La diversificación es un principio clave en la construcción de carteras, pero las carteras equiponderadas a menudo no consiguen ofrecer una verdadera diversificación del riesgo. Este estudio muestra que una asignación basada en el capital puede ocultar una fuerte concentración en un pequeño número de factores de riesgo subyacentes.
Analizamos una cartera multiactivo sencilla compuesta por diez ETFs que abarcan acciones, bonos, materias primas, crédito, capital privado y Bitcoin. A pesar de tener pesos iguales, el riesgo está altamente concentrado en unos pocos activos volátiles y amplificado por fuertes correlaciones entre activos, especialmente dentro de los mercados de renta variable y crédito.
La estrategia de risk parity reduce esta concentración al equilibrar las contribuciones al riesgo y mejora el rendimiento ajustado al riesgo, aunque a costa de menores rentabilidades. Una mejora adicional se consigue mediante una asignación basada en clustering, que agrupa activos similares y distribuye el riesgo entre fuentes de retorno más independientes.
Los resultados demuestran que la diversificación efectiva depende de la estructura de los factores de riesgo y no del número de activos o de pesos iguales en capital.
Introducción
La diversificación es uno de los principios más fundamentales de la construcción de carteras. Sin embargo, en la práctica, a menudo es más aparente que real.
Las carteras que parecen diversificadas desde el punto de vista de la asignación de capital pueden seguir estando fuertemente concentradas en un pequeño número de factores de riesgo subyacentes.
Para ilustrar este punto, construimos una cartera multiactivo sencilla compuesta por diez ETFs ampliamente utilizados que cubren acciones, bonos, materias primas, crédito, capital privado y Bitcoin obtenidos de EODHD.com —patrocinador de nuestro blog— (y como oferta especial, los lectores de nuestro blog pueden disfrutar de un descuento exclusivo del 30% en los planes premium de EODHD).
Cada activo recibe una ponderación igual del 10%, creando una asignación aparentemente bien diversificada.
Todos los análisis son proporcionados por Quantpedia Portfolio Analysis. En primer lugar, analicemos nuestra cartera mediante el informe Portfolio Risk Parity.
El gráfico de la izquierda muestra la asignación equiponderada, mientras que el gráfico de la derecha presenta la descomposición de las contribuciones al riesgo.
A pesar de los pesos de capital idénticos, la cartera está lejos de estar equilibrada. Una parte sustancial del riesgo total proviene de unos pocos activos dominantes, especialmente Bitcoin, las acciones del Nasdaq y el capital privado.
Los instrumentos de menor volatilidad, como los bonos gubernamentales, contribuyen solo marginalmente al riesgo total.
El rendimiento de los componentes destaca aún más esta asimetría. Los activos de alta volatilidad dominan las fluctuaciones de la cartera y determinan en gran medida la trayectoria general de los rendimientos, mientras que otros activos desempeñan un papel secundario.
Este desequilibrio se amplifica todavía más por la estructura de correlación de la cartera.
La matriz de correlaciones muestra que muchos activos están estrechamente relacionados. Las exposiciones a renta variable (SPY, QQQ, EFA) presentan una elevada correlación mutua, mientras que los instrumentos de crédito se comportan de forma similar a las acciones.
El capital privado también está estrechamente vinculado a los mercados públicos. Incluso Bitcoin, que a menudo se percibe como un diversificador, muestra una correlación positiva con los activos de riesgo en un rango de entre 0,3 y 0,4.
Como resultado, la cartera contiene múltiples posiciones que representan efectivamente el mismo riesgo subyacente.
La cartera equiponderada resultante ofrece un rendimiento sólido, pero su comportamiento está impulsado principalmente por exposiciones concentradas.
Las caídas coinciden con periodos de tensión en los mercados bursátiles y otros activos de riesgo, confirmando que los beneficios de diversificación son limitados.
Asignación basada en el riesgo
Una forma natural de abordar este problema es pasar de una asignación basada en capital a una asignación basada en riesgo.
En lugar de asignar pesos iguales, la cartera se construye de forma que cada activo contribuya con una porción similar del riesgo total.
Los pesos de risk parity se ajustan dinámicamente, reduciendo la exposición a activos de alta volatilidad como Bitcoin y las acciones, al tiempo que aumentan las asignaciones a componentes de menor volatilidad como los bonos.
Esto produce una distribución más equilibrada de las contribuciones al riesgo entre los distintos activos.
El impacto de este ajuste es visible en la curva de capital. En comparación con la cartera equiponderada, la estrategia de risk parity muestra una trayectoria más suave y con reducciones significativas en los drawdowns.
La contrapartida es una menor rentabilidad absoluta.
Las métricas de rendimiento confirman esta observación. Aunque las rentabilidades disminuyen, la volatilidad cae aún más, lo que conduce a una mejora del rendimiento ajustado al riesgo.
Los drawdowns también se reducen de manera significativa, algo coherente con el objetivo de una asignación basada en el riesgo.
Más allá del Risk Parity: Clustering
Aunque el risk parity mejora la distribución del riesgo, no resuelve completamente el problema de los activos correlacionados.
Si varios instrumentos comparten comportamientos similares, asignar riesgo a nivel de activo puede seguir provocando concentraciones ocultas.
Para abordar esta cuestión, aplicamos técnicas de clustering para identificar grupos de activos con características de rentabilidad similares.
Los resultados muestran que los activos forman de manera natural un pequeño número de grupos.
Bitcoin aparece como un clúster independiente, mientras que las acciones y los instrumentos de crédito se agrupan conjuntamente, y los bonos forman otro grupo.
Esto confirma que el número real de fuentes independientes de riesgo es significativamente menor que el número de activos de la cartera.
La composición de los clústeres permanece relativamente estable a lo largo del tiempo, lo que sugiere que estas relaciones son persistentes y no temporales.
Esta observación motiva un enfoque alternativo: en lugar de asignar riesgo entre activos individuales, el riesgo puede asignarse entre clústeres.
Asignación de riesgo basada en clustering
Las estrategias de risk parity basadas en clustering buscan igualar las contribuciones al riesgo a nivel de clúster.
Esto conduce a una diversificación más efectiva entre fuentes independientes de retorno.
Los resultados muestran que los enfoques basados en clustering pueden mejorar el rendimiento en comparación con un risk parity tradicional.
Las rentabilidades son mayores, mientras que el riesgo permanece controlado, lo que conduce a métricas ajustadas al riesgo más sólidas y a mejores características de drawdown.
Conclusión
El análisis demuestra que las carteras equiponderadas suelen crear una ilusión de diversificación, ya que el riesgo de la cartera suele estar impulsado por un conjunto limitado de factores comunes y reforzado por fuertes correlaciones entre activos.
El risk parity mejora esta situación al trasladar el foco desde los pesos de capital hacia las contribuciones al riesgo, reduciendo la concentración en activos de alta volatilidad y produciendo un perfil de riesgo más equilibrado.
Sin embargo, los métodos basados en clustering proporcionan una mejora adicional al tener explícitamente en cuenta la estructura de correlaciones y agrupar activos similares, lo que conduce a una representación más precisa de las fuentes independientes de riesgo y a una diversificación más robusta.
Autor: David Mesicek, Analista Cuantitativo Junior, Quantpedia