Las últimas dos semanas dejaron dos de nuestras tesis cumplidas. Antes de entrar en el análisis de esta semana, merece la pena repasar la situación de la que venimos.

1. El 31 de marzo, en el Recap #26, con el SPX en 6.380 y el SPY en 638, apuntamos que el mercado construía suelo en la zona del -10%.

Argumentamos que ese nivel activaba el rebalanceo automático de fondos institucionales y que, mientras el problema de fondo no fuera más grave, el soporte aguantaría.

Ese día fue el fin de la corrección y el inicio de la recuperación.

2. El 8 de abril, en el artículo del collar de JP Morgan, con el índice en 6.500, identificamos 6.840 como primera parada del rebote.

El razonamiento era estructural: el strike del call vendido por JHEQX actúa como imán en el tramo de recuperación, y los CTAs, con posición neta corta de 50.000 millones en renta variable global, tenían que recomprar en cualquier escenario que Goldman modelaba.

Ayer el SPX cerró en 6.880, un +7,8% desde el mínimo del 30 de marzo

De pánico a ‘solo’ miedo

Hay algo más que merece atención esta semana, y es lo que el mercado ha dejado de hacer.

El estrecho de Ormuz lleva semanas en los titulares. Tensiones geopolíticas, riesgo de bloqueo, petróleo como arma. El tipo de noticias que hace dos meses habrían mandado el VIX a 30. Ahora el mercado las lee y sigue recto. Desde hace exactamente dos semanas, las noticias negativas han dejado de traducirse en caídas de precio.

Eso tiene un nombre: el pánico se está yendo.

Los niveles extremos de pánico nunca se sostienen en el tiempo.

Cuando el precio deja de responder al miedo, no es porque las noticias sean menos graves. Es porque el mercado ya las tiene descontadas y ha decidido mirar otra cosa.

Puedes leerlo como una victoria americana en el tablero geopolítico, o puedes leerlo de forma más sencilla: los mercados se distraen con facilidad. Procesan un miedo, lo absorben, y pasan al siguiente tema.

El ser humano tiene miedo a corto plazo y optimismo a largo plazo. Los mercados, que no son otra cosa que millones de personas tomando decisiones, funcionan igual.

El pánico es intenso pero corto.
El sesgo alcista, estructural.
Ese es el espíritu humano.

Pero ojo, esto no aplica a cualquier activo.

El sesgo alcista estructural existe en mercados concretos: índices amplios con décadas de historial, activos con demanda sostenida, economías con capacidad de adaptación.

Hay activos que no rebotan.
Hay activos que acaban valiendo cero.
El pánico en esos casos no es una oportunidad, es una señal de salida.

Por eso el trabajo no es comprar cualquier caída.
Es saber qué merece ser comprado cuando cae.
Esa es la diferencia entre invertir con criterio y apostar a que todo sube porque sí.

No todo tiende a subir a largo plazo.
Solo algunos activos lo hacen, y elegir cuáles son esos activos es, precisamente, nuestro trabajo.

Nasdaq: 9 días consecutivos subiendo

El Nasdaq Composite acumula 9 días consecutivos de subida.

La última vez que ocurrió fue en 2023, justo al comienzo de una pata alcista que el mercado recuerda bien. Si hoy cierra en verde serían 10 días seguidos, algo para lo que habría que remontarse más atrás en la historia.

No es una señal de compra en sí misma, pero es el tipo de dato que describe la fortaleza del impulso actual mejor que cualquier indicador.

El S&P 500 por su parte se quedó en 7 días consecutivos con una subida superior al 7%. Según los datos de Carson, buenas noticias para el mercado alcista.

S&P 500

✅ Lo más importante de todo: hemos recuperado las medias de 8, 21, 50 y 200 días. El SPY cotiza por encima de las cuatro. Eso es la definición de mercado alcista sano. Hace tres semanas estábamos por debajo de todas ellas.

• 🎯 La subida de ayer se frenó en 686, justo donde teníamos el techo redondeado.

  El impulso del rebote es fuerte. La zona entre 670 y 686 puede ser un punto de descanso antes de que el precio intente romper la formación hacia arriba. El movimiento tiene energía suficiente para intentarlo.

• Estamos a punto de confirmar varios thrusts en los indicadores de profundidad. En cuanto se confirmen, lo analizamos en detalle, porque si se producen cambian bastante la lectura del mercado.

• Si rompe el techo redondeado hacia arriba, el objetivo es nuevos máximos históricos, confirmación definitiva de nueva pata de mercado alcista.

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Bitcoin nació en 2009.

Con él nació un sector entero sin manual de instrucciones,
sin regulador asignado y
sin precedente legal.

Durante quince años, esa ambigüedad fue a la vez el mayor riesgo y el mayor atractivo del mercado cripto. Los nuevos sectores sin regulación crecen rápido y sin freno, hasta que alguien en Washington decide que ya es suficientemente grande como para no ignorarlo.

Ese momento llegó con Trump.

La administración Trump fue la primera en ver las criptomonedas no como una amenaza al sistema financiero, sino como una herramienta para reforzarlo.

El razonamiento es directo: el dólar lleva años amenazado en las reservas globales, China lleva una década construyendo un sistema de pagos alternativo con el yuan digital, y EE.UU. necesita una respuesta.

Las stablecoins en dólares, tokens digitales respaldados 1:1 por dólares o Treasuries y que ya circulan en 500 millones de wallets en todo el mundo, son esa respuesta.

Cada stablecoin en circulación es demanda de deuda americana. Regularlas bien significa exportar el dólar al siglo XXI sin necesidad de un banco central digital.

De esa lógica nacen las dos leyes más importantes que ha producido EE.UU. sobre criptomonedas:

1. La GENIUS Act, firmada en julio de 2025, regula las stablecoins como clase de activo.

2. La CLARITY Act, pendiente en el Senado, regula todo lo demás: qué es cada token, quién lo supervisa, y qué pueden hacer con él los intermediarios que operan en el mercado.

Las dos juntas forman el primer marco regulatorio cripto coherente de la historia de EE.UU. Y las dos juntas están moviendo los mercados ahora mismo.

La GENIUS Act: el dólar entra en la blockchain

El 18 de julio de 2025, Trump firmó la primera ley cripto de la historia de EE.UU. No regulaba Bitcoin. No regulaba los exchanges. Regulaba las stablecoins, y esa elección no fue casual.

El mercado de stablecoins había crecido hasta los 300.000 millones de dólares sin un solo marco legal federal.

Tether (USDT) y Circle (USDC) dominaban ese mercado, respaldaban sus tokens con activos en dólares, y operaban en un vacío regulatorio.

El sector bancario llevaba años alertando de que estas stablecoins funcionaban como depósitos bancarios sin las obligaciones de un banco.

Y tenían razón.

La GENIUS Act resolvió ese vacío con tres exigencias centrales.

1. Los emisores de stablecoins deben respaldar cada token en circulación con un dólar real o con Treasuries a corto plazo,

2. publicar mensualmente la composición de sus reservas, y

3. tener la capacidad técnica de congelar o destruir tokens cuando un juez lo ordene. Si el emisor quiebra, los tenedores de stablecoins cobran antes que cualquier otro acreedor.

El mensaje geopolítico era tan importante como el regulatorio. El comunicado oficial de la Casa Blanca lo dejó escrito sin ambigüedad:

El Secretario del Tesoro Scott Bessent fue más directo en el primer Crypto Summit de la Casa Blanca: "Vamos a mantener al dólar como la divisa de reserva dominante del mundo, y vamos a usar las stablecoins para lograrlo."

La CLARITY Act: el mapa regulatorio

Durante diez años, dos agencias distintas del gobierno americano, la SEC y la CFTC, se disputaron la supervisión del mercado cripto sin que nadie les diera un criterio claro para resolverlo:

• La SEC, bajo Gary Gensler, apostó por la vía agresiva: si un token se vende esperando que otros lo hagan crecer, es un security, y por tanto terreno de la SEC. Con ese criterio, Gensler demandó a Coinbase, a Binance, a Kraken y a Ripple.

• La CFTC, por su parte, reclamaba que Bitcoin y Ethereum eran commodities y que le correspondía a ella regularlos.

El resultado fue una industria entera operando sin saber qué regulador le correspondía, qué registros debía completar ni qué productos podía ofrecer.

La innovación salió de EE.UU. hacia Europa, hacia Singapur, hacia Dubai.

La CLARITY Act quiere resolver esos errores.

Tres categorías, dos reguladores

La ley clasifica todos los activos digitales en tres grupos. El criterio central es el grado de descentralización de la red que los soporta.

Los digital commodities quedan bajo la CFTC

Para entrar en esta categoría, el token debe estar vinculado a una red blockchain que cumpla cuatro condiciones:

1. ser funcional,

2. tener código open-source,

3. operar bajo reglas transparentes e inmutables, y

4. no estar controlada por ninguna entidad que posea el 20% o más de los tokens en circulación.

Bitcoin cumple todos los criterios sin discusión. Ethereum, Solana y XRP también. En marzo de 2026, la SEC y la CFTC publicaron una guía conjunta clasificando 16 criptomonedas como digital commodities, anticipando lo que la CLARITY Act codificaría como ley permanente.

Los investment contract assets quedan bajo la SEC

Son tokens vendidos mediante ICOs o ventas privadas donde los compradores esperan un retorno generado por el trabajo de otros, la definición clásica de security. El matiz importante es la transición: una vez que ese token se negocia en mercados secundarios por alguien distinto al emisor, pasa automáticamente a la categoría de digital commodity bajo la CFTC. Un token puede nacer como security y madurar hacia commodity conforme el proyecto se descentraliza.

Los permitted payment stablecoins reciben su propio régimen

Ya quedó establecido por la GENIUS Act. La CLARITY Act los reconoce como categoría separada y define qué pueden y no pueden hacer las plataformas que los custodian.

Ese último punto es donde la ley genera más controversia, y donde el mercado está poniendo el foco ahora mismo.

El conflicto: los “depósitos”

En algún momento, los grandes exchanges decidieron que vender criptomonedas no era suficiente.

Empezaron a ofrecer rendimientos sobre los saldos en stablecoins que los usuarios mantenían en sus plataformas:
depositas USDC,
recibes un 3,5% anual.

No lo llamaron depósito.

No lo llamaron cuenta de ahorro.

Pero funcionaba exactamente igual.

El usuario entregaba su dinero, la plataforma lo invertía en Treasuries, y devolvía los intereses menos su margen. Un depósito bancario con otro nombre, sin el seguro de depósitos, sin la supervisión de la Fed, y sin las obligaciones de capital que cualquier banco debe cumplir.

Los bancos llevan décadas bajo una regulación estricta precisamente para evitar quiebras en cadena. Los exchanges construyeron el mismo producto sin ninguna de esas restricciones. Cuando el sector bancario lo vio crecer hasta los 300.000 millones de dólares, reaccionó.

La CLARITY Act también regula qué pueden ofrecer los exchanges y plataformas sobre las stablecoins que custodian.

En su versión actual, prohíbe ofrecer rendimiento sobre saldos pasivos de stablecoins, es decir, cualquier estructura que sea económicamente equivalente a un depósito bancario con interés.

Para los bancos, que gastaron 56,7 millones de dólares en lobbying en 2025 para conseguir exactamente esa prohibición, es una victoria.

Standard Chartered estimó que una provisión de yield en stablecoins podría redirigir hasta 500.000 millones en depósitos bancarios hacia plataformas cripto para 2028. Los bancos veían venir esa competencia y actuaron.

Para Coinbase, que generó 1.350 millones de dólares en ingresos por stablecoins en 2025, es un golpe directo a su modelo de negocio.

Eso explica la paradoja que el mercado ha estado mostrando en las últimas semanas: cada noticia positiva sobre el avance de la CLARITY Act hace caer a COIN.

El 24 de marzo, cuando se filtró el borrador con la prohibición de yield, Coinbase cayó un 10% y Circle ($CRCL) un 20% en una sola sesión.
El mercado no está leyendo la ley como mala para el cripto en general.
La está leyendo como mala para el negocio específico de los exchanges.

¿Cuándo y cómo se aprueba una ley en EE.UU.?

El proceso legislativo americano tiene dos cámaras.

Una ley necesita:

1. pasar la Cámara de Representantes,

2. pasar el Senado,

3. reconciliar las diferencias entre ambas versiones, y

4. recibir la firma presidencial.

La CLARITY Act ya superó el primer paso: la Cámara la aprobó en julio de 2025 con 294 votos a favor.

El problema está en el Senado, donde lleva estancada desde entonces.

En el Senado, la ley necesita 60 votos para superar el filibuster, el mecanismo que permite a la minoría bloquear una votación indefinidamente. Los republicanos controlan 53 escaños, lo que significa que necesitan al menos 7 demócratas.

Ese apoyo bipartidista tiene un precio: los demócratas exigen provisiones éticas que impidan a funcionarios del gobierno, incluyendo al presidente, beneficiarse personalmente del cripto. Un punto dirigido directamente a la familia Trump, que tiene intereses directos en el sector a través de World Liberty Financial y su propio stablecoin, el USD1.

Antes de llegar al pleno del Senado, la ley debe pasar por el markup del Senate Banking Committee, el proceso donde los senadores proponen enmiendas y votan para elevar el texto al pleno. Ese markup estaba programado para enero de 2026, se canceló horas antes cuando Coinbase retiró su apoyo. Se reprogramó para marzo, y volvió a retrasarse por la disputa del yield en stablecoins. Ahora está previsto para finales de abril, tras el regreso del Senado del receso de Pascua el 13 de abril.

El reloj electoral

El calendario manda.

Si la ley no pasa el Senate Banking Committee antes de mayo, los analistas de Galaxy Digital advierten que muere en 2026.

A partir de ese punto, los senadores entran en modo electoral de cara a las elecciones intermedias de noviembre, y ningún legislador quiere cargar con un voto polémico sobre cripto sin tiempo para explicarlo a sus votantes.

Si no pasa en 2026, el siguiente Congreso podría tener una composición diferente y reescribir la ley desde cero.

¿Qué probabilidad tiene de aprobarse?

Polymarket, el mercado de predicciones más líquido del mundo, lo pone en el 60% a fecha de hoy, con una caída de 6 puntos en los últimos días.

El gráfico desde enero cuenta la historia mejor que cualquier titular: el mercado llegó a pricear un 80% de probabilidades en febrero, cuando el compromiso sobre el yield de stablecoins parecía alcanzado.

Luego Coinbase volvió a bloquear el markup en marzo y las probabilidades cayeron por debajo del 50%.

La reversión de Brian Armstrong el 10 de abril, cuando el CEO de Coinbase anunció públicamente su apoyo a la ley tras meses de oposición, empujó el precio de vuelta al 60%.

Ese 60% incorpora tres escenarios de riesgo:

1. que el markup de abril fracase por nuevas enmiendas,

2. que los demócratas mantengan el bloqueo por las provisiones éticas, y

3. que el calendario electoral termine por consumir el tiempo disponible.

También incorpora un catalizador positivo claro: si el Senate Banking Committee vota en abril y el texto pasa al pleno con suficiente apoyo bipartidista, las probabilidades escalan rápido.

Bitcoin: blindaje permanente

Bitcoin ya es una commodity, una materia prima. La CFTC lo reconoce desde 2015, la guía conjunta SEC-CFTC de marzo de 2026 lo confirmó, y ninguna administración posterior ha cuestionado esa clasificación. Lo que la CLARITY Act añade no es la clasificación en sí, sino su permanencia.

Una guía administrativa puede revertirse con un cambio de comisionados.
Una ley federal requiere una mayoría del Congreso para modificarse.

Para el capital institucional, esa diferencia es relevante.

Los ETFs de Bitcoin acumulan más de 115.000 millones de dólares en activos bajo gestión desde su lanzamiento en enero de 2024. Esos flujos llegaron con la guía administrativa vigente. Con respaldo estatutario permanente, el argumento para que fondos de pensiones, aseguradoras y fondos soberanos aumenten su exposición se vuelve más sólido. JPMorgan describió una eventual aprobación como un catalizador capaz de generar un ciclo de flujos institucionales comparable al que siguió a los ETFs, pero de mayor alcance.

El otro efecto directo es sobre los mineros. La CLARITY Act excluye la minería y validación de transacciones de cualquier requisito de registro. MARA, Riot, CleanSpark operan en un limbo regulatorio donde técnicamente producen un commodity pero sin el marco legal que acompaña a cualquier otro productor de commodities.

La ley resuelve eso.

El gráfico de Bitcoin sigue mostrando cierta fortaleza relativa frente a la Renta Variable tradicional. Desde febrero hace mínimos cada vez más altos, muestra de demanda, pero ha de romper la resistencia de 74.000, zona clara de oferta.

Las empresas cotizadas

El impacto sobre las empresas cotizadas no es uniforme. Hay que separar varios perfiles.

Coinbase (COIN): el caso complejo.

Como exchange, la CLARITY Act le da lo que lleva años pidiendo: una vía de registro clara bajo la CFTC, certeza sobre qué tokens puede listar sin riesgo de demanda, y acceso al mercado institucional que la ambigüedad regulatoria mantenía al margen.

