Перевод книги "Хакер фондового рынка". Как работают торговые системы?
 Sun, 04 Feb 2024 08:39:50 +0300

Ранее:
1. Предисловие.
2. Торговля деньгами.
3. Биржевая цена.
4. Золотоискатели и ломбарды.
5. Тики, бары, свечи.

Как работают торговые системы?

Кривая цен на рис. 1 на первый взгляд производит довольно хаотичное впечатление. С середины апреля до начала июня можно выделить область подъема — тренд. Если бы вы купили в начале роста и продали в конце, то получили бы хорошую прибыль. Но как узнать заранее, когда начинается и когда заканчивается тренд? Кривая, похоже, не помогает, потому что в пределах тренда, а также в других областях она показывает много нерегулярных колебаний. Очевидно, что помимо тренда он подвержен множеству различных влияний. Эти влияния исходят от рынка — совокупности всех покупателей и продавцов рассматриваемого актива. В случае с курсом EUR/USD это все банки, трейдеры и валютные дилеры, которые торгуют евро и долларами.

На эффективном рынке цены зависят только от реальных событий. В случае с акциями компаний это может быть публикация квартальных результатов или объявление нового вида продукции, в случае с иностранной валютой — например, изменение политики центрального банка или публикация экономических данных. На таком совершенном рынке существуют только фундаментальные трейдеры, которые обладают всей информацией, всегда принимают рациональные решения и действуют без промедления. Они реагируют не только на общественные события, но и на свои собственные потребности. Когда результаты компании хорошие, стоимость акции повышается, что отражается в скачке новой цены. Если трейдеру просто нужны наличные, он продает свои акции; если ему нужна иностранная валюта, например, для хеджирования экспортной сделки, он покупает валютную пару. Публичные события приводят к резким скачкам цен, частные — к меньшим неравномерным движениям цен, «шуму» на кривой цен. Поскольку ни частные, ни публичные события, имеющие отношение к цене, не могут быть предсказаны — по крайней мере, без инсайдерской информации — кривые цен на таком эффективном рынке напоминают случайные кривые без какой-либо информации для прогнозирования будущих цен.

К счастью для торговых систем, реальные рынки далеки от этого идеала. Иногда они более, иногда менее эффективны. Неэффективность рынка вызвана неполнотой информации — например, когда банкротство компании становится очевидным не сразу, а лишь постепенно. Они также вызваны нерациональной или предсказуемой торговлей, особенно когда трейдеры реагируют на саму цену, например, следуя за толпой. Неэффективность всегда сопровождается отклонением кривой цен от случайной кривой. Существует множество различных видов неэффективности, и все они отражаются на кривой цен. Неэффективность позволяет с определенной степенью точности предсказать ограниченную часть кривой цен — или другие свойства кривой, такие как тенденция возврата к среднему значению. Вопрос теперь, конечно, в том, как обнаружить такую неэффективность в кривых цен?

Посмотрите на следующие две кривые (рис. 4):

Рис. 4 Кривая цен и случайная кривая

 

Одна из двух кривых — это курс EUR/USD, то есть цена евро в долларах. Другая кривая — это совокупность бессмысленных случайных чисел, сгенерированных компьютером. Можете ли вы определить, какая кривая цен является реальной?[7] В ходе исследований даже опытные трейдеры и аналитики не смогли отличить реальные кривые цен от случайных чисел, не говоря уже об идентификации актива или прогнозировании дальнейшей ценовой тенденции. Тем не менее, сходство между этими двумя кривыми лишь поверхностное. Цены — это не случайные числа. Они не возникают случайным образом и обладают многими свойствами, которые не встречаются у случайных чисел.

 

Здесь на помощь приходит компьютер. В отличие от человека, компьютер без проблем отличит настоящую кривую от ложной на рис. 4. Для этого он может использовать множество методов. Например, простым является частотный анализ движения цен:

 

 

 

Рис. 5 EUR/USD, частота и продолжительность ценовых движений

 

