Oh..Home Country Bias

Por estos días veo rondando un gráfico en “FinTwitter” (es el mismo Twitter pero con un alto sesgo hacia perfiles de economía y finanzas para nosotros los “nerds” de los mercados financieros). La tabla proviene de un estudio publicado por Bridgewater Associates en Febrero de este año (link aquí), y expone nuevamente los beneficios de tener portafolios diversificados geográficamente.

La tendencia a  preponderar los valores del país de origen es bastante común, y persistente (En Inglés se conoce como “Home Country Bias”); la literatura académica ha estudiado este fenómeno desde la década de los 70 (Ver por ejemplo Levy and Sarnat , 1970; Splnik, 1974; French and Poterba, 1991; Tesar and Werner, 1995; Jeske, 2001; De Santis, 2006) y uno pensaría que gracias al trabajo de difundir este sesgo por companias en la industria como Cambria, Research Affiliates, AQR, Vanguard, Bridgewater Associates,  JPAM, Franklin Templeton, etc, ya sería de conocimiento al público en general, sin embargo, falta sólo hablar con inversionistas de diferentes nacionalidades para darse cuenta de que esta inclinación sigue vigente en la actualidad. El problema es que este sesgo puede ser altamente dañino y peligroso para el desempeño de nuestras inversiones. La presente entrada intenta demostrar los dos principales beneficios de un inversionista geográficamente diversificado (En la práctica sería un inversionista que como base de sus inversiones tiene al “Global Market Portfolio”; mas de esto en un futuro).

1.  El primer beneficio, y en mi opinión, el más importante, es la protección del portafolio a eventos “extremos” (En inglés llamados “Tail Events”), o en algunos casos la posible protección a  “Cisnes Negros” (termino popularizado por Nassim Taleb**). Anteriormente, he hablado de la importancia de conocer la distribución de rendimientos en los mercados financieros (Ver aquí); un evento “extremo” es básicamente un evento ubicado en las colas de la distribución, por ende, bastante fuera del promedio; doloroso, o muy satisfactorio, pero que en teoría es esperado. (Pensemos rendimientos de +-30%). A pesar de que la historia es una gran guía, siempre está la posibilidad de tener eventos catastróficos no esperados, a éstos se les conoce como "Cisnes Negors"; son eventos que eliminan un alto porcentaje de la riqueza de los inversores de determinado país, y acarrean consecuencia a múltiples periodos de tiempo, casos como los de Perú a principios de los 90, o el de la Argentina a finales de siglo, o el más reciente ejemplo Venezolano llegan a la mente en nuestra región. Pero estos fenómenos no son sólo de países emergentes. La tabla de BWA (Bridgewater Associates) nos muestra algunos casos de países desarrollados (Estados Unidos en la gran depresión perdiendo -85% y tomándose 16 años para recuperarse; Alemania en la primera guerra mundial -99%, 47 años; Japón con su problema deflacionario -75%, 29 años y contando, España con problemas políticos y de alta inflación -83%, 26 años ):

En mi opinión, el mayor riesgo que puede existir es el de la ruina total, y como vemos, esto es posible, y ha ocurrido o ha estado muy cerca en el pasado a inversionistas que tenían todo su patrimonio invertido  en un sólo país, entonces, por que seguir cometiendo este error? La última columna muestra el rendimiento de un portafolio equilibrado de países desarrollados en el tiempo de esos eventos; como se observa, también se han tenido rendimientos negativos pero a mucha menor magnitud, lo que los haría similar a un evento extremo (“Tail Event”) pero no catastrófico (“Cisne Negro”). Pensemos como se sentiría, (y se sigue sintiendo) un ciudadano Italiano en la década de los 60 y 70 diversificado globalmente (+49%) frente a un ciudadano Italiano altamente concentrado en su país (-87%) que aún no se recupera.

2.    El segundo beneficio lo da la acción de diversificar en sí, y es tener una curva de crecimiento más homogénea, con menos altibajos. Quien conoce la historia y el mercado, sabe que un país generalmente no es el de mejor rendimiento en años consecutivos, y su variabilidad es bastante alta (de nuevo la distribución de rendimientos). Un año puede ser el peor y en el siguiente de los mejores.

