Sesgo retrospectivo: por qué el pasado de la bolsa siempre parece fácil

Qué es el sesgo retrospectivo y de dónde viene la idea

En 1975, Fischhoff, entonces en la Universidad Hebrea de Jerusalén, entregó a varios grupos de estudiantes un texto de unas 150 palabras sobre un episodio poco conocido, como la campaña británica contra los gurkas de Nepal iniciada en noviembre de 1814. Todas las versiones planteaban cuatro desenlaces posibles. Un grupo leyó el relato sin final. Otros cuatro recibieron el mismo texto con una frase añadida que indicaba cuál de esos desenlaces había ocurrido «de verdad». Tres de esos finales eran falsos.

Fuera cual fuera el final que recibían, los participantes lo juzgaban más probable que el grupo sin información y daban más importancia a los detalles que lo respaldaban. Tampoco detectaban el efecto en sí mismos. En un segundo experimento se les pidió que respondieran como si no conocieran el desenlace, y aun así se inclinaron hacia el final que les habían contado. Fischhoff, citando al historiador Georges Florovsky, llamó a esta tendencia determinismo progresivo (creeping determinism en el original): la sensación de que lo ocurrido no podía haber ocurrido de otra manera.

En un estudio paralelo, Fischhoff y Ruth Beyth pidieron a un grupo de personas que estimaran la probabilidad de distintos acontecimientos antes de los viajes de Richard Nixon a Pekín y Moscú en 1972. Entre dos semanas y seis meses después, esas mismas personas tuvieron que recordar sus pronósticos. Las probabilidades que recordaban se habían desplazado hacia lo que creían que había pasado. Años más tarde, los psicólogos Neal Roese y Kathleen Vohs descompusieron el sesgo en tres capas: recordar mal lo que uno predijo, sentir que el resultado era inevitable y creer que uno mismo podría haberlo previsto.

La bolsa es terreno abonado para las tres. Las cotizaciones dejan un registro público y permanente, y ese registro llega siempre con el final incluido. Por eso, entre los sesgos cognitivos en la inversión, el retrospectivo (también llamado sesgo de retrospectiva) es el que más alimento encuentra: le sirve cualquier gráfico histórico.

A posteriori, todos los desplomes parecen evidentes

Los ejemplos clásicos del sesgo retrospectivo en bolsa son los cracs. Después de 2000 todo el mundo recuerda las puntocom que no ganaban dinero; después de 2008, las hipotecas subprime. Lo que la memoria recorta es cuántas veces apareció el mismo tipo de aviso en años que terminaron bien. La «señal» más habitual es una caída brusca, así que hemos contado cuántas veces se produjo.

Si se toma el índice de precios del S&P 500 (sin dividendos) entre 1963 y 2025, en 34 de 63 años naturales llegó a caer en algún momento al menos un 10 % desde su máximo del año. En 19 de esos 34 cerró aun así el ejercicio en positivo. Las caídas del 20 % o más dentro de un mismo año se dieron en 11 años, entre ellos 1987, 2008, 2020 y 2022. En tiempo real, un retroceso del 10 % no llega con una etiqueta que diga si estamos en 1987, que terminó en positivo, o en 2008, que no.

Esa es la tasa base que la mirada retrospectiva borra. El crac de 2008 y el pinchazo de las puntocom dieron avisos muy sonoros, pero también los hubo en muchos años en los que todo quedó en nada.

Los grandes ganadores parecían acabados mientras caían

La otra cara del «desplome evidente» es el «ganador evidente». Hoy Amazon, Apple y Nvidia parecen éxitos inevitables. Las tres atravesaron etapas en las que conservar las acciones parecía un error, y las noticias del momento daban a sus accionistas buenos motivos para vender.

Las historias detrás de esas cifras no sonaban a oportunidad de compra. En junio de 2000, Ravi Suria, analista de bonos convertibles de Lehman Brothers, sostuvo que Amazon podía quedarse sin caja en cuatro trimestres si no conseguía nueva financiación o recortaba gastos. La acción cayó un 19 % el 23 de junio de 2000 y siguió bajando otros 15 meses. Apple tocó fondo el 20 de enero de 2009, menos de una semana después de que Steve Jobs anunciara una baja médica en plena crisis financiera.

En 2011, Netflix separó sus planes de DVD y streaming en suscripciones con precio independiente, lo que supuso una fuerte subida para quien quería ambos servicios. Anunció y luego abandonó la escisión del negocio de DVD bajo la marca Qwikster, y en octubre comunicó que había perdido unos 800 000 suscriptores en Estados Unidos. Al día siguiente la acción se hundió un 35 %. Meta perdió un 26 % el 3 de febrero de 2022, la peor sesión de su historia hasta entonces, tras presentar el primer descenso trimestral de usuarios diarios de Facebook.

