Un nuevo fondo con metodología distinta y rendimiento superior: Esfera III Global Gradient

Buenos días a todos,

Queríamos hablaros de un fondo que hemos lanzado a principios de año, y que teníamos casi la obligación de dar a conocer, pues es un proyecto que ofrece algo nuevo y excelentes resultados. En este artículo queremos mostraros brevemente los puntos esenciales del fondo para no extendernos demasiado, y así poder dejar material para los que estéis interesados y tengáis preguntas.

Sobre todo, este fondo nace para dar a la gente mejor servicio que la mayoría de los productos de entidades financieras tradicionales que inundan el mercado. Tras años observando que mucha gente estaba perdiendo dinero en su entidad financiera clásica, sin que nadie les llamara ni les solucionara el problema, decidimos crear algo que les diera (A) rendimiento en serio y (B) mejor atención.

¿Por qué creemos que puede ser interesante para un amplio espectro de inversores?

  • Porque ofrecemos una metodología nueva que es capaz de generar rendimientos por encima de la media .
  • Porque no sólo apela a inversores con un horizonte de inversión de largo plazo , sino también a aquellos con miras a 1-3 años.

¿Rendimientos por encima de la media?

Para que os hagáis una idea, un par de pinceladas. En 5 de los casi 6 meses que llevamos en marcha, el fondo ha logrado retornos positivos, muchas veces en entornos en los que las principales bolsas caían o no lograban grandes resultados. Por ejemplo, en septiembre el Eurostoxx 50 y el Stoxx Europe 600 cayeron un 2.0% y un 1.8% respectivamente, y el S&P 500 (en euros) caía un 2.4%. El Esfera III Global Gradient logró ascender un 2.8%. El rendimiento acumulado desde el comienzo de la operativa (1 de mayo de 2020) es del 14.5%, unos 3 puntos por encima de la bolsa que mejor lo ha hecho en ese mismo período . Además, las simulaciones de la estrategia con condiciones reales de operativa indican que desde 2007 la estrategia del fondo habría dado en torno a un 20% anual (bruto de comisiones). Como sabéis, la rentabilidad media de los fondos ofrecidos en España, especialmente los de entidades financieras, ronda más bien el 4%-5%.

¿Nueva metodología?

Las decisiones de inversión del fondo se basan en modelos matemáticos del área de Machine Learning (aprendizaje automático). Estos son fundamentalmente un conjunto de algoritmos que permiten el análisis de gran cantidad de datos con mayor precisión y que actualmente se están aplicando en áreas como el reconocimiento facial o de voz, la robótica, la conducción automática de coches sin conductor, la detección precoz y predicción de evolución de enfermedades, etc. Aunque nosotros no hacemos Big Data, sí que utilizamos modelos de Machine Learning principalmente porque son modelos no lineales, es decir, son capaces de capturar patrones en el comportamiento de los mercados financieros que los modelos tradicionalmente empleados en la industria no pueden identificar.

Aunque existen otros fondos cuantitativos (o semi-cuantitativos) en España, casi ninguno utiliza este tipo de modelos. Y los que lo hacen, lo hacen de manera distinta y se centran muchas veces en el Big Data de fuentes como transacciones financieras personales o comentarios en redes sociales. Que son métodos interesantes, pero que en muchas ocasiones no está claro que tengan una clara ventaja. En cualquier caso, aún son muy pocos los fondos en España y parte de Europa que utilizan estas técnicas para invertir .

¿Qué resultados es capaz de generar esta metodología?

Los que estéis interesados podéis escribirme (aquí o a jose.suarez-lledo@geometriaquant.com), pero os adjuntamos aquí al final la presentación en la que explicamos en más detalle la metodología y sus resultados. Lo que os podemos decir es que al utilizar métodos cuantitativos (modelos matemáticos) podemos hacer pruebas a la estrategia y ver cómo se habría comportado el fondo en multitud de escenarios reales del pasado , tanto adversos como normales. Es como construir un coche y meterle pruebas en nieve, en lluvia, en seco, etc. Y así poder estimar cómo se comportará en la vida normal o en las carreras. De mismo modo nosotros hemos replicado la estrategia del fondo en diversos escenarios reales y simulando condiciones reales de operativa . En períodos entre 1 y 10 años el rendimiento medio anual está en torno al 18% (sin comisiones). A más largo plazo la rentabilidad puede ascender a más del 20%. Esto resulta interesante porque la estrategia genera estos resultados de manera consistente y resistente . Otros fondos pueden haber generado retornos en esta línea en algún año particular, pero no de manera consistente.