На графике (рис. 5) высота столбиков соответствует частоте последовательностей столбиков с растущими или падающими ценами. Светлые полосы были рассчитаны по реальной кривой цен EUR/USD, темные — по случайной кривой. Цифры на оси x указывают продолжительность движения цен в барах, справа для растущих цен и слева для падающих цен. Бар над цифрой 3, например, показывает, как часто цена поднималась в течение трех баров подряд, или, другими словами, как часто на кривой встречается последовательность из трех белых свечей. Если бы цены вели себя как случайные числа, светлые полосы должны были бы быть той же длины, что и темные. Мы видим, что это не так: последовательности из 3, 4, 5 и более свечей одного цвета встречаются чаще на истинной кривой цены, чем на случайной кривой. Одиночные белые или черные свечи — цена растет в одном баре и падает в следующем или наоборот, представленные барами 1, — напротив, встречаются реже. Причина этого эффекта заключается в том, что цены имеют тенденцию сохранять свое направление в краткосрочной перспективе. Это называется «толстыми хвостами» распределения цен. Хвосты", то есть отростки слева и справа на диаграмме выше, у реальных цен несколько «толще», чем у случайных чисел. Этот эффект иногда более, иногда менее выражен для всех активов и для всех периодов баров, например, минут или дней вместо часов.

 

Можно подумать, что этот эффект можно легко перевести в денежную форму. Мы просто ждем, пока цена не поднимется на 2 бара. Затем мы покупаем. С вероятностью, которая несколько выше шанса — около 52%, в зависимости от кривой цены — цена продолжит расти в третьем баре, так что мы сможем затем продать с прибылью. Это уже путь к быстрым деньгам? К сожалению, нет — даже если пренебречь торговыми издержками. Потому что рынок всегда не дает торговле стать слишком легкой. Цены ведут себя таким образом, что для 48% сделок, которые мы потеряем таким образом, средний убыток немного превышает прибыль для оставшихся 52%. Таким образом, прибыль и убытки уравновешивают друг друга. Вы можете сами проверить это позже с помощью простого скрипта и различных активов. Кстати, именно по этой причине поставщики бинарных опционов, где вы ставите только на рост или падение цены, всегда предлагают значительно худшие коэффициенты ставок, чем 1:1.

 

Однако в кривых цен есть неэффективность, которую можно использовать в торговых системах. Один из них вы можете увидеть на следующей схеме (рис. 6):

 

 

 

Рис. 6 S&P500, частотный спектр

 

Это спектральный анализ, примененный здесь к ценовой кривой S&P500 в январе 2013 года (S&P500 = фондовый индекс Standard & Poor, значение 500 наиболее важных акций США). Спектральный анализ выявляет регулярные циклы в кривых цен. Циклы часто возникают потому, что трейдеры закрывают прибыльные сделки через иной период времени, чем убыточные. Этот эффект может синхронизировать поведение большого количества трейдеров и таким образом наложить отпечаток колебаний на кривую цен. Другие циклы возникают просто из-за различного поведения рынка на ежедневной и еженедельной основе. Таким образом, на кривую цен часто накладывается смесь относительно резко выраженных циклов разной длины — типичная неэффективность, которая не встречается в случайных кривых. Эти циклы можно увидеть как «пики» в показанном спектре. По оси X откладывается продолжительность цикла в часах, по оси Y — амплитуда, т.е. сила колебаний. Самый сильный цикл составляет около 24 часов, что соответствует одному дню. Можно выделить и другие выраженные циклы продолжительностью 36, 54 и 64 часа. Справа мы видим широкий холм с пиком около 120 часов — это недельный цикл (1 неделя = 5 рабочих дней = 120 часов). Выходные не учитываются, потому что кривая цен не имеет баров.

 

Что может сделать торговая система с этой информацией? Следующий график (рис. 7) показывает другой взгляд на ситуацию. Мы видим ту же кривую цен S&P500, с которой был взят спектральный анализ, а в окне ниже — ее самый сильный цикл за 24 часа, отфильтрованный из кривой с помощью полосового фильтра:

 

Рис. 7 S&P500, кривая цен с 24-часовым циклом

 

Вы можете видеть, что этот цикл примерно повторяет колебания кривой цен. Иногда колебания цикла даже немного опережают ценовую кривую. Система может использовать эту кривую цикла для торговли: Покупайте в начале нисходящего колебания, продавайте в начале восходящего колебания. Хотя это была бы только примитивная система, она, как можно видеть, играя на сделках, сгенерированных таким образом на кривой выше, принесла бы прибыль в целом. Тот факт, что цена S&P500 в целом выросла в течение месяца, не имеет значения. То же самое будет происходить и с падающей ценой. В одной из следующих глав мы разработаем систему, торгующую с помощью такой отфильтрованной кривой цикла.

