Kitabı oxu: «Заглянуть в будущее и разбогатеть! Философия, этика и алгебра фондового анализа», səhifə 3

Фондовый анализ как целенаправленная деятельность

«Таким образом, мы должны рассматривать настоящее состояние вселенной как следствие ее предыдущего состояния и как причину последующего. Ум, которому были бы известны для какого-либо определенного момента все силы, одушевляющие природу, и относительное положение всех ее составных частей, если бы вдобавок он оказался достаточно обширным, чтобы подчинить эти данные анализу, обнял бы в одной формуле движения величайших тел вселенной наравне с движениями легчайших атомов: не осталось бы ничего, что было бы для него недостоверно, и будущее, так же как и прошедшее, предстало бы перед его взором».

Пьер Лаплас. «Опыт философии теории вероятностей».

Подобно тому как (чтобы избежать бесконечных дискуссий о дефинициях), согласно шуточному определению науку считают «тем, чем занимаются люди, называющие себя учеными», уместно считать фондовым анализом то, чем занимаются фондовые аналитики. Угнетающая неопределенность, – которую венгерский статистик Альфред Реньи в рамках литературной мистификации приписывал Блезу Паскалю⁵⁰, – «коренится в суеверии людей – ведь большинство из них считает, что если они о чем-либо не имеют полного знания (а мы почти никогда не имеем полного знания), то они вообще ничего об этом не знают. Я же исхожу из утверждения, что такого рода мнение глубоко ошибочно. Частичное знание также является знанием, и неполная уверенность равным образом имеет некоторое значение, особенно когда мне известна степень этой уверенности».

Первый вопрос, который должен возникать при обсуждении фондового анализа (да и любой другой области человеческой деятельности) – зачем он нужен? какие цели стоят перед фондовыми аналитиками?

Сам по себе термин «фондовый анализ» (как и, скажем, советский термин «анализ хозяйственной деятельности) не очень удачен. Достаточно сказать, что он должен включать и на практике включает в себя не только аналитические методы обработки информации, но и существенно синтетические. С другой стороны, термин прижился и вряд ли стоит от него отказываться.

Кто же такие фондовые аналитики, и чем они занимаются в рабочее время? Обывательский подход раскрывает это так: «Все инвесткомпании и компании, предоставляющие доступ на фондовый рынок, имеют в штате аналитиков. Это такие специально обученные люди, которые должны давать советы как трейдерам самой компании, так и «внешним» клиентам»⁵¹.

Формализуя деятельность фондовых аналитиков, Банк России, выделял такие должности, требующие знаний фондового анализа, как инвестиционные управляющие и советники⁵². ЦБР определил перечень обязательных базовых стандартов и требований к их содержанию, которые должны разработать саморегулируемые организации (СРО) в сфере финансового рынка, объединяющие инвестиционных советников. Перечислены и подлежащие стандартизации операции инвестиционных советников: предоставление индивидуальных инвестиционных рекомендаций, определение инвестиционного профиля клиента, оценка соответствия инвестиционного портфеля клиента инвестиционному профилю клиента (мониторинг портфеля клиента)⁵³.

Бывший президент Европейской федерации обществ финансовых аналитиков (EFFAS) Д. Дамант был сторонником широкого подхода: «Название профессии включает слово «аналитик», к которому добавляются различные определения: «финансовый», «инвестиционный», «аналитик рынка ценных бумаг» и др. Однако все определения исходят из того, что специалист данного рода анализирует ценные бумаги и деятельность компаний, их выпускающих»⁵⁴. Это очень важный нюанс – с самого начала следует иметь в виду, что анализ ценных бумаг, как таковых, и анализ компаний-эмитентов – это два разных вида деятельности, хоть и входящих в один список профессиональных обязанностей.

Отчего-то есть мнение, что «первые специалисты по анализу ценных бумаг начали свою деятельность в 1928 году в Чикаго. Однако до окончания Второй мировой войны профессия «финансовый аналитик» еще не получила четкого содержательного наполнения и общественного признания ни в одной стране, включая США. Финансовые аналитики как таковые появились только в 50-е годы XX века»⁵⁵. На самом деле, с момента появления первых ценных бумаг теоретическое обоснование их циркуляции привлекло внимание многих практиков и ученых. Например, начало применения теории вероятности к фондовому анализу обычно относят к работам Л. Башелье 1900 года⁵⁶, где предложено рассматривать динамику акций на парижском рынке как случайный процесс.

