Los inversores hacen varias cosas para proteger sus carteras contra el riesgo. Una forma importante de proteger la cartera es diversificando. En resumen, esto significa que un inversor opta por incluir varios tipos de valores e inversiones de diferentes emisores e industrias. La idea aquí es la misma que el viejo adagio "no pongas todos tus huevos en una sola canasta". Cuando inviertes en muchas áreas, si una falla, el resto asegurará que la cartera en su conjunto permanezca segura. Esta seguridad adicional se puede medir en las mayores ganancias que una cartera diversificada tiende a generar en comparación con una inversión individual del mismo tamaño.
La diversificación es una gran estrategia para cualquiera que busque reducir el riesgo de su inversión a largo plazo. El proceso de diversificación incluye invertir en más de un tipo de activo. Esto significa incluir bonos, acciones, materias primas, REIT, híbridos y más en su cartera.
- Invertir en varios valores diferentes dentro de cada activo. Una cartera diversificada distribuye las inversiones en diferentes valores del mismo tipo de activo, lo que significa múltiples bonos de diferentes emisores, acciones en varias compañías de diferentes industrias, etc. Invertir en activos que no están significativamente correlacionados entre sí. La idea aquí es elegir diferentes clases de activos y valores con diferentes tiempos de vida y ciclos para minimizar el impacto de cualquier condición negativa que pueda afectar negativamente a su cartera.
Este punto final es crítico a tener en cuenta al componer una cartera diversificada. Sin él, no importa cuán diversificados sean sus tipos de activos, pueden ser vulnerables al mismo riesgo y, por lo tanto, su cartera reaccionará al unísono. Por lo tanto, es clave para los inversores evitar elegir inversiones para sus carteras que estén altamente correlacionadas. Es importante notar que dentro de las prácticas de gestión de cartera hay una distinción entre la diversificación ingenua y la diversificación efectiva (también conocida como diversificación óptima).
Diversificación ingenua y óptima
La razón por la que la diversificación suele ser una estrategia exitosa es que los activos separados no siempre hacen que sus precios se muevan juntos. Por lo tanto, una diversificación bastante ingenua puede ser beneficiosa (sin embargo, en el peor de los casos, también puede ser contraproducente). La diversificación ingenua es un tipo de estrategia de diversificación en la que un inversor simplemente elige diferentes valores al azar con la esperanza de que esto reducirá el riesgo de la cartera debido a la naturaleza variada de los valores seleccionados. La diversificación ingenua simplemente no es tan sofisticada como los métodos de diversificación que utilizan modelos estadísticos. Sin embargo, cuando lo dicta la experiencia, el examen cuidadoso de cada valor y el sentido común, la diversificación ingenua es una estrategia efectiva comprobada para reducir el riesgo de cartera.
La diversificación óptima (también conocida como diversificación Markowitz), por otro lado, adopta un enfoque diferente para crear una cartera diversificada. Aquí, el enfoque está en encontrar activos cuya correlación entre sí no sea perfectamente positiva. Esto ayuda a minimizar el riesgo en menos valores, lo que a su vez también puede ayudar a maximizar el rendimiento. Con este enfoque, las computadoras ejecutan modelos y algoritmos complejos en un intento por encontrar la correlación ideal entre los activos para minimizar el riesgo y maximizar el rendimiento.
Como se indicó anteriormente, ambas formas de diversificación (diversificación ingenua y óptima) pueden ser efectivas, simplemente porque la diversificación resulta cuando distribuye sus fondos invertibles en diferentes activos.
La diversificación ingenua se refiere al proceso de seleccionar aleatoriamente diferentes activos para su cartera sin usar ningún cálculo complejo para decidir cuál elegir. A pesar de su naturaleza aleatoria, esta sigue siendo una estrategia efectiva para disminuir el riesgo según la ley de grandes números.
El significado de la correlación
Hay una forma "mejor" de diversificar. Específicamente al examinar los activos en los que piensa invertir, para encontrar aquellos que no tienden a moverse hacia arriba o hacia abajo en correlación entre sí. Al hacer esto, puede reducir efectivamente el riesgo de su cartera. Esto funciona debido a la correlación, un concepto importante en estadística. La correlación es la medida del grado o grado en que dos valores numéricos separados se mueven juntos. Aquí, esos valores que nos interesan son activos. La cantidad máxima de correlación posible es del 100%, que se expresa como 1.0. Cuando dos activos tienen una correlación de 1.0, cuando uno se mueve, el otro siempre se mueve. Aunque la cantidad que mueven estos activos puede ser diferente, una correlación de 1.0 indica que siempre se mueven juntos en la misma dirección. Por el contrario, cuando dos activos se mueven en direcciones opuestas, su correlación es negativa. Si siempre se mueven el 100% del tiempo en la dirección opuesta, esto se considera -100% o -1. Entonces, al examinar la correlación de los activos, cuanto más cerca de -1.0, mayor será el efecto de la diversificación.
La línea de fondo
Todo el mundo lo tiene claro: los inversores deben diversificar sus carteras para protegerse contra el riesgo. Aunque se vuelve menos eficiente diversificar en condiciones extremas, las condiciones típicas del mercado casi siempre significarán que una cartera bien diversificada puede reducir significativamente el riesgo que enfrentan los inversores. Por lo tanto, es clave esforzarse por mejorar u optimizar continuamente la diversificación de su cartera para maximizar la protección que ofrece sus inversiones. Esto significa realizar la debida diligencia para localizar activos que no se mueven en correlación entre sí en lugar de una diversificación simple e ingenua.
Por otro lado, los supuestos beneficios que proporciona la compleja diversificación matemática son relativamente poco claros. Cómo aplicar y operar modelos tan complejos es, aún más, poco claro para el inversionista promedio. Claro, los modelos computarizados tienen la capacidad de parecer convincentes e impresionantes, pero eso no significa que sean más precisos o perspicaces que simplemente ser sensibles. Al final, es más importante si un modelo produce o no resultados que si se basa en un algoritmo altamente complejo.
