneras opuestas. Mientras uno puede percibir un escenario alcista, otro identificará una situación bajista, y el otro verá el precio estancado en el limbo sin entender bien qué pasa. ¿Cuál es la verdad? Depende de a quién le preguntemos. Y ahí está el problema, es totalmente dependiente de su configuración arbitraria. Esta subjetividad lleva a que todos ellos cometan aciertos y errores en proporciones similares, dado que esa es la naturaleza inherente de los promedios. Cambiar el parámetro de un oscilador como el RSI, por ejemplo, puede llevar a que un activo pase de un estado de sobrecompra a uno de sobreventa sin variar ni un centavo en la cotización.
Pero el problema de fondo, y aquí es donde se desmorona la retórica de los indicadores, no es sólo que estos cálculos sean arbitrarios. El problema es que aíslan al operador de los datos que están ponderando. La acumulación de información o el cálculo de promedios que buscan una supuesta "purificación estadística" para la toma de decisiones flaquean en un punto crucial: la falta de contexto. Los datos pueden ofrecer patrones de comportamiento habituales, pero son incapaces de identificar las razones subyacentes que motivan esos comportamientos. No nos dicen por qué esos patrones existen.
Saber cuándo
Hay una trampa en el trading, de la que nadie nos avisa cuando entramos al juego, que es tomar un gráfico, buscar patrones históricos que nos "validen" una teoría, y decir: "Listo, ya entendí cómo funciona el mercado en estas situaciones". Claro que entendimos, pero entendimos mal lo que hay que buscar. Porque cada momento del mercado tiene un contexto que lo afecta y que le suma variables nuevas. Lo que pasó una vez no va a pasar igual dos veces de forma idéntica, y si nos aferramos a ese tipo de razonamiento, vamos a sufrir bastante.
Una fórmula de procedimiento puede ser efectiva para seguir una receta de cocina, donde el objetivo final se alcanza replicando los mismos pasos una y otra vez. Este método es perfectamente adecuado para ese propósito. En contraste, el trading y las inversiones carecen de una "fórmula" infalible aplicable a todos los ciclos de mercado, ya sean de corto, mediano o largo plazo. Y lo que realmente he encontrado como consistente en los inversores profesionales es la capacidad de adaptación, lo que diferencia a los que saben de los que improvisan: evaluar los mismos criterios pero otorgar pesos distintos a las variables según el momento específico. El "cuándo" suele ser ese detalle que muchos subestiman, pero que define el juego. ¿Cuándo rotar de renta fija a acciones? ¿Cuándo salir del mercado y refugiarse? Esto no tiene que ver con patrones históricos, ni con indicadores mágicos. Tiene que ver con entender qué está pasando en los activos en ese momento específico. Es el análisis contextual.. Y ese “cuándo”, a pesar de requerir un paso más de análisis, puede también encuadrarse en ciertas reglas estables.
Este "cuándo" es un concepto que los grandes inversores han explorado históricamente con profundidad. Un ejemplo sencillo de esto es la probada eficacia de la alocación de activos en cualquier cartera de inversión. Más del 90% de la rentabilidad de los fondos de inversión en renta activa proviene de este principio. En esencia, se trata de identificar qué tipo de activos son adecuados para invertir en cada contexto de mercado. De ello se desprende que la especificidad de un activo concreto no sea el mayor generador de rentabilidad. Dicho de otro modo, mi ganancia como inversor no depende tanto de elegir las acciones de Coca-Cola sobre las de Pepsi, sino de entender el contexto en el que invierto en acciones de bebidas. Así, independientemente de cuál de las dos elija, puedo obtener ganancias bajo distintas condiciones técnicas de mercado
Algo que siempre he considerado fundamental en mi actividad como inversor es ser consciente de que los datos sobre un activo no responden a las motivaciones de fondo de una inversión. La estadística de precios históricos no sirve para extraer ningún conocimiento más que una simple eficacia histórica, e invertir a ciegas no es una situación en la que me sienta cómodo. No estoy dispuesto a renunciar al sentido ni al contexto del riesgo que estoy asumiendo. De esa forma, simplemente nunca hubiera aprendido a invertir.
