A pesar de que los fondos mutuos 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. Este artículo abordará algunas de las métricas críticas para comprender al analizar los fondos de cobertura, y aunque hay muchas otras que deben considerarse, las que se incluyen en este artículo son un buen lugar para comenzar a realizar un análisis riguroso del rendimiento de los fondos de cobertura.

Rentabilidad del rendimiento De forma similar al análisis del rendimiento del fondo mutuo, los fondos de cobertura deben evaluarse para el rendimiento de rentabilidad absoluta y relativa. Sin embargo, debido a la variedad de estrategias de los fondos de cobertura y la singularidad de cada fondo de cobertura, es necesario comprender bien los diferentes tipos de rendimientos para identificarlos.

Los rendimientos absolutos le dan al inversor una idea de dónde categorizar el fondo en comparación con los tipos de inversión más tradicionales. Por ejemplo, un fondo de cobertura con rendimientos bajos y estables probablemente sea un mejor sustituto de los ingresos fijos que lo sería para el capital de los mercados emergentes, que podría ser reemplazado 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 retornos también deben considerarse en relación con el riesgo inherente a cada inversión, que consideraremos en la siguiente sección.

El mejor método para evaluar el rendimiento relativo es definir una lista de pares, que podría incluir una sección transversal de los fondos mutuos tradicionales, los índices de renta variable 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 analiza con el fin de demostrar de manera efectiva su capacidad de generación de alfa.

Riesgo Hacer análisis cuantitativos sin considerar el riesgo es similar a cruzar una calle concurrida con los ojos vendados. La teoría financiera básica establece que los retornos desmesurados solo pueden generarse asumiendo riesgos, por lo tanto, aunque un fondo pueda exhibir rendimientos excelentes, un inversor debe incorporar el riesgo en el análisis para determinar el desempeño ajustado por riesgo del fondo y cómo se compara con otras inversiones. A continuación se muestran varias métricas utilizadas para medir el riesgo:

• Desviación estándar - Las mayores ventajas de utilizar la desviación estándar como medida de riesgo son su facilidad de cálculo y la simplicidad del concepto de una distribución normal de los retornos.Desafortunadamente, esa es también la razón de su debilidad al describir los riesgos inherentes en 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 media y desviación estándar. 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 es probable que se pierda con una probabilidad del 5%. En una distribución normal, está representado por el 5% 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. Aún debe evaluarse cuando se realiza un análisis cuantitativo, pero un inversor también debe considerar métricas adicionales al evaluar el riesgo.
• Sesgo : el sesgo es una medida de la asimetría de los rendimientos, y el análisis de esta medida puede arrojar más luz sobre el riesgo de un fondo. La Figura 1 muestra dos gráficos con medios idénticos y desviaciones estándar. El gráfico de la izquierda está positivamente sesgado. Esto significa el modo medio> mediano>. Observe cómo la cola derecha es más larga y los resultados a la izquierda están agrupados hacia el centro. Aunque estos resultados indican una probabilidad más alta de un resultado que es menor que la media, también indica la probabilidad, aunque baja, de un resultado extremadamente positivo, indicado por la cola larga en el lado derecho.

Figura 1: Asimetría positiva y asimetría negativa

Fuente: "Análisis de contingencia" (2002)

Una asimetría de aproximadamente cero indica una distribución normal. Cualquier medida de asimetría que sea positiva se parecería más a la distribución de la izquierda, mientras que la asimetría negativa se asemeja a la distribución de la derecha. Como se 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.

• Kurtosis - En oposición a la asimetría, la curtosis mide el nivel de planitud de una distribución. En la Figura 2, la distribución de la izquierda muestra curtosis negativa, lo que indica una menor probabilidad de resultados alrededor de la media y una menor probabilidad de valores extremos. Una kurtosis 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 el VAR.

