RENDIMIENTO DEL ETF SMART BETA EN TEMPORADA DE MERCADO

Los fondos cotizados en bolsa (ETF) smart beta son un enfoque de inversión híbrido que combina la indexación pasiva con elementos de gestión activa de carteras. A diferencia de los ETF tradicionales, que simplemente replican índices ponderados por capitalización bursátil, los ETF smart beta utilizan estrategias basadas en reglas que ponderan los valores según factores modificados como el valor, el momentum, la baja volatilidad, la calidad o el tamaño. Estos enfoques personalizados están diseñados para superar los índices de referencia tradicionales u ofrecer rentabilidades ajustadas al riesgo superiores a lo largo del tiempo.El término "beta" se refiere a la evolución de un activo en relación con el mercado. Una estrategia "smart beta" busca mejorar la rentabilidad o reducir el riesgo mediante la búsqueda sistemática de fuentes de rentabilidad específicas, conocidas como factores. Algunos de los factores beta inteligentes más comunes incluyen:

• Valor: Invertir en acciones infravaloradas según ratios financieros.
• Momentum: Apostar por acciones que han mostrado tendencias alcistas en sus precios.
• Baja volatilidad: Centrarse en acciones con fluctuaciones históricas de precio más bajas.
• Calidad: Seleccionar empresas con balances sólidos y rentabilidad.
• Tamaño: Inclinarse por empresas más pequeñas que históricamente ofrecen mayores rentabilidades.

Estas estrategias se implementan mediante reglas transparentes y ofrecen a los inversores una exposición eficiente a carteras diversificadas alineadas con estilos de inversión específicos. Los ETFs smart beta son atractivos para inversores institucionales y minoristas que buscan optimizar su exposición más allá de los índices ponderados por el mercado, a la vez que disfrutan de comisiones más bajas en comparación con los fondos de gestión activa.

A pesar de su creciente popularidad, los ETFs smart beta no son inmunes a las caídas del mercado. De hecho, los periodos de tensión en el mercado —cuando las correlaciones tradicionales se rompen o aumentan— pueden afectar significativamente el rendimiento relativo de las estrategias basadas en factores. Por lo tanto, comprender el rendimiento de los ETFs smart beta durante periodos de alta volatilidad o caídas del mercado es vital para que los inversores evalúen su resiliencia y asignación táctica.

Eventos de tensión en el mercado, como la crisis financiera de 2008, la crisis de la COVID-19 en 2020 o las ventas masivas relacionadas con la inflación en 2022, han puesto de relieve la importancia de comprender cómo interactúan y se correlacionan los factores. En condiciones normales, la exposición a diferentes factores puede ofrecer beneficios de diversificación. Sin embargo, durante las convulsiones sistémicas, las correlaciones entre estos factores suelen aumentar, lo que diluye su ventaja de diversificación e impacta en el rendimiento de los ETFs smart beta.

Dinámica de correlación: En mercados tranquilos, la rentabilidad de los factores tiende a mostrar correlaciones bajas o incluso negativas. Por ejemplo, el valor y el momentum suelen moverse de forma inversa, lo que permite que las carteras diversificadas en estos factores experimenten un rendimiento más uniforme.

Sin embargo, en entornos de tensión, los datos históricos muestran que las correlaciones entre los factores convergen. La aversión al riesgo lleva a los inversores a vender acciones indiscriminadamente, lo que puede provocar que todos los ETFs basados ​​en factores, independientemente de su exposición subyacente, sufran pérdidas a la vez. Estos picos de correlación fueron evidentes durante el desplome del mercado de marzo de 2020 relacionado con la COVID-19, cuando los ETFs de beta inteligente, en todos los niveles de valor, tamaño y calidad, experimentaron caídas aceleradas sin apenas margen de maniobra gracias a la diversificación.

Baja volatilidad no siempre defensiva: Si bien las estrategias de baja volatilidad generalmente se consideran más resilientes, su rendimiento en períodos de estrés también puede verse comprometido. Si las ventas masivas del mercado se deben a shocks macroeconómicos o restricciones de liquidez, las acciones de baja volatilidad, a pesar de su menor beta, pueden caer significativamente, especialmente si los inversores se apresuran a salir de las operaciones congestionadas.

Medición de la correlación factorial: Se pueden utilizar modelos cuantitativos como las matrices de correlación móvil o el análisis de componentes principales (PCA) para monitorizar las relaciones factoriales a lo largo del tiempo. Durante períodos de estrés, estas herramientas ayudan a revelar anomalías o distorsiones en los beneficios esperados de la cobertura. Para los ETFs multifactoriales de beta inteligente, gestionar el creciente riesgo de correlación resulta crucial para evitar un bajo rendimiento simultáneo en diferentes grupos de señales.