¿Por qué decimos que esto apela a inversores con horizontes más cortos que la clásica visión a largo plazo?

Porque además de generar altos rendimientos a relativamente corto plazo, la estrategia del fondo es notablemente resistente a las caídas . Además de los algoritmos para identificar oportunidades, tenemos otros dos algoritmos que (A) distribuyen el riesgo de la cartera de modo equitativo entre las posiciones, es decir, diversifican de manera efectiva , y (B) gestionan la liquidez asegurando que nunca se pierde más del 15%-20% del valor máximo del fondo en un período. Es decir, controlamos la exposición de la cartera para que las caídas no vayan más allá del 10%-15%, en contraste con las caídas del 50% en 2008 o del 30%-40% con el COVID en 2020.

Esto hace que la estrategia recupere cualquier caída en menos de 5 meses (en media , y el máximo, en 2008, fue de 13 meses), mientras que otras bolsas que recuperan rápido (como la americana) tardan más bien 9 meses (y lo máximo que tardó fueron 60 meses). Por ello, para obtener buenos resultados, recomendamos estar en el fondo más de un año, aunque a partir de un año la probabilidad de obtener retornos altos es muy elevada, sin necesidad de esperar a 5 o 10 años.

¿En qué invertís?

En acciones y ETFs . No hacemos cosas complicadas ni jugamos con derivados ni con posiciones en corto. Nos gustan las cosas que podamos explicar a los inversores de manera sencilla. De modo que sólo nos posicionamos en acciones y ETFs, principalmente en EEUU, Europa y algo en Emergentes. Únicamente utilizamos contratos de futuros para cubrir el riesgo divisa (principalmente dólar estadounidense).

¿Qué información utilizáis?

Los algoritmos que tenemos utilizan principalmente indicadores macro-financieros, precios de las compañías y los ETFs, y ratios financieras . Los indicadores macro-financieros son unos 60, muchos de ellos adelantados, esto es, capaces de indicar hacia dónde irá la actividad económica en los próximos meses. Los precios corresponden a unas 3000 empresas americanas, 600 europeas y 100 emergentes, son ajustados por dividendos y se utilizan también para calcular volatilidades. Las ratios financieras de las empresas son unas 15 y reflejan el estado contable-financiero de las compañías.

¿Quiénes lleváis el fondo?

Los responsables del fondo , y esto es otra característica que podemos ofrecer más allá de lo habitual en el mercado, contamos con extensa experiencia en entidades financieras de primer nivel internacional, y con formación superior (doctorado en Finanzas, Licenciatura en Estadística, Master en Finanzas Cuantitativas, CFA, etc) en instituciones de primera línea internacional (U. of Pennsylvania (Filadelfia), U. Politécnica de Cataluña, CFA, …)

Muchas gracias a todos! Espero poder responder a las preguntas que tengáis. Os dejo más información en https://www.linkedin.com/in/josé-suárez-lledó-76899319/ y en https://www.esferacapital.es/fondos-de-inversion/esfera-iii-global-gradient-fi

Global_Gradient_noFIBP_V.pdf (550,6 KB)

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Hablar de “rendimiento superior”, siendo un “nuevo fondo”… no sé.

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Invierte en renta variable y pretende sacar resultados que no son de renta variable. No sé porque es una historia que me suena a partícipes saliendo desengañados.

Le agradecemos la presentación de su fondo pero debe de saber que en este foro abundamos los inversores ya algo curtidos y que tenemos bastante consciencia que es difícil invertir en un activo con perspectivas que no se corresponden a ese activo, ya sean de tiempo, de caídas máximas o similares.

De hecho en cuanto a modelo de riesgo a mi me parece delicado pretender hacer una planificación del mismo en base a que uno tiene una metodología infalible para no tener que asumir los riesgos inherentes a ese activo.
Si alguien me dice que invierte en ese activo y que su “riesgo” es muy inferior mi primera sensación es que su modelo para medir el riesgo es poco fiable.

