Cada trimestre, Apple tiene una cita con sus accionistas. Han pasado dos semanas desde los últimos resultados financieros, pero siempre es interesante charlar con alguien que los sigue de cerca y con especial atención. Hemos tenido la oportunidad de contactar con Daniel Tello, uno de los analistas independientes centrados en Apple con mayor reputación.
De usuario a entusiasta y analista independiente
Oriundo de Caracas, Venezuela, Daniel Tello comenzó su formación como ingeniero industrial y después de sistemas, aunque no llegó a terminar la carrera. A finales de los 90, encontró un trabajo adecuado para sus intereses y cualidades en el departamento de IT de una pequeña editorial llamada Produ. Esta compañía estaba enfocada al mundo de las publicaciones comerciales de la industria de la televisión hispana de EEUU.
Contaba con todos los equipos de la manzana mordida, unos ordenadores que Tello había utilizado desde la infancia con el Apple ][ a la cabeza. En sus palabras, trabajar en esta empresa era el "nirvana". Sin embargo, le llamó la atención "el desfase entre el valor que evidentemente nos producía el uso de la plataforma Mac, y el poco aprecio que el resto de la industria informática le tenía".
En ese momento comenzó a interesarse más por Apple como compañía. Por su negocio y como inversión a largo plazo. Tras una pequeña inversión inicial en la compañía a finales de los 90, Apple lanzó un earnings warning o aviso de caída de ingresos a finales del 2000. Esto volatilizó la mitad del valor de la acción en un día, llegando a caer 2/3 su valor durante el mes siguiente. Daniel acabó dándose cuenta de que los analistas simplemente reaccionaban a las noticias del día a día como si fueran ganado.
A partir de entonces, comenzó a elaborar su propio modelo basado en los informes financieros de la compañía, así como de los comentarios que hace cada trimestre y su previsión para el siguiente. Hoy, casi veinte años después, Daniel Tello es un reputado analista independiente (eso es, no respaldado por un gran banco u otra entidad financiera) cuyas previsiones aparecen junto con las de otros tan conocidos como Horace Dediu de Asymco o Neil Cybart de Above Avalon.
Tello publica sus estimaciones y análisis financieros en su propio blog, AAPL Model, que durante años se ha conocido bajo el nombre de "deagol's AAPL model".
Entrevista a Daniel Tello
Hace unos años, descubriste una manera de estimar las ventas del iPhone de forma bastante precisa gracias a los números IMEI y fechas de compra de los dispositivos. ¿Cómo se te ocurrió esta forma de estimación?
No se me ocurrió a mí. En ese entonces participaba en un viejo foro de inversionistas llamado Apple Sanity, y uno de los foristas (de apodo howlongtoretire) me contactó pidiendo ayuda para calcular o refinar los estimados de ventas de iPhones usando esta información, con miras a determinar cuándo se habría cumplido aquel pronóstico de Steve Jobs de lograr el 1% de participación de mercado en el primer año completo del iPhone (lo que implicaba 10 millones en unidades para el 2008) algo que muchos analistas estaban poniendo en duda. Recuerdo particularmente el caso de Toni Sacconaghi a principios del 2008 alertando que había millones de iPhones cogiendo polvo en almacenes.
[N.A.: Toni Sacconaghi, a veces conocido simplemente como Toni Sac, sigue atendiendo las conferencias de accionistas de Apple y realizando preguntas en cada una de ellas].
La idea era excelente, inspirada en aquel problema de los tanques alemanes capturados durante la Segunda Guerra Mundial. Fue un esfuerzo de equipo muy satisfactorio, con contribuciones de códigos IMEI de muchas personas y la colaboración de analistas como Turley Muller y otros blogueros dando a conocer los resultados.
La razón por la que me pidieron ayuda para modelar esos estimados es que desde muchos años antes (al menos desde el 2005), yo venía compartiendo en diversos foros mis estimados usando esa misma técnica pero aplicada a los números de órdenes web de la Online Store de Apple, que también eran secuenciales y permitían determinar con exactitud cuántas órdenes se colocaban en cualquier lapso de tiempo requerido para mi análisis, lo que yo correlacionaba con las ventas reportadas. Esta técnica tampoco fue mi idea, si no de otro forista, Steve Evans bajo el usuario clgl_fubar, en el aun más ancestral foro de inversionistas de Yahoo! Finance. Sospecho que Steve, que creo era militar retirado, seguramente tomó la idea del famoso problema de los tanques.
