Los inversores más exitosos tienden a dejar que la razón, no la emoción, guíe sus decisiones. Sin embargo, los inversores más pequeños han adquirido una reputación de hacer exactamente lo contrario: buscar empresas con las que sienten una conexión personal y confiar en la intuición más que en la lógica fría y dura.
Cuando el mercado cae en picado, por ejemplo, los inversores profesionales lo ven como una oportunidad para comprar a un precio favorable. Los inversores cotidianos, por otro lado, tienen más probabilidades de vender sus acciones precisamente cuando están en un punto bajo.
Si este rap es justo o no, la creencia de que los inversores individuales están equivocados la mayoría de las veces es la base de la "teoría del lote impar". La idea es que, siguiendo los movimientos que hacen en el mercado de valores y haciendo lo contrario, uno tendrá una probabilidad de éxito mejor que el promedio.
Esta forma de análisis técnico ganó considerable popularidad a mediados del siglo XX. Sin embargo, investigaciones posteriores han demostrado que el uso de datos de lotes impares como base para el cronometraje de las transacciones no funciona muy bien.
Siguiendo pequeñas transacciones
En los mercados financieros, un lote estándar o redondo representa 100 acciones de una acción determinada. Cuando los inversores institucionales realizan una compra o venta, por ejemplo, generalmente se encuentra en un buen número de lotes.
Por supuesto, no todos los inversores pueden permitirse comprar 100 acciones a la vez, lo que para algunas acciones podría significar acumular decenas de miles de dólares. En cambio, pueden optar por comprar, digamos, 15 acciones a la vez. Estas cantidades más pequeñas, entre 1 y 99 acciones, se denominan "lotes impares". Históricamente, llevó un poco más de tiempo liquidar estas transacciones que los lotes redondos, pero aún así se pudo hacer.
Debido a que los lotes impares son, por definición, pedidos más pequeños, algunos comenzaron a verlos como una forma de medir el sentimiento de los inversores cotidianos. Ya en el siglo XIX, los contrarios comenzaron a apostar contra la gente que realizaba estos modestos intercambios. Sin embargo, no fue hasta principios de la década de 1940 que Garfield Drew, un estadístico de bonos que escribió el libro de 1941, "Nuevos métodos para obtener ganancias en el mercado de valores", probó sistemáticamente la teoría y la popularizó aún más.
Drew analizó la actividad del mercado utilizando una "relación de equilibrio" de ventas de lotes impares a compras de lotes impares. Sus hallazgos parecían confirmar que los inversores más pequeños eran, en términos relativos, más propensos a comprar cuando una acción subía de precio y más propensos a vender cuando el precio estaba a punto de tocar fondo.
Si bien la relación bastante directa de Drew se convirtió en uno de los métodos más populares de interpretación de datos, también surgieron otras métricas con el tiempo. Una de ellas, la relación de par impar, ayuda a determinar cuántos inversores están "acortando" o apostando en contra del mercado. Según la teoría, un aumento en dicha actividad debería ser un disparador para comenzar a comprar.
Figura 1
La siguiente tabla muestra la actividad diaria de lotes impares, separados por compras, ventas y posiciones cortas.
La teoría pierde favor
La teoría de los lotes extraños gozó de popularidad durante décadas, gracias en gran parte a los influyentes escritos de Drew. Pero en la década de 1960, su hipótesis atrajo un mayor escrutinio de otros investigadores.
Algunos llegaron a la conclusión de que el inversor individual no estaba tan equivocado como se pensaba. Por ejemplo, Donald Klein descubrió que si bien la venta de pequeñas cantidades de existencias se produjo en momentos inoportunos, es decir, cuando el mercado estaba cayendo, las compras en lotes no lo hicieron. Dicha investigación ayudó a erosionar la confianza en la teoría de Drew, que perdió popularidad constantemente.
¿Hay alguna validez en la idea de que los pequeños inversores apuestan mal la mayoría de las veces? El jurado aún está fuera de esta importante cuestión. Sin embargo, lo que está bastante claro es que los datos de lotes impares se han convertido en una forma menos confiable de medir su actividad.
Hay varias razones para esto. En primer lugar, hay proporcionalmente menos transacciones de lotes impares de lo que solía haber. En las décadas de 1930 y 1940, era más probable que las personas hicieran pedidos para comprar o vender acciones individuales. Pero a lo largo del siglo XX, los fondos mutuos se convirtieron en una forma mucho más común de participar en el mercado.
Otros inversores comenzaron a negociar opciones, donde podían controlar lotes redondos con un compromiso financiero relativamente pequeño. Con datos de lotes menos extraños para continuar, su relevancia estadística disminuyó considerablemente.
Figura 2
La tabla a continuación muestra la "tasa de lote impar", que es el porcentaje de todas las transacciones que involucran lotes desiguales. La línea amarilla representa las existencias, mientras que la línea azul muestra los productos negociados en bolsa (ETP).
Además, los datos de lotes impares que existen hoy en día no siempre provienen de inversores modestamente dotados y poco sofisticados. Algunos provienen de planes de reinversión de dividendos, que, según una fórmula de pago específica, pueden adquirir lotes desiguales de acciones de una empresa. Y con la llegada del comercio algorítmico, las computadoras a veces dividen las compras y ventas grandes en transacciones más pequeñas para ocultar los movimientos de la empresa del resto del mercado.
Con el mercado de valores en constante evolución, se hace más difícil mirar los datos en bruto y deducir algo significativo sobre el inversor de poca monta. Como dijo una vez el editor de "The Stock Trader's Almanac", "es como librar una nueva guerra con herramientas antiguas".
La línea de fondo
La popularidad de la teoría de los lotes impares antes de la década de 1960 demuestra que la atracción de las estrategias de inversión contraria. Ahora que se compran y venden lotes impares por una amplia variedad de razones, sin embargo, pocas personas aún usan estos datos para predecir con confianza en qué dirección irá el mercado.
