¡ATENCIÓN! BACK TEST TRAMPOSO A LA VISTA
¡ATENCIÓN! BACK TEST TRAMPOSO A LA VISTA
Otro de los problemas inherentes a la realización de un back test que valide una estrategia de inversión cuantitativa radica en la ponderación de las acciones dentro una cartera. Un back test riguroso debe suponer que cada acción se pondera dentro de la cartera según su capitalización de mercado. Por ejemplo, si la cartera contiene 30 acciones, cada acción está representada por su capitalización de mercado. Si la capitalización de mercado total de la cartera de 30 acciones es de 50.000 millones y una acción de esa cartera tiene una capitalización de 5.000 millones, eso significaría que dentro de la cartera habría de pesar el 10% de la misma.
Construida así una cartera el siguiente paso es comparar sus retornos, ponderados por capitalización de mercado, con el Standard and Poor’s 500 TR, que es un índice ponderado por capitalización que incluye dividendos. El S&P 500 TR contiene acciones relativamente grandes ponderadas cada una por su capitalización de mercado, lo que significa que cuanto mayor sea la capitalización de mercado de una acción en el S&P 500 TR, mayor será la influencia de sus movimientos en el índice. Si tuviéramos que presentar resultados igualmente ponderados de una simulación de inversión y compararlos con el desempeño del S&P 500 TR, los resultados podrían ser engañosos porque las carteras diseñadas para testar una estrategia determinada ponderarían más a las acciones mucho más pequeños y menos líquidas. La estrategia podría tener excelentes resultados de back-test en relación con el S&P 500 TR, pero su performance no representaría un “alfa” ni agregaría valor para el inversor. Por ejemplo, considere el desempeño de la cartera puramente pasiva en la tabla de abajo, que pondera igualmente todas las acciones de NYSE / AMEX / Nasdaq que cumplen con el límite de capitalización de mercado del 40 por ciento de NYSE:
Observe también la figura inferior, que muestra como un EW Portfolio (cartera equiponderada), esto es, el portafolio pasivo de igual ponderación, supera sustancialmente al S&P 500 TR en casi un 3% al año desde enero de 1964 hasta diciembre de 2011. Podríamos aumentar nuestra rentabilidad con la misma ponderación, pero el objetivo es generar resultados que sean robustos, intelectualmente honestos y reproducibles.
Esta discusión ilustra la necesidad de controlar los malabarismos de los gestores de fondos de inversión, por ejemplo. Antes de invertir con un gestor, un inversor debe comprender la verdadera performance “ajustada a la oportunidad” del gestor. Tenga en cuenta que aquí no estamos ajustando la rentabilidad por riesgo, sino por “oportunidad.” Esta es una distinción importante. Digamos que las acciones de pequeña capitalización proporcionan rendimientos favorables ajustados al riesgo (es decir, alfa). Entonces, un gestor que compra solo acciones de pequeña capitalización debería tener una performance en línea con la performance proporcionada por la pequeña capitalización. ¿Debería compensarse al gestor simplemente porque invierte en un segmento de mercado en particular que tiene una buena performance? Podemos replicar esa performance del gestor invirtiendo en un índice de small caps con costes considerablemente más bajos. ¿Por qué pagar más cuando se puede lograr el mismo resultado por menos? Para controlar la exposición al coste de oportunidad “indexable” hay que usar modelos de factores para identificar y medir la verdadera performance que supera el coste de oportunidad. Los modelos de factores controlan una variedad de riesgos y costes de oportunidad, lo que permite observar la verdadera ejecución subyacente de una estrategia.
Aparte de la cuestión relevante acerca de la ponderación de la cartera, hay muchas estrategias de inversión que funcionan durante períodos cortos de tiempo y luego dejan de hacerlo. Por ejemplo, las empresas puntocom en el cambio de milenio. Si hubiéramos examinado cualquier estrategia que buscara acciones de telecomunicaciones, medios o tecnología durante los 10 años previos al 31 de diciembre de 1999, habríamos llegado a la conclusión de que la estrategia superaba enormemente al mercado. Si incluyéramos datos de los 10 años anteriores al 31 de diciembre de 1989 y los 10 años posteriores al 31 de diciembre de 1999, habríamos encontrado que la estrategia obtuvo unos resultados similares al mercado. Esto se llama sesgo muestral o efecto de selección o error.
Para el caso norteamericano habría que examinar la performance de todas las acciones negociadas en las bolsas de NYSE, AMEX y Nasdaq durante el período 1964 hasta el presente. Idealmente sería preferible usar 1.000 años de datos con la performance de todos los mercados de valores del mundo porque querríamos un análisis completo de diferentes períodos de tiempo y países. Desafortunadamente, los datos anteriores a 1962 y fuera de los Estados Unidos no son fiables o no existen, así que debemos conformarnos con lo que tenemos. Los datos de Compustat de los años anteriores a 1962 adolecen de un sesgo de supervivencia y sólo representan acciones de gran capitalización que han tenido éxito. Los retornos del mercado de valores en los Estados Unidos durante el período 1964 hasta el presente pueden, sin embargo, no ser representativos de los alcanzables en el futuro o en diferentes países. En el período señalado, Estados Unidos experimentó una relativa estabilidad política y un notable crecimiento económico. Los resultados serían completamente diferentes si incluyéramos los países afectados por la guerra, la inestabilidad política o la hiperinflación. La performance del mercado norteamericano ha sido, por regla general, superior o muy superior al de otros países. Esta realidad debe tenerse también en cuenta por el inversor a la hora de realizar sus back test en otros mercados más allá del norteamericano.
Aparte de los dos problemas descritos arriba, lo cierto es que los back test no suponen ninguna panacea porque adolecen de otros problemas que deberían mantener al inversor bien alerta y que seguiremos viendo próximamente.
@mellizonomics & @quietinvestment
Fuente original: Quantitative Value, Tobias E. Carlisle & Wesley R. Gray
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