Antonio Banda: “Feelcapital no asesora en función de los mercados”

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La base de Feelcapital es buscar  cada cliente su perfil financiero y fundamentalmente nos hemos basado en fondos de inversión porque es la herramienta que tiene que utilizar el inversor para obtener la mayor ventaja. Dentro de la fiscalidad de fondos, si no vendes el fondo, sino que por medio del traspaso, consigues que puedes estar toda tu vida invertido en fondos sin hacer ningún pago fiscal.

La ventaja la tienen fundamentalmente como instrumento financiero los fondos de inversión. Y eso es lo que nos provoca a nosotros utilizar los fondos como herramientas de asesoramiento. Por eso asesoramos exclusivamente en fondos. Porque la ventaja fiscal es lo que nos marca el diferencial. Luego una vez que tenemos el universo de fondos, que no es pequeño porque fondos trapasables en España tenemos 25.000. Con lo que el universo es muy grande, de todos los tipos, de todos los colores, de todos los tamaños. Y entonces lo que decidimos es personalizarlo mediante nuestro sistema de optimización que no es ni nada menos que los 4 algoritmos cuadráticos encadenados que da la posibilidad de tener hasta 1 millón de carteras distintas.

Algunos clientes cuando escuchan lo de los algoritmos piensan “¿esto qué es exactamente?”

Los algoritmos son unas fórmulas sencillas porque las colocas en la máquina y ella misma lo calcula, y tú no tienes nada más que responder a los cuatro elementos clave. El primer algoritmo lo que hace es mediante la respuesta del cliente a 10 preguntas conseguimos su distribución en tres activos que son renta fija, renta variable y monetarios. La distribución del 100% de la cartera entre esos tres activos.

El segundo algoritmo es el que dice cuántos fondos optimizan la cartera del cliente en función de la inversión que vaya a hacer en fondos. El tercer algoritmo distribuye entre 10 categorías que son: 5 de renta variable: España, Europa, Japón, Emergente y EE.UU; 4 de renta fija: Gobierno a corto, a largo, corporativo y High Yield; Y el último fondos monetarios. Entre esas 10 categorías se distribuye la cartera y por último el cuatro algoritmo lo que hace es utilizando 60 ratios de mercado: 30 de costes, 30 de momentum y 30 de rentabilidad riesgo, la selección entre esos 25 mil fondos de lo que le corresponde a cada cliente. Al final de eso lo que tenemos es una cartera de la que conocemos el perfil de tolerancia al riesgo del cliente, una cartera que te dice qué rentabilidad esperada tienes de esa cartera y que horizonte temporal de inversión tienes que tener para conseguir aproximadamente esa rentabilidad esperada.

Todo eso lo hacemos a través de un sistema automático. Nosotros asesoramos en fondos, lo hacemos automáticamente esa información, pero no solamente se la damos sino que durante todo el periodo en el que esta invertido nosotros le vamos a informar de si tiene que hacer algún cambio en esa cartera, que es lo que hemos llamado Línea Vital Financiera. Ésta consiste en informar continuamente a nuestro cliente de qué cambios tienen que hacer en su cartera para conseguir su objetivo de rentabilidad.

Esos algoritmos empiezan a funcionar una vez que el cliente ha metido los datos y a respondido a las 10 preguntas para conocer cuál es su perfil.

Eso es. La parte inicial, o sea lo que son las 10 preguntas y la distribución entre renta fija, variable y monetarios. Feelcapital se lo da a nuestros clientes de forma gratuita y le informamos. Luego lo que es el seguimiento y la Línea Vital Financiera y el estar continuamente informados se lo damos en nuestra parte de pago, que es un pago además en el que ponemos el precio al asesoramiento. Nosotros cobramos 15 euros al mes, o si quieres la versión anualizada es 150 euros por un año de asesoramiento continuo.

