Numantia Patrimonio Global

1. Filosofía de inversión y horizonte temporal

• No preocuparse por si el mercado sube o baja cada año; la clave es identificar empresas que probablemente valgan más en 10 años.
• La inversión se piensa más para los “hijos de los partícipes” que para los partícipes actuales: visión a largo plazo.
• La exposición a renta variable tiende al 100%; se comunica de manera transparente en Twitter: compras del mes, las que más suben, cartera completa.
• Rentabilidad de un año para otro no se puede predecir: puede ser ±25%. Hay que estar preparado para ambas situaciones.

2. Cobertura de divisas

• No se cubren divisas, por varias razones:
  
  
  1. Es caro (aprox. 2,5% anual más comisión para SP500).
  2. Es difícil de hacer correctamente con empresas internacionales que facturan en múltiples divisas.
  3. Aun haciéndolo perfecto, se está expuesto a devaluaciones inesperadas.
• Filosofía: a largo plazo, las divisas se ajustan porque solo son medio de intercambio.

3. Ahorro periódico

• Ejemplo: invertir 10.000 € iniciales + 200 €/mes desde el inicio podría acumular 63.800 €, ignorando eventos de pánico como aranceles de Trump.
• Las caídas son oportunidades para comprar más barato (“ganancia de pescadores”).

4. Transparencia del fondo

• Valor liquidativo: ya incluye comisiones.
• Fondo y plan de pensiones comparten misma cartera y comisión; no hay comisión de éxito.
• La gestora no asesora a particulares y no tiene información sobre el patrimonio de cada inversor.
• En caso de fallecimiento: plan de contingencia asegura traspasos ordenados sin impacto fiscal.
• La liquidez está controlada: se podrían vender 2/3 del fondo en un solo día sin afectar precios significativamente.
• Valor liquidativo: aportaciones antes de las 12 h entran el mismo día; se reflejan dos días hábiles después. Festivos locales o internacionales afectan la asignación.

5. Filosofía de inversión (en profundidad)

• Se invierte con enfoque empresarial y patrimonial.
• Se debe vigilar el negocio real, no solo los precios de las acciones.
• Los precios son útiles para aprovechar oportunidades, no para obsesionarse.
• Ejemplo: Mercadona no puede vender rápido su negocio como un inversor minorista; los precios son una ventaja para aprovechar.
• Objetivo: invertir en empresas que probablemente doblen su valor en 6–7 años.

6. Comportamiento del inversor

• La rentabilidad del inversor medio suele ser mala, mucho peor que la de los activos a largo plazo.
• La clave está en mantener los activos que se entienden bien y se pueden mantener, evitando cambios por moda o pánico.
• El aprendizaje del comportamiento del mercado y de la cartera es fundamental.

7. Aprendizaje y divulgación

• Parte de la carta y reuniones son divulgativas: conocimiento constante y atemporal.
• Estudios curiosos: relacionan constantes físicas con biología, ritmo de crecimiento bacteriano, frecuencia de aleteo de aves, etc.
• Psicología evolutiva ayuda a comprender inversión y comportamiento humano (lujo, neuromarketing, señales de estatus).
• Ejemplo: Rolex controla prestigio y legado mediante fundación → ventaja competitiva.

8. Lecturas recomendadas

• "Lecciones de la historia (Will y Ariel Durant)": patrones recurrentes en la naturaleza humana.
• "Lecciones de empresas centenarias (Vicky Tenhaken)": cómo sobreviven y prosperan las empresas a largo plazo.
• "The compounders" y "El método Musk": crecimiento por adquisiciones, descentralización, innovación rápida, cultura empresarial, misión motivadora.

9. Geografía e historia económica

• Estados Unidos: ventajas geográficas y estratégicas (glaciares crearon bahías, río Mississippi → transporte eficiente).
• Compra de Luisiana: creación de riqueza total y control estratégico del río.
• Transporte fluvial: barcazas muy eficientes → negocio rentable.
• Protección por océanos y reindustrialización → mayor valor de activos en EE. UU.
• África: desafíos de infraestructura, seguridad jurídica, corrupción → prosperidad limitada, con excepciones como Botswana.