 

Часто на рынке складываются временные модели движения цен, которые могут быть использованы интеллектуальными алгоритмами для прогнозирования краткосрочных тенденций. Следующая кривая была сгенерирована нейронной сетью с алгоритмом «глубокого обучения» (рис. 8):

 

Рис. 8 — Нейронная сеть, кривая попадания

 

В нейронной сети данные проходят через несколько слоев, состоящих из «нервных клеток», которые связывают их между собой и в итоге извлекают из них прогнозируемые значения. Если смотреть со стороны, такая сеть представляет собой «черный ящик». Критерии, по которым он принимает свои решения, непрозрачны. Это происходит потому, что отдельные клетки сами себя подключают в процессе обучения, пытаясь минимизировать ошибки предсказания. Так они извлекают уроки из успеха или неудачи. Существуют определенные процедуры обучения, которые позволяют нейронным сетям распознавать закономерности даже в чрезвычайно «шумных» данных. В приведенной выше сети используется такой метод. Он изучает изменения цен за последние несколько часов и использует их для прогнозирования ценовой тенденции евро/доллара в течение следующих 60 минут. Черная кривая — это курс евро в долларах США, плоская кривая представляет собой сумму всех правильных прогнозов до этого момента минус все неправильные прогнозы. В среднем сеть оказывается верной в 56% всех случаев[8], т.е. она достигает значительно большего числа попаданий, чем 52% с простым 2-барным трендом, упомянутым выше. В ходе тестирования сеть переобучалась каждые 4 недели, так как ценовые модели недолговечны и частота попаданий начинает падать вскоре после обучения. Однако, как вы видите, такие прогностические закономерности продолжают развиваться в ценовых кривых, и мы можем воспользоваться ими. Эти закономерности не встречаются в случайных данных: В таком случае кривая попадания будет иметь произвольный ход без заметного увеличения.

 

Еще одну интересную неэффективность можно увидеть в следующих двух распределениях цен:

 

Рис. 9 — EUR/CHF и EUR/USD, частотное распределение цен

 

В гистограмме высота столбика соответствует частоте, с которой цена, указанная на горизонтальной оси, встречается на кривой цен. Темные столбики основаны на цене евро в швейцарских франках (EUR/CHF), светлые — на цене евро в долларах (EUR/USD). Распределение цен EUR/CHF довольно узкое с резкой границей слева. Напротив, ценовое распределение EUR/USD гораздо шире и имеет отростки с обеих сторон. Вот как обычно выглядит распределение цен. Сжатое распределение EUR/CHF, с другой стороны, является аномалией — а аномалии всегда указывают на неэффективность, которую можно использовать для получения прибыли в алгоритмической торговле. Это было вызвано ценовым ограничением, которое Швейцарский национальный банк ввел в отношении франка с сентября 2011 года по январь 2015 года. Целью было защитить швейцарскую туристическую и экспортную индустрию от завышенного курса франка. Ограничение не позволило евро опуститься ниже 1,20 франка и в то же время замедлило движение цен в противоположном направлении. Отсюда и узкое распределение. Эта неэффективность выглядит не очень увлекательно, но она может приносить прибыль, как на сборочном конвейере.

 

Конечно, это лишь несколько из множества способов, которыми ценовые кривые отклоняются от случайных кривых и служат отправными точками для торговых систем. Похоже, что взломать рынки очень просто. Но торговля — это в значительной степени игра вероятностей. Большинство неэффективностей дают системе лишь относительно небольшое преимущество, чуть более 50% увеличения шансов на победу, поэтому любая небольшая ошибка превращает выигрышную систему в проигрышную. Это связано с тем, что неэффективность, сулившая большие и определенные прибыли, четко отображалась бы на кривой цен и впоследствии была бы выявлена и использована все большим количеством участников рынка. Это, в свою очередь, повлияет на рынок и рано или поздно приведет к его исчезновению.

 

Вышеупомянутая неэффективность EUR/CHF соответствовала этим условиям. Она была хорошо видна и обещала прибыль при незначительном риске. Последствия можно хорошо проследить на следующем графике (рис. 10):

 

Рис. 10 — Эксплуатация EUR/CHF через торговые системы сетки

 

Выше находится кривая цены EUR/CHF, ниже — ее волатильность, т.е. средняя сила колебаний цены. Мы помним: у EUR/CHF была поразительная неэффективность, а именно узкое распределение цен, вызванное потолком цен Швейцарского национального банка. Сначала банда спекулянтов и хедж-фондов попыталась на этом заработать — но не с помощью алгоритмической торговли. В 2012 году они покупали швейцарские франки как сумасшедшие. Идея заключалась в том, чтобы поднять курс франка по отношению к евро до тех пор, пока потолок цен не рухнет. Это немедленно привело бы к дальнейшему росту курса франка и принесло бы солидную прибыль. Но все обернулось иначе. Швейцарский национальный банк использовал свои неисчерпаемые резервы и поддержал обменный курс EUR/CHF путем массовых продаж франков. В общей сложности за год она инвестировала в вспомогательные продажи сумму, эквивалентную 200 миллиардам долларов. Хедж-фонды не выдержали и ушли в конце 2012 года с поджатыми хвостами (и, надеюсь, болезненными потерями).

