Trend following: qué es y por qué lleva 200 años funcionando

El trend following (seguimiento de tendencia) es una estrategia sistemática que no predice nada: mide lo que ha hecho el precio de cada mercado en el pasado reciente y se coloca a favor. Si el exceso de retorno de los últimos 1, 3 y 12 meses es positivo, se pone larga; si es negativo, se pone corta. Nunca se queda al margen y aplica la misma regla a decenas de mercados a la vez: índices, bonos, divisas y materias primas.

La evidencia es la parte incómoda para los escépticos. El estudio de referencia (Hurst, Ooi y Pedersen, AQR, 2017) simula esa mecánica sobre 67 mercados entre enero de 1880 y diciembre de 2016, 137 años, y no encuentra ni una sola década en negativo. El Sharpe fue de 0,76 neto de costes y de comisiones 2/20, con una correlación con la bolsa estadounidense de -0,01. Y en las 10 peores caídas de una cartera 60/40, esto ganó dinero en 8.

Lo he replicado yo con datos que puede descargar cualquiera (11 ETFs, de 2006 a 2026) y los órdenes de magnitud coinciden. Pero aquí no vengo a venderte una máquina de imprimir dinero: el mismo backtest enseña un tramo entero en pérdidas, un drawdown del -23,5% y unas comisiones que se llevan más de la mitad del resultado. Te lo cuento todo.

Qué es el trend following y en qué se diferencia de “seguir la tendencia” a ojo

Todo el mundo ha oído el “la tendencia es tu amiga”. La diferencia entre eso y el trend following que estudian los académicos es que aquí no hay ojo, ni línea trazada a mano, ni interpretación. Hay una regla, la misma para todos los mercados, ejecutada mes tras mes durante décadas.

El nombre técnico de la señal es momentum de series temporales (time-series momentum), y funciona así:

Elemento	Cómo se hace
Señal	Exceso de retorno pasado a 1, 3 y 12 meses, combinado a partes iguales
Dirección	Positivo: largo. Negativo: corto. Nunca neutro
Tamaño por mercado	Cada posición se escala al mismo nivel de riesgo (los mercados tranquilos pesan más)
Riesgo de la cartera	Todo el conjunto se escala a un objetivo de 10% de volatilidad anual
Frecuencia	Mensual: la posición decidida a fin de mes se mantiene el mes siguiente

Fíjate en un detalle que separa esto del análisis de tendencias clásico: la señal no es lo único que importa. La mitad del trabajo está en el dimensionamiento. Es exactamente la misma lógica que hay detrás de por qué la gestión de riesgo salva cuentas: la regla de entrada decide la dirección, el tamaño decide si sobrevives.

Cómo se opera: tres velocidades y un dimmer, no un interruptor

Aquí está la parte que casi ningún resumen explica bien. No hay una señal, hay tres: una rápida (1 mes), una media (3 meses) y una lenta (12 meses). Y no votan por mayoría simple: se promedian.

Estado de las tres capas	Posición resultante
Las tres coinciden en alcista	100% largo
Dos alcistas, una bajista	Un tercio de la posición
Las tres coinciden en bajista	100% corto

Es un dimmer, no un interruptor. Y esto no es estética: cuando medí lo que pasa en cada estado, salió que con las tres capas de acuerdo el sistema gana en torno a un +0,5% al mes con un 56% de aciertos, mientras que cuando las capas discrepan el resultado es ruido puro: 0% de retorno y un 50% de acierto.

O sea que el sistema baja el riesgo justo cuando no sabe. En la duda no hay dinero que ganar, y el mérito está en no forzarlo. Ese es el mismo problema que resuelven al revés los sistemas de reversión a la media, y por eso los dos enfoques se llevan bien en una misma cartera.

Un apunte sobre las medias móviles: son la versión gráfica de esta idea, pero la señal del estudio es más limpia (retorno pasado en tres ventanas) y, sobre todo, va acompañada de un control de volatilidad que un cruce de medias por sí solo no tiene.

