Qué es el Factor Investing. Aplicaciones académicas y prácticas para la inversión

Factor Investing
Últimamente escucho mucho la marca “Value Investing” por ahí…; para mí que la industria aprovecha cada pequeño resquicio comercial que puede para vender su moto, ya sea ésta lo uno o justo lo contrario. Les da igual.
Si bien, el Value Investing es precisamente muy distinto de lo que la gente cree, escucha, comparte y conoce.
El Value Investing es por definición de quién le dio tal nombre el hecho de comprar empresas que cotizan infravaloradas, por debajo de su valor intrínseco;  no el medio por el que se encuentran tales oportunidades.
La gente confunde Análisis Fundamental con Value Investing. Confunde el hecho de visitar una compañía para saber más sobre sus cuentas, proyectos, management…; con Value Investing. Confunden que una gestora se prodigue haciendo Value Investing, con Value Investing. En fin, confunden todo.
Un analista fundamental puede ser un “paquete” y hacer de todo menos Value Investing, incluso aunque ponga su mayor interés en hacerlo. No siempre la voluntad de hacer Value Investing es suficiente para mentes obtusas.
El Factor Investing tampoco es Value Investing, vaya por delante, sino un medio para explicar la distribución de retornos de las acciones; y esta puede explicarse por medio de factores Value, u otros; y tiene su origen en lo que se considera la “teoría de precios de arbitraje”. Es decir, pretende identificar factores de tipo cuantitativos que expliquen la rentabilidad de un conjunto de activos en el tiempo; la llamada “sección transversal de los retornos”.
De hecho, el primer trabajo sobre Factor Investing en el que intervienen Sharpe, Lintner y Black, llamado CAMP (1964), se decía que el retorno de las acciones podía explicarse a través de ​la Beta, que cuantificaba la medida en que ​el rendimiento de un porfolio excede la media de rentabilidad de un índice pasivo de referencia.
Fue un fracaso!

Sin embargo, la gran aportación al estudio factorial viene de la mano de los profesores Fama y French​ en 1992 cuando en respuesta al fracaso del modelo CAMP desarrollan un modelo factorial de tres factores que explica mucho mejor las anomalías.
Los tres factores que utilizaron los profesores son:

La Beta (del modelo original del CAMP)
​El tamaño (Capitalización)
​Value (múltiplo de valor Price to Book Value – P/BV)

Es gracias a esta aportación cuando se trata de explicar por primera vez el retorno de las acciones usando un factor “Value” conocido por todos: el Price to Book Value o Precio / Valor en libros.

Eugene F.Fama y Kenneth R. French

A partir de aquí, habría que clarificar que el sesgo de este tipo de trabajos era de tipo “académico”, y el movimiento se extiende al hecho de tratar de explicar porqué unos Fondos de Inversión se comportan mejor que otros y qué factores podían explicar su éxito o fracaso.
Se demuestra que los retornos de los fondos que obtienen rentabilidades consistentes en el tiempo podían explicarse de acuerdo a ciertos factores, y que esos factores persistían en el tiempo en paralelo al éxito del fondo.
También se pudo demostrar lo contrario. Los fondos “malos”, tenían características en común que explicaban los malos retornos todo el tiempo.

Entonces,
El Factor Investing valía para explicar el por qué de ciertos retornos dados a lo largo del tiempo en los fondos de inversión. Y en muchos casos, ni siquiera los gestores eran capaces de explicarlos por esos mismos medios, pues era casualidad que sus respectivos métodos de análisis y selección de valores atrajesen acciones que tenían en común ciertos característicos factores (ratios, métricas de valoración…).
Un gestor podía aplicar su análisis cualitativo, fundamental, etcétera, buscando empresas con características que ellos consideraban adecuadas para obtener rentabilidad, pero quizá sin darse cuenta sus sesgos cognitivos les llevaban a seleccionar sistemáticamente empresas que tuvieran ciertos ratios que explicaban su mal comportamiento.
Lo mismo al contrario. Un buen gestor, quizá elegía acciones porque eran las que tenía cerca, las que “vibraban” con él, o sobre las que proyectaba un crecimiento importante…; si bien, después de dichos análisis, el conjunto de acciones de su cartera tenían en común ciertos ratios cuantitativos (sin que hubiera sido voluntad del propio gestor) que explicaban su buen comportamiento, y rendimiento superior.

