Durante los últimos años, los avances en tecnología e inteligencia artificial han impulsado un rendimiento extraordinario en un puñado de valores de muy gran capitalización. El resultado es conocido pero no por ello menos llamativo: los diez mayores componentes del S&P 500 pesan hoy más del 40% del índice, el nivel más alto en décadas. Lo que el grupo D. E. Shaw aporta en este informe no es la constatación del fenómeno, sino algo más incómodo para quien gestiona dinero: qué le hace exactamente esa concentración a una cartera, tanto a su riesgo como a la capacidad de batir al mercado. Y la conclusión, anticipémosla, es que la concentración no es un detalle estético del índice, sino una fuerza que reescribe las reglas con las que medimos el riesgo y generamos valor.
La concentración no es anómala, pero el tamaño sí
Conviene empezar desactivando una alarma fácil. La concentración de un índice varía según el momento y la región, y no existe un nivel «natural». Las economías más pequeñas tienden a tener menos empresas cotizadas, de modo que una porción mayor de su capitalización acaba en unos pocos nombres. El tamaño económico, eso sí, no lo explica todo: Japón y Alemania tienen economías de envergadura comparable y, sin embargo, el mercado japonés está mucho menos concentrado.
Figura 1. Peso de las diez mayores compañías por país — Fuente: D. E. Shaw group.
La dispersión entre países desarrollados es notable. En Suiza las diez mayores empresas suman alrededor del 73% del mercado, en Alemania cerca del 62%, en Francia en torno al 58% y en Reino Unido aproximadamente un 51%. Frente a ellos, Estados Unidos (con un 41%) y, sobre todo, Japón (con un 28%) quedan en la parte baja. Es decir, mirado en términos relativos, el mercado estadounidense ni siquiera está entre los más concentrados del mundo desarrollado.
¿Dónde está entonces el problema? En la escala. El S&P 500 representa más de 60 billones de dólares de capitalización, más de 2,5 veces el valor del MSCI World ex USA. Por eso, el riesgo marginal de concentración en Estados Unidos tiene un impacto desproporcionado para los inversores de todo el mundo: aunque su porcentaje de concentración no sea el más alto, el peso absoluto de esos pocos valores condiciona carteras globales enteras.
¿Burbuja o fundamentales? Lo que distingue a 2025 de 2000
La pregunta natural ante un peso récord es si estamos ante una repetición del año 2000. D. E. Shaw la aborda comparando dos variables a lo largo del tiempo: el peso de las diez mayores empresas y su cuota de los beneficios esperados a doce meses.
Figura 2. Peso y cuota de beneficios de las diez mayores empresas — Fuente: D. E. Shaw group.
El contraste es revelador. En el preludio de la burbuja puntocom, el peso de las diez mayores (la línea azul) escaló hasta rozar el 26% mientras su cuota de beneficios apenas se movía: la concentración de entonces se sostenía sobre múltiplos de valoración en expansión, no sobre fundamentales. En el periodo reciente ocurre algo distinto. Tanto el peso como la cuota de beneficios suben a la vez, en especial desde 2020: la línea azul del peso termina cerca del 41% y la naranja de los beneficios cierra alrededor del 32%. Dicho de otro modo, en los noventa el mercado pagaba un crecimiento que en buena parte no llegó; en los últimos años, una porción mucho mayor de esas expectativas se ha materializado, porque las mayores compañías han pasado a concentrar una parte creciente de la actividad económica real.
La distinción importa para algo más que el debate sobre si hay burbuja. Entender que la concentración actual tiene anclaje fundamental ayuda a calibrar su probabilidad de revertir, y por tanto a decidir si conviene posicionar la cartera contra ella o aprender a convivir con ella.
El riesgo se concentra más rápido que el peso
Aquí llega el primer aviso serio para la gestión del riesgo. El peso no es lo único que se ha disparado: las diez mayores empresas aportan hoy más del 50% de la volatilidad total del S&P 500.
Figura 3. Peso y contribución al riesgo de las diez mayores empresas — Fuente: D. E. Shaw group.
La separación entre ambas líneas es elocuente: mientras el peso (azul) termina cerca del 41%, la contribución al riesgo (naranja) supera el 56% al cierre de la serie. Parte del efecto es mecánico, porque la contribución al riesgo escala de forma cuadrática con el peso. Pero hay algo más: los mayores valores de hoy son intrínsecamente más volátiles que sus predecesores. A principios de la década de 2010, los gigantes del índice eran un grupo diverso de empresas «blue chip» como Apple, ExxonMobil o Johnson & Johnson, cuya contribución al riesgo era inferior a su peso. Hoy las diez mayores se concentran en industrias tecnológicas (lo que las hace más correlacionadas entre sí) e incluyen nombres como Tesla o Nvidia, claramente más volátiles que aquellos predecesores estables.
El efecto agregado es contundente: las diez mayores tienen ahora una volatilidad 1,5 veces la del S&P 500 en su conjunto, y su beta de mercado se sitúa muy por encima de 1,0. No es una hazaña menor para un grupo que, por sí solo, ya representa más de un tercio del mercado.
La trampa de la beta: índices con beta 1,0 que esconden extremos
Como el S&P 500 tiene siempre, por construcción, una beta de 1,0, el aumento de la beta de los gigantes obliga a que la distribución de betas dentro del índice se ensanche. D. E. Shaw lo ilustra comparando la distribución de betas de cada empresa del índice en dos fotografías: 2015 y 2025.
Figura 4. Distribución de betas del S&P 500, por número y por peso — Fuente: D. E. Shaw group.
