Nivel avanzado, Short Selling, Tutoriales.

Dándole un vistazo a los papers y revisando libros sobre la materia, me he vuelto a interesar por el Short Selling, como consecuencia de la avalancha de noticias que la solución Santander-Popular ha provocado en los últimos días.

En particular recomiendo a aquellos curiosos con inquietud de aprender más sobre las posiciones cortas (inversiones bajistas en contra de las empresas cotizadas), la lectura de dos fuentes:

  1. Short-sellers, fundamental analysis and stock returns 
  2. Short Selling: Finding Uncommon Short Ideas (libro de Amir Kamur)

Hoy en particular me centraré sobre el primero, un paper de investigación cuantitativa aplicada que podréis encontrar en SSRN

Short-sellers, fundamental analysis and stock returns 

Patricia M. Dechow , Amy P. Hutton , Lisa Meulbroek , Richard G. Sloan

University of Michigan Business School, Ann Arbor, MI 48109

Harvard Business School, Harvard University, Boston, MA 02163

First Version: May 1997

This Version: May 1999

Abstract Firms with low ratios of fundamentals (such as earnings and book values) to market values are known to have systematically lower future stock returns. We document that short-sellers position themselves in the stock of such firms, and then cover their positions as the ratios revert to normal levels. We also show that short-sellers avoid firms where the transaction costs of short-selling are high and where the low ratios are due to temporarily low fundamentals, rather than temporarily high prices. Our evidence suggest that short-sellers use information in these ratios about either (i) temporary mispricing, or (ii) unknown risk factors, to boost their investment returns.

De este paper se pueden sacar algunas ideas interesantes a tener en cuenta en cuanto al Short Selling.

  1. Las empresas con menos de un 0% de su capital en posiciones cortas, tienen unos retornos medios en el siguiente año de su período fiscal (+ meses), equivalente al 2,3%; mientras que las empresas con más de un 5% de su capital en posiciones cortas, decvuelven rendimientos anormales de un -11,9% en el mismo período.
  2. Una de las conclusiones más destacadas es que los inversores en corto tienden a vender empresas con bajos CF/P (CF Yield); aunque los prefesores estudian otros factores como el BV/P (Book Value to Price) o el V/P (Value to Price)

a) CF/P: los retornos son del -6,1%, para la muestra estudiada.

b) BV/P: los retornos son del -5,4%, para la muestra estudiada.

c) V/P: los retornos son del -8,2%, para la muestra estudiada.

Que los retornos sean negativos indica que esas acciones han caído en el subsiguiente año fiscal, con lo que para un short seller hubiera representado una ganancia equivalente. Aunque eso no es cierto, porque los profesores no han tenido en cuenta la deducción de gastos de trading, con lo que habría que testar si esos modelos superan la deducción de gastos o no.

El modelo basado en el V/P es el más rentable y éste factor es el que proponen los profesores, aunque el común de los short sellers tienden a posicionarse en acciones con bajos CF Yield, según ellos.

El Factor V/P es el resultado de la siguiente formulación:

 Book value of common equityt + α1 [Abnormal earnings t] / Common shares outstandingt x Price t

Abnormal earnings t = basado en el modelo de Dechow, Hutton and Sloan (1999)

Interpretación: cuanto más alto sea este ratio, las empresas candidatas estarán en mejor disposición para caer

 

Desde mi punto de visto los profesores están tratando de aplicar ciencia y filosofía, pero no lógica. Me parece que el uso de ratios tan simples para determinar modelos que identifiquen empresas candidatas a ser vendidas en corto no es sino la forma de, con datos sobre la mesa, teorizar. Me refiero a los ratios de estudio que han testado: CF/P, BV/P frente al V/P.

Su modelo basado en el V/P es notable, por supuesto, pero me parece que eso de usar el trabajo de Dechow, Hutton and Sloan para añadir un factor de crecimiento que sumar al Book Value es una medida un tanto alegre de estimar un crecimiento o declive en subsiguientes períodos.

Además me parece que el uso del Book Value no es el factor más adecuado para añadir semejante expectativa. Quizá si se hubieran leído otros estudios no tan circunscritos al ámbito académico sino de entre los que se aplican en modelos de inversión reales, hubieran tenido en cuenta dos puntos importantes:

  1. Ellos remarcan que el factor CF es el más usado por los short sellers (por algo será)
  2. Hay métricas que fueron formuladas por inversores, no académicos, que torean en plazas de verdad; y no en el ámbito puramente “universitario”.

Dicho esto veréis que el modelo que presentan tiene sentido, no digo lo contrario, pero le falta lógica, y se debate en construcciones lingüísticas artificiosas, carentes de objetivo.

Puestos a hacer lo mismo, quiero decir “tirar de filosofía”, aplicando ciencia, optaría por sumar cierta lógica al modelo que sea más “precisa”. Mi propuesta, teorizando y jugando con el escaso conocimiento que de momento tengo (con lo que perdonen mis estupideces), propondría el siguiente modelo:

  • Inversores que sí torean en los mercados usan el CF. Lo tendré en cuenta.
  • Puestos a usar modelos de crecimiento, en lugar de aplicar el crecimiento anormal basado en un modelo predictivo, usaré el crecimiento real, sin complicarme la vida nada, puesto que la predicciones académicas son eso, académicas

Usaré a mi conveniencia el modelo de Yackman sobre la Tasa Futura de Retorno.

  • Añadiré otros factores al modelo, pues los modelos factoriales basados en un sólo factor, constituyen rendimientos mediocres.

