Ratio de Sortino — el Sharpe que solo mide la parte bajista
Imagina un sistema de seguimiento de tendencia que produce de vez en cuando un mes gordo del quince por ciento junto con un puñado de meses perdedores apenas arañados del uno o dos por ciento. El ratio de Sharpe, que no distingue entre los movimientos al alza y a la baja, te penaliza literalmente por esos grandes ganadores. El ratio de Sortino, desarrollado por Frank Sortino a caballo entre los años ochenta y noventa, corrige ese defecto fijándose únicamente en las desviaciones bajistas, que son los movimientos que de verdad quitan el sueño a los traders.
¿Qué es el ratio de Sortino y en qué se diferencia del Sharpe?
El ratio de Sortino mide la rentabilidad en exceso por encima de un objetivo elegido —la mayoría de las veces la tasa libre de riesgo, a veces directamente cero— dividida entre la desviación bajista (downside deviation), es decir, la desviación estándar calculada únicamente a partir de los periodos en que el resultado quedó por debajo de ese objetivo. Frank Sortino publicó el concepto junto con Robert van der Meer en Downside Risk, en el Journal of Portfolio Management en 1991, y lo desarrolló con mayor profundidad una década después en el libro Managing Downside Risk in Financial Markets, coescrito con Stephen Satchell.
La diferencia con el ratio de Sharpe se reduce a una sola pregunta. El Sharpe trata todos los movimientos de forma idéntica, tanto si se trata de un salto agradable al alza como de una caída dolorosa a la baja. El Sortino señala que, para quien gestiona capital, solo los drawdowns (caídas máximas) duelen, mientras que los saltos al alza son la razón por la que asumimos riesgo en primer lugar. Para estrategias simétricas —como un sistema típico de reversión a la media, donde las ganancias y pérdidas son de un tamaño similar— ambos ratios ofrecen una imagen parecida. Para estrategias asimétricas, como los clásicos seguidores de tendencia, la diferencia puede ser drástica, y solo el Sortino refleja el verdadero perfil de riesgo. La gestión del riesgo empieza precisamente por elegir las métricas adecuadas para evaluar una estrategia con honestidad.
La fórmula y el procedimiento de cálculo
La fórmula clásica es la siguiente:
Ratio de Sortino = (Rp − T) / DD
El numerador recoge la diferencia entre la rentabilidad media anual de la cartera y el objetivo elegido, que denominamos T. El denominador recoge la desviación bajista, que es la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de los déficits en los periodos donde el resultado quedó por debajo del objetivo. Los periodos con resultado positivo se tratan como cero en el cálculo del denominador, y esa es precisamente la distinción central respecto a la desviación estándar clásica.
El procedimiento en hoja de cálculo es el siguiente. Introduce los rendimientos mensuales en una columna, cubriendo al menos veinticuatro meses. Establece un valor objetivo: para la mayoría de los propósitos, el equivalente mensual de la tasa libre de riesgo funciona bien; a comienzos de 2026 eso ronda el cuatro por ciento anual, o unos 0,33 por ciento mensuales. Para cada mes que quede por debajo del objetivo, eleva al cuadrado el déficit; los meses por encima del objetivo los estableces en cero. Divide a continuación la suma de los cuadrados entre el número total de observaciones —no solo entre las negativas: es un detalle crítico que mucha gente calcula mal—. La raíz cuadrada de ese cociente da la desviación bajista, y dividir la rentabilidad en exceso media entre ella da el ratio mensual. Para anualizarlo, multiplica por la raíz cuadrada de doce.
Ejemplo paso a paso
Un ejemplo ilustrativo. Supón un sistema de seguimiento de tendencia sobre EUR/USD con doce resultados mensuales: tres por ciento, cinco, menos dos, seis, diez, menos uno, dos, ocho, menos tres, cuatro, doce y uno por ciento. La rentabilidad media mensual aquí ronda el cuatro y medio por ciento.
Los tres periodos negativos son menos dos, menos uno y menos tres por ciento. Con un objetivo de cero, los cuadrados de los déficits salen a cuatro, uno y nueve, que suman catorce. Dividimos entre doce meses —no entre tres, error habitual— y obtenemos 1,17. La raíz cuadrada da una desviación bajista de aproximadamente 1,08 por ciento mensual. La rentabilidad media en exceso sobre el objetivo es del 4,58 %, por lo que el ratio mensual es de unos 4,24 y, tras anualizarlo con la raíz cuadrada de doce, llegamos a un valor próximo a catorce —una cifra que sugiere con fuerza una estrategia excepcionalmente buena o, más probable, que nuestra muestra de doce meses es demasiado corta y coincidió con una racha de suerte.
