Fonvalcem. Un modelo multifactorial para Europa que bate al mercado.

20/12/2017

El propósito  de este artículo es acercaros  la estrategia multifactorial que utilizamos en fonvalcem, el porqué de la misma y la rentabilidad a largo plazo que podemos esperar de la aplicación sensata y disciplinada de una estratega de inversión bien diseñada.

Concretamente el modelo apunta una rentabilidad del 33,87% aunando empresas de calidad, alto crecimiento y precios ajustados.

Fonvalcem. Nuestro punto de partida

El profesor Piotroski, en su famoso paper de investigación Value investing, the use of financial statement information to separate winners from loses” propone un camino para, partiendo de un campo de acciones seleccionadas por precio, concretamente con el precio/valor en libros y que ya de por sí baten al mercado según demostró el trabajo de Rosenberg, Reid and Lanstein (1984) o Fama and French (1992), encontrar aquellas empresa que destacan por su calidad, creando portfolios que mejoran en rentablidad a los creados con el precio/valor en libro por sí mismo.

“Value investing, the use of financial statement information to separate winners from loses”  Abstract

This paper examines whether a simple accounting-based fundamental analysis strategy, when applied to a broad portfolio of high book-to-market firms, can shift the distribution of returns earned by an investor. I show that the mean return earned by a high book-to-market investor can be increased by at least 7% annually through the selection of financially strong high BM firms while the entire distribution of realized returns is shifted to the right.

In addition, an investment strategy that buys expected winners and shorts expected losers generates a 23% annual return between 1976 and 1996, and the strategy appears to be robust across time and to controls for alternative investment strategies.

Within the portfolio of high BM firms, the benefits to financial statement analysis are concentrated in small and medium-sized firms, compa- nies with low share turnover, and firms with no analyst following, yet this superior performance is not dependent on purchasing firms with low share prices. A positive relationship between the sign of the initial historical information and both future firm performance and subsequent quarterly earnings announcement reactions suggests that the market initially underreacts to the historical information. In particular, of the annual return difference between ex ante strong and weak firms is earned over the four three-day periods surrounding these quarterly earnings announcements. Overall, the evidence suggests that the market does not fully incorporate historical financial information into prices in a timely manner.

Partiendo de la misma idea y filosofia, seleccionar un campo de trabajo por precio y luego mejorar su performance comprando solo aquellas compañías con mayor calidad, propondremos un modelo multifactorial para Europa mucho más rentable y que a nuestro parecer soluciona los dos problema que presenta el trabajo del profesor Piotroski:

      · La utilización de un campo de acciones seleccionados por un ratio que no es realmente útil, el precio/valor en libros, a pesar de los estudios antes mencionados

· Y la creación de porfolios demasiado amplios, imposibles de aplicar en la práctica y que distorsionan el resultado que realmente puedes obtener en el mercado.

Piotroski y el precio/valor en libros

El profesor Piotroski en su “paper” da por hecho que el precio/valor en libros es un factor que permite crear portfolio que baten al mercado y lo utiliza como punto de partida de su estudio. Su supuesto se basa, como hemos dicho  en el trabajo de Rosenberg, Reid and Lanstein o Fama and French cuyos estudios venían a soportar esta idea.

Sin embargo, esos estudios están realizados sobre la base de miles de empresas entre las cuales, como ya detectó Piotroski, solo muy pocas son las responsables del buen comportamiento de los portfolios. En sus palabras:

I document that less than 44% of all high BM firms earn positive market-adjusted returns in the two years following portfolio formation.

Por tanto, cuando elaboramos portfolios que realmente puedan aplicarse en el mercado basados en el precio/vaor en libro por sí solo, encontramos que este ratio no es capaz de batir al mercado

Para probar este hecho elaboramos un backtest en Europa, (ex Reino Unido), que ordene las compañías por aquellas que tiene mejor precio/valor en libros y seleccione las 20 primeras para crear un portfolio comprado en años fiscales, testado entre los años 2001 y 2015 y para compañías como las que queremos para nuestras carteras, que tengan una capitalización por encima de 100m.

Takeaways.

  • Descubrimos que el precio/valor en libros testado entre los años 2001-2015 en los términos antes descritos y utilizado como factor aislado para crear portfolios útiles en términos de inversión, no solo no bate al mercado sino que obtiene rentabilidades negativas.
  • Damos por cierto, por tanto, el efecto que el profesor describió en su estudio según el cual son muy pocas las empresas responsables del buen comportamiento de los portfolios creados en los estudios anteriores.
  • Damos por demostrado que la rentabilidad está fundamentada en la utilización de portfolios muy extensos entre los cuáles es fácil dar con  alguna joya, pues es complicado equivocarse cuando construimos portfolios de 1.000 o más compañías.

PEG un ratio de precio que bate al mercado

Hemos  demostrado que para crear un modelo multifactoral que bata al mercado basado en la idea de Piotroski, es decir seleccionar un grupo de empresa por precio sobre las cuales discernir aquellas que tienen mejor calidad,  que además nos permita conformar un protfolio real, que pueda ser aplicado en el mercado europeo y  que bata al mercado, no nos sirve el precio/valor en libros. Debemos por tanto, proponer otro ratio que nos ordene el universo de acciones  y que por sí mismo obtenga resultados satisfactorios.

Solo partiendo de un inverso de acciones así seleccionado seremos capaces de, aplicando criterios de calidad, crear portfolios tremendamente rentables.

En este caso, propondremos como base de trabajo el ratio PEG.  Este ratio relaciona el PER con el crecimiento del beneficio por acción de la empresa, dándonos una imagen fiel no solo del precio de la acción en relación al beneficio neto obtenido en el año en curso, con los problemas que ello conlleva, sino relacionándolo con lo que realmente nos interesa como inversores, el beneficio por acción.

Testando este ratio en los mismos términos que hicimos con el precio/valor en libros, seleccionado aquellas 20 compañías que más bajo PEG tienen en cada uno de los años para conformar nuestro portfolio obtenemos este resultado.

Takeaways:

  • Testando este ratio por sí solo en el mercado europeo en los términos antes descritos obtenemos una rentabilidad el 17,79% demostrando que el Ratio PEG en sí mismo es capaz de batir al mercado cuando se trata de construir portfolios reales.
  • Queda por lo tanto claro que este ratio debe ser la base de nuestro trabajo posterior en el camino que nos hemos trazado.

Piotroski y el f-score

Siguiendo con el trabajo que nos hemos propuesto debemos testar si el f-score es, tal y como postula  el profesor Piotroski, una camino realmente útil para mejorar el resultado obtenido por los porfolios creados en base a un único  factor de precio, demostrando que la búsqueda de la calidad a traves de este f-score, una vez seleccionado nuestro universo de acciones, es capaz de aumentar la rentabilidad en los términos propuestos por el profesor y en portfolios realmente útiles para el inversor.

Nuestro primer paso será testar lo que Piotroski proponía en su paper, aplicar el f-score a un portfolo seleccionado según el precio/valor en libros. Para ello seleccionaremos en un backtest con las mismas características que los realizados anteriormente y dentro del universo de acciones ordenadas por precio/valor en libros aquellas que tengan un Piotroski por encima de 6.

Takeaways.

  • Queda demostrado el postulado del profesor en su paper cuando se aplica a carteras reales y, por lo tanto, podemos decir que  el f-score es una fórmula exitosa para seleccionar empresa  de calidad que mejora en mucho la rentabilidad de los portfolios creados por precio/valor en libros
  • La rentabilidad obtenida es de un 10,4% frente a un -5,75%  utilizando tan solo con el precio/ valor en libros.
  • El aumento de rentabilidad  es mayor que el propuesto por Piotroski en su paper (+7% ) llegando a mejorar en un  16,16% la rentabilidad obtenida.

El F-score y una selección por precio bien construida

Por este motivo, debido a que realmente el f-score nos da la posibilidad de encontrar calidad dentro de nuestro universo de acciones seleccionado y mejora la rentabilidad de los mismos, nos vemos obligados a testar que  sucede cuando a nuestro portfolio europeo seleccionado por el PEG le aplicamos el f.-score y compramos tan solo aquellas empresas que superando el 6 en el modelo de Piotroski y teniendo por tanto unos estados financieros excelentes, están baratas en términos de  PEG.

Lo que obtenemos es lo siguiente.

Takeaways.

  • Encontramos que nuevamente el f-score es capaz de aportar un plus de rentabilidad cuando es aplicado a un universo de acciones seleccionado previamente por precio para crear carteras realmente útiles para el inversor.
  • Aplicándolo a nuestro portfolio seleccionado según el PEG el f-score es capaz de aumentar la rentabilidad del mismo en un 2,88%, muy por debajo de los números aportados por Piotroski en su paper.
  • A pesar de que el el F-score funciona, encontramos este aumento de la rentabilidad pobre mientras que en términos de volatilidad tampoco aporta nada.

Un modelo multifactoral para Europa. Fonvalcem

Por ese motivo planteamos un modelo multifactorial que se ajuste a la filosofía de Piotroski, el aumento de la rentabilidad cuando descriminas por calidad las empresas y no solo por precio. Este modelo debe sin embargo aportar mayor rentabilidad que el f-socre además de una mejora de la volatilidad que nos permita contar con una estrategia que aúne ambas en un mix adecuado para trabajar con ella.

Para ello utilizaremos diversos factores que nos ayuden a seleccionar empresas de calidad. Estos serán:

Crecimiento del EBITDA a 5 años por encima del 30%. Lo que nos habla de empresas con grandes crecimientos en sus beneficios antes de intereses, impuestos y amortizaciones.

Un ROIC por encima del 20%: Pues esto nos indica que el crecimiento del EBITDA no está fundamentado tan solo en una  fuerte expansión de la empresa sin sentido sino en unos retornos altos sobre el capital invertido en la misma.

Deuda/ebitda por debajo de 2: Para asegurarnos que el crecimiento del EBITDA no está financiado con deudas imposibles de pagar en el futuro y, por tanto, que este crecimiento se produce de forma sana y ordenada.

Por último ahondaremos en el precio poniendo una condición extra a nuestro Backtest:

PEG por debajo de 1. para seleccionar solo aquellas empresa que realmente cotizan muy baratas en relación a su crecimiento.

Con este planteamiento que combina calidad, crecimiento y precio obtenemos el siguiente resultado.

Takeaways:

  • Utilizando la misma filosofía que el profesor Piotroski pero por otro camino encontramos definitivamente una estrategia que nos ofrece una alta rentabilidad 33,87% mejorando en mucho la obtenida tan solo con el factor PEG. 17,79%
  • Establecemos por tanto que nuestro modelo multifactorial mejora la utilización  del f-score para crear un portfolio de alta rentabilidad para los mercados europeos.
  • Así mismo nuetro modelo  mejora a todos las demás testados en términos de volatilidad ofreciendo un ratio Sharpe cercano al 1
  • Establecemos por tanto una estrategia que nos permite batir ampliamente al mercado en Europa, con una volatidad adecuada y con la seguridad de estar comprando compañías de alta calidad con grandes crecimientos y a buenos precios.