Метка: инвестиции

  • акции Nike (NKE) упали с $74 до $44. Оказывается модель хлам

    акции Nike (NKE) упали с $74 до $44. Оказывается модель хлам

    Полгода назад я выкладывал здесь разбор акции Nike. Оценил, что по-хорошему акция стоит $77, набрал позицию по $56 и был в общем-то доволен собой. Пост до сих пор на месте, цифры никуда не делись.

    Какое-то время рынок даже соглашался. Мои акции NKE доехали до $74 — плюс 31% к моему входу. Сидишь с тремя тысячами бумажной прибыли, смотришь, как идея разворачивается ровно по сценарию, и потихоньку начинаешь себе нравиться. Полгода в стокпикинге после десяти лет индексов — и уже +31% на первой серьёзной идее. Тут кто угодно поверит в собственную гениальность.

    А потом акция уехала в $44.

    история цены NKE 2026 год

    Я перебрал модель с нуля. Другой фреймворк, честные допущения, выручка по сегментам, живой working capital. Fair value вышел $38.

    Не $77. И даже рядом с $77 не лежал. Тридцать восемь.

    Сейчас Nike крутится около $43. У меня на руках 173 акции по средней $56.13 — примерно $2 100 бумажного минуса, или -24% по позиции. У этой ошибки есть ценник, и я вижу его каждый день, когда открываю портфель.

    Nike в моем портфеле

    Ниже — пять конкретных мест, из которых собралась разница в $43. Это внезапное озарение и не мышление задним умом: все пять ошибок уже торчали в модели тогда, в момент первого анализа. Я просто не знал, куда смотреть.

    Пока мы не углубились в разбор — хороший момент, чтобы подписаться 🙂

    Что показывала старая модель

    Тезис был прост, как палка. У Nike проблемы — все про это в курсе. Провалившаяся DTC-стратегия, уставшая продуктовая линейка, новый CEO. Зато бренд легенда, свободный денежный поток здоровый, а развороты такого масштаба исторически обычно со временем работают.

    Дальше я сделал самое простое, что можно сделать: модель роста FCF. Стартуем консервативно, 5.5% пока разворот только собирается, потом 10% на восстановлении, потом спокойно садимся на 2.5% терминального роста. WACC 9%. На выходе — $77 за акцию. При цене $55-56 это 30% margin of safety. Смотрим цены на рынке, покупаем. Классика, по учебнику.

    Но реальность оказалась чуть сложнее, чем моя простая модель. Ну чтож, надо разбираться.

    Акции nike упали на 40% с максимума 2026 года

    Ошибка №1: маржа восстановилась сама и сразу

    Что было в модели. Ровная net margin 10% начиная с первого же года. Без переходного периода, без сжатия на смене CEO, без затрат на разворот DTC, без списания четырёх миллиардов залежавшихся запасов.

    Что происходило в реальности. Net margin на момент анализа была около 7% и уехала потом к 4.8%. Я специально пересмотрел аналоги — что случается с маржой, когда в большую потребительскую компанию заходит новый CEO с мандатом на разворот:

    • Lululemon в 2013-м: минус 740 базисных пунктов операционной маржи за три года
    • Gap: минус 710 bps в год перехода
    • Under Armour: минус 970 bps с 2022-го
    EBIT маржа Nike

    К чему это привело. Денежный поток первого года у меня был завышен процентов на 60-80%. $4.7 млрд по модели против $2.8 млрд, которые Nike реально заработал.

    Урок не хитрый, но дорогой. Если компания сидит в марже на дне — разворот, смена CEO, тарифный шок, реструктуризация, всё вместе, — модель обязана стартовать с текущего уровня и честно показывать траекторию выхода. Телепортация со дна сразу на плато не бывает ни в жизни, ни в отчётности.

    Ошибка №2: working capital как будто его нет

    Что было в модели. ΔNWC = 0 на все восемь лет проекции. Ровным счётом ноль.

    Что в реальности. Любой физический бизнес с реальными запасами и дебиторкой кэш в рост всё-таки пожирает. У Nike одиннадцатилетний средний NWC на уровне 1% от выручки. При проектируемой выручке $46-65 млрд это $500 млн-$1 млрд в год, просто запаркованных в оборотке.

