Hay papers que se leen y papers que fundan una disciplina. El que Narasimhan Jegadeesh y Sheridan Titman publicaron en el Journal of Finance en marzo de 1993, Returns to Buying Winners and Selling Losers, pertenece a la segunda categoría. Es el acta de nacimiento del momentum como anomalía documentada con rigor académico, y treinta años después sigue siendo una de las regularidades empíricas más robustas y más incómodas de las finanzas. Incómoda porque, si funciona, algo falla en la idea de que los precios reflejan toda la información disponible de forma instantánea.
La pregunta de partida era casi de sentido común invertido. A finales de los ochenta, la literatura académica estaba enamorada de las estrategias contrarian. De Bondt y Thaler habían mostrado en 1985 que las acciones que peor lo habían hecho en los tres a cinco años previos batían después a las que mejor lo habían hecho: el mercado, decían, sobrerreacciona y luego corrige. Al mismo tiempo, otros trabajos (el propio Jegadeesh en 1990, Lehmann en 1990) documentaban reversiones a muy corto plazo, de una semana o un mes. Entre medias quedaba un hueco. Y resultaba que en ese hueco —los horizontes de 3 a 12 meses que de hecho usan los gestores reales— pasaba justo lo contrario.
La estrategia: deciles, ganadores y perdedores
El diseño es elegante por lo simple. Cada mes, los autores ordenan todas las acciones del NYSE y AMEX según su rentabilidad de los J meses anteriores y las reparten en diez deciles. El decil que más ha subido es la cartera de "ganadores"; el que más ha caído, la de "perdedores". La estrategia compra los ganadores y vende los perdedores, y mantiene esa posición durante K meses. Como compra y vende a partes iguales, es una cartera de coste cero: no hay que poner capital neto, solo financiar la diferencia.
Con J y K tomando valores de 3, 6, 9 y 12 meses se obtienen 16 combinaciones; añadiendo una variante que salta una semana entre el periodo de formación y el de tenencia —para esquivar la reversión de muy corto plazo y los efectos del bid-ask spread— salen 32 estrategias en total. El periodo de muestra: enero de 1965 a diciembre de 1989.
Figura 1. Tabla I — Rentabilidades de las carteras de fuerza relativa, todas las combinaciones J/K. Fuente: Journal of Finance, Jegadeesh y Titman (1993).
El resultado es contundente: todas las carteras de coste cero rinden en positivo, y casi todas con significación estadística (la única excepción es la estrategia 3 meses/3 meses sin salto de semana). La estrategia central que los autores diseccionan en el resto del paper —6 meses de formación, 6 de tenencia— da un 0,95% mensual (la fila "6 Buy-sell" del Panel A), con un t-estadístico de 3,07. La variante más exitosa es la de 12 meses de formación y 3 de tenencia saltando una semana: 1,49% al mes, con un t-estadístico de 4,28. Para hacerse una idea de lo improbable que es eso por azar, los autores calculan que la probabilidad de obtener un solo t tan grande como 4,28 habiendo hecho 32 tests es inferior a 0,0006. En la conclusión lo traducen a algo digerible: la estrategia 6/6 rinde un 12,01% anual compuesto de exceso de rentabilidad.
¿No será simplemente riesgo?
Aquí está la parte que convierte un hallazgo curioso en un problema serio para la teoría. La primera línea de defensa de cualquier mercado eficiente es: "esa rentabilidad extra es la paga por asumir más riesgo". Jegadeesh y Titman lo descartan con varios cortes.
Primero, los betas. La cartera de perdedores tiene un beta más alto (1,36) que la de ganadores (1,28), de modo que la cartera ganadores-menos-perdedores tiene un beta negativo (-0,08). Es decir, la estrategia gana dinero teniendo menos exposición al mercado, lo contrario de lo que exigiría una explicación por riesgo sistemático. Segundo, el tamaño: tanto ganadores como perdedores tienden a ser empresas algo más pequeñas que la media, pero el efecto persiste dentro de submuestras estratificadas por tamaño y por beta. No está confinado a un rincón del mercado.
El paper va más allá y descompone analíticamente el beneficio en tres fuentes posibles mediante un modelo de un factor: la dispersión de rentabilidades esperadas, la autocorrelación del factor de mercado y la autocovarianza de los componentes idiosincráticos. Las dos primeras serían compatibles con un mercado eficiente. Pero los datos las descartan: la autocovarianza serial del índice equiponderado a 6 meses es negativa (-0,0028), lo que resta en lugar de sumar, mientras que la autocovarianza de los residuos específicos de cada empresa es positiva (0,0012). La conclusión queda escrita con cuidado pero es clara: los beneficios proceden de que las acciones infrarreaccionan a la información específica de la empresa. Y eso sí apunta a ineficiencia.
