Метрики стоимостного инвестирования

Стоимостное инвестирование - это стратегия, при которой инвесторы выбирают акции, которые, по их мнению, недооценены рынком и поэтому имеют более высокий потенциал роста. Этот подход контрастирует с инвестированием в рост, когда инвесторы фокусируются на компаниях, которые, как считается, имеют сильный потенциал роста в будущем. В области алгоритмической торговли метрики стоимостного инвестирования играют решающую роль в разработке алгоритмов, предназначенных для выявления и использования этих недооцененных ценных бумаг. Ниже представлено подробное объяснение различных метрик стоимостного инвестирования, обычно используемых в алгоритмической торговле.

Коэффициент цена/прибыль (P/E)

Определение

Коэффициент цена/прибыль (P/E) является одной из наиболее часто используемых метрик оценки. Он измеряет текущую цену акции относительно прибыли на акцию (EPS).

[ \text{P/E Ratio} = \frac{\text{Рыночная стоимость на акцию}}{\text{Прибыль на акцию (EPS)}} ]

Значение

Более низкий коэффициент P/E может указывать на то, что акция недооценена, в то время как более высокий коэффициент P/E может указывать на переоценку. Алгоритмы могут фильтровать акции на основе их коэффициентов P/E для выявления потенциально недооцененных акций.

Коэффициент цена/балансовая стоимость (P/B)

Определение

Коэффициент цена/балансовая стоимость (P/B) сравнивает рыночную стоимость компании с ее балансовой стоимостью.

[ \text{P/B Ratio} = \frac{\text{Рыночная цена на акцию}}{\text{Балансовая стоимость на акцию}} ]

Значение

Более низкий коэффициент P/B может указывать на то, что акция недооценена относительно ее балансовой стоимости. Эта метрика особенно полезна для капиталоемких предприятий.

Доходность прибыли

Определение

Доходность прибыли является обратной величиной коэффициента P/E и рассчитывается как:

[ \text{Доходность прибыли} = \frac{\text{EPS}}{\text{Рыночная цена на акцию}} ]

Значение

Более высокая доходность прибыли указывает на потенциально недооцененную акцию. В алгоритмической торговле эта метрика может использоваться как фильтр для выявления привлекательных инвестиционных возможностей.

Дивидендная доходность

Определение

Дивидендная доходность измеряет годовые дивиденды, выплачиваемые на акцию, относительно цены акции.

[ \text{Дивидендная доходность} = \frac{\text{Годовые дивиденды на акцию}}{\text{Цена на акцию}} ]

Значение

Высокая дивидендная доходность может указывать на то, что акция недооценена, хотя это также может быть признаком проблемной компании. Алгоритмы часто включают эту метрику для поиска акций, которые предлагают хороший доходный потенциал.

Доходность свободного денежного потока

Определение

Доходность свободного денежного потока (FCF Yield) измеряет свободный денежный поток на акцию относительно рыночной цены на акцию.

[ \text{FCF Yield} = \frac{\text{Свободный денежный поток на акцию}}{\text{Рыночная цена на акцию}} ]

Значение

Более высокая доходность FCF может указывать на то, что компания генерирует достаточный денежный поток относительно своей цены, предполагая, что она недооценена.

Коэффициент долг/собственный капитал

Определение

Этот коэффициент измеряет финансовый леверидж компании, рассчитываемый как:

[ \text{Коэффициент долг/собственный капитал} = \frac{\text{Общий долг}}{\text{Общий капитал}} ]

Значение

Более низкий коэффициент долг/собственный капитал обычно благоприятен, указывая на то, что компания не слишком полагается на долг для финансирования своих операций, что может быть признаком финансовой стабильности.

Рентабельность собственного капитала (ROE)

Определение

Рентабельность собственного капитала измеряет прибыльность относительно собственного капитала акционеров.

[ \text{ROE} = \frac{\text{Чистая прибыль}}{\text{Собственный капитал акционеров}} ]

Значение

Более высокая ROE предполагает более эффективное использование акционерного капитала. Алгоритмические модели могут выбирать акции с высокой ROE, указывающей на надежное финансовое здоровье.

Коэффициент текущей ликвидности

Определение

Коэффициент текущей ликвидности измеряет способность компании выполнять свои краткосрочные обязательства с помощью краткосрочных активов.

