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Comportamiento Screeners

3 últimos meses

Este artículo es un repaso a que habría pasado con las siete carteras de un cliente, que hubiese comprado las siete primeras posiciones de cada Súper Screener, durante los tres últimos meses.

7 Screeners, 7 carteras, 7 empresas, 3 meses.

Vamos a verlo.

LAS CONDICIONES

Para hacer esto, nuestro cliente hipotético, habría ordenado las empresas dentro de los resultados del Screener por número de Ranking (de mayor a menor), y habría comprado las 7 primeras posiciones.

Una vez hecho esto, tendría que haber esperado hasta el siguiente periodo de rebalanceo* de cada Screener. Al volver a mirar los resultados, habría comparado su cartera con las 7 primeras posiciones del Screener.

En caso de que estas fueran iguales, no habría tocado nada. Si hubiesen sido diferentes, solo habría actualizado las posiciones, vendiendo las empresas que no aparecen en el Screener, y comprando las que si aparecen.

*Cada Screener tiene un periodo óptimo diferente. Se pueden consultar en: https://qtzpa.com/backtest.

CONTEXTO

El contexto de los últimos tres meses no ha sido nada fácil. El Mercado ha estado cayendo. Vientos de recesión, guerra e inflación, han asustado a los inversores y el capital huye de los Mercados.

En este escenario, hacer dinero poníendote largo en empresas es muy difícil.

Y esto es justamente para lo que sirven los Screeners de Qtzpa. Para encontrar empresas en las que invertir con las mayores probabilidades de éxito. Así que de entrada, las posibilidades parecen no estar a nuestro favor.

Pero…

¿Qué le habría pasado a nuestro cliente hipotético con cada Screener?

7 CARTERAS

DIVIDEND MASTER

  • 18 puntos más que el S&P500.
  • 10 puntos menos de Drawdown.
  • 60% de empresas ganadoras.
  • Retorno anualizado del 64%.

PRIME MOMENTUM

  • 17 puntos más que el S&P500.
  • 5 puntos menos de Drawdown.
  • 72% de empresas ganadoras.
  • Retorno anualizado del 56%.

GREAT SMALL CAPS

  • 10 puntos más que el S&P500.
  • 1 punto menos de Drawdown.
  • 25% de empresas ganadoras.
  • Retorno anualizado del 26%.

GROWTH PROGRESSION

  • 8 puntos más que el S&P500.
  • 5 puntos menos de Drawdown.
  • 25% de empresas ganadoras.
  • Retorno anualizado del 12%.

NEW HIGHS MOMENTUM

  • 4 puntos más que el S&P500.
  • 4 puntos menos de Drawdown.
  • 28% de empresas ganadoras.
  • Retorno anualizado del -4%.

SELECTED FACTOR

  • 3 puntos más que el S&P500.
  • 1 puntos más de Drawdown.
  • 42% de empresas ganadoras.
  • Retorno anualizado del -6%.

HEALTHCARE & SOFTWARE

  • 6 puntos menos que el S&P500.
  • 5 puntos más de Drawdown.
  • 31% de empresas ganadoras.
  • Retorno anualizado del -37%.

CONCLUSIONES

  • En 6 de 7 carteras, nuestro cliente hipotético estaría superando al S&P500, con menos Drawdown.
  • En 4 de 7 carteras, nuestro cliente hipotético estaría en positivo.
  • En 3 de 7 carteras, nuestro cliente hipotético tendría una rentabilidad de más de un 10% en solo tres meses.

Estos resultados, en un Mercado bajista como el actual, son casi una heroicidad.

A pesar de esto, no me sorprenden. Es más, esperaba que fuesen muy similares.

La única sorpresa es, por un lado, el buen comportamiento de Great Small Caps, y por el otro, el mal comportamiento de Healthcare & Software.

En un mercado bajista, las Small Caps es el primer sitio del que sale el dinero. Los inversores consideran este tipo de empresas más arriesgadas. Y con razón.

Healthcare & Software, el Screener que busca empresas sólidas, con el foco en el precio y crecimiento más calidad, encuentra empresas muy seguras. No esperaba que cayese tanto. Supongo que revertirá a la media en breve.

Las empresas que marcan nuevos máximos, pase lo que pase siempre hay alguna u otra, han resistido el embate bastante bien.

Igual que las que ha encontrado nuestro Screener que busca crecimiento, Growth Progression. A pesar de estar en un Mercado que ha castigado duramente las empresas Growth, ha conseguido escoger las que menos ha caído, y acabar en positivo.

Las empresas con Momentum, las que suben, nunca son una mala opción. Nunca cogerán toda la revalorización de un activo desde un punto concreto, ya que se pierden siempre el primer tramo, pero su esperanza es comprar arriba, para vender más arriba. Y la mayoría de las veces lo consiguen.

Para acabar, hay que resaltar el excelente comportamiento de las empresas que reparten dividendo. Si escoges las mejores, justamente lo que el Screener de Qtzpa hace, no solo no caen con el resto del Mercado, sino que suben mucho más.

La lógica detrás de este efecto es facilmente explicable. Los inversores, en tiempos de incertidumbre buscan el refugio de empresas sólidas que reparten dividendos, huyendo de activos considerados de más riesgo.

La paradoja de esto, es que lo conservador y seguro, en este régimen de Mercado, ofrece rendimientos muy superiores a los activos de riesgo clásicos.

La lección que se puede extraer de todo esto, es que la selección optima de activos (o estilos de inversión), cambia dependiendo del régimen de Mercado.

Si te han gustado los resultados y quieres suscribirte a nuestros Screeners, todavía puedes hacerlo.

Gracias por leernos, y un abrazo a todos.

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Comportamiento Screeners

Great Small Caps

¿Pequeñas pero matonas?

¿Los futuros Google y Amazon?

¿De pequeño a… GIGANTE?

El mundo de las Small Caps o empresas de pequeña capitalización siempre ha sido fascinante y embriagador al mismo tiempo. Buscas empresas que puedan crecer.

Crecer mucho.

Para crecer mucho tienen que vender. Es un requisito fundamental. Si no venden más que los demás no van a crecer demasiado.

También tienen que utilizar hábilmente su capital. Unos inventarios ajustados a la demanda de sus productos también son importantes. Hay muchos detalles que se pueden cuantificar.

Y no nos dejemos el precio.

Si compramos muy caro podemos tener un buen susto. Si compramos muy barato, y con el precio bajando, puede continuar bajando durante varios años más.

Malo.

En Qtzpa nos tomamos a las pequeñas empresas muy en serio. Buscamos las mejores. Lo hacemos con nuestro Súper Screener Great Small Caps.

Este Súper Screener busca pequeñas empresas con un elevado potencial de revalorización. 

Son las empresas cuyo tamaño o capitalización bursátil se encuentra por debajo de la del 70% del mercado. Aproximadamente hasta unos 1.500 millones de capitalización.

A todas les pedimos unos requisitos mínimos de liquidez:

Una media de 50.000 acciones negociadas durante los últimos 20 días hábiles, y un precio por acción superior a un dólar. No queremos acciones poco líquidas de las que sea difícil (o caro) entrar o salir.

Great Small Caps también valora otros factores.

  • Free Cash Flow.
  • La inversión en R&D.
  • El número de cortos sobre la empresa.
  • La presencia de institucionales en su accionariado.
  • El volumen de ventas.
  • Los márgenes.
  • La sorpresa en los beneficios en relación a lo esperado.
  • La capacidad financiera y la deuda de la empresa.
  • Los retornos sobre el capital empleado.
  • El “Momentum” del Sector económico al que pertenecen.

El Momentum es importante.

Las empresas que de forma más positiva se ajusten a estos parámetros subirán posiciones en el ranking interno. Lo puedes comprobar en la columna de “Rank”, en los resultados del Screener, para ordenar las empresas por su número de ranking.

En estos resultados aparecerán 50 empresas. Son las que en ese día concreto mejor se ajustan a la ponderación de factores cuantitativos que este Súper Screener analiza.

BACKTEST

Últimos 22 años.

  • 22% de retorno anualizado.
  • 55% de empresas ganadoras.
  • Drawdown similar al del S&P500.

