F-Score 9 de Joseph Piotroski & Price to Book Value

Mucho se ha comentado ya sobre el profesor Piotroski, así que no me extenderé demasiado en la definición del F-Score.
De hecho, estoy pensando que no me extenderé nada, aquí os dejo el enlace a la wiki con la definición del F-Score para vuestro conocimiento (definición que por cierto escribí yo en la wikipedia, así que todo queda en casa):
Piotroski F-Score
Joseph Piotroski, un profesor de contabilidad, trató de ver si era posible usar simples criterios financieros para separar “ganadores” de “perdedores” entre el universo de acciones Deep Value. En su estudio, que salió a la luz en el 2000 “Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers”, Piotroski se dio cuenta de las fuertes evidencias que apoyan el uso de múltiplos de valoración como el Price to Book Value (P/BV) para construir portfolio que mejoren la rentabilidad media del mercado.
El F-Score de Piotroski usa 9 criterios que se dividen en tres categorías generales:

• profitability,
• capital structure—that is, leverage, liquidity and sources of funds, and
• operating efficiency.

Los 9 puntos que considera el F-Score son:

• ROA positivo en este año
• Cash-flow operativo positivo este año
• ROA más elevado que el año pasado
• Cash-flow operativo mejor que el beneficio neto
• La deuda l/p debe ser menor este año que en el año pasado.
• El Current ratio debe ser mayor que el año pasado
• No han salido nuevas acciones al público (sin ampliaciones de capital)
• El margen bruto mayor que el año pasado
• La rotación de activos debe ser mayor que la del año pasado.

Bien, ahora que sabéis más sobre el F-Score, tenéis que saber que es una de las estrategias más potentes desde el punto de vista cuantitativo. Y tiene todo el sentido, comprar empresas que tengan unas métricas clave relacionadas con contabilidad financiera que mejoren en su mayoría respecto del año anterior, implica un crecimiento en cuanto a la calidad del negocio.
Si bien, muchos inversores confunden “calidad” con “mejoría” y se dejan embaucar por empresas con altos F-Score calificándolas de “buenas empresas”. Yo creo que esto requiere una “repensada”, pues no parece tener sentido esa conclusión.
Una empresa con un alto F-Score no necesariamente es una empresa “buena” sino una empresa que está mejorando sus métricas respecto del año anterior, lo que es un indicativo de saneamiento, pero podría seguir estando  “hecha unos zorros”.
Es verdad que es muy generalizado catalogar a una empresa de buena si tiene más de 6 puntos en la escala de clasificación del profesor Piotroski, pero creo que este misunderstanding podría traer algunos problemas a los inversores.
La clave de esta métrica es por tanto la capacidad de esas empresas de “mejorar” respecto de a como estaban el año anterior.
Ni que decir tiene, que conste, que con problemas de comprensión precisa o vago entendimiento de lo que significa usar el F-Score, muchos inversores particulares obtendrían mejores resultados usando este ratio para identificar oportunidades de inversión de manera sistemática que usando esos métodos “raros” que usan, digámoslo así.
De hecho, mirar…

La Asociación Americana de Inversores Independientes pone a disposición de cualquiera una página web donde se hacen backtests de muchas estrategias. 

Prácticamente en cualquier período de tiempo que elijas, la ganadora absoluta es la que llaman Piotroski 9.
Por ejemplo,

Según la AAII la estrategia de Piotroski F-Score 9, ha dado en esos 10 años que he seleccionado (2007 – 2016, ambos incluidos) una rentabilidad CARG del 36,4% con una Volatilidad del 11,64%.
Obviamente es una estrategia extraordinaria que mucha gente no acaba de aplicar porque no entienden que pueda ser tan simple como comprar año tras año las acciones con mayor F-Score del universo de acciones en el que inviertas y olvidarte de ellas por un año, hasta que al año siguiente, revises la lista de acciones y vendas las que ya no estén en el Top de la lista, y compres las nuevas apariciones.
Simple, y extremadamente rentable.
Para ello, hay que confiar despiadadamente en la probabilidad y construir el portfolio sin miedo o favor, ignorando los problemas particulares de cualquier acción dada. Es decir, siguiendo los pasos de un quant investor.

Si retomamos el asunto del F-Score como métrica para valorar empresas, nos encontramos con que estas no necesariamente tienen que ser buenas empresas, sino empresas que están consiguiendo mejorar sus ratios financieros, lo que representa una clara ventaja en el mundo cambiante y evolutivo que es marco de las empresas cotizadas.
Además si están “mejorando”, eso implica que tienen un factor de crecimiento interesante, que acabará llevando a la empresa a que tenga un reconocimiento por el mercado y que su precio de cotización lo refleje con subidas. Al parecer eso es lo que ocurre, y así lo demuestra el backtest que nos ofrece la AAII.

