El jurado aún no está seguro de qué tipo de recesión tendremos.
A mediados de marzo, el gobierno federal estimó que los datos del producto interno bruto en el primer trimestre disminuirían en un 0.5%.
Esta estimación fue la base de la primera ronda de estimulación del gobierno.
Unos días después, esta suposición fue descartada rápidamente. La nueva respuesta de las encuestas fue que no hay forma de estimar con precisión la pérdida de ventas.
Durante dos meses no sabremos cuánto se ha sacado de la economía.
E incluso entonces, estos datos muestran solo un mal mes. Los datos del segundo trimestre, abril, mayo y junio, no estarán disponibles hasta septiembre.
Estos meses son probablemente los meses realmente malos.
Hasta que tengamos los datos duros en nuestras manos, todavía no sabemos en qué tipo de recesión estamos.
¿Serán un par de cuartos malos? Entonces las luces se encienden de nuevo y luego estás en pleno apogeo?
La realidad es que después de eliminar una contribución importante al crecimiento económico, no tenemos idea de cuál será el daño a largo plazo.
La investigación de McKinsey publicada el fin de semana pasado anuncia nueve posibles opciones de recuperación del mercado.
Lo mejor es que el virus se contiene rápidamente y pronto volveremos al crecimiento económico.
El peor escenario son los "cisnes negros de los cisnes negros".
No están tratando de predecir lo que sucederá, sino que estamos en una posición precaria, y es demasiado pronto para decir lo que sucederá desde aquí.
Eso es lo que hace que el análisis de Jim sea tan actual hoy.
Hoy te cuenta cómo desarrolló su método único de predecir lo que se llama impredecible.
En Strategic Intelligence Australia, Jim escribió a sus suscriptores y expuso las grietas y los peligros en la economía global. De esta forma, los inversores pueden prepararse para momentos como ahora.
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Hasta la próxima
Shae Russell Editor, The Daily Reckoning Australia
Mercados y cisnes negros
Comencé a estudiar teoría de la complejidad como resultado de mi exposición a la gestión de capital a largo plazo (LTCM), el fondo de cobertura que colapsó en 1998 después de que las estrategias de negociación de derivados fallaran catastróficamente.
Después del colapso y el posterior rescate, hablé con uno de los socios de LTCM que dirigía la compañía sobre lo que salió mal.
Estaba familiarizado con los mercados y las estrategias comerciales, pero no era un experto en las matemáticas aplicadas de alta tecnología con las que el Comité de Gestión elaboró sus estrategias.
El compañero con el que hablé era un verdadero cuantificado con un título avanzado en matemáticas.
Le pregunté cómo todas nuestras estrategias comerciales podrían haber perdido dinero al mismo tiempo, aunque no estaban correlacionadas en el pasado.
Sacudió la cabeza y dijo: “Lo que sucedió fue simplemente increíble. Fue un evento con siete desviaciones estándar. "
En las estadísticas, una desviación estándar está simbolizada por la letra griega "Sigma". Incluso los no estadísticos entenderían que un evento de siete sigma rara vez suena.
Pero quería saber qué tan raro.
¡He consultado algunas fuentes técnicas y descubrí que un evento de siete sigma para un evento diario ocurriría menos de una vez cada mil millones de años o menos de cinco veces en la historia del planeta Tierra!
Sabía que mi compañero cuántico tenía las matemáticas adecuadas. Pero sabía que su modelo tenía que estar equivocado ...
Los eventos extremos ocurren cada cuatro años.
Los eventos extremos ocurrieron en los mercados en 1987, 1994 y luego en 1998. Ocurrieron aproximadamente cada cuatro años.
Cualquier modelo que haya tratado de explicar un evento como algo que ha sucedido cada mil millones de años puede no ser el modelo correcto para comprender la dinámica de algo que ha sucedido cada cuatro años ...
Después de este encuentro, emprendí una odisea de 10 años para encontrar el método analítico adecuado para comprender los riesgos en los mercados de capitales.
He estudiado física, teoría de redes, teoría de grafos, teoría de la complejidad, matemática aplicada y muchas otras áreas que se han relacionado de varias maneras con el funcionamiento real de los mercados de capitales.
Con el tiempo, vi que los mercados de capitales eran sistemas complejos y que la teoría de la complejidad, una rama de la física, era la mejor manera de comprender y gestionar los riesgos y anticipar la caída del mercado. Comencé a dar conferencias y escribir sobre el tema, incluidos varios artículos publicados en revistas.
Construí sistemas con socios que usaban la teoría de la complejidad y disciplinas relacionadas para identificar eventos geopolíticos en los mercados de capitales antes de que estos eventos fueran conocidos por el público.
Finalmente, recibí invitaciones para enseñar y asesorar en algunas de las principales universidades y laboratorios del mundo para la teoría de la complejidad, incluida la Universidad Johns Hopkins, la Universidad Northwestern, el Laboratorio Nacional de Los Alamos y el Laboratorio de Física Aplicada.
Conecte la física con los mercados financieros.
En estos lugares, promoví continuamente la idea de esfuerzos interdisciplinarios para resolver los secretos más profundos de los mercados de capitales.
Sabía que ningún campo único tenía todas las respuestas, pero una combinación de experiencia de diferentes áreas podría producir ideas y métodos que podrían avanzar en el arte de la gestión de riesgos financieros.
