Diversificar no va de contar acciones

“Pon todos los huevos en una cesta, y luego vigila esa cesta.”

La diversificación es uno de los conceptos peor entendidos en finanzas.

¿Debería diversificar la cartera? ¿Debería concentrar? Si diversifico, ¿cuántas empresas hacen falta para protegerme?

Un lado del debate cita a Munger sobre las virtudes de las carteras concentradas. El otro cita estudios sobre las ventajas de la diversificación. Pero muchas veces ambos hablan de cosas distintas.

La pregunta "¿cuántas acciones debería tener en cartera?" está mal planteada. Dos carteras con 10 posiciones pueden tener riesgos completamente distintos: una puede estar diversificada de verdad y otra puede ser una única apuesta disfrazada.

Lo importante no es el número de posiciones, sino qué riesgos estás repitiendo, cuánto capital estás poniendo en cada uno y qué coste de oportunidad asumes al no poner más dinero en tus mejores ideas.

Para no perdernos, la idea central del artículo es esta: diversificar bien no consiste en añadir posiciones. Consiste en reducir la dependencia de un mismo escenario negativo sin sacrificar demasiado valor esperado.

En concreto, voy a separar tres cosas que muchas veces se mezclan:

1. Una cartera con más acciones no siempre está más diversificada.
2. Una buena idea no siempre merece una posición enorme.
3. La mejor cartera no es necesariamente la suma de tus mejores ideas individuales.

Mi preocupación viene, sobre todo, de una gráfica que muchos conocéis y que he visto repetida hasta la saciedad:

Esta gráfica se suele presentar como el "santo grial" de la diversificación: la prueba definitiva de que deberías llevar de 20 a 25 empresas en cartera.

La gráfica no está mal. El problema es usarla para demostrar algo que no demuestra.

Muchos value investors rechazan la beta y la volatilidad como medidas completas de riesgo, pero luego defienden la diversificación con una gráfica que mide precisamente volatilidad.

Esa gráfica no mide riesgo de pérdida permanente. No mide riesgo de pagar demasiado. No mide fraude, deterioro competitivo, mala asignación de capital o error de análisis. Mide desviación estándar de los retornos. Y eso está bien.

Pero si tu premisa es que “volatilidad no es riesgo”, entonces no puedes usar una gráfica de volatilidad como prueba absoluta de que una cartera de 25 acciones es menos arriesgada que una de 8. Puedes defender la diversificación, claro. Pero tendrás que hacerlo con otro argumento.

Esa confusión es el motivo de este artículo: explicar la diversificación sin esconderse detrás de una gráfica de volatilidad.

Por otra parte, mucha gente piensa que en un mundo en el que el riesgo es perfectamente conocido buscarías la oportunidad con mejor retorno/riesgo y apostarías el 100% de tu capital a esa única baza. Es decir, piensan que tener varias acciones en cartera solo es útil como protección contra la ignorancia. Que si conocieses perfectamente el retorno/riesgo asumido, la cartera óptima estaría formada por una única empresa.

Esto también es falso.

Hay un motivo menos intuitivo para tener más de una posición: incluso cuando una oportunidad tiene un valor esperado altísimo, puede ser óptimo asignarle solo una fracción pequeña del capital. No por ignorancia, sino por supervivencia y por maximizar la rentabilidad a largo plazo.

No es lo mismo entender la apuesta que ver el futuro.

Tres motivos para no ponerlo todo en una idea

Empecemos por el principio. Una inversión es buena porque su valor esperado (EV) es positivo. Y cuanto más alto sea, mejor.

