¿Y después de la tormenta?

¿Y después de la tormenta?

“El talento se educa en la calma y el carácter en la tempestad” (Johann Wolfgang Goethe).

¿Cual iba a ser  la reacción de los mercados tras los atentados en París? Esta era la pregunta que nos hacíamos el pasado lunes antes de la apertura. A una semana de los acontecimientos, me  gustaría tratar este tema desde dos puntos de vista: el de los inversores y el del mercado.

¿Cómo reaccionaron los inversores ante tragedias como el 11-S en Estados Unidos, 11-M en Madrid, los atentados en Londres y cómo lo harán ante los últimos acontecimientos en Paris? Para aquellos que perdieron la calma, hay que recordar pautas básicas como:

  • Mantener la paciencia: esta es una de las premisas básicas para operar en el mercado y que no debemos olvidar en momentos de alta volatilidad. Para aquellos que estaban en el mercado revisar los valores y los stops (esto no implica modificarlos, sino analizar nuevas zonas de soportes y resistencias) y para los que no lo estaban utilizar esta misma paciencia para encontrar oportunidades.
  • Evitar el efecto arrastre: en una sociedad en la que las noticias se actualizan segundo a segundo a través de los medios de comunicación y las  diferentes redes sociales, entrar en pánico y dejarse llevar  por el también llamado “efecto manada” es lo más habitual.

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  • Utilizar mecanismos de cobertura: a través de instrumentos como opciones, futuros o CFDs que nos permiten la venta en descubierto, podemos cubrir nuestras posiciones en acciones sin necesidad de deshacerlas y beneficiarnos de caídas del mercado.
  • No olvidar nuestro objetivo como inversores ¿queremos hacer trading o nuestra inversión es a largo plazo?. Recordar porqué estamos en el mercado nos ayudará a mantener el control.
  • No modificar nuestra metodología de trabajo, a pesar de los acontecimientos.

Pero si miramos al otro lado, al de los mercados ¿qué es lo que ocurre? El pasado lunes a primera hora hubo una bajada generalizada en Europa, al igual que ocurrió el mismo día de los atentados en Estados Unidos. Lo cierto es que a lo largo de la semana los mercados han ido recuperando el tono y hoy viernes aunque los mercados tienen signo mixto, el Dax Alemán ha llegado a tocar  los 11.100 puntos.

Si echamos la vista atrás, en un estudio de Bloomberg sobre los efectos en los mercados de ataques terroristas en Occidente, nos encontramos con los siguientes datos:

Datos SP y Europe

Esta tabla compara el movimiento de los mercados tras los ataques terroristas en Paris el pasado mes de Enero, con lo que ocurrió años atrás tras los atentados en Londres, Madrid y Nueva York. Podemos ver como tras el signo negativo en los mercados el día después de los atentados (a excepción  de los ataques de Nueva York en los que el mercado  permaneció 4 días cerrado) la vuelta a positivo se produce en un periodo inferior a un mes.

Hay varias razones que explican este comportamiento:

  • La inyección de liquidez que los Bancos Centrales realizaron para evitar la caída de los mercados el pasado lunes y las medidas de estímulo que se suelen llevar a cabo posteriormente. Por ejemplo, tras los ataques del 11-S la Reserva Federal redujo los tipos a corto plazo del 3,5% al 3%, al igual que hizo el Banco de Inglaterra tras los ataques de Julio de 2005 en Londres.  
  • El riesgo de los atentados se ha incorporado como una variable más dentro del mercado. Cierto es que afecta en mayor medida a una bajada en la cotización de compañías aéreas, aseguradoras y petrolíferas y  a subidas en la cotización de compañías dedicadas a la seguridad.
  • La confianza de los inversores  en la inmediata reacción de los Bancos Centrales tras producirse este tipo de tragedias. 

En definitiva, un ataque terrorista es también un ataque a la economía del país o del continente en cuestión, pero los datos nos demuestran que afecta en menor medida a los mercados y en consecuencia  también a los inversores.

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Robo advisors vs Financial advisors

Robo advisors vs Financial advisors

“Un experto es aquel que ha cometido todos los errores posibles en un campo específico” Niels Bohr.

