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  • Foto del escritorÁngel Ruiz

Auge y caída de LTCM

¿Hasta qué punto los modelos matemáticos pueden predecir el comportamiento del mercado?

El colapso del fondo Long Term Capital Management (LTCM) en 1998 puso en riesgo la estabilidad económica de EEUU, y por extensión de todo el mundo, y alentó uno de los debates más interesantes en el mundo financiero, a saber: ¿Se puede ganar dinero en los mercados de manera consistente empleando únicamente modelos matemáticos y estadísticos?

La creación de Long Term Capital Management estuvo fundamentada en la creencia en que, efectivamente, la economía y los mercados financieros pueden ser entendidos y controlados a través de modelos complejos. Este fondo fue fundado en 1994 por John Meriwether, ex vicepresidente de Salomon Brothers, y su equipo incluía a los académicos Myron Scholes y Robert C. Merton, quienes más tarde ganarían el Premio Nobel de Economía en 1997 por su trabajo sobre valoración de opciones. El nivel intelectual de las personas detrás del fondo era, por tanto, más que sobresaliente.

El vehículo echó a andar con un capital de unos 1.000 millones de dólares, y sólo aceptaba suscripciones por un valor mínimo de 10 millones, por lo que sólo unos pocos tenían acceso a las virtudes de la inversión con criterios “científicos”. Y es que Meriwether y su equipo aportaron una sofisticación teórica sin precedentes al mundo de las inversiones, utilizando modelos matemáticos avanzados para identificar oportunidades de arbitraje (es decir, para aprovechar “dislocaciones” temporales en los precios de los activos). Hay que aclarar que su fondo no fue el primer vehículo de inversión regido por criterios estrictamente matemáticos, pero se recuerda como uno de los más famosos debido a quiénes fueron sus promotores, a su éxito inicial y a la amenaza que su caída supuso para la estabilidad financiera.

Éxito inicial (1994-97)

LTCM logró unos resultados espectaculares en sus primeros tres años, generando rendimientos significativos y muy por encima de los retornos que venía ofreciendo la bolsa.

  • En 1994, ganó un 20% mientras que el S&P 500 avanzó sólo un 1,3%.

  • En 1995, ganó un 42,8% mientras que el S&P 500 subió un 37,2%.

  • En 1996, ganó un 40,8% mientras que el S&P 500 subió un 22,6%.

  • Sin embargo, al año siguiente empezaron a torcerse las cosas y LTCM se quedó por detrás del mercado por primera vez; ganó un 17% mientras que el S&P 500 subió un 33,1%.

(Estos datos los he sacado de este artículo del CFA Institute.)

El gráfico lo he sacado de aquí. Lástima que se vea un poco borroso.

Como ya he mencionado, la estrategia estrella del fondo era el arbitraje. LTCM buscaba pares de bonos cuyos precios diferían de manera anormal debido a ineficiencias del mercado, comprando los infravalorados y vendiendo en corto los sobrevalorados. La expectativa era que los precios terminarían convergiendo; y así sucedía en la mayoría de los casos, como predecían los modelos.

Un ejemplo de arbitraje se encontraba en los bonos del Tesoro de EEUU. En concreto, los bonos recién emitidos (on-the-run) cotizaban temporalmente más caros que los bonos con cierta antigüedad (off-the-run), y la estrategia consistía en comprar el off-the-run y ponerse corto del on-the run, para ganar con la convergencia de precios.

Como estas diferencias de precio eran pequeñas, el fondo necesitaba tomar posiciones grandes y financiadas con mucha deuda para obtener rentabilidades significativas. A principios de 1998, el año de su desgracia, el fondo tenía un capital (equity) de 5.000 millones de dólares y había pedido prestado más de 125 mil millones, un ratio de apalancamiento de aproximadamente 25:1. Los socios de LTCM creían, basándose en sus modelos estadísticos, que las posiciones largas y cortas estaban altamente correlacionadas y que por tanto el riesgo neto era pequeño.

Sin embargo, este alto nivel de apalancamiento se convirtió en el talón de Aquiles de LTCM cuando el mercado se movió en contra de sus posiciones.

La caída (1998)

El colapso de LTCM tuvo su origen en una serie de sacudidas en los mercados financieros asiáticos en 1997, que se extendieron a Rusia en 1998. En concreto, Rusia incumplió en los pagos de su deuda y devaluó fuertemente el rublo, lo que desencadenó una reacción en cadena en los mercados globales de deuda, con un flight to quality generalizado e inesperado (es decir, no contemplado en los modelos) que hizo trizas las posiciones del fondo.

Estos eventos expusieron las debilidades de los modelos de LTCM, que infraponderaron el riesgo de que los activos que normalmente eran muy líquidos (como los bonos off-the-run del Tesoro de EEUU) dejaran de serlo temporalmente. La combinación de posiciones altamente apalancadas y un entorno de mercado adverso (es decir, no contemplado en los modelos) llevó a pérdidas masivas que pusieron en jaque la capacidad del fondo de atender sus deudas. En 1998, perdió un 84% de su valor neto, mientras que el S&P 500 subió un 28,3%.

