Когда я рассказываю о том, как я выбираю альфа-скакунов в свой портфель, всегда возникает вопрос: "На каком горизонте необходимо рассчитывать различные показатели?" Я неохотно делюсь этой информацией, так как это есть предмет моих исследований и поиска закономерностей. Я только говорю, что рассчитываю их на разном горизонте, а потом уже оптимизирую портфель.
Но на этих двух графиках, пытливые умы увидят почему я ратую за долгосрочные инвестиции, кроме очевидных факторов роста экономик и т.п.
На графиках: БЕТТЫ для логарифмических и простых приращений, посчитанные с разными глубинами и по методу скользящего окна.
Несмотря на то, что существуют конкретные формулы оценки справедливой стоимости компаний, однозначного ответа, сколько должна стоить та или иная компания, не существует.
Достаточно взглянуть на таргеты аналитиков, чтобы понять насколько большим может быть разброс в этом вопросе.
И данный разброс возникает потому, что данные, которые мы будем брать для подсчета, могут сильно отличаться в зависимости от того, как мы смотрим на компанию и видим ее будущее. Темпы роста, возврат на капитал, изменение уровня долга, и, конечно же, уровень риска который мы ассоциируем с этой компанией. Все эти параметры будут оказывать сильное влияние на то, что мы получим в результате наших вычислений.
Определение каждого параметра требует отдельной статьи или даже лекции (которые очень скоро будут). А в этом тексте я хотел бы поговорить про уровень риска компании, который мы закладываем в формулу, а именно про Beta. Работает это следующим образом, чем выше уровень риска, который мы ассоциируем с компанией, тем выше ставка дисконтирования, тем ниже конечная стоимость, которую мы получим из формулы. Чтобы лучше это понять, вот пример формулы:
1. Подбираем портфель бумаг.
2. За основу берём некий принцип, отличный от индексного.
3. Измеряем результат за период по дням.
4. Сравниваем его с результатами индекса.
5. Обнаруживаем, что он почти каждый день показывал результат выше индекса (без плечей).
Это и есть коэффициент Альфа?
А если на одном периоде наш портфель обгоняет индекс, а на другом нет, то это значит, что Альфа потеряна или возникла случайно, на определённой фазе рынка?
Мы продолжаем серию обзоров о компаниях, которые слабо реагируют на рыночные катаклизмы и устойчиво “делают своё дело”, платя дивиденды и повышая котировки. Сегодня речь пойдет про американские компании.
Ключевой мерой независимости цены акции от общеэкономического климата является коэффициент Beta (β). Он показывает, насколько её цена коррелирует с ценами большинства акций на рынке или с поведением общерыночных фондовых индексов типа S&P 500 или Russell 3000.
Рисковые инвесторы, которые умеют предсказывать поведение рынка, предпочитают волатильные акции с большими β>1. Но для большинства не слишком профессиональных инвесторов удобны активы с β~0, так как из них легко собрать так называемый бета-нейтральный портфель, способный давать стабильный постоянный прирост порядка 10% годовых, не реагируя на кризисы.
В этом обзоре мы расскажем об американских акциях с малыми β. Причём таких, которые не просто независимы от рынка, но показывают стабильный многолетний рост. Мы расскажем об акциях, которые сильнее всего подорожали за 10 лет при соблюдении следующих дополнительных условий.
Движения скучны и невыразительны. Рубль колеблется в районе 68/долл., брент в районе 48-49 долл./барр. S&P 500 +0.5%, STOXX Europe 600 +0.9%. В заметной мере компенсирован провал предыдущего дня, нет признаков направленного движения. Мы не видим текущих новостей, достойных обсуждения. Поэтому будем писать о чем придется.
Следующая серия графиков получена благодаря твиттеру Г.Блоджета. Оригинал картинки и описание доступно на блоге philosophicaleconomics.com (ресурс весьма неплох на первый взгляд).
Сравнивается серия показателей оцененности, маржи, отдачи капитала, сравнительной оцененности для индекса S&P500. Пост на этом блоге датирован концом 2014 г., но текущее значение этого индекса примерно равно уровням тогда и вполне актуально. Среднее на графиках рассчитано для периода 1996-2014 гг., и сравнивается со значением “ttm” — скользящие 12 месяцев. Также по ссылке доступен подобный анализ для отдельных секторов фондового рынка.