Autor: Pablo González Vidal/ Gestor de Anattea Gestión SGIIC

Lo reconozco el título es para que alguien lea el artículo, pero si has llegado hasta aquí seguramente te interese el resto.
En esta entrada pretendo demostrar como con una estrategia cuantitativa sencilla se puede batir al mercado en el largo plazo.
Lo primero decir que la palabra “cuantitativo” en el mundo de las finanzas suena a sofisticado, en seguida se te vienen a la cabeza palabras como redes neuronales y “machine learning”. 
Pero si buscamos la definición de “cuantitativo” veremos que es un adjetivo relacionado con la cantidad, vamos, que se puede medir de manera objetiva a diferencia de lo cualitativo que es más subjetivo. Un vino para dos personas puede tener diferente calidad, pero la cantidad de la botella es objetivamente medible. 
Por tanto, cuantitativo no es sinónimo de complicado sino justo lo contrario. Cuando un método de inversión se puede “cuantificar” es algo objetivo y demostrable empíricamente, es decir, que no hay que hacer un acto de fe para creérselo.
En este caso vamos a analizar cuantitativamente una estrategia sencilla para tratar de batir al mercado en el largo plazo. A diferencia de la típica cartera de Renta Variable (RV)- Renta Fija (RF) que varía los porcentajes asignados a cada categoría en función, muchas veces, de lo que le recomienda el director del banco, vamos a introducir lo que se conoce como un “timing model”. Lo pongo en inglés porque suena mucho más “cool”. 
Esto consiste en coger un factor de inversión cuantificable y en función del él poner el 100% de nuestro capital en RV o el 100% en RF. 
En el caso que nos ocupa el factor de inversión que vamos a escoger es una media simple con un periodo de 12 meses. Y le vamos a aplicar otra medida restrictiva para intentar evitar el ruido, solamente vamos a coger las señales a cierre de mes. Por tanto, tenemos 2 variables.
Estas dos variables restan 2 grados de libertad a nuestra estrategia, es decir, podríamos caer en el “overfitting”  si optimizáramos y eligiéramos la media con mejores resultados y el día del mes en el que aplicamos la señal. 
No quiero entrar en consideraciones estadísticas a ver si consigo que alguien llegue al final del artículo sin dormirse, pero a modo general los grados de libertad de una estrategia son igual al número de operaciones – el número de variables que afectan al resultado si se varían (valga la redundancia). 
Para hacer este estudio en un principio había cogido el SPY, ETF del SP500. Pero el histórico de este es de “solo” 1994 y las operaciones generadas no son suficientes como para que estadísticamente los resultados sean significativos. 
Si alguien quiere profundizar en como averiguar si son significativos los resultados de una estrategia le recomiendo este “paper” de Mike Bryant donde lo explica de manera excelente como casi todo lo que escribe. 
Por tanto, como necesito más histórico, recurro a los fondos de inversión de Vanguard:
1.    Vanguard 500 Index Investor (VFINX) que invierte en las 500 compañías más grande de USA.
2.    Vanguard Total Bond Market Index Inv (VBMFX) que invierte en bonos USA de alta calidad tanto corporativos como gubernamentales.
Resumiendo, si VFINX se encuentra por encima o igual que la media de 12 meses a cierre de mes, estaré 100% invertido en este vehículo. De lo contrario cerraré la posición e invertiré el 100% de la cartera en el fondo VBMFX. 
Vamos a ver que hubiera pasado desde enero de 1987, desde donde hay datos de esos fondos hasta hoy:

Como vemos podemos destacar varias cosas. Lo más importante es que el máximo drawdown (o serie de perdidas) se reduce en casi un 54%, estrategia -23.52% vs buy&hold -50.97%, mientras que el CAGR (tasa anual compuesta de crecimiento) mejora un 11.56%, estrategia 11.68% vs buy&hold 10.47%. 
La desviación estándar de los resultados también mejora lo que hace que el ratio de Sharpe (en esta otra entrada pueden ver como el RS es un buen medidor de la calidad de una inversión) mejore en un 35.7%, estrategia 0.76 vs buy&hold 0.55.  
Vemos como queda la distribución de la rentabilidad por años:

Y en la siguiente gráfica vemos el promedio de rentabilidad en función del mes del año:

Se puede ver como la estrategia de Timing Model evita años catastróficos como la burbuja.com o la crisis de 2008. El promedio por mes vemos que en todos es positivo excepto en agosto donde tiene un promedio ligeramente negativo. 
En la siguiente tabla podemos ver los 10 peores drawdowns para el “timing model”:

Y en la siguiente tabla los 10 drawdowns peores para la estrategia de “buy&hold”:

Comparando la tabla de drawdowns está claro que no es lo mismo estar más de 4 años para recuperarte como sucedió en el buy&hold durante la crisis de 2008 frente a 11 meses para ese mismo periodo con el “timing model”. Está claro que es una estrategia de inversión a largo plazo, pero es fundamental tener la paciencia y disciplina para llevarla a cabo sin vacilar, y en el caso del “buy&hold” se hace difícil por los largos periodos con rentabilidad negativa. 
Pero como siempre, todo parece maravilloso sobre el papel. Pero ¿qué hubiera pasado si decidimos comenzar esta estrategia en el año 2009?
Aquí están los resultados:

Como vemos durante los últimos 9 años la estrategia no bate a la cartera “buy&hold”. Debido a correcciones fuertes que no tuvieron continuidad pero que sacan a la estrategia de “timing” de la RV.  Esto también pasa si cogemos desde al año 1987 a 1999. Doce años donde la estrategia no bate a un simple “buy&hold”. Por lo que se deduce claramente que el “Alpha” de esta estrategia de timing no está en los mercados alcistas sino en evitar estar expuestos en los mercados bajistas del 2000 y 2008. 
Para comprobar la robustez de la estrategia también se analizan otros periodos de media para comprobar que no hemos caído en un caso aislado y poco robusto. 

Vemos que en los diferentes periodos empleados para calcular la media todos tienen un Ratio de Sharpe mejor que la cartera de buy&hold. Incluso hay periodos que tienen mejor RS que la media de 12 meses. 
También es necesario hacer una validación cruzada, es decir, ver como se hubiera comportado el modelo si el activo elegido hubiera sido otro. 

Vemos que en cualquier tipo de acciones y localización el Ratio de Sharpe es superior y el máximo drawdown menor. El CAGR, a excepción de las Small Caps de USA, es también superior en todas las variantes.
Conclusión. Tenemos un método cuantitativo robusto que podemos añadir a nuestra cartera de estrategias. Hay que tener en cuenta que tener un método de inversión con esperanza matemática positiva, por desgracia, no nos hace millonarios de inmediato. Tenemos que 1. diseñar una cartera de estrategias con baja correlación entre ellas, clave, 2. aplicar una correcta gestión monetaria (fundamental, la gestión monetaria no hace un método perdedor ganador pero si que puede hacer un método ganador perdedor) y por último, y sin duda lo más difícil, 3. ser capaces de llevarla a cabo con disciplina y paciencia. 


PD: Para realizar el análisis he utilizado PortfolioVisualizer, una magnifica herramienta gratuita que te permite analizar carteras de manera muy completa y sencilla. 


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