В 2015 году можно было купить акции Nvidia (NASDAQ: NVDA) всего за 20 долларов каждая; однако неожиданный рост интереса к криптовалютам соответственно изменил мнение инвесторов об этой компании. Чем больше рос рынок криптовалют, тем больше людей хотели майнить: люди с 1 до 10 графическими картами, а также крупные инвесторы, владеющие майнинг-фермами с тысячами графических карт. Все это привело к росту спроса на GPU, и доходы Nvidia тоже начали расти. Руководство осознало, что повышение было временным; тем не менее, они пытались извлечь максимум из существующего спроса. В результате появился целый отдел, занимающийся разработкой чипов для графического процессора для майнинга.
Акции Nvidia снижаютсяРынок криптовалюты достиг своего пика в середине декабря 2017 года, после чего начал снижаться; Тем не менее, Nvidia продолжала получать прибыль от графических карт, акции которой торговались на уровне 250 долларов США в начале 2018 года, что означало прибыль в 1200% за предыдущие 3 года. Инвесторы стали обращать внимание на суммы, приносимые компании с помощью графических карт для майнинга, и изначально эта информация была раскрыта в отчетах Nvidia. Тем не менее, в течение 2018 года криптовалюты продолжали снижаться, снижался и взволнованный спрос на графические чипы, а также доход компании. В результате Nvidia закрыла отдел разработки GPU и перестала предоставлять информацию о доходах от них в отдельном абзаце, раскрывая данные только в «Other». В такой ситуации инвесторы решили зафиксировать прибыль, и цена акций упала до 130 грн.
Книги по финансовому анализу являются надеждой частного инвестора наконец-то разобраться в «фундаменталке» и заработать наконец-то на дом в Ницце или, как минимум «вернуть свое».
По факту финансовый анализ ценных бумаг и отдельных компаний редко сводится к простым однофакторным методам (привет P/E) и требует глубоких знаний сразу в нескольких смежных финансовых дисциплинах.
Некоторое время назад я задался вопросом: существует ли максимально простой способ собрать портфель акций на основе материала таких дисциплин как корпоративные финансы или портфельный менеджмент? Критерий следующий: минимальное количество вычислений и возможность оперативно (в течение одного-двух месяцев) оценить результативность подхода.
Первое, что решено было обкатать на практике – коэффициент бэта (β). Тратить время на описание коэффициента, не буду- в интернете теории про коэффициент бэта очень много.
В принципе это известная тема, только на смарт-лабе минимум пару раз видел посты посвященные портфелям на основе бэты, но каждый раз было непонятно чем заканчивалась история, да и не было уверенности в адекватности расчетов.