La fe en la exactitud

"Cuando leo un articulo académico, al llegar al tercer párrafo, me suelo encontrar perdido en un marasmo de análisis cuantitativo mas allá no solo de mis habilidades de comprensión, sino de las habilidades de comprensión de prácticamente todo ejecutivo que conozco."

Larry Zicklin, ex presidente de Neuberger Berman y prof de la Escuela de Negocios Stern-NYU. (Gracias a Carmen González Velasco por la cita)

Seguramente, en incontables ocasiones os habréis encontrado con situaciones en las que os ofrecen un producto financiero o estrategias de inversión en las que se os detallan los más exactos datos sobre la volatilidad de la cartera, su VaR, la rentabilidad esperada a un año o su nivel de riesgo. Generalmente todos estos datos vienen incorporados en tremendos desarrollos matemáticos y, en algunos casos, hasta se hace referencia a que se utilizan los sistemas metodológicos “desarrollados por premios Nobel”. La sensación que se intenta transmitir- seguramente dé buena fe porque crean a pies juntillas en lo que ofrecen- es una sensación de seguridad en los cálculos matemáticos; sensación de infalibilidad en los datos y, al alza, en las estimaciones.

Naturalmente la letra pequeña de dichos documentos incluye todas las precauciones exigibles sobre la posible falibilidad de esos datos, lo mismo que ocurre con la salvedad de que “rentabilidades pasadas no presuponen rentabilidades futuras”, que pese a ser obvio generalmente tendemos a olvidar dicha advertencia y seguimos pensando que la tendencia indica algo sobre el futuro, lo que puede ser cierto… a veces. Pero, en cualquier caso, solemos actuar como si la advertencia no existiera, y no me refiero sólo a los inversores sino también a los vendedores de la “pócima mágica”, a los asesores financieros y a los diseñadores de los productos o estrategias de inversión (por ejemplo, “herramientas” de asesoramiento automatizado que te generan carteras para plantear a los clientes de banca privada, adaptadas al perfil de riesgo de cada cliente y, por supuesto, con casualmente algún producto de campaña que “encaja a la perfección” en esa estrategia).

En cualquier caso, todo ese desarrollo matemático hace que todos los implicados se sientan en posesión de la exactitud, con la confianza que da el conocer algo hasta el decimal más pequeño, pero se olvidan de lo que decía Keynes y repite Buffett: “Prefiero estar aproximadamente en lo cierto que exactamente equivocado”. Con la seguridad de conocer hasta el mínimo detalle matemático o estadístico tendemos a pensar que dicha exactitud es igual a conocimiento, y lo extrapolamos. Naturalmente pocos entienden realmente las debilidades del modelo y, por ello, la gran sorpresa cuando lo muy improbable ocurre más a menudo de lo que el modelo predecía. Adiós seguridad estadística.

El problema en estos casos es que los inversores que creyeron en el producto o la estrategia “matemáticamente eficiente” invirtieron su dinero, normalmente grandes cantidades, en una eficiencia que se demuestra que sólo existe en los modelos que las entidades han desarrollado. Modelos que, en cuanto tales, podrán tener todos los parabienes académicos, pero no se ajustan a la realidad… y por eso fallan. Una y otra vez.

Recuerdo una de las carteras diseñadas hace años en una entidad de banca privada cuyo nombre no viene al caso en el que el modelo planteaba al futuro cliente una estrategia de inversión con diferentes productos- casualmente, como he dicho antes, había al menos un producto de campaña- que se ajustaban al perfil de riesgo que la cliente potencial me había indicado. Nunca creí en ese tipo de carteras eficientes y no me faltaban motivos; por ejemplo, con absoluta seguridad la clase de fondo elegido siempre suponía la categoría con la clase de comisiones más cara y podría poner aún más pegas.

Resumiendo, la cartera ofrecía al cliente una rentabilidad esperada igual a la que la inversora tenía como objetivo… pero claro, había que explicar de qué estábamos hablando si quería hacer bien mi trabajo. Por lo que le expliqué lo que significaba la propuesta. La rentabilidad esperada, sólo era eso: esperada en un entorno de rentabilidades y probabilidades en la media histórica… esperada pero no asegurada. Naturalmente también teníamos el rango de rentabilidades que esa cartera podría generar con un VaR del 95 o 99, por ejemplo, que no recuerdo exactamente cuál utilizaba. Cuando me puse a explicarle lo que significaba el VaR y porqué nunca he creído en él y lo que significaba el rango de rentabilidades y ese rango de probabilidades, la cliente ya estaba más  que alucinada. Su sensación era de asombro. Asombro por darse cuenta de en qué gastan el tiempo las entidades financieras y, como ella decía:”¿Esto no es engañar?”.

Lo cierto es que si no se explica el auténtico significado de esos parámetros, sí que se parece bastante a engañar al inversor o como mínimo, a llevarle a engaño. Pero lo que no tengo tan claro es que todos los que manejan productos financieros o carteras diseñadas “eficientemente”, sepan realmente los peligros de tanta eficiencia. Y no me refiero a que no sean capaces de comprenderlo, son profesionales inteligentes, su problema no es de capacidad. Si acaso, en algunos de ellos pueda haber cierta falta interés en ver cuánto hay de verdad en la eficiencia que se nos vende y que el banco espera que vendamos a su vez a los clientes. En mi caso siempre pincharon en hueso porque nunca me convenció la eficiencia del mercado o los desarrollos estadísticos y dicha falta de fe se vio reforzada al leer a Buffett y conocer lo que el value investing opina y demuestra sobre el mundo real.

Quizás a los inversores no les ayude tanta cartera eficiente pero, desde luego, sí que ayuda a los bancos a ofrecer el aura de exactitud, de eficiencia y de conocer los más arcanos misterios de la inversión. Y todos sabemos que si podemos ofrecer el “más perfecto e infalible modelo de inversión que hayan visto los tiempos”… podremos cobrar unas comisiones bien jugosas acordes con tanta sofisticación.

Y si posteriormente el inversor pierde su dinero habrá sido debido a un defecto del modelo- como en la película Margin Call- pero eso sí,¡ habrá sido eficientemente!

Nos vemos en el próximo artículo. Un abrazo a todos.