La SEC retiró su demanda contra Coinbase en febrero de 2025 sin penalidades, pero Armstrong siempre dijo que esa victoria era temporal sin una ley que la respaldara. En ese sentido, la CLARITY Act es positiva para Coinbase a largo plazo.

El problema es el corto plazo, y es concreto: la prohibición del yield sobre stablecoins golpea directamente los 1.350 millones de dólares anuales que Coinbase generaba a través de su acuerdo con Circle.

Ese ingreso no desaparece del todo, el compromiso Tillis-Alsobrooks permite recompensas basadas en actividad, pero el modelo de pagar rendimiento pasivo para retener usuarios en la plataforma queda cerrado.

El mercado está descontando ese golpe ahora mismo, antes de que la ley sea siquiera aprobada.

Strategy (MSTR) tiene la tesis más limpia.

Con 700.000 bitcoins en balance, aproximadamente el 3% del suministro total, Strategy es esencialmente una apuesta apalancada sobre el precio de Bitcoin con una capa adicional de riesgo regulatorio.

La CLARITY Act elimina esa capa.

La clasificación permanente de Bitcoin como commodity reduce el riesgo de que sus tenencias queden sujetas a regulaciones de securities, y cierra la posibilidad de que Strategy sea clasificada inadvertidamente como investment company.

PERO la tesis limpia se complica con la estructura. Strategy no es una empresa que tiene Bitcoin, es un vehículo de acumulación de Bitcoin financiado con 8.200 millones de dólares en deuda convertible y dilución continua de capital. Serios problemas de diseño.

Por eso se convierte en una de las más castigadas. Comparada con Bitcoin, desde Octubre de 2025 la caída de MSTR se extiende hasta el -60% mientras que Bitcoin se frena en el -40%.

CME Group es el beneficiario más silencioso.

Pero también el más limitado en términos de impacto real.

El marco centrado en la CFTC que propone la CLARITY Act refuerza su posición como el exchange de derivados regulado dominante en cripto, con un crecimiento del 139% en volumen de derivados cripto en 2025.

Pero cripto sigue siendo un negocio marginal dentro de CME, que genera la mayor parte de sus ingresos en tipos de interés, divisas y energía. Solo es el 1% del volumen total de CME.

La CLARITY Act es un apoyo para una línea de negocio en crecimiento, no un catalizador transformacional para la empresa en su conjunto. Para CME, la regulación importa menos que para cualquier otra empresa de esta lista.

El gráfico muestra la completa diferencia entre esta empresa y las demás.

Circle (CRCL), la reacción extrema del mercado.

Los ingresos por intereses de reservas representan el 95% de los ingresos totales de Circle, lo que explica por qué el mercado reaccionó con un -20% el 24 de marzo cuando se filtró el borrador con la prohibición de yield. Fue su peor sesión desde el IPO de junio de 2025.

La reacción fue exagerada por una razón concreta: la prohibición no afecta al negocio central de Circle.

La ley impide que las plataformas ofrezcan rendimiento a los usuarios por mantener stablecoins, pero no impide que Circle siga ganando los intereses generados por las reservas de USDC invertidas en Treasuries.

Ese ingreso sigue existiendo.

Lo que desaparece es el incentivo para que los usuarios acumulen USDC en plataformas como Coinbase, lo que frena el crecimiento de la masa circulante de USDC, y por tanto el volumen de reservas sobre el que Circle genera esos intereses. Es un golpe al crecimiento pero no al modelo.

El gráfico muestra la volatilidad extrema de CRCL comparado con Bitcoin (línea azul). Cada titular provoca movimientos fuertes hacia arriba y hacia abajo.

Robinhood (HOOD), el lado opuesto de Coinbase.

Mientras Coinbase bloqueó el markup dos veces, Robinhood mantuvo su apoyo a la ley desde el principio. La razón es que su exposición al yield de stablecoins es menor y su modelo depende más del volumen de trading que de la retención de saldos.

Con 51.000 millones de dólares en activos cripto bajo custodia y más de 45 activos listados, la claridad regulatoria le permite expandir su oferta sin el lastre que supone para Coinbase la prohibición del yield.

Robinhood tiene además en desarrollo un exchange de futuros y derivados que se beneficia directamente del marco centrado en la CFTC.

A pesar de que aparentemente está mejor posicionada, el mercado la sigue castigando con la misma dureza que a COIN y MSTR.

Conclusión: lo que la regulación cambia y lo que no

La CLARITY Act es la ley cripto más importante que ha producido EE.UU.

Clasifica activos, distribuye jurisdicciones, regula intermediarios y sienta las bases del primer mercado digital con reglas claras.

Pero hay algo que no cambia, y es lo más importante para entender dónde poner el foco como inversor.

Bitcoin no nació para ser regulado.

• Nació como respuesta a la crisis financiera de 2008, cuando los bancos centrales del mundo iniciaron el ciclo de expansión monetaria más largo de la historia moderna.

• Su propuesta de valor no es la claridad regulatoria, sino precisamente lo contrario: la ausencia de un emisor central que pueda diluir su valor.

• Bitcoin es un hedge contra el exceso de liquidez, contra la impresión sistemática de dinero por parte de los bancos centrales.

• No es un hedge contra la inflación, que tiene sus propios ciclos.

• No es un hedge contra caídas en renta variable, como quedó demostrado en 2022.

Es un activo que existe porque los balances de los bancos centrales no tienen techo visible, y esa razón de ser no desaparece con ninguna ley del Congreso americano.

Lo que la CLARITY Act sí cambia es el perfil de riesgo del camino. La aprobación no altera la tesis de fondo de Bitcoin, pero sí elimina una fuente de incertidumbre que ha funcionado como techo para el capital institucional.

Fondos de pensiones, aseguradoras y fondos soberanos no pueden asignar capital a un activo cuyo estatus legal puede cambiar con la composición del próximo comité de la SEC. Con respaldo estatutario permanente, ese techo se levanta.

El capital entra, el precio sube, y la volatilidad de ese movimiento la genera precisamente la transición entre un entorno incierto y uno regulado.

Esa volatilidad es el punto central para los próximos meses. Cada avance en el Senado mueve el precio de Bitcoin, y lo mueve más en las empresas cotizadas relacionadas.

Las acciones de Coinbase, Circle, Strategy y los mineros amplifican cualquier lectura regulatoria porque combinan la exposición al activo subyacente con la exposición a un modelo de negocio que la ley puede reforzar o recortar. Son instrumentos de mayor beta sobre el mismo catalizador.

El patrón que el mercado ha mostrado en las últimas semanas lo confirma: Bitcoin aguanta, COIN cae, CRCL cae más. La regulación añade claridad para el activo y presión para los intermediarios que habían construido su negocio en el vacío regulatorio anterior.

Si la ley se aprueba con la prohibición de yield intacta, ese patrón se consolida.

Si el Senado cede antes del markup de abril, los intermediarios recuperan terreno rápido.

Para Bitcoin, el análisis técnico manda más que el legislativo. La regulación puede generar el movimiento, pero el nivel de precio decide si ese movimiento abre una oportunidad o confirma una tendencia. A eso vamos.

Gracias por leer. Si te ha sido útil, compártelo o respóndeme con dudas/sugerencias.

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Disclaimer: Todo el contenido tiene fines educativos y refleja mi análisis personal del mercado. No constituye asesoramiento financiero ni recomendación de inversión.

Cada trimestre, JPMorgan Asset Management ejecuta la operación sistemática de opciones más grande del mundo sobre el S&P 500.

No es ningún secreto ni nada que te estén ocultando, aquí no hay ninguna conspiración: está registrado ante la SEC, se puede consultar en el folleto del fondo, y cotiza bajo el ticker JHEQX.

Ahora vamos a explicar por qué sus strikes trimestrales se han convertido en referencias estructurales del mercado más importantes que muchos niveles técnicos clásicos.

Esto es lo que necesitas saber.

¿Qué es un Collar?

Para entender por qué el collar de JPMorgan importa, primero hay que entender qué es un collar.

La analogía más sencilla: es como conducir por una carretera con quitamiedos elástico a ambos lados.

No puedes salirte por el precipicio, pero tampoco puedes adelantar por el arcén.

Tu trayectoria queda dentro de los límites, para bien y para mal.

Aún así te puedes salir un poco de la carretera antes de que el quitamiedos te devuelva hacia el centro.

Un collar es una estrategia con opciones financieras que se usa para proteger una cartera de acciones ante caídas del mercado, a cambio de renunciar a parte de las ganancias si el mercado sube mucho.

Se construye con dos piezas:

1. La protección bajista (el put). 🛡️
   Imagina que tienes acciones del S&P 500 y quieres asegurarte contra una caída grande. Puedes comprar una opción put: un contrato que te da derecho a vender el índice a un precio fijo aunque el mercado haya caído por debajo de ese nivel.
   Es como un seguro: pagas una prima y, si el índice cae, tu pérdida está limitada.

2. La financiación (el call). 💸
   El problema del seguro es que cuesta dinero. Para pagarlo, puedes vender una opción call: un contrato que le da a otra persona el derecho a comprarte el índice a un precio fijo por encima del mercado. A cambio de esa prima, tú renuncias a las ganancias por encima de ese nivel. Si el mercado sube mucho, te quedas fuera de esa subida.

El resultado es una cartera que tiene un suelo (el put limita las pérdidas) y un techo (el call limita las ganancias), y si los dos se calibran bien, la prima que cobras por el call cubre exactamente el coste del put.
Coste neto: cero.

Qué es JHEQX

El JPMorgan Hedged Equity Fund fue lanzado el 13 de diciembre de 2013 bajo la dirección de Hamilton Reiner, responsable de derivados de renta variable en JPMorgan.

Gestiona aproximadamente $21.000 millones en activos. Es 50 veces más que la media de su categoría en Morningstar.

El fondo replica la exposición al S&P 500 con una particularidad:

cada trimestre compra y vende opciones sobre el índice formando un collar estructurado de coste cero.

El objetivo declarado es capturar la mayor parte del upside del S&P 500 asumiendo significativamente menos volatilidad y drawdown.

Los datos de los últimos diez años (hasta diciembre 2025) muestran que lo ha conseguido razonablemente bien: +9,32% anualizado frente al +14,82% del índice, pero con aproximadamente la mitad de la volatilidad y un beta de 0,63. En 2022, cuando el S&P cayó cerca del -18%, el fondo cerró el año en -8,06%. En el crash de COVID (Q1 2020), el fondo perdió -4,93% mientras el índice caía -19,60% en ese trimestre.

La estructura: tres patas, coste cero

El collar de JHEQX funciona siempre con la misma lógica trimestral y siempre con la misma geometría: vende una call para obtener dinero y con ese dinero compra puts. En concreto un put spread (95%/80% del nivel del índice) financiado por la short call al 105%. Las tres patas son:

1. Short call (105% del nivel de entrada). 💸
   JPMorgan vende calls por encima del mercado, renunciando a las ganancias por encima de ese nivel a cambio del ingreso por la prima. Para el collar de Q2 2026, el strike está en 6.840.

2. Long put (95% del nivel de entrada). 🛡️
   El fondo compra puts ligeramente fuera del dinero para protegerse ante caídas. Esta es la pata de protección principal. Strike actual: 6.150. Cada punto que el S&P caiga por debajo de este nivel es compensado por la ganancia en esta opción.

3. Short put (80% del nivel de entrada). 🚨
   Para reducir aún más el coste neto de la estructura, el fondo vende también puts profundamente fuera del dinero. Esta tercera pata genera prima adicional que complementa lo recaudado con la short call, pero tiene un coste: si el S&P cae por debajo de este nivel, la protección desaparece. Strike actual: 5.190.

El resultado es una banda de protección de 960 puntos (entre 6.150 y 5.190) que actúa como escudo cada trimestre. El coste neto es aproximadamente cero porque la prima recibida por la short call y la short put financia la long put.

Un dato operativo relevante: JPMorgan no toca estas posiciones durante el trimestre. No monetiza las puts si el mercado cae, no recompra las calls si el mercado sube. La rigidez mecánica es total, esa rigidez es exactamente lo que hace predecible el impacto en el mercado.

¿Qué son los dealers y por qué importan?

Cuando JPMorgan quiere comprar o vender opciones sobre el S&P 500 a esta escala no puede simplemente ir al mercado y encontrar a otro inversor dispuesto a tomar exactamente el otro lado de la operación.

Ahí es donde entran los dealers.

Los dealers son las mesas de derivados de los grandes bancos de inversión y fondos de market making (Goldman Sachs, Citadel, Susquehanna, Morgan Stanley, entre otros). Su función es actuar como contraparte:

• si JPMorgan quiere comprar una put, el dealer se la vende,

• si JPMorgan quiere vender una call, el dealer se la compra.

El dealer no hace esto porque tenga una opinión sobre la dirección del mercado, lo hace porque es su negocio, y cobra un diferencial (el bid-ask spread) por prestar ese servicio de liquidez.

Pero aquí viene el problema.

El dealer acaba de quedarse con una exposición enorme al S&P 500 que no quiere tener. Si ha vendido puts a JPMorgan por valor de miles de millones de dólares y el mercado cae, el dealer pierde dinero.

El dealer no es un inversor con una tesis, es un intermediario que necesita estar delta neutral, es decir, cubierto frente a movimientos del mercado.

Para lograrlo, el dealer hace lo único que puede hacer: comprar o vender futuros del S&P 500 de forma continua, ajustando su posición cada vez que el mercado se mueve. A eso se le llama delta hedging.

Y ahí está la clave de todo. Con un nocional de $22.000 millones por pata del collar, hasta el movimiento más pequeño del índice obliga a los dealers a negociar cientos de contratos de futuros para mantenerse cubiertos.

Esos flujos mecánicos, obligatorios, que no responden a ninguna opinión fundamental, son los que terminan moviendo el mercado.

La estadística

Antes de mirar lo que está pasando ahora mismo, vamos a mirar qué ha hecho históricamente el S&P 500 en relación a los strikes del collar JPM. Los siguientes datos son elaboración propia sobre los strikes históricos de los últimos 30 trimestres.

El primer dato que llama la atención está arriba: el mercado sube hasta tocar la short call en el 75% de los trimestres, pero solo cierra por encima de ella en el 45%. Eso significa que en casi 3 de cada 10 trimestres el S&P llegó hasta el strike de la call, encontró resistencia, y terminó retrocediendo hacia el interior del collar antes del vencimiento.

Los dealers vendiendo futuros mecánicamente al acercarse al nivel frenan el impulso alcista.

También tenemos la lectura inversa: un 45% de cierres por encima de la call es un porcentaje alto. Casi uno de cada dos trimestres el mercado termina rompiendo el techo.

La short call no es una barrera infranqueable.

Actúa como una resistencia con gamma que ralentiza y a veces rechaza, pero que el mercado supera con frecuencia cuando el impulso fundamental es suficientemente fuerte.

Abajo la historia es diferente. Solo en el 15% de los trimestres el mercado llega a entrar en la zona de protección del put spread. Este trimestre pasado ha sido un ejemplo de ello.

Y solo en el 7% de los trimestres el S&P llega a caer por debajo de la short put, el nivel donde la protección desaparece por completo.

Traducido a trimestres concretos: en 30 trimestres de historia, el mercado ha entrado en zona de protección unas 5 veces, y ha tocado el suelo catastrófico en apenas 2 ocasiones.

El trimestre actual

Para el trimestre actual, con vencimiento el 30 de junio de 2026, los strikes del collar son:

• Short call: 6.840 — el techo mecánico

• Long put: 6.150 — el suelo de protección

• Short put: 5.190 — el límite inferior del hedge

El collar se ejecutó el 31 de marzo, cuando el S&P cerró en torno a 6.503. Desde ese nivel, la short call quedó aproximadamente un 5% arriba, y la long put un 5% abajo.

Esta noche cambia todo el escenario del trimestre.

Tras semanas de guerra entre Estados Unidos e Irán con el Estrecho de Ormuz efectivamente bloqueado, Trump anunció a última hora del martes un alto el fuego de dos semanas mediado por Pakistán. A cambio de la reapertura del estrecho, Estados Unidos suspende los bombardeos y ambas partes negociarán en Islamabad el viernes.

Los mercados asiáticos llevan horas subiendo con fuerza. Los futuros del S&P apuntan a una apertura con más de un 2% de subida, lo que situaría el índice en la zona de 6.800 puntos:

a apenas 40 puntos de la short call en 6.840.

Y aquí es donde el collar vuelve a ser relevante.

Cuando el S&P se aproxima a 6.840 desde abajo, los dealers que son compradores de la call empiezan a vender futuros de forma creciente para mantenerse cubiertos. Ese flujo mecánico no responde al acuerdo de paz, no responde a los fundamentales del petróleo, no responde a nada: simplemente ocurre, mecánicamente.

El resultado es que 6.840 actuará previsiblemente como una zona de resistencia, ralentizando el rally y haciendo que cada punto adicional cueste más que el anterior.

Aún así, los datos históricos matizan esta resistencia de forma importante. En el 75% de los trimestres, el S&P termina superando en algún momento el strike de la short call. Y en el 45% de los trimestres, el mercado cierra por encima de ese nivel al vencimiento, es decir, casi uno de cada dos trimestres el techo mecánico acaba siendo perforado de forma definitiva.

