La existencia de  ciclos mensuales, diarios e intradiarios en las formaciones de precios parece estar fuera de toda duda. Ahora bien, que estos supongan de suyo una ineficiencia aprovechable en los mercados o, lo que es lo mismo, que sean capaces de generar beneficios extraordinarios para el inversor una vez descontados gastos, parece que no está tan claro. 

 

 

En 1973 Burton G. Malkiel, en su conocida obra Un paseo aleatorio por Wall Street, escribía lo siguiente a propósito de los ciclos:

 

Los descubrimientos de varios comportamientos en apariencia predecibles de las acciones indian que es posible que un paseo por Wall Street no sea perfectamente aleatorio. Los investigadores han documentado un "efecto enero", en el que los rendimientos de las acciones son anormalmente más elevados durante los primeros días de ese mes. (Alianza Editorial, Madrid, 1998, pág. 186)

 

Sin embargo, unas líneas más abajo deja claro que:

 

El problema general con estas anomalías es que son típicamente pequeñas en relación con los costes de las transacciones necesarios para explotarlas y no son siempre fiables, ya que a menudo fallan nada más ser descubiertas. El "efecto de la empresa pequeña" es un buen ejemplo. Tan pronto como se descubrió a principios de los años 80 dejó de ser efectivo. (pág. 187)

 

Desde entonces esta es la postura más extendida en el mundo académico y podemos resumirla en los siguientes cuatro puntos:

 

a) Las pautas estacionales existen, de hecho se han descubierto más de una docena en las últimas décadas.

b) No permiten obtener beneficios extraordinarios para la mayoría de los inversores debido a los costes de la operativa.

c) Fallan con bastante frecuencia, por lo que las predicciones basadas en pautas son poco fiables.

d)  La propia eficiencia de los mercados acaba desmoronando estas pautas: Su capacidad para generar beneficios se extingue en la medida en que más y más operadores comienzan a emplearlas en sus decisiones de posicionamiento.

 

Pero comencemos por definir el concepto: Los ciclos temporales o seasonality son tendencias regulares en las formaciones de precios cuya ocurrencia se acomoda a un patrón preestablecido. La aparición de estas tendencias supone una anomalía, o ineficiencia de los mercados, cuando su periodicidad y amplitud escapan claramente al "paseo aleatorio". De hecho, este es el elemento crítico de todos estos procesos: ¿Cómo acreditar que estamos ante un proceso regular y no ante un mero capricho del azar?

 Bien, solo hay dos respuestas: o manejamos un número elevadísimo de observaciones o podemos asociar la pauta analizada con algún proceso causal que afecte a ese mercado.

 Al comparar diferentes estudios observamos que el número de años analizados afecta dramáticamente a los resultados obtenidos. Por ejemplo, manejando tablas de diez años de rendimientos mensuales, es fácil encontrar productos que muestran meses, como enero o marzo, que han sido alcistas un 90% de las veces. Sin embargo, cuando manejamos tablas de cuarenta años o más, es difícil encontrar en ese mismo producto porcentajes superiores al 65%.

 Uno de los primeros calendar trading fue desarrollado por Jacob Bernstein en 1986 (Seasonal Concepts in Futures Trading, Wiley, Nueva York). Se trata de un calendario semanal que cubre numerosos productos agrícolas durante varias décadas y cuyos resultados son expresados en porcentaje de semanas alcistas / bajistas. En este caso se descubrieron relaciones fuertes en varios productos: En los futuros del maíz y la soja, los vencimientos de septiembre y octubre están claramente condicionados por la proximidad de la cosecha, mientras que en la carne de vacuno se observa el efecto de liquidación de stocks de fin de año. 

 Trabajos posteriores han documentado otras relaciones causales entre algunos derivados del petróleo y la forma en que almacenistas e intermediarios adelantan sus pedidos de cara a la temporada de invierno. Otras anomalías, como el "rally del dólar" de diciembre, también encuentran fundamento en procesos como los ajustes contables de las grandes empresas multinacionales de cara al fin de año. En el siguiente gráfico estacional del EURO/USD  podemos ver de manera muy elocuente esta anomalía: 

 

 

 

 En el gráfico, de 30 años, podemos apreciar la fuerte pauta alcista que se inicia unos días antes de diciembre y se prolonga hasta fin de año. Tras el cierre de ejercicio, observamos un segundo patrón bajista durante todo enero.

