Hay una pregunta que Michael Mauboussin y Dan Callahan, del equipo Counterpoint Global de Morgan Stanley Investment Management, ponen en el centro de este trabajo extenso sobre eficiencia de mercado: cada vez que usted compra o vende una acción esperando batir al mercado, ¿quién está al otro lado de esa operación, y por qué actúa? Si no sabe responderla —si no entiende la motivación de su contraparte y no es capaz de articular dónde está su ventaja—, lo más probable es que la ventaja la tenga el otro. El informe construye un marco para contestar esa pregunta con rigor: una taxonomía de las fuentes de ineficiencia y, sobre todo, una manera de pensar disciplinada sobre cuándo de verdad existe una oportunidad.
El punto de partida es la propia definición de eficiencia. "Eficiencia" es un término de la física que mide la relación entre la energía que entra y el trabajo útil que sale. El cuerpo humano convierte unas 100 calorías en apenas 20-25 calorías de trabajo mecánico, una eficiencia parecida a la de un motor de combustión; ni el cuerpo ni una máquina logran el 100% por la segunda ley de la termodinámica. Los mercados no son máquinas, pero la idea se traslada: la entrada es información y la salida es un precio que debería reflejar de forma insesgada el valor razonable, que a su vez es el valor presente de los flujos de caja futuros descontados a una tasa apropiada. Eugene Fama, premio Nobel por su trabajo sobre eficiencia, lo resumió en una frase que es ya doctrina: un mercado en el que los precios "siempre reflejan plenamente" la información disponible se llama eficiente. Y, igual que no existe una máquina perfectamente eficiente, tampoco puede existir un mercado perfectamente eficiente.
La paradoja que sostiene todo el edificio
Antes de buscar oportunidades hay que entender por qué existen. Y existen por una razón profunda: recopilar información cuesta dinero. Sanford Grossman y Joseph Stiglitz lo formalizaron en 1980 en un artículo de título provocador, "Sobre la imposibilidad de los mercados informacionalmente eficientes". Su argumento es elegante: si los mercados fueran perfectamente eficientes, nadie tendría incentivo para gastar en informarse, porque no podría recuperar ese coste; pero sin inversores informados los precios no pueden ser eficientes. La conclusión —que Lasse Pedersen captura con la expresión "eficientemente ineficiente"— es que tiene que existir un margen de ineficiencia suficiente para compensar el coste de informarse. El beneficio de informarse debe existir, aunque a la larga tienda a igualar su coste.
Sobre ese cimiento, Fama distinguió tres formas de eficiencia según la fuente de información. La forma débil dice que no se puede usar el pasado de los precios para anticipar su futuro; la semifuerte, que los precios incorporan toda la información pública; la fuerte, que incluso la información de un grupo reducido (insiders) queda incorporada en los precios. Las dos primeras se sostienen en cierto grado —aunque la investigación ha hallado anomalías que las violan—, pero la forma fuerte no resiste la evidencia.
El trabajo organiza la cuestión en torno a tres ejes que determinan la eficiencia: el valor fundamental (el mercado de información sobre los activos), la cognición y conducta de los inversores, y los costes de arbitraje (el mercado de los propios activos). El arbitraje —comprar barato y vender caro lo equivalente para capturar un beneficio casi sin riesgo— es el mecanismo que hace converger precio y valor, pero tiene costes: identificar y verificar el error de precio, ejecutar, fiscalidad, financiación. Muchos de esos costes han caído con los años: la Regulation Fair Disclosure de 2000 redujo la divulgación selectiva, y las comisiones se han hundido —un minorista pagaba el 2,5% del importe por comprar 100 acciones de un valor de 25 dólares antes de la desregulación de mayo de 1975; hoy esa compra es prácticamente gratis—. Mercados más baratos de operar son mercados más eficientes.
De esos costes se desprende una distinción útil que recorre todo el informe: "los precios son correctos" no es lo mismo que "no hay almuerzo gratis". Que los precios sean correctos significa que el precio es, en promedio, un estimador insesgado del valor. Que no haya almuerzo gratis significa que ninguna estrategia genera de forma fiable rentabilidad en exceso. Si los precios son correctos, no hay almuerzo gratis; pero lo contrario no tiene por qué cumplirse: puede no haber almuerzo gratis aun con precios equivocados, si el coste y el riesgo de corregir el error son lo bastante altos. Identificar y explotar esos focos de ineficiencia es, precisamente, la tarea del gestor activo.
