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Lecciones de los ciclos ciclistas de la reserva federal en el siglo XXI

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La historia reciente de los ciclos bajos de la Reserva Federal (Fed) ofrece lecciones valiosas para los inversores. En la última ronda de ajustes fiscales, el mercado no alineó sus expectativas con la realidad y los inversores, en varios momentos, esperaron que la información fuera menos agresiva de lo que realmente fue. Los analistas advierten que la Reserva Federal está «detrás de la curva», sugiriendo que sus ajustes podrían ser más profundos de lo previsto.

Desde la década de 1990, los mercados no han podido anticipar caídas de las tasas de interés. Desde entonces, en seis ciclos, los inversores han subestimado las caídas en el mercado de bonos. Históricamente, las expectativas han estado muy por debajo de las historias reales, como ocurrió en 1990, 2000, 2007 y 2019. Sólo en 1995 y 1998 los mercados anticiparon correctamente las historias.

Los errores en las expectativas del mercado son comunes, como se vio este año. A principios de año, los responsables de las políticas proyectaron tareas agresivas por parte de la Reserva Federal y el BCE, pero cuando los médicos informaron sobre el debilitamiento de la economía estatal, se ajustaron a estos pronósticos.

Incluso si se evitan aumentos de impuestos en futuras reuniones, los analistas sugieren que la Reserva Federal podría reducir los impuestos más rápido de lo que espera el mercado, especialmente si el mercado laboral se está deteriorando. Este riesgo de recesión ha aumentado y esto podría llevar a la Reserva Federal a ajustarse de manera más agresiva.

En este contexto, los bonos pueden superar a las acciones, ya que las tasas de interés reales son altas y podrían seguir aumentando. Sin embargo, algunos analistas advierten que los mercados pueden ser extremadamente optimistas sobre la recuperación económica.

En resumen, la clave para los inversores es anticipar sorpresas y posicionarse adecuadamente para explotar las discrepancias entre las expectativas del mercado y la realidad económica.

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Maya Thompson

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