Nieuw! De StockWatch Big Data Portfolio

De selectie gebeurt uitsluitend op basis van door de literatuur bewezen maatstaven. Dit betekent dat emoties volledig uitgeschakeld worden; we laten de data bepalen welke aandelen we kopen. De officiële lancering is maandag 12 januari en dan investeert StockWatch €50.000 in deze portefeuille, verdeeld over de zestien best scorende aandelen volgens het Big Data model.

Hij is cum laude afgestudeerd op het maken van deze datagedreven portfolio en StockWatch is onder de indruk van zijn kennis en kunde: vrijdag stellen wij Ruben de Mink en deze porto aan u voor in het BeursCafé! Paul loopt al langer mee, maar Ruben, Randy en Mathijs zijn echt nieuw in het beurswereldje. Achter de schermen hebben wij Storm en Derk nog, StockWatch hoopt een kweekvijver van talent te worden.

Doel StockWatch Big Data Portfolio: het behalen van outperformance

Het doel van deze portefeuille is het selecteren van aandelen uitsluitend op basis van kwantitatieve data, om zo op lange termijn outperformance te halen. Hiervoor gebruiken wij bewezen fundamentele maatstaven zoals de vrije kasstroom, winstgevendheid en het momentum.

Daarnaast kijken we naar aanpassingen van de winstverwachtingen door analisten. Door meerdere maatstaven die wetenschappelijk bewezen zijn te combineren, verwachten wij op lange termijn een hoger rendement te behalen dan de wereldindex en Stoxx Europe 600.

Selectiecriteria

Er zijn veertien maatstaven die bepalen in welke mate een aandeel koopwaardig is voor de StockWatch Big Data Portfolio. De ene maatstaf is echter belangrijker dan de andere. Hieronder vindt u een overzicht van de zeven belangrijkste maatstaven:

• Free cashflow yield
• Enterprise Value / EBITDA (EV/EBITDA)
• Return on Invested Capital (ROIC)
• Trading volume/market cap
• 6-month Momentum
• Share Buyback
• Analysts Earnings Revisions

1. Free cashflow yield

De Free cashflow yield wordt berekend door de vrije kasstroom te delen door de beurswaarde. Hoe hoger de vrije kasstroom ten opzichte van de beurswaarde, hoe aantrekkelijker een aandeel is geprijsd en hoe beter het bedrijf scoort in ons model. Bedrijven met een relatief hoge vrije kasstroom kunnen meer geld uitkeren aan hun aandeelhouders en dat komt het rendement op een belegging ten goede.

2. Enterprise value/EBITDA

De enterprise value/EBITDA is een maatstaf die veel private-equitypartijen gebruiken om de waarde van een onderneming te berekenen. Dit komt doordat de schuld- en cashpositie van een onderneming hierin ook worden meegenomen. De enterprise value, ook wel ondernemingswaarde genoemd, wordt als volgt berekend:

Beurswaarde + schulden -/- cashpositie

De EBITDA wordt ook wel het bedrijfsresultaat genoemd. Dit is de winst voor rentelasten, belastingen, afschrijvingen en bijzondere waardevermeerderingen/verminderingen. Als de ondernemingswaarde ten opzichte van het bedrijfsresultaat relatief hoog is (bijvoorbeeld omdat het bedrijf een hoge beurswaarde kent, veel schulden op de balans heeft en onvoldoende winstgevend is), scoort het aandeel slecht op dit criterium.

Wij zijn daarom op zoek naar bedrijven met een lage enterprise value/EBITDA.

3. Return on invested capital

Het is belangrijk dat een bedrijf een hoog rendement behaalt op het geïnvesteerd vermogen. Het is namelijk een signaal dat het betreffende bedrijf de juiste investeringen doet. Bedrijven met een hoog rendement op het geïnvesteerde vermogen hebben vaak een concurrentievoordeel en creëren op lange termijn waarde voor de aandeelhouders.

4. Trading volume/market cap

Bedrijven die op sociale media en televisieprogramma’s worden opgehemeld, zijn in de regel niet de beste beleggingen. De meme-stock rally in 2021 is daarvan een treffend voorbeeld. Aandelen van bedrijven als GameStop, AMC Entertainment en Bed Bath & Beyond werden destijds massaal gekocht door particuliere beleggers, terwijl de fundamentals ronduit bedroevend waren.

Naar dit soort bedrijven zijn we met de StockWatch Big Data Portfolio niet op zoek. Wij kijken liever naar aandelen die de gemiddelde belegger over het hoofd ziet. Bedrijven met een relatief laag handelsvolume ten opzichte van hun beurswaarde krijgen in ons model een plusje achter hun naam.

5. 6-month momentum

De wetenschap heeft aangetoond dat aandelen die de afgelopen zes maanden fors beter hebben gepresteerd dan de brede markt een grotere kans hebben om de markt in het daaropvolgende jaar wederom te verslaan. Bedrijven met een sterk zesmaandsmomentum krijgen daarom bonuspunten in ons model.

6. Aandeleninkoop

Bedrijven die oog hebben voor hun aandeelhouders zijn veelal goede beleggingen. Met name een omvangrijk aandeleninkoopprogramma is een krachtige indicator, omdat het een signaal is dat het management het aandeel te goedkoop vindt. Bedrijven die veel eigen aandelen inkopen scoren dus goed op dit criterium.

