A befektetési stratégiák között az egyik legismertebb, sőt megkockáztatom, hogy a legnagyobb hívőbázissal rendelkező a fundamentális elemzés. A mai bejegyzésben amellett érvelek, hogy míg az alapgondolata igen vonzó – olyannyira, hogy én is hiszek benne – a gyakorlati haszna sokkal kisebb, mint szeretnénk.
Facebook csoportunkban gyakrabban és más formában is tudjuk tartani a kapcsolatot.
A bejegyzés hallgatható verzióját itt találod.
Mi a fundamentális elemzés?
A fundamentális elemzés módszertana szerint minden cégnek van egy belső értéke (intrinsic value), mely egy kiszámolható, meghatározható szám. A belső érték meghatározásához viszont ismerni kell a tőkeköltséget, de még fontosabb, a jövőbeli hozamokat. (Hogy ez utóbbit a céges profit, osztalék vagy egyéb eredmény alapján határozzuk meg, az közel mindegy.) Ha ez a két számunk elérhető, akkor elvileg képesek vagyunk megmondani, hogy mennyit ér a cég. “Piac Úr” annyiért adja a vállalatokat, amennyiért akarja, a fundamentális elemző pedig csak akkor vesz tőle, ha megfelelő az ár.
Az osztalékportfólióról szóló bejegyzésemben írtam többet erről, ezt itt nem ismétlem meg. (Az osztalékportfólió a fundamentális elemzés egyik alfaja, mely végeredményben az érettebb vállalatokra fókuszál.)
El kell ismernem, hogy a fundamentális elemzésnek van haszna. Sőt, kifejezetten hasznosnak találom, ha az emberek értelmet tesznek a befektetési döntéseik mögé. A különböző mániák gyakran értelmetlenül melléárazzák a cégeket, mert mindenki szeretne nagyszerű vállalatot venni. A fundamentális elemzés rámutat arra, hogy jó vállalatot csak jó áron lehet venni.
Egy jó elemzés azt is bemutatja, hogy az eredmény miért tér el az egyes embereknél. Ugyanis a jó elemzés bemutatja a premisszákat.
A problémák
Könnyű alulbecsülni a premisszák fontosságát, de komoly munkát nélkülük nem lehet végezni. Odáig megyek, hogy az egyik legnagyobb probléma a fundamentális elemzéssel a premisszák összeállítása.
Csomó munkát bele lehet tenni az alapadatokba, de a modell sokkal érzékenyebb a keretrendszer változására, mint arra, hogy jó cég adatait húztuk-e be.
A premissza egy jelentős része viszont a történet, a sztori; hogy mit gondolunk a cég jövőjéről. Ugyanazt a céget lehet mindennél jobbnak, innovatívabbnak, de egy kisvárosi összedobáldának is tekinteni. Ez különösen igaz addig, amíg nem mutat fel pár negyedévnyi profitot.
Azt is be kell látni, hogy ahogy az osztalékportfólió, a fundamentális elemzés is munka. Aki öt cég kielemzéséből szeretne portfóliót építeni, annak rossz hírem van. ötven, de reálisabban ötszáz cég elemzése, megismerése, sztorijának megírása viszont évek munkája. Nagyon kevés embert ismerek, akinek ez a hobbija, és tényleg lenne ennyi ideje.
Ha pedig nem tartasz ki a stratégia mellett, akkor lehet, hogy a belekóstolással több kárt csinálsz, mint hasznot. Az átlagember térde megremeg, ha egy, a belső értéke 80%-án forgó cég 20%-ot esik, pedig ez csak annyit jelent, hogy 1 dollárt 64 centért vehetsz meg (ha igaz a számításod). Ez az átlagembernek katasztrófa, egy fundamentális elemzőnek pedig szülinapi ajándék.
Azt is látni kell, hogy nagyon nehéz öt éven túl bármit megjósolni. Ha évi 10% az eredmény bizonytalansága (ezt én egyébként jónak gondolom), akkor öt év alatt a becslés alsó és felső értéke között háromszoros különbség van. Ez inkább jóslásra hasonlít, mint tudományra. (Lásd a fenti képen.)