    Такое нужно переделать.

    Прогноз изменения оборотного капитала Nike

    К чему это привело. За восемь лет набегает $6-7 млрд кумулятивного денежного потока, которого в жизни нет. В пересчёте на акцию — $4-5 приведённой стоимости, которые я сам себе нарисовал.

    Урок простой: NWC = 0 можно ставить только там, где оборотный капитал отрицательный — Amazon, подписочный SaaS и тому подобные модели «клиент платит вперёд». Для потребки, промки и ритейла оборотку надо моделировать всегда. Без исключений.

    Ошибка №3: единая ставка роста вместо сегментов

    Что было в модели. Консолидированный рост выручки с пиком 10%, привязанным к историческим максимумам Nike.

    Что в реальности. Медианный рост Nike за 15 лет — 6.0%. 10-летний CAGR — 4.2%. Плюс конкуренция, которая за эти годы стала совсем другой:

    • Hoka, On Running и New Balance выкупили культурный момент в беге и лайфстайле. Не долю рынка, а именно культурный момент — то, что носят и обсуждают
    • Доля Nike на рынке спортивной обуви просела с 15.2% до 14.1%

    Как только я разложил выручку по сегментам, картинка развалилась. Северная Америка (42% выручки) — по-честному 6%. Китай (13%) — да, в пике можно 15%, но там в затылок дышат Anta и Li Ning, и это уже не циклика, а структурный процесс. EMEA — потолок 8%. Converse — вниз.

    Прогноз выручки по регионам Nike

    На выходе консолидированный пик получился 6.6%, а не 10%. Терминальная выручка — $64.8 млрд вместо $75.7 млрд, которые я рисовал.

    Прогноз выручки NKE

    Ошибка №4: снижающийся CapEx при растущей выручке

    Что было в модели. Я честно взял последние антикризисные цифры Nike по капексу и продлил тренд: с $919 млн уезжаем к $482 млн к восьмому году.

    В чём подвох. Нельзя нарастить выручку с $46 млрд до $76 млрд, тратя при этом $482 млн на инфраструктуру. Это 0.6% от выручки. Исторический минимум капекса у Nike с 2003 года — $430 млн, и тогда компания была втрое меньше нынешней.

    К тому же новый CEO Hill публично заходит под «elevated retail presentation» — премиальный ретейл, фирменные магазины, новая презентация продукта. Пилоты в Пекине и Шанхае уже показывают лучший трафик и рост сопоставимых продаж. Всё это, спойлер, стоит денег.

    Изменения в прогноз капитальных затрат NKE

    В новой модели капекс у меня стоит на $1.3 млрд — нормальная историческая рамка 2016-2019 годов. Где Nike жил до ковида и где, судя по стратегии, жить собирается дальше.

    Ошибка №5: не тот фреймворк в принципе

    Что было. FCFE-модель — Free Cash Flow to Equity. Стартуешь от net income, и в этой точке у тебя уже перемешан операционный результат, налоговая стратегия, процентные расходы и всякие разовые статьи.

    Почему это важно. В FCFE допущения как бы прячутся внутри агрегатов. Working capital — просто ещё одна строчка внутри уже замешанной формулы. На неё легко не посмотреть. Я и не посмотрел.

    Что я сделал. Переехал на FCFF — Free Cash Flow to the Firm. Во FCFF каждая деталь лежит отдельно и на виду:

    • EBIT margin — своя строка
    • Налоговая ставка — своя переменная
    • D&A, CapEx и NWC — каждый сам по себе

    После этого переделал на FCFF все модели в портфеле. Две из пяти позиций вылезли с серьёзной переоценкой. LULU, например, уехала с $283 до $192 fair value. Это отдельная история, к ней ещё вернёмся.

    Где мы сейчас

    173 акции, средняя $56.13. Текущая цена около $43. Fair value по новой модели $38. Бумажный минус — около $2 100, или -24% по позиции.

