Buenas noches de sábado y deseo que estén todos bien,
Tras bastante tiempo sin escribir ni intervenir en el foro me atrevo a hacerlo para mostrar un trabajo, aún no concluido, que me ha llevado muchos meses por si puede ser de interés y/o ayuda para otros foreros. Y además rogando me lo critiquen, lo más constructivamente que les sea posible, por si se pudiera mejorar.
Algunos inversores sólo se centran en Fondos de Inversión. Otros en ETFs. Otros prefieren invertir directamente en acciones. Y hasta algunos se atreven con futuros y opciones. Otros, creo que no muchos, pero puedo estar perfectamente equivocado, son, podríamos decir, más sofisticados y siguen multi-estrategias que combinan de la manera, a su criterio, más idónea las diferentes posibilidades mencionadas.
Dejo aquí de lado las multi-estrategias y en esta nota sólo hablaré de acciones de empresas y de un particular método que me he creado para analizarlas cuantitativamente. Declaro que soy consciente de mis numerosas lagunas, contables, estadísticas y de todo orden, para analizar en profundidad una empresa, como sí saben hacerlo otros eminentes foreros. Y tampoco dispongo del toque necesario para realizar análisis cualitativos de calidad, por lo que debo conformarme con reunir montones de datos de múltiples empresas e intentar encontrar las que me ofrezcan el mayor margen de seguridad o tranquilidad probabilística a futuro, siendo conocedor que el mirarlas con datos a pasado y a presente tampoco es garantía de futuro. Pero es lo que hay, y ahí añado otra pócima que es la diversificación, por si me equivoco mucho en algunas empresas, intentar al menos salvar los muebles del conjunto.
Así pues, con el fin de seleccionar empresas que me aporten el mayor Factor de Confianza, éste es un método que me he creado, del que -si es posible- insisto desearía recibir críticas para mejorarlo con otras visiones y opiniones.
La idea original del Scoring la tomé de esta web: https://www.dripinvesting.org/tools/tools.asp donde las puntuaciones usadas por el autor están totalmente enfocadas a empresas “dividenderas”, lo cual es estupendo, pero demasiado encasillado para mi gusto. Reflexionando sobre ello, se me ocurrió intentar trabajar un marco más amplio, que fuera aplicable no sólo a empresas con reparto de dividendos, sino a todas las que yo mismo tenía en radar.
Dicho de otra manera, si sólo consideraba a las empresas que repartieran “bastante” dividendo “creciente” desde hacía “bastantes años” (lo que podría ser la esencia del criterio DGI (dividend growth investor) y de las clasificaciones Dividend Kings, Aristocrats, Champions, Contenders, Challengers, etc, etc,…) ¿No me podría estar perdiendo algo por el camino…? ¿Podría equivocadamente priorizar una empresa que repartiera dividendo respecto otra que no lo hiciera, pero que dedicara reiteradamente sus beneficios a seguir haciéndolos crecer de forma sostenida en el futuro? ¿Cómo intentar evaluar o puntuar a todo tipo de empresas, no sólo por su dividendo, sino también por la salud de su balance y cuenta de resultados, por sus tasas de crecimiento, por la sostenibilidad de esas tasas, por su “foso”, por su valor fundamental, por detectar si su incremento de rentabilidad lo es con mayor aumento de activos o sin ellos, etc, etc, …?
¿Y cómo hacerlo de una forma “cuantitativa” global que me alejara de sesgos u opiniones? Tarea compleja, en principio, o, más que compleja, bastante larga.
Empecé por analizar todos los criterios de evaluación que disponía. Básicamente en 3 webs o servicios. Morningstar, GuruFocus y Yahoo Finance. De esta última básicamente el dato que me interesaba era el PEG Ratio 5yr. Expected, puesto que no aparecía en las otras dos y el Short Ratio. En números redondos, cuatro quintas partes de los datos que mostraré en el Excel a continuación se obtienen de Gurufocus y una quinta parte de Morningstar. En la práctica, podrían ser perfectamente al revés, pero como inicié el Excel partiendo de los datos de Gurufocus, éste es el motivo por el que contribuye con mayor cantidad de datos.