Qué juego estamos jugando: la riqueza la crean muy pocos
Antes de hablar de cómo ganar, conviene saber cómo es el tablero. Y el tablero de la renta variable está brutalmente sesgado. Hendrik Bessembinder estudió 28.600 compañías cotizadas en EE.UU. entre 1926 y 2024 y definió "creación de riqueza" como obtener una rentabilidad superior a la letra del Tesoro a un mes. El resultado es demoledor: el 59% de las acciones que han cotizado en el último siglo destruyó riqueza. Más aún: solo el 2% de los valores que batieron a las letras fue responsable de 72,6 billones de dólares de los 79,3 billones de riqueza agregada creada —más del 90% del total—, y los cinco mayores ganadores aportaron por sí solos el 20%.
Un segundo estudio, sobre fundamentales en lugar de rentabilidades, llega a la misma forma. Tres profesores de contabilidad examinaron 13.784 empresas estadounidenses que empezaron a cotizar entre 1975 y 2019 (excluido el sector financiero) y calcularon la ratio de "beneficios de la vida restante sobre el precio" comparando el valor presente de los beneficios futuros con el precio de salida a bolsa. La media para el conjunto es 0,9 —el valor está a menos del 10% del precio, un guiño para los creyentes en la eficiencia—, pero la mediana es solo 0,2: la mitad de los valores valían menos del 20% de su precio inicial. Y el 71% de las compañías no generó beneficios suficientes para justificar su precio. Que media (0,9) y mediana (0,2) difieran tanto vuelve a contar la misma historia que Bessembinder: un puñado de valores con impacto desproporcionado. El compounding a largo plazo produce, de forma natural, una distribución de unos pocos ganadores gigantes.
La implicación práctica es incómoda para el inversor concentrado. Si quiere capturar a los grandes creadores de riqueza, o bien compra un índice —y se garantiza poseer también la mayoría que fracasa, pero con los ganadores dentro—, o bien construye una cartera concentrada con probabilidad razonable de incluirlos. Y aquí surge la trampa de la gestión institucional: una acción que compone su valor puede crecer tanto que viole los límites de diversificación, de capitalización o de riesgo de la cartera. Bessembinder observó además que los ganadores extremos no eran solo tecnológicas y que casi todos sufrieron drawdowns severos en algún momento del camino.
Activo a pasivo: el gran trasvase
El segundo gran cambio del paisaje es la migración de la gestión activa a la indexada. La gestión basada en reglas —fondos índice y ETFs— controla ya al menos un tercio de las acciones cotizadas estadounidenses y más del 60% de los fondos de renta variable doméstica. El gráfico de flujos netos acumulados es elocuente: entre 2006 y 2025, los fondos activos sufrieron una salida neta de 3,2 billones de dólares (con 3,4 billones saliendo de fondos mutuos activos, parcialmente compensados por casi 300.000 millones que entraron en ETFs activos), mientras los índices captaban 3,2 billones, casi el 90% vía ETFs.
Figura 1. Exhibit 3 — El gran trasvase de gestión activa a pasiva. Flujos netos acumulados en miles de millones de dólares: los fondos mutuos activos (banda inferior, azul claro) caen de forma sostenida hasta cerca de -3.400, mientras los ETFs índice (azul oscuro) y, en menor medida, los fondos índice y los ETFs activos suman por encima, alcanzando en conjunto el entorno de +3.500. Datos mensuales 1/2006-11/2025. Fuente: Counterpoint Global y Morningstar Direct.
¿Significa esto que la gestión activa no aporta? El informe es matizado y honesto: la investigación académica sobre si la indexación reduce o no la eficiencia es ambigua —el apéndice del propio paper lista trabajos en ambos sentidos—. Lo que sí muestran los estudios es que los gestores activos son hábiles seleccionando acciones, pero cobran comisiones que se comen casi toda esa habilidad. La distribución del alfa bruto anual de los fondos de renta variable estadounidense entre 1976 y 2024 lo ilustra: la media es de 67 puntos básicos, la mediana de 35, y más de la mitad de los fondos son positivos antes de comisiones. El problema es que esas comisiones eran aproximadamente iguales al alfa bruto.
Figura 2. Exhibit 4 — La habilidad existe, pero las comisiones se la comen. Distribución del alfa bruto anual (antes de comisiones) de los fondos de renta variable de EE.UU.; la curva tiene forma de campana, con la frecuencia máxima en torno al 12% concentrada cerca del 0%-4% y colas que se extienden desde menos del -20% hasta más del +30%. Fuente: Counterpoint Global y Morningstar Direct.
