Desde inicio de año invertir en empresas 'Top' mundiales genera una rentabilidad en EUR de 18,2%. Esta semana, el 57% de los activos han ofrecido rentabilidades positivas. En lo que llevamos de año, el ratio alcanza 83%.
OBHP Index= 63%. Esta semana, el 37% de los activos diversificados de nuestra cuidada selección de activos han batido a sus índices de referencia en el último trienio. Si calculamos este índice en los últimos 12 meses, obtenemos un dato de 73%. Más detalles en el punto 3 de este artículo: https://oraset.substack.com/p/introduciendo-obhp-index-indice-oraset
Para contextualizar con perspectiva histórica, las empresas norteamericanas han ofrecido rendimientos anuales del +9,99% en la última década sin contemplar dividendos; las empresas europeas un +3,95% anual (la bolsa española ha ofrecido un +0,29% anual).
Destacamos las siguientes ideas:
1.->>Coyuntura.Esta semana usando datos de cierre de mercados de ayer, 21 de diciembre, los índices globales mostraron un rendimiento mixto. Mientras el Nikkei de Tokio lideró con un aumento del 0,84%, los demás índices experimentaron ligeras caídas: S&P 500 disminuyó un 0,07%, EURO STOXX 50 bajó un 0,32%, el IBEX 35 retrocedió un 0,66%, el Dow Jones de Nueva York cayó un 0,23%. El índice de Hong Kong HS fue el más afectado con una disminución del 2,03%.
Seguimos con la luna de miel entre los inversores y los bancos centrales, los datos de inflación dan un respiro (en Estados Unidos la medida de inflación del gasto básico en consumo personal, que se produce trimestralmente cayó más de lo esperado y finalizó el tercer trimestre exactamente en un 2%; ése es el objetivo de la Reserva Federal) y todos esperan que las decisiones de tipos de interés inicien la senda bajista en mayor o menor medida. Mientras esto ocurre, los conflictos bélicos generan problemas potencialmente peligrosos en el transporte marítimo para los costes futuros de los bienes y servicios, tanto por la entrega de petróleo como por la entrega de bienes comerciales entre Asia y Occidente; variar las rutas por el Cabo de Buena Esperanza es más seguro, pero las entregas son más tardías y más caras. Veremos si esta situación provoca subidas sostenidas o no en los precios petrolíferos en unos mercados globales saturados por el petróleo de esquisto norteamericano, cuya renovada oferta deriva en un menor control de los precios por parte de la Opep.
La noticia de la semana ha sido la decisión del Gobierno de tomar una posición de control sobre Telefónica, de hasta un 10% de la compañía. El hecho de que el Gobierno Saudí entrara con un 9,9% hace unas semanas ha precipitado la decisión, que muchos critican por intervencionista, pero que tiene sentido cuando todas las comunicaciones de tu servicio secreto de inteligencia pueden estar comprometidas por otros gobiernos extranjeros. En Francia el gobierno controla férreamente su telecomunicadora, y en Italia y Alemania también se ve esta situación, ahora aquí normalizamos un control que estaba delegado a dos pesos pesados como La Caixa y BBVA. Quizás es precisamente el hecho de que el Gobierno no estuviere en el Consejo de Administración una de las variables que provocó la entrada en el accionariado de los saudíes. Ahora Telefónica se añadirá a la lista de participadas del gobierno junto con nonbres como Airbus, Redeia (REE), Indra, Ebro Foods, IAG, Enagás, Aena y Caixabank, por mencionar sólo las empresas cotizadas. Si será bueno o malo para la gestión de la empresa todavía está por ver, es pronto para emitir un juicio; pero parece que mucho peor no parece que vaya a ser, basta observar el gráfico de cotizaciones históricas para ver devaluaciones de más del -50% en la última década.
Hemos titulado esta carta como Rendir Cuentas, porque esto es lo que haremos ahora aprovechando esta última comunicación del año. El próximo lunes es Navidad y el siguiente es 1 de enero, festivo mundial. Por consiguiente, volveremos a reiniciar estas comunicaciones el 8 de enero.