En 2015 las betas se agrupaban de forma relativamente estrecha en torno a 1,0. En 2025 la distribución se ha ensanchado y, medida por número de empresas, se ha desplazado de forma apreciable hacia la izquierda, con una larga cola por la derecha. Medida por peso, casi un 20% del índice tiene una beta inferior a 0,5 y más de un 15% una beta superior a 2,0.
La implicación práctica es inquietante para los modelos de riesgo al uso. En un mercado así es posible construir una cartera con beta 1,0 colocando la mitad del peso en valores con beta cercana a 2,0 y la otra mitad en valores con beta próxima a 0,0. Las estimaciones de beta ya son de por sí inestables en periodos de tensión; con una dispersión tan amplia, las carteras se vuelven mucho más sensibles al error de estimación. Y en plena crisis, eso puede traducirse en una exposición al mercado bastante mayor o menor de la prevista. La beta cómoda del índice, en suma, puede esconder posiciones internas muy poco cómodas.
Por qué cuesta más generar alfa cuando el índice está concentrado
La segunda mitad del informe gira hacia la capacidad de un gestor activo de batir a su índice. D. E. Shaw recurre a la «ley fundamental de la gestión activa», que descompone el ratio de información (el retorno activo ajustado por riesgo) en tres factores: la habilidad del gestor, su capacidad para trasladar esa habilidad a posiciones de cartera (el coeficiente de transferencia) y la amplitud, es decir, el número efectivo de previsiones independientes que puede aplicar. La concentración, argumentan, no afecta a la habilidad en sí, pero golpea de lleno a los otros dos.
Sobre el coeficiente de transferencia pesa la restricción de solo-largos. Un gestor puede infraponderar un valor, pero no ponerse corto sin más. Si tiene una visión negativa sobre una empresa que pesa el 0,50% del índice, lo máximo que puede hacer es excluirla, lo que genera una infraponderación de apenas -0,50%. A medida que los gigantes dominan el índice, los demás valores pesan cada vez menos, y se estrecha tanto la capacidad de expresar visiones negativas como el conjunto de posiciones desde las que financiar las sobreponderaciones de mayor convicción. El propio informe lo cuantifica: la proporción de valores del S&P 500 con un peso de al menos 50 puntos básicos cayó de aproximadamente el 10% en 1997 a cerca del 8% en 2022, y de ahí ha bajado más, hasta el 6%. Cada vez hay menos valores «con cuerpo» sobre los que apoyar la cartera.
La amplitud sufre por un motivo más sutil y, quizá, más profundo. En términos relativos al índice, la suma ponderada de todos los retornos en exceso es cero por definición, de modo que lo que hace un valor afecta mecánicamente a los demás. En un índice equiponderado de 500 valores, que uno suba un 2% obliga a los otros 499 a quedarse, de media, un -0,04%: irrelevante. Pero en un índice concentrado el efecto se dispara. Si diez valores que pesan el 40% del índice baten al mercado un 2% en una jornada, los 490 restantes tienen que quedarse rezagados, de media, un 1,3%. La suerte de toda la cartera pasa a depender de un puñado de nombres.
Figura 5. Distribución de retornos diarios en exceso, condicionada al comportamiento de las diez mayores — Fuente: D. E. Shaw group.
La figura lo hace tangible. En el periodo de baja concentración (2010-2016), las dos distribuciones (la de los días en que los gigantes baten al mercado, en azul, y la de los días en que se rezagan, en naranja) se solapan casi por completo en torno al 0%. En el periodo de alta concentración (2017-2025), en cambio, ambas se separan con nitidez: el pico azul se desplaza a la izquierda del cero y el naranja a la derecha, con una distancia de aproximadamente 1,5 puntos porcentuales entre sus centros. La lectura es directa: cuando los gigantes ganan, la mayoría de valores pierde en términos relativos, y viceversa.
Esa dinámica es exactamente la que cabría esperar si la mayoría de valores estuviera correlacionada negativamente con las mega caps y positivamente entre sí. Y los datos lo confirman. En el periodo de alta concentración, los mayores valores presentan una correlación mediana inferior a -0,10 con el resto del índice, mientras casi todos los demás muestran correlaciones positivas entre ellos. Visto así, la mayoría de los valores queda expuesta a un único factor dominante en términos relativos al índice: el comportamiento de las mega caps. Y un factor único que lo domina todo es, precisamente, lo contrario de la diversidad de apuestas independientes que necesita un gestor activo para añadir valor.
A dónde vamos desde aquí
Ante un nivel tan extremo, la tentación es suponer que el péndulo volverá pronto. D. E. Shaw enfría esa expectativa con un cálculo sobrio: para que el peso de las diez mayores empresas regresara a su media pre-2020 del 20,8%, y suponiendo que esos valores se quedaran planos, el resto del índice tendría que subir más de un 160%. Dada la magnitud necesaria para una reversión completa, parece probable que los mercados sigan muy concentrados durante bastante tiempo.
Si la concentración ha llegado para quedarse, la respuesta no es ignorarla sino gestionarla. El informe apunta tres vías: interrogar a fondo los modelos de riesgo de los gestores (para que no se dejen engañar por una beta agregada que esconde extremos), ampliar el conjunto de oportunidades permitiendo algún grado de posiciones cortas, y reevaluar el nivel de tracking error que mejor encaja con la habilidad real del gestor.
Para quien construye carteras desde la metodología, el mensaje de fondo es claro: en un mercado donde un puñado de valores marca el riesgo y el rumbo del conjunto, las herramientas heredadas (la beta del índice, la cuenta de valores en cartera, la confianza en que la diversificación nominal equivale a diversificación real) pueden estar midiendo el riesgo equivocado. Convivir con la concentración no significa resignarse a ella, sino exigir a los modelos y a los gestores que la vean tal y como es.