Tactical Fund Flow | Trading Macroeconomía

Las variables macroeconómicas nos ofrecen una estructura para entender mejor el entorno económico. Los mercados financieros son sistemas adaptativos y complejos, que se basan en dinámicas de precio, riesgo, sentimiento, volumen y liquidez para determinar el comportamiento de los precios.

En este enfoque, titulado Trading Macroeconomía, seguimos profundizando en el análisis global macro, incorporando los flujos de fondos (o flujos de capital) a un producto determinado.

Estos principios ser√°n utilizados para crear nuestro propio modelo que he titulado tactical fund flow para agrupar diferentes conceptos.

Tactical Fund Flow | Trading Macroeconomía

Existen una gran variedad de datos macroecon√≥micos a nuestra disposici√≥n, tal vez demasiados. Cuando a√Īadimos m√°s variables a nuestro conjunto, nos enfrentamos al desaf√≠o de reducir la cantidad de datos para poder obtener informaci√≥n significativa, de lo contrario nos veremos abocados al llamado an√°lisis par√°lisis.

Trading Macroeconomía - Tactical Macro Investing Datos

Los grandes conjuntos de datos pueden ser un desaf√≠o para manejar, conocidos com√ļnmente como conjuntos de datos complejos. Estos conjuntos de datos pueden ser dif√≠ciles de gestionar y a veces incluso intratables.

Los modelos con factores din√°micos se han convertido en una pr√°ctica com√ļn para reducir las dimensiones. Estos modelos extraen los factores comunes subyacentes de los informes econ√≥micos pertinentes y los transforman en una √ļnica serie de datos, lo que facilita la interpretaci√≥n y an√°lisis de la informaci√≥n.

Cluster analysis, or clustering, is an unsupervised machine learning task. It involves automatically discovering natural grouping in data. Unlike supervised learning (like predictive modeling), clustering algorithms only interpret the input data and find natural groups or clusters in feature space.

Tactical Fund Flow es una estrategia de trading basada en datos macroeconómicos que proporcionan información significativa sobre la actividad económica. Esta estrategia se centra en la identificación de patrones en la actividad de los flujos de fondos, lo que permite a los inversores tomar decisiones informadas sobre la dirección de los mercados financieros.

El modelo Tactical Fund Flow utiliza un enfoque cuantitativo para identificar la tendencia principal del mercado basándonos en sus componentes más críticos.

Trading Macroeconomía - Tactical Global Macro

Si bien el modelo sigue algunas reglas generales, creo en tener la mayor flexibilidad posible. Los precios del mercado pueden ser un indicativo de la actividad económica, pero no directamente. Los datos económicos comprenden estadísticas económicas oficiales, informes de los bancos centrales y documentos relacionados con diversas organizaciones industriales.

Una estrategia global macro competitiva no utiliza los datos econ√≥micos cl√°sicos sino datos derivados de los mismos. Para llevar a cabo un mejor an√°lisis es necesario ciertas t√©cnicas de statistical learning, incluso para las personas no‚Äďquants. Esto significa que, aunque se sigan algunas reglas generales, se debe tener la mayor flexibilidad posible para adaptarse al mercado y aprovechar las oportunidades que se presenten. Esto se logra mediante el uso de herramientas como modelos predictivos, algoritmos de aprendizaje autom√°tico y an√°lisis de datos avanzados.

Estas herramientas permiten una mayor flexibilidad y adaptabilidad para el análisis de datos económicos, lo que permite tomar decisiones de inversión más informadas. Esto, a su vez, contribuye a una estrategia global macro competitiva que se adapta a los cambiantes mercados financieros. Los precios del mercado son un indicador de la actividad económica, pero los datos económicos oficiales, los informes de los bancos centrales y los documentos relacionados con diversas organizaciones industriales son la clave para una mejor comprensión de la economía.

Para aprovechar esta información, es necesario contar con herramientas de statistical learning, incluso para aquellos que no sean expertos en el área.

¬ŅQu√© es Statistical Learning?