Vagyis a fundamentális elemzés hasznos módszertan arra, hogy ugyanarról beszéljünk. Ezáltal jól összehasonlíthatóvá válnak az egyes elemzések és a jövőbe vetett hitünk. Ha hétvégi másodállást keresel, akkor nem biztos, hogy ez a megfelelő út. Több cég is van, akik így akarnak neked sok pénzt keresni, de hogy mennyire hiszel bennük, az más kérdés. Ha érdekel bővebben a téma, akkor Aswath Damodaran Valuation kurzusát ajánlom (angolul ingyen nézhető a Youtube-on). Ha pedig a befektetésben szeretnél szisztematikus stratégiát követni, akkor a személyes befektetési oktatásomat javaslom.
A fundamentális elemzéssel csakis akkor van értelme foglalkozni, ha van/lesz embered az igazgatóságban/tanácsban. Egyébként időpocsékolás.
A legnagyobb tisztelettel, de a bejegyzés fájdalmasan egyszerűsítő és ennél fogva félrevezető lehet. Azt a gondolatot valóban érdemes erősíteni, hogy a sikeres befektetés erősen korrelál a felhasznált adat és elemzés minőségével. És itt teljesen mindegy, hogy milyen cimkét ragasztunk a stratégiára (ennél fogva kár minősíteni a fundamentális elemzést, osztalék fókuszú befektetést, vagy bármit). Ilyen értelemben pl. sokan szintén tévesen összevetik a tradinget (technikai elemzést) a fundamentális elemzéssel. Pedig az egyik legsikeresebb alap pl. alapvetően technikai elemzésen (pontosabban ismétlődő minták elemzésén) alapul. Ez Jim Simons Medallion Fund-ja (Renaissance Technologies) ami 30 éves időtávon évesített 66% bruttó hozamot tudott produkálni. De ők PhD-vel rendelkező fizikusokat, matematikusokat, adattudosókat és a mindig elérhető legmodernebb számítástechinkai kapacitást használják. Simons a hírszerzésnél kezdett, ahol a látszólag értelmetlen adatokban kellett stabilan ismétlődő mintázatokat felismerni. Ezt fejlesztette mára tökélyre immár mesterséges intelligenciát használva. Buffett és, hogy ne mindig csak róla beszéljünk, a hasonlóan fundamentálisak (FundSmith, Pabrai Funds, Pershing, Himalaya Capital, Aquamarine, etc.) ugyanezt csinálják, csak fundamentális adatokkal. A lényeg, és ami közös bennük, azaz ami az ismétlődő minta ;): hogy magas minőségű adatokkal dolgoznak, emberfeletti számítási kapacitással, hozzáértéssel és kizárólag erre fókuszált idővel rendelkeznek. A stratégiák ilyen módon összetartanak a nap végén, kár azt sugallni, hogy ez, vagy az a stratégia a kulcs és akkor menyország, hameg amazt választod, akkor kuka. Akit érdekel, olvassa el Gregory Zuckerman-tól a The man who solved the market: How Jim Simons launched the quant revolution című könyvet. Akinek pedig nincs ideje, kapacitása, adatforrása, az hallgathat Buffetre, aki szerint pl. S&P500 ETF-fel hosszútávon (több évtized) nem nagyon fogsz mellé nyúlni (eddig legalábbis nem nyúltál volna vele mellé), ám ez véletlenül sem befektetési ajánlat, vagy tanács!
Köszi a hozzászólást!
Érthető módon egy 5 perc alatt végigolvasható bejegyzés egyszerűsítő lesz, remélem ennek az ellenkezőjét senki nem várja el. A medallion fund egy quantos csapat, ők mást csinálnak, de abban megegyezhetünk, hogy igazából minden szakma a működő minták megtalálásán alapul (nyilván ez egy durva egyszerűsítés).
Viszont a bejegyzésben pont amellett érveltem, hogy a fundamentális elemzőknek a számosítható adatok pont másodlagosak, sokkal fontosabb a sztori, amit mögéír/gondol az ember. Arról talán lehet vitatkozni, hogy a sztorit mi alapján írja valaki.
