Применим ли в крипте подход классического портфолио-менеджмента? Vol. 2 — Crypto Art

17.09.2018

Применим ли в крипте подход классического портфолио-менеджмента? Vol. 2

В продолжение предыдущего поста о Top-Down методе конструирования портфолио сегодня пишу размышления о применении метода Bottom-up в крипте.

 

Как и предыдущий, этот метод служит для определения того, какие именно активы покупать портфолио-менеджеру из мира классических финансов в портфель, но работает, можно сказать, по противоположному принципу. Если описанный ранее метод Top-Down вел по пути от макроэкономики в микроэкономику, то здесь наоборот: движение идет от микроэкономических показателей компании. Это так называемый Stock picking, а не Asset allocation.

При этом Bottom-up тоже работает по принципу последовательного просеивания всех доступных активов через фильтры, чтобы постепенно получить наиболее интересные. Задача данного подхода — выбор фундаментально здоровых компаний вне зависимости от региона, страны и сектора экономики. В этом случае фокусировка внимания происходит на определенных параметрах определенных компаний.

 

Допустим, на нулевом этапе данного подхода у нас есть акции всех компаний мира.

 

Первый этап

 

На первом этапе для фильтрации в этом подходе нужно использовать специальное программное обеспечение, которое позволяет отбирать компании по определенным показателям. Например, данным, которые отражают оценку компаний, волатильность, прибыль. Какие именно параметры выбрать — зависит от инвестиционной стратегии фонда (портфолио-менеджера) и интеллекта аналитика.

 

Предположим, выбраны факторы, которые оставляют на первом этапе компании, имеющие качественные бизнес-показатели выше среднего, а оценку этих компаний рынком и риски — ниже среднего. Именно такая логика выбора фильтров дает возможность уменьшить риск портфеля с акциями этих компаний. По этим фильтрам отбираем акции компаний в разных регионах, странах и секторах, без привязки к макроэкономике на данном этапе.

 

Как именно это делать?

 

Важно делать фильтрацию в разных секторах, чтобы не попасть в ситуацию когда очень большая часть портфеля приходится на один сектор, и падение именно этого сектора именно в этой стране в итоге сильно влияет на результат всего портфеля.

 

— Фильтруем по риску

 

Цель — выбрать компании, у которых риск ниже среднего.

 

1. Смотрим на волатильность.

2. Используем параметр Бета (отклонение волатильности актива от волатильности бенчмарка). Если  Бета больше 0, но меньше 1, это означает, что актив менее волатилен чем рынок (бенчмарк), и двигается однонаправленно с ним. Если Бета больше 1, значит цена актива изменяется сильнее чем бенчмарк, при этом они движутся в одном направлении. Когда Бета равна 1, то цена актива изменяется так же, как и бенчмарк. Когда Бета равна 0, это значит, что актив никак не зависит от бенчмарка и его цена может меняться без зависимости от цены бенчмарка. Если же Бета меньше 0, то цена двигается в разнонаправленно с бенчмарком.

3. Фильтруем по показателю Altman Z-Score. С помощью этого показателя можно прогнозировать, насколько вероятно банкротство компании на протяжении следующих 2-х лет*.
*В своем первоначальном испытании показатель Altman Z-Score оказался на 72% точным в прогнозировании банкротства за два года до события. В последующих тестах за 31 год до 1999 года эта модель оказалась на 80-90% точной при прогнозировании банкротства за год до события.

4. Фильтруем по показателям оценки компании. Цель — найти компании, которые оценены ниже справедливой стоимости. Чтобы понять, что актив оценен рынком ниже среднего, используем такие показатели как:

— P/E (Price/Earnings)

— P/S (Price/sales)

— DIV Yield (Дивиденды в год)

— EV(Enterprise Value)

— EBITDA/EV (прибыль до выплат на Enterprise Value)

5. Фильтруем по качественным показателям. Цель — найти компании, чьи качественные показатели выше среднего. По показателям, которые относятся к качественным, в фильтре задаются значения выше средних. Это должно свидетельствовать о недооцененности компании, в разрезе того, что перед этим мы поставили фильтры по бухгалтерским финансовым показателям ниже средних.

 

При фильтрации используются используются следующие показатели:
— Below average return (исходя из графика на бирже) levels — говорит о том, что исходя из текущей цены актива он оценен рынком ниже среднерыночных или среднесекторальных значений.
— Superior return on equity — высокий возврат на инвестиционный капитал.

— Historically above average earnings stability.

— Momentum indicators — показывает «силу» движения цены в тренде. Эти показатели дают понимание позитивного изменения силы движения компании относительно других похожих.

— Cила операционного тренда в компании по отношению к компаниям сектора.

 

Задача первого этапа — сузить выборку с 20 000 акций до, например, 500 после фильтрации по настройкам.