La resistencia de 6.840 es real, pero no es un muro.

Es más bien un filtro: si el impulso fundamental es suficientemente fuerte los dealers terminan siendo arrollados por el flujo direccional y la resistencia se convierte en soporte.

Tres escenarios posibles desde aquí hasta el 30 de junio:

1. El más probable 🟡: el mercado testea 6.840 en los próximos días, encuentra la resistencia mecánica esperada, y oscila en torno a ese nivel durante semanas mientras las negociaciones en Islamabad marcan el ritmo. Si el acuerdo avanza, el índice acaba rompiendo por encima. Si se rompe el acuerdo, puede retroceder hacia el interior del collar.

2. El segundo 🟢: el catalizador del alto el fuego es lo suficientemente potente como para romper 6.840 de forma limpia en los primeros días del trimestre. En ese escenario, los dealers pasan de vender resistencia a comprar: un gamma squeeze que podría llevar al índice bastante más arriba de lo que los fundamentales justificarían en solitario, con muy poca fricción hasta nuevos máximos históricos.

3. El tercero 🔴: las negociaciones fracasan en dos semanas, el conflicto se reanuda, y el mercado vuelve a caer hacia la long put en 6.150. Ahí los dealers se convertirían de nuevo en compradores mecánicos, actuando como suelo. Solo si ese nivel cede estaríamos ante un cambio de régimen real, lo que históricamente solo ha ocurrido en el 15% de los trimestres.

El collar de JPMorgan no sabe nada de Irán, de Trump ni del Estrecho de Ormuz. Solo sabe de strikes, deltas y futuros. Pero este trimestre, esos tres números, 6.840, 6.150 y 5.190, van a importar tanto como cualquier titular geopolítico.

Gracias por leer. Si te ha sido útil, compártelo o respóndeme con dudas/sugerencias.

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Disclaimer: Todo el contenido tiene fines educativos y refleja mi análisis personal del mercado. No constituye asesoramiento financiero ni recomendación de inversión.

Semana corta por el festivo del viernes de Semana Santa, pero cargada de eventos relevantes al coincidir con el cierre de mes y de trimestre.

Lo primero: el S&P 500 llegó por fin al nivel de corrección del -10%.

No es un número cualquiera.

En ese umbral muchos fondos institucionales activan el rebalanceo automático y empiezan a comprar índice, lo que explica por qué la mayoría de correcciones encuentran soporte en esa zona.

Cuando el problema de fondo es más grave, ese suelo no aguanta.
Por ahora, estamos ahí.

El lunes arrancamos con el Fear & Greed en 9. Por debajo de 10, como ya explicamos en nuestro artículo sobre indicadores de pánico, el índice entra en zona de posibles rebotes técnicos. No es una señal de compra, pero históricamente marca lecturas desde las que el mercado se relaja.

Por cierre de trimestre, el mercado también tiene encima el roll del collar de JP Morgan.

El strike relevante para hoy, 31 de marzo, es 6.475 en el SPX.

Lo más probable es que el cierre de hoy gravite hacia ese nivel.

Los tres strikes del nuevo collar para Q2 los conoceremos pronto, pero los analizamos la semana que viene.

Y para terminar, los CTAs según Goldman Sachs. Vendieron $190.000 millones en el último mes y ahora mantienen una posición neta corta de $50.000 millones en renta variable global.

En cualquier escenario que Goldman modela para el próximo mes, los CTAs son compradores mecánicos.

Y ahora vamos con los gráficos.

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Esta semana los mercados siguen dependiendo, casi en su totalidad, de lo que pasa en Irán.

El resumen rápido para quien no haya seguido el fin de semana:

1. El sábado, Trump lanzó un ultimátum de 48 horas. O Irán reabría el estrecho de Ormuz a todos los barcos, o Estados Unidos atacaría sus plantas eléctricas, empezando por la más grande.

2. Ayer lunes, horas antes de que venciera el plazo, Trump anunció en Truth Social que aplazaba los ataques cinco días. Motivo oficial: conversaciones “muy buenas y productivas” con Irán.

El problema es que el régimen iraní lo niega. El Parlamento, el Ministerio de Exteriores y la Guardia Revolucionaria Islámica (IRGC) llevan todo el lunes repitiendo lo mismo: no hay negociaciones, no ha habido contacto directo con Washington.

Y sin embargo Trump insistió ante los periodistas en que sus enviados, Steve Witkoff y Jared Kushner, estuvieron negociando hasta el domingo por la noche. Llegó a decir que no quería revelar el nombre de su interlocutor iraní porque no quería que lo mataran.

Según fuentes israelianas citadas por Axios, el interlocutor es Mohammad Bagher Ghalibaf, el presidente del Parlamento iraní, y los mediadores son Egipto, Pakistán y Turquía. La reunión presencial, si se produce, sería en Islamabad, fuera de territorio iraní, para proteger a quienes participen.

Esto lo explica todo:

1. Trump no está hablando con el IRGC, que es quien controla el bloqueo del estrecho.

2. Trump está hablando con una facción del Estado iraní que se está separando de las decisiones de la Guardia Revolucionaria.

3. La jugada tiene dos lecturas:

   1. genera desconfianza interna dentro del régimen iraní, y

   2. abre una salida diplomática sin que el IRGC tenga que ceder públicamente.

Lo que no cambia es que mientras dura esta ventana de cinco días, los americanos siguen enviando marines hacia la región. El objetivo parece obvio: tomar el control del estrecho de Ormuz, si hace falta por la fuerza. La extensión del plazo puede ser un gesto diplomático genuino, puede ser tiempo para maniobrar militarmente, o puede ser las dos cosas a la vez.

Ahora mismo, 55% de probabilidades de que las tropas americanas entren en Irán en abril.

Para los mercados, el efecto ha sido inmediato así que vamos a verlo en gráficos

En cualquier caso, la presión no ha desaparecido del todo, simplemente se pospone al viernes. Si para entonces no hay acuerdo, o si Trump decide no ampliar el plazo de nuevo, la semana puede terminar igual que las cuatro anteriores: con el petróleo al alza y las bolsas en rojo.

S&P 500

🔴 Medias perdidas
El precio cotiza por debajo de las cuatro medias: EMA 8, EMA 21, SMA 50 y SMA 200. No hay ninguna que sirva de soporte activo en este momento.

📍 Primer soporte tocado
El SPY ha llegado a la zona de 650, el nivel de soporte marcado en el gráfico. Ahí es donde estamos ahora mismo.

Dos escenarios para esta semana:

⬆️ Escenario alcista
Si el precio recupera rápido la SMA 200 (660), abre camino hacia la zona azul marcada en el gráfico (675-680). Ahí toca replantear: esa zona es de venta, o al menos de revisión del escenario.

⬇️ Escenario bajista
Si no recupera la SMA 200 esta semana, lo más probable es una visita a la zona de -10% (627). Esa zona sería una oportunidad de compra interesante.

Nunca hemos visto dos años seguidos caídas del 20% tras volver a máximos, por lo que en mi opinión el suelo máximo de esta corrección estaría en ese -10%.

Nasdaq

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Un día normal en la institución financiera más importante del país.
Así se titula el conocido cómic de Kal de 1989. Sigue siendo una descripción exacta de cómo funciona el mercado.

Los precios no los mueven solo los fundamentales.
Los mueven personas que compran y venden en función de lo que sienten, lo que leen, lo que escuchan.
El miedo y la codicia distorsionan la valoración de los activos hacia los extremos, y esos extremos revierten.
No en el momento exacto que quieres, pero revierten.

Eso no es una observación moderna.
Los comerciantes de arroz japoneses en Osaka llegaron a la misma conclusión en el siglo XVIII. Munehisa Homma codificó en los años 1700 lo que hoy llamamos análisis de velas japonesas, y gran parte de su lógica era precisamente esa: identificar momentos de capitulación o euforia extrema en los precios para anticipar un giro.

Una vela martillo al final de una caída prolongada no dice nada sobre el arroz. Dice algo sobre las personas que estaban vendiendo arroz con pánico y ya no pueden vender más.

Tres siglos después, los indicadores de sentimiento hacen lo mismo con más datos y menos elegancia visual.

NAAIM Exposure Index

El más útil de todos para leer posicionamiento real.

La National Association of Active Investment Managers hace una encuesta cada miércoles a sus miembros, gestores de fondos activos, y les hace una pregunta simple:

¿qué porcentaje de exposición en renta variable americana tienes ahora mismo en las carteras de tus clientes?

El resultado se publica los jueves en naaim.org.

La respuesta puede ir de -200% (doble corto, apostando a la baja con apalancamiento) a +200% (doble largo). El índice refleja la media de todas las respuestas.

Lo que lo hace valioso frente a otras encuestas es:

1. los encuestados son gestores de fondos,

2. que mide lo que los gestores hacen, no lo que opinan.

Si un gestor responde 20%, tiene un 20% de su cartera en bolsa americana.
No está describiendo su visión del mercado, está describiendo su posición real.
Esa diferencia importa.

Los extremos son la señal, pero, ¿por qué?

los gestores de fondos activos son personas con emociones, y las emociones generan errores colectivos.

Cuando el mercado cae y el miedo se instala, reducen exposición porque sienten lo mismo que cualquier inversor individual: la incomodidad de ver carteras en rojo y la presión de sus clientes.

Esa reducción de exposición masiva es exactamente el momento en que el mercado tiene menos vendedores potenciales, lo que históricamente ha señalado zonas de compra.

Por encima de 90-100, ocurre lo contrario: la euforia los mantiene comprados al máximo, con poco margen para añadir más. El mercado se queda sin compradores nuevos.

Lectura actual: 60.24 (semana del 18 de marzo)

Neutro sobre el papel, pero el contexto importa: ha caído más de 30 puntos en diez semanas. Los gestores han reducido exposición de forma significativa, pero todavía no han llegado al nivel de capitulación donde históricamente el mercado suele rebotar con más fuerza.

AAII Sentiment Survey

La American Association of Individual Investors lleva desde 1987 haciendo la misma pregunta a sus miembros cada semana:

¿crees que el mercado subirá, bajará o se mantendrá en los próximos seis meses?

El resultado se publica cada jueves en aaii.com y es gratuito.

A diferencia del NAAIM, aquí no hay gestores profesionales.
Los encuestados son inversores individuales, retail.
Eso lo convierte en un termómetro de la calle, y la calle se equivoca en los extremos con una regularidad.

Las medias históricas son el punto de referencia: 37.5% bulls, 31.5% neutrales, 31% bears.
Cuando el porcentaje de bajistas supera el 50% durante varias semanas seguidas, el mercado ya ha descontado una cantidad importante de pesimismo.
Los que querían vender han vendido.
Los que quedan son compradores potenciales.

La señal contraria funciona igual en el otro sentido: bulls por encima del 50% de forma sostenida indica que el optimismo ha llegado demasiado lejos.

Lectura actual (semana del 18 de marzo):

• Bulls 30.4%

• Neutral 17.6%

• Bears 52.0%

Bears por encima del 50% La última vez que el bearish superó el 50% de forma sostenida fue en la corrección de abril de 2025. Antes de eso, en 2022.

Investors Intelligence Advisors Sentiment

El más veterano de todos. Desde 1963, Investors Intelligence encuesta cada semana a más de cien redactores de newsletters y analistas independientes, y clasifica su postura en tres categorías: alcistas, bajistas, o esperando una corrección.

El dato se publica en investorsintelligence.com, aunque el acceso completo requiere suscripción. El número suelto aparece habitualmente citado en X.com.

Lo que lo distingue es la historia. Más de seis décadas de datos permiten hacer backtesting serio sobre los extremos. La referencia habitual:

• por encima del 60% de bulls, el optimismo es excesivo,

• por debajo del 35%, el pesimismo ha llegado demasiado lejos.

• El ratio bulls/bears por encima de 3 señala euforia y por debajo de 1, capitulación.

Lectura actual: spread bulls/bears en +18.5 puntos porcentuales

Este gráfico de McClellan Financial ayuda a entender el dato. Las lineas azules muestran el cambio semanal en el spread, superpuesto no al precio del SP500 sino a su desviación respecto a la media de 200 sesiones.
Cuando el precio se aleja mucho de su MM200 hacia arriba, el mercado está estirado.
Cuando cae por debajo, está deprimido.
Esa distancia es en sí misma una medida de exceso.

Pero además, lo que el gráfico enseña es que el sentimiento de los participantes en el mercado y esa desviación se mueven juntos casi siempre.

Put/Call Ratio (CBOE)

El único indicador de esta lista que no depende de encuestas. No mide lo que los inversores dicen, ni siquiera lo que hacen con sus carteras: mide lo que pagan para protegerse.

El ratio divide el volumen de opciones put entre el volumen de opciones call.

Una put es una apuesta a la baja o una cobertura contra caídas.
Una call es una apuesta al alza.

Cuando el ratio sube, los inversores están comprando más protección bajista.
Cuando baja, la complacencia se instala y nadie siente necesidad de cubrirse.

Existen dos versiones:

• El equity put/call mide solo opciones sobre acciones individuales, más limpio para leer sentimiento retail.

• El total put/call incluye índices, donde los institucionales cubren carteras de forma sistemática.

• Para el análisis de sentimiento puro, el equity es el más útil. Para medir miedo real en el mercado, el total cuenta más.

Lo puedes seguir gratis en TradingView con los tickers $CPCS (equity) y $CPC (total), o en cboe.com/us/options/market_statistics/daily/.

Lectura actual: 1.12 en el total put/call (18 de marzo)

Este gráfico de SubuTrade pone ese número en contexto. En los últimos dos años, el total put/call ha superado 1.11 en diez ocasiones. En el 100% de los casos el S&P500 terminó en positivo a un mes y a dos meses. La rentabilidad media a dos meses en esos diez casos fue del 10%.

Los tres casos negativos a corto plazo (abril de 2025) ocurrieron en plena ruptura de mercado por los aranceles, donde el ratio superó 1.11 varios días seguidos mientras el mercado seguía cayendo. Incluso esos casos resolvieron en positivo a un mes y a dos meses.

CNN Fear & Greed Index

El más criticado de esta lista, y el que más tráfico recibe. CNN lo calcula diariamente combinando siete sub-indicadores con igual ponderación:

1. momentum del SP500 respecto a su MM125,

2. ratio de nuevos máximos frente a nuevos mínimos en NYSE,

3. volumen de acciones subiendo frente a bajando,

4. put/call ratio,

5. VIX,

6. demanda de bonos basura y

7. demanda de activos refugio.

El resultado es un número entre 0 y 100. Por debajo de 25, miedo extremo. Por encima de 75, codicia extrema. Gratis en cnn.com/markets/fear-and-greed.

Lectura actual: 16, miedo extremo.

Las críticas son conocidas:

• es demasiado reactivo,

• se mueve tanto que genera señales falsas en tendencias fuertes, y

• mezclar siete indicadores en uno solo diluye la información de cada uno.

Dicho esto, personalmente lo encuentro útil. No como señal de entrada, sino como verificación rápida: cuando lo consulto, casi siempre coincide con mi propia percepción del sentimiento del mercado en ese momento. Si yo noto que el ambiente en X está cargado de pánico y el índice marca 18, esa confirmación tiene valor. Si hubiera divergencia entre lo que percibo y lo que marca, eso también sería información.

¿Qué nos dicen todos juntos?

El valor de estos indicadores no está en leerlos por separado, cuando varias capas distintas apuntan en la misma dirección al mismo tiempo, la señal tiene más peso.

Repaso de las lecturas actuales:

• NAAIM: 60.24 — Los gestores activos han recortado exposición más de 30 puntos desde enero. Neutro en términos absolutos, pero con una caída reciente significativa.

• AAII: 52% bears — El doble de la media histórica. El retail está posicionado en negativo de forma clara.

• Investors Intelligence: spread +18.5 — Caída brusca desde +40.8 en tres semanas. El sentimiento ha ajustado más rápido que los precios.

• Put/Call total: 1.12 — En las diez ocasiones anteriores en que superó 1.11, el SP500 terminó en positivo a un mes en el 100% de los casos.

• CNN Fear & Greed: 16 — Miedo extremo. Lleva semanas en este rango.

El sentimiento bajista extremo no es un suelo garantizado. Es una condición necesaria, pero no suficiente.

Describe un mercado cargado como un muelle: mucha gente ya fuera, coberturas compradas a precio alto, poco optimismo restante que destruir. En ese entorno, cualquier noticia positiva, un alto el fuego, inflación mejor de lo esperado, un respiro en el petróleo, encuentra poca resistencia al alza.
No hay vendedores frescos.
Los cortos pueden cubrirse rápido.
El rebote, cuando llegue, tiende a ser violento.

Pero el muelle también puede seguir comprimiéndose.

Si el catalizador negativo se agrava, cierre prolongado del Estrecho de Ormuz, inflación que se desmadra, un accidente geopolítico mayor, el pánico puede escalar aún más.

Lo vimos en 2008: el put/call y el VIX llevaban semanas en zona de terror cuando el mercado se partió en octubre.

