От прогноза фин показателей компании к прогнозам возможных цен на бирже

Продолжение статьи "Фундаментальный анализ тоже поддается автоматизации и вероятностному прогнозированию" и не только...

Теперь поговорим немного о мультипликаторах и их использовании в прогнозировании. Нужно понимать, что когда от статей отчетности мы переходим к ценовым мультипликаторам, мы ступаем на очень зыбкую почву. Частично о ловушках того же популярного мультипликатора P/E я уже писал в своем посте: "Дорого или дешево стоят акции на Московской Бирже? И ловушка показателя P/E!", поэтому трактовать моделирование нужно с осторожностью и немалой долей здравого смысла.

Вернусь к примеру по акциям ПАО МАГНИТ.

Мастодонты фондового рынка, такие как Грэм, хорошо понимая недостатки этого показателя советовали при его расчете и принятии решения использовать для среднюю прибыль за 5, 7 или 10 лет, позже Роберт Шиллер выбрал в качестве знаменателя 10-летнюю среднюю прибыль с поправкой на инфляцию. Если огрубить идею инвестиций на основании коэффициента P/E, то можно было бы вывести следующее простое правило:

Инвестируй в акции, когда текущий P/E меньше среднего за последние скажем 5 лет. И наоборот — остерегайся покупки, если P/E выше этого среднего

Чтобы упростить графическое представление этого принципа, достаточно использовать MACD в применение к P/E. В качестве медленной средней можно взять период сглаживания равный 5 годам, в качестве быстрой — для особого отчаянных равный 1 дню, но на мой взгляд куда как практичней использовать 1 год, так как периодичность самих отчетов составляет 1 год (промежуточные — квартальные отчеты — я не использую, так как они редко бывают аудированными, и к кроме этого содержат сезонные факторы, которые нужно дополнительно сглаживать).

Из графика выше, на первый взгляд может показаться, что такой подход не лишен смысла. Однако, более детальное его изучение, должны навести на мысль. Скажем, когда в 2008 по 2010 год нужно было начинать покупки. Кроме того, мы явно видим нисходящий тренд в самом коэффиценте P/E на протяжении всего времени.

А если мы посмотрим на такой-же график на периоде до 2020. То станет совсем очевидно, что в период с 2016, такая стратегия привела бы нас к убытку, который только нарастал, если бы мы все время докупались на падении.

Но значит ли это, что нам бесполезен данный коэффициент в попытки спрогнозировать рыночную цену акцию?

Нет! Из знания средней и волатильности, которую мы можем рассчитать на основе полученного MACD, мы можем получить набор возможных коэффициентов в будущем. Лично я, такие параметры считаю с учетом весового фактора, чтобы придать более свежим значения больший весь.

Скажем для моего примера в конце 2014 года такое среднее значение P/E для акций Магнита было равно 23.15, а волатильность была равна 1.6.

В посте "Фундаментальный анализ тоже поддается автоматизации и вероятностному прогнозированию", я получил моделирование разных показателей, в том числе, чистой прибыли, а значит и показателя прибыли? приходящейся на одну акцию — EPS. Перемножив массив прогнозных EPS  и прогнозных P/E, я могу получить поле возможных рыночных цен акций.

Понятно, что это поле будет намного шире, того что были получены на расчете фундаментальных показателей. Меня в нем будет больше всего интересовать средний прецентиль (средняя красная линяя), как наиболее вероятный вариант. Из него видно, что прогноз хоть и построен на 5 лет вперед, есть существенные основания считать, что в ближайшие 4 года инвестиции в акции Магнит вряд ли представляются интересными и надежными. Так как текущая рыночная цена уже находится на том уровне, на котором находится наиболее вероятная цена но только в 2019 году.

Это был пример механического расчета, но в своих расчетах я могу специально использовать и другой средний P/E в качестве прогнозного вместо 23. Например, я могу взять средний по отрасли, оставив волатильность, которая присуща именно Магниту.

Конечно, несложно понять, что методика не может предсказать падения акций, аналогичных 2017-2018 году, но на то было много факторов за которыми должен следить инвестор вне поля расчетов (именно поэтому я и не считаю высокую диверсификацию портфеля через покупку отдельных акций — хорошей идеей). Важно, что методика указывала, что покупка акций в 2015 году вряд ли была разумной на перспективу 3-5 лет, и этого было достаточно, чтобы держаться подальше от них.

Сходные но более оптимистичные результаты можно было бы получить используя моделирования P/BV:

Однако его интерпретация, отличается от P/E. На графике выше показан расчет механистическим путем, то есть средний исторический P/BV для моделирования равен 5.8, что явно очень много с любой разумной точки зрения. Если же заменить его на более разумный и весьма оптимистичный — 3, то расчеты будут практически совпадать с P/E, следующий график:

Но в отличие от прогнозных цен по P/E, у данного графика значения нижнего и верхнего прецентиля (нижняя и верхняя красные линии) приобретают существенное смысловое значение. Волатильность BV существенно меньше прибыли, а значит доверительный интервал будет более адекватным, хотя основной вес в рассуждениях все равно будет отводится среднему прецентилю.

Остался еще один интересный момент, который я хотел бы рассказать в цикле этих постов — как же все-таки в итоге я буду принимать решение? Особенно если взглянуть на вот эти два «механистически» полученных графика, рассчитанные на 31-12-2019:

А также, почему важнее понимание ожидаемой доходности, чем смоделированных цен. В общем следующей статье по этой теме я постараюсь это рассказать...