Statistical Learning es un conjunto de herramientas que nos permiten modelar y comprender mejor un conjunto de datos.

A diferencia de los precios, los datos económicos necesitan un conocimiento detallado y de cierta experiencia antes de ser tratados. Sin ese conocimiento, incluso la transformación estadística más elaborada puede significar absolutamente nada.

Trading Macroeconomía - Tactical Global Macro Estadísticas TR

Estas consideraciones aparentemente teóricas son extremadamente importantes, nunca viene de más entender por qué se están realizando algunos procesos.

Fund Flows Data ‚Äď An√°lisis Macroecon√≥mico

Los datos de posicionamiento son una de las variables m√°s interesantes a tratar y uno de los componentes principales de mi modelo.

El análisis de los fund flows nos ayuda a identificar patrones de comportamiento en los grandes participantes. Estos patrones mejoran la comprensión sobre los diferentes cambios en las variables que pueden afectar a los mecanismos de price discovery.

Cuantificamos los cambios en el nivel de interés y actividad en un determinado producto financiero.

Muchos de los problemas m√°s idiosincr√°sicos en los datos de fund flow es como deben ser tratados. La utilidad tiene un aspecto subjetivo si no sabemos que estamos observando.

Los procedimientos clásicos generalmente descuidan la interacción con el mercado.

Trading Macroeconomía - Fund Flow - Tactical Macro Trend Model

Los inversores suelen tomar decisiones de acuerdo con la moda, lo cual no tiene ninguna relaci√≥n con el desempe√Īo de los activos a largo plazo, pero s√≠ con el rendimiento a corto. A medida que el tiempo transcurre, los canales de informaci√≥n han cambiado, ya que la prensa ha sido reemplazada por las redes sociales. Esto ha generado una gran cantidad de informaci√≥n, pero la mayor√≠a de ella no tiene calidad.

Es evidente que no toda la información es igual de importante. Algunos datos tienen mayor importancia que otros, y es necesario determinar cuáles son los más relevantes para obtener ventaja.

Trading Macroeconomía - Trading Fund Flow

Paper: Fund Flows and Underlying Returns: The Case of ETFs ‚Äď Arsenio Staer -2014/2017

La entrada o salida de capital en un producto es determinante.

En este paper se investiga la relación entre los fund flows a ciertos ETFs y los rendimientos de sus valores subyacentes. Se utiliza una amplia base de datos para buscar ciertos patrones de regresión.

Las estadísticas muestran una correlación global del 38% (activos subyacentes y fund flow) por lo que:

Hipótesis 1: Impacta en los precios. Los flujos a un ETF están positivamente y significativamente relacionados con los rendimientos de las acciones subyacentes.

Hipótesis 2: Reversión en los precios. Los flujos a un ETF rezagado están relacionados negativamente y significativamente con los rendimientos de las acciones subyacentes.

No todos los fund flows son iguales, existen los convencionales y los ETFs. Los ETFs tienen un mecanismo de creación y reembolso. La creación ocurre cuando un participante autorizado (AP), generalmente una gran institución, da a un fondo una canasta de valores subyacentes. El AP recibe a cambio una parte equivalente.

La redención es el proceso opuesto. El AP entrega una parte del ETF y a cambio recibe la canasta de valores subyacentes.

Trading Macroeconomía - Global Fund Flow

Debido a su naturaleza específica, los Agentes de Participación (AP) están obligados a comprar y/o vender activos subyacentes para crear o fragmentar paquetes de inversión. Esto conlleva una intervención casi constante en los mercados subyacentes, sin embargo, no se trata de especulación.

La relación establecida entre los flujos de fondos y los rendimientos subyacentes no debe ser necesariamente interpretada como una muestra inequívoca de la presión que se ejerce sobre los precios.

Trading Fund Flow - Economic Policy Uncertainty and Global ETF Flows

Existen varias hipótesis sobre la relación entre los fund flows y los rendimiento (Edelen y Warner, 2001).