Hay un factor adicional que ha penalizado a los gestores activos: la concentración. La capitalización de las 10 mayores acciones pasó del 15% del mercado estadounidense a finales de 2015 a aproximadamente el 35% a finales de 2025, más del doble. Como la mayoría de los índices ponderan por capitalización y la mayoría de los fondos tienen una capitalización media inferior a la de su índice, cuando los gigantes lo hacen bien —que es por definición lo que ocurre cuando sube la concentración— los fondos sufren para igualar a su referencia. El informe templa, eso sí, el miedo a la concentración: ya hubo niveles parecidos antes de que existiera la indexación, hay enorme dispersión entre los grandes (en 2025 la rentabilidad total de Alphabet fue 60 puntos porcentuales superior a la de Amazon) y los fundamentales de esas empresas respaldan en buena medida su peso. De hecho, el beneficio económico —ROIC menos coste de capital, por el capital invertido— está aún más concentrado que la capitalización: en 2024 las 10 mayores compañías eran cerca de un tercio de la capitalización total pero dos tercios del beneficio económico.
Figura 3. Exhibit 6 — El beneficio económico, todavía más concentrado que el valor. Barras apiladas del beneficio económico en miles de millones de dólares; la porción de las 10 mayores por capitalización (azul) sobre el total pasa del 24% en 2015 al 66% en 2024, con un pico intermedio del 53% en 2020. Fuente: Counterpoint Global y FactSet.
Horizontes más cortos y el regreso del minorista
Dentro de la gestión activa, el dinero se desplaza de los horizontes largos a los cortos. El desglose del volumen de negociación de renta variable estadounidense por participante muestra que los fondos fundamentales encogen del 23,4% del volumen en 2010 al 14,8% en 2025 (-8,6 puntos), mientras los cuantitativos suben del 7,5% al 15,7% (+8,2 puntos). Es un giro del análisis fundamental hacia el cuantitativo. Dentro de lo cuantitativo, además, los de alta frecuencia se disparan del 1,5% al 11,6% del volumen. Y emergen los fondos multigestor —los "pod shops"—, que reparten capital entre numerosos gestores, gestionan el riesgo a nivel de plataforma y operan con exposiciones de mercado de cuatro a cinco veces su capital invertido. Una estimación cifra el salto de empleo en estas firmas de 5.100 personas en 2017 a 24.000 en 2025; suman unos 425.000 millones de dólares en activos y, por su apalancamiento, representan el 37% del volumen de negociación de hedge funds siendo solo el 10% de sus activos. El punto clave: muchos de sus gestores se centran en el corto plazo, en anticipar el resultado trimestral y el movimiento de precio que le sigue.
El tercer cambio es el regreso del inversor minorista. Su cuota de negociación se ha duplicado, de cerca del 10% al 20% entre 2010 y 2025, con casi la mitad de ese salto concentrado en 2019-2020. La prensa económica los describió pasando de "actores marginales" a "fuerza dominante del mercado".
Figura 4. Exhibit 8 — El minorista duplica su cuota. Porcentaje del volumen total de negociación: la cuota minorista sube +10,4 puntos y la institucional cae -10,4 puntos entre 2010 y 2025; el minorista pasa aproximadamente del 10% al 20%, con buena parte del salto en 2019-2020. Datos de 2025 hasta el tercer trimestre. Fuente: Counterpoint Global y Bloomberg.
Tres causas explican el repunte minorista: el trading gratuito (Robinhood arrancó sin comisiones en 2014, pero se generalizó cuando Charles Schwab y los grandes fueron a cero en otoño de 2019, financiándose con el "pago por flujo de órdenes"); el Covid (operar gratis, los cheques de estímulo —se estima que los individuos invirtieron entre el 10% y el 15% de esos pagos en bolsa—, la ausencia de deporte y apuestas, y la volatilidad; Matt Levine lo bautizó como "hipótesis del mercado del aburrimiento"); y la gamificación, que debería entenderse como gamificación de la especulación: puntuaciones, feedback instantáneo y recompensas que incrementan la asunción de riesgo, sobre todo entre quienes tienen menor cultura financiera. Buena parte de la actividad minorista actual, especialmente en opciones, es apuesta encubierta: la investigación señala pérdidas medias a tres días en torno al 15%.
Curiosamente, por una medida estrecha, el minorista ha batido al mercado: según Vanda Research, el inversor individual ganó unos 200 puntos básicos anuales por encima del S&P 500 entre 2014 y mediados de 2025, en buena parte por su sobreponderación en los "Siete Magníficos" y su tendencia a comprar caídas. Pero la matización es importante: un subconjunto de minoristas muy activos, sobre todo en opciones, tiende a perder dinero con el tiempo. Y la coordinación vía foros como r/wallstreetbets produjo episodios como GameStop, cuyo 140% del free float llegó a estar vendido en corto y cuyos vendedores en corto soportaron 20.000 millones de dólares en pérdidas a precio de mercado solo en enero de 2021 —para poner cifra: la capitalización de la compañía a finales de 2020 era de 1.200 millones—.
