Aunque los fondos de inversión y los fondos de cobertura pueden analizarse utilizando métricas y procesos muy similares, los fondos de cobertura requieren un nivel adicional de profundidad para abordar su nivel de complejidad y sus retornos esperados asimétricos. Los fondos de cobertura generalmente solo son accesibles para los inversores acreditados, ya que requieren el cumplimiento de menos regulaciones de la SEC que otros fondos.
Este artículo abordará algunas de las métricas críticas para comprender al analizar los fondos de cobertura, y aunque hay muchos otros que deben considerarse, los incluidos aquí son un buen lugar para comenzar un análisis riguroso del rendimiento de los fondos de cobertura.
Retornos absolutos y relativos
Al igual que en el análisis del rendimiento de los fondos mutuos, los fondos de cobertura deben evaluarse para obtener un rendimiento tanto absoluto como relativo. Sin embargo, debido a la variedad de estrategias de fondos de cobertura y la singularidad de cada fondo de cobertura, es necesario comprender bien los diferentes tipos de rentabilidad para identificarlos.
Los rendimientos absolutos le dan al inversor una idea de dónde clasificar el fondo en comparación con los tipos de inversiones más tradicionales. También conocido como el rendimiento total, el rendimiento absoluto mide la ganancia o pérdida experimentada por un fondo.
Por ejemplo, un fondo de cobertura con rendimientos bajos y estables es probablemente un mejor sustituto para las inversiones de renta fija que para las acciones de los mercados emergentes, que podrían ser reemplazados por un fondo macro global de alto rendimiento.
Los rendimientos relativos, por otro lado, permiten a un inversor determinar el atractivo de un fondo en comparación con otras inversiones. Los comparables pueden ser otros fondos de cobertura, fondos mutuos o incluso ciertos índices que un inversor está tratando de imitar. La clave para evaluar los rendimientos relativos es determinar el rendimiento durante varios períodos de tiempo, como los rendimientos anualizados de uno, tres y cinco años. Además, estos rendimientos también deben considerarse en relación con el riesgo inherente a cada inversión.
El mejor método para evaluar el rendimiento relativo es definir una lista de pares, que podría incluir una sección transversal de fondos mutuos tradicionales, índices de renta fija o de renta fija y otros fondos de cobertura con estrategias similares. Un buen fondo debería funcionar en los cuartiles superiores para cada período que se analice con el fin de demostrar efectivamente su capacidad de generación alfa.
Medición de riesgo
Hacer un análisis cuantitativo sin considerar el riesgo es como cruzar una calle concurrida con los ojos vendados. La teoría financiera básica indica que los rendimientos descomunales solo pueden generarse asumiendo riesgos, por lo que, aunque un fondo puede exhibir excelentes rendimientos, un inversor debe incorporar el riesgo en el análisis para determinar el rendimiento ajustado del riesgo del fondo y cómo se compara con otras inversiones.
Hay varias métricas utilizadas para medir el riesgo:
Desviación Estándar
Entre las ventajas de usar la desviación estándar como una medida de riesgo están su facilidad de cálculo y la simplicidad del concepto de una distribución normal de retornos. Desafortunadamente, esa es también la razón de su debilidad al describir los riesgos inherentes a los fondos de cobertura. La mayoría de los fondos de cobertura no tienen rendimientos simétricos, y la métrica de desviación estándar también puede enmascarar la probabilidad mayor de lo esperado de grandes pérdidas.
Valor en riesgo (VaR)
El valor en riesgo es una métrica de riesgo que se basa en una combinación de desviación estándar y media. Sin embargo, a diferencia de la desviación estándar, no describe el riesgo en términos de volatilidad, sino más bien como la cantidad más alta que probablemente se perderá con una probabilidad del cinco por ciento. En una distribución normal, está representado por el cinco por ciento más a la izquierda de los resultados probables. El inconveniente es que tanto la cantidad como la probabilidad pueden subestimarse debido a la suposición de rendimientos distribuidos normalmente. Todavía debe evaluarse cuando se realiza un análisis cuantitativo, pero un inversor también debe considerar métricas adicionales al evaluar el riesgo.