La evidencia: 137 años y ninguna década negativa

El estudio de AQR se publicó en The Journal of Portfolio Management (Vol. 44, nº 1, otoño de 2017) y es revisado por pares. Su universo son 67 mercados: 29 materias primas (con datos transcritos a mano de los informes anuales del Chicago Board of Trade desde 1877), 11 índices de acciones desarrollados (el IBEX 35 incluido), 15 mercados de bonos y 12 pares de divisas.

Los números del periodo completo:

Métrica (1880-2016)	Valor
Exceso de retorno anualizado bruto	18,0%
Neto de costes de transacción	11,0%
Neto de comisiones 2/20	7,3%
Volatilidad realizada	9,7%
Sharpe neto de todo	0,76
Correlación con la bolsa estadounidense	-0,01
Correlación con el bono estadounidense a 10 años	-0,03

Ninguna década desde 1880 cerró en negativo. El Sharpe por década se movió entre el 0,27 de 1900-1909 (la más floja) y el 0,96 de los años setenta (la estanflación, su mejor época). Y hay un detalle que mata el argumento del data mining: las diez primeras décadas de la serie son posteriores al descubrimiento del fenómeno. La literatura académica anterior trabajaba con datos desde 1985, así que 1880-1984 es material fuera de muestra.

Un trabajo posterior de Lempérière y otros (2014) estira los datos hasta 1800 y le pone significancia estadística: t = 10 desde 1800 y t = 5 desde 1960. Traducido: la probabilidad de que esto sea casualidad es ridícula. Con el matiz honesto de que las tendencias largas siguen intactas mientras que las cortas sí se han degradado con los años.

El seguro de cartera: qué hizo en las peores caídas del 60/40

Este es el argumento que de verdad importa si tienes una cartera normal de acciones y bonos. La pregunta no es “¿cuánto gana?”, es “¿qué hace cuando lo mío se hunde?”.

En las 10 peores caídas de una cartera 60/40 en 137 años, el trend following ganó dinero en 8. Los dos fallos son crisis relámpago.

Episodio	Retorno aproximado del trend following
Pánico de 1893	+10%
Pánico de 1907	+30%
Primera Guerra Mundial	+35%
Gran Depresión	+53%
Recesión de 1937	-7%
Estanflación	+73%
Crisis del petróleo	+128%
Crash de 1987	-3%
Fin de la burbuja puntocom	+38%
Crisis financiera de 2008	+32%

Los dos fallos comparten rasgo: fueron caídas rápidas. El resto de mercados bajistas de la lista se desarrollaron poco a poco (la caída media duró unos 15 meses), dando tiempo al sistema a girar y colocarse corto. En 1987 la cosa se resolvió en días y la señal mensual no llegó. Dicho claro: el trend following no es un seguro contra los crashes relámpago. Es un seguro contra las crisis largas, que por suerte son la mayoría.

Y esto se traduce en cartera: añadir un 20% de trend following a un 60/40 redujo el drawdown máximo del -62,3% al -50,2%, bajó la volatilidad del 10,7% al 8,7% y subió el retorno del 4,1% al 4,8%, con el Sharpe pasando de 0,39 a 0,55.

Lo he replicado yo con 11 ETFs (y esto es lo que sale)

Citar un paper es fácil. Lo he montado con datos que puedes descargar tú: una cesta de 11 ETFs de las cuatro clases (SPY, EFA, EWJ y EEM en acciones; IEF y TLT en bonos; GLD y DBC en materias primas; UUP, FXE y FXY en divisas), de febrero de 2006 a mayo de 2026 (244 meses, cortando siempre en el último mes cerrado), con la misma señal 1/3/12 meses, el mismo objetivo de volatilidad del 10% y un coste de ida y vuelta del 0,10% sobre el cambio de posición.

El estudio original frente a mi réplica: los retornos absolutos son bastante menores, pero el drawdown máximo y la correlación con bonos son casi idénticos.