La variable de los cíclos
El ciclo de mercado es un concepto algo básico, pero que al mismo tiempo mucha gente subestima. Es entendible porque está tan presente que casi ni lo vemos. Es como el aire, siempre está ahí, pero no nos damos cuenta de que lo necesitamos hasta que nos falta. Y el mercado respira ciclos. Si bien se pueden englobar en un formato de criterios genéricos, las características de un ciclo de mercado particular genera que un activo cualquiera se comporte de formas muy disímiles bajo las mismas condiciones técnicas.
Lo interesante del ciclo económico es que nos da un contexto. El activo en sí puede ser genial, pero si el momento no es el adecuado, vamos a perder de todas formas. No es lo mismo invertir en un período de tasas bajas que en uno de tasas altas, y el rendimiento de una inversión en un período u otro va a ser distinto. Las tasas de interés sobre la renta fija son uno de los factores que trabajan en el fondo. Pueden darle mayor o menor protagonismo a un activo en diferentes momentos.
Observemos lo que pasa en un ciclo de tasas bajas. Todo fluye. Hay empleo, el público tiene dinero en el bolsillo, y los negocios trabajan a buena capacidad. En este escenario, los datos técnicos nos pueden ayudar a afinar la puntería para entrar al mercado con menos riesgo. Pero el verdadero potencial no lo otorga ningún patrón, sino que lo da el contexto. Es ahí donde entendemos que quizás es momento de animarse más con posiciones en empresas tecnológicas, porque el escenario está preparado para que crezcan.
Ahora demos la vuelta. Nos vamos a un ciclo de tasas altas, y todo cambia. De pronto, el consumidor está más ajustado y la gente deja de generar gastos ocasionales. No hay restaurantes llenos, menos personas con celulares nuevos, menos personas con la ropa de moda. Entonces las empresas que dependen de ese consumo caen. Y es responsabilidad de nosotros como inversores saber que ese no será el mejor destino para las inversiones de capital institucional. En cambio, si en esos momentos miramos las acciones de servicios públicos, las que tienen contratos con el Estado, esas suelen resistir bastante mejor. Para explicarlo de forma resumida, a la gente le pueden quitar el postre del restaurante, pero no la luz ni el agua.
El punto clave es que estas decisiones no son improvisadas. Personalmente, no me despierto un día para decir: "Uy, parece que las tasas subieron, voy a cambiar toda mi cartera". La forma de proceder está definida de antemano. Tengo presente cómo voy a actuar en cada ciclo porque el contexto es la variable que siempre está en el centro del tablero. Y a pesar de los simples ejemplos de largo plazo que aquí expongo, la misma estructura de acción se aplica al caso del trading intradiario y de corto plazo. Las fases por las que atraviesa el mercado tienen influencia y ofrecen un contexto valioso para su estudio en cualquier marco temporal.
Flujo de capital global
El flujo de capital global ejerce una influencia directa y palpable sobre las distintas clases de activos. Aquí hablamos de refugios, incertidumbre y decisiones políticas que tienen la capacidad de volar cualquier cálculo por los aires. En momentos de incertidumbre global los capitales tienden a buscar refugio. Bonos del Tesoro de Estados Unidos, el oro, o activos que tienen capacidad de resistir a las peores tormentas. Estos movimientos afectan significativamente los precios de estos instrumentos, incluso si las condiciones técnicas del activo permanecen estables. No importa si el precio del oro está formando un triángulo, hombro cabeza hombro, o si los indicadores marcan sobrecompra, el dinero llegará al instrumento.
Sin embargo, no sólo el contexto macroeconómico define estas dinámicas, sino que también entra en escena la política. Un ejemplo no muy lejano es el de Donald Trump en la Casa Blanca. Política proteccionista, restricciones a las importaciones chinas, y de pronto teníamos empresas industriales y tecnológicas en Estados Unidos que se convertían en las consentidas del mercado. No era estadística, ni mucho menos un patrón histórico repetido. Era el contexto político redefiniendo las reglas del juego. Lo que importaba no era el gráfico de Nvidia, sino Trump desde el Salón Oval dejando de lado el libre mercado para aplicar una fuerte intervención estatal.
