Un estudiante de finanzas contra un comerciante profesional

1. Los modelos estocásticos tradicionales frente a la IA (aprendizaje automático y aprendizaje profundo).

Enfoque algorítmico:

• Modelos estocásticos tradicionales: estos modelos se basan en algoritmos matemáticos explícitos que a menudo se basan en suposiciones simplificadoras sobre la distribución de datos. Utilizan métodos como los modelos lineales, las series temporales, los modelos ARIMA (media móvil integrada autorregresiva), etc.

• IA (aprendizaje automático y aprendizaje profundo): estos enfoques se basan en el aprendizaje de los datos más que en la especificación explícita de un modelo matemático. Los modelos están entrenados para reconocer patrones y relaciones en los datos mediante algoritmos de aprendizaje automático y, en el caso del aprendizaje profundo, mediante redes neuronales artificiales con múltiples capas ocultas.

Capacidad para capturar modelos complejos:

• Modelos estocásticos tradicionales: con frecuencia son menos capaces de capturar patrones complejos y no lineales en los datos porque se basan en suposiciones más simples y estructuras de modelos menos flexibles.

• IA (aprendizaje automático y aprendizaje profundo): estos enfoques son más adecuados para capturar patrones complejos y no lineales en los datos, gracias a su capacidad para aprender representaciones jerárquicas de datos en varios niveles de abstracción.

Interpretabilidad:

• Modelos estocásticos tradicionales: suelen ser más fáciles de interpretar porque se basan en fórmulas matemáticas explícitas.

• IA (aprendizaje automático y aprendizaje profundo): estos modelos suelen ser más difíciles de interpretar debido a su naturaleza compleja y opacidad. Sin embargo, existen técnicas para explicar las predicciones de estos modelos, pero su implementación puede ser más compleja.

Requisitos de datos:

• Modelos estocásticos tradicionales: a menudo pueden funcionar con conjuntos de datos relativamente pequeños y pueden proporcionar resultados razonables incluso con datos faltantes o ruidosos.

• IA (aprendizaje automático y aprendizaje profundo): estos enfoques generalmente requieren conjuntos de datos más grandes para la capacitación y, a menudo, son sensibles a la calidad y cantidad de los datos. Es posible que requieran más preprocesamiento de datos para obtener resultados significativos.

2. ¿Es el modelo LSTM RNN (multivariante) el mejor para la previsión bursátil? ¿Qué datos debe utilizar: datos altos, mínimos, abiertos, de cierre, de volumen y datos corporativos?

El modelo RNN (red neuronal recursiva) LSTM (memoria a largo plazo) es, de hecho, uno de los modelos más populares para pronosticar series temporales, incluidos los datos del mercado de valores. Sin embargo, no existe un modelo único que sea siempre el «mejor» para hacer previsiones bursátiles, ya que la eficacia de un modelo depende de muchos factores, como la calidad y la cantidad de los datos disponibles, el período de previsión y la naturaleza cambiante de los mercados financieros.

Los datos que se utilizan habitualmente para las previsiones bursátiles suelen incluir los precios de las acciones (máximo, mínimo, apertura, cierre), el volumen de operaciones y los datos macroeconómicos relevantes. Además, el uso de datos corporativos, como informes financieros, datos de productos y servicios, eventos específicos de la empresa, etc., también puede resultar útil para mejorar el rendimiento de las predicciones.

Estas son algunas consideraciones importantes a la hora de utilizar un modelo RNN de LSTM para la previsión bursátil multivariante:

• Elección de funciones: es importante seleccionar con prudencia qué funciones incluir en el modelo. Esto puede incluir los precios de las acciones (máximos, mínimos, de apertura, de cierre), el volumen de operaciones y otros datos relevantes, como los datos empresariales (por ejemplo, ingresos, ganancias, anuncios importantes).

• Preprocesamiento de datos: antes de entrenar el modelo LSTM, es esencial normalizar los datos, tratar los valores faltantes y, posiblemente, aplicar técnicas de suavizado o reducción de ruido.

• Arquitectura del modelo: la arquitectura del modelo LSTM puede variar según la complejidad de los datos y las necesidades de previsión específicas. Esto puede incluir la cantidad de capas del LSTM, la cantidad de neuronas en cada capa y el uso de técnicas como la atención para mejorar el rendimiento del modelo.

