análisis cuantitativo, Piotroski, Tutoriales.

Sobre el profesor Joseph Piotroski se han escrito muchas cosas. En realidad no haría falta explicar mucho sobre su modelo de inversión, ya que mucha gente ha escrito sobre él y es tan simple como efectivo con lo que una simple explicación de dos líneas cubriría el 95% de lo que ya se sabe de este excepcional inversor.

Profesor de contabilidad en la Universidad de Stanford e inversor, que allá por el año 2000 publicó un estudio de investigación cuantitativa aplicada llamado Inversión en Valor Utilización de Información Histórica en los Estados Financieros para Distinguir entre Ganadores y Perdedores, y en el que establece un método objetivo para valorar empresas y separar las buenas de las malas empresas en las que invertir.

Su propuesta nace de la necesidad de mejorar el que hasta entonces había sido un ratio tomado en demasiada consideración por los Value Investors, y del que se sabía sin embargo que conseguía batir al mercado en plazos muy largos, pero que en períodos más cortos podía comportarse incluso mucho peor que el mercado en general, era el Price /Book Value.

P/BV. Leer definición, interpretación y usos del Price/Book Value

P/BV (Price to Book Value or Price to Book Ratio). Definición

Dicho ésto, Joseph Pitroski estableció un método clasificación de empresas basado en 9 factores que permitía separar de forma fácil aquellas empresas que el llamaba ganadoras de aquellas otras que deberías desestimar. Además el método era, como decía antes, muy simple:

Fórmula F-Score Piotroski

puntuación-piotroski-fórmula

Parece una fórmula compleja, pero no, mirar consiste simplemente en comprobar si las empresas cumplen satisfactoriamente las siguientes condiciones en sus estados financieros. Si las empresas en cuestión cumplen una condición en particular se le dará una puntuación de 1, sino la cumple, se le dará una puntuación de 0. Una vez comprobadas todas las condiciones, se le asigna la puntuación conseguida, que podrá ir de 0 a 9 puntos.

El profesor Piotroski decía que una empresa será “ganadora” si tiene una puntuación total de 8 ó 9 en el F-Score Ratio

Indicadores de rentabilidad:

  • ROA positivo en este año (SI = 1, NO = 0)
  • Cash-flow operativo positivo este año (SI = 1, NO = 0)
  • ROA más elevado que el año pasado (SI = 1, NO = 0)
  • Cash-flow operativo mejor que el beneficio neto (SI = 1, NO = 0)

Indicadores de rendimiento financiero:

  • La deuda l/p debe ser menor este año que en el año pasado (SI = 1, NO = 0)
  • El Current ratio debe ser mayor que el año pasado (SI = 1, NO = 0)
  • No han salido nuevas acciones al público, sin ampliaciones de capital (SI = 1, NO = 0)

Indicadores de eficiencia operativa:

  • El margen bruto mayor que el año pasado (SI = 1, NO = 0)
  • La rotación de activos debe ser mayor que la del año pasado (SI = 1, NO = 0)

En realidad como hemos visto es muy simple y sorprendentemente efectivo, por cierto. Tiene sentido, pues la mayoría de los inversores profesionales, como ya he dicho en muchas ocasiones, no hacen sino que aplicar el sentido común.

La escala de puntos del profesor Piotroski ayudará a un inversor iniciado en análisis fundamental a valorar adecuadamente las empresas en las que invertir, y además, hoy por hoy, gracias a las nuevas formas de procesar la información, puedes consultar el F-Score de Piotroski en cuestión de segundos, por ejemplo en KAU+Pro, en la sección de análisis de acciones.

Ahora bien, lo que en general no se explica en los artículos (por esa mala costumbre que hay en la red de “copiar-rescribir-pegar”) es que el modelo de

Es decir el profesor pretendía mejorar o eliminar las carencias del ratio Value por excelencia, el P/BV. Y su modelo trata de hacer eso.

El modelo del profesor demuestra que una estrategia de análisis simple basada en contabilidad fundamental, cuando es aplicada a un portfolio de bajos Price/Book Value, puede mejorar considerablemente los retornos que obtenga un inversor. Aunque su estudio no tiene el propósito de encontrar un óptimo set de ratios para evaluar el comportamiento de compañías objetivo, el resultado demuestra que los inversores pueden usar información histórica relevante para eliminar acciones que tengan pobres previsiones a partir de un portfolio genérico de bajos Price/Book Value. Además haciendo ésto, la rentabilidad del portfolio basado en bajos Precios/Book Value puede mejorar en hasta un 7,5% anual medio en los años que van del 1976 al 1996, descartando de los portfolios de Low P/BV aquellas acciones con F-Score de 7 o inferior.

Hasta aquí es de lo que en general la gente habla sobre Piotroski, y lo hace comúnmente equivocando el concepto, obviando la conexión entre el Price/Book Value y el F-Score, centrando toda su comunicación en el uso del ratio de forma aislada.

Se acepta en cualquier caso, ya que en numerosos estudios posteriores se ha testado el F-Score de muchas formas y ciertamente mejora en todos los escenarios no sólo al Price / Book Value, sino prácticamente a todos los ratios o métricas de valoración; o como se hace en general, funciona excepcionalmente bien cuando se aplica de forma aislada (sin combinarlo con ningún otro). Pero lo cortés no quita lo valiente y si se habla del profesor, debe hacerse con propiedad.

