• En muchos campos académicos como la física, la química o las ciencias naturales en general, las leyes no cambian. Si bien la economía y la teoría de la inversión intentan encontrar reglas que sean verdaderas y siempre aplicables, no es tan simple, hay una “complicación”: lo humano.

La psicología de los humanos es muy compleja. Por un lado, crea anomalías en el mercado, que los académicos estudian y los profesionales utilizan. Por otro lado, después de que se descubre una anomalía, a menudo, la estrategia se vuelve menos rentable.

Mientras que para los académicos, es solo otra pregunta de investigación, los inversionistas pueden estar preocupados de que la anomalía sea eliminada por arbitraje y no sea rentable en sus carteras. En este artículo, analizaremos más a fondo si la anomalía puede eliminarse mediante arbitraje, si las ganancias son menores para la estrategia específica una vez que la estrategia se vuelve conocida, e incluso si las estrategias pueden ser cronometradas. Los lectores de Quantpedia suelen estar interesados en estos temas, y trataremos de arrojar algo de luz sobre ellos.

Límites del arbitraje: No es tan fácil arbitrar el exceso de rentabilidad por anomalías del mercado.

La mayoría de las anomalías tienen un rendimiento variable en el tiempo, y una buena parte del rendimiento se mantiene, ya que el arbitraje no está libre de riesgos.

En el arbitraje de libros de texto, no se requiere capital y no hay riesgo [ 1 ]. Sin embargo, en la práctica, toda actividad de arbitraje requiere capital y está acompañada de riesgo. Además, el arbitraje profesional es un dominio de inversores sofisticados y altamente cualificados, pero su capital debe tomarse prestado de alguna manera. Los fondos de cobertura u otros fondos de inversión tienen inversores externos, o los bancos están regulados en el uso de su apalancamiento. Según Shleifer y Vishny: Los límites del arbitraje [ 1], el arbitraje especializado basado en el desempeño puede no ser completamente efectivo para llevar los precios de las acciones a los valores fundamentales, especialmente en circunstancias extremas. Para ser más precisos, los arbitrajistas tienden a evitar posiciones extremadamente volátiles. Después de todo, el capital no está libre de riesgos y tampoco es infinito.

Los límites del arbitraje también fueron foco de investigación de Liu y Mello: La frágil estructura de capital de los fondos de cobertura y los límites del arbitraje [ 5 ]. Según este documento, durante una crisis financiera, los fondos de cobertura recortaron sus posiciones de arbitraje y acumularon efectivo. La estructura de capital de los fondos de cobertura tiene una naturaleza frágil, y si dicha naturaleza se combina con una baja liquidez del mercado, crea un riesgo de coordinación en los reembolsos entre los fondos de cobertura que limita el arbitraje. Por lo tanto, los fondos de cobertura son más reacios al riesgo y no están tan dispuestos a participar en el mercado cuando el riesgo de coordinación se tiene en cuenta en sus decisiones.

Beneficios de estrategias conocidas después de la publicación

• ¿Cuánto tiempo siguen siendo rentables las estrategias después de su publicación?
• Hay una disminución en la rentabilidad después de que se publica la anomalía / estrategia (lo cual es lógico), pero los rendimientos no se debilitan instantáneamente. Y queda una parte importante del retorno.

Si queremos centrarnos en el rendimiento de las estrategias después de su publicación, McLean y Pontiff: ¿La investigación académica destruye la previsibilidad del rendimiento de las acciones? [ 4 ] da algunas respuestas. Estudiaron 97 variables que se consideran capaces de predecir los rendimientos de las acciones por investigaciones académicas previas. Los rendimientos de la cartera fueron un 26% más bajos fuera de la muestra y un 58% más bajos durante los 5 años posteriores a la publicación. El documento concluye que los inversores están al tanto de las publicaciones académicas y aprenden sobre los precios incorrectos.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que la disminución de los rendimientos ocurre gradualmente durante un período de tiempo más largo. Además, incluso después de 5 años, se conserva una parte notable del regreso de la anomalía. Una anomalía conocida se convierte en un factor de beta inteligente y aún puede usarse de manera rentable dentro de una cartera diversificada.