El estudio de Bridgewater nos ofrece inclusive ver este fenómeno por décadas empezando en 1900s, y el resultado es el mismo:

En conclusión, los beneficios de la diversificación geográfica son bastante altos para no aprovecharlos; en las siguientes entradas estaré exponiendo como se refleja esto en la práctica, y como hacemos los inversionistas comunes para poder tener acceso a invertir globalmente.

Camilo A. Gómez

La Ilusión de Rendimientos Exuberantes

Este fin de semana leí una columna escrita por Andrés Moreno para el diario La República (Diario Económico Colombiano) (Ver) en la que se alerta sobre la existencia de lo que el autor denomina “ciertos gurús financieros” que ofrecen servicios de asesoría y captación a inversionistas promocionando rendimientos exuberantes de 50-90% en sus operaciones. Teniendo la oportunidad de interactuar con operadores, inversionistas promedio e inversionistas acreditados de diferentes nacionalidades, creería que éste es un fenómeno mundial. Está en nuestros sesgos de comportamiento el creer que estos rendimientos son posibles y que son nuestro camino a la riqueza.   

Quienes han estudiado los mercados saben que son muy pocos los inversionistas que han logrado historiales (comprobables) de rendimientos de >15% anual en largos periodos de tiempo: Warren Buffet, Jack Bogle, Bill Gross, Carl Icahn, Peter Lynch, entre otros pocos. Cabe notar que estos ejemplos terminaron siendo las personas más adineradas del medio financiero o inclusive del mundo entero (Buffet).

Entonces, ¿Como estos “gurús financieros” (tomando el termino acuñado por Andrés) tienen rendimientos del 50-90%??? La respuesta es obvia, estos rendimientos no son reales.

Para demostrar su imposibilidad nos podemos referir a un “post” de Wesley Gray de Alpha Architect (Ver), en el que se demuestra matemáticamente que gracias a la función de interés compuesto (de carácter exponencial) un inversionista que logra una tasa de rendimiento superior al 30% anual durante su vida (80 años) se convertiría eventualmente en todo el mercado accionario. La gráfica siguiente tomada del ejercicio hecho por Wes muestra diferentes niveles de eventual posesión a diferentes niveles de rendimiento acumulado.

La cifra más sorprendente del estudio es que un rendimiento del 20% al año (que parece alcanzable) termina significando que el inversionista en 80 años sería dueño del 0.026% del mercado o más o menos 6.6 billones de dólares. (¿Cuántos inversionistas conoces que terminen con tal fortuna en su retiro?)

Tal como lo he explicado anteriormente, la clave radica en el entendimiento de la distribución de rendimientos de cualquier estrategia o tipo de activo, (Ver). Rendimientos altos son posibles, pero no todo el tiempo, y siempre estando consciente de que existirán periodos de rentabilidad negativa. Considero entonces prudente siempre dudar cuando se vean este tipo de rendimientos exagerados, y mejor acudir a servicios financieros que se encuentren regulados y supervisados en conformidad con la ley del país en cuyo territorio se localice dicha práctica.

Camilo A Gómez

“Stock Picking” (Selección de acciones) ¿Qué podemos esperar?

Continuando con esta serie de entradas en las que intento ofrecer evidencia para cerrar un poco la amplia desconexión entre las expectativas del inversionista común y lo que realmente ofrecen los mercados financieros, quiero tocar hoy el tema de la selección individual de acciones como estrategia de inversión. Es decir, el escoger unos cuantos títulos para conformar nuestro protafolio. Uno de los problemas principales con los inversionistas promedios (del cual yo también fui presa) es querer ser el próximo Gran Seleccionador de Títulos/Acciones (“Stock Picker”). Cuando pensamos en el mercado de valores, poniendo como ejemplo el caso del mercado americano,  pensamos en los grandes rendimientos que han tenido acciones como Apple (AAPL), Coca Cola (KO), McDonalds (MCD), Walmart (WMT), Nike (NKE), Exxon Mobil Corporation (XOM), Alphabet Inc (GOOGL), Disney (DIS), etc; pero no nos percatamos de la cantidad de compañías que no pudieron llegar a ser estas grandes empresas y resultaron rezagados perdiendo gran parte o todo su capital. (En el lenguaje financiero se le conoce como “survivorship bias”).