В 90-е годы ходила немного грустная и слегка циничная поговорка, что фондовый аналитик – это трейдер, которому не повезло. Довольно часто, – уверяют нас кадровики, – финансовые аналитики становятся трейдерами и, наоборот, трейдеры переходят в «лагерь» финансовых аналитиков⁵⁷. В тесном смысле слова фондовый аналитик – специалист, подготовленный на уровне международных требований для системной аналитической работы по оценке и прогнозированию финансового положения организации, состояния фондового рынка, анализу социально-экономических и демографических явлений на муниципальном, региональном и федеральном уровнях. Для рынка ценных бумаг существует определение, что финансовый аналитик – это специалист по определенному сектору рынка, в обязанности которого входит исследование компаний эмитентов и выработка рекомендаций на покупку, продажу или удержание акций⁵⁸.

К концу 90-х годов в обыденном сознании сложился примерно такой портрет аналитика. «Обычно аналитик привязан к какому-то одному сектору рынка, глубоко «копает» определенную сферу (газ, нефть, строительство и др.), на основе своих исследований составляет отчеты и делает прогнозы. Специалисты проводят фундаментальный анализ рынка – исследуют деятельность компаний, уровень их дохода и прибыли (все необходимые цифры можно найти в отчетах, которые ежеквартально предоставляют брокерам сами фирмы). Аналитики сравнивают компании, работающие в одном секторе, а затем выделяют из них самые надежные и перспективные»⁵⁹.

Западные квалификационные стандарты предъявляют финансовым аналитикам такие требования как высокий уровень знаний экономики в целом; знание бухгалтерского учета и финансовой отчетности; умение применить комплексный подход к анализу исследуемого объекта (как рынка в целом, так и конкретного объекта инвестирования); владение инструментами фундаментального и технического анализа рынков; понимание механизмов действия конкретного рынка⁶⁰.

На Западе существует довольно распространенная концепция численного или «квантитативного» фондового анализа⁶¹ (в дополнение к фундаментальному и техническому анализу), и некоторые ее сторонники утверждают, что лучшие специалисты получили математическое или естественнонаучное образование. Аналитикам, действительно, важна математическая постановка задачи, которая начинается с модели процессов на фондовом рынке. Хотя модель всегда огрубляет действительность, без модели нельзя применять математические методы.

С другой стороны, кажется самоочевидным, что фондовый аналитик должен уметь «анализировать экономику в целом, так как макроэкономическая среда оказывает самое непосредственное влияние на деятельность компаний, состояние определенной отрасли, особенность деятельности той или иной компании на рынке». В самом деле, аналитик должен, например, хорошо разбираться в вопросах изменений процентных ставок и колебаний уровня инфляции и понимать механизм их влияния на поведение инвесторов и эмитентов.

Говоря о «профессиональном багаже» хороших финансовых аналитиков, Дамант выделял следующие основные элементы: определенный уровень знаний экономики в целом; очень хорошие знания в области бухгалтерского учета и финансовой отчетности и опыт работы с определенными отраслями промышленности; умение осуществить особенно детальное исследование состояния того объекта, в который предполагается осуществить инвестиции (для небиржевых активов), то есть владение основами оценочной деятельности, а для рынков с котируемыми активами – теории рынков (с «теми изменениями, которые произошли в ней за последние 40 лет»); понимание, «как действует тот или иной рынок, какова его эффективность, взаимосвязь рисков и прибыльности и каковы возможности их взаимообмена»⁶².

Когда речь идет о том, чем на практике занимаются фондовые аналитики, обычно⁶³ упоминаются следующие задачи: сбор отраслевой, юридической и экономической информации; анализ и изучение хозяйственной деятельности компании, всей доступной финансовой информации; прогнозирование возможных экономических внешних условий и вероятных доходов и расходов в будущем, оценка и анализ уровня возможных финансовых рисков в зависимости от возможных принятых решений; подготовка рекомендаций как в отношении сделок, так и в отношении временных периодов инвестирования.