Y en privados, ¿qué? Menos descubrimiento de precio, más comisiones
El informe dedica un apartado al capital privado, cuyo peso ha crecido del 1% del total (público más privado) en 2000 al 8% en 2025 en EE.UU., aunque el público sigue siendo mucho mayor. Los grandes endowments tenían cerca del 29% de su cartera comprometida en private equity en 2024, al menos cuatro veces más que en 1990. La diferencia clave con el público es estructural: el mercado público funciona por doble subasta, con pujas y ofertas transparentes y negociación continua, y permite ponerse corto; el privado no tiene ni doble subasta ni una vía práctica para apostar a la baja. El descubrimiento de precio es limitado y los fondos tienen mucha discrecionalidad sobre cómo valoran sus posiciones en el ínterin —lo que hace que la volatilidad de las valoraciones esté infravalorada y que las rentabilidades ajustadas por riesgo parezcan mejores de lo que son—. Las transacciones en el mercado secundario lo delatan: en el medio docena de años hasta 2024, el descuento sobre el valor en libros fue del 8%-10% en buyouts y del 25%-27% en venture capital. Con el marco Grossman-Stiglitz: el capital privado tiene mayor coste de información y, por tanto, mayores comisiones, pero ni su descubrimiento de precio ni su liquidez igualan a los del mercado público.
Quién está al otro lado: el mapa
Aquí llega la pieza conceptual central. Nicolae Gârleanu y Lasse Pedersen modelizaron la interacción entre mercados, gestores, inversores, asignadores y traders. El esquema permite a cada participante situarse a sí mismo y, sobre todo, identificar a su contraparte.
Figura 5. Exhibit 10 — El mapa de quién está al otro lado. Esquema de flujos: en la fila superior, cuatro bloques (inversores buscadores pasivos, inversores buscadores activos, "noise allocators" y "noise traders"); los asignadores buscan gestores informados o hacen asignaciones aleatorias hacia gestores activos informados o no informados; todos desembocan en el "mercado de valores" mediante negociación informada, no informada o aleatoria. Fuente: Counterpoint Global a partir de Gârleanu y Pedersen (Journal of Finance, 2018).
En el centro están los gestores activos informados, que pagan el coste de adquirir una señal y producen rentabilidad en exceso a lo largo del tiempo; los gestores activos no informados no pagan por esa ventaja. Quienes tratan directamente con el mercado son indexadores o noise traders, ambos no informados. La frontera entre público y privado, además, se difumina: MSCI ha lanzado un índice que combina renta variable pública y privada, y en EE.UU. hay un empuje para abrir los activos alternativos a los planes 401(k), que sumaban 9,3 billones de dólares a mediados de 2025. La pregunta abierta —que el informe deja planteada sin recomendar nada— es cómo les irá a inversores poco sofisticados invirtiendo en un activo donde la dispersión de rentabilidades entre fondos es enorme y el acceso a los mejores está limitado.
Con el mapa en la mano, el informe propone su taxonomía: las ineficiencias estructurales pueden ser conductuales, analíticas, informacionales o técnicas (BAIT, por sus siglas en inglés). La mayoría de las oportunidades reales combinan varias fuentes; documentar la razón percibida del error de precio y comprobar si se disipa por los motivos correctos es, dice el trabajo, una excelente forma de evaluar el propio proceso.
Ineficiencias conductuales: las más persistentes y las más difíciles
Una ineficiencia conductual existe cuando un inversor, o un grupo, se comporta de un modo que separa precio y valor. Son a la vez la fuente de oportunidad más persistente y la más difícil de capturar, porque la naturaleza humana no cambia. Ben Graham lo dijo así: las condiciones del negocio, las empresas, los valores y las regulaciones cambian, pero la naturaleza humana sigue igual. Y Graham legó la parábola del Sr. Mercado, ese socio con "problemas emocionales incurables" que cada día le ofrece un precio de compra y de venta —a veces eufórico, a veces deprimido—. La idea de Warren Buffett es que el Sr. Mercado está ahí para servirle, no para guiarle: es su bolsillo, no su sabiduría, lo que le resulta útil.
El determinante nuclear de la ineficiencia conductual son las creencias correlacionadas. Cuando los inversores pierden diversidad de opinión —porque sincronizan sus visiones o porque los disidentes se retiran—, la sabiduría de las multitudes se convierte en locura. Que menos de la mitad de los movimientos bursátiles de corto plazo se pueda ligar directamente a cambios en los fundamentales lo confirma. Un análisis de los mayores movimientos diarios del S&P 500 entre 1988 y 2025 muestra que algunos tienen explicación plausible (la Fed bajando tipos a cero el 16 de marzo de 2020, un -12,0%; el rebote del 9,5% el 9 de abril de 2025 tras la suspensión de aranceles de Trump) pero otros desafían toda explicación fundamental.