En retrospectiva, es fácil identificar estos grandes ganadores; y lamentablemente tendemos a pensar que poseemos la habilidad para hacerlo correctamente en tiempo real. Historias de amigos, conocidos, que todavía tienen títulos de acciones compradas a precios de hace 20 años corroboran nuestra incorrecta creencia. Inclusive, en nuestros inicios como seleccionadores de acciones, la suerte muchas veces nos juega una mala pasada, y nuestro primer título o serie de títulos se valorizan un 20% en menos de un trimestre.

¿Quién dijo que las acciones rentan en promedio 9% anual? (Ver mi post anterior)Yo acabo de lograr un 20% en 3 meses, seguro seré el próximo Warren Buffet.

Y es así como comenzamos a alimentar estas expectativas desproporcionadas. Pero la triste realidad es que una vez continuemos haciendo este ejercicio, una y otra vez, nos daremos cuenta rápidamente que las probabilidades de ganar no las tenemos nosotros. Lo más probable es que terminemos perdiendo gran parte de nuestro capital en el intento, y la idea de este post es ver los datos que demuestran tal conclusión.

El profesor Hendrik Bessembinder de la Universidad Estatal de Arizona, en su estudio al respecto titulado: “Do Stocks Outperform Treasury bills?” (¿Las acciones superan el rendimiento de los TBills? publicado el año pasado (Ver), nos ofrece una idea de lo difícil que es esta estrategia *(Varios académicos y profesionales del medio han investigado este mismo tema llegando a conclusiones similares. Pero he decidido utilizar este estudio por la actualidad del periodo de muestra seleccionado).

Antes de entrar a los resultados, recordemos que los Tbills son los bonos del tesoro de los Estados Unidos a un mes y se les conoce como la tasa de rendimiento sin riesgo. También recordemos, que nuestro interés de invertir en acciones es tener rendimientos superiores a los del activo de renta sin riesgo (Tbills).

Utilizando las acciones comunes en la base de datos CRSP de Acciones Americanas (NYSE/Amex/Nasdaq) desde 1926 hasta 2016 el estudio ofrece conclusiones generales como:

- Mientras que el mercado americano de acciones (medido con su índice de capitalización bursátil) ha superado claramente el desempeño de los Tbills en el largo plazo, la mayoría de acciones individuales no lo ha hecho.

- De las 26,000 acciones que han aparecido en la base de datos menos de la mitad han generado retornos positivos. Es decir, que la probabilidad de escoger correctamente una acción que te genere rendimientos positivos es menor al 50%.

- El desempeño positivo del mercado en general se debe a grandes rendimientos de unas cuantas acciones.

El autor, para dar un mayor contexto al estudio, define la creación de riqueza como la acumulación de valor en exceso del obtenido si el capital hubiese ganado intereses superiores a los de los Tbills. Y tomando esta definición concluye:

- Las 25,300 compañías que han emitido acciones desde 1926 son en conjunto responsables por $35 trillones de dólares a Diciembre de 2016.

- Lo que es impresionante es que solo 5 firmas (Exxon Mobile, Apple, Microsoft, General Electric e IBM) son responsables por el 10%.

- Las mejores 90 compañías (que representan un poco más de 1/3 del 1% de todas la compañías) son responsables de más de la mitad de toda la riqueza creada.

- Y un poco más del 4% (las mejores 1,092) representan TODA la riqueza creada. Es decir, que el 96% restante de todas las compañías (24,288) en conjunto generaron rendimientos similares a los de los TBills.

El resumen de los primeros 20% en riqueza acumulada se ve en el siguiente recuadro tomado del estudio original:

El autor termina concluyendo que estos resultados reafirman la importancia de la diversificación en nuestros portafolios, y adicional a los típicos beneficios explicados en los textos de finanzas, tenemos como gran beneficio la posibilidad de que portafolios con pobre diversificación pueden tener el riesgo de no incluir una o varias de estas grandes compañías ganadoras. (De pronto sea esta una de las principales razones para que los índices de capitalización de mercado se hayan vuelto la norma en la industria).