La Línea Vital Fianciera es un concepto inventado por nosotros y que se aproxima a una autopista de inversión. El cliente va montado en su coche, va invirtiendo, y nosotros le vamos guiando. Le decimos de vez en cuando cuándo tiene que girar, cuándo tiene que acelerar y cuándo tiene que frenar.

En función también de su personalización. Nosotros hacemos eso para cada uno de nuestros clientes y de forma única. O sea cada uno de nuestros clientes es único en el modelo. Nosotros tenemos el conocimiento en función de los datos que el cliente nos ha dado. Y esos datos son los que te marcan que si el cliente se está apartando de su riesgo le estamos asesorando para que vuelva al nivel que tenía que tener. Y si ese cliente en ese momento tiene una situación distinta en su vida, es decir quiere invertir más dinero o quiere sacar dinero de su cartera, nosotros le asesoramos dónde tiene que invertir más. El perfil del inversor lo modifica el cliente. Nosotros no asesoramos en función de los mercados. Que sí consideramos los mercados en esos algoritmos, pero lo que interviene aquí de manera más importante es el cliente. Que el cliente, sabe su situación, qué es lo que necesita y nosotros le seguimos en eso.

Fondos: Cómo interpretar las estrellas de Morningstar 1/2

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Un resultado natural de la distribución del rendimiento es que los inversores prefieren invertir en fondos ganadores que perdedores. Y es durante el proceso de selección de estos fondos ganadores cuando los inversores a menudo recurren a los sistemas de calificación.

Dichos sistemas utilizan fondos disponibles en función de uno o más parámetros de rendimiento que categorizan los resultados de los fondos y que van desde pobres a excepcionales. Morningstar establece claramente que «el número de estrellas no es una solución completa, sino más bien una ayuda para reducir el campo y mejorar sus posibilidades de éxito». El uso natural de esta herramienta es la construcción de una cartera de fondos de alta calificación, con la expectativa de que un proceso de este tipo, en última instancia, resulte en un rendimiento extraordinario con relación a un punto de referencia dado.

Los análisis de los resultados que se muestran en la Figura 3.mostraron exceso de rentabilidad frente al referente de estilo correspondiente, durante el período de tres años siguiendo una clasificación dada. Se utilizó un período de tres años por dos razones principales: En primer lugar, Morningstar requiere al menos tres años de datos de rendimiento para generar una calificación.Y en segundo lugar, los comités de inversión suelen utilizar una ventana de tres años para evaluar el desempeño de sus gestores de cartera. Utilizamos los puntos de referencia de estilo en lugar del mercado en general, ya que la evaluación de rendimiento en relación con el mercado en general no explicaría los sesgos de estilo y / o apuestas de factores de riesgo (Philips y Kinniry, 2009).

Aquí los fondos con calificación superior muestran haber generado en realidad los más bajos rendimientos en exceso a través del tiempo, mientras que los fondos con peor calificación generan los más altos rendimientos en exceso.

También de interés, el promedio de exceso de rentabilidad a través de la mayoría de los cuadros fue significativamente negativo. Es evidente que, independientemente de si nos fijamos en la probabilidad de superar o de la magnitud de exceso de rentabilidad, los inversores, en promedio, no se han beneficiado de basar sus decisiones de inversión únicamente en métricas históricas de desempeño cuantitativas.

FUENTE

“Mutual funds ratings and future performance”
Vanguard
Christopher B. Philips, CFA
Francis M. Kinniry Jr., CFA

Mercado de capitales – Agosto 2015

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Desapalancamiento, ¿qué desapalancamiento?

Hay muchas probabilidades de que por lo menos nos estemos encaminando hacia el fin de un periodo de caída de los rendimientos de los bonos de los países industrializados que dura ya 30 años, aunque esto no significa ni mucho menos que la situación volverá rápidamente a la normalidad. Mientras que los mercados de deuda pública de EE. UU. comienzan a prepararse de cara a una subida de los tipos de interés por parte de la Reserva Federal, los rendimientos de gran parte del mercado de la deuda pública de la zona del euro y otros países se han mantenido en territorio negativo.

