El fondo con el consejo de administración más prestigioso de Wall Street
John Meriwether, un legendario trader de renta fija que había dirigido el equipo de arbitraje de Salomon Brothers, fundó Long-Term Capital Management en 1994 y reunió, literalmente, al mejor equipo académico y profesional que el dinero podía comprar. En su consejo se sentaban Myron Scholes y Robert Merton, que en 1997 recibirían el Premio Nobel de Economía precisamente por el modelo de valoración de opciones (Black-Scholes-Merton) que sustentaba buena parte de la estrategia del propio fondo.
La reputación del equipo era tan sólida que LTCM consiguió atraer capital de algunos de los mayores bancos e inversores institucionales del mundo, y negociar condiciones de financiación excepcionalmente ventajosas precisamente porque nadie dudaba de su sofisticación técnica.
La estrategia: apostar a que los precios convergerían, con apalancamiento extremo
LTCM se especializaba en el llamado 'arbitraje de convergencia': identificar pares de activos con un precio teóricamente relacionado (por ejemplo, dos bonos del Tesoro muy similares) cuyo precio de mercado divergía ligeramente por razones técnicas o de liquidez, y apostar a que esa pequeña diferencia se cerraría con el tiempo, tal y como predecían sus modelos estadísticos basados en datos históricos.
El problema de estas oportunidades es que las diferencias de precio suelen ser minúsculas, lo que empuja a cualquier fondo que las persiga a usar un apalancamiento extremo para que el beneficio resulte significativo. LTCM llegó a controlar posiciones con un valor nocional superior a un billón de dólares con apenas unos 5.000 millones de dólares de capital propio: un apalancamiento que, en sus mejores momentos, superaba el 25 a 1.
- Estrategia: arbitraje de convergencia entre activos de renta fija con precios teóricamente relacionados.
- Apalancamiento: superior a 25 veces el capital propio en sus posiciones más agresivas.
- Tamaño: posiciones con un valor nocional superior a un billón de dólares.
- Base del modelo: correlaciones históricas entre activos calculadas a partir de datos pasados.
Agosto de 1998: cuando Rusia rompió las correlaciones del modelo
En agosto de 1998, Rusia declaró una moratoria sobre su deuda soberana y devaluó el rublo, desencadenando lo que los inversores llaman una 'fuga hacia la calidad': todo el mundo intentó vender activos de riesgo al mismo tiempo para refugiarse en los bonos más seguros posibles, principalmente deuda estadounidense y alemana.
los modelos de LTCM asumían que ciertos activos se moverían de forma relativamente predecible entre sí, basándose en décadas de datos históricos. Pero en un pánico generalizado, casi todos los inversores del mundo quieren vender riesgo y comprar seguridad al mismo tiempo, sin importar las diferencias técnicas entre activos que en circunstancias normales sí determinarían su precio relativo. Las diferencias de precio que LTCM esperaba que se estrecharan se ampliaron en su lugar, y lo hicieron simultáneamente en decenas de posiciones distintas que, según el modelo, no deberían haber estado tan correlacionadas entre sí.
4.600 millones de dólares perdidos y un rescate orquestado por la Fed
Entre mayo y septiembre de 1998, LTCM perdió aproximadamente 4.600 millones de dólares, cerca del 90% de su capital, a un ritmo que en algunas semanas superaba los 500 millones de dólares diarios. Dado el tamaño y la interconexión de sus posiciones con las principales entidades financieras del mundo, existía un temor fundado de que una liquidación forzosa y desordenada de esas posiciones pudiera desestabilizar todo el sistema financiero global, no solo al propio fondo.
La Reserva Federal de Nueva York, sin aportar dinero público directamente, organizó y presionó a un consorcio de catorce grandes bancos para que inyectaran conjuntamente 3.600 millones de dólares a cambio del control efectivo del fondo, permitiendo liquidar sus posiciones de forma ordenada a lo largo de varios meses en lugar de provocar una venta de pánico simultánea. El fondo se liquidó por completo a principios de 2000.
Qué nos enseña LTCM sobre el riesgo de modelo y el apalancamiento
El colapso de LTCM se convirtió en el caso de estudio de referencia sobre el 'riesgo de modelo': ningún modelo matemático, por sofisticado que sea, puede capturar completamente cómo se comportarán los mercados durante un evento verdaderamente extremo, precisamente porque esos eventos son, casi por definición, distintos a todo lo que aparece en los datos históricos con los que se entrenó el modelo.
También ilustra el peligro específico del apalancamiento extremo, el mismo tema que reaparece en la Gran Depresión y en la crisis de 2008: cuando controlas una posición veinticinco veces mayor que tu capital, ni siquiera necesitas equivocarte de fondo sobre hacia dónde se moverán los precios a largo plazo. Basta con que el mercado se mueva en tu contra el tiempo suficiente, y con la violencia suficiente, para que las llamadas de margen te obliguen a liquidar antes de que tu tesis tenga ocasión de cumplirse. La inteligencia del equipo nunca estuvo en duda; lo que falló fue asumir que el pasado limitaba lo que el futuro podía llegar a hacer.
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Preguntas frecuentes
Myron Scholes y Robert Merton, galardonados con el Premio Nobel de Economía en 1997 por su trabajo en la valoración de opciones financieras (el modelo Black-Scholes-Merton), formaban parte del consejo de la firma.
No directamente. La Reserva Federal de Nueva York organizó y coordinó la operación, pero el capital de rescate (3.600 millones de dólares) lo aportó un consorcio de catorce bancos privados a cambio de hacerse con el control del fondo.
En sus posiciones más agresivas, el fondo llegó a controlar activos por un valor superior a veinticinco veces su capital propio, y su valor nocional total en derivados superó el billón de dólares en algún momento.
Porque sus posiciones estaban entrelazadas con decenas de grandes bancos y contrapartes en todo el mundo. Una liquidación forzosa y desordenada podría haber provocado pérdidas en cadena en esas mismas entidades, con el riesgo de contagio a todo el sistema.
Es el riesgo de que un modelo matemático, aunque esté bien construido y validado con datos históricos, falle al enfrentarse a un escenario genuinamente extremo que no está representado de forma adecuada en esos datos pasados.