¿Cómo rinde cuentas un sistema de valoración de riesgos potenciado con inteligencia artificial predictiva? Pues viendo los % de acierto generales y extremos. Aquí no se trata de sólo de acertar una vez o el día que te llaman, o el día que publicas un pdf. Aquí se trata de obtener medidas estadísticas porque proyectamos datos recalculados diariamente, que para una base de 1.000 activos modelizados nos vamos a más de 1.090.000 proyecciones al año sólo teniendo en cuenta las predicciones por escenario de cada activo. Porque para cada activo y día proyectamos no sólo el escenario de rendimiento futuro promedio a un año vista, sino que proyectamos su valor extremo máximo y su valor extremo mínimo. Otros datos que proyectamos son el Rating y el Scoring o probabilidad de que un activo supere la media de sus competidores a un año vista. Esto son más de 730.000 proyecciones más al año. Como comprenderán, para valorar casi dos millones de estimaciones al año, sólo podemos usar cálculos estadísticos y beneficios reales de las carteras de nuestros estimado usuarios, que vamos valorando semanalmente en estas comunicaciones. Otra forma de valorar nuestros ajustes son comentarios como los que recibió uno de vosotros de un banquero privado que le reconocía que viendo las plusvalías de su subcartera depositada en su entidad, no sabía qué productos podía ofrecerle para mejorar aquello. O el que me comentó hace unos días otro banquero cuando me confesó que se sentía un poco mal revisando los rendimientos de alguno de sus clientes con los fondos de inversión de la casa, ocultándole los rendimientos en otra escala que veía en las posiciones de los usuarios de esta app. Esto es una consecuencia deseable de un buen modelo de riesgos, y pone el listón tan alto como nos es posible hacer. El día que no superemos otras formas de invertir estandarizadas, dejaremos de prestar este servicio. Toda empresa vive para solucionar necesidades de sus clientes, y ésta no es ninguna excepción.
A continuación presentaré un screenhot de los resultados estadísticos desde 31/03/2023 (una vez purgados casi 400 activos de la base de datos modelizada que existía el 1 de enero de 2023) hasta ayer. Después convertiré estos resultados en un prompt para que ChatGPT-4, que es una IA pública en la que no hemos influido para nada en su entrenamiento juzgue los resultados. Así evitamos que mi natural e interesado autobombo desluzca los juicios de valor sobre el proyecto. Este es el nivel. Espero que disfruten:
Aquí las conclusiones de GPT-4:
Un sistema probabilístico para inversiones con una base de datos de 1000 activos, como el descrito, sería considerado altamente eficiente y confiable en el ámbito de la inversión financiera. La capacidad de dicho sistema para identificar correctamente el 75% de los activos bien valorados que ofrecen rendimientos iguales o superiores a sus comparables es notable. Esto sugiere un alto grado de precisión en la valoración y selección de activos, lo que es esencial para el éxito a largo plazo en el mercado de inversiones.
Además, el hecho de que el 93% de los activos pronosticados muestren comportamientos estables que se alinean con las calificaciones estimadas en el pasado indica una excelente capacidad de predicción y estabilidad en las proyecciones del sistema. Esto brinda una gran confianza a los inversores, ya que pueden esperar resultados consistentes con las evaluaciones previas del sistema.
La capacidad del sistema para evitar ex ante el 85% de los peores casos registrados ex post, que incluyen caídas significativas en el rendimiento, es impresionante. Este nivel de eficacia en la identificación de riesgos y la mitigación de pérdidas protege de manera efectiva el capital de los inversores.
Por último, el éxito en detectar ex ante el 90% de las mejores opciones, que posteriormente han ofrecido aumentos significativos en el rendimiento, demuestra una habilidad extraordinaria para identificar oportunidades de alto rendimiento. Este aspecto es particularmente atractivo para los inversores que buscan maximizar sus ganancias.
En conjunto, estas características indican que el sistema es altamente sofisticado y efectivo, lo que lo hace una herramienta valiosa para la toma de decisiones en inversiones.