El paper recorre las grandes familias de sesgos conductuales. La sobreextrapolación —proyectar en exceso lo reciente— hace que las expectativas de rentabilidad a un año estén muy correlacionadas con la rentabilidad del año anterior, justo lo contrario de lo que conviene: valoraciones altas anticipan rentabilidades bajas, y viceversa. Seth Klarman lo resume: "El value investing es en su esencia el matrimonio de una vena contraria y una calculadora". El sentimiento afecta sobre todo a las compañías especulativas —jóvenes, de rápido crecimiento y pequeña capitalización—. El índice de sentimiento de Baker y Wurgler ilustra el mecanismo:
Figura 6. Exhibit 12 — El termómetro del sentimiento. Índice de sentimiento inversor (Baker-Wurgler), valores mensuales 1965-2023, oscilando aproximadamente entre -2 y +3/+4, con picos marcados a finales de los sesenta y en torno al año 2000 (puntocom). Lecturas por encima de cero anticipan mejores rentabilidades al año siguiente para empresas grandes, viejas, rentables y de bajo crecimiento; lecturas por debajo, para empresas pequeñas, jóvenes, de alto crecimiento y no rentables. Fuente: Counterpoint Global; Baker y Wurgler (Journal of Finance, 2006).
Las burbujas merecen tratamiento aparte. El modelo de Kindleberger, inspirado en Minsky, las describe en cinco fases —desplazamiento, boom, manía, distrés y pánico—. Pero el informe introduce un matiz contraintuitivo, vía el escepticismo de Fama (que considera que las burbujas son, en buena parte, "sabiduría a toro pasado"). Tres economistas —Greenwood, Shleifer y You— pusieron a prueba esa idea en un trabajo titulado, con sorna, "Burbujas para Fama": identificaron 40 escaladas (subidas acumuladas del 100% o más en dos años) en sectores estadounidenses entre 1926 y 2014. Su hallazgo es doble y honesto: en promedio, una escalada no predice rentabilidades futuras inusualmente bajas —dándole la razón a Fama—, pero sí eleva de forma significativa la probabilidad de un crash (algo más de la mitad de las escaladas sufrió una caída del 40% o más en los dos años siguientes), y hay señales —volatilidad, rotación, emisión de acciones— que ayudan a anticiparlo.
Figura 7. Exhibit 13 — Tras una escalada, la rentabilidad media se parece a la del mercado. Índice de retorno normalizado desde -24 hasta +48 meses respecto al primer mes identificado de la escalada: la media de las escaladas (línea azul sólida) se aplana cerca del nivel del mercado, mientras que las "no crashes" (rojo discontinuo) ascienden bastante por encima y los "crashes" (verde punteado) retroceden hacia la unidad, próximos al índice de retorno del mercado (azul claro discontinuo). Fuente: Counterpoint Global a partir de Greenwood, Shleifer y You (Journal of Financial Economics, 2019).
El informe relaciona el desplazamiento tecnológico con el capital financiero apoyándose en Carlota Perez, y usa una bella analogía: el desarrollo neuronal infantil, donde el número de conexiones sinápticas crece de golpe y luego se poda. Igual que el cerebro crea conexiones para descartarlas después, las revoluciones tecnológicas hacen florecer multitud de empresas de las que el mercado elimina sin piedad a las que no encajan; el proceso parece derrochador, pero financia infraestructura valiosa (la fibra óptica del boom puntocom, infrautilizada tras el pinchazo, fue clave para el crecimiento posterior de internet).
Sobre la transición de sabiduría a locura, el trabajo cita el mercado artificial de Blake LeBaron —1.000 inversores simulados con reglas de decisión que evolucionan—: las escaladas de precio van precedidas de una reducción del número de reglas usadas, es decir, de una pérdida de diversidad. Durante la subida hacia un crash, la población converge en estrategias muy similares, lo que la vuelve frágil: una pequeña caída en la demanda puede desestabilizar el mercado porque, cuando todos siguen la misma estrategia, no hay a quién vender. El efecto es no lineal: se puede perder diversidad un tiempo sin que el precio reaccione, hasta que un pequeño cambio al margen provoca una gran caída. Como dice el informe, las operaciones masificadas funcionan… hasta que dejan de funcionar. George Soros lo formulaba sin pudor: cuando ve formarse una burbuja, se lanza a comprar y añade leña al fuego —con la premisa, claro, de ser lo bastante astuto para vender antes de la ruptura—.
