Yo tengo esa sensación subjetiva de que aquellas estrategias que se masifican o que se implementan -pasando del ámbito teórico al práctico-, dejan de funcionar o lo hacen con resultados más pobres a los esperados.
¿Morir de éxito? Tal vez.
¿Quién dijo eso de que invertir es simple pero no fácil?
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Gracias por el detallado análisis. Esto no es fácil, vaya que no!
Gran artículo como de costumbre.
A la que nos ponemos a sacar según que conclusiones de la estadística, a uno le termina quedando aquella sensación de si no se le está escapando algo que resulta que tiene mucha mayor importancia de la que sugieren esas estadísticas y que uno tiende a infravalorar, como explica Taleb.
En el caso de las small caps, el factor de dispersión entre las rentabilidades de las distintas empresas que componen esta categoría me parece un factor a vigilar. Vamos que diría de entrada, sin mirar estudios estadísticos que habrá mucho mayor número de empresas con rentabilidades estratosféricas que en big caps pero también mucho mayor número con rentabilidades nefastas.
Desde el punto de vista estadistico, a la hora de elegir un juego de azar, no es lo mismo elegir uno que tenga una rentabilidad positiva en el 75% de los casos del 5% y una rentabilidad negativa del 5% en el 25% restante que otro donde tenemos una rentabilidad positvia del 35% en el 50% de los casos y una negativa del 25% en el otro 50%. Especialmente si no podemos repetir el juego el número de veces que querramos.
A la que nos ponemos a seleccionar unas pocas empresas, ya sea directamente o a través de fondos, la mera dispersión estadística de las seleccionadas puede tener un efecto demoledor sobre los propios fundamentos de la estadística.
Ojo que también puede pasar con los índices simplemente cambiando la metodología con la que seleccionan. O con los ETF. Sorprende si uno se queda simplemente en el concepto la diferencia de rentabilidad que hay entre un índice como el S&P600 Small Caps y el Russell 2000. Pero cobra todo el sentido a la que uno tiene en cuenta la dispersión entre las rentabilidades de las empresas. https://www.indexologyblog.com/2015/03/18/a-tale-of-two-benchmarks-sp-smallcap-600-vs-russell-2000/
Con los ETF y el montón de formas de aplicar según que factores o intentar replicarlos todavía se puede complicar más. ETF de dividendo hay tantos distintos sobre tantos criterios que uno no sabe muy bien cual debería coger de guía y luego tener la sensación que algo no se está haciendo del todo bien o que el criterio resulta que es más complicado de lo que parecía o tiene unas implicaciones más difíciles de preveer. Por ejemplo que el S&P500 Dividend Aristocrats se tenga que cargar 10 de 52 constituyentes en 2008 no parece lo que esperaríamos del mismo.
Uno podría pensar que precisamente los gestores activos pueden aprovechar mejor este factor de la dispersión de resultados entre distintas empresas del propio subyacente para lograr mucho mejores resultados que el índice.
De hecho lo suelen señalar los propios gestores activos que operan en dicho segmento y sugieren que el tamaño puede ser una limitación importante a la hora de explicar porque algunos fondos con resultados muy buenos luego empeoran sensiblemente los resultados.
Pero luego, volviendo a la naturaleza difusa del riesgo, cuando nos metemos en un terreno tan resbaladizo como las valoraciones de empresas, resulta que cuesta medir un montón en que medida pueden unos números cambiar a otros y tener una foto completamente distinta de lo bueno que es invertir en dicha compañía.
Creo que en realidad parte de la reversión a la media de muchos fondos/gestores está influenciada también por el abuso de posiciones concentradas. No me suelen gustar los gestores que dicen que si pudiesen meterían todo su fondo de small caps en pocas posiciones. Porque suele ser indicativo o de lo poco conscientes que son de como pequeños efectos no previstos pueden cambiar tremendamente sus números o hipótesis sobre tal o cual empresa o que están dispuestos a asumir ese riesgo porque en caso de salirles bien es posible que se hagan un nombre en el sector y en caso de salirles tremendamente mal puede que tengan otras opciones.
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Dentro de lo matemáticamente posible, si formásemos tropecientas combinaciones de n valores y diéramos por acertar aleatoriamente con una que batiera al mercado en la que no se pudiera establecer un “factor común” y valga la redundancia entre las empresas que la forman, ¿nos diría un eggsperto que esa cartera tiene alfa? Y el corolario entonces sería ¿se puede manufacturar un pseudoalfa metiendo algunos valores random en una cartera “factorial”?
No se si sería injusto, simplemente se estaría exponiendo un hecho.
He leído por ahí que el mejor ETF es el que menor tracking error tenga con lo que está pretendiendo seguir, sobre todo a nivel de riesgo.
¿Hay alguna gestión que realmente lo sea? Parece que en la semilla la palabra gestión ya lleva la contradicción implícita.
Además de que la Sra. de uno es totalmente ajena a la volatilidad de la misma, al fin y al cabo como todo el mundo sabe la Bolsa es un casino.
La base es la lógica, cosa de la que carece el AT, a expensas de racionalizaciones más o menos descabelladas.
Ejem.
Hmmm, igual no lo estoy entendiendo pero realmente como decía más arriba lo que tienen que estar es exactamente sobre el índice de referencia. Cuanto mayor desviación peor. La comparación debería ser contra un índice afactorial.
Wishful thinking / racionalización?
Me parece una heurística tremenda, lo podría haber puesto Vd. al principio 
que me están esperando para ir a la 
Grande, @Cygnus, uno de estos artículos que hay que reservar y releer repetidas veces, a ser posible sin los comentarios de un payaso estrafalario.
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Esté párrafo también es para enmarcar. O dicho de otro modo, la desviación típica y los incentivos cuentan.
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Así es. Creo que en un webinar de Amiral comentaban esto precisamente, explicando que eso constituía su potencial fuente de rentabilidad en small caps.
Muy interesante el artículo que enlaza. Por comodidad para los demás, cuelgo la serie completa de los artículos sobre la diferencia entre ambos índices:
Parece claro que el primero de los índices elimina parte de las junk small caps, lo cual le permite sacar ventaja al Russell 2000. Además había leído previamente que al menos una parte del problema del Russell 2000 es el front running que sufre.
Totalmente de acuerdo. En el paper de Petajisto sobre Active Share los que identificaba como gestores con elevada concentración obtenían resultados peores a los más diversificados. Más recientemente Morningstar publicaba este artículo que no habíamos comentado en +D y que va en el mismo sentido. Aquí está la tabla de rentabilidades a 5 años (no es mucho, pero en el paper de Petajisto sí que se toma un periodo mucho mayor)
Se confirma lo que usted apuntaba. En conjunto los gestores de tipo “cartera concentrada” lo hacen bastante peor que el resto. Por supuesto habrá algunos al que la jugada les salga bien y parecerán unos genios por haber apostado por unas pocas empresas con mucha convicción, y tal vez no estemos hablando más que de un golpe de suerte y demasiado riesgo asumido por el camino.
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Sí.
Si mete valores random en una cantidad suficiente de carteras factoriales, sí. Aparecería “pseudoalfa” estadísticamente significativa en alguna de ellas.
Pero no estoy seguro de si le sigo con la intención última de su comentario. Si a lo que se refería usted es a que Buffett es un mono de entre miles lanzando dardos, pues mire, puede que tenga razón. No sé lo bastante de estadística como para decirle que no.
Ahora bien, si el análisis del alfa de un gestor se hace sin un ajuste de significancia en base a la cantidad de gestores evaluados, que es lo habitual, me parece una trampa el usar nuevos factores para viejos track records. Señor estadístico, use factores a partir de su fecha de publicación. Si no, resulta que me puede estar diciendo durante 20 años que el gestor X está generando alfa y a la mañana siguiente se publica un nuevo paper y resulta que no ha generado ninguna. Me resulta un poco absurdo.
