Conceptos clave de la gestión de carteras

El asset allocation es cómo repartes tu dinero entre las grandes clases de activos: renta variable, renta fija, efectivo y alternativos (inmobiliario, oro, private equity...). El dato que abre el tema: los estudios citados por el curso atribuyen el 90% del resultado a largo plazo a este reparto, y solo el 10% a la selección concreta de valores. Es decir: acertar con «¿cuánta bolsa llevo?» importa nueve veces más que acertar con «¿qué acción compro?».

El curso distingue tres formas de gestionarlo: estratégico (el reparto de largo plazo según tu perfil, horizonte y objetivos — se mantiene estable y solo se ajusta con rebalanceos), táctico (desviaciones temporales del 5-15% para aprovechar oportunidades, con horizonte de 6-18 meses) y dinámico (ajustes continuos, propio de fondos mixtos flexibles y gestores profesionales — más caro y complejo).

Diversificar no es solo «tener muchas cosas»: es combinar activos que no se mueven igual. El curso enumera cinco dimensiones: por clase de activo (el ejemplo de la nota 01: pasar de 100% RV con volatilidad 18% a una 70/30 con volatilidad 11% — pierdes 1 punto de rentabilidad esperada y eliminas 7 de riesgo), geográfica (desarrollados, emergentes — ciclos económicos distintos), sectorial (tecnología y consumo brillan en expansión; utilities y consumo básico resisten en recesión), por estilo (el ejemplo del curso: 100% growth tech subió +50% en 2020-21 y cayó -40% en 2022; una 50/50 growth/value subió +30% y cayó -20%) y temporal (DCA: aportar una cantidad fija cada mes en vez de todo de golpe, para promediar el precio de entrada y no jugártela a un solo día).

La correlación (de -1 a +1) mide cuánto se mueven juntos dos activos. La tabla del curso: RV USA y RV Europa ≈ 0,85 (diversificar entre ellas aporta poco), RV y RF gubernamental ≈ 0,10-0,15 (buena diversificación), oro y bolsa ≈ 0-0,10 (excelente). El panel calcula la de verdad, cada día, con datos reales.

La trampa, subrayada por el curso: las correlaciones NO son estables y suben hacia 1 en las crisis — justo cuando más necesitas que no lo hagan. En marzo de 2020 la correlación RV USA-emergentes pasó de 0,75 a 0,95 y todo cayó junto un 30-40%; solo los bonos del tesoro y el oro resistieron. Y en 2022 fue la propia pareja acciones-bonos la que se rompió (correlación real +0,67 medida en este panel): la subida de tipos hundió a los dos a la vez.

La Teoría Moderna de Carteras (Harry Markowitz, Premio Nobel 1990) formaliza todo lo anterior: para cada nivel de riesgo existe una combinación de activos que maximiza la rentabilidad esperada — el conjunto de esas combinaciones óptimas es la frontera eficiente. Una cartera «debajo» de la frontera está mal diversificada: asume más riesgo del necesario para su rentabilidad. El ejemplo del curso: 100% RF da Sharpe 0,5; 100% RV también da ~0,5; pero la mezcla 60/40 da 0,64 — la mezcla es MEJOR que cualquiera de los extremos por unidad de riesgo. Ese es exactamente el efecto que la tarjeta «beneficio de diversificar» del panel mide en vivo.

Tres marcos del curso para decidir el reparto: por perfil de riesgo (conservador ≈20% RV, moderado ≈50%, agresivo ≈75%, muy agresivo ≈90%), por edad (la regla del 100: % en RF = tu edad — y sus versiones actualizadas 110/120, en la calculadora), y por horizonte temporal: a menos de 3 años vista, 0-20% de RV como mucho (el dinero que necesitas pronto no puede estar expuesto a un -30%); a más de 10 años, 70-100% RV es razonable porque el tiempo absorbe los ciclos.

Si no tocas nunca la cartera, los pesos se desvían solos: en el ejemplo del curso, una 60/40 se convierte en 63,6/36,4 en un año solo porque la bolsa subió más — y con los años acabarías llevando mucho más riesgo del que elegiste. Rebalancear es devolver la cartera a sus pesos objetivo. Tres métodos del curso: por calendario (una vez al año basta para la mayoría), por umbral (solo actuar si la desviación supera un 5%, en la calculadora) y con nuevas aportaciones — el recomendado en España: no vendes nada (no tributas) y diriges el dinero nuevo al activo infraponderado. Efecto secundario virtuoso: rebalancear te obliga mecánicamente a vender lo que ha subido y comprar lo que ha bajado.

La gestión pasiva replica un índice en vez de intentar batirlo, apoyada en la estadística SPIVA que el curso cita por plazos: al año, el 65% de los fondos activos no bate al S&P 500; a 5 años, el 85%; a 10 años, el 90%; a 15 años, el 92%. Cuanto más largo el plazo, más aplasta la ventaja de costes. La calidad de una réplica se mide con el tracking error (la tabla del curso: excelente <0,25%, buena 0,25-0,5%, aceptable 0,5-1%, mala >1%), que nace de las comisiones, los costes de rebalanceo del índice, el muestreo y el efectivo no invertido.

