Избранное трейдера Михаил Федотов
Большинство, из нас работая на рынках и пытаясь заработать, сталкивается с риском и потерять деньги. Но на фондовом рынке есть варианты, когда трейдер выбирает между заработать много или заработать поменьше, без риска потерять деньги. В этом деле очень преуспел Уоррен Баффетт. Привожу два простых примера, если будет интерес могу продолжить.
1) Хочу начать, рассказав свою историю. В конце 2014 на фоне валютной паники, ключевая ставка была поднята до 17%. Следствием чего стал обвал котировок облигаций, и доходности по ОФЗ выросли от 16%-21%. А эмиссия денежной массы на тот момент в годовом выражении составляла 5%. Понимая, что данная ситуация грозит полным коллапсом экономики, если затянется на длительный срок, и возможно два варианта: или государство опять понизит ставку, соответственно котировки по облигациям вырастут, либо начнет интенсивно увеличивать денежную массу, но на фоне валютной паники это было маловероятно. Я купил длинные облигации ОФЗ26212 со сроком погашения в 20 лет, доходность по ним тогда составляла около 16%. Длинные облигации были выбраны не случайно, так как при изменении доходности облигаций, у длинных цена изменяется гораздо сильней, чем у коротких. Цены на жилье на фоне нарастающего кризиса упали, и я давно думал о квартире на берегу моря и решил осуществить свою мечту, дополнительной мотивацией была прибыль от операций с акциями в 1,8 мил, с которой мне очень не хотелось платить налог и я его решил вернуть через налоговый вычет. И взял квартиру в ипотеку по ставке 11,4% на 20 лет, совершив тем самым хедж на имеющиеся у меня облигации. В самом худшем варианте, мне пришлось бы, 20 лет оплачивать ипотеку процентами по облигациям и я б еще зарабатывал 4,6% годовых на разнице процентных ставок. Но этого не случилось. Ключевая ставка в течении года была понижена до 11% и цены на облигации выросли. Когда эмиссия денежной массы была около 11%, а доходность по ОФЗ26212 составляла около 9%, я принял решение продать облигации, так как они аккумулировали в процентном отношении меньше, чем государство начало печатать денег. В итоге я купил облигации за 620 рублей, а продал за 870 плюс 37 рублей НКД, доходность составила порядка 45% минус 11,4% ипотека, чистый мой заработок 33%. И дисконт при покупке квартиры составил около 45%, учитывая еще и возвращенный налог от операций с ценными бумагами, а если сравнивать с ценами на квартиры на начало 2014г то 60%.
Продолжение. Начало здесь.
Для долгосрочных портфелей вы не сможете использовать такой же высокий леверидж Форекса или инструментов CFD, которые вы предпочитаете использовать для своих краткосрочных стратегий. Вместо этого вы обычно инвестируете в акции, ETF или подобные инструменты. Они предлагают несколько преимуществ для алго-трейдинга:
— Никаких игр «кто кого». В долгосрочной перспективе, акции и индекс ETF имеют положительную среднюю окупаемость благодаря дивидендам и накопленным значениям, в то время как валютные пары Форекса и индексы CFD имеют отрицательную среднюю окупаемость вследствие сборов за своп/пролонгацию кредита.
— Серьезные брокеры. Все брокеры фондовой биржи/ETF контролируются, чего нельзя сказать о брокерах Forex/CFD.
В предыдущей части Расчет мультипликаторов – часть 2: подготовка данных мы рассмотрели процесс подготовки данных для последующего расчета мультипликаторов. Теперь настало время заняться самим расчетом.
Расчет мультипликаторов P/E(EPS), P/B(BV), P/S, ROE.
Данные мультипликаторы выделены в одну группу, т.к. расчет по ним достаточно простой и состоит из одного действия.
Однако прежде, чем начать, стоит оговориться. Мультипликаторы всегда отражают годовой показатель. То есть если мы обладаем данными только за 3 квартала, нам нужно либо добавить в оценку прогнозируемый 4 квартал, либо взять данные по 4 кварталу из прошлого года и т.п. Отсюда следует, что значение мультипликатора может быть фактическим, а может быть прогнозируемым.
В нашей оценке мы будем использовать фактические значения.
3. Выписываем значения таких параметров как чистая прибыль (отчет о финансовых результатах), Пассив (балансовая стоимость кампании) – бухгалтерский баланс, раздел 3, а также размер выручки из отчета о финансовых результатах.
Рассчитаем коэффициенты (не забудьте учесть единицу измерения из бухгалтерского отчета, в нашем случае это тыс. рублей):
Компания | Капитализация | Прибыль | Выручка | Пассив | P/E | P/S | P/B | ROE, % |
Сбербанк | 2751067425400,00 | 218 387 307 000 | 926 706 095 000 | 2 328 152 606 000 | 12,6 | 2,97 | 1,18 | 9,38 |
РКК Энергия | 4034205060,00 | 590 324 000 | 38 519 864 000 | 11 039 124 000 | 6,83 | 0,10 | 0,37 | 5,3 |
Отдельно вычислим EPSи рост EPSв сравнении с 2014 и 2015 годом.
Компания | Кол-во об. акций | Прибыль 2014 | EPS 2014, руб. | Прибыль 2015 | EPS 2015, руб. | Рост EPS, % |
Сбербанк | 21 586 948 000 | 311 212 961 000 | 14,4 | 218 387 307 000 | 10,11 | -29% |
РКК Энергия | 1 123 734 | 1 млрд убытка | -889,89 | 590 324 000 | 525,3 | -159% |
Ну вот, основные показатели есть, осталось рассчитать последний: EV/EBITDA.
