Крупняк в пятницу 29.05 продолжил наращивать короткие позиции по Si

Вот он КУКЛ! ))

Неделю назад я захотел узнать, насколько прибыльны IPO-инвестиции. Я загрузил информацию 1300 компаний в excel-файл, придумал инвестиционную стратегию и прогнал ее на исторических данных. Сначала я получил 5,45% доходности на сделку. Потом добавил фильтры и улучшил результат вдвое. В итоге получилось целое исследование, этапы которого я пошагово раскрываю в статье.

Дисклеймер: материал основан на исторических данных и не является руководством к действию. История может повториться, а может и не повториться. Или может повториться, но немного иначе. Всегда учитывайте эти моменты и тщательно взвешивайте принимаемые решения.

Оглавление

Шаг №1. Собираем данные
Шаг №2. Обрабатываем данные
Шаг №3. Смотрим общую картину
Шаг №4. Строим базовую стратегию
Шаг №5. Ставим take profit и фильтруем IPO по андеррайтерам
Шаг №6. Фильтруем IPO по размеру предложения
Шаг №7. Фильтруем IPO по секторам
Шаг №8. Комбинируем результаты
Шаг №9. Делаем выводы
Постскриптум
Постскриптум-постскриптум

Шаг №1. Собираем данные

Первое, в чем мы нуждаемся — данные IPO-компаний за последнее десятилетие. На них мы будем тестировать гипотезы, играть комбинациями и смотреть результаты. В частности, нас интересуют:

1. Тикер компании
2. Дата IPO
3. Размер IPO
4. Андеррайтеры
5. Сектор компании
6. Динамика цен после размещения (+180 календарных дней)

Конечно, это не все данные, которые можно собрать по прошедшим размещениям. Но это достаточный пласт информации, чтобы сделать базовое исследование. Кроме того, эти данные лежат в открытом доступе и быстро обрабатываются без риска «заглянуть в будущее» или сделать другую грубую ошибку.

Поэтому мы заходим на Nasdaq IPO Calendar и просим знакомого программиста спарсить информацию за нужный период. В результате мы получаем тикеры компаний, а также дату и размер размещения. Нам остается найти андеррайтеров, сектор и, самое главное — ценовую динамику.

Список андеррайтеров мы забираем с IPO Boutique. Данные по секторам компаний и динамике цен — с Yahoo Finance. В качестве входящих значений используем тикеры компаний, которые получили с календаря IPO. На выходе скачиваем нужную информацию. Затем собираем все в единый excel-файл и получаем первичный массив данных. С ним мы будем работать дальше.

Вот только сначала я сделаю небольшое отступление, чтобы поблагодарить разработчиков. Виталий Шмелев и Андрей Смирнов — спасибо, что нашли время, отвлеклись от заслуженного отдыха и вместо этого помогли добыть цифры. Без вас статья бы не вышла.

Шаг №2. Обрабатываем данные

Мы имеем первичный файл, который содержит информацию по 2148 компаниям. Нам надо его почистить. Во-первых, мы оставим только компании, которые разместились на биржах NYSE и Nasdaq, и уберем побочные варианты. Размещения на AMEX, OTCBB, NYSE Capital или Nasdaq Capital — это специфичные IPO, которые мы трогать не будем.

Во-вторых, мы выкинем компании, по которым нет информации. Десять лет — долгий период. Поэтому некоторые эмитенты успели как успешно выйти на биржу, так и не менее успешно с нее уйти. Например, в результате банкротства (что плохо) или M&A-сделки (что хорошо). В любом случае ценовые данные по ним отсутствуют, и анализировать нечего. Поэтому удаляем.

В-третьих, мы сделаем несколько сортировок по числовым параметрам и руками исключим экстремальные значения. В частности я выкинул пару компаний, акции которых стоили выше $5.000. Также я удалил четыре компании, чья доходность превышала 1000%. Даже если это настоящие данные, а не ошибка составления — лучше от них избавиться. Экстремумы исказят статистику, причем так, что мы отдалимся от реальности, а не приблизимся к ней.