Imaginemos un ring con dos contrincantes, en una esquina tenemos al Robo advisor frente al Financial advisor que se encuentra en la esquina opuesta. Aquí no vamos a hablar de pesos, pero si vamos a presentarlos:

Mano Robot 2

  • Robo Advisor es un tipo de asesor financiero que realiza una gestión de patrimonio on line con la mínima intervención humana (definición de Wikipedia).
  • Financial Advisor es aquella persona que proporciona asesoramiento financiero como compensación. Entre sus servicios se encuentran la gestión de inversiones, la planificación financiera, fiscal, sucesoria, etc. (definición de Investopedia). Esta definición tiene sus matices con la introducción en España de la normativa Mifid de la que hablamos en un artículo anterior. En cualquier caso, el Financial Advisor corresponde  con la figura de Asesor Financiero, que bien sea independiente o pertenezca a una entidad, nos acompaña en la planificación financiera durante  nuestro ciclo de vida como inversores.

Ya tenemos definidos a los dos contrincantes. El financial advisor nos resulta más familiar, más cercano, por ello cuando nos hablan por primera vez de robo advisor nos pueden surgir algunas de estas preguntas.

¿Cómo se originaron los robo advisor?  Esta figura se ha ido desarrollando con el nacimiento de la era digital y el crecimiento de internet durante los últimos 15 años, que se ha ido expandiendo a diferentes áreas de negocio como el turismo, los medios de comunicación y el mundo financiero.

¿Cuáles son las características principales de esta figura? Su principal característica es el uso de algoritmos o carteras modelo determinadas en función de las necesidades del cliente y de su tolerancia al riesgo, de forma que en algunos casos hablan de “algo-advisor” en vez de robo-advisor.

La figura del robo advisor implica un abaratamiento de costes para la empresa, que realiza una inversión mayor en sistemas, pero necesita menos personal. Este ahorro puede repercutir directamente en los clientes, así las tasas de gestión se pueden reducir hasta un 0,25% frente a  la tradicional tasa de gestión del 1% de los asesores financieros.

El público al que va dirigido el robo advisor es diferente al del financial advisor. Suelen ser  inversores tolerantes al riesgo que no pueden dedicarle tiempo a sus inversiones. También debemos incluir la “generación Y” o inversores millenial que prefieren utilizar las nuevas tecnologías en lugar de acudir al asesor tradicional, figura que pueden considerar “poco friendly”.

No olvidemos por último la labor del robo advisor, que es dar señales de compra o venta y  asignar carteras modelo en función de la tolerancia al riesgo del cliente. El Robo Advisor no realiza una planificación financiera completa durante todo el ciclo de vida del inversor como lo haría un asesor financiero.

¿Hablamos entonces de contrincantes? En ningún momento se ha comparado la eficiencia de la parte humana del asesoramiento frente a los algoritmos o carteras modelo. La parte humana de la gestión puede ser una ventaja para unos y un inconveniente para otros, pero en momentos críticos de mercado como humanos y seres sociales que somos, puede que prefiramos una persona al otro lado de la línea en vez un pantallazo de nuestra cartera modelo.

Algunos han visto al robo advisor como una amenaza, pero en mi opinión se debería ver como un complemento a la figura del Asesor Financiero. La era de dejar la parte  mecánica a las máquinas y  a las personas la parte humana ha llegado también al mundo financiero.  Habilidades como la iniciativa, la creatividad, la curiosidad o la empatía se han desarrollado en la especie humana y no pueden ser reproducidas mediante algoritmos.

Para aquellos que estén interesados en seguir investigando sobre el tema, dejo alguno de los artículos y vídeo que me han servido como referencia:

http://money.usnews.com/money/personal-finance/mutual-funds/articles/2014/10/27/financial-advisors-vs-robo-advisors-which-is-right-for-you

https://www.kitces.com/blog/the-advisor-of-the-future-is-not-human-nor-robot-but-cyborg/

http://www.letitripple.org/adaptable_mind

Indicadores y Big Data ¿una combinación perfecta?

Indicadores y Big Data ¿una combinación perfecta?

