Los fondos indexados Value


La gestión ligada a índices sigue creciendo de forma imparable. En un estudio de 2017, Moodys anticipaba que en 2024 la mayoría de los fondos de inversión serían fondos de gestión indexada.

En sus inicios, los fondos indexados nacieron en el mundo de la renta variable y siempre siguiendo índices que ponderaran las acciones por capitalización. A medida que el mercado fue madurando, aparecieron fondos indexados sobre otras clases de activo, como bonos o materias primas, y fueron surgiendo nuevas tipologías de índices. Entre estas nuevas tipologías se encuentran los índices equiponderados, los índices sectoriales, índices factoriales, los índices apalancados o los índices inversor, por nombrar algunos.

En este artículo vamos a revisar la oferta de fondos indexados “Value” que se engloban dentro de los índices que persiguen replicar factores de inversión. Como veremos, a la hora de elegir una inversión indexada es muy importante contar con el asesoramiento adecuado ya que el demonio está en los detalles. Se trata de un artículo bastante técnico destinado ante todo a profesionales del sector de la inversión.

Tipos de índices value

La gestión value es aquella que busca empresas cuyo valor es inferior a su precio. Suelen ser empresas cuyos múltiplos de valoración suelen ser bajos. Estos múltiplos pueden calcularse como múltiplo de cualquier métrica de una empresa: los beneficios, de los dividendos, el flujo libre de caja o el valor contable.

Dado que no hay una única definición de value, hay mucha diversidad en la construcción de índices value.  Para desgranar cual es la oferta actual de índices, hemos consultado la base de datos de Bloomberg y hemos encontrado 244 ETFs dentro de la categoría Value, con un patrimonio acumulado de 230 mil millones de dólares. Al igual que con otros ETFs la mayoría de los fondos con mayor volumen, están listados en Estados Unidos. El primero ETF listado en Europa, está en el puesto 20 por volumen. Hay 36 ETFs que tienen más de mil millones de activos, y los 2 primeros aglutinan un 30% del patrimonio y son en los que vamos a centrar el análisis. Ambos ETFs invierten en empresas de EEUU, pero como veremos su composición difiere bastante.

El primer fondo por tamaño es el Vanguard Value ETF que sigue el índice “CRSP US Large Cap Value Index”, publicado por el Center for Research in Security Prices, que tiene actualmente 339 posiciones. Las variables que utiliza CRSP para evaluar si una acción es “Value” son los siguientes: el ratio precio/valor contable, el PER con beneficios estimados, el PER con beneficios históricos, el ratio precio/dividendo y el ratio precio/ventas. Para evaluar si es Growth se utilizan otras ligeramente diferentes. Para cada acción se utiliza un modelo lineal para calcular una puntuación Value y otra Growth que van de 0 a 1.  Con ellas se calcula una media, y si la media está por encima de 0,5 entonces la acción entra al 100% el índice value y si no al 100% en Growth ponderando por su capitalización.

El siguiente ETF en la lista es el iShares Russell 1000 Value ETF que sigue al índice “FTSE Russell 1000 Value Index“ y tiene actualmente 709 empresas de las 1.000 que componen el índice por capitalización “FTSE Russel 1000”. Parecería entonces que no pueden diferir mucho ambos índices (capitalización y value) pero la diferencia está en la ponderación de las diferentes acciones. De acuerdo con la documentación de construcción del índice, se utiliza un modelo de probabilidad no lineal para asignar a las acciones la cualidad de “Value” o “Growth”. Para ello, se analiza el ratio de precio/valor en libros, estimaciones de crecimiento a 2 años de beneficio de brokers IBES (Institutional Brokers’ Estimate System) y el crecimiento de los últimos 5 años del ratio de ventas por acción. En base a estos valores se hace una clasificación ordenada y se establece por ejemplo que del 1,41% que pesa el banco JPMorgan Chase, un 95% se asigne al índice Value y un 5% al índice Growth.  Por tanto, en el caso de los índices FTSE Russell, si inviertes en el índice value y en el índice Growth acabas invirtiendo en el índice por capitalización.

Se puede comprobar por la forma de construcción, que a pesar de medir lo mismo, ambos índices value, el CRSP US Large Cap Value Index (seguido por el ETF Vanguard Value) y el FTSE Russell 1000 Value Index (seguido por el ETF iShares Russell 1000 Value) pueden tener composiciones muy distintas, y la realidad es que es así, atendiendo a las 5 principales posiciones y su peso en cada índice:

iShares Russell 1000 Value ETF Peso (%) Vanguard Value ETF Peso (%)
Microsoft Corp. 6,1
JP Morgan Chase & Co 3,0 JP Morgan Chase & Co. 3,0
Berkshire Hathaway Inc. 3,0 Berkshire Hathaway Inc. 3,0
Exxon Mobil Corp 2,8 Exxon Mobil Corp. 2,8
Bank of America Corp 2,3 Johnson & Johnson 2,6
Johnson & Johnson 2,3

Lo primero que llama la atención es que en un índice Microsoft es la mayor posición mientras que en el otro no aparece entre las 5 mayores posiciones. En el siguiente cuadro comparamos métricas de ambos ETFs (fuente Bloomberg datos a 22/06/2018):

iShares Russell 1000 Value ETF Vanguard Value ETF
Número de posiciones 709 339
Rentabilidad desde inicio común (Ene-2004 a May-2018) 184,7% acumulada

7,57% TAE

208,7% acumulada

8,18% TAE

TER 0,20% 0,05%
Capitalización 36.640M$ 39.100M$

Podemos ver que el ETF de Vanguard ha obtenido una rentabilidad adicional de un 0,61% anual, que acumulado asciende a un +24% de rentabilidad adicional. Esta mayor rentabilidad se debe principalmente a dos razones: i) 0,15% de menor comisión y ii) un mayor peso es empresas tecnológicas como Microsoft.

Conclusión

El análisis de fondos indexados y ETFs se complica rápidamente en cuanto abandonamos los índices ponderados por capitalización de acciones. Para analizar inversiones en índices factoriales como los value, sectoriales o que invierten en bonos se hace necesario un estudio pormenorizado de un experto independiente, como Indexa Capital (que además de su servicio de gestión discrecional de carteras, también presta servicios de asesoramiento a inversores profesionales o grandes patrimonios), ya que pueden existir grandes diferencias entre fondos que siguen una misma clase de activo.

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.