He de comentar que Yahoo Finance es de acceso libre y gratuito, mientras que Morningstar y Gurufocus son de pago, con una cuota anual asequible.
Pues bien, ya tenemos la primera parte, que son los datos que introduciremos en el Excel (** envíenme por favor un privado con su email y se lo hago llegar**), y lucen como se verá a continuación con un ejemplo de UI Ubiquity Inc., donde (de entrada, ya digo que son muchos los datos analizados) :
- Los datos en celdas verdes son los obtenidos de las 3 fuentes antes mencionadas.
- Las celdas de colorines contiguas a las celdas verdes es la puntuación o Scoring que le he asignado a cada dato. Es un valor constante.
Los colorines de estas celdas identifican si es un criterio fundamental, value, dividendo, growth, eficiencia o retorno. La suma y ponderación de los mismos aparece en el grupo de casillas resumen de la derecha del todo y aproximadamente es en base 100, aunque en la práctica se desvía entre 90 y x y 105, en función de que algunos criterios se puedan o no aplicar a la empresa en cuestión. - A la derecha de las celdas de colorines vemos los puntos concretos (PUNTS) que se aplican a cada puntuación anterior. Estos puntos son variables. Cuanto mejor sea el dato (de la celda verde) más serán los puntos asignados y viceversa.
Entrando en las correspondientes celdas del Excel se puede verificar la formulación de esta asignación. - Multiplicando el Scoring de las celdas de colorines del apartado b), por los puntos del apartado c) obtendremos una suma total, que la ponemos en base 10, y es el concepto de abajo a la derecha con título “Total en Base 10 CONFIDENCE FACTOR AMPLIAT” (nota: como ésta es ya mi 3ª versión, parte de la misma es el concepto “Total CONFIDENCE FACTOR (a partir inicial MODIF POND!!!)” que era la 2ª versión, y lo hago así para no reformularlo todo. Confío se me perdone).
Mi pretendida ilusión es que este “Total en Base 10 CONFIDENCE FACTOR AMPLIAT” proporcione una idea comparativa de la solidez global de una empresa versus otras. - A continuación, y de forma similar, calculamos el “JUST GROWTH+EFI+RTUN MIN 30 TO SPECULATE” que sólo contempla datos y puntuaciones de los criterios Growth, Eficiencia y Retorno.
- Y a continuación, finalmente, obtengo un Scoring “COMBO” que hace una suma ponderada de los dos conceptos inmediatamente anteriores. Dos tercios para “Total en Base 10 CONFIDENCE FACTOR AMPLIAT” y un tercio para “JUST GROWTH+EFI+RTUN MIN 30 TO SPECULATE”.
Confío haberme explicado (y pido excusas por mezclar diferentes idiomas en mis Excels).
Una vez disponemos de los datos a computar, necesitaremos también la base de datos que los nutra. No me extiendo en este punto, pues la exposición se alargaría mucho y tampoco es el objetivo ahora.
Sintetizo explicando que deseo crear una base de datos que se actualice trimestralmente. En Gurufocus y Morningstar disponía inicialmente de unas 1000 empresas, que han pasado a 1570 en estos momentos. La cifra irá creciendo, conforme vaya añadiendo empresas de diversas fuentes que pueda ir leyendo. Por el momento todas las empresas son cotizadas en los mercados USA y Europa, aunque posiblemente en próximas revisiones trimestrales vaya incorporando otros orígenes, Japón, etc…
En una primera versión de la hoja Excel explicada arriba, los datos de las casillas verdes los nutría manualmente yendo a buscarlos a cada web y tecleando uno a uno (trabajo de chinos… y susceptible de errores).
En una segunda versión de la misma hoja Excel estoy consiguiendo que esos datos los lea directamente de la base de datos en proceso de creación y crecimiento.
Para posteriormente crear tablas comparativas donde se puedan contrastar los Scoring de todas las 1570 empresas de la base de datos (o las que sean a futuro). Y se puedan también filtrar por los conceptos que desee, a fin de seleccionar las mejores empresas, dando por supuesto a priori que mis criterios de puntuación sean suficientemente correctos.
