Uno de los mejores recursos para los inversores es la serie de presentaciones llevadas a cabo en Google por unos cuantos inversores legendarios, llamada Google Talks. Una de nuestras favoritas es la presentación de Joel Greenblatt, donde analiza cómo la intervención humana afecta su rendimiento cuando utiliza una estrategia de inversión “mecánica” basada en la evidencia, como las que usamos aquí en zonavalue.com. Es un deber de todos los inversores y usuarios de zonavalue.com estudiar con concienzuda atención el saber recogido en el siguiente vídeo:
Greenblatt es el Director Gerente y Co-Director de Inversiones de Gotham Asset Management, el sucesor de Gotham Capital, una firma de inversiones que se fundó en 1985. Desde 1996, ha sido profesor en la facultad adjunta de la Escuela de Negocios de Columbia, donde enseña ” Value Investing en situaciones especiales ”. Greenblatt es el autor de You Can Be A Stock Market Genius (Simon & Schuster, 1997), El pequeño libro que bate al mercado (Wiley, 2005), El pequeño libro que aún bate al mercado (Wiley , 2010), y The Big Secret for the Small Investor (Random House, 2011).
Por otro lado, y ya que hablamos de estrategias de inversión “mecánicas” basadas en la evidencia, sucede que la Asociación Americana de Inversores Independientes (AAII.com) nos facilita una herramienta gratuita donde nos muestra la rentabilidad de algunos de sus modelos de inversión quantitativos. En total 78 estrategias de inversión que usan diferentes modelos multi-factoriales (según su propia discreción), y lo muestran mediante el estudio de backtest de una estrategia tras otra en el siguiente enlace:
http://www.acrodatics.com/index.html
En este caso, la AAII no aplica las estrategias “tal cual” las aplican sus gestores, sino que hacen su propia interpretación y combinan ratios para crearlas de acuerdo a cómo ellos consideran más adecuado. Están publicando, por tanto, el backtest de 78 estrategias que ellos han diseñado.
A mí me gusta ser más purista, y tratar de replicar los modelos de inversores “tal cual” ellos los definieron. Si bien es cierto, que diseño estrategias donde combino diferentes modelos con lo que no me alejo de lo que esta gente hace, y así debiéramos hacer todos, pues la mayoría de papers de investigación o libros donde se recogen esas “fórmulas de inversión” tienen un contexto que seguro será diferente al tuyo particular, con lo que se convierte en necesidad adaptar los modelos a criterios y perfiles personales; o como hace la AAII, a criterios generalistas, dependiendo del interés de cada uno.
En nuestro caso, Zonavalue, no te damos los backtests ya hechos, sino que te damos la herramienta para que tú hagas el estudio de backtest de una estrategia elegida según tus intereses.
Tiene, desde mi punto de vista, más lógica pues sucede que uno debe pescar, para lo cuál es mejor que le den la caña de pescar, no los peces. Sobretodo cuando uno a ver un backtest por ejemplo de la AAII podría considerar adecuado usar una de sus estrategias en, digamos, España y con un número de acciones en el portfolio diferente y una rotación diferente, y resulta que al final, lo que eran unas expectativas de rentabilidad X se van a traste porque de haber testado esa misma estrategia con las condiciones que tú la vas a aplicar daba un resultado bien distinto del backtest de AAII (o de un paper de investigación o un libro de inversión).
Mejor pongamos un ejemplo:
Usando la herramienta de AAII, vemos que en el período de 2004 a 2018 ambos incluidos, la estrategia que ha obtenido una mejor rentabilidad anual media compuesta (CAGR) ha sido llamada “Piotroski 9”.
| Strategy Name | Category | Annualized Return | Std Deviation | Risk Index | Sharpe Ratio | Average Turnover |
| Piotroski 9 | Value | 24.57 | 10.08 | 2.65 | 21.72 | 44 |
Sin duda una estudio de backtest de una estrategia fantástica que a 15 años vista ha dado un resultado fantástico con una media anual cercana al 25% de rentabilidad. Bestial, de hecho…
Ahora bien supongamos que un inversor dice:
“ah pues si esta estrategia se ha comportado tan bien durante este período, voy a aplicarla yo también, y voy a seleccionar acciones que tengan un F-Score 9 para mis inversiones. Además, esto confirma mi teoría de que el Value Investing es una buena idea de cara a cómo posicionarse ante al mercado”.
A ver, tiene sentido, el F-Score del profesor Piotroski es una gran aportación al mundo de la inversión, si, probablemente de las mejores. Pero veamos qué pasa si sacado de contexto este inversor ficticio decide aplicar esta idea.
Lo primero es que no sabemos qué tamaño tienen los porfolios, probablemente el primer decile, con lo que suponen unas 600 acciones por cartera anual. Esto, académicamente es muy común, pero ningún particular hace eso, así que el resultado mostrado por AAII nada tienen que ver con lo que tú vas a hacer. Por otro lado, por el particular de la estrategia elegida en cuestión, muy pocas empresas cumplen la estricta condición de puntuar 9 en la escala del profesor Piotroski, con lo que no tenemos ni idea de cuantas acciones tenían en sus portfolios.
