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Desplomes del momentum y el papel de la volatilidad

La columna Vola 6M muestra cuánto oscila un precio. Es la única de las cuatro columnas de investigación que esta lista no valora a propósito: sin color y sin ordenar por ella.

El momentum tiene otra cara. En promedio a lo largo de muchos años, el efecto está bien documentado, pero las malas fases llegan pocas veces, agrupadas y con fuerza. La investigación las llama momentum crashes, desplomes del momentum. Tienen que ver con la volatilidad, aunque no de la forma en que podría pensarse al principio.

Esta página explica cuándo y por qué llegan los desplomes, qué cambia en ellos el ajuste por volatilidad, por qué la columna aun así no lleva valoración y cómo se calcula. Dónde se sitúan los desplomes y el ajuste por volatilidad en la historia de la investigación sobre momentum se muestra en La otra cara y en la sección sobre el riesgo de la página sobre la evolución de la estrategia RSL.

+232 % decil perdedor en julio y agosto de 1932; el mercado subió un 82 % en los mismos meses Kent Daniel 2016, texto sobre la tabla 1
julio/agosto de 1932 los dos peores meses de la estrategia, seguidos, tras una caída del mercado de alrededor del 90 % desde el máximo de 1929 Kent Daniel 2016, texto sobre la tabla 1
fuertes y volátiles las acciones con mejores resultados en el estudio de Levy, solo en esta combinación Robert A. Levy 1967, Table 2

Cuándo se desploma el momentum: tras la caída, en el rebote

Las grandes pérdidas no llegan dispersas, sino agrupadas: en el momento en que el mercado vuelve a subir con fuerza tras una caída.

Kent Daniel y Tobias Moskowitz analizaron los meses de enero de 1927 a marzo de 2013. Los dos peores meses de la estrategia son julio y agosto de 1932, seguidos, tras una caída del mercado de alrededor del 90 por ciento desde el máximo de 1929. Abril y mayo de 1933 ocupan los puestos 6 y 12. Marzo y abril de 2009 ocupan los puestos 7 y 4; tres de los diez peores meses caen en 2009, en un periodo de tres meses en que el mercado subió de forma espectacular y la volatilidad bajó.

Los dos episodios no son excepciones. Daniel y Moskowitz describen el patrón en términos generales: los desplomes llegan en estados de pánico, tras una caída del mercado y con la volatilidad alta, y coinciden con el rebote del mercado.

These momentum crashes are partly forecastable. They occur in “panic” states – following market declines and when market volatility is high – and are contemporaneous with market rebounds.

Kent Daniel 2016, resumen

No se limita a EE. UU.: los autores lo encuentran en varios periodos, en mercados de acciones internacionales y en otras clases de activos. Y el panorama no es simétrico: las pérdidas extremas son mayores y están más agrupadas que las ganancias extremas.

The extreme momentum gains are not nearly as large in magnitude or as concentrated in time.

Kent Daniel 2016, texto sobre la tabla 1

Fuente: Kent Daniel 2016, resumen, texto sobre la tabla 1

Por qué: las perdedoras suben

Una estrategia de momentum no se desploma porque caigan sus ganadoras, sino porque suben sus perdedoras.

La estrategia usada en la investigación compra las ganadoras y vende en corto las perdedoras. Cuando el mercado sube con fuerza tras una caída profunda, las acciones que más suben son precisamente las que más habían perdido antes, justo aquellas por cuya caída había apostado la estrategia. Las cifras de Daniel y Moskowitz:

  • julio y agosto de 1932: Mercado +82 %, Decil ganador +32 %, Decil perdedor +232 %
  • marzo a mayo de 2009: Mercado +26 %, Decil perdedor +163 %

Thus, to the extent that the strong momentum reversals we observe in the data can be characterized as a crash, they are a crash in which the short side of the portfolio—the losers—crash up, not down

Kent Daniel 2016, texto sobre la tabla 1

Para una clasificación en la que solo se compra, esto significa: quien compró la parte alta en 1932 no se desplomó. Quedó 50 puntos porcentuales por detrás del mercado, un mal resultado, pero no un desplome. El desplome de la estrategia es el desplome de sus posiciones cortas.