• Entrenamiento y validación del modelo: el entrenamiento del modelo RNN de LSTM implica dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y validación y ajustar los hiperparámetros del modelo para optimizar el rendimiento de las previsiones. El uso de técnicas como la validación cruzada puede ayudar a evaluar la generalización del modelo.

3. ¿Qué período histórico debería elegir para un horizonte de predicción específico?

La elección del período histórico para entrenar un modelo de predicción depende de varios factores, entre ellos:

• Condiciones de mercado estables: los mercados financieros pueden estar sujetos a períodos de volatilidad o estabilidad. A menudo es una buena idea elegir un período histórico que represente una variedad de condiciones del mercado, incluidos los períodos de ascenso, caída y estabilidad, de modo que el modelo pueda generalizarse de manera eficaz a diferentes situaciones.

• Disponibilidad de datos: los datos históricos disponibles pueden tener limitaciones en términos de disponibilidad y calidad. Es importante elegir un período histórico del que disponga de datos completos y de buena calidad, para que el modelo pueda entrenarse adecuadamente.

• Relevancia temporal: si planea hacer predicciones a corto plazo, puede ser útil utilizar datos históricos más recientes, ya que es más probable que reflejen las condiciones actuales del mercado. Por otro lado, si su horizonte de predicción es a más largo plazo, puede utilizar un período histórico más amplio para captar las tendencias a más largo plazo.

• El objetivo de la predicción: el período histórico elegido también puede depender del objetivo específico de su predicción. Por ejemplo, si se centra en predecir la volatilidad a corto plazo, puede elegir un período histórico que incluya períodos de alta volatilidad. Si predice tendencias a largo plazo, un período histórico más largo puede ser adecuado.

En resumen, la elección del período histórico depende de una variedad de factores, incluida la estabilidad de las condiciones del mercado, la disponibilidad de datos, la relevancia temporal y el objetivo de la predicción. Es importante elegir un período histórico que represente una variedad de condiciones del mercado y que se adapte al horizonte de predicción específico.

4. Inversión pasiva (ETF) frente a selección de acciones: rentabilidad a largo plazo (mención de los fondos de cobertura).

Al comparar la inversión pasiva a través de ETF (fondos cotizados en bolsa) con la selección activa de acciones, especialmente con respecto al rendimiento a largo plazo, es necesario tener en cuenta varios factores, como la gestión de riesgos, los costes y la eficacia de los gestores de fondos.

Inversión pasiva (ETF):

• Los ETF suelen seguir los índices bursátiles, lo que significa que su rentabilidad está vinculada a la del índice subyacente. Ofrecen una diversificación instantánea, ya que invierten en una cesta de acciones que son representativas del índice.

• Las comisiones de gestión de los ETF suelen ser más bajas que las de los fondos gestionados activamente, lo que puede aumentar la rentabilidad neta de los inversores a largo plazo.

• Los inversores pasivos generalmente se benefician de la estabilidad de las inversiones a largo plazo y, a menudo, evitan la volatilidad asociada a la selección activa de acciones.

Selección activa de títulos:

• La selección activa de acciones implica que los administradores de fondos elijan acciones individuales en un esfuerzo por superar al mercado. Esto puede conducir a rentabilidades superiores a las del mercado si los gestores toman decisiones inteligentes.

• Sin embargo, las investigaciones muestran que la mayoría de los gestores de fondos no consiguen superar de manera constante al mercado a largo plazo tras tener en cuenta las comisiones de gestión.

• Algunos fondos, como los fondos de cobertura, utilizan estrategias más sofisticadas, como el arbitraje, la negociación de derivados o el uso del apalancamiento para tratar de generar mayores rendimientos. Sin embargo, estas estrategias pueden ser más riesgosas y menos accesibles para los inversores comunes.

En general, los ETF suelen ofrecer una opción de inversión simple, de bajo costo y diversificada para los inversores a largo plazo, mientras que la selección activa de acciones puede implicar mayores riesgos y mayores costos. Si bien algunos gestores de fondos pueden superar a los del mercado, la mayoría de los inversores optan por estrategias pasivas debido a su eficiencia y sencillez. Sin embargo, cada inversor debe evaluar sus propios objetivos, tolerancia al riesgo y preferencias antes de elegir un enfoque de inversión.

