Usa la regla 1/N para diversificación bajo incertidumbre profunda

Cuando no puedes estimar de forma fiable el valor de cada opción, distribuye los recursos por igual.

Why it works

Bajo incertidumbre profunda —donde las probabilidades y resultados de los eventos no pueden estimarse con confianza— optimizar una asignación requiere suposiciones que no tienes datos para respaldar. La heurística 1/N (dividir por igual entre N opciones) supera a las asignaciones de cartera optimizadas en pruebas del mundo real fuera de muestra porque evita el sobreajuste que hace frágiles a las estrategias de optimización cuando cambian las condiciones.

How to do it

1. Cuando enfrentes una decisión de asignación de recursos con incertidumbre profunda genuina (tiempo entre proyectos, presupuesto entre experimentos), recurre por defecto a la asignación igualitaria.
2. Solo desvíate de la asignación igualitaria cuando tengas datos fiables que muestren rendimientos diferenciales.
3. Revisa la asignación después de tener resultados reales: cambia hacia lo que está funcionando con evidencia, no con optimismo.

Evidencia

DeMiguel, Garlappi y Uppal (2009) compararon la asignación de cartera 1/N con 14 estrategias optimizadas en múltiples conjuntos de datos del mercado bursátil y encontraron que 1/N era competitivo con, o mejor que, los enfoques optimizados fuera de muestra. (observational)

Este resultado es específico de contextos de cartera financiera con datos limitados y medias inciertas. Para decisiones donde los rendimientos son significativamente diferentes y estimables, la asignación optimizada puede superar a 1/N.

Fuentes

• DeMiguel, Garlappi & Uppal (2009), Optimal versus naive diversification, Review of Financial Studies

Error común

Aplicar 1/N incluso cuando tienes datos fiables que muestran que las opciones difieren sustancialmente: la heurística es para incertidumbre profunda, no un sustituto de la evidencia cuando la evidencia existe.