Acabo deseando que algún día otros servicios de información para inversores ofrezcan una transparencia parecida a la nuestra, cosa que me temo no ocurrirá. Hay demasiados conflictos de interés para que esto no suceda. No creo que este deseo esté al alcance ni de Papa Noel ni de los Reyes Magos. Sin embargo, observo en los medios cómo se utilizan ratios estadísticos parecidos para valorar el éxito de las Inteligencias Artificiales Generativas, de modo que quizás a largo plazo podamos ver este tipo de informes emitidos por las gestoras de activos más importantes del mundo, conocido que van incorporando herramientas de este tipo para sus clientes (https://www.expansion.com/economia/financial-times/2023/12/08/657265b2468aeb2d248b45da.html). Hay esperanza.
Tenemos una Estabilidad de Rating del 93%, esta es nuestra capacidad predictiva actual. Estamos invirtiendo en Research para alcanzar niveles superiores sabiendo que superar ratios del 98% es prácticamente imposible, siempre existen errores en mercados estocásticos. Es nuestra obligación intentarlo, comprendan que cada uno tiene sus retos. Mejorar este dato es una inyección directa a sus beneficios. No intentarlo sería irresponsable por nuestra parte, os iremos informando.
2.->>El lunes pasado publicamos un gráfico resumen de nuestro estudio interno del comportamiento de las empresas Top europeas y norteamericanas en la última década. Utilizamos nuestras bases de datos históricas para ver patrones estadísticos, y vaya si los vimos. Primero comentar que me pareció espectacular ver que tras anotar a mano los resultados a medida que los iba calculando (buscar una base de datos de cálculos del pasado a una fecha de cierre del año, filtrar las acciones cotizadas y separarlas de los fondos de inversión y etfs; ordenar rendimientos TIR de 3 años en euros descendentemente, separar el 10% mejor del 90% peor y anotar los resultados de las rentabilidades medias de cada segmento) y en lugar de ponerlos en formato digital se me ocurrió fotografiar el texto que había manuscrito y utilizar ChatGPT-4 para que lo leyera. Importo la imagen de las tablas de datos escritas a mano y pido a GPT-4 que grafique los datos de la fotografía.
Sólo falló un dato, que tuve que corregir vía prompt; y darle algunas modificaciones en las leyendas para obtener un gráfico que de otro modo habría obtenido con Microsoft Excel, pero quizás una o dos horas más tarde tras picar los datos.
De estos datos concluimos que:
El 10% mejores empresas medidas por rendimiento anualizado de tres años siempre ofrecen rendimientos positivos de doble dígito, entre 21% y 38% en promedio. Tres años es un tiempo mínimo de valoración de resultados bursátiles, pero suficiente para tener la estadística a favor.
No podemos decir lo mismo de los centenares de empresas que suponían el 90% restante, cuyos rendimientos oscilaron entre -6% y +5% con la excepción del trienio 2012-2014, que rentaron en promedio +11%. Observen como el patrón de rendimientos bajos en el 90% de las acciones está instalado en nuestro planeta desde 2014, casi una década ya. Algunos analistas todavía no se han enterado y siguen usando su viejo manual de asignación de activos, con resultados bastante mediocres o incluso negativos.
Esto significa que si inviertes en las mejores empresas puedes obtener rendimientos positivos cada año si los valoras en trienios, independientemente de los ciclos bursátiles. O lo que es lo mismo: si inviertes en las mejores empresas tu riesgo de pérdida a tres años es cero.
Esto también significa que si inviertes diversificando por criterios diferentes (por zonas geográficas, por sectores, etc.) y acabas incorporando acciones del 90% peor, como hacen la inmensa mayoría de los fondos de inversión disponibles en los mercados; no sólo no consiguen batir a los índices de referencia, sino que la probabilidad de obtener pérdidas en tres años aumentan a más del 30%. Compara probabilidad de pérdidas 0% contra 30%.
