José Iván García  

joigar (82º) 

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joigar
14:02 el 13 noviembre 2016

Dtor. de Análisis y Estrategia y Dtor. del comité de inversiones de Kau Markets EAFI (Nº 183 CNMV). Asesor del fondo Fonvalcem FI de Andbank.

Inversión Quant. Algunas webs interesantes con las que trabajar.

Le doy vueltas a porqué, en general, aquí en España no existe un boom sobre la inversión cuantitativa, siendo que funciona tan bien.

Me gustaría aportar algunos medios en los que la gente podría apoyarse para profundizar en esta área.


La investigación cuantitativa tiene dos aspectos a tener en cuenta:
1) Investigación cuantitativa aplicada. Estudio en back-testing que combina diferentes ratios y ofrece soluciones de inversión que te permiten conocer ratios medios anuales de rentabilidad, volatilidad, ratios sharpe, máx. drawdown, mejor y peor mes de la serie, etc... (Documento de investigación).
2) Una herramienta que te permita poner en práctica lo aplicado en el documento de investigación.

EL DOCUMENTO DE INVESTIGACIÓN
El documento de investigación lo puedes generar tú, para lo cual tienes que tener el expertise necesario y medios técnicos para hacerlo. Lo que significa que puedes "jugar" a hacer combinaciones de ratios según te plazca sin criterio científico, y encontrar soluciones buenas de inversión "de chiripa"; o con criterio científico, buscando esas soluciones con conocimiento de causa.
Si la solución de inversión es buena, vaya por delante, ambos caminos son válidos.
La necesidad de una tecnología mínima necesaria se hace patente para realizar esta investigación, pues son necesarias bases de datos de tales ratios y medios con los que combinarlos.
Aquí le ofrezco a los inversores otra alternativa más sencilla y que se basa en el conocimiento de un billonario de reconocido prestigio. En la página de AQR, Cliff Asness ofrece en abierto un sinfín de documentos de investigación que te permiten encontrar esas soluciones de inversión de la mano de quien probablemente es el gestor con mayor conocimiento en esta área.
A esta librería de AQR Capital Management contribuye no sólo Asness, sino más de 300 expertos con sus modelos de investigación cuantitativa, y te ofrecen los resultados de dichos trabajos, para que tú tan sólo tengas que cogerlos y aplicarlos.


AQR Data Sets


Recomiendo que en Advanced Options seleccionéis Dataset, ya que así iréis a trabajos de back-test directamente; de lo contrario, quizá disfrutáis de la lectura de cientos y cientos de estudios a cuál más interesante, dedicándole tiempo y más tiempo a la lectura contemplativa y no os pondréis al "tajo" nunca.


Si queréis a modo de ejemplo aquí tenéis un documento de investigación sobre Value y Momentum:

http://www.aqr.com/library/data-sets/value-and-momentum-everywhere-original-paper-data/data


Este trabajo es parte de un grupo de tres documentos, en cualquier caso trato de explicar de qué va la película...
 


Esto es lo que te descargas, un hoja de excel que incluye los datos del estudio en back-test mes a mes desde el año 72'.
Aquí los factores con los que han trabajado:
 


Este es el documento de texto que acompaña a esta base de datos:
http://people.stern.nyu.edu/lpederse/papers/ValMomEverywhere.pdf


El caso es que cualquiera interesado en conocer y estudiar si un portfolio de acciones puede funcionar mejor que otro, o si determinadas combinaciones de factores pueden mejorar el resultado, volatilidad, etc... O, incluso por establecer un criterio de selección óptimo basado en un método que sea afín a tus intereses, y usarlo no sólo para la selección de portfolios de acciones sino, incluso, para poder analizar fondos de inversión en los que invertir tomando como base qué esperas de una cartera de acciones comprada por un gestor al que no conoces, pero puede sorprenderte si le aplicas este conocimiento de análisis.

