Niet zo lang geleden kwam ik een podcastinterview tegen met Lee Freeman-Shor. Achteraf bleek dat hij op ‘tour’ was om zijn nieuwe boek Stock Market Maestros te promoten. Dat is aardig gelukt, want na het beluisteren van de podcast ben ik aan zijn boek begonnen.
Hij deelde het inzicht dat zelfs de beste fondsmanagers nauwelijks boven de 50% hitrate komen. Dit haalt het concept volledig onderuit dat beleggen om stock picking draait. Lee Freeman-Shor beweerde in de desbetreffende podcast dat gedrag een veel grotere doorslag heeft.
Investors take note. Success in the market is not about picking the right stock. According to Lee Freeman-Shor, a former fund manager-turned-author, the real difference between winning and losing lies somewhere else entirely: how investors react when those investments start to go wrong.
Freeman-Shor came to that conclusion after years studying the behaviour of some of the world’s top fund managers while running a range of investment funds.
Ik heb het boek gelezen. In deze aflevering gaan we aan de hand van zijn boek, gecombineerd met 6 jaar aan transactiedata van mijn portfolio, de lessen en inzichten bespreken.
Stock Market Maestros
Vrij recent is Lee Freeman-Shor samen met Clare Flynn Levy met een nieuw boek gekomen, genaamd Stock Market Maestros. Je kunt het zien als een vervolg op het populaire boek 'Art of Execution', dat in 2015 is uitgebracht.
Stock Market Maestros laat zien dat topbeleggers niet vooral winnen doordat ze vaker gelijk hebben (hit rate), maar doordat ze winnaars groot laten worden en verliezers klein houden (payoff ratio). Het boek analyseert 12 succesvolle fondsmanagers en hun regels rond timing, positiegrootte, bijkopen, verkopen en omgaan met emoties. De kernles: uitvoering en gedrag na aankoop zijn vaak belangrijker dan de stock pick zelf. Dit is dan ook een van mijn grootste inzichten na het lezen van het boek.
Er worden ongeveer 40 beleggingscases behandeld. Per fondsmanager kijken ze naar een paar winnende en verliezende posities. Wat deden ze goed in beide situaties en wat hebben ze ervan geleerd? In de meeste gevallen deelde ze ook wat ze in het verleden fout hadden gedaan om nog meer te duiden waarom het in die specifieke case nu wel goed ging. Dit geeft erg veel herkenbare situaties.
De diversiteit van de fondsmanagers is groot. Ze worden gegroepeerd per werelddeel en hebben allerlei verschillende strategieën. Greg Padilla, managing partner bij Aristotle Capital, een in Los Angeles gevestigde investeringsfirma die meer dan 90 miljard dollar aan activa beheert, kon ik goed aan relateren. Padilla belegt voornamelijk in kwaliteitsbedrijven met een sterke groeicomponent.
Lee Freeman-Shor heeft voor zijn tweede boek de hulp van Clare Flynn Levy ingeschakeld. Zij runt een data-analyticsbedrijf genaamd Essentia Analytics. Hierbij helpt ze fondsmanagers om hun gedrag te verbeteren aan de hand van geanalyseerde transactiedata. Ze onderzoekt onder andere of de prestaties meer skill of luck zijn. Essentia Analytics kijkt daarvoor naar 7 decision skills van beleggers:
- Picking – welke aandelen je kiest
- Sizing – hoe groot je positie is
- Entry timing – wanneer je instapt
- Scaling in – hoe je bijkoopt
- Size adjusting – hoe je positiegrootte aanpast
- Scaling out – hoe je afbouwt
- Exit timing – wanneer je verkoopt
Per skill geeft ze een score die gebaseerd is op de hit rate en payoff. Een score van 50 is neutraal; alles daarboven laat zien dat het een vaardigheid is. Tel je alle scores van de 7 skills bij elkaar, dan komt daar een Behavioral Alpha Score uit. Boven de 50 wordt gezien als bewijs dat een belegger recent (afgelopen 3 jaar) skill in besluitvorming heeft laten zien, beter dan wat je op basis van toeval of een indexfonds zou verwachten.
