Varios trabajos de investigación muestran que el sentimiento del mercado, también llamado sentimiento del inversor, juega un papel en los retornos del mercado. El sentimiento del mercado se refiere al estado de ánimo general en los mercados financieros y la tendencia general de los inversores a operar. El estado de ánimo en el mercado se divide en dos tipos principales, alcista y bajista. Naturalmente, el aumento de los precios indica un sentimiento alcista. Por otro lado, la caída de los precios indica un sentimiento bajista. Este documento muestra varias formas de medir el sentimiento del mercado y su influencia en los rendimientos.
Además, echamos un vistazo a una anomalía de la noche a la mañana en combinación con tres indicadores de sentimiento del mercado. Analizamos el indicador de sentimiento de Brain Market además del VIX y la tendencia a corto plazo en el ETF SPY. Nuestro objetivo no es construir un sistema de trading. Se trata de analizar el comportamiento de los mercados financieros. En general, los costos de transacción de este tipo de estrategia serían altos. Sin embargo, más apropiado que usar este sistema por sí solo sería usarlo como una superposición al decidir cuándo realizar operaciones.
Sentimiento del mercado y la anomalía “de la noche a la mañana”
Numerosos operadores han notado que las acciones estadounidenses tienen un rendimiento significativamente mayor durante la sesión nocturna en comparación con la sesión diaria. Múltiples estudios académicos han confirmado esta sospecha y han descubierto que la prima de la renta variable estadounidense se debe principalmente a los rendimientos de un día para otro. Esta noción se denomina anomalía de la noche a la mañana y Cooper, Cliff y Gulen la describen con más detalle en “Return Differences between Trading and Non-Trading Hours: Like Night and Day” y en “Overnight Return, the Invisible Hand Behind The Intraday Return? A Retrospective” de Branch y Ma.
La siguiente figura muestra el rendimiento acumulado diario, intradiario y nocturno del SPY desde enero de 2018 hasta enero de 2021. Este período incluye dos mercados bajistas, uno en diciembre de 2018 y otro en marzo de 2020, así como períodos de mercados alcistas. Como podemos ver, la mayor parte de la prima sobre acciones proviene de la rentabilidad de un día para otro.
| Rendimiento SPY | Rentabilidad acumulada 3 años (pa) |
Volatilidad 3Y (pa) |
Relación Sharpe | Retorno diario promedio |
Volatilidad diaria promedio |
DD | CAR / Max DD |
| Diario | 15,25 % | 23,27 % | 0,66 | 0,07 % | 1,44 % | -34,10 % | 0,45 |
| Intradía | -0,44 % | 15,02 % | -0,03 | 0,00 % | 0,93 % | -22,41 % | -0,02 |
| Durante la noche | 13,62 % | 16,24 % | 0,84 | 0,05 % | 1,01 % | -29,41 % | 0,46 |
Como sospechamos, el rendimiento de la noche a la mañana del SPY es significativamente más alto que el rendimiento intradía, sin embargo, aún se puede mejorar. Una forma de mejorarlo aún más podría ser observando el sentimiento en los mercados financieros como lo describe Anchada Charoenrook en “Does Sentiment Matter? ”.
El sentimiento del mercado se refiere al estado de ánimo general en los mercados financieros y la tendencia general de los inversores a operar. El sentimiento del mercado, a veces llamado sentimiento del inversor, distingue entre dos tipos principales, alcista y bajista. Naturalmente, el aumento de los precios está relacionado con el sentimiento alcista del mercado. Por otro lado, la caída de los precios está relacionada con el sentimiento bajista del mercado.
Existen numerosas formas de medir la confianza en los mercados financieros. Los indicadores de sentimiento tradicionales incluyen el índice de volatilidad CBOE (VIX), el índice alto-bajo o el índice de porcentaje alcista (BPI). Otra forma de medir el sentimiento es mediante el uso de diversas fuentes de noticias, redes sociales u otros indicadores de sentimiento del mercado. Logramos obtener datos para el indicador Brain Market Sentiment (BMS). Lo usamos como un ejemplo del conjunto de datos de sentimiento de noticias en nuestro análisis.
El indicador BMS da una puntuación sobre el estado de ánimo general del mercado al analizar miles de noticias de los medios financieros utilizando la tecnología de procesamiento del lenguaje natural. En primer lugar, las fuentes de noticias relevantes se seleccionan y agrupan por tema. Después de eso, se asigna un sentimiento a cada tema (1 para sentimiento positivo, -1 para negativo). Todos los días, el BMS proporciona una puntuación agregada para el sentimiento del tema de noticias. Varía entre 0 y 100, dependiendo del porcentaje de temas positivos de ese día. BRAIN ofrece datos del sentimiento del mercado para varias regiones como EE. UU., la UE y Asia, así como datos globales.