La tragedia es que ha continuado la tendencia mundial al endeudamiento, a pesar de que las condiciones de refinanciación casi nunca han sido tan buenas, por lo que existe margen para reducir la deuda. En la zona del euro, por ejemplo, los tipos de interés implícitos de la deuda pública ascienden solo a alrededor de la mitad del nivel que registraban al comienzo del milenio. Por lo que respecta al mercado alemán y su función de índice de referencia, actualmente apenas superan el 2 %. Las ratios mundiales de endeudamiento (es decir, la deuda de los sectores público y privado en relación con el producto interior bruto) han seguido aumentado, una tendencia a la que han contribuido especialmente los países emergentes en los últimos años. En algunos países, no solo en los mercados emergentes pero sobre todo en ellos, la deuda del sector privado en relación con el producto interior bruto se sitúa ya muy por encima de

la tendencia de los últimos 35 años. Por otra parte, sorprende que en los países industrializados el sector privado haya logrado un desapalancamiento considerable, aunque el proceso probablemente no ha concluido, o al menos no desde el punto de vista histórico.

Los países que han registrado una subida más pronunciada de sus ratios de endeudamiento en los últimos años han soportado también, en muchos casos, una fuerte subida de los precios inmobiliarios reales como, por ejemplo, Singapur, Brasil y

Hong Kong.

En este sentido, desde el punto de vista de los inversores, cabe tener en cuenta dos aspectos principales:

  1. En el pasado, las altas ratios mundiales de endeudamiento han indicado frecuentemente una tendencia futura de menor Se trata de un supuesto básico que llevamos incluyendo en nuestras previsiones de crecimiento desde hace tiempo.
  2. Los inversores en bonos del Estado de emisores con buenas calificaciones crediticias se han convertido hasta cierto punto en benefactores, especialmente en los países del mundo con tipos de interés

Por tanto, no hay otra opción: en su búsqueda de primas de riesgo, los inversores deben seguir subiendo por la escalera del riesgo.

Hans-Jörg Naumer.

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Finanzas: Evaluación de la tolerancia al riesgo y las preferencias intertemporales de riesgo

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Esta entrada del blog contiene una revisión de las herramientas que pueden utilizarse para obtener el nivel de tolerancia al riesgo. Antes de continuar, debemos definir lo que es «tolerancia al riesgo», «preferencias de riesgo» y «actitud ante el riesgo».

Estas expresiones son, de hecho, a menudo usadas indistintamente en el debate académico y en la industria, pero a efectos de este artículo, y a menos que se indique lo contrario, la tolerancia al riesgo se entenderá como la combinación de preferencias de riesgo, definidas en relación a las características de riesgo y rendimiento de una opción de inversión; y con respecto a la actitud ante el riesgo, es entendida como el conjunto de componentes emocionales y psicológicos que afectan a la percepción y a la reacción frente al riesgo de un individuo y, por tanto, a su capacidad emocional para asumir riesgos.

Las herramientas que se utilizan para obtener la actitud de riesgo y la actitud de preferencias a lo largo del tiempo se pueden dividir en dos categorías. En primer lugar, basándose en la medición económica / cuantitativa, empates en el marco teórico de la economía clásica y / o del comportamiento de las finanzas y de la economía experimental.
La segunda categoría se basa en la psicología y la psicometría, es decir, el campo de estudio el cual trata la teoría y las técnicas de medición psicológica, que incluye la medición de conocimientos, habilidades, actitudes y rasgos de personalidad (las llamadas construcciones).

Para poder evaluar con un mayor grado de fiabilidad la actitud de riesgo de un individuo, es importante hacer un uso equilibrado de las herramientas disponibles en ambas categorías.
Teniendo en cuenta que no existe una fórmula única de conseguir una evaluación de la actitud frente al riesgo fiable podremos encontrar diversas opciones de uso de dichas herramientas.