10. Mercados y teoría de subastas (Huerta de Soto)

• Impacto de órdenes en precio depende de la liquidez y profundidad del mercado.
• La relación entre cantidad comprada y precio: impacto ∝ √cantidad (no lineal).
• Funciona para acciones, futuros, opciones, materias primas.
• Orden rápida → precio sube según teoría; orden lenta → curva más cóncava. 
• Los precios actúan como señales: si un bien es escaso (como agua o cobre), sube su precio, incentivando a consumir menos y producir más.
• La volatilidad atrae la atención y provoca investigación, separando información real del ruido.
• Ejemplos:
  • Subida temporal del precio del agua en un pueblo con turistas.
  • Subida del cobre por escasez o exceso de demanda.
• Cada orden de compra/venta ajusta los precios en un continuo, reflejando la información disponible.
• Indexación vs. inversión activa:
  • Los flujos de indexación son predecibles, repetitivos y no aportan información; por lo tanto, no deberían impactar significativamente los precios.
  • La indexación aumenta eficiencia: elimina gestores ineficientes y facilita operaciones en corto.
  • La paradoja de Grossman-Stiglitz: siempre habrá inversores activos que fijen precios y pasivos que sigan como “free riders”.

 11. Impacto de los fondos índice en el mercado 

• Los fondos índice representan aproximadamente el 5% de la compraventa en subastas de mercado y su impacto neto es casi cero.
• La mayoría de sus operaciones se hacen en el mercado secundario, sin afectar directamente el precio de los subyacentes.
• La indexación no crea burbujas ni aumenta la concentración de las empresas grandes frente a las pequeñas.
• Ejemplo: entrada/salida de empresas en índices recientes tiene impacto mínimo, incluso en microcaps la liquidez mejora y aumenta eficiencia.
• Observación histórica: correlaciones entre acciones no han aumentado significativamente a pesar del crecimiento de la gestión indexada.

12. Aprendizaje sobre burbujas y analogías históricas 

• Razonar por analogía es peligroso: comparar innovaciones actuales con casos históricos puede ser engañoso (MySpace vs. Facebook, iPhone vs. ordenadores).
• Estudio histórico de 200 años sobre innovaciones:
  
  
  • 37 de 51 innovaciones tuvieron burbujas.
  • Mayor disruptividad y efectos de red → más probabilidad de burbuja.
  • Burbuja anticipa 5 años antes de la realidad y aporta valor a largo plazo.
• Las acciones de tecnologías disruptivas se comportan como opciones financieras: alta volatilidad aumenta su valor antes de la validación real.

13. Inteligencia artificial: historia y evolución 

• IA comenzó en gráficos 3D para videojuegos: millones de triángulos para imágenes.
• Renderizado de Toy Story con 300 CPUs en paralelo → más tarde, un solo chip especializado (Nvidia).
• Aplicación a IA y estadísticas: aumento de capacidad de computación y modelos más grandes permitió superar limitaciones previas.
• Evolución de modelos de lenguaje:
  
  
  • Textos y audio requieren tratamiento secuencial → redes recurrentes inicialmente lentas e ineficientes.
  • 2017 Google: atención completa → todas las palabras se relacionan entre sí → paralelizable y más inteligente.
  • OpenAI 2018–2020: GPT-1, GPT-2, GPT-3 → leyes de escala: más parámetros, datos y computación → menos error.
• Ley Chinchilla (2022): equilibrio necesario entre tamaño de modelo y cantidad de datos.
• ChatGPT (noviembre 2022): refuerzo con aprendizaje humano → modelo alineado con preferencias humanas.

14. Rendimientos decrecientes y limitaciones de la IA 

• Rendimientos decrecientes: exceso de datos irrelevantes y ruido → aumentar tamaño del modelo no siempre mejora desempeño.
• Correlaciones espurias → modelos pueden aprender patrones sin causalidad (ej: Nicolas Cage y ahogamientos).
• Reducción de error requiere aumentos exponenciales en cómputo → muy costoso (electricidad mundial para reducir error de 10% a 2,5%).
• Nuevos métodos: mezcla de expertos, razonamiento paso a paso, selección por juez, modelos cuantizados → eficiencia y menor costo.
• Arquitecturas de lenguaje actuales siguen siendo ineficientes; se requieren innovaciones.

 15. Paradojas y efectos prácticos

• Eficiencia aumenta demanda: ej. radiólogos → más productividad genera más trabajo.
• IA útil en tareas repetitivas, aburridas o de bajo riesgo; no sustituye juicio humano crítico.
• Ejemplo de aplicación: atención al cliente, traducción automática.
• Los chips especializados (TPUs de Google) siguen con alta demanda; la eficiencia mejora, pero el valor real de la IA sigue siendo incierto.
• Muchos gráficos que muestran “burbuja” exageran los ingresos, porque un mismo dólar puede contarse varias veces.
• Empresas buscan “tener parte de todo el ecosistema” sin saber dónde aparecerá el valor.