Figura 2: Kurtosis negativa y curtosis positiva

Fuente: "Análisis de contingencia" (2002)

• Ratio de Sharpe - Una de las medidas más populares de rentabilidad ajustada al riesgo utilizada por los fondos de cobertura es la Sharpe proporción. El índice de Sharpe indica la cantidad de rendimiento adicional obtenido para cada nivel de riesgo asumido. Una proporción de Sharpe mayor que 1 es excelente, mientras que las razones inferiores a 1 se pueden juzgar en función de la clase de activo o la estrategia de inversión utilizada.En cualquier caso, las entradas para el cálculo de la relación de Sharpe son la media, la desviación estándar y la tasa libre de riesgo, por lo que las tasas de Sharpe pueden ser más atractivas durante los períodos de tasas de interés bajas y menos atractivas durante los períodos de tasas de interés más altas.

Ratios de referencia Para medir con precisión el rendimiento del fondo, es necesario contar con un punto de comparación para 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; tres medidas comunes son beta, correlación y alfa.

• 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 cada movimiento de 1% en el mercado / índice. Un fondo con una beta de 0. 5, por otro lado, tendrá un rendimiento del 0. 5% por cada retorno del 1% en el mercado. Beta es una excelente medida para determinar cuánta exposición de capital (exposición a una clase de activo particular) tiene un fondo y permite a un inversor determinar si está garantizada una asignación a un fondo y / o qué tan grande. La beta se puede medir en relación con cualquier índice de referencia, incluidos los índices de renta variable, renta fija o fondos 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 S & P 500, ya que están vendiendo sus retornos en función de su insensibilidad / correlación relativa con el amplio mercado de acciones.
• Correlación : la correlación es muy similar a la beta ya que mide los cambios relativos en los retornos. Sin embargo, a diferencia de beta, que asume que el mercado impulsa el rendimiento de un fondo en cierta medida, la correlación mide cómo se relacionan los retornos 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 los factores sistemáticos. La correlación se mide en una escala de -1 a +1, donde -1 indica una correlación negativa perfecta, cero indica ninguna correlación aparente en absoluto, y +1 indica una correlación positiva perfecta. Se puede lograr una correlación negativa perfecta al comparar los retornos en una posición larga del S & P 500 con una posición corta del S & P 500. Obviamente, por cada aumento del 1% en una posición habrá una disminución del 1% 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 ser cauteloso con demasiada diversificación, en cuyo caso los rendimientos pueden reducirse drásticamente.
• Alpha : muchos inversores suponen que alfa es la diferencia entre el rendimiento del fondo y el rendimiento del índice de referencia, pero alpha realmente considera la diferencia en los rendimientos en relación con la cantidad de riesgo asumido. En otras palabras, si los rendimientos son un 25% mejores que el índice de referencia, pero el riesgo asumido fue un 40% mayor que el índice de referencia, el alfa sería en realidad negativo.Dado que esto es lo que la mayoría de los administradores de fondos de cobertura afirman agregar a los rendimientos, es importante entender cómo analizarlo. Alpha se calcula utilizando el modelo CAPM:

Retorno esperado = Tasa libre de riesgo + Beta * (Retorno esperado del mercado - Tasa libre de riesgo)

Para calcular si un administrador de fondos de cobertura agregó alfa en función del riesgo asumido , un inversor puede simplemente sustituir el 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 superan el rendimiento esperado, el administrador del fondo de cobertura agregó alfa en función del riesgo asumido. Si la rentabilidad real es inferior a la rentabilidad esperada, el gestor de fondos de cobertura no añadió alfa en función del riesgo asumido, aunque los rendimientos reales pueden haber sido superiores al índice de referencia pertinente. Los inversores deberían querer administradores de fondos de cobertura que añadan alfa a los retornos con el riesgo que asumen, y que no generan devoluciones simplemente asumiendo un riesgo adicional.

The Bottom Line Realizar análisis cuantitativos de los fondos de cobertura puede llevar mucho tiempo y representar un desafío. 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 se pueden utilizar, e incluso las que se analizan en este artículo pueden ser más relevantes para algunos fondos de cobertura y menos relevantes para otros. Un inversor debe ser capaz de comprender más los riesgos inherentes a un fondo en particular realizando el esfuerzo de realizar algunos cálculos adicionales, muchos de los cuales se calculan automáticamente mediante software analítico, como PerTrac, Morningstar y Zephyr.