Por trás das cortinas – Construindo um sistema de classificação

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Charles Lynn Bolin

Levei quase duas décadas para desaprender o que eu pensava ter aprendido durante minhas duas primeiras décadas de investimento. Comecei a estudar ciclos de negócios há cerca de 15 anos, o que me ajuda a determinar o quão agressivo ou defensivo quero basear-me em riscos e tendências no ambiente econômico e de investimentos. Neste mês, descrevo como criar um Sistema de Classificação que requer cerca de uma ou duas horas por mês para atualizar e avaliar os fundos. Os resultados de maio e a composição dos Portfólios Modelo podem ser encontrados em meu último artigo do Looking Alpha, “Portfólios de fundos de baixo risco em um ambiente de alto risco” para leitores interessados.

Tradicionalmente, controlei o risco considerando avaliações relativas de ações e outros ativos, a probabilidade de recessão, estresse financeiro e fatores quantificáveis ​​que não são percebidos nos indicadores regulares. Aqui está o que eu vejo:

      • As avaliações são muito altas com base nos lucros futuros
      • As probabilidades de recessão são 100%.
      • Os riscos externos são extremamente altos.
      • A força do mercado de ações proporcionou uma falsa sensação de segurança.
      • Restrições adicionais podem estar chegando.

Pesando a semana seguinte: sustentando uma recuperação frágilJeff Miller

Portfólios e Alterações

Como estamos em recessão com o COVID-19 e seus efeitos desconhecidos, escolho ficar na defensiva. Sigo quatro portfólios de modelos que acompanho no Mutual Fund Observer e no Looking Alpha. Todo mês, eu extraio cerca de mil fundos mútuos, fundos negociados em bolsa e fundos fechados usando as telas do Mutual Fund Observer para acessar o Lipper Global Database. Incluo apenas fundos disponíveis na Charles Schwab, Fidelity e / ou Vanguard como sem carga, com taxas mínimas de transação e mínimos de investimento baixos. Os fundos disponíveis na Charles Schwab ou na Fidelity são listados como “Charles Schwab” ou “Fidelity”, em vez de “Other”, como fiz nos artigos anteriores.

O desempenho dos fundos de linha de base e os portfólios de modelos são mostrados abaixo. O Índice de Úlcera é uma medida de risco e é a profundidade e a duração dos rebaixamentos. Martin Ratio é o retorno ajustado ao risco e é o retorno sem risco dividido pelo Índice de Úlcera. Os dados mostram que os fundos conservadores estão superando os fundos agressivos no acumulado do ano.

Tabela 1: Fundos de linha de base e carteiras de modelos – No final de maio, as métricas são de 2,5 anos

Fonte: Criado pelo autor, usando o Lipper Global Datafeed e o screener MFO Premium

Abaixo está minha alocação pessoal com 26% em ações, 53% em títulos, 15% em investimentos de curto prazo (incluindo fundos do mercado monetário e certificados de depósito) e 6% em ouro (Outros).

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Figura # 1: Alocação pessoal

Fonte: Criada pelo autor, usando a fidelidade

Este mês, troquei o Fidelity International Real Estate Fund no portfólio moderado do modelo Fidelity (porque tinha o maior índice de úlceras nas carteiras) e substituí-o pelo mais conservador Fidelity Freedom Index Income Fund (FIKFX) enquanto o mercado está em alta. Também troquei fundos do mercado monetário na “Carteira Muito Conservadora” com o Sit US Government Securities (SNGVX) e o Schwab Short-Term Bond Fund (SWSBX). Os fundos são mostrados na Tabela 2 abaixo.

Tabela 2: Fundos negociados ou considerados em junho

Fonte: Criado pelo autor Usando o screener MFO Premium

O sistema de classificação

Charles Boccadoro faz um trabalho incrível ao melhorar os dados e as telas disponíveis na MFO. Como alguém que prefere usar planilhas para selecionar fundos em vez de telas, isso causa problemas quando as colunas da planilha estão mudando. A “Seção de cálculos” no final deste artigo descreve como configurar uma planilha para ser independente do formato dos dados.

