José Iván García

Rankiano desde hace cerca de 6 años

Dir. de Análisis y Estrategia (CIO) en Kau Markets EAFI | Asesor Fondo Fonvalcem F.I.de AndBank y Fórmula KAU Tecnología de Esfera Capital

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14/11/17 03:32
Ha comentado en el artículo Quants, Gamblers y riesgo (VI)
Corría el año 2007 cuando la irrupción del HFT en el mercado distorsiona el normal funcionamiento de los mercados y hace que compradores institucionales noten que aunque ellos introducían órdenes al precio que Bloomberg les ofrecía en pantalla, los precios que finalmente obtenían no eran los que en pantalla marcaban en el instante mismo de introducir la orden. Algo sucedía que no sabían explicar. Los traders de Wall Street no conseguían los precios que la pantalla prometía en ese mismo instante. Un trader en particular hizo un descubrimiento interesante. Brad Katsuyama, el fundador de IEX exchange y protagonista del famoso libro de Michael Lewis "Flash Boys", se dio cuenta de que cuando introducían una orden de compra como cliente institucional del mercado, sucedía ese fenómeno en concreto, por el que aunque la orden debía tardar menos de un segundo en llegar a mercado, sin embargo nunca conseguía que el precio final fuera el que él había introducido de acuerdo con el precio que en ese mismo instante marcaba la pantalla. En el intervalo de ese segundo de diferencia, alguien "se metía por el medio" y en un espacio de tiempo inferior a ese segundo compraba esas mismas acciones antes que Brad y se las vendía a él más caras. Jim Simmons, por clarificar, no invierte en anomalías de tipo técnico, entiéndase analizando el comportamiento de las acciones, sino en arbitrajes de precios. Su matemática está dispuesta en línea con identificar dónde están las ordenes de institucionales antes de que estas lleguen al mercado. Gracias por tu artículo. Ha sido interesante leerlo, y me encanta el tono del mismo. Enhorabuena. Nota: el objetivo de que Brad fundara IEX exchange, es por garantizar al lado comprador que los HFT no interrumpan y distorsionen los precios en la que ahora es una de las bolsas más importates por la ventaja técnica y garantía tanto a buyside como a sus clientes (empresas que deciden cotizar en el IEX)
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21/07/17 06:02
Ha respondido al tema Empresas con EV/Ebitda negativo, se abre la "Betda"
Hola Francisco Jesús, me ha parecido tan interesante que he solicitado que lo programen, con lo que supongo que la semana que viene estará listo. Si quieres cuando lo tengan, lo comentamos y vemos si te ofrece solución a lo que quieres saber. Respecto del NCAV, es cierto que es una estrategia muy restrictiva. Te recomiendo la lectura del paper de los profesores YING XIAO y GLEN C. ARNOLD al respecto de su experimento. Está muy interesante. Y lo único que mencionaría es que esa estrategia funciona muy diferente cuando la aplicamos en Europa y no en EEUU. Hay que tenerlo en cuenta. Saludos y seguimos en contacto para cuando esté lista la característica de Buy&Hold. Hablamos Paper: https://weeko.fr/wp-content/uploads/2011/11/Xiao-Arnold-2008-Testing-Benjamin-Graham-Net-Current-Asset-Value.pdf
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21/07/17 04:09
Ha respondido al tema Empresas con EV/Ebitda negativo, se abre la "Betda"
