🧠Investing strategies
Proven investing approaches — value, growth, dividends and smart-money following. How to pick a strategy that fits you.
Investing strategies — overview
An investing strategy is a rule-based framework that decides which stocks to watch, when to enter a position and when to exit. Without a strategy, investing becomes a reaction to emotion and headlines — with one, you have a repeatable process that can be backtested and compared to the market. QMA builds on several proven approaches: value (finding undervalued companies by fundamentals), growth (fast revenue and earnings growers), dividend growth (stable payers raising distributions) and smart-money following (tracking institutional, insider and 13F flows). Each approach has a different risk profile, horizon and cycle sensitivity. Value tends to be patient and works across cycles, growth carries higher return and higher volatility, dividend portfolios pay regular income, and smart-money following leans on publicly reported data (SEC EDGAR, 13F, Congressional trades). The point is not to find the single "best" strategy, but the one that fits your horizon, risk tolerance and available time. This section describes each strategy, its historical backtests (with trade counts and statistical significance) and how QMA scores it across the 5 pillars. A backtest describes the past — it does not guarantee future results, but it clarifies when a strategy worked and when it lagged.
Investing strategies articles
El mejor screener de acciones 2026: cómo elegir las acciones fuertes entre miles
Un screener es un filtro para todo el mercado. Aprenderás para qué sirve, por qué una puntuación inteligente supera a diez filtros y cómo en 5 pasos pasar de miles de acciones a una lista corta, comprensible incluso para principiantes absolutos.
Multibagger Pro — lo que la investigación académica dice sobre encontrar acciones 10×
Consenso de 3 estudios académicos (Yartseva 2025, Mayer 2018, Alta Fox 2020) sobre la búsqueda de acciones 10×. Compuesto de 7 factores + detección de puntos de inflexión + superposición macroeconómica. Divulgación honesta de limitaciones.
QMA CANSLIM — Ruptura de Líderes y Día de Seguimiento
Seven letters. Seven conditions. O'Neil's CANSLIM is one of the oldest and most thoroughly documented swing methodologies. This article explains what each letter means and how the platform evaluates each condition.
QMA Episodic Pivot — Movimiento Explosivo, Consolidación y el Segundo Breakout
A stock makes a +10 % day on huge volume. Then 5–15 boring consolidation days. Then a second breakout. This is where the real swing trade begins.
Cómo leer un backtest — t-Stat, tasa de aciertos y Alpha vs SPY en palabras simples
High alpha sounds amazing, a high win rate sounds safe, a t-statistic sounds mathematical. Learn to read all three so that no backtest fools you — including ours.
QMA Power Setup — Ruptura por Contracción de Volatilidad
Stocks tend to move after a period of boredom. A tight base, a breakout and volume — how to recognise the pattern and why most "breakouts" are just noise.
QMA Ruptura por Volumen — Día de +4 % con Volumen por Encima del Máximo de 20 Días
One of the simplest momentum filters: a price breakout confirmed by above-average volume. The article explains how it is evaluated and where its weaknesses lie.
Backtesting Without Self-Deception: How to Rigorously Test a Strategy and Avoid the Most Common Traps
Backtesting looks simple – you run a strategy on historical data and see the results. But most tests suffer from hidden flaws that inflate performance and conceal real risk.
La Fórmula Mágica de Joel Greenblatt: Explicación, Pruebas y Aplicación
Este artículo se centra en el análisis de la Fórmula Mágica de Joel Greenblatt, incluyendo la fórmula en sí, el backtesting histórico y la aplicación práctica mediante el screener de QMA.
Estacionalidad en acciones: qué acciones tienen una ventaja de calendario este mes (y cómo encontrarlas)
Algunas acciones y sectores tienden a comportarse de manera similar en ciertos meses año tras año. Esta guía en lenguaje sencillo explica lo que los datos realmente dicen sobre la estacionalidad, dónde están sus límites (muestras pequeñas, cambios de régimen), y cómo encontrar nombres con una ventaja histórica de calendario para el mes actual — como contexto, nunca como razón única para operar.
Is a Low P/E Really a Bargain or a Trap for Unwary Investors?
A P/E of 8 looks like a bargain and a P/E of 40 like an overpriced stock. However, both can be traps. We will demonstrate with numbers when the most famous stock indicator is useful — and when it's just cleverly disguised nonsense.
QMA Quality Momentum — Configuración Swing Multi-Factor Propietaria
Our own setup. Combines quality (Composite, TSS, RS, IAS) with a technical breakout. Fewer trades, higher precision, calmer sleep.
Mohnish Pabrai: $1M to $26M in 20 Years — and How QMA Multibagger Replicates Him
An Indian programmer left tech at 30 and grew his own stake many times over from 1999 — by copying Buffett’s framework. QMA Multibagger replicates the framework, not the portfolio.
Momentum Effect: How It's Calculated and Its Catch
Momentum is not magic, but a statistical anomaly that academics have been describing for over 30 years. We will show you how it is calculated, why it works at all — and where its catch lies.
