En anteriores entradas ya he hablado de las ventajas de las carteras de baja volatilidad, debido a las mejores rentabilidades (por riesgo) que consiguen respecto a los índices de mercado. No es de extrañar que, en los últimos meses, muchas compañías se hayan decidido a comercializar ETFs basados en estas estrategias.

Los pioneros han sido Invesco PowerShares, con el ETF SPLV basado en el índice de baja volatilidad del S&P500 calculado por Standard&Poors. En pocos meses este ETF ha superado los mil millones de dólares en activos y sigue creciendo muy rápidamente, siendo el fondo con más capital de los de baja volatilidad. Como ejemplo de su performance, en 2011 obtuvo una rentabilidad del 15% (siendo la rentabilidad del S&P500 de tan solo un 2%).

Pero han aparecido muchos más ETFs de baja volatilidad en los mercados, de compañías como EGShares, Russel, iShares, etc., centrados en el mercado USA pero también en mercados internacionales, emergentes, etc. Os dejo una muestra de tickers de los más conocidos (por orden de capital): SPLV, LVOL, HILO, EEMV, EFAV, ACWV, USMV, SLVY, …   Leer más

En esta entrada trataré de introduciros a un tipo de carteras con gran auge en la actualidad: las carteras de mínima varianza. Como se puede ver en el siguiente blog, http://estimationrisk.blogspot.com, estas carteras presentan unos niveles bajos de volatilidad a lo largo del tiempo y, más aún, obtienen unos niveles de rentabilidad superiores a los de los índices asociados (por ejemplo, el Ibex, el S&P 500, etc).

¿Pero cómo una cartera con bajo riesgo puede conseguir una rentabilidad más alta de lo esperado?

La razón es que los mercados financieros no son perfectamente eficientes todo el tiempo. Esto implica que, a nivel sobre todo de acciones, el riesgo y la rentabilidad no están muy correlacionados. En otras palabras, existen muchas empresas que no presentan una rentabilidad acorde a su nivel de riesgo.   Leer más

En esta entrada trataré sobre un tipo de carteras que, especialmente en USA, están ganando cada vez más popularidad: las carteras equiponderadas, también conocidas como estrategias 1/N. La idea es muy sencilla: dado un conjunto de N activos de interés, invertiremos la misma proporción 1/N en cada uno de ellos.

¿Qué ventaja tiene este tipo de estrategias? Pues resulta que, en general, proporciona mejores rentabilidades que los índices tradicionales.

Una de las mejores formas de empezar a analizar el comportamiento de estas carteras es a través de los índices equiponderados del MSCI. Ahí se puede ver cómo, en los últimos 10 años, la cartera equiponderada mundial obtuvo una rentabilidad media del 6.4%, versus una rentabilidad del 2.3% para el tradicional índice mundial (que se pondera por capitalización).   Leer más

En la anterior entrada “El largo plazo: el riesgo disminuye, la rentabilidad no” se mostraba uno de los factores que ayuda a la reducción del riesgo de nuestra inversión: el largo plazo. Pero no es el único. En esta entrada veremos otro de los factores: la diversificación de nuestra cartera.

Con otro experimento, veremos hasta qué punto la diversificación influye en el riesgo de nuestra inversión.

El experimento es el siguiente. He escogido las 500 empresas del S&P500 y he calculado el comportamiento de 6 tipos de cartera en función del tamaño: carteras con una sola empresa, con 5, con 10, con 20, con 50, y finalmente con 100 empresas. El análisis lo he realizado para los últimos 5 años.

Por ejemplo, para la cartera con 10 empresas, vamos a estudiar el comportamiento de una cartera equiponderada al azar: esto es, escojo al azar 10 empresas de las 500 e invertimos en ellas en igual proporción. Y esto lo repito 100 veces para analizar qué efecto tiene sobre el riesgo las carteras de este tamaño.   Leer más

En esta entrada ilustraré con un simple gráfico cómo el riesgo de una inversión disminuye con el tiempo, sin renunciar a una buena rentabilidad. El experimento que he realizado está basado en el mismo que realizó John C. Bogle en Common Sense on Mutual Funds, aunque yo lo he adaptado.