 

Теперь путь для алгоритмических торговых систем был свободен. Во время битвы за франк торговать EUR/CHF было невозможно, поскольку курс был практически неподвижен вблизи границы 1,20. В начале 2013 года первым хакерам пришла в голову идея использовать неэффективность рынка с помощью особой процедуры — «сеточного трейдера». Метод оказался станком для печатания денег. Благодаря ценовому лимиту, не было риска «бегства» цены — даже вверх, потому что Швейцарский национальный банк должен был снова продать валюту, накопленную в результате поддерживающих продаж, когда франк вырос. Таким образом, каждое движение цены вверх или вниз приносило прибыль практически без риска. Все больше и больше хакеров фондового рынка, а затем и инвестиционные банки и крупные торговые фирмы вступали в игру. В какой-то момент тысячи таких систем сидели на курсе EUR/CHF, как пиявки, и высасывали деньги. Результатом стала постоянно снижающаяся волатильность обменного курса. Это хорошо видно в нижнем окне рис. 7. Более низкая волатильность также означает более низкую прибыль, поэтому для получения той же прибыли необходимо инвестировать больше капитала. Два года спустя, зимой 2014 года, волатильность была близка к нулю. Больше нельзя было жить за счет EUR/CHF. Те, кто пытался, все же инвестировали огромные суммы капитала, чтобы получить прибыль от крошечных колебаний.

 

Теперь давайте посмотрим, что произошло дальше со швейцарским франком (рис. 11):

 

Рис. 11 Обвал EUR/CHF

 

После того как волатильность уже достигла дна, 15 января 2015 года был нанесен смертельный удар — внезапное снятие ценового барьера для франка. Курс EUR/CHF за считанные минуты упал с уровня 1,20 до уровня значительно ниже паритета. Поскольку к этому моменту многие трейдеры инвестировали в курс крупные суммы из-за минимального движения цены, крах ударил по ним еще сильнее. Некоторые брокеры также не смогли вовремя выбраться и были утянуты в пропасть вместе с ними.

Как мы видим, торговые системы имеют срок действия. Чем очевиднее неэффективность, чем проще ее эксплуатировать, чем выше и, казалось бы, без риска прибыль, тем быстрее заканчивается благословение. Срок службы такой специализированной системы зачастую составляет всего несколько лет. Поэтому при разработке торговых систем необходимо действовать не только правильно, но и быстро.

Продолжение следует...

Последний шанс! Февраль
 Sun, 04 Feb 2024 00:56:51 +0300
Всем доброго времени суток!

Вот и прошел январь, подведу небольшие итоги. Практически весь январь я посвятил исследованию рынка автомобильных компонентов и в целом рынку автомобилей. Наиболее интересными мне показались некоторые цифры Аналитического агентства Gruzdev-Analyzeв, привожу их исключительно в информационно-познавательных целях.

Согласно прогнозам по итогам 2023 года в целом продажи могут достигнуть уровня 900 тыс. — 1 млн экземпляров.

В структуре продаж новых автомобилей по странам происхождения брендов первое место занимают китайские машины.

На вторичном рынке РФ с января по сентябрь 2023 года было продано 5 005 200 автомобилей с пробегом

Средний срок владения автомобилем в нашей стране на данный момент составляет 4,6 года.

Средний срок активной эксплуатации автомобиля в России увеличился с 2019 по 2022 год с 24,2 до 25,6 года, а в 2023-м уже составляет 27 лет.