    Держу — но уже не «потому что бренд легендарный», а с конкретным чек-листом:

    • Выручка в Северной Америке должна оставаться положительной
    • Gross margin — выше 38%
    • Перелом по EBIT margin должен проявиться к Q2 FY2027
    • По Китаю — хотя бы стабилизация, без дальнейшего сползания

    Ближайший чекпоинт — Q1 FY2027 в конце июня. Если один из пунктов ломается, разговор будет уже другой.

    Вывод, который стоит $43 за акцию

    Margin of safety тогда был иллюзией. Не потому что я ошибся в прогнозе, а потому что половина допущений у меня в модели физически отсутствовала. Разница между fair value $82 и $38 — это не разница во взглядах на Nike. Это разница в строгости того, как ты собираешь модель.

    Результат понятный, его видно в моем портфеле. Весь этот блог и текущий эксперимент призван показать и подсветить ошибки, которые я допускаю. Честно и без подгонки результатов.

    Это, пожалуй, главный урок. Большинство людей думает, что DCF проигрывает там, где ты не угадал рост или ставку дисконтирования. По факту проигрывает там, где ты не учел допущения. Модель отражает то, что ты в нее закладываешь. Закладывать нужно с умом 🙂

    Не является инвестиционной рекомендацией. Думайте своей головой.

    Не дайте FOMO вас сожрать.

    P.S. Если честно, я все еще не могу определиться с местоположением блога. Я закрыл русско-язычный substack и переехал сюда. Но активность оставляет желать лучшего. Сток-пикинг, особенно зарубежных акций, не будоражит российского читателя. Поэтому параллельно я развиваю уже англоязычный substack. Если вам удобно и интересно — буду признателен за поддержку.

  • Распродажа в SaaS — есть ли варианты для покупок

    Распродажа в SaaS — есть ли варианты для покупок

    ИИ уничтожит весь SaaS (Software as a Service) рынок. Глобальные игроки, любимчики private-equity и рынка в целом, asset-light high-margin бизнесы — попали под раздачу последней главной истории. Пока мы ждали, что вот-вот лопнет ИИ пузырь он берет и топит то, что еще вчера казалось идеальным и непотопляемым бизнесом с P/E 60. Разберемся, как инвесторы, стоит ли вставать против распродажи и инвестировать в SaaS сейчас или все действительно плохо и риск не оправдан.

    Я говорю про Salesforce, Atlassian (Jira и Confluence), Intuit, ServiceNow, Adobe, HubSpot, SAP, monday.com, Wix, Workday, Unity, Crowdstrike, Cloudflare и им подобные. Все эти компании потеряли от 40 до 20% своей стоимости начиная с начала года, когда наступил так называемый SaaSpocalypse.

    КомпанияP/E Ratio
    1 января 2026
    P/E Ratio СегодняИзменение
    monday.com122.334.4-72%
    ServiceNow90.663.8-30%
    Workday89.657.9-35%
    Wix.com71.327.8-61%
    Intuit43.326.1-40%
    SAP3628.5-21%
    Microsoft34.624.9-28%
    Salesforce31.124.7-21%
    Adobe20.115.5-23%

    Нарратив звучит следующим образом.

    ИИ-модели достигли такого уровня развития, что любой желающий может создать себе инструмент, который подойдет лично под его задачи и задачи его бизнеса за копейки, не платя при этом за лицензии глобальных поставщиков.

    В умах инвесторов эта идея звучит довольно убедительно. Индексы, отслеживающие софт падают сильнее общего рынка. Распродажа, хоть и выглядит локальной, но на самом деле затрагивает также банки и private-equity.

    сравнение индекса S&P1500 Software против Nasdaq Composite - распродажа SaaS

    Я настроен чуть более скептически. Но, пройдемся по основным причинам, почему это может происходить.

    Инвесторы фиксируют прибыль своих SaaS инвестиций

    SaaS опережал основной рынок последние 10 лет без особых проблем. Asset-light модель, когда у тебя из активов только офисное здание, серверы и ноутбуки была (и пока остается) прекрасной. Если противопоставить эту модель, например, нефтяным компаниям, которым нужно вкладывать миллиарды долларов в реальное железо (бурение, системы сбора, заводы, транспорт) и все для того, чтобы продавать сырьевой товар — сразу будет понятно, почему SaaS всегда был более привлекателен для инвесторов. Маржа SaaS компаний могла спокойно болтаться в районе 80%, в то время как нефтяники довольствовались 10-25%.

