Los estudios de Backtesting que se hubieran realizado con anterioridad al 12/02/2018 podrían ofrecer resultados muy distintos de los que ahora pueda ofrecer la herramienta de Backtesting, como consecuencia de la actualización y ampliación de la base de datos.

Ver aquí las nuevas actualizaciones

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Cómo usar SSRN.COM para aprender sobre finanzas​ y el Passive Value Investing (inversión pasiva)

​”Passive value investing, is built around screening for stocks that meet specific characteristics​” Aswath Damodaran

Lo primero que diría que es la ciencia está al alcance de todos. SSRN es una red de sesgo científico donde los estudio de investigación, no importa sobre qué área, tienen cabida.

De hecho representa un medio de difusión para la comunidad científica, que en muchos casos tiene el interés de aportar conocimiento a la sociedad pese a que la gente en general se empeña en pensar que es más fácil creerse la información de un periódico, estar a la última con los telediarios, seguir a pies juntillas los consejos del forero de turno o embeberse de la información que lee en redes sociales.

Así va el mundo.

La información científica está al alcance de todos, sólo que requiere de un esfuerzo por nuestra parte mantenernos informados de los avances en tantas áreas como queramos, y así poder contar con conocimientos que tengan un sustento de tipo científico, con sus argumentos, conclusiones y nivel de confianza estadístico, pues no hay conocimiento absoluto sino tan sólo parcial.

Un lugar en el que encontrar todo esto es SSRN.COM esta es una red social de tipo científica donde la comunidad científica -sobretodo los departamentos de investigación de las Universidades- publican sus trabajos, así como -en el área que a nosotros nos compete: la inversión- inversores de la talla de Cliff Asness, Toby Carlisle, Jessy Felder, Mab Feber y otros tantos publican trabajos de investigación cuantitativa aplicada. Dicho de otro modo, nos enseñan cómo invertir y sobretodo nos enseñan por qué hacerlo de un modo y no de otro.

Un ejemplo de esto es que parte del famoso libro Deep Value de Toby Carslile está basado en un trabajo previo que él mismo publicó en SSRN un tiempo antes.

Además es de acceso libre y gratuito, con lo que si en relación a las inversiones vas por un camino que no te resulta en beneficios, quizás debas preguntarte por qué y buscar respuestas en la ciencia, que para eso está.

Pues la cuestión entonces es​,

​¿​C​ómo usar SSRN del modo más eficiente?

Vamos por partes,​ aunque dejarme deciros que todos estos modelos de estudio que vamos a ver se circunscriben dentro del ámbito del Passive Value Investing (inversión pasiva).​

​PRIMERO​

​Lo primero es leer. La lectura es fundamental con lo que el primero de los ejercicios que deberíamos hacer es leer papers de investigación en general sobre inversión. Por ejemplo,

Por ejemplo, si me interesa la inversión en Short y cómo descubrir buenas oportunidades de inversión bajistas, necesitaré saber lo que otros saben sobre el Short Selling

Como podréis ver, sólo la lectura de este tipo de trabajos nos hace mejorar en nuestros conocimientos sobre finanzas en general aunque no sea ninguna de éstas nuestra perspectiva o estilo de inversión, pero es necesario saber que uno debe de leer no sólo de lo que él hace o conoce, sino también de lo que no hace, no sea que esté equivocado y no pueda rectificar a tiempo. El saber por suerte no ocupa lugar.

Una vez hemos aprendido, leído, disfrutado… y puesto en duda nuestro propio conocimiento enfrentando lo que sabemos con otras perspectivas de inversión, seremos mucho más apto para testar nuestras propias estrategias y combinar con criterio aquellos modelos, métricas, análisis que mejor encajen en nuestro perfil de inversión.

Además no hay error más grande en finanzas que pensar que quizás tienes razón.

SEGUNDO

Ahora ya sabemos más de lo que sabíamos, y además hemos cogido ideas…

Imaginar que hemos llegado a la conclusión de el trabajo de Meb Faber es el que más me gusta y se adapta a lo que yo busco.

Las conclusiones de ese trabajo son estas:

SUMMARY

• Offense – Value and momentum factors historically have improved the returns of a buy and hold portfolio.

• Defense – Value and trend hedging systems historically have improved the risk-adjusted returns of a buy and hold portfolio, mainly by reducing volatility and drawdowns. Buy and hold investors may want to consider simple hedging rules to potentially protect them from long bear markets and large drawdowns.

• Offense and Defense – Combining stock screening and tactical hedging has the potential benefit of outperformance as well as improved risk and drawdown parameters.

