Inversión cuantitativa: De la beta inteligente a las primas de riesgo largas y cortas

Las estrategias de inversión cuantitativa, que se guían por conjuntos de reglas, tienen como objetivo explotar las anomalías del mercado para mejorar la rentabilidad, controlar el riesgo o diversificar las carteras.

Las estrategias cuantitativas, como suelen conocerse, se construyen para identificar y apuntar a los factores subyacentes responsables del rendimiento superior de unos activos financieros sobre otros.

Esto se lleva a cabo mediante la formulación de modelos que explican los factores, la realización de pruebas retrospectivas de los modelos para identificar los que funcionan y, por último, la aplicación de estrategias basadas en un conjunto de reglas que identifican y seleccionan los activos que deben incluirse en una cartera.

Este proceso, que es mucho más complejo de lo que puede explicarse en un breve párrafo, está dirigido por quants (analistas cuantitativos) altamente cualificados. En resumen, los quants tienen como objetivo identificar los factores y diseñar las estrategias que mejor los extraen. Por ese motivo, este enfoque también se denomina inversión en factores.

Basadas en análisis de gran alcance, las estrategias quant utilizan ordenadores para formular, probar y aplicar estrategias. Esto, y el hecho de que se basan en reglas, significa que son relativamente objetivas en su búsqueda de rendimientos alfa.

En el mundo anterior a la informática, las estrategias quant eran difíciles de implementar debido a las enormes cantidades de información y datos involucrados en todo el proceso.

En muchos sentidos, las estrategias quant se desvían de la teoría del mercado eficiente en la que se basan. Los modelos de fijación de precios, como el modelo de fijación de precios de los activos de capital (CAPM), afirman que la rentabilidad esperada de una inversión depende de su relación con el mercado y sólo con el mercado, ya que la teoría financiera supone que los inversores fijan el precio de los valores de forma adecuada.

El modelo CAPM estándar no explica por qué los valores con determinadas características superan a otros, por lo que las versiones ampliadas del CAPM incluyen ahora la exposición de un valor a diferentes factores para medir la rentabilidad esperada.

¿Qué son los factores?

Un factor es una característica inherente a los grupos de activos financieros que explica por qué estas inversiones tienen métricas de riesgo y rentabilidad diferentes a las del mercado.

Entre los factores más comunes a los que se dirigen los inversores están el valor, el bajo tamaño, la baja volatilidad, la calidad, el alto rendimiento, la liquidez y el impulso. Estos factores han generado históricamente una prima de riesgo a largo plazo y muchos de ellos pueden encontrarse en varios sectores y clases de activos, incluidos los mercados de renta variable, renta fija, materias primas y divisas.

El factor de valor se refiere a la tendencia de los valores infravalorados a superar a los caros, mientras que el factor de tamaño explica por qué los valores de pequeña capitalización superan a los de gran capitalización a largo plazo (una de las explicaciones es la relativa falta de información sobre los valores pequeños a disposición de los operadores).

Los valores de baja volatilidad, por su parte, se utilizan a menudo para controlar los riesgos, aunque muchos inversores sostienen que han mostrado una tendencia a producir mayores rendimientos, especialmente en las caídas de los mercados financieros. El factor de impulso explica por qué los valores con impulso tienden a mantener su trayectoria ascendente, al menos a corto plazo.

Otros factores incluyen la calidad y el alto rendimiento, aunque el análisis en curso de los quants sigue revelando más.

Es importante señalar que no todos los factores obtienen una prima de riesgo a largo plazo. La prima de riesgo asociada a los valores de impulso y crecimiento, por ejemplo, tiende a ser relativamente efímera.

Los inversores pueden centrarse en factores individuales o crear carteras multifactoriales. Muchos inversores están empezando a asignar activos entre factores en lugar del enfoque tradicional de diversificar entre clases de activos.

Esto se debe a que las diferentes clases de activos están más correlacionadas de lo que se pensaba, mientras que algunos factores no están correlacionados con otros y ofrecen mejores beneficios de diversificación, al menos en teoría.

Tipos de estrategias cuánticas

Las estrategias cuánticas pueden empaquetarse de varias maneras, cada una con diferentes mecanismos para extraer la prima de riesgo de los factores.

Las estrategias cuánticas más comunes son la beta inteligente y las primas de riesgo. La beta inteligente es una estrategia de sólo largo plazo basada en índices construidos de forma alternativa que se inclinan hacia uno o más factores.