Métrica	AQR (1880-2016, 67 mercados)	Réplica propia (2006-2026, 11 ETFs)
Retorno bruto	18,0%	6,9%
Neto de costes	11,0%	4,9%
Neto de comisiones 2/20	7,3%	2,2%
Volatilidad	9,7%	11,4%
Sharpe neto de coste	0,76	0,47
Drawdown máximo	-24,7%	-23,5%
Correlación con el S&P 500	-0,01	-0,28
Correlación con bonos	-0,03	-0,03

No clava el estudio, y no debía: son 11 mercados frente a 67, 20 años frente a 137, y arrancando justo en la peor etapa de la estrategia. Pero el patrón sobrevive a otro universo, otra fuente de datos y otro periodo. Eso es robustez fuera de muestra.

La curva de la réplica: el trend following no bate al S&P 500 en retorno, pero sube justo en los tramos donde las otras dos se hunden.

En las crisis modernas acertó en 4 de 5:

Crisis	Cartera 60/40	Trend following
Crisis financiera 2008	-29,5%	+36,9%
Crisis del euro 2011	-5,4%	+6,8%
Cuarto trimestre de 2018	-6,7%	-5,0%
COVID (feb-mar 2020)	-9,4%	+13,4%
Inflación 2022	-17,1%	+40,2%

El único fallo, otra vez, es la caída relámpago: el desplome de tres meses de finales de 2018 que un sistema mensual no llega a capturar. Es la versión moderna, con datos míos, del “8 de 10” del estudio original.

Por qué no se arbitra: dos defectos humanos de fábrica

La objeción es legítima: si esto es tan simple y lleva 200 años funcionando, ¿por qué no lo hace todo el mercado hasta secarlo?

Porque la fuente no es un fallo de precio, es un fallo nuestro, y viene en dos tiempos:

1. Infrarreacción. Cuando llega una noticia buena de verdad, el precio no salta de golpe a su valor nuevo. Nos ancla el precio anterior y vamos digiriendo la información poco a poco. El precio va por detrás durante semanas o meses, y ahí es donde el sistema se sube.
2. Sobrerreacción. Cuando ya está claro que sube, entra la codicia y el efecto rebaño, y el precio se pasa de largo. El sistema sigue montado en esa segunda pierna hasta que la tendencia se rompe.

Miedo primero, codicia después. No es teoría de pizarra: el Nasdaq de la burbuja puntocom es el ciclo entero en un solo gráfico, subida lenta, exageración final y giro con el sistema poniéndose corto.

Y no se arbitra por dos razones muy humanas. La primera: seguir tendencias significa apostar contra tu propia naturaleza, comprar lo que ya ha subido mucho y vender lo que ya ha caído. La segunda, la de verdad: duele, y la mayoría lo abandona justo antes de que vuelva a funcionar. El edge no está en saberlo, está en soportarlo.

Dónde falla: tramos enteros en pérdidas, comisiones y crashes rápidos

Aquí es donde se separa el análisis del folleto comercial. El sistema tiene cuatro pegas serias, y las cuatro salen en mis propios datos.

El tramo 2016-2019 fue negativo mientras el S&P 500 subía un 14,3% anual. Cuatro años seguidos de estar equivocado y de verlo en el extracto.

Tramo	Trend following	Sharpe	S&P 500
2008-2009	+8,0%	0,55	-10,6%
2010-2015	+5,9%	0,63	+12,9%
2016-2019	-3,0%	-0,27	+14,3%
2020-2022	+11,8%	0,81	+7,6%
2023-2026	+3,5%	0,38	+23,6%

Uno: hay años (muchos) en los que pierdes mientras todos ganan. El propio estudio de AQR lo admite: su última década (2010-2016) es la más floja de los 137 años, con un Sharpe de 0,41, y su drawdown iniciado en marzo de 2015 seguía sin recuperarse cuando se publicó el paper. Su peor caída histórica fue del -24,7% (de agosto de 1947 a diciembre de 1948, con recuperación en febrero de 1951), y otra tardó 40 meses en tocar fondo. Más de tres años en pérdidas.