La cada vez más cercana quiebra de LTCM no sólo era un problema para sus inversores, sino que también representaba un riesgo sistémico para el mercado financiero de Estados Unidos (y, por extensión, de todo el mundo). Y es que el fondo llegó a gestionar más de 120 mil millones de dólares, una cantidad similar a la que actualmente gestiona Bridgewater Associates, el fondo de Ray Dalio, pero mucho mayor en términos reales si tenemos en cuenta que hace dos décadas el dólar valía mucho más. La magnitud de sus posiciones y la interrelación con importantes instituciones financieras que le habían prestado mucho capital, significaba que la quiebra de LTCM podría desencadenar una reacción en cadena dentro del sistema financiero.

Ante el inminente colapso, en septiembre de 1998 la Reserva Federal de Nueva York coordinó un rescate con un consorcio de bancos de Wall Street, incluyendo Goldman Sachs, Merrill Lynch, J.P. Morgan y otros. Entre todos, inyectaron alrededor de 3.500 millones de dólares en el fondo para estabilizarlo. Finalmente, lo cerraron en el año 2000.

Esta intervención fue crucial para prevenir una crisis financiera más severa, pero también generó un debate sobre la idoneidad de rescatar a entidades privadas y sobre las regulaciones necesarias para prevenir futuras crisis similares. Como ya sabes, la crisis que vino diez años después, con la quiebra de Lehman Brothers y todo lo que siguió, demostró que muchas lecciones del episodio de LTCM se habían quedado sin aprender.

¿Y qué pasó con los gestores del fondo? Tras el colapso de LTCM, Scholes y Merton volvieron al mundo académico, su hogar “natural”, y Meriwether siguió en activo como gestor, aunque no le fue demasiado bien. En 2009 tuvo que cerrar su hedge fund JWM debido a los malos resultados derivados de la crisis financiera. Hoy en día sigue trabajando en el sector financiero.

¿Límite de las matemáticas o error humano?

El triste final de LTCM aviva el debate sobre hasta dónde pueden llegar los modelos matemáticos a la hora de explicar (y sobre todo predecir) la realidad económica. A fin de cuentas, el fondo lo gestionaba un grupo de “cerebritos”, incluso con Premio Nobel. Las mentes más brillantes no fueron capaces de ganar la partida al mercado.

En defensa de los modelos de inversión matemáticos y estadísticos se puede argumentar que el problema de LTCM no fue que se fundamentara en la estadística, sino que sus gestores se volvieron muy complacientes, en el sentido de que no testearon lo suficiente sus modelos y recurrieron demasiado a la deuda para maximizar los retornos.

El supuesto clave del que dependían los modelos de arbitraje era la alta correlación entre las posiciones largas y cortas. A modo de ejemplo, se esperaba que las correlaciones entre bonos corporativos de diferente calidad crediticia se mantuvieran muy altas (entre 90% y 95%) en un horizonte de al menos dos años. Sin embargo, durante la crisis de 1998 esta correlación bajó hasta el 80%*. Seguía siendo una correlación muy alta, pero lo suficientemente baja como para tirar por tierra la estrategia del fondo. Si se hubiera hecho un stress test en el modelo, asumiendo esta correlación más baja, probablemente los gestores habrían optado por asumir menos riesgo. Pero entonces el fondo no habría obtenido resultados tan espectaculares en los primeros años.

*Esta información la he obtenido de este interesante artículo.

De alguna forma, aunque los promotores de LTCM trataron de reducir el componente humano a su mínima expresión, delegando la gestión en la fría y eficiente estadística, lo cierto es que era inevitable que las emociones y los sesgos humanos influyeran en la toma de decisiones. Esto era así desde el momento en que alguien tenía que decidir cuánto apalancamiento incorporar al fondo para impulsar los retornos. Ningún algoritmo podía indicar una cantidad ideal de deuda, eso dependía de la percepción subjetiva del riesgo que tenían los gestores.

Por otro lado, dentro de este debate sobre el rol de las matemáticas en la economía en general y en la inversión en particular, no hay que perder de vista que el mejor inversor conocido de la historia no es, como suele pensarse, Warren Buffet, sino Jim Simons*, que supuestamente invierte con métodos exclusivamente matemáticos. Digo supuestamente porque su fondo Medallion es de los más opacos del mundo y no podemos estar 100% seguros de esta información. En cambio, en favor de Buffet podemos decir que su track record es más o menos rastreable y verificable.

*Por lo que he podido encontrar por internet, el retorno medio anualizado de Medallion Fund ha sido del 38% desde los años ochenta (66% antes de comisiones), mientras que las acciones de Berkshire Hathaway, la sociedad de Warren Buffet, se han revalorizado un 20% anual en promedio desde los años sesenta.

En cualquier caso, mientras la ciencia no consiga explicar y prever todos y cada uno de los procesos que ocurren en nuestro cerebro, creo que es razonable pensar que siempre habrá una parte de la realidad económica que no se pueda meter en un modelo.

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Por si quieres profundizar en el tema de LTCM, tienes el libro When Genius Failed, de Roger Lowenstein.


Contacto: angelruizmonasterio@gmail.com

(Imagen de portada: Freepik)

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