Metodología del motor

1. Filosofía

Validq aplica el principio de composición de evidencia académica: en lugar de inventar un modelo propietario, combina frameworks que llevan décadas validados en la literatura financiera (Beneish, Altman, Ohlson, Piotroski, Damodaran, Mauboussin) en una pipeline reproducible, sector-aware y auditable.

Cada capa es independiente, cita su fuente y devuelve sus propios drivers. Si una capa falla o devuelve datos incompletos, el motor lo marca explícitamente en lugar de inventar un valor.

2. Las 7 capas (C1–C7)

C1 · Integridad contable (Beneish M-Score)

Detecta manipulación contable a partir de 8 ratios (DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, LVGI, TATA). El threshold de Beneish es −1.78. Validado en >70 casos de fraude SEC (Enron, WorldCom, etc.). Es un test binario: pasa o no pasa.

Referencia: Beneish, M. D. (1999). "The Detection of Earnings Manipulation". Financial Analysts Journal.

C2 · Riesgo de quiebra (Altman + Ohlson)

Combina Altman Z-Score (5 ratios de balance + cuenta de resultados) con Ohlson O-Score como check cruzado. Z > 3 = zona segura. O-score P < 0.5 = baja probabilidad de quiebra a 12 meses. Es también binario.

Referencias: Altman, E. (1968). "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy"; Ohlson, J. (1980). "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy".

C3 · Calidad del negocio (Piotroski + Moat + ROIC)

Combina:

• Piotroski F-Score (9 binarios sobre rentabilidad, leverage y eficiencia).
• Scoring de moat (intangibles, switching costs, network effects, scale, brand) basado en Damodaran.
• ROIC vs WACC ajustado por sector.

Output: 0–35 puntos. Pondera por persistencia (no solo el año actual).

C4 · Valoración (DCF + múltiplos)

Triangulación entre:

• Múltiplos relativos (P/E, EV/EBITDA, P/B) vs mediana sectorial 5y.
• DCF reverse 2-stage Mauboussin-Rappaport: calcula el crecimiento implícito en el precio actual y lo compara con consenso de analistas y guidance histórica.
• Ajuste por lifecycle stage: una "high growth" en Mature Growth se valora diferente a una "deep value" en Mature Decline.

Output: 0–25 puntos.

C5 · Estructura de deuda

Evalúa:

• Apalancamiento: Net Debt / EBITDA vs sector.
• Capacidad de servicio: interest coverage ratio.
• Maturity ladder: distribución temporal de vencimientos.

Penaliza concentración de vencimientos a corto plazo y refinanciaciones en entornos de tipos altos.

C6 · ATLAS — Intangibles (NLP estructurado)

Agente LLM que procesa el 10-K (o equivalente) y valora 5 dimensiones del moat: propiedad intelectual, switching costs, network effects, scale moat y brand equity. Validado contra los ratings de Morningstar Wide/Narrow Moat.

C7 · HERMES — NLP earnings calls

Procesa transcripts de earnings calls usando Loughran-McDonald financial sentiment lexicon + un finetune doméstico sobre el corpus de calls del paper. Compara:

• Tono prepared remarks vs Q&A.
• Nivel de hedging y vaguedad.
• Cambios de tono entre quarters consecutivos.

Output: 0–30 puntos, ponderando últimas 3 calls.

3. Los 7 agentes tácticos

Adicionalmente a las 7 capas, el motor incluye 7 agentes que aportan señales tácticas:

• FCF-MOM: momentum del free cash flow operativo (QoQ).
• GUIDANCE: tracker de cambios en guidance (recortes/elevaciones) entre quarters.
• INSIDER: análisis de transacciones Form 4 (SEC) de los últimos 180 días.
• ATLAS: el agente de intangibles también se ejecuta como agente independiente con weights distintos.
• HERMES: similar al agente C7 pero con configuración propia.
• CHRONOS: ciclo económico (CONTRACTION / EXPANSION / PEAK / TROUGH) basado en datos FRED.
• ARGOS: agregador de consenso analista (revisiones de target price y rating).

4. Lifecycle Stage (C0)

Antes de las 7 capas, el motor clasifica la empresa en uno de 6 lifecycle stages (Damodaran):

1. Start-up
2. Young growth
3. High growth
4. Mature growth
5. Mature stable
6. Decline

Esta clasificación afecta a cómo se ponderan las capas posteriores. Por ejemplo, en "Mature stable" se da más peso a dividendo y FCF; en "High growth" a crecimiento de ingresos y escalado de márgenes.

5. Acción signal y 23 patrones

El motor reconoce 23 patrones empíricos que combinan score, lifecycle, sector y agentes. Cada patrón tiene magnitud histórica documentada en el paper SSRN 6735820:

• COMPRA · HC SWEET SPOT — Healthcare mature-stable con score 45–58. Alpha 3y +18.6pp (6/6 cohortes, p<0.001).
• COMPRA · BRAND COMPOUNDER — Consumer staples con score 50–65 y ROIC >15 % sostenido.
• EVITAR · QUALITY TRAP — Score >60 pero DSRI alto, insider selling y deuda creciente. Alpha 2y −16.2pp (12 cohortes).
• ... (resto en el paper).

6. Calibración y backtest

Los thresholds y pesos del motor están calibrados sobre:

• 4 107 ticker-años de datos.
• 6 cohortes de backtest: 2012, 2013, 2014, 2017, 2018, 2019.
• 11 sectores GICS con sub-clasificaciones específicas.
• Out-of-sample testing: los pesos se ajustan en cohortes 2012–2014 y se validan contra 2017–2019 sin re-calibrar.

El paper SSRN 6735820 incluye la metodología completa, los datos de partida y los resultados por cohorte. Está disponible en SSRN ↗.

7. Fuentes de datos

• Precios y fundamentales: EODHD. Cobertura: NYSE, NASDAQ, BME, Euronext (PA, AS, BR), SWX, LSE, Deutsche Börse, OMX, JPX y emergentes.
• Filings (10-K, 10-Q, 8-K, Form 4): SEC EDGAR.
• Risk-free rate y ERP por país: Aswath Damodaran (NYU Stern).
• Datos macro y ciclo: FRED (Reserve Federal St. Louis).

8. Limitaciones reconocidas

Validq es transparente sobre las limitaciones de su enfoque. Antes de utilizar el motor, el usuario debe leer el Aviso de riesgo donde se enumeran explícitamente.