Sesgo de supervivencia y de selección

Imagínate una pared llena de relucientes folletos de fondos, cada uno presumiendo de sus rentabilidades. Todos tienen buena pinta. Aquí está la parte inquietante: no es porque los fondos sean buenos, sino porque los malos no están en la pared. Cerraron, se fusionaron, los enterraron en silencio y dejaron de mandar folletos. Lo que estás mirando es un cementerio al que le han quitado las lápidas y solo han dejado los trofeos en pie. Esta lección va sobre el sesgo más peligroso para cualquiera que evalúe un historial, un fondo, un backtest o un “gurú”: juzgas el mundo por los supervivientes que ves y olvidas los cadáveres que no puedes ver. Aprende a contar los cadáveres y la mitad del marketing del sector de la inversión dejará de funcionarte.

Adivina antes de leer

Conociste la disponibilidad y las tasas base allá en Disponibilidad, representatividad y tasas base — el hábito de juzgar por los ejemplos vívidos que tienes delante en lugar de por la población completa. El sesgo de supervivencia y el de selección son esa misma enfermedad, convertida en arma por un sector que controla qué ejemplos te llegan. La cura es la misma: pregúntate siempre, “¿cuál es la muestra completa, incluidas las partes que no puedo ver?”.

Sesgo de supervivencia — blinda los agujeros que no ves

La historia más limpia sobre este sesgo viene de una guerra, no de un mercado.

En la Segunda Guerra Mundial, el ejército de EE. UU. estudió los bombarderos que volvían de las misiones para decidir dónde añadir blindaje. Los aviones regresaban acribillados a balazos — concentrados en las alas, el fuselaje, la cola. La jugada obvia: reforzar los puntos con más agujeros. El estadístico Abraham Wald dijo exactamente lo contrario. Blindad los lugares sin agujeros — los motores, la cabina. ¿Por qué? Porque los datos solo incluían aviones que sobrevivieron. Un avión alcanzado en el motor no llegaba cojeando a casa para ser medido; se estrellaba y nunca entraba en el conjunto de datos. Las zonas que parecían intactas no estaban a salvo — eran los puntos fatales, y la prueba de su peligro había sido eliminada de la muestra por el simple hecho de morir.

Eso es el sesgo de supervivencia: sacar conclusiones de una muestra que solo contiene las cosas que “lo lograron”, mientras los fracasos han desaparecido en silencio. Los supervivientes no son representativos del grupo original — son una porción filtrada y halagadora de él. Y los fracasos no desaparecen al azar; desaparecen precisamente porque fracasaron, que es exactamente la información que necesitabas.

En inversión, los aviones muertos son fondos muertos. Los fondos de inversión y los ETF que rinden mal se liquidan (se cierran y se devuelve el dinero) o se fusionan con un fondo hermano que rinde mejor. Cuando eso ocurre, su pésimo historial suele desaparecer de la base de datos — o queda absorbido por el del superviviente. Así que cuando miras “los fondos disponibles hoy y cómo rindieron en los últimos diez años”, estás mirando supervivientes. Los fracasos están enterrados.

Ejemplo resuelto — la media del folleto frente a la media real

Imagina que una familia de fondos lanzó 100 fondos hace diez años. A lo largo de la década:

• Sobrevivieron 64 fondos. Promediaron un 9,0% al año. Son los que aún se anuncian.
• 36 fondos se cerraron o fusionaron. Eran los rezagados — digamos que renquearon a un 1,0% al año antes de ser sacrificados.

El folleto cita con orgullo la media de los supervivientes: 9,0%. Pero la media a la que se enfrentaba un inversor real, eligiendo a ciegas entre los 100 fondos de entonces, pondera cada fondo que existía:

$\text{media real} = \frac{(64 \times 9.0\%) + (36 \times 1.0\%)}{100} = \frac{576\% + 36\%}{100} = 6.1\%$

El número honesto, el de la cohorte entera, es 6,1%, no 9,0% — la media de los supervivientes exagera la realidad en casi 3 puntos porcentuales en este caso estilizado. Los estudios del mundo real (Brown, Goetzmann, Ibbotson y Ross en 1992; Malkiel en 1995) sitúan la inflación típica por supervivencia en algo más modesto pero igual de serio: 1 a 1,5 puntos porcentuales al año. Capitalizado a lo largo de décadas, incluso 1,5 pp al año es la diferencia entre una jubilación cómoda y una angustiosa.

Cuándo importa

El sesgo de supervivencia muerde con más fuerza siempre que te comparas con, o entras en, un grupo que ya ha sido filtrado por el éxito: elegir un fondo de gestión activa del menú de hoy, leer “la rentabilidad media de los hedge funds”, copiar los hábitos de los inversores ricos, o fiarte de cualquier estudio de “esto es lo que hicieron los ganadores”. Cuanto más larga sea la ventana temporal, más fracasos hay enterrados, y más halagadora — y engañosa — se vuelve la media de los supervivientes.

Sesgo de selección y de relleno — la base de datos está amañada antes de que llegues

La supervivencia va de quién sale de la muestra. El sesgo de selección es el hermano más amplio: va de quién entra en la muestra en primer lugar — y, igual de importante, en qué términos. Si las cosas que entran en tu conjunto de datos se eligieron de un modo correlacionado con el éxito, el conjunto de datos es halagador antes de que hayas hecho un solo cálculo.

Tres de estos juegos están por todas partes en los historiales.