  • La primera explicaci√≥n es la hip√≥tesis de la informaci√≥n, donde los shocks de informaci√≥n positiva afectan positivamente tanto a los flujos de capital como a los rendimientos que se manifiestan simult√°neamente.
  • La segunda explicaci√≥n posible se basa en el comportamiento del inversor que persigue el rendimiento: los rendimientos positivos pasados llevan a invertir m√°s en un determinado producto, lo que resulta en un flujo positivo por la relaci√≥n positiva entre los rendimientos rezagados y los flujos de capital actuales.

Para probar estas predicciones, se analizan una muestra de 286 ETFs de renta variable estadounidense en el período 2000-2014. El trabajo fue actualizado en 2017 con más datos obtenidos de Bloomberg y del Center for Research in Security Prices (CRSP).

El estudio encuentra claras evidencias de que un inflow o outflow genera presión en el precio de los activos subyacentes.

El autor estima que 18% a 26% del rendimiento un producto depende de este fenomeno, a largo plazo la regresión a la media va descontando el efecto hasta dejarlo en un margen no significativo. Por lo tanto, a corto plazo altera los precios pero a medio plazo no.

Se encuentra pues una relación de causalidad positiva entre los fund flows y el rendimiento del índice subyacente en varias especificaciones y subperíodos.

Los participantes autorizados impulsados por las oportunidades de arbitraje intrad√≠a y las grandes √≥rdenes de sus clientes participan activamente en la creaci√≥n y reembolso de los ETFs, produciendo potencialmente una intervenci√≥n que acompa√Īa el propio mercado.

El componente permanente en el efecto puede ser interpretado como una mejora en la eficiencia del mercado fijando precios, el componente transitorio sugiere efectivamente el desequilibrio que generan los fund flows.

Una vez documentada la evidencia que sugiere que al menos una parte de la actividad de creación-reembolso del ETF resulta en un movimiento de precios, podemos ir un paso más allá. La pregunta es si el aumento exponencial en la cantidad total de activos invertidos en estos productos está formando nuevas dinámicas.

Tactical Macro Trend Model $XHB - Trading Macroeconomía

Los indicadores de vivienda son extremadamente √ļtiles, en este caso utilizamos los datos del indice SPDR S&P Homebuilders ETF (XHB) para detectar un importante outflow asi como una gran cantidad de redemptions por parte del AP.

Es una se√Īal bajista para el conjunto del mercado.

Economic Policy Uncertainty and Global ETF Flows

Paper: Economic Policy Uncertainty and Global ETF Flows ‚Äď Kai Wua, Yuying Sun

Trading Macroeconomía - Economic Policy Uncertainty and Global ETF Flows

Economic Policy Uncertainty Index (EPU) 

Se estudia ahora la relación entre el índice EPU y los fund flows utilizando una muestra de ETFs globales domiciliados en USA entre 2012 a 2017.

El estudio encuentra el aumento de EPU se asocia negativamente con los fund flows.

Si bien esto no es ning√ļn hallazgo destacable, confirma la idea que los inversores prestan una atenci√≥n especial a las incertidumbres pol√≠ticas en muchas regiones del mundo (mero ruido).

datos de opinion publica macroeconomia trading

Paper: Fusion of Sentiment and Asset Price Predictions for Portfolio Optimization ‚Äď Mufhumudzi Muthivhi, Terence L.van Zyl

La combinaci√≥n de la opini√≥n p√ļblica en forma de texto y la posible reacci√≥n en los precios es un tema realmente novedoso dentro de la comunidad financiera a causa de su espect√°culo.

La investigación raramente explora la aplicación de datos sobre el sentimiento digital de los inversores en el problema de la selección de activos.

Estudiamos la atención en las redes para intentar predecir el sentimiento a un activo.

Primero se selecciona una cartera √≥ptima bajo los criterios de modern portfolio theory, por lo tanto, se analiza la varianza media a trav√©s de los a√Īos 2001 a 2018 gracias a una red neuronal. Matizar una cartera √≥ptima no significa la cartera m√°s rentable, sino que los par√°metros de riesgo y rentabilidad est√°n correctamente ajustados.

