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Cargill Risk Management CONFIDENTIAL. This document contains Cargill Confidential information. Disclosure, use or reproduction outside Cargill or inside Cargill, to or by those who do not have a need to

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Cargill Risk

Management

• www.cargill.co

Secondary Information

Seminario de

Administración de Riesgos

y Gobierno Corporativo

www.cargill.com

Febrero 1, 2018


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Pilares de un Análisis de Mercados

Análisis Macro

Cargill Risk Management

www.cargill.com

Cargill Risk Management3

Contenido

1. Qué es el Macro?

2. Esquema para Síntesis del Macro

3. Visión Macroeconómica y Geopolítica


DEFINÁMOSLO

• QUÉ ES EL MACRO?

– Eventos que mueven los mercados

– Generalmente inesperados, nos agarran de sorpresa

– Duraderos, nos cambian el juego por un buen tiempo, o

permanentemente

El Macro

• CÓMO SE MANIFIESTA

– Los mercados se vuelven impredecibles

– Los fondos se ponen mega cortos o mega largos

– Cubrirse se siente igual que apostar en Vegas


DEFINÁMOSLO

• POR QUÉ SE DA

– La globalización, vivimos en un mundo interconectado

– La economía, el capitalismo, son fuerzas que lo conectan todo

– Todo tiene implicaciones económicas

El Macro

• POR QUÉ ES RELEVANTE

– Los mercados obedecen a los fundamentales

temporalmente, pero eventos macroeconómicos

cambian drásticamente el panorama a largo plazo


DEFINÁMOSLO

FACTOR

EXTERNO

El Macro

NO AFECTA LA

“CANTIDAD

FÍSICA”

OFERTADA O

DEMANDADA

INFLUENCIA EL

“VALOR” DEL

PRODUCTO


El Macro

OFERTA1

DEMANDA1

Precio

Cantidad

P1

Q

DEMANDA2

OFERTA2

P2


COMMODITIES

Emociones Movimientos

COMUNICACIÓN

SOCIAL

Tasas de Interés

Divisas

BANCOS

CENTRALES

Inflación

Líderes

Legislación

GOBIERNOS

Alianzas

Comercio

InternacionalCapital

Especuladores LOS FONDOS

Inversionistas

Información

Opinión

MEDIOS DE

COMUNICACIÓN

Biases


TENSIONES ENTRE TASAS, INFLACIÓN Y DIVISAS

• Las tasas de interés en USA, UK, Japón, EU

y otros empiezan a subir gradualmente,

después de 10 años en casi cero

• Niveles de inflación todavía abajo de los

objetivos, pero indicios de incremento

• El valor del USD bajando después de 3 años

de mucha fortaleza

• Competencia por ser la moneda global

Bancos Centrales

• Se espera inflación. Se desea inflación

• Si la inflación se da, devaluará al USD

• A menor valor del dólar, más dólares por el

mismo producto

– Petróleo, oro, aluminio, etc…

– Café, azúcar, maíz, etc…

– Vienes raíces, rentas, impuestos, etc..

• Si la inflación no se da, la economía pudiera

frenarse

Expectativa inflacionaria al momento, pero del dicho al hecho hay gran trecho. Si se da,

commodities podrán hacer un boom


Gobiernos

• Momento de inestabilidad y crisis política en

las grandes economías

• Reforma tributaria en EEUU posiblemente

positiva para la economía

• Tratados de libre comercio en fluctuación,

incertidumbre

• Elecciones en Costa Rica, Paraguay,

Colombia, México, Brasil, Venezuela

• Grandísima incertidumbre en los mercados…

pero la bolsa de valores en EEUU sigue

subiendo

• Divisas con muy alta volatilidad, con la mira

en cómo aterrizan tratados y elecciones

• Commodities con precios talvez descontados

por gran abasto, pero sensibles al

proteccionismo

El diálogo, la retórica de gobernantes domina (ha secuestrado) la economía mundial. Y recién

vamos en Febrero

CRISIS POLÍTICA EN ECONOMÍAS DESARROLLADAS


Los Fondos

• Fondos de inversión buscan activos con la

mejor utilidad, y protegen su capital de

posible devaluación debido a inflación

• Crisis, desaceleración económica, inflación

negativa empujó a los fondos a salir en gran

parte de commodities

• Con la bolsa en niveles récord, la

disponibilidad de capital es muy fuerte

• Los fondos pueden entrar “con estilo” en los

commodities en el momento que la inflación

despierte:

