Saludos colegas, espero que estén bien y disfrutando de las mieles del Trading Algorítmico y Cuantitativo. En el día de hoy les presento el comienzo de un estudio analítico desarrollado en Python, referente a la Estacionalidad del Trading (Seasonality Trading) en los mercados financieros. En este artículo realizaré una breve introducción para que sepan exactamente a qué llamamos trading estacional o seasonal trading, para ponernos manos a la obra con el código en la siguiente entrega.
Seasonal Trading
La estacionalidad en el trading se refiere a cualquier fluctuación o patrón regular y predecible en la acción del precio de ciertos activos que se repite durante un período repetitivo dentro de timeframes menores, así como también en días, semanas, meses, trimestres, semestres o incluso años.
Cada industria exhibe tendencias estacionales únicas, basadas en sólidos impulsores fundamentales. Los impulsores estacionales más conocidos incluyen los períodos de cosecha, el momento de pago de intereses, los plazos para abonar impuestos o presentar cuentas, los informes de ganancias, el clima, o el sentimiento de los inversores en ciertas épocas del año, así como los patrones tradicionales, como el efecto fin de año.
Para que se hagan una idea, en el estudio titulado Global Factor Premiums realizado por los investigadores Guido Baltussen, Laurens Swinkels y Pim van Vliet de la Erasmus University de Rotterdam, se concluye que, examinando varias estrategias de inversión en 68 mercados individuales durante hasta 217 años de datos históricos, la estacionalidad es la mejor estrategia de inversión para una cartera de activos múltiples. Observe en el siguiente gráfico cómo la mejor estrategia supera a las demás en las cuatro clases de activos principales. Por tanto, no solo los traders consideramos que la estacionalidad es un enfoque rentable de trading, sino que también lo hacen los economistas profesionales.
¿Por Qué Ocurren las Estacionalidades en los Mercados?
Veamos brevemente por qué ocurren las estacionalidades, aunque es cierto que muchas son difíciles de explicar. De hecho, Jim Simons, creador del Renaissance Medallion Fund, tiene siempre el cuidado de preguntarse por qué con demasiada frecuencia el mercado consta de un número ilimitado de causas y correlaciones, lo que le hace extremadamente complejo de entender.
La causa fundamental de las estacionalidades en el trading son los flujos de órdenes. Consideremos las tres partes de la sesión diaria en el mercado de valores: la apertura, la sesión del mediodía y el cierre. ¿Por qué las sesiones de apertura y cierre son más volátiles que la sesión del mediodía? Lo más probable es que se deba a que una gran parte del flujo de órdenes se produce alrededor de la apertura y el cierre. Además, es necesario descontar las noticias de la noche a la mañana, lo que genera una elevada volatilidad para la sesión de apertura. Se trata de una estacionalidad estructural, por lo que es más probable que resista la prueba del tiempo.
Otros ejemplos de causas de comportamientos estacionales serían:
- Estacionalidades climáticas en las materias primas. Cuando algo se etiqueta como estacionalidad, lo asociamos con el tiempo y el clima. Esto es algo que en las materias primas, tiene un gran impacto. Tal es el caso de la temporada del zumo de naranja, o la estacionalidad presente en el maíz y el arroz.
- Estacionalidades causadas por las noticias. Este sería el caso, por ejemplo, del Employment Report que se publica el primer viernes de cada mes. este dato crea una gran volatilidad tanto en los bonos como en las acciones y ha resultado ser un día muy positivo para las acciones en los últimos 30 años.
- Estacionales nocturnos. Prácticamente todas las ganancias del S&P 500 en los últimos 30 años se han producido de la noche a la mañana, esto es, desde el cierre de la sesión hasta la apertura del día siguiente. El rendimiento anual del 10% del S&P desde 1993, incluida la reinversión de dividendos, proviene de mantenerlo durante la noche, mientras que la sesión regular diaria, desde la apertura hasta el cierre, no ha contribuido casi en nada. Esta es una estacionalidad extremadamente fuerte. Podemos observar este mismo patrón en el VanEck Gold Miners ETF (GDX) que invierte en empresas mineras de oro: una fuerte tendencia alcista durante la noche, mientras que la sesión del día es negativa.
Una Breve Recopilación de Estrategias de Trading Estacionales
Acabamos de ver algunas estacionalidades relacionadas con el mercado de acciones, algo que es relativamente habitual en este tipo de mercado por cuanto es uno de los que más volumen negocia, encontrándose gran cantidad de estacionalidades, tanto en los índices generales como en los sectoriales. Por ejemplo, el petróleo y las acciones petroleras tienen un mejor desempeño en la primera mitad del año, mientras que muchas acciones del sector de servicios sanitarios tienen su mejor período durante el verano, cuando el mercado general suele estar más débil.
Pero hay otras muchas estrategias de trading basadas en comportamientos estacionales. A continuación enumero una lista con muchas de ellas:
- El efecto vacacional en los mercados bursátiles (Holiday effect on the stock market).
- El efecto de las vacaciones de Semana Santa.
- El efecto Thanksgiving y Black Friday en el mercado de valores.
- El Employment Report del primer viernes de mes.
- El efecto del día de la semana.
- El último día de negociación del mes.
- El efecto de la semana de vencimiento de las opciones.
- Cuádruple hora bruja.
- La semana posterior al día de vencimiento de las opciones.
- El efecto del Congreso en las acciones.
- El efecto fin de mes.
- El efecto enero.
- El efecto del primer día del mes.
- El rally de fin de año en las acciones (efecto Santa Claus).
- Rally Effect a finales de junio en el Russell 2000.
- Sell in May and Go Away.
- El rally de Papá Noel.
Sobre estos comportamientos estacionales, podéis encontrar abundante información así como un análisis exhaustivo incluyendo backtests en el excelente blog Quantified Strategies.
Si bien el presente artículo no pretende demostrar la veracidad y validez de cada uno de estos comportamientos para construir estrategias de trading, por si queréis investigar os recomiendo que echéis un vistazo a los siguientes screeners y herramientas:
- Market Chameleon: https://marketchameleon.com/Learn/SeasonalityByCalendarMonth
- Seasonax: https://www.seasonax.com/
- SeasonAlgo: https://www.seasonalgo.com/
- ForecastCycles: https://www.forecastcycles.com/
- Seasonality Chart Widget de TrendSpider: https://help.trendspider.com/kb/right-sidebar/seasonality
- Equity Clock: http://www.equityclock.com/seasonality/
En el próximo artículo realizaremos un estudio analítico más concienzudo y práctico usando Python, en el que estudiaremos al detalle lo que sucede con la estacionalidad en cada uno de los días, semanas y meses del año del Vanguard Consumer Staples ETF (VDC).