Por otro lado, la media de rotación de esa cartera ha sido de 44 (turnover), es decir se ha rotado casi tres veces al año.
Si aplicamos esto a un inversor Español ficticio, lo normal es que no compre 600 acciones para su portfolio ni que las rote 3x al año. Además estoy seguro de que su sesgo-país le hará invertir más en España, y quizás Europa, que en USA pues cobra su renta en Euros, y no sabemos si esa estrategia aplicada a Europa hubiera dado el mismo resultado (ese 25% CAGR que veíamos), dado que la AAII muestra datos del universo USA.
¿Qué pasa si al aplicar esta estrategia en Europa, con un portfolio digamos de 30 acciones y una rotación anual, en lugar de tres?
Esto es lo que nos permite estudiar Zonavalue. Por ejemplo:
Características del estudio:
Universo: Alemania, España, Italia, Francia y Portugal.
Tamaño de los portfolios máximo 30. Puede que nos pase lo mismo, que por la restricción de la condición no puedan formarse porfolios de 30 acciones. Por tanto compraremos las acciones que cada año cumplan esa condición y sólo esas.
Rotación anual (según períodos fiscales)
Market Cap > 1.000 mll.
El resultado,
Rentabilidad Anual Media (CAGR): 7.89 %
Volatilidad: 23,767 %
Ratio Sharpe: 0,332
Ratio Sortino: 0,177
Valor inicial de la inversión: 100.000€
Valor final de la inversión:312.407,61 €
¡Ah, pues sí que había gato encerrado!
Como véis, esto es mucho más cercano a lo que tú como inversor harías, y la rentabilidad de aplicar esta estrategia que prometía un 25% de media anual, se queda en un 7,78% CAGR. Un “tortazo” de cuidado, tras aplicar semejante portento de estrategia y chocarte después de frente con la realidad. El estudio de backtest de una estrategia que nada se parece a lo que prometía.
¿El culpable?: tú, por supuesto. ¿Por qué?: pues porque es obvio que la AAII no miente, pero no es menos cierto que tú has querido convencerte de que podrías obtener esa rentabilidad maravillosa sin pasar por el filtro de lo que tú realmente vas a hacer, cosa que como véis cambia mucho, mucho la realidad final a la que te enfrentas.
Esto mismo podríamos haberlo hecho con las otras estrategias, o diferentes supuestos, o estudiar las teorías de aquellos que escriben en libros o papers de investigación fórmulas que en ese contexto y sólo ese contexto quedan fantásticamente para un libro pero que luego, cuando lo quieres aplicar, ¡zasca… en toda la boca!.
En el ejemplo anterior, hay otra cosa que decir, pues en esos 15 años de estudio de backtest de una estrategia, en casi la mitad sólo han habido una o dos acciones para construir los porfolios de ese año, y como comprenderéis por mucho que os guste una estrategia tampoco pondríais el 100% de vuestro capital disponible para invertir en sólo una acción. Con lo que ni con esas, ni destripando el modelo y aún en el supuesto de que nos gustara lo que arroja (ese 7,78%) tampoco lo aplicaríamos. Deberíamos de hacer otra cosa.
¿Cómo qué?
Pues eso depende de cada uno, pero un ejemplo sería usar un múltiplo de valoración bajo como el EV/FCF como primer orden del ranking, como segundo orden el Piotroski (de mayor a menor), y como condición adicional que el Cash Flow Operativo sea elevado, cuanto más mejor, el ROIC superior a un 20% y descartando los sectores financiero y utilities.
Si mantenemos el resto de condiciones, la rentabilidad de este modelo alcanzó del 2004 al 2019 (he añadido el 2019 que en la AAII no lo muestran):
Rentabilidad Anual Media (CAGR): 10 %
Volatilidad: 17,969 %
Ratio Sharpe: 0,557
Ratio Sortino: 0,269
Valor inicial de la inversión: 100.000€
Valor final de la inversión:459.234,93 €
Como véis en algo mejora la estrategia, y en este caso sí se pueden formar portfolios de 30 acciones porque la restricción F-Score no es sólo 9, sino “de mayor a menor”, con lo que admite acciones con 8 y 7 puntos en la escala del profesor. De todas formas, como véis, Europa en sí misma, no da para mucho más, al menos en estos países que hemos seleccionado. Quizás por esto mismo, tu no haces más que “pegarte” con el mercado para rascar algunos puntos más, pero si no abres el universo de acciones a otros más amplios, lo tienes dificil.
Por ejemplo, esta misma estrategia pero abriendo el universo invertible a EEUU, Canadá y Europa (países desarrollados), alcanza una CAGR del 14,04%.
Por supuesto, este es sólo un modelo, hay otros modelos, mucho mejores seguro, con combinaciones de ratios más inteligentes, que explican seguro una mejor rentabilidad cíclica que el que aquí he expuesto. Tan sólo lo estoy utilizando como ejemplo para ilustrar sobre las preguntas que debéis haceros como inversores, y las herramientas que podéis usar para llegar a las respuestas.
Espero que os haya gustado.
Iván
