Navegando un mar de crédito investment grade con GMO

El mercado de crédito investment grade (IG) de EEUU ha crecido significativamente tanto en emisión como en liquidez, creando un terreno fértil para estrategias de inversión sistemáticas. En contraste, los enfoques de crédito tradicionales, generalmente anclados en un análisis fundamental profundo de valores o emisores individuales, han encontrado cada vez más difícil generar perfiles de retorno distintivos en los últimos años.

En su último informe, 'Navegando un mar de crédito de grado de inversión', GMO explica por qué cree que un marco cuantitativo transparente, repetible y basado en factores, arraigado en una sólida investigación económica y aplicado a través de inclinaciones factoriales diversificadas, presenta una alternativa convincente en el panorama IG de hoy.

Para explorar las ideas presentadas en el documento, hablamos con James Donaldson, Portfolio Manager del equipo de Renta Fija Desarrollada de GMO.

Describen el mercado de crédito de grado de inversión de EE. UU. como que ha evolucionado significativamente. ¿Cuáles son los cambios estructurales que llevaron a GMO a desarrollar un enfoque sistemático?

A lo largo de las últimas dos décadas, el mercado de crédito de grado de inversión de EE. UU. ha visto una emisión corporativa sustancial, tanto en tamaño como en cantidad, proporcionando un rico conjunto de datos para probar ideas y entender el comportamiento de las señales. Además, la liquidez en los mercados de deuda corporativa ha mejorado sustancialmente, y los volúmenes aumentados a través de plataformas de negociación electrónica y la dependencia del comercio de cartera, acompañados por la adopción más amplia de ETF de renta fija, han proporcionado al mercado un mejor descubrimiento de precios, haciendo un enfoque sistemático más escalable en el mercado de hoy.

GMO aprovecha las señales cuantitativas para informar las decisiones de inversión, empleando un enfoque basado en reglas que permite una clara atribución del rendimiento de las señales subyacentes a través de la atribución de rendimiento tradicional y basada en factores. Este enfoque sistemático es repetible, escalable y transparente, fortaleciendo nuestra confianza en su efectividad y brindando a nuestros clientes una visión de cómo y por qué la estrategia está funcionando.

¿Podría guiarnos a través de cómo su modelo de valoración estima el spread de crédito justo e incorpora riesgos específicos de bonos?

Nuestro modelo de valoración en GMO estima los spreads de crédito justos integrando datos del balance de un emisor con riesgos específicos asociados con bonos individuales. Creemos que tanto los riesgos de incumplimiento del emisor como los riesgos específicos de los bonos, como la duración, la antigüedad y el tamaño, a menudo están mal valorados en el mercado. Nuestra estrategia implica identificar y tomar posiciones en bonos que se negocian significativamente lejos de su valor intrínseco justo.

La calidad y los fundamentos son tradicionalmente parte del análisis de crédito fundamental. ¿Cómo difiere o mejora su implementación cuantitativa de estos sobre el análisis humano?

En GMO, nuestras señales de calidad y fundamentos de la empresa incorporan medidas cuantitativas de incumplimiento y deterioro del crédito, que pueden diferir del análisis fundamental tradicional. Además, nuestro proceso aprovecha la experiencia de GMO en inversión sistemática en acciones, incorporando medidas propietarias de valoración del emisor/equidad. Si bien puede haber alguna superposición con los gestores fundamentales en la identificación de oportunidades, enfatizamos la repetibilidad de nuestro enfoque de inversión cuantitativa. Nuestro proceso está diseñado para analizar una amplia franja del mercado de grado de inversión y explotar varias desviaciones de una manera disciplinada y repetible.

Una vez que tiene señales alfa a nivel de bono, ¿cómo integra el proceso de optimización de la cartera con las restricciones a nivel macro y emisor?

Nuestro proceso de optimización de cartera en GMO gestiona de manera estricta las exposiciones activas para alinearse estrechamente con el amplio mercado de grado de inversión (IG). Nos enfocamos en maximizar el alfa de la cartera mientras gestionamos cuidadosamente las posiciones relativas al índice de referencia en términos de duración, curva, sector, calificación, emisor y riesgo país. Al limitar nuestra posición activa, buscamos minimizar los riesgos idiosincrásicos o no intencionados relacionados con el macro mientras enfatizamos la selección de crédito (bono) basada en nuestro marco de evaluación impulsado por señales. Los gestores de cartera monitorean continuamente la estrategia, incorporando nueva información en el proceso, creando un ciclo virtuoso de mejora y refinamiento que mejora la robustez y adaptabilidad de nuestro enfoque.

¿Qué papel juega su modelo de riesgo propietario en la gestión del error de seguimiento versus el potencial alfa ex-ante?

Nuestro modelo de riesgo propietario juega un papel crucial en el monitoreo del error de seguimiento, pero no apuntamos a un nivel específico de error de seguimiento para la estrategia. En cambio, nos enfocamos en optimizar el potencial alfa ex-ante gestionando cuidadosamente las exposiciones al riesgo y asegurando que nuestras decisiones de inversión se alineen con nuestra estrategia general. Este enfoque nos permite equilibrar la búsqueda de alfa con una gestión de riesgos efectiva, mejorando la robustez y adaptabilidad de nuestro proceso de inversión.

¿Cómo mitiga la estrategia la exposición macro idiosincrásica o no intencionada mientras mantiene suficiente inclinación de factor para ofrecer un rendimiento diferenciado?

Nuestra estrategia mitiga la exposición macro idiosincrásica o no intencionada gestionando de manera estricta las exposiciones activas dentro del proceso de construcción de la cartera, como se discutió en la pregunta cuatro anterior. De nuevo, nos enfocamos en equilibrar el potencial de retorno con una gestión de riesgos efectiva. Nuestra investigación indica que nuestro diseño de cartera actual logra bien este equilibrio, asegurando que mantenemos suficiente inclinación de factor para ofrecer un rendimiento diferenciado mientras minimizamos los riesgos no intencionados.