Как анализируют гигачады

В прошлом посте я всполошил улей тех, кто гадает по уровням и паттернам, голова и плечи, канал и прочий мусор для лудоманов.

Сегодня я хочу пояснить за фундаментальный и финансовый анализ. То есть за анализ, которым пользуются гигачады на фондовом рынке. За тех самых 2% инвесторов/трейдеров кто живет с рынка.

Перед тем как начать, сухая выжимка по тегам смартлаба:
Постов с тегом «фундаментальный анализ»: 2272 (те кто на пути истинном)
Постов с тегом «технический анализ»: 7907 (новички)
Постов с тегом «финансовый анализ»: 519 (профи)
Постов с тегом «уровни»: 953 (лудоманы)
Постов с тегом «101 форма»: 5 (элита, вымирающий вид)

Из этой выжимки уже понятно соотношение гигачадов / лудоманов.

Начнем с базы. Фундаментальный анализ и технический анализ это жалкое подобие финансового анализа и эконометрического анализа.

На эконометрическом анализе не буду останавливаться, расскажу про финансовый анализ.

Финансовый анализ изучает компанию по нескольким направлениям:
1. Горизонтальный анализ. Горизонтальный анализ — это построение динамики показателей по годам. Динамика, определяет прогресс или регресс конкретного показателя.
2. Вертикальный анализ. Вертикальный анализ – это просто оценка удельного веса статей отчетности в общем итоговом показателе. Ну например, аналитик может посмотреть какую долю оборотные активы занимают в балансе или какова доля капитала в балансе. Вертикальный анализ близок к коэффициентам, точнее чтобы найти финансовые коэффициенты нужно обратится к вертикальному анализу, а чтобы построить динамику коэффициентов, нужно обратится к принципу горизонтального анализа.
3. Трендовый анализ. Аналитик строит тренд и изучает отклонения ряда периодов от базисного. И тут тоже есть пересечение с горизонтальным анализом.
4. Факторный анализ. Факторный анализ выбивается из этой цепочки, потому что этот метод скорее лупа через которую аналитик рассматривает результаты показателей и классифицирует их по выбранной модели. Если ты будешь создавать собственную аналитическую систему, то факторный анализ будет как смазка между разными аналитическими компонентами. Основная цель факторного анализа — это уменьшить размерность и улучшить восприятие совокупного результата.
5. Метод коэффициентов. Наконец-то мы до него добрались. Сами коэффициенты могут быть отличным вариантом компонентов для твоей аналитической системы.

Что такое метод коэффициентов? Финансовые коэффициенты — это показатели которые мы получаем при соотношении ключевых статей финансовой отчетности эмитента. Каждый коэффициент имеет предельно допустимые значения. Пределы у коэффициентов могут быть как статичны, так и меняться в зависимости от сравнительной величины, например безрисковой ставки. 

Все финансовые коэффициенты располагаются на четырех главных столпах:
- Коэффициенты ликвидности
- Коэффициенты финансовой устойчивости
- Коэффициенты рентабельности
- Коэффициенты деловой активности

Коэффициенты ликвидности и финансовой устойчивости можно условно объединить под общим показателем – «Надежность».

Коэффициенты рентабельности и деловой активности можно условно объединить под общим показателем – «Эффективность».

Редко можно встретить компании с отличной надежностью и эффективностью, а точнее редко можно встретить дешевую компанию с отличной надежностью и эффективностью.

Дешевые компании обычно имеют либо, хорошую надежность, либо хорошую эффективность. Это как меч и щит, сложно найти компании, которые имеют и то, и то. Наоборот, намного чаще, дешевые компании не имеют ни того ни другого.

Фундаментальный анализ дал коэффициенты для сравнения компаний между собой. Фундаментальный анализ — производная от финансового. Упрощенный анализ, сокращенный анализ. 

А теперь начинается то, что я называю Аналитическим Граалем — скорринговые модели!

Начну с небольшой истории. 

В далекие 40вые в США активно развивался банкинг. Банкам, как и сейчас нужно было брать деньги у населения через депозиты и выдавать надежным заемщикам. Разницу, в карман. Была лишь одна незадача, за плечами была великая депрессия. Которая изрядно пошатала банковский и не только банковский сектор.

Тогда банки начали менять свою точку зрения относительно оценки надежности заемщиков.

Именно тогда мир увидел исследовательскую работу Дэвида Дюрана. Чем примечательна была эта работа? В подходе. И четком распределением кредитов на хорошие и плохие.

Эти исследования описывали разделение на черное или белое.

Помнишь в вузе или школе мы писали тесты. Правильно ответил на 50%, получил тройку, 80% — четверку, 100% — пятерку.

В скорринговой модели все приблизительно также, только вопросы в тесте математического и статистического характера. И подразумевает ответ да или нет. 1 или 0.

Дальше в 56 году Бил Файр и Эрл Айзек представили первую скорринговую модель.

Далее идея начала расти как биткоин и впитывала в себя все больше и больше разных подходов.

68 год, мир увидел Z-score model, модель Эдварда Альтмана.

Великий человек! Именно он показал, что банкротство вполне реально спрогнозировать. Он сделал статистическую базу, вывел пределы в коэффициентах ликвидности и финансовой устойчивости. Которые легли в основы будущих скорринговых моделей.

Хотя, было бы неправильно, конечно, не упомянуть и Ульяма Бивера, потому что в 66 году, именно он применил финансовые коэффициенты для оценки банкротства.

Из-за весьма большой субъективности его модели, на него обрушилась критика финансовой интеллигенции того времени.

Во все последующие года скорринговая модель развивалась и реагировала на кризисы, тем самым пределы в коэффициентах запоминали черных лебедей.

IT бум в двухтысячном стал оцифровывать скорринг и динамику финансовых показателей.

Скорринговые модели сейчас это что-то невероятное! Они с очень большой вероятностью могут сказать какая отчетность будет годовая при полугодовых данных. Следовательно, инвесторы/трейдеры владеющие данными моделями знают результат сильно заранее!

А ты лудоман и дальше черти свои каналы там, плечи, треугольники. Давай, удачи XD