gregbar (gregbar) wrote,
gregbar
gregbar

Categories:

Проверки на дорогах

Размещу один параграф из книги по инвестированию, которую я сейчас пишу, из четвёртой главы "Путь Уоррена Баффета".

ШАГ 4.7.

ПРОВЕРКИ НА ДОРОГАХ

«Суха теория, мой друг, а древо жизни вечно зеленеет». Способы, которыми на основании фундаментального анализа можно отыскать хорошие компании, и представленная совершенно формальная, алгоритмическая процедура, которая позволяет поставить каждой фирме суммарный балл – это всё привлекательно, конечно. Теперь каждый человек, не разбирающийся глубоко в экономике фирмы, может, действуя по формальному алгоритму, описанному на шаге 4.5, проставить итоговые баллы разным компаниям и выбрать на этом основании те, у которых суммарный балл побольше, и которые дадут ему возможность существенно заработать на инвестициях. Ура?

Не совсем. Правило номер один мешает немного. Каждый должен убедиться сам в том, что всё это реально работает. Что можно заработать больше, чем даёт рынок в среднем. Как это проверить? Теоретические размышления, что выбранные фирмы будут обладать конкурентным преимуществом, следовательно заработают больше прибыли, следовательно будут быстро расти, а вслед за ростом самой компании последует и рост цены её акций – все эти рассуждения хороши, конечно, но хотелось бы прямое доказательство, что так и получается в реальности.

И тут нам на помощь может прийти процедура, которая называется Back-testing (проверка на прошлом).

Вот какая простая идея лежит в основе проверки: финансовые таблицы - Счёт прибылей/убытков и Балансовый отчёт, на основе которых мы делали выводы - у нас имеются за 10 лет: с 2008 по 2017 годы. Предположим, что сейчас январь 2013 года, и мы анализируем компании на основании финансовых таблиц только за 5 лет с января 2008 по декабрь 2012. Проделаем все те же действия, которые описаны в алгоритме экспресс-анализа. И проставим каждой компании, которую мы проанализировали, итоговый балл. У нас получатся разные итоговые оценки для разных фирм.

Затем мы посмотрим, что произошло с ценой акций этих компаний за более, чем пять с половиной лет: с января 2013 года по 21 августа 2018 года. Тогда мы сможем проверить, действительно ли компании, которые получили высокие баллы по методике нашего экспресс-анализа на прошлом периоде 2008-2012, выросли в цене больше, чем те, которые получили маленькие баллы? Прямая проверка. У нас есть вся исходная информация для этого. Вперёд!

Возьмём, например, компанию HD (Home Depot). Вот её экспресс-анализ:


Итоговый балл: 6.

Компания MMM (3M):


Итоговый балл: 11.

Компания ALK (Alaska Air):

Итоговый балл: -3.

Таким же способом нам надо проделать работу для достаточно большого числа разных компаний, и тех, которые получат высокий балл, и тех, которые получат низкие баллы. Ниже представлен результат расчетов итогового балла для 22 компаний, взятых иногда наугад, а иногда – специально, чтобы были представлены компании и с высокой оценкой по методике экспресс-анализа, и с низкой оценкой (все выбранные компании взяты из состава индекса S&P 500).

Ещё раз подчеркну: сейчас мы не выбираем акции для своего портфеля, а просто сравниваем акции с разными оценками, поэтому не важно, как мы отбираем фирмы, нам нужны всякие – «хорошие» и «плохие», если судить о них по нашему экспресс-анализу.

Вот, что получилось для 22 компаний из состава индекса S&P 500 (тикеры компаний упорядочены по убыванию итоговой оценки):

Как видим, здесь есть компании с разными итоговыми баллами экспресс-анализа: от 15 до -10. Этот анализ проводился за пятилетку с 2008 по 2012 годы. Теперь для каждой компании из этого списка нетрудно посмотреть, как изменилась цена акции с января 2013 года по 21 августа 2018 года. Стоит также сравнить этот рост цены с ростом индекса S&P 500, из состава которого мы взяли проанализированные компании.

Рассмотрим последнюю колонку «Среднегодовой рост» - на сколько в среднем росла цена акций в период с 2013 по 2018 годы.

На первый взгляд – полное фиаско. В верхней части таблицы мы видим, например, компанию TROW с высоким итоговым баллом 11, которая показала довольно скромные 9,4% среднегодового роста. При том, что SPY (индексный фонд, повторяющий индекс S&P 500) показал 13,2% среднегодового роста за этот период.

В середине таблицы видим компанию BTI, которая у нас получила достойный балл 8, но её акция практически не выросла за этот период.

А внизу таблицы на предпоследнем месте с ужасным итоговым баллом -8 стоит компания ICLR, которая показала самый рекордный результат роста. Её акция давала 32,6% годовых в среднем за рассматриваемый период.

Итак, метод не работает? Не стоит спешить.

Ситуация принципиально изменится, если мы вспомним, что S&P 500, с которым мы сравниваем наши результаты – это не одна единственная акция, а набор из акций 500 разных компаний. И если сравнивать рост, но надо вопрос ставить по-другому: удалось ли нам выбрать набор из нескольких разных акций, который опережает по росту цены исходный набор из акций 500 компаний, из которого мы делали свой выбор? Другими словами, удаётся ли нам выбирать лучшие наборы акций? (Поймали ли мы альфу? – так это обычно называют профессионалы).

И вот тут ситуация существенно изменяется. Посмотрите на светло-зелёную полоску справа. Она соответствует набору из 14 акций, которые имеют итоговый балл экспресс-анализа от 15 до 7, то есть те, которые мы называли «очень хорошими» (15-12 баллов) и «достаточно хорошими» (11-7). На светло-зелёной полоске указано среднее значение среднегодового роста для этого набора из 14 компаний. 16,8% среднегодового роста! В то время, как S&P 500 даёт только 13,2%. Существенная разница.

