Monitorización de la cuenta
Tu cuenta en inbestme está siempre supervisada y monitorizada, tanto por nuestros algoritmos automatizados como por nuestros expertos. Hay diferentes circunstancias que justifican tomar acciones y medidas correctoras en las carteras.
Monitorización de las carteras tipo y clases de activo
En primer lugar los modelos descritos en los apartados anteriores de esta metodología se revisan periódicamente para ver si es necesario hacer ajustes. Aunque estas metodologías están pensadas para mantenerse en el largo plazo puede que ciertas expectativas de mercado cambien y se justifique hacer ligeros ajustes en los parámetros diseñados.
También revisamos periódicamente el universo de los activos disponibles y haremos correcciones en la selección si vemos que esta aporta más valor a las carteras.
Reajustes periódicos, reinversión de dividendos
Para mantener las asignaciones de nivel de riesgo y de activos asignados, una cartera debe reajustarse periódicamente de nuevo a sus objetivos originales. Estos reajustes se pueden normalmente automatizar. Hemos diseñado sofisticados algoritmos para optimizar el reequilibrio. Estos algoritmos son necesarios para combinar la optimización de los efectos de los gastos y de los impuestos. También deben tenerse en cuenta en ellos la reinversión de dividendos.
Ahorro inteligente, retiradas, cambios de perfil
Estimulamos el ahorro “inteligente” recurrente y por tanto la inversión periódica en sus carteras. Es una de las mejores maneras para reducir el riesgo y optimizar la rentabilidad. Todo esto se combina junto con los puntos anteriores para que las carteras estén siempre optimizadas en todas las modalidades de planes. Obviamente esto también será necesario en caso de retiradas de dinero.
Es importante señalar que será necesario ajustar en el tiempo, la asignación de activos de un cliente, ya que sus objetivos de inversión y tolerancia al riesgo pueden cambiar. Recomendamos a nuestros clientes que revisen sus planes de inversión en detalle cada tres a cinco años para determinar si su tolerancia al riesgo y por tanto su cartera deben ser actualizados. Anualmente enviaremos un recordatorio a nuestros clientes para que reconfirmen o modifiquen sus perfiles, afín de asegurar que estos no queden desalineados con su situación personal real.
Monitorización dynamic
En las carteras dynamic la monitorización incluye el tomar acciones tácticas, en el tramo satélite de la cartera. Ver más explicaciones en el apartado destinado a las carteras dynamic. En todo caso estos reajustes dynamic se hacen en consonancia con los demás elementos expuestos más arriba.
Metodología inbestMe
Básicamente las carteras estándar se elaboran combinando la metodología descrita en esta sección.
Esta combinación de elementos garantiza la máxima diversificación y optimización de las carteras para cada perfil de riesgo. La teoría que las sustenta es además de la diversificación, la simpleza y bajo coste y la eficiencia de la indexación. Esta combinación determina carteras extremadamente eficientes. En la mayoría de situaciones y en el largo plazo estas carteras darán unos excelentes resultados sobre todo si se combina con aportaciones periódicas a las carteras. Aportaciones periódicas a las carteras reducen adicionalmente el riesgo, ya que estaremos invirtiendo en diferentes momentos de mercado. Si esto es así, incluso ante caídas bruscas nos estaremos beneficiando de entrar en momentos óptimos de mercado compensando el efecto del “drawdown” de nuestras carteras, lo que retroalimentará nuestra rentabilidad.
El foco en las carteras inbestMe está en las estrategias de optimización de la distribución de activos. Se revisan los pesos relativos de las clases de activos cada tres meses dejándonos cierta flexibilidad para cambiar la asignación de activos cada vez que vemos un cambio significativo en el mercado, pero sin perder en ningún momento las expectativas a largo plazo, dejando las estrategias de inversión más tácticas para las carteras inbestMe Dynamic.
