Mucho antes de que los factores se hicieran tan populares a finales de la década pasada, muchos inversores aprovechaban ya las primas que ofrecían factores individuales. Las estrategias value son un buen ejemplo. El efecto value es la tendencia, documentada empíricamente, de los valores cuyo precio no es elevado en proporción a su valor intrínseco —medido por ejemplo según la ratio precio/valor contable de la empresa en cuestión—, a registrar rentabilidades superiores al grueso del mercado.

Durante decenios, inversores prominentes han defendido las bondades de comprar valores cuya cotización era inferior a su valor intrínseco, y multitud de gestores activos tradicionales han venido ofreciendo estas estrategias value, o así llamadas. Ya a principios de la década de 1930,¹ Benjamin Graham y David Dodd, de Columbia Business School, defendían la inversión en acciones infravaloradas. Más tarde, Warren Buffett se hizo famoso por el enorme éxito de su filosofía de inversión, basada en gran medida en este mismo principio.

En este contexto, muchos inversores han apostado en los últimos tiempos por el Factor Investing como forma sistemática y eficiente de procurarse exposición a la prima de un factor concreto, como value o momentum, o a un conjunto delimitado de factores. De hecho, en una encuesta realizada recientemente por FTSE Russell entre propietarios de activos, conseguir exposición a un factor determinado ocupaba el quinto puesto en la lista de principales objetivos de inversión que les hacían plantearse la adopción de estrategias basadas en factores.

Como hemos comentado en anteriores artículos de esta serie, décadas de estudios académicos han demostrado que las estrategias basadas en un puñado de primas de factores bien contrastados ofrecen rentabilidades estadística y económicamente anormales. Estas primas de factores son fenómenos diferenciados, que existen de forma independiente entre sí, y que se han identificado en diversos mercados y categorías de activos.²

Así pues, enfocarse hacia las distintas primas de factores normalmente dará lugar a resultados de inversión diversos. En el Gráfico 1 se ilustra este concepto. Muestra las ratios de Sharpe y de información generadas por cuatro estrategias genéricas de un solo factor —basadas en índices de renta variable tan populares como los índices MSCI World Value Weighted, MSCI World Momentum, MSCI World Minimum Volatility y MSCI World Quality— que habrían invertido en los mercados globales de renta variable durante el periodo comprendido entre junio de 1988 y diciembre de 2015.

Las diferencias entre las distintas estrategias de un solo factor no sólo resultan visibles en dilatados periodos de tiempo. A corto plazo, por ejemplo, las primas de los factores pueden atravesar periodos de rentabilidad comparativamente superior o inferior a la del grueso del mercado, o a la de otras primas de factores. Estos periodos pueden prolongarse durante años.

Estas conclusiones ponen de manifiesto la disparidad en la evolución de los distintos factores a lo largo del tiempo. En consecuencia, parece lógico plantearse la exposición a cada factor concreto de forma individual, asignando recursos a una serie de estrategias monofactor de forma independiente, según las necesidades y prioridades de cada inversor. Por ejemplo, aquellos clientes con una clara preferencia por los ingresos destinarían más recursos a las estrategias de factores value o baja volatilidad, que suelen ofrecer dividendos elevados. Otros preferirían limitar la rotación, y por tanto no asignarían recursos al factor momentum, que tiende a generar más movimientos en las carteras.

Sin embargo, aunque vigilar y ajustar las exposiciones particulares a factores concretos de acuerdo con los intereses estratégicos de cada inversor puede parecer una tarea sencilla sobre el papel, en la práctica requiere de mucho más. La literatura académica sobre el tema es amplísima, y existe gran cantidad de productos en el mercado para la medición de la exposición cuantitativa a factores y la atribución de resultados, como la herramienta de elaboración propia de Robeco.

Sin embargo, medir con exactitud la exposición a cada factor a menudo resulta una tarea compleja, sobre todo para los inversores menos sofisticados, que normalmente carecen de los recursos necesarios. Multitud de figuras de los ámbitos académico y profesional han advertido sobre los peligros que plantean los modelos inapropiados o con deficiencias de diseño.³

Sin las herramientas de medición adecuadas, los inversores pueden, por ejemplo, confundir la exposición sistemática a un factor concreto con el alfa generado por un gestor activo. Esto explica por qué los gestores ofrecen cada vez más soluciones (multifactor) que ofrecen exposición a una combinación de factores predeterminada.

Otro escollo importante para quienes buscan dotarse de exposición a factores específicos es el que presentan las interacciones —y, en ocasiones, las colisiones— entre los factores. Normalmente, en las estrategias genéricas orientadas a un solo factor no se tienen en cuenta estas interacciones, y por tanto se generan exposiciones subóptimas a los factores haciendo que, por ejemplo, una estrategia value presente una exposición muy negativa al momentum.⁴ De este modo, queda patente la necesidad de contar con estrategias factoriales eficientes que empleen definiciones mejoradas de los factores y prevengan la adopción indeseada de exposiciones negativas a otros factores contrastados.