La diferencia entre rebote fuerte y caída adicional casi nunca está en los indicadores de sentimiento. Ellos solo te dicen que el mercado está en posición de reaccionar con fuerza.

La dirección de esa reacción la decide la noticia que venga después.

Por eso estos indicadores son un termómetro. Te avisan cuando el riesgo asimétrico está de tu lado… o cuando hay que extremar la prudencia.

En momentos como este, toca observar con atención. El próximo catalizador lo dirá todo.

Gracias por leer. Si te ha sido útil, compártelo o respóndeme con dudas/sugerencias.

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Disclaimer: Todo el contenido tiene fines educativos y refleja mi análisis personal del mercado. No constituye asesoramiento financiero ni recomendación de inversión.

Vamos a hacer el repaso semanal de los mercados empezando con un vistazo rápido a la estacionalidad. Ya cubrimos esto en detalle a principios de mes, hemos dejado atrás el que históricamente es el momento más débil del año. El patrón estacional a partir de aquí juega a favor.

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El Análisis Técnico siempre ha sido la Astrología de los que se creen demasiado racionales para creer en la Astrología.

Dibujamos líneas en gráficos.
Esperamos que el precio rebote en niveles donde rebotó hace tres años.
Llamamos a eso “soporte”.
Buscamos triángulos, cuñas, cabezas con hombros.
Le damos nombres en latín a las velas japonesas.
Hablamos de medias móviles como si el universo tuviese especial respeto por la media de 200 sesiones.

En esencia, buscamos patrones que se repiten en el precio.

Otros buscan patrones en la posición de los planetas.

Hoy vamos a dar el paso.

Vamos a hablar de una teoría interesante que existe en el cruce entre astronomía y mercados financieros: la Ventana de Puetz.

Y lo hacemos ahora porque estamos dentro de una en este momento.

¿Quién es Puetz?

Steve Puetz era un analista de mercados.

Era un analista de mercados serio,
citado seriamente a nivel nacional en EE. UU. en los años 90,
autor de The Steve Puetz Letter, que seguían traders serios.

Se graduó en Purdue en 1973 con una carrera en matemáticas, estadística y ciencias de la computación.
No era un astrólogo aficionado con un blog.

En 2009 publicó The Unified Cycle Theory, donde extendió la lógica de los ciclos desde los mercados financieros hasta la geología, la biología y la estructura del universo.

Nuestra Ventana empieza con el Black Monday, 19 de octubre de 1987. Puetz empezó a tirar del hilo buscando qué tenían en común los grandes crashes de la historia.

Y encontró algo que le pareció sorprendente.

En mayo de 1994 publicó su investigación. Había analizado los ocho mayores crashes financieros documentados a lo largo de 350 años, desde la Tulipomanía holandesa de 1637 hasta el Nikkei de 1990. Todos habían comenzado dentro de una ventana específica definida por la posición del sol y la luna.

Los 8 grandes crashes

La tabla original de Puetz incluía estos ocho eventos:

• 1637 — Tulipomanía holandesa
  El crash que inventó las burbujas de activos comienza el 4 de febrero, dentro de una ventana de eclipse identificada como “variación clave”.

• 1719-1720 — Burbuja del Mississippi y del Mar del Sur
  Dos crashes casi simultáneos en Francia e Inglaterra, ambos mapeables dentro de la configuración solar-lunar.

• 1929 — Gran Crash americano
  El DJIA hace techo el 3 de septiembre. Eclipse solar anular el 1 de noviembre. El pánico (Jueves Negro, Martes Negro) ocurre en la ventana de luna llena previa a ese eclipse. Puetz lo clasifica como “variación clave” porque el techo coincide con la penúltima luna nueva antes del eclipse, no con la luna llena.

• 1977 — Crash del soja
  Mercado de materias primas pero Puetz lo incluye para demostrar que el patrón no es específico de los mercados de acciones.

• 1980 — Colapso de metales preciosos
  El crash de la plata y el oro de marzo de 1980 cae dentro de la ventana de eclipses de esa temporada.

• 1987 — Black Monday, el origen
  Este es el caso de manual. Eclipse solar anular el 23 de septiembre de 1987. Eclipse lunar el 7 de octubre, exactamente 14 días después. El crash llega el 19 de octubre, 12 días después del eclipse lunar. Secuencia perfecta.

• 1990 — Nikkei
  El índice japonés hace techo en diciembre de 1989 y colapsa durante febrero de 1990, dentro de la ventana de eclipses de ese invierno.

Analistas ampliaron posteriormente el dataset a 12 crashes aplicando retroactivamente la teoría a 1997 (Hong Kong), 2000 (Nasdaq) y 2017-2018 (Bitcoin).

La mecánica exacta

La teoría funciona así:

Paso 1. Identifica un eclipse solar (siempre ocurre en luna nueva). 🌚

Paso 2. Cualquier luna llena que caiga en las 6 semanas anteriores o posteriores a ese eclipse solar activa la ventana. 🌝

Paso 3. Alrededor de esa luna llena, el período de máximo riesgo abarca exactamente 10 días: los 6 días previos a la luna llena y los 3 días posteriores.

El escenario de máximo peligro ocurre cuando: la primera luna llena 🌝 después de un eclipse solar es también un eclipse lunar.

Es decir: eclipse solar, eclipse lunar dos semanas después, y el crash llegando en los días siguientes a ese eclipse lunar.

El patrón de comportamiento que predice es específico:

• el mercado hace techo unos días antes de la luna llena,

• se mueve lateralmente con ligeras pérdidas mientras se acerca la luna llena, y

• en los días inmediatamente posteriores al eclipse lunar llega la capitulación.

El el pánico dura generalmente entre 2 y 4 semanas, aunque en algunos casos puede extenderse hasta 8.

Puetz calculó la probabilidad de que los ocho crashes de su muestra cayeran dentro de esas ventanas por pura casualidad: 1 entre 127.000. Eso es lo que lo convirtió en algo más que una curiosidad.

Crash de 1987: el modelo

El origen para Puetz es el crash de 1987:

El gráfico muestra el S&P 500 diario durante el crash de 1987, con las ventanas de Puetz superpuestas.

• La zona amarilla es la ventana amplia de 6 semanas alrededor del eclipse solar.

• Las bandas rojas son los períodos de 10 días de máximo riesgo alrededor de cada luna llena dentro de esa ventana.

• El círculo naranja marca el eclipse solar. 🟠

• El rombo morado marca el eclipse lunar. 🔷

La secuencia fue esta:

1. 23 de septiembre de 1987 - Eclipse solar anular 🌞
   Se abre la ventana amplia. El mercado lleva meses subiendo con fuerza, S&P en máximos históricos, valoraciones estiradas.

2. 7 de octubre - Eclipse lunar total 🌚
   Exactamente 14 días después del solar. Primera banda roja activa. El mercado empieza a mostrar debilidad pero sin alarma aparente.

3. 19 de octubre - Black Monday 📉
   El Dow cae un 22,6% en una sola sesión. La mayor caída porcentual en un día de la historia del índice. Cae dentro de la segunda ventana.

Lo que hace este caso especialmente difícil de descartar es que no es que el crash “cayera cerca” de un eclipse. Es que cumplió la configuración de máximo riesgo de la teoría de forma casi perfecta:
eclipse solar → eclipse lunar dos semanas después → crash en la ventana inmediata posterior.

Exactamente el escenario que Puetz había identificado como el de mayor peligro.

Los problemas

Aquí es donde hay que ser honesto, y la honestidad requiere conocer los problemas reales del argumento.

1. El denominador está manipulado sin mala fe

Con dos eclipses solares al año y una ventana de 6 semanas a cada lado, aproximadamente el 60-67% de todas las lunas llenas de cualquier año caen dentro de alguna Ventana de Puetz.

El período de 10 días alrededor de cada una supone unos 70 días de riesgo al año, casi el 20% del calendario. El 23% de probabilidad por evento que Puetz utiliza para calcular el 1-en-127.000 es significativamente menor que la tasa real.

2. La muestra es demasiado pequeña y fue seleccionada a posteriori

Llamar a esos ocho eventos “los mayores crashes de la historia” es una afirmación subjetiva y atrevida. La lista mezcla tulipanes holandeses, soja americana, metales preciosos y bolsas de tres continentes distintos. Si cambias los criterios de inclusión, el resultado estadístico cambia con ellos. No hay test fuera de muestra publicado.

3. Muchas ventanas no produjeron crashes

El eclipse total americano de agosto de 2017 fue uno de los eventos astronómicos más comentados del siglo. La bolsa no cayó. La ventana de abril de 2024 coincidió con una de las mejores rachas del mercado alcista.

Hay demasiadas ventanas

Los dos gráficos siguientes ilustran el problema mejor que cualquier argumento teórico.

2017-2018

Las ventanas de febrero de 2017 y agosto de 2017 no produjeron nada. El eclipse total americano de agosto de 2017 fue uno de los eventos astronómicos más comentados en décadas. La bolsa siguió subiendo. Dos ventanas activas, dos falsos positivos.

Pero la ventana de enero-febrero 2018 sí coincidió con algo: el mercado hizo techo el 26 de enero y en los días siguientes llegó el colapso del VIX (Volmageddon) con una caída del 10% en dos semanas. El rombo morado está justo en el pico.

2024-2025

Las ventanas de marzo y septiembre de 2024 tampoco produjeron nada. El mercado siguió en tendencia alcista, ignorando olímpicamente ambas configuraciones de eclipse.

Pero la ventana de febrero-marzo 2025 coincide con el techo del ciclo y el inicio de la corrección que estamos viviendo ahora mismo. Eclipse solar el 17 de febrero, eclipse lunar el 3 de marzo, y el mercado empieza a ceder exactamente en esa zona.

Hay excepciones

Y no son pequeñas.

2008

El crash más importante desde 1929 no encaja. El colapso de Lehman Brothers en septiembre de 2008 y la cascada que siguió comenzaron varias semanas después de un eclipse lunar de agosto, fuera de cualquier ventana relevante. Ninguna de las ventanas activas de 2007-2008 coincidió con caídas serias. La teoría no lo predijo, no lo capturó, y no tiene una explicación satisfactoria para ello.

2020

El crash del COVID es más matizable pero igualmente incómodo. El gráfico muestra la configuración solar-lunar de enero de 2020 con la ventana amarilla cubriendo diciembre 2019 y enero-febrero 2020. El mercado hizo techo el 19 de febrero y el colapso se aceleró durante marzo. Dependiendo de cómo midas los 42 días, el inicio del crash cae en el borde extremo de la ventana o ya fuera de ella. Algunos seguidores lo cuentan como acierto. Con esa manga ancha, casi cualquier cosa cuenta.

La solución: añadir filtros

El problema de los falsos positivos no ha pasado desapercibido. Se han propuesto tres filtros principales para reducir el ruido. Todos tienen lógica. Todos añaden problemas.

Filtro 1: la burbuja como condición previa

Este es el del propio Puetz. En sus propias palabras:
“no todos los eclipses se convierten en crash. Necesitas una burbuja para tener un crash, pero cuando se forma una burbuja, tienden a colapsar cerca del momento de un eclipse lunar.”

Tiene sentido intuitivo.
El eclipse no crea el crash sino que actúa de gatillo.
Sin combustible no hay explosión.
Esto explicaría retroactivamente 2017 y las ventanas de 2024 que no produjeron nada: simplemente no había burbuja activa.

El problema es que "burbuja" no tiene definición operativa. ¿Cuándo hay una burbuja? En retrospectiva, cuando baja.

Filtro 2: solo la configuración de máxima potencia

Dentro de la propia mecánica de Puetz existe una jerarquía.
No todas las ventanas tienen el mismo peso.

La configuración de máximo riesgo es muy específica:

• eclipse solar

• seguido de eclipse lunar a dos semanas de distancia,

• con el crash en los días posteriores al eclipse lunar.

Si aplicas únicamente ese criterio y descartas todas las demás ventanas de las 6 semanas, el número de señales al año cae de 6-8 a típicamente 1 o 2. La relación señal/ruido mejora de forma significativa.

Filtro 3: estacionalidad

Puetz observó que todos los crashes de su dataset cayeron en dos ventanas estacionales: febrero-abril o septiembre-octubre.

Algunos seguidores añaden esto como filtro adicional: si la ventana de eclipse cae en junio o en diciembre, se ignora.
Si cae en otoño con estructura bajista, máxima alerta.

Aquí está el problema:
los crashes se concentran estadísticamente en septiembre-octubre y en febrero-abril por razones de estacionalidad.
Fin de año fiscal institucional, vencimientos trimestrales, liquidez estacional, reducción de posiciones antes del verano.
Esos patrones están documentados independientemente de cualquier eclipse.

Si los crashes ya ocurren en esas fechas por razones de calendario financiero,
y los eclipses ocurren distribuidos a lo largo del año,
entonces cuando una ventana de eclipse coincide con esas fechas y hay un crash,

¿qué está aportando exactamente el eclipse?

¿Y dónde estamos ahora?

Vamos con el gráfico de los últimos 14 meses del S&P 500 con las ventanas de Puetz superpuestas:

Febrero-Abril de 2025

Hace 1 año, eclipse solar en febrero de 2025 y eclipse lunar en marzo.
El mercado hizo techo cerca del círculo naranja y empezó a ceder.
El rombo morado marca el eclipse lunar.
Una caída que duró hasta finales de abril, aproximadamente 8 semanas, el extremo largo del rango que predice la teoría.
Una corrección del 15% desde máximos.

Agosto-Noviembre de 2025

Dos ventanas consecutivas que no producen ninguna caída seria.

Febrero-Abril de 2026

Lo que está pasando ahora

Eclipse solar: 17 de febrero de 2026.
Eclipse lunar: 3 de marzo.
El rombo morado aparece en el gráfico justo cuando el mercado empieza a perder soporte desde los máximos de ~6.950.
Hoy, 13 de marzo, llevamos 10 días desde el eclipse lunar y el SPX cotiza en 6.672. Una caída del 4% desde máximos en el momento de escribir esto.

La banda roja de los 10 días alrededor del eclipse lunar ya ha pasado. La ventana amarilla de 6 semanas desde el eclipse solar cierra alrededor del 31 de marzo. Quedan aproximadamente 2,5 semanas de ventana formal activa.

La estructura es llamativamente similar a la de hace un año:
misma configuración astronómica,
mismo mes,
mercado llegando desde máximos históricos,
deterioro empezando exactamente en la zona del eclipse lunar.

Si el paralelo se mantiene, el suelo de este movimiento no llegaría hasta bien entrado abril, el extremo largo de las 2-8 semanas de pánico que describe Puetz.

Conclusión

La Ventana de Puetz es un concepto genuinamente interesante porque plantea una pregunta: ¿hay momentos en el calendario en los que los mercados son estructuralmente más frágiles?

Como mínimo merece respeto como dato anecdótico:
los crashes más estudiados de la historia (1637, 1720, 1929, 1987, 1990) tienen una concentración en torno a configuraciones solares-lunares que estadísticamente resulta difícil de ignorar del todo.

El 1 en 127.000 de Puetz está inflado por las razones que hemos visto, pero incluso corregido el denominador la concentración existe.

Lo que no queda en pie es usarla como sistema.

Las dos excepciones gordas lo dejan claro.
El crash de 2008 no encaja en ninguna ventana relevante.
El crash del COVID de 2020 tampoco, o encaja solo con mucha manga ancha.
Si la teoría no captura los dos mayores crashes del siglo XXI, su utilidad predictiva es limitada por definición.

La explicación más sencilla no requiere eclipses:

Los mercados tienen estacionalidad documentada.

Febrero-abril y septiembre-octubre concentran históricamente la mayoría de las correcciones serias por razones que tienen que ver con cierres fiscales, vencimientos, liquidez institucional y patrones de posicionamiento.

Los eclipses ocurren distribuidos a lo largo del año. Cuando coinciden con esas ventanas estacionales y hay una corrección, la teoría se lleva el crédito. Cuando no coinciden con nada, nadie lo menciona.

En ese sentido, la Ventana de Puetz puede entenderse como un método rebuscado de identificar momentos de debilidad potencial que la estacionalidad ya señalaba de forma más directa.

La luna como proxy del calendario.

Dicho lo cual: estamos en marzo de 2026,
dentro de la configuración de máxima potencia (solar más lunar a dos semanas),
en el mes que hace un año produjo el inicio de una corrección del 15%,
la estructura técnica es bajista,
la macro no acompaña.

La ventana cierra el 31 de marzo.

Puede que no tenga nada que ver.
Pero al menos podemos tenerlo en cuenta.

Una nota sobre el indicador

Los gráficos de este artículo utilizan Ventanas de Puetz v2.0, un indicador de elaboración propia que no encontrarás en el catálogo público de TradingView. Detecta automáticamente eclipses solares y lunares, calcula la ventana bidireccional de ±42 días, y diferencia visualmente entre ventana activa, zona de crash y señal de máxima potencia.

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Disclaimer: Todo el contenido tiene fines educativos y refleja mi análisis personal del mercado. No constituye asesoramiento financiero ni recomendación de inversión.