Sesgo de relleno retroactivo (backfill). Muchas bases de datos de hedge funds y estrategias gestionadas son voluntarias — los gestores eligen si reportar o no. Cuando un fondo por fin decide unirse a una base de datos, a menudo puede rellenar retroactivamente sus rentabilidades pasadas en el registro. Adivina qué fondos eligen unirse y rellenar: los que tienen un buen historial que enseñar. Un fondo que empezó flojo y siguió flojo nunca se une, o nunca rellena. Así que los primeros años de la base de datos están atiborrados de ganadores añadidos a posteriori, y el “hedge fund medio” histórico parece mejor de lo que rindió el fondo medio en realidad. Los estudios de estas bases de datos han encontrado rentabilidades rellenadas varios puntos porcentuales al año por encima de las rentabilidades posteriores, en vivo y reportadas, de esos mismos fondos.

Sesgo de incubación. Una gestora lanza en silencio, pongamos, diez pequeños fondos “incubadora” con poco o ningún dinero externo. Espera un año o dos, luego mata a los perdedores y saca a la luz a los ganadores — abriéndolos a los inversores con un reluciente historial de uno o dos años ya adjunto. El público inversor solo ve a los supervivientes de un torneo interno, presentados como si ese único fondo simplemente hubiera sido brillante desde su nacimiento. Las ocho incubadoras muertas nunca se mencionan. Es sesgo de supervivencia, pero fabricado a propósito como cauce de marketing.

Fechas de inicio escogidas a dedo. El mismo fondo puede ser un genio o un zopenco según dónde arranques el reloj. “¡Un 300% arriba desde marzo de 2009!” suena increíble — hasta que te das cuenta de que marzo de 2009 fue exactamente el fondo de la crisis financiera, así que todo se triplicó desde ahí. Elige la fecha de inicio que halague la historia y cualquier historial puede hacerse relucir. Esto es sesgo de selección aplicado al tiempo en lugar de a los fondos.

Ejemplo resuelto — inflación por relleno

Supón que una base de datos de hedge funds reporta que su “fondo medio rindió un 12% al año”. Indagas y descubres que, para cada fondo, los tres primeros años del registro se rellenaron retroactivamente cuando el fondo eligió unirse, y los años posteriores fueron en vivo. Sepáralos:

Los primeros años rellenados van 7 puntos porcentuales más calientes que los años en vivo — no porque los hedge funds empeoren con el tiempo, sino porque solo los fondos con grandes años iniciales eligieron unirse y rellenarlos. La “media del 12%” es una mezcla de un número real (el ~9% en vivo) y un artefacto de selección (el ~16% rellenado). El número que deberías creer es el de en vivo, fuera de muestra: aproximadamente 9%, antes incluso de restar las comisiones notoriamente altas del fondo.

Aplicándolo: fondos, backtests y gurús

Ahora pon las herramientas a trabajar en los tres lugares donde estos sesgos hacen más daño al dinero real.

Los fondos y el menú que te enseñan

Cuando repases “los fondos con mejor rendimiento de los últimos diez años”, recuerda que estás leyendo una lista de supervivientes. Los fondos que existían hace diez años pero rindieron lo bastante mal como para cerrarse no están en ella. La comparación correcta no es “este fondo batió a sus pares supervivientes” — es “este fondo batió al universo original completo, incluidos los que murieron, y batió a un fondo indexado barato después de comisiones”. La mayoría de los fondos activos, medidos honestamente contra toda la cohorte de partida y netos de costes, van por detrás de un índice simple a lo largo de 10–15 años — exactamente la tasa base sobre la que deberías anclarte (la lección de Disponibilidad y tasas base otra vez).

Backtests — los resultados de laboratorio que se desmoronan en la naturaleza

Un backtest es cuando alguien ejecuta una estrategia de trading sobre datos históricos para mostrar cómo “habría” rendido. Los backtests son el número más manipulado de todas las finanzas, porque son fáciles de amañar — normalmente sin que quien los amaña se dé cuenta siquiera. Dos asesinos:

• Sin prueba fuera de muestra. Si pruebas miles de variantes de una estrategia sobre la misma historia y te quedas con la que mejor puntuó, no has descubierto una estrategia ganadora — has descubierto la que mejor encajó con el ruido de ese pasado concreto. Esto es sobreajuste (overfitting): el gemelo financiero de escoger a dedo. La única prueba honesta es el rendimiento fuera de muestra: ¿sigue funcionando con datos sobre los que la estrategia nunca se afinó, idealmente un periodo futuro posterior a su publicación? La mayoría de los milagros con backtest mueren en silencio fuera de muestra.
• Sin costes de transacción. Un backtest que ignora las comisiones de trading, el diferencial entre compra y venta (bid-ask spread), los impuestos y el deslizamiento (slippage, el precio moviéndose en tu contra mientras compras) puede convertir a un perdedor del mundo real en un ganador sobre el papel. Una estrategia que opera constantemente parece brillante sobre el papel sin costes y se desangra en cuanto llega la factura real.

Gurús — el que acertó una vez

Cada desplome y cada auge acuña un gurú: el experto que “lo predijo”. Antes de entregarle tu atención o tu dinero, haz las cuentas de tasa base que aprendiste antes. Si diez mil comentaristas hacen cada uno una predicción de mercado audaz, el puro azar garantiza que cientos de ellos serán espectacularmente “acertados” — y los medios, por sesgo de disponibilidad, entrevistarán exactamente a esos pocos e ignorarán a los miles que se equivocaron. Acertar una vez es lo que produce la aleatoriedad, no una prueba de destreza. El gurú no es más que el bombardero superviviente de una guerra de pronósticos cuyas bajas nunca viste.

Clasifica estas afirmaciones de historial en las que deberían hacerte sospechar y las que son genuinamente creíbles.

La imagen completa

Un repaso mixto que recoge de toda la lección:

Ideas clave