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16. Los inversores pactan entre ellos
Los inversores no están sujetos a las leyes antimonopolio. Por suerte, ya que en regularmente hacen cosas que entonces serían ilegales. Conozco personalmente algunos casos donde uno de los inversores convenció a otro inversor a no presentar una oferta competidora a cambio de repartirse oportunidades futuras.
En principio los inversores compiten por los mismos acuerdos, pero en realidad es que hay muchas oportunidades de inversión lo que conlleva a que el espíritu de colaboración supere al de competir. Aunque un inversor concreto pueda tener una muy buena relación con el fundador del proyecto en el que invierte, dicha relación solo durará unos años, mientras que su relación con otras empresas inversoras durará toda su carrera profesional. Normalmente no se juega mucho en sus interacciones con otros inversores pero a lo largo de su vida profesional habrá muchos y constantemente están negociando pequeños favores.
17. Los grandes inversores se preocupan más por su portafolio de inversiones que por una empresa concreta.
La razón por la cual startups funcionan tan bien es que todo el que tiene poder de decisión también tiene acciones. La única manera de que uno tenga éxito es que todos lo tengan. Esto conlleva de forma natural a que todos estiren en la misma dirección aunque pueda haber divergencia de opiniones en la táctica a seguir.
El problema es que los grandes inversores no tienen exactamente la misma motivación. Es parecida pero no idéntica. Ellos no necesitan que una startup concreta sea un éxito, sino que su portafolio en conjunto de buenos rendimientos. En casos extremos ésta divergencia de objetivos y motivaciones se hace clara cuando sacrifican alguna startup que no cumple con sus expectativas, un lujo que los fundadores normalmente no se pueden permitir.
Los grandes inversores suelen clasificar a las starups en tres categorías: éxitos, fracasos y “muertos vivientes” – compañías que van tirando pero que no parece que vayan a ser compradas o salir a bolsa en un futuro inmediato. Para los fundadores el término “muertos vivientes” suena bastante rudo. Dichas compañías suelen estar muy lejos de ser consideradas fracasos en base a parámetros convencionales, pero si pueden serlo de acuerdo a los criterios de un inversor. Lo peor es que consumen el mismo tiempo y atención por parte del inversor que un proyecto de éxito. Por ello si una empresa tiene dos estrategias posibles, una conservadora que probablemente de resultado a largo plazo, aunque modesto, y otra agresiva que llevará a un éxito rotundo o al fracaso más triste, las Capital Riesgo siempre abogarán por la segunda. Para ellos la inversión ya está hecha y es mejor saber cuanto antes si el proyecto será un gran éxito y en caso contrario dedicar su atención a otro.
En caso de que una startup tuviese problemas graves la Capital Riegos podría llegar a simplemente vender su participación a un precio bajo a otra de las compañías de su portafolio. Philipp Greenspun dijo en Founders at Work que Ars Digita’s hizo eso con su proyecto.
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LA ECONOMETRIA Y LA HISTORIA
El patrón de una serie temporal permite predecir qué sucederá un lapso de tiempo después. Si estuviésemos tratando con un mundo donde la aleatoriedad siguiera un patrón o se amoldara a una distribución de probabilidades concreta, las cosas serían fácilmente resueltas mediante la Econometría o Análisis de las Series Temporales. Un econometrista introduce sus datos en su software y rápidamente éste entregará un diagnóstico sobre si vale la pena hacer una inversión.
Pero en realidad no estamos seguros de la naturaleza aleatoria del mundo en que vivimos. Los resultados derivados del software, basado en elementos del pasado, pueden en ocasiones ser acertados o no, pudiéndose convertir los datos históricos del mercado en una trampa, precisamente porque a veces parece que “acierta”. Por ejemplo aquellas divisas que mostraron las mayores estabilidades históricas, como en Malasia, Indonesia y Thailandia en 1997, fueron las más propensas a la quiebra.
Como escéptico tengo muchas dudas ante conclusiones extraidas del análisis de una única serie temporal. Necesito muchos más datos. Mi mayor razón es el evento raro, pero tengo muchas otras. Puede parecer que me estoy contradiciendo en este punto con capítulos previos de éste libro donde critíco a quienes no aprenden de la historia. No es así. Lo que quiero decir es que la historia nos enseña muchísimas cosas más que una serie temporal pobremente definida. Por ejemplo nos enseña que cosas que nunca ocurrieron antes pueden ocurrir. Es en éste sentido que sostengo que cuanto más ampliamente interpretemos la historia, ésta nos puede enseñar a evitar el empirismo ingenuo que consiste en extraer conclusiones de hechos históricos aislados.
LA FALACIA DEL EVENTO RARO – LA MADRE DE TODAS LAS DECEPCIONES
Por mi parte empezé a generalizar como eventos raros todas aquellas situaciones impredecibles y que nunca hubieras podido prever en base tus conocimientos previos. Un ejemplo podría ser el día que descubres la foto de aquel vecino tranquilo en el periodico acusado de ser el peligroso asesino en serie buscado desde hace meses por la policia. Defino como eventos raros los que se crean cuando una interpretación demasiado limitada de las series temporales dan lugar a conclusiones equivocadas sobre la probabilidad o riesgos de los mismos.
Estos eventos son siempre inesperados, de otra forma no se llamarían raros. En bolsa son generalmente causados por el pánico de los inversores, quienes se apresuran a descargar todo cuanto puedan y tan pronto como sea posible (liquidación) y no están limitado a un solo tipo de valores, sino que pueden afectar a un portafolio completo. Veamos un ejemplo: un portafolio puede tener ingresos estables por largos períodos, evitando las volatilidades, hasta que, súbitamente, por accidente ( para mi no lo es), el portafolio cae en un 40% cuando se esperaba que en el peor de los casos cayera en sólo un 4%.
Existe una categoría de operadores que “disfrutan” de eventos raros inversos, para ellos la volatilidad es frecuentemente portadora de buenas noticias. Estos operadores pierden dinero frecuentemente, pero en pequeñas cantidades, y hacen dinero pocas veces, pero en grandes cantidades. Les llamo cazadores de crisis y me siento feliz de ser uno de ellos.
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