16. Limitaciones actuales de los modelos de IA

• Errores y alucinaciones: Suenan seguros pero pueden estar equivocados.
• Probabilidades: Devuelven la respuesta más probable, no necesariamente correcta.
• Prompt injection: Posibilidad de introducir instrucciones maliciosas que la IA ejecuta sin diferenciar del contexto.
• Contaminación de información: IA genera contenido que luego se usa como entrenamiento, multiplicando errores (garbage in → garbage out).
• Innovación limitada: Solo combinaciones nuevas dentro de reglas conocidas, no crea conceptos radicalmente nuevos.
• Memoria persistente: Limitada; no cuestiona sus datos de entrenamiento para descubrir nuevas teorías.
• Programación: Puede generar código nuevo solo dentro de ejemplos existentes, no completamente novedoso.

17. Optimismo con IA aplicada al mundo real

• Modelos aplicados a interacción real (como Tesla) pueden aprender de experiencias raras y mejorar efectivamente.
• Datos reales y diversidad de escenarios son clave para IA útil, más que entrenamiento en entornos simulados.

18. Riesgos de IA avanzadas

• “Técnica prohibida”: Modelos entrenados para corregir sus errores pueden empezar a mentir y volverse incontrolables.
• Privacidad y seguridad: Riesgo de inferir prompts o manipular resultados.
• Escenarios de catástrofe: Supervolcanes, guerra nuclear, pandemias.

19. Enfoque de inversión

• La cartera se ve como un todo, con resiliencia y opcionalidad.
• Diversificación: límites de 10% máximo por empresa y 40% máximo por empresas grandes.
• Prioridad en empresas de calidad que generen flujo de caja estable y recurrente.
• Riesgo calculado y exposición a escenarios positivos y negativos.
• Las ideas arriesgadas se incluyen solo dentro de una base sólida de empresas estables.
• Copiar carteras o ideas de otros sin convicción es peligroso.

20. Ejemplos de empresas y estrategias

1. GPT Pro y análisis profundo: Permite generar tesis de inversión, pero requiere depurar errores en referencias.
2. Empresas recurrentes y estables: Aseguradoras de vida, API Group (mantenimiento de sistemas antiincendios), FRP Holdings (alquileres, canteras).
3. Negocios únicos o poco visibles: Vertederos industriales, plantas de reciclaje y transporte especializado, difícil de replicar y con barreras de entrada naturales.
4. Cartera equilibrada: Mezcla de empresas seguras con algunas más arriesgadas para aumentar opcionalidad sin comprometer estabilidad.

21. Claves finales

• Diferenciar entre beneficios recurrentes y no recurrentes.
• Valor en el largo plazo: asumir riesgos calculados y esperar para obtener rentabilidad.
• Automatización y capital: incluso en un mundo 100% automatizado, seguirá habiendo necesidad de inversores y capitalistas.
• La diversificación y los límites de la cartera permiten “respirar” y capturar escenarios positivos sin sobreexposición al riesgo.

22. Negocio de servicios a pozos de petróleo en Canadá

• La empresa dejó de dedicarse a perforar nuevos pozos, negocio muy cíclico.
• Se enfoca en servicios a pozos en producción, que son más recurrentes porque:
  
  
  • Los pozos en Canadá tienen bajo declive.
  • Detener un pozo es costoso y arriesgado.
• La contabilidad puede parecer débil por operaciones de compraventa interna de petróleo (margen cero), pero el negocio subyacente es sólido.
• Han recomprado acciones y estabilizado la empresa, reduciendo dependencia de ciclos petroleros.

23. Negocio de materiales de construcción

• Empresa enfocada en reparación y sustitución de cubiertas comerciales:
  
  
  • 70% de ingresos son recurrentes.
  • Edificios construidos en los 2000 están entrando en mantenimiento.
• Ventaja competitiva:
  
  
  • Relaciones largas con arquitectos, contratistas y distribuidores.
  • Certificaciones y garantías que crean barreras de entrada.
  • Entrega y formación de productos confiable, lo que reduce marketing.
• Rendimiento: alta rentabilidad sobre capital, baja deuda, recompra de acciones agresiva.

24. Inmuebles cotizados y oportunidades

• Tesis: inmuebles cotizados deberían valer más que privados por liquidez.
• Ejemplo: Mid American Apartments y otras inmobiliarias de apartamentos en EE. UU.
• Historial problemático de 30 años:
  
  
  • Malas prácticas de gestión, endeudamiento excesivo.
  • Cambio de estrategia gracias a inversores activistas en 2019-2024.
• Ahora centrados en apartamentos de lujo frente al río en Nueva Jersey:
  
  
  • Reducción de deuda y costes.
  • Oferta limitada y alquileres altos, potencial de revalorización.

25.  The St. Joe Company  – terrenos en Florida

• Terrenos sin desarrollar en zona de rápido crecimiento poblacional.
• Rentabilidad incremental alta: por cada euro invertido en urbanización, ganan 2.
• Compra con descuento de activos reales + crecimiento poblacional → multiplicación de rentabilidad.
• No requiere endeudamiento para lograr altos retornos.