– Aceleración económica

– Incrementos en tasas

– Reformas, desregularización

– Liberación de mercados

• Un nuevo orden económico podrá despertar

a los fondos

Nuevo orden económico y consecuente inflación podrán empujar a que los fondos busquen

protección en commodities

BUSCANDO LA MEJOR APUESTA, CON UN OJO EN INFLACIÓN


Medios de Comunicación

• Los medios depuran las noticias críticas

dentro del vasto universo de información

• Polarización ha llegado a los medios, y los

filtros, la presentación no es fidedigna

• Favoritismos pueden ser obvios, o no

• “Fake News”

• Vivimos en una nueva era de desinformación

al público

• No es extraño sentir desconfianza a

opiniones opuestas

• Existe un aire de nerviosismo e

incertidumbre, no sabemos a dónde va

• El público podrá favorecer el proteccionismo

en ésta nueva realidad

Polarización y favoritismos de los medios podrán influenciar elecciones

EL MUNDO ESTÁ POLARIZADO, Y LOS MEDIOS NO AYUDAN


Comunicación Social

• La tecnología nos había convertido en

camarógrafos, ahora somos reporteros

• Social Media está forzando la apertura de

sociedades controladas

• También vivimos con el efecto “Trump”

• No importa si Rusia intervino, importa por qué

lo hizo

• Difusión y alcance a generaciones que

anteriormente no seguían éstos temas

• El público tiene poder

• La voz del consumidor ahora se escucha

• La corrupción, la injusticia, los secretos ya no

tienen protección

• Puede ser arma de doble filo, pues la

privacidad individual ya no existirá

• Los mercados tienen retroalimentación

inmediata

La comunicación social está creando un presente y un futuro en el que la transparencia y la

fuerza de opiniones dominarán los mercados

EL PODER DE TU PALABRA


Conclusión

LOS FUNDAMENTALES

El Macro es hoy más relevante y poderoso que nunca! Ánimo!

EL MACRO




Análisis Técnico

www.cargill.com


Que es un Análisis Técnico?

16

• Estudio del Comportamiento del Mercado a través del análisis estadístico

generado por movimientos en el mercado, como precios históricos y

volumen.

• Herramienta para identificar patrones o sugerir el movimiento futuro de

precios

• Herramienta adicional para análisis de precios / cobertura


Como construir un Análisis Técnico?

Alto

Cierre

Apertura

Bajo

Alto

Cierre

Apertura

Bajo

Alto

Cierre

Apertura

Bajo

Apertura

Cierre

Apertura

Cierre

Patrones Gráfica Candle Stick

17 Fuente: Reuters


Tendencia

18

Arriba, abajo o

lateralmente Canal Tendencias de

Corto PlazoDaily SMc1 4/27/2016 - 11/11/2016 (CHG)

Cndl, SMc1, 1/25/2018, 342.0, 344.5, 342.0, 344.4, +2.4, (+0.70%) Price

USD

STn

240

260

280

300

320

340

360

380

400

420

440

344.4

02 16 01 16 01 18 01 16 01 16 03 17 01May 16 Jun 16 Jul 16 Aug 16 Sep 16 Oct 16

Daily SMc1 1/23/2015 - 1/27/2016 (CHG)

Cndl, SMc1, 1/25/2018, 342.0, 344.5, 342.0, 344.4, +2.4, (+0.70%) Price

USD

STn

200

220

240

260

280

300

320

340

360

380

344.4

Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec JanQ1 2015 Q2 2015 Q3 2015 Q4 2015

Daily SMc1 3/1/2013 - 10/26/2016 (CHG)

Tendencia Bajista de Largo Plazo

Tendencia Alcista de Corto Plazo

Tendencia Alcista de Medio Plazo

Cndl, SMc1, Trade Price

1/25/2018, 342.0, 344.5, 342.0, 344.4, +2.4, (+0.70%)

Price

USD

STn

Auto

120

150

180

210

240

270

300

330

360

390

420

450

480

510

540

570

600

630

344.4

M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S OQ2 13 Q3 13 Q4 13 Q1 14 Q2 14 Q3 14 Q4 14 Q1 15 Q2 15 Q3 15 Q4 15 Q1 16 Q2 16 Q3 16

18 Fuente: Reuters


Soporte y ResistenciaDaily SMc1 3/29/2017 - 11/6/2017 (CHG)



