Efecto disposición es aquel por el que los inversores muestran tendencia a mantener los activos en pérdidas y tomar beneficios rápidamente en los activos con ganancias. Su descubrimiento se remonta a 1985 por Hersh Shefrin y Meir Statman. Desde entonces estos resultados se han replicado múltiples veces y se considera que es una de las causas de la pobre rentabilidad obtenida por los inversores en comparación con los índices. Por ello se ha propuesto como solución el aplicar la máxima de “Cortar las pérdidas y dejar correr los beneficios”, idealmente de forma cuantitativa. Con ello se evitaría caer víctima de los sesgos psicológicos y mejorar la rentabilidad de la cartera.
Pero parece que la evidencia en favor de la aplicación de esta máxima no es clara. En este estudio publicado recientemente (al cual no he podido acceder en su totalidad) los autores analizan los resultados de emplearla en big caps norteamericanas frente al clásico buy & hold y claramente acaba siendo mejor esto último, según comentan los autores debido a que hay acciones con pobre rentabilidad final que no necesariamente se desploman y ganadoras que sufren de forma temporal importantes caídas.
Este otro estudio abarca tanto un periodo muy amplio como acciones de cualquier capitalización. En él se nos revela que la aplicación de trailing stops, como cabría esperar, disminuye la volatilidad pero a costa de reducir la rentabilidad hasta el punto de que el Sharpe ratio también acaba siendo inferior. Eso sí, aportan una reducción del drawdown cuando nos enfrentamos con mercados bajistas.
También parecen ser algo más efectivos aplicados sobre acciones con las características que solemos encuadrar con el factor crecimiento.
Y donde los resultados no arrojan duda alguna sobre su utilidad es si hablamos de la inversión en compañías que acaban deslistadas, pero por desgracia cuáles van a ser es algo que solo podemos conocer a posteriori.
En este estudio de 2022 los autores prueban una batería de de diversos trailing stops basados en medias móviles o time series momentum (vender cuando rompe el mínimo de X sesiones) entre otras reglas. Aplicadas a los índices generales no aportan valor, pero lo interesante es que empiezan a resultan útiles (entendida la utilidad como mayor rentabilidad) cuando se aplican a un índice de microcaps y más aún cuando se aplican a un índice ficticio de “lottery stocks”, esas acciones con características de volatilidad, skewness y kurtosis elevadas. Estos atributos se pueden medir a priori y deberían ponernos en alerta porque al tiempo que las “lottery stocks” son del gusto de los pequeños inversores también suelen ser las que acaban ofreciendo peores rentabilidades. En el caso de este índice prácticamente cualquiera de las reglas de salida sería mejor que el simple buy & hold.
De todos modos, conviene tener presente que lo que funciona a nivel de un índice no necesariamente va a funcionar del mismo modo a nivel desagregado. Por desgracia en este estudio no entran a analizar los resultados de las reglas aplicadas directamente sobre acciones individuales, lo cual aportaría información más valiosa para el inversor.
Con este estudio de Andrew Lo y Remorov abandonamos los índices y regresamos de nuevo a las acciones. Además aquí se baja a un terreno más práctico al incluir los costes de transacción que suponen las horquillas de compra-venta. Asumiendo unos gastos razonables el uso de trailing stop loss muy ceñidos resulta muy costoso, como cabía esperar. Los mejores resultados se obtendrían dejando márgenes bastante amplios pero aún así no se mejoraría la rentabilidad del buy & hold. Sí que se conseguiría disminuir la volatilidad de tal modo que si consideramos la relación rentabilidad/volatilidad podrían igualar o incluso mejorar los números del buy & hold.
Una modificación sugerida en el empleo de trailing stops es el uso de parámetros ajustados a la volatilidad de la acción en lugar de unos fijos para cualquier acción. Parecen funcionar algo mejor del primer modo, pero los resultados y las conclusiones no cambian en demasía.
Un descubrimiento que resulta bastante intuitivo es que los stop loss funcionan mejor en las acciones que demuestran cierta autocorrelación positiva, es decir, aquellas en que la evolución futura sigue la tendencia del periodo previo. Por el contrario, una acción que muestre autocorrelación negativa da demasiados bandazos y hará saltar con demasiada facilidad el trailing stop en las correcciones.
El hallazgo interesante del autor es que las condiciones de mercado han cambiado a lo largo del periodo de estudio (1964-2014) y se ha pasado de una autocorrelación positiva en las primeras décadas a una negativa en los últimos tiempos lo cual quiere decir que probablemente en la actualidad estemos en un mercado algo menos favorable a este tipo de estrategias, aunque nunca se sabe qué puede ocurrir en el futuro.
Sería desable saber con antelación qué tipo de acciones son las que muestran mayor autocorrelación. Estudios como este sugieren que no hay ningún grupo que presente autocorrelación positiva pero al menos no es tan negativa en las acciones de elevada capitalización, baja volatilidad y alto turnover.