Últimos 10 años.

  • 21% de retorno anualizado.
  • 51% de empresas ganadoras.
  • Drawdown ligeramente superior al del S&P500.

En todos los backtest consultamos al mercado cada 4 semanas.

Puedes consultar los resultados que el Súper Screener te ofrece también cada 4 semanas en nuestra web para ajustarte al backtest.

Tienes disponible este Súper Screener en nuestra web por solo 19 euros/mes, o 99 euros/año (IVA incluido).

Great Small Caps elige a los futuros ganadores. ¿Te vas a quedar sin ellos?

*Todos los backtest se realizan con 30 empresas para tener más muestra a nivel estadístico y que se ajuste lo máximo posible a la realidad.

*Con 10 empresas la mayoría de Súper Screeners muestran un rendimiento pasado superior en sus backtest correspondientes. También presentan mayor volatilidad y menor fiabilidad estadística.

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New Highs



El Súper Screener que busca Nuevos máximos.

El Súper Screener New Highs Momentum es nuestro Screener más “trendy”. Busca acciones en Máximos históricos, estilo de “trading” que últimamente está de moda en las redes sociales tipo Twitter.

El problema de las acciones en Nuevos Máximos es la Reversión a la media, una de las fuerzas que mueven los mercados.

La reversión a la media se explica fácilmente cuando entendemos que son miles de personas (y algoritmos) recogiendo beneficios después de esos Nuevos máximos. Venden, y el precio cae.

Pasado un tiempo, esas mismas personas (y algoritmos) vuelven a comprar y el precio, tal vez, sube.

Y continúa subiendo. Dependiendo de la empresa, del contexto, del sector, y de un largo etcétera.

BACKTEST

¿Lo comprobamos?

Podemos comprar una cesta de empresas que han hecho nuevos máximos las últimas dos décadas, y las vendemos al cabo de una semana.

¿Qué habría pasado con esa cartera virtual?

Opssss…

Bastante mal.

En vez de continuar subiendo, parece que la mayoría ha bajado. Y bastante.

¿Qué podemos hacer para esquivar la Reversión a la media y quedarnos solo con los Nuevos máximos seguidos de más Nuevos máximos?

(Nuevos máximos + Nuevos máximos = Ganar dinero )

Una solución podría ser esperar. La clásica paciencia.

En periodos de dos meses, la mayoría de empresas que han hecho nuevos máximos, seguidos de periodos de reversión a la media, continuan subiendo.

¿Lo comprobamos?

Ahora compramos una cesta de empresas que han hecho nuevos máximos las últimas dos décadas, y las vendemos al cabo de dos meses.

Bastante mejor, pero todavía por debajo del S&P500.

La otra opción es buscar factores de análisis técnico, de sentimiento y de análisis fundamental que tengan poder de predicción.

Si empresas de ciertas características se han comportado de una forma similar en el pasado…

¿No sería posible que volviesen a hacerlo en el futuro?

FACTORES

1- Aplicamos el factor Progression.

El Súper Screener ordenará a las empresas por su progresión en ventas. Cuantas más ventas y más progresivas en el tiempo sean, más subirán esas empresas posiciones en el ranking interno de New Highs Momentum.

2- Sumamos el control del tanto por ciento de cortos en la empresa, cuantos menos, mejor.

3- Complementamos la estructura del ranking interno con una valoración de la sorpresa en resultados de los últimos “quarters”.

4- Acabamos explorando varias medias móviles y ratios de precio/volumen (EMA, VMA…) para componer una lista con las empresas con mejor “Momentum” del mercado.

Con esta incorporación de factores a la búsqueda que realiza New Highs Momentum…

¿Han cambiado los backtest?

BACKTEST

Últimos 22 años.

Últimos 5 años.

Períodos bajistas.

Año 2000.

Año 2008.

Últimos 10 años.

Parece que si.

Ahora los resultados, funcionan mucho mejor que antes cuando compones con ellos una cesta virtual de empresas, y las rebalanceas cada dos meses.

Puedes suscribirte a este Súper Screener aquí:

*Todos los backtest se realizan con 30 empresas para tener más muestra a nivel estadístico y que se ajuste lo máximo posible a la realidad.

*Con 10 empresas la mayoría de Súper Screeners muestran un rendimiento pasado superior en sus backtest correspondientes. También presentan mayor volatilidad y menor fiabilidad estadística.

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Comportamiento Screeners

Software & Healthcare

¿Cómo funciona por dentro?

El Súper Screener Software & Healthcare encuentra las mejores empresas entre los que han sido los mejores sectores, en cuanto a revalorización, de los últimos 20 años: El sector Salud y el sector Tecnología. 

La intención al buscar a las mejores empresas de estos dos sectores es que esta revalorización pasada se vuelva a producir por causas tanto estructurales, cómo por la dinámica interna de estos dos sectores (bajo coste de réplica de producto, más percepción de valor por parte del cliente).

Las empresas que encuentra el Súper Screener Software & Healthcare son todas empresas muy solventes.

Todas tienen más dinero en efectivo (caja) y activos líquidos que se pueden transformar en efectivo que deudas. Difícilmente irán a la quiebra.

Este Súper Screener también valora otros factores.

Por ejemplo:

  • El “Free Cash Flow” en relación a los activos totales de las empresas.
  • El porcentaje de cortos sobre la empresa.
  • También valora los ingresos, las ventas, la progresión y aceleración de estas ventas.
  • Igualmente pondera las primeras señales de acumulación por parte de inversores institucionales.
  • También analiza los clásicos y fiables ratios sobre retornos del capital empleado (ROE,ROA, ROIC).
  • Valora de forma muy completa la inversión en R&D, ya que históricamente las empresas que han invertido más en investigación y desarrollo han tenido mejores resultados que sus homólogas que no lo han hecho.

El Súper Screener premia, subiendo posiciones en su ranking interno, a las empresas más “baratas”, siguiendo los preceptos clásicos de la inversión “Value”. Lo hace utilizando ratios cómo el “Price to Sales”, “Price to FCF”, “EBITDA to EV”, y varios más.

Software & Healthcare escaneal el mercado buscando seguridad, calidad y precio, dentro de los sectores más explosivos de los últimos años.

Pero…

¿Qué habría pasado si desde que lanzamos Qtzpa hubieses comprado, por ejemplo, las cinco primeras empresas que aparecen en este Súper Screener?

Resumiendo:

  • Le estarías dando una paliza al mercado.
  • Llevarías un 14%, casi el triple que el S&P500.
  • Tendrías un Drawdown 2 puntos menor que el del S&P500.
  • Tu cartera sería la envídia de los Siete mares.

¿O eran ocho…?

*Puedes consultar los Backtests históricos de este Súper Screener en nuestra página de Backtest: https://qtzpa.com/backtest/

*Todos los backtest se realizan con 30 empresas para tener más muestra a nivel estadístico y que se ajuste lo máximo posible a la realidad.

*Con pocas empresas (entre 5 y 10) la mayoría de Súper Screeners muestran un rendimiento pasado superior en sus backtest correspondientes. También presentan mayor volatilidad y menor fiabilidad estadística. 

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Growth

Growth Progression

¿Cómo funciona por dentro?

El Súper Screener Growth Progression, esta enfocado en la inversión de estilo “Growth”. Este Súper Screener busca empresas que venden.

Trata de forma muy especial las ventas. No favorece a las empresas que más venden, Captura las empresas que han vendido más de una forma constante y progresiva.

Evitamos que aparezcan las empresas que más venden del mercado porque en las primeras posiciones siempre hay resultados dispares. Empresas que han ganado un 900% el último trimestre, o que han vendido 10 veces más que el año anterior. Normalmente estos incrementos no son sostenibles en el tiempo. Al caer la tasa de crecimiento esperado por los analistas, el mercado retira su “favor” a estas empresas, y su cotización cae.

Growth Progression evita este efecto perverso de la inversion de estilo “Growth” y encuentra a las empresas con unas ventas más constantes y progresivas, en la parte superior de la media del mercado, pero sin tocar el extremo superior.

Todas las empresas que aparecen en el Screener también tienen un componente de “Momentum”. Son empresas en las que su cotización lleva subiendo entre un año y seis meses, aunque se obvia el último mes a fin de evitar o esquivar una de las leyes de los mercados: La reversión a la media.

La intención es encontrar a esas empresas en el momento justo antes de que reprendan la senda alcista.

Growth Progression también valora los “Earning per share”, varios indicadores de Sentimiento, los ingresos operativos, la inversión en R&D y el ROIC.

Valora todos estos factores en diferentes periodos de tiempo, ya sean periodos anuales o trimestrales para tener una mejor visión de conjunto, en relación a la propia empresa y a las otras empresas del mercado USA.

Pero… vamos a la parte importante:

¿Se han comportado bien en el pasado este tipo de empresas?

¿Han hecho dinero las personas que las tenían en cartera?

¿Vas a hacer pasta si te suscribes a este Screener?

Backtest

Últimos 22 años.

Últimos 10 años.

Últimos 5 años.

Últimos 3 años.

Conclusión.

Si, suscribirse a este Súper Screener es bueno para una cartera de estilo “Growth. “


*Todos los backtest se realizan con 30 empresas para tener más muestra a nivel estadístico y que se ajuste lo máximo posible a la realidad.

*Con pocas empresas (entre 5 y 10) la mayoría de Súper Screeners muestran un rendimiento pasado superior en sus backtest correspondientes. También presentan mayor volatilidad y menor fiabilidad estadística. 

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Momentum

Prime Momentum

Every object in a state of uniform motion tends to remain in that state of motion.

Isaac Newton.


En este artículo explico cómo funciona Prime Momentum, el Súper Screener que busca las empresas con más Momentum del mercado USA.


PRIME MOMENTUM

En Qtzpa nos gusta el Momentum. Las empresas que suben de precio nunca pueden ser malas para una cartera.

La primera persona en hablar de los principios de la inversión Momentum fue David Ricardo en 1838, cuando dijo eso de “Corta tus perdidas, y deja que tus beneficios corran”. Parece que le fue bien, se retiró millonario a los 42 años.

A partir de ahí, nombres como Li-Wen Chen, Richard Driehaus, Darvas, Levy, Antonacci, Tudor Jones, Simmons… y varios más se han dedicado a explorar y explotar el Momentum.

Prime Momentum es nuestro Súper Screener que busca las empresas que más han subido del mercado.

Aparte de este factor, una cotización ascendente, que en el fondo solo tiene en cuenta el precio, también busca otros factores. Tanto Fundamentales, cómo Macroeconómicos.

Tiene en cuenta los “Earnings surprise”, comparando los datos actuales vs. los esperados.

Analiza el factor “Short interest”. Posiciona primero a las empresas que tengan menos cortos. Algo que sube, pero en lo que poca gente se atreve a ponerse corta puede ser interesante de tener en cartera.

Tiene en cuenta también el “Volume shares outstanding”. Las empresas con menos rotación de acciones escalan posiciones en Ranking de este Screener. Las razones están explicadas en este “paper” del que os adjunto un link*.

*https://www.eurofidai.org/sites/default/files/pdf/parismeeting/2016/Kasch_2016.pdf

Pero las podríamos resumir en una frase del autor de Invest(tigations)*.

“If you want to invest in companies that are relatively impervious to market movements, invest in companies with low share turnover.”

*https://backland.typepad.com/investigations/

Este Súper Screener también tiene en cuenta el ratio Sortino, a fin de limitar la volatilidad, pero únicamente por abajo. Cualquier volatilidad positiva es bien recibida en un sistema Momentum.

¡Queremos cosas que suban!

El Ranking interno de nuestro Screener continúa valorando más factores para completar un análisis estructurado y exhaustivo del mercado:

  • Medias móviles e indicadores técnicos.
  • Cambios en las recomendaciones de los analistas.
  • El Momentum relativo de los 6 y 12 últimos meses.
  • Momentum del Sector de actividad económica de cada empresa.

El rendimiento muchas veces va por barrios. Ahora, por ejemplo, les toca a las Materias Primas y Commodities. Prime Momentum se aprovecha de ello y muestra las empresas de esos sectores que hace poco que han comenzado a subir.

*Tenemos una selección de Backtest de este Súper Screener en nuestra web:

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Comportamiento Screeners

Multi Factor

En el artículo de hoy podrás ver:

  • Repaso a los tres últimos meses de Screeners.
  • Comparamos poco-factor vs. mucho-factor.
  • ¿Qué ha pasado en las caídas?

Multifactor vs. Monofactor.

Este artículo de hoy va a examinar el “qué habría pasado si…” una cartera teórica hubiese comprado las diez primeras empresas que aparecen en los Screeners gratuitos y Súper Screeners de Qtzpa.com.

El periodo examinado son los tres últimos meses porqué el Mercado ha estado por decirlo de una forma suave, entretenido.

Es el último repaso antes los cambios que presentaremos en las próximas semanas.

Hemos dejado de ofrecer los Screeners gratuitos y ampliaremos la gama de Súper Screeners.

Una de las diferencias básicas entre Screeners gratuitos y Súper Screeners es que los primeros tienen en cuenta una gama de factores reducida, y los segundos una gama de factores más amplia.

El ejemplo más extremo de esto es el Screener Progression, que solo analiza un factor, la progresión en ventas.

Si lo comparamos con el Súper Screener que analiza más factores, Software & Healthcare, que contempla más de 30 factores simples y compuestos, rápidamente nos damos cuenta de la diferencia.

El repaso va a ser más interesante de lo normal, ya que el régimen de Mercado ha cambiado, drástica y dramaticamente. Hemos pasado del “Todo sube, todos ganamos” al “Casi todo baja, casi todos perdemos”.

La razón de las caídas las conocemos todos: El delirio de los hombres que provocan guerras, y la estupidez de los que las libran por ellos.

Screeners gratuitos

New Highs Momentum.

Progression.

Sentiment.

Dividend.

Súper Screeners

Software & Healthcare.

Growth Progression.

Prime Momentum.

Great Small Caps.

Poco factor vs. Mucho factor.

Los Súper Screeners, que valoran muchos factores, en conjunto se han comportado bastante mejor que los Screeners gratuitos, que valoraban pocos factores.

Esto ha sido así en todos los casos, excepto en el Screener gratuito Dividend, que ha batido al mercado holgadamente.

Este Screener va a pasar a formar parte de los Súper Screeners, con varias mejoras substanciales.

Los Screeners que peor han escogido las empresas son los que tienen en cuenta menos factores. El paradigma de esto es Progression, que busca solo empresas con características muy Growth.

Todos sabemos cómo se ha comportado el Mercado últimamente con las empresas Growth. Ha pasado de favorecerlas, a venderlas en masa. Progression no ha podido escaparse de la “quema”.

Curiosamente, otro Súper Screener, Growth Progressión, que también compra lo que más vende, aunque favoreciendo rangos medios, estaría batiendo al mercado en todas sus carteras posibles.

¿Suerte? No creo.

Growth Progression es un Screener multifactorial, y que aparte de analizar la Progresión en ventas, también tiene en cuenta decenas de otros factores.

Del resto de Súper Screeners, el que mejor se habría comportado es Prime Momentum, que cargado de empresas que suben, estaría unos 15 puntos por encima del S&P500.

En cambio, si le pegamos un vistazo a su “hermano” gratuito, New Highs Momentum, Screener nacido al calor de los buscadores de roturas de máximos, vemos que elegir las primeras diez empresas de este Screener habría tenído un comportamiento bastante malo.

¿La razón?

Una vez más, los muchos factores que analiza Prime Momentum en contra de los pocos factores que tiene en cuenta New Highs Momentum.

Es interesante también, observar el comportamiento de Healthcare & Software, que a pesar de caer, en un rango similar al del mercado, se habría mantenido siempre por encima del índice de referencia, y actualmente estaría en verde.

Y eso, con empresas de los sectores más castigados por la reciente rotación sectorial, de Tecnológicas a Materias Primas y Energía.

Solo un Súper Screener ha tenido un comportamiento peor que el S&P500 ha pesar de ser un Screener Multi Factor. Great Small Caps no ha podido resistir las caídas.