La fórmula simplificada es la siguiente:

EV = (p_ganar × ganancia) − (p_perder × pérdida)

Donde

EV = valor esperado

resultado medio que esperaríamos obtener si pudiéramos repetir la misma apuesta muchas veces

p_ganar = probabilidad de ganar

probabilidad de que la apuesta termine con una ganancia

ganancia = ganancia

retorno neto que ganamos sobre el capital apostado si la apuesta sale bien

p_perder = probabilidad de perder

probabilidad de que la apuesta termine con una pérdida

pérdida = pérdida

retorno neto que perdemos sobre el capital apostado si la apuesta sale mal

Es decir, una apuesta es buena si la ganancia potencial, ponderada por la probabilidad de ganar, compensa la pérdida potencial, ponderada por la probabilidad de perder.

El trabajo del inversor es encontrar oportunidades que puntúen alto en esta fórmula y luego tener una exposición correcta a cada oportunidad.

Tener varias posiciones en cartera puede responder a tres propósitos distintos:

1. Margen de seguridad: protegernos del riesgo de estimar mal los numeritos de la fórmula.
2. Tamaño de posición: poder aprovechar oportunidades con baja probabilidad de éxito pero alto retorno sin arruinarnos.
3. Optimizar el crecimiento compuesto: reducir la probabilidad de grandes caídas simultáneas para que el capital pueda seguir componiendo sin interrupciones.

El primer punto es la "salvaguarda contra la ignorancia" de la que habla Warren Buffett. Es en lo que todo el mundo piensa cuando hablamos de "diversificación".

El segundo punto no es diversificación en el sentido clásico. Es position sizing, Kelly y supervivencia. Trata de cuánto capital puedes asignar a una oportunidad concreta sin quedarte fuera del juego antes de que el valor esperado tenga tiempo de manifestarse.

El tercer punto es más sutil: no basta con mirar la rentabilidad media esperada. El capital se multiplica periodo tras periodo, y las caídas grandes reducen la base sobre la que luego compones. Por eso una cartera con el mismo valor esperado, pero resultados menos extremos, puede tener una rentabilidad superior en el largo plazo.

Dado que el segundo y el tercer punto son los más contraintuitivos, vamos a empezar por ahí. Iremos en orden inverso: primero crecimiento compuesto, luego position sizing y, finalmente, incertidumbre y margen de seguridad.

Mismo valor esperado, distinto resultado compuesto

Conviene no confundir dos cosas:

1. El valor esperado medio de la cartera.
2. La distribución de los resultados posibles.

El primero es simplemente el resultado de agregar el valor esperado de las posiciones en cartera. Si todas tus apuestas son malas, no hay diversificación que las salve. El segundo punto es donde tener varias posiciones juega un papel importante.

Para verlo, comparemos dos casos.

Caso A: cartera concentrada.

Tienes una sola apuesta:

• 50% de probabilidad de ganar 40%.
• 50% de probabilidad de perder 20%.

Su EV aritmético es 10%:

EV_A = (50% × 40%) + (50% × -20%) = 10%

Caso B: cartera diversificada.

Tienes dos apuestas iguales, ponderadas al 50%, con la misma distribución que la anterior, pero independientes entre sí. Eso genera tres resultados posibles:

• Ambas salen bien: 25% de probabilidad → +40%.
• Una sale bien y la otra mal: 50% de probabilidad → +10%.
• Ambas salen mal: 25% de probabilidad → -20%.

Su EV aritmético también es 10%:

EV_B = (25% × 40%) + (50% × 10%) + (25% × -20%) = 10%

Mismo EV, pero distinta distribución:

Cartera	Probabilidad	Resultado de una jugada
Concentrada	50%	+40%
Concentrada	50%	-20%
Diversificada	25%	+40%
Diversificada	50%	+10%
Diversificada	25%	-20%

La cartera diversificada no tiene más EV. Lo que cambia es que la probabilidad del peor resultado cae del 50% al 25%, y aparece un resultado intermedio del +10% la mitad de las veces.

