¿Pueden los gestores de riesgos gestionar los riesgos?

Si sigue los cargos, la retórica e incluso los recursos asignados, el sector financiero ha hecho un enorme esfuerzo para mejorar la gestión de riesgos en las últimas tres décadas. Pero mire los resultados y parece que todo fue un fracaso. La gestión de riesgos financieros se convirtió en una profesión en la década de 1980. Poco después, los mercados empezaron a ir de crisis en crisis. Las arcanas herramientas de los gestores de riesgos —desde el seguro de cartera en la caída de la bolsa de 1987 hasta el valor en riesgo (VaR) en 1998 y la cópula gaussiana en 2008— tienen la curiosa costumbre de aparecer en la escena del crimen.

¿Significa esto que el enfoque cuantitativo de la gestión del riesgo que ha alcanzado el dominio en el sector financiero es una tontería? Howard Marks cree que sí. «La conclusión es que, visto de forma prospectiva, gran parte del riesgo es subjetivo, oculto e incuantificable», escribe en Lo más importante: sentido poco común para el inversor reflexivo (Prensa de la Universidad de Columbia, 2011). Marks es un administrador de dinero cuyas perspicaces cartas a los inversores de sus fondos de Oaktree se difundieron durante mucho tiempo como samizdat. Ahora están organizados en un libro, junto con algún comentario nuevo de Marks. El riesgo es un tema constante.

Los métodos cuantitativos de gestión del riesgo generalmente equiparan el riesgo con la volatilidad. Como resultado, sostiene Marks, pasan por alto el factor de riesgo más importante de todos: el precio. Un activo financiero más caro es uno más riesgoso. Eso suena bastante obvio, pero muchos modelos cuantitativos dan la respuesta opuesta. Los precios inmobiliarios en EE. UU. habían seguido una trayectoria alcista de baja volatilidad durante décadas; por lo tanto, bajo riesgo, hasta que los precios se desplomaron.

El veterano cuantitativo Emanuel Derman, formado como físico, fue director de estrategias cuantitativas en Goldman Sachs. Dice que esos puntos ciegos son inherentes a cualquier modelo de funcionamiento del mundo, no solo a la variedad financiera. En Modelos. Comportarse mal: por qué confundir la ilusión con la realidad puede provocar un desastre, en Wall Street y en la vida (Free Press, 2011), su receta no es desechar todos los modelos cuantitativos, solo fermentarlos con cautela, humildad y empirismo. «El gusano invisible de la economía financiera es su oscuro y secreto amor por la elegancia matemática, independientemente de su eficacia», escribe Derman, «y su creencia de que el rigor puede reemplazar a los hechos y a la intuición».

Derman forma parte de una larga lista de personas a las que Aaron Brown agradece en los agradecimientos Riesgo a sangre roja: la historia secreta de Wall Street (John Wiley & Sons, 2011) por leer y comentar el manuscrito. También lo es el comerciante, autor y filósofo Nassim Nicholas Taleb, el flagelo más importante de la gestión de riesgos moderna. (Yo también, aunque, como mi comentario consistió en enviar un correo electrónico con «Me gusta mucho hasta ahora» después de leer alrededor del 10% del borrador, creo que puedo decir con seguridad que mis palabras no tuvieron ningún impacto en el producto final).

Brown, un veterano gestor de riesgos de Wall Street, conoce bien casi todas las críticas a su línea de trabajo. Pero sigue dispuesto a defenderlo. En su peculiar pero inmensamente ambicioso libro, describe un enfoque de la asunción de riesgos que combina la precisión cuantitativa con la intuición y el juicio. No sostiene que sus métodos «a sangre roja» sean infalibles (se pueden seguir y aun así quebrar), pero sí afirma que representan un equilibrio óptimo entre el riesgo y la recompensa. Por el camino, Brown afirma haber conciliado los enfoques rivales frecuentista y bayesiano de la teoría estadística, cuenta historias divertidas sobre hazañas pasadas en Wall Street y en la mesa de póquer, y hace un montón de observaciones maravillosamente nítidas. («En la historia de las locuras humanas», escribe sobre la burbuja de los tulipanes holandeses del siglo XVII, «una que dé como resultado demasiadas flores debe considerarse un éxito relativo»).

Las personas que asumen riesgos a sangre roja de Brown se sienten cómodas con los métodos cuantitativos y se dedican a poner a prueba su eficacia a diario. Pero también son conscientes de los límites de esos métodos cuantitativos y están dispuestos a seguir su intuición cuando sea necesario. Brown insiste en que es importante combinar esas características: solo si es capaz de hacer apuestas y gestionar el riesgo con éxito en el día a día, alguien lo tomará en serio en las cuestiones de riesgo generales. Viniendo de un gestor de riesgos de un fondo de cobertura, es bastante egoísta, lo que no significa necesariamente que no sea cierto.

Los argumentos de Brown no dejaban de pasarme por la cabeza mientras leía el nuevo libro de Daniel Kahneman, Pensar, rápido y despacio (Farrar, Straus y Giroux, 2011). El psicólogo Kahneman es el cofundador, junto con el fallecido Amos Tversky, de la economía conductual moderna. En los últimos años, el territorio intelectual en el que fue pionero ha sido objeto de libros superventas e innumerables conferencias magistrales. Pero Kahneman nunca ha llegado a un público masivo, a pesar de que ganó el Premio Nobel de Ciencias Económicas en 2002 y da un gran discurso. Puede que todavía no: Pensar, rápido y despacio es un libro maravilloso y revelador, pero con 512 páginas densas y llenas de experimentos, no es algo que se pueda tirar en un vuelo en avión (a menos que vuele a través de zonas horarias).

El «rápido» y el «lento» del título de Kahneman hacen referencia a los dos estilos de pensamiento principales identificados por los psicólogos: el Sistema 1 y el Sistema 2. El Sistema 1 es nuestro yo irreflexivo, instintivo e intuitivo. El sistema 2 es la mente racional. Como lo describe Kahneman, el Sistema 1 es veloz e implacable, el Sistema 2 es lento y perezoso. Para la mayoría de los trabajos de conocimiento, el camino hacia una mejor toma de decisiones implica bloquear el Sistema 1 para dar al Sistema 2 una oportunidad de luchar. Pero no siempre.

«Debe saber que corregir sus intuiciones puede complicarle la vida», advierte Kahneman. «Una característica de las predicciones imparciales es que solo permiten predecir fenómenos raros y extremos cuando la información es muy buena». En los mercados financieros, teniendo en cuenta la posibilidad de eventos raros y extremos, si no necesariamente pronosticando ellos: es crucial para el éxito a largo plazo. Y la información de que disponemos rara vez es muy buena.

Ahí es donde entran en juego los que asumen riesgos a sangre roja de Brown. Mantienen al Sistema 2 a cargo de las decisiones de riesgo diarias y dejan que el Sistema 1 se ocupe del panorama general. Es prácticamente lo contrario de la forma en que la mayoría de la gente —en Wall Street o en otros lugares— hace sus negocios. Sin embargo, puede que valga la pena intentarlo. Aunque pocos de nosotros vamos a poner a prueba un modelo de relación calidad-precio, puede ponga a prueba nuestras propias evaluaciones y predicciones. El pensador de gestión Peter Drucker denominó a esta práctica «análisis de comentarios» y la recomendó como una forma de identificar los puntos fuertes personales. También podría ser un buen antídoto contra las ideas descuidadas.

«El problema es que mucha gente evita la validación y el resto la tolera». Aaron Brown, Riesgo a sangre roja: la historia secreta de Wall Street