Belangrijke nuance: het is geen garantie op outperformance. Essentia stelt wel dat beleggers met een BA Score van boven de 50 ongeveer 1,5x zo waarschijnlijk zijn om in het volgende jaar beter te presteren dan beleggers met een score onder 50.
Paar interessante inzichten. Zelfs de beste beleggers zitten gemiddeld (mediaan) niet vaker dan 50% goed. De shortlist van 73 top-/award-winning funds gemiddeld 45%, de 12 fondsmanagers behandeld in het boek rond de 49%. Het verschil zit vooral in de payoff ratio: bij de Maestros levert een gemiddelde winnaar ongeveer 1,82× zoveel op als een gemiddelde verliezer kost. Voor de shortlist is dat gemiddeld 1,37x. De echte motor achter hun outperformance is voornamelijk de payoff ratio. Dit geeft een compleet ander perspectief op beleggen; het draait dus niet voornamelijk om stock picking.
Most investors get things wrong more often than they get them right. Success doesn't depend on being right all the time — it depends on what you do when you're right and how you handle it when you're not.”
Goed om wel direct erbij te zeggen dat het onderzoek erg academisch is. Ze behandelen vooral fondsmanagers die veel actieve posities hebben, meestal rond de 50-100 bedrijven. Er is wel een minimum vereist qua aantal beslismomenten om het statistisch significant te maken. En je kunt natuurlijk ook niet alles meten; stressbestendigheid, nederigheid en emoties zijn evengoed ook belangrijk.
Percentage bedrijven dat de index verslaat
Ik kan er nog steeds niet helemaal bij dat zelfs de allerbeste beleggers een hitrate hebben van onder de 50% als het aankomt op stock picking. Dat betekent dat de helft van de gekochte bedrijven niet goed uitpakt. Dit geeft naar mijn idee een compleet ander perspectief op beleggen en portfoliomanagement. De kans dat je ernaast zit, is groter dan je denkt. Je moet er misschien zelfs tijdens de aankoop al vanuit gaan dat je verkeerd zit. Een meer nederige houding op verkopen is dan wel op zijn plaats.
De hoogste hitrate onder de Maestros komt zelfs niet boven de 60% uit. Het verschil wordt dus voornamelijk gemaakt in de payoff ratio. Als je daarop gaat optimaliseren, moet je winnaars zo lang mogelijk laten lopen en verliezers zo snel mogelijk elimineren. Gedrag is dan nog veel bepalender dan ik hiervoor besefte.
Een vergelijkbare hitrate zien we ook in de index. Ik heb de S&P 500 genomen, omdat hier zoveel meer data over te vinden is. Op jaarbasis doen 48% van de bedrijven het beter dan de index zelf. De statistieken worden snel minder gunstig als de meetperiode langer wordt; na 10 jaar doet nog maar eenderde het beter dan de index. Dit is gemeten over de periode 1990 tot en met 2024.
Naar mijn idee kun je het ‘spel’ op twee manieren spelen. 1) focus op een zo hoog mogelijke hitrate of 2) zoveel mogelijk optimaliseren voor een hoge payoff ratio. Bij het eerste leg je de focus vooral op het minimaliseren van risico, downside protection. Wil je dat je rendement meer komt vanuit de payoff, dan moet je daar je gedrag (en strategie) ook op aanpassen. Positiegrootte, winnaars laten lopen, verliezers beperken, enzovoorts zijn dan belangrijke vaardigheden. Rekenkundig ben je in het voordeel, omdat een aandeel maar maximaal 100% kan zakken en bijna oneindig kan stijgen.