Camilo Gómez

Distribución de Rendimientos

En mi post anterior estuve explorando la desconexión que tenemos los inversionistas del común con los rendimientos esperados en los mercados financieros, haciendo énfasis en la magnitud esperada de nuestros retornos en el mercado de renta variable (acciones); y enumeré 3 posibles razones por las cuales sucedía éste fenómeno:

•          Pensar cortoplacista y lo contraproducente que es para nuestros portafolios
•          Desconocimiento de la realidad y sesgos del comportamiento humano
•           Facilismo

En esta entrada voy a expandir acerca del desconocimiento de la realidad y citaré algunos estudios que considero son importantes para seguir cerrando esta brecha de expectativas desproporcionadas.

1.  Desconocimiento de la realidad

Lo primero que tenemos que reconocer es que los mercados financieros son riesgosos; los rendimientos extremos (positivos y negativos) por fuera del promedio (o media aritmética) son normales, y no son casos raros como usualmente queremos creer o se nos ha enseñado. De hecho, lo correcto sería pensar que obtener el retorno promedio en un día/mes/año determinado es lo que se consideraría anómalo.

En el siguiente histograma vemos por ejemplo los rendimientos mensuales del Colcap:

Varios puntos a resaltar:

1. Tal como resalté en mi post anterior (aquí), esperar rentabilidades del +50% está por fuera de la realidad, en promedio los mercados financieros no rentan esas magnitudes. En el caso específico del Colcalp, el rendimiento promedio de un mes, o media aritmética de los retornos, según la muestra de 134 meses que tenemos, fue de 0.47%.
2. Otro error, (ya superada la desconexión de magnitud del rendimiento), es esperar el rendimiento promedio. Es decir, si nos dicen que en promedio las acciones de X compañía, han rentado en promedio 3% en determinado marco de tiempo, entonces esperamos ese retorno en nuestras inversiones. En el caso del Colcap por ejemplo, muchos participantes esperarían entonces que un mes cualquiera su rentabilidad fuera de 0,47%. Al ver el histograma,  vemos que solo en 9 de las 134 ocasiones obtuvimos un rendimiento cercano a este 0.47% (enmarcado por el circulo amarillo; de hecho solo en un mes obtuvimos 0.45%, y nunca los 0.47%).*
3. En la realidad, los rendimientos son altamente variables (de ahí el riesgo), lo cual se ve por la forma general del histograma. Así mismo, los rendimientos extremos denotados por las flechas son más comunes de lo que esperaríamos. En el caso específico que tratamos, a pesar de tener un retorno promedio de menos de 1%, vemos que en más de 10 meses se obtuvieron retornos de +-9%, por lo cual debemos estar preparados tanto emocionalmente como financieramente para estos cambios, y tenerlos incorporados en nuestras expectativas.

El siguiente gráfico nos puede dar un poco más de claridad en la variabilidad de los rendimientos. Como se ve, los retornos no son constantes, ni exhiben ondas predecibles, en realidad varían bruscamente entre el espectro positivo y negativo. Algo que si se puede observar (denotado por los círculos amarillos), es que la mayoría de estos grandes cambios de +10%, -10% están agrupados (más de esto después).

Para terminar recuerdo leer el informe anual para 2019 hecho por Davivienda Corredores “El libro” (aquí) , el cual recomiendo sea lectura obligada cada año, y me llamó la atención la gráfica siguiente que muestra el diferencial en rentabilidad que un inversionista hubiese obtenido de no haber participado en los mejores 8 días de cada año.   

El estudio se enfoca en el costo de no estar invertido, lo que me parece genial, pues resalta la importancia de tener exposición al tipo de activo, pero me gustaría también resaltar dos puntos implícitos  claves que trataré en futuras entradas.

- Muy pocos periodos de tiempo explican en términos de magnitud la mayoría del rendimiento total (pensemos en nuestro estudio esas grandes colas en +9% y -9% ).

- Es muy complicado predecir cuándo ocurrirán esos mejores periodos de tiempo (por eso el costo), y si por algún motivo (llamado suerte casi siempre) nos vimos expuestos a estos, lo más probable es que en los siguientes periodos obtengamos rendimiento de similar magnitud pero en dirección opuesta (pensemos los círculos amarillos de la gráfica 2).

Camilo A Gómez.

