LA MANERA MÁS SENCILLA DE SELECCIONAR ACCIONES GANGA (VII)

by in Cultura Financiera, Finanzas, Principios de Inversión 21 abril 2021

LA MANERA MÁS SENCILLA DE SELECCIONAR ACCIONES GANGA (VII)

En relación al test realizado por Carlisle y Gray en Quantitative Value. A Practioner’s Guide to Automating Intelligent Investment and Eliminating Behavioral Errors, visto en la entrega anterior, debemos indagar en las condiciones en las cuales se efectuó y examinar sus limitaciones antes de valorar si es posible reproducir la estrategia de Graham en un entorno limitado, como el mercado continuo español. En todo estudio o test corremos el peligro de caer en el data mining, es decir, la práctica de analizar grandes cantidades de datos para encontrar relaciones entre series de ellos que en realidad son meras coincidencias que se producen durante el período analizado.

El uso de estadísticas para generar estrategias de inversión puede resultar peligroso. El riesgo de un inversor cuantitativo que descubre una relación aparentemente fuerte entre un factor y los resultados posteriores es que tal relación no sea real sino un falso positivo encontrado a través del data mining. Es posible, dado un tamaño suficientemente grande de datos, encontrar relaciones entre variables que son simplemente resultado del azar. El desafío para el inversor cuantitativo es separar estas relaciones falsas de los predictores genuinos.

En relación al test practicado por Carlisle y Gray cabe señalar lo siguiente:

  1. El marco temporal es muy amplio pues empieza donde lo dejó Graham, en 1976, pero termina en 2011 (el libro se publicó a principios de 2013). Debemos tener en cuenta que el período 2009-2020 es uno de los más largos durante los cuales el growth ha batido al value de la mano de la gran capitalización y que todavía no ha terminado. No obstante, no disponemos de más datos sobre la performance probable de la estrategia de Graham más allá de 2011.
  2. El universo de acciones evaluadas en el test se refiere al mercado norteamericano. No sabemos si los resultados serían igual de buenos en otros mercados. Podemos presumir que una estrategia de inversión coherente habría de producir resultados satisfactorios en cualquier mercado de acciones. Los test realizados, por ejemplo, sobre la implementación de la magic formula de Joel Greenblatt han demostrado que esta tiene validez universal. No obstante, hay diferencias según donde se implemente y, como cualquier otra estrategia de inversión, puede estar sometida a largos períodos de underperformance.
  3. Carlisle y Gray han establecido un punto de corte respecto de la capitalización de las acciones para evitar que acciones muy ilíquidas, difíciles de comprar y vender, distorsionen el resultado. “Para evitar el sesgo de la pequeña capitalización, utilizamos una regla de corte de la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE) que excluye el 40% más pequeño de las acciones por capitalización de mercado. Incluimos en nuestro estudio solo acciones ordinarias que tienen una capitalización de mercado mayor que el percentil 40 de todas las acciones de la Bolsa de Nueva York en un momento dado.” Por ejemplo, al terminar en 2011 el test ese corte estaba en los 1.400 millones de dólares. Aunque esta medida es prudente no está exenta de inconvenientes pues cabe preguntarse si ese tamaño no excluiría a muchas empresas que tienen una liquidez adecuada o que, por lo menos, la tienen para el pequeño inversor. No es de extrañar que en 2004 sólo pudieran encontrar una acción que cumpliera los requisitos de Graham. En el mercado continuo español, sin ir más lejos, cotizan muchas empresas por debajo de los 1.000 millones de euros, pero que son perfectamente negociables.

LA MANERA MÁS SENCILLA DE SELECCIONAR ACCIONES GANGA (VII)

Para obtener una perspectiva mejor de los criterios y precauciones seguidos por Carlisle y Gray nos remitimos al capítulo 10 de Quantitative Value, donde se tratan de los problemas relativos al back testing y de los criterios que ellos han seguido en sus pruebas, no sólo de la estrategia de Graham sino también de otras estrategias como la de Joel Greenblatt. Cabe destacar que el test de Carlisle y Gray nos ha parecido muy serio y duro. Las carteras, por ejemplo, no eran equiponderadas sino ponderadas por capitalización para hacer más fiable la comparación con el SP500 y eliminar el sobrepeso de empresas más pequeñas en relación a las más grandes.

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Aparte de los tres puntos mencionados cabría preguntarse, evidentemente, por el más importante, el que se refiere específicamente a los criterios de selección de acciones, esto es, la ratio equity-to-assets y el PER.

El primer parámetro es el más fácil de calcular. No obstante, requiere también de puntualizaciones. Recordemos, además, que se podía combinar con una current ratio de 2. En todo caso, para cada empresa de un mercado limitado y que podamos controlar medianamente bien, como el español, el criterio del equity-to-assets ejercería de corte porque muy pocas compañías lo pasarán.

El segundo criterio, el PER, sería el más controvertido habida cuenta del descrédito actual del mismo y de cómo llegar a él, pues habría de recurrirse al beneficio contable, con todos los problemas que ello supone. La solución sería, por tanto, casuística. Lo cierto es que en base al primer criterio se puede establecer la lista de acciones invertibles y a seguir mientras que, en relación al segundo criterio, el PER, habría que atender a la evolución del precio. Por lo menos durante seis meses, pues es posible utilizar no sólo los resultados anuales sino también los semestrales, también auditados.

Como este asunto parece complicado lo mejor será que lo veamos con casos prácticos extraídos de las empresas de nuestro mercado continuo al hilo de la publicación de los resultados correspondientes al ejercicio 2020. A tal tarea, dedicaremos los próximos capítulos de esta saga: a construir una cartera de acciones, limitándonos a lo que nos ofrece el mercado continuo español, siguiendo la estrategia de Graham.

@mellizonomics & @quietinvestment

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