Diversificar no cambia el promedio: cambia qué tan probable es cada final

Cartera concentrada

una sola apuesta

-20%50%

+40%50%

Cartera diversificada

dos apuestas independientes

-20%25%

+10%50%

+40%25%

← peor resultadomejor resultado →

Ambas carteras tienen el mismo promedio: +10%

Esto importa porque el inversor no cobra el EV de una jugada aislada. Vive una secuencia de resultados, y el capital no crece sumando rentabilidades medias, sino multiplicando resultados:

capital_final = capital_inicial × (1 + r_1) × (1 + r_2) × ... × (1 + r_n)

Donde

r = retorno de cada periodo

rentabilidad obtenida en cada jugada, año o periodo de inversión

Por ejemplo, si una cartera encadena una jugada de +40% y otra de -20%, empieza en 100 y acaba en 112:

capital_final = 100 × 1,40 × 0,80 = 112

En cambio, si encadena dos resultados intermedios de +10%, acaba en 121:

capital_final = 100 × 1,10 × 1,10 = 121

La diferencia no sale del EV; sale de la dispersión. Cuanto más grande es la caída, más rentabilidad necesitas después para recomponer la base de capital.

Cuando el capital se multiplica, reducir la dispersión de resultados puede mejorar el crecimiento compuesto aunque el EV aritmético sea el mismo.

Mismo EV, muchos caminos posibles

Ambas con +10% de EV por jugada · 96 caminos simulados

Position sizing: no arruinarte antes de acertar

Imagina una apuesta:

¿Coges la apuesta? ¿Qué porcentaje de tu dinero le metes?

Aunque el valor esperado de la apuesta es muy jugoso, sería de tontos apostar el 100% del capital - lo más probable es que pierdas y te quedes sin nada.

Pero si puedes elegir el tamaño, ¿por qué no apostar un 0,1% de la cartera? Te permite jugar cientos de veces. Cuando aciertes, compensarás todas las pérdidas y ganarás mucho dinero.

Es improbable que encuentres una apuesta con mejor EV. Aquí es donde los defensores de apostarlo todo a tu mejor idea deberían preguntarse qué falla en su teoría.

Usando la fórmula anterior:

EV = (1% × 999.999) − (99% × 1) = 9.999

Uso ganancia = 999.999 porque, si apuestas 1 euro y recibes 1.000.000, la ganancia neta son 999.999 euros. Por cada euro apostado, el resultado medio esperado es ganar 9.999 euros netos. El EV es absurdamente alto.

Pero el EV no te dice qué pasará en la siguiente jugada. Te dice qué pasaría de media si pudieras repetir la apuesta suficientes veces. Y con p_perder = 99%, lo más probable en cualquier intento individual sigue siendo perder.

Si apuestas el 100% del capital, solo tienes una bala. Aunque la apuesta tenga un EV espectacular, tienes un 99% de probabilidad de arruinarte antes de beneficiarte de esa ventaja.

En cambio, si apuestas solo el 0,1% de la cartera, puedes sobrevivir a cientos de pérdidas seguidas. La pregunta deja de ser “¿puedo perder esta apuesta?” y pasa a ser “¿puedo jugar suficientes veces como para que el EV tenga tiempo de manifestarse?”.

Si la probabilidad de perder cada intento es del 99%, la probabilidad de no ganar nunca después de n intentos es 0,99^n. Aplicado a 500 intentos:

p_sin_ganar = 0,99⁵⁰⁰ ≈ 0,66%

Si puedes jugar 500 veces, la probabilidad de no ganar ninguna cae por debajo del 1%. La apuesta sigue siendo arriesgada en cada intento, pero deja de ser suicida cuando la troceas en posiciones pequeñas.

Este cálculo presupone intentos independientes y repetibles. En bolsa rara vez tienes 500 apuestas idénticas disponibles una detrás de otra, pero la intuición sigue siendo útil: cuanto más asimétrica y menos probable sea una oportunidad, más importante es que el tamaño de posición te permita sobrevivir a una larga secuencia de pérdidas.

