Появление серии материалов о российских эмитентах
Автор более десяти публикаций на платформе Smart Lab Мурад Агаев объяснил переход от традиционной аналитики к формату расследований. По его наблюдениям, стандартные обзоры финансовой отчётности перестали быть востребованными у массовой аудитории. В качестве эксперимента он использовал облачный сервис для подготовки краткого инвестиционного резюме по компании Ленэнерго за пять минут. Результат содержал все ключевые аспекты: от влияния государственного тарифного регулирования до закреплённых в уставе дивидендных положений.
Выводом стало понимание, что базовая аналитика в значительной степени автоматизирована. Внимание аудитории сместилось в сторону материалов с элементами журналистского поиска. Началом одного из наиболее заметных разборов послужило обсуждение в тематическом чате Good Ponds, насчитывающем около 15 тысяч участников. Поводом стала отчётность эмитента, в которой фигурировали нематериальные активы на сумму в 4 триллиона рублей. Эта цифра примерно соответствует рыночной капитализации Роснефти. Агаев назвал её информационной провокацией, которая побудила к дальнейшему изучению документов.
Источники информации и методика проверки
При подготовке материалов используются три категории источников. Первая — первичная документация: отчётность по стандартам МСФО или РСБУ, а также иные официальные документы эмитента. Вторая — сведения из государственных реестров, включая данные Единого государственного реестра юридических лиц. По одному из кейсов только загрузка выписок по всем дочерним структурам заняла около сорока минут. Третья группа — открытые публикации и базы данных. Автор подчеркнул, что работа с массивом из 15 документов по 15 юридическим лицам требует последовательной проверки, однако скорость обработки наращивается с каждой новой итерацией, в том числе за счёт применения средств на базе искусственного интеллекта.
Отдельно упоминается эпизод с фотографией, содержавшей элементы символики, запрещённой на территории Российской Федерации. По словам Агаева, администрация платформы Smart Lab обратилась с просьбой удалить изображение, чтобы избежать возможных правовых последствий при неблагоприятном развитии событий. Сам материал при этом остался доступен на других ресурсах автора.
Правовые риски и реакция участников рынка
Для оценки потенциальных юридических последствий Агаев изучил судебный прецедент с участием Роснефти и журналистов. Согласно тому решению, штраф для физических лиц не превысил 100 тысяч рублей. На основе этого кейса был сформирован алгоритм проверки итоговых текстов через систему искусственного интеллекта. Принципы включают разграничение между публичными и непубличными фигурами: если человек является известным лицом, допустимо упоминание связанных с ним лиц и обстоятельств; в отношении непубличных персон применяется более сдержанный подход без неуместного юмора.
Один из эпизодов касался эмитента С-принт. Представитель организации, участвовавшей в размещении облигаций, в частных сообщениях высказывал угрозы. Позднее последовало предложение подписать соглашение о неразглашении для доступа к документам. Агаев обратился за консультацией в Ассоциацию инвесторов АВО. Старшие коллеги указали, что принятие такого предложения могло бы ограничить возможность дальнейшего публичного обсуждения, поскольку эмитент находился в стадии банкротства.
Роль аналитики и будущие выступления
Автор придерживается мнения, что для держателей высокодоходных облигаций ключевой принцип заключается в своевременном выходе из позиции. Сами публикации он характеризует как контент, который не является прямым руководством к отказу от инвестиций, но позволяет внимательнее отслеживать индикаторы неблагополучия в компаниях. По его оценке, у ряда эмитентов нематериальные активы находятся в диапазоне 100–500 миллионов рублей, что вызывает меньше вопросов, чем цифры, приближающиеся к 4 триллионам. В настоящее время рейтинг одного из таких эмитентов находится на пересмотре, а аудиторская организация, подписавшая предыдущую отчётность, прекратила сотрудничество с компанией.
На конференции Smart Lab в отеле «Санкт-Петербург» 20 июня запланировано выступление на тему «Инсайд без инсайда». Оно будет посвящено анализу объёмов торгов с использованием языка программирования Python и возможностям искусственного интеллекта, позволяющим проводить до двух тысяч различных расчётов за относительно короткое время — около 30 минут. Автор рассчитывает, что такой подход даст участникам мероприятия инструмент для выявления нарастания интереса к отдельным бумагам без опоры на закрытые данные.