Investerarfysikern
Likes
730
Antal inlägg
1281
Följare
138
Medaljer
0
Om användaren
Jag är doktorand i fysik och intresserad av investeringar och nationalekonomi. På denna blogg skriver jag om kvantitativa aktieinvesteringar, aktier, forskning inom finans och om nationalekonomiska problem.

RSS

RSS feed

Blogg

Net-nets - soggiga fimpar

Efter nu ha gått igenom ca 30 net-nets så har jag kommit fram till en sak; net-nets är ena riktigt fula bolag. Warren Buffett liknade dem med att ta upp en cigarrfimp från gatan som fortfarande har glöd och en sista puff. Fimpen kan vara lite soggig och blöt av saliv, men puffen är gratis. Nu kan jag verkligen hålla med om att det stämmer och man får en liten bitter eftersmak efter att ha dykt ner i ett antal net-nets.

Det är också att man först kommer dit efter att man har sållat bort de som inte visade sig vara net-nets, eftersom många screeners som finns där ute är sådär när det gäller att sålla ut dessa. Jag fick fram mina 30 net-nets först efter att ha gått igenom ca det dubbla efter de som kom fram på Grahams screener som är gratis och en lista som jag sammanställde i mars från Screener.co.

När man sedan dyker ner djupare i varje net-net så är det många som dras med olika problem. De gör stora förluster och bränner snabbt kassa och så vidare. De kan ha varit net-nets länge (över 5 år) utan att det varit någon ljusning för dem. Hälften är kinesiska reverse-merger net-nets där man är osäker om de ens klassas som net-nets. Många andra har nyckelpersoner som varit inblandade i diverse bedrägerier och där man lätt kan misstänka att man aldrig kommer återse pengarna man investerar igen.

Trots det så kan man med enkla mått få fram bra net-nets. Net-nets med F-score över 5+ eller värderade under 50 % av NCAV brukar överprestera. Från listan som togs fram i mars har de utvecklats + 20 % mot index som är i stort sett plus minus noll. Som man ser så är det endast några få som gått upp mycket, vilket visar på att net-nets är en strategi som man bör investera i med stor spridning. Det är också dem som man kanske inte valt i första hand som gått upp mest, vilket visar att det kan vara svårt att aktivt välja ut de som kommer utveckla sig bäst.

Som ren kvantitativ strategi gör det därför net-nets till ganska svårt att implementera eftersom det involverar en stor aktiv komponent. En annan svårighet är att det är svårt att ranka, vilket gör att det blir lätt att man väljer de som man gillar för stunder och därför inkluderar ganska mycket aktivitet. Sen kan det tilläggas att det inte är så roligt att gå igenom dessa bolag då de oftast kan ha många problem.

För att lösa det har jag valt att gå över till samma approach som med de kvantitativa portföljerna, men med lite mer handpåläggning. Det innebär alltså att köpa de 10 net-nets som ser bäst ut efter F-score och checklistan och sedan hålla i ett år utan att kolla till dem. Sen nästa år är det återigen dags att hitta de tio bästa net-nets att investera i. Arbetet tar ungefär några kvällar och är lite roligt när man väl kommer in i det. Sen kan man undvika kolla på dessa fula bolag i ett år och istället koncentrera sig på annat. Det blir också mycket effektivare än att gå djupt in i varje bolag och riskera att behöva välja.

Tidigare har jag haft fyra net-nets i portföljen. Det innebär att jag nu köpt sex stycken till för att få till en bredd, något jag tagit fram genom min genomgång. Det är också lite i linje med Grahams tankesätt: Leta efter rätt bolag, köp, glöm bort, kolla till efter ett år. På så sätt går det att göra utan att bli påverkad alltför mycket av aktiviteten, men ändå se till att få ihop en bra portfölj.

Taggar (blogg): 
Anonymous's picture
Erik (ej registrerad)

https://m.youtube.com/watch?v=SDoIbFuKgfU

Orelaterar men tror du skulle finna det här mycket intressant. Liknande Cornucopias metod att investera med konjukturen. Men det verkar gå att se trenden i alla marknader.

 

 

Kommentera som anonym eller registrera dig/logga in
CAPTCHA
This question is for testing whether or not you are a human visitor and to prevent automated spam submissions.

Blog Archive

Blog Archive
2017 (100)
Oct (2)

Taggar