Профиль инвестора iStockProrok | Тинькофф Инвестиции Пульс

Этот аккаунт посвящен проекту коллективного прогнозирования котировок на Мосбирже. Каждую неделю мы проводим опрос рядовых инвесторов, обрабатываем его данные с помощью обучаемой предсказательной модели и сообщаем ожидаемые котировки участникам опроса. На сегодняшний день прошло уже шесть раундов прогнозирования, ошибка прогноза снижается в среднем на 0,5% в неделю. Накопленная статистика позволяет понемногу переходить к практическому применению прогнозов. В понедельник 02.12 был опубликован очередной прогноз, согласно которому до пятницы ожидалось падение акций Магнита на 4,1%. Это было самое сильное ожидавшееся движение на рынке. К моменту публикации прогноза Магнит продолжал рост от пятничных уровней на новостях о рекомендации дивидендов. Тем не менее, коллективные ожидания на неделю вперед оказались негативными. Поэтому сразу после публикации прогноза по Магниту (в тот момент, когда это мог бы сделать любой из участников опроса) в понедельник мы открыли короткую позицию на 100 лотов этой акции с автоматическим закрытием на 4% прибыли. Так как в коллективных ожиданиях было именно четырехпроцентное падение акции, такой масштаб движения должен был быть вполне возможен. Уже во вторник позиция стала устойчиво прибыльной, а в среду на новостях о высокой инфляции Магнит пересек черту четырехпроцентного падения, и позиция автоматически закрылась. Чистая прибыль составила 12 тыс. руб. или 2,7% за два дня. На этой неделе в понедельник был опубликован прогноз с наиболее негативными ожиданиями по Самолету . Мы взяли короткую позицию на 500 лотов, которую закрыли сегодня после того, как акции упали на прошлый минимум. Чистая прибыль 10 тыс. руб. или 2,1% за один день. Все это, конечно, не означает, что наши прогнозы являются гарантиями или даже рекомендациями по трейдингу. Во-первых, опросы об ожиданиях рядовых инвесторов - это всего лишь еще один инструмент, результаты которого можно учитывать в принятии решений наряду с фундаментальным и техническим анализом. Во-вторых, этот инструмент еще на этапе разработки. Мы пока только апробируем его.

Что нужно, чтобы хорошо предсказывать будущее? Этим вопросом задался политический психолог Филип Тетлок, который проверял, насколько эксперты способны делать прогнозы. Он опросил почти 300 человек, профессионально занимающихся политическими и экономическими предсказаниями, попросив их оценить вероятность определенных политических и экономических событий ближайшего будущего. Он спрашивал их о возможных войнах США, росте развивающихся рынков и т.п. обычных для политического и экономического прогнозирования темах, собрав в итоге много тысяч конкретных проверяемых предсказаний. Тетлок также спрашивал экспертов о том, каким образом они строят свои прогнозы, на какие теории опираются и как собирают и проверяют факты. Обнаружилось, что в целом эксперты не слишком хорошо предсказывают будущее (о чем мы еще поговорим в дальнейшем). Но есть кое-что, что помогает прогнозировать его более точно. Тетлок разделил всех прогнозистов на «лис» и «ежей», следуя строке из древнегреческого стихотворения «лисица знает многое, а ёж знает главное». Ежи – это те эксперты, у которых есть глобальная теория, в которую они верят, они объясняют все происходящее этой теорией и сопротивляются тем фактам, которые ей противоречат. Убежденные сторонники фундаментального или технического анализа, или твердо верящие в заговор маркетмейкеров и брокеров – это типичные «ежи». Лисы мыслят шире. У них нет одной теории, которой они привержены, они охотно рассматривают разные факты и пользуются разными инструментами. Если какая-то модель не согласуется с данными, они ее отбрасывают. Так вот лисы выигрывают у ежей по всем показателям точности прогнозов (в некоторых случаях преимущество двукратное). На качество предсказаний также влияет: степень экстремизма (насколько радикально привержен своей теории еж), владение материалом (эксперты-лисы все же немного лучше предсказывают будущее, чем дилетанты-лисы) и горизонт прогнозирования (краткосрочные прогнозы чаще сбываются, чем долгосрочные). Короче говоря, для того, чтобы хорошо прогнозировать будущее, нужно а) учиться, б) не замыкаться в рамках одной доктрины, а пользоваться всем многообразием доступных инструментов, в) делать скорее краткосрочные реалистические, чем долгосрочные фантазийные прогнозы.

