Buenas tardes Manolok, y disculpas por el retraso en la respuesta. Entre 2015 y 2016, previo al lanzamiento de Finanbest, se realizó el diseño inicial de las carteras. Es, de largo, donde más hemos invertido en términos de tiempo y de coste. El Comité de Inversiones inicial estaba constituido por un equipo de AFI (con macros, quants y expertos financieros), que es la consultora financiera más antigua de España, dos ex Directores de Inversión de dos entidades financieras (un Banco Privado y una gran entidad multinacional), un Profesor de Finanzas del IESE y el Director General de Finanbest. Poco después se sumó el actual Director de Invesiones de Finanbest.
Se consideró y desechó la distribución geográfica, ya que aunque sencilla de poner en marcha y de comunicar, no tiene un soporte financiero sólido para la construcción de carteras. Nuestra decisión con Finanbest era intentar hacer el mejor trabajo posible para las inversiones de nuestros futuros clientes (empezando por nosotros mismos y nuestros familiares), aunque tuviera un coste en términos de comunicación / facilidad de venta por necesidad de explicación. Creíamos (y creemos) que el tiempo, en todo caso, iría mostrando la bondad del modelo, como está ocurriendo.
Así, se aplicó un esquema evolucionado de optimización utilizando el modelo de Black Litterman (el mismo que usa el gestor automatizado líder mundial Betterment), para la selección de clases de activos diversificados para obtener una óptima descorrelación que permite configurar carteras eficientes, basado en un análisis estadístico y financiero previo muy detallado de clases de activos globales en series históricas, en nuestro caso, desde el año 1999. Black-Litterman soluciona las limitaciones del modelo MPT de optimización de carteras, ya que permite trabajar con expectativas de rentabilidad y con convicciones acerca de estas expectativas, en vez de únicamente con rentabilidades históricas.
Estas carteras, desde su lanzamiento, se revisan bimensualmente en nuestro Comité de Inversiones, se les somete a numerosos escenarios diversos y se hace "correr" el modelo para ajustar el peso, en su caso, de cada asset class, en base a la evolución actualizada de cada cartera y a las expectativas de rentabilidad, de evolución de las divisas, de volatilidad, etc. de cada asset class.
Es por todo lo comentado, que como se comentaba en un post previo, tenemos mucho peso en emergentes, ya que es lo que honestamente tanto el modelo como nuestras discusiones cualitativas recomiendan para el medio y largo plazo (y mucha gente del sector financiero en privado, aunque no lo apliquen por que es "difícil" de vender), aunque nos suponga dificultades "comerciales" en un país como España que tiene un marcado home bias.
Esperamos haber respondido la pregunta. Muchas gracias.
España