Стратегия «Rising Stars»: инвестирование в компании бурного роста

[ Последняя актуализация 3 Сентября 2020 ]

В данной статье мы описываем теоретические предпосылки и результаты бэктестирования стратегии инвестирования в торгующиеся на американском рынке компании с бурным ростом финансовых результатов «Rising Stars».

Мы запустили стратегию 13 июля 2020, и она показала отличные результаты: общий результат был +28% за менее 2 месяца, 1 из 5 компаний портфеля выросла на 193%.
Идея стратегии
Идея стратегии — автоматически анализировать все компании, входящие в индекс S&P 500 и Nasdaq (выше минимального порога по капитализации $ 500 млн.) и отбирать компании, похожие на следующие Facebook / Zoom / Alibaba в терминах их траекторий роста — компании, растущие реактивными темпами и трансформирующие свои отрасли.

Наше базовое предположение (подтвердившееся в ходе анализа) состояло в том, что компании роста автокореллированы: быстрорастущие компании в среднем продолжают расти быстро, а растущие медленно компании продолжают расти медленно. Также мы предположили (и подтвердили), что темпы роста, показанные в последнем периоде особенно важны (поскольку часто компании роста «перестают быть компаниями роста»).

Другое предположение (также нашедшее подтверждение) состояло в том, что компании с наиболее быстрыми историческими траекториями роста финансовых показателей в среднем показывают рост капитализации намного выше, чем остальные компании.

Наконец, мы предположили (что также нашло подтверждение), что если мы добавим ограничение по максимальному мультипликатору EV/Sales (для контроля рисков и избегания ситуации входа в «перегретые компании»), это не ухудшит, а напротив несколько улучшит результативность стратегии.
Стратегия «Rising Stars» направлена на отбор компаний, похожих на Facebook / Zooms / Alibaba с точки зрения их траектории роста.
Рост — это самый важный показатель, на которые смотрят венчурные фонды; например, некоторые партнеры Y Combinator (самый успешный венчурный акселератор) говорят, что рост это практически единственный показатель, на который надо ориентироваться технологическим компаниям.

В отличии от нашей стратегии инвестирования в американских лидеров US Growth, данная стратегия (Rising Stars) не ориентируется на прибыль (или EBITDA) при измерении успешности отдельных компаний. Чаще компании с сверхбыстрыми темпами роста финансовых показателей оцениваются по выручке. Такие компании в моменте могут быть убыточными (в связи с финансированием роста) — рынок ожидает, что они начнут зарабатывать прибыль когда-то в будущем.
Анализ данных
Мы собрали финансовую статистику по примерно ~1500 компаниям с 2015 по 2020 годы и загрузили их в программу для статистического анализа.

Целью анализа было проверить следующие гипотезы:
Какие факторы более всего в среднем влияют на дальнейшую динамику цены акций компании? Какие факторы влияют на мультипликатор?
Будет ли корректно сказать, что компании с лучшими (средними историческими и последними темпами роста выручки) в среднем растут?
Введение ограничения на максимальный мультипликатор EV/Sales улучшает или ухудшает результат?
Анализ подтвердил нашу гипотезу существенного влияния темпов роста выручки на динамику акций компаний.

К примеру, если средний квартальный прирост цены акций на всей выборке на рассматриваемом горизонте был 1.7% (с отчетной даты по следующую отчетную дату), то если мы добавляем условий на то, чтобы средний и последний рост выручки были > 20%, средний квартальный прирост цены увеличивается до 3.0% (на 72% выше). Если мы поставим еще более строгое условие, чтобы среднеисторический рост выручки был > 30% (и последний рост выручки также >20%), средний квартальный прирост цены акций увеличивается до 5.4%!

Добавление условия по мультипликатору EV/Sales <5.0x еще больше немного улучшает результат (с 5.4% до 5.9%), и добавляет комфорта в терминах контроля рисков и неинвестирования в «перегретые бумаги».

Когда мы обсчитали логистическую регрессию мультипликатора EV/Sales все предполагаемые факторы (темпы роста выручки последние и среднеисторические, EBITDA рентабельность, нахождение компании в США, принадлежность компании к ИТ сектору) показали положительные регресионные коэффициенты с точки зрения влияния на итоговый коэффициент (что в целом логично и подтверждает корректность подхода). При этом наибольшее влияние оказалось за факторами исторического и последнего роста выручки.
Формальное описание стратегии
Стратегия автоматически отсматривает все компании, входящие в индекс S&P и Nasdaq с капитализацией >$ 500 млн и инвестирует в компании с лучшей траекторией роста: компании, показывающие >20% средний за три года и показанный в последнем периоде рост выручки год к году, а также применяет ограничение по мультипликатору EV/Sales — чтобы оно было не выше среднего уровня по всей выборке (5.0x).

Из компаний, удовлетворяющих данным критериям, стратегия выбирает 5 с лучшими темпами роста выручки за последние 3 года и инвестирует в них равномерно.
Результаты бек-тестирования
На бэктесте стратегия показала отличные результаты, существенно обогнав индекс
Year Strategy S&P 500
2015 -4.8%% -0.7%
2016 35.3%% 9.5%
2017 59.7%% 19.4%
2018 -22.9% -6.2%
2019 71.7%% 28.9%
2020 96.2% 8.5%
Annualized 34.4% 9.9%
Доходность по годам
Максимальная просадка
-44.4% (2018-12-24)
Performance
В данной статье мы описываем теоретические предпосылки и результаты бэктестирования стратегии инвестирования в торгующиеся на американском рынке компании с бурным ростом финансовых результатов «Rising Stars».

Мы запустили стратегию 13 июля 2020, и она показала отличные результаты: общий результат был +28% за менее 2 месяца, 1 из 5 компаний портфеля выросла на 193%.
Дальнейшие шаги в случае интереса
Подключайтесь к нашей стратегии Rising Stars, подписавшись на наш портал (содержит структуру целевого портфеля по данной и иным нашим стратегиям, а также описания целевых компаний и инструментарий для самостоятельного анализа более 1500 компаний США и РФ); также есть возможность напрямую подключить брокерский счет на Interactive Brokers к данной стратегии (если у вас такого счета нет, будем рады помочь с открытием).