*Para los participantes más sofisticados, con conocimientos de Teoría Moderna de Portafolios (aqui), una de las grandes críticas a la misma es su supuesto de modelar los movimientos en los precios usando una “Bell curve”, lo cual se ve no es el caso a simple vista con nuestro histograma.

Expectativas desproporcionadas

El fin de semana estuve leyendo el resumen de la edición anual (2019) de “Global Investment Returns Yearbook” publicado por CSRI (The Credit Suisee Research Institute), es escrito por Elroy Dimson, Paul Marsh y Mike Staunton y puede ser visto como una continuación a su libro “Triumph of the Optimists: 101 Years of Global Investment Returns”, el cual presenta un completo y exquisito estudio de los rendimientos y comportamiento de acciones, bonos, Tbills (Bonos del tesoro de corto plazo), inflación y monedas para 16 países (ahora 23) que comprenden más del 90% de la capitalización de mercado global desde 1900 hasta 2001 (ahora hasta 2018). (Puedes descargar una copia gratis del resumen aquí). Realmente una lectura súper recomendada.

Como es usual los autores ofrecen en el prefacio conclusiones tan importantes que fácilmente solo leyendo detenidamente las dos páginas del mismo se tienen suficientes argumentos para cuestionar comportamientos y expectativas del inversionista promedio acerca de los retornos esperados en los principales activos financieros, lo que ha sido el motivo del actual post.

Empecemos por definir ciertos conceptos:

Tasa de Rendimiento Nominal (Nominal Rate of Return): Es la tasa de rendimiento (o retorno) de una inversión sin ser ajustada por inflación.

R_N=(Retorno Inversión )/(Valor Inversión Inicial) x100%

Ejemplo, si inviertes USD 10,000 en la compra de 100 acciones y después de un ano vendes las 100 acciones y recibes USD 11,000, tu retorno nominal fue de 10%.

R_N=((11,000-10,000) )/10,000 x100%

Tasa de Rendimiento Real (Real Rate of Return): Es la tasa de rendimiento (o retorno) de una inversión después de considerar el efecto de la pérdida de valor del dinero en el tiempo o inflación (π).

R_r=R_N-π

Siguiendo el ejemplo anterior, si la tasa de inflación para dicho año fue de 3%, entonces hemos obtenido una rentabilidad real de 7%.

R_r=10%-3%=7%

Tal como lo mencioné los autores analizan un conjunto de 23 países, desde 1900 a 2018 empezando por el principal mercado financiero, Estados Unidos. La gráfica siguiente (tomada del estudio) muestra la tasa de rendimiento acumulativa de acciones, bonos, bonos de corto plazo e inflación.

Lo primero que salta a la vista, es el impresionante crecimiento en términos nominales (gráfica izquierda) que han tenido las acciones americanas en los últimos 119 años. Viéndolo de esta forma las grandes crisis del 29, 70s, 2000 y 2008 parecen minúsculas, sin embargo, quienes vivimos alguna de ellas sabemos lo drástico que fueron. En ese momento los titulares económicos (y no económicos) eran apocalípticos, y con justa razón, en la más reciente crisis del 2008 (que parece hace una eternidad ya), el S&P 500 perdió casi 50% de su valor; te puedes imaginar ver tu portafolio accionario con una pérdida acumulada de -50.00%? Lo triste, para quienes liquidaron sus activos, es que estas caídas (tal como lo muestran los datos) sólo representan oportunidades de compra para seguir creciendo un portafolio vitalicio o a largo plazo.

Lo segundo, es la diferencia que 3 puntos porcentuales pueden hacer en un largo periodo de tiempo. Si se observa la diferencia de los valores finales. 1 dólar invertido en 1900 a 9.4% anual (rendimiento nominal del índice accionario americano) significarían 44,663 dólares a principios de 2019. Ahora bien ajustando por inflación, es decir, pensando en términos de tasas reales, ese mismo dólar al 6.4% anual se convierte en “sólo” 1,521 dólares (inclusive para los amantes de las gráficas, el recorrido del crecimiento patrimonial es diferente, diferentes soportes y resistencias ;)) . Tomémonos un momento en pensar esta diferencia de valores:

USD 1,521 vs USD 44,663…

Sí, es abismal, y lo único que hicimos es tomar en consideración la pérdida de valor del dinero en el tiempo o inflación. La invitación es entonces a dejar de pensar en tasas nominales y considerar la inflación; de que sirve tener un rendimiento de 40% en país X si la inflación esperada del mismo es de 35%. Te garantizo que estarías mejor invirtiendo en Estados Unidos a una tasa fija de 2.36%.