En un mundo ideal, puedes calcular el tamaño óptimo usando el Criterio de Kelly.¹ En la vida real, Kelly es más una brújula que un mapa exacto.

Para esta explicación usamos una versión simplificada de Kelly aplicada a una apuesta binaria: si pierdes, pierdes toda la fracción apostada; si ganas, recibes un beneficio neto de b por cada euro apostado. En inversiones reales, los escenarios múltiples ya están incorporados en el EV, pero Kelly no usa solo el EV: necesita la distribución completa de resultados, porque no maximiza el retorno medio de una jugada, sino el crecimiento compuesto del capital.

f* = ((b × p) − q) / b

Donde

f* = fracción óptima

porcentaje del capital que deberíamos apostar si conocemos exactamente las probabilidades y los pagos

b = beneficio neto

ganancia neta por cada 1 euro apostado si la apuesta sale bien

p = probabilidad de ganar

probabilidad de que la apuesta termine con una ganancia

q = probabilidad de perder

probabilidad de que la apuesta termine con una pérdida

Aplicado a esta apuesta:

f* = ((999.999 × 0,01) − 0,99) / 999.999 ≈ 1%

Kelly diría que, si conoces perfectamente las probabilidades, podrías apostar aproximadamente un 1% del capital en cada intento. Vemos entonces que el 0,1% anterior era demasiado conservador.

Esto puede parecer raro: ¿cómo es posible que una apuesta con un EV tan bestia recomiende apostar solo un 1%? Porque Kelly no maximiza el EV en euros de una jugada aislada. Maximiza el crecimiento compuesto del capital a largo plazo.

Para eso importa cuánto ganas cuando aciertas, pero también cuánto daño hacen las pérdidas mientras esperas ese acierto. En esta apuesta b es gigantesco, pero p es solo 1% y q es 99%. Aunque el premio sea enorme, casi siempre pierdes el intento individual. Una posición demasiado grande reduce tanto la base de capital tras una mala racha que el crecimiento compuesto empeora, aunque el EV aritmético siga siendo espectacular.

De hecho, si el premio tendiera a infinito, el Kelly óptimo tendería aproximadamente a p: alrededor de ese 1%. El upside infinito no convierte una apuesta que casi siempre pierde en una apuesta apta para concentrar toda la cartera.

Por qué Kelly apuesta solo el 1%

La apuesta es cojonuda, pero no es apta para jugarse con una posición enorme. Necesitas apostar tramos pequeños para beneficiarte de ella a largo plazo.

Incluso conociendo perfectamente la rentabilidad/riesgo de la apuesta, la decisión óptima no es siempre tener una sola posición en cartera.

Esto no es un argumento para "diversificar por diversificar". Es una demostración de que hay oportunidades que requieren posiciones pequeñas para ser aprovechadas. Como consecuencia práctica, una buena oportunidad no siempre justifica concentrar toda la cartera. Y el capital que no merece esa idea debe ir a otras oportunidades con EV positivo, a liquidez o a activos defensivos.

He usado un caso extremo, pero en la vida real pasa lo mismo con oportunidades a las que no apostarías todo, pero sí un 80%, 50% o 20% de la cartera.

Pero el mundo en el que vivimos es mucho más complejo, lo que nos lleva a la parte de la diversificación encargada de protegernos de nuestra ignorancia.

Incertidumbre: tus números no son tan buenos

Hasta ahora hemos hablado como si p_ganar, ganancia, p_perder y pérdida estuvieran escritos en algún sitio y tu único trabajo fuera meterlos en una calculadora. En la vida real, esos números son estimaciones.

Para ilustrarlo, vamos con otra apuesta:

Aplicado a este caso, el valor esperado es:

EV = (51% × 100%) − (49% × 100%) = 2%

No está mal si puedes repetirla muchas veces. No vas a apostar la casa, pero jugando consistentemente puedes ganar dinero. Es como jugar a la ruleta y que esté trucada a nuestro favor.

