Introducción a MFS Blended Research®: Combinando Conocimientos Fundamentales y Cuantitativos

Josh Barton:

Jeff, para empezar, ¿podrías presentarnos la estrategia Blended Research?

Jeff Morrison:

Sí, claro. La estrategia Blended Research se lanzó en MFS alrededor del año 2000. En esencia, lo que hace es combinar sistemáticamente nuestro análisis fundamental patentado con nuestro análisis cuantitativo interno, para después crear carteras partiendo de estas dos señales de una manera muy cuantitativa.

Josh Barton:

Por lo tanto, yo diría que esta combinación de análisis cuantitativo y fundamental en una única estrategia es relativamente única y, especialmente, la forma en que la llevamos a cabo. ¿Cuál es la ventaja de combinar estas dos disciplinas en una única estrategia?

[CAJA DE TEXTO]: «¿Cuáles son las ventajas de combinar el análisis fundamental y el cuantitativo en una única estrategia?»

Jeff Morrison:

Sí, así que las principales ventajas son que se obtienen de los aspectos complementarios de cada tipo de análisis. Si lo pensamos, el análisis cuantitativo es muy disciplinado, muy estructurado y sin sesgos. Cabe señalar que ofrece una opinión sobre cada acción del universo de inversión que se está analizando.

Esto se contrasta con el aspecto fundamental. Los analistas fundamentales realizan un gran trabajo al profundizar en las empresas, se suelen reunir con los equipos directivos, llevan a cabo visitas a las instalaciones y elaboran modelos de sus empresas con una perspectiva de tres a cinco años. El único problema es que no pueden cubrir todas las empresas del universo, por lo que ahí es donde se obtiene un poco de información del análisis cuantitativo.

Otra ventaja de la parte fundamental es que es muy prospectivo. Por lo tanto, si pensamos en lo que está sucediendo en la macroeconomía o en lo que está sucediendo con, por ejemplo, una situación de fusión y adquisición de una empresa, los analistas pueden adaptarse con rapidez a ello y pensar con antelación en cómo va a afectar esto a mi empresa. Ajustarán sus modelos y su opinión sobre el valor  basándose en esa evaluación a futuro. Así, se obtiene esta evaluación  del equipo fundamental, un enfoque más regular, disciplinado y retrospectivo desde el punto de vista cuantitativo. Tras este proceso,  se obtiene este beneficio complementario al combinarlos.

Josh Barton:

¿En qué tipo de entorno esperaríamos que funcionaran las estrategias de Blended Research? Y, a la inversa, ¿cuándo podrían experimentar complicaciones?

[CAJA DE TEXTO]: «¿En qué entornos funcionan bien las estrategias MFS Blended Research® y cuándo pueden experimentar complicaciones?»

Jeff Morrison:

Hemos diseñado el proceso para que sea multidimensional, ya que  queremos que haya algo del proceso que funcione en cada fase, por ejemplo, de un ciclo económico. Si pensamos en cómo hemos diseñado los modelos, en el aspecto cuantitativo, tenemos la valoración, el momentum, la calidad y el sentimiento. Y después lo unimos al componente de calidad a largo plazo de nuestro equipo fundamental.

Cuando se piensa en un ciclo económico, se piensa en la primera parte del ciclo, es decir, el momento en que se sale de una recesión o de un mercado bajista, y se suele describir como un repunte sin importancia. Sin embargo, nosotros constatamos que nuestros modelos cuantitativos lo reflejan muy bien con el componente de valor y momentum que tenemos en los modelos. A medida que se avanza hacia la mitad del ciclo económico, la recuperación se afianza y el énfasis se desplaza hacia los beneficios y el momentum. Y esto, una vez más, queda muy bien reflejado en nuestros modelos cuantitativos.

Entonces se entra en la última fase del ciclo económico. Es el momento en que suelen subir los tipos los bancos centrales. La economía está creciendo bien, pero empieza a ralentizarse. Y los inversores tienden a centrarse en la estabilidad y la sostenibilidad de los beneficios, la protección de los márgenes, la calidad del balance, etc. Estos aspectos son los que mejor captan los componentes de calidad de nuestros modelos cuantitativos, así como nuestro equipo fundamental. Por lo tanto, creemos que a medida que avanzamos por un ciclo económico completo, el proceso debería permitirnos obtener una rentabilidad consistente a lo largo de este periodo con diferentes motores del proceso.

Josh Barton:

MFS es más conocido probablemente por su análisis fundamental. ¿Podrías hablarnos un poco sobre el proceso de análisis cuantitativo en relación con Blended Research y comentar algunos de los factores diferenciadores de este enfoque cuantitativo?

[CAJA DE TEXTO]: «¿Puedes explicar el proceso de análisis cuantitativo en el contexto de MFS Blended Research®?»

Jeff Morrison:

Si lo piensas bien, en última instancia, estamos utilizando un análisis cuantitativo sobre el terreno (no estamos utilizando nuestro análisis propio en las entradas de datos), por lo que todo son datos externos. Los modelos no son tan a largo plazo como nuestra señal fundamental. Siguen siendo a bastante largo plazo, por lo que suelen presentar una duración de entre 12 y 18 meses, un poco mayor a la del modelo cuantitativo habitual.

Por este motivo, lo hemos diseñado para que incluya factores que incidan en los aspectos de valoración, de forma que se comprenda cuál es el valor de esa empresa. Así que estamos analizando múltiplos como el PER, el ratio precio/flujo de caja, la relación precio/ventas, etc y  combinamos eso con otros factores más relacionados con el momentum, como el de los beneficios, que mide las revisiones de beneficios de los analistas. Están analizando las empresas y revisando al alza o a la baja sus cifras. Estamos recopilando este tipo de información.