La manera más llamativa en que logré explotar esta técnica de las órdenes web fue en el 2010 para el lanzamiento del iPad original, el cual tuvo un período de 2 semanas de pre-órdenes exclusivamente en el Online Store, lo que me permitió, con el valioso aporte de cientos de contribuciones de números de orden en pocos días, estimar con mucha precisión el número de iPad vendidos en ese lanzamiento. La prueba de que la técnica estaba dando muy buenos resultados es que apenas dos meses después Apple implementó un sistema de numeración de órdenes completamente aleatorio, eliminando así la única ventaja concreta (aunque de impacto limitado) de la que mis estimados presumieron por unos buenos 5 años.
Tus números han sido bastante precisos a lo largo de los años, especialmente entre 2008 y 2013, batiendo a analistas profesionales de Wall Street. ¿En qué se diferencia tu método de estimación del suyo?
Considero que la calidad de mis estimados en general se ha mantenido e incluso ha mejorado en los últimos años. En el 2012 o 2013 creo que tuve suerte un par de veces al quedar de primero en la competencia que compila y publica Philip Elmer-DeWitt en Apple 3.0 (2.0 en el pasado), pero en mi opinión eso de llegar en primer lugar es completamente aleatorio. Creo que la mejor manera de evaluar el rendimiento de los analistas es en base a su consistencia a lo largo de varios trimestres, al menos contar con 5 a 8 muestras y no solo observar su error promedio si no también su variabilidad y sesgo. Alguna vez hice un profundo análisis comparativo sobre esto, y no dudo que de hacerlo nuevamente quedaría en muy buena posición para los últimos dos años.
No puedo decir en qué se diferencia mi método de otros analistas, ya que no creo que exista un método estándar usado por la mayoría. Sin duda cada analista tiene su estilo y aplica sus mejores trucos y secretos, los cuales sinceramente desconozco. Lo que sí puedo decir es que no me baso en ninguna información privilegiada (apartando mis propias conjeturas), o datos secretos de proveedores, o encuestas a usuarios, técnicas que sí utilizan muchos analistas profesionales.
Mi modelo simplemente busca la identificación de aquellas variables (ya sean reportadas directamente por Apple o derivadas de los reportes oficiales) que parezcan ser las más determinantes para los resultados y consistentes a lo largo del tiempo. Un par de ellas es el tamaño de la base de usuarios de cada línea de producto de Apple, y la satisfacción de los mismos, lo que determina su lealtad y probabilidad de reemplazar o incluso adquirir cualquier otro producto de Apple.
Esa recurrente relación con el usuario (y su bolsillo) es el principal determinante de valor a muy largo plazo. La incertidumbre me obliga a descontar el futuro más lejano, tal como se hace en todo modelo económico o financiero ya sea por medio de tasas de interés o expectativas de retorno. Nada de esto me parece particularmente único o especial en mi modelo. Acá dejo un excelente artículo de Asymco que habla de esto.
A más corto plazo todo cambia, hay que especular más, observar con atención la ubicación dentro del ciclo y magnitud del crecimiento de cada línea de producto, tomar en cuenta efectos estacionales o de temporada, juzgar con moderación y calibrar la curva de adopción de cada nuevo lanzamiento, y a fin de cuentas intentar adivinar educadamente las unidades vendidas, el precio promedio, los márgenes, los costos fijos, y un dato que ha cobrado mucha relevancia últimamente, el número de acciones que permanecen en el mercado luego de que Apple intente comprarlas y retirarlas. De nuevo, todo esto es bastante estándar en cualquier modelo financiero.
Quizás lo que siento que sí me diferencia es que trato de no dejarme llevar por lo que se percibe en esta cámara de ecos del día a día, que como decía antes me resulta un comportamiento bastante errático. Demasiados analistas actúan como veletas en una tempestad al percibir cualquier brisa pasajera.
La creación de un modelo de estimaciones, ¿cuánto tiene de arte y de ciencia?
Diría que tiene más de artesanía y oficio que de arte. Aunque cada quién seguramente tenga su concepción subjetiva de lo que es arte, para mí en su esencia es simplemente cualquier expresión de la emocionalidad del artista por los medios que le sean más idóneos dada su habilidad y técnica en transformar los materiales a su disposición en un mensaje único. La última parte sin emoción es simple oficio o en caso de alguna expresión cultural podría llegar a artesanía. En nuestro caso, las emociones no caben en un modelo financiero.