Deepdive in mijn eigen (transactie)data
Direct even een teaser: achter de schermen zijn we bezig om een MCP (en ook een API en CLI) voor PDT te ontwikkelen. Voor degenen die hier nog nooit van gehoord hebben. MCP staat voor Model Context Protocol, een open standaard waarmee AI-toepassingen zoals LLM-gebaseerde chats veilig en naadloos kunnen communiceren met externe systemen. In simpel Nederlands, in ChatGPT, Claude, etc., kun je chatten met je portfoliodata.
Je kunt je voorstellen dat ik helemaal los ben gegaan met Claude (code). Zo heb ik allerlei minitooltjes gebouwd om nog meer inzicht te krijgen in mijn eigen gedrag. Denk aan een ‘Doe-niets-simulator’, beslissingsanalyse gebaseerd op Behavioral Alpha Score en Averaging up & down analyse.
Doe-niets vs werkelijk
Op basis van de TWRR-rekenmethode heb ik een simulatie gemaakt of ik niets had gedaan vanaf een zelf te selecteren datum. Dit heb ik dan voor dezelfde periode afgezet tegen mijn werkelijke rendement en de All World ETF (IWDA). Dit geeft mij meer inzicht in mijn algehele gedrag en aandelenkeuzes.
Startpunt | Werkelijk | Doe-niets | IWDA | Gedrag-gap | Stockpicking-edge |
1-1-2021 | +66,1% | +117,0% | +106,5% | −51,0% | +10,5% |
1-1-2022 | +34,0% | +86,8% | +55,5% | −52,8% | +31,3% |
1-1-2023 | +84,4% | +125,3% | +80,2% | −40,9% | +45,1% |
1-1-2024 | +32,1% | +49,8% | +50,2% | −17,7% | −0,4% |
1-1-2025 | +2,8% | +19,6% | +17,9% | −16,8% | +1,7% |
De pijnlijke conclusie is dat mijn gedrag nagenoeg over elke periode niet bepaald heeft bijgedragen. Moet daar wel bij zeggen dat Nvidia en Broadcom impactvol zijn. Er is wel een patroon te vinden en dat is consistent: verkopen van compounders + bijkopen van structurele losers. Het klassieke disposition effect.
In januari 2024 (aflevering 158) had ik dit al een keer geconstateerd na een diepe reflectie. Toen zei ik het volgende daarover: “Het disposition effect is dus duidelijk terug te zien in mijn portfolio. Bijna al mijn verkoopbeslissingen in de GARP en groeistrategie zijn niet zo goed uitgepakt. Ook al heb ik bijna alle posities wel met winst verkocht, ik had ze beter vast kunnen houden.”
Beslissingsanalyse voor de 7 vaardigheden laat goed zien waar voor mij nog wat winst te behalen valt. Moet er wel direct bij zeggen dat ik een eigen interpretatie heb gedaan van hoe je elke vaardigheid meet. Ik realiseer me goed dat ik eigenlijk te weinig beslissingsmomenten heb om het echt goed te kunnen meten. Verder is het ook wel erg academisch en werkt de rekenmethode niet goed voor particuliere langetermijnbeleggers. Ik mag wel wat meer nadenken over hoe groot een positie is, wanneer ik instap en hoe ik bijkoop.
Echt een klassieke fout die beleggers maken, is het naar beneden middelen. Dit wordt ook wel averaging down genoemd. Er is een dunne scheidingslijn tussen kopen op een dip en een alsmaar dalend aandeel bijkopen. Alibaba, Evolution en Wise komen er tot nu toe niet zo goed uit. Al moet de laatste genoemde nog wat meer tijd krijgen.
Over het algemeen koop ik 63% van de keren bij als het aandeel is gezakt en 37% wanneer het aandeel is gestegen.
De herkenbaarste inzichten en lessen
Het boek zit vol met beleggingscasussen; de auteur gaat in gesprek met de belegger over de positie. Hij probeert naar boven te halen waarom en op basis waarvan de belegger keuzes heeft gemaakt. Doordat er veel situaties worden besproken, is de dichtheid van lessen erg hoog. Ik beleg nu meer dan 5 jaar, dus veel situaties zijn voor mij wel herkenbaar. Er worden zelfs aandelen besproken die ik ook heb gehad in dezelfde periode.