Ну и сделаем последние штрихи, чтобы привести файл в рабочее состояние. Некоторые компании, особенно ближе к концу диапазона, не имеют ценовых данных за весь нужный период. То есть условная компания ИКС вышла на биржу, проторговалась тридцать-сорок сессий, а дальше появился обрыв. Таких случаев было немного, около тридцати штук. Поэтому я не стал выкидывать эмитенты из списка, а просто зафиксировал последнюю цену.

В итоге получился перечень из 1281 компании. Допускаю, что несмотря на обработку, возможны ошибочные данные по некоторым позициям. Но это не важно. Общий массив информации верен, массив крупный, и потенциальные неточности можно принять за погрешность.

Шаг №3. Смотрим общую картину

Когда мы подготовили данные, мы можем сделать несколько простых операций в excel и получить глобальную картину происходящего. Давайте пойдем по классическому сценарию и построим распределение доходности.

Начнем с короткого периода. Точка старта — цена закрытия в день IPO. Точка финиша — цена закрытия через 25 торговых сессий. Мы не используем цену открытия в день IPO как точку отсчета, потому что первые минуты торгов имеют высокую волатильность. Мы не хотим гадать, попали бы мы в сделку по цене размещения или нет. Вместо этого мы воспользуемся стопроцентным стабильным вариантом — ценой закрытия. Получится вот что:

Это логичный результат, если учесть длину периода. Но он совсем скучный и обыденный. Поэтому мы увеличим временной диапазон до 75 торговых сессий, что составляет чуть больше трех месяцев. Картина получится веселее:

Таким образом, мы сделаем промежуточные выводы:
1. Доходность IPO-компаний в первый месяц торгов находится в пределах ±40%. Есть смещение в положительную сторону, но оно небольшое.

2. На трехмесячной дистанции ситуация меняется. Распределение доходности уплотняется, смещение в положительную сторону увеличивается. Растет число компаний с доходностью выше 120%.

3. Теоретически, дистанция 75 торговых сессий обеспечивает преимущество. Но это надо подтвердить дальнейшим исследованием.

Также я увеличивал дистанцию до 100 торговых сессий, что составляет примерно пять календарных месяцев. Я ожидал дополнительного смещения вправо, но оно не случилось. Итоговый результат был практически идентичен. Поэтому мы остановимся на 25-дневном и 75-дневном периоде и двинемся дальше.

Шаг №4. Строим базовую стратегию

Чтобы было интереснее искать преимущество, мы придумаем две простые стратегии. Условия следующие:

1. Стартовый депозит — $100.000
2. В каждое IPO заходим на 5% от начального депозита или на $5.000
3. Точка покупки — цена закрытия в первый день IPO
4. Точка продажи — цена закрытия в 25-ю или 75-ю торговую сессию для двух разных стратегий соответственно

Начнем с базового варианта и зайдем во все IPO из списка. Получится 1281 сделка и такая динамика депозита:

Шаг №5. Ставим take profit и фильтруем IPO по андеррайтерам

Базовая стратегия — это, конечно, хорошо. Но мы имеем сильное чувство перфекционизма, глубокую тягу к прекрасному и неутолимую жажду наживы. Поэтому мы попробуем улучшить результат и начнем с установки take profit.

Идея простая — если цена акции показывает экстремальный рост (например, выше 150% или 200%), то мы не дожидаемся окончания периода, а фиксируем прибыль. Если не показывает, то выходим как раньше. Этим маневром мы пытаемся поймать правый хвост распределения экстремальной доходности. Другими словами — мы не хотим продавать через 75 дней. Мы ловим максимум движения.

Звучит здорово, но не работает. Большинство попыток установить take profit приводили к обратному результату — доходность стратегии падала, средний возврат на сделку снижался. Несколько конкретных значений дали лучший результат, но полагаться на них нельзя. Во-первых, это очевидный подгон под исторические данные. Он не сработает на реальном рынке. Во-вторых, разница не настолько серьезная, чтобы пробовать.

Еще один нерабочий вариант — попытка отфильтровать андеррайтеров. Например, заходить в IPO, которые предлагает Goldman Sachs, J.P. Morgan, Barclays или другой конкретный инвестиционный банк. Результат не улучшается и не ухудшается. Распределение доходности остается таким же, иногда с меньшим количеством сделок. Во многом это связано с тем, что одно IPO продвигает сразу несколько инвестиционных банков. Пересечений топовых структур получается так много, что в реальности мы ничего не фильтруем.

