Шаг 37. Проверки на дорогах
«Суха теория, мой друг, а древо жизни пышно зеленеет». Способы, при помощи которых на основании фундаментального анализа можно отыскать хорошие компании, и представленная выше формальная, алгоритмическая процедура, которая позволяет проставить каждой фирме определенный суммарный балл, чтобы оценить ее инвестиционную привлекательность – это все интересно, конечно. Теперь каждый инвестор, даже не разбирающийся глубоко в экономике фирмы, действуя по формальному алгоритму, описанному на Шагах 35 и 36, может проставить итоговые баллы разным компаниям и выбрать на этом основании те фирмы, у которых суммарный балл побольше, и таким простым способом сможет существенно заработать на инвестициях? Ура?
Нет. Правило № 1 мешает. Нам надо убедиться в том, что все это реально работает. Что можно заработать больше, чем дает рынок в среднем. Как это проверить? Теоретические размышления, что выбранные фирмы будут обладать хорошими и стабильными показателями развития своего бизнеса, заработают больше прибыли, будут динамично расти, а вслед за ростом самой компании последует и рост цены ее акций – все эти рассуждения являются теоретическими, а хотелось бы прямое доказательство, что так и получается в реальности.
И тут нам на помощь может прийти процедура, которая называется Backtesting (проверка на прошлом).
Вот какая простая мысль лежит в основе проверки: финансовые таблицы – Счет прибылей/убытков и Балансовый отчет, на основе которых мы делали выводы – на сайте Morningstar имеются за 10 лет: с 2008 по 2017 годы. Давайте предположим, что сейчас январь 2013 года, и мы анализируем компании на основании финансовых таблиц только за 5 прошлых лет: с января 2008 по декабрь 2012. Проделаем все те же действия, которые описаны в алгоритме экспресс-анализа, но для пяти лет: 2008–2012. И проставим каждой компании, которую мы проанализировали, итоговый балл. У нас получатся разные итоговые оценки для разных фирм на начало 2013 года. Например, вот что получится для компании JNJ – Johnson and Johnson:
Таблица 4.4. Экспресс-анализ компании Johnson and Johnson
Проделаем это для разных компаний, но только за 2008–2012 годы. Затем выберем (в январе 2013 года на основании нашего анализа за 2008–2012 годы) компании, которые имеют за прошлые пять лет наилучшие баллы. Мы выберем их в качестве объекта инвестиций в начале 2013 года. Мы условно купим акции с наивысшими баллами в январе 2013. А затем посмотрим, что произошло с ценой акций этих компаний за более чем пять с половиной лет: с января 2013 года по 21 августа 2018 года (сегодняшний день). Тогда мы сможем проверить, действительно ли компании, которые получили высокие баллы по методике нашего экспресс-анализа на прошлом периоде 2008–2012, в дальнейшем за пять с половиной лет выросли в цене больше, чем рынок в среднем? Прямая проверка. У нас есть вся исходная информация для этого. Вперед!
Для того чтобы на начало 2013 года проверить различные компании на прошлом периоде 2008–2012 и выбрать фирмы с высокими баллами, нам надо проделать много работы. Не так-то просто найти фирмы, которые будут обладать высокими итоговыми баллами. Проверки среди 22 компаний, которые я подозревал в том, что они неплохие, позволили мне обнаружить только 11 фирм, которые можно выбрать для инвестирования. Вот результаты:
Таблица 4.5. Итоговые баллы для 22 компаний
В соответствии с нашей классификацией, если значение итогового балла лежит в диапазоне 13–16 баллов, то такие акции являются весьма хорошими. Таких компаний удалось найти всего шесть:
TIF – Tiffany;
MSFT – Microsoft;
EW – Edwards Lifesciences;
MA – MasterCard;
BIIB – Biogen;
SWKS – Skyworks Solutions.
А в группу достаточно хороших (балл от 9 до 12) попали еще пять компаний:
TROW – T. Rowe Price TSCO – Tractor Supply MMM – 3M V–Visa ADSK – Autodesk.
Теперь можно представить себе, что мы на основании этого анализа в 2013 году купили именно эти акции. И держали их долго. Что у нас получилось в результате? Каких успехов мы достигли?
Уточним задачу. Допустим, в 2013 году эту работу проделали два инвестора. Борис и Дмитрий. Борис решил выбрать только первую группу компаний. Он в акции каждой из шести весьма хороших компаний вложил равные объемы средств и решил держать этот портфель долго. Не менее 3 лет. А Дмитрий решил купить акции и весьма хороших, и достаточно хороших компаний. У него получился портфель из 11 разных акций. Он тоже вложил равные средства в каждую из этих 11 компаний. И тоже решил держать этот портфель, ничего в нем не меняя, долго, не менее 3 лет. Вот, что получилось у них через 3 года, в январе 2016. Портфель Бориса показал такие результаты:
Таблица 4.6. Рост портфеля Бориса с января 2013 по январь 2016
Инвестированная Борисом сумма за три года выросла на 90 %, что соответствует среднегодовому росту 21,5 %.