7. Analyst Earnings Revisions

Bedrijven die in de laatste maanden veel koersdoel- en adviesverhogingen ontvangen, presteren vaak sterk. In veel gevallen worden de verbeterde fundamentals niet direct volledig verdisconteerd in de koers van het aandeel, waardoor de koers nog wat langer oploopt. Bedrijven die in een kort tijdsbestek veel upgrades van zakenbankanalisten krijgen, scoren de volle buit op dit criterium.

Werking StockWatch Big Data Model

Het StockWatch Big Data Model werkt op basis van historische kwartaaldata uit de dataset van LSEG. Laatstgenoemde is een wereldwijde dataleverancier van financiële markten. Elk kwartaal haalt het model voor elk aandeel de meest recente waarde op per maatstaf.

Voor elke maatstaf is een aparte scorefunctie geschreven, die de ruwe waarde van een maatstaf omzet in een score. Voor elke maatstaf kan een aandeel een negatieve of positieve score krijgen. De aandelen met de hoogste score belanden in de StockWatch Big Data Portfolio.

Herwegingsmoment

Op maandag 12 januari gaat de Big Data portefeuille van start. Deze wordt daarna ieder kwartaal dynamisch herwogen, gebaseerd op de nieuwste versie van het model.

• Aantal posities: zestien aandelen (acht namen uit de VS en acht uit de EU)
• Herweging: elk kwartaal
• Exit: vijf aandelen met de laagste score volgens het model worden verkocht
• Instroom: vijf nieuwe aandelen met de hoogste score worden aangekocht
• Dividend: wordt volledig herbelegd in het volgende herwegingsmoment

Deze herweging vindt altijd plaats op dezelfde manier, waarbij de verkoop van vijf aandelen bekend wordt op de laatste handelsdag van elk kwartaal. De nieuwe aandelen worden vervolgens op de tweede maandag van het nieuwe kwartaal aan de portefeuille toegevoegd. Hiervoor wordt het vrijgekomen geld uit de verkochte aandelen gebruikt, inclusief het ontvangen dividend.

Risicobeheer StockWatch Big Data Portfolio

Omdat het model voor 100% gebruik maakt van kwantitatieve maatstaven, is het noodzakelijk om het risico toch enigszins te beperken. Dit doen wij door een maximale weging in te stellen van 15% per positie in de portefeuille. Indien een aandeel dit percentage door een stijging overschrijdt, wordt het aandeel bij de volgende herweging deels verkocht.

Het vrijgekomen kapitaal verdelen we dan over de vijf nieuwe aandelen. Ook hebben we ervoor gekozen om maximaal twee aandelen uit dezelfde sector in de portefeuille te nemen, dit om spreiding in het model te behouden.

Omdat wij bij StockWatch niet in aandelen met een slecht momentum willen beleggen, worden de bedrijven die qua momentum in het slechtste deciel (de slechtste 10%) zitten niet meegenomen in het model. Ook worden aandelen die sinds aankoop 50% of meer in waarde zijn gedaald in de portefeuille direct verkocht. Hetzelfde geldt voor aandelen die beschuldigd worden van grootschalige fraude of waarop een overnamebod ligt.

Uitsluitingen

Omdat het model puur datagedreven werkt, zijn er een aantal uitsluitingen nodig om een goede werking van het model te garanderen. Sectoren die worden uitgesloten zijn banken, verzekeraars en vastgoed. Dit omdat zij vanwege hun afwijkende bedrijfsmodellen minder geschikt zijn voor een traditionele manier van waarderen.

Tevens worden bedrijven met een koers-winstverhouding van beneden de 5 uitgesloten. Dit is omdat een extreem lage K/W vaak een signaal is dat er iets met het bedrijf aan de hand is. Wat ook meespeelt is dat we niet staan te wachten op allemaal kwakkelende autoconcerns in onze portfolio. Verlieslatende bedrijven worden uiteraard ook uitgesloten.

Big Data Portfolio mooie aanvulling voor StockWatch Premium

Wij kunnen niet wachten om van start te gaan met de StockWatch Big Data Portfolio. De aandelen worden op een volledig wetenschappelijke manier geselecteerd, waardoor we emotie uitschakelen en een extra grote kans maken om de markt te verslaan.

Wat ons betreft is deze portefeuille een mooie toevoeging voor StockWatch Premium. Aandelen worden op een andere wijze geselecteerd dan u van ons gewend bent, waardoor er veel bedrijven in de portfolio worden opgenomen waar u en wij nog nooit van hebben gehoord. Wij hopen zo voor veel fantasie en inspiratie te zorgen!

Dit artikel is geschreven door Ruben de Mink in samenwerking met Niels Koerts. Ruben heeft technische bedrijfskunde gestudeerd aan de Technische Universiteit van Twente. Via zijn opleiding heeft Ruben kennis opgedaan over programmeren en Machine Learning, waar hij tijdens zijn (pre)-Master Econometrie ook mee bezig blijft. Disclaimer: Dit artikel mag niet worden beschouwd als individueel beleggingsadvies. Heeft u naar aanleiding van dit artikel een vraag? Stuur dan een mail naar redactie@stockwatch.nl. Wij doen ons best om deze zo snel mogelijk te beantwoorden.