Matiz español importante (enlaza con el Tema 4): los ETFs son más baratos (0,05-0,30%) pero tributan como acciones; los fondos indexados cuestan algo más (0,10-0,50%) pero conservan el régimen de traspasos sin tributar — para quien hace aportaciones periódicas y rebalanceos, el curso recomienda indexados precisamente por esa ventaja fiscal.

La gestión activa intenta batir al índice explotando ineficiencias. Enfoques del curso: análisis fundamental (valor intrínseco: value, growth, quality — las gestoras value españolas que cita: Azvalor, Cobas, Bestinver, Magallanes), cuantitativo (modelos estadísticos, backtesting, factores Fama-French), top-down (de la macro a la empresa: primero región, luego sector, luego valor) y bottom-up (al revés: empresa a empresa, ignorando la macro).

El factor investing (Fama y French, 1992) identifica características que históricamente han pagado prima. Los 5 factores del curso, con sus primas históricas: size (small caps, +2-3% anual), value (empresas baratas, +3-4%, aunque con una década 2010-2020 muy floja), momentum (seguir a los ganadores recientes, +4-6%, a costa de mucha rotación), quality (fundamentales sólidos, +2-3%, con menores caídas) y growth (alto crecimiento — sin prima histórica clara, pero domina los ciclos alcistas). Son primas que aparecen y desaparecen por ciclos — la razón por la que el curso recomienda diversificar también entre estilos (sección 2).

La estrategia Core-Satellite combina lo mejor de ambos mundos: un núcleo (60-80% del patrimonio) en gestión pasiva — barato, diversificado, estable — y satélites (20-40%) de alta convicción: fondos activos con track record excelente (quintil 1, alfa >+1%), temáticos, retorno absoluto, o apuestas geográficas/sectoriales concretas. El ejemplo de costes del curso: 100% activa cuesta ~1,80% anual; 100% pasiva ~0,20%; una core-satellite 70/30 se queda en ~0,59% — mantienes la opción de generar alfa pagando un tercio.

Para el core, el curso escala la complejidad al patrimonio: hasta 50.000€, 1-2 ETFs globales (un MSCI World o FTSE All-World lo resuelve); de 50 a 150k, 3-4 ETFs por geografía; por encima, desglose completo de 5-7. Y dos avisos sobre los satélites: cuidado con los temáticos de moda (el metaverso de 2021), y cuidado con «sobre-satelizar» — ir añadiendo satélites interesantes hasta que el núcleo deja de ser el núcleo. Revisión semestral: un satélite que pasa 2 años fuera del quintil 1-2 se cambia.

TWR (time-weighted) mide la habilidad del gestor eliminando el efecto de tus aportaciones; MWR (money-weighted, la TIR) mide TU resultado real incluyendo tu timing. El ejemplo del curso: un fondo sube 50% y luego cae 30% — para quien invirtió al principio, TWR y MWR coinciden (+5%); para quien metió 50.000€ justo antes de la caída, el TWR sigue siendo +5% pero SU MWR es -8%. Mismo fondo, dos verdades: usa TWR para comparar fondos y MWR para saber cómo te fue a ti.

Del lado del riesgo, más allá de la volatilidad y el drawdown (Temas 4): la downside deviation (solo cuenta las desviaciones negativas — castigar la volatilidad buena no tiene sentido), el VaR (pérdida máxima esperada con un nivel de confianza — en la calculadora, con la fórmula del curso) y el CVaR (cuánto pierdes de media en los casos que superan el VaR — el riesgo de cola que el VaR no cuenta).

Y los ratios de eficiencia: Sharpe (en el panel), Sortino (como Sharpe pero dividiendo por la downside deviation — siempre sale mayor, y refleja mejor las carteras cuya volatilidad es mayormente al alza), Information Ratio (alfa ÷ tracking error: la tabla del curso lo da por bueno a partir de 0,50 y excelente por encima de 0,75 — la métrica para juzgar satélites activos) y Calmar (rentabilidad anualizada ÷ peor caída: bueno >0,5, excelente >1 — la eficiencia medida contra el peor momento, no contra el promedio).

Cierra el tema la atribución de Brinson (¿cuánto de tu resultado vino del reparto y cuánto de la selección? — en el ejemplo del curso, sobreponderar RV al 70% en un año bueno añadió +1,2 puntos por sí solo) y el benchmarking: compara siempre contra un índice de composición similar, público e invertible — una cartera 60/40 se compara contra 60% MSCI World + 40% bonos agregados, no contra el S&P 500 a pelo.

Morningstar y Finect para métricas y comparación de fondos (ya citadas en el Tema 4); Portfolio Visualizer (portfoliovisualizer.com) para backtests de carteras, frontera eficiente y simulaciones Monte Carlo; y las funciones de Excel que lista la nota 05 (DESVEST para volatilidad, TIR para el MWR). Este propio panel es, de hecho, la versión casera de esas herramientas: las mismas fórmulas del curso corriendo sobre datos reales.