Cuidado con algoritmos para el pequeño inversionista

Los algoritmos para el pequeño inversionista: El caso del momentum factor

 

Es una tendencia actual la tecnificación o automatización de las decisiones de inversión. El uso de algoritmos o robots para la toma de decisiones de inversión o para el trading de especulación se ha popularizado en los últimos años. Tendencia normal si partimos de que más del 60% del mercado y de grandes posiciones institucionales es controlado por algoritmos.

No obstante, hay una gran diferencia en los algoritmos utilizados por los bancos o fondos de inversión de renombre y los que en el 99% de los casos podría llegar a usar un pequeño inversor o trader en el mercado. Diferencia principal que parte de la tecnificación y el tipo de algoritmos que se usan.

La realidad es que me he encontrado con muchos entusiastas que han tratado de automatizar estrategias a través de algoritmos y llegan a una conclusión común: “Estadísticamente la estrategia simulada nos dice que obtendremos una rentabilidad X, pero cuando pasamos a la práctica no vemos esa rentabilidad nunca”.

 

 

Para dar una luz del por qué es importante que entendamos de ante mano que, si tenemos una estrategia de inversión exitosa a priori, buscar métodos para que se automatice no tiene nada de malo, los algoritmos y robots son solo una herramienta, no una solución. El problema empieza cuando esa estrategia no existe, simplemente trato de crear uno solo suponiendo modelos estadísticos y simulación para encontrar el santo grial en el mercado.

Dicho esto, partamos de la primera comparación, con los grandes gestores que utilizan algoritmos. Los algoritmos que se utilizan en el mercado van mucho más allá que simple estudios estadísticos, son procesos complejos de automatización de pensamientos o hipótesis complejas. Por ejemplo, el éxito de Ray Dalio no es usar un X o Y algoritmo, es hacerse las preguntas correctas y plantearse las respuestas posibles, al final automatizar esas relaciones.  Generalmente esos algoritmos no parten de análisis de graficas o patrones repetitivos de movimientos en los precios, si no por el contrario de establecer patrones de causa efecto en las interacciones de los agentes del mercado.

Muchos de los entusiastas en este medio parten de lo contrario desarrollando modelos según repetición de patrones gráficos, de momementun o correlaciones exclusivas a precios, dejando un lado el por qué. Uno de los tipos de algoritmos que he visto más frecuentemente en el mercado retail de pequeños inversores es el de utilizar el factor momentum, tendencia que incluso muchos fondos de inversión han utilizado desde hace algunas décadas, pues bien, un nuevo estudio muestra que las ganancias en fondos basados en ese factor, es inexistente.

El factor momentum se trata en términos simples se remonta a un paper de 1993 que documentó que los inversionistas podrían generar rendimientos en exceso comprando acciones de los Estados Unidos que tuvieron un buen desempeño en los últimos tres a doce meses y vendiendo las que tuvieron rendimientos bajos en el mismo período. Pues bien, resulta que el factor Mometum funciona en data, es decir al hacer una revisión hacia atrás del mercado. Pero un análisis publicado en institucional Investor, muestra que estudiando los fondos de inversión que utilizaron esta estrategia en exclusiva ninguno logro superar el índice de mercado.  Lo que queremos resaltar en este post no es lo malo o buena de la estrategia de factor momemtum, si no de la disparidad entre la data y la realidad, que en gran medida tiene que ver con la multidimensionalidad del mercado y los costos de transacción. Los fondos no pudieron traducir el factor en ganancias. Del mismo modo es importante resaltar que un algoritmo solo es una programación automática de ideas, y que lo que importa es la calidad de esas ideas, no la automatización en sí.