Tampoco es de extrañar. De la misma forma que los inversores se refugian en empresas que reparten dividendo en tiempos convulsos, también huyen de la incertidumbre que las pequeñas empresas incorporan.

Conclusión

De cuatro Screeners Gratuitos, solo uno de ellos ha batido al Mercado. De cuatro Súper Screeners, dos de ellos baten al Mercado, uno lo iguala y otro se queda por debajo.

Los Súper Screeners vencen claramente.

En Qtzpa subiremos el listón de la calidad, apostando por lo que mejor funciona: una aproximación Multi Factorial a los Mercados.

Por eso hemos dejado de ofrecer los Screeners gratuitos.

Mirar a una empresa desde múltiples puntos de vista garantiza tener las máximas posibilidades de éxito en una inversión.

Un abrazo a todos.

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Quant investing

Súper Screeners vs. Screeners gratuitos.

-Un mes después.-

Ha pasado aproximadamente un mes desde que lanzamos Qtzpa y los Súper Screeners. Hoy comparo los resultados de todos los Screeners que ofrecemos en la web en tres supuestos diferentes. 

LOS SUPUESTOS

¿Y si hubiese comprado las 20 primeras posiciones?

¿Y si hubiese comprado las 10 primeras posiciones?

¿Y si hubiese comprado las 5 primeras posiciones?

LA EXPLICACIÓN

Todos sabemos que los Súper Screeners y sus hermanos pequeños los Screeners gratuitos son un producto “sui generis”. 

Se diferencian de los Screeners tradicionales en que sus criterios de búsqueda están cerrados. El usuario no puede modificarlos. 

Los resultados de los Screener están ordenados por un número de ranking o rank. 

A mayor número de ranking, mayor semejanza o compatibilidad con los factores que analiza y estructura el Screener. 

Una empresa con número de ranking 98 se acercará más al espíritu e idea detrás del Screener que una empresa con número de ranking 87. 

Otra de las características que los hacen especiales es que cada Screener asocia varios Backtest. 

Por primera vez sabes, de forma fiable, que les ha pasado los últimos 22 años a empresas de similares características a las que encuentran nuestros Screeners. 

Aparte de esto también realizamos un seguimiento de cada Súper Screener y Screener gratuito en varios supuestos. 

Los supuestos responden a la pregunta:

¿Y si hubiese comprado las primeras posiciones de X screener?

Esto lo analizaremos a partir del rendimiento anualizado*. 

¿Por qué?

Es la medida que aparece en las simulaciones agrupadas, y las puedo comparar fácilmente. Si, a mí también me gusta que me faciliten el trabajo. 

*Hay que recordar que el rendimiento anualizado solo es el rendimiento de x periodo de tiempo extrapolado a un año, y nada tiene que ver con el rendimiento anual, que solo se puede valorar después de que haya pasado un año. 

Por ejemplo, tenemos un Súper Screener (Prime Momentum) que su rendimiento anualizado actual es del 249 %. 

Pero claro, cuando te quedas con el tiempo REAL que ha pasado desde su inicio el rendimiento es del 9 %, que es bastante menos. 

Aunque si lo comparas con el rendimiento del S&P500 en el mismo periodo, un negativo -1.41%, pues esta bastante bien.

EL RESULTADO

Screeners gratuitos 20 posiciones

Súper Screeners 20 posiciones

Screeners gratuitos 10 posiciones

Súper Screeners 10 posiciones

Screeners gratuitos 5 posiciones

Súper Screeners 5 posiciones

LA CONCLUSIÓN

Resulta curioso comprobar cómo cuanto más se reducen las posiciones, más sostenido es el rendimiento posible. 

Sobre todo en los Súper Screeners, dónde todas las posibles carteras, con solo las 5 posiciones superiores se comportan de forma muy sólida.

También es reseñable cómo se habría comportado del Screener gratuito Dividend, que encuentra las mejores acciones que reparten dividendo del mercado. En todas las variables de posiciones ha tenido un rendimiento bastante bueno. 

Esto me ha recordado un artículo que escribí hace años en Rankia sobre cómo protegerse en caso de caídas de mercados (recordemos que este pasado mes los mercados han estado cayendo). 

La conclusión de ese artículo era que las acciones que reparten dividendo eran una buena protección. Parece que el Screener Dividend me da la razón.

Pero… 

Vamos a comparar todos los resultados anteriores con algo CONOCIDO. Más que nada para tener una referencia clara con la que comparar el resultado de todos Screeners. 

¿Cómo le ha ido al S&P500 durante el mismo periodo de tiempo y con las mismas condiciones?

Ooooppsss… vaya.

Un Qtzpa-abrazo a todos. ; )

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Factores sentimiento

Insiders

 La información es liberadora.

 Kofi Annan.

Acabo de ver en Twitter a un señor que recomendaba una web para visualizar las compras y las ventas de los «insiders», esos que están «en el ajo». 

La web, es esta: https://www.insiderscreener.com/en/

Es simplona, por decir algo suave. La típica web en fase Beta de un informático aburrido y pobretón que quiere sacarse una perrilas extra y no sabe cómo. Básicamente lista las compras y las ventas de los insiders de cada empresa, y también las señala encima de un gráfico del precio. 

De hecho, le he escrito recomendándole que añada alguna función más, cómo graficar por sectores/índices la relación entre compras/ventas totales de los insiders. 

Por otro lado, hay que pensar que, en relación a las ventas, esta bastante aceptado que no predicen gran cosa. Los insiders venden porque necesitan dinero. Como todos nosotros. Esa casa nueva, el divorcio, un Porsche (o un Tesla sí eres un neopijo), una fiesta en las Vegas, la amante veinteañera que te sale por un ojo de la cara, en fin… Nunca sabes porque venden. Pero solo hay una razón para comprar: Ganar dinero. 

Pero…

¿Tienen las compras de los insiders poder predictivo?

Vamos a verlo.

LA ESTRATEGIA

Ordenaré las acciones poniendo en primera posición a las que más compras han tendido por parte de los insiders y las compararé con el rendimiento del S&P500, durante los últimos 20, 10 y 5 años. 

Compraré 20 empresas. Rebalanceo una vez al año. 

Exploraré los siguientes factores:

  • Insider number of BUY transactions in the past 6 months
  • Insider total shares purchased past 6 months (positive number in millions)
  • Insider total shares net in the past 6 months (positive or negative number in millions)

Variaré el peso de los tres factores dentro del ranking a fin de alternar el peso de los mismos y comprobar cada factor por separado. 

El resultado final, expuesto en el análisis, será el de la combinación de los tres factores, ya que los tres factores se comportan de forma muy similar al actuar aislados o conjuntamente. 

EL ANÁLISIS

Últimos 20 años:

Últimos 10 años:

Últimos 5 años:

LA CONCLUSIÓN

Hace 20 años, mirar QUIÉN había comprado QUÉ funcionaba, y funcionaba muy bien. Por eso en tantos libros, escritos hace décadas, las compras de los insiders se consideran un factor a tener en cuenta, y con razón. 

Hoy en día, o al menos durante los últimos 5 años, las compras de los insiders, tienen tanto peso en la cotización futura cómo un cesto de pimientos dejado en la puerta de la empresa. Cero. 

¿Te ha gustado el artículo?

Pues espera a ver los resultados de los Súper Screeners.

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Quant investing

Caníbales

Hace un par de días “surfeando” por internet di con la web de Monish Pabrai… Ya sabéis, ese tio un poco barrigón, cara de hindú, mostacho poderoso, colega de Warren Buffet, que gestiona fondos y tal.

El tipo tiene un apartado en su web al que le llama “Free Luch portafolio”*, y ahí lista una serie de acciones en base a una estrategia que según el tiene un retorno del 17% anualizado, de media.

*http://www.chaiwithpabrai.com/blog/2019-free-lunch-portfolio

La estrategia se basa en comprar cinco empresas que recompran sus propias acciones de forma agresiva. Y combina esta estrategia con otras dos, con lo que al final tienes que comprar 15 empresas, las que te lista, y mantenerlas durante un año, no matter what happends until then.