Para quienes se están preguntando qué pasó con los otros 22 países? Bueno te invito a leer el resumen del estudio, y si este más interesado adquirir el libro.

La segunda invitación es a aterrizar nuestras expectativas de rendimiento. Si el mejor mercado (en términos de rendimiento), mas importante (en términos de tamaño) y más eficiente (en términos de volumen transado) del mundo ha rentado 6.4% (real) en los 119 años, entonces por qué esperamos rentabilidades de 20-30% en nuestros portafolios o peor aún en nuestras selecciones individuales de acciones?

Yo creo que la respuesta está compuesta por 3 características, las cuales enumero y estaré expandiendo en futuros posts:

1.       Nuestro pensar cortoplacista y lo contraproducente que es para nuestros portafolios.

2.       Desconocimiento inclinaciones del comportamiento humano.

3.       Facilismo.

Para quienes se preguntan cómo le ha ido al mercado accionario Colombiano? Bueno el estudio no cubre a Colombia  (todavía), sin embargo, la gráfica de abajo utilizando datos publicados por el Banco de la Republica desde 2006.

En los 13 años de data al parecer los inversionistas colombianos no han tenido la mejor suerte en el mercado accionario pues 1 peso Colombiano invertido en 2006 equivaldría a 0.65 pesos a principios de 2019, teniendo una rentabilidad real anual de -3.29%.*

En mis próximos posts estaré explorando mejores alternativas para formar expectativas de rendimientos, demostraré con datos lo que tener buenas prácticas de inversión puede llegar a alcanzar. Así mismo, exploraré casos específicos de mercados de nuestra región aplicando estas herramientas.

*La serie de retornos para el mercado colombiano no ha sido nada alentadora (mas de distribución de retornos en un futuro post).

Camilo Gomez. 

Encontrando tu “Edge” Parte II: Riesgo

"Risk comes from not knowing what you're doing".

Warren Buffet

En el primer post de esta serie de encontrando tu Edge, expuse la de definición de tener una ventaja competitiva o “edge” (Ver link). Ahora bien, en la práctica no basta solo con encontrar una señal/estrategia que nos ofrezca una expectativa positiva para poder obtener rendimientos superiores; en realidad es un poco más complejo que esto. En la operación real, la señal/estrategia debe ir acompañada de dos componentes igualmente importantes que denominaremos Riesgo y Ejecución, y las tres deben vivir dentro de lo que denominaremos “Contexto de Mercado”.

Para seguir entonces con nuestra tarea de encontrar nuestro “edge” expandiré en el componente de Riesgo. 

Primero es importante aclarar que el término riesgo es muy relativo, pues lo que es riesgoso para un inversionista puede no ser riesgoso para otro, por ejemplo, si eres jubilado de Ecopetrol sería riesgoso el asignar un porcentaje importante de tu patrimonio en la acción de la compañía (por motivos de diversificación). Así mismo, en términos  financieros se puede decir que el retorno esperado de un activo está directamente relacionado con su riesgo, aunque si estudiamos un poco más a fondo el tema nos encontraremos con que dependiendo al modelo usado, la medición de este riesgo puede variar considerablemente (pensemos Capital Asset Pricing Model, Fama French Model, Production Base Model, etc). Por lo cual, quiero aclarar a que cuando hablo del componente de Riesgo en este contexto de ventaja competitiva en el mercado hago referencia a tres puntos principales:

1. ¿Cuál ha sido la variación del retorno del activo (O mejor dicho la distribución de retornos) en el marco de tiempo en el que estoy operando mi señal/estrategia? 
2. ¿Cuál es el impacto estimado que tiene el factor u factores de riesgo más conocidos en mi activo?
3. ¿Cuánto capital debo invertir o asignar en cada operación de mi señal/estrategia?