Hola Francisco Jesús. ¿Sólo High ROE?. ¿Te parece que limite también la capitalización a mayor de 50 mill? Ahí va... Nombre, cierre año fiscal, rentabilidad anual 2001 Repsol, S.A. (REP.MC) 16.38 -3.76 % Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A.(BBVA.MC) 13.35 -12.34 % Banco Santander, S.A. (SAN.MC) 9.27 -17.45 % Acciona, S.A. (ANA.MC) 41 5.13 % Telefónica, S.A. (TEF.MC) 14.86 -14.6 %     2002 Acciona, S.A. (ANA.MC) 39.25 -4.27 % Endesa, Sociedad Anonima (ELE.MC) 11.15 -36.54 % Repsol, S.A. (REP.MC) 12.6 -23.08 % Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A.(BBVA.MC) 8.76 -34.38 % Telefónica, S.A. (TEF.MC) 8.43 -43.27 % Banco Santander, S.A. (SAN.MC) 6.44 -30.53 %   2003 ACS, Actividades de Construcción y Servicios, S.A. (ACS.MC) 12.9 26.22 % Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A. (BBVA.MC) 10.52 20.09 % Indra Sistemas, S.A. (IDR.MC) 10.17 56.94 % Telefónica, S.A. (TEF.MC) 11.51 36.54 % Red Eléctrica Corporación, S.A. (REE.MC) 3.25 34.85 % Endesa, Sociedad Anonima (ELE.MC) 15.25 36.77 % Repsol, S.A. (REP.MC) 15.46 22.7 % Acciona, S.A. (ANA.MC) 48.25 22.93 % Iberdrola, S.A. (IBE.MC) 3.92 17.37 % Banco Santander, S.A. (SAN.MC) 9.25 43.63 % Pharma Mar, S.A. (PHM.MC) 5.6 3.32 %   Por otro lado, la idea de Buy&Hold que planteas es interesante, el backtester no me ofrece la rentabilidad en Buy&Hold, pero me lo anoto para una futura mejora, y en cualquier caso, puede hacerse manualente. Te recomiendo que entres en el backtester de kauplusprofesional.com y tú mismo hagas las pruebas. Estudia la estrategia que quieras y cuando tengas los portofolios anuales, tan sólo tendrás que comparar el cierre del año fiscal de cada acción con el de la cotización actual, en una hoja de excel mismo. Saludos Francisco Jesús  
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13/07/17 09:11
Ha comentado en el artículo Lecciones de los más grandes (Irving Kahn)
Hola @Javiflo Excelente post. "Las acciones net-net eran fáciles de encontrar en los primeros días. Todo lo que tenía que hacer era revisar los informes anuales y los balances de las compañías. Traté de encontrar empresas que tuvieran activos confiables como efectivo, terrenos y propiedades reales. Entonces me aseguré de que no tenían demasiada deuda y tenían perspectivas decentes. Si estas acciones se negociaban por debajo de su capital circulante neto, entonces estaría interesado en comprarlos". Es interesante que Kahn se conformara con que el los NCAVPS/P > 0, cuando Graham proponía que fueran superiores a 150%. Verdad? Mola, tiene sentido... Digo que es interesante porque supongo que él ya vería lo restrictivo de la condición descrita por Graham, ¿no crees? De hecho, y siguiendo lo que dice, hoy por hoy las acciones que cumplirían la condición Net-Net (NCAVPS/P > 0%), en España, Italia, Francia, Alemania y Portugal son: Nombre Cotización Valor intrínseco Societe Francaise de Gestion et d'Investissement 1605.01 1578.58 Gévelot SA 187.15 281.34 CONDURIL 44.05 41.28 Grenobloise d'Electronique et d'Automatismes Société Anonyme 90 119.36 Precia SA 207 137.54 Compagnie Industrielle et Financière d'Entreprises SA 74.1 74.78 Velcan SA 11.45 14.86 Autostrade Meridionali S.p.A. 23.7 -9.52 Environnement S.A. 74.49 45.87 Groupe Capelli 41.4 -34.8 Groupe Serma Technologies SA 212 118.36 Shareholder Value Beteiligungen AG 120.5 0 Millet Innovation SA 24.92 0 Thermocompact S.A. 46.99 32.97 HELMA Eigenheimbau Aktiengesellschaft 42.4 -69.02 KROMI Logistik AG 12.94 4.79 Robertet SA Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 408 168.5 BAVARIA Industries Group AG 59.2 45.4 2G energy AG Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 21.7 12.65 DATA MODUL Aktiengesellschaft, Produktion und Vertrieb von elektronischen Systemen 77.5 34.79 Lacroix SA 22.26 24.91 Geratherm Medical AG Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 13.21 4.69 Gérard Perrier Industrie S.A. 47.45 32.21 Westag & Getalit AG 26.7 26.18 Bijou Brigitte modische Accessoires Aktiengesellschaft Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 57.24 52.54 Harvest S.A. 59.9 17.85 Sogeclair SA 48.15 31.73 Dom Security 61.11 57.91 DLSI 25.8 16.77 Advanced Vision Technology (A.V.T.) Ltd. 14.25 9.12 Manz AG Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 32.89 -8.93 Montebalito, S.A. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 2.37 0 Adocia SA 20.1 -0.8 Lafuma SA Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 25.5 4.75 Catering International & Services Société Anonyme Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 19.89 11.8 KHD Humboldt Wedag International AG 1.75 -4.51 Barón de Ley, S.A. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 115.5 0 Aures Technologies SA 29.6 14.91 Evolis SA 46.5 27.38 Altia Consultores, S.A. 16 11.39 Por otro lado, si seguimos el criterio original (NCAVPS/P > 150%), tendríamos sólo: Nombre Cotización Valor intrínseco Societe Francaise de Gestion et d'Investissement 1605.01 1578.58 Sólo una acción... Simplemente añadir que la compra sistemática de todas las acciones Net-Net (> 0) a primeros de cada año, y manteniéndolas un año, durante 15 años (con una Market Cap > 50m), hubiera generado los siguientes resultados: Rentabilidad Anual Media (CAGR): 14.35 % Volatilidad: 28.77 % Ratio Sharpe: 0.5 En fin, gracias por el post y por la oportunidad que nos has dado de leer cosas con sentido común. Saludos
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27/06/17 03:16
Ha comentado en el artículo Desmontando a Joel Greenblatt
Perdón Zwanatico, que no había visto el mensaje. Interactive Data Sí, es como tu dices. En tal caso habría que esperar a Septiembre para hacer la compra. Eso es lo que hace el backtester, pues éste sigue períodos fiscales y no naturales. El motivo es que sencillamente que yo uso dichos períodos, y de momento lo hemos programado así. En sucesivas actualización incluiremos otras posibilidades, como por ejemplo la posibilidad de elegir el número de acciones que tenga el portfolio de estudio, el uso de períodos naturales si así gusta al usuario y otras nuevas características (si se te ocurre alguna otra soy todo oídos. Gracias). No creo que tenga que ver con el riesgo de supervivencia sino, quizá (estoy sólo aventurando), con la programación previa. Muchos backtesters funcionan con pre-programación, se asumen ciertas condiciones de partida y a partir de ahí se montan las condiciones. En el de KAU se usan las siguientes condiciones de partida (que pueden ser distintas a las de Bloomberg): - Si no disponemos de información de ciertas acciones, éstas se excluyen del backtester (esto es así en la mayoría de backtesters, y a veces unos no tienen información de unas acciones; y otros, de otras). - Usamos dos criterios de orden, donde el segundo ordena el TOP100 que resulta del primero (algunos establecen el primer decile o quintile. - Portfolios equi-ponderados (en ocasiones vienen pre-programados VW) - Aplicamos filtros de incoherencia negativa cuando hablamos de orden (por ejemplo, si ponemos en el backtest que ordene por PER, y de menor a mayor, entonces los PER negativos estarían en cabeza, sin embargo limitamos la condición para que si seleccionamos PER -u otro que ateso esta singularidad, como el EV/EBIT, EV/EBIT, P/BV...-, entonces ordene de menor a mayor pero sólo cuando estos sean positivos). Creo que no me dejo nada, pero igual sí, ;). Con ello quería decirte que a veces estas condiciones de programación modifican el resultado de unos a otros backtesters. Lo que te recomiendo es que si usas el backtester de Bloomberg, entonces uses también el screener de Bloomberg, porque así uno y otro estarán alineados y podrás poner en práctica lo que estudies en el backtester. Saludos
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23/06/17 04:05
Ha comentado en el artículo Desmontando a Joel Greenblatt
