Sincronización de señales: diseño de modelos cuantitativos para que se ajusten a los marcos temporales fundamentales

En resumen 

• Nuestros modelos cuantitativos están diseñados específicamente para ajustarse al horizonte temporal más largo del análisis fundamental. 
• Creemos que las oportunidades de alpha únicas de nuestro proceso Blended Research® no provienen del modelo cuantitativo ni de nuestros analistas fundamentales de forma independiente, sino más bien de invertir por medio de la «intersección» de estas oportunidades. 
• Este planteamiento difiere del enfoque sistemático habitual, que suele mantener un número mayor de valores para obtener exposición a los factores y después negocia estos títulos con frecuencia, lo que aumenta la rotación.

Las carteras fundamentales discrecionales y las carteras cuantitativas de renta variable suelen presentar características distintivas como consecuencia de su proceso de selección de valores. Porlo general, los gestores fundamentales mantienen un número menor de posiciones y mantienen estos valores durante periodos más largos para permitir que la tesis fundamental se materialice con el paso del tiempo. Por el contrario, los gestores cuantitativos suelen mantener un mayor número de valores para obtener exposición a los factores y negociar después estos valores con mayor frecuencia a medida que los nuevos datos y los movimientos de los precios incrementan la rotación dentro de la cartera. 

Observamos estas características en los gestores fundamentales y cuantitativos en los diferentes universos de renta variable que se muestran en los gráficos 1 y 2 que aparecen a continuación. El gestor fundamental medio de renta variable core de gran capitalización mantiene sistemáticamente un volumen menor de valores y presenta una rotación menor que sus homólogos cuantitativos. Por ejemplo, dentro del universo de renta variable mundial, el promedio del número de posiciones de un gestor fundamental era de solo 50 valores, con una rotación media anual del 35%. Por el contrario, el gestor cuantitativo medio de renta variable mundial mantiene más de 200 valores y tiene una rotación mediana del 88%. Estas características se acentúan aún más en los extremos. Por ejemplo, dentro del universo de renta variable mundial, el 40% de las estrategias cuantitativas registran tasas de rotación de cartera superiores al 100%.

En la base de nuestro proceso Blended Research^® se encuentra una señal alpha que combina información fundamental y cuantitativa. Sin embargo, la integración de estos enfoques requiere abordar el desajuste inherente en sus horizontes temporales de inversión. Las señales fundamentales suelen basarse en una tesis a más largo plazo, mientras que muchos modelos cuantitativos están diseñados para operaciones a corto plazo.

Para salvar esta distancia, creemos que es importante asegurarse de que nuestra señal cuantitativa se mida y se alcance en un periodo de tiempo similar al del análisis fundamental. Nuestro análisis cuantitativo se centra en estimar las rentabilidades en horizontes a largo plazo, lo que, como cabría esperar, aumenta el énfasis en los factores con menor rotación y señales más persistentes. Al poner el foco en los factores con un deterioro más lento, como el valor, la calidad y el sentimiento, y suavizar la dinámica de los precios mediante factores de tendencia, nuestros modelos logran una menor rotación y mantienen su eficacia en horizontes de rentabilidad futuros de al menos un año. 

El gráfico 3 ilustra este horizonte temporal cuantitativo, en el que se aprecia la mayor eficacia de nuestro modelo cuantitativo en periodos largos. Este enfoque también contrasta con muchos modelos cuantitativos que prestan más atención a las señales de negociación a corto plazo.

Creemos que la fortaleza de nuestras carteras Blended Research^® reside en la «intersección» entre la información fundamental y la cuantitativa. Al combinar el profundo conocimiento cualitativo de los analistas fundamentales con el enfoque sistemático y basado en datos de los modelos cuantitativos, creemos que podemos aprovechar oportunidades únicas de alpha diferentes a las que ofrece cada enfoque por separado. 