26. Tesla

• Plan de compensación de Elon Musk muy exigente y vinculado a objetivos ambiciosos:
  
  
  • Capitalización de empresa + resultados operativos.
  • Incentiva logros rápidos y completos, controla motivación de Musk.
• Negocio de hardware y software:
  
  
  • Antes se podía evaluar mediante vehículos, ahora depende de software autónomo, chips, entrenamiento de IA, almacenamiento energético.
• Energía y almacenamiento:
  
  
  • Posibilidad de estabilizar la red eléctrica y mejorar rentabilidad de renovables.
  • Capacidad para ofrecer energía más eficiente frente a demanda variable.
• Parte del negocio que se infravalora: energía, software y grid forming.

27. Tecnologías disruptivas

• IA: importante en cartera, hay empresas que se benefician por productividad o adopción general.
• Criptografía, robótica y computación cuántica:
  
  
  • Alta incertidumbre, difícil de evaluar.
  • Computación cuántica: optimismo limitado, pesimista sobre utilidad práctica a corto plazo.
• Starlink: combinación de espectro satelital y terrestre, infraestructura compleja, ventajas militares y civiles.
• La clave: centrarse en partes menos conocidas y con barreras de entrada. 
• Reconocimiento de la dificultad de evaluar nuevas tecnologías.
• Estrategia: observar la infraestructura, adopción, barreras de entrada y flujos de caja futuros.
• Se mantiene disciplina de inversión, evitando dejarse llevar solo por hype.

28. Ley de ventaja comparativa y trabajo

• Se menciona la interpretación clásica de la Ley de Ricardo: especialización en lo que un país hace mejor (España en naranjas, Reino Unido en barcos) para el comercio más eficiente.
• Pero la idea va más allá: incluso si alguien es mejor en todo (cirujano que además es el mejor anestesista, enfermero y hace el mejor café), debe concentrarse en lo más valioso.
• Esto implica que siempre habrá trabajo para todos: la especialización crea valor y genera tareas complementarias para otros.
• La automatización o aparición de IA general puede cambiar qué tareas son más valiosas, pero no elimina necesariamente el empleo humano.
• Necesidad de ahorro y adaptación si ocurre una disrupción rápida.

29. Perspectiva sobre inteligencia artificial

• La IA actual no puede crear objetivos propios ni cuestionar sus datos de entrenamiento.
• Los humanos seguirán siendo necesarios en la frontera del conocimiento donde no existen ejemplos previos.
• Habilidades humanas valiosas en los próximos 20 años:
  
  
  • Hacer preguntas correctas.
  • Innovación y creatividad.
  • Gestión de capital y ahorro.

30. Inversión en Zoetis

• La empresa de salud animal es preferible a la humana por fidelidad de clientes y barreras de entrada.
• Aunque depende de pocos productos, su recurrencia y marca le dan ventaja competitiva.
• La caída reciente fue percibida como exagerada; la valoración actual es mejor.

31. Cambios de opinión y aprendizaje

• Difícil encontrar ejemplos de cambios drásticos recientes.
• Aprendizaje: ingeniería + economía es una combinación poderosa.
• Fundamental comprender economía como tendencia, valor y coordinación de recursos, no solo matemáticas y gráficos.

32. Gestión del fondo y sucesión

• Prefiere gestionar el fondo solo, aunque debate ideas con gestores y amigos.
• Evita contratar demasiado para no perder enfoque.
• No busca vender ni cambiar de país; valora estabilidad.

33. Empresas específicas

• ASS (Starlink / satélites):
  
  
  • Tecnología demostrada, pero tamaño de satélites mayor y plan ambicioso.
  • Riesgo estratégico y militar existe, pero posibilidad de gran retorno.
  • Compra temprana a precio razonable justificó la inversión.
• Mercado Libre:
  
  
  • Crecimiento sostenido (~30% anual durante décadas).
  • Interconexión de servicios financieros aumenta valor.
  • Peso bajo en cartera por prudencia; no descartable.
• Renta fija corporativa:
  
  
  • Revisada regularmente, oportunidades limitadas.
  • Mantener foco en renta variable, pero con flexibilidad.
• Markel:
  
  
  • Venta dolorosa; comparada con otras aseguradoras, encontró alternativas más atractivas.
• Meta:
  
  
  • Ajustes fiscales afectan flujo de caja futuro, pero crecimiento de usuarios y capacidad de centros de datos mantienen tesis positiva.
  • Capacidad de computación puede usarse para distintos fines, reduciendo riesgo de sobreinversión.
• Starlink vs ASS:
  
  
  • Diferentes órbitas; no competencia directa.
  • Tema de basura espacial a tener en cuenta, pero no crítico.