Análisis de la composición de nuestras carteras


En Indexa construimos carteras utilizando fondos y planes de pensiones indexados con diversificación global. Las carteras están compuestas por entre 2 y 9 fondos de inversión, que buscan replicar cada uno el comportamiento de una clase de activo: como por ejemplo las acciones de Estados Unidos o los bonos ligados a la inflación europeos.


Esta forma de organizar la cartera permite tener una visión global sobre la inversión que se está realizando, pero no hace posible conocer exactamente en las compañías en las que se está invirtiendo o los gobiernos a los que se está prestando. En este artículo vamos a desgranar las exposiciones de una cartera típica.

A modo de ilustración, escogemos la cartera 6/10 para cuentas entre 10 y 100 mil €.  Esta cartera invierte en las siguientes clases de activo:

Clase de activo  Cartera nº6/10
Acciones Europa 13 %
Acciones Estados Unidos 26 %
Acciones Japón 5 %
Acciones Economías Emergentes 8 %
Bonos Empresas Europeas 9 %
Bonos Gobiernos Europeos 16 %
Bonos Europeos ligados a la Inflación 23 %

Es una cartera con un peso en acciones del 52% y un peso en bonos del 48%. Es por tanto una cartera con un riesgo medio.

Principales emisores

A continuación, vamos a analizar los principales emisores de esta cartera. Un emisor es aquella entidad que emite acciones o bonos para que inversores los suscriban. Pueden ser gobiernos, empresas o entidades. Los principales 50 emisores (de más de 2.700 en total en la cartera) son:


Los principales 50 emisores de la cartera suman un 51,3% de la cartera total, por tanto, la diversificación es muy elevada. Los más de 2.600 otros emisores de la cartera suman el 48,7% restante.

En las primeras posiciones, podemos encontrar a países europeos como Francia, Italia, Alemania y España que de forma conjunta aportan un 33,8%. Todos los países pesan en total un 36,2%.

La primera empresa que aparece en el listado es Apple, con un peso del 1,1%. Las siguiente son también empresas del sector tecnológico Microsoft, Alphabet y Amazon. A continuación, aparecen otros países con menor peso, como Bélgica, los Países Bajos o Austria. Posteriormente aparece el Banco Europeo de Inversiones, que junto con el Fondo Europeo de Estabilidad Financiera y el Mecanismo Europeo de Estabilidad forman el conjunto de entidades supranacionales que tenemos actualmente en Europa.

La primera empresa no estadounidense es china y es Tencent Holdings con un peso del 0,5% de la cartera, que provee servicios de Internet y servicios de teléfonos móviles de valor añadido, además de ofrecer servicios de publicidad en Internet en China.  Después sigue la primera empresa no tecnológica, el banco JPMorgan Chase y a continuación, de nuevo una empresa china de Internet, Alibaba con un 0,4%.

La primera empresa europea es la petrolera Royal Dutch Shell, seguida por la empresa dirigida por Warren Buffet, Berkshire Hathaway, la empresa de consumo Johnson & Johnson, otra petrolera, Exxon Mobil, Samsung Electronics y el banco americano Bank of America.

En definitiva, podemos ver como las primeras posiciones de nuestra cartera mediana son países europeos y después empresas tecnológicas americanas y chinas.

Elegimos las clases de activo y los índices, no los emisores ni sus pesos respectivos

Sobre la lista exacta de emisores, comentarte que no los elegimos nosotros. Nuestra construcción de cartera elige las clases de activo (ej. Acciones EEUU, Bonos de Gobiernos Europeos). Para cada clase de activo elegimos un índice, el más representativo (ej. el índice S&P 500 para las acciones de EEUU, el índice Barclays GA Euro Government Bond para los Bonos de Gobiernos Europeos).

Luego, las acciones y bonos que están incluidos en cada índice, están elegidos por la empresa que define cada índice: Standard and Poors en el caso del índice S&P 500, Barclays en el caso del índice Barclays GA Euro Government Bond, … En general seleccionan las empresas con mayor capitalización bursátil y con mayor liquidez, o los bonos con mayor volumen emitido y mayor liquidez.

En cuanto al peso de cada emisor en su índice, está definido de igual manera, por la capitalización bursátil de cada empresa dentro de su índice, y por el importe emitido de cada bono dentro de su índice.

Principales sectores

Si realizamos el análisis por sector, podemos ver que el principal peso es para los gobiernos (incluyendo entidades supranacionales o emisiones avaladas por gobiernos) con un 39,8%. A continuación, podemos encontrar los bancos y aseguradoras con un 13,4%. Tanto los gobiernos como los bancos suelen tener mucha importancia en el los índices de bonos ya que agrupan la mayor parte del endeudamiento mundial.

A continuación, podemos encontrar empresas ligadas a la tecnología de la información con un peso del 10,6%, que han visto una fuerte apreciación en los últimos años y con ello ha aumentado su importancia en los índices. Acto seguido aparece el sector del Consumo Discrecional con un 7,0% que incluye empresas de consumo no básico, como la venta de coches, móviles, etc. Dentro de esta categoría están, por ejemplo, Toyota y Amazon. A continuación, vemos las empresas industriales, como Mitsubishi o Boeing. Con 5,9% aparecen las empresas farmacéuticas como Novartis o Roche.

Sector Peso Ejemplos
Gobiernos 39,8% Francia, Italia, Alemania, España
Financieras y aseguradoras 13,4% JP Morgan, Berkshire Hathaway, HSBC, Santander, China Construction Bank,  AXA. Sumitomo
Tecnología de la información 10,6% Alphabet, Apple, SAP,  Samsung
Consumo discrecional 7,0% Amazon, Toyota, LVMH, Daimler, Naspers
Industriales 6,2% Siemens, Airbus, Mitsubishi, Boeing, 3M
Farmacéuticas 5,9% Johnson & Johnson, Novartis, Roche
Consumo básico 5,3% Procter and Gambel, Nestle, Diageo, AMBEV
Energía 3,6% Exxon, Royal Dutch Shell, BP,
Materiales 2,9% DowDupont, Basf, Rio Tinto, Vale, Shin-Etsu Chemical
Eléctricas y gas 2,0% Enel, Iberdrola, Tokyo Gas, Bexter Energy
Telecomunicaciones 2,0% Vodafone, Deutsche Telekom, China Mobile, Softbank, AT&T
Inmobiliarias 1,3% American Tower, Vonovia, Mitshubishi Estate
Total general 100,0%  

Carteras de menos de 10 mil €

En las carteras de menos de 10 mil euros, la exposición a bonos se implementa a través de un fondo de renta fija global, por lo que estas carteras tendrán exposición a otros gobiernos desarrollados, como los Estados Unidos de América o Japón.

