Abro el presente hilo con la voluntad de tener un pequeño espacio en +D donde se comparta conocimiento relacionado con la inversión fundamental cuantitativa. Vaya por delante que hay numerosas entradas dispersas en diferentes hilos donde foreros con altísimo nivel nos comparten de manera altruista sus estudios y avances, pero creo que si podemos unir todo en un hilo podremos sacarle más jugo.
La idea del hilo no es otra que poder recoger cursos, charlas, libros, podcasts, papers, videos, tecnologías, orígenes de datos e incluso modelos personales en torno a la inversión fundamental cuantitativa.
Yo soy un auténtico novato en esto. No tengo ningún modelo diseñado (ni he empezado), pero sí tengo un marco mental trabajado en materia de inversión y mi interés por esta tipología de inversión se apoya en tres patas:
Fundamentales: Soy un convencido de la inversión por fundamentales, con criterio valor pero donde puedan identificarse drivers cuantitativos que catalicen dicho valor. Invertirmos en empresas, con todo el color que tiene esto.
Pequeños: Creo que los inversores particulares sí tenemos una ventaja en el hecho de ser pequeños y poder acceder a valores de menor capitalización, menos líquidos. Ojo, sabiendo lo que uno hace.
Escala: Para mí esto es el hecho que lo marca todo, y lo que me hace ver la inversión cuantitativa como algo diferencial para un particular. Podríamos decir que la inversión cuantitativa deja al lado las emociones, es más fría y racional, pero en mi caso creo que ese no es el diferencial que me aporta (que ya es mucho). El principal diferencial que creo que me aportaría poder tener modelos propios es la escalabilidad. Si uno quiere ser un inversor particular por fundamentales tiene la opción de ponerse manos a la obra con una empresa, y después otra, y después otra, y después otra. Y puede que pasen 10 iteraciones hasta que una merezca la pena para profundizar más en ella. Hay que tener un procedimiento que te permita descartar rápido y que economice el tiempo. ¿Qué veo yo en diseñar modelos cuantitativos fundamentales? Escala. Por suerte o por desgracia soy ingeniero y tiendo a “productivizar” procesos. Si dispusiera de modelos que cuando corren me hacen un cribado fundamental y estadístico de los 10 últimos años de estados financieros de una compañía, es como si tuviera un equipo de analistas trabajando para mí (sé que no es lo mismo y me merecen el máximo de los respetos los analistas, quédense con la melodía y no con la letra).
Estoy estudiando un Máster en Finanzas y me gustaría destinar el tiempo del TFM a estudiar a más detalle la inversión cuantitativa por fundamentales de empresas. Con el foco puesto en poder desarrollar modelos y “soñar” con tener mi fábrica de analistas. Sé que es un objetivo ambicioso, pero ese es el reto.
Para todo ello, amigos, este hilo. En la medida que sea posible, iré ordenando el material compartido en este primer mensaje para facilitar su acceso.
Cliff Asness, John Liew, Lasse Heje Pedersen, and Ashwin Thapar, Deep Value: SSRN-id3076181.pdf (2,5 MB)
Kent Daniel and Tobias Moskowitz, Momentum Crashes: MomentumCrashes.pdf (1,7 MB)
Joseph Piotroski, Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to
Separate Winners from Losers: PiotroskiPaper.pdf (856,4 KB)
Academicos, gestoras y blogs americanos de interés:
Tiene pinta de ser interesante a tenor de las críticas recibidas y de quienes las hacen:
“Systematic momentum investing, as opposed to its complementary cousin value, has not gotten the investor attention it deserves. Wes and Jack fix this problem. Anyone interested in systematic investing should read this book and add more tools to their repertoire.” - Cliff Asness, Managing and Founding Principal of AQR Capital Management
“Most investors would assume the ‘premiere anomaly’ is value, when in fact it is momentum. Let Wes and Jack take you through a MBA course on momentum that will have you saying by the end - ‘the trend is your friend.’” -Meb Faber, CIO of Cambria Investment Management
“Wes and Jack have looked under every rock for an edge and they’ve found it with momentum. Momentum is the `premier anomaly’, so no surprise this is their best book yet. Buy it and read it.” -Adam Butler, CEO of ReSolve Asset Management
Hola @albertolari,
felicitarle por la excelente iniciativa! Parece que no soy el único friki al que le interesan estas cosas!