Usando Kelly, esta apuesta pediría apostar un 2% del capital:

f* = ((1 × 0,51) − 0,49) / 1 = 2%

En este caso la fracción de Kelly coincide con el EV porque b = 1. Es decir, coincide porque al ganar y al perder estamos ganando o perdiendo la misma cantidad de dinero.

Si los números son correctos, esta es una buena apuesta y Kelly recomienda apostar el 2% del capital.

¿Dónde está el problema?

En que esos números casi nunca son correctos. No sabemos si p_ganar es 51%, 52% o 49%. Tampoco sabemos si ganancia será 100%, 105% o 70%. Pequeñas diferencias importan mucho cuando el margen matemático es estrecho.

Supongamos que nos equivocamos un poco:

• p_ganar = 49% en vez de 51%
• ganancia = 90% en vez de 100%
• p_perder = 51% en vez de 49%
• pérdida = 100%, igual que antes

Ahora el valor esperado es:

EV = (49% × 90%) − (51% × 100%) = -6,9%

Auch. Pasamos de ganar un poco de dinero a perder bastante sin cambios astronómicos. Solo hemos rellenado mal la fórmula.

Y esto asume que conocíamos todos los riesgos relevantes. En inversión, ni siquiera eso es cierto. Además de estimar mal los riesgos conocidos, existen eventos que no sabes que no sabes: deterioros competitivos, errores de gestión, fraude, cambios regulatorios, disrupciones o incentivos mal entendidos.

Por eso Kelly completo suele ser demasiado agresivo en la vida real. Kelly asume que conocemos bien las probabilidades y los pagos, pero eso casi nunca se cumple. Una solución habitual es usar "Kelly fraccionado": apostar solo una parte de lo que recomienda la fórmula.

Por ejemplo, si Full Kelly recomienda apostar un 20%, Half Kelly apostaría un 10% y Quarter Kelly un 5%. Esto reduce el daño si tus estimaciones eran demasiado optimistas, aunque también reduce la rentabilidad si eran correctas.

¿Qué tiene que ver esto con la diversificación? Que si Full Kelly sugiere una concentración muy alta, la incertidumbre sobre nuestras estimaciones suele justificar una posición menor. El capital sobrante no debe ir automáticamente a más acciones: solo debe ir a nuevas ideas si también tienen EV positivo y drivers suficientemente distintos. Si no, la alternativa racional puede ser liquidez, bonos o una exposición más diversificada de bajo coste.

Esto no significa comprar empresas "al tuntún". Significa que también existe un coste en dedicar todo tu tiempo y capital a una sola idea: tus estimaciones seguirán siendo imperfectas y habrá riesgos que nunca entraron en el modelo.

Diversificar de verdad

Cuando hablamos de diversificar para protegernos de nuestra ignorancia, la nueva posición tiene que ser fundamentalmente diferente. Comprar 10 empresas con el mismo modelo de negocio, en el mismo país y en el mismo sector apenas diluye el riesgo. Probablemente estarías mejor con 2 posiciones realmente distintas.

El resumen de lo que hemos hablado es el siguiente:

1. Dos carteras con el mismo EV aritmético pueden componer de forma distinta si su distribución de resultados es distinta.
2. El tamaño óptimo de una posición no siempre es el 100%, incluso si la oportunidad es buenísima.
3. Diversificar, si se hace correctamente, es un antídoto frente a la ignorancia.

Ahora toca conectar el valor esperado con la manera correcta de diversificar: asegurarte de que tus apuestas son independientes en la medida de lo posible.

No repitas el mismo riesgo con distinto nombre

Diversificar reduce riesgos, pero no es gratis. En el ranking de tus mejores ideas, añadir una posición número 2 significa renunciar a poner más dinero en la número 1. Ese coste de oportunidad es el verdadero precio de la diversificación.