Bueno y por último, por si te interesa, las acciones que hoy cumplen con las características mencionadas son las siguientes: Nombre Cotización Valor intrínseco Winmark Corporation 128 -10.46 Pixelworks, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 4.57 -0.31 Office Depot, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 5.51 4.39 InterDigital, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 81.05 69.56 Evercore Partners Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 71.9 72.48 Franklin Resources, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 44.34 47.15 Maui Land & Pineapple Company, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 20.1 5.48 ORION ENGINEERED CARBONS S.A R.L. 18.7 0 SPARK ENERGY, INC. 22.45 0 Cliffs Natural Resources Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 6.24 3.57 Hawaiian Holdings, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 46.9 20.37 Methode Electronics, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 40.1 31.37 F5 Networks, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 128.95 138.78 Kimball International, Inc. 16.02 10.92 Masimo Corporation 93.29 37.72 Nanometrics Incorporated Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 26.31 13.42 Dorchester Minerals, L.P. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 14.65 16.15 MALIBU BOATS, INC. 24.44 0 The Boeing Company Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 199.44 104.77 Lam Research Corporation Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 150.04 91.06 Pzena Investment Management, Inc 9.35 6.4 H&R Block, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 31.15 31.38 Applied Materials, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 43.34 22.35 MEDLEY MANAGEMENT INC. 6.05 0 Skyworks Solutions, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 103.25 61.15 Capella Education Company 86.5 52.39 Cohen & Steers, Inc. 40.8 21.19 Apollo Global Management, LLC 27.49 24.41 KLA-Tencor Corporation Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 96.67 51.95 Advanced Energy Industries, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 68.51 27.6 Lantheus Holdings 15.1 0 Medifast, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 41.3 25.3 Sturm, Ruger & Company, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 66.9 42.01 Expeditors International of Washington, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 54.8 32.18 Transportadora de Gas Del Sur S.A. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 16.56 5.41 Manhattan Associates, Inc. 47.68 22.22 Kimberly-Clark Corporation Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 131.75 50.41 The Toro Company Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 70.72 29.4 SEI Investments Co. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 52.82 31.86 Paychex, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 59.4 29.02 Copart, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 31.27 13.63 Red Hat, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 98.88 47.66 Automatic Data Processing, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 101.91 49.57 The Sherwin-Williams Company Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 354.75 154.68 Waters Corporation Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 184.89 82.83 Electronic Arts Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 112.62 32.99 Nutrisystem, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 51.85 13.14 OraSure Technologies, Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 15.29 4.03 National Research Corporation 47 36.08 Intuit Inc. Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 139.99 66.55 Colgate-Palmolive Company Accion que tiene una liquidez mínima recomendada 75.53 25.99 (Disculpa por la presentación, pero que es que le he dado directamente a copiar&pegar y se ha pegado así amontado...)