El primer punto se podría decir que es bastante claro, pues hace referencia a la volatilidad del activo, y debería ser una consideración casi que automática de cualquier inversionista, sin embargo, en práctica me sorprende que tan común es escuchar el desconocimiento de tan importante indicador antes de invertir. 

Siguiendo el ejemplo de Ecopetrol y utilizando la ADR que cotiza en la bolsa de Nueva York bajo el “ticker” EC y suponiendo que nuestra estrategia es de mediano plazo (semanas a meses), podríamos utilizar entonces los retornos diarios del último año a Junio 30 de 2017 como guía para conocer la distribución de retornos y conocer la volatilidad esperada del activo.

Sin hacer un análisis exhaustivo (simetría, sesgo, etc) de la posible distribución, según el anterior histograma,  podría esperar variaciones diarias de 2% como un comportamiento normal en EC.

El segundo punto, a pesar de ser un concepto más técnico sigue dentro de lo que cualquier inversionista promedio debería considerar antes de comprometer capital en una operación. La idea proviene de lo que se conoce como modelos de múltiples factores (Multi-factor Models), y es simplemente, mediante el uso de un modelo lineal, el tratar de explicar la variación de nuestro activo con la variación de otros factores (Un factor puede ser los retornos de otro activo u otra variable en general, como tamaño de la compania, sector donde opera, riesgo país, etc) más conocidos. Por ejemplo, en su forma más simple estamos interesados en saber cuál es la variación estimada de nuestro activo respecto al mercado en general (Lo que se conoce como el Beta del activo).

Siguiendo nuestro ejemplo de EC, me parece más apropiado utilizar como factor principal el precio del crudo (Usaremos el precio del USO), y ver cuál es su  Beta estimado.

Corriendo el modelo de regresión lineal conocido como mínimos cuadrados ordinarios (OLS por sus siglas en inglés), obtenemos un Beta de 0.7174 y el siguiente gráfico. (Para quienes estén interesados, los cálculos los realicé utilizando la plataforma de Quantopian que utiliza Python como lenguaje de programación. Me pueden escribir para el código).

Lo anterior significa que nuestra inversión en EC tiene como estimado  estar sujeta a un 72% a la variación del precio del crudo. Entonces la próxima vez que una persona te diga que comprar determinada acción te ofrece un posible rendimiento de X%, pregúntate cual es el beta con el mercado, u otro riesgo conocido, a lo mejor te sale más económico buscar esa exposición con un ETF.

Finalmente, el tercer punto hace énfasis a cuánto dinero debemos arriesgar por operación dependiendo a nuestro capital y a los indicadores de rendimiento de nuestra estrategia. Este concepto proviene de lo que se conoce como “Kelly criterion” o Kelly Fórmula. Este concepto si es un poco más avanzado, sin embargo, me parece apropiado mencionarlo pues es necesario incorporarlo para determinar nuestro nivel óptimo de asignación de capital (Es muy difícil lograr rendimientos superiores si arriesgamos muy poco, o  en el caso contrario podríamos caer en bancarrota si arriesgamos mucho). Para quienes estén interesados en saber más del tema de apuestas óptimas, pueden escuchar la entrevista de Aaron Fifield (Chat With Traders, episodio 129) a Victor Haghani (Ex miembro de Long Term Capital Management) (Link ).

Para resumir, es entonces de suma importancia tener claro el riesgo asociado a determinada señal o estrategia, pues de nada sirve tener la mejor estrategia si nuestro riesgo no es conocido, medido y controlado.

Camilo Andrés Gómez.

Encontrando tu “Edge” Parte I

“We must become more comfortable with probability and uncertainty” Nate Silver.

En mi última entrada expuse la importancia de entender la aleatoriedad del Mercado, concluyendo que el verdadero trabajo de un “trader” es el de buscar rendimientos superiores mediante la explotación de pequeñas ventajas competitivas o “Edges”. (Ver Link).  Sin embargo, para la mayoría de quienes perseguimos estos rendimientos, el concepto de un “Edge” parece no ser claro. Nuestro primer instinto es operar usando herramientas de análisis técnico o análisis fundamental que tomamos de un libro, un curso, o que simplemente copiamos de otro operador, sin detenernos a pensar si estamos operando con una ventaja competitiva. En muchas ocasiones, entramos y salimos de posiciones sin definir criterios específicos, haciendo aún más aleatorios nuestros resultados. Por ejemplo, en mi primer año de operaciones perseguía patrones técnicos (Ver Figura 1) que supuestamente me daban ese “edge”, lamentablemente para mí, no fue esto lo que reflejaron los resultados de mis operaciones en aquella época, lo único constante en mis resultados fue la frustración que generaban.