5. ¿Cuáles son las principales causas de los aumentos en los mercados financieros? ¿Cuáles son los principales indicadores a tener en cuenta? (ratios financieros, liquidez en los mercados: política monetaria de los bancos centrales).

Los aumentos en los mercados financieros pueden deberse a una variedad de factores económicos, financieros y geopolíticos. Estas son algunas de las principales causas de los aumentos en los mercados financieros y los principales indicadores a los que hay que prestar atención:

1. Crecimiento económico: Un crecimiento económico sólido y sostenido puede aumentar la confianza de los inversores y fomentar el aumento de los mercados financieros. Los inversores supervisan indicadores como el producto interno bruto (PIB), las cifras de empleo, el gasto de los consumidores y los indicadores de confianza empresarial para evaluar la salud de la economía.
2. Política monetaria acomodaticia: Las políticas monetarias acomodaticias de los bancos centrales, como las tasas de interés bajas y las medidas de estímulo monetario, como la flexibilización cuantitativa, pueden fomentar las inversiones en los mercados financieros al abaratar el crédito y estimular la actividad económica.
3. Perspectivas de beneficios empresariales: La perspectiva positiva de los beneficios corporativos puede ayudar a respaldar los aumentos en los mercados financieros. Los inversores supervisan los informes trimestrales de las empresas, las perspectivas de crecimiento de los beneficios y los indicadores específicos del sector para evaluar el rendimiento empresarial futuro.
4. Estabilidad política y geopolítica: La estabilidad política y geopolítica en una región determinada también puede fomentar el aumento de los mercados financieros al reducir la incertidumbre y aumentar la confianza de los inversores.
5. Flujo de caja: Los flujos de caja en los mercados financieros, incluidas las entradas de capital extranjero, las compras de activos por parte de los fondos de inversión y los movimientos de los inversores institucionales, también pueden influir en los movimientos de los precios en los mercados.

En cuanto a los principales indicadores a tener en cuenta, estos son algunos de los principales:

• Índices bursátiles: Los índices bursátiles como el S&P 500, el Dow Jones Industrial Average y el Nasdaq Composite se utilizan a menudo como barómetros del rendimiento general del mercado.
• Tasa de interés: Los tipos de interés establecidos por los bancos centrales son monitoreados de cerca porque influyen en el costo del crédito y pueden tener un impacto en las decisiones de inversión.
• Inflación: La inflación puede afectar el poder adquisitivo y el rendimiento real de las inversiones. Los inversores supervisan las tendencias de inflación y las decisiones de política monetaria de los bancos centrales en respuesta a la inflación.
• Indicadores económicos: Indicadores como el PIB, las cifras de empleo, las ventas minoristas y el índice de gestores de compras (PMI) pueden proporcionar información sobre la salud de la economía e influir en las decisiones de inversión.
• Ratios financieros: Los ratios financieros, como la relación precio-beneficio (PER), la relación precio-libro (P/B) y la rentabilidad por dividendos, se pueden utilizar para evaluar la valoración de las acciones y guiar las decisiones de inversión.

En resumen, los aumentos de los mercados financieros pueden estar influenciados por una amplia gama de factores económicos, financieros y geopolíticos. Los inversores vigilan de cerca los indicadores económicos clave, las políticas monetarias de los bancos centrales y los flujos de liquidez en los mercados para evaluar las perspectivas de crecimiento y rentabilidad.

6. ¿Cómo escapar de los algoritmos de Black Rock, Citadel, etc.? ¿Qué mentalidad y qué estrategia debemos adoptar?