Еще один важный слайд по структуре автопарка РФ

Какие выводы можно сделать:
— Важно сначала отметить, что автотранспорт из КНР начали продавать в большом количестве в России лишь с конца 2022 года;
— В структуре продаж 2023г новых автомобилей порядка 48% занимают китайские автомобили, т.е. почти каждый второй — китаец.
Российские — 34%, прочие — 18%. Очевидно, что при отсутствии новых геополитических и экономических шоков этот тренд сохранится в ближайшие годы;
— В структуре б/у автомобилей доля отечественных авто — 34% (2,6 млн.шт.), китайских — 17% (1,3 млн.шт.), это половина всего автопарка;
— Если тренд продаж новых авто сохранится, прирост новых китайских авто составит порядка 6% год, т.е. за 2-3 года рынок новых авто полностью поделят Китай и РФ за счет снижения доли прочих;
— Автопарк новых и б/у автомобилей на протяжении последних 5 лет держится примерно уровне 7 млн.шт., при этом средний возраст авто ок. 11 лет, средний срок эксплуатации авто достиг 27 лет;

Теперь про запчасти и компоненты.

Согласно исследованиям спрос на новые запчасти опережает спрос на б/у детали примерно на 35%, а по темпам прироста спроса новые запчасти превосходят подержанные в два раза. В России также из года в год растет спрос на онлайн-покупки запчастей: в 2021 году он вырос на 30%, в 2022-м — на 45%, в 2023-м — на 25% (Авито, ВБ, Озон, ЯндексМаркет и др)
В топ‑10 категорий деталей, продемонстрировавших наибольший рост год к году в третьем квартале 2023г, — запчасти для ТО (+46%), аксессуары (+42%), масла и автохимия (+37%), аккумуляторы (+33%), автосвет (+28%), кузовные детали (+27%), детали подвески (+26%), стекла (+23%), багажники и фаркопы (+22%), детали системы рулевого управления (+19%).
Наибольший рост спроса зафиксирован на новые запчасти, произведенные в Китае (+105%) и США (+101%); в пятерку лидеров среди стран — производителей запчастей по темпам роста спроса попали также Россия (+72%), страны Европы (+70%) и Респуб­лика Беларусь (+54%).

Доля оригинальных автозапчастей на российском рынке в начале 2023 года оценивалась примерно в 30%. Однако с решением западных компаний приостановить поставки своей продукции в Россию, включая оригинальные детали, ситуация кардинально изменилась,  автодилеры и владельцы автомобилей вынуждены искать неоригинальные компоненты, китайские производители играют в этом процессе ключевую роль. Доля китайских компаний составляет порядка 60% от общего объема рынка автомобильных запчастей в РФ.

В 2023 году собственникам китайских машин, которые были выпущены не более трех лет назад, по большей части требуются расходники для прохождения планового ТО. Потребность в замене комплектующих, кроме регулярных технических обслуживаний, как правило, возникает лишь после трех лет эксплуатации автомобиля.
Средний срок лояльности дилеру среди покупателей автомобилей китайских брендов составляет сегодня 1 год 10 месяцев. В течение этого периода бóльшая часть клиентов обращается для обслуживания и ремонта машин в дилерские центры. По истечении двух лет картина меняется — уже 63% владельцев автомобилей китайских брендов едут обслуживаться на независимые СТО; после трех лет владения китайским автомобилем к НСТО обращаются 86% владельцев.
Важно отметить, что, китайские производители новых популярных моделей автомобилей Omoda, Exeed, Voyah,  Zeekr, LiXiang, Haval, Geely и т.п. пока не спешат обеспечивать полный ассортимент запчастей на продаваемые автомобили, сосредотачиваются в первую очередь на продажах автомобилей, что подтверждается общей статистикой продаж новых авто.
Таким образом, на горизонте 1-2 лет может возникнуть дефицит компонентов на эти автомобили.

Какие выводы можно сделать по рынку запчастей:
— после серьезного провала 2022г рынок запчастей, благодаря Китаю и параллельному импорту постепенно восстанавливается;
— дефицит оригинальных компонентов для европейских, японских и корейских автомобилей постепенно замещается аналогами производства КНР;
— возможный дефицит компонентов на новые китайские модели автомобилей на горизонте 1-2 лет в т.ч. ввиду отсутствия унифицированных товарных каталогов на эти авто;

В общем итоге рынок новых автомобилей и компонентов за 2 года сильно сместился в сторону КНР. Автовладельцы по разным причинам стали дольше эксплуатировать свои автомобили. Потребности в запчастях и расходных материалах будут только увеличиваться.

В феврале планирую начать поиск китайских поставщиков автозапчастей и расходных материалов, уверен, что этот процесс крайне трудоемкий и кропотливый, поэтому конкретных сроков для себя не ставлю, если есть опыт и идеи в этом вопросе, буду рад если кто поделится. Это, кстати чем то даже напоминает поиск эмитентов ценных бумаг, компаний много, но выбрать необходимо надежного и с хорошей ценой)
Всем удачи!