LA HERRAMIENTA
Aquí nos encontramos otro escollo. Lo siento, insisto que esto no es fácil, pero es el camino. Os lo aseguro.
Supongamos que después de haber estudiado varios documentos de investigación llegamos a la conclusión de que queremos invertir en portfolios con Low EV/EBIT & High Price Index 12m, es decir VAL&MOM como decía Asness en el trabajo anterior, pero hemos visto en que otros estudios las conclusiones son mejores si aplicamos el EV/EBIT y el Price Index 12m que la propuesta que en este caso nos trae Asness.
Además, supongamos que nos ha seducido más la idea de combinarlos, no de trabajarlos por separado como es el caso anterior, sino invertir según EV/EBIT y el primer decile de esta clasificación re-ordenarlo por Price Index 12m, porque hemos visto en otro documento que esto funciona mejor.
Pues bien, ahora tan sólo tenemos que meter los datos en la herramienta y que ésta procese la información según el algoritmo que quieras.

Haré un ejemplo con lo anterior:



Visto lo visto y una vez sabiendo qué es lo que buscamos, hemos procesado los datos y este es el resultado:
Rentabilidad media anual 20,81%
Volatilidad 18,48%
Ratio Sharpe 0,86

Si estos datos como inversor nos convencen, tan solo nos queda generar la clasificación de acciones que a día de hoy continuaría con este trabajo previo para invertir según este modelo basado en datos científicos y, como hemos explicado antes, que dichos datos te hayan convencido porque hayas sido tú quien ha trabajado y estudiado los diferentes documentos de investigación de que dispones en la Data Sets de AQR, y por tanto te bases en hechos empíricos para tomar tus decisiones de inversión.
Por supuesto los ejemplos anteriores son tan sólo eso, ejemplos para guiar el argumento del artículo. Como ejemplo valga el siguiente (usaré kauplusprofesional.com para la búsqueda):
Resultados de la búsqueda:

Paises

España

Alemania

Francia

Italia

Portugal

Orden

Orden 1: EV/Ebit

Order 2: Price Index 12m

Dirección

Largo

Condiciones

Capitalización > 100000000

Nombre Cotización Valor Objetivo

Groupe Guillin SA 29.88 63.49
MGI Coutier SA 23.99 57.77
Linedata Services SA 40.9 123.1
Immobiliere Dassault SA 43.99 92.56
SHW AG -- --
Burelle SA 875 2890.93
Eramet SA 47.85 427.2
Societe Fonciere Lyonnaise SA 51 161.04
Rizzoli Corriere della Sera Mediagroup SpA 0.94 3.26
Iberpapel Gestion SA 19.88 51.12
Kloeckner & Co SE 10.04 59.66
Jungheinrich AG 25.7 75.77
Groupe Crit SA 59.99 202.25
Le Belier SA 38.7 93.48
Synergie SA 29.61 90.79
Kaufman & Broad SA 32.18 79.63
Bavaria Industries Group AG 52.4 147.33
Engineering Ingegneria Informatica SpA 65.9 135.42
Jacquet Metal Service SA 17.29 35.42
Constructions Industrielles Mediterranee SA 101.2 424.25
Gecina SA 124.4 337.18
Miquel y Costas & Miquel SA 21.43 43.56
Deutsche Wohnen AG 27.42 82.5
SeSa SpA 16.2 48.6
Constantin Medien AG 1.74 3.55
Aufeminin SA 27.92 117.09
Digital Bros SpA 11.46 25.02
Enel Green Power SpA -- --
Hamburger Hafen und Logistik AG 15 30.32
CFAO SA 34.7 70.2
Aroundtown Property Holdings PLC 4.09 14.47
Centrotec Sustainable AG 14.8 31.8
Cegereal SA 35.87 81.09
Villeroy & Boch AG 14.05 53.68
Compagnie Generale des Etablissements Michelin SCA 94.56 220.92
eDreams Odigeo SA 2.6 15.06
Schaeffler AG -- --
Gerard Perrier Industrie SA 37.1 91.84
Sto SE & Co KGaA 108.6 530.26
Wacker Neuson SE 13.06 29.43
Christian Dior SE 174.25 895.21
Bertrandt AG 95.87 205.92
Evolis SA 36.5 74.54
Soc Marseillaise Tunnel Prado Carenage SA 33.18 87.41
Audi AG 615 3026.43
Deutsche Lufthansa AG 12.76 45.95
Boiron SA 73.06 155.28
Dialog Semiconductor PLC 35.12 84.65
Inmobiliaria Colonial SA 6.13 18.99
Prim SA 8.11 19.85
Deutsche Euroshop AG 37.33 106.7
Metropole Television SA 15.8 38.14
Saras SpA 1.58 6.4
KSB AG 361 986.76
PSB Industries SA 46.17 116.19
Faurecia SA 31.08 68.65
Montupet SA 71.53 214.25
Societe Industrielle et Financiere de l'Artois SA 4191.99 27017.14
Caltagirone SpA 2.04 10.03
Danieli & C Officine Meccaniche SpA 17.11 71.34
Fincantieri SpA 0.44 1.29
Maire Tecnimont SpA 2.4 4.84
Grupo Media Capital SGPS SA 1.82 4.27
CropEnergies AG 4.71 17.77
Esprinet SpA 6.5 17.93
Evonik Industries AG 25.99 73.39