A pesar de esta máxima, es un hecho que los mercados sí que son emocionales, y a la hora de juzgar si el precio del mercado es alto, o bajo, o justo, quizá sea conveniente o necesario tomar en cuenta el factor emocional de los otros inversores en su actuación. Según el análisis de valoración que he hecho de los últimos 15 años, el mercado nunca piensa que los beneficios de Apple puedan crecer más allá de uno o dos años, y en ocasiones piensa que decaerán inmediata y permanentemente.
Esto refleja una emocionalidad de impaciencia, muy heroica, y a fin de cuentas trágica. En la medida que mis proyecciones sobre el precio de la acción, si es que pretendo que se aproximen a lo que haga el mercado en el futuro, deben contemplar esta predisposición del mercado, entonces sí, ahí hay una expresión cultural y emocional. Pero el artista no soy yo. Yo solo trato de observar y entender el arte expresado a través de la danza de los precios. Es el punto del gráfico que siempre anexo con mis estimados, el más reciente acá:
$AAPL Fiscal 2Q 2018 Final Estimates
— Daniel Tello (@dtellom) 2 de abril de 2018
53m iPhones, $61.7b revs, $2.79 EPShttps://t.co/KY9ACGshAS pic.twitter.com/1PeGU6vOLM
En cuanto a ciencia, creo que es relativamente simple lo que hay en estos modelos, más allá de algunas técnicas matemáticas y estadísticas para hacer regresiones y proyecciones. La ciencia de los negocios ha parido infinidad de teorías, la mayoría quizá no muy dignas de ser consideradas como ciencia. En finanzas y economía también hay muchas teorías y modelos sociales muy complejos. No es el caso de estos modelos, o al menos no es mi caso. En gran parte lo que se trata aquí es, a lo sumo, de multiplicar un número por otro, o sacar un promedio. La clave está en cuáles números multiplicar o promediar, y qué hacer con el resultado.
Quisiera desmitificar un poco esto de ser analista de Apple. Todo inversionista debería tener su propio modelo financiero de sus inversiones, así sea uno muy sencillo, que ilumine sus propias expectativas en contraposición y/o como complemento a las expectativas del consenso de analistas profesionales.
Recuerdo hace unos años un comentario que describía el modelo más simple que he visto para estimar las ventas totales de Apple (y que funcionaba relativamente bien hasta hace poco): se toman las unidades vendidas de iPhone y se multiplica por mil. Esto, aunque obviamente es erróneo, ya es algo mejor que creer a ciegas en el consenso de analistas.
Lo menos que podría hacer un inversionista de Apple (o de cualquier otra compañía) es tomar los pocos datos que pronostica en su guidance de cada trimestre (acá el del trimestre de junio) y derivar un rango para los ingresos netos y por acción, y comparar estos números con lo esperado por el consenso. Más importante aun es compararlo con lo reportado en el año anterior, y con lo que eventualmente se reporte tres meses después. Esto es elemental y lo puede hacer un niño, pero es necesario dejar un registro del cálculo, para comparar y juzgar las desviaciones a lo largo del tiempo, y para eso es que se hace un modelo.
El punto no es hacer un modelo erróneo, sino hacer un modelo propio, independiente, por más elemental que parezca. Uno entonces posiblemente querrá mejorarlo, extenderlo, adaptarlo o corregirlo. Esto ya es infinitamente mejor que confiar a ciegas en que las advertencias de los analistas se correspondan con la realidad. Y no me refiero a sustituir el consenso o ignorarlo del todo, sino a complementarlo y tratarlo con el nivel de escepticismo que merece.
Apple dijo hace años que no iban a dar cifras de ventas del Apple Watch. Tampoco dicen cuántos AirPods o HomePod venden, según ellos por razones competitivas. ¿Por qué guardan tan celosamente estos datos? ¿Qué tipo de información podrían obtener los competidores?
Sin embargo, sí que dejan algunas pistas a lo largo del camino a modo de migas de pan, como cuando dijeron que el AW generaba más ingresos que cualquier relojera suiza. ¿Estas pistas dan más información de la que nos pensamos?