Los inversores y los académicos también podrían aprender sobre alguna idea interesante mientras la investigación sigue siendo un documento de trabajo. Cuando consideramos las rentabilidades fuera de la muestra y posteriores a la publicación, parece ser el orden de llegada. La publicación del artículo académico es un proceso largo que puede llevar uno o dos años. Sin embargo, al extraer la idea del documento de trabajo, un profesional puede ganar algo de tiempo. En Quantpedia, buscamos investigación académica de forma sistemática dos veces al mes para encontrar documentos de trabajo con ideas novedosas para que las ideas se puedan extraer más rápido.

Factor Tiempo

• ¿Podemos compensar el deterioro del rendimiento cronometrando correctamente las estrategias / anomalías?
• La literatura reconoce varios enfoques para las estrategias de anomalías en el tiempo.

Por ejemplo, Huang y Huang en Rentabilidad en tiempo real de anomalías publicadas: una prueba fuera de muestra [ 3 ] consideran una estrategia a largo plazo con un universo de anomalías publicadas y, cada año, seleccionan de forma recursiva a los que tienen mejor rendimiento durante una formación determinada. período. Según este documento, la estrategia puede superar al mercado de valores, incluso en presencia de costos de transacción. Los resultados sugieren que las anomalías pueden persistir incluso después de controlar el sesgo de búsqueda de datos.

Los resultados de dicha formación y la idea se pueden ver en el siguiente gráfico:

En esta investigación, el punto óptimo para el entrenamiento es de 2 años. Desafortunadamente, estos resultados no son tan recientes y, por lo tanto, deben revisarse. En Quantpedia, nos gustaría volver a visitar este tema pronto.

Basu y Hung en Anomaly Timing [ 8 ] también construyeron una estrategia de tiempo de anomalía. Han construido carteras de anomalías basadas en los rendimientos rezagados del mercado. Tienen un índice Sharpe similar o mayor, menor volatilidad y sobreviven a los costos de transacción. Dichas carteras tienen alfas significativas incluso para aquellos modelos de factores que pueden explicar carteras de anomalías.

Yang en factor de descomposición Momentum [ 6] encontró evidencia empírica que apoya la hipótesis de que el impulso de los factores (FM) podría beneficiarse de la compra (venta) constante de factores con rendimientos promedio positivos (negativos) en lugar de la sincronización de los factores. Este es el resultado de descomponer el impulso de los factores en dos estrategias. Según el autor, la primera estrategia (FT) es una cartera dinámica de factores temporales unilaterales. Esta estrategia solo negocia el factor si el rendimiento a corto plazo de un año se desvía de la media predominante y mantiene una posición de factor cero si se mueven en la misma dirección. Como resultado, este enfoque aísla el beneficio de la temporización de los factores de las primas de los factores. La segunda estrategia (BH) mantiene una posición de factor cuasi-estática porque la posición se cambia solo si cambia el signo de la rentabilidad media predominante, pero esto ocurre solo en raras ocasiones. Como resultado, este enfoque recauda pasivamente las primas de los factores. Los resultados mencionados anteriormente también se pueden observar al observar el rendimiento acumulado de las carteras de factores en función de factores ya publicados. Las carteras de factores también se comparan con un impulso de acciones tradicional.

Como podemos ver en el siguiente gráfico, la estrategia de comprar y mantener de anomalías publicadas y también la estrategia de impulso del factor son rentables.

