Factor Investing
El Especial WMC
Una constante preocupación de los responsables del manejo de portafolios ha sido el desarrollo de herramientas de gestión basadas en métodos y estrategias que ayuden al logro de los objetivos de inversión.
El enfoque denominado Factor Investing ha sido una de ellas, pasando de ser una curiosidad académica para paulatinamente ocupar un lugar central entre las estrategias gestión de las carteras institucionales más sofisticadas. Con raíces en la investigación financiera del siglo XX y una sólida legitimación en el siglo XXI, este enfoque propone un marco para comprender por qué ciertos activos tienden a ofrecer rendimientos superiores a largo plazo.
Imagen: Gene Fama y Ken French, co-autores del Modelo de Fama-French de Tres Factores, . Fotografía por JIM RICE, 21 Junio de 2005. Credito: AFR, Gettyimages
Factor Investing
Tambien conocida como Estrategia de Inversión Basada en Factores es una modalidad de inversión sistemática que busca identificar y captar primas de riesgo o anomalías del mercado asociadas a características específicas de los activos. Estas características, conocidas como “Factores”, se han correlacionado históricamente con rendimientos ajustados al riesgo, superiores al promedio del mercado.
Los factores representan los “drivers” (ó determinantes) fundamentales del rendimiento y riesgo de los activos y permiten determinar patrones comunes entre activos que explican el comportamiento de sus precios.
A diferencia del enfoque tradicional basado en selección discrecional de valores según el tipos de activos o en estrategias pasivas de replicación de índices, el factor investing combina lo mejor de ambos mundos: una base rigurosa con un enfoque sistemático de implementación.
Los factores más comunes: Aunque se han identificado docenas de posibles factores, el consenso se concentra en un conjunto de factores centrales y ampliamente aceptados:
1. Valor (Value). Los activos infravalorados en relación con sus fundamentales tienden a superar a los activos más caros. Por ejemplo, las acciones con bajo P/E o P/B tienden a superar a aquellas con P/E o P/B más elevados.
2. Tamaño (Size). Las acciones de empresas pequeñas (small caps) han generado mayores rendimientos históricos que las grandes (large caps).
3. Impulso (Momentum). Los activos con fuerte rendimiento reciente tienden a continuar su tendencia (en el corto a mediano plazo) y superar a aquellas con rendimientos ha experimentado un menor crecimiento (en el pasado reciente)
4. Calidad (Quality). Empresas con alta rentabilidad, bajo apalancamiento y estabilidad en las ganancias (solida salud financiera) suelen ofrecer mejores retornos y más estables que aquellas empresas con una salud financiera no tan robusta.
5. Volatilidad Mínima (Low Volatility). Las acciones menos volátiles han mostrado rendimientos ajustados al riesgo más atractivos que aquellas empresas cuyas cotizaciones bursátiles son más volátiles.
Comparación con los enfoques tradicionales. La gestión de inversiones tradicional se divide, de forma general y simplificada, entre gestión activa y gestión pasiva. El Factor Investing se ubica en un punto intermedio, combinando la estructura sistemática y bajo coste del enfoque pasivo y la a capacidad de perseguir alfa y controlar riesgo del enfoque activo. (Véase gráfica 2.1)
Tómese como ejemplo el índice S&P 500 tradicional, ponderado por capitalización bursátil: esto significa que empresas como Apple, Microsoft y Amazon tienen un peso dominante, simplemente por ser las más grandes en capitalización, independientemente de su valoración o calidad. Ahora bien, una estrategia basada en el factor investing tomará ese mismo universo de 500 empresas, pero reponderará las acciones no por tamaño, sino por métricas de valoración, por ejemplo, más peso quienes tengan P/E o P/B más bajos: el resultado es un índice alternativo, como el S&P 500 Value Index
Este tipo de estrategia es pasiva en su ejecución (replica un índice), pero activa en su diseño, pues modifica las ponderaciones tradicionales buscando capturar una prima de factor. Por ello es que se le considera una forma de inversión sistemática o smart beta y no simplemente una estrategia pasiva tradicional.
Gráfica 2.1: Factor Investing en el espectro de estrategias Activas-Pasivas. Crédito WMC
Orígenes académicos y evolución: Sobre el Factor Investing pueden rastrearse referencias desde los años 60, cuando William Sharpe introdujo el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model), que explicaba el rendimiento de un activo en función de su exposición al mercado (un único factor: el famoso "Beta", o indicador de variación del valor de un activo respecto al mercado en general). Sin embargo, con el tiempo, múltiples estudios demostraron que el beta no era suficiente para explicar todas las variaciones en los retornos.