Het disposition effect heb ik al eerder genoemd als les. De neiging om winnaars te vroeg te verkopen en verliezers te lang vast te houden. We gaan er nog 6 behandelen. Ik heb geprobeerd om aan de les / inzicht ook een van de zeven vaardigheden aan te hangen.
1. Je koopt waarschijnlijk een verliezer
Deze les valt in het bakje aandelenselectie (stock picking), maar eigenlijk gaat het vooral over nederigheid.
Ik vond dit misschien wel een van de meest confronterende inzichten uit Stock Market Maestros. Zelfs de beste fondsmanagers komen nauwelijks boven de 50% hitrate uit. De Maestros uit het boek zitten gemiddeld rond de 49%. Anders gezegd: zelfs als je heel goed bent, is de kans nog steeds groot dat een nieuw gekocht aandeel uiteindelijk geen winnaar wordt.
Dat klinkt vrij pijnlijk. Want bij aankoop voelt het meestal precies andersom. Je hebt onderzoek gedaan, een mooie thesis gebouwd, de risico’s bekeken en waarschijnlijk ook nog een grafiek gezien die er best lekker uitziet. Op dat moment voelt het alsof je een kans hebt gevonden.
Maar de base rate zegt iets anders.
“Ik denk dat ik een kans heb gevonden, maar de base rate zegt dat ik waarschijnlijk fout zit. Wat moet waar zijn om tóch gelijk te krijgen?”
Die vraag verandert je houding. Je koopt niet meer vanuit overtuiging alleen, maar ook vanuit twijfel. Niet verlammende twijfel, maar gezonde twijfel.
Naar mijn idee helpt dit enorm bij positiegrootte en verkoopdiscipline. Als je al bij aankoop accepteert dat je waarschijnlijk fout zit, wordt het makkelijker om vooraf na te denken over: wanneer is mijn thesis gebroken? Wat wil ik zien om vertrouwen op te bouwen? En hoeveel schade mag deze positie aanrichten als ik ernaast zit?
De les is dus niet dat stock picking onbelangrijk is. Natuurlijk wil je goede bedrijven kopen. Maar stock picking is pas het begin. Het echte verschil ontstaat daarna: wat doe je als je ongelijk krijgt? En misschien nog moeilijker: durf je het te laten lopen als je wél gelijk krijgt?
2. Thesis creep
Deze les valt voor mij in het bakje afbouwen van een positie (scaling out), al raakt het eigenlijk ook aan verkoopdiscipline en positiegrootte.
Thesis creep is wanneer je beleggingscase langzaam meebeweegt met de koersdaling. Je oorspronkelijke reden om een aandeel te kopen werkt niet meer helemaal, maar in plaats van dat je dat erkent, bouw je ongemerkt een nieuwe reden om te blijven zitten.
Eerst koop je een bedrijf, bijvoorbeeld vanwege groei. Dan valt de groei tegen, maar is het aandeel “wel heel goedkoop”. Daarna blijft de koers zakken, maar komt er misschien een overnamebod. En vervolgens koop je bij, omdat de waardering nóg aantrekkelijker lijkt.
Voor je het weet ben je niet meer je oorspronkelijke thesis aan het volgen, maar vooral argumenten aan het verzamelen om geen verlies te hoeven nemen.
Bij mij is dit enorm herkenbaar bij Just Eat Takeaway en Evolution. Elke keer veranderde de beleggingscase een beetje naarmate de tijd vorderde. Het bedrijf was nog steeds interessant. De waardering was nog steeds laag. De markt begreep het nog steeds niet. Ondertussen zakte ik wel steeds verder in het rood. En erger nog: ik kocht onderweg zelfs bij.