Para llevar a cabo la parte OFENSIVA, propone el siguiente screen:
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Invertir en acciones “baratas” (value) – Usa un Ranking que combina el PER, el P/BV y el EV/EBIT.
​
​Invertir en tendencia​ (momentum) –​ Usa un ranking usando el Price Index a 3, 6 y 12 meses.​

El modelo lo estudia a lo largo de un montón de años (1964 – 2014) y el resultado es el siguiente:

Returns 16.68%

Volatility 18.70%

Sharpe 0.62

Nota: bastante mediocre por cierto, si bien él explica que trata de hacerlo simple. Que podemos usar otras métricas más precisas, pues en su caso está tratando de demostrar cómo funciona un modelo en el que se cubra de riesgos usando una cobertura y no tanto el hecho de encontrar una estrategia extraordinaria (de hecho habla de usar la fórmula mágica de Greenblatt, el modelo de Quantitative Value de Wes Gray o los screens de O’Shaughnessy que recoge en el libro de “qué funciona en Wall Street”).

Modelo de Passive Value Investing (inversión pasiva).

​Para llevar a cabo la parte DEFENSIVA, propone:

​Que históricamente se ha demostrado que cubrir una cartera Value ofensiva con un índice de referencia protege de largos períodos bajistas y grandes drawdowns.

Para combinar ambos OFENSA y DEFENSA, propone:

Cubrir el porfolio Value desde un 100% hasta un 50%, según señales de tipo tácticas vendiendo el S&P500. Es decir plantea una estrategia de Retorno Absoluto o Long/Short, o definámosla como queramos pues no es más que una cuestión semántica.

Para decidir sobre cuándo cubrir o no hacerlo, usa la media móvil a largo plazo del índice.

Si el mercado está caro (en el primer top 20% del ranking de Value) entonces cubre la cartera.

Si el mercado está en tendencia bajista según la media móvil, entonces cubre la cartera.

Según su planteamiento, el modelo tiene sentido y el resultado es el siguiente

Nota: VAMO (Value – Momentum)

Parece que sí consigue el objetivo propuesto. La rentabilidad se mantiene en una zona similar pero reduce mucho el Drawdown así como la Volatilidad de la cartera. La estrategia tiene sentido.

TERCERO

Y entonces, ¿cómo lo aplico?

No puedes de momento, aún te falta hacer más trabajo previo.

Por ejemplo, este trabajo está hecho teniendo en cuenta el universo de acciones de USA, pero ¿tú vas a invertir en USA?. ¿Tienes un screen que te permita hacer un ranking exactamente en esos mismos términos?. ¿Vas a tener en cuenta los costes de tradingn o como hace el autor no tenerlos en cuenta?, ¿te conformas con los factores que ha usado el autor -nota. esos factores vienen de un post de Wes Gray, no son del autor en particular- o prefieres buscar una propuesta más precisa?, etcétera.

Lo que te toca es hacer la adaptación al que va a ser efectivamente TU MODELO.

Por ejemplo:

La idea en general me gusta pero voy a cambiar algunas cosas.

Lo primero, prefiero invertir en Europa, en particular España, Alemania, Italia, Francia, UK y Portugal.

Usaré porfolios equi-ponderados pero no trabajaré sobre períodos naturales sino fiscales.

Rotaré una vez al año en lugar de hacerlo trimestralmente.

​No me interesa saber el resultado desde el 1964. Utilizaré los últimos 20 años que me parece más apropiado (1996 – 2015). Máximo de mi base de datos para períodos fiscales completos).

Usaré criterio Value & Momentum, pero no ese ranking entre PER, P/BV y EV/EBIT, pues me parece redundante. Usaré el PEG (Value) & Price Index 12 (Momentum).

Además añadiré factores de calidad como el F-Score > 6, %Crecimiento en el EBITDA 5 años > 20% ​o ROIC > 20

Respecto del la parte DEFENSIVA, usaré una cobertura con el Eurostoxx50 que mantendré siempre al 100%. Es decir, no haré market timing con el índice.

[ctt template=”8″ link=”V7d9H” via=”no” ]Como decía Fama & French, “si quieres más rentabilidad añade más factores”​[/ctt]

​

Bien con este modelo, ahora tenemos que estudiar cómo funciona, porque la propuesta es parecida, pero no la misma, sin embargo ésta sí la puedo​ poner en practica pues estoy utilizando para en análisis y estudio información de la herramienta con la que yo trabajo (zonavalue.com). Si trabajáis con otra, usar los criterios que esa otra plataforma os permita para adaptar el modelo de trabajo a las condiciones de uso, información, filtros, etcétera.

