Aunque ya llevan años siendo comercializados en el mercado, los fondos que invierten con criterios de smart beta (réplica con criterios distintos a la capitalización del mercado) han ido ganando peso a lo largo del último año, a medida que las valoraciones de los principales activos de riesgo se han estrechado y su diferente enfoque ha permitido demostrar a estos productos su capacidad para generar rentabilidad.
Sin embargo, advierte Jason Williams, gestor-analista de Lazard, “las transacciones de mercado abarrotadas por los grandes flujos de fondos smart beta podrían crear inestabilidades de mercado y dejar a los inversores expuestos a grandes pérdidas”. El experto explica que la popularidad creciente de estos productos (cabe aclarar que utiliza el término “smart beta” para referirse indistintamente a estos productos y a los de factor investing) se ha traducido en grandes flujos de entrada, y muestra su preocupación por el comportamiento de estas estrategias en periodos de estrés del mercado financiero: “Si la marea retrocede, puede causar ciclos rápidos de retroalimentación negativa y desencadenar ventas masivas sistemáticas”.
No es la primera vez que un gestor activo realiza objeciones al comportamiento y/o composición de los fondos e índices basados en el smart beta y la inversión factorial. Por ejemplo, en diciembre el gestor de OMGI Amadeo Alentorn avisaba de la comercialización de productos de inversión factorial que contenían exposiciones ocultas a factores distintos de los promocionados. El pasado mes de enero Raul Leote de Carvalho, co responsable de Ingeniería Financiera de BNP Paribas AM, también reinvindicaba la necesidad de revisar los detalles sobre la construcción de estos productos para una correcta selección.
El punto de vista de Williams es que “los productos de smart beta generan factores – valor, baja volatilidad y momento- más arriesgados o más volátiles para el futuro y, en esencia, tales estrategias corren el riesgo de ser víctimas de su propio éxito”. Por este motivo, recomienda a los inversores adoptar “un enfoque profundamente analítico” a la hora de seleccionar productos para su cartera, teniendo en cuenta que, bajo su punto de vista, este tipo de productos ofrece exposición a seis riesgos inintencionados que destaca a continuación.
Riesgo de asociación macro
El gestor alerta de que “la correlación entre los factores de rendimiento y el riesgo macro ha aumentado, mientras que la oportunidad de generar alfa se ha reducido, tal vez debido a que un nivel creciente de capital ha perseguido parámetros similares”. Añade que esta relación entre los factores de rendimientos y el riesgo macro podría ser, por otra parte, un efecto de la aplicación continuada de políticas monetarias no convencionales, “donde la fragilidad económica y los balances de los bancos centrales han conspirado para vincular los rendimientos de las acciones más estrechamente con los riesgos macro”.
Riesgo de punto de entrada
Williams recuerda que el punto de entrada es clave para determinar el rendimiento posterior que genere la inversión en un activo. Afirma que este punto de entrada, en el caso de un producto de smart beta inteligente “es fundamental para determinar la probabilidad de que un inversor obtenga un rendimiento positivo según el momento del activo”.
Riesgo de valoración
Este riesgo está vinculado con el anterior, ya que se refiere a la probabilidad de que un inversor adquiera una cartera cara, y esta valoración limite su potencial de retorno futuro. Williams pone como ejemplo a las compañías identificadas con el rasgo de alta calidad: “Desde la crisis financiera mundial, ha habido una preferencia general por las empresas de alta calidad que pueden aumentar sus ganancias en un entorno de menor crecimiento. Dichas empresas a menudo se consideran activos defensivos que están mejor posicionados para resistir un mayor deterioro de las condiciones económicas. Sin embargo, este sesgo ha llevado las valoraciones de las empresas de alta calidad a niveles raramente vistos en el pasado, haciendo que probablemente sus retornos se vean erosionados”, resume.
Selección pobre de métricas
“Elegir solo una selección de métricas de valor que históricamente han tenido el mayor rendimiento no es necesariamente la mejor ruta para construir un valor sólido y deseable”, afirma el experto de Lazar. Este reivindica la necesidad de incluir “un análisis profundo” para definir y combinar métricas de inversión.
Horizonte temporal
En este caso, Williams explica que este riesgo se produce cuando se invierte en un vehículo de smart beta justo en un momento en que el entorno económico no sea el más propicio para ese estilo particular de inversión. “En consecuencia, un inversor puede enfrentar la difícil decisión de mantener o abandonar una estrategia que hasta ese momento ha tenido éxito”, afirma el gestor.
Ineficiencia del modelo de riesgo
En este caso, Williams recurre a una crítica que se ha realizado con frecuencia a las inversiones basadas en criterios exclusivamente cuantitativos, concretamente al uso y dependencia de los modelos de riesgo que presentan estas estrategias. En particular, el gestor indica que dicha dependencia suele ser una fuente de preocupación en lo que respecta al control de la exposición a factores macro (que puede conducir a operaciones impulsadas por el riesgo, en vez de por el retorno, volviendo más difícil la comprensión de la cartera) y al uso de datos pasados para construir previsiones futuras: “La dependencia de los datos históricos para calibrar la exposición a factores macro podría dar señales incorrectas y subestimar el riesgo”.
Dicho esto, Williams matiza que, generalmente, “el enfoque empleado por estos modelos para medir el riesgo de las acciones es altamente efectivo en la mayoría de los entornos de mercado”. Su crítica se centra en los casos concretos en que los modelos fallan, por ejemplo después de que se produzcan fuertes repuntes de la volatilidad: “Es importante entender estas ineficiencias, ya que podrían causar importantes pérdidas al subestimar la reversión repentina de un factor de riesgo macro”.