Puntos de referencia e interpretación del resultado
Tanto en la literatura académica como en la práctica institucional, se utilizan las siguientes bandas para los valores anualizados del ratio de Sortino calculados con al menos tres años de datos:
Ten en cuenta que los valores de referencia del ratio de Sortino tienden a ser más altos que los equivalentes del Sharpe, porque el denominador es menor. Comparar los dos números directamente sin tener en cuenta esta distinción lleva directamente a conclusiones erróneas.
Advertencias y limitaciones honestas
El ratio de Sortino, como cualquier estadístico, tiene algunas trampas que conviene conocer antes de dejar que el número guíe decisiones con dinero real.
La elección del objetivo T cambia el resultado. Un ratio calculado respecto a cero tiene un aspecto diferente al calculado respecto a la tasa libre de riesgo anual, y diferente de nuevo al calculado respecto a la rentabilidad de un índice de referencia. Al informar, indica siempre el objetivo asumido, porque sin esa información el número no es comparable con el de ningún otro.
Una muestra pequeña oculta la asimetría. Con solo doce meses de datos es fácil que la estrategia haya disfrutado de una racha de suerte sin drawdowns profundos, y la desviación bajista salga artificialmente baja. Cuanto más larga es la serie de datos, más creíble es el resultado. El estándar institucional es un mínimo de treinta y seis meses.
El ratio de Sortino no protege frente al cisne negro. El ratio se construye a partir de datos históricos y, al igual que el Sharpe, asume implícitamente colas aproximadamente normales. Un único evento extremo —la abrupta desvinculación del franco suizo en enero de 2015 o la turbulencia de marzo de 2020— puede liquidar una cuenta independientemente de lo halagador que pareciera el número del Sortino una semana antes. Para evaluar la exposición a las colas gruesas, medidas como el valor en riesgo condicional (CVaR) o la lectura directa del drawdown máximo sirven mucho mejor. Los fundamentos del ratio de Calmar ofrecen otra perspectiva sobre cómo incorporar el drawdown máximo al análisis de rendimiento.
«Los inversores definen el riesgo de forma distinta a los estadísticos. Temen la pérdida de capital, no la variabilidad de sus ganancias. La desviación bajista responde a esa distinción de una manera que la desviación estándar clásica sencillamente no puede.» — Frank A. Sortino y Robert van der Meer, Downside Risk, Journal of Portfolio Management, 1991.
El ratio de Sortino junto a otras métricas de riesgo
Un único ratio nunca cuenta la historia completa de una cuenta. Los informes de rendimiento profesional suelen combinar varias medidas mutuamente complementarias. El clásico ratio de Sharpe ofrece una imagen sintética de la volatilidad bidireccional y sigue siendo el estándar de comparación entre fondos. El ratio de Calmar divide la rentabilidad anual entre el peor drawdown histórico y es más empírico que estadístico. El drawdown máximo en sí es un número en bruto que todo trader debería conocer de memoria desde su propio diario. A su vez, la fórmula de la expectativa lo traduce todo al lenguaje de una operación individual, que a menudo es el punto de vista más práctico al inicio del camino. Para un tratamiento más amplio de cómo las métricas de riesgo encajan en un marco completo, consulta la sección sobre gestión del riesgo en ForexMechanics.
Si operas desde Latinoamérica, consulta tu regulador local — CNBV (México), CNV (Argentina), CMF (Chile), SBS (Perú) u otro organismo competente en tu país.
¿Qué hacer mañana?
- Reúne al menos dos años de tus propios rendimientos mensuales en una hoja de cálculo. Exporta el historial de operaciones desde tu plataforma y divídelo en meses calendario completos, porque solo a partir de ese tamaño muestral el ratio de Sortino deja de ser ruido aleatorio y empieza a aportar información real sobre el perfil de riesgo de tu estrategia.
- Calcula el ratio de Sortino para dos objetivos T distintos y compara los resultados. Ejecuta el cálculo una vez con un objetivo de cero y otra con la tasa libre de riesgo mensual —aproximadamente un 0,33 % mensual— para ver directamente cuán sensible es el número final a un parámetro elegido en cierta medida de forma arbitraria.
- Coloca el ratio de Sortino junto a otras dos métricas en tu informe mensual. Añade columnas a tu diario que muestren el Sharpe, el Sortino y el Calmar en una ventana móvil de doce meses, porque la divergencia entre estos tres números es a menudo la primera señal de que alguna característica material de la estrategia ha cambiado y merece atención.
- Escribe un umbral de intervención concreto en tu plan de riesgo. Especifica que si el ratio de Sortino móvil cae por debajo de 1,0 durante dos trimestres consecutivos, detienes la operativa en real y realizas una revisión fuera de muestra de la estrategia, en lugar de decirte que la caída fue solo mala suerte y seguir adelante con la esperanza de una reversión a la media.
