En este artículo, seguimos las sugerencias de la literatura pasada para explorar más a fondo la predicción de la dirección de la rentabilidad mediante el uso de diferentes algoritmos de aprendizaje automático, ampliando la investigación en el contexto europeo y examinando el efecto de la reversión a la media de las ganancias para la predicción de la rentabilidad. Proporcionamos evidencia de que algoritmos simples como LDA pueden superar a los árboles de clasificación si los datos utilizados se procesan correctamente. Además, utilizamos validación cruzada anidada y mostramos que se pueden obtener predicciones de muestra sin utilizar la clásica división entre entrenamiento y prueba. En general, nuestros resultados de predicción están en línea con estudios anteriores, y también encontramos que medidas basadas en flujos de efectivo como el Flujo de Caja Libre y el Flujo de Caja Operativo pueden ser predichas con mayor precisión en comparación con medidas basadas en devengos como el retorno sobre activos o el retorno sobre el patrimonio.