Esta es la revolución del Factor Investing, ¿por qué?

Pues muy fácil, ¿qué pasaría si lo hiciéramos al revés?. Me explico, si podemos identificar rasgos comunes entre las acciones que tiene un Fondo de Inversión exitoso, también podemos buscar acciones que cumplan con esas características, sin necesidad de que ya las haya seleccionado un gestor.
Esta es la revolución del Factor Investing, y es el motivo porque el que se ha hecho tan popular en la gestión de fondos de inversión de la mano de billonarios que sólo aplican modelos factoriales.
Uno de los primeros en hacer esto fue Joel Greenblatt. Un billonario americano, profesor en la Columbia e inversor de éxito sin igual, que ha acumulado rentabilidades medias a lo largo de su carrera de un 40% anual medio.
Su propuesta más “viral” fue la que propuso en el libro “El pequeño libro que bate al mercado” y él nos muestra un modelo factorial que trata de explicar con dos sencillos factores características comunes en las acciones que compra Warren Buffett.
Según Greenblatt, Buffett compra “acciones maravillosas a un precio de ganga”, y para ello define dos ratios que engloban estas características. Dice que altos ROIC atraen al modelo empresas maravillosas, y que bajos EV/EBIT identifican gangas.
Ambos ratios en común nos permitiría identificar “empresas maravillosas a precio de ganga”.
Para ello, como buen Factor Investor, prueba dicho modelo mediante un backtest donde estadísticamente demuestra la bondad de dicho modelo, alcanzando éste una rentabilidad del 30,08% anual medio en los años de estudio (1984 – 2004).
Este libro se convierte en un best seller y se extiende y populariza todo a lo largo del globo. Iniciándose así la carrera por mejorar y profundizar en las ideas originales de Fama y French, modelos como los de Greenblatt, u otros como los trabajos del Profesor Piotroski, Tobias Carlisle o Cliff Asness, entre otros muchos pasan a formar parte de nuestras bibliotecas.

Aplicaciones académicas

A modo de ejemplo, aquí dejo un paper que publicó

Dissecting the Returns on Deep Value Investing

By Jeffrey Oxman\1 , Sunil Mohanty\2 , Tobias Carlisle\3

January 4th, 2012

1 University of St. Thomas

2 University of St. Thomas

3 Eyquem Funds Management

En este paper de investigación, Tobias Carlisle y dos colleagues proponen un estudio sobre la estrategia que propuso el gran Benjamin Graham llamada Net Net y que tiene relación con el ratio NCAV.

En esta tabla, Toby muestra el número de acciones que cumplían con la condición de Graham respecto a la estrategia Net Net en la columna “N”; y, a continuación la rentabilidad media, media mensual y desviación estándar (Volatilidad) de las acciones que cotizan por debajo de su precio de liquidación (NCAVPS/P > 0).
Como tal condición atrae muchas empresas ilíquidas, prefiere añadir dos filtros de precio para la creación de los portfolios (precio > 5$ y precio >3$).

“The stock selection method is then to include all firms that have a current share price below the NCAV. This leads to the selection of many low-priced firms that are highly illiquid. To mitigate against microstructure concerns, we use two price filters to construct test portfolios. The filters are $3/share, for which we obtain a sample of 3,732 firm-years; and $5/share, for which we obtain a sample of 1,949 firm-years.

Además como por definición están “buscando” Deep Value, consideran que las acciones del sample debieran haber caído en el período previo (Price Index Negativo).
Utilizan portafolios equi-ponderados.

“The investment strategy of purchasing stock that is priced below the net current asset value (current assets less all liabilities and preferred stock) has been a consistently reliable source of high returns. The purpose of our study is to dissect and explain those returns. Our study makes two main contributions to the literature on value investing.