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23/06/17 03:56
Ha comentado en el artículo Desmontando a Joel Greenblatt
Mira a modo de ejemplo, Imagina que hoy es día 31 Dic del 2016 y pasamos el screen de la fórmula mejorada. Las acciones que saldrían (que no lo son, porque en realidad voy a pasar el radar hoy, vale. Es sólo un supuesto) deberíamos comprarlas no hoy sino cada una en su momento: (Ver imagen) Imagina también que la cartera que vas a formar es de 7 acciones, pues va y resulta que 6 de ellas (en este caso) las comprarías hoy (primeros de año) pero la última ni siquiera la habrías comprado aún, lo harías en Septiembre, y estará solapada con las del año que viene durante 9 meses del 2018. No sé si me explico ;)
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23/06/17 03:53
Ha comentado en el artículo Desmontando a Joel Greenblatt
Hola Zwanatico, Muchas gracias por tus palabras. Respecto de los períodos fiscales... Mira el caso es que creo que quizá la herramienta lleva a confusión y no está bien explicado. Las empresas publican sus cuentas de acuerdo a su período fiscal, y los screeners que encuentras por ahí no tienen en cuenta esta particularidad, quiero decir, no importa que una empresa publique sus cuentas en Mayo o Diciembre; cuando hagas un screen te saldrán las acciones que en ese momento cumplan con las características solicitadas, no importa cuando las empresas publicaran sus cuentas (de hecho porque usan datos TTM, y no tienen en cuenta si las empresas publicaron en una fecha o en otra. Es homogéneo, 12m back). Sin embargo un backtester no es lo mismo, bueno sí, sólo que imagina que el día 31 Diciembre de cada año pasamos un screen con las características seleccionadas. En ese caso, a principio de cada año tendríamos la lista de acciones que cumplen con esas características, no importa si esas empresas publicaron sus cuentas trimestrales o anuales, en ese momento o en otro. Ahora bien, ¿cuándo entra en juego el asunto de los períodos fiscales?, pues vendría a la hora de construir el portfolio: Según tu decías una alternativa es la de comprar el nº de acciones que consideres a principio de cada año (estamos presuponiendo rotación anual, pero ésta podría ser diferente) y las mantienes hasta el año que viene que hagas la rotación. Pero existe otra posibilidad y es que en vez de comprar ahora todas, lo que harías es comprar a principio de de año las que tienen un período fiscal de Dic a Dic, te esperas a Marzo para comprar las que tienen un período fiscal de Mar a Mar; lo mismo con las de Mayor, &c. Y todas las mantienes un año, de tal forma que las que compraste en Marzo del 2015, por ejemplo, las mantienes hasta Marzo 2016. Con esto vamos a construir el porfolio de manera progresiva, y al siguiente año las acciones que no vendas en Diciembre estarán solapadas con las que sí compras en Diciembre del año que viene, y así con el resto de períodos. Hacer ésto, especialmente en el mercado USA es mucho más rentable. Podrás comprobar que el backtester usa esta forma de contabilizar la rentabilidad. Cuando te metas en un portfolio de un año el que sea, y ves la rentabilidad o pérdida que ha tenido esa acción en particular, verás que no corresponde con la rentabilidad del año natural sino la rentabilidad que obtuvo en su año fiscal (por ejemplo, de Mar a Mar). El motivo de hacer esto, además de que es más rentable, en general, es que muchos estudios de investigación usan esta metodología. Uno de los más famosos, pero no el único, es el paper de Piotroski. Espero haberte ayudado
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23/06/17 03:37
Ha respondido al tema El fondo "buitre" británico Marshall-Wace, gana el 100% con la caida del Banco Popular