Asimismo, la exposición a acciones utiliza un fondo de renta variable global desarrollada, así que también hay exposición a zonas geográficas como el Pacifíco ex – Japón o Canadá.  Por ejemplo, se invierte también en empresas como Royal Bank of Canada, Suncor Energy, Aia Group o Commonwealth Bank of Australia.

Carteras de más de 100 mil €

En las carteras de más de 100 mil euros se invierte en los mismos activos que en las carteras de 10 a 100 mil euros, y además en acciones de Pacífico ex – Japón, así como en bonos de países emergente en divisa fuerte. Por tanto, hay exposición a emisiones de gobiernos de países como México, China o Brasil.

Carteras de planes de pensiones

Mientras nuestras carteras de fondos están compuestas por 2 a 9 fondos, nuestras carteras de planes de pensiones están compuestas por 1 a 2 planes de pensiones que a su vez están compuestos por 8 y 9 ETFs cada uno.

Nuestro plan de pensiones de acciones globales, Indexa Más Rentabilidad Acciones, está compuesto por 8 ETFs indexados de acciones, y nuestro plan de pensiones de bonos, Indexa Más Rentabilidad Bonos, está compuesto por ETFs indexados de bonos.

Con ello, las carteras de planes de pensiones están compuestas de 8 a 17 ETFs, vs 2 a 9 fondos para las carteras de fondos. Incluimos más ETFs en las carteras de planes que en las carteras de fondos porque hay muchos más ETFs indexados disponibles que fondos indexados.

Gracias a ello, podemos incluir algunas clases de activo adicionales. En nuestras carteras de planes de pensiones, además de en todos los anteriores, se invierte también en los bonos emitidos por empresas de baja calidad crediticia (también conocidos como bonos de alto rendimiento) que son principalmente industriales como Altice, Sprint Corporation o First Data Corporation.

Ni oro, ni divisas, ni inmobiliario, ni materias primas

No incluimos en las carteras ni oro, ni divisas (sólo como parte de la inversión en acciones), ni inmobiliario ni materias primas. Las razones son diferentes en cada caso:

  • Oro y materias primas: como ya comentamos en el artículo, Tulipanes, oro y criptodivisas, no consideramos que ninguno de estos activos sean clases de activo ya que no tiene una fuente de rentabilidad identificable.
  • Divisas: cubrimos el riesgo de divisa en los bonos, donde aporta una reducción de riesgo significativa y apenas coste de cobertura. En acciones, no lo cubrimos, ya que no reduce significativamente el riesgo y no invertimos exclusivamente en divisas, ya que la rentabilidad esperada media de un tipo de cambio es cero. Ver más información en “Cubrir o no cubrir la divisa
  • Inmobiliario: no incorporamos de forma específica fondos inmobiliarios (si como parte de los fondos de acciones), ya que en España el inversor medio tiene normalmente una sobre-exposición a esta clase de activo

Resumen

Con este artículo hemos visualizado como a través de un número reducido de fondos se puede obtener una exposición diversificada a un gran número de empresas punteras y líderes en su sector. Tu dinero está literalmente invertido en miles de emisores globales y la evolución de tu cartera está estrechamente ligada a la evolución de la economía global, sin sesgos.

El análisis técnico es, a todos los efectos, una patraña


El análisis técnico de los mercados financieros, de acuerdo con la Wikipedia, es “el estudio de la acción del mercado, principalmente a través del uso de gráficas, con el propósito de predecir futuras tendencias en el precio.” Una patraña, de acuerdo con la RAE, es una “invención urdida con propósito de engañar”.

Soy consciente que el título es categórico, pero es la realidad, como veremos a continuación. Por alguna razón, cuando se busca en Google el término “análisis técnico” los resultados que aparecen son bastante asépticos con esta “técnica”. Espero que este artículo aparezca en los primeros resultados de búsqueda para que los futuros interesados en esta información tengan otro punto de vista.

Análisis fundamental y análisis técnico

Se han generalizado y equiparado por error el “análisis fundamental” y el “análisis técnico”. El análisis fundamental observa los datos fundamentales de una empresa (ventas, beneficios, balances, etc.) para estimar su valor actual y, si el precio es diferente, identificar oportunidades de compra o venta. No creo que el análisis fundamental sirva para predecir el futuro (porque a futuro pueden pasar muchas cosas que hagan que el valor que has analizado hoy no sea relevante), pero al menos te da una idea de lo que debería valer hoy una inversión.

Cuando un empresario quiere vender su empresa familiar y habla con un banco de inversión para definir la estrategia de venta suelen realizar análisis fundamentales. Nunca he visto que dibujaran en un gráfico los precios históricos y, si el precio estaba subiendo, el banco le recomendara al cliente no vender, porque claro, está en tendencia alcista lo cual significa que va a seguir subiendo.

Por su parte, el análisis técnico dice que, si un activo está subiendo de precio, seguirá subiendo y, si está cayendo, seguirá cayendo. La tendencia es tu amiga (“The trend is your friend”). Mi sensación es que el análisis técnico se ha generalizado por el empuje que le han dado las casas de corretaje que se benefician cuando los clientes realizan operaciones a través de ellos. El análisis técnico tiene la ventaja de que es fácilmente comprensible y puede dar todas las señales de compra o venta que quieras. Si eres un corredor de bolsa es una buena excusa para llamar a tus clientes y recomendarles comprar porque una acción está “en tendencia alcista de acuerdo con el indicador xyz”. Si damos un paso atrás, ¿realmente creéis posible que alguien mirando un gráfico, como si de un lector de manos se tratara, puede predecir la evolución del precio?

Análisis técnico en mercados financieros

Tengo una anécdota muy ilustrativa en este sentido: un día me senté con unos vendedores de software de inversión que generaban señales de compra y venta. Les comenté que en Indexa éramos inversores de largo plazo y que no creíamos que el análisis técnico generara una rentabilidad corregida por riesgo superior a largo plazo. Me dijeron que la idea de sus señales no era esa: era conseguir que los clientes que hacían trading aguantaran más tiempo antes de “arruinarse”.  Me explicó todavía más, porque yo no acababa de entenderlo. Los portales de compraventa de CFDs tenían un problema muy grande ya que sus clientes se arruinaban demasiado pronto, y como la plataforma cobra por operación, arruinar a los clientes no era un buen negocio. Los algoritmos que proponía el software establecían stop-loss y stop-gain para incrementar el número de operaciones por cliente antes de que éste lo perdiera todo. Me pareció el colmo del cinismo, pero por fin había entendido una aplicación práctica del análisis técnico.