Y según el autor, la mayor contribución de este paper es que explica la fuente del exceso de retornos que ofrece la estrategia Net Net de Graham.
Gracias Toby y compañía… No dejéis de leer el paper que para eso lo he adjuntado; aquí yo no entraré en más detalle.

Otra cosa curiosa que debéis saber es que la mayoría de libros que publican modelos factoriales, y gracias a los que saben nos facilitan mucho la vida, tienen su paper publicado previamente. Es decir, no hace falta leerse el libro para disponer de la “fórmula” factorial, tan solo acudir al paper que estará disponible gratuitamente varios años antes.
Este es el caso de este mismo paper en el que se basa Toby para luego, en su libro Deep Value, volver a rondar en el asunto aquí explicado.
Quiero decir con ello que si no leéis y aprendéis, es porque no queréis…; hoy por hoy invertir con éxito haciendo Factor Investing es muy fácil, accesible a cualquiera y súper rentable. Lo tiene todo.

¿No os lo creéis?. Mirar qué simple…

Aplicaciones prácticas para la inversión.

Muchos años peleando con la bolsa. Muchos años perdidos aprendiendo qué, ¿análisis técnico?, ¿a cómo usar un nuevo indicador?, ¿técnicas nuevas que se prodigan en redes sociales?; o, ¿a entender un balance?, ¿una cuenta de pérdidas y ganancias?, ¿cómo calcular el Valor Intrínseco con la fórmula del  Descuento de FCF?.
Y qué, ¿te ha ido bien?
Todo eso está bien, pero falta lo esencial, lo primario.
Pues bien, suponer que os gusta esta aproximación de la estrategia Net Net, pero además habéis leído a Greenblatt, y su fórmula mágica.

¿Qué pasaría si compráramos entonces “empresas maravillosas a precio de ganga” usando la fórmula de Greenblatt, pero a la vez tuviéramos en cuenta la estrategia Net Net adaptada de Toby Carlisle?

Esta es la magia de Factor Investing, nos permite hacer estas cosas. No sólo aplicar la estrategia de Greenblatt directamente, o la que propone Carlisle, o propuso Graham…; sino elaborar nuevas, y seguirlas de forma sistemática sin pensar.
Los factores que queremos tener en cuenta son los siguientes:

Magic Formula Greenblatt: High ROIC & Low EV/EBIT

Net Net Carlisle: Price Index 12m < 0 & NCAVPS/P > 0

En este caso, os recuerdo, vamos a buscar empresas que cumplan estas características, sin tener en cuenta ningún otro factor ni circunstancia. Y como prometía la revolución del Factor Investing, voy a testar qué tal habría sido invertir sistemáticamente en el Top 30 del ranking que resulta de ordenar el mercado según estos criterios, de “mejor” a “peor”.
Desde mi punto de vista, inversión Deep Value de origen o Contrarian en estado puro.

Rentabilidad Anual Media (CAGR): 44.19 %

Volatilidad: 26.25 %

Ratio Sharpe: 1.68

Valor inicial de la inversión: 100.000€

Valor final de la inversión: 3.884.585,73 €

10 años backtest (2007 – 2016)| portfolios equi-ponderados | top 30 del ranking | rotación anual en períodos fiscales | deducción de gastos de trading 0,2% | base de datos zonavalue.com

Consultar portfolios años 2007 – 2016

 

Takeaways

Como veis invertir haciendo una rotación anual, tan simple como eso, comprando el Top30 de la lista de acciones que resultan de ordenar el mercado según estos 4 factores y de forma sistemática, sin favor o rechazo a ninguna acción en particular de las que salen en el screener, te hubiera hecho millonario.
En concreto el modelo ha generado una rentabilidad anual media del 44,19% a lo largo de los últimos 10 años, con una volatilidad tan sólo del 26,25% (standard deviation) y un Ratio Sharpe fantástico del 1,68.
No es diferente de las propuestas del propio Greenblatt o Carlisle, u otros, es lo mismo: Factor Investing.

Simple (llamarme perezoso)
Preciso (sé lo que compro y porqué)
Rentable (as hell)

 

 

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