Почему не падает Сегежа? История, кажущаяся многим очевидной: критически большой долг, растущая ставка ЦБ, проблемы со сбытом, грядущая, видимо, гигантская допэмиссия. Кажется, что компания близка к банкротству, и ее акции вообще ничего не должны стоить. Но после сентябрьского шорт-сквиза они закрепились на уровне около 1.5 руб. и держатся даже при падении рынка. Это может быть случаем чистого влияния ценовых ожиданий. Фактора, который не учитывается ни фундаментальным, ни техническим анализом. Первый пытается вычислить, какова действительная стоимость компании. Второй исходит из предположения, что покупки и продажи акций формируют динамическую систему, идущую по определенной траектории. Но почему вообще нечто должно сколько-то стоить? Правильный ответ на этот вопрос - потому что есть люди, готовые именно столько за него заплатить. Если завтра бриллианты полностью выйдут из моды, то цена на них рухнет. С акциями дело обстоит чуть сложнее. Их покупают, в основном, чтобы продать. Если я купил акции Сегежи и не продаю их дешевле, чем по 1.5 рубля, значит я считаю, что именно на эту цену у меня найдется покупатель. И этого покупателя мы все знаем - это АФК Система. Видимо, игроки на рынке почему-то думают, что АФК проведет допэмиссию по цене около 1.5 руб. Это может быть массовое заблуждение, а может быть и просочившаяся откуда-то информация. В любом случае она оказывает стабилизирующее влияние на цену. Существование таких ситуаций как с Сегежей, позволяет предположить, что котировки акций можно прогнозировать, выясняя ожидания инвесторов. Этому посвящен наш проект коллективного прогнозирования, о котором мы тут будем рассказывать. И Сегежа может быть в нем интересным кейсом.

Коллективное прогнозирование котировок акций на Мосбирже В этом аккаунте мы будем сообщать о ходе проекта по коллективному прогнозированию. Мы начали его еще весной, столкнулись с некоторыми техническими трудностями, решили их и продолжаем проект. Суть проекта Цены акций на бирже во многом зависят от ожиданий инвесторов. Если все будут ждать, что в следующую пятницу Сбербанк будет 300 рублей, то никто не будет продавать/покупать его намного дешевле/дороже. Ожидания можно измерять опросами. Репрезентативный опрос инвесторов покажет реальные ожидания цен в будущем. Проблема – сделать его репрезентативным. Для этого нужно а) регулярно опрашивать об ожидаемых в будущем ценах достаточно большое количество инвесторов, б) сравнивая результаты опроса с фактическими ценами, в) настраивая коэффициенты таким образом, чтобы прогноз становился все точнее и точнее. В итоге мы получим возможность, проводя опросы, регулярно предсказывать цену конкретных акций на Мосбирже. Какие гарантии успеха? Никаких. Наш подход – это научный эксперимент, который может «выстрелить» или окончиться неудачей. На то он и эксперимент. Но если «не выстрелит», то никто ничего не потеряет. А если «выстрелит», то все участники получат большую выгоду. Кроме того, если метод заработает, мы, скорее всего, сделаем участие в опросах закрытым. Так что только тот, кто пришел вовремя, сможет получать прогнозы (по-прежнему бесплатно). Но почему вообще это должно сработать? Научные исследования показывают, что коллективный интеллект может решать задачи прогнозирования лучше, чем индивидуальный (1). Доказано, что торговля на основе опросов может обгонять доходность индексов NASDAQ, S&P 500 и Доу Джонс (2), групповое предсказание котировок простыми пользователями соцсетей позволяет получать высокую доходность в биржевой торговле (3) и быть более эффективным, чем прогнозы аналитиков рынка (4). Таким образом, надежда на успех основана на научных исследованиях. 1. Шуровьески Д. Мудрость толпы. – М.: Вильямс, 2007. 2. Kaplan C. A. Collective intelligence: A new approach to stock price forecasting // 2001 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. e-Systems and e-Man for Cybernetics in Cyberspace. Vol. 5. – P. 2893-2898. 3. Avery C. N., Chevalier J. A., Zeckhauser R. J. The “CAPS” prediction system and stock market returns //Review of Finance. – 2016. – Т. 20. – №. 4. – С. 1363-1381. 4. Nofer M., Hinz O. Are crowds on the internet wiser than experts? The case of a stock prediction community //Journal of Business Economics. – 2014. – Vol. 84. – №. 3. – P. 303-338. Чем коллективное прогнозирование лучше фьючерсов, краудсорсинга, голосования в Пульсе, индексов страха/жадности и консенсус-прогноза аналитиков? Ничем не лучше. Это просто другой инструмент. Суть которого – в проведении репрезентативных опросов. Фьючерсы не дают репрезентативного среза ожиданий инвесторов, потому что в них участвуют только любители риска или опытные игроки. Прогнозы в Интернете публикуют тоже не все инвесторы, поэтому краудсорсингом репрезентативную выборку не соберешь. Как и голосованием в Пульсе. Индексы страха/жадности и прогнозы аналитиков основаны на косвенных данных, а не на ожиданиях инвесторов. Прямого аналога тому сервису, который мы создаем, сейчас нет. И если у нас получится, то появится не замена фьючерсов или консенсус-прогнозов, а еще один, новый инструмент.

