Hablo con Alfredo J. analistas de Bolsa. "Lo hemos visto en las tecnológicas, en los bancos y en las small caps. En casi todo. La política que seguimos la mayor parte de los analistas y medios, que prestan atención al mercado de valores, es la de coincidir al máximo en las posiciones. Hay unas normas no escritas que siguen la mayoría. La principal es seguirse unos a otros y perdonen el juego de palabras. El analista que decide mear fuera del tiesto es lapidado o fusilado al amanecer. Seguidismo y efecto manada que vemos en la Bolsa o, también, en la deuda soberana. Cuando un valor o un activo está de moda, la mayor parte de los participantes en el mercado y de los analistas, que dicen analizar los movimientos y sucesos, se suben a ese carro sin mirar. Quieren estar en ese carro y punto. Lo mismo sucede cuando un valor o activo financiero está de capa caída, como ya lo vimos con el disparate de la Deuda Soberana y una prima de riesgo, la española, en la frontera de los 700 puntos básicos cuando ahora, y sin que hayan sucedido acontecimientos históricos, está en el entorno de los 100 puntos básicos. Uno de los grandes riesgos del mercado en la actualidad es que los grandes gestores, las grandes masas de dinero, se mueven en la misma dirección. Y ya saben la que se lía cuando todos deciden vender al mismo tiempo ¡ay Dios mío!..." me dice un gestor independiente, que me envía el siguiente enlace:

En Goldman Sachs Asset Management el estudio del riesgo de crowding se ha convertido en una pata esencial de su proceso de inversión. En un reciente white paper el equipo de Quantitative Investment Strategies (QIS) de la gestora explica cómo extiende este control también a la inversión por factores, un estilo cada vez más en auge. “El riesgo de un crash es un temor real que los inversores deben considerar cuando analizan la inversión en factores o realizan su due diligence en gestores”, defiende el informe, que cita Regina R. Webb /Funds Peopleo. 

Qué determina el crowding

Un factor puede acabar abarrotado o bien si favorece un número de títulos abarrotados por sí solos o porque un alto grupo de inversores apuesta por la misma estrategia o factor. Así, el equipo de QIS destaca dos condiciones que generalmente fomenta el crowding de factores.

Por un lado, que el factor no esté atado a ningún ancla fundamental. Por ejemplo, el factor value apuesta por compañías con los ratios precio/beneficio más altos. Esto es un criterio fundamental. En cambio, el factor momentum sobrepondera los títulos que mejor se están comportando; es decir, no está atado a ninguna métrica del valor intrínseco de la compañía.

Por otro lado, si el factor tiene un bucle de auto-retroalimentación. Esto es, si al comprar los nombres más ponderados a su vez esto incrementa su ponderación. De nuevo, el ejemplo de value frente a momentum es válido.

Primer paso: identificar el crowding

El proceso para identificar una apuesta abarrotada es similar a determinar si cotiza lejos de su precio intrínseco. La dificultad está en determinar si hay otros participantes en el mercado que tienen información distinta a la tuya y están actuando en respuesta. El equipo de Quantitative Investment Strategies se apoya en una serie de herramientas para identificar factores abarrotados:

1. Fuerza de capital. Una de las métricas más importantes es el tamaño del capital que cotiza en base a un factor, ya que determina la fuerza con la que se moverá el precio de una acción y, por lo tanto, la probabilidad de que este sobrepase su valor intrínseco. Desafortunadamente, determinar cuánto del trading responde a un estilo de inversión u otro es difícil. “Aunque no podemos observar el nivel exacto del capital que se mueve en un factor, sí podemos observar su sombra”. GSAM ha desarrollado una métrica propia, el capital force, que utilizan como proxy.

La gestora determina que la diferencia entre la correlación de pares media (average pairwise correlation) de los retornos de una acción frente a los largos (overweights) y los cortos (underweights) en un factor de inversión y a la correlación de pares media de los retornos en un universo de inversión ofrece un proxy razonable para estimar la cantidad de capital que se mueve en base a un factor.

Por ejemplo, un incremento en la fuerza de capital en los largos sugiere un elevado nivel de capital moviéndose en base a un factor concreto. Ello afectará desproporcionalmente a las posiciones del universo más favorecidas por dicho factor. Y viceversa con la fuerza de capital en cortos, ya que habrá un aumento de cortos en los nombres desfavorecidos, lo que llevará a que se muevan en conjunto hacia abajo e incrementen así su correlación de pares medio en relación con el resto del universo.

2. Volatilidad de los retornos de los factores. El incremento en la volatilidad de un factor sin crecimiento en los retornos puede ser un indicador de crowding, ya que si un factor está funcionando correctamente no debería tener unos reversos tan grandes. Si el aumento de la volatilidad es reciente, es probable que esté pasando por picos de ganancias y después estrellándose.

En el equipo de QIS se sirven del ratio de información y el ratio sharpe, ya que busca factores con los mejores retornos ajustados por unidad de riesgo. Un aumento de la volatilidad sin un crecimiento empírico de los retornos degrada dichos ratios y ayuda a identificar factores que pueden estar perdiendo eficacia.

3. Deterioro de los retornos. Otro indicador del crowding es la necesidad de incrementar el ritmo de turnover de la cartera para evitar las reversiones del factor. Esto es, que hace falta acortar el tiempo entre la formación de una convicción y su implementación. La clave está en determinar cuánto retorno extra se puede generar al incrementar la velocidad de trading. De lo contrario, podría ser un indicador en el deterioro del retorno potencial de ese factor.

Retornos acumulados de una señal momentum:

Retornos acumulados de una señal value:

Como se aprecia en los anteriores gráficos, en la inversión por momentum hay una dispersión mínima entre los diferentes niveles de turnover e incluso en ocasiones las estrategias más rápidas lo hacen peor. Es decir, que no hay ventaja en tener información antes. En cambio, en el value las estrategias con un turnover alto lo hacen mejor. Además, el rendimiento relativo se mantiene constante.

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