La cartera que incluye una variable de sentimiento consigue un aumento significativo en el rendimiento por encima de los modelos meramente reglamentarios.

Datos de sentimiento: se extraen los datos de sentimiento de Google (noticias agregadas recientemente) y Twitter. Para Google se usa Selenium WebDriver que permite recopilar los nombres de las acciones y su ticker.

Tactical Macro Investing - Datos de sentimiento TR

Utilizando indicadores de sentimiento, la estrategia presenta un rendimiento mayor que la formulación tradicional. Sin embargo, la estrategia es más inestable y con menos atractivo para los inversores adversos al riesgo.

El estudio sugiere que las estrategias de cartera conscientes del sentimiento producen rendimientos positivos. Esto ha sido contrastado tanto en mercados alcistas como bajistas, dado que el periodo observado es amplio.

Tactical ETFs ‚Äď Smart Money, Crowd Intelligence, and AI

Llegados este punto, comprendemos el fund flow y los indicadores de sentimiento son ventajas temporales.

Un error muy habitual es crear una ¬ęnarrativa econ√≥mica¬Ľ que justifica ambos datos, las razones son a menudo endebles. Primero debe existir una base econ√≥mica real y se debe dise√Īar una serie de pruebas emp√≠ricas. Cualquier sospecha de que una hip√≥tesis se desarrolla despu√©s de mirar los datos es una se√Īal de alerta.

El trabajo de Factor Research nos permite observarlo.

  • Smart Money (GVIP, GURU, GFGF y ALFA): ETFs imitan las transacciones de inversores de renombre.
  • Inteligencia colectiva (BUZZ y SFYF): las acciones se seleccionan en funci√≥n de la supuesta sabidur√≠a y el sentimiento de la plebe.
  • Inteligencia artificial (IA, AIEQ y QFRT): las acciones son elegidas por machine learning.

Tactical ETFs - Smart Money ETFs - Factor InvestingComparamos los 8 ETFs con el SP500. Para ello se crea un √≠ndice equal weight ponderando los diferentes ETFs en tres grupos seg√ļn su categor√≠a.

Tactical ETFs - Factor Investing - Smart Money ETFs

Smart Money, Crowd Intelligence y IA han estado tomando las mismas decisiones.

La exposición adecuada por factores puede ayudar a superar el rendimiento del SP500 durante un tiempo, pero no es una ventaja constante. De hecho, el autor considera este efecto puede ser denominado dopaje institucional.

Ciertas aplicaciones de machine learning tienen la capacidad de adaptarse a través del tiempo. No obstante, los mercados tienen cambios estructurales. Estamos tratando desde preferencias a normas cambiantes. La cantidad de datos disponibles es limitada y el riesgo de sobreajustar una relación a través del tiempo es muy alta.

Nunca es una buena idea adoptar una estrategia bas√°ndonos √ļnicamente en un backtest. Debemos cuestionar si los resultados obtenidos pueden ser meramente una ilusi√≥n temporal. En otras palabras, necesitamos razones nos permitan asignar de forma din√°mica.

Smart Fund Flow - Sector Fund Flow - Trading Fund Flow

La geopolítica y las diferentes políticas monetarias son los factores determinantes en un ciclo económico, una ralentización en el consumo supone un crecimiento reducido en los resultados. Los estímulos dan paso a la inflación que provoca un endurecimiento en las condiciones crediticias.

Si no entendemos los diferentes regímenes, no podremos asignar una parte de nuestro capital a sectores industriales, financieros o REITs. La inflación no suele ser transitoria, esto impulsa las materias primas. Los activos de corte defensivo nunca son atractivos, pero si rentables llegados su momento.

Las estrategias oportunistas son una ventaja enorme cuando hay poca liquidez y mucha volatilidad.

No solamente nos centramos en defender, también vamos a ir al ataque, inversión temática, energética y capital privado.

