{"id":6847,"date":"2019-10-14T15:05:57","date_gmt":"2019-10-14T13:05:57","guid":{"rendered":"https:\/\/clusterfamilyoffice.com\/?p=6847"},"modified":"2019-10-14T15:05:57","modified_gmt":"2019-10-14T13:05:57","slug":"la-paradoja-la-gestion-activa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clusterfamilyoffice.com\/en\/la-paradoja-la-gestion-activa\/","title":{"rendered":"La Paradoja de la Gesti\u00f3n Activa."},"content":{"rendered":"

A colaci\u00f3n de nuestro art\u00edculo titulado \u00abLas miserias y trapos sucios de los ETFs y fondos indexados<\/a>\u00ab, donde explic\u00e1bamos que no es oro todo lo que reluce en la gesti\u00f3n pasiva, tan de moda en estos tiempos, vamos a resumiros y comentaros el interesante estudio<\/a> llevado a cabo por Alexey Panchekha, CFA<\/a>, en el blog Enterprising Investor del CFA Institute<\/a>. En dicho estudio, este especialista e investigador de aplicaciones matem\u00e1ticas para la gesti\u00f3n del riesgo, que ha trabajado para Goldman Sachs y Bloomberg entre otros, nos explica lo que ha bautizado como la Paradoja del Gestor Activo<\/strong>. Veamos a qu\u00e9 se refiere y qu\u00e9 aplicaciones puede tener conocer los resultados de su estudio para el inversor de a pie.<\/p>\n

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La pregunta del mill\u00f3n es: \u00bfLa culpa de que en la \u00faltima d\u00e9cada la gesti\u00f3n\u00a0activa haya\u00a0perdido terreno respecto a la gesti\u00f3n pasiva es de las altas comisiones que cobran, de la falta de habilidad de los gestores o por alguna otra causa?<\/strong><\/p>\n

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Lo que se necesita para responder a esta pregunta con rigor no es una respuesta irreflexiva, especulativa ni apasionada por parte de los fans de unos u otros estilos de gesti\u00f3n.\u00a0Por ello\u00a0dicho estudio de basa\u00a0en hechos sobre las decisiones que toman los gestores activos. Como se suele decir, dif\u00edcilmente puedes gestionar lo que no puedes medir.<\/p>\n

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Panchekha ha analizado c\u00f3mo los gesores activos generan alpha<\/em> con su selecci\u00f3n de empresas. Han llevado a cabo un estudio de varios a\u00f1os cubriendo 114 fondos de inversi\u00f3n norteamericanos pertenecientes a 57 familias de fondos distintas, y han evaluado m\u00e1s de 400.000 periodos de un a\u00f1o de rendimientos (al final de este art\u00edculo encontrar\u00e9is el detalle de la metodolog\u00eda utilizada en el estudio). Combinando todo ello, la muestra del estudio representa 2 billones (trillones americanos) de activos bajo gesti\u00f3n.<\/p>\n

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La clave es el nivel de convicci\u00f3n de los gestores<\/strong>. Es decir, el nivel de certeza que los gestores tienen en cada subgrupo de empresas que tienen en sus carteras. Para poder\u00a0determinarlo, el estudio distingue las posiciones sobreponderadas e infraponderadas en lugar de simplemente el volumen absoluto, que podr\u00eda estar distorsionado por los pesos -de obligado seguimiento- en sus respectivos benchmarks. Por tanto el estudio distingue 3 tipos de acciones en carteras:<\/p>\n

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  1. Las sobreponderadas o de\u00a0mayor convicci\u00f3n<\/li>\n
  2. Las infraponderadas o de menor convicci\u00f3n<\/li>\n
  3. Las neutras<\/li>\n<\/ol>\n

    Se identifican los componentes de estas tres categor\u00edas midiendo diariamente sus carteras y pesos, rebalanceando cada grupo cada 14 d\u00edas. Los datos los obtuvo la base de datos Hercules, de Turing Technology Associates. Los resultados, que podemos ver en el gr\u00e1fico inferior, muestran el ratio de \u00e9xito de cada categor\u00eda comparado con sus respectivos \u00edndices de referencia durante periodos sucesivos de un a\u00f1o y las alphas anuales conseguidas en dichos periodos.<\/p>\n

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    The Impact of High-Conviction Overweights, Gross of Fees<\/strong><\/p>\n