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Hola y bienvenidos al foro,

¿podemos tener algún tipo de información extra sobre los backtests utilizados para obtener los resultados que se mencionan? por ejemplo qué técnicas se han utilizado ( montecarlo, resampling, walk forward… ) y cual ha sido la metodología concreta para elaborar los datos de entrada, cribado de outliers, sesgo de supervivencia, consistencia de los datos, etc. En otros países como USA proliferan los fondos que anuncian a bombo y platillo el uso de técnicas de ML, que después obtienen resultados decepcionantes por la poca rigurosidad que utilizan al aplicarlos resultando simplemente en algoritmos fruto del data mining y otros errores de metodología.

De su presentación extraigo este texto:

Podemos construir carteras en diversas fechas del pasado aplicando las estrategias cuantitativas,
simulando decisiones reales en circunstancias reales, evitando sesgos derivados de tener información que en
ese momento no estuviera disponible y
calcular qué resultados se habrían obtenido. Sólo si esas carteras tienen un buen rendimiento y
resisten bien momentos difíciles (Crisis 2008, crisis eurozona 2011, frenazo por China 2015, guerra
comercial 2018, …), entonces validamos esa estrategia

Recordemos, los backtest no deben utilizarse como herramienta de investigación, los backtests sirven para descartar modelos, no para mejorarlos o validarlos, y esta es una delgada línea fácil de traspasar, incluso siendo un experto y generando un backtest totalmente perfecto, lo más probable es que sea erróneo.
Gracias!

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Por aportar más información, que creo que se ha omitido:


Comisiones

Gestión1,2000 %

Gestión por resultado9 PCT %

Depósito0,0800

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Este tipo de fondos son para tener cuidado con ellos, máxime anunciando resultados milagrosos de pócima mágica. Alguna EAFI no hace mucho decía que en sus Backtest de algoritmos de IA hubiera conseguido rentabilidades del x_mil porciento pero después los fondos que asesoran son mitad de tabla hacia abajo.

Las metodologías nuevas hay que probarlas en real. Y hablar de RV garantizando resultados a corto plazo, en mi modesta opinión, es igual que tirar una moneda al aire.

Por otro lado las comisiones no son baratas.

No les digo que ustedes no tengan la pócima magica para sacar este 20% anualizado todoterreno. Yo lo veré desde la barrera.

La realidad es tozuda y aunque las historias se repitan nunca son iguales.

Suerte con su proyecto.

PD: por lo menos tengan la gentileza de poner unas comisiones más bajas que las de la competencia y dejar muy clara su metodología de la comisión por resultados …

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Yo - y disculpeme por ser tan franco-, leyendo que su rendimiento en en serio, me pongo a la defensiva.

MI experiencia -admito que no es muy dilatada- me advierte de que los modelos matemáticos funcionan de maravilla hasta que se empiezan a aplicar con dinero contante y sonante.

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Es curioso que para demostrar algo que es indemostrable, siendo un nuevo producto, se utilizan los datos de los últimos 6 meses, cuando, en este mismo foro han circulado papers que han demostrado que es muy complicado diferenciar entre habilidad del gestor/metodología y suerte en un arco temporal de 10 o 15 años.

Suerte con el proyecto que, como cualquier nuevo producto, la van a necesitar.

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Yo por mi parte también veré la evolución desde la barrera, pero les ánimo sinceramente a tenernos informados e interactuar con la comunidad.
Hay gente de altísimo nivel por aquí que pondrá contra las cuerdas sus aseveraciones, metodología, estrategias de comunicación y demás, y eso puede enriquecer en gran medida su proyecto.

Les deseo mucha suerte en su aventura.

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Yo tiendo a desconfiar de los Quant que han sacado grades resultados en backtest, que muchas veces al poco de sacar el fondo los resultados empeoran.
Les suena lo de overfiting?

