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¿Cómo funcionan los Súper Screeners?

En este video Ignacio nos explica cómo interpretar los resultados de los Súper Screeners.

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Comportamiento Screeners

Dividend Master!

Hola a todos!


Soy Ignacio y este será el primero de una lista de artículos que utilizaremos para explicar el valor de los screeners, qué es lo que buscan y como han sido diseñados.


Lo primero sería entender QUÉ es lo que queremos encontrar con el screener, que es básicamente las características de las empresas que estamos buscando.


En este caso, el Screener busca empresas, robustas, con tiempo en el mercado, en las que el reparto de dividendos sea creciente.
La inversión por dividendos ha sido históricamente muy buscada por los inversores, y muchas veces una información buena en la que se tengan en cuenta la reinversión de estos dividendos, con los días correctos, y con unos precios correctos, no es para nada sencillo.


Gracias a nuestra herramienta, nosotros somos capaces de realizar backtests de MUY alta calidad, incluyendo las empresas que no han sobrevivido (eliminando el sesgo de supervivencia) y teniendo en cuenta todo lo relativo a los dividendos.


Lo primero es aplicar los filtros. En el caso de este screener, como he dicho antes, el punto más importante es:


“El Screener busca empresas, robustas, con tiempo en el mercado, en las que el reparto de dividendos sea creciente.”


Esto nos lleva a elegir un universo inicial que contenga ya de por sí, empresas relativamente grandes como es el Russell 1000 y a aplicar criterios mínimos de precios y liquidez.


Después eliminamos las empresas financieras. Esto lleva a que, aunque reduce nuestro universo, nos aseguramos de que no hay problemas a la hora de valorarlas.


Lo más importante viene a continuación:

1-Nos quedamos solo con aquellas empresas que han tenido dividendos crecientes en 8 de los últimos 10 años.
2-De estas, nos quedamos con la mitad que mayor % de dividendo por acción reparte.


Estos 2 criterios de por sí son tremendamente selectivos. Pero aún así nos dejan empresas suficientes para formar una cartera de 20 o 30 acciones.

A continuación, generamos un ranking, para poder seleccionar de este grupo de acciones que cumplen nuestras reglas estrictas sobre dividendos, aquellas empresas mejor posicionadas.


Este ranking lo hacemos mirando los datos fundamentales desde varios puntos: Calidad, Growth, Retorno sobre activos, equities, etc. Y mirando estos mismos datos en varios periodos hacia atrás: último trimestre, último año, etc.


Esto ayuda a diversificar el punto de vista y buscar empresas que estén funcionando bien en más de una dirección. Al ser un Screener para dividendos, no queremos sesgar el resultado hacia ningún otro factor. Por tanto, buscamos que sean buenas de forma global.


Finalmente, añadimos un límite máximo de 5 acciones por sector, buscando la diversificación en ese sentido.


De esta forma, nos aseguramos de que el resultado se corresponde a lo que estamos buscando: Robustas, con tiempo en el mercado, y con dividendo creciente.


Las reglas de salida son precisamente que no cumpla con los criterios del universo o que se debilite y salga del ranking.

Es un sistema que tiene una volatilidad en general menor que el índice y que se corresponde con lo que estamos buscando. Actualmente tendría posiciones en empresas como: Coca-cola, Lockheed Martin, J&J o Foot Locker.


Hay que tener en cuenta que la inversión por dividendos no ha sido la gran favorecida en los últimos años, debido a que empresas tecnológicas de alto crecimiento han liderado el mercado, haciendo que batir al benchmark no haya sido sencillo.


Este backtest, que incluye comisiones y deslizamientos (en general, bajos a ser empresas de market caps elevados en un índice relativamente líquido), muestra que 100K$ se convierten en 1,7M$ al final, de los cuales 460K$ han sido en dividendos (que obviamente, se han ido reinvirtiendo).


Esto nos hace darnos cuenta de la relevancia del dividendo en este sistema, y como efectivamente, responde a lo que estábamos intentando desarrollar.

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Factores cuantitativos Quant investing

Screeners como herramientas de inversión.


¡Mejora la toma de decisiones y benefíciate de las capacidades de los métodos cuantitativos de inversión sin complicaciones!

