¿Arte o ciencia? La selección de carteras y por qué no hay fórmulas mágicas

La gestión de carteras de inversión aparece muchas veces como una disciplina casi técnica, donde basta con aplicar fórmulas, modelos y hojas de cálculo para “resolver” la asignación ideal. Pero la realidad financiera —y la experiencia de inversores y gestores— nos dice que algo más que la mera ciencia entra en juego; hay una parte de arte que no se puede reducir a ecuaciones. Veamos por qué la selección de carteras es a la vez ciencia y arte, y por qué no existe una “fórmula mágica” universal que garantice el éxito.

La parte científica de la selección de carteras

En el lado de la ciencia encontramos fundamentos sólidos que han estructurado siglos de teoría de inversiones. Entre los pilares están:

Modelos clásicos de diversificación y frontera eficiente: La Teoría Moderna de Carteras (MPT) de Harry Markowitz propone que una cartera puede optimizarse seleccionando activos de tal forma que, para un nivel de riesgo dado, se maximice el rendimiento esperado, o para un rendimiento, se minimice el riesgo. Investopedia+2Investopedia+2
Los conceptos de varianza, correlación, frontera eficiente etc. son matemáticos, cuantitativos y forman la base de la ciencia de la inversión.

Análisis cuantitativo y algoritmos: Hoy día la ciencia de carteras incorpora modelos numéricos, estadísticos, análisis de grandes datos e incluso aprendizaje automático para estimar matrices de covarianza, pronosticar retornos y construir carteras optimizadas. mdpi.com+2OUP Academic+2
Por ejemplo, uno de los estudios recientes señala que “la optimización depende de la corrección de estimaciones de distribución de retornos futuros, lo cual muchas veces es más cuestión de suerte que de habilidad”. link.springer.com

Riesgo y asignación de activos: Una parte científica importante es cuantificar el nivel de riesgo que uno está dispuesto a asumir, medirlo, y luego asignar los activos (renta variable, renta fija, alternativos, liquidez) de modo que esa tolerancia al riesgo se respete.

En suma: hay una base técnica fuerte —estadística, matemática, de ingeniería de carteras— que permite que la selección no sea solo intuitiva, sino basada en datos.

La parte artística de la selección de carteras

Pero, aún con tanta ciencia, la gestión de carteras sigue siendo en gran medida un arte. Aquí algunas razones:

Condiciones cambiantes, incertidumbre y juicio humano
Los mercados rara vez se comportan de forma estable o predecible. Los modelos asumen distribuciones de retornos, correlaciones constantes o datos históricos que pueden no repetirse. La teoría reconoce limitaciones: “sus supuestos pueden no sostenerse en la práctica”. Investopedia
Entonces, más allá de los números, el gestor debe aplicar juicio, experiencia, visión estratégica y adaptabilidad: saber cuándo los datos no cuentan toda la historia.

Selección subjetiva de activos, estilo y contexto
Por ejemplo, decidir la ponderación exacta en un sector, elegir invertir en un país emergente o favorito personal, evaluar el equipo directivo de una empresa, la regulación, la volatilidad, factores cualitativos —eso es difícil de cuantificar completamente. En otras palabras: la ciencia dice “esta matriz sugiere estas ponderaciones”, pero el arte dice “y esto es lo que yo creo que será relevante en el futuro”.
También, cuando hablamos de activos “alternativos” (arte, coleccionables, bienes raíces) la dimensión artística pesa bastante más. Un estudio sobre inversión en arte demuestra que, tras corregir sesgos de selección, los retornos fueron mucho menores de lo que muchos esperaban. OUP Academic

Gestión emocional y comportamiento
En la práctica, la decisión de mantener una posición cuando todo cae, ajustar tácticas ante crisis, comunicarse con clientes, adaptar la cartera al ciclo económico, todo esto tiene un gran componente humano. La “parte artística” implica intuición, saber estar, visión de largo plazo, narrativa coherente.

¿Por qué no hay fórmulas mágicas?

Dado lo anterior, queda claro por qué no existe una fórmula universal e infalible que, si la aplicas, evites errores. Veamos algunos motivos:

• Los supuestos de los modelos rara vez se cumplen por completo. Por ejemplo, la MPT asume que los inversionistas son racionales, los mercados eficientes y los retornos siguen una distribución común. En la realidad, estas condiciones se rompen. Investopedia
• Los estimadores de parámetros (como retornos esperados, varianzas, correlaciones) tienen gran error. Usarlos con exceso de confianza puede llevar a carteras teóricamente “óptimas” que en la práctica resultan inadecuadas. Como se señala: “la optimización puede no ser mejor que seleccionar carteras aleatorias” en ciertos escenarios. link.springer.com
• El contexto cambia: ciclos económicos, tecnología, regulación, geopolítica, comportamiento del mercado pueden alterar lo que antes funcionaba. Una metodología que rindió en determinados años puede no rendir igual mañana.
• Cada inversor tiene características únicas: horizonte temporal, tributación, liquidez, perfil de riesgo, objetivos personales. Una “fórmula mágica” que ignore estas variables es inevitablemente incompleta.
• La implementación importa: comisiones, liquidez, costos de transacción, rebalanceos, errores de ejecución, impuestos, también afectan los resultados y muchas veces no entran en los modelos tradicionales.