La eficiencia débil de los mercados y las anomalías

Hace tiempo que diversos estudios académicos han demostrado que el análisis técnico no vale para nada. En 1965, Eugene Fama fue el primero en mostrar con técnicas estadísticas que los precios de las acciones del Dow Jones fluctúan aleatoriamente y por tanto es imposible predecir la evolución futura en base a cualquier análisis de una serie de precios. El artículo se llama “The Behaviour of Stock Market Prices” y a pesar de tener ya más de 50 años es muy recomendable su lectura.

Está línea de investigación tiene hasta nombre propio: La eficiencia de los mercados (“Efficient market hypothesis“) y se estudia en todos los grados y masters de finanzas. Hay tres grados de eficiencia: débil, semifuerte y fuerte. Cuanto mayor es el grado de la eficiencia de un mercado más difícil es obtener rendimientos por encima del mercado.

Si un mercado de acciones es eficiente de forma débil (la forma menos restrictiva), significa que el precio actual de las acciones refleja toda la información relacionada con esta acción en el pasado. Esta información incluye los precios pasados y el volumen de negociación. Por tanto, en un mercado eficiente débil nadie puede batir al mercado analizando precios pasados y resulta imposible generar rendimientos por encima del mercado basándose en el análisis técnico. El nombre de débil se lo ganó porque los precios son la información más pública y fácilmente accesible que existe sobre una acción.

No obstante, la comunidad científica ha dedicado mucho tiempo, y recursos, en buscar fallos o excepciones en esta teoría con el objetivo de realizar publicaciones influyentes. Las escasas excepciones que se han documentado, o no eran rentables después de contar los costes de transacción, o eran efectos que rápidamente desaparecían.  A las excepciones a la teoría se les llama “anomalías”.

La discusión ha sido larga. Como comentábamos anteriormente Eugene Fama confirmó en 1965 la aleatoriedad de los precios siendo acuñando el concepto de la eficiencia de los mercados. En 1973 la discusión salió de la universidad cuando Burton Malkiel publicó su best-seller “Un paseo aleatorio por Wall Street”, libro que recomiendo a todo aquel que esté pensando en invertir. En los años ochenta el reinado de la teoría de la eficiencia de los mercados fue total, hasta que en los noventa empezaron a aparecer artículos que cuestionaban la eficiencia de los mercados hablando de anomalías como: el efecto Enero, efecto día de la semana, efecto del fin de semana, efecto del cambio de mes, efecto vacaciones, efecto final del día, el momentum o la sobre-reacción.

Todas estas anomalías dejan de ser relevantes tras tener en cuenta los costes de transacción o dejan de ser ciertas tras hacerse públicas y, por tanto, explotables por los inversores. Como concluye Malkiel en su artículo de 2003 “The Efficient Market Hypothesis and its Critics”, “nuestros mercados de acciones son mucho más eficientes y mucho menos predecibles de lo que muchos artículos académicos recientes nos pueden hacer creer”. Recomiendo la lectura este artículo de Malkiel, ya que hace un repaso por las mayores anomalías y su impacto.

Es cierto que no todos los mercados son igualmente eficientes. Algunos factores afectan a la eficiencia de los mercados, como por ejemplo, el tiempo de ajuste de los precios a la información y los costes de acceso a la información y de transacción. Si acceder a la información de un mercado te cuesta un 3% del valor de las acciones, entonces podrá haber oportunidades de ese orden de magnitud. Lo mismo es cierto si comprar acciones tiene un coste entre los precios de oferta y de demanda del 1% (bid y ask). Pero un mercado donde la información es fácilmente accesible y donde hacer trading es prácticamente gratis, va a ser seguramente muy eficiente.

Los premios Nobel, la eficiencia de mercado y el momentum

En el año 2013 recibieron el premio Nobel un firme defensor de la eficiencia de los mercados, Eugene Fama y uno de los mayores críticos de este modelo, Robert Shiller (también lo recibió Lars Peter Hansen por otras contribuciones). Sorprende que el comité de los Premios Nobel haya decidido premiar a los promotores de teorías contrapuestas. La razón es la siguiente: no queda duda que la teoría de la eficiencia de los mercados es la teoría base con la que debemos acercarnos a cualquier análisis financiero. Esto es, por defecto no debemos esperar que existan opciones de obtener rendimientos ponderados por riesgo superiores a la media. No obstante, esta aproximación a veces es cuestionada temporalmente por los datos en algunos aspectos (anomalías), cuya discusión también merece reconocimiento. Por ejemplo, uno de los artículos más famosos de Robert Shiller: “¿Se mueven los precios de los activos demasiado como para estar justificado por los cambios posteriores en los dividendos?” (“Do Stock Prices Move Too Much to Be Justified by Subsequent Changes in Dividends?”), cuestionaba que un inversor realmente racional pudiera cambiar tanto de opinión sobre el futuro de los dividendos (que es lo que fija el precio de las acciones), cuando luego uno comprueba que los dividendos realmente no varían tanto. Por supuesto, los defensores de la eficiencia de los mercados han encontrado una respuesta razonable a esta cuestión: no sólo se mueven las expectativas de dividendos futuros, sino también los factores de descuento de los dividendos esperados. Este ejemplo nos puede ilustrar la enriquecedora discusión que ha premiado el comité de los Nobel en 2013, premiando a la vez a Fama y a Schiller.

Volviendo a las anomalías: hay una que últimamente ha tenido bastante apoyo, incluso desde la academia, y que quería discutir en detalle: la existencia del momentum en la evolución del precio de las acciones. El momentum significa que las acciones que han estado subiendo tienden a seguir subiendo, mientras que las que están cayendo tienden a seguir cayendo. De esta manera se podría construir una estrategia de inversión que comprara las acciones que han subido los últimos 12 meses y vendiera en corto las que han caído los últimos 12, que obtendría unos rendimientos corregidos por riesgo superiores y, además, diversificados con el mercado. Tenéis una discusión muy interesante sobre este asunto en “Fama on Momentum”, escrito por Cliff Asness cofundador de la empresa de gestión AQR.