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    The Impact of High Conviction Overweights, Net of 85 bps Fees<\/strong><\/p>\n

    \"\"<\/figure>\n
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    Como se aprecia claramente, las posiciones sobreponderadas o de alta convicci\u00f3n, compuestas por las mejores ideas de los gestores, es la \u00fanica categor\u00eda que realmente genera alpha por encima de los \u00edndices. En un 84% de los casos si miramos rendimientos brutos, y en un 74% de ellos si consideramos los rendimientos netos con un promedio de comisiones pagadas de 85 puntos b\u00e1sicos. En comparaci\u00f3n, tanto las posiciones infraponderadas (de menor convicci\u00f3n) como las neutras, solo generaron un ratio de \u00e9xito del 50% bruto (puro beta), que caer\u00eda por debajo de ese umbral despu\u00e9s de pagar esas mismas comisiones.<\/p>\n

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    Warren Buffett, carta a los accionistas 1966.<\/em><\/p>\n

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    Las posiciones sobreponderadas de alta convicci\u00f3n, o sea en las que los gestores conf\u00edan m\u00e1s y en las que tienen mayor certeza, son las \u00fanicas porciones\u00a0de sus carteras que generan beneficios por encima de sus \u00edndices. Ah\u00ed est\u00e1 la paradoja, a pesar de que los gestores activos demuestran tener capacidad para superar a los \u00edndices al elegir sus acciones preferidas, pierden esa capacidad cuando dise\u00f1an el resto de sus carteras en su af\u00e1n de completarlas, diversificarlas, compensarlas o reducir su \u00abriesgo\u00bb, confundiendo una vez m\u00e1s riesgo con volatilidad<\/a>. En algunos casos es falta de valent\u00eda, falta de convicci\u00f3n o simplemente muchos de ellos tienen las manos atadas por los ratios vs los \u00edndices que deben por folleto seguir de determinada manera. No importa el motivo. Lo que el estudio evidencia es que s\u00f3lo las acciones sobreponderadas y de alta convicci\u00f3n consiguen superar al Mercado. Cualquier otra asignaci\u00f3n de activos va a reducir los beneficios.<\/p>\n

    .<\/span><\/p>\n

    Pero la cosa no acaba ah\u00ed. Adem\u00e1s, seg\u00fan el estudio, el promedio de gestores auto-sabotean sus rendimientos reduciendo sus posiciones de alta convicci\u00f3n hasta un m\u00edsero 55% de sus carteras. La correspondiente asignaci\u00f3n de activos infraponderados y neutrales de casi la mitad de sus carteras supone pues un lastre de beta<\/em> insuperable. Para ilustrarlo Panchekha pone un ejemplo deportivo de futbol americano, pero el equivalente aqu\u00ed ser\u00eda como si el entrenador del Bar\u00e7a solo alinease a Messi el 55% de los 90 minutos de juego.<\/p>\n

    \"\"Desde luego ese lastre de beta tiene una explicaci\u00f3n para los gestores que lo perpetran. Por ejemplo a\u00f1adir el componente de market-neutral reduce el tracking error del fondo vs su benchmark, cosa sorprendentemente apreciada por el sector y algunos inversores. Tambi\u00e9n reduce las probabilidades de que el rendimiento del fondo quede en evidencia ante la competencia, \u00e1vida de sangre para robarse los clientes entre ellos. Pero en cualquier caso, el estudio demuestra que todas\u00a0estas acciones de \u00abgesti\u00f3n del riesgo\u00bb que tanto preocupan a la industria del sector y a los inversores mal asesorados, van indefectiblemente contra rendimientos, y se demuestran actos de cobard\u00eda o, en el mejor de los casos, de inseguridad.<\/p>\n

    .<\/span><\/p>\n

    El resultado de este cocktail de\u00a0falta de convicci\u00f3n (calidad de an\u00e1lisis) de los gestores activos, su falta de valent\u00eda para diferenciarse del resto de gestores y sus imposiciones normativas\/corporativas, les llevan a hacer una gesti\u00f3n del \u00abriesgo\u00bb tan -parad\u00f3jicamente- arriesgada<\/em> que les hace perder todo lo ganado y m\u00e1s. El siguiente gr\u00e1fico refleja la cruda realidad, la\u00a0mayor\u00eda de gestores activos no merecen las comisiones que los inversores les pagan para superar al mercado,<\/strong> puesto que casi la mitad de sus carteras no lo consiguen, y los costes hacen el resto. El problema es que la estad\u00edstica no distingue las carteras diversificadas de las concetradas.<\/strong> Es decir, carteras cuyo 90 o 100% de las acciones son de alta convicci\u00f3n, respecto carteras donde, seg\u00fan la estad\u00edstica, solo el 55% de las acciones son de alta convicci\u00f3n.<\/p>\n

