Cuántas estrategias necesita un portfolio.

“¿Cuántas estrategias hacen falta?” es la pregunta que todo el mundo hace y no tiene una respuesta numérica honesta, porque el número no es la variable relevante.

La razón es sencilla. Diez estrategias que replican la misma idea con parámetros distintos cuentan como una: ganan a la vez, pierden a la vez y fallan en bloque cuando el régimen que las favorecía deja de estar. Tres estrategias genuinamente independientes cuentan como tres. Si la pregunta se formula sobre el número, se está midiendo la longitud de la lista en lugar de la estructura del riesgo.

La versión útil de la pregunta es esta: ¿cuántos modos de fallo independientes tiene este portfolio? Un modo de fallo es una forma en que las cosas pueden ir mal a la vez. Una cartera con un solo modo de fallo puede tener veinte líneas en el informe y seguir siendo una apuesta única.

A partir de ahí sí se puede responder con aritmética, y la respuesta tiene una forma muy concreta: la de una curva que sube deprisa al principio y se aplana enseguida.

Supón el caso ideal —que no existe, pero acota el problema—: estrategias de volatilidad equivalente, con correlación cero entre ellas, repartidas a partes iguales. Es el mejor escenario posible, y ni siquiera en él la diversificación escala como la intuición sugiere.

La tercera columna es la que contiene el argumento. Pasar de una estrategia a dos recorta el riesgo del conjunto casi un 30%: es el cambio más grande que vas a conseguir nunca, y se consigue con la primera pieza que añades. Pasar de dos a tres recorta trece puntos más. De tres a cuatro, ocho. De diez a veinte —duplicar el número de estrategias, con todo lo que eso implica— recorta diez puntos en total, y cada pieza individual de ese tramo aporta aproximadamente un punto.

Dicho de otro modo: la mayor parte del beneficio de diversificar se obtiene con las primeras piezas. Y esto en el escenario ideal. Con correlación real —que nunca es cero— y con estrategias de calidad desigual, la curva se aplana todavía antes.

Hay un detalle que suele pasarse por alto: el riesgo nunca llega a cero por muchas piezas que añadas. Se acerca asintóticamente a un suelo. Ese suelo es el riesgo sistemático, el que afecta a todo a la vez, y no se diversifica. Es el precio de estar expuesto al mercado.

Si el beneficio de cada estrategia añadida decrece, el coste no. Y hay varios costes que rara vez se contabilizan.

Capital. Cada estrategia necesita capital suficiente para gestionar su riesgo con tamaños de posición coherentes. Repartir un capital limitado entre demasiadas piezas deja a cada una operando por debajo de su umbral de funcionamiento — y una estrategia mal dimensionada no es una versión pequeña de sí misma, es otra cosa con otro comportamiento.

Coste por operación. Más estrategias es más operaciones y más fricción. Ese coste es cierto y se paga siempre; la diversificación que compra es una expectativa estadística. Una estrategia cuya aportación marginal al riesgo del conjunto es de un punto porcentual difícilmente cubre su propia fricción.

Monitorización. Cada pieza hay que vigilarla: saber si se está comportando dentro de lo esperado o se ha degradado. Con pocas estrategias es factible. Con muchas, la degradación de una se esconde en el ruido del conjunto —la curva agregada sigue subiendo mientras una pieza lleva un año rota— y el problema se detecta tarde.

Riesgo de selección. Este es el más sutil y el más peligroso. Cuantas más estrategias buscas, más probable es que acabes incorporando alguna que solo funcionaba en el histórico. Es overfitting aplicado a la composición del portfolio: cuanto más grande es la red, más ruido pescas. Añadir piezas no es una operación neutra — cada una es una oportunidad de equivocarse.

De todo lo anterior sale un criterio que se puede aplicar. Una estrategia nueva merece entrar si cumple tres cosas a la vez, y fallar una sola basta para descartarla.

Uno: su independencia está medida, no argumentada. La correlación con las piezas existentes se ha calculado sobre las series de resultados y sobre años de datos, no sobre una descripción de por qué debería ser distinta. Si operan el mismo activo en el mismo marco temporal, la hipótesis de independencia parte en contra por mucho que el código difiera. Está desarrollado en el artículo sobre correlación entre estrategias.

Dos: su rentabilidad esperada no hunde la del conjunto. El retorno del conjunto es la media ponderada. Añadir una pieza floja baja la media, punto. Solo compensa si la reducción de riesgo que aporta es mayor que el retorno que resta — y eso, por la curva de la sección anterior, es cada vez más difícil de cumplir a medida que el portfolio crece.

Tres: hay capital y capacidad de vigilarla. Una estrategia infradotada o desatendida no aporta diversificación: aporta superficie de fallo.

Un matiz importante, porque es contraintuitivo y es cierto: una estrategia con rentabilidad esperada inferior a la del conjunto puede mejorarlo, si su correlación es lo bastante baja. Reduce el riesgo más de lo que reduce el retorno, y la relación entre ambos mejora. Es de las pocas cosas que la aritmética concede. La condición sigue siendo la misma: que la independencia sea real y esté medida.

Pasado cierto punto, añadir piezas empeora el portfolio. No es una figura retórica: es lo que sale de restar costes ciertos a beneficios decrecientes.

El portfolio sobrediversificado tiene un perfil reconocible. Retorno esperado erosionado, porque se han ido incorporando estrategias cada vez más flojas para llenar huecos. Fricción alta, porque cada pieza opera. Degradaciones que se detectan tarde, porque el agregado las disimula. Y —lo peor— una falsa sensación de robustez: una lista larga sugiere solidez, y si esas piezas comparten un factor común oculto la lista larga no significa nada. En el shock, todas se mueven juntas y el inversor descubre que su cartera de quince estrategias se comporta como una.

El caso opuesto —concentrar todo en una sola pieza porque parece la mejor— tampoco es defendible. Asume que sabes cuál es la mejor, y esa certeza casi nunca está justificada: la evidencia disponible es histórica y el futuro no tiene por qué parecerse. Concentrar es apostar a que tu identificación fue correcta.

El punto razonable está donde suele estar: un puñado de estrategias genuinamente independientes, bien dotadas de capital y efectivamente vigiladas. No es una respuesta satisfactoria para quien quería un número, pero es la que la aritmética permite.

Todo esto importa por una razón concreta, y es la misma de todo el clúster: el drawdown. Un portfolio bien diversificado no gana más — su retorno esperado es la media ponderada de sus piezas, ni un punto más. Lo que hace es que la caída sea menos profunda y más corta.

Y por la asimetría de la recuperación, esas dos propiedades son las que deciden todo. Un −20% exige un +25% para volver al punto de partida; un −40% exige un +67%. La segunda no es el doble de mala: es de otra categoría. Y el tiempo bajo el agua se mide en meses o en años según lo mismo. Ahí es donde la gente desactiva un sistema en el punto más bajo, justo antes de la recuperación, y convierte una caída temporal en una pérdida permanente. La diversificación no evita ese momento — reduce la probabilidad de que sea tan profundo que la decisión se tome sola.

Ante un sistema que se presenta como diversificado, la pregunta no es cuántas estrategias tiene. Es cuántas de ellas son independientes, con qué correlación medida, sobre cuántos años y si se sigue midiendo hoy. Si la respuesta es un número de estrategias y una descripción cualitativa, no te han respondido.

VERTEX combina varias estrategias independientes. Esa independencia se sostiene con datos de correlación o no se sostiene, y por eso la documentación de resultados está publicada: para que se pueda comprobar en lugar de creer.