Mas allá del debate abierto, hay un paper que es bastante interesante al respecto, recomiendo su lectura: Arturo Bris IMD International; European Corporate Governance Institute (ECGI); Yale University - International Center for Finance William N. Goetzmann Yale School of Management - International Center for Finance; National Bureau of Economic Research (NBER) Ning Zhu China Academy of Financial Research (CAFR); Yale School of Management; University of California, Davis - Graduate School of Management Date Written: September 2004 Abstract We analyze cross-sectional and time series information from forty-six equity markets around the world, to consider whether short sales restrictions affect the efficiency of the market, and the distributional characteristics of returns to individual stock and market indices. We construct two measures of price efficiency that quantify the asymmetric response of individual stock returns to negative vs. positive information, and find that prices incorporate information faster in countries where short sales are allowed and practiced. This evidence is consistent with more efficient price discovery at the individual security level. A common conjecture by regulators is that short sales restrictions can reduce the relative severity of a market panic. We test this conjecture by examining the skewness of market returns. We find some evidence that in markets where short selling is either prohibited or not practices, market returns display significantly less negative skewness. However, at the individual stock level, short sales restrictions appear to make no difference.   Otro de Maria Hossain Sochim, que viene a resolver lo mismo (https://etd.auburn.edu/bitstream/handle/10415/4916/MS%20Thesis%20_Maria%20Sochi.pdf?sequence=2&isAllowed=y) de la universidad de Auburn, Alabama. Abstract: This study investigates the impact of an absence of short-selling practice on stock price efficiency in the Dhaka Stock Exchange (DSE). I estimate the sign and magnitude of runs ranging from one-day to twenty-day-long runs in daily returns of the benchmark index and twenty one most liquid stocks over the sample period. I also present a similar analysis for the Dow-Jones Industrial Average Index and thirty Dow-Jones stocks for a comparative purpose. In each case of DSE and Dow-Jones, I establish the statistical significance of the results from a Monte-Carlo Simulation which illustrates the random walk price behavior of stocks. I find that unlike Dow-Jones, the number of five-day and longer runs for negative returns in DSE is statistically significant and abnormally higher than their positive counterpart. The conclusion supports prior evidence that in a market where short-selling is not allowed, prices adjust slowly for negative information because the absence of short selling suppresses the action of pessimists and not the optimists.   La conclusión de ambos es que el mercado es más eficiente en aquellos mercados en los que los Short no están prohibidos.
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02/06/17 04:01
Ha respondido al tema Empresas con EV/Ebitda negativo, se abre la "Betda"
Hola arean32, gracias por tus palabras, es un placer escribir y compartir ideas sobre inversión aquí en Rankia. Un tema, te cuento, el screen que utilizo es el de kauplusprofesional.com -- Respecto de usar un Piotroski > 4, la verdad que no lo había testado, me fui a lo fácil digamos, a la teoría en bruto. Como ves no mejora la rentabilidad, queda en un 24,44% pero tanpoco baja la volatilidad en compensación, con lo que en tal caso me quedaría con el primer modelo, ¿no crees?   Por otro lado piensa que la volatilidad creo que viene motivada por lo restrictivo de la condición EV/EBITDA negativo. Si modificamos ésta y aceptamos como bueno un  EV/EBITDA < 7 y añadimos como filtro primero que las empresas tengan un alto   EBIT / (CapEx Neto - Activos Fijos Netos) = ROIC   , lo cuál tiene sentido pues vamos a usar como primer criterio aquel que determina que todas las acciones candidatas al menos sean muy rentables en términos del capital necesario para la marcha de la empresa (vamos a tender a usar empresas de alta calidad, que no sabremos a qué sebe esa calidad, pero sí sabremos que por un motivo u otro esas empresas atesoran esa ventaja), y como segundo criterio de ranking el Fscore; entonces, sí mejora la volatilidad. Parece que el universo de acciones se reduce a unas cuantas más estables: El resultado es que cae un pelín la rentbailidad pero a cambio de una sustancial rebaja de Volatilidad. Creo que el equilibrio compensa, anotándose un fantástico ratio Sharpe del 1,17. De hecho si te fijas casi todas las estrategias que pases primero por el filtro del ROIC, mejoran la volatilidad y en muchos casos también la rentabilidad; aunque en particular, en este caso, la causa de reducir la volatilidad es admitir EV/EBITDA < 7 y no tan restrictivos como los negativos.