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    Actively Managed Large-Blend Mutual Funds vs. the S&P 500<\/strong><\/p>\n

    \"\"<\/figure>\n
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    Mientras que lo habitual en la industria financiera es culpar a las altas comisiones del pobre rendimiento de la mayor\u00eda de fondos de gesti\u00f3n activa, el estudio de Panchekha revela que las comisiones son solamente un causante secundario. O sea, que dilu\u00edr la \u00fanica fuente generadora de alpha en las carteras a niveles del 55% tiene un efecto mucho m\u00e1s letal a la hora de comerse sus rendimientos que las comisiones pagadas<\/strong>. Volviendo al s\u00edmil futbol\u00edstico, mientras que los seguidores del Bar\u00e7a est\u00e1n culpando de la mediocre marcha del equipo a las primas desorbitadas que cobra el entrenador (o al estado de los terrenos de juego, o a la climatolog\u00eda, o a las lesiones, o a los \u00e1rbitros, etc.), deber\u00edan m\u00e1s bien se\u00f1alarlo por dejar a Messi en el banquillo casi la mitad de los partidos sistem\u00e1ticamente.\u00a0Panchekha afirma textualmente:<\/p>\n

    \u00abWhile it is industry convention to blame these outcomes on higher fees, our research suggests that fees are only a secondary contributor. Diluting the sole source of stock-selection alpha to a minority component of a portfolio has far greater structural impact than higher fees.\u00bb<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n

    El ya hist\u00f3rico mal comportamiento de la mayor\u00eda de los fondos de inversi\u00f3n activa respecto a sus \u00edndices ha llevado a los inversores norteamericanos a retirar $1,3 billones (trillones americanos) de dichos fondos para colocarlos en la creciente ind\u00fastria de fondos de gesti\u00f3n pasiva y ETFs, seg\u00fan datos de Morningstar.<\/p>\n

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    El estudio muestra promedios y muestreos de fondos sin\u00a0separar gestores de carteras concentradas de las diversificadas. Si\u00a0separamos el grano de la paja, es decir\u00a0seleccionamos gestores de\u00a0carteras reducidas, compuestas en su totalidad por acciones cuya certeza y convicci\u00f3n es\u00a0muy alta,\u00a0encontraremos mucha alpha y muy poca merma, a pesar de sus comisiones que, como ya hemos dicho en el art\u00edculo anterior, suelen ser bastante elevadas. Los rendimientos NETOS de esos fondos de gestores estrella, con carteras valientemente concentradas y con conocimiento exhaustivo de los negocios en los que invierten, superan de manera clara y sostenida en el tiempo a sus respectivos \u00edndices de referencia, importando poco su TER. \u00bfO acaso a alg\u00fan accionista de Berkshire Hathaway le importa el sueldo que tenga Buffett o cualquiera de sus directivos actuales? Y si en alg\u00fan momento la rentabilidad de ese holding disminuye de manera alarmante, los accionistas deber\u00edan fijarse m\u00e1s en si sus directivos est\u00e1n comenzando a disminu\u00edr la calidad de su holding -por primera vez en d\u00e9cadas- y no en si Buffet o sus sucesores cobran sueldos altos o bajos.<\/p>\n

    .<\/span><\/p>\n

    Para los esc\u00e9pticos y dem\u00e1s groupies<\/em> de los fondos de gesti\u00f3n pasiva y ETFs, el estudio que ha realizado Panchekha deber\u00eda ser la prueba del algod\u00f3n: La principal causa de la mediocridad de los gestores activos es su limitada capacidad y\/o escasa valent\u00eda para concentrar sus carteras al 100% en sus \u00abbest ideas\u00bb o empresas de alta convicci\u00f3n<\/strong>. Y \u00e9ste no deja de ser un secreto a voces que siempre han proclamado los mejores gestores value del planeta: Para qu\u00e9 vas a invertir en tu\u00a0vig\u00e9sima mejor idea si puedes hacerlo en tu primera, segunda y tercera. La \u00fanica respuesta es por la escasa convicci\u00f3n, el miedo a equivocarse o las obligaciones corporativas o regulatorias. Las comisiones de gesti\u00f3n elevadas s\u00f3lo son la puntilla a carteras excesivamente diversificadas y con insuficiente convicci\u00f3n y calidad<\/strong>. \u00bfC\u00f3mo si no se explicar\u00eda que los fondos activos con los mejores rendimientos NETOS del planeta<\/a> (muchos de ellos ya cerrados a nuevos inversores) tengan comisiones sensiblemente superiores a los 85 puntos b\u00e1sicos que de promedio\u00a0contempla el estudio? Veamos algunos ejemplos de alphas espectaculares en rendimientos NETOS en USD en las \u00faltimas d\u00e9cadas<\/strong>, el primero respecto al MSCI China, el segundo vs el RTS ruso y el tercero vs el mism\u00edsimo S&P500:<\/p>\n

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    Encontrar fondos que superen la Paradoja del Gestor Activo es clave para el inversor. Pero tambi\u00e9n para la ind\u00fastria de fondos activos es clave que cada vez m\u00e1s y m\u00e1s\u00a0gestores superen el miedo a ser\u00a0distintos\u00a0a su competencia, que se superen las limitaciones autoimpuestas en sus prospectus y que dejen de ver la concentraci\u00f3n y la volatilidad como un factor de riesgo. El verdadero riesgo que corren la mayor\u00eda de gestores activos que solamente se conformen con no ser los peores de su clase es que se acaben extinguiendo. Y su extinci\u00f3n, adem\u00e1s de merecida, favorecer\u00e1 m\u00e1s y m\u00e1s el crecimiento de fondos indexados con carteras que eligen empresas de manera mucho m\u00e1s simple y superficial. Fondos pasivos que act\u00faan como si un comprador de un piso tomase la decisi\u00f3n de ir al notario simplemente teniendo en cuenta algunos ratios superficiales, sin conocer perfectamente el estado de conservaci\u00f3n del inmueble, su eficiencia energ\u00e9tica, su memoria de calidades o el vecindario, por poner algunos ejemplos. Obviamente es mejor comprar un piso teniendo en cuenta algunos ratios superficiales que simplemente comprar por recomendaci\u00f3n de un amigo o aleatoriamente, claro est\u00e1. Pero esa no es la manera en la que nuestras inversiones van a brillar a largo plazo de manera decuada.<\/p>\n

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    En definitiva, la buena noticia es que los gestores activos en su conjunto crean valor. La negativa es que la inmensa mayor\u00eda de ellos lo pierden antes de que llegue a sus inversores. Los inversores tienen pues dos opciones: Informarse suficientemente para poder distinguir los gestores con mayor convicci\u00f3n y concentraci\u00f3n en sus carteras; o simplemente culpar de la mediocridad de los resultados de los gestores activos a las comisiones pagadas, y arrojarse en brazos de carteras a\u00fan m\u00e1s diversificadas y de menor convicci\u00f3n pero con comisiones low-cost<\/strong>. Para los que elijan seleccionar los fondos activos con mayor convicci\u00f3n en sus carteras es casi imprescindible que ampl\u00eden su universo de inversi\u00f3n al 100% de los fondos existentes en el mundo<\/a> y no se queden con s\u00f3lo el 10% que se comercializa en Espa\u00f1a.<\/p>\n

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    A continuaci\u00f3n os dejamos los detalles de la metodolog\u00eda del estudio:<\/p>\n

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    Research Design Methodology<\/em><\/strong><\/p>\n

    This analysis is based on a proprietary database of daily fund positions and portfolio weights constructed and maintained by Turing Technology Associates Inc. The specific funds used in the research dataset include 114 unique US equity mutual funds, from 57 fund families, and represent $1.996 trillion in assets under management (AUM).<\/em><\/p>\n

    Fund Selection Process<\/em><\/strong><\/p>\n

    The funds selected for use in the research came from the set of mutual funds included within a series of investment portfolios known as Ensemble Active Management (EAM) Portfolios.\u00a0Turing licenses a series of proprietary technologies to clients to support their creation of such EAM Portfolios. Each EAM Portfolio is typically constructed from a set of 10 to 15 underlying mutual funds with a corresponding industry benchmark. As of early August 2019, Turing had 24 client-designed EAM Portfolios in live production.<\/em><\/p>\n

    All 114 funds used within the study were selected by clients or prospects of Turing related to the design of an EAM Portfolio. Because Turing\u2019s clients selected the underlying funds and corresponding benchmark, the fund selection process maintained independence from the researchers.<\/em><\/p>\n

    Each paired fund and benchmark is a subject of the analysis. Benchmarks included the S&P 500, Russell 1000, Russell 2000, Russell 1000 Value, and Russell 1000 Growth. The time periods used were either January 2014 through July 2019, or January 2016 through July 2019, depending on available data.<\/em><\/p>\n

    Source of Daily Fund Positions<\/em><\/strong><\/p>\n

    To access daily fund holdings, Turing applied its proprietary fund-replication technology known as the Hercules System.\u00a0Hercules is a machine learning-based platform processing a multitude of publicly available data, with core concepts behind the approach in use and development for more than a decade. Hercules is not a regression-based approach.\u00a0Daily estimated positions are generated by the Hercules System, with the out-of-sample portfolios rebalanced every 14 days.\u00a0<\/em><\/p>\n

    For reference, the Hercules estimated fund holdings and weights for the funds used in this study typically generated a tracking error of less than 1%, and a correlation to the actual fund returns that was greater than 99.7%.<\/em><\/p>\n

    Isolating Manager Conviction<\/em><\/strong><\/p>\n

    The focus of this research was to analyze the impact of\u00a0<\/em>manager conviction<\/em><\/strong>\u00a0in security selection, and thus we embedded two critical design elements into the study. First, securities were categorized and evaluated based on portfolio weights relative to the benchmark. Rather than focus on actual portfolio weights, which are heavily influenced by benchmark weights, the emphasis was placed on a manager\u2019s overweight and underweight decisions and the scale of the over or underweight positions.\u00a0Second, we divided each fund into multiple, non-overlapping subportfolios determined by the level of Manager Conviction involved, and evaluated their performance separately.\u00a0Each subportfolio was rebalanced every 14 days and treated as a distinct Model Portfolio.\u00a0The three subportfolios analyzed were:<\/em><\/p>\n

      \n
    • High Conviction Overweights:<\/em><\/strong>\u00a0A subportfolio consisting of the largest overweight positions for stocks in the fund. The subportfolio was selected to cumulatively represent 80% of aggregate portfolio overweights relative to the benchmark.<\/em><\/li>\n
    • Underweights:\u00a0<\/em><\/strong>A subportfolio consisting of the largest underweight positions for stocks in the fund. The subportfolio was selected to cumulatively represent 80% of aggregate portfolio underweights relative to the benchmark.<\/em><\/li>\n
    • Neutral Weights:\u00a0<\/em><\/strong>A subportfolio consisting of overweight securities that are not included in the Overweight subportfolio and underweight positions that are not included in the Underweight subportfolio.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n

      All subportfolios capture distinct choices by a fund manager. The dynamic portfolio weights for each subportfolio are in proportion to the original fund weights, normalized to 100%.\u00a0Securities outside of the benchmark were excluded as they cannot be properly evaluated in relation to a benchmark. All performance data was calculated both as gross of any fees and after factoring in a hypothetical 85 bps fee. Neither result reflected transaction costs.<\/em><\/p>\n

      The performance data presented represents rolling one-year data (daily step), which was evaluated to capture the percent of rolling periods where each subportfolio was able to outperform the corresponding benchmark (Success Rate), and the average excess (or negative) relative return.<\/em><\/p>\n

      A subportfolio consisting of securities included in the benchmark but not included in the mutual fund (i.e., Zero Weights) was built and analyzed.\u00a0This fourth subgrouping was not included in the research results because the only way to capture any potential alpha would be through a 100% short portfolio, which is not allowed in a traditional mutual fund.\u00a0For reference, the Zero Weight portfolio underperformed the benchmark by 78 bps, on average.\u00a0Unfortunately, even a frictionless short portfolio of Zero Weight securities would not be able to earn the fees of even a standard long-only mutual fund.<\/em><\/p><\/blockquote>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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