• – компания с необычной балансовой стоимостью. Рассматривая варианты вложений в потребительский сектор, я заинтересовался показателями Philip Morris. Оказалось, что на большинстве аналитических ресурсов коэффициент P/B для не рассчитывается. Быстро выяснилось – из-за того, что он минусовой, поэтому совершенно меняет смысл. По данным Finbox этот мультипликатор для Philip Morris составляет -11,3 (минус одиннадцать и три десятых). Как это получается? Балансовый отчет на Яху Финанс показывает, что при общей стоимости активов в 44,8 млрд. долл., обязательства компании составляют 55,4 млрд. То есть, компания должна на 10,6 млрд. долл. больше, чем у нее имеется. Из-за этого получается отрицательная балансовая стоимость и, соответственно, отрицательный коэффициент P/B. Строго говоря, покупая акции этой компании, мы за свои деньги оказываемся должниками. При P/B=-11,3, потратив каждые 11,3 доллара, мы влезаем на 1 доллар в корпоративный долг. В общем-то в этой ситуации нет ничего хорошего, потому что при ликвидации такой компании ее акционеры не получат ничего. Поэтому лично мне Philip Morris в качестве вложения не нравится. Но пока ликвидация не предвидится, более важным показателем является способность компании гасить свои обязательства. И здесь у все в порядке. По данным того же Яху, из денежного потока в 9,81 млрд. долл., 8,66 млрд. оказываются свободны от обязательств. Т.е. на погашение их идет 1,15 млрд. или всего 12% денежного потока. Это означает, что компания закредитована под очень хорошие условия и, несмотря на отрицательный P/B, весьма далека от банкротства. Тем не менее, кредиты рано или поздно надо возвращать, поэтому, будь я акционером Philip Morris, я бы следил не только за показателями компании, но и за ее позициями в рейтинговых агентствах. Если они понизят рейтинг, то со временем это будет означать ухудшение условий кредитования и может повлечь за собой большие проблемы. Вообще не является никакой рекомендацией ни к чему.

•Китайские мультипликаторы на примере Petrochina В общем-то хорошо известно, что китайские акционерные компании имеют две цены – внутреннюю и международную. И эти цены могут между собой сильно отличаться, в два и более раза (внутренняя как правило, выше). Но для меня лично некоторой неожиданностью стало то, что известные аналитические площадки, публикующие биржевую статистику (не исключая и платные), абсолютно безалаберно относятся к этому факту и могут брать данные для расчетов показателей то отсюда, то оттуда, без видимой системы и не предупреждая читателей. В результате показатели не бьются между собой, а при попытке последовательного вывода новых показателей получается чушь. Я с этим столкнулся при анализе крупного страховщика {$LFC}, для которого пришлось провести небольшое расследование. По итогам его я для себя сформулировал простую методику вычисления «китайских» мультипликаторов. Смотрим, торгуется ли компания на внутрикитайских биржах. Обычно для этого достаточно ввести в Гугл запрос «название компании stock in cny». Например, Petrochina stock in cny немедленно выводит нас на страницу Yahoo! Finance с шанхайскими котировками компании. Если торгуется, то дальше надо узнать, как акции распределены между внутрикитайской (A shares) и гонконгской (H shares) биржей. Это, как правило, указывается в годовых отчетах компании, самые информативные из которых это форма 20-F. Petrochina почему-то не разместила этот отчет за 2019 год на своем сайте, но он есть на сайте американской Комиссии по ценным бумагам Из него мы узнаем, что всего имеется 183 млрд. акций компании. Из них 21 млрд. торгуется в Гонконге и 162 млрд. — в материковом Китае. ADR, торгуемые в Нью-Йорке, представляют 100 обыкновенных акций, так что общее количество акций в пересчете на ADR равняется 1,83 млрд. Вся эта информация будет нужна нам для расчета капитализации. Дальше, с помощью любого сервиса, того же Яху, мы узнаем текущую цену акций Petrochina внутри Китая и в Нью-Йорке. Большая разница между Гонконгом и Нью-Йорком крайне маловероятно, потому что ею сразу же воспользуются спекулянты, и на их действиях она будет ликвидирована. Итак, на сейчас ADR {$PTR} в Нью-Йорке стоит 35,87 USD. Одна обыкновенная