Tendencia Alcista de Medio Plazo

Resistencia

Soporte

Cndl, SMc1, Trade Price

1/25/2018, 342.0, 345.9, 342.0, 345.8, +3.8, (+1.11%)

Price

USD

STn

Auto

275

280

285

290

295

300

305

310

315

320

325

330

335

340

345

350

355

360

365

345.8

03 17 01 16 01 16 03 17 01 16 01 18 02 16 01Apr 17 May 17 Jun 17 Jul 17 Aug 17 Sep 17 Oct 17

19 Fuente: Reuters


Promedios Móviles (Simple Moving Average – SMA)

Daily SMc1 2/5/2016 - 11/1/2016 (CHG)



Resistencia

Soporte

Price

USD

STn

Auto

250

260

270

280

290

300

310

320

330

340

350

360

370

380

390

400

410

420

430

440

345.5

321.9322.0

16 01 16 01 18 02 16 01 16 01 18 01 16 01 16 03 17 01Feb 16 Mar 16 Apr 16 May 16 Jun 16 Jul 16 Aug 16 Sep 16 Oct 16

20 Fuente: Reuters


Indicadores y Osciladores MACD

Daily SMc1 3/2/2016 - 2/28/2017 (CHG)



Resistencia

Soporte

Price

USD

STn

Auto

270

300

330

360

390

344.9

Cruce Bajista

Cruce Alcista

Value

USD

STn

Auto

-10

-5

0

5

10

15

5.7

2.4

16 01 18 02 16 01 16 01 18 01 16 01 16 03 17 01 16 01 16 03 17 01 16Mar 16 Apr 16 May 16 Jun 16 Jul 16 Aug 16 Sep 16 Oct 16 Nov 16 Dec 16 Jan 17 Feb 17

21 Fuente: Reuters


Indicadores y Osciladores RSIDaily SMc1 9/29/2016 - 3/27/2018 (CHG)



Price

USD

STn

Auto

270

300

330

360

390

345.6

Sobre Comprado

Sobre Vendido

Value

USD

STn

Auto

0

10

20

30

40

50

60

70

76.835

03 17 01 16 01 16 03 17 01 16 16 03 17 01 16 01 16 03 17 01 16 01 18 02 16 01 16 01 18 02 16 01 16 16Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018

22 Fuente: Reuters


Indicadores y Osciladores StochasticDaily SMc1 8/12/2016 - 3/20/2017 (CHG)



Price

USD

STn

Auto

280

290

300

310

320

330

340

345.9

Sobre Comprado

Sobre Vendido

Value

USD

STn

Auto

-100

10

20

30

40

50

60

70

80

95.88595.897

15 22 29 06 12 19 26 03 10 17 24 31 07 14 21 28 05 12 19 27 03 09 17 23 30 06 13 21 27 06 13 20Aug 16 Sep 16 Oct 16 Nov 16 Dec 16 Jan 17 Feb 17 Mar 17

23 Fuente: Reuters


Regresion de Fibonacci

24 Fuente: Reuters

Daily SMc1 11/23/2015 - 6/20/2018 (CHG)

2560.0%

297.523.6%

323.238.2%

34450.0%

364.761.8%

431.9100.0%

540.6161.8%

716.6261.8%

1,001.2423.6%

Price

USD

STn

Auto

260

270

280

290

300

310

320

330

340

350

360

370

380

390

400

410

420

338.2

Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun

Q4 15 Q1 2016 Q2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018 Q2 2018


Ejemplo Análisis – IdentificandoTendeciasDaily SMc1 1/26/2016 - 3/6/2018 (CHG)


Price

USD

STn

Auto

240

260

280

300

320

340

360

380

400

420

440

346.6

Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb MarQ1 2016 Q2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018

25 Fuente: Reuters


Ejemplo Análisis – Soportes/ ResistenciasDaily SMc1 1/26/2016 - 3/6/2018 (CHG)

291.5

354

305


Price

USD

STn

Auto

240

260

280

300

320

340

360

380

400

420

440

346.6

Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb MarQ1 2016 Q2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018

26 Fuente: Reuters


Ejemplo Análisis – Promedios MóvilesDaily SMc1 1/26/2016 - 3/5/2018 (CHG)