Ineficiencias analíticas: pensar mejor con la misma información
Una ineficiencia analítica surge cuando todos disponen de información idéntica, o casi, pero unos la analizan mejor que otros. La analogía es el tenis: profesional y aficionado juegan en la misma pista con las mismas reglas, pero el profesional tiene mejor técnica y comete menos errores. En inversión, las instituciones suelen ser los profesionales y los individuos los aficionados. Un estudio de todos los inversores de Taiwán reveló que las instituciones obtuvieron 1,5 puntos porcentuales anuales de rentabilidad anormal en exceso mientras los individuos perdían 3,8 puntos. Los individuos suelen tener demasiada poca habilidad y demasiada confianza.
La segunda vía de ventaja analítica es actualizar las creencias mejor que los demás. El Teorema de Bayes da el marco formal, pero la evidencia muestra que los inversores no lo hacen bien y aparecen patrones de sobre y subreacción. Bastianello e Imas separan dos tareas —inferir si una compañía es buena o mala, y predecir su precio futuro— y muestran que la gente tiende a subreaccionar al inferir y sobrerreaccionar al predecir, porque asume que los procesos del mercado son persistentes. También subreacciona a señales grandes (por atención limitada) y a horizontes cortos, y sobrerreacciona a horizontes largos. Phil Tetlock añade dos errores comunes: sobrerreaccionar a información que parece causal pero no lo es (el caso clásico son las fusiones, donde los analistas alaban al comprador por la "acreción de beneficio" y luego la acción cae) y subreaccionar a la que sí es causal. Los "superforecasters" —abiertos de mente, analíticos, numéricos— cambian sus probabilidades a menudo y en pequeños incrementos.
La tercera fuente es el arbitraje temporal: operar en una escala de tiempo distinta a la de los demás. Jack Treynor distinguía las ideas que "viajan rápido" (obvias, los "hot stocks") de las que "viajan despacio" (requieren reflexión, juicio y experiencia) —y son estas, decía, las que definen la inversión a largo plazo—. Keynes lo complementaba advirtiendo que el inversor a largo plazo "vendrá a recibir la mayor de las críticas", porque parecerá excéntrico. El concepto se sostiene en una idea psicológica de Benartzi y Thaler, la "aversión miope a las pérdidas": combinando la aversión a las pérdidas (sufrimos las pérdidas el doble de lo que disfrutamos las ganancias equivalentes) con la miopía (cuánto miramos la cartera), resulta que cuanto más a menudo mira uno su cartera, más probable es que vea pérdidas. Con datos de un siglo en EE.UU., la probabilidad de ver ganancia es del 54% en un día, 63% en un mes, 75% en un año y casi del 100% a 15 años o más. Por eso el inversor a largo plazo está dispuesto a pagar más por el mismo activo. Y el premio es medible:
Figura 8. Exhibit 15 — La paciencia tiene premio. Rentabilidad mensual en puntos básicos por quintil de horizonte de tenencia (del más corto, 1, al más largo, 5): las barras ascienden desde algo más de 50 puntos básicos en el quintil más corto hasta cerca de 90 en el más largo. La diferencia entre el quintil de horizonte más largo y el más corto es de 37 puntos básicos al mes, unos 440 al año. Fuente: Counterpoint Global a partir de Jain y Jiao (Working Paper, septiembre de 2025).
La cuarta fuente analítica es el poder de las narrativas. Robert Shiller distingue historia de narrativa (esta incluye una explicación causal) y define la "economía narrativa" como el estudio de cómo las narrativas se propagan e influyen en los resultados económicos. El ejemplo que el informe desarrolla es Alphabet: tras el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 los inversores temieron que Google se hubiera quedado atrás —perdió unos 100.000 millones de capitalización tras una demostración de Bard que hasta sus empleados calificaron de "apresurada y chapucera"—; el valor se movió en línea con el mercado hasta que, en la primavera de 2025, la narrativa giró, culminando con el buen recibimiento de Gemini 3 en noviembre de 2025. El descuento por riesgo de obsolescencia se transformó en una prima por capacidades.
Figura 9. Exhibit 16 — El giro de la narrativa, en una sola línea. Rentabilidad total para el accionista de Alphabet relativa al S&P 500 (índice = 100) entre noviembre de 2022 y diciembre de 2025: tras los lanzamientos de ChatGPT y Bard la línea cae y se mantiene plana en torno a 100, para dispararse hasta cerca de 190 alrededor del lanzamiento de Gemini 3. Fuente: Counterpoint Global y FactSet.
