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Everything, Everywhere, All at Once

Además de ser el título de una película de origen asiático, resume la manera más habitual de construir y gestionar carteras diversificadas, pero a día de hoy sabemos que hay formas más eficientes.

La industria de fondos se ha desarrollado a partir del marco teórico de Markowitz y de los trabaos posteriores de Sharpe y Miller. Supusieron una revolución en la manera de entender la diversificación y la gestión de una cartera y, desde entonces, se han producido avances progresivos, pero no revolucionarios.

¿A qué nos referimos por "Everything, Everywhere, All at Once"? Cuando un inversor decide colocar sus ahorros, por ejemplo, en una cartera de fondos indexados, tan populares en nuestros días, la entidad que gestiona estas carteras distribuye el 100% del capital (Everything) entre el conjunto de activos que ha seleccionado (Everywhere) en el momento inicial y a la vez (All at Once).

Esta forma de trabajar es la más habitual y, digámoslo también, la que supone menores costes y quebraderos de cabeza para la entidad que gestiona estas carteras, y ahora también sabemos que no es la que mejores resultados reporta a los ahorradores.

No se tiene en cuenta el momento en que se encuentra cada uno de los activos, sino fundamentalmente las características de rentabilidad y riesgo de cada activo y la matriz de correlaciones entre ellos. Esto hace que, dependiendo del momento en que se haya invertido en esa cartera, la rentabilidad individual de cada activo que la compone puede cambiar de manera significativa. Probablemente, la aportación de rentabilidad de la renta variable al conjunto de la cartera sería diferente si hubiésemos invertido justo antes del crash por la pandemia del COVID en febrero de 2020, o si lo hubiésemos hecho tras los mínimos del mes de marzo del mismo año.

Frente a esta manera tradicional de gestionar una cartera, planteamos la alternativa que pasa por añadir un paso más. Es decir, además de calcular el peso que debería tener cada activo en una cartera óptima por nivel de riesgo, introducimos una gestión individualizada de las posiciones. De manera práctica, lo que planteamos es que, además de saber qué peso debería tener cada activo en la cartera en función de sus características de rentabilidad y riesgo particulares y en comparación con el resto, debemos tener en cuenta en qué momento se encuentra cada uno de esos activos. Para ello, pueden utilizarse metodologías como el Posicionamiento de los Inversores Institucionales que explicamos en el artículo anterior, y que determina el nivel de precio a partir del cual un activo pasa a tener predisposición alcista o bajista.

Veamos cómo se comportan ambos modelos de gestión -tradicional y gestión individualizada de las posiciones- a partir de un ejemplo. 

Supongamos una cartera de cuatro activos -S&P500, Nasdaq 100, Oro y Petróleo- a los que, por facilidad, se asigna un peso del 25%. Consideramos también un período que va de enero de 2016 hasta nuestros días.

En la tabla siguiente, relativa a la gestión tradicional que hemos llamado ‘Everything, Everywhere, All at Once”, verán cuál habría sido la rentabilidad de cada uno de los activos y del conjunto de la cartera si hubiésemos invertido en ella el 1 de enero de 2016, el 1 de enero de 2017, y así sucesivamente, hasta el 1 de enero de 2022.

Gestión Tradicional - Rentabilidad Anualizada en Función del Año de Inversión
Gestión Tradicional - Rentabilidad Anualizada en Función del Año de Inversión

Pueden ver cómo la rentabilidad individual y del conjunto de la cartera tiene una desviación estándar que, medida en términos relativos a través del Coeficiente de Variación (CV), podemos comparar con el modelo de gestión propuesto.

A continuación, verán ese mismo ejercicio para una cartera en la que se ha aplicado la gestión de las posiciones de manera individualizada. Esto quiere decir que, aunque se haya decidido asignar un 25% a cada uno de los activos, en el momento inicial, la cartera se encuentra en liquidez. Sólo cuando cada uno de los activos pase a tener predisposición alcista, es cuando se invierte en él. Consiguiente, en caso de perder la predisposición alcista, se cierra la posición volviendo esos fondos a liquidez.

Modelo de Gestión Propuesto - Rentabilidad Anualizada en Función del Año de Inversión
Modelo de Gestión Propuesto - Rentabilidad Anualizada en Función del Año de Inversión


Conviene resaltar la estabilidad de los resultados año tras año, tal y como puede observarse en el CV. Al tratarse de una medida en términos relativos, puede compararse entre ambos modelos de gestión, y se observa que hay una estabilidad significativamente superior en el caso de la gestión individualizada. Se prueba así que el impacto en el resultado de la cartera de la fecha de la inversión se reduce al llevarse a cabo una gestión individualizada de cada una de las posiciones.

Por otro lado, una segunda crítica que puede hacerse a la gestión tradicional de carteras viene por el lado de la estimación del riesgo conjunto. Se sabe que la volatilidad histórica no es un buen predictor de la volatilidad en el futuro, y algo parecido sucede con la correlación. Puesto que estas dos variables son las que determinan el riesgo conjunto de una cartera, una mala decisión en términos de los parámetros utilizados, puede tener consecuencias nefastas para la performance de la cartera. Es decir, cuanto más se aleje la volatilidad y la correlación en el futuro de los datos históricos usados para calcular la composición de la cartera óptima, peor será el resultado en términos del riesgo realmente asumido por el inversor, lo que empeorará proporcionalmente los índices de performance.