Esto puede hacerse reponiendo los índices de referencia como el índice S&P 500, el Russell 2000 o el MSCI, que ponderan las acciones por su tamaño. Una versión smart beta del índice podría reponderar el índice de referencia para cambiar el sesgo hacia los valores de baja volatilidad, con el objetivo de generar mejores rendimientos ajustados al riesgo que el índice de referencia.

El índice de referencia, que actúa como una aproximación a la exposición al mercado de renta variable, captura la prima de riesgo de la renta variable (o el exceso de rendimiento sobre los activos sin riesgo, como los bonos del Estado) de una manera barata y pasiva. El fondo smart beta correspondiente capta la mayor parte de la prima de riesgo del mercado de renta variable, así como la prima de riesgo asociada al factor al que se dirige.

A veces conocidos como índices personalizados, los fondos smart beta también pueden construirse de abajo arriba seleccionando una cesta de activos de alta rentabilidad o calidad, por ejemplo. Los valores se seleccionan de acuerdo con las reglas de la estrategia, lo que significa que los fondos smart beta son transparentes y se basan estrictamente en las reglas.

Estos índices pasivos, que tienen un elemento de gestión activa, ofrecen una exposición barata a los factores de riesgo y se están convirtiendo en complementos y alternativas ampliamente adoptados a los fondos de inversión.

Los fondos de beta inteligente tienen un fuerte elemento de beta, lo que significa que están estrechamente correlacionados con el mercado y su rendimiento depende en gran medida de los movimientos del mercado en general.

Las estrategias de primas de riesgo, por su parte, se centran en los factores a través de operaciones a corto plazo que pretenden generar rendimientos absolutos. Esto significa que son capaces de eliminar gran parte del elemento beta y pueden ofrecer rendimientos positivos incluso cuando los mercados están en declive.

Al igual que los fondos de cobertura, las estrategias de primas de riesgo también pueden hacer uso de herramientas como el apalancamiento y los derivados con el fin de amplificar los rendimientos o cubrirse contra ciertos riesgos.

Una estrategia de valor largo-corto podría implicar la toma de posiciones largas en los valores más infravalorados de una cartera, mientras que se venden en corto los valores más caros (sobre la base de la relación precio-valor contable).

Esto significa que hay una mayor oportunidad de capturar rendimientos alfa, ya que un fondo de beta inteligente sólo a largo plazo sólo puede apuntar a los rendimientos excesivos de la compra de acciones infravaloradas. Las primas de riesgo también pueden beneficiarse de la venta en corto de valores sobrevalorados, capturando la prima de riesgo de ambas caras de la misma moneda.

Las primas de riesgo también pueden eliminar en gran medida los riesgos asociados a la exposición al mercado, a diferencia de los fondos smart beta, que están muy influenciados por los movimientos del mercado.

Sin embargo, un problema de la venta en corto es que implica unos costes de transacción relativamente altos, en parte porque la venta en corto implica el préstamo de activos. Estos costes aumentan cuanto más tiempo se mantenga abierta una posición corta. Además, los costes son relativamente más elevados cuando se venden en corto valores de pequeña capitalización, lo que significa que los beneficios del factor de tamaño se diluyen en cierta medida cuando se dirigen a través de un enfoque de prima de riesgo largo-corto.

Accesibilidad de las estrategias cuánticas

Si bien los grandes clientes institucionales tienen un mayor número de opciones, los índices de beta inteligente están fácilmente disponibles para la mayoría de los inversores -incluidos los inversores particulares-, en gran medida porque pueden ofrecerse como fondos cotizados (ETF).

Las estrategias de primas de riesgo son menos accesibles que los fondos de beta inteligente, aunque son de más fácil acceso que los fondos de cobertura. Hasta ahora, el principal mercado para las primas de riesgo es el típico cliente de fondos de cobertura, que busca formas más baratas y transparentes de generar rendimientos absolutos a partir de factores.

Los productos de primas de riesgo long-short no pueden ofrecerse como ETF, lo que significa que los inversores minoristas están excluidos de participar directamente en estos productos, al menos por ahora.

La empresa de servicios profesionales PwC afirmó en un informe de perspectivas para 2020 que la inversión en factores pasará de los gestores activos a los sofisticados inversores pasivos institucionales y al espacio minorista del mercado de masas. La inversión en factores también sería el motor del crecimiento de las estrategias pasivas.

El consenso general entre los gestores de activos parece ser que las estrategias cuánticas pueden desempeñar un papel complementario junto a los modelos tradicionales de gestión de fondos, en lugar de sustituirlos por completo.

FTSE Russell afirmó en un informe de 2016 que casi la mitad de los propietarios de activos a los que había encuestado dijeron que ahora estaban buscando combinaciones de estrategias de factores para futuros objetivos de asignación de activos.

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