Conviene fijarse en la última fila. En su momento, la caída de Cisco se parecía mucho a la de Amazon, y su historia era posiblemente más sólida: un líder rentable que vendía los equipos sobre los que funcionaba internet. Aun reinvirtiendo los dividendos, no recuperó su máximo de marzo de 2000 hasta agosto de 2021. La memoria se queda con las filas que remontaron y olvida las que no: es el mismo mecanismo por el que el sesgo de supervivencia distorsiona la imagen.

La prueba del gráfico a ciegas

El gráfico muestra la evolución de dos grandes tecnológicas estadounidenses reales durante los mismos cinco años, con base 100 el 1 de diciembre de 1999. Las fechas están a la vista; los nombres, no. Antes de seguir leyendo, decide cuál habrías querido tener en cartera a finales de 2004, y por qué.

Esto es lo que se podía ver: el activo B subió hasta 175 en marzo de 2000 y se desplomó hasta 19 en octubre de 2002. El activo A lo hizo peor. Bajó desde un máximo de 126, alcanzado a los pocos días del inicio, hasta 7 en septiembre de 2001, una pérdida del 94 %, y cerró 2004 en 52. El activo B terminó en 42. Como referencia, el S&P 500 (índice de precios) acabó ese mismo periodo un 13 % más abajo. Con estos datos, los dos se parecen: muy castigados, con un rebote en 2003 y de nuevo a la baja en 2004. El activo A arrastraba la herida más profunda.

Quién era quién

El activo A es Amazon. El activo B es Cisco Systems. Entre el último día de 2004 y el 1 de octubre de 2026, las acciones de Amazon se multiplicaron aproximadamente por 112. Cisco, con dividendos reinvertidos, lo hizo por casi 9. Las cicatrices eran parecidas a finales de 2004; lo que vino después, no: una brecha de unas trece veces.

Ahora, fíjate en lo que pasa por tu cabeza. Con los nombres a la vista, el primer gráfico cambia de aspecto: el rebote de Amazon en 2003 se lee como un punto de inflexión y la caída de Cisco en 2004 como una advertencia. Ninguna de esas lecturas estaba disponible en 2004. Es el mismo desplazamiento que sufrieron los estudiantes de Fischhoff con el texto de los gurkas.

El mono lanzando dardos y el concurso del Wall Street Journal

Si la habilidad para pronosticar es tan difícil de distinguir de la suerte, quien elige al azar debería obtener resultados parecidos a los de un experto. Esa era la provocación de Burton Malkiel en «Un paseo aleatorio por Wall Street» (1973): un mono con los ojos vendados que lanzara dardos a las páginas financieras de un periódico podría armar una cartera tan buena como la de los expertos.

The Wall Street Journal convirtió al mono en una sección fija. Desde octubre de 1988, con Malkiel lanzando el primer dardo, varios profesionales de la inversión elegían una acción cada uno mientras periodistas del diario tiraban dardos contra las tablas de cotizaciones, y ambos bandos se medían con el Dow Jones de Industriales. Al principio cada concurso duraba un mes; desde 1990, seis. Cuando el periódico anunció en abril de 2002 que retiraba la sección, el balance de los 142 concursos semestrales disputados desde 1990 era este:

• Los profesionales ganaron a los dardos 87 veces frente a 55.
• Los profesionales batieron al Dow 76 veces frente a 66.
• Rentabilidad media por semestre: profesionales 10,2 %, dardos 3,5 %, Dow 5,6 %.

A primera vista, una victoria clara de los profesionales, y en cifras brutas lo fue. Pero la letra pequeña importa. Las rentabilidades solo medían la variación del precio, sin dividendos, y los profesionales preferían acciones con menos dividendo y una beta algo mayor (es decir, más sensibles a los vaivenes del mercado), que, como señaló Malkiel, tienden a subir más cuando sube la bolsa. Además, sus selecciones se publicaban en uno de los diarios más leídos del país.

Ese escaparate tenía efecto. Brad Barber y Douglas Loeffler (1993) detectaron una rentabilidad anormal de alrededor del 4 % en los dos días posteriores a la publicación, que en parte se esfumaba en los 25 días siguientes. Bing Liang (1999) analizó los concursos de 1990 a 1994 y concluyó que, una vez descontados el efecto de la publicidad, los dividendos que no se contaban y lo reducido de la muestra, los profesionales no superaban ni al mercado ni a los dardos. El propio Malkiel aclaró que nunca había recomendado cuatro dardos: lo que defendía era comprar una muestra amplia de todo el mercado.

