Releyendo el fantástico trabajo del profesor Piotroski: “Value investing, the use of financial statement information to separate winners from loses” saltan a la vista diversos aspectos que me parece interesante comentar y estudiar en profundidad.
Piotroski parte de un presupuesto:
El price/book to value es un ratio que nos permite superar al mercado en términos de rentabilidad. Algo en lo que yo no estoy de acuerdo en contra de los estudios que así lo avalan como el de (Rosenberg, reid and lanstein (1984) o (fama and french 1992.)
Dando por sentado este presupuesto, Piotroski encuentra varios problemas, entre ellos que la posibilidad de batir al mercado usando este ratio se sustenta en el buen comportamiento de muy pocas empresas , y más aún, que solo el 44% de estas compañías tiene buenos resultados en los siguientes dos años tras la formación del protfolio.
Por lo tanto se plantea. ¿es posible separar antes buenas y malas compañías para hacer que los portfolios funcionen mejor? Su respuesta será el f-score aplicado a este universo de empresas con bajos precio/book-to -value para aumentar la rentabilidad de los portfolios en un 7,5%.
No cabe duda que el f-score, el gran hallazgo del profesor, permite de una forma muy simple separar buenas y malas empresa siendo muy rentable cuando se usa adecuadamente.
Piotroski y sus presupuestos
Sin embargo no dejo de pensar que Piotroski parte de un supuesto erróneo, que el precio/valor en libros es un buen ratio para crear portfolios que batan al mercado.
Si profundizamos en la literatura a este respecto podemos darnos cuenta que estos profolios basados en el precio/valor en libros son siempre muy grandes, cientos de empresas, funcionan sólo en algunos períodos de tiempo pero no en todos tal y como postuló Asness, y se basan en el buen comportamiento de muy pocas empresas. Evidentemente, si disparas a todo algo te sale bien, y eso sirve para un estudio, pero no para la vida real del inversor.
Si pensamos en la creacion de un portfolio auténtico, con el que podamos trabajar en un fondo o en una cartera personal, nos daremos cuenta que este ratio no nos lleva a ninguna conclusión acertada.
Realizemos un backtest y comprobemos este punto.
Ralizaremos el backtest con la herramienta de zonavalue.com. Será en EEUU para ajustarnos al universo de los estudios anteriores y lo haremos entre los años 2001 y 2015 seleccionando empresas por encima de 50 millones que cotizan por debajo de 1 en términos de precio/valor en libros.
Cojeremos cada año las primeras 20 para crear el portfolio. Pues esto es un portfolio real que podemos comprar.
Los resultados distan mucho, como podemos observar, de los encontrados por los estudios realizados en cuanto al precio/valor en libros y demuestran que con este ratio por sí mismo estamos muy lejos de batir al mercado cuando creamos portfolios que realmente podemos trabajar. Más bien perderemos dinero.
Cómo funciona el F-Score para mejorar un portfolio
Nuestro segundo paso, para seguir con el hilo argumental de Piotroski, será comprobar si el f-score mejora este resultado aplicándolo a este universo de acciones. Haciendo esto tendríamos claro que el hallazgo de Piotroski realmente funciona mejorando la rentabilidad de un portfolio seleccionado según per precio/valor en libros..
En este caso realizamos en mismo backtest pero seleccionaremos sólo aquellas empresas que tienen por lo menos una puntuación de 7 en el f-score, tal y como Piotroski propone.
Lo que observamos es que realmente el f-score funciona tal y como Piotroski postula, mejorando en mucho la rentabilidad de un portfolio seleccionado entre aquellas empresas “value” con un precio/valor en libros bajo.
Reformulando el paper de Piotroski
Sin embargo, como he comentado, no estoy nada de acuerdo con el primer postulado del paper del profesor acerca de trabajar sobre un universo de acciones value selecciondas según el precio/valor en libros. Y una pregunta me asalta ¿qué pasa si cambiamos el primer postulado de Piotroski y partimos de un universo de acciones value seleccionadas con otro criterio que funcione mejor?
Con este objetivo y a modo solo de estudio trabajaré con el ratio Ev/Ebit. Este ratio para encontrar empresas infravaloradas funciona muy bien tal y como han demostrado Joel Greenblat y sobre todo Tobias Carlisle, que lo utiliza como base para su trabajo de selección de acciones.
Lejos de basar la búsqueda de empresas infravaloradas atendiendo a valor en libros que es una medida que deriva directamente del trabajo de Graham y que tiene muchos problemas pues el valor en libros de los activos de una compañía difícilmente refleja su valor real , el Ev/Ebit nos acerca a lo que es el negocio de la compañía que estudiamos y nos compara el precio de la acción, su deuda y caja, con los benéficos que el negocio obtiene.
testando este ratio por sí solo en backtest, con los mismos presupuesto que antes establecimos, nos encontramos lo siguiente:
Lo que deja claro que por si solo, el Ev/Ebit funciona mucho mejor que el precio/valor en libros para crear un portfolio real con el que poder trabajar , siendo un ratio que nos permite encontrar empresas infravaloradas de una manera mas acertada
¡Que pasa si a este universo de acciones le aplicamos el f- score tal y como hicimos anteriormente?. Tendremos el siguiente resultado.
Por fin una rentabilidad considerable.
por lo tanto:
- Tenemos claro que el precio/valor en libros no es una métrica adecuada para seleccionar un universo de acciones infravaloradas sobre el que trabajar para obtener buenos resultados en el mercado cuando tratamos de crear portfolios reales, fuera del ámbito de los estudios.
- Cualquier otro ratio financiero que nos relacione el precio de la compañía con su valor, en este caso el Ev/Ebit utilizado por Greenblatt y Carlisle, mejora en mucho las posibilidades de nuestros portfolios a la hora de encontrar un universo de acciones sobre las que trabajar.
- Sin ninguna duda hay que descubrirse frente al profesor Piotroski y su f-score, pues dado cualquier universo de acciones previamente seleccionado, su aplicación nos permite mejorar en mucho la rentabilidad del mismo aplicando 9 criterios al estudio de sus estadios financieros que destacan por su simpleza, (un sistema binario) y su efectividad.
El arte de invertir
Lo expuesto aquí no quiere decir que al combinación Ev/Ebit- f-score sea la mejor de las opciones que tenemos para trabajar nuestra carteras. Simplemente nos ha servido como ejemplo para hacer ver que es importante contar un universo de aciones bien seleccionado a la hora de aplicar nuestros segundos o terceros filtros, pues la rentabilidad final de nuestras carteras dependerá mucho del primer filtrado sobre el que trabajamos.
Cada uno debe hacer sus propios investigaciones y descubrir aquellos universos, ratios y estrategias con las que se encuentra cómodo en términos de rentabilidad-riesgo. No hay que olvidar que el propio Piotroski en su paper termina por postular que un portfolio long/short basado en el f -score sería una mejor opción para crear una careta realmente rentable.
Por otro lado, a partir de aquí comenzaría el arte de invertir. Pues tras seleccionar una estrategia con la que nos sentimos cómodo y trabajarla tras haber analizado en backtest lo que pretendemos hacer, debemos, dentro de las acciones que nos proponen nuestros screeners, aplicar el arte de invertir, es decir, seleccionar aquellas empresas más adecuadas y trabajar bien muestra emociones y posicion fuente al mercado para ser capaces de mantener nuestra propuesta el tiempo suficiente para que tenga los resultados esperados.