Escapar de los algoritmos de firmas de gestión de activos como BlackRock y Citadel puede resultar difícil, ya que estas empresas utilizan estrategias sofisticadas y algoritmos avanzados para tomar decisiones de inversión. Sin embargo, estos son algunos enfoques que están adoptando algunos inversores para tratar de destacar:

1. Adoptar un enfoque a largo plazo: En lugar de intentar superar los algoritmos a corto plazo, los inversores pueden adoptar un enfoque a largo plazo invirtiendo en empresas sólidas con fundamentos sólidos. Este enfoque puede ayudar a evitar las fluctuaciones a corto plazo y centrarse en el crecimiento a largo plazo.
2. Invertir en activos alternativos: Los inversores pueden optar por invertir en activos alternativos, como bienes raíces, materias primas o inversiones privadas, que pueden verse menos influenciados por los algoritmos de negociación de alta frecuencia utilizados por algunas firmas de gestión de activos.
3. Diversificación de carteras: La diversificación de la cartera es una estrategia clave para mitigar los riesgos asociados a los movimientos del mercado. Al invertir en una amplia gama de activos, sectores y regiones geográficas, los inversores pueden reducir su exposición a las fluctuaciones de precios influenciadas por los algoritmos.
4. Céntrese en el valor intrínseco: En lugar de seguir ciegamente los movimientos del mercado, los inversores pueden centrarse en el valor intrínseco de los activos que poseen. Esto implica realizar un análisis exhaustivo de los fundamentos de la empresa, incluidos sus ingresos, ganancias, administración y posición competitiva.
5. Inversión socialmente responsable (SRI): La inversión socialmente responsable tiene en cuenta los criterios ambientales, sociales y de gobierno (ESG) en el proceso de inversión. Este enfoque puede ayudar a los inversores a evitar las empresas que no cumplen con los estándares éticos o ambientales.
6. Mentoría y educación continua: Los inversores pueden buscar mentores con experiencia y seguir formándose para mejorar sus habilidades de inversión. Comprender los mercados, las estrategias de inversión y las tendencias económicas puede ayudar a los inversores a tomar decisiones informadas y mantenerse informados sobre la evolución del mercado.

7. ¿Están cambiando las reglas de los mercados financieros? (incoherencias actuales)

La demografía, la proliferación de noticias falsas y los intereses ocultos en un contexto de guerra de información pueden influir en las reglas del mercado financiero y crear inconsistencias regulatorias. Así es como estos aspectos pueden afectar a los mercados financieros:

1. Demografía: Las tendencias demográficas, como el envejecimiento de la población, los cambios en la estructura familiar y la migración internacional, pueden afectar a los mercados financieros al influir en la demanda de bienes y servicios, el crecimiento económico y las políticas fiscales. Por ejemplo, el envejecimiento de la población puede llevar a una mayor demanda de productos financieros relacionados con la jubilación, mientras que la migración internacional puede afectar a los flujos de capital y las inversiones transfronterizas.
2. Noticias falsas y desinformación: La proliferación de noticias falsas y desinformación puede tener un impacto en la confianza de los inversores y en la estabilidad de los mercados financieros. La información errónea puede influir en las decisiones de inversión, generar movimientos irracionales de precios y perturbar la estabilidad del mercado. Es posible que los reguladores financieros deban adoptar normas para promover la transparencia y combatir la desinformación en los mercados financieros.
3. Guerra de la información e intereses ocultos: En un contexto de guerra de la información, los actores estatales y no estatales pueden tratar de manipular los mercados financieros para servir a sus propios intereses políticos o económicos. Esto puede incluir la difusión de información falsa para desestabilizar los mercados, la manipulación de los precios de los activos financieros o el uso de sanciones económicas para influir en las decisiones de los inversores. Los reguladores financieros deben estar atentos para detectar y contrarrestar tales prácticas a fin de mantener la integridad de los mercados financieros.
4. Aumento de la oferta monetaria: El aumento de la oferta monetaria puede deberse a políticas monetarias expansivas implementadas por los bancos centrales para estimular la economía. Esto puede llevar a un aumento de los niveles de liquidez en los mercados financieros, lo que puede afectar a los precios de los activos y requerir una regulación más estricta para evitar las burbujas financieras y los riesgos sistémicos.
5. Desmaterialización de las transacciones financieras: La desmaterialización de las transacciones financieras, facilitada por la tecnología y las plataformas digitales, puede dificultar que los reguladores supervisen y regulen las actividades en los mercados financieros. Esto puede crear brechas regulatorias que requieran ajustes para garantizar la transparencia y el cumplimiento de la normativa.
6. Falta de compensación real para ciertos productos no rastreables: Algunos productos financieros, como los derivados complejos o las criptomonedas, pueden carecer de una contraparte física real o de una evaluación objetiva de su valor intrínseco. Esto puede dificultar que los reguladores determinen los riesgos asociados a estos productos y establezcan normas eficaces para supervisarlos y controlarlos.