Данный показатель сложный, т.к. чтобы рассчитать его, нужно сначала вычислить сами EVи EBITDA. Помогут нам в этом все те же отчеты компаний.
Компания | Капитализация | Долг (кр. + долг.) | Наличность | EV | Прибыль от реализации | Амортизация | EBITDA |
Сбербанк | 2 751 067 425 400,00 | 20 378 763 487 000 | 732 789 740 000 | 22397041172400,00 | 306899927000,00 | 43 625 000 | 306943552000,00 |
РКК Энергия | 4 034 205 060,00 | 75 198 623 000 | 11 001 503 000 | 68231325060,00 | 1 634 333 000 | 440 299 000 | 2 074 632 000 |
EV = Рын. Капитализация + долг. Долг + кратк. Долг – наличные.
EV/EBITDA(РКК) = 32,9
Долг/EBITDA(РКК) = 36,25
EV/EBITDA(Сбербанк) = 70,28
Долг/EBITDA(Сбербанк) = 66,39
По финансовым компаниям и банкам, показатель EBITDAкак правило не считается, в связи со спецификой бизнеса, и чаще индикатором оценки банков становится как раз показатель ROE. Поэтому в нашем случае расчет EBITDAзачеркнут и возможно ошибочен, т.к. в случае с банками требует более детального разбора.
Тем не менее, по РКК Энергия мы произвели полный расчет. Осталось лишь дополнить таблицу данными по компании QIWI – возьмем их с сайта finviz.com.
Получаем в итоге:
Компания | P/E | P/S | P/B | РостEPS | EV/EBITDA | Долг/EBITDA | ROE |
QIWI | 8,04 | 2,38 | 1,92 | -3,5% | Нет данных | Нет данных | 28,7% |
Сбербанк | 12,60 | 2,97 | 1,18 | -29% | 70,28 | 66,39 | 9,38% |
РКК Энергия | 6,83 | 0,10 | 0,37 | -159% | 32,89 | 36,25 | 5,35% |
На этом все! Наш расчет закончен, также к нему прилагается excel файл со всеми цифрами и формулами – скачивайте и пользуйтесь.
Ну а давать оценки по полученными нами прогнозам мы не будем, т.к. как я уже писал, по мультипликаторам нужно сравнивать компании из одних отраслей.
Успехов в инвестировании!
В прошлой статье Расчет мультипликаторов – часть 2: подготовка данных мы рассмотрели главную стратегию фундаментального анализа, а также перечислили основные мультипликаторы.
Теперь давайте на конкретных примерах рассчитаем мультипликаторы нескольких компаний. Первое что стоит сделать, это подготовить данные. Как уже говорилось, мультипликаторы фактически позволяют сопоставить рыночную стоимость компании с ее бухгалтерской отчетностью. Таким образом исходными данными у нас будут:
Рыночные данные: кол-во обыкновенных акций, кол-во привилегированных акций, рыночная стоимость акций (котировка).
Данные бухгалтерской отчетности.
Давайте подготовим данные для следующих компаний:
Я специально взял три совершенно разные компании, чтобы примеры получились более полезными.
Показатель EBIDTA является спорным с точки зрения обоснованности его применения. Этот показатель очень много критиковали и критикуют до сих пор, однако возникает вопрос: «Почему же он по-прежнему остается одним из самых часто используемых при анализе финансовых результатов организаций?». Его применяют руководители предприятий, акционеры, рядовые менеджеры и практически все, кто сталкивается с отчетами компаний. В статье мы кратко разберем суть, значение, основные плюсы и минусы показателя EBITDA, а также простейший метод его расчета по российской бухгалтерской отчетности и сферы применения.
Для того чтобы дать краткое определение EBITDA, достаточно его просто расшифровать и перевести. EBITDA (от англ. — Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization) в переводе означает: доход до вычета процентов, налогов и амортизации.
В английской формулировке вроде бы вычитаются четыре показателя, в русской — всего три. Куда делся еще один? У англичан амортизация обозначается двумя словами:depreciation — амортизация материальных активов и amortization — амортизация нематериальных активов. Мы же подразумеваем данные показатели как единое целое.
Отец фундаментального анализа, учитель Уоррена Баффета и просто финансовый гуру Бенджамин Грэхем в своей книге «Разумный инвестор» писал:
«Единственная стратегия инвестирования, которая может обеспечить вам относительную безопасность вложений наряду с доходностью, превышающей доходность рынка, основана на оценке реальной стоимости акций компании.»
Разберем же детальнее стратегию Грэхема и идею всего фундаментального анализа.
Наша задача как инвестора, найти неправильно оцененные (=недооцененные) компании, реальная стоимость которых выгодно отличается от их рыночной стоимости (рыночной капитализации. Именно такие недооцененные компании имеют фундаментальные, обоснованные и лучшие перспективы роста, и кроме того, что не менее важно, данные компании подвержены меньшему риску в периоды кризиса.
Итак, с общей идеей мы разобрались, осталось понять, каким образом нам, во-первых, оценить реальную стоимость компаний, во-вторых определить недооценненность, либо переоценнность компании, ну и в-третьих выбрать конкретные компании среди их большого множества.
Вчера на СмартЛабе был размещен пост Как построить корреляционную матрицу (для парной торговли) в Excel, собравший аж 150 "+".
Решил тоже попрактиковаться и написать под эту задачу код в R. Важным преимуществом R является наличие пакета rusquant, который позволяет автоматически получать котировки с Финам в любом таймфрейме (в т.ч. в тиках), что существенно экономит время по сравнению с ручной обработкой в Excel.
Код на R приведен ниже:
Результаты: