| −1,2 % Ibex 35 en la sesión ▼ caída diaria |
+15 % Volatilidad implícita ▲ frente a su media mensual |
−2,4 % Sector tecnológico ▼ el más castigado |
32/100 Índice Fear & Greed zona de «miedo» |
El indicador clave: miedos a la IA en el Ibex 35
📊 Según publica XTB.com, los miedos a la IA han llevado al Ibex 35 a cerrar la jornada con una caída del 1,2 %. El indicador clave del panel es el rendimiento diario del Ibex 35, es decir, la variación porcentual del índice entre dos cierres. Es la cifra a vigilar porque resume en un número cómo reaccionan las 35 mayores cotizadas españolas. Por sí sola no responde a lo que interesa al analista: cuánta parte de esa caída se debe al sentimiento sobre la inteligencia artificial y cuánta es ruido.
Para separar ambas cosas, el panel lleva un modelo de regresión lineal múltiple 🧮, que estima el efecto de varias variables explicativas a la vez sobre una variable respuesta. Aquí la respuesta es el rendimiento del Ibex 35 y las explicativas son dos: el índice de sentimiento Fear & Greed y el número de menciones a «IA» en la prensa financiera. Con ese modelo, la cifra roja de la primera tarjeta deja de ser un dato suelto y pasa a tener tres componentes: lo que el miedo explica, lo que explican las noticias y el residuo que ninguno de los dos explica.
KPIs secundarios que lo acompañan
Las otras tres tarjetas no entran en la ecuación, pero sirven para contextualizarla. Cada una responde a una pregunta operativa distinta:
- Volatilidad implícita (+15 %): mide cuánto movimiento futuro descuentan las opciones. Un repunte del 15 % sobre la media mensual indica que el mercado paga más por protegerse. Si sube a la vez que cae el índice, la caída es de miedo y no de simple toma de beneficios.
- Sector tecnológico (−2,4 %): el doble de la caída del índice. Que el sector más expuesto a la IA caiga más que el conjunto encaja con la tesis de la noticia. Aun así, un solo día no basta para confirmarla.
- Fear & Greed (32/100): escala de 0 (pánico) a 100 (euforia). Por debajo de 45 se considera «miedo».
🔎 Hay un dato que no cuadra y conviene señalarlo en clase. La noticia afirma que el sentimiento está en niveles de miedo «superiores a los de la crisis del COVID-19», pero en marzo de 2020 el Fear & Greed Index de CNN llegó a valores de un solo dígito. Un 32 indica miedo moderado, no pánico histórico. Además, ese índice se construye con datos del mercado estadounidense, y el de Alternative.me que cita la fuente original mide el sentimiento en criptomonedas. Ninguno de los dos se calcula sobre la bolsa española. Usarlos para explicar el Ibex 35 es una aproximación, y el panel debe decirlo.
Los datos para construir el panel (tabla + Figura 1)
Para practicar la regresión lineal múltiple se necesita una serie, no una sola sesión. La tabla recoge ocho sesiones consecutivas; la S8 reproduce las cifras de la noticia (Fear & Greed 32 y caída del 1,2 %). Las sesiones S1 a S7 son datos ilustrativos para uso docente construidos para el ejercicio y no corresponden a cotizaciones reales. Las dos últimas columnas salen del modelo que se explica en la sección siguiente.
| Sesión | Fear & Greed (0-100) | Menciones a «IA» en prensa | Rendimiento Ibex 35 observado (%) | Rendimiento predicho (%) | Residuo (pp) |
|---|---|---|---|---|---|
| S1 | 50 | 150 | +0,70 | +0,54 | +0,16 |
| S2 | 48 | 190 | +0,12 | +0,20 | −0,08 |
| S3 | 46 | 170 | +0,14 | +0,22 | −0,08 |
| S4 | 44 | 210 | −0,12 | −0,12 | 0,00 |
| S5 | 38 | 170 | −0,42 | −0,18 | −0,24 |
| S6 | 36 | 230 | −0,52 | −0,64 | +0,12 |
| S7 | 34 | 210 | −0,38 | −0,62 | +0,24 |
| S8 (hoy) | 32 | 270 | −1,20 | −1,08 | −0,12 |
Datos ilustrativos para uso docente (S1-S7). S8: cifras de la noticia de XTB.com; el número de menciones de S8 también es ilustrativo.