    SaaS постоянно рос, по мере того, как больше и больше компаний внедряли удобные решения, повышающие производительность умственного труда и прозрачность бизнеса.

    После того, как решение внедрено — перейти на другое было сложно, т.к. любая платформа типа SAP приносит с собой не только свою собственную базу данных, но и бизнес-процессы, которые позволяют компаниям извлекать максимальную ценность.

    Перестроившись и вложив огромные деньги один раз, мало кто захочет проходить через такой же процесс еще раз. Это давало SaaS компаниям огромный рычаг для постоянного повышения цен. Switching cost был слишком высоким. И на регулярное повышение цен большинство пользователей реагировало крайне терпеливо.

    С появлением ИИ моделей последнего поколения — Claude Opus 5.6, OpenAI GPT-5.3, Google Gemini 3.1 случился и новый виток развития агентских надстроек — Claude Cowork и Code, OpenAI Codex, Google Antigravity. И их возможности впечатляют. Об этом можно, и наверное, нужно будет написать отдельно. Но я так понимаю, что именно эта смена парадигмы и пошатнула уверенность в том, что SaaS продолжит расти.

    Началась фиксация прибыли.

    S&P 500 software only потерял всю доходность SaaS инвестиций за 10 лет

    Ничего не будоражит мое сознание сильнее, чем хорошие скидки, особенно на такие прекрасные премиальные активы, как SaaS, которые я в силу своей инвестиционной молодости не смог купить, когда они еще были на старте.

    Но сначала разберемся, насколько реален риск того, что ИИ уничтожит SaaS, какие компании находятся под самой большой угрозой, а какие могут через несколько кварталов отскочить.

    Экономический ров (moat) SaaS компаний

    В фундаментальном анализе любой инвестиции сверхдоходность компании, как правило, можно объяснить именно наличием экономического рва или moat по-западному. Любая сверхдоходность привлекает конкурентов. Отсутствие конкурентов или их слабость говорит о том, что у компании есть долгосрочное преимущество перед всеми остальными.

    Для SaaS компаний можно выделить 4 основных экономических рва:

    1. Switching costs (издержки перехода на новый продукт)
    2. Сложность продукта
    3. Сетевой эффект
    4. Бренд и репутация

    Наша задача оценить как ИИ может повлиять на каждый из них.

    Switching costs

    Про это мы немного говорили выше. Интегрировав тот или иной продукт в свой бизнес, понеся расходы, переключаться на новый, даже более удобный — уже не хочется. Инвесторы не поймут двойных затрат, а выгоды обосновать сложно.

    Считается, что ИИ сделает процесс миграции гораздо проще и дешевле.

    Моя оценка: скорее всего это правда. Работа с крупными и сложными продуктами сопровождается специальными системными интеграторами. Это специалисты по внедрению софта и его связью с другими уже установленными решениями. Услуги дорогие, но в большей своей части связаны исключительно с программированием. А раз программирование, как продукт, станет дешевле и быстрее, то и переход на другой продукт станет дешевле.

    Сложность продукта

    Enterprise софт сложен. Это факт. Мало его внедрить, нужно обучить сотрудников на нем работать. И после того, как обучение завершено и софт несколько лет эксплуатируется — переобучить на новый продукт сложно.

    Считается, что ИИ решит проблему сложности софта за счет Headless GUI — то есть убрав необходимость работать напрямую с интерфейсом программы.

    Все кнопки будет нажимать сам ИИ, который прекрасно владеет любым софтом. Более того, кнопок никаких не будет. ИИ будет работать напрямую с API. Запросы можно будет подавать естественным языком.

    Моя оценка: правда, но в перспективе 3-5 лет минимум. Хотя, конечно, темп прогресса ИИ такой, что и 1-2 года, тоже вполне возможный горизонт.

    Уже сегодня Claude Code может без особых проблем исполнять команды против баз данных, пользоваться интерфейсами сайтов. Пока не быстро и с существенными затратами токенов. Где есть открытый API — может подключаться напрямую и делает это превосходно. Где открытого API нет, может потребоваться время на его reverse-engineering. Но все решаемо.

