Cuando el Modelo
No Sabe —
Esa Es la Señal.

Construimos un sistema que detecta cambios de ciclo económico antes de que el precio los confirme. La clave no está en lo que el modelo predice — está en los momentos donde admite que no sabe.

El problema que los modelos clásicos ignoran

La mayoría de las herramientas de riesgo miden cuánto se movió el mercado. Pero hay una pregunta más importante que casi nadie hace: ¿el mercado se está moviendo de una forma que el modelo reconoce, o está haciendo algo que nunca hizo antes?

Esa diferencia es enorme. Cuando SPY, el oro y los bonos empiezan a moverse juntos de una manera inusual, algo está cambiando en la estructura del mercado. Y eso pasa antes de que el precio te lo diga.

Ese es exactamente el momento que este sistema intenta capturar.

“Los mercados no dan avisos. Pero dejan huellas — en el oro, en las tasas, en la forma en que el equity reacciona. Si sabes leerlas juntas, llegas antes.”

Qué datos usa el modelo y por qué

El sistema trabaja con tres activos: SPY (el mercado de acciones), GLD (el oro) y ^TNX (la tasa del bono del Tesoro a 10 años). De ellos extrae cuatro señales que, combinadas, describen en qué fase del ciclo está el mercado.

El ratio SPY/GLD es probablemente la señal más potente de las cuatro. Cuando sube, el dinero está fluyendo hacia acciones — señal de expansión. Cuando cae, el dinero busca refugio en el oro — señal de que algo se está complicando. Los cambios en la tasa del bono te dicen si la Fed está apretando o aflojando. La volatilidad de SPY te dice si el mercado está nervioso. Y los retornos diarios te dan el pulso del momentum.

Cómo funciona el modelo por dentro

El modelo es intencionalmente simple — y eso es una ventaja. En lugar de una caja negra con miles de parámetros, usamos una sola neurona cuyo funcionamiento podés explicar en una oración: combina las cuatro señales con pesos que reflejan lógica económica real, y convierte el resultado en una probabilidad.

Las cuatro señales entran con pesos que tienen sentido económico. La volatilidad alta (+1.5) y las tasas subiendo (+0.7) empujan hacia régimen contractivo. Un ratio SPY/GLD alto (−0.9) y retornos positivos (−0.4) empujan hacia expansión. El nodo sigmoid convierte todo eso en una probabilidad entre 0 y 1.

Lo que el modelo ve en el tiempo

P(t) no es una línea suave — oscila constantemente. Eso es intencional. El mercado no tiene un régimen fijo durante meses; cambia día a día. Lo que nos interesa es cuándo esa oscilación se sostiene por encima del umbral de 0.60, o cuándo el modelo empieza a dudar de sí mismo.

Cuando el modelo no sabe — ahí está la señal

Los puntos rojos en el gráfico de precio no marcan caídas — marcan los días donde Σ*(t) superó el umbral. Y lo interesante es que en los dos eventos más importantes del período, esos puntos aparecen justo al inicio de la corrección, no después. El modelo detectó que algo estaba cambiando antes de que el precio lo confirmara.

Panel superior: precio de SPY con las zonas de Risk-Off sombreadas y los puntos rojos donde la incertidumbre del modelo superó el umbral. Panel inferior: Σ*(t) a lo largo del tiempo. Los dos spikes — Q1 2020 y mediados de 2022 — marcan exactamente los momentos donde el mercado entró en un régimen que el modelo no había visto antes.

El mapa completo del ciclo sobre el precio

Cuando ponemos el overlay de Risk-On/Risk-Off directamente sobre el precio de SPY, el cuadro se vuelve muy claro. El período 2019–2022 estuvo dominado por señales de riesgo — no porque el precio haya caído todo el tiempo, sino porque la estructura interna del mercado (vol, tasas, relación con el oro) estaba constantemente enviando señales de inestabilidad.

Las zonas rojas muestran los períodos donde el modelo clasificó el entorno como Risk-Off. La recuperación limpia de 2023–2024 coincide con el período donde tanto P(t) como Σ*(t) se mantuvieron bajos — el modelo operaba en terreno conocido y con alta convicción de expansión.

Del modelo al portfolio: posicionarse según la confianza

El insight más poderoso de este sistema no es la señal de régimen — es cómo esa señal se traduce en tamaño de posición. En lugar de entrar o salir de golpe, el modelo ajusta la exposición de forma continua según su propio nivel de confianza. Cuando no sabe, apuesta menos. Cuando sabe bien, apuesta más.

Panel superior: retorno acumulado de la estrategia (verde) contra mantener SPY sin tocar (azul). Panel del medio: cómo varía el tamaño de posición en el tiempo — se contrae exactamente en los momentos de mayor incertidumbre. Panel inferior: Σ*(t) sincronizado con los otros dos. Período 2019–2024. Sharpe estrategia: 1.86 vs 0.81. Caída máxima: −7.2% vs −32.5%.

Cada frame agrega 14 días de trading. Observá cómo el sombreado Risk-Off cubre los períodos de estrés antes de que queden confirmados por el precio final de cada período.

Los picos rojos sobre el umbral de 0.65 son la señal de que el modelo entró en territorio desconocido. Fijate cómo después de cada transición importante, Σ*(t) cae rápido — el modelo re-aprende la nueva estructura del mercado y vuelve a operar con confianza.