С функциональной стороны принято выделять⁶⁴ такие формы прогнозирование, как прогнозирование тенденций или трендов; распознавание образов или паттернов; стратегический форсайт; футурология, понимаемая как совокупность теоретических концепций, методов и навыков объективизации экспертных оценок (форсайта); стратегическое прогнозирование или анализ экстраполяций; сценарное планирование – дорогостоящий метод, применяемый крупнейшими монополиями или государственными институтами для рассмотрения всех возможных сценариев планирования; ретрополяция, когда задаются характеристики момента будущего и анализируются возможные пути его достижения; откровенно отдающие шарлатанством и финансовой и исследовательской недобросовестностью, интуитивное прогнозирование, «творческое моделирование» и «суперпрогнозирование» и другие.

Важно понимать, что фондовый анализ с организационно – институциональной точки зрения – довольно затратная вещь при том, что, как правило, сам по себе он не генерирует денежного потока. Очень немного институций фондового анализа в состоянии окупить себя за счет подписки или рекламы, хотя такие примеры на Западе есть. Отдельной строкой идут гонорары за индивидуальные консультации или публикации, но они, как правило, носят случайный, а не системный характер, и их частота сильно зависит от рыночной конъюнктуры. Это не может не порождать определенные сложности. Так, еще в 90-е годы ХХ века М. Болдырев в прямой полемике с нашим тезисом о необходимости повышения добросовестности исследований в области прикладного фондового анализа⁶⁵, эксплицитно признавал основным критерием оценки применения математических методов в расчетах на рынке ценных бумаг стоимость исследования, оставляя вне обсуждения все основные сущностные и содержательные вопросы⁶⁶.

Строгое доказательство потенциальной прибыльности фондового анализа для инвесторов даже для эффективного рынка, где действует «эдипов эффект» (возможность для всех инвесторов сделать прогноз уменьшает прибыльность прогноза), дает лауреат Нобелевской премии Шарп⁶⁷, отмечая, что проведение фондового анализа стоит денег, и приведенная стоимость финансовых активов включает в себя издержки на проведение фондового анализа, причем постоянная составляющая издержек достаточно велика. Именно в силу того, что отношение постоянной составляющей издержек анализа к финансовым активам у разных игроков разное, фондовый анализ может обеспечивать относительную прибыль. Один крупный иностранный инвестор (между прочим, профессор по эконометрике) в беседах с автором этой книги говорил: «на аналитиках нельзя экономить».

Безусловно, необходимо учитывать стоимость решения проблемы анализа и прогноза. В этой связи проблема видится в том, что аналитики в очень многих компаниях слабо влияют на бюджетное планирование, то есть от них не зависит, сколько средств будет выделено на использование в рамках фондового анализа, особенно актуально это выглядит в современных условиях резкого роста потребностей вычислительной мощности для решения задач, именуемых Big Data.

Резкое расширение вычислительных возможностей человечества позволило ИИ централизованно обрабатывать огромные массивы данных. Юваль Ной Харари полагал, что «с ним централизованные системы действуют гораздо эффективнее распределенных, потому что машинное обучение работает тем лучше, чем больше данных анализирует. Если вы соберете все сведения о миллиарде человек в одной базе данных, не заботясь о приватности, то путем машинного обучения создадите гораздо более эффективные алгоритмы по сравнению с теми, которые хранят в базе только часть сведений о миллионе человек, соблюдая требования защиты персональных данных»⁶⁸.

Еще в 90-х годах прошлого века мы попытались дать эмпирическое обоснование этому⁶⁹. Качество обработки информации аналитиками различно. Кстати, это ведет к усилению значения статистических методов редукции информации, с одной стороны, а, с другой, накладывает на фондовых аналитиков задачу постоянного поиска баланса между получением все более точных данных (с существенно более быстрым ростом издержек) и принятием решений на основании существенно неполной информации, что, в свою очередь, требует исключительно высокой квалификации от фондовых аналитиков, когда анализ, в известной степени, перестает быть наукой (в узком смысле) и становится искусством выбора корректных моделей.

Интересно, что проблематика расходов на фондовый анализ тесно связана с проблематикой криптографии⁷⁰, обсуждающей стоимость дешифровки, причем в фондовом анализе отсутствуют даже подходы к нерешенным проблемам нижней оценки сложности задачи. При этом никто не отменял требований уменьшить расходы, связанные с подготовкой квалифицированных финансовых игроков и аналитиков.

Вопросы для обсуждения

Почему анализ ценных бумаг и анализ активности компаний-эмитентов – это два разных вида деятельности?

