Gestión automatizada de la inversión: un enfoque hacia los roboadvisors y los fondos indexados

GRADO EN COMERCIO TRABAJO FIN DE GRADO “GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS” RAÚL GARIJO CABANILLAS FACULTAD DE COMERCIO VALLADOLID, JUNIO DE 2023 UNIVERSIDAD DE VALLADOLID GRADO EN COMERCIO CURSO ACADÉMICO 2022/2023 TRABAJO FIN DE GRADO “GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS” Trabajo presentado por: Raúl Garijo Cabanillas Firma: Tutor: Justina Casado Fuente Firma: FACULTAD DE COMERCIO Valladolid, junio de 2023 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN…………………………………………………………..…… 7 2. HISTORIA Y EVOLUCIÓN DE LOS ROBOADVISORS…………..…… 9 2.1. EVOLUCIÓN DEL ROBOADVISOR EN EL MERCADO ESPAÑOL…. 12 3. MARCO TEÓRICO……………………………………………………….……. 14 3.1. INVERSIÓN O GESTIÓN ACTIVA…………..…………………...…...…. 14 3.2. INVERSIÓN O GESTIÓN PASIVA………………………..……………… 15 3.3. FUNDAMENTO TEÓRICO DE LA INVERSIÓN PASIVA…….......…… 16 3.3.1. TEORÍA DEL MERCADO EFICIENTE DE FAMA………....… 16 3.3.2. TEORÍA DE LA CARTERA MODERNA DE MARKOWITZ.… 19 3.3.3. COEFICIENTE DE SHARPE……………………………..……. 22 3.3.4. EL MODELO BLACK-LITTERMAN………………….……..…. 23 3.4. ÍNDICES DE MERCADO………………………………………...……….. 25 3.5. JOHN BOGLE Y LOS FONDOS INDEXADOS……………...…………. 27 4. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA INVERSIÓN PASIVA……..…. 30 5. FUNCIONAMIENTO DEL ROBOADVISOR…………………………....... 34 5.1. ASIGNACIÓN DEL PERFIL INVERSOR …………………….……….... 34 5.2. SELECCIÓN DE LAS CLASES DE ACTIVOS.………………………… 37 5.3. ASIGNACIÓN ÓPTIMA DE CADA CLASE DE ACTIVOS….…….…… 38 5.4. SELECCIÓN DEL VEHÍCULO DE INVERSIÓN…………………….….. 40 5.5. MONITORIZACIÓN Y REAJUSTES DE LA CARTERA ………….…… 40 6. ANÁLISIS COMPARATIVO DE TRES ROBOADVISORS……..……… 41 7. CONCLUSIONES………………………………………………………...……. 49 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS……………………………………...…..... 51 ÍNDICE DE GRÁFICOS Y TABLAS………………………………………….…. 53 ANEXOS…………………………………………………………………………..….. 54 GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 7 1. INTRODUCCIÓN La tecnología ha provocado en los últimos años un impacto significativo en el sector de la inversión y la gestión patrimonial, transformando la forma en la que clientes y proveedores de servicios se relacionan. La mayor relación entre entidades financieras y empresas tecnológicas ha favorecido la llegada de un nuevo tipo de servicios, denominados fintech, que han forzado a las entidades tradicionales a reinventarse y han ido adquiriendo en los últimos años más importancia. La inversión y la gestión patrimonial se realizan mediante productos y servicios cada vez más innovadores. Un ejemplo de Fintech son los roboadvisor. Según Investopedia, éstos se pueden definir como una plataforma digital que proporciona servicios de inversión y planificación financiera automatizados y basados en algoritmos con poca o ninguna supervisión humana. Los roboadvisors se adaptan especialmente bien a las necesidades y preferencias de la generación de los millennials (aquellos nacidos entre 1981 y 1996) al ofrecer una experiencia de uso digital, simplificada, y automatizada. Los roboadvisors ofrecen una mayor transparencia al proporcionar información clara sobre las estrategias de inversión, los costos y los rendimientos esperados. También permiten a los inversores acceder y controlar sus carteras a través de aplicaciones móviles y plataformas online. Por último, han ayudado a democratizar la gestión de inversiones, permitiendo a inversores con poca experiencia y conocimientos acceder a un sector reservado hasta ahora a grandes patrimonios. Todas estas ventajas han despertado mi interés en analizar este novedoso producto de inversión, tanto desde la perspectiva de cliente, como de profesional del sector financiero. El modelo de banca tradicional está basado en la venta de productos escasamente adecuados al perfil del usuario, caros, poco eficientes, complejos de entender, y con una operativa anticuada. No es sorprendente, por tanto, que según un estudio de “Millennial Disruption Index”, 7 de cada 10 millennials están tan descontentos con su banco que prefieren ir al dentista antes que a la oficina bancaria. La crisis financiera de 2008 expuso una serie de problemas del sector financiero tradicional, como una regulación deficiente, falta de ética de muchos gestores, conflicto de GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 8 intereses entre empresas y clientes. Esto provocó un desencanto y una falta de confianza entre gran parte de la población y el ámbito de la inversión, lo cual es especialmente grave en el contexto económico actual y considerando los retos de futuro a los que nos enfrentamos: El envejecimiento de la población, la inflación, la precariedad laboral y la automatización de muchos puestos de trabajo. Por esto, la necesidad de los particulares de buscar formas de invertir novedosas es cada vez mayor. La cuestión por tanto es saber si la inversión pasiva en general, y los roboadvisors en particular, por sus características de transparencia, bajos costes y sencillez de uso, pueden ser el servicio financiero ideal para acercar el mundo de la inversión a un mayor sector de la población. También es relevante analizar qué supone para los servicios financieros tradicionales la llegada de los gestores automáticos. En otros sectores, la aparición de empresas como Amazon, Uber, o Airbnb han provocado un cambio disruptivo. En el caso de las finanzas tradicionales es aún pronto para saber si la llegada de la tecnología supone una amenaza o una oportunidad. Los roboadvisors, incluso en una forma temprana de su evolución, ya han conseguido competir con los actores tradicionales. La inminente revolución de la inteligencia artificial nos hace plantear la cuestión de si en el futuro las máquinas sustituirán por completo a los gestores humanos, o por el contrario cada uno encontrará su nicho especializado. Desde un punto de vista metodológico, en este trabajo pretendo realizar un análisis del roboadvisor partiendo desde el marco teórico sobre el que se fundamenta. La primera parte del trabajo, por tanto, está dedicada realizar un breve recorrido histórico desde su aparición hasta la actualidad, a explicar los diferentes tipos de inversión financiera que existen, poniendo énfasis en la inversión pasiva y las diferentes teorías económicas sobre las cuales ésta se apoya, y por último de los instrumentos y herramientas financieras de las que hace uso. Una vez explicada la teoría, el siguiente objetivo es conocer el funcionamiento interno de los roboadvisor a través del estudio de un caso real. Se analiza la metodología que utilizan para perfilar a los clientes y cómo es el proceso que usan para crear las carteras de inversión óptimas. La última parte del trabajo es un estudio del sector de los roboadvisors en el mercado español, con una comparativa de las características de los principales productos. Se realiza un examen más detallado del líder del mercado en España, Indexa Capital y dos de sus principales competidores, Openbank y MyInvestor. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 9 2. HISTORIA Y EVOLUCIÓN DE LOS ROBOADVISORS Debido a la crisis financiera mundial de 2008, las instituciones financieras de inversión tradicionales se enfrentaron a una enorme crisis de pérdida de confianza del público, lo que de repente dio una ventaja competitiva considerable a una serie de empresas financieras que aprovechan las nuevas tecnologías. Estas empresas, que sustituyen a los asesores tradicionales por modelos informáticos y algoritmos para ofrecer soluciones de inversión personal, atrajeron a los inversores por su sencillez, su enfoque de inversión optimizado y su alto nivel de transparencia. Betterment y Wealthfront, creados en Estados Unidos a finales de 2008, son los primeros robo-asesores del mundo. Durante los primeros años ofrecieron sus servicios a grandes patrimonios, y es a partir del año 2010 cuando empiezan a aceptar clientes con patrimonios más modestos Su principal posicionamiento era ofrecer servicios financieros que normalmente tenían altas barreras de entrada para la clase media y los inversores minoristas. El objetivo de los fundadores de Wealthfront, Andy Rachleff y Dan Carroll, era democratizar el acceso al asesoramiento financiero. Para ello, ampliaron su modelo a pequeños inversores con menos de 10.000 dólares de patrimonio. Actualmente, Wealthfront tiene 610.000 clientes y un volumen de activos gestionados valorado en 43.000 millones de dólares. El modelo de negocio original de Betterment se inclinaba más hacia la planificación del patrimonio a largo plazo, como los servicios financieros para la jubilación, y sus clientes objetivo eran principalmente profesionales con estudios e ingresos medios superiores a 200.000 dólares. Betterment posee en la actualidad más de 36.000 millones de dólares bajo gestión, y más de 800.000 clientes. Desde 2015, instituciones financieras tradicionales como Vanguard y Charles Schwab, tras ver el potencial de los roboadvisor, también han lanzado sus propias soluciones de asesoramiento automatizado o han adquirido plataformas de negocio relacionadas. En la actualidad, Vanguard y Charles Schwab ocupan los dos primeros puestos por volumen de activos, con 140.000 millones y 70.000 millones de dólares cada uno. En la actualidad, el sector estadounidense de los roboadvisor cuenta con el mayor número de usuarios del mundo debido a sus ventajas como pionero y a la gran familiaridad GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 16 La inversión pasiva surge de forma teórica a mediados del siglo XX y tiene su primera aplicación práctica en el año 1975 con la aparición en EEUU de un fondo indexado al índice bursátil Standard and Poors 500. Como se puede apreciar en el gráfico siguiente el crecimiento de ambos estilos de inversión fue casi nulo entre los años 2008 y 2012. Sin embargo, a partir de esa fecha hasta la actualidad el crecimiento de la inversión pasiva ha sido cuatro veces superior al de la activa. En Estados Unidos la inversión pasiva en 2019 ya representaba cerca del 50% del total de dinero manejado por entidades financieras. Gráfico 5. Evolución del crecimiento en EE. UU. de fondos activos y pasivos (base 100). Fuente: Morningstar 3.3. FUNDAMENTO TEÓRICO DE LA INVERSIÓN PASIVA 3.3.1. TEORÍA DEL MERCADO EFICIENTE DE FAMA La Hipótesis de los Mercados Eficientes (HME) es una teoría de la inversión desarrollada por catedrático de economía de la Universidad de Chicago Eugene Fama. La investigación de Fama quedó plasmada en su libro de 1970, “Efficient Capital Markets: A review of theory and empirical work”. En la obra, Fama expone la idea de que “ganar al mercado” es casi imposible de realizar de forma continuada en el tiempo. Es decir, GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 17 la posibilidad de obtener rendimientos de inversión mejores que la media general de los mercados, ejemplificada ésta en índices como el S&P 500. Según la HME, es posible que en el corto plazo un inversor seleccione un activo que le proporcione grandes beneficios. Sin embargo, Fama considera que esto es algo atribuible únicamente a la suerte o porque el inversor ha conseguido aprovechar una ineficiencia del mercado. Fama, llevó a cabo una exhaustiva investigación sobre los patrones de cotización de las acciones. La hipótesis sostiene que en los precios de un activo ya está incorporada plenamente toda la información pasada y presente y las expectativas de futuro disponibles, por lo cual los precios actuales de las acciones son la mejor aproximación al valor objetivo de una empresa. Según Fama, al estar en un mercado eficiente, cualquier evento futuro que pueda afectar a la cotización modificará el precio tan rápido que ningún gestor podrá obtener un beneficio del evento. Por tanto, considera una pérdida de tiempo analizar los valores, ya que no habrá ninguno que esté sobrevalorado o infravalorado. Seleccionar valores de forma activa, por lo tanto, una vez restados los costes de esa gestión no permite superar las estrategias de gestión pasiva. A largo plazo “batir el mercado” es imposible. Fama identifica tres factores que determinan el mayor o menor grado de eficiencia del mercado: • Número de participantes: Cuanto mayor es el número de inversores y por tanto el volumen de negociación de un mercado mayor será su eficiencia. Ejemplos de mercados eficientes son el mercado de divisas, el mercado de materias primas negociado en Chicago o la bolsa de valores de Nueva York. • Información disponible: Cuanta más información dispone el inversor sobre el mercado mayor será su eficiencia. Por ejemplo, la información disponible sobre los mercados de economías occidentales es mayor de la que se dispone de mercados de economías emergentes. Así, el mercado de EE. UU, por ejemplo, será más eficiente que el de China. • Costes de transacción: Según sean más altos los costes de operar en un mercado, menos eficiente será este.. Los inversores preferirán operar en otros mercados donde puedan conseguir mayores beneficios. Dentro de la hipótesis existen tres tipos de mercados eficientes en función del tipo de información disponible: GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 18 • Débil: Los precios ya incorporan toda la información histórica. Esto hace que no sea posible predecir tendencias futuras usando datos de precios y volúmenes del pasado. La implicación de esto es que los inversores que usen el análisis técnico no podrán superar el mercado. • Semifuerte: Además de la información histórica, los precios incorporan toda la información pública disponible. Es decir, el precio incorpora la información que se puede obtener a partir de los datos fundamentales de las empresas (situación financiera, crecimiento, recursos propios, etc…). El inversor que utilice el análisis fundamental no podrá obtener ninguna ventaja sobre el resto de los inversores. • Fuerte: Los precios incorporan toda la información relativa a una empresa, incluso la privada. Gráfico 6. Tipos de mercados eficientes. Fuente: IG.com En la práctica, numerosas investigaciones, como así indican Cortés y Corzo (2009), apuntan a que los mercados funcionan con una forma de eficiencia débil. Se asume como cierta la frase que afirma que “rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras”. Esos estudios, no obstante, no apoyan la idea de que los precios reflejen siempre de forma fiel el valor intrínseco de una empresa, lo cual descartaría la existencia de mercados con eficiencia semifuerte. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 19 La forma fuerte representa un caso extremo, al asumir que existen inversores que disponen de información privilegiada con suficiente antelación para beneficiarse de ella, hecho que está penado por la legislación de la mayoría de los países. Una crítica que se suele hacer a la HME es que asume que los inversores actúan de forma racional. En la realidad no siempre siguen de forma fiel el análisis técnico o fundamental. El factor psicológico también interviene en su forma de invertir. Por otro lado, la información especulativa o los rumores en ocasiones tienen tanta o más influencia en el precio que la información relevante. En resumen, según Fama, la inversión pasiva es más beneficiosa en los mercados más eficientes, y es en esos mercados dónde interesa enfocarse en fondos pasivos que ofrezcan el mismo rendimiento que el propio mercado. Intentar superar ese rendimiento implica asumir unos riesgos excesivos e innecesarios. 3.3.2. TEORÍA DE LA CARTERA MODERNA DE MARKOWITZ La teoría moderna de carteras, (“Modern Portfolio Theory” o MPT en inglés), es un modelo para la optimización de carteras de inversión mediante la combinación de varios tipos de activos, Fue desarrollado por el economista Harry Markowitz, catedrático de la Universidad de California, en su trabajo "Portfolio Selection", publicado en el Journal of Finance en 1952. Este modelo permite maximizar la rentabilidad de una cartera de inversión para un determinado nivel de riesgo aceptable. Para ello crea una cartera diversificada en varias clases de activos cuyo rendimiento y volatilidad no esté correlacionado. Esta diversificación en distintos activos ayuda a reducir el riesgo potencial de la cartera, ya que este riesgo será en realidad menor que el de cualquiera de los activos individuales que la integran. Por lo tanto, el objetivo del inversor a la hora de crear una cartera no debería ser analizar de forma aislada el rendimiento y riesgo de cada activo, sino ver cómo ese rendimiento y riesgo afectan al resto de activos de la cartera. Desde su creación, la MPT constituye la base teórica sobre la que se han ido desarrollando distintos modelos de optimización de carteras de inversión, y sigue siendo utilizado por inversores y gestores de todo el mundo. Markowitz postuló seis supuestos para su modelo: GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 20 1. Los inversores actúan de forma racional (intentan maximizar la rentabilidad minimizando los riesgos). 2. Los inversores solo aceptarán niveles superiores de riesgo si se ven recompensados con rendimientos más elevados. 3. Los inversores tienen libre acceso a información justa y correcta sobre la rentabilidad y el riesgo. 4. Los mercados son eficientes. 5. Los mercados carecen de costes de gestión o impuestos. 6. Los rendimientos de los distintos activos financieros no fluctúan independientemente unos de otros. Los activos están correlacionados, es decir, su covarianza es distinta de cero. Según Markowitz, la rentabilidad de una cartera vendrá determinada por el promedio ponderado de las rentabilidades de sus activos. El riesgo de una cartera es, según la teoría, su volatilidad, calculada como la varianza o desviación típica de los resultados obtenidos. Sin embargo, no depende únicamente de la variancia individual de los distintos activos, sino que también toma en consideración la covarianza entre los diferentes activos. Por lo tanto, para reducir el riesgo es clave la diversificación en activos que tengan rendimientos con una correlación o covariancia negativa, es decir, que cuando el rendimiento de uno de ellos varía en un sentido, el otro lo hace en sentido opuesto. Por ejemplo, puede aparecer una noticia que haga que el valor de las acciones de empresas europeas disminuya, y al mismo tiempo provoque que el valor del oro aumente. Una cartera correctamente diversificada no implica tanto incluir una gran cantidad de activos en la cartera cómo que estos sean clases de activos diferentes entre sí. Existen tres tipos de diversificación: • Diversificación temporal: Se puede definir como la reducción de la proporción de valores de riesgo en la cartera a medida que la inversión se acerca a su vencimiento. Con la diversificación temporal, el riesgo del accionista es menor cuanto más largo es el horizonte temporal. La cartera debe estar invertida con renta variable de riesgo al principio del horizonte temporal, y cuanto más nos GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 21 acercamos a la madurez, la inversión en renta variable de riesgo debe disminuir. • Diversificación geográfica: Es el acto de ampliar las inversiones en activos de riesgo en el mercado financiero de diferentes países. Al diversificar la cartera por áreas geográficas, el objetivo es reducir el riesgo sistemático. La exposición al riesgo de una crisis en otro país (cambio del valor de la moneda local o decisión particular del banco nacional, por ejemplo) se reduce gracias a la diversificación de la cartera. • Diversificación sectorial: Consiste en incluir en la cartera de inversión acciones de empresas pertenecientes a distintos sectores de actividad. Un concepto clave de la teoría de Markowitz es el de la frontera eficiente. Una cartera es eficiente cuando se cumple que para un nivel de rendimiento esperado no existe otra cartera con menor riesgo, o también, dicho de forma inversa, se puede definir como cartera eficiente aquella que para un nivel de riesgo asumido no tiene una alternativa que proporcione un rendimiento superior. La frontera eficiente es el conjunto de carteras eficientes, y de forma gráfica se representa como la línea resultante de unir los puntos en los que se ubican las diferentes carteras eficientes sobre un plano en dos dimensiones, en el que el eje X representa el riesgo y el eje Y representa el porcentaje de rendimientos. Dicha frontera o línea nos indica qué carteras están optimizadas en la relación rentabilidad-riesgo, y toda aquella solución que se encuentra a la derecha de la frontera nos proporcionará resultados menos eficientes. No existe una frontera de Markowitz común a todas las carteras y situaciones, ya que los valores van variando según la coyuntura en que se encuentre el mercado. Por último, hay que recalcar que, aunque la relación rentabilidad – riesgo es quien define la forma de la curva, es cada inversor quien decide sobre qué punto de la frontera de Markowitz quiere posicionarse. Así, aquellos con aversión al riesgo buscarán posicionarse en la zona izquierda de la curva (donde la volatilidad es más cercana a cero), y los más arriesgados lo harán en la zona derecha, en busca de una rentabilidad más alta con la posibilidad de sufrir pérdidas más sustanciales. En el gráfico 7 podemos ver un ejemplo de una frontera eficiente, formada por la unión de los puntos que representan las carteras óptimas. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 22 Gráfico 7. Frontera eficiente. Fuente: PlantillaPyme El modelo de Markowitz es considerado como la base fundacional de la teoría de selección de carteras y ha conseguido un gran éxito a nivel teórico, dando lugar a múltiples desarrollos y derivaciones. Sin embargo, debido principalmente a la complejidad matemática del modelo su utilización en la práctica entre gestores de carteras y analistas de inversiones no ha sido tan extensa como podría suponerse de su relevancia teórica. 3.3.3. COEFICIENTE DE SHARPE Uno de los indicadores más usados para analizar el rendimiento de una cartera de activos financieros es el coeficiente o ratio de Sharpe. Creado en 1966 por William F. Sharpe, es un indicador que mide la rentabilidad en función del riesgo asumido. La motivación de Sharpe para desarrollar su coeficiente surge de una limitación del planteamiento de Markowitz, en concreto, la complejidad de cálculo creciente a medida que aumenta el número de activos que componen la cartera. Si tenemos dos activos, para calcular el riesgo necesitamos conocer el valor de dos varianzas (una por acción) y otras dos covarianzas; con tres acciones tendremos tres varianzas y seis covarianzas; y con cinco acciones hay que manejar cinco varianzas y 20 covarianzas. El cálculo del coeficiente de Sharpe se realiza primero restando al rendimiento promedio de un periodo determinado de una inversión el tipo de interés libre de riesgo, entendiendo este concepto como la rentabilidad de una inversión sin riesgo, normalmente los bonos a corto plazo del tesoro estadounidense o alemán. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 23 Después se divide el resultado obtenido por la volatilidad de la inversión, o de forma específica, su desviación típica. 𝑠 = 𝑟 𝑝− 𝑟 𝑓 𝜎𝑝 Ésta es la ecuación, donde 𝑟 𝑝 representa el riesgo de la cartera, 𝑟 𝑓el tipo libre de riesgo y 𝜎𝑝 la volatilidad de la cartera. Cualquier inversión con riego que no obtenga una rentabilidad superior a la del tipo de interés libre de riesgo tendrá un coeficiente de Sharpe negativo y, por sentido común se debería rechazar. Se considera que el coeficiente de Sharpe debe tener un valor superior a 0,5 para que la inversión sea aceptable. Así, la volatilidad no será superior al doble de la rentabilidad de la inversión menos la tasa libre de riesgo. De este modo, si por ejemplo el bono alemán ofrece una rentabilidad del 2% y la volatilidad de nuestro activo de renta variable es del 18%, su rentabilidad debe ser superior al 11%, para que el coeficiente de Sharpe supere el 0,5. En resumen, se trata de un instrumento útil para comparar diferentes inversiones y determinar cuál ofrece la mejor relación entre riesgo y rendimiento. Sin embargo, es importante tener en cuenta que tiene limitaciones y no debe ser utilizado como el único factor para tomar decisiones de inversión, ya que no considera otros aspectos importantes como la liquidez, la calidad de la gestión o los objetivos individuales de los inversores. 3.3.4. EL MODELO BLACK-LITTERMAN En el año 1992, Robert Litterman y Fischer Black crearon el llamado “Modelo de distribución de activos en la gestión de carteras”. El objetivo que perseguían al desarrollar este modelo es crear un sistema de optimización de carteras similar al de Markowitz, es decir, también basado en optimizar en términos de rentabilidad-volatilidad, pero que consiguiera tener una implementación práctica más sencilla. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 24 El modelo Black-Litterman es un enfoque de asignación de activos que toma como base la teoría moderna de carteras de Markowitz y añade las opiniones subjetivas de los inversores sobre los rendimientos esperados para determinar en qué medida la asignación resultante de activos debe desviarse de los pesos inicialmente asignados a la cartera. La premisa de este modelo consiste en considerar que el modelo de Markowitz tiene algunas limitaciones que dificultan su aplicación en la práctica.. Al utilizar datos de rendimientos históricos para predecir la rentabilidad futura de los activos, el modelo asume que los mercados se comportarán de igual forma, lo cual no sucede siempre en la realidad. El modelo BL intenta superar este problema combinando la información histórica con las opiniones subjetivas del gestor y obtener así de esta manera los rendimientos esperados de los activos. Posteriormente, estos resultados se introducen en el optimizador de Markowitz para obtener las carteras eficientes. El modelo de Black-Litterman implica introducir un sesgo humano a la información obtenida mediante la observación y el análisis de los mercados. El modelo, por lo tanto, no elimina al gestor, sino que su trabajo se considera fundamental para conseguir los mejores resultados. A pesar de que de forma general se considera al modelo BL como una mejora sobre la teoría moderna de carteras, hay que tener en consideración que al introducir en el modelo opiniones subjetivas se aumenta la posibilidad de incluir sesgos o suposiciones equivocadas. Por ejemplo, una opinión excesivamente optimista sobre una clase de activos conllevará una ponderación en la cartera superior a la asignada inicialmente por el modelo de Markowitz, y si posteriormente esa clase de activos no responde a esas expectativas, puede provocar pérdidas de mayor cuantía. Aquellos inversores que hagan uso del modelo Black-Litterman han de ser conscientes de este problema y deben realizar actualizaciones periódicas de sus estimaciones y de forma inmediata reequilibrar las ponderaciones de su cartera. Un ejemplo de la aplicación práctica del modelo BL es el siguiente: Para la creación de una cartera diversificada por regiones geográficas, una firma gestora utiliza la teoría moderna de carteras, la cual asigna un peso a las acciones de países emergentes de un 5% del total. El equipo gestor considera que los países emergentes van a tener un desempeño muy positivo en los próximos años. Tras confirmar sus opiniones con diversos modelos analíticos y diferentes predicciones sobre la situación económica de esta GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 25 región, toman la decisión de sobreponderar el peso de las acciones de los mercados emergentes en la cartera. Modifican el resultado obtenido inicialmente para de esta forma incluir hasta un 15% de acciones de países emergentes y posteriormente vuelven a realizar la optimización mediante el modelo de Markowitz. 