¿El Dow Jones (USA30) tiene días buenos, meses buenos y horas buenas? Hemos analizado 14,5 años de tick data M1 (4.190.807 velas entre febrero de 2012 y julio de 2026) y los hemos agregado por día de la semana, mes del año y sesión de trading. Spoiler: el Dow muestra un patrón claro de "Monday rally" que no existe en otros activos.
El dataset en cifras
4.2M velas
Velas M1 (UTC)
14,5 años
2012-02 → 2026-07-29
Mejor día
Lunes
+0,107% · 55,4% win · p=0,002 ⭐⭐
Mejor mes
Noviembre
+3,61% · 85,7% win · p=0,006 ⭐⭐
Mejor sesión
NY 12-17
+0,025% drift · 52,2% win · p=0,013 ⭐
1. Estacionalidad por día de la semana
📅 Tabla 1 · Retorno diario por día de la semana (2012–2026)n=3.733 trading days
| Día | n | Media % | Mediana % | Std % | Win rate | t-stat | p-value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Monday | 744 | +0,107% | +0,069% | 0,9377% | 55,4% | 3,11 | 0,002 ⭐⭐ |
| Tuesday | 750 | +0,022% | +0,024% | 0,9091% | 51,9% | 0,65 | 0,515 |
| Wednesday | 751 | +0,042% | +0,053% | 0,9934% | 53,5% | 1,16 | 0,247 |
| Thursday | 751 | +0,032% | +0,058% | 1,0155% | 54,3% | 0,87 | 0,383 |
| Friday | 736 | +0,038% | +0,062% | 1,0100% | 54,8% | 1,02 | 0,306 |
Hallazgo estrella: el lunes es alcista y muy significativo (+0,107%, win 55,4%, p=0,002 ⭐⭐). El "Monday rally" en el Dow es robusto durante 14 años. El resto de días son ligeramente positivos pero no significativos. Esto contrasta con el oro y los pares FX donde no hay patrón semanal claro.
2. Estacionalidad por mes del año
📆 Tabla 2 · Retorno mensual medio por mes del calendarion=174 meses · 2012-2026
| Mes | n | Media % | Mediana % | Std % | Win rate | t-stat | p-value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Enero | 14 | +0,451% | +0,897% | 4,444% | 57,1% | 0,38 | 0,711 |
| Febrero | 14 | +0,234% | +0,953% | 4,424% | 60,0% | 0,20 | 0,846 |
| Marzo | 15 | -0,239% | +0,674% | 5,478% | 60,0% | -0,17 | 0,868 |
| Abril | 15 | +1,201% | +0,838% | 4,237% | 80,0% | 1,10 | 0,291 |
| Mayo | 15 | +0,241% | +1,007% | 3,317% | 80,0% | 0,28 | 0,783 |
| Junio | 15 | +1,203% | +1,099% | 3,488% | 73,3% | 1,34 | 0,203 |
| Julio | 15 | +2,097% | +2,522% | 2,277% | 80,0% | 3,57 | 0,003 ⭐⭐ |
| Agosto | 14 | +0,075% | +0,497% | 3,690% | 57,1% | 0,08 | 0,940 |
| Septiembre | 14 | -0,421% | +0,553% | 3,222% | 50,0% | -0,49 | 0,633 |
| Octubre | 14 | +1,715% | +1,135% | 5,245% | 57,1% | 1,22 | 0,243 |
| Noviembre | 14 | +3,612% | +3,575% | 4,146% | 85,7% | 3,26 | 0,006 ⭐⭐ |
| Diciembre | 14 | +0,477% | +1,402% | 4,015% | 71,4% | 0,44 | 0,664 |
Hallazgos:
- Noviembre es el mes estrella del Dow: +3,61% medio, win 85,7% (12 de 14 noviembres cerraron en positivo), p=0,006 ⭐⭐. El rally de fin de año y Santa Claus están en los datos.
- Julio también significativo: +2,10%, win 80%, p=0,003 ⭐⭐. El "summer rally" en índices está documentado y robusto.
- Septiembre es el peor mes: -0,42%, pero p=0,633 (no significativo). El "September effect" es real pero débil en datos modernos.
- Abril y mayo con win rate del 80%: aunque el p-value no llega a 5% (n=15 es bajo), el win rate es notable — solo 3 de 15 abriles y 3 de 15 mayoses cerraron en negativo.
3. Estacionalidad por sesión de trading (UTC)
🌍 Tabla 3 · Drift, rango y gap por sesión (UTC)n=16.405 session-observations
| Sesión | n | Drift medio % | Win rate | p-value | Rango medio % | |Gap| % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Asian (00–07 UTC) | 3.101 | +0,0114% | 52,9% | 0,047 ⭐ | 0,366% | 0,036% |
| London (07–12 UTC) | 3.368 | +0,0086% | 53,4% | 0,158 | 0,471% | 0,208% |
| NY (12–17 UTC) | 3.716 | +0,0252% | 52,2% | 0,013 ⭐ | 0,846% | 0,296% |
| NY late (17–22 UTC) | 3.652 | +0,0040% | 53,3% | 0,645 | 0,640% | 0,532% |
| Weekend gap (22–24 UTC) | 2.568 | +0,0047% | 50,5% | 0,242 | 0,224% | 0,583% |
Hallazgos para Dow Jones:
- Asian session bullish y significativo: +0,011%, p=0,047 ⭐. A diferencia de los pares FX, el Dow muestra sesgo alcista mientras Asia opera.
- NY session bullish y significativo: +0,025%, p=0,013 ⭐. Es la sesión más volátil (rango 0,85%) y tiene dirección alcista.
- London neutro: ligero drift positivo (+0,009%) pero no significativo.
- NY late neutro: tras el cierre de NY, el Dow no muestra dirección clara.
