Richard Golian

Nacido en 1995. Graduado de la Universidad Carolina. Responsable de rendimiento en Mixit. Más de 10 años en el marketing basado en datos.

English Français Slovenčina

Gestionar suscripción Elegir suscripción

RSS
Newsletter
Nuevos artículos en tu correo

Artículo

El principio riesgo–recompensa que no expliqué con claridad en mi artículo sobre oportunidades cíclicas

Riesgo, recompensa, principio de inversión
Richard Golian
Richard Golian · 924 lecturas
Hola, soy Richard. En este blog comparto pensamientos, historias personales, hallazgos y en qué estoy trabajando. Espero que este artículo te aporte algo de valor.

Cuando escribí un artículo sobre oportunidades cíclicas en el mercado de valores, la idea central era relativamente sencilla. En algunos segmentos de los mercados de acciones y materias primas, los ciclos se repiten. En determinados momentos, estos segmentos caen a valoraciones históricamente bajas según métricas como el ratio PB —precio sobre valor en libros—.

Sugerí que precisamente estos segmentos “impopulares” pueden representar una oportunidad más interesante que los sectores de crecimiento populares, que cotizan a múltiplos de PE extremadamente elevados. Solo más tarde me di cuenta de que, aunque describí la situación del mercado, no expliqué con claridad el modelo mental que había detrás de ese artículo.

Ese modelo parte de una pregunta simple: si asumo un determinado riesgo, ¿cuánto puedo ganar — y cuánto puedo perder? ¿Y está esa relación a mi favor? En finanzas, esto se llama riesgo–recompensa.

No se trata de si algo es arriesgado o seguro. Toda inversión conlleva riesgo. Se trata de la relación entre la ganancia potencial y la pérdida potencial. Se trata de la asimetría.

Un ejemplo simplificado

Simplifiquemos deliberadamente la realidad.

Imaginemos una inversión con solo dos posibles resultados:

Hay un 60% de probabilidad de ganar +80%.
Hay un 40% de probabilidad de perder −10%.

Esto puede expresarse así:

EV = (probabilidad de ganancia × magnitud de la ganancia) − (probabilidad de pérdida × magnitud de la pérdida)

Sustituyendo los valores:

EV = (0,6 × 80) − (0,4 × 10)
EV = 48 − 4
EV = +44%

Continuar

Seguir leyendo

Ingresa tu correo para desbloquear este artículo y unirte al boletín. Puedes darte de baja en cualquier momento.

Aviso legal

Este artículo tiene únicamente fines informativos y educativos. No constituye asesoramiento financiero, ni una recomendación de compra o venta de valores, ni una garantía sobre la evolución futura de los mercados. Refleja únicamente las opiniones personales del autor, quien puede ser también inversor. Invertir en los mercados financieros conlleva riesgos y cada lector debe tomar sus decisiones de forma independiente y, en caso necesario, consultar con un profesional autorizado.

Resumen

60 % de probabilidad de ganar un 80 %. 40 % de probabilidad de perder un 10 %. Valor esperado: +44 %. Las decisiones individuales pueden fallar. Pero una serie de decisiones con expectativa positiva produce resultados favorables a largo plazo. Este es el modelo mental detrás de cada inversión que hago.

Preguntas frecuentes sobre el tema del artículo

¿Qué es la relación riesgo-recompensa en la inversión?
Riesgo-recompensa es un marco para evaluar si la ganancia potencial de una inversión justifica la pérdida potencial. Pregunta: si me equivoco, ¿cuánto pierdo? Si acierto, ¿cuánto gano? ¿Y esa proporción está a mi favor? En el artículo, esto se presenta no como una fórmula sino como el modelo mental fundamental detrás de cada decisión de inversión — la base sobre la cual se construyen el tamaño de posición, la asignación de capital y la disciplina.
¿Qué es el valor esperado y cómo se aplica a la inversión?
El valor esperado (EV) se calcula multiplicando cada resultado posible por su probabilidad y sumando los resultados. En el artículo, un ejemplo simplificado lo ilustra: un 60% de probabilidad de ganar un 80% y un 40% de probabilidad de perder un 10% produce un valor esperado de +44%. Esto no significa que una inversión individual rinda un 44% — significa que una serie de decisiones con asimetría similar convergerá hacia ese promedio con el tiempo.
¿Puede una buena inversión aún perder dinero?
Sí. En el artículo, esto se afirma explícitamente: una decisión individual puede resultar en pérdida, y varias pérdidas pueden ocurrir seguidas. Lo que importa no es ningún resultado individual sino si la serie de decisiones tiene un valor esperado positivo. Esto conecta directamente con la Ley Débil de los Grandes Números — a medida que aumenta el número de pruebas, el promedio converge al valor esperado.
¿Qué es la asimetría en la inversión?
La asimetría significa que el potencial alcista supera significativamente el potencial bajista, o viceversa. En el artículo, el ejemplo de oportunidad cíclica ilustra la asimetría positiva: cuando un sector entero cotiza cerca del valor contable, una mayor caída se vuelve menos probable mientras que el potencial de recuperación es sustancial. La pregunta es siempre si la proporción entre lo que puedes ganar y lo que puedes perder se inclina a tu favor.
¿Es riesgo-recompensa lo mismo que gestión de riesgos?
Riesgo-recompensa es la base; la gestión de riesgos es la disciplina más amplia construida sobre ella. En el artículo, se señala que un valor esperado positivo por sí solo no es suficiente — si se asigna demasiado capital a una sola idea, incluso un escenario negativo pequeño puede causar daño desproporcionado. El tamaño de posición, la diversificación y el horizonte temporal son capas adicionales que determinan si una relación riesgo-recompensa teóricamente sólida se traduce en éxito real a largo plazo.
Richard Golian

Si tienes pensamientos, preguntas o comentarios, no dudes en escribirme a mail@richardgolian.com.