Inspirado en “Making Money While You Sleep? Anomalies in International Day and Night Returns” de Aretz y Bartram y “Strikingly Suspicious Overnight and Intraday Returns” por Knuteson, decidimos probar si podemos mejorar el desempeño de la noche a la mañana del SPY mediante el uso de indicadores de sentimiento. En primer lugar, utilizando los datos OHLC de SPY, calculamos su rendimiento intradía y durante la noche. Además de los datos del SPY, utilizamos los predictores de tendencias para saber cuándo esperar un aumento / disminución en el rendimiento. El precio de cierre de SPY, el precio de cierre del VIX y el valor de BMS se utilizan como predictores de tendencia. Para analizar si existe una relación entre lo que nos dicen los predictores y el rendimiento, realizamos los siguientes pasos: En el día t-1, calculamos la media móvil de 10 días de los precios de cierre de SPY, los precios de cierre de VIX y los valores de BMS por separado. Después de eso, en el día t-1, comparamos el precio de SPY (/ precio de VIX / valor de BMS) con su promedio móvil de 10 días. En el último paso Analizamos el desempeño de SPY durante la noche en el día t dependiendo de si el precio de SPY (/ precio VIX / valor BMS) está por encima o por debajo de su promedio móvil de 10 días. Repetimos este proceso con medias móviles de 20 y 50 días.
Nuestras hipótesis son que el rendimiento nocturno del SPY sería mayor cuando el precio de SPY está por encima de su promedio móvil (VIX está por debajo de su promedio móvil), y sería menor cuando el precio de SPY está por debajo de su promedio móvil (o VIX está por encima de su media móvil). Otra hipótesis que tenemos es que el predictor de tendencia BMS afectaría el desempeño durante la noche de SPY de manera similar a VIX y SPY, por lo que el desempeño sería mayor cuando el valor de BMS está por encima de su media móvil y menor cuando el valor de BMS está por debajo de su media móvil.
La siguiente figura muestra los rendimientos acumulados durante la noche del SPY basados en un promedio móvil de 20 días y varias señales.
La figura anterior muestra una mejora significativa del rendimiento cuando el precio de SPY está por encima de su media móvil, cuando el precio de VIX está por debajo de su media móvil o cuando el valor de BMS está por encima de su media móvil. Vemos que los tres indicadores de sentimiento mejoran el desempeño de la anomalía nocturna.
Sin utilizar ninguna señal, obtenemos un rendimiento del 13,62% anual y un Sharpe Ratio de 0,84. Cuando se utiliza el indicador BMS (valor de BMS> MA de 20 días), el rendimiento es 15.07% anual y el índice de Sharpe es 1.71. Al usar la señal de VIX (el precio de VIX <MA de 20 días) obtenemos el rendimiento de 15.70% anual, adicionalmente, el Relación de Sharpe es 1.80 y al usar SPY en sí (el precio de SPY> MA de 20 días), obtenemos obtenga el rendimiento del 15,52% anual y el índice de Sharpe de 1,92. La siguiente tabla muestra las características de riesgo para los escenarios antes mencionados.
| Rendimiento de SPY durante la noche | Rentabilidad acumulada 3 años (pa) |
Volatilidad 3Y (pa) |
Relación Sharpe | Retorno diario promedio |
Volatilidad diaria promedio |
DD | CAR / Max DD |
||
| Media móvil de 20 días | Sin señal | 13,62 % | 16,24 % | 0,84 | 0,05 % | 1,01 % | -29,41 % | 0,46 | |
| Señal SPY | ESPÍA> MA | 15,62 % | 8,14 % | 1,92 | 0,06 % | 0,50 % | -5,31 % | 2,94 | |
| Señal VIX | VIX <MA | 15,70 % | 8,72 % | 1,80 | 0,06 % | 0,54 % | -6,77 % | 2,32 | |
| Señal BMS | BMS> MA | 15,07 % | 8,84 % | 1,71 | 0,06 % | 0,55 % | -6,63 % | 2,27 | |
Las curvas de renta variable resultantes de las tres estrategias no están fuertemente correlacionadas. Una correlación promedio está justo por debajo de 0,6, por lo que significa que cada indicador de sentimiento probablemente captura información independiente, y una cartera resumida basada en los tres indicadores de sentimiento de noticias puede ser mejor que las partes individuales.
Por lo tanto, debido a que las tres estrategias mejoraron el rendimiento de la cartera original, las combinamos para crear una cartera igualmente ponderada. Esta cartera tiene un índice Sharpe significativamente más alto y draw downs más bajos que cada una de las carteras individuales. Repetimos este proceso con la media móvil de 10 y 50 días. La siguiente figura muestra el rendimiento acumulado y la tabla muestra las características de riesgo para las carteras igualmente ponderadas.
| Rentabilidad acumulada 3 años (pa) |
Volatilidad 3Y (pa) |
Relación Sharpe | Retorno diario promedio |
Volatilidad diaria promedio |
DD | CAR / Max DD |
||
| Cartera igualmente ponderada | MA de 10 días | 14,02 % | 7,77 % | 1,80 | 0,05 % | 0,48 % | -5,28 % | 2,65 |
| MA de 20 días | 15,58 % | 7,33 % | 2.12 | 0,06 % | 0,45 % | -3,98 % | 3,91 | |
| MA de 50 días | 11,97 % | 6,74 % | 1,78 | 0,04 % | 0,42 % | -3,21 % | 3,72 | |
La cartera de la media móvil de 20 días con ponderación equitativa tiene el rendimiento y el índice Sharpe más altos de las tres carteras con ponderación equitativa.
Además, intentamos filtrar el rendimiento en función del rendimiento anterior durante la noche / intradía. Analizamos cómo se comporta la rentabilidad si la rentabilidad anterior durante la noche (/ intradía) está por encima o por debajo de cero. Los resultados muestran que el rendimiento mejora significativamente cuando el rendimiento de la noche anterior está por debajo de cero. Además, analizamos la cartera igualmente ponderada, que combinó las tres carteras mencionadas anteriormente. La siguiente tabla muestra los resultados de todas las características de riesgo.
| Rendimiento SPY (20 días MA) y filtro nocturno |
Rentabilidad acumulada 3 años (pa) |
Volatilidad 3Y (pa) |
Relación Sharpe | Retorno diario promedio |
Volatilidad diaria promedio |
DD | CAR / Max DD |
|
| ESPÍA> MA | De la noche a la mañana <0 | 11,75 % | 5,89 % | 2,00 | 0,04 % | 0,37 % | -3,53 % | 3.33 |
| VIX <MA | De la noche a la mañana <0 | 11,72 % | 6,62 % | 1,77 | 0,04 % | 0,41 % | -4,99 % | 2,35 |
| BMS> MA | De la noche a la mañana <0 | 11,36 % | 7,02 % | 1,62 | 0,04 % | 0,44 % | -4,17 % | 2,73 |
| Igualmente ponderado | 11,67 % | 5,57 % | 0,20 | 0,04 % | 0,35 % | -2,92 % | 0,38 | |
La siguiente figura muestra los rendimientos acumulados de las tres carteras, que utilizan el filtro nocturno adicional. El último paso de filtrado (un filtro nocturno adicional) puede ser cuestionable y no lo utilizamos debido a su alta complejidad y bajo valor agregado.
Por último, presentamos un gráfico y una tabla que compara dos carteras ponderadas por igual, ambas basadas en MA de 20 días. El primero no usa el filtro nocturno, mientras que el segundo sí lo hace. Como podemos ver, el filtro nocturno no mejora el rendimiento de la cartera igualmente ponderada y el índice de Sharpe de las dos estrategias es aproximadamente el mismo.
| Cartera igualmente ponderada | Rentabilidad acumulada 3 años (pa) |
Volatilidad 3Y (pa) |
Relación Sharpe | Retorno diario promedio |
Volatilidad diaria promedio |
DD | CAR / Max DD |
| Sin filtro nocturno |
15,58 % | 7,33 % | 2.12 | 0,06 % | 0,45 % | -3,98 % | 3,91 |
| Con un filtro nocturno |
11,67 % | 5,57 % | 2.10 | 0,04 % | 0,35 % | -2,92 % | 4,00 |
Conclusión
Esta investigación confirma los resultados encontrados por Cooper, Cliff y Gulen y muestra que la rentabilidad durante la noche es mucho mayor que la rentabilidad intradía y, además, es aún mayor significativo al aplicar las señales VIX, SPY o BMS correctas. Además, el rendimiento de la noche a la mañana aumenta aún más cuando se utiliza la combinación de las tres señales en una cartera igualmente ponderada. En resumen, nuestro objetivo no era construir un sistema de trading, sino analizar el comportamiento de los mercados financieros. No agregamos los costos de transacción a nuestro cálculo, aunque no son despreciables debido a la frecuencia de negociación. En general, los costos de transacción de este tipo de estrategia serían muy altos. Sin embargo, más apropiado que usar este sistema por sí solo es usarlo como una superposición.
Autor:
Daniela Hanicova, analista cuantitativa, Quantpedia
Bibliografía:
- Aretz, Kevin and Bartram, Söhnke M., Making Money While You Sleep? Anomalies in International Day and Night Returns (March 18, 2021). Available at SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2670841
- Branch, Ben S. and Ma, Aixin, Overnight Return, the Invisible Hand Behind The Intraday Return? A Retrospective (March 15, 2021). Available at SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3259614
- Charoenrook, Anchada, Does Sentiment Matter? (March 18, 2021). Available at: http://apps.olin.wustl.edu/workingpapers/pdf/2008-12-003.pdf
- Cooper, Michael J. and Cliff, Michael T. and Gulen, Huseyin, Return Differences between Trading and Non-Trading Hours: Like Night and Day (March 11, 2021). Available at SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1004081
- Knuteson, Bruce, Strikingly Suspicious Overnight and Intraday Returns (March 18, 2021). Available at SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3705017
- Brain Market Sentiment (BMS). Available at: https://braincompany.co/bms.html