Обзор Делимобиля перед IPO (MOEX: DELI)
 Sun, 04 Feb 2024 01:13:17 +0300

• Диапазон цены 245-265 руб.;
• Объем размещения до 3 млрд. руб. cash-in;
• Капитализация после IPO до 45,4 млрд. руб.;
• Enterprise value после IPO до 62 282 млрд. руб.;
• Темпы роста за 9м 2023 г. 31% г/г.;
• EV/adj. EBITDA TTM 10,9x;
• P/E TTM 39,5x;
• Прием заявок до утра 05.02.2024;
• Объявление об IPO, проспект эмиссии, презентация компании, интервью CEO+.

Бизнес фирмы «Каршеринг Руссия» на 97% — это каршеринг Делимобиль, остальное — сервис долгосрочной аренды машин премиум-класса Anytime Prime. Компания является лидером российского рынка и, возможно, самой крупной подобной компанией в Мире (!). Она активно расширяет автопарк за счет лизинга, размещения облигаций, а теперь вот и акций. Через 6 лет эксплуатации автомобили продаются.
Основателем и основным бенефициаром бизнеса является итальянец с российским паспортом Винченцо Трани.

Обзор рынка и положение в отрасли

Согласно свежему исследованию B1 (бывший E&Y Russia) рынок каршеринга России быстро растет, «Каршеринг Руссия» (далее «Делимобиль») является его лидером и его доля увеличивается:

Аналитики Б1 считают, в ближайшие 5 лет темпы роста рынка даже увеличатся до GAGR 40%. Драйверами роста выступят значительное подорожание личного авто и льготы со стороны городов в виде бесплатной парковки. Города стимулируют сервисы каршеринга, так как те позволяют части жителей отказаться от личного транспорта без ущерба для мобильности.
С одной стороны, автомобилизация в РФ все еще в разы меньше, чем в развитых странах, то есть незакрытая потребность в мобильности. С другой – стоимость покупки и содержания личного автомобиля существенно выросла. Каршеринг покрывает потребность в мобильности и обходится дешевле и такси, и личного автомобиля, как вы можете видеть на диаграмме ниже. В самой компании считают перспективными города с населением более 500 тыс. человек и заявляют о позитивном опыте работы в Туле и Тольятти. Таких городов в стране 38, и Делимобиль представлен только в 10 из них – бизнесу еще есть куда расти.

Моделью для развития рынка каршеринга я считаю рынок агрегаторов такси: в процессе роста рынка несколько игроков ценой убытков боролись за долю «пирога», после чего произошла консолидация, и теперь на локальных рынках доминируют 1, реже 2-3 игрока. После консолидации оставшиеся игроки подняли тарифы (привет Яндекс.Такси) и начали генерировать прибыль.

Финансовые показатели

В прошлом году компания успела разместить долгосрочные облигации и набрать новых автомобилей в лизинг до повышения ключевой ставки, что позволило сместить структуру финансирования с краткосрочных на долгосрочные обязательства. Тем не менее, существенная часть обязательств остается краткосрочной и расходы на ее обслуживание в 2024 году существенно вырастут вслед за ростом ставки ЦБ.

Активы компании быстро растут. В основном это автомобили и еще не потраченные денежные средства от размещения облигаций.

Выручка компании быстро увеличивается из года в года, несмотря на пандемию, дефицит чипов в 2021 году, СВО и санкции на поставку автомобилей и запчастей. Маржинальность бизнеса также поступательно улучшается.

Оценка

Сразу скажу, что оценить компанию доходным подходом можно, у меня даже есть модель, но занятие это довольно бессмысленное. Мы даже в 2027 год можем с трудом заглянуть, а прогнозировать, когда фирма станет зрелой и какой при этом будет ее маржинальность — это пустое гадание. Строить модель инновационного бизнеса в России на 10 лет вперед — та еще шутка. Поэтому ограничимся расчетом мультипликаторов на ближайшие 4 года и сравним их с другими технологическими фирмами.