Sobre esta clasificación, si quisiéramos replicar el trabajo arriba descrito, deberíamos comprar el primer 10% de la lista y re-balancearlo cada mes, manteniendo el portfolio equi-ponderado.

Por otro lado, me gustaría aportar algunas otras webs donde podréis encontrar otros fantásticos documentos de investigación, en particular una:


http://blog.alphaarchitect.com/#gs.4B6tXRg
 
En este Blog los autores hacen un continuo trabajo de investigación en Value, Momentum, Growth y otras aproximaciones, combinando ratios con las más curiosas e interesantes posibilidades.
Lo tercero es que hay una web donde puedes programar tus propios algoritmos si sabes algo de lenguaje de programación. La página en cuestión es Quantopian.com.
Os dejo aquí un ejemplo de un algoritmo programado aquí en esta web. En este caso combino High ROCEs y el Low EV/EBIT como criterios de orden, pero añado condiciones adicionales de Deuda/Ebitda, Market Cap y %Crec. EPS. Momentum lo paso a posteriori, como último filtro.
Aquí tenéis el resultado de lo que podríamos llamar, por rememorar series de nuestros tiempos, "Aquellos maravillosos (10) años":


El resultado es espectacular con un Ratio Sharpe bastante razonable y un máx. Drawdown en línea con lo que cualquier Value Investor admitiría (nota: está descontado 0.6% de costes compra-venta y dif. bid-ask), y en el EV no hemos tenido encuenta Acciones preferentes ni intereses minoritarios.
Llevado al plano práctico, es decir, de hoy en adelante, replicar este algoritmo sería algo tal que así (dejo aquí la lista de resultados que me ofrece KAU+Pro para replicar este algoritmo. En este caso, por variar en USA):

Resultados de la búsqueda - "fórmula USA"

Paises

EEUU

Orden

Orden 1: avg { ROI, ROE, ROA, ROCE de Greenblatt (ROIC)}

Order 2: EV/Ebit

Price Index 12m - Momentum

 