Os sistemas de classificação refletem as crenças pessoais do investidor. Eu uso os seis fatores a seguir: retorno, risco, momento, avaliação, qualidade e renda. Uso a fórmula PERCENTRANK do Excel para atribuir um valor de 0 a 1 para cada um dos mil fundos de cada mês para os componentes dos seis fatores, conforme mostrado abaixo. A vantagem do sistema de classificação é que cada fundo recebe um valor final de 0 a 100, sendo 100 o “melhor” fundo. (NOTA: o valor PERCENTRANK é multiplicado por 100 para estar em uma escala de 0 a 100).

Retorna: MartinRatio, SortinoRatio, APR% / ano, MFORank%
Risco: AlarmRating, UlcerIndex, MFORisk, média de DownCycle 4, 5 e 6
Momentum: Tendência3 meses, Tendência10 meses, 3 meses, Fluxo do fundo% AUM, MFORating
Avaliação: P / C, P / S, P / E, PremDiscHigh%, PremDiscLow%
Qualidade: Avaliação da família, ERRating, Ageyr, Classificação de CompositeMFO, Lixo eletrônico,%, Caixa% / anoCrescimento, Qualidade
Renda: Rendimento% / ano

O diabo está nos detalhes:

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  • PERCENTRANK atribui 1 ao fundo com o valor mais alto e 0 ao mais baixo. Se a métrica estiver configurada onde o valor mais baixo é o melhor, então “1-PERCENTRANK” pode ser usado.
  • MFORisk e MFORating têm valores de 1 a 5. PERCENTRANK só pode atribuir um valor de 0,8 a um valor de 5, então aplico um multiplicador para normalizar o valor mais alto para 1.
  • Os valores NULL “-“ podem apresentar problemas, como um fundo do mercado monetário com uma proporção de Martin de “-“, o que causa um erro na média. Escrevo fórmulas para substituir o “-” ou ignorá-lo.
  • A média dos componentes dos Fatores é obtida para obter um valor temporário do fator que pode variar de 0,1 a 0,8 como exemplo, então eu uso PERCENTRANK para converter a média temporária em um valor de 0 a 1.
  • Uso um período que começa perto de janeiro de 2018 para refletir o início do estágio final do ciclo de negócios.
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A Tabela 3 mostra o sistema de classificação do autor para os fundos de linha de base. Os fundos sombreados em verde são os fundos com classificação mais alta e adequados para os investidores mais conservadores. Os fundos sombreados em vermelho são classificados muito baixos e devem ser evitados, na minha opinião.

Tabela 3: Classificação do autor dos fundos de linha de base

Fonte: Criado pelo autor Usando o MFO Premium

O sistema de caçambas

Os investidores usam a abordagem de balde para combinar o risco de mercado com as necessidades de retirada. Uso uma abordagem de quatro baldes baseada no Índice de Úlceras, com “1” com risco de mercados monetários e tesourarias de curto prazo e “4” com risco de S&P 500 ou superior. Para fins de diversificação, tenho um balde configurado para títulos internacionais / globais e outro para ações internacionais / globais. Eu tenho um balde separado para Renda porque os fundos de alta renda geralmente vêm com seus próprios riscos. Finalmente, tenho dois baldes configurados para acompanhar o ciclo de negócios como “Inflação” e “Defensivo”. A tabela a seguir mostra os resultados automatizados para a categoria Lipper superior para cada um dos buckets. Em comparação, o Índice de Úlceras do S&P 500 é 6,2 e o Índice de Martin é 1. Como observação geral, os fundos com melhor classificação possuem um Índice de Úlceras menor que o S&P 500 e um Índice de Martin próximo a 1,0 ou superior.