En resumen, la ciencia te da el marco; el arte te da la adaptabilidad. Pero no te da la certeza de éxito absoluto.

¿Cómo combinar ciencia y arte para una buena selección de cartera?

Para lograr una cartera robusta conviene unir estos dos mundos —la ciencia y el arte— de forma equilibrada. Algunas pautas:

1. Define tus parámetros cuantitativos base
   • Calcula cuánto riesgo estás dispuesto a asumir (por ejemplo, caída máxima tolerable, horizonte temporal).
   • Usa modelos como la MPT u otros para obtener una asignación inicial de activos (por ejemplo, diversificación entre renta variable, renta fija, alternativos, liquidez).
   • Simplifica: no compliques excesivamente al inicio. Un modelo simple y coherente es mejor que uno hiper-complejo si no lo puedes seguir bien.
2. Aplica criterio cualitativo y realidad del mercado
   • Evalúa la calidad de los activos: balance, negocio, contexto sectorial, geopolítica.
   • Ajusta la asignación considerando factores macro, ciclo económico, valoración, liquidez.
   • Considera tus propias necesidades: ¿podrás mantener la inversión si hay caída? ¿tienes liquidez suficiente? ¿qué pasa si el horizonte se acorta?
3. Mantén disciplina, pero sé flexible
   • Fija reglas de rebalanceo, límites de pérdida, aportaciones regulares. Esto es “arte operativo”.
   • Pero también revisa periódicamente: cuando el entorno cambia, quizá tu modelo base necesita modificación. Evita “saltar de estrategia” con cada pequeña variación, pero no seas rígido.
4. Gestiona los costos y practicidad
   • Los modelos teóricos muchas veces no contemplan comisiones, impuestos, liquidez o impacto de mercado. Asegúrate de que tu cartera real tenga en cuenta estas “imperfecciones”.
   • A veces, la asignación “científica” puede parecer óptima, pero cuando la implementas, la ejecución te frustra. Aquí entra el arte de la operativa: elegir instrumentos razonables, evitar complejidad innecesaria.
5. Reconoce la incertidumbre y tu rol como inversor-gestor
   • No caigas en el error de pensar “si sigo el modelo, ganaré siempre”. Los modelos ayudan, no garantizan.
   • Tu papel no es sólo “copiar fórmula” sino interpretarla, adaptarla, gestionarla. Eso es arte: tu visión, experiencia, disciplina, circunstancias personales.

Un pequeño caso ilustrativo

Supongamos que un inversor define que puede tolerar una caída del 20 % de su cartera, invierte para un horizonte de 10 años, y decide seguir un modelo basado en MPT. El resultado inicial sugiere 60 % renta variable global, 30 % renta fija de alta calidad, 10 % emergentes.

Ahora entra el arte: ese inversor revisa que en su país los costes de renta fija son altos, que la liquidez de emergentes puede ser limitada, que la renta variable global está cotizando a múltiplos elevados, que hay riesgo geopolítico. Decide entonces ajustar: renta fija 35 % (pero con parte alternativa de menor correlación), emergentes 5 %, liquidez o efectivo 10 %.
Además, fija una regla: si la renta variable cae un 15 % en un trimestre, revisará la estrategia pero no venderá automáticamente. Y decide aportar automáticamente cada mes una parte para promediar precio.
Ese “ajuste” es arte. El modelo le dio un punto de partida científico; las decisiones cualitativas, personales, de contexto son la parte artística. Y no hay fórmula que diga “haz exactamente esto” y te asegure que nunca perderás o siempre estarás en la mejor posición.

Conclusión

La selección de carteras es una disciplina dual: ciencia porque usamos modelos, estadísticas, datos; arte porque cada inversor, cada contexto, cada mercado exige adaptabilidad, juicio, visión. No existe una fórmula mágica que funcione para todos, en todo momento, sin excepción.

Si un inversor acepta que la ciencia le da el mapa, y que el arte le da la brújula, estará en mejor posición para construir una cartera sólida. No se trata de conseguir el “truco perfecto”, sino de crear un sistema consistente, adaptado, sostenible. En ese equilibrio está la clave: no solo seguir fórmulas, sino interpretarlas. Y así es como una buena cartera —aunque nunca “perfecta”— puede funcionar mucho mejor que una basada solo en ilusión de seguridad.