Es el entorno, ¡Estú…dialo! Así está en el mes de febrero

“Elecciones de EE. UU. en 1992. George H. Bush (padre) llega a la campaña electoral con unas altísimas probabilidades de ser reelegido presidente. Así lo consideraban la mayoría de analistas políticos, que veían en algunos de sus éxitos en política exterior una línea argumental muy sólida para la campaña que se avecinaba. También apuntaba en esa misma dirección la popularidad creciente del entonces presidente, que llegó a alcanzar el récord del 90 % en nivel de aceptación.

Difícil parecía tenerlo el entonces aspirante Bill Clinton. Consciente de estas dificultades, James Carville (estratega de la campaña electoral demócrata) señaló que el aspirante debía orientar todo su discurso hacia cuestiones más relacionadas con el día a día de los ciudadanos, con sus necesidades más inmediatas. Con el objetivo de mantener la campaña enfocada hacia este discurso, Carville pegó un cartel en las oficinas centrales con tres puntos. Uno de ellos decía: «La economía, estúpido.»

La frase trascendió la campaña electoral de 1992, y se ha convertido en todo un clásico cuando se pretende destacar lo esencial en una determinada situación. Expresiones como «es el déficit, ¡estúpido!», «son las matemáticas, ¡estúpido!», «son los márgenes, ¡estúpido!», etc., son muy frecuentes en diferentes campos y ámbitos.

Nosotros también queremos destacar un aspecto muy importante, esencial en la Inversión Adaptativa: «es el entorno ¡estú... dialo!» Si logramos comprender dónde estamos, tendremos una información muy valiosa para preparar la cartera ante posibles eventos futuros.” 

 

Extracto de Inversión Adaptativa (Profit Editorial)

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Los sistemas complejos, como los mercados de acciones, aprenden y evolucionan, utilizando un enfoque adaptativo que es fundamental para su supervivencia, procesando información y construyendo esquemas y narrativas con los datos del entorno. En nuestro modelo, el entorno lo definimos como el conjunto de datos relevantes para la toma de decisiones, y lo delimitamos por una triangulación con dos vértices y una consecuencia:

·         Vértice [M], es el multiplicador de la confianza. Las variaciones en la confianza tienen un efecto multiplicador muy poderoso, ya que tiene la capacidad de activar efectos de retroalimentación (positivos o negativos) por varios canales: afecta al ciclo del crédito, al precio de los activos, al efecto riqueza y decisiones de consumo o al ciclo industrial. Seleccionamos indicadores adelantados y coincidentes de actividad económica para el cálculo mensual de este vértice.

·         Vértice [T], es la temperatura del mercado. Además de comprender la información e interactuación que ofrece la variable [M], es imprescindible estudiar el ciclo de los mercados financieros. Un ciclo que oscila entre la euforia y la depresión; entre la sobrevaloración y la infravaloración; entre el pánico y la codicia. La información sensible a este respecto la agrupamos en [T] y está formada por ratios de valoración, encuestas de sentimiento inversor y modelos econométricos.

·         Y la consecuencia [A], que es la asimetría en movimientos extremos. Es una asimetría que observamos cuando analizábamos las dinámicas de los dos vértices. Apreciamos que, además de la lectura puntual de esos dos indicadores (cross section), es relevante la información temporal (time series). Así, a medida que los vértices acumulan meses con lecturas extremas (positivas o negativas) observamos desplazamientos en las frecuencias de movimientos extremos a posteriori en el mercado de acciones (positivo o negativo). La asimetría hace referencia a estos desplazamientos de frecuencias, alertando de entornos donde un riesgo de cola pondera más que otro. 

Resultado de la triangulación para el mes de febrero, GdC SCORING = +2,7 ¿Qué significa este número? Aplicando una escala numérica a las diferentes lecturas de la triangulación obtenemos un indicador de las condiciones del entorno que oscila en el rango (+1;+5), siendo el límite inferior (+1) un entorno propicio para incrementar peso en renta variable, y el límite superior (+5) lo contrario. En la siguiente tabla está la evolución mensual del indicador desde el año 2002.

Un juego a cara o cruz ¿Imparcial o con moneda cargada? Al cruzar esta tabla numérica con la evolución del mercado de acciones a posteriori obtenemos información relevante sobre los puntos críticos. Son puntos que suponen un cambio de estado en el sistema: juego parcial o imparcial. 

En el siguiente gráfico muestro en el eje horizontal las diferentes lecturas del indicador (recordemos, entre +1 y +5) y en el eje vertical la evolución del Eurostoxx 18 meses después. En la función de ajuste polinómico se observa:

·         Metaestabilidad cuando el indicador arroja lecturas promedio. Es un estado de equilibrio débilmente estable durante un considerable período de tiempo. Sin embargo, bajo la acción de perturbaciones externas (a veces no fácilmente detectables) dichos sistemas muestran una evolución temporal hacia otros estados de equilibrio diferentes.

En el gráfico, la curva se aplana porque el número de observaciones positivas (ganancias, puntos verdes) y negativas (pérdidas) se equilibran. En este tipo de entornos funcionan razonablemente bien los modelos propuestos por la teoría del azar y la hipótesis de los mercados eficientes. Moneda equilibrada y juego imparcial.  

·         La función polinómica gana pendiente positiva (apuntamiento) con lecturas del indicador GdC SCORING inferiores a +2,5, donde establecemos el primer punto crítico. La locura de masas gana peso específico en la formación de precios y entran en acción los bucles de retroalimentación alcistas. Moneda cargada para CARA, juego parcial. 

·         Misma narrativa gregaria, pero con signo opuesto, cuando el indicador toma valores superiores a +3,5, el otro punto crítico. Cuando se da esta configuración de entorno, los escenarios bajistas son dominantes a medio plazo. Moneda cargada para CRUZ, juego parcial

En este modelo se propone integrar el reduccionismo lineal en la complejidad no-lineal. En el campo de la psicología, la física o la ecología se puede encontrar información muy valiosa para la comprensión de los sistemas complejos. Su naturaleza hace imposible las predicciones y las fórmulas sencillas, no perdamos mucho tiempo en ellas. Pero sí es posible encontrar información muy valiosa para la toma de decisiones.