Vocento 15 años 20 de Noviembre, 14:32 pm

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Finanzas

¿Puede un lindo gatito hacerte ganar dinero?

Dani Burger

Fui rico. ¿No?

Al menos eso es lo que mostraban los números en mi ordenador. Acababa de crear un índice de acciones personalizado e hice una prueba para ver qué resultados habría arrojado si alguien hubiera invertido en él hace seis años. El resultado: un rendimiento del 849,751%. Todo lo que hice fue invertir en compañías que llevaban la palabra «cat» (gato, en inglés) en su nombre. A la gente le encantan los gatos.

Parece una locura, pero lo que hice fue seguir las normas de una de las tendencias más en boga de Wall Street: los fondos beta inteligentes cotizados en mercados. Estos ETFs, que contaban con 470.000 millones de dólares en activos en 2016, son fondos indexados con un toque diferente. En lugar de invertir en carteras que se basan en índices estándar como el S&P 500, realizan un seguimiento de índices personalizados que hacen hincapié en algún factor que podría conllevar un rendimiento extraordinario, como por ejemplo una valoración barata o una volatilidad baja. También existen los ETFs que eligen las acciones en función de temas, como puede ser el caso de compañías «respetuosas con la Biblia» o centradas en uno de esos productos que les encantan a los «millennials». Hay cientos de fondos como estos y su popularidad creciente está provocando que sus creadores sean cada vez más codiciados. Yo quería probar suerte.

Selección estricta

Así que, ¿por qué no hacerlo con gatos? Mi ETF beta inteligente teórico parecía contar con todas las características de los ETFs beta inteligentes reales. Tenía un criterio de selección estricto (cualquier cosa que llevase las letras «c-a-t» en algún lugar del nombre) y una norma para determinar cuánto invertir en las acciones de cada compañía (ponderación igualitaria). Al menos sobre el papel, funcionó. «A mí también me encantan los gatos y es evidente que los gatos son mejores, así que es una gran estrategia de inversión», me dijo Andrew Ang, propietario de un gato y responsable de estrategias de inversión basadas en factores del gigante de los ETFs BlackRock Inc., cuando le mostré los resultados. «Estoy de broma, claro».

En realidad, mi fondo fracasó en casi todas las pruebas conceptuales que se le ocurrieron, lo que dice mucho sobre la mecánica -y los peligros potenciales- de esta nueva generación de ETFs. «Lo más importante es que carece de base económica», dijo Ang de mi índice. Vamos a poner todas las cartas sobre la mesa: a mí me gustan más los perros y creo que una compañía funciona mejor cuando su animal de cabecera es un labradoodle (mezcla de labrador y caniche). Sin embargo, descubrí que una cartera con la palabra «dog» (perro, en inglés) te conducía a compañías como JunkieDog.com Inc., cuyas acciones tenían un valor de cinco dólares en 2013 y hoy cotizan por debajo de los dos céntimos de dólar. Cuando hice la prueba con la palabra «cat», el rendimiento se disparó.

Aunque los resultados puedan parecer impresionantes, es difícil encontrar una explicación convincente de por qué mis acciones «cat» obtuvieron mejores resultados. «Se te ocurrió una idea de inversión que no responde a una intuición económica», dijo Nicholas Chan, gestor de carteras del grupo de estrategias de inversión cuantitativa Goldman Sachs Asset Management. «Cuando creamos una hipótesis de inversión, actuamos como economistas en primer lugar y como estadísticos en segundo lugar».

BlackRock y Goldman elaboran estrategias en torno a factores como el valor y la baja volatilidad porque existe una explicación clara de por qué pueden funcionar: por ejemplo, los inversores tasan las acciones menos interesantes por debajo de su valor real. El problema es que, cuando te encuentras con números que apuntan a un resultado convincente, es fácil razonar hacia atrás para encontrar una historia plausible que los explique. (Al menos cuando no se trata de gatos). Por eso, incluso cuando el aspecto económico parece sensato, es importante desconfiar de las estadísticas también.

Lo que nos lleva al problema de la intromisión en datos. En mi primer intento de crear un índice, solo incluí compañías cuyo nombre empezase con las letras «c-a-t». Cuando llevé a cabo una simulación de sus rendimientos pasados, me encontré con que habría perdido un 99 por ciento en 10 años. No pasa nada, tenía los recursos estadísticos de Bloomberg LP al alcance de mi mano. Estuve enredando con los datos hasta que arrojaron un resultado mejor. En la comunidad científica, a esto se le llama «p-hacking» (la «p» seguramente responde al valor de probabilidad) y me causó problemas con Ang. Si alterar un parámetro menor provoca el fracaso del modelo, seguramente el modelo no es lo suficientemente sólido como para aguantar la prueba del tiempo, según me dijo. Por ejemplo, favorecer acciones con valoraciones baratas parece funcionar tanto si el criterio de valoración que se utiliza es la relación precio-ganancias o precio-valor contable. Además, yo elegí seguramente algo que funcionó por azar y que es improbable que se vuelva a repetir.

También tomé una decisión que acabó aumentando las probabilidades de lo que se conoce como una señal falsa. Los fondos inteligentes beta se basan en la asunción de que los índices como el S&P 500, que se ponderan con arreglo al valor de mercado, son una idea defectuosa, dado que te conducen a adquirir más acciones si esas acciones pasan a estar sobrevaloradas. Por ese motivo, mi índice ponderó las acciones de forma igualitaria. Como consecuencia, unas pocas acciones que no llegaban ni al dólar con una liquidez escasa pero un gran rendimiento dominaron mi cartera. A modo ilustrativo, mi índice contaba con el ultra-misterioso y básicamente innegociable «Catskill Litigation Trust», que creció un 79.000 por ciento este año, al tiempo que se cotizaba a menos de un centavo por acción. Cuando saqué del índice las acciones más diminutas, mi ventaja desapareció. Se trata de un ejemplo extremo de un problema grave: muchas de las estrategias que parecen funcionar sobre el papel no funcionan tan bien cuando se ponen a prueba en mercados de valores reales.

Investigación

A título de ejemplo, existe un gran organismo de investigación financiera que busca patrones en precios de acciones que parecen predecir rendimientos. Una investigación reciente de la Ohio State University y la University of Cincinnati ha revelado que la mayoría de esos patrones eran imaginarios, porque sus descubridores habían utilizando un universo de acciones demasiado amplio. Las ideas para ganar dinero funcionan mejor cuando se utilizan con acciones líquidas de grandes compañías y todo eso, pero se evaporan con compañías muy pequeñas, dado que los costes de negociación son mucho más elevados, según los investigadores.

La prueba definitiva para una idea de inversión es comprobar si funciona fuera del marco temporal o mercado original en el que se puso a prueba por primera vez, afirmó Chan, miembro de Goldman Sachs. Tomando este consejo al pie de la letra, volví a hacer los cálculos con acciones europeas. Al elegir acciones que contenían «gat» (para abarcar el «gato» español y el «gatto» italiano), mi modelo arrojó uno resultados inferiores al índice Stoxx Europe 600 en 10 puntos porcentuales, durante los cinco años anteriores al último enero. Esta vez el gato me lanzó un bufido.

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