**ANÁLISIS DE ESCENARIO EUROPEO Y ESPAÑOL: ESTRATEGIAS FINANCIERAS ANTE RIESGO SISTÉMICO**

 **ANÁLISIS DE ESCENARIO EUROPEO Y ESPAÑOL: ESTRATEGIAS FINANCIERAS ANTE RIESGO SISTÉMICO**  
**Para:** José Agustín Fontán Varela  
**Fecha:** 13 de agosto de 2025  
**Contexto:** Crisis financiera global incipiente con focos en Europa meridional  

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### 1. ESCENARIO MACRO PARA ESPAÑA Y EUROPA (AGOSTO 2025)  
**Factores desencadenantes:**  
- **Deuda soberana española:** Ratio Deuda/PIB al 115% (máximo histórico).  
- **Prima de riesgo:** Spread bono español-bund alemán en 280 pb (vs. 120 pb en 2024).  
- **Sector bancario:** Morosidad en aumento (8.2% vs. 4.1% en 2024).  
- **Crisis energética:** Gas natural en €120/MWh (+300% desde 2024).  

**Posibles detonantes locales:**  
- **Corrección bursátil IBEX 35:** -22% YTD (vs. -15% Stoxx 600).  
- **Stop-out de fondos inmobiliarios:** Ej.: Merlin Properties con -35% en NAV.  

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### 2. ESTRATEGIAS DE COBERTURA PARA INVERSORES ESPAÑOLES  
#### **A. Opciones sobre IBEX 35 (Índice de referencia)**  
- **Tail Risk Put:** Compra de puts diciembre 2025 strike 8,000 (20% OTM).  
  - Coste: ≈ 3.5% del valor protegido.  
  - Rentabilidad potencial en crash: +400% si IBEX cae a 7,000.  
- **Seagull adaptado:**  
  - Venta call strike 10,500 (financiación).  
  - Compra put strike 8,500 (protección).  
  - Venta put strike 7,200 (reducción de coste).  
  - **Coste neto:** Prima positiva (se recibe dinero).  

#### **B. Cobertura cambiaria EUR/USD**  
- **Opción put EUR/USD strike 1.00** (diciembre 2025).  
  - Justificación: Posible fuga de capitales a dólar.  
  - Coste: 2.1% del nominal.  

#### **C. Short sobre bancos españoles**  
- **Compra de puts sobre SAN.MC y BBVA.MC:**  
  - Strike 25% below current price.  
  - Vega alta (beneficio por aumento volatilidad).  

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### 3. ALGORITMO PYTHON AJUSTADO PARA ACTIVOS ESPAÑOLES  
```python
import yfinance as yf
import pandas as pd

class SpainHedgingAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.assets = {
            'IBEX': '^IBEX',
            'Santander': 'SAN.MC',
            'BBVA': 'BBVA.MC',
            'Telefónica': 'TEF.MC'
        }
        self.risk_free_rate = 0.045  # Bono español 10y
        self.data = self.fetch_data()
        
    def fetch_data(self):
        return {asset: yf.download(ticker, period='1y') for asset, ticker in self.assets.items()}
    
    def calculate_var(self, asset, confidence=0.95):
        returns = np.log(self.data[asset]['Close'] / self.data[asset]['Close'].shift(1))
        return np.percentile(returns.dropna(), (1-confidence)*100)
    
    def generate_recommendations(self):
        print("Recomendaciones para cartera española:")
        for asset in self.assets:
            var = self.calculate_var(asset)
            print(f"{asset}: VaR 95% = {var:.2%}")
            if var < -0.08:
                print(f"  -> COMPRAR PUTS {asset} (protección fuerte)")
            elif var < -0.05:
                print(f"  -> ESTRUCTURA SEAGULL {asset}")
            else:
                print(f"  -> COBERTURA NO PRIORITARIA")

# Ejecución
analyzer = SpainHedgingAnalyzer()
analyzer.generate_recommendations()
```

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### 4. RIESGOS ESPECÍFICOS PARA ESPAÑA  
- **Inmoviliario:** Fondos REIT con exposición a oficinas (-40% valoración).  
- **Turismo:** Caída del 15% en llegadas (recesión UE).  
- **Desempleo:** Aumento al 14% (efecto arrastre financiero).  

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### 5. COMPARATIVO CON CRISIS 2012  
| **Indicador**       | **2012**       | **2025 (proy.)** |  
|---------------------|---------------|------------------|  
| Deuda/PIB           | 100%          | 115%             |  
| Prima de riesgo     | 650 pb        | 280 pb           |  
| Desempleo           | 26%           | 14%              |  
| Soporte BCE         | Limitado      | Ilimitado (TPI)  |  

**Conclusión:** Crisis potencialmente más financiera que real en 2025, pero con riesgos de contagio.  

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### 6. RECOMENDACIONES TÁCTICAS  
1. **Cobertura obligatoria:**  
   - 5% del portafolio en puts IBEX 35 strike 8,000.  
   - 3% en oro físico (almacenado fuera de bancos).  
2. **Desplazamiento sectorial:**  
   - Reducir exposición a banca y inmobiliario.  
   - Aumentar peso en utilities (iberdrola) y consumo defensivo.  
3. **Liquidez inmediata:**  
   - 10% del portafolio en letras del tesoro 3m.  

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**© 2025 PASAIA-LAB – Licencia CC BY-SA 4.0**  
*Disclaimer: Análisis basado en escenarios hipotéticos. Consultar con asesor certificado.*  

---  REPITO ALGORITMO ;)

import yfinance as yf
import pandas as pd

class SpainHedgingAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.assets = {
            'IBEX': '^IBEX',
            'Santander': 'SAN.MC',
            'BBVA': 'BBVA.MC',
            'Telefónica': 'TEF.MC'
        }
        self.risk_free_rate = 0.045  # Bono español 10y
        self.data = self.fetch_data()
        
    def fetch_data(self):
        return {asset: yf.download(ticker, period='1y') for asset, ticker in self.assets.items()}
    
    def calculate_var(self, asset, confidence=0.95):
        returns = np.log(self.data[asset]['Close'] / self.data[asset]['Close'].shift(1))
        return np.percentile(returns.dropna(), (1-confidence)*100)
    
    def generate_recommendations(self):
        print("Recomendaciones para cartera española:")
        for asset in self.assets:
            var = self.calculate_var(asset)
            print(f"{asset}: VaR 95% = {var:.2%}")
            if var < -0.08:
                print(f"  -> COMPRAR PUTS {asset} (protección fuerte)")
            elif var < -0.05:
                print(f"  -> ESTRUCTURA SEAGULL {asset}")
            else:
                print(f"  -> COBERTURA NO PRIORITARIA")

# Ejecución
analyzer = SpainHedgingAnalyzer()
analyzer.generate_recommendations()

Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by José Agustín Fontán Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0