Comprendemos la importancia de formular indicadores propios y como los diferentes escenarios económicos tienen una complejidad muy a menudo simplificada.

Trading ETF Fund Flow Morningstar - An√°lisis de Fondos

Paper: Where Does Money Flow? A Tale of Two Manager Abilities and The Role of Market Volatility ‚Äď Bing Han, Yangyi Liu, Ronghua Luo

Este estudio nos muestra cómo los inversores distinguen entre la habilidad de selección de acciones y el momento de mercado de los fondos mutuos. Además, la volatilidad del mercado tiene un impacto contrario en las respuestas de los inversores a los dos tipos de habilidades. Cuando la volatilidad del mercado aumenta, hay un aumento en los flujos hacia los fondos con habilidades de selección de acciones y una disminución en los flujos hacia los fondos con habilidades de temporización de mercado.

Los resultados empíricos son sólidos y no se pueden explicar con los determinantes establecidos de los flujos de fondos mutuos, que incluyen las calificaciones de Morningstar y varios sesgos conductuales. Demostramos que estos resultados son coherentes con la predicción de un modelo de aprendizaje bayesiano.

Tactical Fund Flow - Trading Macroeconomía - Enric Jaimez

Los inversores esperan una menor probabilidad de que un fondo tenga habilidad de temporizaci√≥n de mercado cuando la volatilidad del mercado es elevada, ya que el valor a√Īadido de esta habilidad aumenta con la volatilidad del mercado.

A medida que la volatilidad del mercado aumenta, los inversores responden con mayor intensidad a la capacidad de selección de acciones de los fondos y con menor intensidad a la habilidad de temporización de mercado de los mismos. Estos hallazgos no se explican con las medidas convencionales de comportamiento de persecución de retorno de los inversores y los sesgos conductuales bien conocidos.

Este estudio revela que existen inversores sofisticados en el mercado de fondos mutuos, cuya presencia y comportamiento no pueden ser ignorados. Esto significa que los inversores sofisticados y menos sofisticados coexisten en el mercado de fondos mutuos y que ambos tienen un impacto significativo en los flujos de fondos. Por lo tanto, este estudio aporta una mejor comprensión del problema clave de cómo los inversores en fondos mutuos asignan el capital.

Invertir en Vietnam ‚Äď Fund Flow ETF VNM

Tactical Fund Flow - Trading Macroeconomía - Invertir en Vietnam VNM - VanEck Vectors Vietnam

Vietnam es uno de los países del Sudeste Asiático con mayor crecimiento económico y estabilidad política.

Geogr√°ficamente privilegiado, con abundantes recursos naturales y una mano de obra asequible, el pa√≠s ofrece numerosas oportunidades de inversi√≥n debido a sus sectores a√ļn inexplorados, lo que lo convierte en una opci√≥n con un gran potencial.

Adem√°s, el¬†norte se ha convertido en un lugar de inter√©s para los fabricantes extranjeros que buscan diversificar su cadena de producci√≥n. La subcontrataci√≥n de tecnolog√≠a y una infraestructura de calidad contin√ļan mejorando gracias a las iniciativas gubernamentales. Esto lo convierte en un mercado con oportunidades inexploradas que merece la pena explorar.

Tactical Fund Flow - Trading Macroeconomía - Invertir en Vietnam VNM - VanEck Vectors Vietnam

Es momento escoger un veh√≠culo adecuado para captar una posible recuperaci√≥n acompa√Īada de un fuerte fund flow positivo.

VanEck Vietnam ETF busca replicar el rendimiento general del país. Esto incluye empresas que cotizan en bolsa que están constituidas en Vietnam o que están constituidas fuera del país, pero que tienen al menos 50% de sus ingresos/activos relacionados directamente con Vietnam.

Trading en Gas Natural ‚Äď Fund Flow en Gas Natural

Trading Gas Natural - Operar con Gas Natural - Fund Flow en Gas Natural - Acciones Antero Resources

El precio del gas natural se encuentra en un nivel extremadamente bajo en estos momentos. A pesar de la pesimista perspectiva del sector, existe la posibilidad de una recuperacioŐĀn, lo que significa que los inversores pueden aprovechar esta situacioŐĀn con productores sin hedges.