3.4. ÍNDICES DE MERCADO Un índice, dentro del contexto financiero, es una medida estadística creada para representar el rendimiento o la variación en el tiempo del valor de un conjunto de activos financieros. Estos activos pueden ser acciones, bonos, materias primas u otros instrumentos financieros. Tienen como objetivo proporcionar al inversor una visión sobre el desempeño de un mercado específico, una industria, un sector o un conjunto de una clase de activos. Si nos referimos a acciones hablaremos entonces de índices bursátiles. Estos índices son utilizados para evaluar y comparar el rendimiento de las acciones o activos incluidos en ellos. Algunos de los índices bursátiles más conocidos a nivel mundial son: 1. S&P 500: Es un índice ponderado por capitalización de mercado que contiene a las 500 compañías más grandes y ampliamente negociadas en las bolsas de valores de Estados Unidos. 2. Dow Jones Industrial Average (DJIA): Es uno de los primeros índices bursátiles que aparecieron e incluye a 30 grandes compañías industriales de Estados Unidos. 3. NASDAQ Composite: Es un índice que incluye a todas las acciones cotizadas en el mercado NASDAQ, es decir, las principales empresas tecnológicas de EE. UU. 4. FTSE 100: Es el índice principal de la Bolsa de valores de Londres y está compuesto por las 100 compañías más grandes por capitalización de mercado en el Reino Unido. 5. DAX 30: Es el índice de referencia de la Bolsa de Frankfurt en Alemania y sigue el comportamiento de las 30 compañías más grandes y líquidas en dicho mercado. 6. Nikkei 225: Es el índice de referencia de la Bolsa de Valores de Tokio en Japón y está compuesto por las 225 compañías con más volumen de negociación en dicho mercado. Como vemos, los índices incluyen un grupo de empresas que comparten alguna característica como puede ser su origen geográfico, su tamaño, o bien el sector o industria al GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 32 y más significativamente, para un periodo de 5 años el 87% obtienen peores resultados que el fondo índice. Gráfico 9. Porcentaje de fondos que no superan a su índice. Fuente: SPIVA En el caso concreto de la industria española de gestión de activos, según datos de la investigación de Fernández y del Campo (2010) para la Universidad de Navarra, muestran que entre los años 1991-2009 solo 2 de los 59 fondos de renta variable nacional han superado a su índice de referencia. Además, de los fondos analizados que tienen más de 15 años de historia, solo 14 de 368 obtienen una rentabilidad superior a la de los bonos de Estado a 10 años. En el caso de fondos de 10 años de antigüedad solo 16 del total de 1.117 observados superan la rentabilidad de los bonos. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 33 Según datos de VDOS, en 2022 tan solo el 14,5% de los fondos que invierten en renta variable española han conseguido superar al IBEX en el largo plazo. Por otra parte, entre los inconvenientes de la gestión pasiva podemos señalar los siguientes: Tienen límites preestablecidos: Los fondos pasivos se ciñen a un conjunto predeterminado de inversiones con poca variación entre fondos. Los gestores de cartera no tienen que mantener determinadas acciones y bonos cuando invierten activamente. Esto significa que disponen de un conjunto más amplio de opciones entre las que elegir y también pueden aprovechar las oportunidades de negociación a corto plazo. Menor control sobre las inversiones: Si se invierte en una selección predeterminada de valores de un índice, no se puede hacer ajustes si determinados sectores o empresas han empezado a obtener peores resultados. Tampoco se tiene control sobre las participaciones individuales de la cartera. También es posible que no le gusten determinadas empresas por razones morales o personales. Se compran acciones que están sobrevaloradas: Los fondos pasivos suelen priorizar la compra de valores de gran capitalización. Esta sobreexposición elimina la ventaja de la diversificación al concentrar una parte importante de nuestra cartera en un número reducido de empresas. No obtiene rendimientos superiores a los del mercado: Al invertir en un fondo pasivo, está invirtiendo en el conjunto del mercado o en el índice. Por lo tanto, no obtendrá rendimientos por encima (o por debajo) del mercado o del índice. Falta de capacidad de reacción ante los cambios del mercado: Por ejemplo, si se produce un acontecimiento grave que afecta al mercado, el fondo pasivo se limitará a mantener el mercado/índice. No hay capacidad de desinvertir para reducir el riesgo a la baja o de invertir más para aprovechar las caídas temporales de una inversión. De todo lo anterior podemos deducir que la inversión pasiva resulta especialmente atractiva para los inversores que quieren invertir de forma sencilla, sin necesidad de dedicar tiempo a estudiar el mercado o a gestionar el día a día de sus inversiones, y cuyo objetivo es buscar rendimientos consistentes a largo plazo y con poca volatilidad. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 34 5. FUNCIONAMIENTO DEL ROBOADVISOR Según la investigación de Beketov, Lehman & Wittke, se pueden distinguir 5 etapas principales en el flujo de trabajo de un roboadvisor: 1. Asignación del perfil inversor: Mediante cuestionarios se identifica la tolerancia al riesgo de los clientes, así como sus objetivos y horizonte temporal de inversión. Normalmente, las preguntas tratan sobre la edad, los ingresos, los ahorros, la experiencia previa en inversiones y los objetivos de inversión. 2. Selección de las clases de activo: Se seleccionan los activos óptimos que se van a combinar. 3. Asignación óptima de cada clase de activo: La mayoría de los sistemas aplican el enfoque de la Teoría Moderna de Carteras, complementado y modificado por diversos métodos (por ejemplo, optimización Black-Litterman). 4. Selección del vehículo de inversión: Se eligen los instrumentos con menor coste y más eficientes según el nivel de riesgo para representar cada clase de activos. 5. Monitorización y reajustes de la cartera: Revisión del rendimiento de la cartera, actualización del perfil y reajustes automáticos. Para ilustrar como se lleva este proceso a la práctica he elegido el roboadvisor líder del mercado español, Indexa Capital. 5.1 ASIGNACIÓN DEL PERFIL INVERSOR El perfil inversor de cada cliente gestionado por Indexa Capital se clasifica en función de un cuestionario que evalúa su capacidad de asumir riesgos y su tolerancia a asumirlos. La capacidad de asumir riesgos se mide de forma cuantitativa en función del patrimonio que se posee, de las rentas recibidas y su estabilidad, de los gastos que se tengan, y por último de la edad y la necesidad de liquidez a medio plazo. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 35 El objetivo es conocer la capacidad del cliente de hacer frente a sus gastos una vez alcance la edad de jubilación. La edad influye en gran medida en la capacidad para tomar riesgos. Un inversor joven tiene más tiempo para recuperar posibles pérdidas. Las preguntas del cuestionario que tienen como objetivo analizar la tolerancia son las siguientes: 1. ¿Qué rentabilidad buscas para tu cartera de inversión? • 1-2% anual. Protección frente a la inflación y estabilidad patrimonial. • 3-4% anual. Equilibrio entre estabilidad y crecimiento patrimonial. • 5-6% anual. Crecimiento patrimonial asumiendo un nivel de riesgo superior. • La máxima rentabilidad posible, independientemente del riesgo. 2. El mercado de valores global es a menudo volátil. Imagina que tu cartera de inversiones pierde un 10% de su valor en un mes, ¿qué harías? • Vender todo • Vender algo • Mantener • Comprar más 3. Si piensas en la palabra "riesgo", ¿cuál de las siguientes palabras te viene a la mente? • Pérdida (0 puntos) • Incertidumbre (0.33 puntos) • Oportunidad (1 punto) • Emoción (1 punto) 4. En el pasado, ¿has invertido en acciones o fondos de inversión? • Si • No, aunque conozco los riesgos asociados • No y desconozco los riesgos asociados GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 36 Por otro lado, la tolerancia a asumir riesgos se evalúa según un conjunto de preguntas subjetivas en las que se estudia cómo actúa el cliente ante determinadas situaciones hipotéticas. De igual forma, también se mide la experiencia del cliente con inversiones de riesgo. Si se detectan en las respuestas una falta de consistencia, la valoración global de la tolerancia a tomar riesgo disminuye de forma notable. Las preguntas del cuestionario que sirven para conocer la tolerancia son las siguientes: 5. ¿Qué edad tienes? 6. ¿Cuál es el importe de tus inversiones en activos líquidos? (por ejemplo: cuentas corrientes, depósitos, fondos de inversión, acciones...) 7. ¿Cuáles son tus ingresos anuales después de impuestos? 8. ¿Cómo de estables son tus ingresos actuales y futuros? (por ejemplo: salario, pensión, rentas) • Muy estables (seguramente no se reduzcan) • Estables • Inestables • Muy inestables 9. ¿Qué porcentaje de tus ingresos se van en gastos? (por ejemplo: hipoteca, educación, coche, comida) • Menos del 25% • Entre el 25% y el 50% • Entre el 50% y el 75% • Más del 75% 10. ¿Qué plazo te planteas para tu inversión con Indexa Capital? (recuerda que Indexa Capital está pensado para el largo plazo) • Menos de 1 año • Entre 1 y 2 años • Entre 2 y 5 años • Entre 5 y 10 años • Más de 10 años GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 37 Una vez que conocemos la tolerancia a los riesgos y la capacidad de asumirlos, el perfil del cliente se obtiene mediante una media ponderada entre ambos resultados, dando mayor importancia al valor que ha obtenido un resultado más bajo. 5.2. SELECCIÓN DE LAS CLASES DE ACTIVOS El objetivo de esta etapa es seleccionar clases de activo diversificadas y poco correlacionadas entre sí. Indexa trabaja con tres clases de activos principales: acciones (renta variable), bonos (renta fija) y bonos ligados a la inflación. • Las acciones proporcionan a los inversores exposición al crecimiento económico y ofrecen mayores expectativas de rentabilidad a largo plazo. La contrapartida es una volatilidad alta. • Los bonos entregan una rentabilidad menor que las acciones, a cambio también de un riesgo menor y una correlación relativamente baja con las acciones. A diferencia de otros roboadvisors, Indexa considera que otros activos como el oro o la inversión inmobiliaria indirecta no aporta ninguna ventaja en cuanto a diversificación o correlación. Los activos que utiliza son los siguientes: CLASES DE ACTIVOS BENEFICIOS Acciones Europeas Crecimiento a largo plazo, protección frente a la inflación Acciones de Estados Unidos Crecimiento a largo plazo, protección frente a la inflación Acciones de Japón Crecimiento a largo plazo, protección frente a la inflación Acciones de países emergentes Crecimiento a largo plazo, protección frente a la inflación Acciones área Pacífico sin Japón Crecimiento a largo plazo, protección frente a la inflación Acciones pequeña capitalización Crecimiento a largo plazo, protección frente a la inflación Bonos empresas europeas Rendimiento del capital, baja volatilidad, diversificación Bonos países emergentes cubiertos al euro Rendimiento del capital, exposición a gobiernos emergentes sin riesgo divisa, y diversificación Bonos gobiernos europeos Rendimiento del capital, baja volatilidad, diversificación GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 38 Bonos europeos ligados a la inflación Rendimiento del capital, baja volatilidad, diversificación, protección frente a la inflación Bonos gobierno EE. UU. cubierto al euro Rendimiento del capital, baja volatilidad, diversificación Tabla 1. Clases de activos usados por Indexa Capital. Elaboración propia. 5.3. ASIGNACIÓN ÓPTIMA DE CADA CLASE DE ACTIVOS La asignación de las clases de activo consiste en combinar activos con el objetivo de conseguir la máxima rentabilidad para un nivel de riesgo determinado. Para ello es necesario determinar los pesos de cada clase de activos seleccionados en el paso anterior para cada perfil inversor. En Indexa Capital el procedimiento que han elegido es el descrito por Markowitz. Para poder utilizar el modelo es necesario conocer: • El perfil inversor del cliente (obtenido del cuestionario visto en el punto 5.1) • La rentabilidad que se espera obtener a largo plazo de cada clase de activo • La matriz de varianzas y covarianzas entre las clases de activo Para calcular la rentabilidad lo que se hace es una estimación de la rentabilidad anual media que se espera para cada una de las clases de activos. Esta estimación se obtiene gracias a la información que proporcionan las grandes casas de gestión, como por ejemplo JP Morgan, Franklin Templeton o State Street Global Advisors. También se tiene en consideración la rentabilidad pasada de cada clase de activo y en las expectativas económicas a largo plazo. Para las clases de activo de bonos, la estimación tiene únicamente en cuenta el tipo de interés a largo plazo. Siguiendo la teoría de Markowitz, el riesgo de una clase de activo se estima con su volatilidad histórica (varianza). Posteriormente, el riesgo de esa clase de activo dentro de una cartera se estima con su volatilidad histórica y su correlación con cada una de las otras clases de activo (matriz de covarianzas). GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 39 Las varianzas y correlaciones esperadas se obtienen de las varianzas y covarianzas pasadas, utilizando datos mensuales de rentabilidad de muy largo plazo. En Indexa, utilizan series de datos con inicio en 1998, que es el primer año del que se tienen datos de todas las categorías empleadas. El cuadro resumen con las rentabilidades esperadas y la volatilidad histórica es el siguiente: CLASES DE ACTIVOS RENTABILIDAD ESPERADA VOLATILIDAD ESPERADA Acciones Europeas 7,71% 15,4% Acciones de Estados Unidos 6,15% 15,58% Acciones de Japón 8,04% 16,06% Acciones de países emergentes 8,29% 19,02% Acciones área Pacífico sin Japón 6,7% 17,31% Acciones