акция Петрочайны в Шанхае стоит 4,28 юаня. При пересчете шанхайской цены в ADR мы получаем 4,28*100/6,57(текущий курс юаня)=65,14 USD. То есть, дисконт акции в Гонконге и Нью-Йорке составляет почти 30 долларов. Оно и понятно, почему, но теперь мы можем этот дисконт нормально учесть в наших мультипликаторах. Так как акции торгуются по двум ценам, из них получается три возможных капитализации: «китайская» (A) — если мы предположим, что все акции имеют китайскую цену, «смешанная» (AH) — если мы возьмем гонконгские акции по международной цене, а китайские по китайской, и международная (H) – если мы возьмем все акции по международной цене. Соответственно, основные мультипликаторы могут быть рассчитаны в трех вариантах. •Итак, что мы имеем: P(A)=4,28*183/6,57=119,2 млрд. USD P(AH)=4,28*162/6,57+21/100*35,87=105,5+7,5=113 млрд. USD P(H)=183/100*35,87=65,6 млрд. USD. Балансовая стоимость за 2020 год по данным Яху составила 1,148 трлн. юаней, что составляет по среднегодовому курсу 166 млрд. USD. Чистая прибыль акционеров – около 2,75 млрд. USD. Тогда P/B(A)=119,2/166=0,71 P/B(AH)=113/166=0,68 P/B(H)=65,6/166=0,39 P/E(A)=119,2/2,75=43,4 P/E(AH)=113/2,75=41,1 P/E(H)=65,6/2,75=23,9 Лично я считаю, что так как мы приобретаем акции китайских компаний с международного рынка, для наших целей логичнее всего использовать третий вариант капитализации и мультипликаторов. Вообще не является инвестиционной рекомендацией.

Китайская грамота мультипликаторов China life insurance. Ч. 2. Для {$LFC} американская SEC отправляет нас на сайт , где мы находим раздел отношений с инвесторами Из формы 20-F за 2019 год мы узнаем, что существует три вида акций компании. Акции А торгуются на Шанхайской бирже. Акции H торгуются на Гонконгской бирже. И ADR торгуются в Нью-Йорке. Всего А и H акций 28264705000 штук. Из них H — 7441175000 штук. Вот откуда берется 7,44 млрд. акций на гонконгской вкладке в Яху. А если общее число акций разделить на 5, то получится 5,65 млрд. ADR. Вот откуда берется число акций на странице NYSE. Очевидно, на гонконгской вкладке ошибка, значит и капитализация и P/B там, скорее всего, неверны. Существенной разницы в цене между Нью-Йорком и Гонконгом нет. Но есть разница между Гонконгом и Шанхаем. По данным того же сайта компании, на 2 апреля акция А в Шанхае стоила 4,91 USD, а акция H в Гонконге 2,08 USD. Соответственно, ADR, включающая 5 акций H, стоила 10,43. Итак, у нас есть, по большому счету, две цены и два вида акций – китайские и международные. Если взять все 28,26 млрд. акций и перемножить их на цену Шанхая, то получится 138 млрд. долл. США. Это уже гораздо ближе к показателю капитализации на Яху, хотя откуда взялись 154 млрд. все же до конца не ясно. Если взять отдельно акции H и отдельно акции A, получится 7,44*2,08+20,83*4,91=15,47+102,27=117,74 млрд. долл. Именно эту цифру нам дает Marketwatch и ее эквивалент в HKD дает Блумберг. Если взять только стоимость H и применить ее ко всем акциям, то получится 28,26*2,08=58,78 млрд. долл. Эту величину также дают некоторые ресурсы. •Выводы: Правильное число акций для расчетов 28,26 млрд. или 5,65 млрд если считать в ADR. У компании есть три цены: Китайская (А), смешанная (АН) и международная (Н). На сейчас они примерно таковы: P(A)=138 млрд. USD. P(AH)=117 млрд. USD. P(H)=58 млрд. USD. Как видим, дисконт китайской госкомпании на международном рынке – больше, чем в два раза. Ну или премия на китайском рынке. Балансовая стоимость по итогам 2020 года составляет 65 млрд. USD. Чистая прибыль по итогам 2020 года составляет 7,6 млрд. USD. Для трех цен мультипликаторы составляют, соответственно: P/E(A)=138/7,6=18,2 P/E(AH)=15,4 P/E(H)=7,6 P/B(A)=2,12 P/B(AH)=1,8 P/B(H)=0,89 Лично мое мнение, которое ни разу не является рекомендацией к чему-либо, состоит в том, что чисто международная капитализация, по которой покупаем {$LFC} мы, предлагает довольно привлекательную скидку, и фундаментально ADR {$LFC} явно недооценены. А, учитывая здравое нежелание китайцев убивать свою экономику, выравнивание стоимостей можно ожидать скорее в сторону уменьшения дисконта, чем в сторону уменьшения внутрикитайской премии. Если, конечно, не реализуются всяческие политические риски.