Backtesting F-Score

Con lo anterior la verdad que no me quedo del todo tranquilo…; es decir, imaginar que vuestro método de selección de acciones fuera lo que describe la siguiente imagen:

A bote pronto, parece muy “sintético” o “industrial” podríamos decir, ¿no?…
La respuesta es sí. Según este método, no deberíamos pensar, no deberíamos analizar las acciones, no deberíamos más que confiar en la estadística.
A este respecto anotar que aunque parezca contra-intuitivo, me gustaría resaltar que este método de inversión basado en análisis cuantitativo y llevado a la práctica de forma totalmente sistemática, usando screeners (los screeners serían la maquina de la imagen), es el método que usan muchos inversores Quant y lo hacen con un éxito tal que acumulan las mayores rentabilidades medias anuales en sus fondos de inversión. Inversores somo Joel Greenblatt, Cliff Asness, Tobias Carlisle y otros…; así que no veo descabellado que optéis mejor por algo tan sencillo y a la vez tan ponente.
Veamos entonces cuál es la estadística si aplicamos el F-Score 9 en condiciones que sí podamos controlar, no como en el caso de la AAII, que pese a que con buenas intenciones, nos dan información pero seguimos sin conocer muchos aspectos del modelo de estudio. Cosas como qué universo de acciones se ha utilizado, qué número de acciones tienen los portfolios, presuponemos que se han usado rotaciones anual y portfolios equi-ponderados, pero tampoco lo sabemos a ciencia cierta.
Mejor que nosotros mismos lo testemos…
Ojo, también os digo una cosa, como inversores Europeos, no nos vale que la AAII haga un test sobre cómo funciona este o aquel modelo en EEUU, lo natural sería que nuestro grueso de inversión se localice en Europa, así que testaré este modelo en Europa.

Portfolios equi-ponderados, criterio de orden F-Score 9, rotación de los portfolios anual, Top 30 del ranking cada año, todos los sectores, capitalización de mercado mayor de 50 millones, universo de acciones: España, Alemania, Francia, Italia y Portugal. Deducción de costes de trading 0.2%.

Fuente: zonavalue.com

Takeaways modelo F-Score 9

En este caso, hemos tenido en cuenta los costes de trading, ya que como inversores los asumimos. Además, conocemos las condiciones de estudio que se han llevado a cabo en la estadística, lo que la convierte en confiable y replicable por los inversores.
Vemos que el trabajo del Sr. Piotroski tiene todo el sentido, y a su vez, entendemos que comprar empresas que están ganando calidad vía una mejoría en sus métricas básicas de contabilidad financiera según el profesor, tiene todo el sentido, alcanzando el modelo una rentabilidad del 24,6% anual medio (CAGR) con una volatilidad del 20,56%.

Siempre lo más simple, es lo más rentable.

F-Score & Deep Value

Ahora bien, qué hay del Deep Value. Hemos visto el que F-Score no mide como tal “calidad” sino “mejoría”. Esto implica que una empresa tiene más recorrido de mejora cuando se encuentra en un peor punto de partida, ¿verdad?. Con lo que la pregunta que me viene a la cabeza es,

¿Qué pasaría si combinamos el F-Score con el Deep Value?, es decir, ¿tiene sentido buscar empresas muy infravaloradas, que tengan un F-Score elevado?

El Deep Value consiste en comprar empresas que están muy infravaloradas. En este caso, existen muchas métricas para medir si una empresas está “barata”, pero por seguir el razonamiento del propio profesor, usaré el Price to Book Value (P/BV) para medir este extremo.
Dicho esto, veamos qué sucede.

Modelo F-Score 9 & Price to Book Value

Portfolios equi-ponderados, criterio de orden Price to Book Value & F-Score 9, rotación de los portfolios anual, Top 30 del ranking cada año, todos los sectores, capitalización de mercado mayor de 50 millones, universo de acciones: España, Alemania, Francia, Italia y Portugal. Deducción de costes de trading 0.2%.

Fuente: zonavalue.com

Takeaways

La rentabilidad del modelo combinado arroja una rentabilidad del 29% anual medio a lo largo de los últimos 10 años, con una volatilidad cercana al 20%. Una muy buena combinación rentabilidad-riesgo.

Es interesante observar que este modelo fue el que propuso el profesor, así que no me he inventado nada, tan sólo he tratado de explicar el modelo, descomponiendo el razonamiento lógico e intuitivo detrás del mismo. Tiene toda la lógica buscar empresas que estén devaluadas y que tengan un componente de mejoría en sus estados financieros. Apunta a que ganaríamos dinero, si.

José Iván García
Lector, escritor y CIO de Kau Markets EAF.

José Iván García
Lector, escritor y CIO de Kau Markets EAF.