291.5

305

354

Price

USD

STn

Auto

260

270

280

290

300

310

320

330

340

350

360

370

380

390

400

410

346.9

322.1316.6312.4

Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar

Q1 2016 Q2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018

27 Fuente: Reuters


Ejemplo Análisis – Osciladores (MACD y RSI)Daily SMc1 1/26/2016 - 3/5/2018 (CHG)

291.5

305

354

Price

USD

STn

Auto

260

280

300

320

340

360

380

346.9

322.1316.6312.4

Value

USD

STn

Auto

-10

5.92.4

83.4 Value

USD

STn

Auto

20

40

77.539


Q1 2016 Q2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018

28 Fuente: Reuters


Ejemplo Análisis – Osciladores (MACD y Stoch.)Daily SMc1 1/26/2016 - 3/5/2018 (CHG)

291.5

305

354

Price

USD

STn

Auto

270

300

330

360

390

346.7

322.1316.6312.4

Value

USD

STn

Auto

5.92.4

96.6Value

USD

STn

Auto

20

40

60

94.49195.432


Q1 2016 Q2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018

29 Fuente: Reuters


Ejemplo Análisis – Fibonacci Retracement

30 Fuente: Reuters

Daily SMc1 1/14/2016 - 9/24/2018 (CHG)

291.5

305

354

2560.0%

297.523.6%

323.238.2%

343.950.0%

364.761.8%

431.9100.0%

540.5161.8%

716.4261.8%

1,000.9423.6%

Price

USD

STn

Auto

260

280

300

320

340

360

380

400

337.8

324.1

318.0

312.8

Value

USD

STn

Auto

5.74.3

5.233

96.6Value

USD

STn

Auto

31.49431.042

F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S

Q1 2016 Q2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018 Q2 2018 Q3 2018

Cargill Risk Managementwww.cargill.com

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Al final, funciono?

31

Cargill Risk Management3232 Fuente: Reuters

Daily SMc1 10/17/2017 - 3/13/2018 (CHG)

291.5

305

354

2560.0%

297.523.6%

323.238.2%

343.950.0%

364.761.8%

431.9100.0%

540.5161.8%

716.4261.8%

1,000.9423.6%

Price

USD

STn

Auto

305

310

315

320

325

330

335337.8

324.1

318.0

312.8

Value

USD

STn

Auto

5.74.3

96.6

5.233

Value

USD

STn

Auto

31.49431.042

23 30 06 13 20 27 04 11 18 26 02 08 16 22 29 05 12 20 26 05 12

October 2017 November 2017 December 2017 January 2018 February 2018 Mar 18


• No incluye factores fundamentales. Conclusiones técnicas pueden diferir de

conclusiones fundamentales.

• Supone que el precio de mercado corriente ya ha considerado toda la información

fundamental, los sesgos, etc.

• Supone que la historia se repite

• Supone que el mercado se mueve en tendencias

• El mercado es irracional

Precauciones con un Análisis Técnico


• Sirve para identificar niveles objetivos en el mercado

• Bueno para identificar momento de entrada y/o salida

• Menos sesgos psicológicos

• Identificar los patrones de mercado

• Mas uso / mas reconocimiento

Razones para utilizar un Análisis Técnico


Arte o Ciencia?

35

Daily SMc1 2/4/2016 - 6/1/2018 (CHG)

291.5

305

354

2560.0%

296.223.6%

32138.2%

341.150.0%

361.261.8%

426.2100.0%

531.5161.8%

701.7261.8%

977.2423.6%

Price

USD

STn

Auto

260

280

300

320

340

360

380

400

347.0

322.1

316.6

312.4

Value

USD

STn

Auto

5.92.4

96.6Value

USD

STn

Auto

94.986

Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun

Q1 2016 Q2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018 Q2 2018

35 Fuente: Reuters


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Una Charla sobre

Volatilidad

www.cargill.com

Introducción, Confusión, Momento de Verdad



Incertidumbre?Daily [.SPX List 1 of 506] .SPX 4/6/2016 - 2/28/2018 (NYC)

Cndl, .SPX, 1/24/2018, 2,845.42, 2,852.97, 2,832.44, 2,835.41, -3.72, (-0.13%) Price

USD

2,000

2,100

2,200

2,300

2,400

2,500

2,600

2,700

2,8002,835.41

M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D J FQ2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018

Fuente: Reuters37


Daily .VIX 5/17/2016 - 2/26/2018 (EST)

Cndl, .VIX, 1/24/2018, 11.00, 12.05, 10.89, 11.86, +0.76, (+6.85%) Price

USD

9

12

15

18

21

24

11.86

Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan FebQ2 2016 Q3 2016 Q4 2016 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018

38

Incertidumbre?