En ese artículo se contrapone la visión de Fama, que es un firme defensor de la irrelevancia de la anomalía del momentum, y de Cliff Asness, que es el dueño de una empresa que, entre otras cosas, gestiona en base a la existencia de esta anomalía. Fama indica que, en algunos mercados, como Japón, no existe esta anomalía lo cual invalidaría su universalidad y lo rebajaría a una mera casualidad de los datos, mientras que Asness riza el rizo indicando que, si se añade el factor “value” (las empresas value generan más rentabilidad a largo plazo pero porque son empresas con riesgo mayor), entonces también aparecería la anomalía en Japón. Mi conclusión sobre este debate es que, es un debate lícito y publicado en revistas de reconocida valía como “The Journal of Finance”, pero que en cualquier caso es dudosa la universalidad del efecto.

En definitiva, espero que este artículo haya servido para mostrar que el análisis técnico en general es una herramienta que aporta poco valor, algo que la academia ha validado desde hace tiempo haciendo frente a diversas anomalías que van surgiendo. Como conclusión, si realmente existiera un analista técnico ahí fuera que batiera sistemáticamente al mercado, podéis estar seguros que nunca buscaría tu dinero para evitar que se generalice la anomalía que ha encontrado y mucho menos se dedicaría a escribir artículos sobre el tema.

Nuestras carteras son más rentables que el 95% de los fondos comparables


En Indexa solemos comparar la rentabilidad que obtienen nuestras carteras contra la rentabilidad media de los fondos españoles publicada por Inverco (la asociación española de instituciones de inversión colectiva y fondos de pensiones). En particular:

  • Comparamos nuestras carteras 1 a 3, las que tienen más de 70% de bonos, con los fondos de la categoría de Renta Fija Mixta Internacional de Inverco, y
  • Comparamos nuestras carteras 4 a 10, las que tienen más de 30% de acciones, con los fondos de la categoría de Renta Variable Mixta Internacional de Inverco.

En la jerga del sector, las categorías de Renta Fija Mixta Internacional y de Renta Variable Mixta Internacional de Inverco son nuestros benchmarks, o índices de referencia, contra los que comparamos nuestra rentabilidad.

En nuestra página de estadísticas, y en la siguiente gráfica, se puede apreciar que de media nuestras carteras han obtenido una rentabilidad muy por encima que la media del sector: entre un 5,9% y un 13,3% más que el benchmark (período 31/12/2015 al 31/03/2018 para carteras medianas).

Con ello, podemos confirmar que, en media, las carteras de Indexa han obtenido más rentabilidad que los fondos españoles de categorías similares. También podemos dar un paso más y plantearnos nuevas preguntas:

¿Cómo quedan nuestras carteras si las comparamos con cada fondo de la categoría y no con la media?

¿Cuántos fondos han obtenido más o menos rentabilidad que nuestras carteras desde que lanzamos nuestro servicio a finales de 2015?

Lo analizamos en este artículo.

El resultado es que nuestras carteras no sólo han batido a la media de los fondos de su categoría con 4,1% de diferencia anual, sino que además están en los primeros puestos de rentabilidad de cada categoría. De forma general, han rentado más que el 95% de los fondos de inversión similares en España.

Cuando lanzamos Indexa en diciembre de 2015, esperábamos obtener una rentabilidad un 3,4% superior a los fondos de inversión agrupados en Inverco gracias a nuestros bajísimos costes, nuestra mayor diversificación y nuestros reajustes automáticos realizados de forma adecuada. Después de algo más de dos años, podemos afirmar que los resultados no sólo han alcanzado las expectativas marcadas, sino que las hemos superado.

La pregunta que nos hacemos ahora es la siguiente: ¿Cuántos fondos han obtenido una rentabilidad menor que las carteras de Indexa? Para responder, hemos descargados los informes de Inverco (disponibles en http://www.inverco.es/), hemos listado todos los fondos que existían antes del 31/12/2015 y calculado la rentabilidad hasta el 31/03/2018, para los que seguían existiendo entonces.

Los principales datos de la muestra de fondos son:

RF Mixta Int. RV Mixta Int.
Número de fondos el 31/12/2015 101 121
Número estimado de fondos que han cerrado o se han fusionado con otro entre el 31/12/2015 y el 31/03/2018 (en general por su baja rentabilidad) 23 15
Rentabilidad acumulada máxima 31/12/2015-31/03/2018 +20,48% +31,14%
Rentabilidad acumulada mediana 31/12/2015-31/03/2018 +1,40% +3,71%
Rentabilidad acumulada mínima 31/12/2015-31/03/2018 -9,19% -10,44%
Patrimonio medio 31/03/2018 213 M€ 129 M€
Patrimonio total categoría 31/03/2018 22.739 M€ 19.169 M€

En Indexa los perfiles 1 a 3 los clasificamos como renta fija mixta internacional (tienen entre un 14% y un 29% de renta variable) y los perfiles de 4 a 10 como renta variable mixta (tienen entre un 40% y un 79% de renta variable).

En el análisis a continuación, se puede observar que las carteras de Indexa han tenido mejores resultados que el 94% de los fondos de su categoría, llegando a obtener el segundo mejor resultado en la categoría de renta variable mixta internacional. Es decir, sólo 1 fondo de 121 ha obtenido una rentabilidad superior.

Renta fija mixta internacional

En la siguiente gráfica se puede ver la rentabilidad acumulada de todos los fondos de la categoría de renta fija mixta internacional de Inverco (en naranja) y de las carteras correspondientes de Indexa (en azul).

A continuación, mostramos los 10 primeros fondos de la categoría de renta fija mixta internacional:

Ranking Fondo ISIN Volumen Rentabilidad acumulada 31/12/2015

31/03/2018
1 / 101 MEDIOLANUM MRC EMERGENTES-EA ES0136467042 9 M€ 20,52%
2 / 101 MEDIOLANUM MRC EMERGENTES-L ES0136467000 8 M€ 18,74%
3 / 101 MEDIOLANUM MRC EMERGENTES-S ES0136467034 11 M€ 17,68%
4 / 101 ABACO RENTA FIJA MIXTA GBL-I ES0140072002 79 M€ 9,09%
INDEXA CAPITAL CARTERA 3 3 M€ 8,40%
INDEXA CAPITAL CARTERA 2 1 M€ 7,00%
INDEXA CAPITAL CARTERA 1 1 M€ 6,20%
5 / 101 ALTAIR PATRIMONIO II FI ES0108643000 69 M€ 4,67%
6 / 101 FONGRUM RF ES0138876000 1 M€ 4,36%
7 / 101 ALTAIR PATRIMONIO ES0138600038 61 M€ 4,30%
8 / 101 GESTION BOUT GINVST MED AHOR ES0116831068 11 M€ 3,98%
9 / 101 MUTUAF-MIXTO SELECCION-A ES0165183007 49 M€ 3,76%
10 / 101 FONMASTER I ES0138909033 5 M€ 3,76%

Ver listado completo (Excel)

Los tres primeros fondos de la categoría renta fija mixta internacional son fondos que invierten bonos emitidos por países emergentes y en nuestra opinión no deberían estar en esta categoría de renta fija mixta internacional. Deberían estar en la categoría de renta fija internacional, no renta fija mixta, porque no incluyen acciones y un fondo mixto es un fondo que incluye bonos y acciones. En este caso, nuestras carteras estarían incluso mejor posicionadas, en el 1er y 2º puesto sobre más de 100 fondos.