Lo de comprar empresas carnívoras o caníbales, ya lo había leído en otras partes, Munger o Greenblatt lo recomiendan, pero…

¿Funciona?

¿Tiene algún tipo de sentido?

¿Se puede basar una estrategia SOLO en este factor?

¿Podemos creernos todo lo que diga un GURU en internet?

Así que hice un par de simulaciones, bastante frustrantes, en las que ni por asomo batía al mercado.

Presa de un ligero desaliento acudí a foros USA, a quejarme, que es lo que hago cuando voy ligeramente perdido. Y ahí, un amable señor me indico un articulo de la revista Forbes* de Janet Novack, que justamente habla sobre este sistema, y encima el articulo desgrana el sistema, punto por punto. Os recomiendo su lectura.

*https://www.forbes.com/sites/janetnovack/2016/12/22/move-over-small-dogs-of-the-dow-here-come-the-uber-cannibals/

Llamadme vago, pero me encanta cuando me dan el trabajo hecho.

Solo quedaba implementarlo, y de eso, y los resultados obtenidos es justamente de lo que va la segunda parte de mi articulo de hoy.

LA ESTRATEGIA

  • Hacemos un ranking con las empresas que más acciones propias están recomprando.
  • Market cap mayor de 100 millones.
  • Price to sales ratio menor de 2.5 durante los últimos 12 meses.
  • No tocar las aseguradoras ni con un palo.
  • Tanto por ciento de cambio positivo en las ventas durante los últimos 12 meses superior a 5.
  • Tanto por ciento de crecimiento en las ventas durante los últimos 5 años superior a 20.
  • Rebalanceo cada 12 meses.
  • Solo compramos las 5 primeras acciones.
  • Escogemos las acciones entre las que constituyen el S&P500.
  • En el articulo, y el sistema original, del año 2016, hay una regla que resulta excesivamente restrictiva, e impide al sistema realizar compras. Es la regla que nos dice que la empresa tiene que haber reducido sus acciones actuales en relación al año anterior en un 3% como mínimo. La vamos a quitar y a suponer que al tener las empresas ordenadas de mayor recompra a menor, nos aproximamos a este criterio lo máximo posible.

EL ANÁLISIS

Backtest desde el 02/01/1999 hasta la actualidad.

Backtest desde el 01/01/2008 hasta la actualidad.

Backtest desde el 01/01/2008 hasta la actualidad con rebalanceo cada 3 meses.

LA CONCLUSIÓN

El sistema ha obtenido un rendimiento ampliamente superior al de su mercado de referencia, rozando el 16% anualizado de media, datos similares a los ofrecidos por el autor.

A cambio ha asumido un drawdown terrible, de un 65%. Lo suficiente para asustar al más curtido.

En cambio, sí modificamos las fechas de inicio del sistema, e iniciamos el estudio en el año 2008 la estrategia muestra un “Alpha Decay” acusado, curiosamente igual que muchas otras estrategias de grandes gurus, que funcionan muy bien en el pasado pero no a partir de 2008.

Por otro lado, Monish Pabrai ya avisa en su web que el sistema tiene que seguirse durante varias décadas, de forma ininterrumpida y con fe ciega para asegurar su “funcionamiento”, ya que habrá periodos en los que mejore el rendimiento obtenido por el mercado, y habrá otros en los que no lo hará.

Así que solo puedo concluir que si, comprar acciones “canibales” como única estrategia, con alguna regla de crecimiento en ventas añadida, ha ofrecido (en pasado) un rendimiento superior al mercado, aún así el drawdown y la actual falta de rendimiento la inhabilitan completamente como única estrategia de cartera.

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Factores fundamentales

Factor Precio

I’m a fan of very, very expensive creams: Creme de la Mer, La Prairie Skin Caviar Luxe. I’m a huge fan. They work.

Jerry Hall

El viernes vi la caída de Amazon, solo un 7%, que nadie se asuste, y pensé:

– Mira que bien, puedo comprar unas cuantas acciones de mi tienda on-line favorita.-

Después de entrar en el broker me di cuenta de que, efectivamente, SOLO podía comprar unas cuantas acciones. Estaban a 2.300 dolares cada una.

-¿Qué pasa? ¿¡¡¿ Jeff no hace splits para engañar a la gente?!??-

Y de pronto, una pequeña luz, o chispa, o chispazo, o un “je ne sais quoi”, atravesó mi mente, y surgió la duda:

-¿Es mejor comprar acciones caras o acciones baratas?-

Si si, ya sé que “solo un necio confunde valor y precio”. Re-formularé mi pregunta:

-¿Es mejor comprar acciones de precio alto o de precio bajo?-

Vale, vale, ya veo que no queda muy claro. Vamos a dejarlo prístino de una vez por todas, no quiero lectores confusos:

-¿El precio de una acción individual, como factor, influye en el rendimiento de una cartera?-

Ya te avanzo el resultado del experimento, ¿para qué perder tiempo?

Si, el precio influye. Es mucho mejor comprar caro, que comprar barato.

-¡¡¿Qué!!? ¿Comprar caro bueno?! Venga, hombre. Y y y… el Value, y Paramés, y Graham… ¡¡GRAHAM!!-

Madura. El Value apesta más que el screener de Greenblatt.

También me ha resultado interesante ver el comportamiento de las acciones de precio alto en zona de burbuja (la del año 2000 concretamente), o en el año 2008, frente al comportamiento de las mismas acciones en el periodo actual.

Así que, girando la tortilla del redactado inicial y la intención del artículo, en este inconsistente y maleable texto que tienes en tu pantalla, aparte de meterme con el factor precio, también responderé a la pregunta:

¿Hay una burbuja en el Nasdaq actualmente?

Y cómo no podía ser de otra forma, veras un montón de gráficos de carteras comparadas con el ETF que replica al S&P500, el SPY, para ilustrar mis valientes y atrevidas frases épicas.

Agárrate fuerte a tu taza de café, aprieta ese Donut con suavidad, no queremos desastres en la cocina. ¡¡ Arrancamos !!

CONSIDERACIONES PREVIAS

  • Rebalanceo de cartera cada 52 semanas.
  • Constituimos la cartera con 100 empresas a fin de tener la muestra más amplia posible.
  • Las acciones se ordenan por precio, de mayor a menor, o al revés, dependiendo del caso.
  • Indice de referencia SPY. Hay que poner alguno y cómo soy un animal de costumbres pongo este.
  • Capital inicial 100 millones de dolares. Vamos a comprar las empresas más caras, y necesitamos mucho dinero.
  • La única condición es que las empresas tengan un volumen superior a 20.000 acciones negociadas durante los últimos 20 días, a fin de evitar penny stocks, con volatilidades brutales, y que posiblemente no podríamos comprar en condiciones normales.

EL ANÁLISIS-PRECIO

Cartera con las 100 acciones de precio más alto:

Cartera con las 100 acciones de precio más bajo:

Cartera con las 100 acciones de precio más bajo y superior a 1 dolar:

Cartera con las 100 acciones de precio más alto de más de 1 dolar y menos de 10:

Cartera con las 100 acciones de precio más alto de más de 10 dolares y menos de 50:

Cartera con las 100 acciones de precio más alto de más de 50 dolares y menos de 500:

Cartera con SOLO las 10 acciones de precio más alto:

EL ANÁLISIS-BURBUJA

Año 2000:

Año 2008:

Año 2020:

LA CONCLUSIÓN

Por lo que respecta al Nasdaq, el gráfico del sistema nos muestra un comportamiento actual de las acciones de precio más alto, muy diferente al comportamiento de estás mismas acciones en los años 2000, y 2008. Las empresas caras de forma aislada eran mucho más caras que el agregado de las empresas caras más las empresas menos caras (vaya frase). Burbuja a la vista.

El precio como factor, actúa de forma similar al factor Momentum. De hecho son primos hermanos. Pero el sistema desarrollado en este artículo, si es que se le puede llamar así, comprar solo las empresas más caras, es bastante menos inteligente que un Momentum simple, que ya de por si es muy simplón.