Resumen  

El análisis fundamental y el análisis cuantitativo utilizan enfoques distintos, cada uno con sus puntos fuertes, limitaciones y características de estilo particulares. En el caso de nuestro proceso Blended Research, somos de la opinión de que las oportunidades alpha únicas no provienen del modelo cuantitativo ni de nuestros analistas fundamentales de forma independiente, sino más bien de invertir por medio de la «intersección» de estas oportunidades. Por este motivo, diseñamos nuestros modelos deliberadamente con un horizonte a más largo plazo para capturar y mantener este solapamiento, en lugar de basarnos en uno u otro enfoque de forma aislada.  

Notas

Gráficos 1 y 2: El número de estrategias que presentan rotación y número de posiciones difieren. El número de estrategias que presentan sus posiciones son: Gran capitalización core mundial (211 fundamentales, 85 cuantitativas); gran capitalización core EE. UU.: (211 fundamentales, 83 cuantitativas); ACWI excepto gran capitalización core EE. UU.: (53 fundamentales, 13 cuantitativas); gran capitalización core paneuropea: (31 fundamentales, 17 cuantitativas); gran capitalización core mercados emergentes: (22 fundamentales, 25 cuantitativas). El número de estrategias que presentan rotación son: Gran capitalización core mundial: (172 fundamentales, 73 cuantitativas); gran capitalización core EE. UU.: (182 fundamentales, 64 cuantitativas); ACWI excepto gran capitalización core EE. UU.: (46 fundamentales, 13 cuantitativas); gran capitalización core paneuropea: (29 fundamentales, 14 cuantitativas); gran capitalización core mercados emergentes: (22 fundamentales, 25 cuantitativas).

Gráfico 3: Las cestas del quintil superior son aproximadamente los 560 valores principales clasificados según las puntuaciones del modelo de selección de valores mundial, equiponderados. Al final de cada mes, se construyen las cestas del quintil superior y del universo utilizando las puntuaciones del modelo en ese momento, se calculan las rentabilidades medias para los horizontes de rentabilidad subsiguientes de cada cesta y se obtiene la diferencia (quintil superior menos universo). Por ejemplo, para calcular la diferencia de rentabilidad entre el quintil superior y el universo a 31 de diciembre de 2015, se construyen cestas hipotéticas del quintil superior y del universo utilizando las puntuaciones a dicha fecha. A continuación, se calculan las rentabilidades medias de las cestas del quintil superior y del universo en los horizontes comprendidos entre  1 y 18 meses. La diferencia de rentabilidad entre el quintil superior y el universo es, por lo tanto, la diferencia en las rentabilidades de estas doscestas. Este proceso se repite cada mes durante el periodo de observación y se hace un promedio para calcular las rentabilidades que se muestran en este gráfico. Los resultados podrían variar en función de la fecha en que se realice este cálculo hipotético. Cada vez que se repite elcálculo, vuelven a calcularse las rentabilidades de todos los periodos anteriores utilizando los datos más recientes de FactSet sobre valores, aplicados a las cestas hipotéticas vigentes en ese momento.

El modelo y los valores que se incluyen en las cestas hipotéticas van variando con el tiempo debido a diversos factores, entre los que cabe reseñar cambios en la composición del universo de estimación mundial de MFS, cambios en los datos relevantes (por ejemplo, debido a actualizaciones de datos de terceros), acciones corporativas, etc. Los cambios realizados en el modelo no se aplican retroactivamente a las puntuaciones del modelo anterior. Las inversiones seleccionadas que recurran a modelos cuantitativos podrían no deparar los resultados esperados debido, entre otros aspectos, a los factores empleados en los modelos, el peso otorgado a cada factor en los modelos, las cambiantes fuentes de rentabilidad de mercado y los posibles problemas técnicos en el diseño, el desarrollo, la aplicación y el mantenimiento de los modelos (por ejemplo, datos incompletos o imprecisos, problemas informáticos o de programación y fallos tecnológicos).

Las opiniones expresadas en este informe pertenecen a MFS y pueden variar en cualquier momento. Estas opiniones no deben interpretarse como asesoramiento de inversión, recomendaciones sobre títulos-valores ni como indicación de intención de negociación en nombre del asesor. Las rentabilidades pasadas no garantizan los resultados futuros. Las previsiones no están garantizadas. 

La diversificación no garantiza la obtención de beneficios ni la protección frente a pérdidas. Las rentabilidades pasadas no garantizan los resultados futuros.