Dos: las comisiones se lo comen. En el estudio, de un 11,0% neto de costes se baja a un 7,3% aplicando un 2/20. En mi réplica, del 4,9% al 2,2%: el fee se lleva más de la mitad. Una buena estrategia mal empaquetada en un producto caro deja de ser buena.

Tres: no captura igual en las dos direcciones.

La famosa “sonrisa” del trend following, a medias: en este periodo protegió en las caídas (2008 +29%, 2022 +27%) pero se quedó plano en los grandes rallies alcistas.

En 137 años y 67 mercados el estudio ve las dos ramas de la sonrisa. En mis 20 años de ETFs solo aparece la izquierda: fue más seguro de cola izquierda que captura de tendencias en ambos sentidos.

Cuatro: el corto no funciona igual en todos los mercados. Medido por mercado, el lado corto aporta con claridad en materias primas (en torno a +1,18% al mes), donde las tendencias bajistas son largas y limpias. En el S&P 500, en cambio, el corto resta. El corto es un seguro, no un motor.

Cómo se aplica esto en una cartera de verdad

Tres conclusiones prácticas, y ninguna es “métete en trend following mañana”.

• No es un sustituto de tu cartera, es un complemento. En mis 20 años, el trend following rindió un 4,9% neto de coste frente al 11,2% del S&P 500. No batió al índice y no era su trabajo. Su trabajo es aguantar la mitad del drawdown (-23,5% frente al -50,8% del S&P) y ganar cuando lo demás pierde.
• La correlación es la mercancía. -0,28 con el S&P 500 y -0,03 con bonos. Un activo con correlación negativa que además gana en las crisis es justo lo que le falta a un 60/40.
• Si lo haces, hazlo barato y hazlo tú, o búscalo barato. Los números de arriba dicen que la diferencia entre una estrategia buena y una mediocre puede ser simplemente la factura del gestor.

Si vas a construir algo así, el orden importa: primero entender la mecánica, luego montar la regla y solo al final validar. Tengo la ruta completa en cómo crear un sistema de trading paso a paso, y si lo que quieres es formarte desde cero con orden, ahí está mi formación en inversión y bolsa.

Y si lo que buscas es la versión aplicada, sistematizada y con reglas de riesgo escritas (que es donde esto deja de ser una curiosidad académica y pasa a ser operativa), lo trabajo en TurboBolsa con el método Dharma.

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Fuente y método: evidencia histórica de Hurst, Ooi y Pedersen (2017), “A Century of Evidence on Trend-Following Investing”, The Journal of Portfolio Management, Vol. 44, nº 1, pp. 15-29, sobre 67 mercados de enero de 1880 a diciembre de 2016 (señal de momentum de series temporales a 1, 3 y 12 meses, objetivo de volatilidad del 10%, costes de transacción escalados por época y comisiones 2/20 con high-water mark). Significancia estadística de largo plazo según Lempérière y otros (2014), con datos hasta 1800. Réplica propia: 11 ETFs de acciones, bonos, materias primas y divisas con datos de Yahoo Finance a retorno total, tipo sin riesgo de la letra a 3 meses, periodo de febrero de 2006 a mayo de 2026 (244 meses, siempre cerrando en el último mes completo), misma señal y mismo objetivo de volatilidad, coste de ida y vuelta del 0,10% sobre el cambio de posición. Controles pasados: prueba de anticipación (retrasar la señal un mes hunde el Sharpe de 0,47 a 0,24), sensibilidad al objetivo de volatilidad y sensibilidad a las ventanas de la señal (0,66 con 2/6/18 meses, 0,35 con 1/6/12). Limitaciones declaradas: universo reducido, periodo corto, corto simulado con ETFs y costes estimados sin modelar deslizamiento. Última actualización: 18 de agosto de 2026.

Los análisis aquí mostrados tienen un objetivo meramente didáctico y en ningún caso son recomendaciones de inversión de ningún tipo. El trend following implica riesgos, incluidos tramos de varios años en pérdidas y caídas superiores al 20%. Cada persona es responsable de gestionar su capital.