Вертикальный анализ

Вертикальный анализ, иногда называемый анализом финансовой отчетности с общими размерами, является важным инструментом анализа финансовой отчетности, используемым для оценки пропорционального размера различных статей финансовой отчетности в течение одного отчетного периода. Этот анализ относительных размеров имеет решающее значение в алгоритмах и автоматизированных торговых системах для принятия обоснованных решений на основе финансового здоровья и эффективности компании. Для алго-трейдинга вертикальный анализ используется для масштабирования финансовых данных до общего размера, обеспечивая сравнение финансовой отчетности в различные периоды или между компаниями разного размера.

Понимание вертикального анализа

В вертикальном анализе каждая статья финансовой отчетности представлена как процент от другой статьи. Например, в отчете о прибылях и убытках выручка обычно используется в качестве базовой статьи, и каждая строка выражается как процент от общей выручки. В балансе общие активы часто используются в качестве базы, и каждая статья выражается как процент от общих активов.

Цель состоит в том, чтобы устранить эффект размера и масштаба, упрощая сравнение и анализ эффективности в разные периоды или компании. Подчеркивая изменения в относительных пропорциях, вертикальный анализ может выявить тренды и указать на потенциальные проблемы, которые абсолютные значения могут не выявить.

Применение в алго-трейдинге

Алго-трейдинг включает использование алгоритмов и автоматизированных систем для исполнения сделок на основе заранее определенных критериев и стратегий. Вертикальный анализ может быть интегрирован в эти алгоритмы для предоставления информации о:

  1. Прибыльность: Анализируя процент выручки, инвестируемый в себестоимость проданных товаров (COGS), операционные расходы и чистую прибыль, алгоритмы могут оценить прибыльность компании.
  2. Эффективность: Оценка затрат относительно выручки может подчеркнуть, насколько эффективно компания управляет своими ресурсами.
  3. Платежеспособность и ликвидность: В балансе вертикальный анализ может выявить долю оборотных активов к общим активам для понимания ликвидности, или долю долга к общим активам для оценки финансового риска.
  4. Анализ трендов: Сравнивая проценты вертикального анализа за несколько периодов, алгоритмы могут идентифицировать тренды и паттерны, которые имеют решающее значение для долгосрочного принятия решений.

Пример реализации в алгоритме

Базовая структура алгоритма, использующего вертикальный анализ, может включать такие шаги:

  1. Сбор данных: Получение данных финансовой отчетности из надежных источников.
  2. Нормализация: Выполнение вертикального анализа для преобразования абсолютных цифр в проценты.
  3. Анализ: Запуск заранее определенных правил или моделей для оценки здоровья компании на основе этих процентов.
  4. Исполнение: Принятие торговых решений (покупка/продажа/удержание) на основе результатов анализа.

Вот упрощенный пример псевдокода:

def vertical_analysis(financial_statements):
    # Извлечь выручку из отчета о прибылях и убытках
    revenue = financial_statements['income_statement']['revenue']
    cogs = financial_statements['income_statement']['cogs']
    operating_expenses = financial_statements['income_statement']['operating_expenses']
    net_income = financial_statements['income_statement']['net_income']

    # Выполнить вертикальный анализ
    vertical_income_statement = {
        'cogs': cogs / revenue,
        'operating_expenses': operating_expenses / revenue,
        'net_income': net_income / revenue
    }

    # Извлечь общие активы из баланса
    total_assets = financial_statements['balance_sheet']['total_assets']
    current_assets = financial_statements['balance_sheet']['current_assets']
    total_liabilities = financial_statements['balance_sheet']['total_liabilities']

    # Выполнить вертикальный анализ
    vertical_balance_sheet = {
        'current_assets': current_assets / total_assets,
        'total_liabilities': total_liabilities / total_assets,
    }

    # Проанализировать результаты вертикального анализа
    if vertical_income_statement['net_income'] > 0.10 and vertical_balance_sheet['total_liabilities'] < 0.50:
        return "BUY"
    elif vertical_income_statement['net_income'] < 0.05 or vertical_balance_sheet['total_liabilities'] > 0.70:
        return "SELL"
    else:
        return "HOLD"

# Симулированные финансовые данные
financial_statements = {
    'income_statement': {'revenue': 500000, 'cogs': 300000, 'operating_expenses': 100000, 'net_income': 50000},
    'balance_sheet': {'total_assets': 1000000, 'current_assets': 400000, 'total_liabilities': 600000}
}

decision = vertical_analysis(financial_statements)
print(decision)

Преимущества вертикального анализа в алго-трейдинге

  1. Упрощенное сравнение: Когда все масштабировано до общего размера, легче сравнивать статьи между различными компаниями независимо от их размеров.
  2. Улучшенное обнаружение: Вертикальный анализ может помочь в обнаружении трендов и аномалий, которые могут быть не видны в необработанных числах.
  3. Обоснованное принятие решений: Предоставляет более четкое представление о финансовом здоровье компании, которое может питать лучшие торговые стратегии.
  4. Эффективность: Автоматизированный вертикальный анализ может быстро обрабатывать большие объемы финансовых данных, делая алго-трейдинг более эффективным.

Применение в реальных условиях и эффективность

Алго-торговые фирмы и платформы часто включают вертикальный анализ в свои алгоритмы. Одним из примеров является Two Sigma, инвестиционная управляющая фирма, которая в значительной степени полагается на науку о данных и технологии для своих торговых стратегий. Интегрируя вертикальный анализ в свои алгоритмы, они могут лучше понимать финансовую отчетность потенциальных инвестиций и исполнять сделки на основе этой относительной оценки эффективности.

Заключение

Вертикальный анализ — это мощный инструмент, который помогает упростить сравнение финансовой отчетности. Интегрируя вертикальный анализ с алгоритмической торговлей, трейдеры могут улучшить свои стратегии для принятия более обоснованных и эффективных торговых решений. Способность видеть за пределами необработанных чисел и анализировать пропорции обеспечивает значительное преимущество в конкурентном мире алго-трейдинга.