Баффет был прав? Почему мой Python-скрипт «забраковал» Apple и нашел жемчужину в битых тачках.

Всем привет.

Я QA-инженер, в инвестициях уже 6 лет. Мой путь стандартный: сначала слушал «гуру», потом поумнел и собрал гигантскую таблицу в Excel. Я из тех, кто не покупает акцию, не посмотрев тренды выручки, маржинальности и ROIC за 5–10 лет.

 

 

В чем была моя личная боль:

На глубокий анализ одной компании по моему чек-листу (14 метрик в динамике) уходило около 2 часов. Забивать руками данные из Macrotrends в таблицу — то еще удовольствие. Самое обидное, когда в конце второго часа понимаешь, что компания — переоцененный шлак с падающей маржой, и время потрачено зря.

Еще одна боль — это «магия цифр» (это касается и книг и обучающих видео).
Книги и видео говорят: «Ищите рост выручки > 7% или ROA > 6.5%». Но почти никто не объясняет — почему? Откуда взялись эти цифры? Почему 7 и 6.5, а не 10 и 8 или не 5 и 3...

 

 

Что я накодил:

Написал сервис на FastAPI, который через API тянет отчетность и делает «Sanity Check» компании за 2 секунды. А вместо слепого следования догмам из книг и видео, я привязал все метрики к усредненным показателям компаний из S&P 500.
Я смотрю на бизнес через призму создания стоимости: если ROIC компании ниже её стоимости капитала (WACC) или равен ей, то никакой рост выручки её не спасет — она просто быстрее сжигает деньги инвесторов. Мой алгоритм подсвечивает именно этот разрыв.

Но я столкнулся с тем, на чем валятся многие готовые скрипты и даже крупные агрегаторы:

• Проблема «холодного старта»: Когда у компании появляется новый сегмент или данные за год нулевые, CAGR улетает в бесконечность. Я внедрил метод импутации (подстановка 1% от среднего), чтобы сохранить адекватность тренда.

• Аномалии в отчетности: Мой алгоритм умеет фильтровать «творческую бухгалтерию» — например, когда ROE становится отрицательным или зашкаливает за 100% из-за долгов. А компания всего-то является жестким байбекером.

Скоринг за 2 секунды: Вместо 2 часов в Excel я получаю вердикт сразу. Это не кнопка «разбогатеть быстро», а фильтр: заслуживает ли компания моего внимания или её нужно закрыть и забыть.

Парочка примеров:

(Apple vs Google): Баффет скинул львиную долю акций Apple, акции все равно подорожали на 30+% и все вокруг закричали, что старик упустил выгоду, Apple — топ компания и т.д.

А что по факту?
Revenue Growth стагнирует (около 3.3% в год),
EPS Growth за 5 лет в 2 раза хуже, чем рост индекса (7.21 vs 14.7).
Компанию тащит только феноменально широкий экономически ров, что видно по бешеному ROIC (45%).
P/E компании в околоисторических максимумах.

В то же время Google по моим метрикам выглядит фундаментально намного здоровее.


Другой пример:

Copart (CPRT) — скучный бизнес, который делает деньги.
Пока все ищут «новую Nvidia», мой алгоритм подсветил Copart. Это аукционы битых машин.
Звучит не сексуально? Зато цифры говорят об обратном:

• ROIC 19.09%: При средней стоимости капитала в секторе около 8–9%, компания создает колоссальную добавочную стоимость.

• Рост свободного денежного потока (FCF Growth) — 23.5%. При этом у компании отрицательный чистый долг (Net Debt/EBITDA = -1.27x). То есть кэша на счетах больше, чем всех обязательств.

• Операционная маржа 38.7%. Для реального сектора — это космос.

 

 

Зачем я это выкладываю:

Я довел проект до стадии MVP (назвал OkStock). Денег за него не беру, рекламы внутри нет. Я хочу получить фидбек от опытных инвесторов.

Какие метрики вы считаете «железобетонными» для отсева шлака?
Что бы вы хотели добавить?

Потыкать сервис можно тут (бесплатно): https://okstock.app/

Интерфейс рисовал сам как умел, на мобилках может быть кривовато, так что лучше смотреть с десктопа.
Буду рад конструктивной критике от тех, кто, как и я, любит цифры, а не гадания на кофейной гуще.