La Figura 1 muestra el patrón antes de hacer ningún cálculo: el índice cae a medida que baja el sentimiento. La serie no es lineal, sin embargo. La S5 cae más de lo que su FG haría esperar y la S7 cae menos. Esas dos sesiones son las que el modelo tendrá más difícil explicar.
Diseño del dashboard y la metodología (Figura 2)
La ecuación que hay detrás del panel del Ibex 35
La regresión lineal múltiple ajusta, por mínimos cuadrados ordinarios, una ecuación de la forma:
Rendimiento = β₀ + β₁·FearGreed + β₂·Menciones + ε
Cada coeficiente β se interpreta manteniendo constante la otra variable. Esa es la diferencia con hacer dos regresiones simples por separado. Con los ocho datos de la tabla, la estimación queda así:
| Término | Coeficiente | Error típico | t (gl = 5) | p aprox. | β estandarizado |
|---|---|---|---|---|---|
| Constante | −1,06 | — | — | — | — |
| Fear & Greed | +0,050 | 0,016 | 3,09 | 0,03 ✅ | +0,61 |
| Menciones a «IA» | −0,006 | 0,0029 | −2,09 | 0,09 ⚠️ | −0,41 |
Ajuste: R² = 0,92; R² ajustado = 0,88; F(2,5) ≈ 27,9 (p ≈ 0,002); error típico residual = 0,19 pp. Cálculos sobre los datos ilustrativos de la tabla anterior.
Cómo leer el panel 🎯:
- β₁ = +0,050: con el mismo volumen de noticias, cada punto que baja el Fear & Greed resta 0,05 puntos porcentuales al rendimiento del Ibex 35. Diez puntos de caída del sentimiento equivalen a medio punto de bolsa.
- β₂ = −0,006: con el mismo sentimiento, cada 100 menciones adicionales a «IA» restan 0,6 pp. El signo es el esperado, pero con p ≈ 0,09 no supera el umbral del 5 %. Con ocho sesiones, el modelo no puede afirmar que el efecto de las noticias sea distinto de cero.
- β estandarizados: permiten comparar variables con escalas distintas. El sentimiento (0,61) pesa más que las menciones (0,41) en valor absoluto.
- Predicción para hoy: −1,06 + 0,05·32 − 0,006·270 = −1,08 %. La caída observada fue −1,20 %. El modelo explica unos nueve décimos del movimiento y deja −0,12 pp sin explicar.
💡 El panel corrige una decisión del planteamiento original: aquí la variable respuesta es el rendimiento y no el precio de cierre. Regresar el nivel del Ibex 35 sobre un índice de sentimiento suele producir una regresión espuria, porque los precios tienen tendencia y dos series con tendencia parecen relacionadas aunque no lo estén. Con rendimientos ese problema se atenúa. Para reproducir el ajuste en Python basta sm.OLS(y, sm.add_constant(X)).fit(), tal como indica la documentación oficial de statsmodels; en R, lm(rend ~ fg + menciones).
Alertas y umbrales
Un cuadro de mando sirve de poco si no dispara alertas. Estos umbrales están calibrados sobre el modelo anterior:
| Señal | Umbral | Valor hoy (S8) | Estado |
|---|---|---|---|
| Fear & Greed | < 35 → alerta naranja | 32 | 🟠 Activa |
| Rendimiento predicho | < −0,80 % → alerta roja | −1,08 % | 🔴 Activa |
| Residuo del día | |residuo| > 0,25 pp → revisar el modelo | −0,12 pp | 🟢 Dentro de banda |
| Multicolinealidad (VIF) | VIF > 5 → coeficientes poco fiables | 2,35 | 🟢 Aceptable |
| Significación de cada β | p > 0,05 → no interpretar en solitario | Menciones: p ≈ 0,09 | 🟠 Vigilar |
El VIF merece una explicación. Fear & Greed y menciones a «IA» tienen una correlación de −0,76 en la muestra: cuantas más noticias sobre IA, menor es el sentimiento. Con esa correlación el VIF vale 1/(1 − 0,76²) ≈ 2,35. Está lejos de 5, pero basta para inflar los errores típicos y explica en parte que el coeficiente de las menciones no alcance la significación. Hay dos sesiones al borde de la banda, S5 (−0,24) y S7 (+0,24). Un tercer residuo de ese tamaño obligaría a reestimar el modelo o a añadir variables.
