Cómo se construye una estrategia RSL

Antes de la primera compra

Antes de la primera compra se fijan el índice y la medida por la que se ordena. Un puesto solo es comparable dentro de un índice, porque indica la posición de una acción entre todas las acciones del mismo índice. Cambiar de índice o de medida cada vez que otra elección habría salido mejor a posteriori significa elegir una regla después de los hechos. Esa fue precisamente la objeción que Jensen y Benington (1970) plantearon a los resultados de Levy.

La cartera contiene las cinco acciones mejor clasificadas. No hay evidencia para este número. Los estudios sobre el efecto momentum forman carteras de decenas o cientos de acciones, y según Statman (1987) una cartera solo se considera ampliamente diversificada a partir de 30 a 40 acciones. Cinco posiciones están considerablemente más concentradas: el precio de una sola acción mueve una quinta parte de la cartera.

Las cinco posiciones se compran con el mismo importe, independientemente del precio de la acción o del valor de mercado de la empresa. Jegadeesh y Titman (1993) ponderan sus carteras de la misma forma en su confirmación del efecto momentum. Con 5000 USD para invertir, cada acción recibe 5000 USD ÷ 5 = 1000 USD.

Importes iguales suelen requerir un bróker que ofrezca acciones fraccionadas, es decir, la compra de fracciones de una acción. Si una acción cuesta 1800 USD, 1000 USD no bastan para una acción entera; con fracciones se compran 1000 USD ÷ 1800 USD = 0,556 acciones. Sin fracciones, cuanto menor es el importe invertido, más se diferencian las posiciones entre sí.

La compra

Las cinco acciones con el RSL más alto entran en la cartera. El enfoque se remonta a Levy (1967), que formaba sus carteras con las acciones de valores más altos. Dos comprobaciones opcionales, descritas más abajo, pueden saltarse una acción de la parte alta.

Un filtro de mercado aplaza las compras nuevas mientras el mercado en su conjunto está por debajo de su tendencia. Cooper, Gutierrez y Hameed (2004) muestran que el momentum relativo obtiene sus beneficios sobre todo después de mercados alcistas. Daniel y Moskowitz (2016) encuentran las mayores pérdidas de la estrategia de momentum en la recuperación tras un desplome del mercado. Faber (2007) prueba una regla de tendencia basada en la media móvil para clases de activos completas; para acciones concretas no se ha estudiado. El resumen de la tendencia del mercado muestra dónde está ahora el mercado en su conjunto.

En una adquisición, una empresa se vende en su totalidad: un comprador ofrece a todos los accionistas un precio fijo por acción. La oferta dispara el precio de golpe y lo lleva así a la parte alta de la clasificación; apenas puede subir más, porque el comprador no paga más de lo ofrecido. Cuando Elon Musk compró Twitter en 2022, la oferta era de 54,20 USD y la acción cotizaba a 49,11 USD el 28 de abril. Si la operación salía adelante, quedaba una ganancia de (54,20 USD − 49,11 USD) ÷ 49,11 USD = 10,4 %. Cuando Musk intentó retirarse de la compra en julio, el precio cayó a 32,65 USD hasta el 11 de julio, es decir, (32,65 USD − 49,11 USD) ÷ 49,11 USD = −33,5 %. Mitchell y Pulvino (2001) describen este patrón de pequeña ganancia y gran riesgo de pérdida para las apuestas por adquisiciones en general. Por eso, una regla opcional se salta las acciones cuya empresa va a venderse en su totalidad.

Un sector es un grupo de empresas de la misma industria, como la tecnología o la energía. Según Moskowitz y Grinblatt (1999), el momentum aparece a menudo en industrias enteras a la vez, de modo que las cinco acciones mejor clasificadas proceden con frecuencia del mismo sector. Por eso, una regla opcional limita el número de posiciones por sector, por ejemplo a dos. El límite reduce el riesgo de concentración, es decir, la dependencia de la cartera de una sola industria. Al mismo tiempo renuncia a parte del efecto, porque Moskowitz y Grinblatt atribuyen una gran parte del momentum a las industrias.

La revisión semanal

La cartera se compara con la clasificación actual una vez por semana, en un día fijo. El RSL se basa en precios de cierre semanales, como ya ocurría en Levy (1967); una revisión diaria cambia poco la clasificación, pero crea más ocasiones de operar. La lista de este sitio se recalcula cada día; la estrategia utiliza un día por semana.

Una banda de mantenimiento separa el umbral de compra del umbral de venta. Las acciones solo se compran en los puestos 1 a 5; se mantienen mientras estén en el cuartil superior de la clasificación. Con 500 acciones, el cuartil superior termina en el puesto 500 ÷ 4 = 125. Sin banda de mantenimiento, cada posición se vendería en cuanto pasara del puesto 5 al 6, y cada cambio cuesta comisiones. Novy-Marx y Velikov (2016) muestran que esa separación reduce sustancialmente los costes de negociación de las estrategias de momentum. La lista da a los puestos 1 a 5 y a todas las filas por debajo del cuartil superior su propio color de fondo.

