Puedes vencer al mercado de valores evitando sus peores días. Pero no lo harás

Recientemente, una publicación de un estratega de mercado se volvió viral en la plataforma social X. Aquí tienes una captura de pantalla de la publicación en cuestión:

		Lance Roberts' Post en X

Datos al 15 de marzo de 2026.

Para resumirlo, según este estratega, podrías haber ganado mucho más evitando las mayores pérdidas del mercado que lo que renunciaste al estar fuera del mercado en los días en que registró sus mayores ganancias. La implicación es que deberías intentar eludir los peores días y preocuparte menos por participar en los mejores días.

Así que, vamos a evaluar esa afirmación.

Comprobación de hechos

Para empezar, ¿esta publicación es correcta en términos fácticos? Sí. Volví a ejecutar el análisis y obtuve las mismas cifras que el autor. Habrías ganado más evitando S&P’s 10 worst days que lo que perdiste al perderte S&P’s 10 best days. Aquí están S&P’s 10 worst days y S&P’s 10 best days de ese periodo:

¿Por qué habrías ganado más evitando los peores días que lo que habrías perdido por perderte los mejores días? Aunque la pérdida promedio en los 10 peores días fue ligeramente menor que la ganancia promedio en los 10 mejores días, las pérdidas tienen más impacto una vez que se componen.

Para ilustrar, imagina tener una acción que hoy pierde 10% y mañana pierde 4%, pero al día siguiente gana 5% y al día siguiente de ese gana 10%. Tu pérdida promedio es ligeramente menor (7.0%) que tu ganancia promedio (7.5%). Pero no vuelves a quedar en cero. Más bien, has perdido alrededor de 0.2%.

La publicación supera la comprobación de hechos.

Comprobación de matices

Dicho eso, la publicación de Roberts es engañosa de algunas maneras.

Por ejemplo, expresa el rendimiento de forma acumulada. Dado que se trataba de un horizonte de 25 años o más, incluso las diferencias anuales más pequeñas pueden acumularse y, cuando se expresan de esa manera, parecer un abismo al final.

Resulta que la diferencia en el rendimiento anual entre perderse los peores días y perderse los mejores días era estrecha. Hubo una penalización de 2.40% por año por perderse S&P’s 10 best days y una recompensa de 2.66% por año por perderse S&P’s 10 worst days; una diferencia anual de 26 puntos básicos.

		S&P 500: Performance Excluding the Index's 10 Best and 10 Worst Days (Jan. 1, 1990 –March 13, 2026)

Fuente: Morningstar Direct, cálculos del autor. Datos al 13 de marzo de 2026. Los rendimientos PR del S&P 500 no reflejan la reinversión de dividendos. Descargar CSV.

Podrías argumentar que incluso una diferencia pequeña puede acumularse hasta convertirse en mucho en términos de dólares a lo largo del largo plazo, haciendo válida la publicación en redes sociales. Pero eso se vuelve más difícil de sostener cuando consideras que el beneficio de evitar S&P’s 10 worst days y la penalización por perderse S&P’s 10 best days han variado con el tiempo.

Para ilustrar, calculé los rendimientos móviles de 10 años del S&P 500 desde Jan. 1, 1929, hasta Feb. 28, 2026, de dos maneras: el rendimiento del índice excluyendo los 10 mejores días y el rendimiento excluyendo los 10 peores días. También calculé la diferencia neta entre la penalización por perderse los mejores días y el bono por evitar los peores días.

		S&P 500: Rolling 10-Year Excess Return From Excluding the 10 Best and 10 Worst Days

Fuente: Morningstar Direct; cálculos del autor. Datos al Feb. 28, 2026. El S&P 500 PR excluye la reinversión de dividendos; periodos móviles de 10 años en incrementos de 12 meses; el bonus (penalty) de retorno se deriva como la diferencia entre el rendimiento de la cartera “ex” y el rendimiento del S&P 500. Descargar CSV.

Encontré que la recompensa de evitar S&P’s 10 worst days era similar a la penalización por perderse S&P’s 10 best days (esa es la línea “Net”). Es cierto que hubo más periodos en los que la primera superó a la segunda, pero el resultado dependía en gran medida de algo que pocos de nosotros podemos predecir: la dirección del mercado de valores. Cuando los rendimientos del S&P eran bajos, era más importante evitar los días malos, pero mucho menos cuando los rendimientos del índice eran altos.

