Анализировать — значит видеть то, что видели все,
и думать так, как не думал никто.
Альберт Сент-Дьерди, амер. ученый
Нам могут возразить, что эти подсчеты очень трудны,
если не невозможны. На это я отвечаю лишь следующее:
они действительно трудны, особенно если никто
не побеспокоится о том, чтобы самому их проделать
или приказать другим их сделать.
Уильям Петти, англ. статистик
Выбор стратегии инвестирования или инвестиционных инструментов часто связан с необходимостью сделать количественный анализ вариантов. К сожалению, в реальной жизни часто бывает, что нет одного универсального показателя, который бы помогал принять правильное инвестиционное решение. Обычно инструменты характеризуются целым набором различных аналитических показателей и коэффициентов.
Допустим, вы анализируете компании по нескольким параметрам: дивидендная доходность, прибыльность, скорость роста выручки. Первая компания имеет наилучшую прибыльность, вторая компания показывает наибольшую дивидендную доходность, а третья — быстрее всех растет. Как сделать обоснованный выбор? И тут начинаются изобретения: параметры выражаются в баллах, параметрам назначаются приоритеты, параметрам присваиваются весовые коэффициенты… Такой подход в разы увеличивает количество необходимых вычислений. Хорошо, если компаний три и параметров тоже три. А не пробовали проанализировать компании из индекса S&P500 (500 компаний) и оценить их по 10-15 показателям?
Есть не менее эффективный способ анализа, позволяющий сильно сократить затраты времени и сил на его проведение.
Аналитическая воронка
Главная цель анализа — не отбор лучших вариантов. Предсказать будущее невозможно. Анализ — это «отстрел хромых лошадей», то есть исключение вариантов, которые заведомо проигрышные. И для этого отсева вам не понадобятся заумные модели с приоритетами, весами и баллами. Вы просто пошагово исключаете из дальнейшего анализа худших.
Все, что вам нужно — это взять граничные значения каждого из показателей. Варианты, у которых значение показателя меньше граничного, вы исключаете. Например, нет смысла рассматривать фонды активного управления, у которых коэффициент Альфа меньше нуля.
Построение модели воронки
Предположим вы решили заняться точечными инвестициями в американский рынок. Возьмем список S&P500. Фундаментальный анализ компаний обычно охватывает 10-15 показателей. Работая по привычной схеме, нужно посчитать 5000-7500 коэффициентов. А если их еще взвешивать, то и все 15 000. И еще эти показатели нужно будет сравнить между собой.
Лучше всего сразу отсеять компании, неподходящие по какому-то из критериев. Но с какого критерия начать? Начнете, например, с рентабельности и исключите из списка 10 компаний. Останется 490. А если начнете с дивидендной доходности, можете исключить 50, 100 компаний, или же всего одну. Вам нужно определить правильный порядок отсева, чтобы не делать лишних расчетов. Для этого и строится модель воронки.
Немного упростим наш пример и будем анализировать S&P500 не по 10-15 показателям, а по четырем: рентабельности, темпу роста выручки, дивидендной доходности и коэффициенту Р/Е.
Поставим граничные значения для показателей: рентабельность не ниже 15%, темп роста выручки не менее 20%, дивидендная доходность больше 4% и коэффициент Р/Е ниже 7.
Теперь построим модель воронки — посчитаем эти 4 коэффициента для 10 случайных компаний из списка. Нам нужна эта выборка, чтобы понять, по какому коэффициенту отсеивается больше всего компаний. Предположим, что из 10 компаний тест на рентабельность не прошли 4, не вытянули темпы роста 6 компаний, не обеспечили дивидендную доходность 3 компании, коэффициент Р/Е недостаточен у двух. Сумма больше 10, т.к. некоторые компании могут не пройти тест сразу по нескольким критериям.
Теперь у нас есть порядок работы. Раз большая часть компаний не проходит тест на темп роста, начинать отсев лучше всего с него. Оставшиеся после отсева компании мы проанализируем на рентабельность. Те варианты, что пройдут оба теста мы проанализируем с точки зрения дивидендной доходности. И, наконец, «финалистов» мы проверим по коэффициенту Р/Е.
Именно в этом порядке мы будем анализировать общую массу компаний из S&P500.
Результаты работы с воронкой
Полный анализ 500 компаний по 4 показателям требует расчета 2000 коэффициентов.
Если пропорции модели воронки сохранятся для всей совокупности, то мы получим следующие результаты:
- Считаем первый показатель для всех 500 компаний. По этому показателю отсеивается 60% компаний, т.е. остается 200 компаний.
- Для 200 компаний считаем второй показатель. Отсеиваем 40%. Остается 120 компаний.
- Для 120 компаний считаем третий показатель. Отсеиваем 30%. Остается 84 компании.
- Для 84 компаний считаем четвертый показатель. Отсеиваем 20%. Остается 68 компаний.
Общее количество расчетов составит 500 + 200 + 120 + 84 + 40 (модель воронки) = 944. Затраты времени и сил сократились почти в два раза!
И если четырех показателей вам не хватает для принятия окончательного решения, то вы можете ввести в анализ пятый показатель. И рассчитывать его придется только для 68 компаний из 500.
Соответственно, чем больше общее количество вариантов, чем жестче граничные значения показателей и чем больше количество этих самых показателей, тем экономнее получается анализ по принципу аналитической воронки.
Например, анализ 500 компаний по 10 показателям, каждый из которых отсеивает примерно половину вариантов, потребуется рассчитать всего чуть больше 1000 коэффициентов вместо 5000. Если же жесткие граничные значения позволяют отсеять 2/3 вариантов на каждом этапе, то общее количество расчетов сокращается до 800.
Время — самый ценный ресурс человека. Не тратьте его понапрасну.