Reflejando ese giro, el múltiplo precio-beneficio a doce meses de Alphabet pasó de la franja alta de la decena (en torno a 17-18 veces) a la franja alta de la veintena (cerca de 28-29 veces), y su capitalización subió 1,8 billones de dólares neta del mercado —un incremento mayor que todos los activos gestionados por la industria de venture capital de EE.UU.—. Es la mejor prueba de por qué incluso las compañías gigantes y archicubiertas por analistas pueden moverse de forma violenta: los fundamentales mandan a largo plazo, pero las historias que la comunidad inversora se cuenta por el camino abren oportunidades de comprar o vender.
Ineficiencias informacionales: enterarse antes y prestar atención
Una ineficiencia informacional surge cuando algunos participantes tienen información distinta de la de los demás y pueden operar con esa asimetría. El experimento de la "bola de cristal" de Victor Haghani y Elm Wealth lo desmonta con elegancia: mostraron a participantes la portada del Wall Street Journal con 36 horas de antelación y les dejaron apostar sobre el S&P 500 o el bono a 30 años. Resultado: cerca de la mitad de los 118 estudiantes de máster en finanzas perdió dinero, uno de cada seis se arruinó, y acertaron la dirección solo el 51,5% de las veces. Online, 1.500 jugadores tuvieron una pérdida mediana del 30% y más de un tercio se arruinó. Solo los cinco macrotraders experimentados crecieron su patrimonio (ganancia mediana del 60%), acertando la dirección el 63% de las veces y, sobre todo, no apostando cuando no veían ventaja —un tercio de los días— y dimensionando bien las apuestas. La moraleja: tener información no basta; hay que interpretarla bien y dimensionar la posición.
La primera fuente de ventaja informacional es enterarse antes, distinguiendo dato (lo dado, no necesariamente útil) de información (datos organizados de forma útil, que reducen incertidumbre). El estudio del robo de 150.000 notas de resultados por hackers entre 2010 y 2015 lo cuantifica: tras hacerse públicos los resultados, los precios solo se movieron el 85% de lo esperado, lo que significa que las operaciones ilegales capturaron en torno al 15% del movimiento; y la ratio señal-ruido era de 1 a 2,5. Se estima que las firmas gastan al menos 2.500 millones de dólares al año en datos alternativos. La segunda fuente es prestar atención: el caso de EntreMed —cuya acción saltó de unos 12 a más de 51 dólares tras un artículo en portada del New York Times sobre un avance contra el cáncer que ya se había cubierto meses antes— ilustra que el mercado tiene atención limitada. Incluso dónde se publica una noticia importa: las que se fijan en portada del terminal Bloomberg se incorporan al precio mucho más rápido. La tercera es la complejidad de la tarea: cuanto menos obvias son las implicaciones de una noticia, más tarda el mercado en digerirla —una empresa monoproducto reacciona antes que un conglomerado, y la información sobre un cliente tarda en reflejarse en su proveedor—.
Ineficiencias técnicas: cuando alguien tiene que comprar o vender
Una ineficiencia técnica surge cuando algunos participantes deben comprar o vender por razones ajenas al valor fundamental: leyes, regulaciones, contratos o políticas internas. William Sharpe argumentó que el dólar medio gestionado activamente rinde, antes de costes, lo mismo que el pasivo, y menos después de costes; pero su análisis ignora que los propios fondos índice tienen que negociar para reflejar inclusiones y exclusiones. Con la indexación más grande que nunca, hay buen negocio en operar con los fondos índice —si se es lo bastante sofisticado y barato—.
Las oportunidades técnicas para el inversor fundamental son tres. Primera, ponerse al otro lado de vendedores o compradores forzados: las aseguradoras, empujadas por la regulación a vender bonos rebajados de grado de inversión a alto rendimiento, provocan "fire sales" que amplían los diferenciales más allá de lo justificado, errores que suelen corregirse en meses. El ciclo de apalancamiento de Geanakoplos explica el mecanismo: los optimistas usan deuda para pujar al alza cuando es fácil endeudarse, y cuando los precios caen, las llamadas de margen los obligan a vender, retroalimentando la caída por debajo del valor razonable. No todo es venta: los vendedores en corto a veces tienen que comprar para cerrar posiciones. Segunda, los flujos de fondos: el dinero entra en los fondos que han ido bien y sale de los que han ido mal; quien recibe capital compra más de lo que ya tiene y quien sufre reembolsos vende, empezando por lo más líquido —un análisis atribuye un tercio del alfa de los hedge funds a los flujos de inversores—. Tercera, cuando los arbitrajistas no aparecen: bajo condiciones normales alinean precio y valor, pero no tienen capital ilimitado y se retiran en momentos de estrés extremo, justo cuando las oportunidades son mayores.
