**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