Otra perspectiva de este mismo trabajo la podéis encontrar en el siguiente artículo que os adjunto,

Backtesting estrategia fórmula KAU & Piotroski F-Score

 

Pero Piotroski en realidad proponía estrategias de Long/Short

Lo que tampoco se comenta habitualmente es que el estudio del profesor Piotroski no se queda ahí, va más allá, y entra en el terreno de la inversión Long/Short (nuevamente, como la mayoría de los inversores de éxito contemporáneos).

En este caso, sí hace un apartado para considerar su análisis del F-Score de forma aislada, en el que tiene en cuenta un modelo distinto del que aborda a lo largo de su trabajo y que no tiene que ver con un combo Price/Book Value & F-Score, sino que desarrolla una estrategia que compra (Long) las empresas “ganadoras” y vende a las “perdedoras”.

Establece que las “ganadoras” serán aquellas que tengan un F-Score superior o igual a 5 en la escala de clasificación y que las “perdedoras” serán las que tienen una puntuación por debajo de 5 puntos. El modelo generó una rentabilidad anual media (CAGR) del 23% entre los años 1976 al 1996, lo que supone más del doble que lo que hizo el S&P 500 en esos mismos años.

Además uno de los factores en los que incide el profesor tanto en su estudio principal como en el modelo Long/Short (que es el más rentable de ambos) es en que la búsqueda debería circunscribirse a empresas de una capitalización pequeña o mediana; no grande.

Dicho lo anterior, me gustaría testar esto mismo yendo un poco más allá, pues el año 1996 nos queda ya muy lejos.

Backtesting estrategia Long/Short del Profesor Piotroski

Voy a testar varios portolios a lo largo de los años que van del 1997 al 2016, es decir, retomaré el estudio en el año en el que el profesor lo dejó. Y lo haré en EEUU, por aquello de seguir el trabajo.

Voy a mantener algunas de las condiciones que usa el profesor, tales como:

small y mid cap, consideraré el rango que va entre $50m a $10b

Rotación anual

Portfolios equi-ponderados

A diferencia del profesor,

usaré períodos fiscales para abrir y cerrar posiciones, en vez de 5 meses más allá de su período fiscal. Él hace esa cosa tan rara porque asume que el inversor necesita tiempo para disponer de la información necesaria para el análisis. En realidad no está contando con que actualmente la información se procesa a tal velocidad que la tenemos de forma casi instantánea, dicho ésto considero que usar para la construcción del portfolio el período fiscal (Dic-Dic, Mayo-Mayo, Marzo-Marzo…) es lo adecuado a nuestro momento.

Deduciré costes de un 0.2%. Considero que en los estudios de estrategia deberían deducirse siempre, aunque sea de forma orientativa, los costes de transacción y spread bid-ask.

Portfolios de estudio

Modelo que propone el profesor:

  • Portfolio 1: Piotroski Long F-Score > 4. Ranking High F-Score
  • Portfolio 2: Piotroski Short F-Score < 4. Ranking Low F-Score

Veamos los resultados

Portfolio 1:

Portfolio 1

 

Portfolio 2:

Portfolio 2

 

En lo que refiere al portfolio Long/Short presentaré los datos de las rentabilidades anuales de los modelos por separado, y luego calculamos el resultado del portfolio combinado:

 

Portfolio Long Short

 

Takeaways:

  • Las conclusiones son que en la etapa que va del 1997 al 2016, es decir, desde el año siguiente al que Piotroski concluye su estudio hasta la actualidad, el modelo Long/Short genera una rentabilidad CAGR del 22,99%.
  • La volatilidad mejora cuando usamos una estrategia Long/Short respecto de la inversión tradicional sólo Long.
  • La inversión tradicional Long aunque es más volatil también es más rentable [*].
  • El peor año de la serie del Portfolio Long/Short es el 2003, con una pérdida del -3,10%. El peor año de la serie del Portfolio sólo Long (Portfolio 1) es el 2008 con una pérdida del -26,44%.
  • Como se han deducido gastos,y la rentabilidad es del 23% CAGR en el Portfolio Long/Short, podemos concluir que el modelo mejora en los años que siguen a los que estudió Piotroski, pues su modelo no tenía en cuenta la deducción de gastos.
[*] Esto es muy habitual. Generalmente se confunde volatilidad con riesgo y eso no es correcto, no porque un portfolio sea más volátil significa que vaya a ser menos rentable. En absoluto.

Dejo aquí una idea para que trabajéis vosotros en ella,

¿Qué pasaría si en vez de usar el portfolio Short como cobertura del Long, usáramos el S&P 500 en posición corta?

Os recomiendo que listéis los resultados del S&P 500 año tras año desde el 1997 hasta el 2016, y lo comparéis con el portfolio Long (Portfolio 1), que calculéis la suma de ambos portfolios y calculéis la CAGR del portfolio que resultaría (conocido como Retorno Absoluto), y la volatilidad y ratios Sharpe del portfolio conjunto.

Apuesto a que el resultado es mejor que el portfolio Long/Short.

 

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Piotroski F-Score, el modelo de inversión cuantitativa más rentable

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