Recordarán al astrofísico del Abante Quant Value Smallcaps? Sus resultados previos decían eran mucho mejores que los del índice, pero sacó el fondo y …
Y recordarán a “el Burry español” de ATL Quant 25
Hasta este año otro Quant, Andbank GB Bissan al menos no pasaba de mediocre. Pero este año ya ha pinchado.
No digo que TODOS los Quant tenga que acabar pinchando

Si añadimos lo de que esperan muy buena rentabilidad,incluso con rentabilidad a 1 o 3 años e incluso recuperar cualquier caida en 6 meses, me saltan todas las alarmas.

No digo que los gestores no lo crean, desde luego. Pero yo no.

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Buenas, ¿podría especificar que consistencia tiene en el largo plazo invertir en estas geografías?. En el caso de emergentes, ¿alguna zona en concreto o quizás sólo Asia?

Podría comentarnos como predijo la macro la situación Covid. ¿Fue favorable el backtests en esta situación o hizo falta stoploss?

Comparto con algunos de mis compañeros, que ver una rentabilidad consistente de doble dígito me asusta.
Suerte con su proyecto y bienvenido al foro

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Evidentemente sólo podemos hablar con los datos reales de rendimientos auditados que tenemos…que son superiores a los de las bolsas y muchos otros fondos españoles (como podéis comprobar en fuentes públicas). Aunque hay que decir que hay varios fondos españoles que también lo están haciendo muy bien.

y más allá de eso podemos hablar de los backtest, cuyos resultados también son muy buenos en comparación con otras estrategias a las que se puede hacer backtest

Gracias por tu comentario agenjordi. Nosotros no pretendemos sacar rendimientos que no son de renta variable, sino rendimientos que son de renta variable. si nos vamos a la inversión Value, puedes encontrar unos cuantos gestores que han obtenido estos mismos números durante muchos años. Son de renta variable además porque tanto los resultados reales como los de backtest son utilizando renta variable (y algo de renta fija en ETFs). no estamos inventando la rueda.

En cuanto al riesgo, no estamos defendiendo que lo hagamos asumiendo menos riesgo (de hecho la volatilidad que generamos es similar y algo superior a la de los índices de bolsa), simplemente lo controlamos. Mediante la calibración de la exposición que mantenemos en cada momento, en función de la tendencia de caídas que observemos. Si cortas la exposición, al final tienes menos caída…siempre que calibres bien el recorte.

Gracias AlanTuring, es buen comentario el tuyo. Efectivamente los backtest son una herramienta, no algo libre de error que haya que seguir a ciegas. Y hay que tener mucho cuidado al hacerlo. Nosotros hemos puesto toda nuestra honestidad y rigurosidad con aspectos como el look-ahead bias, el survivorship bias y otros errores fáciles de cometer al hacer un backtest. Hay un problema adicional con los backtest en series financieras y es que tienen una componente de serie temporal, que hay que tener en cuenta. Por ello a veces no es sencillo hacer un random sampling por ejemplo, porque se puede perder la información acumulada con el tiempo en los períodos previos a una observación)

Nosotros hemos aplicado las estrategias para asegurar que no funcionaran bien en algunas condiciones de mercado pero no en otras. Las hemos probado en todas las ‘crisis’ incluídas en el período 2005-2020, por separado y en serie temporal, también en periodos de tiempo móviles y de diferente longitud/duración, también hemos llevado a cabo simulaciones.

En cuanto al tratamiento de datos, si, hemos cribado los outliers, en concreto todas las posiciones que hayan tenido algún mes con un rendimiento superior al 110%, también hemos tenido en cuenta que la estrategia pueda coger en un período concreto empresas que más adelante dejen de existir (sesgo de supervivencia), también hemos eliminado aquellas posiciones con datos inconsistentes como datos repetidos demasiadas veces seguidas o con menos de 12 años de datos consistentes disponibles, etc

Tienes razón con que hay que tener cuidado con los productos que anuncian a bombo y platillo. Nosotros te podemos decir que hemos utilizado honestamente todas las técnicas que hemos podido aplicar para asegurar que los resultados no son consecuencia de data-snooping. Los resultados son siempre out-of-sample e imitando condiciones de operativa lo más conservadoras posibles, por ejemplo asumiendo que no podríamos haber implementado las operaciones necesarias en el momento adecuado sino con algo de retraso o a peor precio

gracias!

