Piotroski F-Score

Модель, разработанная Джозефом Пиотроски  (Joseph Piotroski), профессор Стэнфорда, присваивает компании баллы (F-Score от 0 до 9 / ) на основе ключевых показателей её финансовой отчётности: прибыльности, финансовой устойчивости (леверидж, ликвидность) и операционной эффективности. Высокий балл указывает на фундаментально сильную и потенциально недооценённую компанию.

• Интерпретация: 8-9 баллов — сильная компания, 0-2 — слабая

Цель применения: Используется инвесторами для отбора акций майнинговых компаний с целью долгосрочного инвестирования и получения прибыли от роста их рыночной стоимости, а не от непосредственного получения криптовалюты через майнинг.

Девять критериев F-Score

A. Прибыльность (Profitability):

1. Чистая прибыль: Положительная за последний год
2. ROA (Return on Assets): Положительная рентабельность активов
3. Операционный cash flow: Положительный денежный поток от операций
4. Качество прибыли: Денежный поток >Чистая прибыль (Cash flow > Net Income)

B. Финансовая устойчивость (Leverage, Liquidity):

1. Снижение левериджа: Отношение долга к активам снизилось
2. Рост ликвидности: Увеличение текущего коэффициента (ratio)
3. Отсутствие разводнения: Нет новых эмиссий акций

C. Операционная эффективность (Operating Efficiency):

1. Рост маржи: Увеличение валовой маржи
2. Ускорение оборачиваемости: Рост коэффициента оборачиваемости активов (asset turnover ratio)

Адаптация для майнинговых компаний

Специфические корректировки:

• Учет валютных рисков: Хеджирование позиций в BTC
• Оценка оборудования: Амортизация ASIC, остаточная стоимость
• Энергетические контракты: Долгосрочные договоры с фиксированной ценой (fixed-price)
• Географическая диверсификация: Риски регуляторных изменений

Ключевые метрики для майнеров:

• Hashrate per Share: Сколько TH/s приходится на одну акцию
• Energy Cost per TH: Себестоимость майнинга
• BTC Holdings: Баланс криптоактивов на балансе
• Mining Efficiency: Средняя эффективность парка оборудования

Практическое применение

Для инвесторов:

• Скрининг акций: Выбор майнинговых компаний с высоким F-Score
• Портфельная стратегия: Включение в диверсифицированный портфель
• Тайминг инвестиций: Покупка при низких рыночных оценках

Примеры компаний для анализа:

• Riot Platforms (RIOT)
• Marathon Digital (MARA)
• Hut 8 (HUT)
• CleanSpark (CLSK)
• Cipher Mining (CIFR)

Ограничения в криптоконтексте

Особенности отрасли:

• Высокая волатильность выручки: Зависит от цены BTC
• Нематериальные активы: Значительная часть стоимости - будущий доход
• Регуляторные риски: Не отражены в финансовой отчетности
• Технологическое устаревание: Быстрая амортизация оборудования

Проблемы применения:

• Квартальная отчетность: Не успевает за скоростью изменений на рынке
• Учет криптоактивов: Разные стандарты (FIFO, LIFO, mark-to-market)
• Внебалансовые риски: Контракты на энергию, опционы на оборудование

Сравнение с другими моделями

Мультипликаторы для майнинговых компаний:

• EV/Hashrate: Стоимость компании к хешрейту
• P/BV (Price to Book Value): Особенно важен при высокой стоимости оборудования
• P/S (Price to Sales): С учетом волатильности выручки

Гибридные подходы:

• Модифицированный F-Score: С включением криптоспецифичных метрик
• Сценарный анализ: При разных ценах BTC
• Стресс-тесты: На случай падения хешрейта или роста сложности

Кейс-стади: Применение F-Score

Пример анализа компании (условный):

1. Прибыльность:
   • Net Income: + (да, 1 балл)
   • ROA: 5% > 0 (да, 1 балл)
   • Operating CF: + (да, 1 балл)
   • CF > NI: Да (1 балл)
2. Финансовая устойчивость:
   • Снижение долга: Да (1 балл)
   • Рост ликвидности: Да (1 балл)
   • Нет новых эмиссий: Нет (0 баллов)
3. Операционная эффективность:
   • Рост маржи: Да (1 балл)
   • Рост оборачиваемости: Нет (0 баллов)

Итого: 7 баллов - компания выше среднего уровня

Интеграция с криптоаналитикой

Комбинированные стратегии:

• Фундаментальный + технический анализ: F-Score + ценовые паттерны
• Макро-факторы: Учет халвингов, регуляторных изменений
• Отраслевые циклы: Корреляция с ценой BTC и сложностью сети

Инструменты и ресурсы:

• Финансовая отчетность: SEC filings (форма 10-K, 10-Q)
• Отраслевые данные (Пример): Hashrate Index, Cambridge Bitcoin Mining Map
• Аналитические платформы(Пример): Fintel, Bloomberg, CoinMetrics

Ключевое отличие от майнинга:

• Метод Пиотроски: Анализируют финансовые отчёты компаний-майнеров (баланс, отчёт о прибылях и убытках) для принятия решений о покупке/продаже их ценных бумаг (акций).
• Майнинг: Технологический процесс использования вычислительного оборудования (ASIC, GPU) для валидации транзакций и создания новых блоков в блокчейне, где ключевыми параметрами являются хешрейт, энергозатраты и цена криптовалюты.

Вывод: 

Модель Пиотроски, хотя и разработанная для традиционных компаний, представляет ценный инструмент для фундаментального анализа майнинговых компаний. Однако ее применение требует существенной адаптации к специфике отрасли: учету волатильности доходов, особенностям учета криптоактивов и технологических рисков. Наиболее эффективной стратегией является комбинация F-Score с отраслевыми мультипликаторами (EV/Hashrate) и макроанализом рынка криптовалют. Для инвестора это позволяет выявлять не просто финансово здоровые, но и стратегически правильно позиционированные компании в быстро меняющейся индустрии биткоин-майнинга..