Aun así, diversificamos porque somos humanos, estimamos mal y queremos seguir jugando durante muchos años. La pregunta importante no es "¿cuántas acciones tengo?", sino "¿qué riesgos estoy repitiendo?".

Aquí volvemos al valor esperado. Hasta ahora lo hemos presentado como una sola probabilidad de ganar, una sola ganancia, una sola probabilidad de perder y una sola pérdida. Pero una inversión real no funciona así. Su EV es la suma de muchos escenarios, cada uno con su probabilidad y su resultado:

EV_total = (p_1 × resultado_1) + (p_2 × resultado_2) + ... + (p_n × resultado_n)

Donde

EV_total = valor esperado total

resultado medio esperado de la inversión sumando todos los escenarios relevantes

p_i = probabilidad del escenario

probabilidad de que ocurra un escenario concreto

resultado_i = resultado del escenario

ganancia o pérdida que produciría ese escenario si ocurre

i = escenario

cada una de las ramas posibles que pueden afectar a la inversión

Por ejemplo, el EV_total de una acción podría parecerse más a esto:

EV_total = EV_base + EV_producto_viral − EV_fraude − EV_recesión − EV_mala_asignación

Donde

EV_total = valor esperado total

resultado medio esperado de la inversión después de sumar todos los escenarios relevantes

EV_base = negocio base

valor esperado de la tesis principal si el negocio evoluciona de forma razonablemente normal

EV_producto_viral = producto viral

escenario positivo que puede aumentar la ganancia o la probabilidad de éxito

EV_fraude = fraude contable

escenario negativo específico de la empresa que añade pérdida sin aportar ganancia

EV_recesión = recesión

escenario compartido que puede afectar a varias posiciones de la cartera a la vez

EV_mala_asignación = mala asignación

destrucción de valor por decisiones pobres de capital, adquisiciones caras o incentivos mal alineados

Este ejemplo sirve para visualizar la idea: una tesis de inversión no es una única apuesta, sino una colección de apuestas pequeñas superpuestas. Algunas suman al EV, otras restan, y muchas son difíciles de estimar.

¡Cuidado! Estos términos no siempre son independientes ni excluyentes. Una recesión puede aumentar la probabilidad de mala asignación de capital, forzar una ampliación dilutiva o destapar un fraude. La fórmula simplemente sirve para recordar que una tesis real está compuesta por varios drivers positivos y negativos que pueden solaparse.

Hay escenarios idiosincráticos, que afectan solo a una empresa. Si el CEO comete fraude contable, el daño se concentra en esa compañía. Este tipo de riesgo es fácil de diluir: añadiendo otras empresas, su impacto sobre la cartera baja mucho.

Luego están los escenarios compartidos. Una recesión, una subida de tipos, una caída del precio del petróleo o un cambio regulatorio pueden afectar a varias posiciones a la vez. No necesariamente afectan a todas igual, pero la raíz del riesgo es la misma.

Por eso dos carteras pueden tener el mismo EV y ser muy distintas. Si una acción tiene un 50% de probabilidad de subir 40% y un 50% de caer 20%, su EV es 10%. Si compras dos acciones con la misma distribución y están perfectamente correlacionadas, sigues teniendo una cartera que puede subir 40% o caer 20%. Tienes dos nombres, pero una sola apuesta económica.

Si esas dos acciones son independientes, el EV medio puede seguir siendo 10%, pero la distribución mejora: ya no necesitas que ambas salgan bien. Puedes tener una bien y otra mal, y acabar en un resultado intermedio. La diversificación no ha convertido una mala inversión en buena; ha reducido la probabilidad de acabar en el peor escenario.

Diversificar bien consiste en no repetir demasiadas veces los mismos escenarios negativos. Si tienes cinco empresas distintas pero todas dependen del mismo país, del mismo ciclo crediticio, del mismo proveedor o de la misma materia prima, no tienes cinco apuestas independientes. Tienes cinco exposiciones al mismo término negativo de la fórmula.

