Критерии для отбора стабильных и финансово-здоровых компаний

Здравствуйте, уважаемые смартлабовцы! Представляю первый пост – введение.

При проведении фундаментального анализа финансовой отчетности какой-либо компании мы анализируем показатели результативности, финансовое состояние, темпы роста за последнее время и оцениваем перспективы бизнеса. Если компания кажется интересной, мы смотрим на цену акций, сравниваем с прибылью и … P/E = 50. Или еще хуже, если потратили время на модель дисконтирования денежных потоков и компания оказалась сильно переоцененной. Что остается? Искать другую историю.

Или можно зайти с другой стороны, давайте возьмем самые недорогие компании по P/E (или EV/EBITDA, или P/BV – сейчас не важно) и попробуем найти интересную компанию. Найти можно, но придется постараться, чтобы не нарваться на: предбанкротный бизнес, снижающиеся доходы, какие-то подводные камни, которые в отчетности не отражаются, например, некомпетентное или игнорирующее миноритариев управление.

Для упрощения поиска служат скринеры компаний, которых в интернете довольно много. К сожалению, мне не удалось найти сколько-нибудь подходящий для себя скринер, который бы выполнял одновременно перечисленные задачи:

1)     Отфильтровывал (т.е. убирал из анализа) по определенным критериям компании. Мне не нужны компании с убывающей выручкой, с хроническими убытками и др. Критерии смотрите ниже.
2)     Ранжировал компании по некоторому списку индикаторов в совокупности, а не по какому-либо одному. На сайтах можно узнать, какие компании растут по выручке или по прибыли быстрее других. Но где можно узнать, какие компании растут быстро, являются эффективными и при этом имеют довольно низкую стоимость?
3)     Имел комплексные индикаторы, например, усредненную за несколько лет прибыль, усредненную рентабельность или величину флуктуаций доходов относительно среднего значения.

Довольно неплохой фильтр я нашел на gurufocus. Но со второй и третьей задачей он не справляется. Напишите в комментариях, если можете посоветовать ресурс.

В начале своего «инвестиционного пути» я отбирал интересные компании, затем заносил интересные мне финансовые показатели в отдельную excel таблицу, куда также подгружались и цены акций. Так можно анализировать как эффективность компаний, так и сравнивать их стоимость. В разные периоды бизнес-циклов «на коне» компании разных секторов и можно было бы покупать наиболее недооцененные из отобранных. Но список рос и через 3 месяца в нем оказалось больше 100 позиций, которые еще надо было актуализировать по отчетности… Сизифов труд.

Было решено эту задачу автоматизировать, поскольку большинство критериев формализуется, т.е. выражаются в математическом виде. Пишу программу на языке Python, финансовая отчетность из открытых источников. Ниже перечислены критерии для фильтра акций. Сначала идут формальные критерии.

1)     Берем все компании из списка Санкт-Петербургской фондовой биржи, доступные для неквалифицированных инвесторов.
2)     Исключаем сектор «Financial Services». Банки и страховые компании имеют специфический бизнес и нормы финансовой отчетности.
3)     Исключаем компании, отчетность которых не в USD.
4)     Исключаем компании, в истории годовых отчетов которых менее 4 штук. Это может быть, например, по причине молодой компании. Нам нужно оценить стабильность компании и темпы развития.

Фильтр по финансовым критериям, т.е. основанным на отчетности, должен убирать компании, в которые я бы не инвестировал ни при каких обстоятельствах. В своей стратегии опираюсь на фундаментальный анализ, вдохновленный Грэмом. Мы ищем стабильные и финансово-здоровые компании, за состояние которых можно не волноваться, по крайней мере в ближайшей перспективе. Ключевое словосочетание – душевное спокойствие. Критерии для прохода компании в список для последующего анализа:

1)     Среднегодовой темп роста выручки за 7 лет > 0. Затухающие бизнесы имеют свою ценность, но мне не хочется заниматься ее оценкой.
2)     Не более 1 года убытков в истории за 7 лет.
3)     Долговая нагрузка. Либо денежные средства компании превышают долговые обязательства, либо коэффициент покрытия процентов (Операционная прибыль / выплаты по процентам) > 3.

Из более 1500 компаний на СПБ, после фильтрации осталось 611. В будущих постах буду писать о результатах разработки самого скринера. Конечной целью является некоторый инвестиционный советник. Конечно, слушаться в слепую такого советника будет нельзя, но как ориентир для поиска недооцененных историй для более глубокого анализа, надеюсь, сработает.