💱 USD/MXN: PROBABILIDAD BAYESIANA 💱
De los cuatro mercados más grandes del mundo (FOREX; Deuda, Acciones y Derivados), el de FOREX es el más líquido y el de mayor volumen. Pese a estar principalmente referenciado al dólar estadounidense (USD), y consecuentemente, su valor tenga correlación con decisiones de la FED/FOMC (mediante sus oficinas globales que eufemísticamente reciben el nombre de "Bancos Centrales" de cada país), al ser un mercado con alto volumen, es complejo eliminar el ruido y estimar su valor con precisión.
En virtud de lo anterior, un enfoque propicio es el Bayesiano. Para lograrlo, se utilizaron datos mensuales de mayo de 2021 a junio de 2026 (60 ítems totales). En términos generales, existió una probabilidad de 33% de que el MXN se deprecie <-1%, un 40% que se aprecie >1%, y un 27% de que se mantenga en el intervalo anterior.
Lo anterior debe tomarse con reserva porque ha estado ligado a decisiones del FOMC sobre tipos de interés, y tal política podría cambiar. Por ello, es relevante apreciar la probabilidad tendencial del movimiento en cada mes. El Teorema de Bayes [ P(A|B) = P(B|A) * P(A) / (P(B|A) * P(A) + P(B|noA) * P(noA) ], por su simplicidad, podría orientarnos sobre cuál sería la probabilidad dado que se está en algún mes del año.
La gráfica muestra la probabilidad de apreciación (naranja), depreciación (verde) o mantenimiento (blanca), conforme al mes del año. Por ejemplo, para el caso de Julio, existe un 40% de probabilidad de que el MXN se deprecie, un 40% que se mantenga, y un 20% de que se aprecie. Dicho de otro modo, hay un 80% de probabilidad de que el USD suba o se mantenga, frente a un 20% de que baje.
Lo destacable es la alta probabilidad de fortalecimiento del MXN en marzo, noviembre y diciembre (columnas naranjas), frente a la alta probabilidad de debilitamiento en agosto y octubre (columnas verdes), o la bajísima probabilidad de caída del MXN en febrero o mayo (ausencia de columnas verdes). Finalmente, aunque las estadísticas podrían romperse, ante las tinieblas, cualquier luz matemática podría ser la aliada.
¡El mejor análisis es el tuyo!
J. Joel Padilla
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