“Losers add to losers.” — Paul Tudor Jones
Die quote doet een beetje pijn, juist omdat hij zo simpel is. Natuurlijk kan bijkopen op een daling soms goed uitpakken. Maar er is een dunne lijn tussen rationeel middelen en jezelf dieper ingraven in een fout.
De les voor mij: schrijf bij aankoop veel scherper op waarom ik iets koop. Als die oorspronkelijke reden verdwijnt, moet ik niet automatisch een nieuwe thesis verzinnen. Al is het voornamelijk een mentale stap, door te verkopen geef je aan dat het een fout was.
Les 1 leert ons nu dat dit heel normaal is. Soms is een aandeel niet goedkoper geworden. Soms had je gewoon ongelijk.
3. “Why Are We Idiots?”
Deze les valt in het bakje afbouwen van een positie (scaling out), maar begint eigenlijk al vóórdat je een aandeel koopt. In het boek gebruiken ze de vraag: Why Are We Idiots? Vrij vertaald: waarom zouden we hier compleet naast kunnen zitten?
Dat vind ik een sterke manier om een pre-mortem te schrijven. Niet achteraf verklaren waarom iets misging, maar vooraf al opschrijven wat de waarschijnlijkste redenen zijn dat je thesis niet uitkomt.
Wat moet er misgaan voordat ik moet toegeven dat ik fout zat?
Voor mij is dit mogelijk een simpele manier om thesis creep te voorkomen. Als ik vooraf opschrijf waarom ik koop én wanneer die reden niet meer klopt, wordt verkopen minder emotioneel. Dan hoef ik op dat moment niet opnieuw het hele verhaal te verzinnen.
De les: schrijf bij aankoop niet alleen op waarom iets een mooie kans is, maar vooral waarom je mogelijk een idioot bent. Bij de helft van je aandelenselectie ben je dat namelijk.
4. Verkoop niet alleen op basis van waardering
Deze les valt voor mij in het bakje aanpassen van positiegrootte (size adjusting). Dit is vooral belangrijk bij winnaars. Het voelt heel logisch om een aandeel te verkopen, omdat het “duur” is geworden. Je hebt winst, de multiple is opgelopen en ergens begint het ongemakkelijk te voelen.
Maar in Stock Market Maestros komt juist vaak terug dat waardering alleen geen goede reden is om te verkopen. Zeker niet bij kwaliteitsbedrijven die blijven groeien, hun kapitaal goed herinvesteren en waar de oorspronkelijke thesis nog steeds klopt.
Greg Padilla zegt het mooi: verkoop een goed bedrijf in een goede industrie niet alleen omdat het is gestegen. Bij Aristotle trimmen ze winnaars vooral als de positie te groot wordt voor het portfolio, niet omdat het aandeel toevallig optisch duur lijkt.
Wat ik mogelijk kan doen: vooraf exitcriteria opschrijven voor winnaars. Een winnaar verkopen omdat hij duur voelt, is vaak gewoon een nette verpakking voor ongemak. En ongemak is geen beleggingsproces.
5. Winnaars en overtuiging
Deze les valt in het bakje positiegrootte bepalen (sizing). Een pijnlijk maar belangrijk inzicht: je grootste winnaars zijn lang niet altijd de aandelen waar je vooraf de meeste overtuiging in had. Sterker nog, vaak herken je de echte winnaar pas achteraf.
Dat zie ik ook terug in mijn eigen portfolio. Alphabet en TSM zijn op kostenbasis juist mijn kleinste posities, maar inmiddels wel twee van de grootste winnaars. Ze zijn niet groot begonnen, ze zijn groot geworden.
Dat klinkt logisch, maar heeft een grote consequentie. Als je alleen groot inzet op je hoogste overtuiging, ga je er impliciet vanuit dat je vooraf weet wat je beste ideeën zijn. En dat is precies waar Stock Market Maestros steeds voor waarschuwt. Zelfs hele goede beleggers zitten vaak fout. Convictie voelt fijn, maar is lang niet altijd voorspellend.
