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Quant: consistencia y rentabilidad en mercados emergentes


En los fondos cuantitativos, casi todo se reduce a la eficacia del modelo. En este caso, el modelo toma los 1.100 componentes del MSCI Emerging Markets y los clasifica en función de factores fundamentales y de momentum, seleccionando los valores del top 20% de la lista que se sobreponderan hasta 50 pb –en la estrategia Active Quant- respecto a su peso en el índice, respetando siempre los criterios de riesgo y construcción del portafolio que evitan desviaciones respecto al índice tanto por países como por sectores.

“Este modelo funciona mejor que el de otros fondos cuantitativos emergentes y que el propio índice por dos razones, en primer lugar, nuestros filtros cuantitativos son los adecuados y además están en constante revisión para mejorar el modelo y adaptarlo al mercado, y en segundo lugar porque nuestro sistema de construcción del portafolio y de control del riesgo es propietario, y minimiza la rotación de la cartera”.

McCune explica algo que todos sabemos: “operar en mercados emergentes es caro, por lo que si el modelo me da señales constantes de compra y venta aunque la selección de valores sea acertada, el rendimiento se me va en comisiones”. El fondo Robeco Active Quant Emeging Markets Equity tiene una rotación anual del portafolio del 50%-55%, mientras en su categoría, la media está entre el 70% y el 75%. “Nuestro modelo nos da señal de venta de un valor cuando este se posiciona en el último quintil, y solo en ese momento lo sustituiremos por el mejor valor disponible del primer quintil, además, en total no superamos las 180 posiciones en el fondo, que permite un manejo eficiente del portafolio”.

El especialista resalta también la importancia del equipo humano. “Por un lado contamos con dieciocho personas dedicadas a la investigación del modelo, entre los que hay siete PhDs y cuatro profesores universitarios. El compromiso hacia el desarrollo y la mejora del modelo es total. Además, podemos apoyarnos en el equipo de análisis fundamental de Robeco que nos ayuda con el “ruido” que puede provocar el modelo: anomalías en operaciones corporativas, qué clase de cada acción –ADR o listing local- es más conveniente comprar para maximizar la liquidez y minimizar el coste de la transacción, etc”, explica.

Un ejemplo de cómo el modelo se mejora de forma constante es la introducción de la beta ajustada en los factores de sentimiento del modelo. “Cuando manejas un modelo cuantitativo basado en momentum, uno de los problemas que puedes tener es que si compras lo que mejor se ha comportado en los últimos doce meses y estás en un mercado alcista, realmente lo que estás comprando es todo aquello con beta muy alta, que invariablemente va a ser lo que más va a caer si el mercado se da la vuelta”, reseña McCune. “Hemos conseguido neutralizar este efecto ajustando los factores de sentimiento por la beta del valor, así, compramos los valores que realmente tienen un mejor comportamiento relativo a su beta y evitamos parte de la volatilidad ante los cambios de sentimiento del mercado”.

El modelo otorga un 50% del presupuesto de riesgo a factores fundamentales, y otro 50% a los de sentimiento. “Esto se traduce en que el modelo se alimenta en un tercio de inputs de sentimiento, más volátiles, y en dos tercios de inputs fundamentales”, señala McCune. “Además es importante resaltar que el modelo se aplica por países, comparando empresas mexicanas con empresas mexicanas, por ejemplo, con lo que se neutraliza de raíz el riesgo de sobreponderar un país”.

En conjunto, esta estrategia cuantitativa emergente de Robeco maneja 9.600 millones de dólares, aunando los activos en la estrategia Core Quant, que asume una posición activa máxima por valor de 20 puntos básicos, los de la estrategia Active Quant, que aumenta hasta 50 puntos básicos la exposición activa máxima por valor, y lo que está bajo el mandato separado inicial que data de 2006.

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