Wesley Gray, uno de los pioneros en la inversión cuantitativa a través de ETF
Lo primero será presentar a Wes Gray, aunque no necesita mucha presentación pues es el fundador de la gestora Alpha Architect, autor de libros tales como “EMBEDDED: A Marine Corps Adviser Inside the Iraqi Army, an account of his eight-month military assignment in Iraq“ y co-autor junto a Tobias Carlisle de “QUANTITATIVE VALUE: A Practitioner’s Guide to Automating Intelligent Investment and Eliminating Behavioral Errors”; gestor de carteras y ex-profesor adjunto de finanzas en la universidad de Drexel University’s Bennett S. LeBow College of Business.
La gestora Alpha Architect es famosa no sólo por la gestión que hace de sus fondos (ETF) sino por la enorme divulgación académica que presta vía papers de investigación para el común de los interesados por el aprendizaje sobre finanzas e inversión.
Su método: la sistematización
Como fundador de Alpha Architect, Wes define a su firma como una empresa de gestión de activos intensiva en investigación con un sesgo hacia el Value de alta convicción y al factor Momentum, en oposición a los portfolios típicos que se exponen a factores de “fondo de armario”. En términos más generales, buscan ofrecer un “Alfa asequible”, lo que significa que quieren ofrecer estrategias de inversión altamente diferenciadas a costes más bajos, brindando así a los inversores activos una mayor probabilidad de ganar en términos netos.
De entre las diferentes estrategias disponibles, destaca una que a mí me motiva especialmente, que consiste en un combo VALUE&MOMENTUM:
Quantitative Value Index (QV Index)
Esta estrategia busca comprar las empresas más baratas y de más alta calidad. Para eso, sigue el siguiente proceso de estudio:
Proceso:
i) Identificar el universo de acciones invertible (1.100 acciones), descartando el sector financiero
ii) Filtran y descartan del universo invertible las “banderas rojas”, señales que indiquen que esas empresas no cumplen los estándares de Alpha Architect; resultando la eliminación de 100 acciones de entre las 1.100 previas.
iii) Se ordena el universo de acciones restantes (1000) por el factor Value (EV/EBIT) y se selecciona el Top100. Serán las acciones más baratas del universo.
iv) Re-ordenan el Top100 de las acciones más baratas según el factor Calidad, y se selecciona el Top50.
v) Se construye un portfolio equiponderado con el Top50 resultante del paso previo.
El resultado:
Es un portfolio que combina Value & Quality de forma consecutiva, primero Value seleccionando las acciones más baratas; y de entre ellas, aplicando un filtro de calidad.
Me ilusiona decir, que esta capacidad de filtrar universos de forma consecutiva es con la que se programó el screener de Zonavalue Club, con lo que nos permite no sólo copiar modelos monofactoriales, sino también modelos como este más complicados con factores consecutivos en su filtrado.
Experimento
Voy a plantear un experimento que trate de “copiar” el modelo de Wes para Value, en concreto la estrategia QV Index.
Tened en cuenta que “estúpido” tanto en cuanto si os gusta el modelo, lo lógico es comprar el ETF de Alpha Architect, obviamente; pero este tipo de trabajo nos ayuda mucho a entender las claves de la inversión.
Cómo hemos visto Wes utiliza un combo Value&Quality, y lo hace siguiendo órdenes de ranking consecutivos.
Identificaré el universo de acciones invertible como “todas las acciones USA”, usaré como criterio Value en EV/FCF, es decir una variación del que usa Wes (el EV/EBIT), el motivo es que el EV/FCF ha demostrado una mayor rentabilidad cíclica a lo largo del tiempo que el EV/EBIT. De modo que ordenaré el universo de acciones según el EV/FCF. Después aplicaré el filtro de calidad, en este caso voy a hacer una pequeña modificación y usaré los retornos sobre capital tangible (ROIC) como factor de calidad. Descartaré el sector financiero también, y usaré como filtro de “banderas rojas” dos: i) que el F-Score de Piotroski sea mayor o igual que 7, y que el Cash Flow Operativo por acción/precio sea positivo.
Además, ya que a nivel particular no tenemos el problema del tamaño, me aprovecharé del factor Size y usaré un Market Cap > 50 mll.
Con todo esto, procedo a introducir los datos en el backtests de Zonavalue:
Estudiaremos el período del 1990 al 2019 (29 años):
El resultado
Como vemos, el rendimiento CAGR del modelo (rentabilidad anual media compuesta) es del 17,71%. Una rentabilidad fantástica. En este caso, no he tenido en cuenta costes de transacciones, pero usé un rebalanceo anual, en lugar de trimestral, y portfolios equi-ponderados.
El tamaño sí importa, parte de la rentabilidad del modelo aporta se debe al factor tamaño. De todas formas tened en cuenta que este, así como los modelos que estudia Wes y otros inversores vía backtest son eso, backtest lo que significa que uno ve más allá del drawdown dónde el modelo vuelve a subir y se recupera, pero en la realidad, cuando estás en el pico de la caída crees que el mundo se va a acabar que el modelo no funciona. A toro pasado todo el mundo dice “yo haría este o aquel modelo”, pero en la vida real, con tu dinero invertido, y sin el gráfico de lo que va a pasar después, el miedo, las emociones y los sesgos cognitivos conducen a que apliques tu juicio para eliminar el rendimiento superior de un modelo sistemático. Si no vas a poder controlarte, entonces compra el ETF de Wes y túmbate a dormir.
José Iván García
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