Oblicuidad
La asimetría es una medida de la asimetría de los rendimientos, y analizar esta métrica puede arrojar luz adicional sobre el riesgo de un fondo.
La figura siguiente muestra dos gráficos con medias idénticas y desviaciones estándar. El gráfico de la izquierda está positivamente sesgado. Esto significa la media> mediana> modo . Observe cómo la cola derecha es más larga y los resultados de la izquierda se agrupan hacia el centro. Aunque estos resultados indican una mayor probabilidad de un resultado que es menor que la media, también indica la probabilidad, aunque baja, de un resultado extremadamente positivo como lo indica la larga cola en el lado derecho.
Asimetría positiva y asimetría negativa. Imagen de Julie Bang © Investopedia 2020
Un sesgo de aproximadamente cero indica una distribución normal. Cualquier medida de asimetría que sea positiva probablemente se parecería a la distribución de la izquierda, mientras que la asimetría negativa se asemeja a la distribución de la derecha. Como puede ver en los gráficos, el peligro de una distribución sesgada negativamente es la probabilidad de un resultado muy negativo, incluso si la probabilidad es baja.
Curtosis
La curtosis es una medida del peso combinado de las colas de una distribución en relación con el resto de la distribución.
En la Figura 2, la distribución a la izquierda exhibe curtosis negativa, lo que indica una menor probabilidad de resultados alrededor de la media y una menor probabilidad de valores extremos. Una curtosis positiva, la distribución a la derecha, indica una mayor probabilidad de resultados cerca de la media, pero también una mayor probabilidad de valores extremos. En este caso, ambas distribuciones también tienen la misma media y desviación estándar, por lo que un inversor puede comenzar a tener una idea de la importancia de analizar las métricas de riesgo adicionales más allá de la desviación estándar y VAR.
Curtosis negativa y curtosis positiva. Imagen de Julie Bang © Investopedia 2020
Ratio de Sharpe
Una de las medidas más populares de los retornos ajustados al riesgo utilizados por los fondos de cobertura es la relación de Sharpe. La relación de Sharpe indica la cantidad de rentabilidad adicional obtenida por cada nivel de riesgo asumido. Un índice de Sharpe mayor que 1 es bueno, mientras que los índices por debajo de 1 pueden juzgarse en función de la clase de activo o la estrategia de inversión utilizada. En cualquier caso, las entradas para el cálculo de la razón de Sharpe son la media, la desviación estándar y la tasa libre de riesgo, por lo que las razones de Sharpe pueden ser más atractivas durante períodos de tasas de interés bajas y menos atractivas durante períodos de tasas de interés más altas.
Medición del rendimiento con índices de referencia
Para medir con precisión el rendimiento del fondo, es necesario tener un punto de comparación con el cual evaluar los rendimientos. Estos puntos de comparación se conocen como puntos de referencia.
Hay varias medidas que se pueden aplicar para medir el rendimiento en relación con un punto de referencia. Estos son tres comunes:
Beta
Beta se denomina riesgo sistemático y es una medida de los rendimientos de un fondo en relación con los rendimientos de un índice. A un mercado o índice que se compara se le asigna una beta de 1. Un fondo con una beta de 1.5, por lo tanto, tenderá a tener un rendimiento de 1.5 por ciento por cada movimiento de 1 por ciento en el mercado / índice. Un fondo con una beta de 0, 5, por otro lado, tendrá un rendimiento del 0, 5 por ciento por cada rendimiento del 1 por ciento en el mercado.