Significa también: el desplome depende del estado del mercado y de la volatilidad de la estrategia en su conjunto, no de la volatilidad de una acción concreta. Lo volátil que sea una acción concreta no indica si se avecina un desplome del momentum.

Lo que hay detrás: una opción de compra vendida

Daniel y Moskowitz describen cómo se comporta la estrategia tras una caída:

Both of these results are linked to the fact that, in bear markets, the momentum strategy behaves as if it is effectively short a call option on the market.

Kent Daniel 2016, sección 3.2

Quien ha vendido una opción de compra sobre el mercado pierde en cuanto el mercado sube con fuerza, y eso es exactamente lo que hace en el rebote. La propiedad está en las perdedoras y solo se manifiesta tras una caída. En un mercado alcista, los autores no la encuentran ni en las perdedoras ni en la estrategia en su conjunto.

The optionality associated with the loser portfolios is only present in bear markets, however.

Kent Daniel 2016, sección 3.3, Table 4

Los autores interpretan las bajas rentabilidades esperadas precisamente en esas fases como una prima por esta propiedad de las perdedoras. Esa es su lectura del hallazgo, no una afirmación de que las perdedoras suban por ello.

We show that the low ex-ante expected returns in panic states are consistent with a conditionally high premium attached to the option-like payoffs of past losers.

Kent Daniel 2016, resumen

Fuente: Kent Daniel 2016, texto sobre la tabla 1, secciones 3.2 y 3.3, resumen

El ajuste: cuánto, no cuáles

Barroso y Santa-Clara no mejoran la selección de acciones. Cambian cuánto se invierte.

Pedro Barroso y Pedro Santa-Clara ajustan toda la estrategia según la inversa de su propia volatilidad realizada en los últimos seis meses. Cuando la estrategia se vuelve inquieta, invierten menos; cuando está tranquila, más.

We simply scale the long-short portfolio by its realized volatility in the previous six months, targeting a strategy with constant volatility.

Pedro Barroso 2015, introducción

Con ello los desplomes prácticamente desaparecen, y la relación entre rentabilidad y volatilidad, el ratio de Sharpe, casi se duplica. Las cifras se refieren a la estrategia long-short usada en la investigación, con rentabilidades mensuales de EE. UU. de 1926 a 2011, no a lo que muestra esta lista.

0,53 → 0,97 ratio de Sharpe sin y con ajuste; estrategia long-short, rentabilidades mensuales EE. UU. 1926–2011 Pedro Barroso 2015, introducción
−78,96 % → −28,40 % peor mes sin y con ajuste; estrategia long-short, EE. UU. 1926–2011 Pedro Barroso 2015, introducción
−96,69 % → −45,20 % caída máxima sin y con ajuste; estrategia long-short, EE. UU. 1926–2011 Pedro Barroso 2015, introducción

Daniel y Moskowitz llegan al mismo resultado con otro método. También en su caso lo que funciona no es una mejor selección, sino gestionar el importe invertido según la volatilidad esperada:

An implementable dynamic momentum strategy based on forecasts of momentum’s mean and variance approximately doubles the alpha and Sharpe Ratio of a static momentum strategy, and is not explained by other factors.

Kent Daniel 2016, resumen

Aquí importan tres cosas, y las tres hablan en contra de leer la columna como «la calma es buena»:

  • Lo que se mide es la volatilidad de la cartera completa, no la de una acción concreta.
  • El ajuste actúa a lo largo del tiempo: la misma estrategia, unas veces con más dinero invertido y otras con menos. Qué acciones mantiene no cambia.
  • La mejora no procede de un mejor pronóstico, sino de gestionar el importe invertido. Una clasificación no puede ajustar nada.