Fuente: Reuters38


Daily .VIX 1/25/2008 - 8/3/2018 (EST)

Cndl, .VIX, 1/24/2018, 11.00, 12.19, 10.89, 12.17, +1.07, (+9.64%) Price

USD

10

20

30

40

50

60

70

80

12.17

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 20182000 2010

39

Incertidumbre = Alta volatilidad?

Fuente: Reuters39


Preguntas

• De qué hablan “los expertos”?

• Hay sesgo de mercado?

• Cómo utilizarla en la toma de decisiones?

40


Volatilidad Histórica (HV)

• Magnitud del movimiento diario de un subyacente en un año

• Desviación Estándar Anualizada de los movimientos pasados de

un subyacente en un año

41


• Magnitud del movimiento futuro esperado de un subyacente, con

base en el cambio del precio de una opción

• Muestra lo que los participantes del Mercado “asumen” acerca

de movimientos futuros del precio

Volatilidad Implícita (IV)

Volatilidad no indica direccionalidad

42


Opinión/Percepción/Investigación/Especulación

Sesgos de Mercado

Oferta/Demanda de “protecciones” a diferentes

niveles y períodos

43


Call:Protección ante ALZAS en precios

Put:Protección ante CAIDAS de precios

Aclaremos

Opciones son unas de las herramientas usadas para ejecutar la protección

Protección contra Accidente? Seguro de Auto.

44

Buy

(Hold)

(Long)

Right

Call

Bull

Put

Bear


• BMW• Cobertura Total• Tiempo• Accidente / Robo /

lesiones• Sao Paulo/Antigua

Algoritmo o Fórmula Valor del Seguro

Precio de un Seguro

45


Precio de una Opción

46 Fuente: Reuters


• Subyacente• Nivel (Strike)• Tiempo• Tasas de Interés• Call/Put• Volatilidad

Fórmula

Valor de la Opción

47


Black-Scholes-Merton Option Pricing Model

Fórmula

Imágenes Fuente:Wikipedia48


• Subyacente• Strike Opción• Tiempo• Interés• Call/Put

Uso de la fórmula

Valor de la Opción

• Volatilidad

49


• Subyacente• Strike Opción• Tiempo• Interés• Call/Put

Uso de la fórmula

Valor de la Opción

• Volatilidad

50


Ejemplos

Commodity Contrato Mercado IV Opción ATM

Sugar NY SBH8 13.16 25.21%

Sugar London QWH8 351.00 15.70%

Coffee NY KCH8 122.50 23.83%

Corn CBOT CH8 356.50 11.33%

Chicago Wheat CBOT WH8 433.00 16.93%

Kansas Wheat CBOT KWH8 433.00 17.42%

SoyMeal CBOT SMH8 342.00 20.46%

Palm Oil MDEX KOJ8 2521.00 15.21%

BeanOil CBOT BOH8 32.68 14.34%

Cocoa NY CCH8 1955.00 25.63%

*ATM = At-the-Money = Justo donde está el underlying para un mes determinado

51


Estructura de Volatilidad

Fuente: Reuters52


Smile!

Fuente: Investopedia

ATM

CallsPuts

53


Skew

Forward Skew Reverse Skew

54

Puts Calls Puts Calls


Skew

Fuente: Reuters55


Skew

Fuente: Reuters56


Estructura de Volatilidad

Fuente: Reuters57


En Conjunto

Fuente: Reuters58


En Conjunto

Vo

latilid

ad

59


Superficie de Volatilidad

Fuente: Reuters60


Superficie de Volatilidad

Fuente: Reuters

• Combina Tiempo a expiración

(estructura) con skew

• Gráfica comparativa de volatilidad

• Pico de volatilidad / desbalance call

vs put

• Cuando Vender y Cuando Comprar!

• Sesgo?

61


Usos

Fuente: Reuters

• Le gusta comprar barato y vender caro?

• Tiene un presupuesto limitado para invertir en coberturas?

• Vale la pena vender opciones para poder financiar la compra de otras?

• Quiere identificar momentos para cubrirse mejor?

• Le gustaría entender como el Mercado cuantifica exageraciones no-

fundamentales?

