Acabo de investigar sobre la estrategia 'vender en mayo' y me he dado cuenta de que realmente es un fenómeno interesante en la historia financiera. La historia comienza en Inglaterra en el siglo XVII, cuando los inversores adinerados y la nobleza solían abandonar Londres en verano para asistir a eventos de carreras de caballos famosos. De ahí surge el dicho 'Vender en mayo y marcharse, y volver en el día de St. Leger'. Hace aproximadamente 70-80 años, esta estrategia empezó a popularizarse ampliamente, especialmente en el mercado de valores estadounidense.

Mirando los datos, desde 1950 hasta 2013, el índice Dow Jones muestra un patrón bastante claro. Desde mayo hasta octubre, la rentabilidad media solo alcanza el 0,3%, mientras que desde noviembre hasta abril del año siguiente aumenta al 7,5%. Esta cifra es bastante impresionante, pero cuando Barron's realizó un estudio más profundo en los últimos 30 años, descubrieron que aplicar 'vender en mayo' solo genera una rentabilidad superior en 0,7% anual en comparación con un inversor promedio. Y eso antes de impuestos y costos de transacción.

Pero lo interesante aquí es: ¿qué pasa si llevamos esta estrategia al mercado de criptomonedas? He revisado los datos de precios de criptomonedas en los últimos 13 años (sin contar 2024), y el resultado es bastante sorprendente. Hay 7 meses de mayo con tendencia alcista y 6 meses con tendencia bajista, es decir, aproximadamente un 54% de los meses de mayo con aumento frente a un 46% con descenso. Esta cifra muestra que 'vender en mayo' no tiene un efecto particularmente relevante en las criptomonedas.

Lo que quiero destacar es: no basta con tomar una estrategia de un mercado y aplicarla mecánicamente a otro. Las criptomonedas tienen características propias completamente diferentes a las acciones o al forex. Los conocimientos básicos pueden ser similares, pero la forma de aplicarlos debe ser flexible y adaptada a cada mercado. Por eso, en lugar de confiar en reglas antiguas como 'vender en mayo', debemos entender la esencia de cada mercado y tomar decisiones basadas en análisis específicos.