El experimento es el siguiente. Vamos a comparar las rentabilidades obtenidas en inversiones a 1 año, 2 años, 5 años, 10 años, y 20 años vista. Por ejemplo, para la inversión a 5 años vista, he calculado la rentabilidad compuesta anualizada de una inversión en el S&P 500 que empieza en el mes t y finaliza en el mes t+60 para todos los meses t desde 1950 hasta la actualidad. He escogido el S&P 500 simplemente porque tenía más datos históricos disponibles. Las conclusiones son las mismas si se escoge cualquier otro índice o empresa.   Leer más

En esta entrada continuaremos explicando el concepto de riesgo. Como ya he comentado, yo el riesgo lo veo como la consecuencia desfavorable de un suceso debido a la incertidumbre que nos rodea. O sea, tiene que ver con el temor que tiene uno porque no se cumplan ciertas expectativas en el futuro. Por tanto es un concepto subjetivo (grado de temor, expectativas, etc.), y como tal da lugar a distintas definiciones y distintas formas de medirlo.

Veamos las ideas con un ejemplo simple de inversión. Tenemos a nuestra disposición dos activos. El activo A nos ofrece una rentabilidad anual del 10% con una volatilidad del 30% (alta incertidumbre). El activo B nos ofrece una rentabilidad del 5% con una volatilidad del 1% (baja incertidumbre).

Ahora tenemos que tomar una decisión: ¿qué inversión escogeríais?   Leer más

En esta entrada os voy a mostrar el funcionamiento de unos dados curiosos que ya los analizó en su momento Warren Buffett, gran apasionado de las matemáticas. Lo bueno de estos dados es que ayudan a entender muy bien la incertidumbre (y el riesgo) que hay detrás de los mercados financieros, así como las consecuencias en nuestra toma de decisiones.

Adaptaré el ejemplo de los dados a un contexto financiero. Tenemos tres dados que en el fondo son como tres posibles inversiones.

El primer dado (A), en lugar de tener 6 caras distintas, se compone de los siguientes resultados:

A = {2, 2, 2, 2, 5, 6}

El significado es: si al tirar el dado A sale un 2, entonces obtendremos una rentabilidad anual del 2% con esa inversión. Cada una de las 6 caras tiene la misma probabilidad de salir (son como posibles escenarios futuros de la economía).   Leer más

En esta entrada mostraré cuál es la mejor forma de comparar distintas estrategias o estilos de inversión. En principio será mejor aquella estrategia que nos haga ganar más dinero. Pero cuidado: seguramente sea la más arriesgada…

Empecemos analizando la comparación más usual entre inversores. El siguiente gráfico muestra la evolución de un euro, invertido al comienzo de un periodo de 3 años, mediante dos estrategias distintas.

Muchos inversores dirían que la mejor estrategia sería la 1, ya que en general es la que proporciona una mayor ganancia acumulada a lo largo del tiempo. Pero este tipo de comparaciones puede resultar muy engañoso. Por ejemplo, depende fuertemente del periodo inicial y final de nuestra inversión.

El siguiente gráfico muestra la evolución del mismo euro, pero invertido ahora tan solo unas semanas después.   Leer más

En la anterior entrada vimos la dificultad que tiene estimar cada parámetro en el modelo de Markowitz. Las rentabilidades esperadas de cada empresa se estiman siempre con un alto error. Es verdad que el error es mucho menor al estimar las volatilidades y las correlaciones. Pero se vuelve a incrementar si consideramos una cartera con un gran número de empresas, ya que tendremos muchísimos parámetros que estimar. O sea, que quizás tengamos poco error si queremos estimar menos de 10 parámetros. Pero tendremos mucho error si queremos estimar más de 100.

Recordad que si consideramos una cartera con los 35 valores del Ibex, entonces tendríamos que estimar 665 parámetros. Quizás unos pocos de ellos estarán bien estimados, pero la mayoría no.

Por tanto, en esta entrada veremos las consecuencias del denominado riesgo de estimación.   Leer más

En la anterior entrada vimos cómo la cartera diversificada de Markowitz tenía un comportamiento mucho peor que un índice de mercado. En general, esto ocurre casi siempre que intentemos aplicar las idead iniciales en la práctica. Sin embargo, la teoría de Markowitz es correcta, de hecho es crucial en el desarrollo de otras teorías financieras: eficiencia de los mercados, valoración de activos, teorías de equilibrio, etc. Por ello ganó el Premio Nobel en Economía en 1990.

El problema surge cuando queremos implementar en la práctica sus ideas. La teoría asume que conocemos sin ninguna duda las rentabilidades esperadas, las volatilidades, y las correlaciones entre compañías. Pero son cantidades que se refieren al futuro. Más aún, incluso en el pasado son cantidades que no podemos medir ya que cambian con el tiempo.   Leer más