El momentum es la anomalía más persistente en las finanzas
En 1993, Narasimhan Jegadeesh y Sheridan Titman publicaron su estudio histórico en el Journal of Finance, examinando las acciones estadounidenses desde 1965 hasta 1989. El hallazgo central: una estrategia de comprar los ganadores del pasado y vender los perdedores del pasado generaba aproximadamente un 1,5% mensual, o alrededor de un 12% anualizado. El efecto era sólido en todas las combinaciones de periodos de formación y tenencia de 3, 6, 9 y 12 meses.
Eso fue hace más de 30 años. En 2023, Jegadeesh y Titman publicaron una retrospectiva que confirmaba la persistencia del efecto. Asness, Moskowitz y Pedersen documentaron primas de momentum en ocho mercados y clases de activos diversos en 2013. El efecto existe en acciones, bonos, materias primas, divisas y crypto. Aparece en mercados que se remontan al Londres de la era victoriana. Y a diferencia de muchas anomalías académicas, no ha sido arbitrado hasta desaparecer.
Por qué existe el momentum
La persistencia del momentum es en sí misma un enigma. En un mercado eficiente, cualquier patrón predecible debería ser explotado hasta desaparecer. El hecho de que el momentum siga funcionando después de décadas de conocimiento generalizado sugiere que su origen es estructural.
La explicación más convincente combina las finanzas conductuales con la microestructura del mercado. Desde el lado conductual, los inversores reaccionan de forma insuficiente a la nueva información. Cuando una empresa publica buenos resultados, la acción sube, pero no lo suficiente. El ajuste completo del precio tarda semanas o meses mientras los analistas actualizan sus modelos, los fondos rebalancean y el mercado en general digiere las implicaciones. Esta difusión gradual de la información crea una deriva en la dirección del movimiento inicial.
Desde el lado estructural, muchos grandes inversores institucionales están limitados en la rapidez con la que pueden ajustar posiciones. Un fondo de pensiones que decide aumentar su asignación a una clase de activo no puede comprarlo todo de una vez sin mover el mercado en su contra. Reparten las compras durante semanas, creando una presión compradora sostenida que prolonga la tendencia.
También hay un componente reflexivo. Los precios al alza atraen atención, cobertura mediática y nuevos compradores. Los precios a la baja disparan stop losses, llamadas de margen y ventas forzadas. Estos bucles de retroalimentación amplifican y prolongan los movimientos de precios más allá de lo que los fundamentales por sí solos justificarían.
El momentum en crypto está amplificado
Los mercados crypto muestran efectos de momentum más fuertes que los mercados de renta variable tradicionales. Yukun Liu y Aleh Tsyvinski, de Yale, descubrieron que una estrategia de compra de BTC cuando su valor aumentaba más de un 20% en la semana anterior generaba rendimientos extraordinarios y un ratio de Sharpe muy alto. Su artículo se publicó en la Review of Financial Studies en 2021. Un artículo posterior de 2022 estableció que el mercado, el tamaño y el momentum son los tres factores que capturan los rendimientos esperados transversales de las criptomonedas.
Un estudio de 2024 en el Journal of Financial and Quantitative Analysis descubrió que una estrategia long-short que compra las monedas crypto con los rendimientos esperados más altos y vende las más bajas obtenía un 3,87% semanal, superando sustancialmente a otros factores de criptomonedas.
Las razones del momentum crypto amplificado son intuitivas. Más participación minorista, menos arbitrajistas institucionales, mayor volatilidad y flujos narrativos más fuertes. Cuando un token empieza a moverse, el ciclo de amplificación en redes sociales se activa más rápido y con más fuerza que en los mercados de renta variable. El mismo mecanismo subyacente (difusión gradual de información más retroalimentación reflexiva) opera con más intensidad.
Análisis multi-temporalidad
Uno de los hallazgos prácticos más útiles de la investigación sobre momentum es que el efecto opera de forma diferente según las temporalidades. El momentum de muy corto plazo (menos de una semana) es ruidoso y está dominado por efectos de microestructura. El momentum a medio plazo (1-12 meses) es donde el efecto es más fuerte. El momentum a largo plazo (más de 12 meses) en realidad se revierte, ya que las tendencias sobreextendidas vuelven a la media.
Los practicantes que utilizan múltiples temporalidades reportan tasas de acierto del 60-75%, frente al aproximadamente 45% con análisis de una sola temporalidad. La alineación de señales en al menos dos temporalidades mostró tasas de acierto del 58% para operaciones alineadas frente al 39% para operaciones no alineadas. Estas cifras provienen de backtesting de practicantes en lugar de revistas revisadas por pares, pero la evidencia direccional es consistente.
Una acción que muestra un fuerte momentum en los gráficos diario, semanal y mensual es más probable que continúe tendiendo que una que muestra momentum en una sola temporalidad. Cuando todas las temporalidades se alinean, la convergencia de fuerzas que empujan la tendencia hacia adelante está en su punto más fuerte.
Construir un sistema sólido de momentum
Un sistema de momentum funcional necesita varios componentes. Señales de entrada que identifiquen cuándo se está estableciendo el momentum, no después de que ya se haya extendido. Múltiples temporalidades de confirmación. Un mecanismo de ranking cuando existen múltiples oportunidades simultáneamente. Reglas de tamaño de posición que tengan en cuenta la volatilidad. Y criterios de salida tanto para stops como para objetivos de beneficio.
El backtesting es innegociable, pero viene con serias advertencias. Harvey, Liu y Zhu catalogaron más de 316 factores que supuestamente predicen los rendimientos de las acciones en su artículo de 2016 en la Review of Financial Studies, y concluyeron que la mayoría de los hallazgos declarados probablemente son falsos debido al data-mining acumulativo. Cualquier sistema de momentum debería validarse fuera de muestra en múltiples regímenes de mercado, con supuestos realistas de costes de transacción y deslizamiento.
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