Los inversores suelen buscar herramientas que puedan amplificar sus ganancias, con la esperanza de convertir un modesto aumento del mercado en un beneficio significativo. Una de estas herramientas es el fondo cotizado apalancado (ETF apalancado), un producto financiero diseñado para entregar un múltiplo del rendimiento diario de un activo subyacente, como un índice bursátil o una sola empresa. Si el mercado sube un uno por ciento, un fondo con el doble de apalancamiento tiene como objetivo subir un dos por ciento. Sin embargo, estos fondos operan con un reajuste diario estricto: cada noche, el gestor del fondo ajusta la cartera para asegurar que el ratio de apalancamiento regrese a su objetivo para el día siguiente. Este mecanismo crea una realidad compleja para cualquiera que mantenga el fondo durante más de un solo día. Si bien las matemáticas funcionan perfectamente para un solo día, el camino que recorre el mercado a lo largo de semanas o años importa inmensamente. Un mercado que oscila salvajemente de arriba abajo, incluso si termina donde empezó, erosionará el valor de un fondo apalancado debido a la matemática del interés compuesto. Este fenómeno, a menudo llamado arrastre por volatilidad (volatility drag), se sabe desde hace tiempo que reduce los rendimientos, pero solo cuenta la mitad de la historia de cómo estos fondos rinden realmente con el tiempo.

Dos investigadores de la Escuela de Negocios de Harvard, Chris Murray y Marco Sammon, han analizado de nuevo cómo deberíamos medir el éxito de estos productos. Argumentan que las formas estándar en que los inversores y analistas evalúan actualmente los fondos apalancados son profundamente erróneas y a menudo conducen a conclusiones equivocadas. En su análisis, demuestran que la métrica más común utilizada para juzgar el rendimiento —el promedio aritmético del rendimiento— puede hacer que una inversión perdedora parezca una ganadora. Muestran que este método puede sugerir que un fondo está creciendo cuando en realidad se está encogiendo, e incluso puede implicar que usar un apalancamiento infinito es la mejor estrategia, una recomendación que inevitablemente conduciría a la ruina financiera total. En su lugar, los investigadores proponen que la única medida verdadera de éxito es cuánto crece el dinero real de un inversor a lo largo del tiempo. Abogan por utilizar un enfoque matemático diferente, basado en cómo se compone la riqueza, que refleja con precisión la realidad de mantener estos fondos a largo plazo.

El núcleo del problema reside en cómo calculamos los promedios. Imagine un escenario en el que un activo comienza con un precio de cien dólares. En el primer periodo, sube un uno por ciento a ciento un dólares. En el segundo periodo, cae lo suficiente como para regresar exactamente a los cien dólares. El activo ha progresado un cero por ciento en total. Ahora, considere un fondo con el doble de apalancamiento. En el primer periodo, sube un dos por ciento a ciento dos dólares. En el segundo periodo, debe caer un porcentaje ligeramente mayor para volver al punto de partida, pero debido a que está apalancado, la matemática juega en su contra. El fondo termina con un poco menos de cien dólares. El activo no ha cambiado, pero el inversor apalancado ha perdido dinero. A pesar de esta pérdida, si usted calcula el promedio de los rendimientos diarios para el fondo apalancado, obtiene un número positivo. Si luego pretendiera que el fondo ganó ese promedio positivo cada uno de los días, calcularía un valor final que es superior al punto de partida. Esto crea una imagen falsa donde las matemáticas dicen que el inversor ganó riqueza, mientras que la cuenta bancaria muestra una pérdida. Esta discrepancia no es un error menor; es un fallo fundamental en el uso de promedios simples para predecir el crecimiento a largo plazo.

Los investigadores descubrieron que esta naturaleza engañosa de los promedios no es solo una curiosidad teórica, sino un peligro práctico. Examinaron cómo se comportan estos fondos durante periodos largos, como veinte años, utilizando simulaciones por computadora basadas en datos históricos del mercado. En una simulación que involucraba una acción altamente volátil, analizaron una inversión hipotética de diez mil dólares en un fondo con tres veces el apalancamiento. El cálculo estándar, que se basa en el rendimiento diario promedio, sugería que la inversión crecería hasta una suma astronómica, superando con creces la riqueza total del planeta entero. Sin embargo, este resultado fue impulsado por una pequeña fracción de resultados posibles donde el precio de la acción se disparaba de una manera casi imposible. En la realidad, para la gran mayoría de los caminos que el mercado podría tomar, la inversión sería aniquilada, dejando al inversor con casi nada. La métrica estándar estaba siendo elevada por estos escenarios extremos y económicamente imposibles, ocultando el hecho de que el inversor típico lo perdería todo. Esto sugiere que confiar en la riqueza terminal esperada, una medida común en finanzas, ofrece una visión peligrosamente optimista de lo que un inversor puede esperar conservar.

