TRAMPAS DE VAMI: FRECUENCIA DE MUESTREO Y SESGO DE SUPERVIVENCIA

El Índice de Valor Agregado Mensual (VAMI) es una métrica ampliamente utilizada en el análisis de fondos de cobertura, diseñada para rastrear el crecimiento de una inversión hipotética de $1,000 a lo largo del tiempo. Es útil para visualizar la rentabilidad compuesta, comparar fondos y evaluar el rendimiento general. Sin embargo, a pesar de su popularidad, varios supuestos clave y limitaciones de los datos pueden comprometer la precisión del análisis basado en el VAMI. En particular, la frecuencia de muestreo y el sesgo de supervivencia pueden distorsionar los resultados del VAMI, llevando a los inversores a conclusiones erróneas sobre el rendimiento del fondo. Comprender estos inconvenientes es fundamental para quienes utilizan el VAMI como parte de sus herramientas de evaluación de inversiones. En este artículo, examinamos cómo la frecuencia de muestreo y el sesgo de supervivencia influyen en los cálculos del VAMI, cómo estos efectos pueden inducir a error a los inversores y ofrecemos las mejores prácticas para superar o mitigar estos riesgos.

La frecuencia de muestreo se refiere a la frecuencia con la que se registran los datos de rendimiento (mensual, diaria o trimestral) y tiene un efecto significativo en la trayectoria visual de un gráfico VAMI. Si bien VAMI se muestra convencionalmente con datos mensuales, la frecuencia de los rendimientos utilizados en los cálculos de VAMI puede introducir un nivel de distorsión, especialmente cuando se trata de activos de alta volatilidad.

El impacto de la elección del intervalo

La elección del intervalo de muestreo adecuado puede refinar o difuminar la suavidad de los rendimientos representados por VAMI. Los rendimientos mensuales suavizan las oscilaciones de precios de alta frecuencia, lo que podría subestimar las caídas y minimizar la volatilidad. Por el contrario, los rendimientos diarios presentan una imagen granular, pero pueden sobreenfatizar el ruido a corto plazo que podría no reflejar el rendimiento de la estrategia principal.

Volatilidad y capitalización

VAMI se basa en la capitalización para proyectar una curva de rendimiento. Esto lo hace muy sensible al momento y la secuencia de los rendimientos. Por ejemplo, un fondo con unos meses de rentabilidades extremadamente bajas, seguidos de una larga racha positiva, podría parecerse en los gráficos mensuales de VAMI a uno con ganancias mensuales más consistentes. Sin embargo, su dinámica de riesgo-rentabilidad es muy diferente. La elección de la frecuencia de muestreo influye directamente en cómo aparecen y se interpretan estos patrones. Desajuste de frecuencia entre la estrategia y el muestreo Es importante que la frecuencia de los datos coincida con la estrategia de trading subyacente del fondo. Por ejemplo, una estrategia de trading de alta frecuencia (HFT) no debe limitarse a las rentabilidades mensuales para los gráficos de VAMI, ya que esto reduce la volatilidad visible y engaña a los inversores sobre la verdadera dinámica del rendimiento. Por otro lado, una estrategia de compra y retención de acciones puede evaluarse razonablemente utilizando datos mensuales. Distorsión al alza y a la baja VAMI asume una reinversión continua y una capitalización fluida de las rentabilidades. Sin embargo, cuando los datos son escasos o poco frecuentes, cualquier rentabilidad desproporcionada durante un gap puede influir desproporcionadamente en la trayectoria general. Por lo tanto, los inversores podrían verse atraídos por un pronunciado ascenso del VAMI que, en realidad, está determinado por anomalías en los datos de baja frecuencia.

Mejores prácticas para la selección de frecuencias

• Asegúrese de que la granularidad de los datos se alinee con la frecuencia de la estrategia
• Use múltiples gráficos VAMI basados ​​en diferentes frecuencias
• Combine el VAMI con métricas de volatilidad como la desviación estándar o la caída máxima

En última instancia, los inversores deben ser cautelosos con las líneas VAMI demasiado suaves generadas a partir de un muestreo grueso, especialmente si no están desconectadas de la verdadera profundidad de exposición al mercado y el ritmo de negociación del fondo.

El sesgo de supervivencia es otra distorsión crítica que afecta a VAMI, especialmente en las bases de datos de fondos de cobertura y las agregaciones de rendimiento. Se produce cuando solo se incluyen los fondos supervivientes o actuales en el análisis de rendimiento histórico, mientras que se omiten los fondos discontinuados, liquidados o de bajo rendimiento. Esto distorsiona positivamente la rentabilidad histórica y genera una percepción exagerada de éxito.

Cómo se manifiesta el sesgo de supervivencia en VAMI

Dado que VAMI calcula la progresión de una inversión hipotética a lo largo del tiempo, cualquier omisión de fondos fallidos del conjunto de datos inicial genera valores de índice progresivamente más altos. Esto se debe a que no se incluyen las rentabilidades bajas o negativas de los fondos fallidos, dejando solo los fondos con mejor rendimiento en la combinación. Como resultado, la curva VAMI extraída de los fondos supervivientes exagera la eficacia de la estrategia o la clase de activo.

Escenarios comunes de exclusión de datos

• Bases de datos que excluyen fondos tras la liquidación
• Omisión de eventos de reestructuración de fondos
• Informes insuficientes de fondos cerrados o fusionados

Estas exclusiones hacen que la curva VAMI retrospectiva parezca significativamente más favorable que la que un inversor podría haber experimentado al tomar decisiones en tiempo real con todo el universo de inversión.

Implicaciones para inversores y analistas

El sesgo de supervivencia afecta no solo la percepción de las trayectorias VAMI, sino también la evaluación de las estrategias en relación con los índices de referencia. Es especialmente potente al construir carteras de fondos de fondos, ya que los sesgos pueden acumularse en los componentes subyacentes. Una decisión de inversión basada en cifras tan infladas puede generar un rendimiento inferior al enfrentarse a realidades como los riesgos de liquidez, las comisiones o el bajo rendimiento que no se reflejan en el conjunto de datos sesgado.

Identificar y corregir el sesgo

• Utilizar bases de datos que incluyan fondos activos y no cotizados
• Consultar el historial de inclusión mensual de los fondos constituyentes
• Aplicar correcciones estadísticas imputando las rentabilidades probables de los fondos excluidos de la lista

Al comparar gráficos VAMI o realizar la atribución del rendimiento, asegúrese de que los ahorros derivados de la corrección del sesgo superen los costes derivados de las mejoras en la calidad de los datos. Consultar con proveedores de datos o evaluadores externos puede ser especialmente útil en este sentido.