Este artículo fue originalmente publicado en el blog de Indexology^® el 4 de octubre de 2023.

En la historia de los Scorecards SPIVA (S&P Indices Versus Active), la mayoría de los gestores activos ha tendido a obtener resultados inferiores a los de sus índices de referencia la mayor parte del tiempo, especialmente en periodos más largos. El SPIVA para América Latina: Primer semestre 2023 reveló que los gestores activos tuvieron un rendimiento desigual en la primera mitad de 2023.

Durante el primer semestre de 2023, más de la mitad de los gestores activos tuvo un rendimiento inferior a su benchmark en cinco de las siete categorías observadas, desde el 54% de los fondos de capitalización media/baja de Brasil hasta el 91% de los fondos de renta variable de México. Las únicas categorías en las que menos de la mitad de los gestores registró un desempeño inferior fueron los fondos de bonos corporativos de Brasil y los de renta variable de Chile, alcanzando 30% y 36%, respectivamente. En horizontes temporales más extensos, el desempeño superior al benchmark fue escaso en las siete categorías, observándose tasas de rendimiento inferior a 10 años que oscilaron entre 82% en el caso de los fondos brasileños de alta capitalización y 96% en el de los fondos brasileños de bonos corporativos (ver figura 1).

Los gestores activos buscaron superar a sus benchmarks en un entorno de mercado generalmente fuerte. El S&P Latin America BMI subió 21.4% durante el primer semestre del año y cada índice de referencia regional estudiado generó un rendimiento positivo para el mismo periodo (ver figuras 2 y 3). El inicio del presente año contrastó claramente con el de 2022, que terminó con dos índices de referencia, el S&P Brazil MidSmallCap y el S&P/BMV IRT de México, en territorio negativo.

Un obstáculo históricamente común para los gestores activos ha sido la presencia de una asimetría positiva en la distribución de los rendimientos de los componentes. Dicho de forma más sencilla, un pequeño número de valores suele superar la rentabilidad del índice de referencia, mientras que la mayoría no logra vencerlo. Este panorama se dio ciertamente en México, donde sólo 37% de los componentes superó el rendimiento del S&P/BMV IRT en el primer semestre de 2023, lo que quizá contribuyó a la elevadísima tasa de desempeño inferior de los fondos de renta variable de México.

Este artículo fue originalmente publicado en el blog de Indexology^® el 27 de julio de 2023.

Durante más de 20 años de historia de datos en vivo, el índice S&P 500^® Equal Weight ha superado al S&P 500 por un margen importante. Entre el 31 de diciembre 1990 y el 30 de junio de 2023, la tasa de crecimiento anual compuesto de la versión con ponderación equitativa del S&P 500 fue de 11.82%, lo cual está muy por encima del 10.55% del S&P 500, que es ponderado por capitalización. Esta ventaja de desempeño es producto de características subyacentes sólidas, principalmente de una inclinación hacia acciones de menor capitalización. Los rendimientos históricos del índice Equal Weight han dejado atrás a los de prácticamente todas las carteras activas de renta variable de alta capitalización estadounidense en nuestra base de datos SPIVA^®.

Sin embargo, el observador sincero debe reconocer que la ventaja del rendimiento del índice Equal Weight no se acumula de forma constante. La figura 1 ilustra la relación entre el desempeño del índice con ponderación equitativa y el S&P 500, cuyos componentes son ponderados por capitalización. Cuando la línea en la figura 1 sube, significa que el índice Equal Weight supera al S&P 500; por el contrario, cuando la línea baja, significa que el índice ponderado por capitalización supera al de ponderación equitativa.

Como muestra la figura, puede haber largos periodos de rendimiento superior e inferior. Por ejemplo, el índice Equal Weight quedó atrás por más de cinco años, entre agosto de 1994 y febrero de 2000; y luego comenzó una racha de rendimientos superiores que duró seis años.