El Estrecho de Ormuz se ha convertido esta semana en la principal narrativa que afecta a los mercados.

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La semana pasada comenzó la guerra en Irán. Y con ella, el tablero energético global se complicó de golpe, así que toca poner en orden todo lo que está pasando.

Estados Unidos tiene un objetivo claro:

cortar el acceso de China al petróleo barato para reducir su capacidad de financiar una posible invasión de Taiwán.

El problema es que si el precio se dispara, el daño no lo absorbe solo Pekín. Lo absorbe todo el mundo, incluido el S&P 500, y eso desde luego no está en los planes de Trump que quiere que suba sin parar.

De ahí la difícil situación que le toca resolver a la administración Trump:
encarecer el crudo lo suficiente para que le duela a China, pero no tanto como para que le duela a Estados Unidos.

Un equilibrio complicado, y probablemente imposible de mantener mucho tiempo.

La primera señal de que están dispuestos a intervenir activamente llegó ayer mismo: el Departamento del Tesoro acaba de emitir una dispensa temporal de 30 días para que las refinerías indias puedan seguir comprando petróleo ruso (específicamente el que ya está en el mar) mientras India va aumentando progresivamente sus compras de crudo americano. Un movimiento que dice mucho sobre cómo piensan gestionar la transición.

Todo esto afecta directamente a los mercados emergentes ¿nos dan por fin una oportunidad de entrada?

Como vimos en el último análisis sobre dólar y emergentes, la tendencia estructural es favorable.

Hoy vamos a ver si la geopolítica del petróleo la refuerza o la complica.

Petróleo

Lo primero de todo, mapa de la zona. Los puntos amarillos son los campos de petróleo. La salida obvia para el 20% del petróleo consumido en el mundo es el estrecho de Ormuz y ahora mismo está cerrado.

Lo segundo, veamos el gráfico del petróleo. Aquí tenemos dos opciones:

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Estacionalidad de marzo

Como cada primer día de mes, hacemos el repaso habitual a la estacionalidad. Solo datos.

Lo primero es mirar el gráfico de comportamiento estacional del S&P 500 a 20 años: nuestra referencia de siempre para entender qué suele hacer la renta variable en cada momento del año.

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El evento de la semana: Nvidia

Como anticipábamos el martes, los resultados de Nvidia eran el momento de la semana. Y salieron exactamente como se esperaba: espectaculares. Batieron estimaciones, volvieron a demostrar que la demanda de sus chips sigue siendo voraz, y Jensen Huang no decepcionó.

Y aun así, el precio cayó.

¿Sorpresa?
No debería serlo.

Esto pasa constantemente, y cada vez que pasa, la gente se queda perpleja como si fuera la primera vez que lo ve. Así que vamos a dejarlo claro de una vez: los resultados son solo una parte de la ecuación. El movimiento del precio al día siguiente de una publicación de resultados depende de muchísimas más variables.

La primera, y quizás la más importante, es el entorno de mercado.
No es lo mismo presentar unos números récord con el S&P500 en máximos históricos que hacerlo con el mercado nervioso. El contexto es clave.

La segunda es más incómoda de reconocer: las emociones. Todos sabíamos que Nvidia iba a volver a romper estimaciones. Cuando todo el mundo ya sabe que algo va a ser bueno, el precio ya lo ha incorporado. La pregunta no es “¿fueron buenos los resultados?” sino “¿fueron suficientemente buenos para sorprender a alguien?”. Y ahí está la trampa.

Y la tercera, que mucha gente ignora: el mercado de derivados. Las opciones sobre Nvidia tienen un volumen brutal. Cuando vencen contratos, cuando los market makers cubren posiciones, esos flujos impactan directamente sobre el subyacente.

La sesión de ayer nos ha devuelto, otra vez, al medio del rango:

Si hay algo que este gráfico deja claro, es que NVIDIA lleva casi seis meses haciendo lo mismo:
nada.

El precio se mueve dentro de un rango de apenas veinte dólares, rebotando mecánicamente entre el soporte inferior y la resistencia superior del canal, como si el mercado no supiera muy bien qué hacer con ella.

Los traders de corto plazo lo están pasando fatal. Entras arriba, te dan. Entras abajo, te dan igualmente. No hay tendencia, no hay momentum, solo ruido lateral. Pero debajo de ese aparente aburrimiento, se está construyendo algo.

La media de 200 sesiones (la línea roja) lleva meses ascendiendo desde abajo, acortando distancias con el precio a un ritmo constante y silencioso. En algún momento, ambas líneas convergerán.

La dirección más probable, en mi opinión, dado el contexto fundamental que acabamos de ver en los resultados, es hacia arriba. Que el precio acabe cediendo desde aquí y rompiendo a la baja después de todo lo que ha mostrado la compañía sería una auténtica sorpresa.

Por ahora, paciencia.
El gráfico no tiene prisa.
Y a veces, eso es exactamente lo que hay que respetar.

El Nasdaq: mismo problema, misma medicina

El QQQ nos cuenta exactamente la misma historia que NVIDIA, y no es casualidad. Llevamos meses en un mercado que sencillamente no va a ningún sitio, atrapado entre los $583 de soporte y los $637 de resistencia, con el precio dando vueltas sin convicción dentro de ese rango.

Y esto tiene consecuencias psicológicas muy reales para cualquiera que opere en el mercado.

Cuando el mercado carece de momentum, de esa inercia que hace que las cosas funcionen como deben, los setups técnicos empiezan a fallar con una frecuencia desconcertante.
Ves una media ascendente, un triángulo alcista que parece de manual, una bandera de continuación perfecta... y el precio rompe, hace un amago, y vuelve al rango.
Una y otra vez.
No porque el análisis esté mal, sino porque el contexto de mercado simplemente no acompaña.

Para un trader de corto plazo o un swing trader, esto es un calvario:
Cada setup que falla erosiona un poco más la confianza,
genera impaciencia,
esa impaciencia lleva a sobre-operar,
a forzar trades que no deberían estar ahí,
a salirse antes de tiempo de posiciones que podrían funcionar.

El mercado lateral no te arruina de golpe, te va desgastando poco a poco.

Y la paradoja es que la habilidad más valiosa en un momento como este no es saber cuándo entrar:

Tienes que saber cuándo no hacer absolutamente nada.

Observar, registrar, esperar.
No cada setup merece capital.
No cada semana merece un trade.

A veces el mercado simplemente no tiene nada que ofrecerte, y reconocerlo a tiempo es, en sí mismo, una ventaja competitiva enorme.

¿Y ahora qué? Tres opciones sobre la mesa

Dado el contexto que acabamos de describir, el mercado nos deja esencialmente tres caminos.

1. Comprar una tendencia alcista

2. Comprar un posible suelo

3. No hacer nada

El primero es el más cómodo: buscar gráficos en los que el precio ya esté en una tendencia alcista clara, y simplemente unirnos a ella.

Usando las medias que habitualmente seguimos —21, 50 y 200 días— como guía, buscamos activos que respetan su estructura, que suben de manera ordenada, y que en algún momento nos ofrecen una entrada razonable cerca de esos niveles.

No hay que ser el más listo de la sala.
Solo hay que subirse a un tren que ya está en marcha.

El segundo camino es más tentador pero también más peligroso: buscar suelos. Activos que han caído, que parecen estar tocando soporte, y apostar a que el precio rebota desde ahí.

Y aquí quiero ser honesto sobre mi manera de ver esto: no me gusta cazar suelos.
Nunca me ha gustado.
Una tendencia bajista lleva inercia, y esa inercia tiene una tendencia irritante a continuar más de lo que cualquiera espera.
Lo que parece un suelo se convierte en un escalón hacia el siguiente suelo.
Y para operar en esas condiciones hay que ser extremadamente estricto con los stops, porque el margen de error es mínimo.

La tercera opción, no hacer nada, siempre es una opción válida. Pero es no es una excusa para dejar de prestar atención. Si dejas de buscar, no aparecerán las oportunidades.

Dicho esto, vamos a ver qué nos ofrece el mercado en este momento, con los ojos bien abiertos y sin forzar nada que no esté ahí.

Comprando un suelo

El suelo más interesante de la semana: IGV y el sector software

Si hay un gráfico que merece atención esta semana, es este. El ETF IGV, que replica el comportamiento del sector tecnológico de software, ha llegado exactamente donde tenía que llegar: la línea de tendencia alcista de largo plazo, esa directriz naranja que lleva aguantando desde 2023 y que ha servido de suelo en cada ocasión que el precio se ha acercado a ella.

Lo que el gráfico nos está diciendo es que si vas a buscar un rebote en algún sitio, este es el sitio. La directriz está ahí, el precio la ha respetado históricamente, y el volumen acompaña. Las condiciones están dadas.

Y el stop está claro, entras, el precio baja del mínimo anterior, te sales. Sin pensar.

Bitcoin: el triángulo bajista que no fue

Este gráfico de Bitcoin en temporalidad de 4 horas es de los más interesantes que podemos ver esta semana, y precisamente por lo que no ha pasado.

El precio llevaba semanas formando un triángulo bajista, un banderín de continuación que técnicamente apuntaba a una ruptura hacia abajo y una continuación de la caída.

Y efectivamente, el precio rompió pero ha sido una trampa más, tanto para alcistas como para bajistas. El precio se giró de inmediato y en cuestión de horas estaba de vuelta dentro de la figura y atacando directamente la media de 21 días, que ahora mismo está en los $69.400.

Lo que hace especialmente atractiva esta situación para quien quiera intentar la operación es la claridad del stop: si compras en estos niveles, sabes exactamente dónde estás equivocado.

Por debajo de los $62.000, la tesis queda rota y hay que salir sin discusión. Eso es exactamente lo que buscamos cuando cazamos posibles suelos: riesgo definido, stop evidente, y una razón técnica sólida para estar ahí.

Tesla: el suelo menos arriesgado de los tres

Si en IGV y Bitcoin estábamos hablando de posibles suelos en tendencias que se han deteriorado, Tesla nos ofrece una situación algo más cómoda. Y la diferencia está en la media de 200 sesiones.

Aquí la media roja no está por encima aplastando el precio como ocurría en el sector software. Está por debajo, en los $390, subiendo lenta pero consistentemente. Eso nos dice que la tendencia de largo plazo sigue siendo alcista.

El precio está ahora mismo comprimido entre dos referencias muy claras: la media de 200 por debajo y la media de 21 días por encima en los $417. Dos niveles que nos dan exactamente el mapa que necesitamos para operar.

La operativa es sencilla de entender, aunque no siempre fácil de ejecutar:

• Si decides entrar comprado en estos niveles, el stop se coloca en la media de 200.

  • Si el precio la pierde, sin dudarlo, fuera.

  • No hay debate, no hay “quizás recupera”, fuera.

• Pero si el precio aguanta sobre la media de 200 y consigue romper la de 21 hacia arriba, la situación cambia:

  • ya estás dentro de una tendencia que vuelve a activarse,

  • toca mantener con tranquilidad e incluso añadir posición.

Comprando una tendencia alcista

Aquí viene la parte incómoda, y es importante hablarla con honestidad:

psicológicamente, estas son las entradas más difíciles de ejecutar.

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Lo más importante de esta semana: NVIDIA publica resultados mañana miércoles 25.

Así que hoy vamos a intentar entender qué vende exactamente y por qué el mercado está en vilo.

Lo primero de todo, el gráfico:

• NVDA lleva estancada en torno a 186 desde julio

• La media de 200 se está acercado al precio y actuando como soporte

• Hay una resistencia en torno a 195 que ya ha intentado romper sin éxito

La presentación de resultados de mañana miércoles puede hacer que por fin salga del rango hacia arriba o hacia abajo, así que vamos a echarle un vistazo a ver qué es lo que vende para intentar entenderla mejor.

Y de paso, a entender por qué batir las expectativas no garantiza que la acción suba.

Primero, lo básico:

¿Qué es una GPU?

Tu ordenador tiene un procesador, la CPU (central processing unit), que es el cerebro del sistema. Hace pocas cosas pero muy rápido y de forma secuencial: una detrás de otra.

Pero tu ordenador también tiene una GPU. La GPU (graphics processing unit) fue diseñada originalmente para los videojuegos, donde necesitas calcular millones de píxeles a la vez. Es menos potente por operación individual, pero puede hacer millones de cálculos en paralelo simultáneamente.

NVIDIA lleva 20 años siendo el fabricante dominante de GPUs para videojuegos. Y de repente, en 2022, el mundo entero necesita millones de ellas para construir inteligencia artificial.

Pero NVIDIA ya lo había previsto mucho antes.

Todo empieza en 2012 (¿o no?)

En 2012, un investigador de la Universidad de Toronto llamado Alex Krizhevsky entrenó una red neuronal llamada AlexNet que arrasó en la competición de reconocimiento de imágenes ImageNet.

Ganó por un margen tan grande que el mundo del machine learning se quedó atónito.

¿Cómo lo hizo?
Usando dos GPUs de NVIDIA para entrenar el modelo. Ese paper fue el momento en que la comunidad científica entendió que las GPUs eran el hardware natural para el deep learning.

Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA ya lo había previsto antes.

Todo empieza en 2006

En realidad, Jensen lo vio mucho antes. En 2006 sabía su hardware era objetivamente una máquina de cálculo paralelo masivo, y pensó que eso tenía valor más allá de los videojuegos.

Los científicos en universidades ya estaban intentando usar GPUs de NVIDIA para simulaciones físicas, dinámica de fluidos, cálculo financiero, bioinformática.

Lo hacían de forma muy torpe, escribiendo su código como si fuera código gráfico porque no había otra forma.

Jensen penso: "mi hardware es útil para más cosas de las que le estamos sacando partido, voy a hacer que sea más fácil de usar para cualquier tipo de cálculo".

El problema que CUDA resuelve

Como os digo, los científicos tenían que usar las GPUs de forma rudimentaria.

Una GPU tiene miles de núcleos pequeños diseñados para hacer cálculos en paralelo.

Pero originalmente esos núcleos solo “hablaban” el lenguaje de los gráficos: triángulos, píxeles, texturas.

Si eras un científico y querías usar esa potencia de cálculo para otra cosa, no podías:

No había forma de hablarle a la GPU en términos que no fueran gráficos.

¿Cómo lo resuelve NVIDIA?
Con CUDA.

CUDA es básicamente una extensión del lenguaje de programación C que permite a cualquier programador decirle a la GPU “ejecuta este cálculo” sin tener que hablar el idioma de los gráficos.

CUDA es una capa de software que traduce entre el mundo del programador y el hardware de la GPU.

Una analogía:

• Imagina que tienes una fábrica con 10.000 operarios (los núcleos de la GPU) que hasta ahora solo sabían fabricar zapatos (gráficos).

• CUDA es básicamente enseñarles a leer instrucciones genéricas, de forma que ahora puedes mandarles fabricar cualquier cosa: zapatos, coches, muebles.

• La fábrica es la misma, los operarios son los mismos, pero ahora son infinitamente más versátiles.

CUDA es el verdadero moat de NVIDIA

Cuando un ingeniero de IA aprende a programar, aprende CUDA.

Cuando una universidad enseña deep learning, enseña con CUDA.

Cuando publicas un paper académico con código, el código está en CUDA.

Los frameworks más usados del mundo, PyTorch y TensorFlow, están construidos sobre CUDA y optimizados para CUDA durante años.

CUDA es el motivo por el que NVIDIA no es simplemente un fabricante de chips. Es el dueño del lenguaje en el que está escrita la inteligencia artificial moderna. Y eso vale mucho más que cualquier ventaja de hardware que un competidor pueda desarrollar.

La apuesta de Jensen en 2006 era mucho más modesta que lo que resultó ser. Era básicamente “los científicos e ingenieros deberían poder usar nuestras GPUs sin tener que aprender a programar gráficos”. Eso es todo.

Lo que nadie previó, ni el propio Jensen, es que en 2012 llegaría AlexNet y demostraría que las redes neuronales entrenadas con GPUs podían hacer cosas que parecían imposibles.

En ese momento NVIDIA ya llevaba 6 años construyendo el ecosistema CUDA, que era exactamente lo que la comunidad de machine learning necesitaba. Eso es lo que convirtió una apuesta modesta en una ventaja competitiva de 15 años.

Desde entonces el precio de la acción ha pasado de $0,35 a $192 con solo dos descansos en la media de 200 semanas y es actualmente la compañía más grande del mundo por capitalización de mercado (4.66 billones de USD) a fecha de hoy, 24 de febrero de 2026.

Vale pero, ¿Qué vende NVDA ahora?

NVIDIA no tiene un solo producto. Tiene generaciones de chips, cada una más potente que la anterior.

Igual que Apple vende un iPhone actual al que llama iPhone 17 pero sigue vendiendo también los iPhones de generaciones anteriores como el 15 o el 16, NVIDIA sigue vendiendo generaciones anteriores.

Estas son las generaciones que vas a escuchar en los resultados de mañana:

A100 — Arquitectura Ampere (2020)

La A100 es el abuelo del boom de la IA. Cuando explotó ChatGPT en 2022-2023, este era el chip que todo el mundo quería y nadie podía conseguir.