Además, las inclinaciones sectoriales entre los distintos ETFs de factores contribuyen a una correlación atípica en situaciones de crisis. Por ejemplo, los ETFs de valor pueden mostrar una mayor ponderación en energía o finanzas (sectores particularmente sensibles a las crisis macroeconómicas), lo que altera dinámicamente las correlaciones durante períodos de tensión.

En última instancia, los inversores que dependen en gran medida de la diversificación basada en factores deben reconocer las condiciones bajo las cuales la independencia de los factores se disuelve y las correlaciones gravitan hacia una sola, lo que aumenta la exposición sistémica en estrategias que antes eran divergentes.

Las caídas representan la caída de una inversión desde su máximo hasta su mínimo, captando la gravedad de las pérdidas durante las fases turbulentas del mercado. En el caso de las estrategias smart beta, examinar las características de las caídas revela información crucial sobre su perfil de riesgo, especialmente en condiciones de estrés, donde las suposiciones de protección pueden fallar.

Caídas históricas por factor: Cada factor smart beta muestra un comportamiento de caída único en función del contexto macroeconómico predominante. Por ejemplo, los ETF de valor, especialmente aquellos centrados en sectores cíclicos profundos, han experimentado históricamente caídas prolongadas durante las recesiones económicas. El período posterior a 2008 fue testigo de una década de bajo rendimiento de los factores de valor en comparación con los índices de referencia orientados al crecimiento. Por el contrario, las estrategias de momentum pueden amplificar las pérdidas durante fuertes reversiones del mercado, cuando los líderes anteriores caen abruptamente en desgracia.

Naturaleza defensiva de la baja volatilidad: Los ETF de baja volatilidad suelen presentar menores pérdidas desde su máximo hasta su mínimo durante las recesiones. Durante la crisis de la COVID-19, muchos fondos de baja volatilidad superaron a los índices generales en términos relativos. Sin embargo, no escaparon a pérdidas absolutas y, en algunos casos, se quedaron considerablemente rezagados durante el repunte inmediato del mercado, obteniendo así un rendimiento inferior a lo largo de un ciclo completo.

Error de Seguimiento y Aumento de la Volatilidad: A medida que se intensifica la tensión, los ETFs smart beta pueden experimentar un elevado error de seguimiento (desviaciones respecto a su índice de referencia). Esto refleja tanto dislocaciones en el modelo factorial como un mayor riesgo sistémico. El pico de volatilidad y las dislocaciones del mercado durante marzo de 2020 provocaron una importante dispersión de seguimiento entre los ETFs smart beta centrados en la calidad y basados ​​en el tamaño.

Patrón Estilizado de Rotación: Una característica destacada de las fases de caída es la rotación del capital entre los factores. En la práctica, la caída en un factor suele generar oportunidades de reversión a la media en otros. Esto explica por qué los ETF multifactor pueden presentar caídas más moderadas, dependiendo del esquema de ponderación y el grado de diversificación entre señales de baja correlación.

Estrés de liquidez y diferencial de negociación: Durante las caídas del mercado, la liquidez de los ETF smart beta puede deteriorarse. Los amplios diferenciales entre oferta y demanda y la iliquidez de la cesta subyacente exacerban las pérdidas, especialmente en el caso de los ETF que replican segmentos menos líquidos (por ejemplo, valores de pequeña capitalización). Esto puede generar mayores costes de transacción y posibles dislocaciones de precios en relación con el valor liquidativo durante los reembolsos en situaciones de estrés.

Percepción del inversor y riesgo de reembolso: Los flujos de reembolso en los ETF de factores durante las caídas también contribuyen a la degradación del rendimiento. Los inversores pueden abandonar las exposiciones a factores a largo plazo debido a un rendimiento inferior al esperado a corto plazo o al riesgo general, lo que crea un ciclo de retroalimentación que amplifica las caídas. Por lo tanto, comprender el componente conductual de las salidas de los inversores resulta esencial para la modelización del riesgo adaptada al estrés.En conclusión, si bien los ETFs smart beta ofrecen ventajas estructurales en cuanto a coste y exposición al estilo, su rendimiento en condiciones adversas depende en gran medida de la trayectoria de inversión. Las correlaciones entre factores se estrechan, los beneficios de la diversificación se debilitan y las pérdidas de valor pueden ser profundas y prolongadas sin una planificación adecuada de la rotación ni estrategias dinámicas de gestión del riesgo.