У Дмитрия портфель показал несколько худшие результаты:
Таблица 4.7. Рост портфеля Дмитрия с января 2013 по январь 2016
Инвестированная Дмитрием сумма выросла за 3 года на 70 %, что соответствует среднегодовому росту 18,6%.
Много это или мало? Посмотрим, как за эти 3 года вырос рынок американских акций в целом. Обычно для сравнения используется индекс S&P 500. Вот как вырос за эти 3 года ETF VOO, который повторяет индекс S&P 500:
Таблица 4.8. Рост ETF VOO в период с января 2013 по январь 2016
Рынок (если его измерять индексом S&P 500) вырос за эти 3 года на 30 %, что соответствует среднегодовому росту 8,2 %. Как видим, ни Борис, ни Дмитрий не раскаиваются пока в своем выборе. Доходность их портфелей оказалась существенно выше среднерыночной. Но возможно, это просто случайно так получилось на этом конкретном трехгодовом периоде. Ну, что ж, оба инвестора настроены держать свои портфели в неизменном виде дальше. Посмотрим, что случилось через 4 года от старта их инвестиций, а именно, в январе 2017 года.
Борис:
Таблица 4.9. Рост портфеля Бориса с января 2013 по январь 2017
Инвестированная Борисом сумма за четыре года выросла на 130 %, что соответствует среднегодовому росту 21,2 %. Все хорошо у Бориса.
Дмитрий:
Таблица 4.10. Рост портфеля Дмитрия с января 2013 по январь 2017
Инвестированная Дмитрием сумма выросла за 4 года на 100 %, что соответствует среднегодовому росту 17,8 %.
А как вырос рынок в целом?
Таблица 4.11. Рост ETF VOO в период 2013–2017 гг.
Рынок за 4 года вырос на 50 %, он пока существенно отстает от портфеля Дмитрия и особенно сильно отстает от портфеля Бориса.
Но давайте посмотрим, что получилось к настоящему времени, к концу августа 2018 года, чуть более чем через 5,5 лет с начала инвестирования.
Борис:
Таблица 4.12. Рост портфеля Бориса с января 2013 по август 2018
Борис не снижает темпов. Его портфель вырос уже на 230 %, что соответствует среднегодовому росту 23,8 %.
Дмитрий:
Таблица 4.13. Рост портфеля Дмитрия с января 2013 по август 2018
У Дмитрия за это время портфель вырос на 200 % (в 3 раза), что соответствует 21,7 % среднегодового роста.
А рынок?
Таблица 4.14.
Рынок за эти же 5,65 года вырос на 90 %, что соответствует среднегодовому росту в 12,4 %.
Пока кажется, что выбор в портфель акций в соответствии с баллами экспресс-анализа может нам позволить серьезно опередить доходность рынка. Но возникают и сомнения.
Вот они:
– Мы выбрали конкретные фирмы. Их немного. 6 и 11. Возможно, нам просто повезло, нам попали удачные компании. На американском рынке торгуются акции примерно десяти тысяч американских компаний. Вполне возможно, что, выбрав другие фирмы, тоже с высоким баллом экспресс-анализа, мы получили бы совсем другие результаты. Возможно, хуже рынка.
– Мы рассматривали конкретные годы, с 2013 по 2016, 2017 и 2018. Это были годы подъема рынка. Возможно, в другие годы, например, в годы спада рынка, у нас получатся совсем другие результаты. Возможно, хуже, чем в среднем по рынку.
Эти сомнения вполне обоснованы. Проведенные тесты пока ни о чем не говорят. Слишком мало материала, чтобы утверждать обоснованно, что этот метод дает опережающие рынок результаты. Нет. Пока ничего определенного, имеющего научную значимость, сказать нельзя. Вот если бы мы исследовали хотя бы все те 500 компаний, которые входят в индекс S&P 500, выбрали из них все компании с высоким баллом экспресс-анализа, да еще исследовали их на разных интервалах на общем диапазоне лет в 100 или хотя бы 50, и если бы тогда мы выявили все ту же закономерность, то можно было бы определенно утверждать, что этот метод работает. А пока – нет.
Все это верно. Но у меня нет никакой физической возможности провести исследование подобного масштаба на 500 компаниях. И нет базы данных по финансовым показателям разных компаний за 100 или 50 лет. Поэтому единственное, что я могу сказать: «Вот то, что есть. Не обессудьте. Другого нет».
Но все же еще одну серию экспериментов я провел. Допустим, сейчас начало 2015 года. И наши инвесторы, Борис и Дмитрий, начали проводить экспресс-анализ фирм для отбора инвестиционно привлекательных компаний на пятилетнем периоде 2010–2014, чтобы сформировать свои портфели в начале 2015 года. Тогда у нас еще будет в запасе более трех лет, чтобы посмотреть, что случится с их портфелями в этом случае. Это будет немного другой интервал времени для анализа. И, возможно, другой набор акций. Тогда у нас вывод будет чуть более обоснованным.