4. Heatmap día × sesión
📅 Tabla 4 · Heatmap día × sesión (drift medio %)Lun-vie × 4 sesiones
| Día | Asian (00–07) | London (07–12) | NY (12–17) | NY late (17–22) |
|---|---|---|---|---|
| Lunes | +0,016% | +0,034% | +0,032% | +0,024% |
| Martes | +0,027% | +0,010% | -0,007% | -0,006% |
| Miércoles | +0,016% | +0,027% | +0,028% | -0,008% |
| Jueves | -0,014% | -0,023% | +0,063% | -0,007% |
| Viernes | +0,013% | -0,005% | +0,010% | +0,020% |
Hallazgos del heatmap:
- Lunes es universalmente alcista: las 4 sesiones son positivas (+0,016%, +0,034%, +0,032%, +0,024%). Es el único día con todas las celdas verdes. Coincide con el agregado del lunes (+0,107%, p=0,002).
- Jueves × NY es la celda más fuerte: +0,063% de drift. Es la única celda del jueves positiva.
- Miércoles es la "small-cap day" más sólida: 3 de 4 sesiones positivas, NY +0,028%.
5. Top horas más volátiles (UTC)
⏰ Tabla 5 · Top 6 horas más volátiles (UTC, lun-vie)14,5 años de barras M1
| Hora UTC | Rango medio % | Std % | Sesión |
|---|---|---|---|
| 14:00 | 0,648% | 0,403 | NY mid |
| 15:00 | 0,621% | 0,389 | NY mid |
| 13:00 | 0,587% | 0,380 | NY open |
| 19:00 | 0,549% | 0,358 | NY late |
| 18:00 | 0,520% | 0,343 | NY late |
| 20:00 | 0,510% | 0,331 | NY late |
El Dow Jones es 100% NY-dependiente: las 6 horas más volátiles son todas dentro de NY (13:00-20:00 UTC). No hay pico en London — los índices americanos no tienen equivalente al London/NY overlap de los pares FX. La ventana caliente es 13:00-15:00 UTC (NY open + 2h).
---6. Tres setups prácticos para el Dow Jones
Setup 1 · Long bias los lunes
- Cuándo: lunes 00-22 UTC (todas las sesiones son positivas).
- Por qué: +0,107% agregado, p=0,002 ⭐⭐. 4 de 4 sesiones del lunes son alcistas. El "Monday rally" es robusto.
- Aplicación: para traders manuales, abrir longs los lunes al inicio de NY (13:00 UTC) y cerrarlos antes del martes.
Setup 2 · Long bias noviembre + julio
- Cuándo: noviembre y julio enteros.
- Por qué: noviembre +3,61%, win 85,7%, p=0,006 ⭐⭐. Julio +2,10%, win 80%, p=0,003 ⭐⭐.
- Aplicación: filtro estacional fuerte. Si tu sistema está neutral, noviembre y julio son los meses donde añadir longs reduce el drawdown.
Setup 3 · Short bias los jueves antes de NY
- Cuándo: jueves 00-12 UTC (Asian + London).
- Por qué: ambas celdas son negativas (-0,014% y -0,023%). Pero la sesión NY del jueves es muy alcista (+0,063%). Hay un patrón de "rebound" los jueves.
- Aplicación: si abres cortos los jueves por la mañana, cierra antes de NY (12:00 UTC) o usa un stop ajustado.
Lo que NO te cuentan estos datos
- El dataset es corto: 14,5 años vs los 23 del oro o los pares FX. Esto significa que las estacionalidades mensuales tienen menos poder estadístico (n=14-15 meses por bucket).
- El rally de noviembre coincide con el ciclo presidencial: 4 de los 14 noviembres del dataset son post-elección. El "rally de fin de año" puede estar parcialmente driven por patrones electorales.
- El lunes bullish se debilita en 2020+: pre-2020 lunes era -0,001% (plano). En 2020+ lunes es +0,231% — el patrón "Monday rally" es post-COVID.
- Cuidado con la interpretación: el dataset incluye un bear market fuerte (2022) y un rally AI (2023-2024). Estos sesgan las estadísticas.
- Datos CFD: USA30IDXUSD es un CFD de Dukascopy, no el futuro E-mini real. El comportamiento puede diferir en rollovers y gaps.
Metodología
- Fuente: tick data M1 (Dukascopy) de USA30IDXUSD entre febrero 2012 y julio 2026.
- Total: 4.190.807 velas M1 UTC, agregadas en 3.733 días de trading y 174 meses.
- Retorno diario: (close_22UTC[t] − close_22UTC[t−1]) / close_22UTC[t−1] × 100.
- Retorno mensual: (close_lastDay − close_lastDayPrevMonth) / close_lastDayPrevMonth × 100.
- Drift de sesión: (close_last_bar − open_first_bar) / open × 100.
- Test estadístico: t-test de una muestra vs cero. ⭐ = p < 0,05.
- Software: Python 3.14, pandas 3.x, pyarrow, scipy, matplotlib.
Para tamaños de posición ajustados a la volatilidad del Dow Jones, usa la calculadora de position size. Para más sobre índices, lee estrategias para futuros americanos.
La serie completa de estacionalidad
Este análisis forma parte de una serie con la misma metodología aplicada a seis activos. El contraste entre ellos es la parte más útil: el "Monday rally" de los índices no existe en el oro ni en los pares FX.
- NASDAQ-100 — el "Monday rally" más fuerte de los seis (p=0,0001).
- XAUUSD (oro) — 23 años de datos, mejor día viernes y mejor mes enero.
- XAGUSD (plata) — el hermano volátil del oro.
- EURUSD — el par más operado del mundo, 23 años.
- GBPUSD — sesión de Londres y su sesgo horario.