Compás, escuadra y cartabón. Este es el kit de herramientas que predomina, desde mediados del siglo XX, en el sector financiero para la medición y gestión de riesgos, rentabilidades esperadas y construcción de carteras. Y es que cuando observas las dinámicas de los mercados financieros bajo las premisas en las que se apoyan la hipótesis de los mercados eficientes (EMH), la Teoría de Carteras (Markowitz) o el modelo de valoración de activos (CAPM), emergen formas geométricas “clásicas” con su traducción en forma de ecuaciones y modelos lineales.
Así, los equivalentes de certeza y primas de riesgo, las curvas de indiferencia, modelos media-varianza y campana de Gauss, concavidad del conjunto eficiente, línea del mercado de capitales, tangencias y óptimos, etc… son las formas geométricas que emergen cuando suponemos, entre otros, que:
- Los precios de los activos se mueven describiendo una trayectoria aleatoria y sin memoria (movimiento browniano).
- La distribución de las variaciones de los precios de los activos se ajustan a una distribución normal (campana de Gauss).
- Los agentes del mercado son racionales y optimizadores.
- Todos los inversores tienen el mismo horizontal y expectativas homogéneas.
Mucho suponer. Siempre han sido el eslabón débil en estas teorías, y algunos de sus autores se defendían en estas reflexiones de Milton Friedman: “La pregunta importante acerca de las suposiciones de una teoría no es si son descriptivamente realistas, porque nunca lo son, sino si son aproximaciones suficientemente buenas para el propósito en estudio. Y esta pregunta solo puede contestarse observando si la teoría funciona, es decir, si proporciona predicciones con suficiente certeza”. Pues bien, tampoco funciona.
Hemos estado utilizando unas gafas defectuosas para comprender la dinámica de los mercados. Se ha demostrado que los precios no siguen un movimiento browniano independiente, sino que tienen memoria de corto plazo (browniano fraccionario). También hay evidencias que apuntan a que la distribución que gobierna en los mercados no es la de Gauss, los eventos extremos son muchísimo más frecuentes de los que nos dice la distribución normal. Los avances y estudios sobre la toma de decisiones en entornos de incertidumbre descartan que seamos plenamente racionales y optimizadores, tenemos sesgos y limitaciones.
Cuando observamos los mercados tal como son, desaparecen las formas geométricas “puras” y las relacionales lineales. El compás, la escuadra y el cartabón no sirven para gestionar sistemas complejos, no lineales y totalmente impredecibles. En los últimos años han ido apareciendo nuevas teorías sobre la dinámica de los mercados que parten de supuestos más realistas, como la Hipótesis del Mercado Adaptativo (Andrew Lo) o la Hipótesis del Mercado Fractal (que toma como base los descubrimientos de Mandelbrot). Cuanto menos obstáculos entre la teoría y la realidad (en forma de supuestos) mejores modelos y decisiones tomaremos.
Einstein dijo “La grandiosa meta de toda ciencia es abarcar el mayor número de hechos empíricos por deducción lógica a partir del menor número de hipótesis o axiomas”
En el engranaje de las decisiones de inversión siempre nos encontramos a las predicciones como rueda motriz. Así, con el compás, la escuadra y el cartabón, hacemos estimaciones o previsiones sobre crecimiento económico, tipos de interés, inflación o evolución de los índices bursátiles emergen como inputs fundamentales para el diseño de carteras de inversión. El problema está en nuestra incapacidad para adivinar el futuro. A diferencia de otras áreas, la economía y los mercados financieros son sistemas complejos, donde las relaciones no lineales dificultan su modelización, haciendo de las previsiones un ejercicio teórico interesante, pero con nulo interés en la práctica ante sus limitaciones congénitas.
Proponemos un cambio de rueda motriz. Sustituir las predicciones por análisis perspicaces orientados a comprender dónde estamos, más que en profecías sobre el hacia dónde vamos. Ante la locura de predecir, la cordura de prepararse. Y el primer paso es comprender la naturaleza de los mercados financieros.
