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Teoría

Volatilidad

Visto en 18 apariciones de los programas.

Qué es

La volatilidad mide cuánto se dispersan los retornos de un activo en torno a su promedio. Formalmente es la desviación estándar de los retornos —la raíz cuadrada de la varianza— y se expresa casi siempre anualizada: una acción con volatilidad de 25% anual tiene retornos que, en un año típico, se apartan un cuarto de su media en cualquier dirección. Como los retornos diarios se suelen suponer independientes, la conversión es por la raíz del tiempo: la volatilidad diaria se multiplica por √252 (los días hábiles bursátiles) para llevarla a base anual.

La idea de usar la dispersión como la medida de riesgo no es obvia ni antigua: la instaló Markowitz (1952), que formuló la selección de cartera como un problema de dos dimensiones —retorno esperado y varianza— y mostró que la varianza de una cartera no es el promedio de las varianzas de sus componentes, porque depende de las covarianzas entre ellos. De ahí sale el resultado que sostiene toda la industria: combinando activos que no se mueven al unísono se puede bajar la volatilidad total sin resignar retorno esperado. Es lo más cercano a un almuerzo gratis que ofrece la teoría financiera.

Conviene distinguir dos volatilidades que se llaman igual y no lo son. La histórica o realizada se calcula mirando hacia atrás, sobre retornos ya observados. La implícita se extrae hacia adelante, desde los precios de las opciones: en el modelo de Black y Scholes (1973), la volatilidad es el único parámetro que no se observa en el mercado, así que invirtiendo la fórmula sobre el precio al que efectivamente se transan las opciones se obtiene la volatilidad que el mercado espera. Sobre esa lógica se construyó el VIX, el índice de volatilidad implícita del S&P 500 que la prensa llama "índice del miedo", propuesto por Whaley (1993).

El supuesto de que la volatilidad es constante —cómodo para las fórmulas— es empíricamente falso. Mandelbrot (1963) documentó que los retornos tienen colas más gruesas que la normal (los eventos extremos ocurren mucho más seguido de lo que predice la campana de Gauss) y que los cambios grandes tienden a seguirse de cambios grandes, de cualquier signo: la volatilidad se agrupa en el tiempo. Modelar esa persistencia le valió a Engle (1982) el desarrollo de los modelos ARCH —extendidos a GARCH por Bollerslev (1986)— y, en 2003, el Nobel de Economía. Black (1976) agregó otra asimetría conocida: la volatilidad sube más cuando el mercado cae que cuando sube una magnitud equivalente.

Falta una advertencia de fondo. La volatilidad es una medida de incertidumbre, no de pérdida permanente. Castiga igual las sorpresas hacia arriba que hacia abajo, y para un inversionista con horizonte largo el ruido de corto plazo no equivale al riesgo relevante —que es no alcanzar la meta o quedarse fuera del mercado en el momento equivocado.

Cómo lo explicó el programa

En el episodio del 30 de julio de 2026 (btm-2026-07-30), a propósito de una jornada con movimientos de 16% y −9% en un mismo día, la conversación pasó de la descripción de la dispersión a la pregunta práctica que le importa al inversionista: qué hacer con ella. La respuesta de Manuel Bengolea fue directa: "la mejor estrategia es estar invertido. Si tratar de achuntarle al mercado es un horror".

El punto no es que la volatilidad sea inofensiva, sino que el intento de esquivarla entrando y saliendo suele salir más caro que soportarla. La réplica en el estudio agregó el matiz que completa el argumento: estar invertido, sí, pero sobre todo diversificado, porque quedarse en caja esperando el momento de volver también tiene un costo —el retorno que se deja sobre la mesa mientras se espera—. Es exactamente la distinción teórica de arriba llevada al lenguaje de mesa: la volatilidad diversificable se administra armando bien la cartera, no adivinando el timing.

Relación con otros conceptos

La volatilidad es la materia prima de casi todo lo demás. Con la diversificación se ataca su componente idiosincrático —el que depende de cada empresa—, pero queda irreducible el riesgo sistémico, que se resume en el beta de un activo respecto del mercado y que, según la teoría de carteras, es lo único que el mercado remunera vía la prima por riesgo. Esa prima es el precio que paga el inversionista por tolerar volatilidad, y la relación entre exceso de retorno y volatilidad asumida es justamente el ratio de Sharpe. La correlación entre activos determina cuánta reducción de volatilidad se puede lograr, y la liquidez condiciona todo lo anterior: los activos ilíquidos aparentan baja volatilidad simplemente porque se valorizan poco seguido. Finalmente, la volatilidad no es lo mismo que el drawdown —la caída máxima desde un peak—, que es la métrica que suele mover de verdad las decisiones de quien invierte.

Fuentes y lecturas

  • Markowitz, H. (1952), Portfolio Selection, The Journal of Finance, 7(1).
  • Black, F. y Scholes, M. (1973), The Pricing of Options and Corporate Liabilities, Journal of Political Economy, 81(3).
  • Engle, R. (1982), Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, 50(4).
  • Sharpe, W. F. (1975), Likely Gains from Market Timing, Financial Analysts Journal, 31(2).
  • Brealey, R., Myers, S. y Allen, F., Principios de finanzas corporativas, McGraw-Hill (caps. sobre riesgo, retorno y carteras).
  • Hull, J. C., Options, Futures, and Other Derivatives, Pearson (caps. sobre volatilidad histórica e implícita).

Apariciones