Otro hallazgo crítico es que la frecuencia con la que medimos los rendimientos cambia la respuesta, incluso cuando el camino real del mercado permanece igual. Si un analista calcula el rendimiento esperado de un fondo observando datos diarios, podría obtener un número. Si observa los mismos datos pero los agrupa en bloques semanales o mensuales, podría obtener un número completamente diferente, incluso clasificando los fondos en el orden opuesto. Esto sucede porque la forma en que se agrupan los rendimientos cambia cómo la matemática del interés compuesto interactúa con los altibajos del mercado. Los investigadores argumentan que una buena medida de rendimiento no debería cambiar solo porque decidimos mirar los datos de manera diferente. Proponen que el uso de rendimientos logarítmicos, un método que se centra en la tasa de crecimiento en lugar del promedio simple, resuelve este problema. Este enfoque asegura que la clasificación de los fondos dependa de la riqueza real producida, no de cómo se segmentaron los datos. También tiene en cuenta correctamente el hecho de que la volatilidad perjudica el crecimiento, evitando la peligrosa conclusión de que un mayor apalancamiento es siempre mejor.

El artículo también destaca cómo los costos del mundo real y el momento en que el flujo de dinero de los inversores entra y sale de estos fondos pueden alterar drásticamente el resultado. Un fondo puede mostrar un rendimiento positivo durante un año, pero si la mayoría de los inversores colocan su dinero después de que ya se han producido las grandes ganancias, el inversor promedio podría perder dinero. Los investigadores utilizaron datos de fondos apalancados que siguen acciones coreanas para mostrar esto claramente. Encontraron que, aunque los fondos tenían rendimientos positivos, los dólares reales ganados o perdidos por los inversores fueron negativos debido al momento en que entraron y salieron del mercado. Esta distinción es vital porque separa el rendimiento del producto de la experiencia de la persona que lo compra. Además, discutieron los riesgos de los fondos que reinician su apalancamiento con más frecuencia, como cada hora. Si bien esto podría parecer una forma de reducir el arrastre de las oscilaciones diarias, introduce nuevos riesgos relacionados con los costos de negociación y la capacidad del fondo para ejecutar sus operaciones sin mover el precio de mercado en su contra.

Quizás el ejemplo más impactante del poder de estos fondos proviene del rendimiento de una sola empresa, NVIDIA. En 2024, la acción de esta empresa subió un 171 por ciento. Un fondo con el doble de apalancamiento devolvió un 382 por ciento, que es más del doble de la ganancia de la acción. Esto parece desafiar las advertencias habituales sobre el arrastre por volatilidad. Los investigadores explican esto identificando una fuerza oculta que llaman el bono de convexidad (convexity bonus). Cuando un activo realiza un movimiento muy grande en una dirección, la matemática del fondo apalancado crea un bono que se suma al rendimiento. Este bono puede ser tan grande que supera el arrastre causado por la volatilidad. En el caso de NVIDIA, el bono fue tan significativo que el fondo apalancado superó el múltiplo simple del rendimiento de la acción, incluso después de contabilizar las comisiones y los costos. Esto demuestra que, si bien la volatilidad suele perjudicar a los fondos apalancados, un movimiento masivo y sostenido en una dirección puede hacerlos increíblemente rentables, un matiz que los promedios simples a menudo pasan por alto.

Los investigadores también señalan los peligros de los fondos que pueden ser liquidados durante el día. En un caso que involucró a una empresa llamada Lucid, los rumores causaron que la acción cayera más del 50 por ciento durante el día. Aunque la acción se recuperó y cerró con una caída mucho menor, el fondo apalancado que la poseía fue liquidado por sus contrapartes de negociación antes de que pudiera ocurrir la recuperación. El fondo quedó con un valor negativo y los accionistas lo perdieron todo, a pesar de que la acción misma sobrevivió al día. Este evento subraya que el precio de cierre diario no siempre es toda la historia; el camino que toma el precio durante el día puede activar mecanismos que destruyen el valor del fondo antes de que el mercado tenga la oportunidad de corregirse.

En última instancia, el trabajo de Murray y Sammon sirve como una guía sobre cómo pensar con claridad sobre estos complejos productos financieros. Argumentan que los inversores deben dejar de mirar los rendimientos diarios promedio o la riqueza esperada a través de todos los futuros posibles, ya que estas medidas a menudo cuentan una historia que no coincide con la realidad. En su lugar, deben centrarse en cómo se compone su capital real a lo largo del tiempo. Al utilizar las herramientas matemáticas adecuadas, los inversores pueden ver que la volatilidad es una penalización que reduce el crecimiento, que el apalancamiento infinito es un camino a la ruina, y que el momento de su propio dinero importa tanto como el rendimiento del mercado. El objetivo no es encontrar una fórmula mágica que garantice la riqueza, sino comprender la verdadera mecánica de cómo funcionan estos fondos, para que los inversores puedan tomar decisiones basadas en lo que realmente le sucede a su dinero, en lugar de basarse en lo que un promedio simplificado sugiere que podría suceder.