От Excel до BI: инструменты инвестиционного аналитика:   

Финансовый аналитик уже давно не человек с таблицей и калькулятором. Сегодня он работает на стыке данных, технологий и стратегий, используя целый стек инструментов — от Excel с продвинутыми формулами до Python-скриптов и BI-систем. 

Excel: база, без которой не обойтись

Несмотря на рост BI-платформ, Python и автоматизации, Excel остается основным рабочим инструментом аналитика — особенно на этапах предварительной оценки и построения первых моделей.

Это универсальная среда, в которой можно:

• Собрать данные.
• Визуализировать взаимосвязи.
• Проверить гипотезу.
• Аередать логику команды или заказчику без необходимости писать код.

Почему Excel до сих пор must-have?

Ну во-первых, порог входа низкий. С Excel умеют работать почти все — от менеджеров до инвесторов. Инструмент предлагает гибкость. Он не требует подключения к базам данных или разворачивания окружения. Все расчеты видно прямо в ячейках — это удобно при защите модели, что обеспечивает гибкость. 

И, конечно, скорость. Для экспресс-оценки проекта быстрее открыть Excel, чем настраивать BI или писать скрипт.

Что должен уметь аналитик

Работа в Excel для аналитика — это не просто табличка с формулами. Это логика вложенная в структуру, и вот что обязательно входит в базовый набор:

• Сводные таблицы. Для быстрой группировки и анализа больших объемов данных.
• Формулы массива. Для обработки сложных взаимосвязанных ячеек.
• Функции IF, INDEX+MATCH, VLOOKUP, SUMIFS. Без них невозможна ни одна финансовая модель.
• Сценарные расчеты. Возможность задать переменные (выручка, рост, ставка дисконтирования) и быстро посмотреть результат при изменении вводных.

Перед тем как строить сложную модель в BI или Python, аналитик собирает первый прототип в Excel — чтобы протестировать гипотезу на простом уровне, согласовать логику с командой и передать расчеты заказчику, которому проще воспринимать Excel, чем скрипт.

Excel здесь работает как интерфейс общения между аналитиком и бизнесом.

Python и автоматизация расчетов

Когда задач становится слишком много для Excel — подключают Python. Он не заменяет таблицы, но даёт больше гибкости и автоматизации. Особенно в работе с массивами данных, нестандартными расчетами и внешними источниками.

• Автоматизация отчетности. Скрипты позволяют формировать регулярные отчеты — по проектам, портфелям, клиентам — без ручной сверки.
• Моделирование сценариев. Можно быстро прогонять расчёты по разным вводным, строить симуляции, учитывать сотни факторов и переменных.
• Интеграции с API. Когда нужно подтянуть данные из внешних источников: курсы валют, котировки, макроиндикаторы, финпотоки — Python делает это в один клик.
• Построение риск-моделей. Аналитики используют Python для оценки волатильности, стресс-тестирования и прогнозов — особенно в управлении активами и венчурных инвестициях.

Основные библиотеки:

→ pandas — работа с таблицами и данными, альтернатива Excel в коде.

→ NumPy — математика, массивы, базовая статистика.

→ matplotlib — графики и визуализация.

→ scikit-learn — если нужно использовать машинное обучение (например, предсказать отток или вероятность дефолта).

Пример: расчет валютных рисков по портфелю

Аналитик собирает портфель с инвестициями в рублях, долларах и юанях. Для управления рисками нужно регулярно проверять, как меняется курс и влияет ли это на общую доходность.

Решение:

• Пишется скрипт, который каждый день подтягивает курсы валют с сайта Центробанка через API.
• Далее — автоматический перерасчёт портфеля в базовой валюте и оценка отклонений.
• Если отклонение выше заданного порога — отправляется уведомление или обновляется дашборд.

Без Python это занимало бы по полчаса в день. С Python — работает в фоне.

Power BI, Tableau и визуализация данных

Когда аналитик построил модель — ее нужно не только понять самому, но и объяснить другим. Презентация цифр — это часть работы, и здесь на помощь приходят BI-инструменты: Power BI, Tableau, иногда — Google Data Studio.

Зачем это нужно?

• Упростить восприятие. Данные в виде графиков, диаграмм и дашбордов воспринимаются быстрее, чем таблицы. Это важно на встречах с командой, руководством или инвесторами.
• Отслеживать динамику. BI-инструменты позволяют подключить модель к базе данных или Excel-файлу и в реальном времени видеть изменения — без ручного обновления графиков.
• Выделить ключевые метрики. Можно визуально акцентировать внимание на проблемных зонах, точках роста, рисках.

Что используют аналитики:

→ Power BI — чаще для внутренней работы и презентации результатов команде или заказчику. Удобен в связке с Excel и SQL.

→ Tableau — когда важна визуальная выразительность, особенно для внешних презентаций.

→ Google Data Studio — простой вариант, если нужно быстро собрать интерактивный отчет.

Пример: сценарии выручки в BI

Аналитик строит три сценария роста выручки: базовый, оптимистичный и стрессовый. В инструменте он:

1. Подключает Excel-модель с расчетами.
2. Создает интерактивные фильтры — можно переключать сценарии.
3. Добавляет график выручки, маржинальности и точки безубыточности.
4. Сохраняет дашборд и отправляет ссылку команде — всё доступно онлайн.

Результат: вместо длинного отчета — наглядная картина, по которой видно, что произойдет при изменении ключевых переменных.

Специализированные платформы

Инвестиционная аналитика — это не только модели и прогнозы, но и доступ к качественным данным. Чтобы понять, стоит ли инвестировать в проект, важно иметь цифры: по рынку, сделкам, компаниям, мультипликаторам, рискам. Именно для этого аналитики используют профессиональные платформы.