Precio: ~$10.000-15.000 por unidad (en mercado secundario, ya obsoleto).

Hoy es tecnología de hace seis años. Pero sigue siendo enormemente útil, especialmente para inferencia: ejecutar modelos que ya están entrenados. No necesitas lo último del mercado para que ChatGPT te responda una pregunta, necesitas muchos chips trabajando en paralelo, y el A100 sigue siendo perfectamente válido para eso.

H100 — Arquitectura Hopper (2022)

Este fue el chip que convirtió a NVIDIA en la empresa más valiosa del mundo. Tres veces más potente que el A100 para tareas de IA. Durante 2023 y 2024 tenía listas de espera de meses. Jensen Huang llegó a decir que era “el producto más popular en la historia de la compañía”.

Precio: ~$25.000-40.000 por unidad.

El H100 es el estándar actual para la mayoría de las aplicaciones de IA. Si una empresa mediana está construyendo su infraestructura de IA hoy, probablemente está usando H100.

B200 — Arquitectura Blackwell (2025)

La generación actual. El producto estrella de NVIDIA ahora mismo. Respecto al H100, dobla la potencia de cómputo para inferencia y mejora sustancialmente el entrenamiento, consumiendo menos energía por operación.

Pero lo más importante de Blackwell no es el chip individual. Es cómo se vende.

Aquí hay un cambio de modelo de negocio muy relevante que explica en parte por qué los márgenes de NVIDIA están mejorando:

1. Antes vendían chips individuales o servidores con 8 GPUs.

2. Ahora el producto estrella es el GB200 NVL72: un rack completo con 72 GPUs de Blackwell interconectadas que funcionan prácticamente como un solo sistema.

El precio de uno de estos racks ronda los 3 millones de dólares. Precio implicito: ~$40.000-50.000 por chip individual.

Los hyperscalers están comprando racks enteros,
miles de ellos.

Jensen Huang dijo en el último earnings que las ventas de Blackwell están “off the charts” y que los data centers están “sold out”.

Rubin — La siguiente generación (prevista H2 2026)

Rubin es la arquitectura que viene después de Blackwell. NVIDIA la ha anunciado pero los detalles técnicos completos no están públicos todavía.

¿Por qué importa para los resultados de mañana?
Porque el mercado tiene una pregunta concreta: ¿va a haber una pausa en los pedidos mientras los clientes esperan a Rubin?

Igual que cuando va a salir un iPhone nuevo muchos clientes esperan para no comprar el modelo anterior: cuando se anuncia una generación nueva, algunos clientes frenan los pedidos de la generación actual esperando lo siguiente.

¿Es real la demanda?

Hasta aquí hemos hablado de lo que NVIDIA vende. Pero ¿cómo sabemos que la demanda es real y no solo hype?

Existe un mercado que lo demuestra de forma muy directa:

El mercado de alquiler de GPUs

No todo el mundo que necesita GPUs las compra. Una startup que está desarrollando un modelo de IA no va a gastarse 3 millones en un rack de Blackwell. Un investigador universitario tampoco. Un desarrollador que quiere experimentar con un modelo grande, tampoco.

Para ellos existe el mercado de alquiler.

Los grandes proveedores cloud como AWS, Google Cloud o Microsoft Azure ofrecen este servicio. Y luego hay proveedores especializados como Lambda Labs, que es el equivalente más enfocado específicamente en IA.

El precio se mide en dólares por GPU por hora. Alquilas las GPUs que necesitas, las usas el tiempo que necesitas, y pagas por lo que consumes.

Los datos de JPMorgan del 19 de febrero, hace apenas cinco días, son muy reveladores:

En AWS, el precio de alquiler de una A100 (recordemos, un chip de 2020) subió un 30% en un mes.
Del 20 de enero al 19 de febrero.
El H100 subió un 8%.
En Lambda Labs, tanto el A100 como el H100 subieron un 15%.

El A100 tiene seis años.
Hay miles de ellos en el mercado.
Y aun así su precio de alquiler sube un 30% en un mes.
Eso solo ocurre cuando la demanda está absorbiendo toda la oferta disponible, incluyendo hardware antiguo que en condiciones normales debería estar abaratándose.

Pero si yo se esto y ahora tú también, el mercado ya lo sabe y lo refleja en el precio de la acción.

Cuando NVIDIA reporte sus cifras mañana, el mercado ya sabe que van a ser buenas.

¿Quién compra las GPUs y por qué?

Aquí es donde la historia de NVIDIA se conecta con algo que ya analizamos la semana pasada en profundidad.

Si leíste Los riesgos de 2026: mi tesis bajista, ya tienes el contexto completo. Pero lo resumo para quien no lo haya leído.

Las cuatro grandes tecnológicas (Amazon, Alphabet, Meta y Microsoft) han anunciado planes de inversión en infraestructura para 2026 que suman aproximadamente $650.000 millones. Un 67% más que en 2025, que ya fue un año récord. Amazon sola va a gastar $200.000 millones, más que los 21 mayores grupos industriales tradicionales de Estados Unidos juntos.

¿Y en qué se gasta ese dinero?
En centros de datos.
Y los centros de datos necesitan GPUs.
Las GPUs de NVIDIA.

Para NVIDIA esto es una buena noticia en términos de demanda de sus productos. Pero para el inversor que mira el precio de la acción de NVIDIA, hay que tener en cuenta que el entorno general de liquidez del mercado es menos generoso de lo que era. Las correcciones pueden ser más profundas sin ese soporte estructural de las recompras debajo.

Dicho de otra forma: la demanda de GPUs es brutal y real.

Pero eso no garantiza que el precio de NVDA suba, porque el mercado opera con una lógica propia que va más allá de los fundamentales de una empresa concreta.

¿Y el CAPEX de NVIDIA?

Recuerda lo que explicamos la semana pasada: Meta y Google están recortando sus buybacks porque todo el capital se va al CapEx en infraestructura. Están pasando de devolver ~$87.000 millones al año a apenas $25.000 millones estimados para 2026.

NVIDIA no tiene ese problema, y la razón es estructural: NVIDIA es fabless.

No construye fábricas,
no levanta centros de datos,
no tiende cables.

La fabricación la hace TSMC en Taiwán. Su CapEx es mínimo comparado con su competencia. Cada dólar que entra en revenue se convierte en free cash flow a un ritmo que casi ninguna empresa industrial del mundo puede igualar: márgenes brutos del 75%.

El resultado es que NVIDIA está en la posición exactamente opuesta a Meta o Google: genera tanto cash y tiene tan poco donde reinvertirlo en activos físicos que puede mantener un programa de recompras masivo al mismo tiempo que crece al 60% anual.

Es el modelo de negocio ideal: cobra por cada GPU que el mundo necesita para construir la infraestructura de IA, sin tener que construir esa infraestructura ella misma.

El guidance: lo único que importa

Ya lo hemos dicho antes pero vale la pena explicarlo con más detalle, porque es el concepto que más confunde a los inversores.

El mercado solo opera sobre el futuro descontado.
El pasado no importa.
El presente tampoco.

Cuando NVIDIA publique que ha ganado X miles de millones en el trimestre cerrado en enero, eso ya está en el precio. El mercado lleva semanas modelando ese número. Los analistas han ajustado sus estimaciones con los datos del mercado de alquiler, con los anuncios de CapEx de los hyperscalers, con los comentarios de Jensen en conferencias. El resultado del trimestre pasado es historia.

Nota: la nomenclatura de NVIDIA es confusa.

NVIDIA usa su propio año fiscal que termina en enero, por eso hay un desfase:

• Lo que reportan esta semana es el Q4 FY2026: el trimestre que cerró el 25 de enero de 2026.

• El guidance que darán es para el Q1 FY2027: que en el calendario normal es febrero-abril de 2026.

El consenso de analistas espera que NVIDIA guíe hacia aproximadamente $71.000-71.500 millones de revenue para el Q1 FY2027, el trimestre que termina en abril.

¿Y qué pasa con China?

Aquí hay un problema: las GPUs más avanzadas de NVIDIA sirven para entrenar modelos de IA civiles pero también tienen aplicaciones militares obvias.

El gobierno americano lleva años restringiendo la exportación de chips avanzados a China por razones de seguridad nacional.

En diciembre de 2025 Trump anunció que permitiría a NVIDIA vender chips H200 a China. El 14 de enero de 2026 se formalizó con condiciones:

1. el gobierno americano se lleva un 25% de los ingresos,

2. China no puede recibir más del 50% del volumen total de H200 vendidos en EEUU, y

3. no pueden usarse para fines militares.

Jensen Huang llevaba meses presionando en la Casa Blanca para conseguirlo. Pero en la práctica no queda claro que los chips no estén llegando a China porque hay dos problemas simultáneos:

• Por el lado americano, el Departamento de Estado está haciendo su propia revisión de seguridad nacional y poniendo trabas adicionales, lo que tiene los permisos individuales en el limbo.

• Por el lado chino, las aduanas de Hong Kong interceptaron los primeros envíos. El gobierno chino necesita los chips pero no quiere aparecer como dependiente de tecnología americana que podría usarse como palanca en futuras negociaciones.

ByteDance, Alibaba, Tencent y DeepSeek han recibido aprobaciones condicionales para unas 400.000 unidades, pero con condiciones que todavía está revisando la comisión económica china.

Jensen estima que el mercado chino podría valer $50.000 millones anuales para NVIDIA. Y cualquier H200 que venda en China sería adicional a su forecast actual de $500.000 millones en Blackwell y Rubin, porque el guidance actual asume cero ventas en China.

Así que el escenario alcista extremo para esta semana sería: buenos resultados + guidance fuerte para el próximo trimestre + señales de que los H200 empiezan a fluir hacia China. Ese combo sería el catalizador para romper los $195 de forma convincente.

Conclusión

La conclusión operativa es esta:

• NVIDIA es probablemente la empresa mejor posicionada del mundo en el ciclo tecnológico más importante de las últimas décadas.

• Sus fundamentales son extraordinarios.

• Su moat es real.

• Su modelo de negocio, fabless con márgenes del 75% y sin necesidad de construir nada físico, es casi perfecto.

Y aun así, el gráfico lleva meses dibujando un rango entre 173 y 196 sin poder salir de él.

Porque el mercado ya sabe todo lo anterior. El precio de una acción no refleja lo buena que es una empresa. Refleja lo buena que es en relación a lo que el mercado ya espera de ella. Y cuando las expectativas son tan altas, hasta los resultados extraordinarios pueden decepcionar.

Pero NVIDIA no está exenta de riesgos.
Google lleva años desarrollando sus propias TPUs para no depender de ella.
Meta, Amazon y Microsoft están haciendo lo mismo con sus chips internos.
Y la pregunta de si la IA va a necesitar menos GPUs a medida que madure es una que el mercado se hace en silencio.

De eso hablaremos en el próximo artículo.

Gracias por leer. Si te ha sido útil, compártelo o respóndeme con dudas/sugerencias.

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Disclaimer: Todo el contenido tiene fines educativos y refleja mi análisis personal del mercado. No constituye asesoramiento financiero ni recomendación de inversión.

En el repaso del martes vimos que el mercado está mostrando debilidad creciente y eso es una buena noticia: las mejores oportunidades aparecen precisamente después de las correcciones. Nos toca estar atentos.

S&P500

El S&P500 ha mostrado una debilidad evidente esta semana, perdiendo la media móvil de 50 días y sin lograr recuperarla en varios días. El próximo nivel de soporte crucial es la media móvil de 100 días. Si esta no se mantiene, es probable que el índice caiga hasta la media móvil de 200 días, que actualmente se encuentra casi un 5% por debajo del nivel actual.

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La primera señal de alarma, el comportamiento por sectores:
El sector financiero suele ser el primero en liderar un nuevo movimiento del mercado, mientras que el sector energético suele ser el último.

En el último mes:

• el sector financiero estadounidense ha experimentado una caída del 5%,

• el sector energético ha registrado un aumento del 14%.

Esta divergencia no augura nada bueno para el mercado general (S&P500).

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Esta semana los mercados están nerviosos.
Amazon perdió un 11% en un solo día.
Microsoft lleva un 17% de caída en lo que va de año.
En los chats de inversión, en Twitter, en los medios financieros, la palabra que más se repite es la misma de siempre cuando hay volatilidad:

recesión.

Y lo entiendo.
El mercado laboral se está enfriando.
El desempleo lleva meses subiendo suavemente.
Los aranceles de Trump han creado incertidumbre real.
Hay indicadores que históricamente han precedido recesiones que se han activado.
El miedo tiene una base.

Pero el miedo también tiene un problema: no siempre es una señal.

Porque mientras los inversores minoristas están mirando los tipos de interés y calculando probabilidades de recesión, las empresas más grandes del mundo acaban de anunciar los planes de inversión más ambiciosos de la historia moderna.

Y eso cambia el análisis por completo.

Antes de entrar en los números, necesito que tengamos claro un concepto. Porque si no entiendes qué es el CAPEX, el resto del artículo no te va a decir nada.

¿Qué es el capex y por qué importa ahora mismo?

Capex viene del inglés capital expenditure, que en español sería inversión en capital fijo o gasto de capital.

Es, sencillamente,

el dinero que una empresa gasta en comprar, construir o mejorar activos físicos o de infraestructura que van a generar valor durante años.

No es el gasto del día a día, eso son los costes operativos.
El capex es la apuesta a largo plazo.

Cuando Amazon construye un centro de datos, eso es capex.
Cuando Google compra chips de Nvidia para entrenar modelos de IA, eso es capex.
Cuando Meta levanta un datacenter del tamaño de Manhattan en Louisiana, eso es capex.

¿Por qué importa el capex para entender la economía?
Porque es el motor de la demanda agregada que más cuesta parar.

Piénsalo así:
cuando un consumidor tiene miedo, deja de comprar.
Inmediatamente.
Cuando un gobierno recorta, lo hace con cierto proceso.
Pero cuando una empresa como Amazon decide construir infraestructura por valor de $200.000 millones en un año, ese dinero ya está comprometido, contratado y en movimiento.

El capex masivo es, en términos macroeconómicos, un estabilizador automático de la economía. No porque sea infinito ni porque no pueda parar (puede parar, como pasó con el boom de las .com) sino porque su inercia es mucho mayor que la del consumo o el gasto público a corto plazo.

Y ahora mismo, el capex en inteligencia artificial esta acelerando.

Los números que bloquean el relato de recesión

Este mes las cuatro grandes tecnológicas presentaron resultados. Y con los resultados, sus planes de inversión para 2026.

Los números son los siguientes:

Amazon va a gastar $200.000 millones en capex este año. Alphabet, entre $175.000 y $185.000 millones. Meta, hasta $135.000 millones. Microsoft, en torno a $145.000 millones. En total, solo estos cuatro: aproximadamente $650.000 millones en un solo año. Un 67% más que en 2025, que ya fue un año récord.

No es una subida gradual. Es una curva que lleva una década creciendo y que en 2026 da un salto vertical. De 2016 a 2024, ocho años, el capex combinado pasó de casi nada a unos $200.000 millones. En un solo año, de 2025 a 2026, casi se duplica de nuevo.

Para que entiendas la escala real: según Bloomberg, los 21 mayores grupos industriales de Estados Unidos juntos (fabricantes de coches, ferroviarias, contratistas de defensa, Exxon, Walmart) van a gastar unos $180.000 millones en 2026. Un solo hyperscaler los supera. Amazon por sí sola los supera con $20.000 millones de diferencia.

Fíjate en lo que muestra el segundo gráfico. Amazon va a tener free cash flow negativo de $22.000 millones este año.

El free cash flow es,

el dinero que le queda a una empresa después de pagar todos sus gastos operativos e inversiones — lo que realmente "sobra" en caja.

Si es negativo, significa que estás gastando más de lo que generas. Amazon va a tener que ir a los mercados de deuda para financiar parte de esta inversión. Ya ha avisado a la SEC de que podría emitir acciones o deuda nueva.

¿Y sabes qué?
No les importa.

No es optimismo corporativo de cara a la galería sino que ven la demanda. La demanda real, la que ya tienen comprometida en sus backlogs. Microsoft tiene un backlog de pedidos que ha doblado hasta $625.000 millones gracias a OpenAI. No están invirtiendo en algo que esperan que ocurra. Están invirtiendo porque ya no dan abasto con lo que tienen.

Ahora bien,

¿Por qué todo esto hace que una recesión técnica sea prácticamente imposible este año?

Porque una recesión técnica requiere dos trimestres consecutivos de contracción del PIB. Y para que eso ocurra con este nivel de inversión activa, tendría que parar de golpe algo que tiene la inercia de un portaaviones. Los contratos con constructoras ya están firmados. Los pedidos de chips ya están realizados. Los acuerdos con empresas energéticas para alimentar los centros de datos ya están en marcha. Este dinero ya está en el sistema, moviéndose.

El mercado esta semana castigó a Amazon, a Google, a Microsoft porque gasta demasiado. Eso es legítimo como preocupación para el accionista individual de esas empresas:

el free cash flow importa.

Pero como señal macroeconómica, que las empresas más grandes del mundo estén dispuestas a invertir $650.000 millones aunque eso les cueste cash flow negativo a corto plazo te está diciendo una sola cosa: ven algo que tú todavía no estás viendo.