El resultado:

Value & Momentum Strategy

fuente: zonavalue.com

VENTAJAS DEL MODELO

En este caso el modelo es mucho más interesante, claro está que no nos hemos quedado en una propuesta simple como hacía el autor (o venía de la propuesta de Wes Gray) que sólo estaba usando un simple factor para definir Value y otro para definir Momentum. En este caso hemos construido un modelo más complejo con un resultado excelente en backtesting.

La rentabilidad asciende aun 41,49% CAGR durante 20 años. Con una Volatilidad del 31,68% y un Ratio Sharpe del 1,31.

Ahora deberíamos contrastar éste modelo con el Eurostoxx50.

A lo largo de esos 20 años la rentabilidad media anual del Eurostoxx50 ha sido de un 6,72% CAGR, es escenario de Retorno Absoluto sería el siguiente:

​Como vemos el modelo es extraordinario. La rentabilidad media anual es, como en el caso de paper de Meb Faber, menor que la versión sólo Long, como es normal, si bien, estamos en una CAGR del 38,425. Y el modelo practicamente no pierde ningún año, sólo en el 1997 con un tímido -2,37%.

​DESVENTAJAS DEL MODELO

Ojo que no todo es oro lo que reluce.

Este modelo es muy concentrado. Puesto que los criterios son muy restrictivos, nos encontramos que muy pocas acciones cumplen con las condiciones, y todo el mundo sabe que los portfolios concentrados son mucho más rentables que los diversificados. En teoría Meb Faber que demostrar eso (aunque no hace un modelo para nada agresivo, puesto que copia el modelo del artículo del Wes Gray en lugar de hacerlo él mismo, como hemos hecho nosotros), que puedes cubrir el riesgo de un porfolio Long Value agresivo con el índice de referencia; sí es es correcto, pero en nuestro caso al menos, nos hemos pasado de vueltas pues hay años que sólo tenemos una, dos, cinco acciones (al menos los 8 primeros años) en cartera, luego ya se vuelven porfolios de 8, 10, 12 acciones, que es más razonable aunque igualmente concentrado.

A ver quién aguanta un año como el 1997 en el que tu cartera sube un 34,47%

Renold plc (RNO.L) 2.35 1.29 %
Northamber plc (NAR.L) 2.16 71.43 %
Nakama Group plc (NAK.L) 1.33 104.62 %
NL Industries, Inc. (NL) 6.98 21.82 %
Christie Group plc (CTG.L) 0.41 -26.79 %
Rent. anual 1997 34.47 %

Y el Eurostoxx50 sube también un 36,84% haciendo que toda tu rentabilidad queda eliminada, y encontrándonos con que un año de fuertes subidas nosotros perdemos dinero (-2,37%). Hay que tener muy claro lo que se está haciendo y saber que será un estilo de gestión totalmente descorrelacionado o como inversor no aguantarás la euforia de la bolsa y ser el único que se queda fuera de la fiesta.

​Años como el 2008 habríamos sido los reyes del mambo, pues con las bolsas cayendo, habríamos sumado un +20,4%, pero ¿crees que habrías aguantado a llegar al 2008, o habrías abandonado la estrategia antes?. Una pena, pues la estrategia es espectacular, pero no se si de facto útil en su implementación. Quizá debería buscar un modelo más modesto y menos concentrado, pese a que sea menos rentable, a cambio de situarme en un escenario más adecuado.

Además qué hay de esos años en los que la Bolsa sube un 50% y tu cartera, por lo buena y específica que es, sube un 100%, y va y resulta que te tiras de los pelos porque pudiendo haber ganado un 100% va y resulta que la cobertura está haciéndote perder la mitad de lo ganado (año 1999). Y más años igual… muchos. Eso de estar protegido para cuando las cosas vayan mal, mientras van bien, no es agradable. ¿Lo sabes aguantar?.

CONCLUSIÓN

Hay mucho trabajo de hacer antes de poner en marcha una estrategia de inversión, mucho que leer, testar y estudiar de acuerdo a las condiciones de aplicación que vayas a utilizar.

SSRN te ayudará a prender sobre estrategias de inversión, métodos, análisis, múltiplos de valoración, métricas, scores…; y podrás testar lo que aprendas usando herramientas de backtesting (zonavalue.com, unclestock.com, quantopian.com. gurufocus.com…) para, posteriormente, aplicarlo usando herramientas de screening al modo que Benjamin Graham comentaba en Security Analysis y que el profesor Aswath Damodaran explica en el segundo de los papers que os dejé al principio del artículo: Pasive Value Investing.