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P-Hacking frente a probarlo en carne propia

Entender las estructuras de los incentivos puede ayudarnos a pensar en la eficiencia del mercado, ¿de qué manera?

A pesar de la aparente tranquilidad reinante en los mercados últimamente, ha habido una frenética actividad académica que entra de lleno en la cuestión de si es posible superar al mercado. Aunque a simple vista parezcan anodinos y de difícil comprensión, tres estudios y un nuevo libro, todos ellos publicados en los últimos tres meses, merecen ser tenidos en cuenta por quienes estén interesados en la gestión activa.

Estudio 1: La «crisis de la reproducibilidad» y las «anomalías del mercado»

En la última década más o menos, muchos resultados académicos han sido cuestionados por lo que, en un ejercicio de exageración, ha venido en denominarse «la crisis de la reproducibilidad». El debate más conocido surgió en 2005, después de que John Ioannidis publicase un estudio con el siguiente título provocativo: Why Most Published Research Findings Are False.

Ioannidis vino a decir que muchas conclusiones publicadas en revistas académicas no eran fiables. Los académicos y las revistas reciben incentivos por publicar estudios cuyas conclusiones son positivas (por ejemplo, que un nuevo medicamento reduce el riesgo de cáncer o que siguiendo una regla de negociación tradicional se consigue una rentabilidad superior) y por «ignorar» estudios que no llegan a ninguna conclusión. Esto resulta en un mayor número de estudios publicados «falsos positivos» (fruto de la casualidad) que si incluyésemos también los estudios llevados a cabo sin obtener conclusiones. Al mismo tiempo, los investigadores pueden verse presionados a recurrir  alp-hacking al realizar estudios individuales.

El siguiente vídeo explica de forma más detallada lo que está sucediendo.

Desde que Ioannidis expuso su argumento, académicos de distintos ámbitos han tratado de probar si los resultados publicados podrían conseguirse (o «reproducirse») fuera del estudio original. Y el ámbito financiero necesitaba una revisión similar. El mes pasado, tres autores estadounidenses (Kewei Hou, Chen Xue y Lu Zhang) publicaron Replicating Anomalies que presentaba sus resultados al tratar de reproducir lo que ellos denominan  «toda la documentación de anomalías en las finanzas y la contabilidad».

Esto es importante, ya que las anomalías son las variables que se han esgrimido para señalar que los mercados son ineficientes y pueden constituir argumentos básicos a favor de la gestión activa, incluyendo las reglas de negociación subyacentes a las estrategias cuantitativas.

Del fracaso de reproducir la mayoría de las anomalías previamente detectadas, los autores llegan a la conclusión de que «los mercados de capitales son más eficientes de lo que se ha afirmado anteriormente» y, en consecuencia, suponen un reto importante para la gestión activa y la psicología del comportamiento financiero (behavioural finance).

Estudio 2: El valor no es un número

Las conclusiones de Hou, Xue y Zhang recuerdan a los resultados de otro estudio de 2017, titulado Facts about Formulaic Value Investing, que parece rebatir de forma similar algunas teorías preexistentes, pero que llega a una conclusión totalmente opuesta.

En este estudio, los autores analizan las rentabilidades de las métricas de valor tradicionales de apoyo (precio-valor contable, precio-beneficio pasado, precio-beneficio futuro) y sugieren que hay pocas pruebas de que la inversión tradicional en value utilizando ecuaciones simples genere rentabilidades superiores. De hecho, sostienen que aunque las valoracionesretornen a la media, esto se debe principalmente a los cambios en los indicadores fundamentales (es decir, las acciones aparentemente baratas resultan ser trampas de valoración en lugar de oportunidades de rentabilidad), al menos en EE.UU. entre los años 2002 y 2014.

Curiosamente, sin embargo, mientras que Hou, Xue y Zhang asumen la aparente falsificación de anomalías para defender la ineficiencia del mercado e ir en contra de la gestión activa/psicología del comportamiento financiero (según se indica expresamente aquí), los autores del estudio de la valoración la asumen como prueba de que se necesita una mayor perspectiva humana. En su opinión, el fracaso de las métricas simplistas sugiere que «un analista capaz (…) debería ser capaz de mejorar considerablemente los enfoques cuantitativos» identificando si un indicio de valor es el resultado de indicadores fundamentales exagerados o una oportunidad real.

Estudio 3: Incentivos académicos frente a probarlo en carne propia

Tanto Replicating Anomalies como Facts about Formulaic Value Investing han generado ya respuestas relativamente sólidas. El estudio sobre las anomalías ha sido criticado por eliminar las acciones de microcapitalización y utilizar el valor en lugar de una ponderación equitativa en su muestra (quizá no sorprenda que las rentabilidades de estrategias como el respaldo a la falta de liquidez se reduzcan al eliminarse algunas de las acciones menos líquidas de la muestra). En cuanto al documento sobre el value, Wes Gray, a quien siempre vale la pena leer, ha escrito una valoración golpe a golpe.