Прогноз выручки

Хотя компания постепенно увеличивала свою долю рынка, давайте консервативно предположим рост выручки наравне с рынком — по 40% в год ближайшие 5 лет согласно исследованию Б1.
Многие аналитики высказывают сомнения в прогнозе Б1. Их аргументы такие:

• Наиболее лакомые рынки Москвы и Санкт-Петербурга выглядят достаточно насыщенным и двигаться придется в города поменьше, где и спрос может быть ниже. Со совей стороны я бы еще добавил, что в других городах меньше разница в стоимости пользования своим автомобилем и каршеринга, ведь парковка платная в центрах только самых крупных городов. Соответственно и ниже мотивация водителей пересесть на каршеринг;
• Некоторые цифры из отчета Б1 выглядят сомнительными, что подрывает доверие ко всему исследованию. Например данные, что средний автовладелец в Москве тратит по пол-миллиона рублей в год на платную парковку в центре.
• Вообще исследование появилось очень вовремя и выглядит так, что оно могло быть сделано по заказу Делимобиля.

Хотя вопрос доверия к прогнозам Б1 действительно сложный, я не стал бы утверждать, что исследование некорректное. Во-первых, с 2020 года темпы роста выручки Делимобиля в среднем были еще выше — 47% за год при том, что на этот период пришлась и пандемия, и дефицит чипов для авто в 2021 г., и СВО, и санкции на импорт. Во-вторых, поддержку выручке окажет все нарастающий денежный поток от продажи купленных ранее европейских и корейских автомобилей, которые сильно подорожали за последние годы.
Поэтому ориентируемся на прогноз по темпам роста рынка в 40% до 2027 года от Б1, но помним, что он может быть оптимистичным.
Что касается возможности выхода на зарубежные рынки — не думаю, что это произойдет. Основатель и основной акционер компании Винченцо Трани уже развивает аналогичные бизнесы в других странах и эти фирмы действуют автономно друг-от-друга.

Прогноз маржинальности

Маржинальность Делимобиля постепенно росла — чем больше становилось автомобилей, тем охотнее ими пользовались жители и тем меньше было время простоя автопарка. В то же время такая тенденция не может длиться бесконечно:

• В своей презентации менеджмент указывает, что время использования авто достигает уже 90%, правда без подробностей, где, когда и так далее. В любом случае эффективность использования существующего автопарка постепенно приближается к своему пределу.
• Маржинальность Делимобиля будет зависеть и от поведения конкурентов — насколько они готовы демпинговать ради захвата все большей доли этого перспективного рынка. К сожалению, Яндекс не раскрывает отдельно финансы каршерингового сервиса, но судя по более ранним данным и по отчетности остальных конкурентов, с 2022 года никто из участников рынка не готов нести убытки ради наращивания своей доли. Они работают либо в ноль, либо в прибыль.
• Маржинальность поднимется по-настоящему только тогда, когда на рынке останутся 1-2 игрока, судя по рынку агрегаторов такси.

Учитывая вышесказанное, я бы консервативно предположил сохранение маржинальности и по чистой прибыли и по EBITDA на текущих уровнях, хотя допускаю и некоторый их рост.

Соотношение выручки и инвестированного капитала

Это соотношение будет немного занижено за последние 12 месяцев, так как в этот период был привлечен значительный объем заемного финансирования, которое еще не сказалось на росте выручки и частично лежит наличными на счетах фирмы. Поэтому используем среднее значение за последние несколько лет — 0,68. Амортизацию считаем пропорционально росту инвестированного капитала.

Прогноз долга

Что касается долга — до 2025 года его наращивать не потребуется — хватает денег от IPO и размещения облигаций в 2023 году. В 2025 году эти средства закончатся и дефицит FCFF опять будет финансироваться за счет заимствований.
Так как размер краткосрочной и долгосрочной задолженности фирмы примерно одинаковы, стоимость долга в 2024 году можно взять как среднее между эффективной ставкой к погашению последних облигаций Делимобиля (15,2-16,1%) и купонной доходности этих облигаций (12,7-13,7%). Ключевая ставка, очевидно, будет постепенно снижаться, поэтому нормализирую стоимость долга до 12% в 2026-2027 годах.

Прогноз мультипликаторов

Стоимость долга 6% в 2023 году — искаженное значение, связано с тем, что в этом году привлечен большой объем заемного капитала, который еще не сказался на росте выручки и частично лежит наличными на счетах компании.

Сейчас средний P/E российского рынка около 7x. И как мы видим Делимобиль таких показателей достигнет только по итогам 2028 года. Текущая оценка может быль оправданной, если мы верим в продолжение роста маржинальности чистой прибыли в район 15%. Верю ли я в такой сценарий? Допускаю, но очень сомневаюсь ввиду продолжающейся борьбы конкурентов за долю рынка.

