Анализ Акций

Про отбор акций в портфель написано немало книг и статей. Хочу поделиться своим методом отбора акций и их включения в Портфель.

Я делаю это очень просто. Перед тем, как приступить к анализу мультипликаторов, определяю наиболее интересный сектор с положительным математическим ожиданием на горизонте 6-9 мес. (как я анализирую сектор см. тут: https://smart-lab.ru/blog/704073.php ).

Далее экспортирую мультипликаторы по нужным мне тикерам из Finviz в Google таблицы (как я экспортирую см. тут: https://smart-lab.ru/blog/717974.php ), а там уже ранжирую их по значениям. В моем случае анализируются 16 коэффициентов с назначением им баллов, на основании которых определяются 1-е, 2-е, 3-е места и т.д.

Что значит ранжировать по мультипликаторам?

Скажем, анализируются 10 компаний на основе ROE. У той, что ROE самый большой, имеет 10 баллов (хорошо), с чуть меньшим — 9 баллов и так по убыванию.

Всем известно, что перед тем как купить те или иные акции, нужно сделать анализ в виде «домашней работы»(это касается среднесрочных и долгосрочных инвесторов). Лично мне в этом нелегком деле помогают скринеры. Как правило finviz.com, stockrow.com и на финишной стадии — платный сервис finbox.com.

Сайты finviz.com и stockrow.com предусматривают платные и бесплатные сервисы. В бесплатном использовании эти сайты хоть и дают некий набор фильтров, но глядя на эти цифры в табличках, складывается такое чувство, что «Смотреть можно, а трогать нельзя». А поскольку это касается моих денег и денег людей, которые мне доверяют, принимать торговое решение, не пощупав эти цифры самому, считаю большой ошибкой в анализе.

Раньше я был верен только Excel, но с недавних пор стал понимать, что хорошей альтернативой являются Google таблицы. Вообще все сервисы Google отлично работают с веб-данными.

В этом посте я расскажу, как можно импортировать данные с сайта finviz.com в Google таблицы.

Рекомендую всем, кто встал на путь инвестирования и пытается понять цифры в отчётах.
Мой мозг отчаянно сопротивлялся, (из-за моей лени) и не воспринимал многое, поэтому читал я её с перерывами, более полугода, продвигаясь очень медленно. Не могу сказать, что сейчас я владею предметом, даже на 4, но многие вещи стали более ясны.
Когда я первый раз залез в отчётность – ничего не понял. Они и не удивительно. Как в  этом всём можно разобраться? Начал поиск по запросу «финансовая отчётность для начинающих», нашёл данную книгу. Редко так сразу везёт, обычно, рекомендует всякую ерунду, здесь попали в саму точку.
Автор рассказывает простым языком, о составлении и понимании финансовой отчётности  с конкретными примерами из истории реальных компании. Не перегружает теорией – только нужное и необходимое. Доступно объясняет сложные термины. Будет понятно даже людям, которые не имеют никакого отношения к сфере финансов, достаточно приложить немного терпения  и настойчивости.
Знание бухгалтерского анализа, в равной степени, не только помогает инвестору, но и мешает. Читать более углублённые книги, посоветую только людям, работающим в данной области. Абсолютному большинству будет достаточно этой книги и практики.

Многие думают, что аналитики из крупных инвестиционных банков или различные гуру обладают особым интеллектом, поскольку могут делать прогнозы финансовых показателей или предвидеть к-н важные экономические события на рынке. По моему мнению, никакой особенностью они не обладают.

Для примера, что в руках маляра шпатель, требующие некий набор знаний и опыт, тоже самое и у аналитиков на финансовых рынках. В отличие от дилетантов-любителей, профессионализм аналитика выражается во владении определенными навыками и инструментами, дающие ему некоторые преимущества в анализе оценки активов, не более того. И чем больше инструментов аналитик использует в оценке, тем выше вероятность ее правдивости.
Один из таких инструментов в руках аналитика — мультипликатор P/E (price/earnings). 

P/E, наверное, один из самых популярных коэффициентов для оценки публичной компании. Более того он присутствует во всех платных и бесплатных аналитических скринерах. Аналитики, в свою очередь, делятся на тех, кто его намеренно игнорирует, поскольку чистая прибыль не отражает реальный успех компании, и на тех, кто готов использовать его как вспомогательный метод или как «мелочь, дополняющую общую картину».

В продолжении темы про TransaqConnector для Линукс на GoLang , где описывалась область применения, как анализ исторических данных по всем инструментам, пришло время продемонстрировать.
Для этого был написал за один вечер пример экспортера данных из TRANSAQ в лучшую OLAP базу данные ClickHouse с открытым кодом(open source) от компании Яндекс, с возможностью подключения неройсетки(регрессия) обычно применяется для систем рекомендации товаров

Для запуска вам понадобиться установить docker
И запустить все необходимое локально через docker compose файл
 
Поменять логины и пароли к транзакту на свои, если нет, то можно запросить тестовый доступ в течении 1 минуты на почту.

Совкомфлот — крупнейшая российская судоходная компания, входящая в топ-5 мировых операторов танкерного флота. Специализация — перевозка нефти, нефтепродуктов и сжиженного природного газа (более 90% флота).

В октябре прошлого года компания провела IPO, которое нельзя назвать удачным для инвесторов. Акции сейчас стоят на 6% ниже цены закрытия первого дня торгов. Индекс Мосбиржи за этот период прибавил 31%. Что стало причиной отставания Совкомфлота от рынка и какие перспективы компания имеет в будущем?

Прошлый год был неплохим для Совкомфлота. Из-за переизбытка предложения нефти во время пандемии весной 2020 года ее негде было хранить, что привело к росту спроса на танкеры. В результате, стоимость фрахта увеличилась в несколько раз, что обеспечило компании сверхдоходы в первой половине года — рублевая выручка выросла почти на 40%.

Государство воспользовалось удачным моментом на рынке для приватизации. В