El caso de estudio es Long-Term Capital Management. Fundado en 1994, compuso más del 30% anual sus primeros cuatro años y quebró en 1998. Lo interesante para esta taxonomía es que otros fondos y bancos imitaron sus posiciones —como en el modelo de LeBaron—, masificándolas y aumentando la fragilidad; la imitación ayudaba a las rentabilidades al principio pero dificultaba encontrar nuevas operaciones. La correlación entre sus posiciones, inferior a 0,10 con datos históricos, fue estresada hasta un 0,30 que consideraban improbable, pero en plena crisis se disparó a 0,70, inutilizando las herramientas de gestión de riesgo. LTCM perdió el 44% de su capital solo en agosto de 1998, con una ratio de activos sobre fondos propios de 27 a 1. El paper también recuerda los spin-offs como ejemplo clásico de ineficiencia técnica: las acciones repartidas suelen venderse de inmediato sin atención al precio, y la literatura halla "rentabilidades anormales fuertemente significativas".
La conclusión: busca juegos fáciles
El cierre ordena todo en un continuo de eficiencia. El mercado es menos eficiente cuando hay poca cobertura de analistas, información compleja, baja diversidad (masificación), compradores o vendedores forzados, pocos sustitutos, dificultad para ponerse corto, financiación cara, costes de negociación altos o arbitrajistas sin acceso a capital; y más eficiente en los casos opuestos. Sobre esa base, el difunto David Swensen —ex director de inversiones del endowment de Yale— propuso medir la oportunidad por la dispersión de rentabilidades de los gestores activos: las clases de activo con dispersión amplia ofrecen al gestor hábil más margen para generar valor que las de dispersión estrecha.
Figura 10. Exhibit 20 — Dónde paga la habilidad: la dispersión por clase de activo. Cajas y bigotes (percentiles 5, 25, 75 y 95) de la dispersión de rentabilidades respecto a la mediana, neta de comisiones, en 16 clases de activo ordenadas de mayor a menor: venture capital es la más amplia (percentil 95 cerca del +48% y percentil 5 en torno al -24%), seguida de buyout y real estate, mientras que la renta fija de corto plazo es la más estrecha. Fuente: Counterpoint Global y Morningstar Direct.
La taxonomía BAIT —conductual, analítica, informacional y técnica— se solapa bastante, pero las conductuales son probablemente las más duraderas, porque la naturaleza humana apenas cambia, y a la vez de las más difíciles de capturar, por nuestra tendencia a seguir a la multitud y por la presión de los partícipes durante los inevitables periodos de mal rendimiento. El objetivo, repite el informe citando la metáfora del póker, es buscar juegos fáciles donde uno esté entre los jugadores más hábiles. Y la recomendación operativa es documentar cada ineficiencia percibida para medir luego lo bien que predijo la rentabilidad en exceso. David Shaw lo cierra: una sola ineficiencia puede no bastar para superar los costes de transacción, pero cuando coinciden varias, pueden ofrecer una operación con beneficio esperado superior a esos costes; cuantas más ineficiencias se identifiquen, más oportunidades.
Lectura BISSAN
Más allá del aparato académico, este trabajo es valioso por una razón muy práctica: convierte una intuición vaga ("el mercado es eficiente, o no") en un cuestionario accionable. La pregunta "¿quién está al otro lado?" obliga a explicitar la tesis antes de operar, y eso disciplina. En BISSAN no hacemos stock picking especulativo —nuestra ejecución se apoya en una asignación de activos pensada para el largo plazo a través de fondos propios sin retrocesiones—, pero las lecciones de fondo encajan de lleno con cómo entendemos el oficio: que la riqueza la crean muy pocos valores y que la concentración tiene fundamentos detrás invita a no jugar a adivinar al ganador suelto; que la sobreextrapolación y el sentimiento empujan a comprar caro y vender barato refuerza la utilidad de un proceso frío frente al ruido; y, sobre todo, que la aversión miope a las pérdidas penaliza a quien mira la cartera demasiado a menudo respalda lo que llevamos años diciendo a las familias que asesoramos: el horizonte largo no es un eslogan, es —en palabras de Cliff Asness que el propio informe recoge— lo más parecido a un superpoder inversor. La cita de Graham que cierra el apartado conductual lo resume mejor que nadie: uno no tiene razón ni se equivoca porque la multitud disienta; tiene razón porque sus datos y su razonamiento lo son.
Las rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras. Este artículo resume y comenta un informe de terceros (Morgan Stanley Investment Management, Counterpoint Global Insights) con fines divulgativos y no constituye una recomendación de inversión ni asesoramiento financiero personalizado. Las cifras citadas proceden del documento original; cualquier mención a criptoactivos u otros vehículos es analítica y no implica recomendación de inversión. BISSAN es una EAF (Empresa de Asesoramiento Financiero).