Сравнение с аналогами

Сравним фирму с другими российскими технологическими компаниями (за исключением нередомицилированных):

Низкая маржинальность Группы Позитив в 2023 году — разовое явление.

Если сравнивать по EV/TTM EBITDA, то фирма может показаться дешевой в сравнении с ГК Астра и Группой Позитив, но это некорректно. Дело в том, что Делимобиль вынужден нести гораздо большие капитальные расходы, а значит сравнивать нужно по P/E. И тут компания выглядит дорогой в сравнении со всеми аналогами. Да, я понимаю, что эти аналоги очень непрямые, но скажите, какой смысл покупать Делимобиль вместо ГК Астра, которая стоит дешевле, растет и будет расти гораздо быстрее, также является лидером отрасли и имеет совершенно очевидные железобетонные драйверы к росту?

Или посмотрите на ВУШ. Он существенно дешевле, а маржинальность и темпы роста в целом похожие. Я понимаю, что Делимобиль получит какую-то дополнительную прибыль от перепродажи купленных 6 лет назад автомобилей, с другой стороны ВУШ успешно осваивает Латинскую Америку. Регуляторные риски у обоих компаний считаю одинаково незначительными. В любом случае разница по цене огромная.

Возможно причиной завышенной оценки является поведенческий фактор — в конце 2021 года компания проводила IPO на Nasdaq, закрыла книгу заявок и в самый последний момент отменила IPO, как сообщается, в связи с необходимостью провести переговоры с рядом новых потенциальных и важных инвесторов. Оценка тогда была гораздо выше, и, теперь видимо обидно продавать акции в разы дешевле.

Дивидендная политика

Согласно дивидендной политике, компания обещает выплачивать не менее 50% от чистой прибыли при снижении Net Debt к EBITDA ниже 3. Менеджмент заявил, что планируется начать выплаты с 2024 года с периодичностью 2 раза в год. В таком случае дивидендная доходность по итогам 2024 года составит 2,3%, негусто.
Довольно глупо быстрорастущей компании платить дивиденды в условиях борьбы с конкурентами за долю рынка. На одном из интервью менеджмент объяснил такое решение тем, что дивиденды важны для российских инвесторов. Видимо недалекие андеррайтеры рассказали такое.

Детали IPO

Будет продано акций всего на 7,1-7,7% капитала. Средства будут направлены прежде всего на закупку новых авто — то есть на дальнейшее развитие. Существующие акционеры продавать свои доли не планируют, а значит видят перспективы у компании.
Лок-ап период на Мосбирже не предусмотрен, продать акции можно будет уже в первый день торгов. А вот текущие акционеры взяли на себя обязательства не продавать свои пакеты в течение 180 дней чтобы не нервировать участников IPO возможным «навесом».
У публичных аналитиков диапазон мнений от «оценка справедлива» до «очень дорого». Я видел лишь одно мнение за покупку с ожидаемым моментальным апсайдом 20-30%. Там аналитики экстраполировали в будущее улучшение юнит-экономики, маржинальности, а также использовали ставку дисконтирования 15%, что на мой взгляд, не особенно консервативно.

Оценки брокеров не смотрим никогда — они заинтересованные лица и получают вознаграждение 3-5% от одобренных заявок.

Выводы

Компания отличная, бизнес устойчивый, но вот оценка выглядит если не завышенной, то точно не дешевой. Пропускаю.
Переподписка, по данным Коммерсанта, по итогам недели составила 3-4x — и это немного для такого небольшого IPO. Ажиотажа не наблюдается, скажем так. Аллокация, соответственно, будет 25-33%.

Еще больше обзоров компаний тут https://web.telegram.org/k/#-1489245862 и тут https://teletype.in/@alexeyptk
Данный обзор не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.

Рейтинг облигаций: какие облигации купить в феврале 2024? Лучшие облигации с высокой доходностью
 Sun, 04 Feb 2024 07:17:39 +0300
 

Всем привет. В то время как бухгалтера подбивают оставшиеся цифры отчетов за 2023 год, облигационные выпуски продолжают дарить нам купоны, а вместе с ними и некоторую уверенность в завтрашнем дне. В этом ТОПе произошла ротация эмитентов, поэтому многие лидеры прошлых месяцев улетели в небытие, а вместо них на сцену вышли по большей части компании финансового сектора. Не обошлось и без обновления максимума по доходности среди ОФЗ, об этом вы узнаете уже в следующем абзаце. А самые важные новости быстрее всего выходят на канале в Telegram, подпишитесь.