«Overlapping Momentum»: Una nueva estrategia de inversión
10 abril, 2020

‘Crashes’ en el Factor Investing

Ideas principales en este artículo:

  • Pese a la gran rentabilidad ofrecida por estrategias de factor investing y su creciente popularidad, éste tipo de inversión no está exenta de sufrir colapsos o ‘crashes’.
  • Tratamos el caso del ‘crash’ en la estrategia de momentum, una de las más rentables y persistentes históricamente para el inversor.
  • Estrategias que confían de manera constante en un factor individual en el tiempo están condenadas a fracasar frente a la inversión multifactorial dinámica.

 

Aunque no es un concepto nuevo, la ‘inversión por factores’ o factor investing’ ha tomado un gran protagonismo en la industria durante los últimos años gracias a la aparición de nuevas técnicas de análisis de datos y el desarrollo de la tecnología. El factor investing consiste principalmente en la inversión sistemática siguiendo una serie de ‘patrones’ o ‘anomalías’ desarrollados por la literatura académica en finanzas y que se han probado rentables históricamente. El escaso nivel de gestión activa (en comparación con otras estrategias) que pueden llegar a requerir este tipo de carteras ha hecho que, en ocasiones, proliferara una confianza ciega en los factores entre inversores profesionales. Aunque estas estrategias cuantitativas han obtenido importantes retornos medios positivos en periodos relativamente largos de tiempo, el inversor debe ser consciente de situaciones donde la estrategia puede ‘colapsar’.

En el presente artículo trataremos el caso del ‘momentum crash’. La estrategia de Momentum (Jegadeesh and Titman, 1993) consiste principalmente en tomar posiciones largas en activos que se han revalorizado en el pasado reciente -‘buy winners– y posiciones cortas en activos con retornos pasados negativos -‘sell losers. Esta estrategia tan simple a primera vista ha resultado enormemente rentable y es una de las principales anomalías explotadas por la comunidad inversora. No obstante, hay determinadas circunstancias bajo las que la estrategia colapsa –momentum crash– suponiendo una pérdida considerable en el valor de la cartera.

En el artículo Momentum crashespublicado en el Journal of Financial Economics en 2016, los Profesores Kent Daniel (Columbia, ex-Goldman QIS) y Tobias Moskowitz (Yale, AQR) investigan las causas y consecuencias de un momentum crash, y proponen una estrategia dinámica para mitigar su efecto. Descubren que la estrategia momentum tiende a colapsar en ‘estados de pánico’, tras fuertes caídas y alta volatilidad en el mercado. En concreto, el fallo de la estrategia en estos periodos viene causado por la alta rentabilidad que ofrecen los activos con fuertes rendimientos negativos en el pasado reciente (losers). Las figuras en el Panel A y Panel B siguientes muestran las ganancias acumuladas de una inversión de $1 en los periodos 09/03/2009 a 28/03/2013 y 01/06/1932 a 30/12/1939 respectivamente, dos de los períodos históricos donde la estrategia de momentum experimenta retornos más negativos.

Como se puede ver en el Panel A, el dólar invertido en ‘past losers’ es el que más ganancias acumula a lo largo del periodo, sobrepasando significativamente el retorno que ofrece el interés sin riesgo, el retorno del mercado, y sobre todo el portfolio de ‘past winners’ en el periodo marzo 2009 a marzo 2013. De manera similar en el Panel B, el portfolio de ‘past losers’ vuelve a tener rendimientos positivos mayores al de ‘past winners’ en el periodo junio 1932 a diciembre 1939. Recordemos que éste hecho no hace más que penalizar los retornos de nuestra estrategia de momentum, que consiste en una posición corta en ‘past losers’ y una posición larga en ‘past winners’.

 

Crashes factor investing

 

A la vista de estos resultados, los autores proponen un método para mitigar el efecto pernicioso del momentum crash en el valor de la cartera. Para ello, se basan en la asimetría en la beta del ‘momentum portfolio’, que guarda cierta semejanza con los de una posición corta en una opción de compra (written call option) en mercados bajistas. Usando ésta similitud, los autores demuestran que la prima obtenida de la estrategia de momentum está correlacionada con la exposición de la estrategia al riesgo de volatilidad en el tiempo. La estrategia de momentum se correlaciona negativamente con cambios en la varianza del mercado en mercados bajistas, pero no en mercados alcistas.  Aplicando estos conceptos a la predictibilidad de la volatilidad y el retorno esperado de la estrategia de momentum, Daniel y Moskowitz desarrollan una estrategia de momentum dinámica en la cual los pesos que destinan a comprar winners y vender losers van a cambiar en cada rebalanceo de la cartera, dependiendo de las predicciones obtenidas en volatilidad y retorno esperado.

Como muestra la siguiente figura, la nueva estrategia de momentum dinámico (dyn) proporciona rendimientos significativamente por encima del momentum clásico de winners-minus-losers (WML) equiponderado (‘$1 long / $1 short’). Es más, la estrategia dinámica también hace un mejor performance que estrategias de momentum con volatilidad constante (cvol) como la desarrollada por Barroso y Santa-Clara (2015), que trataremos en detalle en el futuro. Este mayor performance queda patente también en términos de ratios de Sharpe (en paréntesis en la figura). La estrategia dinámica dobla prácticamente en Sharpe ratio al momentum tradicional (1.19 vs. 0.59).

 

 

En suma, el artículo de Daniel y Moskowitz señala un problema latente de la confianza ciega en factores sin conocer en detalle su funcionamiento. Las anomalías o factores del mercado que la literatura académica descubre están basados en períodos muy amplios de datos y éstas estrategias no están exentas de sufrir colapsos en determinados momentos que pueden llevar al traste los retornos acumulados durante años.

Con este ejemplo queda patente que una estrategia que invierta en un solo factor de manera aislada y constante en el tiempo tiene muchas posibilidades de fracasar, incluso cuando hablamos de Momentum, uno de los factores históricamente más rentables. Es por ello que uno de los principales valores añadidos de la gestión activa basada en factor investing debe ser el uso de estrategias dinámicas que combinen distintos factores, mitigando así el efecto pernicioso de shocks aislados que afecten a factores individuales. Aunque históricamente todos los factores documentados en la literatura académica proveen al inversor con retornos positivos, no todos los factores (ni cualquier combinación de éstos) son siempre apropiados y su uso debe estar supeditado a la racionalidad económica y el momento del mercado.


Referencias:

  • Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency. The Journal of Finance48(1), 65-91.
  • Daniel, K., & Moskowitz, T. J. (2016). Momentum crashes. Journal of Financial Economics122(2), 221-247.
  • Barroso, P., & Santa-Clara, P. (2015). Momentum has its moments. Journal of Financial Economics116(1), 111-120.

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