La rotación de estrategias también estuvo en el ámbito de interés de Zaremba y Umutlu en ¡Las estrategias también pueden ser caras! [ 7 ]. Esta investigación utiliza un enfoque de rotación de estrategia mediante el uso del margen de valor, donde el margen de valor de una cartera de anomalías largo-corto es simplemente la diferencia en las relaciones de valoración entre los lados largo y corto de la operación. Lo mencionado anteriormente es simplemente una medida de cuán barata o costosa es actualmente una estrategia determinada. Como muestra la investigación, el margen de valor se puede utilizar para seleccionar a los futuros ganadores de un conjunto más amplio de estrategias y, más adelante, esas estrategias se utilizan para la asignación de activos por país.

Otros inversionistas

¿Los inversores imitan / copian ideas de la investigación académica por completo y sin cambios?

Para nada.

La investigación académica suele ser solo una fuente de inspiración. En la práctica, cada gestor de cartera o inversor implementa las ideas de forma diferente. Ninguna empresa usa estrategias como se describen (y estoy seguro de que ustedes, nuestros lectores, no usan la investigación de esta manera también). Cada inversor casi siempre utiliza una definición diferente de estrategias de factores o las mezcla de manera diferente para adaptarse mejor a sus necesidades.

Veamos, por ejemplo, nuestro sencillo estudio de caso de Quantpedia sobre estrategias de calendario. En este estudio, seleccionamos cuatro estrategias estacionales de nuestro Screener. Pero usamos reglas diferentes a las establecidas en los documentos de investigación de origen, además de agregar un filtro de riesgo. Por lo tanto, las posiciones del modelo son diferentes de las ideas originales en la investigación. Si alguien más implementara esta estrategia compuesta, probablemente usaría un filtro de riesgo diferente, reglas diferentes y ponderaciones diferentes (y estrategias diferentes). Sin embargo, esto diluye el número de participantes que operan exactamente con la misma estrategia y sus posiciones en el tiempo serían diferentes.

Además, en el primer escenario del estudio, utilizamos solo el ETF SPY como instrumento comercial. En nuestro trabajo siguiente, agregamos más ETF y los elegimos en nuestra cartera de calendario en función de su impulso durante tres períodos diferentes. Definitivamente no afirmamos que nuestra implementación sea la mejor, pero nuestro objetivo es dar un ejemplo de que cada idea se adapta de manera diferente, lo que diluye la concentración de posiciones.

Aparte de diferentes instrumentos de negociación dentro de la misma clase de activos o diferentes filtros de riesgo o períodos retrospectivos y períodos de mantenimiento, existe otra posibilidad importante de utilizar la idea, pero evitando el riesgo de concentración. Si se descubre una anomalía en una clase de activo, muchos investigadores tienden a explorar si el mismo concepto se puede utilizar en una clase de activo diferente. Por ejemplo, el impulso comenzó como una anomalía en las acciones, pero después se encontró en otros mercados como demostró el estudio Asness, Moskowitz y Pedersen en Value and Momentum Everywhere [2]. Este pensamiento no es exclusivo de los investigadores y los profesionales tienden a hacer lo mismo.

Conclusión

Entonces, ¿cuál es la conclusión? Alejar las estrategias de arbitraje no es tan simple, existen límites al arbitraje, y lo más importante, el capital no es infinito, ni está libre de riesgos. Sin duda, las ganancias después de la publicación serán menores. Dado que la publicación de un trabajo de investigación es un proceso largo, la disminución en el rendimiento podría evitarse adoptando las ideas con anticipación mediante el estudio de los documentos de trabajo. Además, es posible rotar anomalías, tratando de elegir las de mejor desempeño o incluir un conjunto de anomalías en una cartera diversificada.

Ayudaría incluir las investigaciones y anomalías más recientes. La investigación académica no suele utilizarse sin cambios, sino como fuente de ideas para su implementación. Los inversores tienden a adaptar los conceptos a su universo de inversión preferible, clases de activos, aversión al riesgo, la composición de su cartera existente, período de reequilibrio o combinarlos con otras ideas. Lo anterior reduce la concentración de negociación de la misma estrategia porque esto no suele suceder.