Diversificación de la cartera realizada correctamente

Hay varias cosas que hacen los inversores para proteger sus carteras del riesgo. Una forma importante de proteger la cartera de uno es la diversificación. En resumen, esto significa que un inversor elige incluir diferentes 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 canasta». Cuando invierte en muchas áreas, si una falla, el resto asegurará que toda la cartera permanezca intacta. Esta seguridad adicional se puede medir en el aumento de las ganancias que tiende a generar una cartera diversificada en comparación con una única inversión 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 implica invertir en más de un tipo de activo. Esto significa incluir bonos, acciones, materias primas, REIT, híbridos y muchos más en su cartera.

  • Invierta 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 empresas de diferentes industrias, etc.
  • Invierta en activos que no estén significativamente correlacionados. La idea aquí es seleccionar diferentes clases de activos y valores con diferentes ciclos de vida y ciclos para minimizar el impacto de las condiciones adversas que podrían afectar negativamente a su cartera.

Es fundamental tener en cuenta este punto final al componer una cartera diversificada. Sin ella, no importa cuán diversos sean sus tipos de activos, corren el mismo riesgo y, por lo tanto, su cartera responderá colectivamente. Por lo tanto, es fundamental que los inversores elijan inversiones para sus carteras altamente correlacionadas. Es importante señalar que las prácticas de gestión de carteras distinguen entre la diversificación ingenua y la diversificación eficaz (denominada diversificación óptima).

Diversificación ingenua y óptima

La razón por la que la diversificación suele ser una estrategia exitosa es que sus precios no siempre se mueven juntos. Por tanto, la diversificación 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 selecciona diferentes valores al azar con la esperanza de que esto reduzca el riesgo de la cartera debido a la diferente naturaleza de los valores seleccionados. Es simplemente una diversificación ingenua tan sofisticada como los métodos de diversificación que utilizan modelos estadísticos. Sin embargo, cuando la experiencia se basa en un examen cuidadoso de toda la seguridad y el sentido común, la diversificación ingenua es, no obstante, una estrategia eficaz probada para reducir el riesgo de la cartera.

Por otro lado, la diversificación óptima (también conocida como diversificación de Markowitz) adopta un enfoque diferente para crear una cartera diversificada. Aquí, la atención se centra en encontrar activos cuya correlación no sea perfectamente positiva. Esto ayuda a minimizar el riesgo en menos valores y, por lo tanto, puede maximizar el rendimiento. Con este enfoque, las computadoras ejecutan modelos y algoritmos complejos en un intento de encontrar la correlación ideal entre los activos para minimizar el riesgo y maximizar el rendimiento.

Como se muestra arriba, ambos tipos de diversificación (ingenua y diversificación óptima) pueden ser efectivos, simplemente porque la diversificación ocurre cuando distribuye sus increíbles fondos entre diferentes activos.

La diversificación ingenua se refiere al proceso de seleccionar aleatoriamente diferentes activos para su cartera sin utilizar ningún cálculo complicado para decidir cuál elige. A pesar de su naturaleza aleatoria, esta sigue siendo una estrategia eficaz de reducción de riesgos basada en la ley de los grandes números.

Importancia de la correlación

Existe una forma «mejor» de diversificar. Específicamente, al examinar los activos en los que tiene la intención de invertir, encuentre aquellos que generalmente no se muevan 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 son activos que nos interesan. La correlación máxima posible es del 100%, expresada como 1,0. Cuando dos activos tienen una correlación de 1.0, cuando uno se mueve, el otro siempre se mueve. Si bien la medida en que estos activos se mueven puede diferir, 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 diferentes, su correlación se vuelve negativa. Si siempre se mueven el 100% del tiempo en otra dirección, esto se considera -100% o -1. Entonces, al examinar una correlación de activos, cuanto más cerca de -1.0, mayor es el efecto de la diversificación.

La línea de base

Todo el mundo lo tiene claro: los inversores deben diversificar sus carteras para protegerse contra el riesgo. Si bien la diversificación en situaciones extremas será menos eficiente, las condiciones normales del mercado casi siempre significarán que una cartera bien diversificada puede reducir significativamente el riesgo que enfrentan los inversores. Por lo tanto, es vital buscar continuamente diversificar u optimizar su cartera para maximizar la protección que ofrece a las inversiones. Esto significa hacer la debida diligencia para encontrar activos que no se muevan en correlación entre sí en lugar de una diversificación simple e ingenua.

Por otro lado, las supuestas ventajas que proporcionan una diversificación matemática compleja son relativamente vagas. Para el inversor medio resulta aún más claro cómo implementar y operar modelos tan complejos. Los modelos computarizados ciertamente tienen el potencial de ser resueltos e impresionantes, pero eso no significa que sean más precisos, comprensibles o sensibles. Al final, es más importante si un modelo da resultados o no que si se basa en un algoritmo muy complejo.