La idea es invertir trimestralmente en las 100 empresas (aquí entra lo de la diversificación) con mejor puntuación y mismo importe cada una. Algo así como si fuera un ETF EqualWeighted.
La base de datos con los ídem actualizados de Gurufocus, Morninstar y Yahoo se alimentaría trimestralmente y así dispondría de todos los datos a comparar para las 1570 empresas (o 2000 o 3000 según fuera creciendo la bbdd de empresas). A partir de ahí se seleccionarían las 100 empresas con mejor puntuación. La realidad probablemente (por lo visto en pruebas hasta ahora) será que de las 100, unas 60 o 70 o 80 repetirán, por lo que solo se renovarían trimestralmente aprox 25%. En principio, cada compra de empresa iría acompañada de un stop loss del 8%. O como alternativa sin el stop loss y esperar al trimestre siguiente para ver si sigue o sale de la selección de las 100 trimestrales. Otra alternativa (ya sé que muy criticable para muchos) sería cubrir cartera vendiendo futuros si cayesen bastante las bolsas, como sucedió en el 4º trimestre 2018 o 1º 2020.
Las 100 empresas seleccionadas se intentaría que tuvieran también una adecuada diversificación sectorial y de tamaño de empresa.
Aprovecho para mostrar un par de ejemplos de dos de las mejores empresas en la selección, MED y TROW (así también pueden ver cómo en el Excel cambian los datos y las puntuaciones respecto al anterior Ubiquity):
Y también muestro a continuación 2 ejemplos de empresas (PLTR y PTON) que han estado en algunos fondos de moda o ETF “cañeros” o tipo Growth, pero que los resultados del Excel EMHO no aconsejaban demasiado el estar invertido en ellas:
Nota: Los datos que figuran en estos Excels corresponden a la actualización en la bbdd que efectué a mediados de Abril.
De la base de datos y las empresas seleccionadas seguro que podremos extendernos en otra ocasión, cuando ya esté más avanzado, y, si merece su interés. me comprometo a publicar posteriormente el listado trimestral de las 100 empresas escogidas, pero ahora lo más importante es la mejora del modelo, por lo que será muy bienvenido el recibir críticas al método de puntuación expuesto, con el objetivo de optimizarlo todo lo posible.
Obviamente si alguien encuentra suficientemente interesante mi modelo, y ya que estoy compartiendo el Excel libremente, con una simple muestra de agradecimiento o un me gusta me daré por muy satisfecho. Y más aún si sirve de ayuda para alguien.
Obviamente ningún modelo (y menos los míos 
) será el santo grial de nada, ni el adivino del futuro. Pero si se consigue que el modelo y su método de puntuación tenga bastante solidez, al menos ayudará a invertir con una pequeña dosis de mayor tranquilidad, dentro de la incertidumbre que de por sí ya tiene la renta variable.
Con toda la humildad que siempre debe conllevar cualquier inversión, pues el mercado es soberano y nos baja rápidamente de cualquier pedestal, el invertir en empresas sólidas y de calidad quizás nos ayude a maniobrar en la zozobra. Ése es el objetivo (desearía que no vano) de este modelo, intentar discernir las mejores empresas sólidas y de calidad en el presente que tengan una probabilidad estadística lo más elevada posible de seguir haciéndolo bastante bien a futuro.
Quedo sinceramente a la espera de comentarios que puedan ayudar a mejorar el modelo expuesto en este Excel.
Atentos Saludos.
P.D.: Si alguien dispone de alguna fuente de datos (web, suscripción,…) que sea mejor y única en lugar de 3 (a), disponga de todos los datos mencionados (b!), de empresas de todo el mundo (c ) y más fácil tanto para dar altas de empresas (ahora debo hacerlo en las 3 GF, MS y YH), como para después volcarlas a Excel (d) y se aviene a compartir la fuente también le estaría muy agradecido.
Directamente he desechado Bloomberg profesional por su alto coste y porque descargar a Excel tanta cantidad de datos de tantas empresas te deja seco para el resto del mes. Creo que Reuters puede ser parecido, pero no lo sé.
ya 2027 en estos momentos!
