BogleHub

Metodología

Cómo calcula BogleHub cada métrica que aparece en su contenido y en sus herramientas. Fórmulas exactas, fuentes de datos y proceso de actualización. Última revisión: mayo 2026.

Filosofía de transparencia

A diferencia de roboadvisors, brokers o gestoras, BogleHub no tiene ningún incentivo para ocultar cómo calcula sus métricas. Publicamos las fórmulas exactas, las fuentes de los datos y los criterios editoriales para que puedas verificarlos — o cuestionarlos. El código de cálculo es abierto en la base del proyecto.

Cómo se produce este contenido (y qué papel juega la IA)

Una página de metodología que detalla de dónde salen los datos y calla cómo se escriben los textos está incompleta, así que aquí va.

Los artículos, las fichas y las explicaciones de este sitio se redactan con ayuda de modelos de lenguaje, y después se revisan y se publican bajo responsabilidad editorial humana. Los datos que aparecen en ellos no salen del modelo: se verifican contra las fuentes oficiales que se enumeran más abajo —el BOE, la Agencia Tributaria, los documentos KID de cada gestora—, porque un modelo de lenguaje puede afirmar con total seguridad algo que es falso.

Además, hay dos sitios donde el contenido lo genera la IA en el momento y así se indica junto al propio texto: la narrativa del analizador y el chat.

Los errores se corrigen y se dejan a la vista. Dos ejemplos reales, para que esto no sea una declaración de intenciones: el tramo alto del IRPF del ahorro estuvo publicado como 28 % cuando había pasado al 30 % en 2025, y la regla de recompra de pérdidas se publicó primero como si no afectara a los fondos indexados y después con un plazo de dos meses que tampoco se sostenía. Hoy la página explica que el criterio no está cerrado y cuál es el plazo prudente. Los dos errores se detectaron verificando contra fuente y se corrigieron en todo el sitio.

Si encuentras un dato que no cuadre, escribe a la dirección del aviso legal. Un error señalado vale más que un elogio.

Fuentes de datos (qué publica BogleHub y de dónde sale)

Datos básicos de ETFs (TER, ISIN, política, divisa)

Composición geográfica y sectorial

Reports mensuales o trimestrales publicados por la gestora del ETF. Los porcentajes son los oficiales del último report disponible y pueden variar ligeramente respecto al cierre del día por movimientos de mercado.

Normativa fiscal española

Grados fiscales A/B/C/D para residentes en España

Uno de los aportes más útiles de BogleHub: cada ETF tiene un grado fiscal estimado para inversores residentes en España. La metodología es determinística y abierta.

Lógica de cálculo

  1. Domicilio del ETF (deducido del ISIN, los dos primeros caracteres):
    • IE = Irlanda → punto de partida A. Convenio fiscal Irlanda-EE.UU. reduce la retención sobre dividendos americanos del 30% al 15%.
    • LU = Luxemburgo → punto de partida B. Menos eficiente para ETFs con alta exposición a empresas americanas porque la retención sobre dividendos es del 30%.
    • DE, FR, otros UCITS → punto de partida D, acumule o reparta.
  2. Política de reparto:
    • Acumulación: mantiene el grado (Irlanda + acumulación = A). Difiere la tributación de dividendos hasta la venta, lo que maximiza el efecto del interés compuesto.
    • Distribución: en algunas combinaciones puede bajar un escalón porque los dividendos tributan cada año (19-30% del IRPF del ahorro).

Interpretación del grado

Importante: el grado fiscal es educativo y orientativo. No constituye asesoramiento fiscal ni considera tu situación personal (otros ingresos, comunidad autónoma, edad). Para decisiones personales, consulta con un asesor fiscal cualificado.

1. Valor total de la cartera (EUR)

Para cada posición:

Valor total = suma de (participaciones × precio en EUR) para cada posición.

2. Asignación por clase de activo

Usamos un mapa estático que clasifica cada ETF en: renta variable, renta fija, materias primas, inmobiliario, liquidez o mixto. Cada posición contribuye con su peso relativo (valor de la posición ÷ valor total).

3. Diversificación geográfica

Cada ETF lleva un reparto por regiones calculado con las posiciones que publica su gestora (iShares, Vanguard, VanEck) o, si la gestora no da el país de cada empresa, con los componentes del índice. Hay una excepción: de ZPRV (State Street) solo se lee la tabla de sectores de su ficha, y su región es EE. UU. entera porque su índice solo tiene empresas estadounidenses. Cada empresa cuenta en el país que le asigna la gestora, y los países se agrupan en EE. UU.; Europa desarrollada sin el Reino Unido; Reino Unido; Japón; Pacífico (Australia, Hong Kong, Singapur y Nueva Zelanda); China; el resto de emergentes; y otros (Canadá, Israel, organismos supranacionales y Bermudas).

Qué país es emergente lo decide la clasificación de MSCI, también en los fondos que replican índices de FTSE. Por eso Corea del Sur cuenta como emergente aunque FTSE la tenga por desarrollada. Los países que MSCI no clasifica van a Europa si son de la zona euro o pequeños países de Europa occidental (Islandia, Liechtenstein, Mónaco, Andorra) y a emergentes si no; en renta fija, la deuda griega cuenta como Europa. El efectivo, los derivados y el mercado monetario se quitan, y el resto se reparte sobre el 100 %.

Los pesos se leen por índice y se aplican a todas sus cotizaciones: los seis ETF del MSCI World llevan la misma lectura. La ficha de cada ETF dice de dónde salen sus pesos y a qué fecha son los datos. Cada posición de tu cartera aporta su peso × peso regional.

Solapamiento entre dos productos = suma, región por región, del peso menor de los dos. Si uno tiene un 60 % en EE. UU. y el otro un 100 %, cuentan 60 puntos. Mide exposición geográfica compartida, no empresas repetidas: un S&P 500 y un fondo de pequeñas empresas estadounidenses se solapan al 100 % por regiones y no tienen casi ninguna empresa en común. Por eso, para decir que dos ETF son el mismo fondo no basta el solapamiento: tienen que compartir ISIN, y para decir que replican el mismo índice, la misma lectura de pesos. La fecha de un solapamiento es la del más antiguo de los dos repartos.

4. Exposición sectorial

Mismo enfoque que las regiones, con los once sectores de la clasificación GICS de MSCI y S&P (tecnología, financiero, salud, etc.). También en los fondos de Vanguard, que en su ficha agrupan con otra clasificación, ICB: en ICB, Alphabet y Meta cuentan como tecnología y en GICS como servicios de comunicación, así que el mismo VWCE da un 34 % de tecnología en ICB y un 31 % en GICS (datos a 31 de agosto de 2026). La renta fija y el oro no tienen reparto por sectores.

5. TER ponderado

TER ponderado = Σ (peso_i × TER_i)

donde peso_i es el porcentaje de tu cartera invertido en cada ETF y TER_i el Total Expense Ratio de ese ETF.

6. Coste anual

Coste anual = Valor total × TER ponderado

Es lo que pagas en comisiones de gestión al año por toda tu cartera. No incluye comisiones de tu broker (custodia, compraventa).

7. Proyección FIRE (calculadora lineal)

Simulación mes a mes:

balance(mes_n) = balance(mes_n-1) × (1 + r_mensual) + aporte_mensual

donde r_mensual = rentabilidad_anual / 12. Alcanzas FIRE cuando el balance iguala o supera tu objetivo. Usamos un 7% anual real por defecto (media histórica del mercado mundial ajustada por inflación).

8. Simulación Monte Carlo

En la calculadora Monte Carlo, a diferencia de la proyección lineal, simulamos 1.000 escenarios con rentabilidades aleatorias distribuidas normalmente:

Reportamos la tasa de éxito (porcentaje de escenarios donde la cartera no se agota antes del final del horizonte) y los percentiles 10, 50 y 90 del balance final.

9. Tramos del IRPF del ahorro (2026)

Calculadora IRPF venta de fondos aplica la escala vigente en 2026:

Escala progresiva: cada tramo grava solo la porción de ganancia dentro del tramo, no el total. Cuando cambien los tramos vigentes (por novedades en la Ley de Presupuestos), se actualizan inmediatamente.

10. Análisis con IA

Cuando pulsas "Analizar con IA", enviamos tu cartera posición a posición —cada ETF con su valor en euros y su peso—, el reparto por región y sector, el TER ponderado y, si rellenas la proyección FIRE, solo su resultado en años (no tu aportación mensual ni tu objetivo), al modelo openai/gpt-oss-120b de Groq, con un system prompt en español que le instruye a:

El modelo recibe tu cartera posición a posición, no un resumen: cada ETF con su valor en euros y su peso. No recibe nombre, correo ni ningún dato que te identifique. Nosotros no la almacenamos; lo que Groq haga con ella se rige por sus propias condiciones, no por las nuestras.

Proceso editorial

Preguntas frecuentes sobre la metodología

¿Cómo se calculan los grados fiscales A/B/C/D para ETFs?

El grado fiscal combina dos factores: (1) domicilio del ETF — Irlanda es A (aprovecha el convenio EE.UU.-Irlanda y reduce retención de dividendos del 30% al 15%), Luxemburgo es B (menos eficiente para dividendos americanos), otros domicilios son D, acumulen o repartan (EE. UU., F); (2) política de reparto — acumulación mantiene el grado del domicilio porque difiere la tributación de dividendos hasta la venta, distribución lo baja un escalón en Irlanda y Luxemburgo porque los dividendos tributan cada año. Los ETC de oro, que no tienen dividendos, llevan su propia explicación. La metodología completa está en lib/fiscal.ts del código fuente y es 100% determinística desde el ISIN del fondo.

¿De dónde sale la información de TER, ISIN y composición de cada ETF?

Los datos básicos (TER, ISIN, política de reparto, divisa, asset class) proceden de los folletos UCITS oficiales publicados por las gestoras (BlackRock/iShares, Vanguard, SPDR/State Street, Amundi, Xtrackers, Invesco). La composición geográfica y sectorial se basa en los reports oficiales mensuales/trimestrales de cada ETF. Todos los datos son contrastables públicamente en la web de la gestora correspondiente o en JustETF.com.

¿Con qué frecuencia se actualiza la información?

El TER y la composición se revisan cuando cambian los reports oficiales (típicamente cada 3-6 meses por ETF). La normativa fiscal (tramos del IRPF, límites del plan de pensiones, novedades del Modelo 720) se actualiza cuando aparece en el BOE. Los artículos del blog se revisan en bloque al menos una vez al año. Cada artículo y página clave muestra su fecha de última revisión visible.

¿Por qué los precios y rentabilidades históricas de ETFs no aparecen en BogleHub?

Los precios cambian segundo a segundo y requieren feed en tiempo real con licencias específicas y SLAs garantizados. Las rentabilidades históricas dependen del periodo elegido y son sensibles a errores. Para datos en tiempo real recomendamos JustETF, Morningstar o la web del emisor. BogleHub se centra en lo estructural (composición, fiscalidad, comparativas) que cambia poco y es donde podemos aportar mayor valor educativo.

¿El análisis con IA es independiente?

Sí. El analizador usa openai/gpt-oss-120b a través de Groq, contra un system prompt estrictamente educativo (sin recomendaciones de compra/venta). El modelo recibe tu cartera posición a posición —cada ETF con su valor en euros y su peso— más el reparto por región y sector, el TER ponderado y, si la rellenas, solo el resultado en años de la proyección FIRE: tu aportación mensual y tu objetivo de patrimonio llegan a nuestro servidor para calcularla, pero no se envían al modelo. No recibe nombre, correo ni ningún dato que te identifique. El prompt completo está en el código fuente para auditoría.

Limitaciones reconocidas

Contacto y correcciones

Si detectas un error o crees que algo se puede mejorar, escríbenos a boglehub@gmail.com. Agradecemos todas las correcciones — el proyecto vive de la comunidad.