За счет чего наличие в штате инвестиционной компании отдела фондового анализа может обеспечить конкурентные преимущества?

Почему на аналитиках нельзя экономить?

Фондовый анализ как теоретическая система

Всё своё состояние он завещал специальному фонду, в обязанности которого входило создание и дальнейшее финансирование Нижгородского Университета. Однако г-н Профит поставил то непременное условие, что при университете будет открыт философский факультет: он любил философию и считал себя последователем Шопенгауэра. Мэр Нижгорода г-н Осламбек Суркис выполнил все условия, и Университет был торжественно открыт. Однако через пару лет выяснилось, что выпускники философского факультета не могут найти работы по специальности, так что факультет оказался под угрозой закрытия из-за нехватки абитуриентов. Это вызвало волнения как в самом Университете, так и вокруг него.

М. Харитонов

Как теоретический комплекс фондовый анализ по своей природе является междисциплинарной областью знаний, развиваясь по трём основным, тесно увязанным друг с другом направлениям.

Теория фондовых систем и моделей разрабатывает методологию анализа фондового рынка, его моделирования и последующего прогнозирования. Это с неизбежностью порождает проблемы корректного (или некорректного) отражения структуры и функционирования рынка в моделях, что требует разрешения вопросов классификации фондовых математических моделей и методов их построения. Дать описательную модель – не значит решить задачу прогноза, даже в рамках теории вероятностей.

В силу особенностей финансирования и организации научных исследований большую роль играют исследования практических проблем государственного регулирования фондовых рынков, соотношения и взаимного согласования различных стимулов и воздействий в функционировании фондового рынка; вопросы поведения индивидуальных и корпоративных инвесторов, эмитентов, профессиональных участников и регуляторов.

Теория фондовых систем и моделей опирается, с одной стороны, на политическую экономию, а с другой – на общую теорию систем, а также на теорию принятия решений, социальную психологию, социологию, теорию регулирования рынков и институциональную теорию.

Теория рыночной информации рассматривает фондовый рынок как информационную систему. Она изучает потоки информации, циркулирующие вокруг и внутри рынка, понимаемые как коммуникации между его элементами и подсистемами. Критическую роль тут играют характеристики информационных каналов и передаваемых по ним сообщений и сигналов; экономические индексы и измерения и вообще знаковые (семиотические и семантические) системы на фондовом рынке.

В прикладном аспекте теория рыночной информации включает разработку рыночных индексов, комплексов показателей и правил их расчёта; процессы принятия решений и обработки данных в информационных (торговых) системах на всех его уровнях и вопросы наилучшей организации этих процессов. Здесь фондовый анализ тесно соприкасается с теорией информации, кибернетикой и теорией передачи сигналов (например, в части интеграла Шэннона).

Существует долгая и сложная дискуссия о симметричности информации на рынках. Отец индекса Доу-Джонса Джон Доу полагал, что «рынок знает всё», но он имел в виду всю совокупность рыночных игроков, тогда как важным становится распределение информации среди них. Рассказывают⁷¹, что, когда в 30-е годы ХХ века в руки молодых советских военных разведчиков попал Полевой устав японской императорской армии они долго веселились, когда прочли статью, гласившую, что «каждый вышестоящий начальник умнее нижестоящего по служебному положению». На самом деле, тут была ошибка в переводе с японского, речь шла о том, что каждый начальник информированнее подчиненных и принимает решения на основе большего объема информации.

Основоположник теории рациональных ожиданий Дж. Мут задавался вопросом: «почему ни одно правило, ни одна формула или математическая модель не могли успешно прогнозировать движение цен на финансовых рынках, т. е. описывать процесс, напоминающий случайные блуждания, на который накладывается эффект шума?» Он видел ответ в том, что «вся имеющаяся информация, которая способна увеличить точность ценовых прогнозов, очень быстро превращается в текущие решения спекулянтов, поэтому их предвидения являются рациональными»⁷².

Американский экономист Роберт Лукас, получивший в 1995 году Нобелевскую премию по экономике, в том числе и «за развитие и изменение гипотезы рациональных ожиданий», предостерегал против своего рода рекурсии – попыток предсказания последствий экономических решений на основе моделей, построенных на взаимоотношениях прошлых показателей. Сами параметры подобных моделей неизбежно будут меняться в ходе исследования: «Принимая во внимание, что структура эконометрической модели заключается в правилах оптимальных решений экономических агентов, и что правила оптимальных решений систематически меняются при изменениях структуры временных рядов, важных для лица, принимающего решения, следует то, что любые изменения политики будут систематически изменять саму структуру эконометрических моделей»⁷³.

