Всем привет! Меня зовут Дима. Я делаю свой сервис по фундаментальному анализу акций WolfStreet.ru, вдохновляясь GuruFocus, FinViz, SimplyWall.st, Finbox. В этой статье поделюсь, как пришёл к этому и что в итоге вышло.
Обо мне
Я, как и многие, пришел на фондовую рынок не так давно. Раньше я держал деньги на расчетном счету или счете физ-лица и получал какой-то процент от вкладов или на остаток, но на волне роста популярности фондового рынка решил рассмотреть его как альтернативу. Так получилось, что некоторые мои знакомые и друзья работают в банках или в сфере инвестиций, поэтому сбежать мне от этого было некуда. Естественно сразу встал вопрос как выбирать ценные бумаги. У меня нет образования связанного с финансами, а разобраться очень хотелось. Я программист с образованием примата (прикладная математика). Начал смотреть видео как разбирать отчеты и что означают мультипликаторы. Какое-то время я потратил чтобы начать в этом ориентироваться, но в итоге пришел к тому, что если я хочу действительно хорошо это понять, то надо это запрограммировать.
Идея
Сейчас достаточно сервисов для анализа акций GuruFocus, FinViz, SimplyWall.st, Finbox и прочие. Однако за них приходится платить много денег, по российским меркам. В части из них отсутствуют компании московской биржи, а где-то просто недостаточно информации для анализа.
Раз анализ фундаментальный, то отчетность компаний и вся производная информация это краеугольный камень из которого уже делаются какие-то выводы. Нужны исторические данные (10 лет), актуальные с разбивкой по двенадцать месяцев (TTM) чтобы не ждать новый годовой отчет, сравнение с индустрией, сектором и рынком в целом. И все это должно быть свежее и под рукой, чтобы не открывать по 10 вкладок, так как компаний придется анализировать много за раз.
Сервис хотелось бы сделать не только для себя, но и для людей которым не хочется особенно разбираться.
GuruFocus
Кто заходил на этот сайт в первый раз, то наверно был немного в шоке, так как этот он похож на приборную панель от боинга. Однако он хорош тем, что в нем есть все (или почти все). Сервис явно не для новичка, но в нем есть сравнение всех мультипликаторов по индустрии и истории компании. Так же различные модели оценки бизнеса и дисконтирование. Из минусов интерфейс и его цена подписки из-за которой нельзя посмотреть исторические данные и компании не из США.
FinViz
Всем известный сервис, который славится своим скринером с выводом графиков. Не такой навороченный как предыдущий. Информации по компании можно было бы вывести и побольше. Однако легкий интерфейс и удобно смотреть на графики. С платной подпиской можно смотреть до 8 лет отчетов. Нет России.
SimplyWall.st
Сервис который набрал популярность за свою простоту и наглядность. Можно найти любую компанию. Имеется радарная диаграмма, которая в целом должна описывать дела компании (крайне спорная реализация). Есть прогнозы по выручке, прибыли и дивидендам. Очень хороший сервис для входа в тему фондового рынка и первых шагов.
Не хотелось бы превращать статью в большое сравнение сервисов аналитики чтобы не раздувать ее.
Я изучил все сервисы что можно найти в открытом доступе (больше 10). В итоге, я пришел к выводу что хочу сделать сервис с монструозностью GuruFocus и наглядностью SimplyWall.st.
Рисуем контур совы или набросок технического задания
В нашем сервисе должны присутствовать данные за 10 лет (квартальные отчеты, годовые отчеты и TTM)
Для каждого отчета нужно считать все мультипликаторы.
Для каждой цифры отчета и мультипликатора нужно выводить динамику и рост чтобы понимать что происходило в компании за какой-то исторический период времени.
Сами по себе значения мультипликаторов несут в себе не много информации, а иногда вводят в заблуждение, поэтому их нужно сравнивать с индустрией и сектором.
Отчетов и значений всех мультипликаторов очень много для каждой компании (с учетом их истории) и хранить и передавать пользователю такой объем информации не самая простая и дешевая задача. Тем более выводиться должно все сразу. А их еще надо постоянно обновлять (PE Ratio, EV/ebitda и другие мультипликаторы зависящие от цены придется обновлять часто). Поэтому делаем все вычисления прямо в браузере, как завещал TradingView. В итоге пользователь получит все самое свежее без чрезмерных тормозов и в случае чего можно добавлять и изменять данные просто выпустив обновление клиентской части.
Также берем идею проекции выручки, прибыли у сервисов описанных выше.
Что получилось
После выбора компании в поиске, чтобы далеко не ходить, пользователь видит главные показатели компании. Выглядит конечно перегружено и в дальнейшем можно поискать решение по-лучше, но всем приелся FinViz с его таблицей и мне тоже.
Чтобы посмотреть поглубже достаточно нажать на мультипликатор и появится окно с подробностями об исторической динамике, росте, формуле расчета, кратком описании. Но самое интересное это сравнение с индустрией, сектором и значениями по стране. Можно нажать на любой мультипликатор и получить сравнение с рынком, кроме показателей роста (временно).
Сервис считает все мультипликаторы доступных компаний и группирует их по странам, отраслям и секторам. Все мультипликаторы проходят фильтрацию от выбросов с помощью мат. статистики и формируют распределение, которое видит пользователь. Если компаний в какой-то стране по индустрии недостаточно, то пользователь получает информацию по индустрии со всего мира. Распределение разбивается на 20 перцентилей (по 5%) и в зависимости от этого присваивается рейтинг мультипликатору.