Beta es una excelente medida para determinar cuánta exposición de capital, a una clase de activo en particular, tiene un fondo y permite a un inversionista determinar si y / o qué tan grande se justifica la asignación a un fondo. La beta se puede medir en relación con cualquier índice de referencia, incluidos los índices de renta variable, renta fija o fondo de cobertura, para revelar la sensibilidad de un fondo a los movimientos en el índice en particular. La mayoría de los fondos de cobertura calculan beta en relación con el índice S&P 500 ya que están vendiendo sus rendimientos en función de su relativa insensibilidad / correlación al mercado de renta variable más amplio.
Correlación
La correlación es muy similar a la beta en que mide los cambios relativos en los retornos. Sin embargo, a diferencia de beta, que supone que el mercado impulsa el rendimiento de un fondo hasta cierto punto, la correlación mide qué tan relacionados pueden estar los rendimientos de dos fondos. La diversificación, por ejemplo, se basa en el hecho de que diferentes clases de activos y estrategias de inversión reaccionan de manera diferente a factores sistemáticos.
La correlación se mide en una escala de -1 a +1, donde -1 indica una correlación negativa perfecta, cero indica que no hay ninguna correlación aparente y +1 indica una correlación positiva perfecta. Se puede lograr una correlación negativa perfecta comparando los rendimientos de una posición larga de S&P 500 con una posición corta de S&P 500. Obviamente, por cada aumento porcentual en una posición, habrá una disminución porcentual igual en la otra.
El mejor uso de la correlación es comparar la correlación de cada fondo en una cartera con cada uno de los otros fondos en esa cartera. Cuanto menor sea la correlación entre estos fondos, más probable es que la cartera esté bien diversificada. Sin embargo, un inversor debe desconfiar de demasiada diversificación, ya que los rendimientos pueden reducirse drásticamente.
Alfa
Muchos inversionistas suponen que alfa es la diferencia entre el rendimiento del fondo y el rendimiento de referencia, pero en realidad considera la diferencia en los rendimientos en relación con la cantidad de riesgo asumido. En otras palabras, si los rendimientos son un 25 por ciento mejores que el índice de referencia, pero el riesgo asumido fue un 40 por ciento mayor que el índice de referencia, alfa sería realmente negativo.
Dado que esto es lo que la mayoría de los administradores de fondos de cobertura dicen agregar a los rendimientos, es importante entender cómo analizarlo.
Alpha se calcula utilizando el modelo CAPM:
ERi = Rf + βi × (ERm −Rf) donde: ERi = Rentabilidad esperada de la inversiónRf = Tasa libre de riesgoβi = Beta de la inversiónERm = Rentabilidad esperada del mercado
Para calcular si un administrador de fondos de cobertura agregó alfa en función del riesgo asumido, un inversor puede simplemente sustituir la beta del fondo de cobertura en la ecuación anterior, lo que resultaría en un rendimiento esperado del rendimiento del fondo de cobertura. Si los rendimientos reales exceden el rendimiento esperado, entonces el administrador del fondo de cobertura agregó alfa en función del riesgo asumido. Si el rendimiento real es menor que el rendimiento esperado, entonces el administrador del fondo de cobertura no agregó alfa en función del riesgo asumido, a pesar de que los rendimientos reales pueden haber sido más altos que el índice de referencia relevante. Los inversores deben querer administradores de fondos de cobertura que agreguen alfa a los rendimientos con el riesgo que asumen, y que no generen retornos simplemente asumiendo un riesgo adicional.
La línea de fondo
Realizar un análisis cuantitativo de los fondos de cobertura puede ser muy lento y desafiante. Sin embargo, este artículo ha proporcionado una breve descripción de métricas adicionales que agregan información valiosa al análisis. También hay una variedad de otras métricas que pueden usarse, e incluso las discutidas pueden ser más relevantes para algunos fondos de cobertura y menos relevantes para otros.
Un inversor debería poder comprender más los riesgos inherentes a un fondo en particular haciendo el esfuerzo de realizar algunos cálculos adicionales, muchos de los cuales se calculan automáticamente mediante software analítico, incluidos los sistemas de proveedores como Morningstar, PerTrac y Zephyr.