    Считается, что ИИ делает работу каждого отдельного работника в 10 раз эффективнее.

    Моя оценка: однозначная правда. Это укладывается в нарратив программирования. Один продвинутый программист может писать и одновременно тестировать в десятки раз больше кода.

    SaaS компании оцениваются по ARR — Annual Recurring Revenue, показатель, который сейчас прямо завязан на количество проданных лицензий.

    Соответственно, если вы можете заменить десять специалистов на одного, вооруженного ИИ агентом, то и лицензий на софт вам понадобится в 10 раз меньше. Меньше лицензий — меньше выручки. Обозначим этот феномен как Сжатие выручки.

    Сетевой эффект

    Сетевой эффект — это когда что-то ставится лучше, чем больше у этого пользователей. Например, социальные сети. Но и софтом этот эффект тоже работает. Например, есть отраслевой стандарт. Если вам присылают векторное изображение на печать — оно должно быть в определенном формате. Если над проектом работают несколько команд и компаний — будет лучше, если они будут использовать один и тот же софт. Если есть единая база данных — чем больше пользователей ее наполняют, тем ценнее она становится.

    Считается, что сетевой эффект для SaaS самый широкий из рвов. И об одной из вариаций этого рва я подумаю чуть ниже. Поэтому сейчас пока оставим его как один из рвов, на который ИИ пока не в состоянии организовать какую-то серьезную атаку.

    Бренд и репутация

    В SaaS бренд имеет тот же вес, что и в традиционном бизнесе. Бренд означает, что над продуктом работала команда высокоспециализированных экспертов, которые понимают бизнес, для которого строят решения.

    Считается, что ИИ уничтожит все бренды, потому что ИИ все равно под каким лейблом использовать инструменты, главное — чтобы они работали.

    Моя оценка: сомнительно. По крайней мере в ближайшей перспективе. ИИ, в его текущей реализации — это черный ящик. А так как пользуется ИИ все еще человек — для человека вопрос доверия остается решающим.

    ИИ может на лету писать собственные функции под задачи пользователя. Но результат выполнения — нужно проверять. А если ИИ обращается к уже существующему софту, то человек его направит его по маршруту, который сам понимает. К софту которому доверяет.

    Фреймворк для оценки компаний

    Чтобы понять, что из распроданных компаний стоит нашего внимания и как обойтись с их фундаментальными показателями при прогнозе, попробуем следующий маневр.

    • Возьмем все 4 вариации рвов
    • Учитывая бизнес модель компании и мой прогноз о том, какой риск является реальным и какой вымышленным посмотрим как это влияет на конкретные компании
    • Поймем какие показатели стоит изменить при прогнозе будущей выручки
    • Отсортируем компании по устойчивости к ИИ-угрозе

    Какие SaaS компании лишатся своего бизнеса?

    Ниже моя версия ответа на этот вопрос.

    Табличка интерпретируется следующим образом:

    • Плюс (+) — это балл в пользу компании
    • Равенство (=) — это скорее минус или риск, которому предстоит реализоваться
    • Минус (-) — это риск, который либо уже реализовался, либо гарантировано реализуется, т.к. позиция компании слаба
    • API — это и риск и возможность, в зависимости от действий компании
    КомпанияSwitching CostsСложность /невозможно сжатие, есть API?Сетевой эффектСила бренда
    SAP+++/+?+++
    ServiceNow++/- есть API++
    Atlassian+++/-=+
    Adobe=+/-=+ ненависть
    Workday+++++/++++
    Salesforce+++/- есть API=+ ненависть
    Zendesk==/- есть API=
    Wix=
    HubSpot==
    monday.com+=

    В моем понимании, лучшая позиция у SAP. Я кстати приценивался к ним, но пока выглядит дорого. Я бы еще посмотрел. Не вижу больших возможностей для того, чтобы взрывным образом расти. Также SAP, в моем понимании, одна из немногих компаний, кому не грозит сжатие.