• Quiere saber porqué a veces los rangos de instrumentos derivativos son

mejores/peores?

• Quiere estructurar fijaciones escalonadas en base a valores matemáticos?

Volatilidad ~ Costo

62


Usos

Fuente: Reuters

• Le gusta comprar barato y vender caro?

• Tiene un presupuesto limitado para invertir

en coberturas?

• Vale la pena vender opciones para poder

financiar la compra de otras?

• Quiere identificar momentos para cubrirse

mejor?

• Le gustaría entender como el Mercado

cuantifica exageraciones no-fundamentales?

• Quiere saber porque a veces los rangos de

instrumentos derivativos son

mejores/peores?

• Quiere estructurar fijaciones escalonadas en

base a valores matemáticos?


La Renta

• Quiere estructurar fijaciones escalonadas en base a

valores matemáticos?

-> Estime el movimiendo diario del contrato, debido a la

volatilidad esperada

Renta = IV Diaria x Precio Actual

Renta = (IV ÷ √252) x Precio

Actual

64


La Renta

• Contrato: CH8

• Precio: 356.50ct/bu

• IV atm: 11.33%

Renta = IV Diaria x Precio Actual

Renta = (IV ÷ √252) x Precio Actual

Renta = (11.33%÷ √252) x 356.50

Renta = 0.71% x 356.50

Renta = ± 2.54ct/bu

65


Ejemplos

Commodity Contrato Mercado IV Opción ATM Renta

Sugar NY SBH8 13.16 25.21% 0.21

Sugar London QWH8 351 15.70% 3.47

Coffee NY KCH8 122.5 23.83% 1.84

Corn CBOT CH8 356.5 11.33% 2.54

Chicago Wheat CBOT WH8 433 16.93% 4.62

Kansas Wheat CBOT KWH8 433 17.42% 4.75

SoyMeal CBOT SMH8 342 20.46% 4.41

Palm Oil MDEX KOJ8 2521 15.21% 24.15

BeanOil CBOT BOH8 32.68 14.34% 0.30

Cocoa NY CCH8 1955 25.63% 31.56

66



Entendiendo el Papel de los

Fondos en los Mercados


www.cargill.com


Lunes: 7:30 AM

Commodity Last Net Change Bid Ask Pct.Chng Close

SBH8 14.8 -1.00 14.79 14.82 -6.33% 15.8

Lunes: 7:34 AMLlamando su broker/asesor para preguntar: “Que Pasó?”


• Origen/Consumidores

Lunes: 7:35 AM

69

• Clima

• Macro

• Fondos



Inversionistas en Commodities

70


Quienes son?Colocación de Activos versus Manejo de Activos

71

ASSET ALLOCATOR ASSET MANAGER

• Fondos Soberanos

• Fondos de Pensiones

• Endowments

• Alto Patrimonio Neto

• Fondos de Capital privado

• Fondos de Hedge

• Fondos Mutuos

• Asesores de Trading de Commodities


Inversionistas en CommoditesLos “asset allocators” más grandes del mundo

72

Fondos de Pensiones ENDOWMENTS

• Gov’t Pension Investment of Japan ($1.2 trillion)

• Gov’t Pension Fund of Norway ($893 billion)

• Federal Retirement Thrift of U.S. ($485 billion)

• National Pension of South Korea ($462 billon)

• ABP Netherlands ($404 billion)

• Harvard University ($35.6 billion)

• Yale University ($25.4 billion)

• Stanford University ($22.4 billion)

• Princeton University ($21.7 billion)

• Massachusetts Institute of Technology ($13.2

billion)

Source: Pensions & Investments/Towers Watson 300 Analysis, September 2017


Inversionistas en CommoditesDiferencias de estilo

73

ASSET ALLOCATOR ASSET MANAGER

• Pasivos

• Activos

• Sistémicos

• Discrecionales


Assets Under Management (AuM) sigue creciendo

Crecimiento

Fuente: The Boston Consulting Group


AuM Global por Region

Donde están Creciendo?



Cuanto Dinero están manejando?


Bienes Globales Aproximados = $69 Trillones

7676


Cuanto de todo eso es Commodites?