El giro: el momentum se da la vuelta
Si el paper se quedara ahí, sería la coronación de los seguidores de tendencia. Pero Jegadeesh y Titman hacen algo que distingue a la buena ciencia de la mera confirmación: siguen a las carteras más allá del periodo de tenencia, mes a mes, durante los 36 meses posteriores a la formación.
Figura 2. Tabla VII — Comportamiento en tiempo de evento: la curva acumulada dibuja una U invertida. Fuente: Journal of Finance, Jegadeesh y Titman (1993).
El patrón es una U invertida. Salvo el primer mes (ligeramente negativo, -0,0025), la cartera gana en todos los meses del primer año. La rentabilidad acumulada sube de forma sostenida hasta alcanzar su máximo, 9,5%, justo en el mes 12. A partir de ahí cambia el signo: el segundo año y la primera mitad del tercero acumulan rentabilidades mensuales negativas, y la curva acumulada se erosiona hasta quedar en torno al 4% al final del mes 36. Dicho de otro modo: más de la mitad de la ganancia del primer año se evapora en los dos siguientes. El momentum no es una máquina de movimiento perpetuo; es un préstamo que el mercado acaba reclamando.
Los autores comprueban que tampoco esto es un artefacto del riesgo. El beta de la cartera en tiempo de evento empieza siendo negativo (-0,20 frente al índice ponderado por valor) y va subiendo con el tiempo: si el riesgo explicara la curva, debería moverse en sentido contrario. No lo hace.
La prueba del algodón: los anuncios de resultados
El tercer pilar del paper es quizá el más ingenioso. Si la tesis es que el mercado infrarreacciona a la información de cada empresa, entonces esa infrarreacción debería aflorar precisamente cuando llega información dura: los anuncios trimestrales de resultados. Los autores miden la rentabilidad de tres días (días -2 a 0) alrededor de cada anuncio, para ganadores y para perdedores, en los 36 meses posteriores a la clasificación. La muestra aquí es 1980-1989.
Figura 3. Tabla IX — Rentabilidades en torno a los anuncios de resultados: ganadores baten a perdedores al principio y al revés después. Fuente: Journal of Finance, Jegadeesh y Titman (1993).
El resultado refleja como un espejo la U invertida de la Tabla VII. En los primeros 6-7 meses, los ganadores baten a los perdedores en torno a los anuncios por más de un 0,7% de media, con significación estadística mes a mes (el mes 1 da +0,0055 con t de 2,75; los meses 2 a 4 superan +0,008). Después la diferencia cambia de signo: entre los meses 8 y 20 es negativa, y resulta especialmente significativa entre los meses 11 y 18, donde promedia alrededor de -0,7%. Como hay unos dos anuncios por empresa cada seis meses, los autores estiman que la reacción concentrada en torno a esas fechas explica aproximadamente el 25% del beneficio total de la cartera en ese horizonte. La información tarda en digerirse, y se ve en directo.
Por qué importa, treinta años después
Jegadeesh y Titman fueron honestos sobre lo que no podían cerrar. Reconocen que su evidencia no permite distinguir entre dos explicaciones del comportamiento inversor: la de los positive feedback traders —operadores que compran lo que sube y empujan los precios por encima de su valor, generando una sobrerreacción que luego se corrige— y la de un mercado que infrarreacciona a la información de corto plazo pero sobrerreacciona a la de largo. Lo que sí dejan demostrado, y es lo que perdura, es que las interpretaciones simplistas (reversión = sobrerreacción, persistencia = infrarreacción) son insuficientes, y que las expectativas de los inversores están sesgadas de forma sistemática.
Ese guante lo recogió toda una generación. El momentum pasó a ser, junto al tamaño y al valor, uno de los factores canónicos del factor investing; Carhart lo incorporaría en 1997 como cuarto factor a los tres de Fama-French. Hoy es una pieza de Lego más en la construcción de carteras cuantitativas. Pero conviene leer el original con los pies en el suelo: el efecto se mide antes de costes de transacción, vive de rotación frecuente, y el propio paper avisa de que la mitad del premio se desvanece si se aguanta demasiado. La disciplina —entrar, capturar la tendencia y salir antes de que el mercado pase factura— es exactamente lo que separa una anomalía documentada en un journal de una estrategia que sobreviva al mundo real.