Costo de perder los mejores días del mercado

Perder los mejores días es el costo oculto de intentar hacer market timing. Desde principios de 2016, mantener una inversión total en el S&P 500 a través de su ETF de seguimiento, SPY, generó un retorno de 275.5%. Si se omiten únicamente los diez mejores días de esa década, el retorno cae a 97%. Los mejores días no llegan en tardes tranquilas. Se agrupan dentro de los periodos más volátiles y peores del mercado, justo donde un inversor nervioso siente más la tentación de vender.

El costo de perder los mejores días

Esta es la idea central en una sola línea. Tome cada día de negociación desde principios de 2016, clasifíquelos por su retorno diario y elimine los mejores de una posición simple de buy-and-hold en SPY. Todos los demás días permanecen exactamente igual. El gráfico muestra el resultado compuesto de la década al eliminar los mejores días.

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY dt
),
rets AS (
    SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
ranked AS (
    SELECT log(1 + ret) AS lr, row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS rnk
    FROM rets
    WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
)
SELECT k AS best_days_missed,
       round((exp(sumIf(lr, rnk > k)) - 1) * 100, 1) AS total_return_pct
FROM ranked
CROSS JOIN (SELECT arrayJoin([0, 10, 20, 30, 50]) AS k) AS kvals
GROUP BY k
ORDER BY k

Con inversión total, SPY compuso un 275.5% durante el periodo. Al eliminar los 10 mejores días, aproximadamente dos tercios de esa ganancia desaparecen, dejando un 97%. Al eliminar los 20 mejores, queda un 42.4%. Al eliminar los mejores 50, la década completa se vuelve negativa, con un -32.5%. Cincuenta días de más de dos mil cargaron con todo el resultado. El retorno a largo plazo no se distribuye uniformemente en el tiempo. Se concentra en un número reducido de sesiones enormes.

Por qué es imposible evitar los mejores días a propósito

La objeción obvia es que un inversor inteligente también evitaría los días malos. En la práctica, los días buenos y los malos coinciden. Si se agrupan los veinte días de mayor subida y los veinte días de mayor caída por el año en que ocurrieron, se acumulan en la misma lista corta de años.

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY dt
),
rets AS (
    SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
clean AS (
    SELECT dt, ret FROM rets WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
),
ranked AS (
    SELECT dt, ret,
           row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS best_rnk,
           row_number() OVER (ORDER BY ret ASC) AS worst_rnk
    FROM clean
)
SELECT toYear(dt) AS year,
       countIf(best_rnk <= 20) AS best_20_days,
       countIf(worst_rnk <= 20) AS worst_20_days
FROM ranked
GROUP BY year
ORDER BY year

Tan solo el año 2020 contuvo el 11 de los veinte mejores días y el 9 de los veinte peores. El bear market de 2022 contuvo el 5 de cada uno. Los años tranquilos intermedios no aportaron casi nada de ninguno de los dos. Los días de subida extrema y los de caída extrema son el mismo clima, llegando juntos durante los pánicos. Una regla que evitara los crashes también habría evitado las recuperaciones situadas justo al lado de ellos.

Cuándo ocurrieron realmente los mayores días de subida

Al analizar los mejores días individuales, el patrón se vuelve aún más claro. Estos son los diez mayores incrementos de un solo día para SPY durante la década, ordenados por magnitud.

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY dt
),
rets AS (
    SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
clean AS (
    SELECT dt, ret FROM rets WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
),
ranked AS (
    SELECT dt, ret, row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS best_rnk FROM clean
)
SELECT formatDateTime(dt, '%b %e, %Y') AS episode,
       round(ret * 100, 1) AS daily_return_pct
FROM ranked
WHERE best_rnk <= 10
ORDER BY daily_return_pct DESC

El mejor día único de la década fue el Mar 24, 2020, cuando SPY saltó un 9.5%. La mayoría de los diez días de mayor subida ocurrieron durante el crash de la primavera de 2020, con el resto a finales de 2018, en la caída de 2022 y en la venta masiva de abril de 2025. Incluso el más pequeño de estos diez ganó un 4.4% en una sesión. Cada uno de ellos ocurrió mientras el mercado caía con fuerza a su alrededor. Un inversor que vendiera tras una semana aterradora para esperar a que la situación se estabilizara, habría estado en efectivo precisamente durante estos rebotes.

Tiempo en el mercado, no market timing

La frase clásica es que el tiempo en el mercado vence al market timing, y la aritmética detrás de esto es contundente. Una década de ganancias se concentra al final en unas pocas docenas de sesiones, y esas sesiones aparecen en medio de las ventas masivas en lugar de después de ellas. Retirarse para evitar el peor día significa arriesgarse a retirarse antes del mejor, y ambos suelen estar separados por pocos días.

Esta es la misma lección que subyace a comprar cuando otros tienen miedo: las recuperaciones más agudas comienzan mientras los titulares siguen siendo negativos. También se conecta con la forma en que se construye una cartera para ser mantenida. Soportar las caídas es más fácil con posiciones dimensionadas para el recorrido, lo cual es parte del argumento para limitar el riesgo de concentración y para apoyarse en acciones de baja volatilidad que son más fáciles de mantener durante una tormenta. Los mejores días no son una recompensa por la astucia. Son una recompensa por seguir sentado en su lugar.

FAQ

¿Cuál es el costo de perder los mejores días del mercado?

Desde 2016, mantenerse invertido en SPY generó un 275.5%. Perder solo los diez mejores días redujo eso a un 97%, y perder los cincuenta mejores convirtió la década en negativa con un -32.5%. Un pequeño número de días carga con la mayor parte del retorno a largo plazo.

¿Por qué no puedo simplemente evitar los peores días?

Los mejores y peores días se agrupan en los mismos periodos volátiles, a menudo dentro de la misma semana. En 2020, el 11 de los veinte mejores días y el 9 de los veinte peores ocurrieron en ese único año. No existe una regla confiable que los separe de antemano, y vender para evitar las caídas suele significar perderse los rebotes.

¿Cuándo ocurrieron los mayores días de subida?

El mejor día único de SPY desde 2016 fue el Mar 24, 2020, con una ganancia de 9.5%. La mayoría de los diez días de mayor subida ocurrieron durante el crash de la primavera de 2020, con otros a finales de 2018, en 2022 y en abril de 2025, todos durante caídas agudas del mercado.

¿El tiempo en el mercado vence al market timing?

Con este registro, sí. Una posición totalmente invertida compuso mucho más que cualquier versión que se retirara y perdiera incluso algunas de las mejores sesiones. Los mejores días son demasiado pocos y están demasiado concentrados dentro de las tendencias bajistas como para operar alrededor de ellos de forma confiable.

Cada cifra aquí es una consulta almacenada que puede abrir y auditar. Ejecute la misma prueba de mejores días en cualquier índice o acción en la terminal de Strasmore.