„a fundamentális elemzőknek a számosítható adatok pont másodlagosak, sokkal fontosabb a sztori, amit mögéír/gondol az ember.”. Na pont ez az ami nem igaz. Pont erről írok, hogy a fundamentális elemzők is vegytisztán quant elemzést csinálnak csak fundamentális adatok (rossz esetben GAAP, jobb esteben EVA, vagy hasonló) alapján. Ez a fundamentális elenzés kvantitatív része. Ezt követi a kavlitatív elemzés, ami szintén távolról sem sztorizgatás, hanem olyan dolgok megítélése és követése, mint a business moat megléte és szélessége, az iparági és versenykörnyezet (lásd Porter vonatkozó munkáit), a menedzsment vislelkedése és kommunikációja, tőkeallokációs döntések minősége, stb. Nagyon komly ez a rész is, hozzáteszem a mesterséges intelligencia terjedésével ez is algoritmizálhatóvá kezd válni (ha úgy tetszik kvantitatívvá). Ami még fontos. A fentieken kívül kulcsfontosságú a tőszdepszichológia szerepe. Hogy én is egyszerűsítsek: a sikeres befektetéshez két dolog kell: (i) data science és (ii) pszichológiai ismeretek (David Dreman: Contrarian Investment Strategies: The Psychological Edge)
Na pont ez (sztorigatás = funda elemzés) az ami nem igaz. Pont erről írok, hogy a fundamentális elemzők is vegytisztán quant elemzést csinálnak csak fundamentális adatok (rossz esetben GAAP, jobb esteben EVA, vagy hasonló) alapján. Ez a fundamentális elenzés kvantitatív része. Ezt követi a kavlitatív elemzés, ami szintén távolról sem sztorizgatás, hanem olyan dolgok megítélése és követése, mint a business moat megléte és szélessége, az iparági és versenykörnyezet (lásd Porter vonatkozó munkáit), a menedzsment vislelkedése és kommunikációja, tőkeallokációs döntések minősége, stb. Nagyon komly ez a rész is, hozzáteszem a mesterséges intelligencia terjedésével ez is algoritmizálhatóvá kezd válni (ha úgy tetszik kvantitatívvá). Ami még fontos. A fentieken kívül kulcsfontosságú a tőszdepszichológia szerepe. Hogy én is egyszerűsítsek: a sikeres befektetéshez két dolog kell: (i) data science és (ii) pszichológiai ismeretek (David Dreman: Contrarian Investment Strategies: The Psychological Edge)
Csakhogy az általad említett adatok 90%-a mindenki számára elérhető információ, ebben nem kéne, hogy hozzáadott érték legyen. A jövő meghatározása viszont (ahogy nagyon helyesen leírtad) sokkal kevéssé diszkrét tudományág (lsd sztori megírása), mint szeretnénk. Amellett érvelek, hogy itt van az igazi hozzáadott érték. 😉
Élvezetes a vita és esküszöm nem arra játszom, hogy enyém legyen az utolsó szó :), de szerintem félrevezető, hogy „az általad említett adatok 90%-a mindenki számára elérhető információ”. Elvben igaz, de ha ez praktikusan így lenne, tönkre is mennének az olyan elemző, adatszolgáltató, stb. vállalkozások, mint az Old School Value, Morningstar, vagy az ISS EVA és sok ezer társaik. Ezek mind fizetősek és már az olcsóbbakat sem engedheti meg magának a többség. Egy ISS EVA-t pedig például csak intézmények képesek kifizetni. Az ingyenes szolgáltatókra alapozni pedig a családi vagyon befektetését, háááát…Az meg, hogy ezek alapja pl. az USA cégek részéről a nyilvánosan elérhető éves jelentések az EDGAR rendszerben…hát…kíváncsi vagyok hányan lapozgatnak és pláne képesek maguktól feldolgozni ilyeneket….:D
Én ilyen témában írtam a szakdolgozatomat (programozó vagyok, de csináltam egy pénzügy MSc-t is levelezőn), elsősorban osztalék alapon elemeztem cégeket, de más módszereket is használtam, vetettem össze őket, egyébként kimondottan osztalékfizetőnek számító magyar cégekről volt szó.
Ugyanezt állapítottam meg, mint amit írsz, a jövőbeli eredmények becslése nagyon bizonytalan, és kis eltérés nagyon eltérő cégértéket tud mutatni. Az azért így is látszott, hogy az osztalék alapú értékbecslés sokkal jobban mellémegy, a várható nyereséget jobban beárazza a piac, nyilván mert eltérő osztalékfizetési rátája van még a tipikusan osztalékfizető cégeknek is.
Köszi, nem is tudtam, hogy ilyen mély az érdeklődésed a pénzügyek iránt.