Metodología

Estrategia Humana, Ejecución Asistida por IA

La IA es nuestra herramienta, no nuestro gestor. Nosotros definimos las reglas, los umbrales y los criterios de calidad. La IA procesa datos a escala, pero cada acción que aparece en nuestros cuadrantes ha superado un filtro fundamental estricto diseñado por humanos:

• Historial de dividendo: mínimo 10 años de pagos consistentes y crecientes
• Payout sostenible: ratio payoutPayout (Ratio de Pago)
  Dividendos como porcentaje de las ganancias. El payout futuro (Fwd) usa el dividendo anunciado dividido entre las ganancias reales pasadas (TTM) — indica si la empresa puede permitirse lo que ha prometido. Un payout muy alto puede ser insostenible si los beneficios caen. controlado para garantizar margen de seguridad
• Solidez financiera: niveles de deudaDeuda Neta
  Deuda menos efectivo disponible. Es la deuda que quedaría si la empresa usara su caja para pagar préstamos. razonables, buenos márgenes y ROEROE (Retorno sobre Capital)
  Mide la rentabilidad sobre el dinero de los accionistas. Más alto no siempre es mejor si implica mucha deuda. competitivo
• Valoración razonable: PERPER (Ratio Precio-Beneficio)
  Muestra cuánto pagan los inversores por cada 1€ de beneficio. Mostramos el PER TTM (últimos 12 meses) que usa ganancias reales de los últimos 4 trimestres. Es más fiable que el PER Forward que usa estimaciones de analistas., P/BP/B (Precio/Valor Contable)
  Compara el precio con el patrimonio neto contable. Útil en ciertos sectores (como bancos). y otros ratios dentro de rangos exigentes
• Ventaja competitiva: presencia de MOAT, barreras de entrada o posición dominante
• Crecimiento de beneficios: tendencia positiva en beneficiosBeneficios
  Lo que queda tras los gastos. Beneficios positivos significa que el negocio ganó dinero; negativos, pérdidas. a largo plazo

Una empresa que no cumple estos requisitos fundamentales no pasa el filtro, independientemente de lo que la IA sugiera.

Análisis Fundamental con IA

Donde la IA aporta valor es en la escala y la profundidad. Analizamos simultáneamente:

• 50+ métricas fundamentales por empresa
• 10+ años de historia de dividendos y beneficiosBeneficios
  Lo que queda tras los gastos. Beneficios positivos significa que el negocio ganó dinero; negativos, pérdidas.
• Noticias corporativas y macroeconómicas en tiempo real
• Contexto competitivo y sectorial
• Diferenciación entre problemas temporales y permanentes

De Métricas a Cuadrantes

Estos filtros fundamentales generan dos puntuaciones propias:

• Calidad (eje Y): evalúa solidez del balance, consistencia del dividendo, sostenibilidad del payoutPayout (Ratio de Pago)
  Dividendos como porcentaje de las ganancias. El payout futuro (Fwd) usa el dividendo anunciado dividido entre las ganancias reales pasadas (TTM) — indica si la empresa puede permitirse lo que ha prometido. Un payout muy alto puede ser insostenible si los beneficios caen., ventaja competitiva y crecimiento de beneficiosBeneficios
  Lo que queda tras los gastos. Beneficios positivos significa que el negocio ganó dinero; negativos, pérdidas.
• Oportunidad (eje X): evalúa la valoración actual frente a sus promedios históricos y el rendimientoRentabilidad por Dividendo
  El yield futuro (Fwd) muestra el próximo dividendo anual anunciado / precio actual — lo que ganarías de aquí en adelante. El yield histórico (TTM) en el tooltip muestra los dividendos realmente pagados en los últimos 12 meses. Se muestra el futuro como principal porque refleja el compromiso actual de la empresa con los accionistas. relativo

La combinación de ambas puntuaciones posiciona cada acción en uno de los cuatro cuadrantes: ÓPTIMO, OBSERVAR, PRECAUCIÓN o BAJO UMBRAL.

Garantías: Por Qué la Puntuación No Falla

Los modelos de IA pueden equivocarse cuando ocurre algo inesperado. Por eso construimos múltiples capas de protección que la IA no puede sobrepasar:

• Reglas estrictas en código: la IA no puede clasificar una acción como ÓPTIMO si no cumple los criterios fundamentales (dividendos, sector esencial, deuda, valoración). Las reglas prevalecen sobre cualquier salida de la IA.
• Validación de calidad de datos: antes de que la IA vea los datos, un sistema los verifica y corrige errores conocidos. Para acciones europeas, donde los datos son menos fiables, aplicamos correcciones manuales verificadas.
• Estabilidad entre análisis: nuestro sistema evita oscilaciones salvajes entre ejecuciones. Una puntuación no cambia significativamente sin una justificación explícita basada en datos reales.

El resultado: la IA aporta el matiz cualitativo, pero las reglas deterministas garantizan que el resultado final nunca viole los criterios de la estrategia.

Ingeniería de Prompts

Los prompts que guían a la IA están diseñados con criterios de inversión conservadores:

• Filosofía de inversión a largo plazo en dividendos (DGI)
• Evaluar barreras de entrada (MOAT) y calidad de gestión
• Detectar riesgos ocultos en el balance
• Priorizar seguridad del dividendo sobre rentabilidad máxima

Mejora Continua

La IA evoluciona y nuestros análisis también:

• Detección de patrones cada vez más sutiles
• Mayor profundidad en contexto macroeconómico
• Análisis de sostenibilidad más rigurosos