Renta variable mixta internacional

Gráfica de los fondos de esta categoría Inverco (en naranja), y carteras comparables de Indexa (en azul):

Los 10 fondos más rentables de la categoría y las carteras de Indexa comparables:

Ranking Fondo ISIN Volumen Rentabilidad acumulada 31/12/2015

31/03/2018
1 / 121 BONA-RENDA ES0115091037 15 M€ 31,15%
INDEXA CAPITAL CARTERA 10 13 M€ 16,40%
INDEXA CAPITAL CARTERA 9 8 M€ 15,70%
INDEXA CAPITAL CARTERA 8 12 M€ 14,40%
INDEXA CAPITAL CARTERA 7 13 M€ 13,40%
2 / 121 ALHAJA INVER RV MIXTO ES0108191000 6 M€ 12,80%
3 / 121 BESTINVER MIXTO INT ES0114618038 135 M€ 12,61%
4 / 121 INVERTRES FONDO I ES0156038038 14 M€ 12,51%
5 / 121 GVC GAESCO SOSTENIBLE ISR-A ES0164837009 8 M€ 12,38%
6 / 121 MERCH-UNIVERSAL FI ES0182105033 38 M€ 11,94%
INDEXA CAPITAL CARTERA 6 11 M€ 11,80%
INDEXA CAPITAL CARTERA 5 12 M€ 10,80%
INDEXA CAPITAL CARTERA 4 6 M€ 9,70%
7 / 121 PATRIBOND FI ES0168745034 66 M€ 9,70%
8 / 121 SABADELL EME MIX FLX FI-PREM ES0105142022 1 M€ 9,44%
9 / 121 SABADELL EME MIX FLX FI-PLUS ES0105142014 17 M€ 8,22%
10 / 121 GESTION BOUT-GINVEST SMART ES0116831035 18 M€ 8,18%

Ver listado completo (Excel)

Como se puede observar, algunos fondos lo han hecho relativamente bien. Sin embargo, son pocos y no son los fondos más grandes, donde están la mayoría de inversores.

Los mayores fondos de cada categoría son aquellos donde se encuentran la mayoría de los inversores y generalmente corresponden a grandes entidades bancarias. Si ordenamos los fondos por tamaño, en vez de rentabilidad, veremos que los mayores fondos tienen rentabilidades extremadamente mediocres:

Mayores fondos de renta variable mixta internacional

Fondo ISIN Volumen Rentabilidad acumulada 31/12/2015

31/03/2018
SANTANDER SELECT MODERADO S ES0107781009 3.297 M€ 2,03%
CAIXABANK CRECIMIENTO ES0164540033 1.639 M€ 4,56%
BANKIA SOY ASI FLEXIBLE ES0159084039 1.369 M€ 4,23%
CAIXABANK CRECIMIENTO EST ES0164540009 1.227 M€ 3,86%
SANTANDER PB CARTERA 40 FI ES0115242036 1.118 M€ 0,37%
BBVA CONSOLIDACION  85 FI ES0118855008 980 M€ 3,35%
KUTXA GESTION ACT PATRI FI ES0114836036 581 M€ -1,51%
BANKINTER CARTERA PRIV MODER ES0113257002 578 M€ 1,34%
BBVA MI INVERSION MIXTA FI ES0119179002 563 M€ 2,01%
CARTESIO X ES0116567035 534 M€ 4,86%

Ver listado completo (Excel)

El mayor fondo por patrimonio de la categoría de renta variable mixta internacional, el Santander Select Moderado de 3.282M€, ha obtenido una rentabilidad acumulada del 2,03% entre 5 y 8 veces menos que nuestras carteras de la misma categoría (las carteras 5 a 10), que han obtenido rentabilidad acumulada entre +10,8% y +16,4%. El segundo mayor, Caixabank Crecimiento, ha obtenido una rentabilidad de +4,56% y el tercero de Bankia (Bankia Soy Así Flexible) de +4,23%.  El séptimo fondo más grande de la categoría incluso ha obtenido una rentabilidad negativa de -1,51%. De los 10 fondos con mayor tamaño, ninguno sobrepasa la rentabilidad acumulada del 5% en los dos años y tres meses estudiados.

En definitiva, la propuesta de Indexa inicial se está cumpliendo, tal y como preveíamos inicialmente: los inversores en España están mucho mejor en una cartera diversificada de fondos indexados de bajo coste que en los fondos de inversión gestionados por bancos con elevadas comisiones. Este último trimestre, la evolución de los mercados está teniendo más altibajos que los últimos dos años, pero estamos convencidos de que la rentabilidad a largo plazo de nuestras carteras será mayor que la obtenida por el 95% de los fondos españoles de renta fija mixta internacional y renta variable mixta internacional.

Notas sobre este análisis:

Fuente: Datos de Bloomberg y categorías de Inverco. Rentabilidad acumulada utilizando el último valor liquidativo publicado en Bloomberg del mes de diciembre de 2015 y el último valor liquidativo del mes de marzo 2018. Ver tabla detallada con los fondos, el volumen y la rentabilidad acumulada (Excel).

* Benchmarks: los índices de referencia son los índices de renta fija mixta internacional (para las carteras 1 a 3 –las que tienen más del 70% de bonos-) y de renta variable mixta internacional (para las carteras 4 a 10 –las que tienen más del 30% de acciones-) calculados por Indexa a partir de datos de Inverco (Asociación española de instituciones de inversión colectiva y fondos de pensiones). Son los índices que mejor representan la rentabilidad media de los fondos españoles que invierten internacionalmente. Recuerda que las rentabilidades históricas no constituyen una garantía de rentabilidad futura. Estos datos históricos son netos de comisiones de gestión de cartera y de custodia para la cartera de Indexa.

Cómo perfilamos a nuestros clientes


El perfilado de un cliente ha sido tradicionalmente más un arte que una ciencia, y un arte muy complejo. Muchas veces el cliente no sabe realmente cuánto riesgo quiere asumir, y cuando cree que lo sabe, a menudo desconoce realmente cómo actuará cuando vea su cartera subir o bajar. Por otro lado, el banquero que está evaluando el perfil del cliente puede no tener un buen día o estar especialmente negativo o positivo y sesgar las respuestas e indicaciones que le ha dado el cliente.

En Indexa nos aproximamos a este problema, fruto de la subjetividad, de una manera totalmente cuantitativa y científica: hemos creado un proceso reproducible, evaluable y revisable. Esto no significa que sea la única forma de perfilar a un cliente, pero pensamos que tiene muchas ventajas, especialmente el hecho de que el proceso sea totalmente objetivo por parte del evaluador (una vez que el proceso está definido) y es un proceso que se puede evaluar y mejorar.

Hemos definido una serie de preguntas con sus posibles respuestas y, en base a las respuestas, utilizamos un algoritmo, que es público, para obtener el perfil. Con este proceso, dos clientes que respondan lo mismo en un test, obtendrán el mismo perfil. Esto no siempre sería así con el método tradicional de preguntas y respuestas cualitativas.

Lo primero que necesitamos para evaluar el perfil de riesgo de un cliente es conocer su capacidad de asumir riesgos (cuánto riesgo puede asumir) y su tolerancia a asumirlos (cuánto riesgo quiere asumir).

La capacidad de asumir riesgos

La capacidad de asumir riesgos depende de las siguientes variables objetivas:

  • El patrimonio actual del cliente (a mayor patrimonio, más capacidad de asumir riesgos)
  • Sus ingresos (a mayores ingresos, más capacidad)
  • La estabilidad de estos ingresos (a mayor estabilidad, más capacidad)
  • El porcentaje de estos ingresos que se van en gastos (a mayores gastos, menor capacidad)
  • La edad del cliente (cuantos más años le quedan hasta jubilarse, mayor capacidad)
  • El horizonte de inversión (a mayor horizonte temporal, más capacidad)

Con estos datos evaluamos la capacidad del cliente de poder sufragar sus gastos una vez llegada la edad de jubilación. Si el cliente tiene patrimonio, ingresos y gastos que le permitan sufragar más de 20 años de gastos fijos, se considerará que su capacidad de asumir riesgos es elevada. La puntuación va de 1 (baja capacidad) a 10 (alta capacidad).

La edad es el parámetro más importante en la evaluación de la capacidad para tomar riesgos. Un inversor joven que no va a tener necesidades de liquidez, siempre va a disponer de tiempo para recuperar potenciales pérdidas en su cartera de inversión o situaciones de desempleo.

La tolerancia, o voluntad, de asumir riesgos

Por otro lado, la tolerancia a tomar riesgos se evalúa en función de un conjunto de preguntas, necesariamente subjetivas, en las que se establece la actitud del inversor ante diferentes situaciones. Asimismo, también se evalúa la experiencia pasada del cliente con inversiones de riesgo. Si de las respuestas se detecta una falta de consistencia, la valoración global de la tolerancia al riesgo disminuye sensiblemente. De nuevo la puntuación va de 1 (baja tolerancia) a 10 (alta tolerancia).

Cálculo del perfil inversor

Una vez conocemos la tolerancia a tomar riesgos y la capacidad de asumir los mismos, calculamos el perfil total. Hay cuatro posibilidades en función de si la tolerancia, o capacidad, son altas o bajas. Si la tolerancia y la capacidad van de la mano no hay problema, pero si hay una disonancia entonces hay que decidir qué hacer.

Perfil inversor según capacidad \ tolerancia Tolerancia Baja Tolerancia Alta
Capacidad Baja Cliente conservador ?
Capacidad Alta ? Cliente arriesgado

En los métodos de perfilado tradicionales aquí entraba el juicio del banquero, con el riesgo que  conlleva. En Indexa, al tener un dato numérico tanto para la capacidad como para la tolerancia, podemos tomar una decisión consistente. La decisión es calcular el perfil inversor del cliente como una media ponderada dando siempre más importancia a la característica (capacidad o tolerancia) que menor puntuación ha obtenido (80% a la de menor puntuación y 20% a la de mayor). Esta regla hace que, en las disonancias, se tienda a ser más conservador, algo adecuado a nuestro parecer.

Por ejemplo una capacidad de 8 con una tolerancia de 4 nos daría un perfil de 5 (8 * 0,2 + 4 * 0,8 = 4,8, que redondeamos a 5).

Si quieres ver el detalle del algoritmo de perfilado que utilizamos en Indexa, puedes acceder a nuestra página de modelo.

¿Sabes ya qué perfil tienes?

Puedes calcularlo en sólo 2 minutos respondiendo a nuestro breve test de perfil.

Perfil actual de nuestros clientes

La distribución actual de nuestros casi 4.000 clientes entre los 10 perfiles inversor es la siguiente:

En cuanto a la rentabilidad y a la volatilidad esperadas de cada perfil, la encontrarás después del test de perfil, o también en nuestra página de modelo de gestión, en la parte “Asignación óptima de cada clase de activos“.

Actualización 2018 de las expectativas de las carteras


Como venimos haciendo cada año, hemos actualizado las expectativas de rentabilidad y riesgo de nuestras carteras. El objetivo es que anualmente incluyamos la última información disponible de cara a estimar la rentabilidad que podemos esperar en el largo plazo.

La metodología que utilizamos para calcular la rentabilidad y riesgos esperados la puedes encontrar detallada en nuestro modelo de gestión. Este año nuestro comité asesor ha introducido un cambio en la metodología que utiliza para estimar la rentabilidad a largo plazo de los mercados de acciones. Anteriormente utilizábamos el modelo de Gordon y a partir de ahora vamos a calcular un promedio de las estimaciones de las grandes casas de gestión como Vanguard, JP Morgan o State Street Global Advisors (SSGA).

Las razones por la cuales hemos decidido realizar este cambio son dos principalmente: la primera es que este año, con el método anterior, obteníamos unas expectativas de rentabilidad superiores a las obtenidas por las grandes gestoras y la segunda es que queremos distanciarnos de la generación de las expectativas para evitar sesgar los resultados.

Este año las expectativas de rentabilidad anual a largo plazo, que hemos tomado en consideración para las acciones, son las siguientes:

Errata (02/04/2018): la gráfica inicialmente publicada tenía intercambiadas las etiquetas “Acciones Estados Unidos” y “Acciones Europa”.