Sabía que esta parte le gustaría 
Francamente hay explicaciones a algunos factores que no me convencen nada. Del estilo: “Me he encontrado esto y lo voy a justificar como sea. Y si me hubiera encontrado lo contrario, lo justificaría también sin problemas”.
Creo que me he explicado mal en el artículo y no lo he dejado todo lo claro que debería quedar. En todos los casos la comparativa es frente a índices afactoriales*, por supuesto.
Muchas gracias a todos por los estupendos comentarios.
*En realidad un S&P 500 o un MSCI World no serían afactoriales, pero creo que nos entendemos, ¿verdad?
Pues no me refería a esto en este caso. Era simplemente una idea inocente expresada en voz alta. Ya ve su artículo ha logrado exprimir donde no hay.
No se, a mi a efectos de caracterización me parece interesante. Y si el Sr. ha hecho ya un #TEFORRAS pues bueno que vengan a decirle “es que usando ese factor cualquier lo podría haber hecho”. Ya vale, yo tb fui el patito feo convertido en precioso cisne (negro) pero las ahora ajadas diosas juveniles en aquel entonces preferían a los gallardos descerebrados.
¿Sorpresa?
Entonces insisto, ojo con buscar el que más se desvía por arriba. Hay que buscar el que no se desvía nada.
Berdat.
Le felicito sinceramente, Cygnus, acaba de definir con precisión atómica a lo que me he dedicado profesionalmente los últimos 32 años. Es increíble, en una línea condensa lo que mis compañeros llevan definiendo los últimos quinientos años con una insufrible verborrea. No todos, que conste.
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Perdone, pero no sé si le entendiendo. ¿Nada respecto a qué indice?
Lo que quería decir en el párrafo al que usted aludía es que el inversor debe decidir qué forma de medir el factor en cuestión es la que prefiere. Porque a lo mejor un ETF de momentum usa un lookback de 6 meses y otro lo usa de 12. O un ETF tiene orientación value de acuerdo a unos ratios y otro ETF usa otros distintos. Y los resultados pueden acabar siendo muy diferentes.
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Muchas gracias a usted y a @agenjordi por sus aportaciones y por ponernos en la pista de estos buenos trabajos. Símplemente permítanme que añada como define Petajisto (y me imagino que por extensión morningstar) dichas categoría. Eso nos puede permitir tener una foto más precisa del asunto. Corto y pego del papel de Petajisto (pág. 82 y 83):
I labeled the lowest–Active Share quintile “closet indexers,” reflecting their mean Active Share of less than 60%. The exception is the funds with the highest tracking error. These funds generate significant volatility relative to their very small active positions, and because those positions must be exposed to systematic factor risk, I labeled them “factor bets.” In fact, all groups in the highest-tracking-error quintile can be labeled factor bets because they are all exposed to systematic risk in their active positions. The only exception is the highest–Active Share group. These funds combine high volatility with a high degree of stock selection and thus fall into the “concentrated” group. Nonconcentrated funds with high Active Share form the group of more diversified “stock pickers.” The rest of the funds can be called “moderately active” because they fall in the middle in terms of both Active Share and tracking error.
Para ver como calcula el active-share o tracking error, consulten mejor el papel adjunto.
Por curiosidad. ¿Conocen un estudio similar sobre fondos centrados geográficamente en Europa?
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Al índice que supuestamente replican ¿no? O a la cartera “objetivo”, ya que si es un tema factorial se debe de poder definir específicamente.
Entendido. Tiene todo el sentido.
El artículo de Morningstar es sobre fondos de capitalización grande Europa. Aparte de este, hay un estudio anterior que ya enlacé en el siguiente comentario:
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Ok. Aunque no siempre es fácil, porque no todas las comercializadoras proveen de una referencia factorial para su fondo o ETF. Por ejemplo, si hablamos de momentum, PDP sí que ofrece una referencia clara, pero QMOM de Alpha Architect no y AMOMX de AQR tampoco lo hace. Edito: AQR sí que lo hace. Habría que fabricarla echando mano de las carteras que publica Kenneth French, sabiendo que luego esas comercializadoras les dan su propio toque personal, que aumentará el tracking error sin, por lo que usted comentaba, mejorar por término medio las expectativas de rentabilidad.