Tabela 4: Categorias mais classificadas de Lipper

Fonte: Criado pelo autor Usando o MFO Premium

Para determinar a categoria Lipper superior, coloquei cada uma das categorias Lipper em um dos nove baldes e as classifiquei por classificação média. As categorias de lipper no balde nº 1 (segurança) são mostradas abaixo. A contagem é se Charles Schwab, Fidelity, Vanguard, Exchange Traded Funds ou Closed End Funds têm um fundo nessa categoria. Como exemplo, meu Sistema de Classificação atribui uma classificação de 94 (em uma escala de 0 a 100) a “Obrigações Gerais do Governo dos EUA” e 49 a “Dívida Municipal Intermediária”. Somente as três principais categorias são mostradas na tabela para cada bloco.

Tabela 5: Categorias de Lipper no balde de segurança

Fonte: Criado pelo autor Usando o MFO Premium

Pode haver cruzamento entre as caçambas, conforme mostrado na caçamba de RENDA. Uso o Balde de RENDA para identificar fundos com maior rendimento, que geralmente estão associados a maior risco.

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Tabela 6: Categorias de Lipper no grupo de receitas

Fonte: Criado pelo autor Usando o MFO Premium

Encerramento

Estes não são cenários otimistas. O Fundo Monetário Internacional projeta que o crescimento global contrairá 4,9% em 2020 e crescerá em 5,4% em 2021. A Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) descreve a incerteza na economia mundial. Eles descrevem que a economia mundial pode contrair 7,6% em 2020 e recuperar 2,8% em 2021. O PIB global provavelmente será menor no final de 2021 do que no final de 2019. Isso provavelmente resultará em alta volatilidade para os próximos dois anos. Tempos voláteis têm maior risco e mais oportunidade para o investidor que ajusta as carteiras de acordo com os ciclos de investimento.

O Sistema de Classificação baseia-se no alicerce de que tendências e comportamentos passados ​​ao longo da história recente e durante crises de mercado anteriores são representativos de comportamento futuro. Como a história não se repete, mas rima, a abordagem de Bucket é uma diretriz para a diversificação. O sistema de classificação é revisado, pois tenho tempo para revisar as métricas de observadores do fundo mútuo.

APÊNDICE: Os cálculos

Na captura de tela abaixo, esses fundos são colados no intervalo que começa com CE6. As células verdes são métricas que incluo no fator de retorno: taxa de Martin, taxa de Sortino, retorno durante o período e classificação de MFO. Observe que o nome da métrica está na linha 5, enquanto os títulos da coluna dos dados estão na linha 6. A célula Z4 contém a equação MATCH que encontra “MartinRatio” na linha 6 e retorna que “MartinRatio” é encontrado na 92nd A coluna “MFORank%” é encontrada na 134º coluna.

A equação abaixo obtém a proporção de Martin para VASIX criando um endereço do Excel para a linha atual (encontrada pela linha “$ CE7”) e a 92nd coluna como descrito acima.

= INDIRETO (ENDEREÇO ​​(ROW ($ CE7), Z $ 4))

Dessa maneira, os dados nos quais estou interessado são colocados em colunas conhecidas, independentemente do formato dos dados. Média (coluna Y) é a média PERCENTRANK das métricas. O fator de retorno (coluna X) aplica PERCENTRANK à coluna média. Rank Temp é a média de todos os seis fatores, e Rank (coluna M) é o meu Rank final.

Tabela 7: Criando uma tabela independente da formatação

aviso Legal

Não sou economista nem profissional de investimentos. Fiquei interessado em previsão e modelagem econômica em 2007, quando um agente de crédito imobiliário me disse que havia uma enorme crise financeira chegando. Havia sinais de estresse financeiro se você soubesse para onde olhar. Eu li dezenas de livros sobre ciclos de negócios desde então. A descoberta do rico banco de dados no Federal Reserve de St. Louis (FRED) fornece a maioria dos dados para criar um modelo de investimento. As ferramentas do Mutual Fund Observer fornecem os meios para implementar e validar o Modelo de Investimento.

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