Fuente: Pedro Barroso 2015, resumen, introducción, Kent Daniel 2016, resumen

Por qué la columna se muestra pero no se valora

A la hora de elegir acciones, el hallazgo de Levy habla más a favor de la volatilidad que en contra, y aun así solo junto con la fortaleza.

Robert Levy se planteó la pregunta de la que trata una clasificación: ¿qué acciones? En su tabla 2, las acciones con mejores resultados eran las relativamente fuertes y relativamente volátiles. Solo en esta combinación; la volatilidad por sí sola no predice nada allí.

Levy 1967, tabla 2Barroso/Santa-Clara 2015
Preguntaqué acciones elegircuánto invertir
Medido enacciones concretas en corte transversalla estrategia completa, a lo largo del tiempo
Hallazgofuertes y volátiles, los mejores resultadosestrategia tranquila: invertir más

La columna mide la volatilidad de acciones concretas. Esa es la pregunta de Levy, no la de Barroso y Santa-Clara. Por eso, en esta lista:

  • La columna no se colorea, ni de verde ni de rojo.
  • No se puede usar para ordenar, en ninguna dirección. Una clasificación solo por volatilidad no tiene evidencia detrás, tampoco «la más alta primero».
  • El puesto en esta columna se cuenta desde el valor más alto, como en todas las demás. Es una magnitud, no un juicio.

El hallazgo de Levy es un hallazgo, no una regla. Su muestra era estrecha, 200 acciones de la Bolsa de Nueva York de 1960 a 1965, sin ajustar por riesgo, y ahí precisamente incidió la crítica de Jensen y Benington en 1970. Si trabajos más recientes lo respaldan no se ha comprobado aquí y por eso no figura en esta página.

Lo que la columna sí dice con certeza: una acción que oscila mucho también puede caer mucho. Una volatilidad alta significa un riesgo alto, para una acción concreta igual que para una cartera. Qué significa eso para las decisiones de inversión, y lo que esta página expresamente no es, se expone en el exención de responsabilidad.

Fuente: Robert A. Levy 1967, Table 2, Michael C. Jensen 1970, Summary and Conclusions, Pedro Barroso 2015, resumen, introducción

Cómo se calcula aquí la columna

La desviación típica de las rentabilidades diarias de las últimas 126 sesiones, anualizada, en porcentaje.

6 meses, con la aproximación habitual de 21 sesiones por mes, dan 126 sesiones. 127 precios de cierre diarios dan 126 rentabilidades diarias; su desviación típica es la volatilidad de un día. El cálculo usa la desviación típica muestral, es decir, n − 1 en el denominador. Si una acción todavía no tiene 127 precios de cierre diarios, el campo queda vacío.

Se anualiza con la raíz cuadrada de 252, el número habitual de sesiones en un año. La raíz cuadrada y no el múltiplo, porque las oscilaciones aleatorias se compensan en parte a lo largo de los días: la volatilidad crece con la raíz cuadrada del tiempo, no con el tiempo mismo.

Un ejemplo de cálculo comprobable

Un precio inventado sube un 1,00 % un día, baja en la misma proporción al siguiente, y así sucesivamente, durante 126 sesiones. La volatilidad de un día es entonces casi exactamente esa proporción. Anualizada:

1,00 % × raíz cuadrada de 252 = 15,87 %. La columna muestra 15,94 % para este precio; la pequeña diferencia procede de n − 1 en el denominador.

A grandes rasgos, el valor se lee así: una acción con una volatilidad del 15,87 % se mueve alrededor de un 1,00 % en un día normal, unas veces hacia arriba y otras hacia abajo. La cifra no dice nada sobre la dirección.

No es asesoramiento de inversión ni una recomendación. La rentabilidad pasada no es un indicador fiable de la futura, e invertir en valores conlleva el riesgo de perder todo el capital invertido.

Exención de responsabilidad y advertencias de riesgo en detalle

Fuentes

Cada cifra de esta página figura junto a su ubicación exacta en la fuente: sección, tabla o página. Los enlaces llevan al artículo a través de su DOI.