Что это значит? Это значит, что если бы вы в январе 2013 года реально проделали всю ту работу, которая сейчас перед вами, то есть подсчитали итоговый балл для разных компаний и выбрали набор акций, представляющих 14 лучших по итоговому баллу, и затем вложили одинаковые суммы в покупку каждой из этих акций, то ваш портфель дал бы вам на 21 августа 2018 года доходность 16,8% годовых (в долларах разумеется). Существенно больше, чем индекс S&P 500. А поскольку мы выбирали компании именно из этого индекса, то, получается, что нам удалось выбрать компании, цена акций которых растёт более высокими темпами, чем сам S&P 500.

Рядом с бледно-зелёной мы видим более яркую зелёную полоску, которая содержит только 10 компаний, начиная сверху (у которых итоговый балл выше). Средняя доходность этого набора 18,9%. А набор из акций пяти компаний, стоящих в самом вверху таблицы, как видно на темно-зелёной полоске, дают среднюю доходность 23,9%, что воспринимается как малореальный результат. Но факт состоит в том, что купивший на равные суммы эти акции в январе 2013 году получил бы 21 августа 2018 года именно такую среднегодовую доходность.

Тут возникает сразу много вопросов, которые я попытаюсь сформулировать и сам же на них ответить.

Как же быть с компанией ICLR, которая показала рекордную доходность, но очень низко оценена по итоговому баллу экспресс-анализа?

Никак. На рынке всегда есть удивительные явления, которые мы не поймаем в наши сети. Фундаментальный анализ не показал выдающихся достижений этой фирмы. Поэтому мы её не выбрали. А доходность её акций оказалась очень высокой. Ничего страшного. У нас нет задачи купить все самые доходные акции. У нас нет задачи занять именно первое место на пьедестале. Достаточно получить просто очень хороший результат.

Но мы ведь можем ещё «порыться» в пятистах компаниях из S&P. И выбрать другой набор лучших, пользуясь тем же алгоритмом. У них доходность тоже будет такой хорошей?

Не знаю. Надо считать и проверять. Делать для них back-testing. Но думаю, что если выбрать фирмы с очень высоким итоговым баллом, которые мы назвали «Очень хорошими» (балл 15-12), то результат будет выше среднего по S&P, если будут выполнены два дополнительных условия:

- в набор должно входить не менее 10 разных акций,

- результат роста цены надо смотреть на периоде не менее 5 лет.

Почему я так считаю?

Потому что фундаментальный анализ работает. Потому что компания с устойчивыми, стабильными и высокими финансовыми показателями покажет лучшие результаты своей деятельности, чем компания с плохими финансовыми показателями. При этом, разумеется, хорошая компания может встретить на своём пути неожиданные трудности, которые никак не просматривались заранее, и это её погубит. Да, так может случиться и так реально случается. Именно для этого надо взять не менее 10 компаний в набор. Со всеми такое не случится. И также верно, что эмоции инвесторов и спекулянтов, которыми переполнен рынок, могут привести к тому, что рынок «не заметит» в течение некоторого времени прекрасные результаты деятельности хорошей компании. Но он не может не замечать такое слишком долго. И цена акций, которая будет в течении какого-то времени занижена для такой «несчастливой» компании, придёт всё же в соответствие с экономическими показателями её деятельности. Вот поэтому надо подождать не менее пяти лет.

Означает ли этот back-testing, что наш алгоритм отбора лучших компаний (и их акций) надо зафиксировать, как самый хороший формальный алгоритм? Возможно, не стоит пытаться его менять? Может быть, мы поймали синюю птицу?

Ни в коем случае! Не надо превращать инвестирование в религию. Честно говоря, я, например, не пользуюсь этим алгоритмом. Я просто изучаю компании, рассматривая их финансовые таблицы. Этот алгоритм составлен из разумных соображений фундаментального анализа. Но можно многое в нём изменить. Возможно, он станет при этом лучше.

Во-первых, 9 критериев, которые мы анализировали – это довольно мало. Например, мы не анализировали такой важный параметр, как рост собственных средств компании (Equity Growth), а это важно, растёт ли имущество акционеров.

Например, сомнительно, что по каждому параметру надо рассматривать только три значения:1, 0 и -1. Иногда значение параметра столь прекрасно, что хочется его «наградить» дополнительным баллом.

Например, у меня остаются сомнения, стоило ли включать такой параметр, как рост маржи чистой прибыли. Возможно, я зря его включил.

Например, весовые коэффициенты, определяющие важность параметра и имеющие только два возможных значения – это не очень правильно, вероятно. Важность параметра не сводится к двум значениям только.

Ну и, наконец, не даром этот алгоритм назван экспресс-анализом. Он создан для тех, кому нужны простые и ясные действия, кто ещё не имеет большого опыта в инвестировании. Более искушенные стоимостные инвесторы занимаются неформальным фундаментальным анализом. И те читатели, которые накопят практический опыт, тоже перейдут постепенно от формального алгоритма к содержательному анализу.

И ещё важное замечание: не начинайте инвестирование со стоимостного активного инвестирования, которое мы изучаем в этой главе. Кто-то, возможно, увидев простой и понятный алгоритм, сразу бросится отбирать и покупать акции. Начинать я бы посоветовал с пассивного инвестирования. И только потом, постепенно и понемногу добавлять в свой портфель одиночные акции (но тоже наборами, а не поштучно). Дело в том, что доходность вашего портфеля – это хорошо. Но главное внимание следует уделить надёжности. Особенно на первых порах. Впрочем, построение портфеля – это отдельная большая тема, которую мы обсудим в отдельной главе.





Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 2 comments