Es por esto que me pareció importante hacer una serie de posts orientados al descubrimiento de ese “edge” en el mercado.  Para empezar a encaminarnos en nuestra tarea, es necesario tener una definición clara de lo que significa un “edge”.

¿Qué es una ventaja competitiva o “Edge” en los mercados?

Una ventaja competitiva en los mercados es simplemente la ejecución constante de una estrategia (con criterios previamente definidos) que en el largo plazo pueda generar un valor esperado positivo superior al que podríamos generar de forma aleatoria en los mercados. 

Como ven, la definición tiene tres componentes resaltados:

En el largo plazo: Sí; los resultados de nuestra ventaja competitiva son medidos en el largo plazo. Los resultados de corto plazo son insignificantes. Si alguna vez hablas con un operador que se jacta de sus rendimientos astronómicos del último mes, que coincidencialmente son operando el instrumento de moda (pensemos $Bitcoin por estos tiempos), mejor empieza a dudar de su verdadera habilidad para lograr rendimientos superiores de forma constante. Este edge es posible gracias a un concepto estadístico conocido como la ley de los grandes números (Mas de esto en una entrada futura).

Valor Esperado: El valor esperado (también llamado esperanza matemática, esperanza, media poblacional o media) de una variable aleatoria es igual a la suma de la probabilidad de cada posible suceso aleatorio multiplicado por el valor obtenido si dicho suceso sucede. 

Superior al que podríamos generar de forma aleatoria: La idea es siempre tener un rendimiento de referencia.  Por ejemplo, si adoptando y ejecutando la estrategia X nuestro valor esperado no es superior (y estadísticamente significativo) al que podríamos conseguir aleatoriamente (o al de una estrategia alternativa como el “buy and hold”), Entonces, ¿Para que el desgaste y el pago de comisiones?

Es importante resaltar que debido al carácter aleatorio del mercado, la manera óptima para escoger si adoptamos una estrategia X sobre otra Y, es comparando su valor esperado. Por lo cual, es de vital importancia que podamos medir este valor antes de acoger determinada estrategia. 

Por ejemplo, supongamos que por algún motivo debes invertir U$ 10,000 la próxima semana en el SPY, y tienes a tu disposición 2 estrategias (Compra y Venta-Corta). Según el análisis realizado la probabilidad de que el mercado suba un 1%  es del 80%; por otro lado, si el mercado llegara a caer (con el restante 20% de probabilidad), podría caer un estimado de 5%.

¿Cuál sería tu decisión óptima al momento de invertir? ¿Deberías comprar o vender-corto?

Veamos:                                                                                                                                                                          

Valor Esperado (Compra) = 80% * 1% * 10,000 = 80.00

Valor Esperado (Venta Corta) = 20% * 5% * 10,000 = 100.00

Deberíamos vender corto, pues es la estrategia que nos genera un valor esperado mayor.

Pero si el concepto parece tan sencillo, ¿Por qué (inclusive) profesionales experimentados en los mercados fallan en entenderlo? Siguiendo la explicación del trader y autor Nassim Taleb en su libro “Fooled by Randomness”, él atribuye esta desconexión a nuestra formación escolar en ambientes simétricos (el ejemplo común en nuestras clases de estadística es el del lanzamiento de una moneda o inclusive la famosa “Bell Curve”, pero rara vez se da énfasis a distribuciones asimétricas).

Teniendo ya claro el concepto de ventaja competitiva y valor esperado, podremos seguir nuestro camino al descubrimiento de nuestro “edge”. Por ahora aspiro que la próxima vez que el lector visite un casino y piense en jugar la ruleta americana gaste mejor su dinero en un coctel de su preferencia, o por lo menos tenga claro quién tiene la ventaja competitiva en tal escenario.

Camilo Gómez