Китайская грамота мультипликаторов China life insurance. Ч. 1. {$LFC} – крупный китайский страховщик, что делает его интересным вариантом для диверсификации. При всех понятных минусах китайских госкомпаний (потенциальный делистинг, мутные вложения и пр.), формально для {$LFC} на известных площадках публикуются достаточно привлекательные фундаментальные показатели. Но в них есть некоторые странности. Кто не любит арифметические детективы, листайте сразу к выводам в ч. 2. Я рассмотрю Yahoo! Finance как самый доступный и довольно обширный источник данных. В остальных источниках, которые я смотрел, ситуация похожая, и выводы будут те же. Итак, Яху дает мультипликатор P/E 7,5, а P/B – вообще 0,86. Т.е. компания торгуется ниже своей балансовой стоимости, что, конечно, при прочих равных, хорошо для инвестора. Рыночная капитализация по данным того же Yahoo! Finance на 5 апреля составляет 154,13 млрд. долл. Т.е. балансовая стоимость должна достигать 154,13/0,86=179,22 млрд. Но там же на вкладке Financials/Balance Sheet мы видим, что по отчету за 2020 год Tangible Book Value составляет 450,051 млрд. юаней. Что, в пересчете на доллары по среднегодовому курсу (с сайта IRS США) равняется всего 65,23 млрд. долл. Почти в три раза меньше. Дальше больше. Величину Book Value Per Share Яху дает в размере 12,11 долл. А общее количество акций (там же, на вкладке Statistics) 5,65 млрд. Тогда балансовая стоимость получается 12,11*5,65=68,42 млрд. долл. Близко к 65 из балансового отчета, но очень далеко от величины в 179, которая получается из соотнесения market cap и P/B. Ну хорошо, может быть, тогда Яху неверно считает market cap? Текущая цена акции там 10,43. Если мы 10,43 соотнесем с Book Value Per Share 12,11, то получим 10,43/12,11=0,86. Вот он, тот самый P/B. А дальше мы 10,43 умножаем на количество акций 5,65 млрд. и имеем рыночную капитализацию 10,43*5,65=58,9 млрд. долл. Похоже, дело в этом. Откуда же берется тогда дикая капитализация в 154 млрд. долл.? Тут надо вспомнить, что 10,43 – это стоимость ADR, суррогата акций, который торгуется на Нью-Йоркской бирже. Каждая ADR {$LFC} на NYSE равняется 5 обычным акциям CHINA LIFE INSURANCE. У того же Яху для тикера компании в Гонконге — 2628.HK – дается капитализация 1,2 триллиона гонконгских долларов. При цене 16,14 HKD за акцию. При текущем курсе 7,77 это получается 154 млрд. долл. США. Вот мы, кажется, и нашли источник «дикой» капитализации. Это капитализация по цене Гонконгской биржи. Но неужели она настолько отличается от Нью-Йорка? 16,14*5/7,77=10,38. Это почти то же самое, что и 10,43 на NYSE. Значит, разница не в цене акций между биржами. Может быть, тогда дело в их количестве? На гонконгской вкладке компании Яху сообщает, что их 7,44 млрд. Новые вводные, однако. По 16,14 HKD это получается 16,14*7,44=120 млрд. HKD. Или 120/7,77=15,44 млрд. USD. Никак не 1,2 триллиона. И даже не 58,9 млрд. долларов, которые получаются, если считать по ADR. Кстати, и коэффициент P/B для гонконгской бумаги оказывается 6,66, т.е. гораздо выше. Он, опять-таки берется из того, что Book Value Per Share оказывается 2,42 HKD, а цена 16,14. 16,14/2,42=6,66. Ну а Book Value Per Share, как и капитализация, естественно, зависит от того, сколько же, черт возьми, и каких именно акций есть у компании. Вот и догадка. Если капитализация считается по всей совокупности акций, а Book Value Per Share получается делением балансовой стоимости акций на их количество, обращающееся на конкретной бирже, то Book Value Per Share считается столько раз, сколько бирж учитывается. И каждый раз по-разному. Похоже, надо обращаться к первоисточникам.