Los sistemas Momentum básicos compran lo que más sube, o lo que más ha subido, en relación a un activo concreto, o en relación a un grupo de otros activos. El Momentum absoluto, valora cuanto ha subido x elemento en relación a si mismo. Por ejemplo, de 0 a 10, y en x tiempo. Mientras que el Momentum relativo mediría cuanto ha subido x activo en comparación con otros activos. A partir de aquí compraría lo que más ha subido.

El factor precio de mi sistema solo compra lo más caro. Poco importa si esta bajando de precio, subiendo, o si lleva “flat” 10 años. Hace una “foto” del mercado una vez al año, y compra lo más caro que encuentra. Igual que una adolescente millonaria, entra en una tienda de Louis Vuitton y pilla lo que tenga más ceros en la etiqueta. Así de simple, así de estúpido.

Y aún así, la cartera basada en el factor precio se comporta mejor que el índice. ¿Para cuando un ETF que SOLO compra las empresas más caras?Ya me imagino el ticker: XPNSV.

Esta cartera también se comporta mejor que la mayoría de carteras de gestores profesionales.

El paseo no es tan aleatorio cómo muchos creen.

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Inversión

El sector más rentable

¿Cuál ha sido el sector más RENTABLE de los últimos 20 años?

Me hice esta pregunta a mi mismo hace unos días, y francamente, antes de comprobarlo hubiese apostado mi brazo izquierdo, mi perro Chip, y mi colección de cómics de los años 80 a que la respuesta era el sector tecnológico.

¡¡Vamos…!!

¡¡El Nasdaq tios!!

¡¡ Google-Larry, Apple-Jobs, Amazon-Bezos, Facebook-Zukemberg!!

¡¡El software y sus increíbles economías de escala, los teléfonos móviles, el coche autónomo con una IA del copón, Tinder y Twitter…. y y y … ¡¡ y todo eso!!

Pues bien, estaba equivocado. El sector tecnológico no ha sido el más rentable de los últimos 20 años. Ha habido otro ganador, y en el apartado “EL ANÁLISIS” vamos a descubrirlo.

Luego, en “EL DESMENUZAMIENTO” cogeremos este sector y lo dividiremos en partes, a fin de comprobar cuál ha sido el sub-sector más rentable. Si, como Stan Weinstein, pero al revés.

En “LA CONCLUSIÓN”, os contaré una historia sobre una startup y una chica, y veremos la posible causa del rendimiento de nuestro sector estrella.

Y para acabar, en “LA IDEA”, lanzare una pregunta y enseñare la patita de un sistema que ha ganado nada menos que un 30 % anualizado durante los últimos 20 años.

¿Preparados?

LA ESTRATEGIA

Cogeremos 100 empresas de cada sector, las ordenaremos por capitalización bursátil, de mayor a menor y compararemos el performance de esta suerte de Monday-índice-sectorial con el S&P500 (que básicamente es un índice muy similar al que construiremos: 500 empresas ordenadas por capitalización bursátil).

Precio de las empresas superior a un dólar e importe total diario medio negociado (precio*volumen) durante los últimos 60 días mayor de 50.000, como regla de liquidez.

Cada 52 semanas (un año) vamos a vender todas las posiciones y volveremos a constituir la cartera.

Repetiremos el proceso en 10 sectores: Energy, materials, industrials, healthcare, consumer discretionary, consumer staples, financial, information technology, communication services, utilities.

Lo haremos dos veces, una para los últimos 20 años, y otra para los últimos 10 años. Como veremos nada han tenido en común estos dos periodos y merece la pena separarlos para tener una mejor visión del conjunto.

EL ANÁLISIS

Sector Energía. Años 1999 a 2019.

Sector Energía. Años 2008 a 2019.

Sector Materias primas. Años 1999 a 2019.

Sector Materias primas. Años 2008 a 2019.

Sector Industria. Años 1999 a 2019.

Sector Industria. Años 2008 a 2019.

Sector Salud. Años 1999 a 2019.

Sector Salud. Años 2008 a 2019.

Sector Consumo discrecional. Años 1999 a 2019.

Sector Consumo discrecional. Años 2008 a 2019.

Sector Productos de primera necesidad. Años 1999 a 2019.

Sector Productos de primera necesidad. Años 2008 a 2019.

Sector Financiero. Años 1999 a 2019.

Sector Financiero. Años 2008 a 2019.

Sector Tecnología de la información . Años 1999 a 2019.

Sector Tecnología de la información . Años 2008 a 2019.

Sector Servicios de comunicación. Años 1999 a 2019.

Sector Servicios de comunicación. Años 2008 a 2019.

Sector Servicios públicos. Años 1999 a 2019.

Sector Servicios públicos. Años 2008 a 2019.

EL DESMENUZAMIENTO

Hemos visto que el sector Healthcare ha sido el más rentable. Pero…

¿Qué sub-sector ha sido el responsable?

Dentro del Healthcare tenemos dos sub-sectores: “Health Care Equipment & Services” y“Pharmaceuticals, Biotechnology & Life Sciences”.

Vamos a ver su comportamiento en forma de Monday-índice-sub-sectorial: 

Sub-sector Equipos y servicios de atención médica. Años 1999 a 2019.

Sub-sector Equipos y servicios de atención médica. Años 2008 a 2019.

Sub-sector Productos farmacéuticos, biotecnología y ciencias de la vida. Años 1999 a 2019.

Sub-sector Productos farmacéuticos, biotecnología y ciencias de la vida. Años 2008 a 2019.

LA CONCLUSIÓN

Hay una chica que se llama Liz Parrish, es la CEO de Vioviva (www.bioviva-science.com), una startup de Biotecnología en la que están investigando como modificar al ser humano genéticamente para alargar nuestra vida. 

Ella, Liz, ya se ha hecho dos modificaciones genéticas. Creo que introducen un virus modificado en su cuerpo, que altera la estructura de su ADN.

La primera de las modificaciones a las que se ha sometido evita la perdida de masa muscular que acompaña al envejecimiento, esta parece que funciona y no tiene efectos secundarios. La segunda modificación tiene el objetivo de alargar los telomeros, que son regiones del ADN que se acortan con la edad. No se sabe si hay una relación causa-efecto entre este hecho y el envejecimiento, pero por ahora a Liz le han crecido los telomeros, así, sin más, lo que es increíble.

La principal preocupación que tienen es la aparición de células cancerosas, que son células que no mueren, y que podrían tener alguna relación con estas partes del ADN.

Hasta el momento Liz está libre de cáncer. Le hacen pruebas con frecuencia. Es todo muy nuevo, muy experimental, muy ilegal también. Ha tenido que irse a América del Sur para hacer el tratamiento, ya que en USA no es legal… todavía.

Somos “amigos” en Facebook, y he hablado con ella un par de veces. Siempre le pregunto lo mismo:

  • ¿Cuando van a estar estas modificaciones disponibles para el público en general? 
  • ¿Qué PRECIOvan a tener?

Hay una pregunta que sintetiza el absoluto poder de fijación de precios que tienen este tipo de empresas en una economía capitalista poco intervencionista como la de los Estados Unidos de America.

¿Cuanto pagarías por esa pastilla que puede salvar TU VIDA?

La empresa decide el precio, y a ti te quedan dos opciones, pagar o morir. Y todos sabemos que morir no es la opción que vas a escoger.

Así pues la conclusión que me parece más acertada, en relación a las causas del extraordinario rendimiento del sector Healthcare, y concretamente del sub-sector Biotecnología y Pharma, es que han conseguido ese 15% anualizado durante los últimos 10 años a causa de su poder de fijación de precios.

Actualmente, muchas personas del “mundillo” financiero creen a pies juntillas que no van a cobrar pensión de jubilación y que la quiebra del “Estado del bienestar”, a causa de su excesivo endeudamiento, esta asegurada.

Mi visión del tema es algo más heterodoxa. Creo que si, si vamos a cobrar una pensión de jubilación. La suficiente para comprar pan, patatas, algo de carne, y pagar la conexión a internet. En 20 años, la verdadera diferencia estará entre los que podrán pagar los tratamientos médicos para alargar y mejorar su calidad de vida, y los que no.

