Pequeña capitalización, indicadores mejorados: Nuestro nuevo ETF de próxima generación

Dado que los valores de megacapitalización dominan la rentabilidad de los índices, los inversores están poniendo cada vez más la vista en elementos menos obvios, en la long tail de oportunidades.

Aunque la rentabilidad de los valores de pequeña capitalización ha superado a la de los valores de gran capitalización en los últimos 20 años o más (véase el gráfico 1), los primeros van a la zaga desde 2018. Sin embargo, el gráfico 1 también revela que las diferencias entre las valoraciones relativas de estos segmentos fueron la principal razón de la rentabilidad inferior.

Históricamente, las compañías de pequeña capitalización han cotizado con primas de valoración de hasta el 30% frente a las de gran capitalización. Hoy cotizan con un descuento del 30%, una diferencia que no se veía desde hace 20 años. Desde el punto de vista de la asignación, esto crea un atractivo tanto cíclico como estructural.

«Las compañías de pequeña capitalización aportan factores de rentabilidad muy diferentes a las de gran capitalización», explica Nick King, Head of ETF. «Eso las convierte en un potente diversificador, sobre todo cuando se utilizan como parte de una asignación de renta variable más amplia». Además, suelen encontrarse en una fase más temprana del ciclo de crecimiento y están menos dominadas por los factores macroeconómicos globales, con lo que representan una asignación complementaria junto con las de gran capitalización.

Desde el punto de vista estructural, la pequeña capitalización sigue siendo una de las partes menos estudiadas de los mercados globales de renta variable. Abarca más de 4.000 valores en todo el mundo y recibe una cobertura de analistas significativamente inferior a la gran capitalización. Además, su universo combina amplitud e ineficiencia informativa, una potente mezcla para los inversores cuantitativos.

«Es lógico aplicar un enfoque basado en datos dada la amplitud del mercado», afirma King. Las estrategias de inversión cuantitativa procesan grandes conjuntos de datos, aplican definiciones sistemáticas y actualizan los indicadores con disciplina. Así, convierten el desafío de la «aguja en el pajar» que representa la pequeña capitalización en un proceso de selección repetible.

En palabras de Mike Chen, Head of NextGen Quant: «Dado que los valores de pequeña capitalización son un coto de caza muy rico e idiosincrásico para la inversión cuantitativa, también son el entorno perfecto para que brille el machine learning».

El fondo NextGen Global Small-Cap Equities ETF se basa en décadas de análisis cuantitativo y usa como punto de entrada nuestra gama de indicadores de inversión cuantitativa, tanto consolidados como de próxima generación. Además, va un paso más allá y aplica selectivamente el machine learning y datos alternativos para captar dinámicas de mercado más complejas.

El machine learning ayuda de dos formas clave:

• Identifica relaciones no lineales, en las que los indicadores se comportan de forma diferente según el contexto.

• Capta los efectos de las interacciones, donde las combinaciones de indicadores importan más que cada uno por separado.

«Dejamos que el machine learning determine cómo deben combinarse las características de cada uno de los valores», explica Chen. «Algunas compañías se guían más por el valor y otras por la calidad. El modelo se adapta dinámicamente».

Esta flexibilidad es especialmente importante en la pequeña capitalización, pues los factores impulsores de estas compañías son más diversos y están menos correlacionados. «El machine learning nos permite extraer dinámicas no lineales a niveles de una superioridad que los modelos lineales tradicionales, sencillamente, no pueden captar», añade.

Aunque la IA mejora la selección de valores, la disciplina en la implementación sigue siendo fundamental. La estrategia se construye dentro de límites claros que afectan a todos los sectores, países y regiones, con una rotación controlada y supervisión de la gobernanza. Está diseñada para tener el índice de referencia en cuenta y, al mismo tiempo, tratar de que la rentabilidad sea superior.

Y lo que es más importante, el modelo es fácilmente comprensible. «No lo vemos como una caja negra, sino como una caja de cristal», afirma Chen. «Tenemos herramientas para atribuir la rentabilidad y determinar exactamente en qué indicadores se basan las decisiones de cartera». Esta transparencia se extiende tanto al posicionamiento a nivel de valores como a los resultados a nivel de cartera, lo cual garantiza que la estrategia siga siendo comprensible tanto para los inversores como para los equipos de riesgos.

Incluso los modelos más avanzados actúan dentro de los límites que marcan sus supuestos, por lo que la supervisión humana sigue siendo esencial. «Los modelos son simplificaciones de la realidad», señala Chen. «Los portfolio managers supervisan constantemente los supuestos, especialmente durante acontecimientos extremos como la pandemia de COVID, en los que las condiciones de mercado cambian de repente».

Supervisar no significa interferir en los resultados diarios de los modelos, sino validar si los supuestos estructurales que sustentan el modelo permanecen intactos. Este equilibrio preserva los puntos fuertes de la inversión sistemática, como la disciplina, la escalabilidad y la reducción de sesgos, al tiempo que garantiza la resiliencia en periodos de cambio estructural.

La estrategia se aplica a través de un ETF activo que combina un motor de selección de valores basado en el análisis con liquidez intradía, transparencia y eficiencia operativa. Desde una perspectiva de construcción de cartera, el ETF está diseñado como una asignación diversificadora de pequeña capitalización con riesgo activo controlado.

Con un tracking error de entre el 3 y 4% aproximadamente, se sitúa entre la indexación mejorada y las exposiciones más temáticas del espectro del riesgo activo, por lo que ofrece un potencial de obtención de alfa estructurado sin posiciones concentradas.

«Los inversores quieren innovación que sea práctica», afirma King. «Una estrategia que pueda explicarse, encaje sin esfuerzo en las carteras y opere con eficacia. Ahí es donde el formato de ETF aporta valor real».

Y añade: «Los valores de pequeña capitalización suelen utilizarse como elemento diversificador dentro de la renta variable global. Ofrecer esta exposición a través de un ETF facilita su integración en asignaciones más amplias».