Los consejos financieros tradicionales no están de moda. Las técnicas cuantitativas, el aprendizaje automático y una adopción más general del método científico en el campo de la gestión de activos han propiciado el rechazo de técnicas de inversión que eran meramente consuetudinarias... y poco científicas. Ante este gran jurado de la ciencia, basado en evidencias, virtud y pecado se castiga por igual. Quizás algunos consejos meritorios se descarten por simplistas, improbables o simplemente por estar poco o mal investigados.
Nuestras experiencias en Ostirion.net abarcan multiples y dispares áreas del conocimiento, desde la ingeniería aeronáutica hasta la filosofía metafísica, un principio que hemos observado operando en todas estas áreas es el Principio de Anna Karenina: "Todas las familias felices se parecen unas a otras, pero cada familia infeliz lo es a su manera."
Todos los buenos algoritmos de trading o de gestión de activos se parecen unos a otros, cada algoritmo fallido falla a su manera. Existe un amplio espectro de causas probables para el fracaso de un algoritmo de gestión y si además este algoritmo procede del saber tradicional y su único defecto es la falta de evidencias científicas todavía podemos redimirlo. Podemos generar una aproximación "más científica" a uno de los consejos de inversión más comunes y antiguos: Acciones y Bonos en una proporción de 100 menos tu edad (tu vida, en una bolsa). Esta regla dice que deberíamos mantener en cartera un porcentaje de acciones igual a 100 menos nuestra edad y el resto en activos más seguros como bonos o deuda gubernamental, o cualquier otro activo que consideremos "seguro".
Reproduciremos su vida (en términos de inversión) usando este consejo tradicional, utilizaremos el índice SPY para nuestras acciones, la parte de riesgo, inicialmente el ETF TLT actuará como nuestra inversión "segura". TLT intenta reproducir el comportamiento de los bonos de tesorería de largo plazo del gobierno de los Estados Unidos y nos sirve como un primer y rápido instrumento de diversificación, podremos complicar la parte "segura" más adelante. Nuestro asesor robótico es muy pesado y, en aras de la simplicidad, insiste en recalcular nuestro ahorros de manera diaria. El código para simular este consejo usando el motor Lean de Quantconnect es relativamente simple:
class YourLife(QCAlgorithm):
def Initialize(self):
self.start = datetime(2002, 9, 1)
# Nuestra edad inicial en 2002:
self.INITIAL_AGE = 35
self.SetStartDate(self.start) # Fecha de inicio
self.SetCash(100000) # Capital de Inicio
self.AddEquity("SPY", Resolution.Daily)
self.AddEquity("TLT", Resolution.Daily)
self.SetBrokerageModel(BrokerageName.InteractiveBrokersBrokerage,
AccountType.Cash)
def OnData(self, data):
# Edad desde el inicio de la simulación, en dias y años:
your_age = (self.Time - self.start).days
your_years = (your_age/365) + self.INITIAL_AGE
ratio = (100 - your_years)/100
self.SetHoldings('SPY', ratio)
self.SetHoldings('TLT', 1-ratio)
Empezaremos en 2002 ya que es el año de creación del ETF TLT. Situamos nuestra edad inicial en 35 años y tenemos 100.000 USD, nuestros ahorros o nuestra herencia. Si mantenemos nuestros activos actualizados diariamente siguiendo nuestro consejo vital obtenemos los siguientes resultados:
Un retorno total del 411%, con un ratio de Sharpe de 0.9 durante todo el periodo y la necesidad de haber vivido a través de unas pérdidas del 35% que comienzan en Enero de 2009 y que duran prácticamente un año, con 5 meses consecutivos de pérdidas de capital netas. Nuestro asesor robótico genera menos de 8.000 USD en comisiones aunque insista en calcular nuestra edad con precisión diaria. Los periodos de mayores pérdidas son estos:
¿Qué ocurriría si fuésemos mayores en 2002, si tuviésemos 50 años (cambiando self.INITIAL_AGE en el algoritmo a 50), y empezamos con los mismos 100.000 USD para invertir con nuestro robot tradicional:
Las ganancias son menores, el riesgo es menor, tal y como nuestro consejo tradicional promete. El retorno cae a un 375%, el ratio de Sharpe es 0.96 y nuestras pérdidas máximas son ahora del 20%, con un 10% de rendimiento anual compuesto. Los periodos de pérdidas son de la misma duración, menos severos eso sí, algo que nos puede otorgar paz de espíritu.
¿Qué hubiese pasado si fuésemos la persona con peor suerte del planeta? Cuando tu compañero del MBA, que se sienta a tu lado, que lleva la mesa de renta variable en un gran banco, entra en clase un día a finales de 2007 y te dice: "No sabéis la que se nos viene encima". Tenemos 28 años y acabamos de abrir una cuenta con nuestro asesor robótico tradicionalista con todos nuestros ahorros dentro:
Si las manos de esta persona con peor suerte del mundo fuesen de acero, hubiesen atravesado unas pérdidas máximas del 40%, nuestros 100.000 USD se transforman en 60.000 en algún punto de 2009. El ratio de Sharpe cae a 0.7 en este escenario. Ahora estamos ante un problema psicológico más que financiero, si el inversor sin suerte hubiese estado mentalmente preparado para esto hubiese tirado 3 años de su vida, pero llegará a 2020 con el mismo 10% de rendimiento anual, como el resto de inversores. Esta historia, el inversor sin suerte, es prácticamente ficticia.
Los consejos tradicionales operan aparentemente a un nivel muy básico, en el largo plazo se pueden obtener rendimientos de capital decentes utilizando la más simple de las estrategias de diversificación y control del riesgo. Este consejo tradicional te llevará a buen puerto a pesar de las malas épocas, pero no te evitará los momentos de stress.
Por la ciencia, ¿qué pasaría, de nuevo, si volviendo a nuestros inversores con suerte añadimos oro como vehículo de inversión a través del ETF GLD? Por supuesto que nuestro inversor puede atesorar oro físico en vez del instrumento financiero si así lo desea, el asesor robótico estará un poco triste porque no puede equilibrar la cartera hasta el microgramo de oro diariamente. El mismo inversor de 35 años en 2002 ahora invierte la proporción segura de su cartera en bonos y oro de manera equitativa:
Los resultados son indiscutiblemente mejores, los rendimientos aumentan un poco, las pérdidas se reducen y el inversor contrae menos riesgo. Esta situación ilustra que el consejo básico, fundamentalmente un control del riesgo dinámico basado en las características personales del inversor, puede ser ajustado de múltiples formas para satisfacer los gustos de cualquiera. Por supuesto este método de gestión de ahorros no es de la categoría de un fondo de cobertura tal y como está ahora, pero sí serviría para una persona buscando un equilibrio de retorno y beneficio y que quiera dormir bien prácticamente todos los años de su vida. No todos.
En un futuro exploraremos cómo sobrecargar nuestra vida, aumentar el riesgo, controlar las pérdidas y apalancarse sobre esta estrategia respaldada por la sabiduría popular más antigua.
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