Чрезвычайные статьи

Обзор

Чрезвычайные статьи (также известные как неповторяющиеся статьи) относятся к нетипичным прибылям или убыткам в финансовой отчётности, которые не ожидаются регулярно. Эти статьи значимы, поскольку влияют на чистую прибыль компании и должны раскрываться отдельно для предоставления истинной картины текущего финансового состояния и результатов деятельности компании. Понимание чрезвычайных статей необходимо для алгоритмической торговли, поскольку помогает в более точном финансовом анализе и принятии лучших торговых решений.

Определение

В бухгалтерском учёте чрезвычайные статьи — это неповторяющиеся прибыли или убытки, которые отличаются от обычных операционных прибылей или убытков компании. Они являются необычными и редкими, и их включение в финансовые отчёты необходимо для того, чтобы аналитики и инвесторы могли принимать обоснованные решения. Распространённые примеры чрезвычайных статей включают:

Характеристики чрезвычайных статей

Чтобы квалифицироваться как чрезвычайная статья, событие должно соответствовать определённым критериям:

Необычный характер

Событие должно быть весьма нетипичным и не связанным или только косвенно связанным с обычной и типичной деятельностью компании. Например, для автопроизводителя убытки из-за пожара на заводе могут представлять собой чрезвычайную статью.

Нечастота возникновения

Событие не должно ожидаться повторно в обозримом будущем. Например, компания может лишь изредка выплачивать юридическое урегулирование или нести убытки от стихийного бедствия.

Влияние на финансовую отчётность

Отчёт о прибылях и убытках

Чрезвычайные статьи обычно показываются отдельно в отчёте о прибылях и убытках за вычетом налогов, чтобы предоставить ясную картину обычной операционной деятельности компании. Это разделение позволяет инвесторам и аналитикам различать обычные статьи бизнеса и аномалии, которые не указывают на нормальную деятельность компании.

Прибыль на акцию (EPS)

Чрезвычайные статьи могут влиять на расчёт EPS. При представлении EPS компании обычно исключают эти статьи, чтобы показать результативность без шума, создаваемого такими разовыми событиями.

Стандарты бухгалтерского учёта и чрезвычайные статьи

Различные органы по стандартам бухгалтерского учёта, такие как Совет по стандартам финансового учёта (FASB) и Международные стандарты финансовой отчётности (МСФО), применяют различные подходы к чрезвычайным статьям:

FASB

В 2015 году FASB выпустил обновление (Обновление стандартов бухгалтерского учёта (ASU) № 2015-01), исключающее требование отдельно представлять чрезвычайные статьи в отчёте о прибылях и убытках. Этот шаг был направлен на упрощение представления отчёта о прибылях и убытках и снижение субъективности, связанной с определением чрезвычайных статей.

МСФО

Согласно МСФО компаниям не разрешено представлять какие-либо статьи как чрезвычайные. Вместо этого компании раскрывают характер и суммы значительных статей, которые могут влиять на сопоставимость финансовой отчётности.

Важность в алгоритмической торговле

Алгоритмическая торговля предполагает использование компьютерных программ для торговли финансовыми ценными бумагами на основе заранее определённых критериев. Анализ чрезвычайных статей важен по нескольким причинам:

Анализ рыночных настроений

Чрезвычайные статьи могут значительно влиять на рыночные настроения. Например, существенный убыток из-за стихийного бедствия может привести к падению цен на акции. Модели алгоритмической торговли могут быть разработаны для обнаружения таких аномалий и соответствующей корректировки торговых стратегий.

Оценка финансового здоровья

Понимая чрезвычайные статьи, алгоритмы алгоритмической торговли могут лучше оценивать финансовое здоровье компаний. Эта оценка используется в фундаментальном анализе для прогнозирования будущей результативности и принятия решений о покупке или продаже.

Управление рисками

Системы алгоритмической торговли могут включать анализ чрезвычайных статей для более эффективного управления рисками. Распознавая и реагируя на эти разовые события, трейдеры могут смягчить неблагоприятное воздействие на свои портфели.

Практические применения в алготрейдинге

Сбор и обновление данных

Современные финансовые алгоритмы часто включают сбор данных в реальном времени из финансовых информационных агентств, пресс-релизов компаний и других источников. Эти алгоритмы могут помечать чрезвычайные статьи и корректировать торговые стратегии практически мгновенно.

Регрессионные модели

Регрессионные модели, используемые в алгоритмической торговле для прогнозирования цен акций, могут быть скорректированы для исключения влияния чрезвычайных статей. Это исключение обеспечивает более точный прогноз, фокусируясь на повторяющихся показателях результативности.

Машинное обучение

Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены определять вероятность чрезвычайных статей на основе исторических данных и конкретных рыночных условий. Эта прогностическая способность позволяет формировать более проактивные торговые стратегии.

Заключение

Понимание чрезвычайных статей является неотъемлемой частью финансового анализа в алгоритмической торговле. Распознавая и надлежащим образом реагируя на эти неповторяющиеся события, трейдеры могут принимать более обоснованные решения, лучше оценивать финансовое здоровье компаний и более эффективно управлять рисками. По мере дальнейшего развития области алготрейдинга способность анализировать и адаптироваться к чрезвычайным статьям останется критически важным компонентом успешной торговой стратегии.