Y eso no se parece en nada a la antesala de una recesión.

El PIB sube. El empleo no. ¿Es posible?

Quiero que mires este gráfico un momento.

El capex combinado de Meta, Amazon, Microsoft y Alphabet en 2026 equivale al 2,1% del PIB americano. Cuatro empresas privadas. Un solo año.

Para que eso te diga algo, el gráfico lo pone en perspectiva histórica:

• la construcción de los ferrocarriles americanos entre 1850 y 1859, que literalmente conectó el país y creó industrias enteras, representó el 2,0% del PIB.

• El sistema de autopistas interestatales, toda la red de carreteras federales construida entre 1955 y 1970, fue el 0,4%.

• El programa Apollo (llevar al hombre a la Luna) el 0,2%.

Cuatro empresas tecnológicas están invirtiendo en un solo año más que los ferrocarriles que construyeron América. Más que cinco programas Apollo juntos.

Es la mayor construcción de infraestructura productiva de la historia moderna. Y toda esa infraestructura está siendo construida ahora mismo, en suelo americano, con trabajadores americanos, con acuerdos firmados con empresas americanas de energía, construcción y logística.

Oxford Economics lo ha recogido en sus últimas previsiones: PIB del 2,8% para 2026 y 2,3% para 2027, con la inversión en IA como principal motor. Y el modelo GDPNow de la Reserva Federal de Atlanta estaba estimando el Q4 de 2025 en torno al 4% anualizado antes de los últimos ajustes.

No hay recesión en esos números. Ni de lejos.

Pero entonces,

¿Por qué sube el desempleo?

Este gráfico recoge 181 trimestres desde 1980 hasta septiembre de 2025, y cruza dos variables: el crecimiento del PIB trimestral en el eje horizontal, y el cambio en la tasa de desempleo en el eje vertical.

La lógica normal es simple y casi universal: cuando el PIB crece fuerte, el desempleo baja. Cuando el PIB cae, el desempleo sube. La línea de tendencia lo confirma con una correlación de -0,65.

Ahora mira el punto rojo. Es el Q3 de 2025.

PIB creciendo al 1,07% trimestral: eso es sólido, por encima de la media. Y al mismo tiempo, el desempleo subiendo 0,3 puntos porcentuales. Ese punto rojo está en un cuadrante donde casi nadie ha estado en 45 años de datos. Desde 1980, solo hay otro trimestre que se le parezca: el Q2 de 1992, marcado en el gráfico como el “jobless recovery”: la recuperación sin empleo que siguió a la recesión de principios de los 90.

La diferencia crítica es esta: en 1992 eso ocurrió porque salíamos de una recesión y los trabajadores desanimados volvían al mercado laboral. Era un fenómeno transitorio de recuperación. Hoy estamos en plena expansión económica, no saliendo de ninguna crisis.

El PIB está creciendo de forma sostenida.

Entonces la pregunta que hay que hacerse no es “¿hay recesión?” La pregunta correcta es:

¿por qué crece el PIB y no crece el empleo al mismo ritmo?

Y la respuesta es que la IA ya está afectando a los planes de contratación de las empresas.

No con despidos masivos… todavía.

Las empresas simplemente están contratando menos de lo que contratarían en un ciclo normal. Cada puesto que antes se cubría automáticamente ahora se cuestiona. ¿Necesito a esa persona o puedo cubrir esa función de otra manera?

El primer síntoma de la sustitución tecnológica es la ralentización de la contratación. Y eso es exactamente lo que estamos viendo.

La cadena completa

Todo lo que hemos visto hasta aquí no son piezas sueltas. Son eslabones de una misma cadena. Y cuando la ves entera, el panorama cambia bastante.

Vamos paso a paso.

1. Capex masivo → productividad sube

Cuando inviertes $650.000 millones en infraestructura de IA, no solo construyes edificios. Estás creando herramientas que hacen que cada trabajador produzca más por hora trabajada.
Un programador con IA produce más código.
Un analista con IA procesa más datos.
Un médico con IA diagnostica más rápido.

La productividad — output por hora trabajada — sube.

Esto ya está ocurriendo. El Q3 de 2025 lo mostró con claridad: PIB creciendo al 4,4% anualizado con menos trabajadores de los que ese crecimiento habría requerido en cualquier ciclo anterior. Eso es productividad en acción.

2. Productividad sube → inflación baja

Aquí hay un matiz importante que vale la pena entender.

Hay dos tipos de inflación que baja. La mala: la que baja porque la demanda se hunde, la gente deja de comprar y la economía se contrae. Esa es la inflación de recesión, y es destructiva.

Y la buena: la que baja porque la oferta aumenta. Porque produces más con los mismos recursos. Porque los costes unitarios caen. Esa es la inflación de productividad, y es exactamente lo que ocurrió en los 90 con la revolución informática — inflación cayendo mientras el PIB crecía con fuerza.

Lo que estamos viendo ahora apunta a la segunda. Oxford Economics proyecta inflación en el 2,4% para 2026. Eso es oferta expandiéndose.

3. Inflación baja → la Fed puede bajar tipos

Con inflación acercándose al objetivo del 2%, la Reserva Federal tiene margen para recortar tipos. No por pánico ante una recesión sino porque las condiciones lo permiten de forma ordenada. Hay una diferencia enorme entre bajar tipos corriendo detrás de una crisis y bajarlos desde una posición de fuerza.

El mercado ya descuenta recortes. De momento, entre 50 y 75 bps.

Eso sí, aquí tengo que añadir una nota sobre quién va a tomar esa decisión: Kevin Warsh acaba de ser nominado por Trump para sustituir a Powell en mayo, pendiente de confirmación del Senado.

Warsh tiene reputación históricamente hawkish — más inclinado a priorizar inflación que crecimiento.

Pero hay un contexto que importa: Warsh es socio de Stanley Druckenmiller en Duquesne Family Office, y el propio Bessent — que lideró el proceso de selección — salió de la misma escuela. Los tres comparten el mismo marco de referencia sobre mercados. Y Warsh en sus declaraciones recientes ha recalibrado hacia tipos más bajos, condicionado a reducir el balance de la Fed.

Mi lectura: Warsh no va a ser el halcón que algunos temen. Va a actuar en coordinación con Bessent y con la lógica del proyecto de reindustrialización americana que describimos en el bloque anterior. Tipos más bajos, pero con disciplina de balance. Eso es exactamente lo que necesita esta cadena.

4. Tipos más bajos → el ciclo de inversión se refuerza

Tipos más bajos abaratan el coste de financiar más capex. Recuerda que Amazon ya está en free cash flow negativo — necesita mercados de deuda para sostener su plan de $200.000 millones. Con tipos bajando, esa deuda es más barata. El ciclo se retroalimenta: más inversión, más productividad, más crecimiento, más margen para bajar tipos.

5. Pero ojo — tipos más bajos también pueden avivar la inflación

Sería deshonesto no mencionarlo. Los recortes de tipos inyectan liquidez en el sistema. Si la demanda ya es fuerte y encima le sumas dinero más barato, existe el riesgo de que la inflación repunte antes de que la productividad la haya domado del todo.

Es el equilibrio más delicado de esta cadena. La Fed lo sabe. Por eso los recortes serán graduales y condicionados a los datos. No estamos ante una bajada de emergencia — estamos ante una normalización progresiva. La diferencia importa.

La Reindustrialización Americana

Si leíste mi artículo sobre Groenlandia y el Nuevo Imperio Americano, ya tienes el marco geopolítico. Lo que está ocurriendo económicamente ahora es la pieza que faltaba en ese puzzle.

Estados Unidos está en medio de un proceso de reinvención deliberada. No espontánea. Deliberada.

Los aranceles de Trump son el escudo protector de una reconversión industrial que necesita tiempo para arraigarse.

Mientras las barreras arancelarias reducen la competencia exterior, el capex privado construye la infraestructura que hará a América competitiva por méritos propios durante las próximas décadas.

Los aranceles son temporales por naturaleza — ninguna economía puede vivir indefinidamente detrás de muros. Pero la infraestructura que se está construyendo ahora es permanente.

Piénsalo en términos concretos. Amazon está construyendo centros de datos en suelo americano. Meta está levantando el datacenter más grande de la historia en Louisiana. Microsoft está desplegando capacidad de computación por todo el país. Google está duplicando su infraestructura física. Todo eso son activos fijos, en territorio americano, generando empleo de construcción ahora y empleo cualificado después, pagando impuestos, consumiendo energía americana, demandando acero americano, cableado americano, ingeniería americana.

Eso es reindustrialización. No la reindustrialización del siglo XX, con fábricas de coches y altos hornos. La reindustrialización del siglo XXI, con centros de datos, chips y modelos de lenguaje.

El desempleo que sube es una transición

Aquí es donde hay que ser preciso, porque es fácil malinterpretar.

Menos inmigrantes entrando al mercado laboral. IA sustituyendo tareas de nivel medio. Robots entrando en la logística y la manufactura. Todo eso va a mantener una presión al alza sobre el desempleo durante un tiempo. Será una reconfiguración lenta y sostenida del mercado laboral.

Y paradójicamente, esa misma presión es lo que da a la Fed el argumento para bajar tipos sin miedo a recalentar la economía. Un mercado laboral que se enfría gradualmente — no por recesión sino por transformación tecnológica — es exactamente el escenario en el que un banco central puede relajar política monetaria de forma ordenada.

Es incómodo socialmente. No lo voy a disfrazar. La gente que pierde su trabajo por automatización no encuentra consuelo en que el PIB crezca. Esa tensión es real y va a tener consecuencias políticas. Pero desde el punto de vista macroeconómico y desde el punto de vista del inversor — que es de lo que trata este newsletter — el proceso tiene una lógica interna robusta.

El Imperio se construye con infraestructura, no con discursos.

Los grandes imperios económicos de la historia no se construyeron con retórica. Se construyeron con infraestructura productiva que nadie más tenía. Los ferrocarriles americanos del siglo XIX. La red eléctrica del siglo XX. Internet en los 90.

Cada una de esas infraestructuras fue primero una inversión masiva que el mercado no entendió del todo, luego un motor de productividad sin precedentes, y finalmente la base sobre la que se construyeron décadas de ventaja competitiva.

Lo que está ocurriendo ahora con la IA es estructuralmente idéntico. Con una diferencia: la velocidad es mayor, la concentración de capital es mayor, y la ventaja que está acumulando Estados Unidos sobre el resto del mundo — incluida China — es potencialmente la más duradera desde la Segunda Guerra Mundial.

$650.000 millones al año en infraestructura de IA es la construcción de la ventaja competitiva del próximo medio siglo. Y está ocurriendo ahora mismo, este año, con contratos firmados y grúas en movimiento.

Todo eso está muy bien. Pero soy inversor, no historiador. Y como inversor, hay una pregunta que me quita más el sueño que la recesión.

La pregunta que me hago como inversor

Todo lo que hemos visto hasta aquí apunta en una dirección clara: no hay recesión, el capex sostiene el PIB, la productividad sube, la cadena lógica tiene sentido.

Pero hay una pregunta que me parece más importante que la de la recesión para el inversor de corto y medio plazo.

¿Está el capex masivo quitando liquidez del mercado financiero?

Y si es así, ¿qué consecuencias tiene eso para las acciones — incluso en un entorno macroeconómico sano?

Entre 2022 y 2024, Meta y Google combinadas devolvían al mercado una media de aproximadamente $87.000 millones al año en recompras de acciones. En 2025 esa cifra empieza a caer. Y en 2026, la estimación es de apenas $25.000 millones combinados — menos de un tercio de la media histórica reciente.

Ese dinero no ha desaparecido. Está en los centros de datos que describimos en el bloque anterior.

Las recompras de acciones son uno de los soportes más constantes y predecibles de los precios en bolsa. Cuando una empresa gasta $60.000 millones al año comprando sus propias acciones, está creando demanda artificial pero real sobre ese papel. Retira acciones del mercado, sube el beneficio por acción, sostiene el múltiplo.

Es liquidez inyectada directamente en el precio.

Cuando eso desaparece — y en 2026 prácticamente desaparece para Meta y Google — el papel queda más expuesto. Sin ese comprador estructural debajo, las correcciones pueden ser más profundas o más largas o más bruscas.

La conexión con Bitcoin y software

Si leíste ¿Es la IA el fin del Software?, ya tienes la pieza que falta.

Mi tesis allí era esta: Bitcoin y software llevan meses moviéndose al unísono. Y eso no es casualidad narrativa — es una señal de liquidez.

Bitcoin no es un seguro contra la inflación. Esa es la historia que intentan venderte. Bitcoin es un termómetro de liquidez. Cuando hay exceso de liquidez en el sistema, sube. Cuando la liquidez se contrae, cae. Siempre ha funcionado así.

Y ahora mismo la liquidez del mercado financiero se está contrayendo. No por recesión. No por la Fed subiendo tipos. Sino por algo más estructural y más silencioso: el capital que antes volvía al accionista vía buybacks ahora se convierte en cemento, chips y cables de fibra.

Eso explica, al menos en parte, la correlación actual entre el IGV — el ETF de referencia del software — y Bitcoin. Los mismos activos que se beneficiaban del ciclo de liquidez generosa ahora sufren su contracción. No porque sus negocios estén rotos, sino porque el flujo que los sostenía se ha redirigido.

Ahora bien — y esto es importante — no sé cuánto tiempo se mantendrá esa correlación. Bitcoin tiene su propia dinámica, su propio ciclo, sus propios catalizadores. No soy alcista en Bitcoin ahora mismo. Lo que sí creo es que mientras el capex siga drenando liquidez del mercado financiero, ambos activos seguirán bajo presión por la misma razón estructural.

La conclusión operativa para el inversor

La economía americana no va a entrar en recesión este año. El capex de $650.000 millones es un muro contra eso. El PIB crece. La productividad sube. La inflación baja por las razones correctas.

Pero el mercado financiero — las acciones individuales, el S&P 500 — puede sufrir correcciones temporales significativas aunque la economía esté bien. Porque el soporte estructural de los precios — los buybacks — ha desaparecido temporalmente mientras el capital está comprometido en infraestructura.

Empresas tan grandes como Meta, Google o Amazon tienen el peso suficiente para arrastrar al S&P 500 hacia abajo cuando sus propios precios corrigen sin el soporte de las recompras. No hace falta recesión para que el índice sufra. Basta con que los pesos pesados estén en modo inversión en lugar de modo retorno al accionista.

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El viernes, el mercado hizo exactamente lo que anticipamos: rebote coordinado en Bolsa y Crypto desde niveles de sobreventa extrema.

Bitcoin alcanzó nuestra zona técnica de soporte mientras (software) marcaba lecturas de pánico que no veíamos desde hace años. Y cuando el miedo llega a esos niveles, el mercado tiende a rebotar con violencia.

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Pero aquí viene la pregunta: ¿es esto el suelo definitivo o simplemente un rebote técnico de manual antes de la siguiente pata bajista?

Porque una cosa es ver un rebote desde sobreventa (eso lo hace cualquier activo) y otra muy distinta es confirmar que la estructura bajista se ha roto y que estamos iniciando un nuevo tramo alcista.

La diferencia entre ambos escenarios puede costarte dinero.

Por eso, hoy vamos a diseccionar los gráficos de las principales criptomonedas para ver que nos cuentan sobre el sentimiento y la liquidez del mercado.

Bitcoin

El gráfico semanal de Bitcoin sigue mostrando un patrón inquietantemente similar al de 2021, justo antes d…

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Estamos viendo en este comienzo de año latigazos brutales entre sectores. Y si hay uno que está pagando, es software.

El ETF de referencia, IGV, está en caída libre y el mercado está actuando como si el Software fuese a dejar de existir. Así que vamos a hacer lo único sensato: entender la narrativa… y ver si esto es una oportunidad o una trampa.

Empecemos por el estado actual de la “narrativa IA”.

Se supone que la IA va a crear una riqueza sin precedentes, pero:

📉 Los trabajadores pierden: serán reemplazados por robots.
📉 Las empresas de software pierden: serán reemplazadas por código generado por IA (Claude, Cursor, etc.).
📉 Las Big Tech pierden: queman su flujo de caja libre en un pozo infinito llamado CapEx.
📉 Los labs de IA pierden: sus márgenes colapsan porque el open source va a tres meses.
📉 Nvidia pierde: sus márgenes colapsan por TPUs y competencia.

Aquí viene el punto clave: el mercado está haciendo dos apuestas mutuamente incompatibles.

• Está vendiendo empresas de hardware bajo la premisa de que “la IA es difícil, carísima y no dará retorno rápido”.

• Y a la vez está vendiendo empresas de software bajo la premisa de que “la IA es tan poderosa que reemplazará a todas las apps ya mismo”.

Spoiler: las dos cosas no pueden ser verdad al mismo tiempo.

O la IA es un bluff caro (malo para hardware, bueno para software),
o es una revolución productiva real (buena para el mundo… y potencialmente mala para el SaaS tradicional).

Pero al mercado no le importa la coherencia. Le importa el pánico, el posicionamiento y el desapalancamiento. Y el resultado es software en caída libre, buscando un suelo que todavía no aparece.