Le respondo aquí sobre la cuestión del otro hilo. En coursera terminé el primer curso de EDHC sobre análisis de cartera utilizando python, pero no hice todas las prácticas por que tocaba muchos palos en los que personalmente no estoy interesado, la calidad es excepcional y muy fácil de seguir, aunque requiere tesón no dormirse con tanto vídeo ( nada nuevo bajo el sol ).
Si no está familiarizado con python a un nivel básico, es mejor que haga un curso de introducción, creo que el instructor ofrecía contenido extra para esto, aunque tampoco se utilizan técnicas avanzadas la sintaxis y demás le puede sonar a chino. También se hace uso intensivo de ciertas librerías, como pandas o numpy que son indispensables para hacer los cálculos con matrices y demás, pero en este caso explica en el curso mismo sus funcionalidades.
Respecto a los dos cursos de la misma empresa sobre los que pregunta y que hay sobre machine learning ( el inicial y el avanzado ) los ojee y me parece que tienen una pinta estupenda, imagino que le hará falta también una base mínima del lenguaje y si siguen el mismo formato que el de análisis de cartera seguro que son todo un acierto. La razón de no haberlos realizado, es por que ahora mismo estoy intentando leer libros que consoliden un poco más mis conocimientos básicos y estoy un poco obsesionado con las regresiones lineales de los modelos de precios de activos, como les afecta la creación de sus carteras modelo, en qué mercados funcionan y donde no, por qué, los fundamentos de los factores y comparar sus resultados respecto a un análisis de características de cartera y características de activos, pero lo tengo en cola.
No conseguiré nada, pero bueno, algo aprenderé, mi objetivo de momento y solamente por jugar, sería intentar formar carteras virtuales de ETFs o fondos indexados que batan a los de gestión activa copiando sus características de riesgo y factores. También he hecho alguna regresión lineal utilizando datos básicos, como la evolución de estrellas morningstar y demás, pero el reto es importante para utilizar algunas métricas debido a la falta de datos o la necesidad de dedicar mucho tiempo a tareas tediosas como comprobar su coherencia.
De alphaarquitect voy leyendo todo su blog poco a poco, incluidos sus libros que creo que alguno habéis mencionado, también del blog de AQR, al igual que sus papers. También sigo noticias de Dimensional Funds y la gestión que hacen de sus fondos y los filtros y técnicas que utilizan en ellos.
Ahora mismo estoy leyendo este libro de Andrew Ang:
Poco puedo aportar más allá de lo que ya han comentado sobre leer los papers que publican AQR y Alpha Architect, que suelen ser francamente interesantes. Philosophical economics también tiene alguna cosa que vale la pena: http://www.philosophicaleconomics.com/2016/01/movingaverage/
Ahora que menciona a Larry Swedroe, del que también sigo sus artículos en varios sitios ( en twitter suele publicar sus nuevos artículos ) y que conocí gracias a su review del libro “your complete guide to factor investing”, recomiendo los comentarios en el foro de Bogleheads USA de los artículos de Larry Swedroe, donde él mismo posteaba respondiendo sobre las críticas que se le hacían hasta hace un tiempo ( se cansó de los insultos y ataques personales ) que los usuarios que tienen cierto nivel por esos lares le planteaban acerca de una cartera indexada al mundo vs factorial. De hecho sigue respondiendo mensajes privados pero ya no postea.
La lectura de este paper de Meb Faber tampoco te deja indiferente, para mí uno de los mejores junto con el de Cliff Asness: TAA-MebFaber.pdf (999,1 KB)
Me encanta el podcast de Faber, lleva invitados de calidad y explica cuestiones complejas con sencillez. Dicho esto y quizás puedo estar equivocado… A mi su paper original de TAA ( creo que este es un update del mismo ) no me gustó nada, le faltaba rigurosidad y era backstesting puro y duro ( este no lo he leído, parece un update ). De hecho posteriormente se analizó ese paper y se llegó a la conclusión de que los resultados de performance no se sostenían y que en un escenario real, lo que podía ofrecer seguramente era protección a grandes drawdowns, pero muy posiblemente a costa de menores rendimientos… Sin querer ser injusto, por que es muy difícil valorar los rendimientos sin tener en cuenta el objetivo de una estrategia y contemplando ciclos completos, creo que administró el ETF GTAA con bastante poca fortuna durante 4 años, aunque hay quien dice que no implementó su propia estrategia. ¿Aunque por qué poner ese ticker si luego no implementas tu propia estrategia? A saber.