En respuesta a estos desafíos, los reguladores financieros pueden tratar de establecer reglas más estrictas para administrar la oferta monetaria, monitorear las transacciones electrónicas y regular los productos financieros complejos. También pueden tratar de promover la transparencia y la responsabilidad de los participantes en el mercado para reducir los riesgos sistémicos y proteger a los inversores.

Sin embargo, debido a la naturaleza compleja y globalizada de los mercados financieros, puede resultar difícil desarrollar reglas que logren regular de manera efectiva todos los aspectos de las actividades financieras. Esto puede generar inconsistencias y brechas regulatorias, lo que requiere una supervisión y adaptación constantes por parte de los reguladores financieros.

8. ¿Son los conceptos de Drift (mu) y Mean Reverting los más importantes? ¿Leyes universales de la naturaleza?

El concepto de deriva y reversión a la media son dos conceptos importantes en las finanzas, pero no son necesariamente los únicos ni los más importantes. Sin embargo, reflejan aspectos fundamentales de los mercados financieros que pueden estar influenciados por los principios universales observados en la naturaleza. He aquí un resumen de estos conceptos y su relevancia:

1. Deriva (mu): La deriva se refiere a la tendencia general o al crecimiento promedio de un activo financiero durante un período de tiempo determinado. En términos simples, es la tasa de crecimiento promedio esperada del activo. Esta tendencia puede estar influenciada por una variedad de factores, como el crecimiento económico, las políticas monetarias, las innovaciones tecnológicas, etc. Comprender la tendencia de un activo es importante para evaluar su rentabilidad esperada y tomar las decisiones de inversión adecuadas.
2. Reversión media: El concepto de retorno a la media sugiere que, a largo plazo, los precios o rendimientos de los activos financieros tienden a volver a su promedio histórico. Esto significa que cuando un activo se aleja significativamente de su promedio, es más probable que vuelva a ese promedio en el futuro. Esta idea se utiliza a menudo en estrategias de negociación e inversión, como la negociación de pares y las estrategias contrarias.

Se puede considerar que estos conceptos reflejan las leyes universales observadas en la naturaleza, especialmente con respecto a la regularidad de las tendencias y los ciclos. Por ejemplo, en la naturaleza, muchos fenómenos siguen ciclos regulares o tendencias medias, como las estaciones, los ciclos de crecimiento de las plantas o incluso los movimientos de los planetas.

Sin embargo, es importante señalar que los mercados financieros también están influenciados por muchos otros factores, como la psicología de los inversores, los acontecimientos económicos y políticos, las innovaciones tecnológicas, etc. Por lo tanto, si bien la deriva y el cálculo de promedios son conceptos importantes, no captan la complejidad total de los mercados financieros.

En última instancia, para entender y tener éxito en los mercados financieros, es fundamental tener en cuenta una multitud de factores y conceptos, además de la deriva y el cálculo de promedios, y adaptar las estrategias de acuerdo con las condiciones del mercado y los objetivos de inversión.

9. ¿Intereses en Volume Profile y Footprints?

Los perfiles de volumen y las huellas son dos herramientas de análisis de mercado que los operadores utilizan ampliamente para evaluar el comportamiento de los precios y el sentimiento del mercado en función del volumen de operaciones. He aquí una descripción general de cada uno de estos conceptos:

1. Perfil de volumen: El perfil de volumen, o perfil de volumen, es una herramienta gráfica que representa la distribución del volumen de negociación en varios niveles de precios durante un período de tiempo determinado. A menudo se representa como un histograma o un gráfico de nubes, donde cada barra o área representa la cantidad de volumen negociado a un nivel de precio específico. Al analizar el perfil de volumen, los operadores pueden identificar los niveles de precios en los que ha habido más actividad comercial, lo que puede proporcionar información sobre los niveles de soporte y resistencia, así como sobre las áreas de interés para compradores y vendedores.
2. Huellas: Las huellas son un tipo de herramienta de análisis de mercado que permite a los operadores visualizar en detalle las operaciones individuales que tuvieron lugar en cada nivel de precios. Las huellas proporcionan una visión detallada del comportamiento de los operadores al mostrar la compra (solicitud) y la venta (oferta) a niveles de precios específicos. Al observar las «huellas», los operadores pueden identificar las áreas en las que ha habido una actividad comercial significativa, así como los cambios en la confianza del mercado y las presiones de compra o venta.