Fuentes y bibliografía
-
Frank A. Sortino, Robert van der Meer Downside Risk · Journal of Portfolio Management, vol. 17 no. 4, 1991 — oryginał wprowadzający odchylenie spadkowe www.pm-research.com ↗
-
CFA Institute Research Foundation Research publications on risk-adjusted performance · biblioteka publikacji o miarach efektywności skorygowanej o ryzyko rpc.cfainstitute.org ↗
-
European Securities and Markets Authority ESMA adopts final product intervention measures on CFDs and binary options · czerwiec 2018 — kontekst regulacyjny dla rynku detalicznego, na którym stosuje się te miary www.esma.europa.eu ↗
-
Bank for International Settlements Triennial Central Bank Survey of foreign exchange turnover — 2022 · dane o obrotach na rynku walutowym, kontekst dla oceny ryzyka strategii FX www.bis.org ↗
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia el ratio de Sortino del ratio de Sharpe?
La diferencia reside en el denominador. El Sharpe divide la rentabilidad en exceso entre la desviación estándar total de todos los periodos, por lo que trata de forma idéntica un mes en que la estrategia ganó un diez por ciento y un mes en que perdió lo mismo. El Sortino divide esa misma rentabilidad en exceso entre la desviación bajista, calculada únicamente a partir de los periodos en que el resultado quedó por debajo del objetivo elegido —normalmente la tasa libre de riesgo o simplemente cero—. Para estrategias con una distribución simétrica de resultados, como un sistema típico de reversión a la media, ambos ratios producirán números similares. Para una estrategia asimétrica, como un seguidor de tendencia con pérdidas pequeñas y ganancias grandes ocasionales, el Sharpe penaliza los meses positivos grandes y subestima injustamente la evaluación. El Sortino en ese caso muestra un número más cercano al verdadero perfil de riesgo, porque se centra exclusivamente en lo que realmente duele: los drawdowns (caídas máximas).
¿Qué objetivo T debo utilizar en el cálculo?
La elección de T es una decisión que debes tomar con consciencia y luego reportar de forma coherente. En la práctica institucional se dan tres convenciones más frecuentes. La primera es cero, es decir, la única distinción es entre periodos rentables y no rentables: la opción más sencilla y que funciona bien para estrategias especulativas a corto plazo. La segunda es la tasa libre de riesgo, que a comienzos de 2026 ronda el cuatro por ciento anual, o unos 0,33 por ciento mensuales: es el estándar académico y el que se encuentra en la literatura. La tercera es la rentabilidad esperada de un índice comparable o de un referente de cartera, por ejemplo una cartera pasiva del S&P 500 anual: se usa cuando se evalúa una estrategia como alternativa a la inversión a largo plazo ordinaria. Sea cual sea tu elección, indica siempre el objetivo asumido en cada informe, porque el mismo resultado numérico con distintos objetivos transmite una información completamente diferente, y comparar cifras calculadas con distintos valores de T es engañoso.
¿Cuántos datos necesito para que el número tenga sentido?
La respuesta corta es: mucho más de lo que la mayoría de los traders principiantes imaginan. Con solo doce meses de datos, un único tramo sin drawdowns profundos puede inflar artificialmente el ratio hasta cifras que sugieren excelencia donde la realidad era simplemente suerte de mercado. Con veinticuatro meses el resultado empieza a aportar información significativa, pero sigue siendo vulnerable a anomalías puntuales. El estándar institucional es un mínimo de treinta y seis meses, que es un ciclo económico completo que cubre diferentes regímenes de volatilidad. Los fondos de cobertura y los asignadores de capital institucional suelen exigir un historial mínimo de cinco años antes de abrir siquiera la conversación. Si presentas tus propios resultados, indica siempre la longitud de la muestra, porque un número despojado del periodo sobre el que se calculó es esencialmente ininterpretable y es a menudo una herramienta de desorientación.
¿Un ratio de Sortino alto protege frente a la catástrofe?
No protege, y esta es una trampa fundamental en la que ya han caído bastantes gestores. El ratio de Sortino, como cualquier medida basada en la desviación estándar, describe bien la variabilidad típica pero gestiona mal el riesgo de eventos extremos, las llamadas colas gruesas de la distribución. Un único evento —la abrupta desvinculación del franco suizo en enero de 2015, el desplome de marzo de 2020 o una decisión inesperada de un banco central— puede destruir una cuenta en un solo día independientemente de lo impresionante que pareciera el número del Sortino una semana antes. Para la evaluación del riesgo extremo se recurre a otras herramientas, como el valor en riesgo condicional (CVaR), el análisis histórico de drawdowns en condiciones de crisis o las pruebas de estrés sobre datos de 2008, 2015 o 2020. El ratio de Sortino es una buena métrica para un día de mercado típico, y ahí acaba su utilidad.