Los Screeners son una herramienta de inversión muy potente. Permiten simplificar complejas búsquedas de forma rápida e intuitiva, y sus resultados generan una base para mejorar la toma de decisiones de inversión. Pero como todas las herramientas, son muy útiles para una tarea concreta, y no tanto para otras. Intentar clavar un clavo con un abrelatas en vez de con un martillo no parece muy práctico; por otro lado, no me gustaría tener solo un martillo para abrir las conservas.

Por eso queríamos ser muy transparentes con las ventajas y limitaciones que tienen los screeners. Así podrás saber si es lo que estás buscando y si puedes beneficiarte de todas las ventajas que tienen.


¿Qué es un screener?


Los screeners son herramientas de búsqueda de acciones, y ofrecen como resultado una lista de las empresas que cumplen las características elegidas. Para poder realizar esa búsqueda, los screeners precisan de una base de datos sobre la que buscar, y unas reglas que sería el qué buscar. Como output, los screeners devuelven una lista con el resultado de la búsqueda.
Hemos mencionado ya los puntos claves de los screener: Las reglas de búsqueda, la base de datos y el resultado (la lista).
Cada uno de estos puntos es clave a la hora de evaluar el valor de un screener. Por eso, vamos a ir viéndolos uno a uno y analizando su importancia.

Reglas de búsqueda.


Las reglas de búsqueda son el elemento diferencial, probablemente, lo más sensible a la hora de evaluar lo que un screener te puede aportar o no. Consiste en las características que buscas en las base de datos, de forma que la lista final o el resultado del screener serán acciones que cumplan las reglas.
Por eso, hay que pensar detenidamente qué es lo que queremos buscar y porqué. El objetivo de los screeners de inversión es encontrar acciones que cumplan una serie de características que se traduzcan en mejor rentabilidad y menor riesgo que el resto del mercado. Así escrito parece simple, pero la realidad es que estas características pueden ser muy variadas, y no tan sencillas de definir.
Llegados a este punto, entraríamos en lo que se conoce como Factores de inversión. Los factores de inversión son las características de las acciones. La industria de la inversión lleva muchos años buscando estos factores que a largo plazo dan mejor rentabilidad, mejorando las definiciones, ampliando la lista e investigando para encontrar los mejores. Conceptos como Value o Momentum, no son más que factores que responden a buscar acciones que estén baratas respecto a las demás (value) o que estén en una tendencia alcista en los precios (momentum). Como véis, muchas características son muy conocidas. Otras no tanto.
Por otro lado, las definiciones de los factores son más simples que su aplicación práctica. Decir que una empresa esté barata es más sencillo que definir “barato” mediante ratios y valoraciones en libros, posición en el mercado, etc. Por eso, las reglas de búsqueda primero necesitan definir qué vamos a buscar, y luego cómo vamos a buscarlo. Ese desarrollo no es sencillo, es personalizable, y ha de basarse en backtests. Todos conocemos los peligros de los backtests, por eso nosotros los hemos estudiado intentando minimizar al máximo el overfitting (sobreoptimización) para que los resultados futuros respondan a lo que hemos buscado, y que los backtests no sean fruto de la casualidad.
El diseño de los screeners está sustentado en estudios estadísticos, muchas horas de prueba y error, lecturas incontables de documentación académica y de inversores, pero sobre todo, la experiencia propia.
Sabemos de la importancia de una buena definición de las reglas de búsqueda, y ha sido un elemento clave a la hora de generar los backtests.

Base de datos.


La base de datos es el otro elemento fundamental que añade valor a los screeners. El dónde buscar es lo que permite que las reglas realmente despeguen todo su potencial. Por eso, el tener una base de datos amplia, tanto en número de acciones disponibles como en los datos accesibles para esas empresas, es un elemento fundamental del éxito de los screeners y de su valor añadido.
Sin embargo, hay otras cosas que mirar para evaluar la validez de una base de datos. No es solo cuestión de tamaño, si no de calidad en diferentes aspectos.
Lo primero que viene a la mente es la calidad de los datos disponibles. Que los datos sean los correctos es obviamente algo clave. Cuando se manejan bases de datos grandes, cuidar la calidad no es una tarea sencilla, y por tanto es un valor para tener en cuenta.