Como conclusión de todo lo visto, cabe pensar que si lo que se busca es maximizar la rentabilidad de la cartera conviene evitar caer en el efecto disposición. Si hablamos de acciones es preferible practicar el buy & hold que usar estrategias cuantitativas simples destinadas a cortar pérdidas y dejar correr ganancias. Si en cambio el objetivo principal es disminuir la volatilidad de la cartera pueden tener sentido asumiendo que probablemente se pague el peaje de una menor rentabilidad y siempre vigilando no caer en un exceso de operativa por los costes asociados en forma de horquillas, tributos y comisiones del broker.
Un placer disfrutar de sus artículos y como nos presenta algunos estudios referentes al comportamiento de los mercados y distintas estrategias para operar en ellos.
Mi sensación sobre los sesgos psicológicos es que es muy fácil atribuir fenómenos a su existencia, pero en la práctica luego uno encuentra otros sesgos que hace que la persona pueda actuar en dirección contraria.
Un ejemplo claro es la aversión a la pérdida que se atribuye como causa por la cual a las personas les cuesta invertir, pero luego, los que tenemos memoria y edad, hemos vivido épocas como la burbuja punto com o la inmobiliaria donde parecía no existir dicho sesgo y en cambio el de pérdida de coste de oportunidad campaba a sus anchas.
En este caso, y como inversor en fondos, me pregunto la influencia del sesgo de perseguir ganadores y de no entender lo que llega a condicionar el asset allocation a que un fondo parezca obtener mejores resultados que el índice con el cual se compara. Un índice que muchas veces habría que complementar con otros para ser la comparativa más indicativa de por donde pueden ir los tiros.
Es que a veces ciertos estudios, o ciertas premisas lógicas, parten de simplificaciones que, una vez se ve la debilidad de las mismas, en otro estudio que parta de otras, se van a obtener una conclusiones distitnas.
Un aspecto que me parece muy curioso del funcionamiento de los inversores es como aplican el resultado de ciertos estudios hechos sobre un tipo de valores a cualquiera, como si fuera tan fácil creer que lo que actúa en unas va a actuar igual en las otras.
En los debates sobre estilos de inversión suele ser habitual ver como quienes creen que pueden forzar ciertas premisas para mejorar la rentabilidad final de la estrategia cuando precisamente lo que hacen es invalidar las mismas.
En este caso su problema no es de estilo de inversión sino que lo que intentan hacer pierde gran parte del sentido que pudiera tener el mismo.
Una gran verdad. Y como de costumbre hay que recordar que una parte importante de los inversores no tiene conocimientos avanzados estadísticos, con lo cual es fácil que caigan en este tipo de falacias.
El muy de moda, este año, que son 7 las acciones que consiguen toda la rentabilidad del S&P500, olvida que el hecho que las otras 493 en conjunto lleven poca rentabilidad no significa que haya algunas que también han obtenido muy buenos resultados y otras que han podido caer notablemente.
Ya hemos comentado otras veces la problemáitca del principio de inducción para establecer leyes universales, una de las ideas fundamentales de Hume.
Hay otra idea de Hume que parece una futilidad aplicada a las ciencias naturales, especialmente a la física, pero en cambio cobra una gran importancia en las ciencias sociales, que es que no hay garantía alguna que el futuro tenga que ser igual al pasado.
En estos casos, como también le gusta comentar a @Helm, que haya ciertas premisas que puedan variar, no de forma sin sentido, pero si adaptándose a información nueva o simplemente la probabilidad que se manifiesten riesgos que en otras circunstancias no terminaron de pasar factura, puede terminar provocando que precisamente haya casos donde no tenga mucho sentido lógico, o lo tenga mucho más limitado, esperar que el futuro sea igual que el pasado.
Encima cuando en muchos casos el pasado tampoco es que se conozca con gran exactitud o tenga una extensión que realmente ocupe muchos años.
Por ejemplo en el caso de las acciones, en realidad es muy complicado extrapolar resultados yéndose simplemente a la primera mitad del SXIX o antes. El cambio forma parte de la naturaleza de las construcciones humanas.
La hipótesis de los mercados adaptativos de Andrew Lo elabora razonablemente bien este problema. Los mercados son cambiantes y por lo general tienden a eliminar o reducir aquellas anomalías que se separan de forma clara de lo que consideramos un mercado eficiente. En ocasiones dará lugar a movimientos pendulares, como el caso antes comentado de la autocorrelación en acciones. En otras ocasiones llevará a la simple desaparición de la anomalía de forma que ya no se vuelva a producir ninguna oportunidad de arbitraje.
Sea de un modo u otro lo que está claro es que en un mercado tan amplio y competitivo como la bolsa las oportunidades de batir al mercado pasarán en general o por asumir más riesgos o desaparecerán rápidamente.