Шаг №6. Фильтруем IPO по размеру предложения

Когда компания выходит на IPO, она привлекает деньги. Но разные компании привлекают разные суммы. Одни ограничиваются парой миллионов долларов, другие поднимают миллиарды. Например, крупнейшим размещением в нашем списке стало IPO Alibaba, в ходе которого конгломерат получил $22b.

Вопрос — что будет, если мы отфильтруем IPO по размеру? Допустим, мы будем заходить только в крупные размещения. Или наоборот — ограничимся скромными IPO и не самыми популярными компаниями. Давайте попробуем.

Начнем с крупных размещений. Мы имеем 131 компанию, которая привлекла свыше $500m в ходе IPO. Это рок-звезды предпринимательского мира. Они включают Facebook, Uber, Zoom, Lyft и прочих хедлайнеров. Но… неожиданность. Мы выясняем, что рок-звезды имеют высокую капитализацию компании и весьма скромную динамику цен. Вот что получится, если применить наши стратегии только к крупным размещениям:

Когда мы инвестировали во все IPO подряд, мы имели 3,14% на сделку для 25-дневной стратегии и 5,45% для 75-дневной. Теперь мы покупали только лидеров в надежде получить преимущество. Лидеры с задачей не справились. Они показали 1,45% и 3,39% среднесделочной доходности для 25-дневной и 75-дневной стратегий соответственно.

Окей. Поскольку распиаренные специалисты облажались, мы посмотрим на скромных и неизвестных рабочих лошадок. Приступим. Минимальный размер размещения — $50m. Так мы исключим совсем маленькие IPO. Максимальный размер — $500m. Так мы избавимся от рок-звезд.

Отсюда вывод — лучше пропускать крупные и популярные IPO, которые активно продвигают инвестиционные банки. Сделки, где присутствуют меньше денег и меньше инвесторов, показывают лучшую динамику. Если мы участвуем только в них, то получаем статистическое преимущество и повышаем эффективность стратегии.

Шаг №7. Фильтруем IPO по секторам

Давайте ненадолго забудем про эффективность средних IPO и посмотрим на другую важную характеристику. На сектор. Идея состоит в том, что компании одних отраслей экономики развиваются быстрее других. Соответственно, растут они тоже быстрее.

Всего компании делятся на двенадцать секторов — от Basic Materials до Financial services. При этом 40% размещений обеспечивают два из них — Healthcare и Technology. Основную прибыль генерируют они же. Вот что случится, если мы будем участвовать только в технологических и здравоохранительных IPO:

В целом, фильтрация размещений по секторам улучшает доходность сделки в полтора раза. Напомню, что это происходит по всему массиву данных. То есть мы не эксплуатировали преимущество средних компаний, полученное на предыдущем шаге. А ведь мы можем это сделать.

Шаг №8. Комбинируем результаты

Итак, для базовой 25-дневной стратегии мы имеем:

1. Среднюю доходность 3,14% на сделку, если пренебрегаем фильтрами
2. Среднюю доходность 4,11% на сделку, если заходим в IPO размером от $50m до $500m
3. Среднюю доходность 4,61% на сделку, если заходим в IPO секторов Healthcare и Technology

Для базовой 75-дневной стратегии мы имеем 5,45%, 7,52% и 8,77% соответственно.

Вопрос — что будет, если на базовые стратегии одновременно наложить фильтры секторов и размера IPO? Ответ — будет здорово.

Давайте отсортируем среднесделочную доходность для 75-дневной стратегии по различным комбинациям фильтров. Так мы получим наглядный результат:

Шаг №9. Делаем выводы

В принципе, вывод в виде диаграммы мы сделали на предыдущем шаге. Но давайте повторим основные постулаты словесно. Буквально в нескольких предложениях:

1. Инвестирование в IPO имеет положительную доходность. Даже если инвестировать во все размещения подряд.

2. Компании, которые привлекают от $50m до $500m, показывают лучший результат, чем более крупные или более мелкие IPO.

3. Компании из секторов Healthcare и Technology показывают лучший результат, чем компании из других секторов.

4. Если совместить фильтры сектора и размера IPO, то средняя доходность на сделку удвоится.

Ну и отдельно отмечу, что лучше держать позицию 75 дней, так как это заметно улучшает итоговый результат.