Otro punto fundamental es que los datos estén homogeneizados. Es decir, que signifiquen lo mismo en todos los casos. Por ejemplo, si a la hora de medir los beneficios de dos empresas, utilizamos formulas diferentes, no podremos compararlas correctamente. Esto parece obvio, pero no lo es en absoluto. Muchas empresas hacen publicaciones y declaraciones sobre diferentes métricas de beneficios o deudas, pero utilizando las fórmulas que les convienen en cada momento. Tener en la base de datos, todas las métricas calculadas de la misma forma es algo clave a la hora de poder desplegar los screeners sobre ellas.
Por último, hay dos sesgos especialmente peligrosos a la hora de trabajar con una base de datos. No tanto para los screeners, si no para los backtests y el estudio de rendimiento de los los mismos: Sesgo de supervivencia y sesgo de filtración a futuro.
El sesgo de supervivencia se da en esas bases de datos donde las empresas que actualmente no están no aparecen en el pasado tampoco. Si yo quiero estudiar cómo se comportó mi metodología de inversión en años anteriores, tengo que poder analizar en que empresas habría invertido en esos años. Eso puede incluir empresas que han quebrado, que se han fusionado o que han caído mucho y se han sacado del índice.
El sesgo de filtración a futuro se da en la disponibilidad de los datos erróneamente introducidos. A la hora de mirar métricas en el pasado, es importante saber cuando esas métricas estaban disponibles para el inversor, porque si no, no reflejará la realidad de lo que hubiera ocurrido en el pasado. Así pues, los resultados del primer trimestre de una empresa no estarán disponibles hasta algún punto en el segundo trimestre, y eso es importante tenerlo reflejado en la base de datos a la hora de realizar los backtest.
Las herramientas que utilizamos para el estudio de los factores y el diseño de screeners, tienen una base de datos de una calidad altísima, diseñada para clientes institucionales debido a su coste y tamaño. Eso nos garantiza que la calidad es la mejor posible, en todos los aspectos.

Output.


Finalmente, el resultado del screener. En general, tener una sola lista de acciones sin más información suele ser un error. A nosotros nos gusta saber por qué una acción ha sido elegida, cuales han sido los cambios en sus métricas que le han llevado a escalar hasta las posiciones altas.
Tener la información de las empresas seleccionadas es importante a la hora de garantizar que los resultados del screener son los esperados y son de vital importancia para ayudar a la toma de decisiones de inversión final.

Valor añadido de los screeners de QZTPA


Quant: Los screeners proporcionan una base cuantitativa sobre la que tomar decisiones de inversión. Nosotros consideramos que seguir al máximo las reglas de un sistema cuantitativo aporta más beneficios, que seguirlas parcialmente. Sin embargo también somos conscientes del valor de la experiencia a la hora de tomar decisiones. Por tanto, los screeners aportan una selección de empresas basadas en una serie de características cuantitativas, que o bien usadas de forma integra o bien como inteligencia aumentada, tienen un valor muy alto.

Sencillez: Los screeners son, en definitiva, herramientas muy sencillas, tanto de entender como de utilizar. Esta sencillez es un punto clave. No todos los inversores tienen tiempo para poder dedicar a su cartera de inversión. Hay que adaptar la inversión al estilo de vida de cada uno, y no al revés. Esto supone una ventaja para muchos inversores con el recurso del tiempo limitado. Además, esta sencillez se da en el conocimiento también. Entender como funcionan los screeners y que características buscan y porqué las buscan es mucho más accesible que si todos los inversores tuvieran que diseñar, testear, validar y operar los screeners. Ese trabajo viene ya hecho por nosotros y el inversor solo necesita sentirse cómodo con el proceso y entender el output.

Metodología: La metodología utilizada para diseñar los screeners está apoyada por mucho estudio y trabajo detrás. Creemos que es el mayor valor añadido que podemos aportar. Simplificar horas y horas de trabajo en los resultados de un screener, de tal forma que beneficiarse de un método sólido de investigación y trasladarlo a una cartera de inversión sea más fácil que nunca.

El mercado online de screeners es muy amplio. Hay muchas webs que te permiten generar screeners o que publican resultados. Nuestra intención es aportar el valor añadido en todos los puntos del proceso. En el diseño cuantitativo, en el soporte al usuario y en la sencillez del output para que sea accesible a gente que no tiene el tiempo suficiente para poder desarrollar metodologías cuantitativas.

Si estás buscando exponerte a factores o incluir metodologías cuantitativas en tu cartera de inversión, los screeners pueden ser una puerta de entrada que te ayude a mejorar la toma de decisiones de una forma comprensible y sencilla de aplicar.