La rotación de las acciones de la cartera

Una posición se vende en cuanto se da una de dos condiciones: sale del cuartil superior de la clasificación o su RSL cae por debajo de 1,00. La primera condición es la banda de mantenimiento de la sección anterior. La segunda se aplica cuando el precio cae por debajo de su propia media, aunque el puesto siga siendo suficiente. Esto ocurre en mercados débiles porque la clasificación siempre está llena: si menos de una cuarta parte de las acciones está por encima de 1,00, el cuartil superior también contiene acciones por debajo. El 16 de octubre de 2026, 254 de 500 acciones del S&P 500 estaban por encima de 1,00. La evidencia del umbral de 1,00 es débil, porque Faber (2007) solo lo probó con clases de activos.

El hueco libre pasa a la acción mejor clasificada que todavía no está en la cartera; para ella rigen las mismas comprobaciones que en la primera compra. Si el mercado en su conjunto está por debajo de su tendencia, el dinero queda sin invertir hasta una revisión posterior. Solo una quinta parte de la ganancia de una venta se suma al importe por posición: con un importe de 1000 USD y una venta por 1500 USD, son 500 USD ÷ 5 = 100 USD, es decir, 1100 USD para la acción nueva y para cada cambio posterior. Los 400 USD restantes quedan como reserva y cubren ventas posteriores que aporten menos que el importe. Una pérdida reduce el importe de la misma forma. Así las posiciones se mantienen cerca de importes iguales, con una orden para la venta y otra para la compra. No hay ningún estudio sobre esta regla.

Lo que cuesta cada cambio

Cada rotación consta de dos órdenes, una venta y una compra. Cada orden cuesta una comisión del bróker y el diferencial, es decir, la distancia entre el precio para compradores y el precio para vendedores. Con 20 rotaciones al año supuestas, son 20 × 2 = 40 órdenes; a 1 USD por orden, eso supone 40 USD al año, o 40 USD ÷ 5000 USD = 0,8 % de una inversión de 5000 USD, sin contar el diferencial. Los costes ya anularon los resultados de Levy: Jensen y Benington (1970) no encontraron ninguna ventaja frente a comprar y mantener después de costes. Lesmond, Schill y Zhou (2004) muestran que los beneficios del momentum surgen sobre todo en acciones caras de negociar. A estos costes se suman los impuestos: según el país, una venta con ganancia puede tributar, y la regla del importe en la rotación trabaja entonces con la ganancia después de impuestos.

Qué está respaldado y qué no

Cada componente de esta estrategia se apoya por separado en un estudio, con dos excepciones: el número de cinco posiciones y la regla del importe en la rotación. La combinación de los componentes no se ha comprobado científicamente, y este sitio no tiene un backtest propio. Un backtest es un cálculo que aplica una estrategia a precios pasados y muestra cómo se habría comportado entonces.

• Índice y medida: se fijan de antemano, a partir de la objeción que Jensen y Benington (1970) plantearon a Levy.
• Cinco posiciones: no hay evidencia para este número; Levy comparó el 10 % más fuerte de sus 200 acciones, es decir, 200 × 10 % = 20 acciones, y en el S&P 500 serían 500 × 10 % = 50.
• Importes iguales: respaldados por Jegadeesh y Titman (1993).
• Compra en la parte alta: respaldada por Levy (1967).
• Filtro de mercado: Cooper, Gutierrez y Hameed (2004) y Daniel y Moskowitz (2016) muestran la dependencia de las condiciones del mercado; la regla de tendencia en sí no se ha probado con acciones concretas.
• Adquisiciones: Mitchell y Pulvino (2001) estudian las apuestas por adquisiciones; no dicen nada sobre estrategias de momentum.
• Límite por sector: Moskowitz y Grinblatt (1999) dan el motivo, pero no miden su efecto.
• Revisión semanal: adopta el ritmo de los precios semanales de Levy (Levy (1967)).
• Banda de mantenimiento: respaldada por Novy-Marx y Velikov (2016).
• Venta por debajo de 1,00: la evidencia es débil, porque Faber (2007) solo probó la regla con clases de activos.
• Importe en la rotación: no hay evidencia para esta regla; solo sirve para mantener bajo el número de órdenes.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto dinero necesita esta estrategia?

No hay un mínimo fijo; con acciones fraccionadas, cada posición puede comprarse incluso con un importe pequeño. Sin embargo, los costes pesan más cuanto menor es el importe invertido. Con 40 USD de comisiones al año, son 40 USD ÷ 5000 USD = 0,8 % de una inversión de 5000 USD, y ya 40 USD ÷ 2000 USD = 2 % de 2000 USD.

¿Por qué solo cinco acciones?

Cinco posiciones son una elección de esta página sin evidencia que la respalde. Más posiciones reparten el riesgo de forma más amplia: Levy comparó 20 acciones, y según Statman (1987) una cartera solo se considera ampliamente diversificada a partir de 30 a 40 acciones. Sin embargo, cada posición adicional trae más rotaciones y, con ellas, más órdenes. El número es un equilibrio entre diversificación y costes.

¿Qué ocurre cuando la tendencia del mercado está en rojo?

El filtro de mercado se aplica en cuanto el RSL del índice S&P 500 está en 1,00 o por debajo, es decir, en rojo y en amarillo con un índice débil. Las posiciones de la cartera no se ven afectadas; para ellas sigue rigiendo la regla de venta. El dinero de las ventas queda sin invertir hasta que el índice vuelve a superar su media. En una caída prolongada, la cartera se convierte así poco a poco en liquidez.

¿Funciona también con otro índice?

Sí. La lista calcula una clasificación propia para cada índice, y las reglas de esta página pueden aplicarse a cualquiera de ellos. El índice se fija antes de la primera compra y no se cambia después. En un índice más pequeño, el cuartil superior termina antes: con 100 acciones, en el puesto 100 ÷ 4 = 25. La tendencia del mercado de este sitio solo muestra el S&P 500.

¿Por qué la revisión es solo una vez por semana?

El RSL se basa en precios de cierre semanales: dentro de una semana solo cambia el precio actual del numerador, mientras que la media del denominador sigue igual. Una revisión diaria crea más ocasiones de operar sin cambiar la base de la medida. Cada cambio adicional cuesta dos órdenes. Un día fijo evita además que el momento de la revisión se elija según el movimiento del precio.

¿Da la lista señales de compra?

No. La lista ordena las acciones de un índice según una medida y no recomienda ninguna. Un puesto en la parte alta significa que el precio está más por encima de su media que en las demás acciones; no dice nada sobre la evolución futura. Esta página explica cómo puede convertirse esa clasificación en reglas. Si alguien las aplica, y cómo, es decisión suya.

Para seguir leyendo

Fuentes

Qué estudio respalda qué regla se indica en la sección «Qué está respaldado y qué no». Los enlaces llevan al artículo a través de su DOI.

• Robert A. Levy (1967): Relative Strength as a Criterion for Investment Selection. The Journal of Finance 22(4), págs. 595–610. doi:10.1111/j.1540-6261.1967.tb00295.x
• Michael C. Jensen, George A. Benington (1970): Random Walks and Technical Theories: Some Additional Evidence. The Journal of Finance 25(2), págs. 469–482. doi:10.1111/j.1540-6261.1970.tb00671.x
• Meir Statman (1987): How Many Stocks Make a Diversified Portfolio?. Journal of Financial and Quantitative Analysis 22(3), págs. 353–363. doi:10.2307/2330969
• Narasimhan Jegadeesh, Sheridan Titman (1993): Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency. The Journal of Finance 48(1), págs. 65–91. doi:10.1111/j.1540-6261.1993.tb04702.x
• Tobias J. Moskowitz, Mark Grinblatt (1999): Do Industries Explain Momentum?. The Journal of Finance 54(4), págs. 1249–1290. doi:10.1111/0022-1082.00146
• Mark Mitchell, Todd Pulvino (2001): Characteristics of Risk and Return in Risk Arbitrage. The Journal of Finance 56(6), págs. 2135–2175. doi:10.1111/0022-1082.00401
• Michael J. Cooper, Roberto C. Gutierrez Jr., Allaudeen Hameed (2004): Market States and Momentum. The Journal of Finance 59(3), págs. 1345–1365. doi:10.1111/j.1540-6261.2004.00665.x
• David A. Lesmond, Michael J. Schill, Chunsheng Zhou (2004): The Illusory Nature of Momentum Profits. Journal of Financial Economics 71(2), págs. 349–380. doi:10.1016/S0304-405X(03)00206-X
• Mebane T. Faber (2007): A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation. The Journal of Wealth Management 9(4), págs. 69–79. doi:10.3905/jwm.2007.674809
• Kent Daniel, Tobias J. Moskowitz (2016): Momentum Crashes. Journal of Financial Economics 122(2), págs. 221–247. doi:10.1016/j.jfineco.2015.12.002
• Robert Novy-Marx, Mihail Velikov (2016): A Taxonomy of Anomalies and Their Trading Costs. The Review of Financial Studies 29(1), págs. 104–147. doi:10.1093/rfs/hhv063