Je hoeft niet vooraf te weten wat je grootste winnaar wordt. Je moet hem vooral de ruimte geven om groot te worden.
Voor mij zit de les dus niet per se in “altijd groter kopen”, maar in beter nadenken over sizing. Begin niet te groot bij ideeën die nog veel moeten bewijzen. Maar als een bedrijf jarenlang laat zien dat de thesis klopt, moet ik ook durven accepteren dat de positie groter wordt.
Niet elk aandeel verdient meer gewicht, omdat ik er meer van overtuigd ben. Soms verdient een aandeel meer gewicht, omdat het simpelweg bewijst dat ik gelijk had.
6. Fundamentele katalysator
Deze les valt in het bakje instaptiming (entry timing). In Stock Market Maestros komt vaak terug dat een lage waardering alleen niet genoeg is. Er moet ook iets gebeuren waardoor de markt op termijn anders naar het bedrijf gaat kijken. Een fundamentele katalysator dus.
De nadruk ligt voor mij op fundamenteel. Niet: “de koers is al flink gedaald” of “het aandeel lijkt technisch uitgebodemd”. Wel: een nieuwe CEO, een verbetering in marges, een productcyclus, hernieuwde groei, schuldafbouw, marktaandeelwinst of een duidelijke verandering in de kapitaalallocatie.
Iets in het bedrijf moet echt aan het verbeteren zijn.
Dat vind ik een fijne manier om naar instaptiming te kijken. Je hoeft niet de bodem te timen, maar je wil wel voorkomen dat je alleen koopt omdat iets optisch goedkoop lijkt. Goedkoop kan namelijk heel lang goedkoop blijven. Of goedkoper worden. Lekker dan.
Voor mij geldt dit ook bij bijkopen. Niet automatisch middelen omdat de koers lager staat, maar eerst vragen:
“Welke fundamentele ontwikkeling maakt dit bedrijf vandaag aantrekkelijker dan bij mijn vorige aankoop?”
Als ik daar geen goed antwoord op heb, is bijkopen waarschijnlijk geen overtuiging, maar hoop in een net jasje.
Beslismomenten vs harde regels
Na al deze lessen is de verleiding groot om overal harde regels van te maken. Bij -20% verkopen. Bij +100% trimmen. Nooit meer bijkopen op dalingen.
Maar beleggen blijft uiteindelijk een flexibel spel.
Naar mijn idee is de oplossing niet om jezelf vast te zetten met harde regels, maar om beslismomenten in te bouwen. Momenten waarop je bewust opnieuw naar een positie kijkt. Bijvoorbeeld als een aandeel hard daalt, je wil bijkopen, de thesis verandert, een positie heel groot wordt of je alleen nog maar naar waardering kijkt om te blijven zitten.
Juist daar neemt emotie vaak het stuur over.
Als belegger ben je continu bezig om beter te worden in waarderen, analyseren en jaarverslagen lezen. Maar hoe vaak train je eigenlijk je gedrag? Vrij weinig.
Terwijl daar misschien wel de meeste winst zit. Niet in nóg meer research of nóg meer handelen, maar in: strenger kopen, kleiner starten, systematischer opschalen en eerlijker verkopen.
Misschien moeten we ons iets meer gedragen als een index. Een index wordt niet verliefd op een aandeel, verandert geen thesis en verkoopt geen winnaar omdat het ongemakkelijk voelt.
Een index laat winnaars groter worden en verliezers kleiner. Verder heeft de index nog één voordeel dat geen belegger heeft: geen ego.
Dat is voor mij de ronde conclusie: beleggen draait niet alleen om betere aandelen vinden. Het draait vooral om beter reageren nadat je ze gekocht hebt.
PDT update: PADI calculator
De afgelopen weken hebben we meerdere dividenddata gerelateerde updates gereleased. Niet alleen visuele updates, maar ook om de datakwaliteit te verbeteren. De visueelste dividendupdate lichten we eruit, maar eerst nog even terug naar de basis.