Sin embargo, en la gestión individual de las posiciones, se reduce esta dependencia de unas buenas estimaciones de la volatilidad y la correlación futuras.

Vean en las tablas siguientes los índices de performance de ambos modelos de gestión. Hemos calculado el índice de Sharpe, y el RoMaD, más utilizado este último entre hedge funds, ya que tiene en cuenta en el denominador el máximo drawdown, en lugar de la volatilidad anualizada que se emplea en el primero.

Gestión Tradicional - Índices de Performance
Gestión Tradicional - Índices de Performance


En el modelo de gestión tradicional, el índice de Sharpe de la cartera es de 1, mientras que el RoMaD es de 0,49, ya que el nivel máximo de pérdidas asumidas por la cartera fue del 31,8% en el período 2016 hasta nuestros días.

Modelo de Gestión Propuesto - Índices de Performance
Modelo de Gestión Propuesto - Índices de Performance


En el caso de la cartera con gestión individualizada a partir del Posicionamiento de los Inversores Individuales el índice de Sharpe pasa a ser de 2,86, con nivel de pérdidas máximo del 15,9%, la mitad del de la gestión tradicional. En el caso del RoMaD, este modelo de gestión alcanza el 2,77, significativamente superior al de la gestión tradicional.

Como resultado de lo anterior, podemos decir que la gestión tradicional de carteras tiene una serie de ventajas evidentes, sobre todo para las entidades que las crean y comercializan, ya que requieren un esfuerzo pequeño, si bien el impacto en el bolsillo de los ahorradores se deja notar. Al compararlo con un modelo de gestión individual de las posiciones a partir de una metodología como puede ser el Posicionamiento de los Inversores Institucionales, se obtienen resultados en términos de estabilidad y de eficiencia por unidad de riesgo significativamente superiores

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¡Nos vamos de vacaciones! Volveremos la primera semana de septiembre. Mientras tanto, quiero agradeceros el interés creciente por nuestra manera de entender los mercados.

¡Buenas vacaciones y buenas inversiones!

Continuamos con las estadísticas que actualizamos semanalmente. 
 

Seguimiento de la Fuerza Relativa Tendencial

 
 Este indicador es útil a la hora de determinar el peso relativo que debe asignarse a cada clase de activo en una cartera diversificada. Se diferencian cuatro tipos de tendencias (alcista, lateral-alcista, lateral-bajista y bajista). Identificamos a continuación en qué punto se encuentra la FRT con datos de cierre del viernes y cómo ha evolucionado en el tiempo.
 
FRT por Clase de Activo
FRT por Clase de Activo
 
 La renta variable (+13) pasa a ocupar el trono de la clase con FRT más fuerte, tras las subidas de la última semana. Le siguen las materias primas (-8) y las cryptos (-10), que vuelven a perder la zona lateral-alcista. Por familias, también hay cambios, ya que las materias primas de Alimentación (+8) han pasado a ser las más fuertes, seguidas de Energía (+7). Desde la semana del 28 de enero, Energía había dominado entre los commodities.
  


Actualización de los niveles de control de los inversores institucionales

 
 Los niveles de control de los inversores institucionales guardan relación con su nivel de breakeven. Conocer su evolución en el tiempo permite identificar qué activos cuentan con el interés de estos inversores, así como el precio al que sería conveniente tomar posiciones. Son un método efectivo para tomar posiciones en la misma dirección que una de las fuerzas principales con más influencia en el movimiento del mercado.
 
Por regla general, debemos esperar una evolución positiva del precio de los activos cuando éste se encuentre por encima del nivel de control de los inversores institucionales, mientras que cuando se encuentra por debajo, denota mayor debilidad y/o falta de interés por este tipo de operadores. Asimismo, identificamos los niveles de precios en los que existe un posicionamiento corto que presione el precio a la baja, ya que puede ser indicativo de un potencial incremento de la volatilidad al alcanzarse esas referencias.

Niveles de Control
Niveles de Control
 
 
Predisposición alcista en el S&P500, tras haber superado los 4.008 puntos. La pérdida de 3.883 alertaría de riesgo de nuevas caídas.
 
Dow Jones continúa con predisposición alcista, al encontrarse por encima de los 31.454 puntos, igual que el Nasdaq, que se mantiene por encima de los 12.663

El Oro mantiene tiene predisposición alcista mientras se encuentre por encima de 1.746 dólares. En el caso de la plata, se mantiene ligeramente por encima del nivel en 19,7, por lo que continúa con predisposición alcista. El Brent, por su parte, sin cambios, desde el mes de noviembre, con un nivel de control en los 80 dólares por barril.
   
En el mundo crypto, la predisposición seguirá siendo de debilidad mientras Bitcoin no supere los 42.436 y Ether se mantenga por debajo de los 1.825.
  
 
 ¡Buenas vacaciones y buenas inversiones!
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  1. #1
    08/08/22 12:10
    Gracias por la comparación entre metodologías. Desde ya a la espera del post de septiembre para ver si FRT cambian su tendencia por la recesión o se mantienen.  Felices vacaciones. 

Definiciones de interés