La mediana de la diferencia, medida en todos los intervalos de seis meses, fue de 0.59%. La figura 2 deja claro que cuando la serie está muy por encima de ese nivel, esa diferencia tiende a disminuir y cuando, por el contrario, está muy por debajo de ese nivel, esta tiende a aumentar. Hasta 30 de junio de 2023, la diferencia de los últimos seis meses fue de -9.86%, lo que clasifica en el 2.° percentil de todos los periodos observados. Si el historial de distribución de los rendimientos es una representación justa de la distribución futura, eso significa que es mucho más probable que el diferencial entre el índice de ponderación equitativa y el ponderado por capitalización aumente a que disminuya. Recordemos la Ley de Stein: “Si algo no puede durar para siempre, se detendrá”.

Este artículo fue publicado originalmente en el blog de Indexology^® el 24 de mayo de 2023.

Si alguna vez ha leído un prospecto de oferta (o, en este caso, un informe de investigación de S&P DJI), ya sabe que “el desempeño pasado no garantiza resultados futuros”. En un nivel inicial, si entendemos eso, entenderemos lo más importante sobre los Scorecards de Persistencia de S&P DJI. En el caso de EE. UU., Europa, América Latina y Canadá (¡y próximamente Australia!), nuestros Scorecards de Persistencia lanzados recientemente muestran de manera unánime que un historial de rendimiento superior al mercado no predice un rendimiento superior en el futuro.

Pero en un nivel más profundo, ¿por qué es importante esto? Sabemos gracias a los informes SPIVA^® y otros datos que la mayoría de los gestores activos tiene un desempeño inferior al mercado la mayor parte del tiempo. Sin embargo, incluso en los años más desafiantes hay variedad en los desempeños activos; a algunos gestores siempre les irá mejor que a otros, independientemente de cuántos superen a índices de referencia pasivos como el S&P 500^®. ¿Los gestores con los mejores rendimientos logran esto gracias a su verdadera habilidad o simplemente a causa de la buena suerte?

Después de todo, no existe ninguna teoría que descarte la existencia de un subgrupo (presumiblemente pequeño) de gestores activos genuinamente hábiles. Si tal grupo existiera, ¿cómo se manifestarían sus habilidades en los datos de desempeño? Como un experimento mental, podemos considerar un conjunto hipotético de gestores que logran tener un desempeño sobre la mediana en un periodo determinado y preguntar cómo se desempeñan en periodos siguientes.

Si todos los gestores sobre la mediana en el periodo 1 lograron eso sólo por suerte, podríamos esperar que la mitad de ellos estuviera sobre la mediana otra vez en el periodo 2. Si la tasa de éxito repetido estuviera considerablemente sobre 50%, podríamos empezar a sospechar que los gestores sobre la mediana son verdaderamente hábiles. Pero si menos de 50% de los gestores exitosos en el periodo 1 estuvieran sobre la mediana en el periodo 2, eso respaldaría la idea de que su éxito en el período 1 se debió a la suerte. Si tenemos algo de conocimiento sobre persistencia, podríamos ser capaces de hacer inferencias sobre la habilidad de los gestores.

Y es precisamente eso lo que los Scorecards de Persistencia nos permiten hacer. La figura 1 ilustra lo siguiente: utilizando 10 años de datos de renta variable de EE. UU., nos preguntamos en qué medida el rendimiento por encima de la mediana en los primeros 5 años predijo el rendimiento por encima de la mediana en los 5 años subsecuentes. La respuesta es: para nada. En todas las categorías de fondos, los ganadores en los años 1 a 5 tuvieron bajas probabilidades de repetir su éxito en los años 6 a 10.

Existen, por supuesto, otras formas de poner a prueba la persistencia. Podríamos examinar el desempeño en relación con un índice de referencia en vez de con un grupo de pares, con diferentes periodos de retrospección (un año o tres años en lugar de cinco años), con diferentes cortes (cuartiles en vez de mitades) y con diferentes clases de activos (bonos además de acciones). Nuestros Scorecards de Persistencia analizan todo esto e, incluso cuando los datos cambian, los resultados son iguales.