Y ojo: diversificar no convierte una mala inversión en buena. Si haces muchas apuestas con EV negativo, lo único que consigues es perder dinero de forma más estable. La diversificación mejora la cartera cuando reduces riesgos comunes sin sacrificar demasiado valor esperado.

Por eso diversificar no es completar una checklist de sector, industria y país. Esa checklist puede ayudar, pero no es el objetivo. El objetivo es reducir la dependencia de los mismos drivers fundamentales.

Imagina una aerolínea barata y una empresa química intensiva en energía. Parecen negocios distintos: una vende vuelos, la otra productos industriales. Pero ambas pueden sufrir si sube el precio del combustible o de la energía. En cambio, una productora de petróleo puede beneficiarse del mismo escenario que perjudica a las otras dos.

Ahí está la diferencia. No estás diversificando por etiquetas sectoriales; estás mirando qué variable mueve realmente los resultados.

Se trata de buscar drivers de rendimiento descorrelacionados entre sí. Y con "descorrelacionados" no me refiero solo al precio de cotización. Me refiero a cualquier factor que mueva el resultado de la inversión: demanda, costes, financiación, proveedores, regulación, divisa, tipos de interés, precio pagado, liquidez, balance, márgenes y horizonte temporal. El precio puede servir como proxy, pero no captura toda la estructura de la apuesta.

Construir cartera: diversificar o compensar

Si existe algo mejor que diversificar un riesgo, es compensarlo. Si algunas posiciones sufren cuando sube el precio del petróleo, puede ser interesante tener otras que se beneficien de ese mismo evento. Así, el impacto del petróleo en la cartera queda más neutralizado.

Pero compensar no significa comprar cualquier activo que "parezca" beneficiarse del escenario contrario. Hace falta estimar sensibilidades. Una petrolera puede cubrir parcialmente el riesgo energético de una aerolínea, pero también introduce riesgos nuevos: reservas, capex, impuestos, regulación, deuda y ejecución.

Esto no es obligatorio, pero ayuda a construir una cartera más estable. El objetivo no es solo seleccionar las mejores apuestas individuales, sino construir la mejor apuesta agregada. Hay posiciones que quizá no son espectaculares de forma aislada, pero tienen mucho sentido jugando en equipo.

Volviendo a la gráfica inicial: si la volatilidad sí representa un riesgo para ti, quizá porque usas apalancamiento, añadir empresas menos rentables pero más estables puede tener sentido. La rentabilidad que pierdes en esas posiciones la puedes compensar con una cartera más robusta que te permite usar deuda sin quebrar.

Jugar con más piezas permite más combinaciones, pero lo pagas con coste de oportunidad. Diversificar tiene sentido cuando mejora el binomio rentabilidad/riesgo de la cartera. No cuando compras empresas a puñado sin control ni estrategia.

Conclusión

La pregunta no es cuántas empresas tienes. La pregunta es qué puede salir mal. Y, sobre todo, cuántas veces estás apostando contra ese mismo escenario.

Diversificar no va de comprar más acciones para sentirse prudente. Va de reducir dependencias reales sin destruir demasiado valor esperado.

Una cartera de 8 empresas puede estar mejor diversificada que una de 40 si sus motores de retorno son más independientes. Y una cartera de 40 puede ser una concentración encubierta si todas dependen del mismo ciclo, del mismo país, del mismo tipo de cliente o de la misma variable macro.

Diversificar no va de contar posiciones.

Va de contar riesgos.

Footnotes

1. Kelly es óptimo bajo supuestos fuertes: probabilidades conocidas, pagos conocidos, repetición suficiente de apuestas comparables, independencia, ausencia de restricciones de liquidez, sin impuestos ni fricciones relevantes, y con el objetivo de maximizar el crecimiento logarítmico del capital. ↩