 

Второй этап

 

Если говорить о первичном анализе, то он заключается во встрече с менеджментом компании для обсуждения стратегической картины ее развития. На этом этапе представитель фонда задает компании множество вопросов, исходя из которых понимает, подходят ли акции этой компании для дальнейшего рассмотрения или нет.

 

В частности, задаются вопросы по бизнес-плану, прогнозам доходности, новым рынкам, продуктам, усовершенствованию бизнес-модели.

 

Например:

— Какие продукты или услуги компания будет производить и в каких регионах?

— Какой уровень маржи будет у компании по этим продуктам?

— Как компания будет себя вести с убыточными направлениями?

— Какие есть возможности для сокращения расходов?

— Как компания мотивирует менеджмент?

— Насколько держатели акций настроены дружественно?

 

Кроме этого на данном этапе изучается вся доступная финансовая документация, а также проводятся консультации с ключевыми аналитиками в нише данной компании. Когда вся эта информация собрана и обработана, формируется документ, который передается портфолио-менеджеру с определенными рекомендациями от аналитика.

 

В качестве альтернативы первичному анализу, где информацию о компании собирает аналитик, на личной встрече и из первых уст, можно проводить вторичный анализ, когда информацию собирает и передает брокер либо другой провайдер сведений о компаниях. И уже эту информацию обрабатывает аналитик, делает свои заключения.

 

Конечно, первичный анализ на базе информации из первых уст значительно более глубокий и достоверный, но он также более время- и ресурсозатратный.

 

В конце данного этапа отфильтровывается еще огромное количество активов и остается, допустим, 150.

 

Третий этап

 

Третьим этапом в Bottom-up подходе является технический анализ.

 

С помощью технического анализа выбирается оптимальная точка входа в отфильтрованные активы. По сути происходит еще один уровень фильтрации. Вообще, теханализ — это отдельная и обширная тема.

 

В конечном итоге формируется выборка из 50–70 акций компаний с самых разных уголков планеты. Из этих акций и формируется портфель.

 

Применим ли такой подход в крипте?

 

По моему субъективному мнению, не применим, так как важнейшим свойством портфеля, сложенного по такой стратегии, является диверсификация между многими секторам и компаниями. В крипте такую диверсификацию сложно реализовать, так как рынок очень коррелирован с Bitcoin и не дает возможности диверсификации.

 

Второй фактор, который не дает использовать данный подход, — это отсутствие у компаний достоверной финансовой документации, которую можно взять за основу аналитических расчетов. Показатели: P/E (Price/Earnings), P/S (Price/sales), DIV Yield (Дивиденды в год), EV(Enterprise Value), EBITDA/EV (прибыль до выплат на Enterprise Value) не вычисляются компаниями и недоступны инвесторам.

 

Рассмотрим подробнее

 

– Показатель P/E (Price/Earnings). В принципе у 99% криптовалют нет показателя «E» — Earnings, и неясно, сколько конкретно заработала или планирует заработать компания.

– P/S (Price/sales) — непонятно, какие объемы продаж сделаны компанией.

– DIV Yield (Дивиденды в год) — в основном непонятно, сколько дивидендов выплачивает компания, с каких прибылей. Если и выплачивает то в основном это маркетинговые модели привлечения новых пользователей с помощью бонусов в их родных токенах. Конечно, есть и исключения: некоторые криптофонды выплачивают дивиденды от заработанного.

– EV(Enterprise Value) — для расчета этого показателя нужно понимать EV = market value of common stock + market value of preferred equity + market value of debt + minority interest — cash and investments. Большинство из этих показателей недоступны. Если даже компании имеют такой показатель для внутреннего пользования, он никак не связан с активом, который можно купить на криптобирже. – EBITDA/EV — ситуация схожая с EV. Компании не имеют своей финансовой фундаментальной идентичности, которую можно исследовать и сделать здоровые заключения. Соответственно можно сделать вывод, что неважно, чем занимается сама компания, важно то, как она ведет маркетинговую активность и маркетмейкинг на биржах. Это и является драйвером роста/падения цены вместе с корреляцией монеты с биткоином.

Вывод: Фундаментальный финансовый анализ на рынке криптоактивов провести невозможно. В этих условиях задача инвестора — работать с математикой изменений цены актива и скрещивать ее со своей стратегией, рассчитанной математически так, чтобы точки пересечения давали максимальный доход.

 

Как вы считаете:

 

— Какие показатели финансового, количественного или качественного анализа с традиционных рынков можно использовать в крипте?

— Какая портфельная стратегия самая эффективная?

— Как следует анализировать криптовалюты?

 

Автор: Андрей Тонколитко, управляющий партнер фонда Crypto Art.

Оцените, насколько Вам был полезен материал

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Читайте также:
Дневник статистики криптотрейдера: трансформаци...

Мы уже не раз обращались к идее применения в крипте классических методов и инструментов трейдинга. Некоторым из них, по нашему мнению, есть ...

Время прочтения: 10 минут

Теги
Поделиться: