“El momento del mercado y la selección de valores son obviamente importantes. El problema es que nadie logra el éxito a largo plazo en el primero, y casi nadie en el segundo. La distribución de activos (asset allocation) es el único factor que afecta a sus inversiones y sobre el que realmente usted puede influir” – William Bernstein 

En la banca privada, y en general en el mundo del asesoramiento patrimonial, lo normal es segmentar a los distintos inversores en función de su perfil de riesgo, de tal manera que la composición por tipo de activo (asset allocation) de cada cartera de inversión estará en consonancia con el nivel de tolerancia al riesgo del individuo. Así, para inversores con una menor tolerancia al riesgo se elegirán aquellos fondos de inversión con menor riesgo, que estarán formados, en un gran porcentaje, por activos del mercado monetario o deuda de gobiernos. En cambio, aquellos inversores con una menor aversión al riesgo tendrán carteras con más peso en renta variable.

Tomando como referencia a los principales bancos de España en volumen de patrimonio gestionado mediante fondos de inversión (9 bancos gestionan más del 80% del total), los distintos perfiles en los que se agrupan a los inversores particulares y los porcentajes por tipo de activo son los siguientes (en media):

¿Son adecuados estos pesos para cada perfil de riesgo? A continuación desarrollamos un análisis cuyo resultado nos ayudará a responder la citada pregunta. Debido a la abundancia histórica de datos, para el análisis hemos tomado como referencia el mercado de Estados Unidos, cogiendo el índice S&P 500 para la parte de renta variable y un promedio entre el bono del tesoro a 10 años y las letras a 3 meses para la parte de renta fija.

En el gráfico siguiente se puede observar la rentabilidad y la volatilidad de un conjunto de carteras durante el periodo comprendido entre 1955 y 2014. El estudio consiste en partir de una cartera invertida al 100% en renta fija, e ir construyendo sucesivas carteras reduciendo 10 puntos en renta fija y añadiéndolos a la renta variable (cada punto del gráfico es una cartera) hasta llegar al último punto, el cual está invertido el 100% en renta variable.

De este simple análisis se pueden sacar algunas conclusiones relevantes. 

1. Cuando gestionamos un patrimonio a largo plazo, añadir renta variable hasta cierto porcentaje reduce el riesgo. Sí, porque la renta fija tiene riesgo, y porque cuando diversificamos e incluimos activos con baja correlación (en este caso renta variable, deuda pública a largo plazo y letras del tesoro) la cartera puede llegar a ser más eficiente en términos de rentabilidad ajustada al riesgo.

Así, la cartera que está invertida al 100% en renta fija tiene una volatilidad del 5,1%, mientras que las dos carteras siguientes, hasta la compuesta por un 80% en renta fija y un 20% en renta variable, tienen una volatilidad menor. Por tanto, podemos concluir que para los perfiles conservadores puede ser un error no incluir renta variable o limitarlo al 10% del total de la inversión.

2. A largo plazo la combinación ganadora fue la compuesta por un 80% en renta fija y un 20% en renta variable. Es la combinación que maximiza el ratio de Sharpe (1,31), el cual mide la rentabilidad obtenida por unidad de riesgo. A partir de esa combinación, cada incremento de unidad de riesgo viene acompañado de un aumento de rentabilidad en una proporción menor. En general, a largo plazo las combinaciones con un mayor peso en renta fija que en renta variable tienen un mayor ratio de Sharpe.

Como podemos observar en el gráfico siguiente, obtenemos un resultado similar si en lugar de analizar el periodo completo (1955 / 2014), analizamos intervalos de 20 años dentro de ese horizonte temporal. Las combinaciones ganadoras en renta fija y renta variable, es decir las que maximizan el ratio de Sharpe, siguen siendo las mismas.

Ahora bien, hasta ahora solo hemos tenido en cuenta una distribución por tipo de activo estática para cada cartera, es decir, manteniendo estable el peso en renta fija y renta variable dentro de cada cartera. Nosotros segmentamos y gestionamos a los clientes en términos de asset allocation dinámicos, lo que consiste en asignar rangos por tipo de activo para cada perfil, y sobre los que vamos pivotando en función del ciclo económico. 

El análisis siguiente se basa en comparar los resultados de los cuatro perfiles con asset allocation estático y dinámico. Para el análisis utilizamos los siguientes datos: 

1. La misma serie datos utilizada en el análisis anterior, es decir, el índice S&P 500 para la parte de renta variable, y un promedio entre el bono del tesoro a 10 años y las letras a 3 meses para la parte de renta fija.

2. Periodo analizado: 1995 / 2014.

3. Los pesos utilizados por tipo de activo y perfil en el asset allocation estático y dinámico son los siguientes:

4. Como se trata de datos del mercado norteamericano, utilizamos nuestro indicador de ciclo económico de Estados Unidos (GdC Ciclo EEUU) para establecer las ponderaciones de la inversión en cada activo y para cada perfil.

A continuación explicamos cómo utilizamos el indicador: cuando la economía de Estados Unidos se encuentra en expansión (indicador > 0), sobreponderamos renta variable, lo que significa que le daremos el peso al activo que se corresponde con el límite máximo para cada perfil. Cuando la economía está en contracción (indicador < 0), haremos justo lo contrario.

En el gráfico siguiente se puede observar la rentabilidad y la volatilidad de las 4 carteras, teniendo en cuenta ambas formas de gestionar el asset allocation.

De este análisis también se pueden sacar algunas conclusiones relevantes.

1. La implementación mediante técnicas adecuadas de un asset allocation dinámico, mejora los resultados obtenidos por un asset allocation estático. Si comparamos ambos estilos, el ratio de sharpe es mayor para cada perfil en la asignación dinámica.

2. En la asignación dinámica se consigue una mayor rentabilidad con una menor volatilidad en todos los perfiles.

3. Tan sólo el perfil decidido tiene un ratio de sharpe inferior a 1 en la asignación dinámica. El resultado confirma la conclusión número 2 del primer análisis: a largo plazo los perfiles ganadores son los intermedios. A partir de cierto punto, cada incremento de unidad de riesgo viene acompañado de un aumento de rentabilidad en una proporción menor.

A continuación resumimos las principales conclusiones de todo el estudio: 

• Lo más importante es la rentabilidad ajustada al riesgo. En cambio una alta rentabilidad en términos absolutos es mucho más reconocible y llamativo que un buen retorno ajustado al riesgo asumido. En nuestra opinión, los buenos inversores o gestores son los que asumen unos riesgos menores en proporción a los rendimientos que obtienen. 

• Cuando gestionamos un patrimonio a largo plazo, añadir renta variable en los perfiles conservadores reduce el riesgo. 

• La (buena) diversificación reduce el riesgo y permite obtener mejores resultados. Este estudio es simplificado, ya que solo hemos tenido en cuenta activos de Estados Unidos. Diversificar a nivel regional y sectorial en la parte de renta variable, y a nivel regional, de duración y de naturaleza del emisor (gobiernos, empresas…), en renta fija, e incluir activos reales como materias primas y mercado inmobiliario, permite lograr una mayor diversificación. La seguridad en la inversión se consigue invirtiendo en activos poco correlacionados. 

•  La implementación de un asset allocation dinámico mejora los resultados obtenidos por un asset allocation estático. Ahora bien, debemos tener un método que nos ayude a aproximar los pesos adecuados para cada activo en todo momento. Nuestra metodología es la diversificación mediante técnicas de análisis global macro, y para ello utilizamos nuestras propias herramientas. 

* Lectura recomendada: The Intelligent Asset Allocator, de William Bernstein.