Продолжение вчерашней заметки. После неё мог возникнуть вопрос: зачем делать собственную систему аналитики в течение 3-4 лет, если в интернете есть сайты, где уже отображаются базовые показатели компаний?
Во-первых, мы учитываем намного больше параметров. Например, не так просто где-то ещё найти показатель из прошлой заметки — среднюю и средневзвешенную дивидендные доходности рынка РФ. И это всего лишь два показателя для примера. Имея собственный движок для расчетов, мы можем считать любую аналитику, какую хотим, и делать это быстро.
Во-вторых, очень важна достоверность данных. Пример: прикрепляю скриншот приложения Тинькофф Инвестиции, который я сделал весной. На нём представлена история дивидендов компании НКНХ по её привилегированным акциям, которые торгуются на Московской бирже.
В таблице весной была указана дивидендная отсечка 27-го апреля 2020-го года на 9.07 рублей. В реальности такой дивидендной отсечки не было. Компания НКНХ перенесла выплату дивидендов в 2020-м году на июль. Точную дату, когда делал скриншот из Тинькофф Инвестиций, не назову. Однако на тот момент это точно было известно уже как минимум несколько дней.
Пользуясь такими неточными данными из Тинькофф Инвестиций можно было, например, купить акции в апреле в надежде на дивиденды. А они в реальности на тот момент ещё даже не были утверждены и дата была неизвестна. Если даже с такими важными данными как дивиденды такие грубые ошибки, то как можно ориентироваться на любые производные расчеты, например, на мультипликаторы?
Мы не можем основываться на источниках с неточными данными.
Именно поэтому у нас своя система аналитики, своя база данных, свои расчеты. Данные берем из первоисточников, например, с сайтов компаний. Регулярно проверяем, всё ли в порядке. У нас на это выделена часть ресурсов (программы для сборки данных, а также бизнес-процесс проверки данных).
Да, поддержание актуальности данных, внесение новых данных и проверки требуют немалого количества ресурсов. Но это крайне важно для принятия верных инвестиционных решений.