Para las clases de activo de bonos, se tiene en cuenta principalmente el tipo de interés a largo plazo. Por ejemplo, si los bonos del gobierno alemán actualmente ofrecen un tipo de interés del 1%, la rentabilidad esperada de este activo será un 1%.

De esta manera, las expectativas de rentabilidad a largo plazo de las diferentes clases de activo actuales y las anteriores son las siguientes:

Como se puede observar se han reducido sensiblemente las expectativas de rentabilidad a largo plazo en las clases de activo de acciones, mientras que las expectativas para los bonos han aumentado ligeramente.

Las acciones tienen una menor rentabilidad esperada a largo plazo que el año pasado por el cambio de metodología y por el aumento de los precios de las bolsas en 2017. Puedes ver una explicación más técnica y detallada al final del artículo.

Los bonos tienen una rentabilidad esperada algo mayor que en 2017 por las caídas en precio del año pasado.

El efecto sobre las expectativas de rentabilidad de las carteras medianas de Indexa (entre 10 mil euros y 100 mil euros) es el siguiente:

Estos cambios de expectativas no suponen ningún cambio en las carteras modelo asignadas a los clientes porque nuestro modelo se basa cada vez más en el peso que da el mercado a las diferentes clases de activo y no tanto a nuestras expectativas de rentabilidad a largo plazo. De esta manera, estamos dando prioridad a la diversificación global de nuestras carteras y, con ello, a la reducción del riesgo de las carteras de nuestros clientes. Para los usuarios más avanzados, se trata más de un modelo basado en Black-Litterman (sin incorporar un punto de vista propio de Indexa) que de un modelo de Markowitz.

Las expectativas de las demás carteras: de menos de 10 mil euros, de más de 100 mil euros y de las carteras de planes de pensiones, están disponibles en nuestra página de modelo de gestión.

Más detalles y explicación más técnica:

La parte más importante de la reducción de las expectativas de rentabilidad a largo plazo de las acciones corresponde al cambio de metodología: las estimaciones que hacíamos anteriormente eran de muy largo plazo y por tanto no incorporábamos directamente si las acciones estaban más o menos caras (si lo hacíamos indirectamente a través del dividend yield en el modelo de Gordon).

Por contra, las casas de gestión incorporan una reversión a la media del precio de las acciones (el ratio PER o Price to Earnings Ratio), de tal forma que si el PER es 20 y el PER de largo plazo se estima en 18 entonces se espera que las acciones caigan en un plazo concreto hasta que el PER retorne a la media. Si se hace la hipótesis de que el plazo es 10 años, entonces esto baja la rentabilidad esperada en un 2/10 por año o un 0,2%. Como el PER actual de las acciones está por encima de la media histórica, esto hace que las nuevas rentabilidades esperadas estimadas por las casas de gestión sean más bajas.

El riesgo de mercado


Continuamos con nuestra serie de artículos sobre los distintos tipos de riesgos. Después de los dos primeros artículos, sobre el riesgo de crédito de tus inversiones y el riesgo de liquidez, seguimos ahora con el riesgo de mercado. En este artículo vamos a analizar qué hace que un activo tenga riesgo de mercado y vamos a cuantificar este riesgo entre diferentes tipos de activos.

El riesgo de mercado es de acuerdo con Wikipedia: “el riesgo a las pérdidas del valor de un activo asociado a la fluctuación de su precio en el mercado”. O dicho de otra manera es el riesgo de que compres un activo y en el momento de la venta lo hagas con una pérdida. Es, de lejos, el riesgo más importante al que se enfrenta un inversor.

Cada activo tiene un riesgo de mercado diferente. El primer problema al que nos enfrentamos con este riesgo es como lo cuantificamos. Como comentábamos en otro artículo una forma útil de medir el riesgo de un activo es en base a la volatilidad. La volatilidad es una medida de la dispersión de las rentabilidades de un activo con respecto a su rentabilidad media. Normalmente se suele expresar en términos porcentuales y anuales. Por ejemplo, la volatilidad de la bolsa suele estar en torno a +20%. Esto significa, que el rango de variabilidad anual habitual de la bolsa americana es de +/- 20% al año.

¿Qué hace que un activo sea volátil?

Cuanto más difícil estimar los pagos futuros que un activo producirá, más volátil el activo. De esta forma, si estamos seguros de que un bono alemán nos va a 100€ dentro de un año, el precio hoy de esa inversión variará poco. Sin embargo, una inversión en acciones de una empresa es más volátil porque es mucho más difícil estimar los dividendos futuros que la empresa pagará.

Los activos menos volátiles podrán ser comprados con una rentabilidad esperada menor. Esto es, si estás seguro de que un activo te va a pagar 100€ dentro de un año, igual lo compras por 99€. Pero si no estás seguro del todo, entonces deberías estar dispuesto a pagar menos. Por tanto, rentabilidad y riesgo van de la mano.

A continuación, vamos a ver un listado clases de activo junto con las razones de su volatilidad y la volatilidad típica en cada caso.

Clases de activo Razones para ser volátil Volatilidad típica
Bonos a corto plazo sin riesgo de crédito Los tipos de interés a corto plazo están fijados por el Banco Central. Los inversores pueden discrepar sobre los cambios de tipos futuros en función de sus expectativas de inflación, de crecimiento de la economía, etc. 1%
Bonos a corto lazo con riesgo de crédito Las probabilidades de que el emisor del bono pague pueden variar con el tiempo. La probabilidad de impago de una empresa, depende de la situación económica general, de la evolución del sector, de eventos corporativos y del cambio de apalancamiento, entre otros.
Los inversores pueden discrepar sobre cualquier de estos factores aunque cambiarán poco en plazos de tiempo cortos.
3%
Bonos a largo plazo sin riesgo de crédito Los tipos de interés a largo plazo están fijados por el mercado en base a las expectativas de los tipos a corto plazo que va a fijar el Banco Central durante todo el plazo contemplado. Los inversores discreparán más sobre qué tipo a corto plazo podrá haber dentro de 5 años y sobre las expectativas de inflación, crecimiento de la economía a largo plazo. 5%
Bonos a largo plazo con riesgo de crédito Las probabilidades de que el emisor del bono pague pueden variar con el tiempo y dado que el bono es a largo plazo hay muchas más opciones de que haya cambios. 10%
Divisas El tipo de cambio entre dos divisas está marcado  por las diferencias en el ciclo económico, los cambios en la remuneración de las divisas (política monetaria tradicional), la política monetaria no convencional (QE), las catástrofes naturales y los flujos monetarios. Los inversores podrán tener opiniones muy diferentes sobre la evolución de estos factores en el futuro. 8%
Acción individual con beneficios predecibles El precio de una acción variará en función de las expectativas de las proyecciones de beneficios, de la solvencia, de la calidad del equipo gestor, así como de la situación macroeconómica global. Si la empresa tiene beneficios recurrentes, los inversores podrán estar más de acuerdo sobre la evolución futura, pero siempre tendrán más riesgo que los bonos que tienen un pago fijo. 15-25%
Acción individual con beneficios poco predecibles Este caso es como el anterior, pero al tratarse de una empresa con beneficios poco predecibles, los inversores cambiarán de opinión con más frecuencia y esto hace que el precio sea más volátil. 25%-40%
Índices de acciones Un índice de acciones, siempre tiene menos riesgo que una inversión en una acción individual, porque se elimina el riesgo que depende de la compañía en concreto (equipo gestor, por ejemplo) y sólo permanece el riesgo no diversificable (situación macro). Por tanto, los inversores tienen menos asuntos en los que discrepar y la volatilidad será menor. 15-20%
Oro El oro al no tener una fuente de ingreso es virtualmente imposible de valorar. Los inversores podrán cambiar rápidamente de opinión sobre el precio ya que no hay ningún pago que ancle el valor. 30-40%

