"Everything, Everywhere, All at Once"

Además de ser el título de una película de moda 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.
 
Con la publicación en 1952 de la Teoría Moderna de Carteras, Harry Markowitz definió el marco teórico sobre el que se ha desarrollado la industria de fondos que hoy conocemos. Desde entonces, el grado de sofisticación ha aumentado de manera progresiva, pero la base fundamental sigue siendo en esencia la misma. Las carteras diversificadas de fondos indexados, tan populares en nuestros días, son un ejemplo de la aplicación práctica de los trabajos de Markowitz, y los posteriores de William F. Sharpe y Merton Miller de las décadas de los 50, 60 y 70. Estas entidades se benefician de una técnica que supone unos costes de gestión muy reducidos -principal objetivo de una gestora-, pero que a la larga es menos beneficiosa para los inversores si lo comparamos con otras alternativas disponibles.

Empecemos por el principio, como decía aquel… Cuando un inversor invierte 10.000 euros en una cartera de fondos indexados, la entidad que gestiona esa cartera distribuye, en el mismo instante, toda la cantidad invertida entre todos los fondos en el porcentaje que su modelo de optimización ha calculado. Everything (invierte los 10.000 euros), everywhere (en todos los fondos), all at once (a la vez).
 
El rationale es impecable -basta con leer los trabajos de estos autores para darse cuenta de ello-, pero adolece de dos problemas prácticos: en primer lugar, la aportación individual de cada activo a la rentabilidad del conjunto de la cartera se ve condicionada por el momento en que hace la inversión frente a otras alternativas; en segundo lugar, el performance depende en gran medida de las dos variables clave que determinan el nivel de riesgo de la cartera -esto es, la volatilidad de los activos y la correlación entre ellos-.
 
Respecto del primer punto, pensemos que probablemente no sería lo mismo invertir en renta variable antes febrero del 2020, antes de la pandemia del COVID que en el mes de abril de ese mismo año, cuando las bolsas acababan de hacer mínimos. Esto hace que la aportación de la rentabilidad individual de cada activo sobre el conjunto de la cartera cambie de manera notable. Veámoslo con números.
 
Hemos construido una cartera teórica en el período enero de 2016 hasta nuestros días con cuatro activos: S&P500, Nasdaq 100, Oro y Petróleo. Para mayor facilidad, cada uno de esos activos tiene un peso del 25%. La tabla siguiente muestra la rentabilidad anualizada de la cartera y de cada uno de los activos, dependiendo de si la inversión se hubiese realizado el 1 de enero de cada uno de los años (2016 a 2022).

Puede observarse cómo la rentabilidad anualizada de los activos tiene importantes variaciones a lo largo del tiempo. Quizá era buen momento para la renta variable, pero no para el Oro, por poner un ejemplo. La dispersión de las rentabilidades analizadas calculada como su desviación estándar, es elevada, sobre todo si la hacemos en términos de desviación estándar en términos relativos, tal y como refleja el Coeficiente de Variación (CV).
 
Respecto del segundo punto, el performance se ve muy afectado por la correcta estimación de la volatilidad y correlación futuras, datos que se desconocen en el momento de asignar pesos a los activos en una cartera óptima y que hacen que cuanto más se alejen de los utilizados para calcular el peso de cada activo en la cartera, menos óptima será la asignación del peso de los activos al medirlo en términos de la exposición real al riesgo de la cartera.
 
¿Cuál es la alternativa? La alternativa que planteamos pasa por gestionar una cartera en dos pasos: determinar el peso de cada activo sobre la base de la volatilidad y la correlación histórica (igual que en el planteamiento original), pero añadiendo después una gestión individual de cada una de las posiciones de la cartera. Desde una perspectiva práctica supone asignar un peso a cada activo (25%) siguiendo el ejemplo anterior, si bien sólo se invierte en el activo si las condiciones son propicias para él. A modo de ejemplo, tomamos la misma cartera de cuatro activos, con un peso del 25% en cada uno de los años, pero realizando una gestión activa de cada una de las posiciones individuales utilizando para ello las señales de entrada y de salida que obtenemos del Posicionamiento de los Inversores Institucionales en cada uno de los activos -en el análisis de la semana pasada describíamos cómo se aplicaba esta metodología sobre un activo como el Dow Jones-. En el momento inicial, aunque se haya decidido asignar un 25% del capital a cada activo, el 100% estará en liquidez. Sólo cuando un activo pase a tener predisposición alcista siguiendo esta metodología, se abrirá la posición; consiguientemente, cuando pase a predisposición bajista, se cerrará la posición. Por tanto, habrá muchos momentos en los que no estará invertido el 100% del capital.
 
La tabla siguiente muestra los resultados obtenidos en los mismos términos que antes, es decir, asumiendo que la cartera que gestiona individualmente las posiciones comienza el 1 de enero de cada uno de los años entre 2016 y 2022 y se mantiene hasta el cierre del viernes pasado.

Puede observarse cómo, al introducirse la gestión individual de las posiciones, la estabilidad de los resultados es mucho mayor, tal y como muestra una desviación estándar en términos relativos como es el CV del 6% frente al 183% para el conjunto de la cartera. También se cumple a nivel individual, donde el CV de cada activo es significativamente inferior al de la cartera gestionada tradicionalmente. La alternativa propuesta, por tanto, hace que la decisión del ahorrador de invertir su dinero en una cartera diversificada en un momento concreto del tiempo tenga menos impacto en el resultado final.
 
