Este estudio utiliza el modelo oculto de Markov (HMM) para identificar las fases de activos individuales y propone una estrategia de inversión que utiliza eficazmente las tendencias de precios. Realizamos un análisis empírico durante 15 años, desde enero de 2004 hasta diciembre de 2018, en universos de activos globales divididos en 10 clases y en 22 clases más detalladas. Ambos universos han demostrado tener un rendimiento superior en la estrategia utilizando HMM en común. Al examinar el cambio en el peso de la cartera, el cambio de peso entre las clases de activos ocurre de manera dinámica. Esto muestra que el HMM aumenta el peso de las acciones cuando el precio de las acciones sube y aumenta el peso de los bonos cuando el precio de las acciones baja. Como resultado del análisis del rendimiento, se demostró que el HMM refleja eficazmente el efecto de selección de activos en el alfa de Jensen, la selectividad neta de Fama y el modelo de Treynor-Mazuy. Además, la estrategia del HMM tiene un valor gamma positivo incluso en el modelo de Treynor-Mazuy. En última instancia, se espera que el HMM permita una gestión estable en comparación con las estrategias de momentum existentes al tener efecto de selección de activos y capacidad de pronóstico del mercado.