Model Portefeuilles
Samenstelling K3 2017
Rendement Model Portefeuilles
K4 2017 Totaal stand ( t/m 20 - 10 )
Samenstelling modellen k4
Red Eléctrica Corporación SA levert in k4 de grootste bijdrage aan de modellen. De Spaanse energie leverancier maakt deel uit van de Low Volatility. Cashflow, Dividend en Spaanse portefeuille. 16 aandelen komen ieder 3x voor.
K3 2017 (t/m 29-9)
26-9 Wissels k2 - > k3
De wissels van k2 naar k3 blijken profijtelijk. Bij de slot koersen van dinsdag 26 sep is de winst +1.5 pp gemiddeld (!). Uitschieters omhoog zijn de HC, Cashflow, CG en UK model portefeuilles.
HealthCare
UIT : Ion Beam App (-41.1), Hikma Pharma (-20.6), Almirall (-37%)
Cashflow
IN : EVS -12.2 Burelle +15.2 Covestro +14.0 NEXT +33.2 Persimmon +11.0 SalMar +7.1
De 2 aandelen die niet gewisseld zijn te weten UPM Kymmene en Vestas Wind, staan beide op een verlies van een kleine 10%.
ConsumerGoods
IN : MGI Coutier +8.8, Moncler 18.3, Marine Harvest +9.0, Royal Unibrew +8.0, SalMar +7.1
UIT : ACOMO -13.2, Reckitt Benckiser -12.8, Continental +12.4
UnitedKingdom
IN : WH Smith +17.9 JD Sports +7.1 Domino's Pizza +4.6 UIT Reckitt Benckiser -12.8, ITV -6.8, Whitbread -6.8
JD Sports en Domino's hebben zich de laatste weken goed hersteld na aanvankelijke verliezen en leveren nu een positieve bijdrage aan het (wissel)rendement
K2 2017 (t/m 30 - 6)
K1 2017 (t/m 31 - 3)
Wissel Rendement
k1 -> k2
30-6 De wissels bij de kwartaalovergang naar k2 hebben +1.2% extra rendement opgeleverd. De wissels in de Lowlands portefeuille (AKZO, ASML uit, ACOMO, BESI in) leverden de grootste bijdrage. In de momentrum portefeuille behaalden de winnaars van k1 2017 (= momentum k2 2017) een gemiddeld 5.2% hoger rendement dan de winnaars van k4 2016 (= momentum k1 2017).
Model Analyse
Verdeling naar sectoren en landen (3-10)
Toelichting
1 In de bovenstaande schema's zijn de aandelen in de model portefeuilles van k4 uitgesplitst naar super sectoren en landen.
2 De rendementen van de STOXX sector etf's en de MSCI landen erf's staan op de onderste regel van beide schema's. In de 2e kolom van beide schema's staan de netto rend% (t/m 29-9) van de model portefeuilles. Het verschil tussen netto en bruto rendement is 25% van het dividend.
3 In de schema's hieronder (d.d 7-7) staat de verdeling van aandelen naar sectoren en landen in k3.
Hieruit kunnen de volgende conclusies getrokken worden.
ad 1) Per model portefeuille is sprake van een min of meer gelijkmatige verdeling van aandelen over landen en (super) sectoren. Hiervoor is bij de model samenstelling expliciet rekening gehouden.
Opgeteld over alle modellen treden de grootste concentraties op van aandelen binnen de sectoren Personal & Household Goods (P&HG) en Industrial Goods & Services (IG&S) en de landen UK en Germany.
De grootste concentraties doen zich voor bij de super sectoren P&HG en IG&S met resp 25 en 24 aandelen. Deze super sectoren zijn op hun beurt uit te splitsen in meerdere sectoren (IG&S is onder te verdelen in sectoren Industrial Engineering, General Industrials, Industrial Transportation en Support Services). Bij de portefeuille samenstelling is vooral gekeken naar de verdeling naar sectoren.
Bij de landen doet zich de grootste concentratie voor bij de UK en in mindere mate in Duitsland met resp 22 en 17 aandelen. De UK aandelen komen het meest voor in het Consumer Services model (4 x) en in Duitsland zijn de Technologie (3x) en Health Care (3x) modellen het meest populair.
ad 2) De netto rend% van alle modelportefeuilles (uitgezonderd Spanje) overtreffen die van de STOXX sector en MSCI landen etf's.
ad 3) De grootste verschuivingen doen zich voor bij de volgende sectoren en landen :
sectoren :
P&HG 25 (+7))
IG&S 24 (-4)
landen :
Netherlands 11 (-3)
Belgium 11 (+5)
UK 22 (+4)
Spain 9 (-3)
Verdeling naar sectoren en landen (7-7)
De verdeling van de modellen naar sectoren is verder uitgewerkt. De Industry Groups zijn opgesplitst naar Super Sectoren.