Incluso cuando analizamos empresas tan conocidas como Pfizer, Johnson & Johnson, Microsoft, Meta, Google o Apple, el contexto puede desatar rendimientos completamente distintos a los proyectados por los datos históricos. Muchas de estas compañías operan desde un paraíso fiscal como Irlanda, donde más del 95 % de sus estructuras están diseñadas para evitar el pago de impuestos en Estados Unidos. En un escenario donde una regulación internacional o una decisión del gobierno irlandés modificara las tasas impositivas, el impacto en sus precios sería inmediato y significativo. Por ello, el seguimiento del entorno regulatorio y político de estas empresas requiere un enfoque diferente al aplicado a compañías que operan bajo marcos fiscales diferentes.
Hoy en día, las repercusiones de un evento en cualquier parte del mundo raramente pasan desapercibidas en los mercados globales. Un default en Argentina, una caída en el mercado chino, y el capital se traslada de inmediato hacia activos seguros en Europa o Estados Unidos. Este flujo es instantáneo, palpable, pero completamente impredecible desde un gráfico. La estadística no nos prepara para estas cosas, pero el análisis contextual sí.
Delegar este análisis contextual en patrones históricos o modelos estadísticos equivale a ignorar las razones dinámicas que mueven el mercado actual. Para alcanzar una verdadera eficacia en las inversiones, el análisis debe adoptar un enfoque amplio y proactivo hacia la búsqueda de causas. Podríamos inspirarnos en la visión del panóptico de Bentham: una postura de observación constante que permita identificar y evaluar las variables contextuales que rodean cada activo. Solo así es posible maximizar la rentabilidad y evitar el perjuicio que genera el enfocarse solamente en patrones de comportamiento de precios.
Fe en el pasado, ignorancia del presente
El "backtest" es esa herramienta que muchos traders novatos abrazan como si fuera la piedra filosofal del mercado. Es un juego tentador el cargar un set de datos históricos, identificar patrones, ajustar parámetros y ¡listo!, una hoja de cálculo que "demuestra rentabilidad". Pero, ¿qué es lo que realmente estamos validando? No es una estrategia, sino nuestra confianza ciega en que el futuro es un clon del pasado. El “backtest” es un proceso técnico que analiza datos, pero jamás puede interpretar las razones detrás de ellos. No le importa si el volumen de compras en una acción en 2010 fue porque el CEO anunció un nuevo producto o porque un fondo decidió reequilibrar su cartera. Al igual que en la operativa intradiaria, la estadística no nos dice si ese trade que funcionó sobre una media móvil se vió afectado porque el precio casualmente se encontraba en una zona de captura de stops minoristas por parte de las instituciones.
Imaginemos que encontramos un patrón técnico con un 60% de éxito en las últimas 1.000 repeticiones. Genial. Ahora, preguntémonos: ¿qué pasó en ese 40% restante? ¿Qué contexto permitió que ese 60% tuviera éxito? ¿Qué tan probable es que ese contexto se repita? El "backtest" no responde a estas preguntas, ni tampoco las plantea. Lo único que hace es dar una falsa sensación de seguridad basada en resultados pasados, desprovistos de cualquier matiz.
Desde la perspectiva de un inversor minorista, distinguir entre lo relevante y lo irrelevante en un grán cúmulo de datos no siempre resulta evidente. Los datos, por sí solos, no aportan sentido ni verdad alguna hasta que les asignamos un valor. Sin entender las razones detrás de cada ingreso de volumen al mercado, no disponemos de un criterio claro para determinar qué casos son más importantes que otros para actuar en consecuencia. Por ello, el conocimiento que brinda una hoja de cálculo de "backtest" es demasiado primario y superficial como para confiarle nuestro capital.