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Cierto, como os decíamos, los resultados son brutos de comisiones. la comision por éxito (la del 9%) no es cada año, sino por high water mark, con lo cual no siempre se podría cobrar. En total, se debería esperar una comisión anual en torno al 1.5% en total, que creo que está en línea o ligeramente por debajo de mercado

Gracias dgc_80,
los resultados de los que hablamos no son tan descabellados como el x_mil %. Como os comentaba en otra respuesta, ese 15%-18%-20% lo han obtenido unos cuantos gestores durante bastantes años. No nos consideramos tan tan buenos como para estar proponiendo algo estratosférico :blush:

Es verdad que hay que probarlo en real, y de momento podemos hablar del 14.5% en 5 meses, por encima de las referencias, pero sobre todo nos da confianza que tanto ese como otros parámetros están en líneas con las pruebas que habíamos hecho… No decimos que garanticemos nada, nadie puede garantizar nada, solo podemos hablar de mayor o menor probabilidad de lograr cosas. y no hablamos de corto plazo, hemos planteado un año como período mínimo ideal para estar en el fondo

sobre las comisiones, ya hemos comentado en otra respuesta, pero un 1.2% para este tipo de fondos está por debajo de la media de mercado. Puedes ir a mirar lo que te cobran los bancos por sus fondos o las gestoras como Bestinver, AzValor, Cobas etc

En la comisión por resultado no hay metodología ninguna, es el high water mark, es decir, solo puedes cobrar ese 9% si superar el mayor valor del fondo de los últimos 3 años. Es algo estandar establecido

Así es @Cueto, estoy seguro de que las contribuciones de gente de la comunidad serán muy valiosas, y espero también poder contribuir. El nivel lo tenemos también, pero siempre viene bien ojos de fuera que vean nuestros errores. gracias!

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Gracias @Manolok, y entiendo la desconfianza, que en parte es natural y en parte es propia de nuestra cultura financiera. yo tampoco quise confiar demasiado en todo esto hasta estar bien seguro con todas las cosas y haber hecho todos los deberes. Somos conscientes del overfitting, lo hemos afrontado con ciertas garantías, como explico en otras respuestas a otros compañeros.

Por cierto, nuestra metodología y la de esos fondos que mencionas son muy distintas…espero que para bien. Os pido que nos déis el beneficio de la duda, basta que echéis un vistazo a mi perfil para ver que soy todo menos un vende humos. En este proyecto sólo hemos pretendido aplicar los métodos matemáticos lo más cientificamente posible para este tipo de problemas

gracias

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Son preguntas interesantes @ToniOl.
sobre la primera, te diría que la bolsa americana ha demostrado en el largo plazo ser la que mejor lo hace, y la que más rápìdo suele recuperar de caídas (hablo de los mercados desarrollados). Europa en diferentes períodos también lo ha hecho bien. De todos modos también se trata de un problema de liquidez y fiabilidad de datos, las bolsas desarrolladas de las que hablamos son más fiables en eses sentido, y no queremos meternos a operar con compañías de emergentes de poca liquidez y que aumentara la volatilidad del fondo

La idea es posicionarse en cada entorno macro-financiero en los activos que mejor probabilidad tienen de hacerlo bien en ese entorno, en la mayoría de casos en los últimos años eso ha ocurrido para activos americanos, y puntualmente para algunas acciones europeas. la exposición a emergentes la realizamos principalmente mediante ETFs, principalmente Asia, efectivamente

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Honestamente no predijimos el COVID, pero aún así el backtest fue ligeramente favorable. En lo transcurrido de año hasta 30 de abril de 2020 habríamos logrado un +2%, que está muy bien, pero fijate que es menos que lo que otros fondos y alguna bolsa lograron para esa fecha. Este buen resultado viene sobre todo por dos factores: (1) la estimación del momento macro-financiero de nuestro modelo fue en media lo suficientemente acertada como para lograr algo de rendimiento (no predijimos el COVID ni el modelo está hecho para eso, pero la estimación de potenciales rendimientos de la combinación de posiciones que elegiriamos habría sido suficiente…dentro de que muchas seguramente lo hicieron muy mal) (2) la gestión de liquidez, durante marzo especialmente habríamos tenido que reducir la exposición del fondo considerablemente, para luego aprovechar algo de la subida de abril

gracias!

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