No me atreveré a adentrarme en estos debates técnicos, pero cabe apuntar algunas observaciones generales:

En primer lugar, no debería sorprender que el P-Hacking intervenga en el ámbito de las finanzas académicas. Los incentivos para encontrar y publicar pruebas de estrategias cuantitativas que superan al mercado son enormes, los datos son relativamente limitados (la inmensa mayoría de los estudios solo se fijan en el mercado de renta variable estadounidense, a menudo utilizando los mismos datos de Fama-French) y el interés por obtener resultados negativos es prácticamente nulo.

Y lo que es más importante, vale la pena tener en cuenta que las estructuras de incentivos a las que se enfrentan los académicos son muy diferentes a las de los inversores en «el mundo real». En efecto, un tercero estudio de 2017, realizado entre otros por el propio John Ioannidis que provocó en primer lugar la crisis de la reproducibilidad en 2005, busca posibles soluciones para las estructuras de incentivos de los académicos utilizando lecciones del ámbito de la economía.

Aunque para los académicos pueda bastar con haber publicado una investigación y ya está, en definitiva, los inversores deben probar cualquier teoría «sin muestras» si lo que quieren es ganar dinero. Tienen que probarlo en su propia carne. Aunque los «falsos positivos» resistan en el mundo académico, en el mercado serán erradicados y las estrategias de éxitos se verán recompensadas.

Lamentablemente, la complejidad de los estudios empíricos se ve agravada por la naturaleza tan competitiva de las estructuras de incentivos que existen en la economía y en los mercados financieros.

A diferencia de algunos ámbitos de la ciencia, en finanzas no es posible identificar una verdad única e inalterable. Reflexividad significa que el mero descubrimiento de una anomalía puede modificar el comportamiento de los participantes del mercado y un sistema evolutivo de prueba y error que magnifique los éxitos y elimine los fracasos cambiará por sí mismo el entorno. Por ejemplo, si todo el mundo llegase a creer en una estrategia que genera rentabilidades exentas de riesgos, es muy probable (sin que esté garantizado) que dicha oportunidad se agotase.

Mercados adaptativos: ¿una resolución?

Esto nos lleva al último y quizá más importante de los trabajos académicos realizados en lo que va de año, el nuevo libro de Andrew Lo, Adaptative Markets. Lo toma la idea del sistema evolutivo de prueba y error (supervivencia de los más aptos) como medio de reconciliar el conflicto aparente entre las teorías de los mercados eficientes y la psicología del comportamiento financiero (behavioural finance).

Como Mordecai Kurz antes que él, Lo sugiere que los inversores pueden tomar la misma información y llegar a distintas ideas sin que eso signifique que algunos inversores sean «irracionales». Un grupo de inversores puede tener un horizonte a más corto plazo que otros, diferentes grupos de inversores tendrán diferentes objetivos en cuanto a rentabilidad y puede seguirse un amplio abanico de estrategias.

Y lo que es más importante, la competencia entre estos distintos grupos en un mundo de «supervivencia de los más aptos» hará que los distintos tipos de inversores que conforman el mercado cambie a lo largo del tiempo. Algunos grupos decrecerán, otros cobrarán una mayor importancia (pensemos en todos esos inversores en valor que se quedaron sin trabajo durante la burbuja tecnológica). Esto cambiará la naturaleza de las oportunidades disponibles para los inversores. En un estudio de 2004 (lamentablemente no disponible gratis en Internet), Lo subraya algunas consecuencias importantes de estas hipótesis:

  • en la medida en que exista una relación entre el riesgo y la remuneración, es improbable que se mantenga estable a lo largo del tiempo
  • continuamente se generan nuevas oportunidades, ya que algunas especies se extinguen, otras aparecen y las instituciones y las condiciones económicas cambian
  • Las estrategias de inversión nacerán y morirán. En lugar de eliminar continuamente para siempre oportunidades de intercambio (es decir, anomalías), estas estrategias pueden caer durante un tiempo y luego volver a ser rentables cuando las condiciones del entorno sean más propicias

Creo que el libro de Lo podría ser una forma clara de expresar algunas de las ideas de nuestro equipo sobre cómo funcionan los mercados, especialmente las ideas de que las oportunidades del mercado son dinámicas y que periódicamente surgen ineficiencias (sea cual sea su definición) para que los inversores activos las aprovechen. Además, parece improbable que esas oportunidades existan constantemente a lo largo del tiempo o de modo que puedan captarse mediante enfoques mecánicos y reajustes anuales. En nuestra experiencia, la rentabilidad superior activa estará «llena de grumos» y no será algo que pueda «molerse» mes a mes, año tras año.

En cierto sentido, estos diversos ejercicios académicos representan el continuo intento de la economía por comparar lo que funciona en la práctica con lo que funciona en la teoría. Como demuestra el fracaso de reproducir los estudios estadísticos, lo empírico sin lógica es peligroso; siempre hemos de tratar de tener una razón clara por la que pueda existir una relación. Como demuestran las deficiencias de las métricas de valor simplistas en algunos entornos, nunca podemos delegar las ideas en una ecuación. Y como demuestran los conceptos de competencia, supervivencia de los más aptos y estructuras de incentivos, el mundo está en constante cambio y los inversores deben ser capaces de cambiar con él.