Cómo los ETFs de baja volatilidad han pasado el 2018

Tras un comienzo caótico del año, los ETFs de volatilidad han conseguido reducir la volatilidad de la cartera

El año 2018 fue un año difícil para muchos inversores, con una importante corrección bursátil en todos los mercados financieros y un repunte de la volatilidad. El índice de volatilidad del mercado CBOE (VIX) subió una media del 50% el año pasado en comparación con el año anterior.

En este entorno turbulento, las estrategias pasivas centradas en la reducción del riesgo, como los enfoques de "baja/mínima volatilidad", han funcionado bastante bien. Estas estrategias (disponibles a través de ETFs) han recaudado unos 65.000 millones de dólares en todo el mundo según los datos de Morningstar, en contraste con una dinámica estable o incluso decreciente para otras estrategias pasivas.

La categoría incluye actualmente alrededor de 110 ETFs, 29 de los cuales se encuentran en Europa. Muchas de estos ETFs han existido durante más de 5 años. Los que se especializan en los mercados de valores americanos están bien establecidos y mantienen cerca de la mitad de los activos bajo gestión.

 

Hemos seleccionado 8 ETFs distribuidos en Europa.

 

Estos ocho ETFs lograron generar una volatilidad menor que la de los mercados el año pasado (en promedio un 24% menor que el S&P 500). La mayor reducción de la volatilidad fue lograda por el fondo Ossiam US Minimum Variance (26%) y la menor fue lograda por el fondo iShares Edge S&P 500 Min Vol ETF (15%).

En cuanto a la pérdida máxima (Drawdown) en 1 y 3 años, los fondos registraron pérdidas significativamente inferiores a las de su índice de referencia. La mayoría de estos ETFs sufrieron menos pérdidas que el índice S&P 500, con la excepción del fondo iShares Edge S&P 500 Min Vol ETF (-5,36% frente a -4,94% para el S&P 500 en dólares).

Las diferencias de rentabilidad entre fondos pueden explicarse principalmente por las diferentes metodologías. Las estrategias de baja volatilidad tienden a sobreponderar las acciones con baja volatilidad y a infraponderar aquellas que son más volátiles que el universo replicado. Las estrategias de "varianza mínima" buscan reducir la volatilidad de todo el universo replicado, basándose en la correlación entre todos los valores del índice replicado. Un algoritmo de optimización busca seleccionar y determinar la ponderación de los valores de manera que todos los valores considerados colectivamente tengan un nivel de riesgo inferior al de la referencia.

Al final, las estrategias de baja volatilidad o de varianza mínima han jugado su papel bastante bien para ayudar a los inversores a reducir el riesgo de sus carteras. Los inversores deberían centrarse en evaluar estas perspectivas desde una perspectiva a largo plazo en lugar de considerar su rendimiento a corto plazo.

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