[ \text{Коэффициент текущей ликвидности} = \frac{\text{Текущие активы}}{\text{Текущие обязательства}} ]

Значение

Более высокий коэффициент текущей ликвидности указывает на лучшую ликвидность, предполагая, что компания находится в хорошем положении для покрытия своих краткосрочных обязательств.

Коэффициент цена/продажи (P/S)

Определение

Коэффициент цена/продажи (P/S) сравнивает цену акции компании с ее доходами.

[ \text{P/S Ratio} = \frac{\text{Рыночная цена на акцию}}{\text{Доход на акцию}} ]

Значение

Более низкий коэффициент P/S предполагает, что акция может быть недооценена относительно ее доходов, что делает ее привлекательным вариантом для стоимостных инвесторов.

Коэффициент PEG

Определение

Коэффициент PEG - это коэффициент P/E, деленный на темп роста прибыли компании.

[ \text{PEG Ratio} = \frac{\text{P/E Ratio}}{\text{Темп роста прибыли}} ]

Значение

Коэффициент PEG ниже 1 может предполагать, что акция недооценена относительно своего потенциала роста, что делает ее привлекательной целью для стратегий алгоритмической торговли.

Стоимость предприятия к EBITDA (EV/EBITDA)

Определение

Коэффициент EV/EBITDA сравнивает стоимость предприятия компании с ее прибылью до вычета процентов, налогов, износа и амортизации.

[ \text{EV/EBITDA} = \frac{\text{Стоимость предприятия}}{\text{EBITDA}} ]

Значение

Более низкий коэффициент EV/EBITDA может указывать на то, что компания недооценена относительно своей EBITDA, что делает его полезной метрикой в алгоритмической торговле на основе оценки.

Применение метрик стоимостного инвестирования в алгоритмической торговле

Сбор данных

Первым шагом в применении метрик стоимостного инвестирования в алгоритмической торговле является сбор данных. Различные поставщики финансовых данных, такие как Bloomberg, Reuters и другие специализированные платформы, предлагают данные в реальном времени и исторические данные по этим метрикам.

Скрининг и фильтрация

Алгоритмы могут быть запрограммированы для скрининга и фильтрации акций на основе одной или нескольких из вышеуказанных метрик стоимостного инвестирования. Акции, отвечающие определенным критериям, такие как коэффициент P/E ниже определенного порога, могут быть внесены в короткий список для дальнейшего анализа.

Многопараметрические модели

Продвинутые алгоритмы могут включать несколько метрик в единую торговую модель. Например, многопараметрическая модель может фильтровать акции с низкими коэффициентами P/E, высокой дивидендной доходностью и сильной ROE одновременно, создавая таким образом более целостное представление о стоимости.

Бэктестинг

Бэктестинг включает запуск алгоритма на исторических данных для оценки его производительности при различных рыночных условиях. Этот шаг имеет решающее значение для проверки эффективности алгоритма перед его развертыванием в реальной торговой среде.

Мониторинг и корректировка в реальном времени

После развертывания алгоритм необходимо контролировать в реальном времени, чтобы убедиться, что он адаптируется к изменениям рынка. Это может включать перекалибровку алгоритма на основе недавней производительности и рыночных условий.

Практические примеры

Количественные хедж-фонды

Количественные хедж-фонды, такие как Renaissance Technologies и Two Sigma, часто используют метрики стоимостного инвестирования как часть более широких стратегий алгоритмической торговли. Обе фирмы используют сложные алгоритмы, которые анализируют эти метрики в реальном времени для принятия торговых решений.

Розничные платформы алгоритмической торговли

Розничные торговые платформы, такие как QuantConnect и Alpaca, предоставляют API, которые позволяют индивидуальным трейдерам применять метрики стоимостного инвестирования в своих торговых алгоритмах.

Заключение

Метрики стоимостного инвестирования являются фундаментальными инструментами в мире алгоритмической торговли. Они предоставляют количественные средства для оценки того, недооценена ли акция, предлагая различные углы анализа - от прибыли и балансовой стоимости до денежных потоков и дивидендов. Хотя каждая метрика имеет свои собственные ограничения, комплексный подход, использующий несколько метрик, может повысить надежность стратегий алгоритмической торговли. Систематически включая эти метрики, трейдеры и инвестиционные фирмы могут создавать алгоритмы, которые выявляют недооцененные акции, оптимизируют торговые решения и в конечном итоге улучшают доходность.