La investigación académica sobre factores es extensa.
Value, Quality, Momentum, tamaño, baja volatilidad.
Cada uno de ellos tiene décadas de evidencia histórica detrás.
Y cada uno de ellos atraviesa también largos periodos en los que no funciona.
La solución que propuso la industria parecía evidente: combinarlos.
Si los factores no fallan todos a la vez, un fondo que los reúna debería ofrecer una trayectoria más estable.
Así nacieron los fondos multifactoriales.
Una prima factorial documentada en un artículo académico no es lo mismo que la rentabilidad neta de un producto comercial que intenta capturarla.
Quién es Javier Estrada
Javier Estrada es profesor de Finanzas en IESE Business School.
Su investigación se centra en asignación de activos, construcción de carteras, planificación de la jubilación y estrategias de inversión aplicadas.
Una característica de su trabajo resulta especialmente valiosa para el inversor particular: rara vez se queda en la teoría. Suele preguntarse qué ocurre cuando una idea académica se convierte en un producto que alguien puede comprar.
Y en el caso de los fondos multifactoriales, la respuesta no ha sido la esperada.
Primer estudio: una evaluación temprana y bajista
En 2023, Estrada publicó en el Journal of Asset Management el artículo Multifactor Funds: An Early (Bearish) Assessment.
El planteamiento era directo:
- tomar fondos multifactoriales que invierten en Estados Unidos, en mercados globales, internacionales y emergentes,
- compararlos con índices amplios ponderados por capitalización,
- y compararlos también con ETFs de bajo coste que replican esos índices.
La conclusión fue que, en la mayoría de los casos, los fondos multifactoriales no habían conseguido superar a esos índices ni en rentabilidad, ni en rentabilidad ajustada por riesgo, ni en protección frente a caídas.
El propio título incluye una advertencia: early. Se trata de una evaluación temprana, porque estos productos tienen un historial relativamente corto.
Un historial corto no permite concluir que una estrategia sea mala. Pero tampoco permite asumir que sea buena solo porque su lógica parece atractiva.
Segundo estudio: fondos multifactoriales frente a combinaciones caseras
En 2024, Estrada dio un paso más en Multifactor Funds vs. Homemade Factor Diversification Strategies, publicado en The Journal of Beta Investment Strategies.
La pregunta ya no era solo si los fondos multifactoriales batían al mercado.
Era otra mucho más interesante:
¿es mejor comprar un fondo que combina factores o combinar uno mismo varios fondos de un solo factor?
La muestra
- 30 fondos multifactoriales domiciliados en Estados Unidos,
- con al menos tres factores, tres años de datos mensuales y 10 millones de dólares en activos,
- datos desde el inicio de cada fondo (entre 2015 y 2019) hasta marzo de 2023,
- y el ETF del S&P 500 (IVV) como referencia de mercado.
Las dos estrategias caseras
- Target Factors Portfolio (TFP): fondos de un solo factor, a partes iguales, replicando los mismos factores que dice perseguir cada fondo multifactorial.
- All Factors Portfolio (AFP): cinco fondos de un solo factor a partes iguales (tamaño, estilo, calidad, volatilidad y momentum), rebalanceados una vez al año.
Los resultados medios
| Métrica | Fondos multifactor | TFP | AFP | Mercado (IVV) |
|---|---|---|---|---|
| Valor final de 100 $ | 173,8 | 181,9 | 179,7 | 199,9 |
| Rentabilidad anualizada | 9,0 % | 9,7 % | 9,5 % | 11,5 % |
| Volatilidad anualizada | 18,7 % | 16,8 % | 16,6 % | 17,2 % |
| Rentabilidad ajustada por riesgo (M²) | 10,2 % | 11,5 % | 11,4 % | 13,1 % |
| Caída máxima | −27,8 % | −23,2 % | −22,4 % | −23,9 % |
Fuente: Estrada (2024), The Journal of Beta Investment Strategies. Medias de 30 fondos, periodos de inicio a marzo de 2023.
Solo 9 de los 30 fondos superaron a su combinación casera equivalente en valor final. Y en todas las métricas analizadas, eran más los fondos que quedaban por debajo que los que quedaban por encima.