Смотреть историю роста и динамики можно не только для мультипликаторов, но и для обычных значений отчета.
Увидеть каждый мультипликатор поближе это неплохо, но хотелось бы видеть более общую картину чтобы раньше времени не лезть в дебри. Для этого дальнейший анализ устроен в виде посадочной страницы (как презентация компании) по которой можно быстро пройтись, заглянув в нужные мультипликаторы.
У SimplyWall.st есть удобные графики для вывода истории и прогноза по выручке и прибыли. Я решил, что неплохо бы иметь тоже самое, но еще и для других значений, например, прибыли на акцию.
Прогноз строится через проецирование, которое используют в дисконтировании с помощью измерения роста через линейную регрессию (метод наименьших квадратов) или CAGR. Метод измерения роста подбирается под период значений (год, квартал, TTM) и их разброс.
Заключение
Я доволен текущим результатом, но еще есть куда стремиться. Пока отсутствует скринер, портфели и анализ макро экономики. Не все компании московской биржи присутствуют для поиска (временно). Сервис пока выходит не простым для понимая совсем новичку, но есть мысли как с этим бороться. Мне нужна ваша помощь для обратной связи и поиска ошибок. Присоединяйтесь в чат для обсуждения. Сервис бесплатен, так как находится в разработке. Однако монетизация неизбежна, так как исходные данные отчетов стоят денег как и вычислительные мощности. Тем более чтобы двигаться дальше придется покупать более качественные данные.
Извините за вопрос - а что значит фундаментальный анализ?
Бесполезная штука на финансовом рынке. Не сказать, что технический идеален, но он в связке с грамотным риск-менеджментом иногда творит чудеса. Фунанализ просто не успевает за современным финрынком.
Не понял, почему вас дизлайкают, я согласен с вами. Тоже вижу, что в основном техника правит миром. Особенно с заоблачными р/е.
Фундаментальный анализ в том виде в котором он представлен в статье это тот же тех анализ просто с неким прицелом на долгий или скорее средний период.
В моем понимании фундаментальности невозможно толкаться только от цифр. Важно понимать как и почему приходят к этим цифрам.
Тех анализ это для внутри дневного поведения и даёт некую иллюзию контроля над ситуацией. Во сновном благодаря множеству мат моделей разработанных вокруг этого.
Я бы с вами согласился, но лично у меня есть вопросы.
1. Прогноз фундаментальных покзателей лишь на 2 года. Это не долгий прицел.
2. Прогноз фундаментальных показателей, как было справедливо замечено другими комментаторами по сути не даёт ответа инвестировать или нет. В отрыве от рынка и технического анализа это не даёт ничего. Могу привести пример. Есть компании с неплохо и фундаментальными показателями по окупаемости и дивидендной доходности , но увы по рынку падающие. Некоторые падают на 50%. И например, можно увидеть, что фундаментально всё не плохо, но деньги вы теряете, потому что помимо вас на рынке ещё есть масса инвесторов. И если людям компания не интересна, то вы хоть что можете сделать.
3. Фундаментальный анализ вызывает вопросы. Автор заявляет что использует линейную регрессию, а в итоге получает криволинейные графики. Даже если брать степенную регрессию, то такие графики не получить.
4. Я уже не говорю об адекватности графиков в принцие, и прочее, прочее, прочее ... Например, однозначно не адекватно оценивать фундаментальный прогноз на основании десятилетних данных. Сейчас два года кризис в мире, падение и прочее. Но линейная регрессия на десятилетнем сроке этого не увидит, и даст ошибочный прогноз роста, хотя может быть быть боковик или падение.
Согласен. Это именно то что я хотел сказать. Нельзя называть анализ фундаментальным если он построен только на статистике истории. Пусть даже длинной.
Потому что опять таки анализируются последствия а не причины.
Полностью согласен. Вообще, постройка обобщенных моделей, которая бы учитывала текущую конъюнктуру во всех смыслах этого слова по всем направлениям весьма сложна. У меня вот есть нейронные сети, которые анализируют до 14 параметров на исторических данных: рынок, фундаментальные показатели компаний, энергоносители, индексы, ставку рефинансирования и пр. Прекрасно работает на исторических данных, но как получить прогноз хотя бы на пол года для 14 факторов?? Это же для каждого фактора нужно делать прогноз в отдельности, а потом для совокупности отдельных прогнозируемых элементов делать итоговый прогноз. Накопленная погрешность как по отдельности так и вместе просто сводит всё на нет. Хотя, те же нейронки, прекрасно обучаются на исторических данных и на тех же исторических данных великолепно строят прогноз. Но когда дело доходит до рынка, всё ой как не просто становится. И в сущности анализ в нормальном смысле этого слова это сложный процесс. А уж если использовать регрессию или матерматику в каком-то её виде ... то точность там вообще становится убогая.
Я видел научные статьи, в которых заявлялось о максимум 7 возможно учитываемых параметрах в регрессии. Дальше шумы становятся на столько дикие, что всё по сути бессмысленно.
Но тем не менее, именно в направлении нормального анализа и нужно двигаться.
Ну видимо не имеет смысла пытаться прогнозировать то что подвержено регуляции.
Остальное вполне прогнозируемо. Например климат.