Где они помогают:

• Получить рыночные данные по сделкам и инвесторам.
• Оценить динамику отрасли, объем сделок, средние оценки.
• Найти аналоги — сравнимые компании или проекты.
• Отслеживать венчурные раунды, публичные размещения, M&A.
• Сравнить метрики бизнеса с рынком или конкурентами.
• Подтянуть данные в модель или BI-инструмент.

Рассмотрим основные платформы.

1. PitchBook

Используется для анализа венчурного и частного капитала — VC и PE.

• Профили компаний, инвесторов, сделок.
• Оценки на ранних раундах, информация о стадиях, инвесторах.
• Полезна при скоринге стартапов и формировании инвестиционного пайплайна.

Например, фонд смотрит на стартап в EdTech. В PitchBook можно найти аналоги, увидеть оценки на раундах, средний срок до экзита и активность инвесторов в этой нише.

2. CB Insights

Фокус — на технологических рынках и стартапах.

• Отраслевые карты, тренды, списки перспективных компаний.
• Автоматизированный скоринг бизнесов.
• Используется для оценки перспектив рынка и новых сегментов.

Допустим, аналитик видит рост интереса к LegalTech. В CB Insights — карта рынка, динамика инвестиций и список ключевых игроков по регионам.

3. Preqin

Работает с данными в сфере private equity, хедж-фондов и инфраструктуры. Подходит для крупных инвестиционных фондов и институциональных инвесторов. Показывает активность фондов, стратегию, структуру портфеля.

Пример: аналитик оценивает интерес фондов к логистическим активам в Восточной Европе. В Preqin находит данные по инвестициям за 5 лет, стратегии выхода и доле логистики в структуре фондов.

4. Capital IQ

Платформа от S&P Global. Широкий охват — от публичных компаний до отраслевой аналитики.

• Финансовая отчетность, мультипликаторы, сделки, прогнозы.
• Полезен при сравнительном анализе и оценке крупных компаний.
• Удобен для построения DCF-моделей и peer-анализов.

5. Refinitiv Eikon

Фокус — на финансовых рынках и публичных данных.

• Инструмент для анализа акций, облигаций, валют, экономических индикаторов.
• Удобен для оценки публичных компаний и макросценариев.
• Включает ленты новостей, ESG-оценки, кривые доходности.

6. Дополнительные источники

→ Dealroom.co — европлатформа по стартапам и венчурным инвестициям.

→ Crunchbase — базовая инфа по стартапам и сделкам, часто используется на ранних этапах.

→ Stessa — для аналитики по инвестиционной недвижимости.

→ S&P Market Intelligence — продвинутый вариант для публичных компаний, особенно в США.

→ T1 (бывший Thomson ONE) — устаревающий, но местами всё еще используется банками.

Работа с такими платформами сокращает путь от «проект кажется интересным» до «вот факты, почему стоит/не стоит входить». Позволяет быстро готовить инвестиционные мемо, презентовать данные партнерам, команде или инвесторам.

Инструменты дают аналитику контекст, а не только цифры. Это особенно важно при выходе на новые рынки, в новых отраслях или при оценке нестандартных активов.

Среди вспомогательных инструментов можно выделить следующие: 

→ Notion / Obsidian — для ведения рабочих заметок и моделей.

→ Trello, ClickUp, Asana — для управления задачами при работе в команде.

→ Git / GitHub — если команда автоматизирует и хранит скрипты.

Навыки будущего

Инвестиционный аналитик сегодня — это уже не просто специалист, который «хорошо считает». Роль меняется. Если раньше ценились точные руки в Excel, то теперь важнее — способность управлять данными, видеть систему и объяснять выводы простыми словами.

Современный аналитик работает не с цифрами вручную, а с потоком данных, который нужно собрать, обработать, проанализировать и перевести в решение.

Он:

• Подключает API, чтобы данные приходили автоматически.
• Строит модели не в Excel, а в BI или Python.
• Фильтрует шум и выделяет главное.
• Не просто считает NPV, а понимает, на что влияет эта цифра в реальном бизнесе.

Ценность аналитика — не в технике, а в том, как он связывает цифры с задачей — умение читать бизнес-модель, а не просто вставлять формулы, способность оценить реалистичность планов и сказать, где завышены ожидания.

Ему также необходим навык объяснить инвестору, почему риск не стоит доходности — на языке понятном неаналитику. А еще понимание, где цифры не дадут точного ответа — и нужно подложить суждение, основанное на опыте.

Не менее важны софт-скиллы, поскольку аналитика — это не только про цифры. Чтобы работать в команде, презентовать проекты и влиять на решения, нужны:

• Коммуникация. Умение объяснять сложное просто. Без жаргона, без терминов — особенно на встречах с неаналитиками.
• Аргументация. Способность не «убеждать», а доказывать через логику и данные.
• Структурность. Умение выстраивать мысль последовательно, чтобы решения были логичны.
• Презентация. Графики, дашборды, текст — всё должно быть понятно, чисто и аккуратно.
• Критическое мышление. Умение задать себе вопрос: «А точно ли это имеет смысл?», «Где слабое место в модели?»

Сегодня рынок требует аналитиков, которые не просто считают, а помогают принимать решения. Те, кто умеют переводить данные в действия — ценятся выше всех. А софт-скиллы становятся не дополнением, а обязательной частью профессии.

Современный аналитик — это человек, который работает и с цифрами, и с кодом, и с людьми. Он должен уметь собрать данные, обработать, визуализировать и объяснить, почему инвестировать или не инвестировать. Поэтому инструменты — это не просто «чем он работает», а то, насколько быстро он может превратить данные в решение.

Инвестиционный портфель аналитика: как формируется и зачем нужен 

Инвестиции — это что такое простыми словами?