Тут важны выводы из теории передачи сигналов – при высоком уровне шумов в канале связи и низкой избирательности приемников прием сообщения большим количеством аппаратов одновременно увеличивает шансы воссоздания оригинала сообщения, ведь, кроме шумов в канале связи, существуют собственные шумы приемника, причем в каждом аппарате они искажают разные фрагменты сообщения⁷⁴.

Важно и то, что качество обработки рыночной информации разными аналитиками различно. Это, между прочим, ведет к усилению значения статистических методов редукции информации, с одной стороны, а с другой – накладывает на фондовых аналитиков задачу постоянного поиска баланса между получением все более точных данных (с существенно более быстрым ростом издержек) и принятием решений на основании существенно неполной информации, что, в свою очередь, требует исключительно высокой квалификации от фондовых аналитиков, когда, говоря словами Кейнса, анализ в известной степени перестает быть наукой (в узком смысле) и становится ремеслом или даже искусством выбора корректных моделей. Кстати, эта задача в общем виде неразрешима в силу того, что сводится к неоптимизируемым задачам исследования операций.

Именно поэтому в современных условиях особое значение приобретает разработка методов работы с большими массивами данных (Big data). Здесь важным становится то, что практически применяемые концепции предполагают отказ от двух традиционно важнейших фундаментальных требований, предъявляемых к данным – однородности, предполагающей, чтобы все объекты исследования описывались идентичным или, по меньшей мере, сходным набором характеристик; и полноты.

Теория управляющих (торговых) систем направлена на комплексное изучение и совершенствование системы прогнозирования, планирования и принятия решений на фондовом рынке, как отдельными инвесторами и эмитентами, профессиональными участниками фондового рынка, органами регулирования, так и самой системой в целом, а, в конечном счете, – на их оптимальное функционирование.

В ее рамках особое внимание уделяется проблемам планирования инвестиционной политики, трейдинга и брокерской деятельности; методологии, технологии и организации функций управления; использованию комплексных математических моделей и других научных методов в практике трейдинга; разработке внутренне согласованного комплекса экономических, административных (например, бэк-офис), правовых и других стимулов и норм управления; построению организационных структур органов принятия решений и управления; изучению и учету человеческих факторов (социально-психологических и т. п.) в процессах принятия решений на фондовом рынке; взаимодействию человека и методов искусственного интеллекта в автоматизированных торговых системах; проблемам проектирования и внедрения таких систем в целом. В отношении первых торговых систем В. Черкашенко отмечал: «Большинство из них позволяют запрограммировать правила принятия решения для автоматической расстановки ордеров. Но сами правила должен задать пользователь! Труд составить такие правила автоматически на себя берут механические торговые системы, но большинство из них на поверку оказываются несостоятельными» ⁷⁵.

На наш взгляд, торговые системы должны рассматриваться не как «пристройка» для обработки данных к тем или иным органам управления, а как сама система управления, включая и человека, основанная на комплексном применении экономико-математических методов и моделей, современной информационно – вычислительной техники, с соответствующей технологией и организацией её работы. Однако регулирующий фондовый рынок Банк России считает, что в силу «общемирового тренда роботизации требуют рассмотрения вопросы адаптации регулирования для тех случаев, в которых функция специалиста финансового рынка осуществляется не работником, а программой»⁷⁶.

Важно понимать, что для фондового анализа недостаточно понимание механизмов работы элементов фондового рынка. Иногда это свойство систем называют «эмерджентность»: «целое отличается от суммы составляющих его частей, потому что главное – это то, как протекает взаимодействие между частями»⁷⁷. Советская школа статистического анализа обосновывала так называемый «принцип существенной многомерности». Он состоит в том, что для задач классификации, распознавания образов или искусственного интеллекта может возникнуть ситуация, когда ни один классифицирующий признак не обеспечивает достаточную классифицирующую функцию, и только существенно нелинейная их комбинация дает возможность провести таксономию.