Efectivamente, sobre estos productos Apple prefiere dar pistas más que números concretos, y sí, algunas veces con las pistas es posible llegar muy cerca de los números básicos de unidades y ventas, o al menos ventas en agregado de un subconjunto de productos de interés como los datos que han dado de wearables (Watch, AirPods y Beats). Por cierto, ningún otro competidor ofrece más detalles que Apple sobre la venta de sus productos puntuales, más allá de una que otra pista altisonante pero pocas veces útil en la determinación del número subyacente.
Los competidores podrían deducir muchas cosas teniendo cifras detalladas y exactas, ya que Apple generalmente termina dominando muchos de estos mercados. Como ejemplos de lo que se podría deducir se me ocurren, tamaño del mercado, nivel de adopción de nuevas tecnologías, curvas de precios, costos y demanda, y capacidad de producción de Apple. Cualquiera de estos datos podrían ser muy valiosos para un competidor.
Siempre se me hace curioso constatar el nivel de exigencia y detalles de todo tipo que se le exige a Apple (pero a nadie más) y la suspicacia que cualquier secretismo al respecto causa en los medios financieros y de tecnología. Nada de esto debía preocupar al inversionista. A los de Alphabet, Amazon, Microsoft, Facebook, o tantas otras, no les causa ninguna ansiedad no saber todos los detalles de sus variadas incursiones en intentar vender hardware. ¿Acaso alguno nos ha dicho cuantos Pixeles, Echos, Surfaces, u Oculus se han vendido, junto con su valor en ingresos brutos?
Creo que la pregunta que muchos lectores se han hecho las últimas semanas es esta: ¿qué ha pasado con las estimaciones de venta del iPhone X? ¿Cómo es posible que muchos predijeran un colapso de sus ventas?
Tal como hemos visto antes al hablar de los millones de iPhone desaparecidos, esto no es nada nuevo ni único para el iPhone X. No recuerdo un año que no haya habido rumores y ruido de la cadena de proveedores. Desde hace unos años la mayoría de los analistas ya saben que no es buena idea deducir nada apresuradamente basados en información incompleta y muchas veces extremadamente dudosa, aunque siempre hay alguno que cae en el juego o quizá le conviene armar una narrativa alrededor de los rumores.
En este caso, pienso que se combinó la tesis del “superciclo” tan fomentada desde el año pasado junto con al menos tres factores de ansiedad para que esa narrativa calara con mayor fuerza: la ansiedad por el precio del iPhone X creando incredulidad sobre la demanda, la ansiedad por el lanzamiento un mes después del X creando sospechas de producción limitada y expectativas de escasez bien entrado el 2018, y la ansiedad de los proveedores de componentes de perder participación.
El pánico fue exacerbado por reportes iniciales completamente infundados sobre expectativas de producción al nivel de 50-60 millones de unidades para el primer trimestre. Cualquier analista debía saber que esto era completamente imposible, pero algunos quizá necesitaban creer y poder justificar sus tesis de “superciclo” respecto al X. En conclusión, un ejemplo típico hype cycle completado en unos pocos meses.
Hace unos días, Horace Dediu afirmó que la tentación de utilizar información privilegiada de proveedores era demasiado fuerte para los analistas que tenían acceso a ella y resultaba contraproducente. En tu modelo estimaste unas ventas de 53 millones de iPhone a 733 dólares de precio medio, lo cual se acerca bastante a los 52,2 millones de iPhone y 728 dólares que reportó Apple.
¿Crees que si hubieras tenido acceso a la misma información tu resultado se hubiera acercado más o menos?
Aún contando con información privilegiada de algún proveedor que yo confiara como 100% veraz, no la utilizaría en mi modelo ya que estoy plenamente consciente que es información incompleta. De hecho, la información nueva sugería un nivel de producción de 15-20 millones de unidades, que en la realidad resultó en alrededor de 16 millones en ventas.
El problema esta vez se origina con la información anterior que había creado en algunos expectativas de 50 millones de unidades. De recibir esa información el año pasado la hubiese descartado como falsa, o como algún malentendido en la fuente. En todo caso, mis estimados no hubiesen cambiado.
Puedes seguir a Daniel Tello en su cuenta de Twitter.
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Imágenes | Rev Stan, Franco Folini, Guido van Nispen y Yutaka Tsutano.
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