Los fondos multifactoriales prometían diversificación empaquetada. En esta muestra, ofrecieron más volatilidad, caídas más profundas y menor rentabilidad que combinaciones sencillas de fondos de un solo factor.
¿Lo explican los costes?
Es la primera sospecha razonable.
Los fondos multifactoriales del estudio tenían una comisión media del 0,29 %, frente al 0,11 % de los fondos de un solo factor. Una diferencia de 18 puntos básicos.
Pero la diferencia de rentabilidad frente a las combinaciones caseras era de entre 50 y 70 puntos básicos anuales.
Los costes explican una parte. No todo.
Algunos fondos baratos lo hicieron bien, y algún fondo relativamente caro también. La forma en que se construye la cartera parece pesar tanto como la comisión.
Por qué combinar factores dentro de un producto puede salir peor
Estrada no formula una explicación causal definitiva, pero el debate académico apunta a varios mecanismos posibles:
- Integración de señales: muchos fondos no combinan carteras separadas, sino que puntúan cada acción con una mezcla de factores. Eso puede diluir la exposición a cada uno.
- Exposiciones no deseadas: al optimizar varias señales a la vez pueden aparecer sesgos sectoriales o de tamaño que nadie buscaba.
- Elección de factores y pesos: cada gestora define Value, Quality o Momentum a su manera, y no todas las definiciones capturan lo mismo.
- Historial corto: los fondos empezaron en un periodo especialmente difícil para algunos factores, como Value.
Combinar exposiciones individuales y comprar un producto que mezcla señales no son operaciones equivalentes, aunque ambos se describan como “multifactor”.
El mercado como referencia incómoda
Hay un dato que no conviene pasar por alto.
En este periodo, el ETF del S&P 500 superó tanto a los fondos multifactoriales como a las combinaciones caseras en rentabilidad y en rentabilidad ajustada por riesgo.
Estrada lo resume con una idea clásica: a veces es mejor comprar el pajar que buscar la aguja.
Esto conecta con el debate que ya tratamos en Quizá invertir no debería ser tan complicado: cualquier estrategia factorial debe justificar sus costes, su complejidad y sus periodos de bajo rendimiento frente a la alternativa más simple.
Limitaciones del estudio
Conviene leer estos resultados con la misma exigencia con la que se leen los resultados favorables:
- el periodo es corto, entre cuatro y ocho años según el fondo,
- coincide con una etapa dominada por grandes empresas tecnológicas de crecimiento,
- se centra en fondos domiciliados en Estados Unidos,
- y analiza productos concretos, no los factores en sí mismos.
Por eso la conclusión correcta no es que el Factor Investing no funcione. Es que la distancia entre la teoría y el producto puede ser grande.
La conexión con ValQual
ValQual combina variables de valoración y de calidad empresarial en un único ranking. Es exactamente el tipo de decisión que el trabajo de Estrada invita a examinar.
Los estudios no analizan el ranking ValQual, de modo que no demuestran que su enfoque sea ineficaz ni eficaz.
Pero sí obligan a hacerse preguntas honestas:
- ¿aporta la combinación de valoración y calidad algo frente a cada factor por separado?
- ¿cómo se compara con un índice amplio de bajo coste?
- ¿qué ocurre al descontar costes, deslizamiento y rotación?
- ¿se mantienen los resultados fuera de la muestra en la que se diseñó el método?
Son preguntas que preferimos plantear abiertamente. Puedes consultar los criterios del método en Method.
Conclusión
Javier Estrada aporta algo poco habitual en el debate sobre factores: una mirada empírica, independiente y centrada en lo que el inversor realmente puede comprar.
Su trabajo recuerda que la diversificación entre factores no se consigue automáticamente comprando un producto con esa etiqueta.
Más factores no garantizan mejores resultados. Lo que importa es cómo se combinan, cuánto cuesta implementarlos y si la ventaja sobrevive al contacto con el mundo real.
Bibliografía & Recursos
Estudios de Javier Estrada
- Estrada, J. (2023). Multifactor Funds: An Early (Bearish) Assessment. Journal of Asset Management, 24(4), 299–311. DOI
- Estrada, J. (2024). Multifactor Funds vs. Homemade Factor Diversification Strategies. The Journal of Beta Investment Strategies, primavera 2024, 55–64. PDF
Web del autor
Blog de Javier Estrada en IESE
En ValQual