Estacionalidad de acciones: qué acciones históricamente suben en un mes determinado
Qué es la estacionalidad de acciones, cómo interpretar la tasa de éxito y el rendimiento promedio, por qué una muestra pequeña es engañosa, y cómo encontrar en QMA ventanas estacionales que comienzan este mes entre ~10,000 acciones.
Super ventanas estacionales: cómo interpretar la tasa de éxito, el rendimiento y el número de años
Para ~10 000 acciones, QMA calcula de antemano las ventanas del calendario en las que las acciones históricamente han subido. Enseñamos a interpretar la tasa de éxito y el rendimiento, y advertimos firmemente sobre el tamaño pequeño de la muestra.
Twelve Billionaire Strategies on Autopilot — Meet QMA Compass
Pabrai, Lynch, Greenblatt, Buffett — what if their decision frameworks scanned 8,000 stocks every week, for you? That is QMA Compass.
Estrategia de Inversión en Crecimiento de Dividendos: Objetivos y Criterios de Selección de Acciones
Este artículo se centrará en la estrategia de inversión en crecimiento de dividendos y sus elementos clave que pueden ayudar a los inversores a alcanzar un objetivo de yield-on-cost del 8-12% en 10 años.
Long-Term Investing vs. Short-Term Trading: Which Style Actually Suits You?
Buy-and-hold, dividends, swing trading, or day trading? Each style demands different amounts of time, nerves, and tax planning. We'll help you find the one that fits your life.
Price is what you pay. Valuation is what you get. And these numbers often differ
Two companies are priced at 500 CZK per share. One is cheap, the other is overpriced — and you'll only know the difference when you stop looking at the price tag and start calculating. A data guide to the difference between price and value.
Valor Esperado y Ventaja como Núcleo de las Estrategias Rentables
Este artículo se centra en la importancia del valor esperado en las estrategias de inversión, explicando cómo una estrategia con una tasa de aciertos baja puede ser rentable gracias a la asimetría riesgo-recompensa.
Analytical Method of Confluence: How Independent Signals Alter the Probabilistic Picture of a Trade
One indicator flashes green and your hand is already reaching for the button. But what if the same trade was confirmed by three independent methods at once? A data-driven look at why the convergence of signals changes the probabilistic picture.
Inversión en Valor vs. Inversión en Crecimiento: Historia y Estrategias
En este artículo exploraremos las diferencias entre la inversión en valor y la inversión en crecimiento, el contexto histórico de ambos estilos y los inversores clave que han popularizado estos enfoques.
Promedio del Costo en Dólares: Principios Matemáticos y Beneficios Psicológicos
En este artículo exploraremos la estrategia de Promedio del Costo en Dólares (DCA, por sus siglas en inglés), sus fundamentos matemáticos, cuándo funciona mejor que la inversión de suma global, y sus beneficios psicológicos. También presentaremos un ejemplo concreto con el ETF SPY y una inversión mensual de 500 USD.
Huella de factores: momentum, estacionalidad, insider y congress en una sola franja de ADN
QMA calcula para cada acción el percentil en 4 factores propios: momentum, estacionalidad, insider, congress. Leemos esta "huella" descriptiva y explicamos por qué nadie más la tiene.
QMA vs Finviz: comparación honesta (y cuándo es suficiente un screener gratuito)
Finviz es rápido y gratuito. QMA añade operaciones del Congreso, fondos y estacionalidad combinados en una sola puntuación. Comparación justa sin marketing, para que sepas cuándo es suficiente uno y cuándo el otro.
FCF výnos: číslo, které odhalí, jestli firma vydělává peníze nebo jen účetní zisk
Zisk se dá nakreslit, hotovost se skrýt nedá. Podívejte se, proč volný cash flow výnos odhalí kvalitu firmy lépe než P/E — a jak si ho spočítat za dvě minuty.
Proč dvě akcie se stejným skóre mohou mít opačný osud
Jedno číslo skóre vypadá elegantně, ale klame. Když ho rozpitváš na pilíře, zjistíš, jestli je firma opravdu skvělá — nebo jen dobrá v jedné věci a slabá ve třech.
Por qué la misma puntuación no significa la misma empresa: un análisis de los 4 pilares
Una empresa tiene una puntuación de 78/100 y parece excelente. Sin embargo, hasta que no veas de qué está compuesto ese número, estarás comprando gato por liebre. Te mostramos cómo los cuatro pilares revelan dónde la belleza es solo una capa de pintura.
Frequently asked questions
Which investing strategy is best for a beginner?
There is no single universally best strategy. Beginners often start with broad diversification and dividend companies because they are less volatile and easier to understand. Consistency and understanding why you hold a stock matter more than picking the "best" strategy. QMA provides analytical tools, not investment advice.
What does a strategy backtest mean?
A backtest simulates how a strategy would have behaved on historical data — how many trades it made, its hit rate and return versus the index. It helps understand past behavior. Past performance does not guarantee future results, and with few trades the result may be statistically insignificant.
How does QMA score stocks across strategies?
QMA computes a composite score for each stock from 5 pillars (value, momentum, smart money, sentiment, catalysts) built from 13 data layers. The score is a descriptive analytical input, not an instruction to buy or sell.
QMA provides analytical and educational tools, not investment advice. Past performance does not guarantee future results.