También se incluye el momentum de los precios, un factor un poco más técnico, que en realidad analiza la relación histórica entre las acciones que han tenido un buen comportamiento en el último año o en los últimos seis meses, cuya rentabilidad histórica tiende a mantenerse y a mejorar durante el año siguiente. También intentamos buscar acciones con mayor momentum de precio alcista.

Por último, en cuanto al énfasis en la calidad, hemos construido nuestro modelo de calidad en torno a tres componentes diferentes. Nos fijamos en la calidad del balance y la rentabilidad del negocio mediante factores como los márgenes. Después, también analizamos la calidad de los beneficios. Para ello, examinamos los devengos y la calidad de los beneficios que declaran estas empresas.

Josh Barton:

Por lo tanto, si consideramos las estrategias cuantitativas especializadas como un factor diferenciador, diría que están más centradas o motivadas en encontrar señales a corto plazo, ya que carecen de este componente fundamental en su proceso.

[CAJA DE TEXTO]: «¿En qué se diferencia MFS Blended Research® de las estrategias cuantitativas especializadas gracias a la combinación de señales fundamentales y cuantitativas?»

Jeff Morrison:

Así es. Es lo que ocurre con nuestros modelos: intentamos acoplar estas señales cuantitativas con una señal fundamental que hace hincapié en el largo plazo. Así pues, hemos identificado muchos factores que funcionan bien con una duración de una semana o un mes, pero que realmente no encajan en nuestra estructura de modelos porque buscamos algo que se ajuste bien a la señal fundamental. Esto ha elevado bastante el listón para incluir en nuestro modelo factores que tengan esta señal de mayor duración.

Josh Barton:

Sí. Sin duda, esto también reduce la rotación.

Jeff Morrison:

Exactamente. La rotación de nuestras carteras suele ser superior a la de una cartera fundamental, pero muy inferior a la de una cartera cuantitativa típica.

Josh Barton:

Por supuesto. ¿Cuánto tiempo llevan en funcionamiento las estrategias Blended Research y cuál es volumen de activos gestionados en todo la gama de estrategias?

[CAJA DE TEXTO]: «¿Cuánto tiempo lleva en funcionamiento la estrategia MFS Blended Research® y cuál es el volumen de activos gestionados en todas sus estrategias?»

Jeff Morrison:

Empezamos las carteras de Blended Research alrededor del año 2000, con una estrategia core estadounidense que aún existe en la actualidad. A lo largo de los años, hemos desarrollado nuestras capacidades para incorporar carteras basadas en el estilo en EE. UU., en el tamaño, por lo que contamos con una estrategia de mediana capitalización y otra de pequeña capitalización en el país. Después, a finales de 2009 y principios de 2010, empezamos a desarrollar modelos globales. Como resultado de todo ello, hemos creado una gama de carteras internacionales, como nuestro modelo internacional, la cartera global  y de mercados emergentes.

En total, contamos con cerca de 18 estrategias distintas que abarcan unos 20.000 millones de dólares en activos gestionados, que se dividen entre lo que denominamos las carteras de “tracking error”) específico, que suponen cerca del 60% de esos 20.000 millones. Tenemos otras carteras más orientadas a los resultados que utilizan el mismo proceso de inversión con diferentes dinámicas de construcción de carteras que se centran en la volatilidad, es decir, una gama de fondos de baja volatilidad, así como de rentas. También disponemos de una gama de fondos de renta variable.

En total, contamos con cerca de 18 estrategias distintas que abarcan unos 20.000 millones de dólares en activos gestionados, que se dividen entre lo que denominamos las carteras de “tracking error”) específico, que suponen cerca del 60% de esos 20.000 millones. Tenemos otras carteras más orientadas a los resultados que utilizan el mismo proceso de inversión con diferentes dinámicas de construcción de carteras que se centran en la volatilidad, es decir, una gama de fondos de baja volatilidad, así como de rentas. También disponemos de una gama de fondos de renta variable.

Josh Barton:

Has mencionado que existe un proceso sistemático de construcción de carteras. Obviamente, uno de sus resultados es que podemos adaptar estos productos a las preferencias específicas de los clientes. ¿Podrías comentarlo un poco y darnos algunos ejemplos recientes de cómo hemos adaptado nuestros servicios para satisfacer las necesidades de los clientes?

[CAJA DE TEXTO]: «¿Cómo permite el proceso sistemático de construcción de carteras la personalización específica para cada cliente?»

Jeff Morrison:

Recibimos muchas solicitudes de clientes con situaciones y necesidades únicas. Por lo tanto, podemos personalizar en función del “tracking error” . Tenemos clientes que prefieren “tracking error”  más reducidos. También tenemos otros clientes que desean algún tipo de personalización en torno a los factores ASG, por ejemplo, o índices ASG. Podemos personalizarlo en este aspecto. Revisamos las listas de exclusión. Eliminaremos valores de nuestro universo y gestionaremos la cartera basándonos en dicho universo. También analizamos diferentes índices de referencia, por lo que, ya sea un índice regional u otro más especializado, también disponemos de esta capacidad. Por lo tanto, se trata de un enfoque muy flexible de la construcción de carteras que nos permite adaptarnos casi a cualquier necesidad del cliente.

 

 

 

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