“Dios, Patria y Coca-Cola” es el título de un libro que leí hace años. Creo que resume muy bien el espíritu capitalista que ha hecho grande a los USA, y que por su sola inercia levanta las cotizaciones de las empresas del sector Healthcare. Sí no lo acabas de entender y quieres verlo más claro, solo tienes que cambiar cada una de las tres palabras que forman este título por una: “Dinero”.

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Factores cuantitativos

El factor Progresión

En este artículo de hoy exploro uno de los factores cuantitativos más poderosos del planeta tierra: La progresión en las ventas. 

El factor Progresión hace referencia a las ventas, y a la forma que tienen estas ventas de crecer en el tiempo. 

Es un factor que afecta a todas las empresas, pero sobre todo afecta a las empresas de tipo “Growth”. Empresas que el mercado valora por su crecimiento en eso, ventas. 

El factor crecimiento o Growth es el primo hermano del factor Progresión, y trabajan juntos de forma indisoluble. 

¿A qué se parece el factor Progresión? 

¿Cómo lo reconoceré cuando lo vea? 

¿Tiene alguna característica distintiva e inconfundible?

Si graficamos las ventas, trimestre a trimestre, o año a año, de una empresa, el factor Progresión tiene exactamente este aspecto:

Las ventas suben, periodo a periodo, un poco más que el periodo anterior. 

Y nunca, nunca, nunca… retroceden. 

Tampoco tienen picos o grandes dispersiones de resultados en relación con su media histórica. 

Por ejemplo, este gráfico no cumple, o no se ajusta al factor Progresión, ya que tiene picos disparados no consecutivos en las ventas:

¿Cuál es la lógica en el mundo real detrás del factor Progresión?

Creo que la has entendido rápidamente. No hace falta ser un genio. Todos entendemos la gravedad aunque no sepamos el número de la constante gravitacional. A la primera ostia con el suelo te queda clara de por vida. 

Unas ventas progresivas, un crecimiento constante y no explosivo, aportan un componente de previsibilidad a las ventas futuras de una empresa. 

Si lleva los últimos años o trimestres subiendo, de forma constante y progresiva…

¿Qué va a hacer el siguiente periodo?

Nuestro cerebro ha sido entrenado durante la evolución humana para obtener resultados de las constantes lineales. 

Ejemplos de esto serían el león que va a por ti con la boca abierta, o esa piedra de sílex que vuela hacia tu cabeza lanzada por un amable vecino que quiere quedarse con tu mujer.

Tener la capacidad de prever el futuro inmediato de esa progresión lineal nos permitió sobrevivir a numerosos contratiempos, e incluso conservar la vida. 

Sobre todo conservar la vida. 

Esta sensación de previsibilidad en las ventas futuras hace que los inversores inviertan en estas empresas, ya que elimina parte de la incertidumbre inherente a la inversión en empresas cotizadas. 

¿Sirve de algo eliminar incertidumbre en relación con la próxima publicación de resultados?

Sí. 

Las cotizaciones se mueven por resultados. También por expectativas. Pero sobre todo por resultados. 

Aquí tienes un ejemplo. Las ventas anuales de Tesla de los últimos nueve años. 

No, en Tesla no es todo una burbuja de expectativas futuras. Las ventas existen. Y crecen. Y lo hacen de forma progresiva. 

¿Ves la progresión de las ventas de Tesla?

¿Adivinas cómo va a ser el próximo año? 

Yo creo que sí. Tú eres de los que esquivaban la piedra. 

Pero…. 

¿Esto es una chorrada o el factor Progresión funciona de verdad?

LOS DETALLES

  • Aplicaré una fórmula para conseguir la varianza de la pendiente de una regresión lineal de las ventas.
  • La aplicaré a los últimos tres años de ventas de todas las empresas del mercado USA, excepto las penny stocks (acciones de menos de un dólar). 
  • Las ordenaré de mayor pendiente a menor en el ranking del sistema.
  • Compraré las 30 primeras empresas del ranking. 
  • Serán las que tienen una mayor pendiente en ventas, con menor dispersión en los resultados de esa pendiente. 
  • Vendemos las empresas cuando se sitúan debajo del percentil 90.
  • Volumen medio últimos 20 días superior a 50.000 acciones.
  • El periodo de los datos será desde 1999 hasta la actualidad. 
  • Compararé los resultados de la cartera “Progresión” con el S&P500.

BACKTEST

Años 1999- 2021. 

Años 1999-2008.

Años 2008-2020.

Crack año 2000. 

Susto año 2008. 

Espanto año 2021.

UNA EMPRESA

¿Y cuál es la empresa que más se ajusta a este factor a día 6 de marzo de 2021?

Con unas ventas anuales y trimestrales en una perfecta PROGRESIÓN

CONCLUSIÓN

En todos los periodos analizados el factor Progresión bate al S&P500 holgadamente. También se recupera antes en todos los mercados bajistas. 

A pesar de esto, en los periodos bajistas este factor experimenta drawdowns ligeramente superiores al índice de referencia. 

Con todos estos datos en la mano la única conclusión posible es que nos encontramos ante un factor robusto, y digno de ser tenido en cuenta a la hora de construir una cartera, sobre todo si esta cartera es de tipo “Growth”. 

Nunca he visto este factor documentado en ningún “paper”, libro o blog de inversión cuantitativa. 

He Googleado palabras cómo “Progression factor”, “sales progression” o “progressión as a factor” y no he encontrado nada en la web.

Recuerdo haber leído sobre la progresión en las ventas cómo característica deseable a la hora de invertir en este libro de Mary Buffet. Aunque aquí la progresión en las ventas no estaba definida explícitamente como factor cuantitativo, sino más bien cómo una característica deseable a la hora de invertir. 

Por todo esto he decidido atribuirme el mérito del “descubrimiento” del factor Progresión. 

Que nadie se ría. 

Aunque todos sabemos que poner nombre a las gotas de rocío de una mañana húmeda de abril (condensación por humedad), no tiene demasiado mérito. Siempre han estado allí. 

El factor Progresión también.

Y ahora te estarás preguntando…

¿QUE SÚPER SCREENERS UTILIZAN ESTE FACTOR?

  • Progression
  • Great Small Caps
  • Growth Progressión
  • Software & Healthcare

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Inversión

Spinoff

Las Spinoff son un animal único.

-Joel Greenblatt.-

Estoy leyendo un libro de Joel Greenblatt, “You can be a stock market genius”. Es el segundo libro de Greenblatt que leo, me gusta como escribe; Frases cortas, ejemplos divertidos, mucho sentido común, citas épicas.

En el primer capitulo Greenblatt habla sobre las spinoffs, y dice que son oportunidades de inversión. El tema es muy interesante pero ya hace días que tengo dudas en relación a que lo que funcionaba en el pasado parece que ya no funciona en el presente, o no demasiado, y no tengo claro que vaya a funcionar en el futuro.

Pero Greenblatt ya me la pego con su libro “El pequeño libro que bate al mercado”, del que escribí post al respecto*. Y por culpa de hacer caso a este libro hay como mínimo un señor* que esta “pillando” a base de seguir el sistema de inversión que se desgrana en este libro.

*https://www.rankia.com/blog/guts-glory-and-markets/4141377-greenblatt-andrew

*http://www.magicformulaexperience.com

Me gusta comprobar todo lo que leo, así que primero cogí la lista de spinoff del año pasado, y mire TODOS los gráficos en busca de ese “magnifico” retorno. No aparecía por ninguna parte.

Luego me entere que hay un ETF que solo compra spinoffs, el CSD, había otro con un ticker más “cool”, pero lo han cerrado, supongo por falta de inversión. SPUN se llamaba. CSD comenzó a cotizar en 2006, y actualmente lleva un 17% de rendimiento anualizado. Este si que superaba al S&P500, aunque no últimamente, cosa que se ajusta a mi repaso de las últimas spinoff.

Aquí empece a no tener las cosas claras. Así que era el turno del análisis cuantitativo, que no cuántico, como una vez leí en un blog de finanzas Españistani de cuyo nombre no quiero acordarme (y no es broma).

Mi primer paso, antes de analizar cualquier tema es acumular información, ergo, búsqueda de papers en Google. Después ordeno y estructuro las ideas, para finalmente realizar las simulaciones.