    Adobe сейчас у всех на слуху, но ситуация неоднозначная. У компании есть сильная экспертиза, но конвертировать ее в какие-то прорывные результаты в области ИИ пока не получается. Firefly хорош, но не лучший. Поэтому компания отправилась искать счастья в платформенной парадигме. И это уникальная ставка, которая может и сработать.

    Workday — это интересный кейс. Компания является золотым стандартом в сопровождении HR на западе. Ключевой фактор защиты — это юридические и социальные риски. Не правильно оформил сотрудника, не начислил ему пенсию или зарплату — лови проблемы. Скорее всего HR будет сложно убедить попробовать навайбкодить замену этому софту или даже вставить его в виде прокладки между сотрудником и программой.

    Atlassian с Jira, по моему пониманию не пользуется любовью среди программистов, но эти love-hate отношения, скорее всего будет сложно разорвать. Плюс сейчас Atlassian развивают себя как граф для проектов, который еще долго будет служить контекстным костылем для текущего поколения ИИ.

    Возможности роста SaaS в эпоху ИИ

    Несмотря на то, что сейчас преобладает негативный нарратив вокруг SaaS, я все же позволю себе обозначить несколько направлений, которые меня интригуют.

    Новые модели подписок

    Этот тренд уже начался. Ключевым является переход от оплаты per-seat (за пользователя) к оплате usage-based (за потребление) или outcome-based (за результат).

    Тренд пока не охватывает всю выручку, но некоторые примеры есть. Zendesk, который я негативно оценил, ввела тарифы AI-First. Salesforce ввел плату через Einstein Credits за ИИ генерацию/действия. HubSpot начал брать оплату за View-Only. Adobe использует систему Generative Credits по аналогии со всеми генерирующими ИИ. ServiceNow в модуле Now Assist тоже берет оплату за количество автоматизированных процессов, а не от того, сколько специалистов имеют к ним доступ.

    Все это замечательно, но скорее всего нас ждет следующий виток — когда весь софт будет оплачиваться именно по мере использования, а не по количеству проданных лицензий.

    Скорее всего, краткосрочно, это приведет к снижению выручки. Но глобально, мне видится так, что задача всего SaaS занять место в основании бизнес-процессов, сделать удобный API для агентов и не растерять пользователей. Это damage control, но необходимый в данной ситуации. Вернуть выручку можно будет в будущем.

    Нематериальные активы

    Нематериальные активы SaaS — это их знания и экспертиза в том бизнесе, который они помогают автоматизировать. Конечно, в этой части сложно конкурировать с самими бизнесами, потому что они себя лучше знают, но извлекать эту ценность нужно.

    Это тоже часть сетевого эффекта, о котором я писал чуть выше.

    Особняком здесь стоит Adobe. Компания является спинным мозгом целой отрасли. Многое, на чем стоит графический дизайн — было введено в мейн-стрим именно Adobe. Мало сгенерировать красивую картинку. Ее нужно отредактировать, по слоям, с различными умными инструментами. База изображений Adobe Stock позволила обучить Firefly, который можно безопасно использовать без нарушения авторских прав. Не конвертировать это в успешный бизнес в новой реальности — будет огромным провалом.

    выводы для открытого портфеля

    Интерес к SaaS не праздный. Я действительно считаю, что инвестиции в SaaS сейчас возможны. Adobe выглядит привлекательно и требует тщательной оценки. SAP дорог. ServiceNow и Workday безбожно дороги. Но если паника продолжится, то все эти компании снова окажутся в пределах досягаемости для консервативного value-инвестора, который может смотреть чуть глубже, чем преобладающий нарратив.

    Я буду следить за ситуацией. И возможно что-то из всего этого добра окажется в моем открытом портфеле. В такие моменты хочется, чтобы страх продолжал захватывать инвесторские умы. Потому что сам бизнес мне нравится.

    Еще почитать на тему инвестиций в SaaS

    Если вам интересны еще мнения — вот подборка того, что я прочитал накануне написания этого поста.

    Еще можно подписаться на меня, если еще не подписаны. В имэил-рассылке этот пост появился раньше, чем в телеграме.

    Не является инвестиционной рекомендацией. Думайте собственной головой. Проверяйте все, что читаете. Возможно это галлюцинации ИИ.

    Не дайте FOMO вас сожрать.