Этот пост — последняя часть из цикла постов посвященных механистической оценке привлекательности инвестиций на основе фундаментальных показателей.

[1] Начало здесь: "Фундаментальный анализ тоже поддается автоматизации и вероятностному прогнозированию"
[2] Продолжение: "От прогноза фин показателей компании к прогнозам возможных цен на бирже"

Итак, вот я и добрался до последней стадии оценки. Как вы понимаете, все те графики, которые я строил и приводил в постах, нужны только для визуализации и более наглядного представления. А еще для написания красивых отчетов по исследованию эмитента и для публичного распространения. Конечно, во многих случаях мне их строить не надо. Вместо этого хотелось бы получить итоговые цифры на основании которых, я бы принял решение — стоит ли овчинка выделки или нет в текущей момент времени.

Но давайте вкратце вспомним, основные промежуточные результаты, которые я получил в первых двух постах. Здесь немного уточню, чтобы расчеты были более корректны. Сама отчетность за 2014 год была составлена 23 марта 2015. Я, конечно, уже не помню, когда она была опубликована, поэтому буду считать что я смог ее посмотреть 31 марта 2015 и провести все те расчеты, которые я демонстрировал в предыдущих постах.

Продолжение статьи "Фундаментальный анализ тоже поддается автоматизации и вероятностному прогнозированию" и не только...

Теперь поговорим немного о мультипликаторах и их использовании в прогнозировании. Нужно понимать, что когда от статей отчетности мы переходим к ценовым мультипликаторам, мы ступаем на очень зыбкую почву. Частично о ловушках того же популярного мультипликатора P/E я уже писал в своем посте: "Дорого или дешево стоят акции на Московской Бирже? И ловушка показателя P/E!", поэтому трактовать моделирование нужно с осторожностью и немалой долей здравого смысла.

Вернусь к примеру по акциям ПАО МАГНИТ.

Мастодонты фондового рынка, такие как Грэм, хорошо понимая недостатки этого показателя советовали при его расчете и принятии решения использовать для среднюю прибыль за 5, 7 или 10 лет, позже Роберт Шиллер выбрал в качестве знаменателя 10-летнюю среднюю прибыль с поправкой на инфляцию. Если огрубить идею инвестиций на основании коэффициента P/E, то можно было бы вывести следующее простое правило:

Я на некоторых своих публичных вебинарах и лекциях рассказывал об элементах в моем подходе при оценке компаний с помощью фундаментального анализа. А также на свое курсе ТРИ КИТА ИНВЕСТИЦИЙ я подробно рассказываю, и показываю в Excel, как и что считать и принимать решение об инвестициях. Для удобства, многие расчеты у меня автоматизированы на Matlab и Python.

Мои оценки эволюционировали со временем, но начинал я как и многие с тех подходов, которые изложены в таких книгах как «Инвестиционная оценка» Дамодорана, «Стоимость компании» Коупленда, Коллера, Муррина и, конечно, «Анализ ценных бумаг» Грэма и Додда. Но мне всегда не давал покоя, тот простой факт, что все подходы, изложенные в этих книгах, не позволяют численно измерить вероятность сделанных оценок. Она неявным образом зашивается в прогнозы темпов роста и в ставки дисконтирования, которые используются для получения справедливой стоимости.

Поэтому я немного модернизировал подход, и сейчас называю его механической оценкой фундаментальных факторов и/или показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Помогает мне в этом понимание фундаментальных основ роста компаний, а также знание методов теории вероятности и математической статистики.

Как и любой исследователь-инвестор, я сталкиваюсь с необходимостью обрабатывать огромное количество различных данных, чтобы принять взвешенное инвестиционное решение.

И одна из самых трудоемких частей работы — это сбор данных, их систематизация и подготовка для работы. Конечно, очень хочется как можно больше автоматизировать данную работу, чтобы тратить на это как можно меньше времени.

Я уже рассказывал, что на самоизоляции осваивал Python, и демонстрировал, что мне удалось написать профессиональный инвестиционный калькулятор, который рассчитывает различные финансовые показатели и сравнивает между собой два актива. Кстати, в последней его версии я добавил возможность учета комиссий и налогов. Это позволяет намного легче сравнивать NET результаты для инвестора, особенно если в стратегии по ДУ есть вознаграждение управляющего за успех, а в ПИФах комиссия за приобретение и погашение паев.

Все первичные данные для сравнения приходилось формировать в ручном режиме — скачивать котировки в файл, потом их обрабатывать, и уже потом считать результаты. И даже немало известная программа