En los años 90, Eugene Fama y Kenneth French (véase la fotografía en el encabezado de este Especial WMC) añadieron dos factores adicionales al CAPM: tamaño (small vs. large caps) y valor (value vs. growth), sentando las bases del ahora famoso modelo de Fama-French de tres factores. Desde entonces, la investigación financiera ha identificado una serie de factores adicionales con capacidad predictiva sobre el rendimiento esperado de los activos.
¿Cómo se obtiene exposición a un factor?
La implementación de una estrategia basada en Factor Investing no ocurre de forma pasiva o casual. Requiere una selección cuidadosa de activos o instrumentos que presenten una exposición significativa al factor deseado. En la práctica, la exposición a un factor se puede lograr a través de diversos vehículos.
Selección directa de valores: Un método directo es seleccionar acciones individuales que exhiban características relacionadas con el factor objetivo. Por ejemplo, para construir una cartera con exposición al factor “value”, se pueden seleccionar acciones que tengan múltiplos bajos de valoración como: Relación precio/utilidad (P/E) inferior al promedio del mercado ó Precio / valor según libros (P/B) bajo.
Selección de Índices o ETFs: Una vía muy extendida y eficiente en costos es utilizar ETFs diseñados para replicar la exposición a uno o más factores. Estos productos replican índices modificados que ponderan los activos no por capitalización bursátil, sino de acuerdo su score en factor deseado. Por ejemplo, para buscar exposición al factor “Quality” se podría invertir en un ETF que le de mayor ponderación a las compañías con alto ROE (rentabilidad sobre patrimonio), baja deuda y estabilidad en las ganancias (Mayor Calidad) sobre aquellas en las que estas características sean menos destacadas (Menor Calidad)
Ejemplos de ETF’s que ofrecen exposición a algunos factores:
QUAL (iShares MSCI USA Quality Factor ETF) (Exposición al factor “Calidad”)
MTUM (iShares MSCI USA Momentum Factor ETF) (Exposición al factor “Momentum”)
VLUE (iShares MSCI USA Value Factor ETF) (Exposición al factor “Valor”)
SIZE (iShares MSCI USA Size Factor ETF) (Exposición al factor “Tamaño”)
USMV (iShares MSCI USA Low Volatility Factor ETF) (Exposición al factor “Volatilidad Minima”)
Véase en la gráfica 2.2 la comparación de los rendimientos logrados por estos ETF respecto al índice S&P 500.
Optimización cuantitativa. Se basa en el uso de modelos cuantitativos de optimización que asignan pesos a los activos con base en su score factorial, ajustando por restricciones como liquidez, concentración sectorial, etc. Este método permite construir carteras con exposición simultánea a múltiples factores, según los objetivos del inversionista.
Por ejemplo: Un fondo de pensiones podría utilizar un optimizador que “sobrepondere” empresas con fuerte momentum y alta calidad y “subpondere” compañías volátiles o con valoraciones extremas para luego maximizar el Sharpe Ratio limitando el tracking error respecto a un benchmark tradicional.
Superposición de factores en carteras tradicionales. En carteras ya existentes, es posible ajustar la exposición a factores mediante operaciones tácticas, como el uso de derivados (futuros o swaps) que replican índices de factores. Esto permite a los gestores modular la exposición a factores sin necesidad de reconstruir toda la cartera.
Gráfica 2.2. Comparación de los rendimientos anuales desde 2015 de algunos ETF’s con exposición a los factores mas comunes vs S&P 500. Fuente: Bloomberg. Composición: WMC
Retos y consideraciones del Factor Investing
El Factor Investing enfrenta desafíos importantes como:
Persistencia y ciclo de vida de los factores: no todos los factores se comportan igual en todos los entornos macroeconómicos. Algunos factores tienden a generar resultados mas favorables durante las diversas etapas de los ciclos de mercado. (Véase gráfica 2.3)
Crowding: si muchos gestores persiguen los mismos factores, las primas pueden reducirse o volverse más volátiles.
Sobreajuste (overfitting): riesgo de construir estrategias basadas en patrones históricos irrepetibles.
Por ello es de suma importancia evaluar los factores según múltiples criterios fundamentales como: solidez económica, evidencia empírica, persistencia, aplicabilidad y costos.
Gráfica 2.3 : Factores que tienden a presentar mejores desempeños en las distintas etapas del ciclo de mercado. Fuente: BlackRock. Composición WMC
El Factor Investing representa una evolución en la forma de comprender y aplicar la inversión. A medio camino entre la gestión activa y pasiva, y con sólidos fundamentos académicos respaldados por evidencias empíricas, se ha convertido en una metodología importante dentro del arsenal moderno de inversión.
Más allá de una estrategia, es una filosofía basada en datos, que permite construir carteras más eficientes, con mejor comprensión del riesgo y potencial para batir al mercado a largo plazo.