Вот что у меня получилось.
Всего пришлось проанализировать 27 компаний. Из них только 12 компаний оказались с высоким баллом, акции которых можно отнести либо к весьма хорошим (балл 13–16), либо к достаточно хорошим (балл 9–12).
Таблица 4.15. Акции компаний, показавших хорошие результаты при экспресс-анализе
Как видим, оказались выбраны 8 компаний, которые у нас не фигурировали в портфелях за 2008–2012 годы: AAPL, GGG, ICLR, INTU, GOOGL, FB, ORCL, LEP. Но 4 компании из вошедших в список с высоким баллом на периоде 2010–2014 годы оказались повторением хороших компаний при анализе и за 2008–2012 годы: EW, MA, BIIB, SWKS. Таким образом, список фирм обновился на 2/3 своего состава. И сейчас мы проведем проверку роста цены портфелей Бориса и Дмитрия на интервале 2015–2018, которые они отобрали по результатам анализа различных компаний за 2010–2014 годы. Вот результат:
Таблица 4.16. Рост стоимости портфелей Бориса и Дмитрия в период 2015–2018 гг.
У Бориса (состав и доходность его портфеля обозначены светло-зеленой полоской) за период с января 2015 по август 2018 среднегодовой рост составил 19,24 %. У Дмитрия (темно-зеленая полоска) среднегодовой рост составил 18,28 %. Рынок (точнее – S&P 500) показал на этом периоде среднегодовую доходность 10,45 %. Опять отбор по принципу высоких баллов инвестиционной привлекательности показал существенно более высокую доходность, чем рынок в среднем (если под рынком понимать S&P 500).
Причем неверно думать, что на результат повлияли именно те четыре компании, которые повторились в нашем списке из хороших фирм периода 2008–2012. Нет. Если исключить акции этих компаний из состава портфелей Бориса и Дмитрия, то результат не станет хуже:
Таблица 4.17. Рост стоимости портфелей Бориса и Дмитрия в период 2015–2018 гг. (исключены 4 компании)
Выводы:
1. Пока в наших экспериментах получается, что отбор акций методом экспресс-анализа дает возможность на временных интервалах 3 года и более получать доходность по портфелю существенно более высокую, чем среднерыночная доходность, если ее измерять ростом индекса S&P 500.
2. Важный вывод состоит также в том, что надо отнестись с большой осторожностью к выводу № 1. У нас нет статистически значимых результатов, которые бы позволили с высокой степенью достоверности настаивать на том, что так будет происходить и в других случаях: на другом наборе акций компаний с высокими баллами или на других временных интервалах. Поэтому, если кто-то захочет воспользоваться таким приемом отбора акций, то я бы посоветовал делать это очень осторожно, сначала на малой части объема вашего инвестиционного портфеля.
3. Последний вывод: я не привел данных, как вели себя портфели Бориса и Дмитрия через год и через два года после их формирования. Впрочем, каждый может сам это проверить: состав портфелей приведен, динамика цены акций общедоступна. Так вот, тот эффект, который мы заметили (что портфели, составленные из хороших по показателю экспресс-анализа акций, опережают рынок), по-настоящему начинает проявляться только начиная с третьего года. До этого времени победы отобранных портфелей не столь убедительны, а портфель Бориса не всегда опережает портфель Дмитрия. То же самое можно сказать и по поводу отобранных методом экспресс-анализа акций в сравнении с индексом S&P 500. В первый и даже во второй год превышение портфелей из отобранных акций над S&P 500 не так ярко проявляется. Это возвращает нас к высказанной ранее мысли, что на сравнительно коротких интервалах рынком владеют эмоции, а на длинных интервалах начинают проявляться экономические закономерности. Поэтому, еще раз, терпение – главное свойство успешного инвестора.
4. Заметим, что выбор портфеля на основании результатов экспресс-анализа – это тоже НЦБ, наборы ценных бумаг, как и индексы. И производится этот выбор совершенно таким же образом, как и в случае, например, выбора акций для индекса S&P 500. В обоих случаях есть заранее описанная система критериев отбора, на основании которой принимается решение, относится ли данная компания к списку подходящих по данным критериям компаниям или нет. Разница состоит лишь в том, что при экспресс-анализе система критериев основана исключительно на инвестиционной привлекательности компании, а в случае S&P500 – нет. Там ставится другая задача – соответствовать в среднем рынку крупных компаний США.
Финиш № 1
Итак, может быть, мы нашли способ достигать успеха в инвестициях и получать большую доходность, чем индекс рынка? Возможно. Но не точно. Слишком мало проведено исследований.
|
