Etiqueta: Fuentes

Por Qué El Análisis Fundamental No Me Sirve

Por Qué El Análisis Fundamental No Me Sirve

Respeto mucho todas las opiniones, pero me gusta dar mis razones y argumentarlas. Además, la ventaja que tiene ser un indocumentado en temas económicos es que uno carece del pudor de los expertos para decir enormes inconveniencias. Probablemente valga la pena mirar la Economía desde el inocente punto de un humilde técnico para preguntarse algunos por qués, aunque podamos ser acusados de lerdos en el intento.

Yo me pregunto: ¿cómo pueden quebrar de forma inesperada grandes corporaciones, bancos o entidades de enorme peso económico, si deben rendir cuentas públicas cada trimestre?

¿Cómo grandes corporaciones pueden estar reportando al mercado buenos fundamentales y un mes más tarde estar quebrados?

No hablo sólo de Lehman o de Enron, por poner dos casos suficientemente conocidos en mercados maduros, bien regulados y muy estrictos.

¿Acaso ningún analista fundamental pudo anticipar con los últimos datos públicos en la mano que esas entidades estaban en serios problemas antes de desplomarse? ¿Cómo las grandes corporaciones pueden estar reportando al mercado buenos fundamentales [o, simplemente, aceptables] y un mes más tarde estar quebrados?

¿Estados contables? ¿Activos y pasivos? ¿PER? ¿Beneficios por acción?… ¿Ningún dato visible en los últimos resultados ofrecidos podían anticipar que cotización de Lehman caería un 70% en un día y, al siguiente, quebraría?

Para trabajar con información necesitas que la materia prima sea de calidad

Ahora voy a traer el comentario a mi especialidad: el Tratamiento de la Información.

Para trabajar con información necesitas [como en casi todo] que la materia prima sea de calidad. Si estás midiendo la humedad, el voltaje o la temperatura con sensores inadecuados obtendrás lecturas erróneas y, por lo tanto, tus conclusiones también lo serán.

Pero, si en lugar de tener lecturas directas objetivas, los datos deben ser suministrados por un tercero, empiezan los problemas. Como poco habrá que contemplar un margen de error de observación. La fuente no es tan fiable como debería porque no es ni directa ni automática.

Pero en el caso que los resultados de las mediciones beneficien o perjudiquen al observador que las suministra, esa fuente es parcial y, por muy honesta que sea, debería ser desechada pues esos datos forzosamente hay que considerarlos contaminados en origen. Es una fuente no fiable. Es como preguntarle a un niño por sus notas. Te dirá la verdad cuando sean excelentes, parte de la verdad cuando no sean tan buenas, y mentirá sin pudor cuando sean malas.

Si aplicamos la metodología de la Teoría de la Información, resulta una pérdida de tiempo trabajar con datos facilitados por parte interesada.

Si aplicamos la metodología de la Teoría de la Información, resulta una pérdida de tiempo trabajar con datos facilitados por parte interesada.

Así que, entre lo malo y lo peor…, creo que me quedo con lo malo. Seguiré intentando separar ruido de señal y discriminando señales fiables de dudosas a través del movimiento del precio, pero voy a seguir sin prestar el mínimo crédito a informaciones oficiales, paraoficiales, pseudooficiales, publicadas o rumores. Cualquier fuente interesada contamina los datos, aunque sean completamente ciertos. Es una pena, pero es así.

Si un activo cerró ayer a 18,31, eso es un dato; si el balance de esa empresa dice que sus beneficios crecieron un 17% el último trimestre, es una opinión [la suya] aunque un grupo de bien pagados auditores la certifiquen [las cuentas de Lehman y Enron también estaban auditadas]. Y no hay manera de operar matemáticamente con opiniones.

Cualquier fuente interesada contamina los datos, aunque sean completamente ciertos.

Sobre Fuentes Fiables y Fuentes Contaminadas

Sobre Fuentes Fiables y Fuentes Contaminadas

Dentro de los muchos derivados aplicados a la Teoría Matemática de la Información [TI] originariamente propuesta por Shannon y Weaver, uno de los aspectos desarrollados fue el de la catalogación de las fuentes de datos.

Por no alargarme innecesariamente, la importancia de escoger las fuentes de datos adecuadas es [como parece obvio] básico para poder después hacer un análisis correcto de los datos y obtener respuestas veraces a las preguntas propuestas.

Para resumirlo, en un esfuerzo máximo de simplificación, se dividieron la fuentes en dos únicos tipos, las denominadas FUENTES VERACES y las FUENTES CONTAMINADAS. Para que sea más fácilmente entendible lo trasladaré directamente al campo de los Mercados, tal y como yo lo entiendo y aplico desde hace años.

Como FUENTES VERACES entendemos aquellas que nos proporcionan informaciones PÚBLICASÚNICAS y UNÍVOCAS. Son accesibles para todos, y para todos tienen un mismo valor en un mismo momento. Esas fuentes [en nuestro caso y en esencia] serían las cinco básicas: máximo, mínimo, apertura, cierre y volumen.

Como «fuentes veraces» entendemos aquellas que son directamente accesibles para todos, y para todos tienen un mismo valor en un mismo momento.

Como FUENTES CONTAMINADAS entendemos [siempre desde la perspectiva de la TI] cualquier dato no obtenido de manera directa. Por poner un ejemplo, si obtenemos la temperatura de una determinada estancia a través de un sensor homologado y conectado directamente a nuestro equipo de proceso, la fuente es veraz; pero si enviamos a un ayudante a observar la temperatura en una pantalla y nos la comunica, la fuente pasa a estar CONTAMINADA, y todos los resultados posteriores estarían en cuestión, aunque el dato sea correcto.

Así, cualquier fuente que interprete, module o retransmita la información desde su origen, la contamina y, en consecuencia, deberemos descartarla [o tener este hecho muy en cuenta].

Con esta visión tan estricta de la calificación de las fuentes, la TI se cura en salud, pues pone en cuestión cualquier tipo de información que no sea directamente verificable por todos los observadores a un tiempo. Con ello elimina de la ecuación tanto los errores, como la información manipulada en beneficio de algo o de alguien.

Cualquier fuente que interprete, module o retransmita la información desde su origen, la contamina

La información manipulada no tiene por qué ser estrictamente falsa. La «buena» información manipulada puede ser correcta [o casi] en sus datos, pero también puede ser muy tergiversada en la presentación interpretación de los mismos porque, para la mayoría, importa mucho más la interpretación de los datos que los datos en sí, cosa que, lógicamente la TI cuestiona.

Desde ese estricto punto de vista [quizás equivocado, pero metódico] habrá que descartar las informaciones suministradas por los medios de comunicación [TODOS, desde los diarios especializados hasta las redes sociales, pasando por éste desde el que ahora mismo yo estoy opinando], así como también las suministradas directamente por los actores económicos [empresas, sectores o países], por ser datos interesados suministrados por parte; con lo que el análisis fundamental (AF) quedaría fuera del ámbito de cualquier estudio ni remotamente basado en la TI.

Para la mayoría, importa mucho más la interpretación de los datos que los datos en sí, cosa que, lógicamente la TI cuestiona

Desde el punto de vista de la TI, el gran truco de los mercados financieros no es tanto la ocultación de los datos, sino el de la saturación de información [infoxicación], mezclando muchas fuentes, casi todas ellas contaminadas [interpretadas, opinadas y/o interesadas] creando una tremenda confusión [ruido] capaz de ocultar las trazas de las fuentes veraces [señal] y dificultando su interpretación.

Realmente, desde el punto de vista de la TI, en esos mercados que aparentemente bullen de información, las fuentes veraces y fiables son muy escasas.