Siempre es difícil escoger un benchmark, pero el ETF VSCGX creo que tiene entorno a 30-40% de acciones. No he analizado su trayectoria en Cambria.
Dicho esto, me consta que hay mucha gente usando filtros macro y técnicas tendenciales que parecen interesantes y supongo que @Fabala y otros saben muchísimo más de estos temas. En resumen, sin haber profundizado lo suficiente para hacer una crítica real y justa, en la implementación de lo académico es donde empieza “the real game”, por ejemplo en el caso de DF y su fondo de small caps value, que siempre se pone de ejemplo de implementaciones de factores bien hecho, en realidad se benefician de montón de técnicas de optimización de costes, momentum, etc.
Muchas gracias @AlanTuring por el reporte de los cursos y el resto de referencias que nos comparte.
Al respecto de los cursos, la verdad es que tienen muy buena pinta. Ahora no les puedo hincar el diente ya que estoy con el máster a pleno rendimiento, el trabajo diario de lunes a viernes y la familia. Me paso el día haciendo equilibrios con mis horarios para sacar huecos para todo. Hay que ir sin prisa pero sin pausa y disfrutando el camino.
Pues suenan interesantes esas regresiones y estudios que está haciendo, la verdad. Por aquí seguro que estaremos encantados de leerlo y compartir impresiones. Aunque lo vea algo desconectado con respecto a cómo valorar una empresa, creáme que al final todo se une. Así, en plan burdo, para valorar una empresa podemos usar el Descuento de Flujos de Caja que no es otra cosa que traer a presente el valor de los flujos futuros que generará la empresa descontándolo a una tasa. Para calcular la tasa de descuento se usa un palabrejo muy feo que se llama WACC (coste ponderado del capital) que incorpora el coste del Equity y que a su vez para calcularlo desde el plano académico a través del CAPM hay que obtener otro palabrejo que se llama Beta que seguro le suena y… voilá! Para obtenerlo ahí se utilizan regresiones
Como ve no es usted el único friki en la sala
Muy interesante el libro que nos comparte, muchas gracias. Esta tarde noche voy a intentar recopilar un poco toda la info que ha ido saliendo y poniéndola en el primer mensaje ordenada para que la tengamos a mano.
Seguro que poco a poco vamos avanzando todos a una, mejorando nuestro conocimiento y disfrutando el camino.
Muchas gracias @Cygnus por pasarse por la sala y dejarnos estos contenidos, los ordeno esta noche en el primer post para tenerlo a mano. Cuánto que leer, gracias!
He editado el primer mensaje con una pequeña recapitulación de libros, papers académicos, inversores de referencia y demás material que me ha parecido interesante para seguir profundizando en esta temática de la inversión fundamental cuantitativa. Mucho value y momentum.
Verán que son lecturas académicas. Si alguien se anima a compartirnos cosas más prácticas como: Lenguajes de programación, tecnología, fuentes de datos para obtener estados financieros, etc. sería fantástivo. Vamos, una visión práctica de la teoría.
A las betas, el CAPM y la volatilidad las carga el diablo
Muchas veces se emplea un gran esfuerzo por modelizar con métodos científicos algo que es completamente variable e impredecible: El comportamiento humano.
Cuando los defensores a ultranza de toda esa estructura se dan cuenta de que ha fallado en un caso concreto dicen que se ha producido una “anomalía” y se quedan tan anchos. De esa forma el modelo sigue siendo válido y se sigue enseñando a las generaciones venideras
Así es. Creo que fue Warren Buffett el que dijo en una reunión de accionistas de Berkshire Hathaway “la mitad de los presentes no saben qué es la beta, y a la otra mitad no le importa”
A saber.