Qué decisiones permite tomar
Con el panel delante, un analista puede tomar decisiones concretas (no son recomendaciones de inversión):
- Prioriza el sentimiento sobre el volumen de noticias. Es la única variable con efecto significativo, así que el primer número a mirar cada mañana es el Fear & Greed.
- Distingue lo explicado de lo inexplicado. De la caída de hoy (−1,20 %), el modelo explica −1,08 %. La alarma por «miedo a la IA» está justificada en un 90 %, y los 0,12 pp restantes pueden deberse a otros factores: tipos, petróleo, resultados empresariales.
- Usa la predicción como escenario. Si mañana el FG bajara a 25 con 300 menciones, el modelo daría −1,06 + 1,25 − 1,80 = −1,61 %. Pero un FG de 25 está fuera del rango observado (32-50) y esa extrapolación no es fiable.
- Amplía la muestra antes de afirmar nada sobre las noticias. Con 60 o 120 sesiones reales se sabría si el efecto de las menciones es real o un espejismo de ocho datos.
- Complementa con causalidad de Granger. La regresión mide asociación contemporánea. Para saber si las menciones preceden a las caídas hay que probar con retardos, como proponía el artículo original.
Aplicación didáctica en el aula
📚 Este panel funciona como práctica de Bachillerato (Matemáticas Aplicadas a las CC. SS.) o de primeros cursos universitarios de Economía y ADE. Hay más materiales de estadística aplicada en los recursos para profesores de canaldocente.es. Retos para el alumnado:
- 🧮 Con la tabla de datos, comprueba a mano la predicción para S5. ¿Por qué el residuo es −0,24 pp?
- 📈 Ajusta una regresión simple del rendimiento del Ibex 35 sobre el Fear & Greed. ¿El coeficiente sale mayor o menor que 0,050? Explica la diferencia a partir de la correlación entre las dos explicativas.
- 🔎 La noticia compara el miedo actual con el de la crisis del COVID-19. Busca el valor del Fear & Greed Index en marzo de 2020 y discute si la comparación se sostiene.
- 🎯 Calcula el R² ajustado a partir de R² = 0,92, n = 8 y k = 2. ¿Por qué penaliza añadir variables?
- 🧠 Propón una tercera variable explicativa (por ejemplo, el rendimiento del Nasdaq la víspera). ¿Qué esperarías que ocurriera con el coeficiente de las menciones?
- ✅ Explica por qué conviene modelizar el rendimiento y no el precio de cierre. Busca qué es una «regresión espuria».
- 📊 Diseña tu propio umbral de alerta: ¿a partir de qué FG pondrías la alerta roja, sabiendo que cada punto equivale a 0,05 pp de rendimiento?
Reflexión final
El panel cuantifica la relación entre el miedo a la IA y el Ibex 35, pero deja abiertas varias preguntas. No dice si el miedo provoca las caídas o si son las caídas las que alimentan el miedo, porque ambas variables se miden el mismo día. Tampoco resuelve el problema de fondo de las fuentes: el índice de sentimiento procede de Estados Unidos o del mercado cripto, no de la bolsa española. El coeficiente de las noticias tiene el signo esperado y no es significativo con ocho sesiones. Puede que la prensa sobre IA mueva el mercado y la muestra sea demasiado corta para detectarlo, o puede que no lo mueva. El −1,2 % de hoy es compatible con ambas lecturas.