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01/06/17 06:46
Ha respondido al tema Empresas con EV/Ebitda negativo, se abre la "Betda"
Dándole un poco más de vueltas a ésto se me ocurrió que si una empresa tiene EV/EBITDA negativo, pero queremos identificar cuáles de entre ellas tienen el EV negativo y el EBITDA positivo, obviamente mirando las cuentas podríamos hacerlo, pero supone un stock picking muy lento. Quizá si incluimos un F-Score alto con EV/EBITDA negativo en un screen, podemos dar con empresas de calidad que cumplan al menos 7 puntos en la clasificación de Piotrski y que además tengan el EV/EBITDA negativo. Además el modelo parece tener sentido: si hacemos un test de la estrategia teniendo en cuenta un market cap > 50m, y usando el TOP 20 de las acciones en cada porfolio equi-ponderado a lo largo de 15 de backtest, el resultado es una CAGR del 32,91% bruto (sin deducir costes)     Lo malo que como estraegia en sí, es demasiado volatil (de hecho  hay muy pocas acciones de media lo que hace que la media de los portfolios se componga de unas 8 accioens. Pero hay años en que sólo hay 3 ó 4. Demasiado concentrado), pero para estudiar la lista de acciones candidatas en detalle y encontrar entre ellas empresas interesantes sí parece tener sentido, pues muchas de ellas serán empresas de una calidad extraordinaria que por circunstancias, en este caso, probablemente favorables, se encuentran con EV/EBITDA negativos, lo que vendrá motivado en la mayoría de casos porque la Caja Neta sea positiva o por motivos que merezcan la pena dedicar cierto tiempo a indagar en ellos.   Las acciones que hoy (TTM) cumplirían estas condiciones son las siguientes (por si a alguien le interesa darle un vistazo a la lista de acciones candidatas) Resultados de la búsqueda (TTM) Países España Alemania Francia Italia Portugal Reino Unido EEUU Sectores Basic materials Capital goods Conglomerates Consumer cyclical Consumer non cyclical Energy Financial Healthcare Services Technology Transportation Utilities Orden Orden 1: Piotroski F-Score Condiciones Market Cap > 50000000 Piotroski F-Score > 6 EV/EBITDA < 0 Dirección Largo Nombre Cotización Valor intrínseco Two Harbors Investment Corp. 9.98 -7.79 Bolsas y Mercados Españoles, Sociedad Holding de Mercados y Sistemas Financieros, S.A. 32.15 4.17 500.com Limited 9.24 0 Italmobiliare S.p.A. 24.51 41.07 A10 Networks, Inc. 8.17 0 SandRidge Energy, Inc. 19.79 -248.23 Bridgepoint Education, Inc. 13.84 12.96 Autostrade Meridionali S.p.A. 25.75 -9.52 Leucadia National Corporation 24.39 13.4   Son muy pocas acciones pues el modelo es muy restrictivo como podréis suponer. Y si en el 2016 a principios 17 acciones componían el porfolio, en este momento  (no estamos a principios del 2017) sólo 9 compondrían el portfolio. Me recuerda ésto al modelo de Oppenheimer, en cuanto a la creación de los portfolios usando el NCAVPS/P Saludos
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31/05/17 09:36
Ha comentado en el artículo Tratando de mejorar, con un poquito de ingenio, a las 84 estrategias cuantitativas que propone la AAII
Hola Mdiego1979 de nuevo El backtest considera sólo porfolios anuales porque la base de datos cuenta con los datos financieros a cierre de cada año previo. Para poder considerar re-balanceos mensuales, necesitaríamos 180 meses de datos financieros por cada una de las acciones disponibles para testar 15 años, y de esos datos mensuales no disponemos, sino sólo los anuales. Que piensa ya de por sí es una base de datos gigante, imagina 20 años de estados financieros de todas las empresas y sus respectivos ratios por cada acción... enorme! El backtest a modo de ejemplo usa portfolios de 20 acciones, como puedes ver cuando picas en cada uno de los años que han comprometido el estudio. Dispones de las acciones que componían cada portfolio, año a año. De momento no se puede modificar, pero eso sí es algo que podría solicitar que programen, así que me apunto tu mejora: que el backtest pueda seleccionar el número de acciones que tendrá cada portfolio a voluntad del usuario. Me gusta Gracias ;)
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