Antero Resources es una companŐÉiŐĀa de exploracioŐĀn y produccioŐĀn de gas natural que se encuentra entre los liŐĀderes del sector. Esta empresa estadounidense ofrece una oportunidad de exponernos a una posible recuperacioŐĀn del gas natural, ya que su precio/ganancia (P/E) ajustado es de 5,83x y su P/E estimado a futuro es de 5,01x.

Trading Gas Natural - Operar con Gas Natural - Fund Flow en Gas Natural

La empresa cuenta con una infraestructura de transporte integrada que facilita la exportacioŐĀn de¬†LNG. Para mejorar auŐĀn maŐĀs su posicioŐĀn financiera, el 25 de octubre de 2022, el Consejo de AdministracioŐĀn autorizoŐĀ un aumento de 1000 millones de doŐĀlares mediante la recompra de acciones (buybacks).

Tienen maŐĀs de 20 anŐÉos de Inventario Premium. Years of Premium Inventory significa los anŐÉos de inventario de primera calidad. Esto se refiere a la cantidad de combustible natural que una empresa de gas natural ha acumulado para su uso futuro. Esto le permite a la empresa tener un suministro constante de combustible para su negocio.

‚ÄĘ 5th Largest U.S.¬†Natural Gas¬†Producer
‚ÄĘ 2nd Largest U.S.¬†NGL¬†Producer

La divergencia entre AR y UNG¬†(naranja) se ha vuelto considerable, es ahiŐĀ donde debemos evaluar el riesgo y la posible rentabilidad.

Trading en Gas Natural - Fund Flow en Gas Natural - LNG - Freeport

La ausencia de exportaciones de Freeport LNG desde junio de 2022 hasta febrero de 2023 fue un acontecimiento importante en la historia de las exportaciones de gas natural de los Estados Unidos que demostró la creciente conexión entre la oferta estadounidense y los mercados globales de gas.

Las interrupciones en el suministro de GNL son inherentemente probables. El 32% de las plantas de GNL del mundo, que representan el 55% de la capacidad de licuefacci√≥n global, experimentan fallos no planeados m√°s de 5 veces al a√Īo, con un promedio de 90 d√≠as por instalaci√≥n.

Conclusiones Tactical Fund Flow | Trading Macroeconomía

Global Macro - Trading Macroeconomía - Trading Flow Fund

En resumen, hemos tratado varios de los aspectos m√°s interesantes sobre fund flows y sentimiento en el mercado.

Os invito a complementar algunos de estos puntos con vuestras propias ideas, simplemente a√Īadir algunos componentes estrat√©gicos para poder huir de los datos cl√°sicos sin ventaja aparente alguna.

Las variables derivadas facilitan una mejor compresión de los hechos, especialmente en tiempos de volatilidad y pesimismo. Amortiguamos substancialmente las caídas gracias a activos que se benefician de ello. He propuesto Vietnam como sugerencia, pero estoy seguro de que hay otras parecidas o mejores.

La asignaci√≥n de activos ‚ÄĮes la decisi√≥n m√°s importante que realizamos. Nuestro trabajo no es otro que desarrollar una asignaci√≥n b√°sica (core) y una vertiente estrat√©gica. Fund flow y sentimiento nos ayudar√°n a evitar malas pr√°cticas o a detectar nuevas oportunidades. El peligro es olvidarse son solo temporales.

El entorno macroeconómico ha cambiado significativamente. Es un cambio de régimen, una conjetura que no se debe hacer a la ligera. Como parte de esta transición, los rendimientos probablemente serán bajos para los que no quieran salirse de las estrategias populares, su zona de confort.

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Enric Jaimez
Enric Jaimez
Economista - Research Analyst | Trading Global Macro - Factor Investing | Volume Profile - Order Flow.

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