Es probable que los resultados que se deben a la verdadera habilidad sigan existiendo, en cuanto que aquellos que se deben a la suerte probablemente terminen siendo efímeros. Los datos implican que un desempeño activo bueno generalmente se debe más a la suerte que a la habilidad.

Este artículo fue publicado originalmente en el blog de Indexology^® el 19 de mayo de 2023.

Con frecuencia escuchamos que “el mercado es dominado por los seleccionadores de acciones”. El ambiente del mercado actual igualmente podría caracterizarse como un mercado dominado por los seleccionadores de sectores.

Para medir la importancia de los sectores, descompusimos la dispersión total del mercado en efectos intrasectoriales e intersectoriales. La figura 1 muestra que la contribución de los efectos intersectoriales a la dispersión total del S&P 500^® ha tenido una tendencia al alza este año, lo que implica que aumentaron las recompensas por elegir sectores de manera hábil. 

Las recientes dificultades de la industria bancaria han debilitado al sector de Finanzas y a causa de esto el índice S&P 500 Financials cayó 4% desde el inicio del año hasta el 18 de mayo de 2023. Mientras tanto, el mercado en su conjunto ha seguido otra trayectoria y el S&P 500 presenta un alza de 10%. Como lo ilustra la figura 2, el sector de Finanzas fue el tercer mayor reductor del rendimiento del S&P 500, mientras que el de Tecnologías de la Información fue el que más contribuyó hasta la fecha.

Este artículo fue publicado originalmente en el blog de Indexology^® el 10 de abril de 2023.

Cualquiera que conozca nuestros Scorecards SPIVA reconocerá que la mayoría de los gestores activos fracasa la mayor parte del tiempo. Cualquiera que esté familiarizado con los gestores activos reconocerá que pueden ser bastante creativos a la hora de proponer tanto excusas como remedios para ese registro histórico. De hecho, una de sus sugerencias más persistentes es que la gestión activa simplemente no es lo suficientemente activa, lo que lleva a algunos propietarios de activos a buscar mayor “exposición a gestores activos concentrados”.

Este enfoque está mal orientado al menos por tres razones:

En primer lugar, asume que el nivel de optimismo de un gestor sobre una acción predice su rendimiento futuro. El argumento de la concentración implica necesariamente que la habilidad para seleccionar valores existe, y que es especialmente aguda en sus extremos. Por ejemplo, un gestor no sólo debe ser capaz de crear una cartera de 50 valores que supere al mercado, sino que también debe ser capaz de identificar cuáles son los 10 mejores valores de entre los 50 iniciales. Para que las carteras concentradas superen al mercado, deben cumplirse simultáneamente ambos supuestos: que la habilidad existe y que es aguda en los extremos. No hay evidencia de que ninguno de ellos se cumpla. Si es que existe, la habilidad necesaria debe de ser bastante escasa. Si no fuera así, los fondos activos no se estarían enfrentando a un problema de rendimiento en primer lugar.

En segundo lugar, bajo supuestos razonables, concentrar posiciones de renta variable aumenta la probabilidad de obtener malos resultados. Una de las características más consistentes de los mercados mundiales de acciones es que los rendimientos tienen una asimetría positiva; cuando se representan gráficamente, tienen una larga cola derecha, como se muestra en la figura 1. Esto es algo intrínsecamente lógico, ya que una acción sólo puede perder 100%, pero tiene un potencial de alza ilimitado.

Para el periodo de 20 años con término en 2022, la mediana de rendimiento de los miembros del S&P 500 (durante su permanencia en el índice) fue de 93%, que se encuentra muy por debajo del rendimiento medio (390%). Sólo 31% de los componentes del índice superaron la media de las acciones. En un mercado así, el éxito de un gestor depende de invertir en un número relativamente reducido de empresas con buenos resultados. Cuanto más concentrada esté una cartera, menos probable es que contenga las acciones de mejor desempeño.