También hemos calculado para ambos modelos de gestión dos de los índices de performance más habituales: el índice de Sharpe -cociente entre la rentabilidad y la volatilidad en términos anualizados-, y el RoMaD -cociente entre la rentabilidad anualizada y el máximo drawdown (medida del riesgo mucho más real que la volatilidad)-.

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La mejora en los resultados en términos de índices de performance es significativamente superior, probando ser más eficiente la gestión individual de las posiciones.
 
En conclusión, el modelo tradicional de gestión de carteras es muy eficiente en costes, de manera que es el más adecuado para que las entidades que ofrecen este tipo de productos a los inversores, si bien el impacto que tiene la gestión individualizada de las posiciones es notable en los resultados para el bolsillo de los ahorradores cuando se emplean metodologías como el Posicionamiento de los Inversores Institucionales en la apertura y cierre de posiciones. La estabilidad de los resultados y un máximo drawdown muy inferior al de la gestión tradicional mejoran significativamente la rentabilidad por unidad de riesgo, lo que lo hace una alternativa mucho más atractiva para los inversores.
 
Nos vamos de vacaciones… volveremos la primera semana de septiembre con las pilas cargadas. Os agradezco personalmente el creciente interés que mostráis los lectores por nuestra manera de entender los mercados.
 
¡Buenas vacaciones y buenas inversiones!
 
Para no perder las buenas costumbres, continuamos con las estadísticas que actualizamos todas las semanas.
 

Flujos netos de efectivo

Los ETFs y los fondos de inversión son productos muy utilizados por una parte importante de la comunidad inversora, debido a su tratamiento fiscal especial y a la posibilidad que ofrecen de construir una cartera diversificada de manera muy sencilla. Por ese motivo, son un buen termómetro del interés y del miedo en cada momento.

A pesar de las subidas de la semana en la renta variable, vuelven las salidas netas de efectivo, esta vez por un importe superior a los 15.600 millones de dólares, dejando así un saldo negativo en 2022 por valor de -32.896 millones de dólares. La capitulación sigue su curso.

Los inversores cortaron el grifo del efectivo para la renta variable a comienzos del mes de marzo. Desde entonces, las salidas prácticamente continuas de efectivo son una fuerza negativa que empuja el precio a cotas inferiores. En el caso de la renta fija, este proceso capitulación parece haber llegado a su fin.

Por lo que respecta a la cartera de derivados de inversores institucionales, la exposición a materias primas aumenta de manera considerable hasta el 6,4%, mientras la renta fija cae ligeramente.

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.

La FRT de los índices de renta variable (+13) toma la delantera al resto de clases de activos, manteniéndose en zona lateral-alcista. Las materias primas (-8) y las cryptos (-10) continúan en zona lateral-bajista, a pesar de que la semana pasada, las cryptos regresaran temporalmente a zona lateral-alcista. Los índices de volatilidad de la renta variable continúan en zona lateral-bajista se encuentran en el límite entre la zona lateral-bajista y la bajista, aumentando así la posibilidad de que el rebote en las bolsas continúe.

Entre las familias de materias primas, el indicador de fortaleza interna de los commodities de Alimentación (+8) arrebata el primer puesto a las materias primas de Energía (+7), que había dominado al resto de familias de manera continua desde la semana del 28 de enero. Le siguen Metales Industriales (-33), y Metales Preciosos (-42).

Continúa el proceso de mejora de la composición interna de la renta variable. La FRT del conjunto de los índices americanos (+56) cede ligeramente fuerza interna, pero se mantiene bien entrado en la zona alcista. Sus homólogos europeos (+6) entran en zona lateral-alcista, mientras los asiáticos (-5), aunque mejoran de manera considerable, se mantienen en zona lateral-bajista.

Buena semana, en general, para la renta variable, sobre todo la asiática, aunque en el mes sigue siendo la renta variable americana la que destaca sobre el resto de las regiones. Europa pasa a ser la región más castigada en el conjunto del año.

Actualización de los niveles de control de los inversores institucionales

Como saben de artículos anteriores, nuestra predisposición es alcista mientras el precio de los distintos activos se sitúe por encima de los niveles en los que se encuentran posicionados los inversores institucionales y que se muestran en la tabla siguiente. Los niveles de presión bajista son relevantes a los efectos de anticipar en qué zonas de precios puede incrementarse temporalmente la volatilidad.

Predisposición alcista del S&P500 al situarse por encima de los 4.008 puntos. La pérdida de 3.821 alertaría de riesgo de caídas significativas.
 
Dow Jones mantiene predisposición alcista mientras se sitúe por encima de 31.454 puntos, igual que el Nasdaq que se encuentra por encima de los 12.663 puntos. El riesgo de caídas significativas aumentaría en caso de perder los 12.275 puntos.

El Oro recupera la predisposición alcista al encontrarse por encima de los 1.746 dólares. En caso de perder esta cota, las caídas podrían continuar. La plata se mantiene con predisposición alcista al cerrar por encima de los 19,7 dólares. El Brent, por su parte, continúa por encima de los 80 dólares de control, por lo que nada cambia en cuanto a su predisposición alcista.

En el mundo crypto, la predisposición seguirá siendo de debilidad mientras Bitcoin no supere los 42.436 dólares (el nivel de control se situaba la semana pasada en los 44.768 dólares) y Ether se mantenga por debajo de los 1.825.

Actualizamos a continuación los niveles de prealerta más relevantes para la semana entrante, donde indicamos para cada uno de estos activos qué niveles, en caso de vulnerarse o superarse, podrían dar lugar a movimientos significativos.

¡Buenas inversiones!

Escrito por: Juan Ignacio Marrón