Bienes Globales Aproximados = $69 Trillones

77


Ejemplo de una diversificación de activos para un plan de pensiones público

Inversionistas en Commodites

Acciones$5,000,000,000

Bonos$3,500,000,000

Alternativas$1,000,000,000

Commodities$500,000,000 $10 Mil Millones en activos

78



El argumento para invertir en

Commodities

79


El Argumento para Commodites

80

Inflación

Dos beneficios percibidos de Invertir en Commodities

Diversificación


Indices de Commodities

Cargill ofrece

inversiones

en indices de

Commodities

Empieza el

Goldman Sachs

Commodity

Index

Empieza el

Commodity

Research

Bureau Index

1957 1991 1996 1998 2014

Empieza el

AIG

Commodity

Index

DJUBS Cambia a

ser el Bloomberg

Commodity Index

2000:

~10 billion AUM

2014:

~160 billion AUM

Evolución de las alternativas

81


Indices de Commodities

BCOM Index S&P GSCI Index

AUM Estimados $67.5 B $60 B

# de Commodities 22 24

Metología Producción & liquidez Producción

Restricciones de Mezcla Si No

Dos estrategias principales con múltiples variaciones

82


Población Mundial

83


La Clase MediaTendencias de crecimiento de la población mundial

Fuente: United Nations, PEW Research Center, Iowa State University8484


Inversionistas en Commodites

85

Energía31.58%

Granos y semillas

oleaginosas22.17%

Softs6.91%

Ganadería6.54%

Metales32.80%

Note: Bloomberg sub-index weights as of January, 2015

Un solo

productoMáximo 15%

Un solo

producto y

sus derivadosMáximo 25%

Un Sector Máximo 33%

85

El Índice de Commodities de Bloomberg busca diversificación

85


Indice de Commodities

86

Construcción de un Indice - 2018 Bloomberg Index Componentes

Fuente: Bloomberg

GranosMetales

IndustrialesEnergia Softs

Metales

PreciosasGanaderia

Maiz Aluminio WTI Azúcar Oro Vacuno

Frijol de Soya Cobre Brent Café Plata Bovino

Aceite de Soya Niquel ULSD Algodón

Harina de Soya Zinc Gas Natural

Trigo ChicagoGasolina

RBOB

Trigo Kansas

86


Productos de la Bolsa

87

$67,500,000,000

Sector Porcentage Cantidad

Granos y semillas Oleaginosas 22.17% $14,964,750,000

Energia 31.58% $21,316,500,000

Metales 32.80% $22,140,000,000

Ganadería 6.54% $4,414,500,000

Softs 6.91% $4,664,250,000

87


BCOM Largos (en Mil Millones de USD$)

Source: Bloomberg

Gas Natural, $5.91

Brent, $5.19

WTI, $5.14

RBOB, $2.61

ULSD, $2.48

Maiz, $4.09

Frijol de Soya, $4.00

Trigo Chicago, $2.15

Harina de Soya, $2.12

Aceite de Soya, $1.75

Trigo Kansas, $0.85

Ganado, $2.97

Cerdo, $1.44

Oro, $8.08

Cobre, $4.70

Alumino, $3.00

Plata, $2.44

Zinc, $2.07

Niquel, $1.86

Azucar, $2.03 Café, $1.63 Algodon, …

88


Otras Consideraciones

89

Backwardation / Inverso Contango / Carry

Mes de Contrato

1 2 3 1 2 3Mes de Contrato

Negative Roll Yield

Pre

cio

Pre

cio

Positive Roll Yield

Curva de Futuros – Impacto del “Roll”

89


Commitment of Traders

90 Fuente: Bloomberg90


Importa tanto el flujo de capitales?

Fuente: Bloomberg91


Su contacto en Cargill para el

manejo de riesgo

Matthew Dunbar

Oficina: 952.984.4278

Móvil: 612.462.1646

Email: [email protected]

Skype: mdunbarcargill

Escuchamos y

colaboramos.El 98% de nuestros clientes nos

recomiendan como sus gestores de

riesgo. Trabajamos con dedicación

para ser su socio de confianza.

92


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Cargill Risk Management, a business unit of Cargill, Incorporated based on publicly available

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reports and are not intended as such. These materials are for the general information of our

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23.605, as promulgated under the U.S. Commodity Exchange Act. These materials are

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the solicitation of an offer to purchase, any swap, security or other financial instrument. These

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be complete or to constitute all of the information necessary to evaluate the consequences of

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purely historical in nature are based on assumptions, which are unlikely to be consistent with,

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unwound, or (iii) the calculation or estimate of an amount that would be payable following the

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parties.

93

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