El modelo para identificar extrañas y rentables ideas de inversión en corto, estará basado en los siguientes factores

Altos ROIC

% Crecimiento del EBITDA 5Y > NEGATIVOS

^EBIT PS (aquí es donde está mi pájara mental, filosofía o como queráis llamarlo)

^EBIT PS = [(FCF PS Yield normalizado + Tasa Crecimiento) * (EBIT/ nº de acciones)] / precio

Encuentra Short ideas

Ahora viene la filosofía

El modelo que proponen los profesores quiere encontrar empresas que estén sobrevaloradas en términos de Value, para lo que usan el BV (un clásico en el ámbito académico). Pero hemos dicho que los inversores que están en el ruedo usan el CF. Desde mi punto de vista, de acuerdo con la investigación de los profesores, éstos determinan que el uso de CF es intensivo porque testan esa partida en particular, pero presumo que si hubieran estudiado el FCF esta métrica hubiera salido ganadora. Lo tendré en cuenta en mi modelo.

Por otro lado normalizar esa métrica en base a la inflación se hace una necesidad, que no contemplan los profesores. Lo tendré en cuenta en mi modelo.

Un modelo que identifique Value vía FCF parece más acertado y puestos a usar una tasa de crecimiento, como ya he dicho, me resulta más preciso usar la realidad y no la “ficción”. Pero aquí los profesores se quedan cortos. Respecto de empresas muy sobrevaloradas en relación al FCF, podremos suponer que esas empresas iniciarán un declive importante en el subsiguiente período fiscal, como consecuencia de que altos niveles relativos de FCF (altos FCF/P o FCF Yield) permanecen en la empresa pero estos no se re-invierten; con el añadido de que un ROIC pequeño implica baja rentabilidad sobre capital de explotación neto y activo fijo neto (capital tangible de explotación); así como la condición de que el %Crecimeinto del EBITDA sea negativo también ahonda en que la empresa se encuentre en decrecimiento con altos niveles de FCF sin invertir.

Que una empresa no invierta su FCF y que su EBIT no crezca parece consecuencia directa de que el management de la empresa no confía en su propio negocio, con lo que empresas con un ratio ^EBIT PS elevado estarían en la situación mencionada, donde el equipo gestor de la misma no invierte en la actividad de explotación de la empresa ni pretende que ésta crezca.

De alguna forma la empresa está en las últimas…

Esto es pura filosofía, por supuesto. Pero así se construyen los modelos que permitan obtener rendimientos extraordinarios, no haciendo lo que se supone se debe hacer, sino haciendo cosas extraordinarias.

Dicho esto, que conste por tanto que este ratio ^EBIT PS no es sino una formulación hecha por mí, en colaboración con mi socio y amigo Lorenzo Serratosa, que aporto a KAU+Pro, y que no se encuentra en ningún libro ni paper por ahí, ni se explica en ninguna universidad ni nada por el estilo.

Pues bien, testemos el modelo

Tendré en cuenta los factores mencionados y añadiré la ficha técnica del estudio en base a las siguientes características:

  • Período de estudio 15 años (2002 – 2016)
  • Portfolios equi-ponderados formados por el TOP20 del ranking
  • Deducción de gastos 0.2%

BACKTESTING CORTOS

 

Takeaways:

El resultado de aplicar ciencia, filosofía y lógica consigue en aproximar un modelo que genera una rentabilidad CAGR del 15,09% NETO (después de deducir gastos de trading), con una alta Volatilidad por supuesto (nadie dijo que no la fuera a haber) y mediocre ratio Sharpe (obvio).

Sin embargo…

Mejora (por lógica) la rentabilidad objetivo del modelo que proponen los profesores, que se quedaba en un 8,2% BRUTO Vs. 15,09% NETO. He de decir que en mi trayectoria como inversor, el aporte inconmensurable de Lorenzo ha estado en aportar lógica a mi trabajo, pues mi cabeza es un hervidero de matemáticas, ciencia y procesos a lo más analítico posible, con los inconvenientes que eso conlleva. Así que la lógica, necesaria para batir a los mercados, aporta un tándem de lo más gratificante y resolutivo.

Cómo puedo usar esta nueva información, conocimiento o como lo queramos llamar

Los inversores que invierten en Short no lo hacen como única inversión, sino que lo combinan con portfolios Long (alcistas), y es el conjunto de esas estrategias Long/Short las que aplican en sus fondos de inversión. Véase el caso de Cliff Asness, Paul Marshall, Ian Wace o Joel Greenblatt

Así pues proponemos un modelo Long/Short basado en los siguientes factores:

LONG: High ROIC & High Piotroski F-Score > 6. Market Cap > 50m. Deducción de gastos 0.2%

SHORT: el modelo estudiado en el artículo.

El resultado conjunto del modelo Long/Short resultaría:

Long-Short backtesting

Conclusión

En este caso sí parece que las métricas de rentabilidad-riesgo sobresalen, consiguiendo un modelo que genera una rentabilidad del 33,89% CAGR con una Volatilidad del 22,20% y ratio Sharpe del 1,53.

Quizá de cosas como estas, de ideas extraordinarias, o estúpidas, atrevidas o tan sólo por no seguir las convenciones, los inversores famosos y billonarios idean modelos de inversión que operados de forma poco común, alcanzan rentabilidades extraordinarias.

Short Selling o Venta en corto. Inversión en contra de empresas cotizadas

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