Известный эконометрист Великобритании Дэвид Хендри, опираясь на позитивистскую методологию, писал: «Наука – это общественный процесс. Она использует систему концепций, называемых теориями, с целью интерпретации и унификации результатов наблюдений, называемых данными. В свою очередь, данные используются для проверки или «тестирования» гипотез. Создание теории может быть индуктивным, но ее доказательство и проверка являются дедуктивными, хотя в некотором строгом смысле процесс тестирования будет включать в себя статистические выводы»⁷⁸.

Знаменитый философ и логик Рудольф Карнап подчеркивает в этой связи, что если в дедуктивном умозаключении, если посылки правильные и нет логических ошибок, то и вывод будет правильным, то для индуктивной логики, «даже если посылки предполагаются истинными и вывод является правильным индуктивным умозаключением, результат может оказаться ложным. Самое большее, что мы можем сказать, это то, что по отношению к данным посылкам заключение имеет некоторую степень вероятности. Индуктивная логика говорит нам о том, как вычислить значение этой вероятности»⁷⁹.

Х. Джеффрис категорически отвергал⁸⁰ попытки подменять индукцию скрытой дедукцией. Но к XXI веку сама природа рациональности европейской и американской науки видоизменилась. Бывшая краеугольным камнем новоевропейской рациональности концепция сомнения⁸¹ стала терять свое значение. В фондовом анализе эта тенденция намечалась еще в начале ХХ века. «Известно, – пишет Г. Рузавин, – что в истории методологии было немало попыток редукции индукции к дедукции, чтобы обосновать приемлемость индуктивных умозаключений. Такие попытки шли именно в русле обоснования, или скорее, оправдания индукции как законного способа рассуждений. В этих целях чаще всего обращались к так называемому индуктивно дедуктивному силлогизму, в котором общей посылкой служило утверждение о свойствах некоторой области явлений и даже о единообразии мира в целом. Меньшая же посылка содержала информацию о наблюдаемых явлениях и их свойствах. Таким способом общее свойство или закономерность оправдывали применимость индуктивного заключения к ненаблюдавшимся явлениям или будущим событиям⁸². Именно на подобной философии строятся очень многие ошибочные фондовые модели.

Фактически в современном прикладном фондовом анализе не существует понятия «корпуса знания», когда определённые факты и концепции встраиваются в целостную совокупность, в организованный ансамбль, со своими гипотезами, теориями, правилами доказательств и так далее, и только как элемент этого интегрального целого имеют смысл. Даже более-менее добросовестные попытки⁸³ создать такой компендиум для рынка ценных бумаг, сами по себе лучше всего иллюстрируют отсутствие целостности и внутренней логики в научном обосновании фондового анализа. Между тем, науки, как писал знаменитый советский философ П. В. Копнин, – «никогда не конструируются из кусочков знания, взятых из разных систем. Они возникают в ходе внутреннего развития какой-то системы теоретического знания, на основе вновь открытых фундаментальных закономерностей, служащих основой нового метода познания»⁸⁴.

Фондовый анализ оказался на полпути между математическим и эмпирическим знанием, и его развитие стимулируется конкретными практическими проблемами едва ли не больше, чем проблемами теоретическими. Это плохо (и данная книга написана в попытке исправить ситуацию). С другой стороны, Фейерабенд предупреждает, что «условие совместимости (consistency), согласно которому новые гипотезы логически должны быть согласованы с ранее признанными теориями, неразумно, поскольку оно сохраняет более старую, а не лучшую теорию. Гипотезы, противоречащие подтвержденным теориям, доставляют нам свидетельства, которые не могут быть получены никаким другим способом»⁸⁵.

Вообще говоря, ценность любых логически последовательных теорий состоит в том, что они способствуют продуктивной и корректной научной деятельности. Наличие ограничений увеличивает вероятность отказа от теории, и, следовательно, если она подтверждается, усиливается ее «достоверность». Для фондового анализа создание тестов на ошибочность концепций является в наши дни предельно критически важной задачей. Несмотря на то, что объективность и потенциальная опровергаемость данных имеют для любой науки решающее значение, на практике наблюдения и выборка зависят от выбранной заранее теории.

Вопросы для обсуждения

Как соотносятся логическое и эмпирическое знание в фондовом анализе?

В чем состоят различия между информационным и модельным подходами к фондовому анализу?

Почему нужен системный подход к фондовому анализу?