pequeña capitalización 6,42% 17,15% Bonos empresas europeas 3,79% 4,63% Bonos países emergentes cubierto a Euro 7,08% 10,17% Bonos gobiernos europeos 3,13% 5,93% Bonos europeos ligados a la inflación 3,35% 6,62% Bonos gobierno EEUU cubierto a Euro 3,36% 5,84% Tabla 2. Pesos de los distintos activos usados por Indexa. Elaboración propia Durante el proceso de optimización de la cartera se imponen unos límites a los pesos máximos y mínimos para cada clase de activo, con el objetivo de conseguir la máxima diversificación y que las carteras no queden excesivamente concentradas en un número reducido de activos. La ecuación que se usa para determinar los pesos óptimos de cada activo según el riesgo es: GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 40 donde lo que se busca es hallar los pesos (𝑤𝑖) en cada clase de activo, y los datos son las rentabilidades esperadas de las clases de activo (𝜇𝑖), las varianzas y covarianzas de las clases de activo (𝜎𝑖𝑗), el perfil de riesgo (del 1 al 10) y un factor que se introduce de tal forma que un perfil 5 tenga un perfil medio de riesgo. El resultado final son 10 carteras ordenadas de menor a mayor riesgo. A menor riesgo le corresponde una mayor proporción de “renta fija” (bonos de empresas o de Estados) y las carteras de mayor nivel de riesgo tienen una mayor proporción de “renta variable” (acciones europeas, estadounidenses, japonesas o de mercados emergentes para carteras medianas o grandes). Esto va en consonancia con la idea de que a medida que aumenta el riesgo del perfil inversor también aumenta la proporción de activos con mayor rentabilidad y volatilidad. (Ver tablas 3 y 4 en el anexo con los resultados completos para las 10 carteras) 5.4. SELECCIÓN DEL VEHÍCULO DE INVERSIÓN En este paso se selecciona el fondo de inversión o ETF más adecuado para cada clase de activo. Indexa selecciona los vehículos en función de 3 características: Liquidez del fondo: Es la facilidad de poder comprar o vender el fondo en un plazo de tiempo corto. Está directamente relacionada con el tamaño del fondo. Comisiones: El objetivo es elegir dentro de los fondos más líquidos aquellos que tengan comisiones más bajas. Error de seguimiento: Es la medida usada para determinar lo bien que realiza el fondo el seguimiento de su índice. La mayoría de los fondos indexados consiguen una réplica con un error entre 0,2% y 0,4%. El objetivo es acercarse lo más posible al 0%. 5.5. MONITORIZACIÓN Y REAJUSTES DE LA CARTERA Indexa realiza los rebalanceos necesarios cuando se producen los siguientes hechos: • Cambio de edad del cliente: GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 41 A medida que pasa el tiempo, un cliente va cumpliendo años y su capacidad de tomar riesgos irá disminuyendo. Por ello se actualiza el perfil inversor de forma anual y en caso necesario se modifica la cartera elegida inicialmente para adecuarla al nuevo perfil inversor del cliente. • Actualización del perfil inversor: También de forma anual se pide realizar de nuevo el cuestionario para asegurarse de que la situación financiera del cliente no ha cambiado, o su tolerancia al riesgo se haya modificado. • Reajustes automáticos: En Indexa Capital se realiza un reajuste cuando se llega a una diferencia en peso objetivo de 1,5 puntos porcentuales para las carteras de menos de 100 mil euros y de 1,25 puntos porcentuales en las carteras de más de 100 mil euros. Por ejemplo, para una cartera de menos de 100 mil euros, si el peso de un activo es de 15% cuando su peso objetivo debería ser de 12%, lo que se hace es vender parte de ese activo hasta que el peso real coincida con el peso objetivo. De igual forma, se realiza el reajuste también cuando el peso objetivo es inferior al peso real. Por sí mismo, los reajustes no aumentan la rentabilidad, pero sí reducen significativamente el riesgo asumido y la pérdida máxima esperada, lo cual puede agregar, (Swensen, 2005), en promedio un 0,4%. El reajuste automático es la única forma de garantizar que la inversión sigue teniendo el mismo nivel de riesgo que cuando se estableció el perfil del inversor. 6. ANÁLISIS COMPARATIVO DE TRES ROBOADVISORS Se puede clasificar a los distintos roboadvisors que operan en España en diferentes tipos según ciertas características diferenciadoras: Según la forma de propiedad: • Plataformas independientes: Finizens, Finanbest, inbestMe e Indexa Capital. • Asociados a entidades fintech: MyInvestor, Popcoin. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 48 Otro punto positivo es la facilidad de contratación, con un nivel de satisfacción inferior pero cercano al que puede ofrecer Indexa, y muy superior a bancos más tradicionales como Openbank. Al igual que Indexa, también está inscrito al Fondo de Garantía de Inversiones, por lo que ofrece el mismo nivel de seguridad para los clientes. Como puntos negativos está la relativa desconfianza que puede provocar ser un banco poco conocido y con muy escaso tiempo en el mercado. También la plataforma online está anticuada y hace que la experiencia de usuario no sea muy positiva. Se echa en falta más información, como, por ejemplo, gráficas de rendimiento y también un aspecto visual más actual. Para los clientes con menor aversión al riesgo, MyInvestor tiene disponible una cartera muy agresiva compuesta en su totalidad por renta variable, algo que sus competidores no ofrecen. En cuanto a transparencia e información disponible antes de la contratación se encuentra en un punto intermedio. Es fácil encontrar la información relevante, como los costes de gestión o la composición de las carteras, a diferencia de Openbank. Sin embargo, no ofrece ni mucho menos la información relativa al funcionamiento del roboadvisor, los algoritmos usados, o por qué eligen determinados fondos o como perfilan al cliente. De hecho, es llamativo que sus carteras repliquen de forma idéntica las de Indexa, siendo un producto que salió al mercado poco después de aquel. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 49 7. CONCLUSIONES Como observación general podemos afirmar que el análisis y los datos presentados demuestran que los roboadvisors, a pesar de ser un producto todavía relativamente poco conocido para el gran público, son un instrumento de inversión perfectamente válido y que pueden complementar los servicios bancarios y de finanzas más tradicionales. La evolución creciente tanto de nuevos clientes como de volumen de activos gestionados hace pensar que en el futuro próximo los roboadvisors representarán a medio o largo plazo una parte importante del sector financiero. En cuanto al lugar que pueden ocupar dentro de los distintos instrumentos de inversión, se aprecian de forma clara las ventajas que aportan sobre la gestión tradicional, como son los costes reducidos, su imparcialidad, ausencia de conflicto de intereses, y transparencia. Por su naturaleza, un algoritmo proporcionará matemáticamente la mejor respuesta, y lo hará de forma más eficiente. El asesoramiento de inversión proporcionado por los roboadvisors será cada vez más preciso y sofisticado, en particular mediante la mejora de los cuestionarios y la aplicación de nuevos modelos matemáticos, mientras que el asesoramiento humano siempre será bien acogido por clientes específicos que busquen soluciones avanzadas más personalizadas. La aparición de los roboadvisors puede suponer varios cambios en el sector financiero: Uno de ellos es la reducción de comisiones que los bancos cobran a sus clientes. Productos como fondos de inversión o planes de pensiones, que hacen uso de la gestión activa (que en España supone todavía cerca del 90% del total) tienen unas comisiones superiores al 1% o incluso al 2%. Con la llegada de roboadvisors y otros productos automatizados, que tienen, como hemos visto en el análisis, comisiones entorno al 0,50% obligará a los bancos tradicionales a reducir el coste de sus productos. Otro posible cambio es un aumento del número de potenciales clientes en el sector de la inversión financiera. La automatización y la digitalización permite que gente joven y con recursos financieros escasos puedan incorporarse a un mundo hasta ahora cerrado para ellos. Por último, queda saber qué papel ocupará la gestión activa a partir de ahora. La gestión pasiva y los roboadvisors, por su propia concepción, ofrecen una solución óptima, pero genérica, que no tiene en cuenta las particularidades de cada cliente. Es por esto, que, en vez de ser una amenaza a la gestión activa, se conviertan en una oportunidad, desplazando GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 50 la gestión activa a un nicho de mercado centrado en grandes patrimonios y casos particulares que requieran una gestión patrimonial adaptada a sus necesidades. Otro posible escenario alternativo es una gestión híbrida, combinando las ventajas de la automatización con la gestión humana. Un posible punto negativo es el retraso en la implementación de los roboadvisors en el mercado europeo, y especialmente en el español. Las cifras son muy positivas en el mercado de EE. UU. y su crecimiento y evolución no plantean dudas sobre su rentabilidad en el futuro. Sin embargo, fuera de este mercado los datos no son tan positivos, y en Europa son muy pocos los gestores automatizados que consiguen generar beneficios. En España solo Indexa Capital desde 2019 lo ha conseguido. Dado que los costes que tienen y las comisiones que cobran ya son muy escasas, la única forma de generar beneficios es aumentando el número de clientes, sin embargo, es razonable pensar que no todos conseguirán alcanzar un volumen satisfactorio y se produzca un efecto de concentración en el sector, al menos entre las gestoras independientes. Del análisis comparativo entre las principales empresas que operan en España se puede extraer las siguientes conclusiones: • La banca tradicional hasta ahora ha ignorado los roboadvisors. Incluso un banco digital como Openbank ofrece un servicio limitado, con mayores comisiones que su competencia directa. • Indexa Capital ha conseguido ser líder del mercado español a pesar de tener costes más elevados que algunos de sus competidores. El hecho de ser un producto especializado y de calidad en este caso sí que se ha trasladado en éxito. En cuanto al futuro, la rápida transformación que permite la aplicación de la tecnología abre varios interrogantes. Una vez se supere el temor a prescindir del gestor humano aparecerán grandes oportunidades para la entrada de nuevos competidores. Incluso empresas puramente tecnológicas, como Meta, o Google, podrían entrar en el sector de la inversión desarrollando nuevas tecnologías disruptivas que amenacen con eliminar al sector bancario tradicional. El reciente desarrollo de la inteligencia artificial puede suponer una nueva revolución en el mundo de los roboadvisors que por ejemplo permitiría superar las limitaciones de los sistemas basados en cuestionarios y algoritmos, para llegar a ofrecer un producto de inversión casi imbatible, incluso para los mejores gestores humanos. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 51 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Ansejo, U. (2020). Menos costes, más rentabilidad: Mi camino hacia la gestión indexada. Madrid: Indexa Capital AV. Beketov, M., Lehman, K. y Wittke, M. (2018) Roboadvisors: Quantitative methods inside the robots. Journal of Asset Management, 19, pp. 363-370. Recuperado en junio de 2023 de: https://link.springer.com/article/10.1057/s41260-018-0092-9 Benito, J. (2021). El crecimiento imparable de los roboadvisors en España. Fundspeople. 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Sustainability. https://www.mdpi.com/2071-1050/15/7/6016 GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 53 ÍNDICE DE GRÁFICOS, TABLAS E ILUSTRACIONES Índice de gráficos: Gráfico 1. Activos bajo gestión de roboadvisors. Fuente: Statista……………………… 10 Gráfico 2. Número de usuarios de roboadvisors. Fuente: Investment Company Institute…………………………………………………………………………………. 11 Gráfico 3. Crecimiento del beneficio de roboadvisors en EE. UU. Fuente: Statista….. 12 Gráfico 4. Activos gestionados por los roboadvisors españoles. Fuente: Statista……. 13 Gráfico 5. Evolución del flujo neto de fondos activos y pasivos. Fuente: Morningstar.. 16 Gráfico 6. Tipos de mercados eficientes. Fuente: IG.com………………………………. 18 Gráfico 7. Frontera eficiente. Fuente: PlantillaPyme…………………………………..… 22 Gráfico 8. Evolución de fondos gestionados por Vanguard. Fuente: Vanguard..……. 29 Gráfico 9. Porcentaje de fondos que no superan a su índice. Fuente: SPIVA……….. 32 Índice de tablas: Tabla 1. Clases de activos usados por Indexa Capital. Elaboración propia…………... 37 Tabla 2. Pesos de los distintos activos usados por Indexa. Elaboración propia……… 39 Tabla 3. Comparativa de características básicas de los principales roboadvisors. Elaboración propia…………………………………………………………………..... 42 Tabla 4. Rentabilidad comparada de distintas carteras entre 2019 y 2022. Elaboración propia……………………………………………………………………. 44 Índice de ilustraciones: Ilustración 1. Logo de Vanguard…………………………………………………………… 28 Ilustración 2. Homepage de Indexa……………………………………………………….. 45 Ilustración 3: Homepage Openbank Invertimos por Ti………………………………….. 46 Ilustración 4. Homepage roboadvisor de MyInvestor……………………………………. 47 GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 54 ANEXOS Anexo 1: Test de idoneidad de Indexa Capital. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 55 GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 56 Anexo 2: Tabla de rentabilidades de Openbank Invertimos por ti. GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA INVERSIÓN: UN ENFOQUE HACIA LOS ROBOADVISORS Y LOS FONDOS INDEXADOS Garijo Cabanillas, Raúl 57 Anexo 3: Tabla completa pesos de las carteras de fondos indexados de Indexa Capital (menos de 10.000 euros invertidos). Anexo 3: Tabla completa pesos de las carteras de fondos indexados de Indexa Capital (más de 100.000 euros invertidos).