Pero esta vez no ha habido suerte…

La plataforma con la que trabajo no diferencia las compañías entre parent y subsidiary, lo descubrí tras algunos backtest y preguntas a soporte. Es un tema de su proveedor de datos y no pueden hacer nada al respecto.

Así que después de llevarme el chasco, y para no desaprovechar toda la información recogida este será un ARTICULO RESUMEN de varios estudios sobre spinoff.

Entre nosotros, yo le daría al botón de guardar, pues creo que este va a ser el mejor resumen de la temàtica spinoff de los últimos 10 años.

LAS MEJORES FRASES DE LOS SPINOFF-PAPERS

El primer análisis de 36 años de historia del fenómeno spinoff es de un par de señores de la School of Management Purdue University*, que después de analizar 311 spinoff durante los años 1965 a 2000, llegaron a algunas de las siguientes conclusiones:

On average, subsidiaries have outperformed their benchmark companies by over 20% over the first three years following the spinoffs.

Average subsidiary excess returns tend to be the highest over the first 12 months of trading. This evidence is contrary to the belief in the press that investors should avoid purchasing spun off companies in the first six months following the initial listing date because of significant downside risk associated with many institutional clients rebalancing their portfolios immediately following the spinoffs

Parent companies have outperformed their benchmark by a mere five percent over the first 36 months following the spinoffs. However, the average excess returns for parent companies are driven almost exclusively by the presence of a single outlier, Republic Waste Industries, a stock that went from $3.50 a share to $82.43 a share on a split adjusted basis over the two years after the spinoff

Subsidiary companies, on the other hand, consistently have outperformed the market over the last three and a half decades.

Continuamos con tres señores de la School of Management Purdue University* que también se entretuvieron en analizar el fenómeno Spinoff (parece que en esta Universidad el tema spinoff es recurrente y no hablan de otra cosa), esta vez desde 2001 hasta 2013, con algunos de los siguientes comentarios:

The best investment advice is to buy shares of the spun-off subsidiaries as soon as they become available and hold them for 22 months

Spun-off subsidiaries beat a size and book-to-market benchmark by a cumulative buy-and-hold return of 17.1% over 22 months

También hacen un experimento muy interesante al comparar el ETF de Spinoffs con una cartera de Spinoff construida de la siguiente forma:

Because the ETF began trading in December 2006, we construct an equally weighted portfolio of spun-off subsidiaries as of that date. In our sample, we include any subsidiary for which the ex date was fewer than 22 months before December 2006. When a portfolio stock reaches the date at which the spin-off ex date is 22 months in the past, we drop the stock from the portfolio. When a spin-off occurs at any point after December 15, 2006, we add the newly listed subsidiary stock to the portfolio. As of December 2006, there are 26 stocks in the portfolio. The port- folio contained its maximum number of stocks—33—in August 2008. It contained its minimum—10—in June 2010.

El resultado fue el siguiente:

The market index had achieved a cumulative buy-and-hold return of 52.2%. In comparison, the ETF had achieved a return of 92.9%, and the all- subsidiary 22-month portfolio had achieved a buy-and- hold return of 137%.

Otro de los papers del que voy a extraer algunos párrafos es uno que hicieron conjuntamente las firmas de consultoría Deloitte y The Edge Consulting group, y que abarca desde el año 2000 hasta el 2014*. Sus mejores frases sobre las Spinoff son las siguientes:

40% of Spinoffs do not generate a return in the first year post separation

For ex-Parents , the Utility sector was the all-time best performer, generating an average return of 44%

Both Parent and Spinoff tend to sell-off in the days after the stocks separate

Spinoff transactions have a value creation effect with Parents adding 14% on average and Spinoffs adding 22% on average a year after the effective date.

Both the Parents and Spinoffs outperformed their benchmark MSCI World Index by 13% and 21% respectively, measured over one year.

Spinoff value creation is not dependent on the pace of economic growth.

Best performing sector for Spinoffs was Healthcare. Delivering average returns of 45% over the first year.

Parent companies lose money for the first 45 days post the separation

Y para acabar me ha gustado el informe de Credit Suisse, que comprende los años 1995 a 2012, que suelta algunas perlas como:

Spin-offs underperformed the S&P 500 for the first 27 trading days after the effective date. Performance then rose above the index and continued upward.

The spin-off portfolio began declining immediately following the effective date, bottoming out on day 5. The spin-off portfolio recovered to breakeven by day 28.

Why Does Spin-Off Value Dip?

In the spin-offs we examined, the average spin-off underperformed for the first five trading days after the effective date. There are a number of reasons why the prices of spun-off firms may initially trade at lower prices, making them of special interest to investors.

1) Index Selling: If the parent firm was a member of an index, such as the S&P 500, the spun-off entity likely is not. Index funds and institutional investors will sell the spun-off shares when they do not meet their fund mandates.

2) Ownership Criteria: The new owners of the firm (investors who received the spun-off shares), now own a firm that they never purchased. The spun-off firm may not meet their investment criteria. The parent may be a large-cap firm, while the spin-off a small- or mid-cap firm. The investor may decide to sell the new spin-off shares.

3) Limited History: Available financial information may not be complete. Investors may wait to see how the spin-off fares on its own before investing.

4) Low Analyst Coverage: Coverage from Wall Street analysts is significantly less for the spin-off versus the parent firm.

Aún así, las spinoff han tenido años buenos, y años malos, como nos enseña el gráfico de abajo en el que se dedicaron a graficar el comportamiento de las spinoff vs. sus parent companies en periodos de tres años:

*Actualización a 17 de mayo de 2020:

Me acabo de apuntar al club Spin-off. Creo que están todos muertos pues los datos que tienen en la web son muy raritos. Aún así me han enviado un mail con unos consejos de compra (supongo automático) de spin-off y he decidido meterlos aquí, que así no los pierdo. Y total, esto no se lo lee nadie. 😉

LAS CONCLUSIONES

Las Spinoff, en general baten al mercado.

Las Spinoff del sector Healthcareson las que han tenido un mejor comportamiento.

Comprad pasados 5 días desde la IPO y haced un HODL de entre uno y dos años.

Las Parenttambién se pueden comprar, pero mejor hacerlo SOLO sí son utilities, en caso contrario posiblemente no vayamos a obtener unos retornos superiores a los del mercado.

Comprobad el management(insiders) y sí están alineados con los accionistas. Este punto es muy importante.

Leed atentamente los SECfilings sobre las spinoff antes de invertir en ellas.

El ETF CSDtambién es una buena opción, aunque lleva empresas que han sido spinoff hace años y en mi humilde opinión no tendrían que estar allí, como por ejemplo Paypal que huele más a empresón consolidado que a otra cosa.

Pero, pero, pero…

¿¡¿Dónde encuentro las próximas spinoff ?!?

Las próximas spinoff se pueden consultar, por ejemplo, aquí:

https://www.stockspinoffs.com

BIBLIOGRAFIA Y ENLACES INTERESANTES.

https://www.spinoffinvestingsimplified.com

http://thezenofinvesting.com/upcoming-spinoffs/

http://www.edgecgroup.com/institutional-investors/spinoff-report/

https://pdfs.semanticscholar.org/e316/1574c42e00f6419c71e9bbe5306fa096c0eb.pdf
https://krannert.purdue.edu/faculty/mcconnell/publications/The%20Stock%20Price…2013%20jpm.2015.42.1.143.pdf
https://stockspinoffinvesting.com/wp-content/uploads/2019/04/Exec_Summary_-_The_Edge_Deloitte_Global_Spinoff_Study_-_Dec_2014.pdf
https://spinoffinsights.com/2018/10/17/review-of-historical-spin-off-performance-the-opportunity-for-active-investors/
https://research-doc.credit-suisse.com/docView?language=ENG&source=emfromsendlink&format=PDF&document_id=999089271&extdocid=999089271_1_eng_pdf&serialid=pvH393UArco6JvZIguX4cJ5jXWIkrqD%2Bb1l3MzX4YTI%3D
https://www.spglobal.com/marketintelligence/en/documents/capital-market-implications-of-spinoffs.pdf
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