El problema se vuelve más grave cuando el inversor confunde "optimización" con "entendimiento". Cambia los parámetros, ajusta el período de tiempo, prueba con diferentes activos, y termina interpretando los datos de forma subjetiva. Esto puede llevarnos a operar en contextos desfavorables que sólo parecen validados por la confianza en antecedentes históricos. Esa ilusión de control estalla tan pronto como el mercado decide hacer algo que el inversor puso como filtro pero en un momento poco habitual. En esas situaciones la impotencia del operador es total, ya que al no entender las razones de sus decisiones de ejecución no está capacitado para hacer correcciones a su modelo.
Los datos son los mismos en distintos contextos, pero ignorar deliberadamente parte de esa información dificulta entender por qué, bajo condiciones técnicas similares, una inversión puede tener éxito o fracasar. Por ejemplo, en septiembre de 2020, un indicador como el RSI señalaba un mercado estadounidense sobrecomprado tras seis meses de subidas pronunciadas. Basándonos en este indicador, parecería lógico tomar ganancias y salir ante el primer retroceso. Sin embargo, el contexto en esos meses no era similar a otros momentos en que el RSI mostraba sobrecompra. Aquellos que siguieron ciegamente las señales técnicas vieron limitadas sus ganancias, mientras que quienes incorporaron el contexto y las dinámicas del mercado aprovecharon 14 meses adicionales de alzas ininterrumpidas.
Por último, no debemos perder de vista que la información sobre ejecuciones de volumen y comportamientos de compra y venta que muchos indicadores toman como base está, en cierta medida, distorsionada. Para una mayor profundización en este tema, recomiendo leer el artículo sobre volumen, cuyo enlace dejo AQUÍ.
Conclusión
Como la sal o la pimienta, una porción de datos puede ser útil para condimentar una estrategia de inversión. Sin embargo, cuando los datos se convierten en el ingrediente principal, transforman la receta en un plato tóxico a largo plazo. Evaluar y reaccionar al contexto de una inversión no es sinónimo de improvisación ni de carecer de una metodología sólida. El núcleo de las decisiones, lo que impulsa las intenciones y el momento en que el volumen fluye entre activos, proporciona la información clave sobre el comportamiento institucional. Estos son los momentos en los que las voluntades de los grandes participantes del mercado convergen, arrastrando consigo a los minoristas que empatizan con dichas razones. Detrás de cada gráfica hay personas, decisiones, y nada de esto se encuentra en una hoja de cálculo con datos históricos.
Julian Assange, decía que la transparencia no siempre es de fiar. Lo curioso es que lo diga alguien que dedicó su carrera a exponer informaciones ocultas. Pero tiene razón en un punto, ¿de qué sirve una gran cantidad de información sin entender la fuente o el propósito detrás de esos datos? En el mercado, yo prefiero una muestra pequeña, pero bien fundamentada, antes que un océano de números sin fundamento. Es la diferencia entre saber lo qué estamos haciendo y simplemente ejecutar inversiones sin sentido.
Las razones de inversión de figuras como Warren Buffett, Jim Simons, Bill Gross, Ray Dalio y otros grandes inversores no están detalladas en el dominio público. Pero sin lugar a dudas, he aprendido más de los casos aislados en los que he podido estudiar estas razones a fondo que de cualquier estadística general sobre las posiciones de sus fondos de inversión.
Hablando de estadística, vamos a algo más técnico. Se habla mucho del trading cuantitativo, de los algoritmos y de cómo han "cambiado el juego". Claro, en cierto nivel tienen su espacio: el arbitraje, el scalping, esas operaciones de milisegundos donde el humano no tiene oportunidades. Pero estudiando a los fondos más grandes en este ámbito, encuentro que cuando el tiempo de juego pasa de segundos a minutos, y ni hablar de horas, días o meses, los grandes fondos cuantitativos no dejan el análisis en manos de la máquina. ¿Por qué? Porque el contexto sigue siendo esencial. No prescinden del factor humano para interpretar el contexto. Por ello, adoptar una postura saludable hacia el trading implica reconocer que el análisis requerido para una inversión rentable va más allá de lo que la estadística puede abarcar. Usar datos, sí. Pero no dejar que sean el motor de una estrategia. Porque en definitiva, el mercado no es una ecuación ni un algoritmo perfecto. Es un espacio donde el caos, el interés y el contexto siempre tendrán la última palabra.