Cómo poner en práctica un modelo de inversión "semi-pasiva"

En respuesta a uno de nuestros compañeros de esta comunidad se me ocurre hacer este artículo. No entrará muy al detalle en la teoría, sino en la práctica.

Factor Investing y su puesta en práctica.

Escribí un artículo llamado:

Inversión "semi-pasiva" | 1€ invertido aquí serían 10,66€ en 15 años apenas haciendo nada

En este artículo explicaba un modelo factorial muy sencillo que consistía en darle una vuelta de tuerca al índice IBEX35, construyendo un portfolio de gestión "semi-pasiva", como hace la Bolsa de Barcelona en algunos de sus índices.

En ese ejemplo llegamos a un modelo muy simple basado en Low PER & High ROA que obtenía una rentabilidad del 17,09% anualizado frente a un 3,45% del IBEX35 en ese mismo período. Pintaba muy bien. La bolsa de Barcelona lo hacía con el ROE sobre el universo de acciones del IBEX35, y yo lo que hice fue simplemente sustituir el ROE por el ROA y añadir el factor "precio" mediante el uso del PER. Además, amplié el universo de acciones, pues si esos criterios funcionan con un universo de acciones de 35 en total, mejor lo hará con un universo de acciones más grande. Eso hice así lo comprobamos.

La cuestión es...

¿y esto cómo se hace?

1. Lo primero que necesitas en una herramienta de backtesting.

Con esta herramienta podrás comprobar qué tal lo hicieron las acciones que cumplían ciertos criterios que tú le pides al modelo, como por ejemplo los que yo usé altos ROA y bajos PER, a lo largo de un time-frame determinado.

A esta herramienta le puedes pedir también que te descuente los costes de transacción, que te filtre las empresas penny stocks, cambiar las condiciones de capitalización, o añadir infinitas condiciones.

2. Lo segundo, usar un screener. En este caso esta herramienta funciona igual que la anterior, sólo que en vez de localizar las acciones que cumplían en el pasado esas condiciones que le pediste al modelo, te busca las que las cumplen hoy. Por tanto, si un modelo te convence, puedes buscar hoy qué acciones cumplen con esas condiciones de estudio que te han seducido.

Veámoslo en la práctica:

BACKTESTING

En aquel estudio planteé un modelo basado en altos ROA y bajos PER. Ahora, con motivos ilustrativos, voy a hacer un modelo multi-factorial un poco más elaborado.

Por ejemplo:

1. Herramienta de backtest de estudio: zonavalue.com
2. Ranking: Low EV/FCF & High ROIC
3. Portfolios equi-ponderados del Top30 del ranking*
4. Universo de Acciones: EEUU y Europa
5. Rotación anual*
6. Market Cap mayor de 1.000 millones
7. Descartamos las penny stocks (filtro de liquidez mayor que 1 euro o equivalente al cambio).
8. %Caja por acción/precio > 0
9. Años de estudio: 2003 – 2017
10. Descartamos sectores financiero y utilities.

*Configuración por defecto en zonavalue.com

En este caso si queremos poner en práctica un modelo de este estilo, consideraré que empresas a partir de 1.000 tiene más sentido, me será más fácil localizarlas, que tengan una liquidez elevada y que tengan mayor volumen. Usaré el FCF Yield en lugar del PER para determinar si las empresas son baratas. Usaré el ROIC para evaluar la eficacia con la que las empresas asignan recursos de capital tangible, en lugar del ROA. Descartaré, como condición adicional, aquellas empresas que tengan deuda neta y me quedaré sólo con las que presenten Caja neta (y más aún en un entorno de subida de tipos como hacia el que nos dirigimos). Descartamos las penny stocks (acciones que cotizan por debajo de 1 euro o equivalente al cambio).

Vamos a ver qué tal lo hicieron las acciones que cumplían estas condiciones, que como veis coincide con el modelo de estudio del artículo anterior, pero es más elaborado.

El resultado,

En este caso, como el modelo es más elaborado, el resultado es mejor que el anterior, como es normal. Se han usado portfolios anuales, y en zonavalue.com podéis ver las acciones que componían cada uno de los portfolios cada año de estudio que cumplían entonces con las condiciones de estudio asignadas al modelo.

En este caso, y en respuesta a @Álvaro GLZ, sí he deducido costes de transacciones.

SCREENING

El siguiente paso consiste en buscar las acciones que hoy cumplen con las condiciones de del estudio. En concreto, a día de hoy (03/12/2018).

El resultado,

(Rellenamos el screen con las mismas condiciones que usamos en el backtest)

Y solicitamos la consulta:

Países

Alemania

EEUU

Holanda

Suecia

Austria

España

Italia

Suiza

Bélgica

Francia

Noruega

Reino Unido

Canadá

Grecia

Portugal

Sectores

Basic materials

Consumer Goods

Consumer Services

Healthcare

Industrials

Oil & Gas

Technology

Telecommunications

Orden

Orden 1: EV/FCF

Order 2: ROIC - Return on Invested Capital (ROCE Greenblatt)

Condiciones

Market Cap > 1.000.000.000

Caja por acción/precio (%) > 0

Dirección

Largo

Filtro de liquidez

Precio mínimo cierre mensual > 1

Activos Netos Corrientes > 0

Price Index 12m Momentum

En este caso, ya disponemos de la lista de acciones candidatas.

Ahora cada año, a principios de año deberíamos de pasar el screener para disponer de esta misma lista pero actualizada a principios de año, comprar el Top30 (o lo que se considere), y esperar un año para hacer la rotación. Al principio de cada año cambiaríamos las acciones que ya no están en el Top30 por las nueavs que han entrado a formar parte del Top30.

Nótese también que esto último podría modificarse. Hay inversores que hacen una rotación más dinámica donde quizá cada trimestre repasan si alguna acción ha dejado de formar parte del Top30 y si es así la cambian por la nueva que sí ha entrado en el Top.

También téngase en cuenta el 30 en un número estándar, y con sentido, pero podría suceder que ciertos inversores consideraran más adecuado un portfolio de 15 ó 20...

Lo interesante de esto es que podéis saber qué factores explican qué rentabilidad y luego una vez entendido podéis invertir sabiendo porqué lo hacéis en un tipo de empresas y no en otras. Además, lo haces sin apenas gestión y sin pensar, sistemáticamente como si construyeras un índice.

Personalmente:

El modelo de este artículo me parece mucho más interesante que el del anterior. En este caso contamos con empresas muy infravaloradas por las que pagamos muy poco a cambio de mucho FCF. Por otro lado, obtienen retornos sobre capital tangible muy altos (la fórmula que en el libro de Paramés él dice le persuadió a dar un giro hacia el Quality, y que viene de Joel Greenblatt), y un factor de Caja, donde le estamos pidiendo al screen que sólo nos muestre empresas con caja neta, es decir y valga la analogía, que si compramos un pantalón vaquero por 100 euros en una tienda que cuando llegamos a casa nos encontramos un billete (da igual de la cantidad que sea) en uno de sus bolsillos que nos permita considerar ese dinero como un descuento en el precio de compra.

Nota: madre mía, esto de la Caja da para muchos artículos. Permitirme que enlace este aquí