Постскриптум
В этом исследовании я использовал ценовые данные и узкую группу фундаментальных параметров. Теоретически, можно провести более глубокий анализ. Например, сравнить мультипликаторы IPO-компаний, построить DCF-модели, учесть дисконт pre-IPO инвестиций. Это требует другого уровня данных и заслуживает отдельного исследования размером с 50-страничную pdf.

Постскриптум-постскриптум
Исходный excel-файл я выложу в своем телеграм-канале в течение двух-трех дней. Получив его, вы сможете самостоятельно поиграть фильтрами и подобрать оптимальное соотношение. Кроме того, на моем канале есть и другие интересные статьи про инвестиции. В общем, подписывайтесь!

В заявлении, опубликованном на официальном сайте Госдепартамента, отмечено, что заказ на изготовление денег поступил от «нелегитимной инстанции». Фальшивые ливийские деньги якобы обнаружили службы безопасности Мальты.

Госдеп подчеркивает, что ливийский Центральный банк в Триполи является единственным легитимным банком в этой стране. В тексте заявления также отмечено, что «приток фальшивой ливийской валюты, напечатанной в РФ, усугубил экономические проблемы Ливии». «России следует прекратить дестабилизировать ситуацию в Ливии», — призвали в Госдепе, добавив, что США готовы сотрудничать с ООН и международными партнерами в целях пресечения деятельности, подрывающей суверенитет и стабильность ливийского государства.

Всем доброй ночи.
ЦБ порадовал нас  статистикой банковской системы за апрель 2020 (пока к сожалению в сокращенной виде).
101 формы ждем на следующей неделе, из-за длинных майских праздников сроки сдвинулись.

Что интересного мы видим:
— средства населения в иностранной валюте балансово сократились на 6.3% в рублях, но исключительно за счет валютной переоценки.
— на текущих рублевых счетах граждан в апреле прибавилось 600 млрд (+8,8%)  и более 1 млрд с начала Пандемии.
— остатки на депозитных счетах граждан правда сократились на 266 млрд (-1,46%), банки объясняют тем, что многие не продлевают депозиты и по окончанию их, средства переводятся на текущие счета, редко выдаются наличными...
— примерно на 600 млрд сократились рублевые остатки на счетах (текущих и срочных) коммерческих (нефинансовых и негосударсвенных) юрлиц — видимо зарплаты платят....
— кассы банков похудели на 568 млн $ наличных долларов и евро — что неудивительно, ибо приток ее РФ временно прекратился...

Оставил лонги в овернайт.

Подписывайтесь на мою телегу @madeyourtrade, там я все эти сделки репостил онлайн.

Хороших выходных!

Эксперты BCG ожидают, что ВВП России рухнет на 7-10%, а число безработных примерно вырастает на 5 млн человек (безработица 8—10%). Но это только в рамках базового сценария. Негативный сценарий предполагает падение ВВП на 10-15%, а число безработных вырастет практически на 8 млн человек (безработица 12—15%).

Согласно данным МЭР, в апреле ВВП России рухнул на 12% в годичном исчислении.

Президент США Дональд Трамп заявил, что рассмотрит меры в отношении китайских компаний, торгующихся на американских биржах, поскольку инвестиции в компании КНР могут подвергать американских граждан неоправданному риску.

«Я также предприму действия для защиты американской финансовой системы, которая лучшая в мире. Я дал инструкции президентской группе по финансовым рынкам, чтобы проверить различные практики китайских компаний, которые торгуются на биржах США, чтобы защитить американских инвесторов. Инвестиционные компании не должны подвергать риску, связанному с китайскими компаниями, своих клиентов», — сказал Трамп, выступая в Белом доме.

ТРАМП: США НАЧНУТ ЛИШАТЬ ГОНКОНГ ПРИВИЛЕГИРОВАННОГО СТАТУСА, ТАК КАК ОН ПЕРЕСТАЛ БЫТЬ ОБОСОБЛЕННОЙ ЧАСТЬЮ КНР
Гонконг недавно де-факто «перестал быть автономной составляющей 
Короче война с Китаем отменяется
СиПи выше, быстрее, сильнее
И вдогонку
Вашингтон разрывает все связи с ВОЗ, заявил в пятницу президент США Дональд Трамп.