Sugerí que un equipo de físicos, modeladores de computadoras, matemáticos aplicados, abogados, economistas, sociólogos y otros pudieran refinar los modelos teóricos que yo y otros desarrollamos y sugerir un programa de investigación y experimentación empírica para validar la teoría.
Estas sugerencias fueron bien recibidas por los científicos con los que trabajé, pero rechazadas e ignoradas por los economistas.
Los principales economistas, sin excepción, creían que no podían aprender nada de la física y que los modelos económicos y financieros estándar eran una buena explicación para los precios de los valores y la dinámica del mercado de capitales.
Cada vez que economistas prominentes se enfrentaban a un evento de mercado "siete sigma", lo descartaban como "atípico" y optimizaban ligeramente sus modelos sin darse cuenta de que sus modelos no funcionaban en absoluto.
Los físicos tenían otro problema.
Querían trabajar juntos en problemas económicos, pero no eran expertos en el mercado financiero.
Habían pasado sus carreras aprendiendo física teórica y no necesariamente sabían más sobre los mercados de capitales que el inversionista cotidiano que estaba preocupado por su plan 401 (k).
Yo era un participante inusual en el campo. La mayoría de mis empleados eran físicos que intentaron aprender los mercados de capitales. Era un experto en el mercado de capitales que se tomó el tiempo de aprender física.
Uno de los líderes del equipo en Los Alamos, un ingeniero de TI del MIT llamado David Izraelevitz, me dijo en 2009 que yo era la única persona que él conocía y que tenía un profundo conocimiento de las finanzas y la física que se combinaba de una manera que El problema podría resolver secretos sobre la causa del colapso de los mercados financieros.
Lo tomé como un gran cumplido.
Sabía que tomaría décadas desarrollar una teoría de la complejidad financiera completamente desarrollada y probada con contribuciones de muchos investigadores, pero me complació saber que contribuí al campo con un pie en el laboratorio de física y un pie en el campo. Wall Street
Mi trabajo en este y otros proyectos continúa hasta nuestros días.
La inestabilidad es el verdadero problema
Este enfoque está en marcado contraste con los modelos de equilibrio estándar que utilizan la Fed y otros analistas convencionales.
Un modelo de equilibrio, como lo usa la Fed en sus pronósticos económicos, básicamente dice que el mundo funciona como un reloj. Ocasionalmente, según el modelo, se producen fallos de funcionamiento y el sistema se desequilibra.
Luego, simplemente aplique la política y vuelva a equilibrarla. Es como volver a encender el reloj. Esta es una forma corta para describir qué es un modelo de equilibrio.
Desafortunadamente, el mundo no funciona de esa manera. La teoría de la complejidad y la dinámica compleja lo explican mucho mejor.
La necesidad en un área de los mercados financieros se está extendiendo a otras áreas aparentemente no relacionadas de los mercados financieros. De hecho, la matemática de la infección financiera es exactamente la misma que la matemática de la infección por enfermedades o virus. Por eso lo llaman contagio. Uno es similar al otro en términos de distribución.
¿Cuáles son ejemplos de complejidad?
Uno de mis favoritos es lo que llamo avalancha y copo de nieve. Es una metáfora de la forma en que funciona realmente la ciencia, pero debo tener claro que no se trata solo de metáforas. La ciencia, las matemáticas y la dinámica son en realidad las mismas que en los mercados financieros.
Imagínese en la ladera de una montaña. Puedes ver una capa de nieve acumulándose en la línea de la cresta mientras continúa nevando. Puede ver en la escena que existe el riesgo de una avalancha.
Ves un copo de nieve cayendo del cielo sobre la capa de nieve. Molesta a otros copos de nieve que yacen allí. Entonces la nieve comienza a extenderse ... luego comienza a deslizarse ... luego gana impulso hasta que finalmente se afloja y toda la montaña baja y entierra el pueblo.
Algunas personas se refieren a estos copos de nieve como "cisnes negros" porque son inesperados y sorprendentes.
Sin embargo, no se sorprenderá si comprende la dinámica del sistema y puede estimar la escala del sistema.
Pregunta: ¿A qué culpas? ¿Culpas al copo de nieve o al manto de nieve inestable?
Yo digo que el copo de nieve es irrelevante. Si no fue un copo de nieve lo que causó la avalancha, podría haber sido antes o después o mañana.
La inestabilidad de todo el sistema fue un problema.
Entonces, cuando pienso en los riesgos en el sistema financiero, no me concentro en el "copo de nieve" que causará problemas. El gatillo no importa.
En última instancia, no se trata de los copos de nieve, sino de las condiciones críticas iniciales que hacen posible la posibilidad de una reacción en cadena o avalancha. El virus corona fue solo el copo de nieve que desencadenó la crisis actual.
Entonces ahora tenemos la avalancha. Y desenterrar no será fácil.
Todo lo mejor
Jim Rickards, Estratega, The Daily Reckoning Australia
PD: El experto del mercado Shae Russell predice cinco efectos del reciente colapso del mercado que podrían representar una amenaza aún mayor para los activos de un inversionista promedio que el colapso mismo. Haga clic aquí para obtener más información.
La contribución El método de predicción de lo llamado impredecible apareció por primera vez en Daily Reckoning Australia.
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