PADI staat voor Projected Annual Dividend Income, oftewel het geprojecteerde jaarlijkse dividendinkomen van je portfolio. Het geeft een indicatie van hoeveel dividend je in het komende jaar kunt verwachten op basis van je huidige beleggingen en de verwachte dividenden.
PADI is een schatting van je totale dividendinkomen op jaarbasis, berekend op basis van:
- Het aantal effecten dat je bezit;
- Het verwachte jaarlijkse dividend per effect;
- Het huidige dividendbeleid en historische dividendbetalingen.
Nog niet zo lang geleden hebben we de PADI pagina gelanceerd. Deze is te vinden op de dividendpagina. We zijn nu een stapje verder gegaan voor de echte dividendbeleggers. In de bovenbalk is het nu mogelijk om meer aandacht te leggen op je dividendgroei en yield.
Voor deze update was het alleen mogelijk om je portfoliowaarde en bijvoorbeeld YTD rendement te zien. Dividendbeleggers hechten daar minder waarde aan. Deze groep beleggers heeft als primaire focus jaarlijkse dividendinkomsten en dividend yield. We hebben het mogelijk gemaakt dat je zelf kan bepalen welke informatie je graag ziet door de weergave aan te passen.
Zowel op het PADI bedrag als het dividendyieldpercentage kun je klikken. Er komt dan een soort van pop-upje met meer informatie. Bij PADI komt er een calculator tevoorschijn waarbij je zelf wat gegevens kan aanpassen. De calculator berekent met jouw input hoeveel jaar je nog nodig hebt om je PADI doel te bereiken.
Bij dividend yield krijg je meer informatie te zien, zoals yield on cost, dividendgroei, bruto- en nettodividendinkomsten. In deze pop-up kun je niets invoeren, maar wordt er in een snelle overview alle belangrijke dividendmetric getoond.
In de eerste maanden van 2026 hebben we veel energie en tijd gestoken in het verbeteren van het dividenddeel in Portfolio Dividend Tracker. We hebben erg veel positieve reacties gekregen van doorgewinterde dividendbeleggers. De komende periode verwachten we nog een paar dividendupdates te lanceren.
Portfolio
Transactie: Nee
Portfoliowaarde: € 486.900
Toevoeging op de vorige aflevering
Na de podcastopname van De wedergeboorte van de multiple heb ik nog wat nagebabbeld over het onderwerp met Luc Kroeze. Hieruit is nog een spreadsheetidee ontstaan. Luc is direct aan de slag gegaan en heeft er een gebouwd waarmee je een waardering kunt maken op basis van slechts drie inputs: de verwachte groei, de ROIC en je vereiste rendement.
DCF’en is interessant en waardevol, maar ook behoorlijk arbeidsintensief. Mogelijk kan deze nieuwe spreadsheet je helpen, want multiples kunnen je snel op het verkeerde been zetten. Deze tool helpt je om je niet langer te laten misleiden door de koers-winstverhouding. Alles is te downloaden in de community en op de website van Luc.
Op basis van de drie inputs (ROIC, groei en risico) krijg je snel een indicatie van welke koers-winstverhouding je ongeveer kunt betalen om uitzicht te houden op het rendement dat je nastreeft.
Onderstaande een ROIC-groeimatrix, geïnspireerd door Mauboussin. De koers-winstverhouding in functie van groei en ROIC. Bij een ROIC van 18% en omzetgroei van 10% is de (forward) koers-winstverhouding 19,0. Goed om te weten dat alles in het rood waarde vernietigend is.
ROIC ↓ / Groei → | 0% | 2% | 6% | 10% | 14% | 16% | 20% |
6% | 12,5 | 11,9 | 10,5 | 8,6 | 6,2 | 4,8 | 1,2 |
10% | 12,5 | 12,9 | 13,7 | 14,8 | 16,3 | 17,1 | 19,3 |
14% | 12,5 | 13,3 | 15,1 | 17,5 | 20,6 | 22,5 | 27,0 |
18% | 12,5 | 13,5 | 15,9 | 19,0 | 23,0 | 25,4 | 31,3 |
22% | 12,5 | 13,7 | 16,4 | 19,9 | 24,5 | 27,3 | 34,0 |
26% | 12,5 | 13,8 | 16,7 | 20,5 | 25,5 | 28,6 | 35,9 |
30% | 12,5 | 13,9 | 17,0 | 21,0 | 26,3 | 29,5 | 37,3 |
Om de matrix goed te begrijpen, zijn de volgende veronderstellingen belangrijk om te weten:
- Vereist rendement van 8%;
- Expliciete projectieperiode van 10 jaar;
- Geen fade-outperiode;
- Na de projectieperiode van 10 jaar wordt de perpetuele methode gehanteerd, waarbij ROIC gelijk is aan het vereiste rendement en de perpetuele groei gelijk is aan de risicovrije rente;
- Schuldenvrij;
- Statische marges en belastingdruk.
Vind je een rendementseis van 8% te laag en wil je mogelijk een hogere ROIC of groei zien, download de spreadsheet en vul je eigen data in.
Het leuke is dat je met data kan spelen en kan plotten om snel visuele verschillen te zien. In de onderstaande afbeelding is goed te zien dat de ROIC sprong van 10 naar 20% veel meer effect heeft dan de sprong van 20 naar 30% ROIC. Dit staaft ook het verhaal dat bedrijven er beter aan doen om de ROIC bovengemiddeld te maken, voordat ze gaan groeien.
Verder zie je ook dat er een punt komt dat de toename van de ROIC bijna geen effect meer heeft. Komt de ROIC boven de 30%, dan is het effect op de koers-winstverhouding beperkt. Het bedrijf doet er dan beter aan om meer energie te steken in een hogere en langdurige omzetgroei.
Podcast: Vanguard bij Acquired
Ben je een echte ETF-belegger en wil je meer weten over het ontstaan van indexbeleggen? De Vanquard aflevering van Acquired is dan zeker de moeite waard. John C. Bogle is de founder van Vanguard. Vanaf de start was hij geobsedeerd door de laagste kosten. Het startte allemaal met mutual funds en later werd dat ook de ETF (Exchange Traded Fund). Voornamelijk de technologische vooruitgang maakte het mogelijk. John Bogle is het gezicht van de ETF-revolutie, maar er is een lange periode geweest dat hij ertegen was.
Bogle's draaiboek:
- Maak de klant aandeelhouder. Dat zou de laagst mogelijke kosten afdwingen, omdat het altijd in het belang van de klant is.
- In een commoditymarkt wint de producent met de laagste kosten; ontwerp je structuur zo dat je daar blijft.
- Laat je beperkingen het product definiëren. Bogle kon geen beleggingsadvies geven, dus bouwde hij er een die dat niet nodig had.
- Start het nieuwe model op de cashflow van het oude model, terwijl de markt zich aanpast.
Vanguard heeft eigenhandig de gehele industrie gedwongen om de fees te verlagen. Tot de dag van vandaag zit er nog steeds een heel groot gat in de kosten tussen een gemiddeld fonds en dat van Vanguard. Momenteel heeft Vanguard $12 biljoen (ja, je leest het goed) onder beheer.
Volgende week gaan we het hebben over 'Underperformance'. Rest ons nog één ding: investeer in je kennis! En beleg met beleid.
Word Vriend
Vind je het leuk om ons te steunen als onafhankelijke podcast, gebruik te maken van en mee te denken met de Portfolio Dividend Tracker? Voor € 6,25 per maand krijg je toegang. Zeven dagen gratis proberen!
► Doe mee met Jong Beleggen: PortfolioDividendTracker.com
Pim's portfolio
► Bekijk mijn volledige aandelenportfolio: Portfoliodividendtracker.com/jongbeleggen
JB updates op Instagram
► @JongBeleggen op Instagram: Instagram.com/jongbeleggen