Využití technologií a programování v oblasti financí a investic se v posledních letech stává naprosto zásadní konkurenční výhodou. V nejnovějším díle podcastu Deeplink Show se moderátoři Jindřich Dědek a Filip Oborník podívali na fascinující téma, které propojuje svět vývoje softwaru a fundamentální investiční analýzy. Hlavním tématem je příběh a metodologie investora Marka Kříže, který si svépomocí nakódoval vlastní analytický nástroj na oceňování společností a fundamentální analýzu akcií.
Tradiční nástroje a veřejné akciové sítače často nabízí zjednodušené pohledy na finanční ukazatele, které mohou být zavádějící. Pokud chce investor získat hlubší vhled do výkazů zisků a ztrát, rozvah či cash flow jednotlivých společností, často narazí na limity hotových řešení. V této epizodě se podrobně rozebírá, jak propojení vlastního kódu a finanční matematiky dokáže zásadně zrychlit a zpřesnit investiční rozhodování.
O čem byla řeč? Hlavní kapitoly epizody
Pro snadnou navigaci v podcastu a rychlý přístup ke klíčovým tématům můžete využít následující časové značky:
- 0:00 – Úvod a přivítání v Deeplink Show
- 2:25 – Motivy pro vytvoření vlastního oceňovacího software
- 6:20 – Jak funguje sběr dat z finančních výkazů a API
- 11:30 – Implementace DCF modelu a výpočet vnitřní hodnoty firmy
- 17:00 – Úprava netradičních položek a účetních zkreslení
- 22:30 – Testování scénářů a citlivostní analýza valuace
- 28:00 – Praktické zkušenosti z reálného investování a závěr
Hloubková analýza: Význam vlastní analytiky při investování
Investování do akcií na základě fundamentální analýzy vyžaduje hluboké porozumění tomu, jak společnost generuje hotovost. Jindřich Dědek a Filip Oborník v diskusi zdůrazňují, že spoléhat se pouze na populární násobky jako P/E (Price to Earnings) nebo EV/EBITDA často nestačí. Tyto ukazatele totiž nereflektují kapitálovou náročnost podniku, pracovní kapitál ani specifika účetních standardů v různých odvětvích.
Proč nestačí běžné akciové sítaře a veřejné ukazatele
Mnoho investorů začíná u bezplatných nebo placených webových platforem, které automaticky zobrazují finanční poměry. Problém spočívá v tom, že tyto platformy data agregují bez znalosti kontextu. Jednorázové příjmy z prodeje majetku nebo nepeněžní odpisy mohou zkreslit ziskovost firmy takovým způsobem, že běžný sítač vyhodnotí akci jako extrémně levnou nebo naopak drahou.
Vlastní programátorské řešení umožňuje nastavit vlastní pravidla pro očištění účetních dat. Vývojář-investor má plnou kontrolu nad tím, jaké položky započítá do volného peněžního toku (Free Cash Flow) a jakým způsobem upraví kapitálové výdaje (CapEx) na udržovací a růstové.
Průběh vývoje vlastního oceňovacího nástroje
Stavba vlastního analytického softwaru vyžaduje kombinaci dvou světů: znalosti vývoje (například v jazycích Python, JavaScript či Go) a pokročilé znalosti korporátních financí. Klíčovým krokem je zajištění spolehlivého zdroje dat. Veřejně obchodované společnosti v USA a Evropě publikují své výsledky v oficiálních databázích (např. SEC EDGAR v USA), odkud lze data stahovat přímo nebo přes specializovaná finanční API.
Jakmile jsou data stažena a uložena v databázi, nastupuje fáze čištění a normalizace. Nástroj automaticky provede přepočet cizích měn, sjednotí časové řady (kvartální a roční výsledky) a připraví podklady pro samotné oceňovací modely.
Matematika v pozadí: DCF model a diskontní sazby
Jádrem většiny sofistikovaných valuací je model diskontovaného cash flow (Discounted Cash Flow – DCF). Tento model vychází z předpokladu, že hodnota firmy se rovná součtu všech jejích budoucích peněžních toků diskontovaných na dnešní hodnotu. V kódovaném nástroji lze velmi jednoduše simulovat různé scénáře vývoje tržeb, marží i diskontní sazby (WACC).
Automatizace umožňuje provádět takzvanou citlivostní analýzu (Monte Carlo simulace), kdy softwarový nástroj prožene model tisíci různými kombinacemi parametrů a vypočítá pravděpodobnostní distribuci férové ceny akcie. Investor tak nezíská pouze jedno číslo, ale ucelený obraz o riziku a potenciálním výnosu.
Závěr a hlavní shrnutí
Propojení programátorských dovedností s investičním rozhodováním představuje moderní přístup k správy kapitálu. Jak v diskusi ukázali Jindřich Dědek a Filip Oborník, vytvoření vlastního oceňovacího nástroje dává investorovi nepopsatelnou flexibilitu, šetří stovky hodin manuální práce s tabulkami a eliminuje emocionální chyby při analýze trhu.
Zaujala vás tato epizoda Deeplink Show? Jaké nástroje pro oceňování společností používáte vy? Máte raději vlastní tabulky v Excelu, kódované skripty, nebo se spoléháte na hotové platformy? Podělte se o své názory a zkušenosti v komentářích!
Nezapomeňte odebírat podcast Deeplink Show a sdílet tento článek dál. Podívejte se taky na další epizody aby vám neunikla žádná zajímavá informace.
Komentáre