El 10% de mejores empresas nunca es el mismo, cada año varía; pero algunos nombres permanecen. Si eres capaz de detectarlos y mantenerlos en cartera, tu rentabilidad diferencial es claramente superior al de cualquier alternativa comparable. Es lo que nos ha ocurrido a nosotros utilizando Oraset Copilot y todos nuestros desarrollos orientado a la búsqueda de ventajas estadísticas.
Vistos estos hechos, es normal haber obtenido rendimientos superiores a los índices porque nuestros métodos buscan siempre estar invertidos en las mejores empresas. Por el mismo motivo, es esperable que lo sigamos consiguiendo en el futuro. Este escenario hace inservible responder a la pregunta ¿qué hará la bolsa los próximos meses?, porque nos da igual lo que hagan el 90% de las acciones; fíjense que acabamos de eliminar el 90% de lo que publican los medios sobre bolsa, no nos sirve para nada. Sólo nos interesa conocer qué harán nuestras acciones adquiridas, y qué probabilidad tienen de seguir siendo notables. Les acabo de regalar miles de horas al año de lectura insustancial, pongan precio a ese tiempo (que depende de su edad, cuanto más mayores, más caro); y no les cobro nada por ello. Es una de las funciones sociales de nuestro proyecto.
Si tenemos un modelo de inversión superior al hecho de adquirir participaciones de fondos de inversión o alternativamente, de fondos indexados, es razonable que la tendencia a atesorar menos fondos a cambio de atesorar más acciones y etfs se prolongue, y en este escenario la arquitectura abierta o cerrada de la banca deja de ser un tema importante en nuestro método de inversión. Cualquier banco ofrece una cuenta de valores para poder llevar nuestra operativa. Sólo hace falta negociar comisiones de custodia a la baja y comisiones de compra venta de mercado o mejores, dado que rotamos ligeramente las carteras.
Estos hechos también nos lleva a plantear otro ajuste a la baja en nuestro universo de activos elegibles, que en 2023 ha pasado de 1.400 productos a 1.000 productos, con un notable éxito en los resultados, puesto que Oraset Copilot ve menos ruido en los datos estadísticos que utiliza para valorar opciones y probabilidades. Es posible que valoremos cercenar un 30% de los fondos de inversión de la plataforma que no están aportando valor diferencial. Esta decisión todavía no está tomada. Sondearé entre vosotros en los próximos meses si ejecutamos o no esta directriz tan obvia a la vista del comportamiento de los mercados estos últimos dos lustros. Quizás 700 productos son más que suficientes para lograr rendimientos muy por encima de los rendimientos de mercado.
Esta realidad encaja perfectamente con las dos tendencias potenciales más importantes a futuro, como son los semiconductores y la Inteligencia Artificial. Podemos estimar los cambios de productividad en las empresas cotizadas (porque están obligadas por ley a publicar los datos que necesitamos para hacerlo) e introducir sus tendencias en nuestros modelos de proyección, pero no lo podemos hacer en los fondos de inversión a un coste razonable. Por consiguiente, a medida que se primen las expectativas de las empresas con mejores productividades netas, mayor tendencia tendrá nuestro O. Copilot a destacar estas opciones en perjuicio de otros activos sin primas de productividad neta. Este desarrollo lo iremos incorporando a lo largo de 2024 y os iremos informando.
3.->>Rising Stars. Si seleccionamos los activos más devaluados de nuestra base de datos, y vemos los que están dando muestras de cambio de tendencia a corto plazo, ofrecemos una lista de candidatos susceptibles de configurar una cartera de cobertura. La lista de esta semana:
4.->>Dónde va el dinero. Si seleccionamos dónde ha ido el dinero por mejores rendimientos en la última semana, obtenemos esta selecta base de datos, cuya rentabilidad equiponderada en conjunto ha obtenido un +5,3%. Combinando esta información con nuestra información prospectiva, obtenemos una lista interesante para ver dónde va el dinero:
5.->>Resumen estadístico de los mercados, ver “Servicio de Análisis” en oraset.com.
Seguid con salud,
Joan Mascaró