		S&P 500: Rolling 10-Year Index Returns vs. Net Reward of Avoiding 10 Worst Days

Fuente: Morningstar Direct, cálculos del autor. Datos al Feb. 28, 2026. Índice S&P 500 PR; excluye la reinversión de dividendos; la recompensa por perderse los peores días frente a la penalización por perderse los mejores días se deriva como el exceso de rendimiento del índice ex 10 worst days menos el exceso de rendimiento negativo del índice ex 10 best days. Descargar CSV.

La afirmación de la publicación falla la comprobación de matices.

Comprobación de realidad

Hasta este punto, no hemos hablado del elefante en la habitación: la capacidad de una persona para evitar S&P’s 10 worst days. Para poner ese desafío en perspectiva, volvamos a la publicación y al periodo que cubría: Jan. 1, 1990, a March 13, 2026. Aquí tienes una vista en el tiempo de los rendimientos diarios del S&P durante ese periodo:

		S&P 500 Daily Returns (Jan. 1 1990–March 13, 2026)

		S&P 500 PR; excluye dividendos reinvertidos

¿Notas algo? Los mejores y los peores días se agrupan. La brecha mediana entre uno de los 10 worst days y uno de los 10 best days fue de siete días.

		S&P 500: Distance Between 10 Worst and 10 Best Days (Jan. 1, 1990–March 16, 2026)

Fuente: Morningstar Direct, cálculos del autor. Datos al March 16, 2026. S&P 500 PR; excluye dividendos reinvertidos. Descargar CSV.

Lo que eso significa es que eludir S&P’s 10 worst days normalmente conllevaba un alto riesgo de perder uno de S&P’s 10 best days, dado lo cerca que estaban entre sí. Además, participar en S&P’s 10 best days a menudo implicaba tener que soportar S&P’s 10 worst days. En otras palabras, S&P’s 10 best days y S&P’s 10 worst days estaban en gran medida unidos “a la cadera”, como un paquete.

La publicación no supera la comprobación de realidad.

Conclusión

Como ocurre con muchas afirmaciones rotundas, esta tiene algo de verdad: aritméticamente, los inversores habrían obtenido más al evitar S&P’s 10 worst days que lo que habrían sido perjudicados al perderse S&P’s 10 best days durante el periodo de más de dos décadas en cuestión.

Pero el margen fue pequeño, y para que funcionara una estrategia así, esencialmente necesitabas poder predecir la dirección del mercado con antelación; no es una tarea sencilla. En mercados malos, una estrategia para intentar evitar los peores días salió bien, pero no tanto cuando las acciones obtuvieron rendimientos más altos.

Dejando a un lado la teoría, una estrategia para intentar evitar S&P’s 10 worst days es prácticamente imposible de ejecutar debido a cómo tienden a agruparse los mejores y los peores días del mercado. Esto ha frustrado a generaciones de aspirantes a “market timers”, tanto novatos como profesionales, y es probable que dificulte el éxito en el futuro.

La publicación no pasa la prueba del olfato.

Activado

Aquí tienes otras cosas que estoy escribiendo, leyendo, viendo o escuchando:

• Un buen resumen de las tendencias clave en el mercado de fondos con fecha objetivo.
• Aún más sobre ERShares Private-Public Crossover ETF XOVR.
  • Analizo las lecciones aprendidas con mi colega Ivanna Hampton.
  • El gestor se presenta en los medios con un “plan” para abordar la participación ilíquida en XOVR (pero queda entre él y su junta).
• Hendrik Bessembinder actualiza su influyente investigación: “One Hundred Years in the U.S. Stock Markets.”
• Dimson, Marsh y Staunton: el anuario anual de rendimientos globales de inversión ya está disponible.
• Jason Zweig sobre llegar demasiado pronto (es decir, IPO) ; Robin Wigglesworth se suma a ello.
• Bloomberg investiga special-purpose vehicles y encuentra problemas.
• La película _Hoosiers,_porque, obviamente.
• El podcast Rewatchables se mete con Fargo.
• Banksy desenmascarado.
• “Mannequin” de Wire.

No seas un extraño

Me encanta saber de ti. ¿Tienes algún comentario? ¿Una idea para un artículo? Escríbeme a jeffrey.ptak@morningstar.com. Si te apetece, también puedes seguirme en X en @syouth1, y hago un poco de escritura por aquí y por allá en un Substack llamado Basis Pointing.