Conclusión

Cuánto más predecibles son los pagos de un activo menos volátil será el activo, y menor será su rentabilidad esperada. En Indexa, estimamos la volatilidad de cada activo para estimar el riesgo esperado de cada perfil (incluyendo la correlación que veremos en un artículo posterior).

Carteras de Indexa

A continuación puedes ver la volatilidad y rentabilidad esperada de los diferentes perfiles inversores que manejamos en este momento:

Por ejemplo, para nuestras carteras de fondos de inversión de 10 a 100 mil euros:

Cartera nº 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Rentabilidad esperada (%) 0,9 1,4 2,2 3,0 3,5 4,0 4,8 5,3 6,0 6,3
Volatilidad esperada 4,3 4,7 5,6 6,8 7,6 8,3 9,6 10,5 11,8 12,3
Ratio de Sharpe esperado 0,2 0,3 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

Para nuestras otras carteras de fondos (de menos de 10 mil o más de 100 mil euros) o para nuestras carteras de planes de pensiones: ver más detalle en nuestra página de modelo de gestión.

¿Quieres saber cuál es tu perfil de riesgo? Prueba responder a nuestro test de perfil inversor y ver qué cartera te recomendamos.

El 1-O en Cataluña y la importancia de la diversificación


El año pasado, tras el anuncio del resultado del referéndum del Brexit, publicamos un artículo acerca de la importancia de la diversificación. En aquella ocasión comprobamos cómo invertir de forma diversificada a nivel geográfico y a nivel de clase de activo reducía significativamente las caídas de mercado ante un evento tan importante.

En este artículo vamos a actualizar este resultado a raíz de los movimientos de mercado provocados por la inestabilidad política de la votación en Cataluña. De nuevo vamos a comprobar cómo una cartera diversificada globalmente puede ayudarte a reducir la volatilidad del mercado.

Vamos a comparar tres inversiones diferentes:

  • Acciones de Caixabank: inversión nada diversificada
  • El índice IBEX 35: inversión más diversificada pero en un índice muy concentrado y local.
  • La cartera con mayor riesgo en Indexa (10/10): diversificación global por geografía que invierte en acciones (79%) y bonos ligados a la inflación (21%).

A continuación mostramos en un gráfico la rentabilidad acumulada de las tres inversiones en el período 29/09/2017 (viernes antes del 1 de octubre) y el 4/10/2017 (mínimo marcado por el Ibex 35).

Se puede observar que la rentabilidad en una sola acción directamente afectada por la situación política fue muy negativa, perdiendo un -7,8% en tres sesiones. Obviamente la recuperación de los días posteriores también fue mucho más significativa. En el caso del índice Ibex el efecto fue menor aunque ascendió a un -4%, ya que la inestabilidad política afecta también parcialmente al resto de empresas que forman parte del índice.

En cambio, la cartera 10 de Indexa que está invertida en un 79% en acciones y por tanto es muy comparable a efectos de variabilidad con el índice IBEX 35, subió un 1% en el mismo período.

Hay dos razones para esta diferencia a favor de las carteras de Indexa:

  1. La inversión en acciones es global y las acciones de empresas españolas apenas pesan un 3% de la cartera 10 de Indexa.
  2. El euro se depreció haciendo que las inversiones en divisa extranjera se apreciaran.

En la siguiente tabla vemos cuánto contribuyó cada clase de activo de la cartera 10 de Indexa en este período:

Fondo Índice Rentabilidad 29/09 – 04/10/17 (%) Peso en la cartera 10 (%) Contribución (%)
Pictet Europe Idx -I MSCI Europe 0,6% 22% 0,13%
Vanguard US 500 Stk Idx -Ins S&P500 (en EUR) 1,3% 35% 0,44%
Vanguard Japan Stk Idx Eur -Inv MSCI Japan 1,0% 7% 0,07%
Vanguard Emrg Mk Stk Idx -Inv MSCI Emerging Markets 2,4% 15% 0,36%
Vanguard Euroz Inf Lk Idx -Ins Barclays Eurozone – Euro CPI TR -0,1% 21% -0,03%
Cartera 10 mediana (10-100k€)   100% +1,03%

Como se puede observar,  todas las inversiones en fondos indexados de acciones tuvieron rentabilidad positiva, incluyendo Europa. Es especialmente destacable que la rentabilidad de los países emergentes ascendió hasta un +2,4%. Por tanto, este análisis vuelve a mostrar los beneficios de la diversificación en el diseño de carteras de inversión.

También nos gustaría recalcar:

  • Que las carteras de Indexa no van a comportarse siempre mejor ante eventos de mercado. Lo que sí evitamos es estar sobreexpuestos a problemas locales, aunque obviamente estaremos expuestos en menor medida a un número mayor de shocks de mercado (shocks de todo el mundo).
  • Que el comité asesor de Indexa no es capaz de prever las caídas de mercado ni de posicionarse de acuerdo a ello. Nadie conoce el futuro y nosotros tampoco. La mayor rentabilidad de nuestras carteras en este periodo post votación en Cataluña, así como el año pasado después del voto sobre el Brexit, es fruto de una construcción inteligente de las carteras a largo plazo, no de ninguna clarividencia.
  • Que en caso de que la renta variable española tenga una revalorización muy fuerte, nuestras carteras no subirán tanto como la bolsa española. La diversificación es una característica de nuestras carteras que no modificaremos.