“The cost of light is less than the cost of darkness” Arthur C. Nielsen

Índice PMI (o SMI), IFO, ZEW, Informe Tankan, Chicago PMI, índice de confianza de la Universidad de Michigan, Datos semanales de empleo, Inventarios semanales de petróleo….¿DEMASIADA LUZ?

Hoy en día la información se recibe de manera constante, precisa y puntual. Si esto lo trasladamos al mundo financiero se traduce en un montón de datos que recibimos a lo largo del día: noticias sobre empresas que cotizan en bolsa en cualquier lugar del mundo, rankings de fondos, ratings, análisis de valores, datos macroeconómicos diarios, semanales, mensuales, trimestrales.

Los que he citado al inicio del artículo son algunos de los indicadores seguidos tanto por analistas como por inversores. Muchos  invierten antes del dato y se aventuran  a prever si este será bueno o malo, otros salen del mercado antes de que el dato se publique para evitar los momentos de máxima volatilidad que podrían echarles del mercado. Se trata de esperar una cifra, un dato superior o inferior al anterior, pero ¿se  paran a pensar lo que significa cada uno de ellos?

Para los indicadores hay múltiples clasificaciones: por naturaleza, por comportamiento, por elaboración, por cobertura….Los mercados financieros son especialmente sensibles a los indicadores adelantados (encuestas, índices de confianza) ya que permiten “predecir” la evolución de la economía, frente a los  indicadores retrasados (ventas al por menor, indice de precios al consumo) que ofrecen información sobre el contexto económico con cierto desfase.

¿Qué es el Big Data? Como “definición casera” para aquellos que no lo conozcan, es una tendencia empresarial ligada al marketing on line que se basa en conocer los gustos o intereses de los clientes en función de los datos que constantemente están recibiendo de ellos (lugares donde están, páginas que visitan etc). Una de las empresas pioneras en utilizar el Big Data fue CISCO Systems y muchas otras le están siguiendo más en Estados Unidos que en Europa, donde las leyes son menos restrictivas en cuanto al uso de información.

Ahora es cuando se preguntan ¿Y que tienen que ver los indicadores económicos con el Big Data? Mucho más de lo que en estos momentos pensamos. Ya en el año 2.009 se elaboró el estudio  “Predicting the Present with Google Trends”. En este artículo sus autores informaban que Google Trends proporciona diaria y semanalmente informes sobre el volumen de consultas realizadas a diferentes empresas. Estas consultas podrían estar relacionadas con nivel actual de actividad económica de estas empresas, siendo estos datos útiles para predecir los datos que posteriormente presentará la empresa.

Trasladando esto al terreno de datos macroeconómicos, imaginen por un momento que un dato macro como son las ventas al por menor fuese conocido con antelación a través de la información proporcionada por el Big Data. De nada valdrían las estrategias de entrar con el dato o salir del mercado, ya que en el momento que la información es conocida no afecta a las fluctuaciones del mercado.

Desde hace muchísimo tiempo economistas, inversores y periodistas siguen  datos macroeconómicos diaria, semanal y mensualmente que son presentados con un lapso de tiempo, a medio camino entre los datos dados y los del mes siguiente. Sin embargo los datos obtenidos por fuentes de Big Data como Google  Trends nos facilitan mayor volumen de  información, más precisa y de forma más rápida. Puede incluso que el volumen de información recibida sea incluso difícil de interpretar,  pero depurar datos y hacer uso de la información necesaria es sólo cuestión de tiempo.

La evolución del Big data y la extensión hacia otras parcelas, cambiará en las próximas décadas el paisaje de la política  y de la investigación económica,  no como sustituto, sino como un complemento de los mismos. Por ello más que una amenaza, tenemos que ver en el Big Data una oportunidad para conocer mejor el presente y adelantarnos al futuro.

Para seguir leyendo y conociendo sobre el tema recomiendo los siguientes artículos:

The Data Revolution and Economic Analysis – http://web.stanford.edu/~jdlevin/Papers/BigData.pdf

Big Data gets Bigger

http://www.forbes.com/sites/davidleinweber/2013/04/26/big-data-gets-bigger-now-google-trends-can-predict-the-market/

Jonathan Levin – Research Papers

http://web.stanford.edu/~jdlevin/researchbytopic.html