Así que la pregunta no es solo “¿está barato?”.

¿Estamos ante el final de un modelo de negocio…
o simplemente ante una venta mecánica masiva que necesitaba una excusa narrativa?

Porque si el mercado se está contradiciendo, alguien está regalando algo. Solo falta saber quién.

Qué es realmente el Software

El sector Software (o SaaS - Software as a Service) ha sido uno de los grandes triunfadores de la economía durante los últimos 15 años.

La premisa era simple y perfecta:

1. No vendes el producto, lo alquilas: Antes comprabas un CD de Microsoft Office por 100€ y te duraba 5 años. Ahora pagas 10€ al mes para siempre.

2. Es “escalable” infinitamente: Una vez que escribes el código, venderlo a un cliente más te cuesta prácticamente cero (a diferencia de vender una silla o un coche, que tienes que fabricarlos).

3. Ingresos Recurrentes (La droga): Como las empresas pagan mes a mes, los ingresos son predecibles. A la Bolsa le encanta lo que es predecible.

Si tenías un buen software, tenías un foso defensivo (moat) porque programar era difícil, caro y lento.

¿Qué ha cambiado ahora?

La narrativa 2026 es esta: la IA está demoliendo ese moat.

Si la IA hace que programar sea fácil, barato y rápido, entonces el software deja de ser un activo escaso y valioso y empieza a parecerse a una commodity.

Y este matiz es importante:
el miedo no es que dejemos de usar software. Es lo contrario: vamos a usar más software que nunca.

El miedo es que el software se vuelva tan barato de crear que nadie quiera pagar suscripciones millonarias por herramientas que un agente puede replicar, automatizar o sustituir por una capa de “copilot + workflow”.

En una frase:

Reduce el coste de producción (código), reduce el coste de operación (automatización), y presiona el precio final del producto (suscripciones).

Y, por tanto, a las empresas de software les cuesta más ganar dinero.

Si eso se convierte en realidad a escala, el mercado está valorando quién conserva el poder de fijar precios cuando el código deja de ser la barrera.

Vale, esta es la narrativa: la IA ‘comoditiza’ el software, aplasta el pricing y el SaaS pierde su moat. Ahora vamos a lo único que no miente: los gráficos.

IGV

El gráfico de velas semanales no es bonito. Ha pasado de casi 120 a 80 en 3 meses.

• Tiene todas las características de una capitulación de venta. Cuando el volumen se dispara a niveles extremos durante una caída vertical, suele significar que “el último vendedor ha vendido”. Es pánico puro.

• A menudo, este tipo de volumen marca un piso temporal o definitivo (un rebote de “gato muerto” o un suelo de mercado), porque la oferta se agota de golpe. Sin embargo, entrar justo aquí es intentar “coger un cuchillo cayendo”.

• Los activos rara vez se mantienen tan alejados de su media de 21 periodos por mucho tiempo.

• Esto sugiere que, aunque la tendencia es bajista, un rebote violento de reversión a la media es altamente probable en el corto plazo simplemente por “elasticidad”.

El resto del sector: PEOR que IGV

Aquí viene lo incómodo: si te vas a los componentes, la mayoría de gráficos son igual de feos o peores.

IGV, dentro de lo malo, es el que mejor “pinta” tiene porque es el que más se presta a un rebote técnico por capitulación: diversificación y una estructura que puede dar reversión a la media.

Pero en los nombres individuales lo que hay es: roturas de soportes, medias perdidas, gaps, velas de distribución… y esa sensación de que muchos pueden caer otro 10%. Algunos incluso 20–30% si el mercado decide apretar el botón.

Mi tesis: la narrativa es falsa

Bitcoin y Software llevan un tiempo moviéndose a la vez:

Y Bitcoin es un termómetro de liquidez.

Siempre insisto en esto porque la narrativa oficial que quieren meterte es que Bitcoin es un seguro contra la inflación. Y eso no es verdad,

Bitcoin es un seguro contra el exceso de liquidez.

Por eso, cuando no hay liquidez cae.

Nadie piensa “la IA está matando a Bitcoin”. ¿Por qué sí lo dicen sobre el software cuando el precio se mueve exactamente igual en ambos?

Lo que hay es falta de liquidez. Falta de capital. Falta de dólares.

Y ahora, ¿para qué me sirve esto?

1. Los tipos de interés están demasiado altos. Los tipos altos “crean” escasez de dólares porque convierten el dólar en un activo caro de conseguir y caro de mantener.

2. El suelo en software parece estar cerca. Si vemos un posible rebote en software, veremos un rebote en Bitcoin.

3. Falta liquidez en el mercado. Mientras la situación siga así, los sectores beneficiados son los defensivos: Staples y Materials.

Confirmación de nuestra tesis

Primero, el mercado empieza a pensar que en marzo puede haber una bajada de tipos. O baja el coste del dinero o se rompe algo.

Segundo, Bitcoin ha perdido los $73.000 y ha llegado a nuestro objetivo de $65.000. Se encuentra en zona de posible rebote, pero necesita un aumento de liquidez en el sistema. Si no, seguirá hacia los $45.000.

Tercero, los sectores defensivos suben:

Staples (XLP)

El ganador más “puro” de este régimen.

• Se compra por estabilidad de beneficios y porque el mercado paga cashflows cercanos cuando se comprimen múltiplos.

• Es el típico “parking” cuando la gente sale de beta.

Energy (XLE)

Se beneficia cuando el stress viene con inflación pegajosa o riesgo geopolítico (commodities como refugio “real”).

• Si el miedo deriva hacia recesión y caída de demanda, energía deja de ser refugio y puede darse la vuelta rápido.

Materials (XLB)

Aquí el mensaje suele ser doble:

• O bien es inflation hedge / hard assets (cuando el mercado teme que el sistema se recaliente o que haya shocks de oferta),

• o bien es apuesta a CapEx físico (infra, electrificación, reindustrialización) que sigue vivo incluso cuando software dice “stop”.

Conclusión

El mercado está intentando convencernos de que empresas con márgenes del 80% y fosos defensivos enormes valen un 30% menos que hace tres meses porque “ChatGTP escribe código”.

No compres esa historia.

Está cayendo porque el mercado tiene escasez de dólares + aversión al riesgo.

La realidad es más aburrida, pero más rentable: falta dinero en el sistema. Cuando la liquidez se seca, se vende lo que tiene riesgo (Software, Cripto) y se compra lo que se come (Staples). Es un movimiento pendular, no estructural.

Si software encuentra suelo, Bitcoin también lo hará. Hasta entonces, el mercado seguirá usando la excusa de la IA para justificar una venta que, en realidad, es puramente mecánica.

Gracias por leer. Si te ha sido útil, compártelo o respóndeme con dudas/sugerencias.

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Disclaimer: Todo el contenido tiene fines educativos y refleja mi análisis personal del mercado. No constituye asesoramiento financiero ni recomendación de inversión.

Ha terminado el mes de enero y con eso por fin tenemos el resultado del “Barómetro de enero”.

El Barómetro de enero, concebido por Yale Hirsch en 1972, sugiere que el rendimiento del S&P 500 en enero puede predecir el rendimiento del mercado de valores para todo el año. Desde 1950, este indicador solo ha cometido 12 errores.

La idea clásica es: “As goes January, so goes the year” (”como va enero, así va el año”). Es decir:

• Si el S&P 500 sube en enero → el resto del año tiende a ser fuerte (promedio histórico ~16-17% de ganancia anual, y sube en ~87-89% de los casos).

• Si baja en enero → el año suele ser mucho más débil (promedio ~ -1% a +2%, y sube solo en ~60% de los casos).

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Empecemos por lo importante: el Dólar.

Este es el gráfico del Índice Dólar (DXY) que hemos estado siguiendo:

Lo que veis es claro: la figura de “suelo redondeado” que teóricamente debía impulsar el precio al alza ha fallado:

El soporte se ha roto hacia abajo y se ha activado una proyección bajista con un objetivo teórico en los 91.50.

Ahora mismo el precio descansa en una vieja línea de tendencia (96.00), pero la estructura ha cambiado.
El dólar cae.
Y antes de que corras a comprar o vender nada, necesitas entender qué significa esto realmente.

🧠 ¿Qué es el DXY?

El DXY (US Dollar Index) es un “marcador” de la economía global. No mide el dólar contra una sola moneda, sino contra una cesta de las divisas más importantes del mundo (el Euro, el Yen, la Libra, etc.).

• El dato clave: El Euro pesa casi un 58% en esta cesta. Por tanto, lo que pase en Europa afecta directamente a este gráfico.

• ¿Cómo se lee?

  • Si el DXY sube, el dólar aplasta a los demás.

  • Si el DXY baja, el dólar pierde fuerza frente a sus rivales globales. Los demás suben.

🤔 ¿Por qué uso el DXY y no el EUR/USD? (No es lo mismo)

Seguro que alguno está pensando: “Oye, si el Euro pesa tanto en el índice, ¿por qué no miramos directamente el gráfico del Euro/Dólar y acabamos antes?”

Aquí te explico por qué un profesional mira el DXY:

1. Visión Panorámica: El EUR/USD es una pelea entre dos (Europa vs EE. UU.). El DXY es ver cómo se enfrenta el Dólar contra todos. Te da la temperatura real del mercado.

2. El Mundo Real: El petróleo, el oro, la soja y la deuda de los países emergentes se pagan en Dólares, no en “Eurodólares”. Para saber si la economía global respira o se ahoga, necesitas saber el valor del Dólar global, no solo qué tal le va respecto a Alemania.

3. Sin Ruido: A veces el EUR/USD cae porque Europa lo hace fatal, no porque el dólar sea fuerte. El DXY filtra ese ruido.

💥 El Efecto Dominó: El error histórico del BCE

Aquí es donde unimos los puntos y donde la mayoría se pierde.

Si mi gráfico del DXY se cumple y el dólar se cae (91.50), matemáticamente el Euro se tiene que disparar.

Europa NO puede permitirse un Euro fuerte ahora mismo.

La economía europea ya está estancada. Un Euro caro destruiría sus exportaciones y hundiría a Alemania e Italia. El Banco Central Europeo (BCE) está cometiendo un error de política monetaria (siendo hawkish o restrictivo) cuando deberían estar relajando.

La conclusión: Si el Dólar cae, el BCE estará contra la espada y la pared. Se verán obligados a capitular, bajar tipos y encender la impresora para devaluar su propia moneda y sobrevivir.

Estamos ante una carrera hacia el fondo: EE. UU. quiere un dólar barato (Trump) y Europa necesita un Euro barato (Supervivencia).

Y es aquí donde tenemos que girar la cabeza hacia los grandes olvidados: Los Mercados Emergentes.

📊 La Estadística

Siempre intento basarme en datos para mis tesis de inversión. Esta tabla muestra cuánto gana cada activo cuando el Dólar está en tendencia alcista (por encima de la media de 200 días) frente a cuando el Dólar está débil o bajista.

Fíjate bien en la última fila (”Emerging Markets”):

1. Cuando el Dólar está FUERTE (por encima de la media de 200): Los Emergentes solo rentan un 1.4% anualizado.

2. Cuando el Dólar está DÉBIL (por debajo de la media de 200): Los Emergentes rentan un 17.1% anualizado.

🥊 S&P 500 vs. Emergentes

Lo que ves aquí no es el precio de una acción. Es un ratio: $EEM / $SPY. La fuerza de los Mercados Emergentes dividida por la fuerza del S&P 500.

• Si la línea baja: USA gana, Emergentes pierden (lo que ha pasado la última década).

• Si la línea sube: El dinero rota y los Emergentes empiezan a ganar.

Esa línea negra diagonal que viene aplastando el precio desde 2011. Es una tendencia bajista perfecta (en escala logarítmica). Durante 13 años, apostar por Estados Unidos ha sido la jugada fácil, mientras que los emergentes han sido “dinero muerto”.

La realidad actual:
Técnicamente, la tendencia sigue siendo bajista.
No nos engañemos.
El precio aún está por debajo de la línea negra.
No hemos roto nada todavía.

PERO... estamos cerca. El precio está golpeando la puerta. Se está comprimiendo justo debajo de esa resistencia histórica.

⚠️ Nota Importante

Aquí es donde la gente se lía. Si este gráfico rompe hacia arriba, NO significa necesariamente que el S&P 500 vaya a colapsar.

Repito: No estamos diciendo que vendas tus acciones de Apple y corras al búnker.

Un ratio puede subir de dos formas:

1. El numerador sube más rápido: El S&P500 sube un 5%, pero los Emergentes suben un 15% (Bull Market en ambos, pero Emergentes suben más).

2. El denominador cae más fuerte: El mercado cae, pero el S&P 500 se hunde un 10% y los Emergentes solo un 2% (Emergentes actúan como refugio relativo).

La Tesis: Lo que estamos buscando aquí es “Outperformance” (Rendimiento Superior). Si esa línea negra se rompe, significa que, por primera vez en más de una década, tu dinero estará mejor en Sao Paulo o Ciudad de México que en Nueva York.

Estamos vigilando el cambio de ciclo en directo. Así que vamos a ver gráficos y buscar oportunidades.

Empezamos por las cestas y después vamos a mi selección de países. Sobre China, hace poco publiqué un post analizando el mercado asiático, así que aquí no voy a repetirlo.

MSCI Emerging Markets (EEM)

Incluye todo (China, India, Brasil, Taiwán, Corea del Sur...).

Gráfico extremadamente claro. Ojalá todos fuesen así de claros. El precio ha destrozado el techo de más de una década. Estamos cotizando por encima de los $60.

🎯 El Objetivo: Proyectamos la altura de este rango lateral gigantesco hacia arriba, posible movimiento hacia la zona de $80 - $90. 🟢

Latin America 40 (ILF)

• Agrupa las 40 empresas más grandes de toda América Latina.

• ¿Qué lleva dentro? Es básicamente Brasil (aprox. 60%) y México (aprox. 25%), con un toque de Chile, Perú y Colombia.

Otra gráfico extremadamente claro. La rotura está “más que confirmada”, pero nada sube en línea recta eternamente.

• El movimiento ha sido rápido y vertical. 🟢

• El plan: No perseguimos el precio. Esperamos pacientemente a que el mercado respire. 🟡

• Buscamos un descanso o un retroceso (pullback) hacia la zona de ruptura (usaremos nuestras medias habituales). Ahí es donde queremos entrar, cuando el riesgo/beneficio esté a nuestro favor.

Brasil (EWZ)

Brasil es una potencia exportadora (petróleo, hierro, soja, carne). Si la tesis es "Commodities Bull Market", Brasil es el mejor vehículo. Está muy correlacionado con el petróleo que de momento no está subiendo.

El gráfico es muy parecido al ocupar gran parte del índice Latin American 40, la rotura de la directriz es un poco más reciente. 🟢

México (EWW)

México juega con ventaja por ser vecino de EE. UU. (Nearshoring). Su divisa (el Peso) suele ser muy sensible a los movimientos del Dólar. Si el DXY cae, el Peso vuela.

Cuando un activo rompe su máximo histórico, entra en "Price Discovery" (Descubrimiento de Precios). Ya no hay nadie "atrapado" arriba queriendo vender para recuperar su dinero. No hay resistencias, no hay referencias pasadas. Por encima de $78, solo hay aire libre.

El nivel de $100 es el imán psicológico obvio (número redondo).🟢

India (INDA)

El gráfico, que recientemente ha perdido su tendencia alcista, muestra ahora signos de corrección. 🔴

Corea del Sur (EWY)

Corea es la economía más cíclica del mundo. Si el comercio global va bien, Corea vuela. Si hay recesión, Corea se hunde primero.

Muchos discuten si debería ser considerado “Emergente” o “Desarrollado”. Además, es básicamente comprar Samsung (pesa una barbaridad en el índice) y apostar por la tecnología de hardware. Es el termómetro perfecto de la economía real.

• Subida tremendamente vertical. 🟢

• Ha roto los máximos anteriores. 🟢

• Esperaría a una corrección para entrar. 🟡

Argentina (ARGT)

Básicamente, una apuesta por Milei.

• Perdió la tendencia alcista y la recuperó dejando lo que llamamos "una isla”. 🟢

• La tendencia alcista queda confirmada con la rotura de máximos previos. 🟢

Taiwan (EWT)

Por fundamentales es una joya tecnológica irremplazable; por geopolítica es el lugar más peligroso del mundo si China decide actuar. De momento, la rotura de máximos nos deja tranquilidad con objetivo de $100. 🟢

Extra: Emergentes sin China (EMXC)

Para los que no se fían de Xi Jinping ni del Partido Comunista Chino, este es el Emerging Markets ex-China ($EMXC). Básicamente: India, Taiwán, Corea y Brasil sin el riesgo de Pekín.

Breakout alcista fuerte con una vela grande, rango amplio y volumen en aumento, lo que confirma el patrón bullish clásico de triángulo ascendente.

La “Lista de la Compra” para Europa (UCITS)

Nota para lectores europeos: Como sabéis, la normativa MiFID II nos impide comprar los ETFs americanos originales ($EEM, $EWZ, etc.) directamente.

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