Al combinar los perfiles de volumen y las huellas, los operadores pueden comprender mejor el comportamiento del mercado e identificar posibles oportunidades de negociación. Por ejemplo, una fuerte acumulación de volumen a un nivel de precios determinado en el perfil de volumen, combinada con las «huellas» que muestran una fuerte actividad de compra a ese nivel, podrían indicar un fuerte nivel de soporte en el que los operadores podrían considerar la posibilidad de entrar en una posición larga. Del mismo modo, una fuerte acumulación de volumen a un nivel de precios con «huellas» que muestren una fuerte actividad de venta podría indicar una posible resistencia en la que los operadores podrían considerar la posibilidad de tomar posiciones cortas.

En resumen, los perfiles de volumen y las huellas son poderosas herramientas de análisis de mercado que ayudan a los operadores a visualizar e interpretar el comportamiento del mercado en función del volumen de operaciones. Al utilizarlos de manera eficaz, los operadores pueden tomar decisiones más informadas y mejorar su rendimiento comercial.

10. ¿Es la demografía (crecimiento de la población), en última instancia, el indicador a largo plazo más importante para la inversión global?

¡Sí, por supuesto! El concepto de oferta y demanda sigue siendo el más importante en los mercados.

11. Operar en Wall Street con solo un certificado escolar (primera mitad del siglo XX) frente a operar con un doctorado (evolución de estrategias que funcionan o no): acción del precio frente a hipermatematización.

La evolución del comercio en Wall Street desde principios del siglo XX hasta la actualidad se ha caracterizado por cambios significativos en las habilidades, estrategias y requisitos educativos de los operadores. He aquí un resumen de la evolución de estos dos enfoques:

Comerciante con solo un certificado escolar (primera mitad del siglo XX):

• En un momento en que la informática y los modelos matemáticos sofisticados no estaban ampliamente disponibles, el comercio se basaba más en la experiencia, la intuición y el conocimiento práctico del mercado.
• Los operadores a menudo se basaban en la acción del precio, la lectura de las bandas de cotización y el análisis técnico básico para tomar decisiones comerciales.
• Las habilidades de negociación, la velocidad de reacción y la capacidad de interpretar la información del mercado fueron elementos clave en el éxito de los operadores de esta era.

Comerciante con un doctorado (evolución reciente):

• Con la llegada de la computación y los modelos matemáticos avanzados, las operaciones en Wall Street han experimentado una evolución significativa hacia enfoques más cuantitativos y algorítmicos.
• Los operadores con un doctorado en matemáticas, finanzas cuantitativas o campos relacionados tienen cada vez más demanda para desarrollar e implementar estrategias de negociación algorítmica basadas en modelos matemáticos complejos.
• Estos operadores suelen utilizar técnicas como el análisis cuantitativo, el aprendizaje automático, los modelos estadísticos avanzados y los algoritmos de negociación de alta frecuencia para identificar oportunidades de negociación y ejecutar operaciones a alta velocidad.

El avance hacia estrategias más cuantitativas y matemáticas ha sido impulsado por varios factores, incluida la creciente disponibilidad de datos de mercado, la mejora de las capacidades informáticas y el objetivo de reducir los costos de las transacciones y, al mismo tiempo, maximizar los retornos. Sin embargo, esto no significa que el enfoque basado en los precios haya desaparecido por completo. Muchos operadores siguen utilizando técnicas de análisis técnico y estrategias discrecionales basadas en la observación de los movimientos de precios.

En resumen, mientras que los operadores de la primera mitad del siglo XX se centraron principalmente en la experiencia y la intuición, la evolución reciente de las operaciones en Wall Street vio el surgimiento de operadores altamente cualificados con conocimientos matemáticos avanzados y conocimientos informáticos, que explotan modelos cuantitativos sofisticados para tomar decisiones comerciales.

Para ver la entrevista en YouTube: https://www.youtube.com/live/hs32MFkVPZ8?si=w4VSP1O9KZtV-WqD

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