Muy agradecido. Se me pasó lo de Morningstar. Al hablar ese artículo más de una vez de Petajisto di por hecho que el universo del estudio era el mismo. Aunque si que es cierto que en las primeras líneas deja claro que se centrarán en Europa. No tengo perdón. Gracias igualmente por el otro enlace.
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Este artículo es fantástico. Gracias.
Respecto de esa cita, con la que no puedo estar más de acuerdo, puede llevarse a problemas de curve-fitting incluso en el más básico de los estudios.
Uno puede leer un paper en el que concluye que con el universo de inversión X tomado en dicho estudio el resultado de haber aplicado ciertos factores es Y; ahora bien, seducido por esas rentabilidades ajustadas al riesgo, decide implementar en su estrategia dichos factores de un modo u otro en el universo de acciones Z…; y “zasca” nada que ver con lo leído, pues no se le ocurrió testar esos factores en el universo Z antes de aplicarlos.
Un ejemplo muy claro, y simple, es el de la Fórmula Mágica de Greenblatt. Sólo a él le sale un 30% anual medio usando dos factores. Greenblatt usó un universo de acciones de 3.500 americanas y formó los rankings con 350 acciones cada uno (1º decile). Ahora llega un inversor y dice, “voy a hacer los mismo aquí en Europa, pero con 30 acciones que tiene mi cartera” y la decepción es supina.
Si testamos los factores EV/EBIT & ROIC en el universo de acciones Europeo, si además descontamos gastos de trading, y descartamos las penny stocks así como descartamos las acciones más pequeñas de 1.000 millones de Cap (cierto es que Greenblatt ya dio entonces la alternativa con un ranking Market Cap >1.000mll); y usamos portoflios equi-ponderados del Top30 del ranking (es decir, tratamos de acercarlo un poco más a la realidad de la puesta en práctica), el resultado ni se acerca a lo dicho por Greenblatt:
Período de estudio 2004 - 2018
Países
Alemania
Holanda
Suecia
Austria
España
Italia
Suiza
Bélgica
Francia
Noruega
Reino Unido
Grecia
Portugal
Sectores
Basic materials
Consumer Goods
Consumer Services
Healthcare
Industrials
Oil & Gas
Technology
Telecommunications
Dirección
Largo
Orden
Orden 1: EV/EBIT
Order 2: ROIC - Return on Invested Capital (ROCE Greenblatt)
Deducción de costes
0.2 %
Filtro de liquidez
Precio cierre mensual > 1
Condiciones
Market Cap > 1.000.000.000
Rentabilidad Anual Media (CAGR): 10.92 %
Volatilidad: 32,937 %
Ratio Sharpe: 0,332
Ratio Sortino: 0,300
Valor inicial de la inversión: 100.000€
Valor final de la inversión: 473.509,66 €
En fin, hay que cogerlo todo con pinzas…
Para mí el factor investing es fantástico, y considero que tiene un uso extraordinario para invertir con convicción en lo que se está haciendo. Si bien, requiere de mucho trabajo in-house, manejar bases de datos y no hacerte el lío a ti mismo.
Gracias por su reflexión @Cygnus
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Pues qué quiere que le diga pero ese experimento y muestra no sirven absolutamente para nada. Estadísticamente hablando, estamos tomando 13 decisiones lo que no tiene absolutamente ninguna validez estadística. Además de esto, nadie sabe a ciencia cierta la fórmula que utilizó Greenblatt, aunque esto me preocupa menos, “aceptamos pulpo”.
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Cuidado que estas gráficas son muy sensibles al periodo inicial elegido.
Al final no es lo mismo coger de inicio 1999 que 1995 por ejemplo.
Ya lo avisaba Bogle: un inversor se puede encontrar perfectamente con que su periodo inversor o su exposición a un factor, incluso siendo un factor que aporte un plus de rentabilidad a largo plazo, coincida que su plazo temporal de exposición a él, le penalice en lugar de beneficiarle.
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