Los estudios con carteras aleatorias

Más tarde, los investigadores sustituyeron los dardos por algoritmos. Rob Arnott y sus colegas (2013) construyeron carteras aleatorias, y otras deliberadamente ingenuas, con las 1000 mayores cotizadas de EE. UU. entre 1964 y 2012, y comprobaron que en general batían al índice ponderado por capitalización, sin descontar los gastos de transacción. Un equipo de la Cass Business School de Londres (Andrew Clare, Nick Motson y Stephen Thomas, 2013) generó 10 millones de índices con ponderaciones aleatorias de las 1000 mayores cotizadas estadounidenses entre 1968 y 2011, y casi todos superaron a la versión ponderada por capitalización.

Aquí es donde la historia del mono se suele malinterpretar. Las ponderaciones al azar dan más peso a las empresas pequeñas y baratas que un índice ponderado por capitalización, y el equipo de Arnott comprobó que la exposición a esos dos factores bien conocidos, tamaño y valor, explicaba la mayor parte del exceso de rentabilidad. Los monos no sabían nada. Estos estudios dicen mucho sobre cómo se construyen los índices y muy poco sobre si conviene confiar en quien elige acciones una a una. Los datos sobre gestión activa frente a fondos indexados, y sobre la frecuencia con que los profesionales baten al S&P 500, están en nuestra guía sobre cómo batir al mercado.

Cómo combatir el sesgo retrospectivo en la práctica

La investigación es bastante tajante: no basta con proponerse ignorar lo que uno ya sabe. A los participantes de Fischhoff se les pidió exactamente eso y no lo consiguieron. Lo que funciona es cambiar el método para que la opinión previa al desenlace quede registrada y pueda contrastarse después.

1. Llevar un diario de decisiones. Antes de cada compra o venta, anotar qué se espera, por qué, con qué grado de confianza (en porcentaje) y qué datos demostrarían que uno se equivoca. Siempre con fecha. Fischhoff y Beyth mostraron que la memoria reescribe los pronósticos sin que uno se dé cuenta; un registro escrito, no.
2. Hacer un análisis premortem. El método de Gary Klein, descrito en Harvard Business Review en 2007, consiste en imaginar que la decisión ya ha fracasado y enumerar los motivos. Klein cita un estudio de 1989 de Deborah Mitchell, Jay Russo y Nancy Pennington según el cual esta «retrospectiva anticipada» mejoró un 30 % la capacidad de identificar correctamente las causas de resultados futuros.
3. Partir de las tasas base. Antes de interpretar una caída como señal, preguntarse cuántas veces una caída similar no llevó a ninguna parte. En el S&P 500, desde 1963 han sido más los años con un retroceso del 10 % en algún momento que los años sin él.
4. Considerar lo contrario. Roese y Vohs proponen reconstruir de forma deliberada cómo podría haberse producido otro desenlace. Aplicado a la tabla anterior: redactar los argumentos a favor de Cisco en 2002 y en contra de Amazon, con lo que se sabía entonces y nada más.
5. Juzgar las decisiones al margen de los resultados. Una decisión sensata puede perder dinero y una temeraria puede ganarlo. Al repasar el diario, primero se valora la calidad del razonamiento y después se mira el resultado.

Por qué Blindfolio oculta los nombres (y, en modo aleatorio, los años)

El sesgo retrospectivo se alimenta de dos pistas: el nombre de la empresa y la fecha. Blindfolio elimina siempre la primera y, en el modo aleatorio, también la segunda. Cada partida transcurre en un tramo de 10, 15 o 20 años situado entre 1962 y 2026, y las empresas aparecen todo el tiempo con nombres en clave provisionales. En una partida aleatoria también se oculta el año: no figura en la fecha ni en los titulares de prensa de la época que se van mostrando, y no se sabe de qué años se trata hasta el final. Si en cambio eliges la década de inicio, verás las fechas, pero los nombres seguirán ocultos. En ambos casos, los nombres reales solo se revelan al final, junto a la comparación con el S&P 500 con dividendos reinvertidos en el mismo periodo. El catálogo incluye compañías que acabaron en quiebra, como Enron, Lehman Brothers o Pets.com, así que no está filtrado para quedarse solo con las supervivientes. Los detalles de cada partida están en la página del simulador de bolsa.

Así el sesgo se reduce, aunque no desaparece. Un jugador experimentado a veces adivina la época por la silueta de un crac famoso o por el nivel de los tipos de interés. Aun así, tomar decisiones sin nombres mientras el tiempo avanza semana a semana se parece bastante a lo que tenía delante el grupo «antes» de Fischhoff: la información disponible en ese momento y ningún final.