"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:
- ¿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?
- ¿Cuál es el impacto estimado que tiene el factor u factores de riesgo más conocidos en mi activo?
- ¿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.