Optimización de las carteras: rentabilidad y volatilidad
Una vez definidos las clases de activos y su función en las carteras, analizamos rendimientos históricos así como las volatilidades y generamos una matriz de covarianzas que tal y como se ha explicado anteriormente, es intrínseca a la técnica de optimización de carteras. El análisis de la covarianza entre activos determina hasta qué punto las diferentes clases de activos tienden a moverse conjuntamente o en la misma dirección. Como hemos descrito ya anteriormente, en los últimos años ha aumentado de forma importante la correlación entre clases de activo debido a la mayor vinculación entre diferentes mercados financieros, lo que hace algo más complicada la diversificación eficaz.
Para abordar el problema de la no estacionalidad de las covarianzas hemos dado más importancia a las observaciones recientes, dado que nuestro objetivo es estimar el nivel actual de volatilidad. El EWMA (por su nombre en inglés Exponential Weighted Moving Average) pondera de manera diferente cada observación de tal forma que asigna mayor peso a las observaciones más recientes. De acuerdo con el EWMA, la varianza en el periodo t es:
donde λ corresponde al factor de decaimiento y toma valores entre 0 y 1. La ecuación anterior implica que la varianza de hoy será igual a λ veces la volatilidad del día anterior más el cuadrado de la rentabilidad del día anterior. Si desarrollamos
recursivamente, llegamos a una expresión más simple, que será la utilizada. Ésta es:
donde:
decrece exponencialmente. En particular,
El modelo EWMA es un caso particular del modelo GARCH(1,1). J.P. Morgan popularizó esta metodología cuando le fue solicitado un informe diario para medir el riesgo de su compañía. Cuatro años después en 1992 J.P. Morgan lanzó al mercado la metodología RiskMetrics, que no es más que emplear un modelo EWMA con un λ de 0.94 para datos diarios y de 0.97 para datos mensuales. Una práctica común es emplear las medidas de bondad de ajuste para determinar que valor de λ es el más adecuado
Basado en un profundo análisis de la evolución pasada y en nuestras expectativas sobre los mercados, hemos reunido unas expectativas sobre los rendimientos de las diferentes clases de activos que utilizamos para la creación y optimización de las distintas carteras.
Posteriormente realizamos un proceso de optimización de la varianza (“MVO”), con el objetivo de encontrar una serie de carteras que maximizan las expectativas de rendimiento para cada tipo de riesgo asumido. Establecemos diferentes conjuntos de distribuciones para las distintas clases de activos en cada cartera, con el fin de maximizar la rentabilidad dada la cantidad de riesgo que el inversor para cada perfil de riego puede tolerar.
Utilizamos al menos 7 ETFs diferentes como mínimo en cada una de las carteras para garantizar una adecuada diversificación. Para evitar una excesiva concentración de riesgos y por tanto aumentar la diversificación decidimos establecer unos límites máximos del 25% de la cartera para cada activo. También establecemos un límite mínimo del 5% de la asignación para cada ETF. Por lo tanto el número de activos diferentes es de 7 a 10 según el perfil.
Normalmente las carteras de bajo riesgo son intensivas en renta fija o bonos, mientras que las carteras de mayor riesgo tienen un peso de renta variable más elevado. En las carteras en que las proporciones, sea de renta fija o de renta variable son relativamente altas, utilizamos entonces la diversificación geográfica con el fin de reducir los riesgos.
El foco en las carteras inbestMe estándar está en las estrategias de optimización de la distribución de activos. Se revisan los pesos relativos de las clases de activos cada tres meses dejándonos cierta flexibilidad para cambiar la asignación de activos cada vez que vemos un cambio significativo en el mercado, pero sin perder en ningún momento las expectativas a largo plazo, dejando las estrategias algo más tácticas para las carteras inbestMe Dynamic.
Bibliografía:
“Portfolio Selection” Harry Markowitch, (PDF) The Journal of Finance, 1952
“Foundations of Portfolio Theory” Harry M. Markowithc (PDF), Nobel Lecture
“Common sense on Mutual Funds” John Bogle
“A Random Walk On Wall Street” Burton G. Malkiel
“Winning The Losers Game” Charles D. Ellis
