Пример второй проблемы: искусственное завышение капекса, инвестиций в основные фонды. Завысить цену строительства в два раза, чтобы половину разницы получить откатом. Итого с каждых 10 млрд, выделенных на стройку, менеджмент имеет 2,5 млрд. Но если придумать ненужную стройку на 100 млрд, можно переписать на себя целых 25. Теперь вопрос, сколько украли у акционеров, развернув вместо честной и нужной стройки на 5 млрд нечестную и ненужную на 100?

Вторую беду, в отличие от первой, никто не считает социально значимым достижением. Несмотря на это, она есть. Отсюда следует много чего. Например…

Если на Западе прибыль не идет на дивиденды, то все думают, что она идет на развитие бизнеса. В целом думают правильно. Возьмем такой параметр отбора акций, как высокие дивиденды. На статистических массивах параметр работал, но не лучше, чем классический низкий P/E, даже чуть похуже.

Параметр логически обязан работать, если работает параметр «низкий мультипликатор», ведь это в какой-то мере его разновидность. Чем дешевле акция, чем больше ее дивидендный доход. Это не совсем синонимы, но «дешевые акции» и «высокие дивиденды» — корреляты. Поскольку чистый P/E работает не хуже, чем дивидендный возврат, это означает, что прибыль можно отдавать дивидендами, а можно не отдавать. Если ее не отдают, то она все равно остается акционерам, но они получат ее в другой форме. Вернувшись в капитал компании, она работает на ее развитие, котировки акций растут, и акционеры получают свое из курсовой разницы.

В России — иное дело. Сам по себе низкий мультипликатор так часто бывает токсичен, что отбор только по этому параметру, без анализа причин, легко уступает индексу. То есть если прибыль не возвращается дивидендами, то, она, возможно, пойдет на развитие компании, на социально значимые, но бессмысленные для акционеров проекты или просто перейдет менеджменту. В среднем лучше, когда заработанное выдают на руки, а не оставляют в компании, потому что во втором случае — риск, угадайка и излишнее доверие к незнакомым людям.

А вот статистика из того же источника, что разоблачал российский P/E. Что будет, если десять лет отбирать компании в портфель только по величине прошлых дивидендов? Лучше бы, конечно, по будущим дивам — но их никто не знает и нам достаточно, что будущее часто похоже на прошлое. Условия при этом меняются: лучшие дивиденды за прошлый год, три года, десять лет и т. д. И вот здесь все получается. На разных периодах усреднения успехи разные, но везде лучше индекса. В среднем это 5–6 % годовых[22].

Еще одно исследование того, что дивидендный портфель лучше индексного и случайного, провел алготрейдер Сергей Павлов[23]. Частный инвестор Олег Клоченок посвятил этому целый сайт[24]. Мой опыт говорит то же самое.

Иными словами, если вы отбирали акции только по величине их прошлых дивидендов, вы уже обыграли российский индекс полной доходности. То есть…

Теперь вопрос, как ее посчитать. Возьмите все акции, которые позволит ваша ликвидность. Выпишите в тетрадку или файл. Напротив каждой выпишите дивиденд. Можете взять за прошлый год. Можете взять средний за три, пять, десять лет. Если забираетесь в прошлое, не забудьте перевести те деньги на нынешние, учтите инфляцию.

Где брать цифры? В интернете много скринеров на эту тему. Мы не будем советовать какой-то конкретный — сегодня он есть, завтра нет, — но какой-то будет всегда. Не пытайтесь найти «самую точную» статистику. Ошибки будут везде. Чтобы их отсеять, возьмите три-четыре сервиса. Цифры везде должны быть одинаковые. Если где-то они другие, там и ошибка.

Это очень легко, но это работает. То есть вы уже обыграли индексный фонд. Вы уже обыграли кота и обезьяну, а это очень, очень немало. Редкий ПИФ в России обыграет кота, но вы взяли эту планку. Результат можно улучшить, но если лень, то можно не улучшать: просто экстраполируйте прошлое в будущее.

Точнее, так. Алгоритм говорит, какие акции лучше брать исходя из их прошлых дивидендов. Почти неважно, кстати, каков массив данных. Любой массив от одного года до десяти годится к работе, можно брать средний вывод по всем массивам. Понятно, что будут проколы, но в среднем это будет устойчивая альфа к рынку, по крайней мере к российскому.

Для аналитика это слишком просто. Аналитик будет пытаться высчитать точную цифру дивидендов ближайшего года, чтобы плясать от нее. Но его альфа будет не лучше, а возни со «сценарным анализом» в разы больше.

Помните мальчика Васю, который пишет сочинение про то, как он может провести лето? Алгоритм ограничится предсказанием: следующее лето пройдет так же, как предыдущее. Будет съедено примерно столько же шоколадок, пройдено столько же километров, прочитано столько же килобайт и т. д. Вася, считая будущие мороженое и километры, исходит из некоего представления. Например, что он активнее займется спортом. Или станет больше читать. А компьютер не верит и ставит на возврат к среднему. Иногда Вася будет совершать прорыв и уделывать алгоритм. Такие истории запоминаются, но они исключение. В среднем возврат к среднему предсказывает скорое будущее лучше, чем представления о нем среднего человека. Люди слишком увлекаются.

При чем здесь километры и шоколадки, мы же про дивиденды? Простая программа дает надбавку к индексу, а аналитики думают и почему-то не могут, иначе бы давно существовал успешный дивидендный ПИФ. Слишком много думают, потому и не могут. «В свете мировой динамики сырьевых цен прогнозируем прибыль по второму полугодию, далее корректируем на фоне заявлений правительства о норме дивидендных отчислений от прибыли по МСФО…» и т. д. Не надо прогнозировать и корректировать. Поступайте как разумные, адекватные трейдеры (таких, правда, мало). Обычно им хватает прошлой статистики и нужны очень веские основания, чтобы начать верить чему-то, кроме нее.

То есть базовый метод: простая экстраполяция. Завтра будет как вчера. Понятно, что в 20 случаях из 100 может быть и сильно по-другому, но 80 нам хватит, чтобы выиграть и у индекса, и у Васи с его фантазиями о лете. Но иногда прогнозировать можно и даже нужно.

Например, если в прошлых данных есть явная, различимая на глаз аномалия. Например, средняя дивдоходность годами была по 5 %, а в прошлом году вдруг 15 %. С чего бы? Если вы будете отбирать фишки по цифре прошлого года, вы не сможете пройти мимо этих 15 %. Но это явная аномалия — не в привычках компании иметь такие отчисления. Вероятно, у особого случая была особая причина. Возможно, она повторится, но скорее всего — нет. На тему «повторится или нет» можно «включить аналитика», хуже не будет, ибо «включать статистика» все равно бессмысленно, аномалия не его предмет. Аналогично в случае, если средняя дивдоходность компании годами была в 2 раза больше средней по рынку, а в прошлом году оказалась нулевой. Вероятно, у этого были свои причины. Они также либо повторятся, либо нет.