Voor elke super sector heeft STOXX een index samengesteld die door BlackRock in iShares etf's zijn verpakt. De rendementen daarvan staan op de onderste regel van het schema. Dit kan als indicatie gezien worden voor het presteren van die super sector.
De modelportefeuilles zijn per land en per industry group gedefinieerd. Voor ons gemak spreken we over landen en sectoren maar het zijn in dit geval IG's en bij de etf's super sectoren.
De spreiding van de modellen over de sectoren is eigenlijk best ok. En dat is niet vreemd want daar is bij de samenstelling nadrukkelijk rekening mee gehouden.
Kijk je (achteraf) naar de rendementen per sector etf - dan zijn er kansen benut maar ook onbenut gebleven. De Travel & Leisure, Construction & Materials en Financial Services sectoren boden kansen die niet volledig benut zijn. Het selectie mechanisme is niet of onvoldoende in staat geweest aandelen uit deze sectoren naar boven te halen.
Sterke sectoren zijn Technology, Health Care, IG & S en de Personal & Household Goods. De aandelen in die sectoren zijn ruim vertegenwoordigd in de modellen en hebben een bovengemiddeld rendement opgeleverd (zie 2e kolom)
De vraag is nu of voor de 2e helft van het jaar dit beeld onveranderd blijft en in hoeverre we dit kunnen betrekken bij de model selecties van de komende kwartalen.
In het bovenstaande schema zijn de modellen uitgesplitst naar landen.
Duitsland en de UK komen het meeste voor. In het Technology model leveren de Duitse aandelen een positieve bijdrage - al lijkt het rend% van de etf/ index een andere richting op te wijzen.
UK en ConsumerServices is geen goede combi. Wie het meest dominant is in de combinatie durf ik niet te zeggen - maar het feit is dat zowel de model portefeuille als het land magere resultaten boeken.
Het is precies deze combinatie die in het nieuwe model voor k3 het meeste voorkomt ( 7 x ). Daar moet op ingegrepen worden. Blijkbaar zijn de consumer services (media, retail, t+l) aandelen in de UK zo goedkoop geworden dat zijn in de ranking hoger geplaatst zijn, als volgt :
Domino's Pizza, WH Smith & JD Sports zijn vervangen door Takkt, BeterBed en Colruyt. Hierdoor is binnen de Consumer Services portefeuille een betere spreiding over landen ontstaan.
Het 3 tal blijft in de UK model portefeuille (en op de short-list).
Model opbouw
Value Lowlands
De ranking van het Value Lowlands model met toepassing van 3 verschillende selectie criteria
1 Profitability [roa]
2 Profitability & value [roa, p/e, ev/ebitda]
3 Profitability & value capped [roa, p/e, ev/ebitda, marktcap.]
Versie 3 is toegepast voor K1 2017.
De lichtblauwe aandelen schenden het prijs criterium (p/e en/of ev/ebitda). De groene labels 'verhuizen' naar het actuele model, en de rode labels vallen buiten de boot door de gewijzigde selectie.
Versie 2 haalt Colruyt binnen en de kapitalisatie AKZO, HAL en Vopak. De sector spreiding noodzaakt het inwisselen van BESI voor Proximus.
Value Germany
Versie 3 is toegepast voor K1 2017.
Versie 2 haalt Bertrandt, Continental en Software in de portefeuille ten gunste van Nemetschek, Pfeiffer Vacuum en Bechtle. XING en Nemetschek hebben een significant hogere prijs ratio waardoor zij dalen in de ranking.
De kapitalisatie zet XING buiten voor Bechtle.
Bechtle wordt op zijn beurt weer uitgeruild tegen Pfeiffer Vacuum omwille van de sector spreiding. Bertrandt wordt om dezelfde rede gewisseld voor Carl Zeiss Meditec.
Value France
Versie 3 is toegepast voor K1 2017.
Versie 2 haalt Michelin binnen en de kapitalisatie zet LVMH buiten.
Bij France is sector spreiding ook een onderscheidende factor. SES wordt daarmee ingeruild tegen Rubis.
Value Low Volatility
De ranking van het Value Low Volatility model met toepassing van 3 verschillende selectie criteria
1 Risico
1.1 Beta (60 maanden)
1.2 Standaard deviatie (52 weeks OHLC)
met de aandelen in het 1e quartile wordt een ranking gemaakt met de 52w stdev
2 Risico, Profitability & value
2.1 ROA (ebit/total assets)
2.2 P/E, EV/EBITDA
bij gelijke weging van prijs en kwaliteit (via z-scores) met extra gewicht voor het risico
3 Risico, Profitability & value en Marktkapitalisatie
3.1 M = actuele koers * aantal aandelen van laatste kwartaal of halfjaar verslag
Versie 3 is het actuele model voor K1 2017.
