Criterios de equity screening para poder filtrar de manera sistemática un universo ingente de valores como el índice S&P 1500 para crear una cartera correctamente diversificada que sea capaz de batir a dicho benchmark en el largo plazo, es decir que pueda batir al índice en periodos de Expansión y Recesión económica en EEUU y en fases tanto de endurecimiento como de relajación de la política monetaria por parte de la Reserva Federal.

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Grado desarrolla un modelo cuantitativo de selección sistemática de acciones aplicado al universo del S&P 500, con el objetivo de construir una cartera diversificada capaz de generar rentabilidad superior al índice de referencia a lo largo de distintos ciclos económicos y monetarios. Para ello, se combina un conjunto de cinco criterios de screening fundamentados en la literatura académica de finanzas cuantitativas: el Piotroski F-Score (Piotroski, 2000), el Altman Z-Score (Altman, 1968), el momentum de precio (Jegadeesh y Titman, 1993), los indicadores de calidad empresarial (Novy-Marx, 2013) y la valoración relativa mediante el múltiplo EV/EBITDA (Greenblatt, 2006). Los umbrales de cada criterio se anclan en los valores establecidos por sus respectivos autores, evitando cualquier optimización retrospectiva sobre los datos del estudio. El backtest cubre el período 2004–2024, un total de 21 años, con datos fundamentales y de precio extraídos de Capital IQ para una muestra de 902 empresas históricamente presentes en el S&P 500. La cartera se rebalancea anualmente de forma equiponderada y su rentabilidad se mide frente al S&P 500 Price Return como benchmark. Los resultados muestran que la estrategia genera una rentabilidad anual compuesta (CAGR) del 14,22% frente al 8,26% del índice, con un Sharpe Ratio de 0,790 frente a 0,597 y un máximo drawdown inferior al del benchmark (−27,84% vs. −38,49%). El alpha medio anual es de 6,41 puntos porcentuales, con una tasa de éxito del 57,14% de los años. El análisis por ciclos macroeconómicos revela que el alpha es especialmente pronunciado en períodos de recesión según la clasificación NBER (14,87% de media), así como en entornos de política monetaria restrictiva (7,78%). El trabajo concluye que la combinación disciplinada de factores de calidad, solidez financiera, momentum y valoración permite identificar de forma sistemática empresas con rentabilidades superiores, independientemente del entorno de mercado, aunque con mayor eficacia en fases contractivas del ciclo. Se discuten asimismo las limitaciones del estudio, entre ellas la asimetría en el tratamiento de dividendos entre la cartera y el benchmark.This dissertation develops a quantitative systematic equity screening model applied to the S&P 500 universe, with the objective of constructing a diversified portfolio capable of generating returns in excess of the benchmark across different economic and monetary policy cycles. The model combines five screening criteria grounded in academic finance literature: the Piotroski F-Score (Piotroski, 2000), the Altman Z-Score (Altman, 1968), price momentum (Jegadeesh and Titman, 1993), quality indicators (Novy-Marx, 2013), and relative valuation via the EV/EBITDA multiple (Greenblatt, 2006). All thresholds are anchored to values established in the original literature, avoiding any backward-looking optimisation on the study's own data. The backtest covers the period 2004–2024, a total of 21 years, using fundamental and price data sourced from Capital IQ for a sample of 902 companies historically present in the S&P 500. The portfolio is rebalanced annually on an equal-weighted basis, and its performance is measured against the S&P 500 Price Return as the benchmark. Results show that the strategy achieves a compound annual growth rate (CAGR) of 14.22% versus 8.26% for the index, with a Sharpe Ratio of 0.790 against 0.597 and a lower maximum drawdown than the benchmark (−27.84% vs. −38.49%). Mean annual alpha stands at 6.41 percentage points, with a hit rate of 57.14% of years. Macroeconomic cycle analysis reveals that alpha is particularly pronounced during NBER-classified recession years (14.87% on average) and in tightening monetary policy environments (7.78%). The study concludes that the disciplined combination of quality, financial strength, momentum and valuation factors allows for the systematic identification of outperforming equities across market environments, with particularly strong performance during contractionary phases. Limitations of the study are discussed, including the asymmetry in dividend treatment between the portfolio and the benchmark.