 Como pueden ver, los gráficos estacionales, cuando son de calidad y contienen suficiente número de datos,  aportan información muy valiosa sobre los rangos temporales más favorables para posicionarse en un determinado sentido o estar fuera del mercado. Ahora bien, ya les prevengo: Esta información es meramente probabilista y nunca debe ser tomada en solitario sino, a lo sumo, como un indicador más para tomar nuestras decisiones de trading. Algunos años pueden tener un comportamiento muy diferente del previsto.

 Vean la cara y la cruz de esta estrategia una vez programada en NinajaTrader:

 Diciembre de 2003 es un mes fabuloso que sigue perfectamente el guión previsto:

 

 

 

De hecho, sólo en esta operación habríamos ganado $8.350. También obtenemos operaciones fabulosas en 2002, 2005 y 2008. Sin embargo, vean lo que ocurrió en 2009:

 

 

 

¡Uff! Eso ya nos gusta mucho menos, ¿verdad?

 La conclusión obvia que podemos sacar es que trabajar solo una pauta estacional, por muy consolidada que ésta esté, es peligroso y nos podemos llevar un costalazo considerable. Por tanto, lo que tenemos que hacer es utilizar la información que nos proporcionan estos gráficos en alguno de los siguientes contextos operacionales:

 

a) Portfolios estacionales.

 Los ciclos no tienen por qué estar alineados ni apuntar en la misma dirección. Así encontramos que los ciclos en activos muy diferentes, por lo general, no muestran ninguna correlación entre ellos, incluso pueden tener correlación inversa con otros productos. De este modo, utilizando técnicas de asignación y balanceo similares a las de cualquier portfolio sistemático, podemos obtener una cartera diversificada y que nos proteja razonablemente de fuertes movimientos adversos.

 Algunos fondos, como el Horizons Seasonal Rotation (HAC) operan con este criterio y, a juzgar por sus resultados hasta hoy, parece que no les va mal.

 

 b) Filtros de posicionamiento

En este caso estaremos utilizando las pautas estacionales como un componente más de las reglas del sistema. De este modo, solo permitiremos abrir posiciones largas o cortas en los intervalos temporales estadísticamente más apropiados para cada producto.  Adviértase que estos filtros tienen por objeto mejorar el rendimiento de una estrategia que ya funciona. No es una buena práctica diseñar lógicas que solo tengan validez en los estrechos márgenes de una pauta estacional.

 

c) Rotación estratégica de activos.

 Este es uno de los usos más frecuentes. Muchos gestores basándose en la máxima popular, pero estadísticamente consistente, Sell in May and Go Away, suelen mantener sus acciones en cartera durante el primer semestre del año, pasándose después a la renta fija. De hecho este antiguo dicho popular, ahora se ha quedado algo obsoleto ya que el tramo alcista en grandes índices como el Dow Jones, el SP500 o el Nasdaq se prolonga desde noviembre hasta mediados de julio. Así que una estrategia rentable bien podrá ser ésta:

 

 

 

Vean, en contrapartida, como los futuros de renta fija (en este caso el ZN) inician su particular rally a partir de junio. Esto es así porque la correlación entre índices y bonos suele ser inversa (aunque hay excepciones, precisamente ahora en 2013):

 

 

 

Recuerden, estos dos últimos gráficos son de 2007. No he tratado de buscar nada más actual porque nos servirán para ilustrar la dinámica estacional de los mercados en los últimos 5 años. Esto es, después del cambio de marcoépoca de 2008.  Así mismo, en la segunda parte de este artículo veremos cómo programar ciclos sencillos en NinjaTrader y analizar su potencial como estrategias de trading. También mostraré algunos ejemplos de cómo ciclos aparentemente maravillosos, y muy mencionados en la literatura sobre el tema, encierran trampas inmensas a la hora de ponerlos en práctica.

 

© Tradingsys.org, 2013

Andrés A. García.

 

 

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Si usted es ciudadano o residente en los EE.UU. debe leer la siguiente advertencia.

 

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Past performance is not necessarily indicative of future results. Data and graph above are intended to be mere examples and are for educational and illustrative purpose only, and do not represent any trading recommendation.

 

Please read carefully the CFTC required disclaimer regarding hypothetical results below.

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