Dirección

Largo

Condiciones

Capitalización > 100000000

%Tasa variación del EPS (5Y) > 7

Deuda / Ebitda < 2

Nombre Cotización Valor Objetivo

United Therapeutics Corp 127 615.73
Gilead Sciences Inc 76.42 363.41
Delta Air Lines Inc 46.38 208.32
Scripps Networks Interactive Inc 68.47 305.72
Pilgrims Pride Corp 18.78 72.49
United Continental Holdings Inc 60.25 222.94
Kforce Inc 19.35 64.53
Dow Chemical Co 53.65 178.79
Polaris Industries Inc 89.81 291.16
Southwest Airlines Co 43.84 138.74
Apple Inc 108.43 305.79
Tenneco Inc 55.27 151.3
Methode Electronics Inc 34.85 93.13
Hollysys Automation Technologies Ltd 19.65 52.43
Ruth's Hospitality Group Inc 16.65 43.98
HFF Inc 30.33 79.88
HSN Inc 37.9 96.62
Lear Corp 119.05 300.1
Skechers USA Inc 21.71 53.36
Foot Locker Inc 71.53 169.87
Gentex Corp 17.19 40.62
Steelcase Inc 15.25 35.85
Caesarstone Ltd 28.23 66.18
Smith & Wesson Holding Corp 21.24 49.71
Hawaiian Holdings Inc 46.55 104.89
Graco Inc 79.58 179.22
Utah Medical Products Inc 65 146.08
W W Grainger Inc 226.58 503.82
Deluxe Corp 66.38 146.76
Starz 33.56 72.79
Genuine Parts Co 94.62 194.73
Dollar General Corp 74.7 152.43
Knoll Inc 24.26 48.39
Chemed Corp 147.13 286.62
Carter's Inc 88.09 171.48
Westinghouse Air Brake Technologies Corp 85.41 162.79
C.H. Robinson Worldwide Inc 73.58 140.05
Boeing Co 148.52 274.48
Interpublic Group of Companies Inc 22.07 40.29
Herman Miller Inc 31.9 58.03
Snap-On Inc 166.47 302.71
Brown-Forman Corp -- --
Cambrex Corp 52.2 91.83
Biogen Inc 319.18 560.62
IPG Photonics Corp 94.99 165.06
Rockwell Automation Inc 131.71 226.92
Honeywell International Inc 113.25 194.62
Maximus Inc 52.02 87.83
Delphi Automotive PLC 65.23 109.84
Ituran Location and Control Ltd 26.15 43.58
Watsco Inc 144.71 240.75
NewMarket Corp 416.65 689.94
VF Corp 57.05 93.96
China Distance Education Holdings Ltd 13.15 21.18
Sherwin-Williams Co 261.76 418.66
CSG Systems International Inc 41.79 63.72
Pool Corp 96.78 146.21
NORTHROP GRUMMAN CORP 247.5 362.06
Accenture PLC 119.18 172.71
Altria Group Inc 61.76 88.6
Popeyes Louisiana Kitchen Inc 59.48 85.07
O'Reilly Automotive Inc 262.79 364.36
FactSet Research Systems Inc 162.16 222.3
Clorox Co 113.05 153.31
Drew Industries Inc 92.85 125.53
Hormel Foods Corp 34.78 46.66
Cintas Corp 108.72 144.44
Broadridge Financial Solutions Inc 60.63 80.25
ResMed Inc 59.85 77.69
Luxoft Holding Inc 54.25 70.0


En fin, no sé si esto aportará valor a la comunidad o si en general pasará desapercibido, pero intuyo que aquí hay interés por el conocimiento, y me parecía que esta recopilación de "joyas" quizá pudiera aportar algo de interés a esta nuestra comunidad.
Un saludo
PS: por supuesto sobre todos estos estudios, que no son sino ejemplos para conducir el artículo, podríamos entrar en detalle largo y tendido. En estos cosas yo no he entrado a valorar si cada uno de los estudios es de mi agrado o no, tan sólo me he limitado a replicar el trabajo que otros grandes inversores o académicos han tenido a bien de explicarnos, y ponerlo negro sobre blanco en cuanto a cómo llevar dichos estudios al plano práctico de la inversión.
En todo caso, en el último algoritmo he puesto algo de mi cosecha para el diseño del estudio con el fin de enseñar un ejemplo de cómo funciona Quantopian.
Fuentes de trabajo:
AQR Data Sets
Alphaarquitect.com
Quantopian.com
kauplusprofesional.com

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5 comentarios
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Muchas gracias por las referencias.
 

Muchas gracias, muy interesante.

Hay que ponerse a practicar.

@joigar muy buen artículo, de aquellos que suelo guardar y releer. Ahora falta ponerse a trabajar con ello!

Muchas gracias!!

Me alegra que pueda ser útil...

Realmente interesante, muchas gracias

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