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El resultado del email de formación financiera anterior (nº 6), es totalmente contraintuitivo. Que un gestor activo lo haya hecho bien en el pasado no hace más probable que lo haga bien en el futuro. Por tanto, parece que el éxito inversor tiene mucho de suerte.

La suerte es un factor muy importante en muchos ámbitos y habitualmente tendemos a minusvalorar la relevancia que realmente tiene en nuestras vidas. Por supuesto que el talento importa, pero los datos muestran que la suerte es muy determinante a la hora de entender el éxito en cualquier actividad.

En este correo queremos mostraros el caso del éxito inversor, que se presta muy bien a un análisis estadístico, ya que hay decenas de miles de gestores de fondos que aspiran a ser mejores inversores que el resto. En particular vamos a revisar el interesante artículo de Eugene Fama y Kenneth French, publicado en la prestigiosa revista académica Journal of Finance en el año 2010 titulado “Luck versus Skill in the Cross Section of Mutual Fund Returns”. (“Suerte o talento en la sección cruzada de la rentabilidad de los fondos de inversión”).

En este artículo los autores se hacen una pregunta muy relevante: “El número de gestores que tienen muy buenas (o muy malas) rentabilidades, ¿es consistente con la suerte?” Para analizarlo, utilizan datos de fondos de inversión de acciones del mercado estadounidense en el período 1984-2006 y comparan el valor que aporta cada gestor (el “alfa”) con una serie de simulaciones donde el “alfa” real de los fondos es cero.

De manera intuitiva: si se realiza una simulación bajo la hipótesis de que tu alfa real es cero, únicamente por suerte, podría darse el caso de que obtengas una rentabilidad muy positiva. En realidad, no tienes ningún talento, pero has tenido suerte.

1. Análisis de rentabilidades netas de comisiones

El resultado que obtienen Fama y French es muy interesante: teniendo en cuenta las rentabilidades netas de comisiones para los inversores, los gestores de los fondos demuestran una falta de talento muy consistente. Esto es, incluso el número de fondos que obtienen rentabilidades después de comisiones espectaculares es menor del que se esperaría por puro azar.

Esto es lo que indica la gráfica a continuación. La lectura del gráfico es relativamente compleja y lo explicamos al final del correo. Lo que importa es que, si la curva de fondos reales (“Actual”) está a la izquierda de la curva de fondos simulados (“Simulated”), entonces los fondos reales tienen un comportamiento peor que el que se esperaría por suerte.
 

(Gráfico neto de comisiones)

La siguiente pregunta es obvia: “¿Cómo es posible que la gran mayoría de los fondos se comporten peor que una simulación que asume que no hay ningún talento? Si la gestión activa es un juego de suma cero, la media no debería ser tan negativa ya que lo que ganan unos gestores activos de más lo pierden otros. Es posible que tras haber leído las secciones anteriores ya conozcas la respuesta: las comisiones. En las simulaciones que realizan Fama y French se asume que no hay comisión de gestión(1) y, por tanto, un grupo de gestores sin talento que no cobren comisiones lo van a hacer estadísticamente mejor que la industria de fondos estadounidense. El aprendizaje es claro: hay que pagar pocas comisiones.

2. Análisis de rentabilidades brutas de comisiones

Dicho esto, surge la siguiente pregunta teórica: “Y si añadimos las comisiones, la rentabilidad bruta de los fondos, ¿es consistente con la suerte, o hay buenos gestores de fondos que ganan dinero sobre el mercado a costa de los malos gestores que ganan menos que el mercado? La pregunta es teórica porque a los inversores en fondos solo nos interesa la rentabilidad neta de comisiones, pero no deja de ser una pregunta muy interesante. La evidencia que dan los autores es sorprendente: con rentabilidades brutas (antes de comisiones), hay un mayor número de fondos con rentabilidades elevadas del que se obtendría por suerte, y también hay un mayor número de fondos con rentabilidades bajas del que se obtendría por suerte. Esto se puede observar en el gráfico a continuación:

(Gráfico añadiendo las comisiones)

Por tanto, a posterior, se puede afirmar que sin tener en cuenta sus comisiones, hay gestores que aportan valor y otros que los restan. Por supuesto, esto no nos dice nada de como anticipar y poder elegir los que lo van a hacer bien de los que lo van a hacer mal, como comprobamos en la sección anterior.

3. Conclusión

La suerte es un factor incontrolable y no se puede contar con ella. En cambio, las altas comisiones son unas termitas que van progresivamente devorando tu patrimonio con toda seguridad y te dejan prácticamente sin opciones de obtener una rentabilidad razonable a largo plazo. Por tanto, busca soluciones de inversión que minimicen las comisiones para maximizar tu rentabilidad.

4. Explicación técnica de los gráficos (para lectores más asiduos)

Los dos gráficos anteriores muestran la función de distribución estimada del estadístico t de los alfas “t(α)”. Para medir la calidad de la gestión se suele utilizar el alfa directamente, pero los autores explican que es mejor utilizar el estadístico t de la estimación del alfa ya que ofrece más robustez. Lo que se explica a continuación es básicamente una traducción del artículo de Fama y French.

El estadístico t(α) es la división entre una estimación del alfa de un fondo y el error estándar de la estimación. Se trata de una medida de la precisión o fiabilidad del alfa estimado de la inversión. Cuando la precisión es baja, el error estándar es alto y viceversa. Dividiendo cada estimación α por su error estándar se obtienen estimaciones ajustadas con precisión que permiten comparaciones significativas entre los fondos.

Por ejemplo, el percentil del 1% de la t(α) para los fondos reales es -3,87, lo que significa que el 1% de los 3.156 fondos de la muestra (32 fondos) tiene estimaciones de t(α) por debajo de -3,87. El percentil del 10% de t (α) para los fondos reales es -2,34, por lo que el 10% (316) de nuestros fondos tiene estimaciones de t(α) iguales o inferiores a -2,34. En el otro extremo de la distribución, el percentil 90% de t(α) para los rendimientos reales es 1,01 o equivalentemente, el 10% de los fondos (316) han obtenido un t(α) superior a 1,01.

Si se ignoran los efectos del azar, el rendimiento de los fondos con estimaciones altas de t(α) parece espectacular. Recuerda que t(α) es la relación entre una estimación α y su error estándar. El error estándar de las estimaciones de α en la muestra de los autores es de 0,28. Por tanto, un valor de t(α) de 1,01 se traduce de media en una estimación del alfa de alrededor de 0,28% por mes o alrededor de 3,36% por año, durante toda la vida del fondo. Los gestores que producen un alfa de 3,36% (316 en la muestra) anual o más por año son ungidos por la prensa y presentados como gestores estrellas. No obstante, esta conclusión es errónea: en la muestra aleatoria, un 16% de los fondos han obtenido un alfa superior al 3,36% (ver Gráfico neto de comisiones), muy superior al 10% de los fondos que lo han obtenido en la realidad.

(1) Los fondos indexados cobran una pequeña comisión pero como prestan los títulos que tienen en cartera y cobran un interés con ello, en EEUU hay muchos fondos indexados que son capaces de replicar el comportamiento del índice sin distanciarse de él.

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Saludos,

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