Más artículos

¿Qué trabajo no reemplazará la IA?

Setenta por ciento. Ahí empieza el primer resultado de la IA, incluso cuando le das todo el contexto de la empresa y los mejores ejemplos del pasado. Hablamos del tipo de resultado que no se puede definir de forma programática. Es más complejo. A menudo se trata de trabajo creativo. Con un tipo de resultado repetido llegué al ochenta por ciento en una semana. Cada punto porcentual adicional es más difícil que el anterior.

10 June 2026·181 lecturas
Internet muerto: ¿volveremos al offline?

Durante mucho tiempo tratamos internet como el camino principal. El lugar donde ocurren el trabajo y las relaciones. Pero la mayoría de lo que vemos en él hoy ya es, o pronto será, generado por IA: texto, imágenes, perfiles y comentarios. Internet se está convirtiendo en un juego online lleno de bots, donde no puedes estar seguro de que al otro lado haya una persona. Así que me pregunto: ¿fue el mundo online el camino principal, o solo un desvío temporal del que parte de la gente regresará, de vuelta al offline?

7 de junio de 2026·245 lecturas
La brecha entre profesionales en la era de la IA

Hace unos días entrevisté a un sénior del marketing. Un hombre con experiencia, años de práctica. Le pregunté por la IA. Me dijo que apenas la usa. Tuvo una mala experiencia con un resultado y decidió que era demasiado sénior para que le aportara algo cuando no es perfecta. Conozco también la otra cara — profesionales que automatizan todo lo que se puede automatizar.

6 de junio de 2026·339 lecturas
Europa no está preparada para la guerra de drones

Europa no tiene capacidad para hacer frente a una guerra de drones masiva y a gran escala como la que vemos en Ucrania. La debilitan tres dependencias: China suministra el material físico de los sistemas de defensa, Estados Unidos aporta las capacidades que Europa no tiene, y veintisiete Estados no logran ponerse de acuerdo sobre con qué rapidez, ni quién paga. Existen planes de rearme, pero se ejecutan con lentitud.

31 de mayo de 2026·313 lecturas
¿Puede la IA reemplazar el criterio humano?

La IA crea el gráfico, el newsletter y la página de producto más rápido que una persona. A quien antes lo hacía le queda una sola cosa — el criterio, saber si el resultado es bueno. Pero la mayoría tiene peor criterio que la IA. Y quien no sabe juzgar la calidad tampoco sabe delegar. ¿Cómo saber si el tuyo es el criterio en el que una empresa se apoya, o el que puede reemplazar?

30 de mayo de 2026·299 lecturas
¿Qué determina el precio de una acción?

En abril, en la primera parte de esta serie, escribí sobre un sistema predictivo de IA que empecé a desarrollar en mi propio ordenador. Entonces el software tenía unas pocas horas y el registro de predicciones estaba vacío. Desde entonces, los registros del sistema mostraron una cosa — el sistema todavía no entiende el mercado que se le pide predecir. Sabe encontrar el contexto macro, el valor contable de las empresas, las ganancias. Pero no sabe juntar esas cosas en algo que le ayude a entender el precio.

23 de mayo de 2026·341 lecturas
Adónde va el dinero cuando la IA se queda con el trabajo

Praga, 13 de mayo de 2026. De camino al trabajo empecé a pensar en algo que se me quedó dentro durante días. Si en los próximos diez años desaparece la mayor parte del trabajo rutinario delante de un ordenador, y con ella desaparece buena parte del trabajo manual repetitivo, ¿qué pasa con el flujo del dinero? ¿Quién paga a quién y por qué? ¿Qué capas económicas existirán, qué tamaño tendrán y qué relaciones se establecerán entre ellas? Este es el mapa de seis capas que esbocé como respuesta.

15 de mayo de 2026·864 lecturas
Construyendo un sistema de IA que predice la bolsa y se evalúa a sí mismo

Estoy construyendo un sistema de IA para predecir el S&P 500. Corre en mi propia máquina, usa datos públicos gratuitos — yfinance, FRED, el dataset de Shiller — y evalúa cada pronóstico contra la realidad. Esta serie documenta la construcción en sí: las decisiones, la metodología, los errores. Lo que finalmente comparta del sistema en funcionamiento es una pregunta separada, y honesta.

26 de abril de 2026·856 lecturas
Pronóstico de ventas con IA: 9 trampas

Ayer no podía despegarme del ordenador. Cuando levanté la cabeza, eran las ocho y media de la tarde. Llevaba unas tres horas sentado solo arriba.

25 de abril de 2026·806 lecturas
¿Me quitará la IA el trabajo?

¿Me quitará la IA el trabajo? Un formador certificado de Google me dijo en junio de 2024 que mi profesión dejaría de existir. Veintidós meses después, mi cargo no ha cambiado — pero el noventa por ciento de lo que hago durante el día es distinto. He delegado más de mi pensamiento a agentes de IA de lo que jamás creí posible. No tengo miedo. Esto es por qué, y qué significa para cualquiera que se haga la misma pregunta.

23 de abril de 2026·522 lecturas
Todo con agentes de IA o totalmente offline

Cuatro días en Cataluña. Sin ordenador, sin IA, casi sin redes sociales. Me compré este cuaderno para anotar lo que pensaría y lo que encontraría y aprendería durante el viaje.

10.5.2026·577 lecturas
NEWSLETTER
Sobre lo que escribo, en lo que trabajo, lo que aprendí.
Enviado el primer domingo del mes. Cancela cuando quieras.