Bernstein: Zagęszczenie akcji softwareowych wciąż na historycznie niskim poziomie, pojawiły się sygnały odwrócenia trendu w popularnych transakcjach, Microsoft (MSFT.US) uznany za „obowiązkową pozycję”

Wchodząc w czwarty kwartał, jak bardzo "zatłoczone" są akcje spółek programistycznych? Bernstein udziela odpowiedzi: poziom zatłoczenia w sektorze oprogramowania w trzecim kwartale nieznacznie wzrósł w porównaniu do lipca, jednak nadal pozostaje wyraźnie poniżej historycznej średniej z ostatnich 25 lat. Zespół głównego analityka Modlera na tej podstawie ocenia, że akcje spółek programistycznych wciąż ogólnie są "niepopularne", lecz wśród tych niepopularnych pojawiają się strukturalne szanse.

Tak zwane "zatłoczenie" odnosi się do tego, na ile sponsorowane portfele zarządzane aktywnie skoncentrowały się nadmiernie na danej akcji. Im wyższe zatłoczenie, tym większe ryzyko masowej wyprzedaży i problemów z płynnością w przypadku stresu na rynku.

Dane pokazują, że w miesiącach, w których indeks zmienności VIX jest powyżej średniej, najbardziej zatłoczone portfele osiągały wyniki gorsze o około 40 punktów bazowych miesięcznie w porównaniu do najmniej popularnych. W pierwszej połowie tego roku pojawił się wyjątkowy przypadek: zatłoczone spółki łącznie osiągnęły lepsze wyniki niż niepopularne o 13,3%, a w sektorze TMT przewaga wyniosła nawet 51%. Jednak tendencja odwróciła się w drugiej połowie roku i najbardziej zatłoczone spółki w TMT przyniosły wyniki gorsze od najmniej popularnych o 30,2%. Bernstein podkreśla, że zatłoczenie ma kluczowe znaczenie dla kontroli ryzyka spadkowego, dywersyfikacji i przyszłych stóp zwrotu.

Patrząc na poszczególne segmenty, sektor oprogramowania jest silnie zróżnicowany. Bazy danych, infrastruktura konsumencka i cyberbezpieczeństwo pozostają trzema najbardziej "zatłoczonymi" kierunkami – Snowflake (SNOW.US) z dawnej "najmniej popularnej" spółki skoczył na pozycję "najbardziej zatłoczonej" w analizowanym portfelu, następnie są Datadog (DDOG.US), Palo Alto Networks (PANW.US), Twilio (TWLO.US) i Okta (OKTA.US).

Z kolei tradycyjne aplikacje liczone wg "liczby stanowisk", takie jak Adobe (ADBE.US), HubSpot (HUBS.US), GitLab (GTLB.US), Zoom (ZM.US), z powodu słabszych wyników lub zmian strategicznych pozostają stale ignorowane przez inwestorów. W ramach aplikacji SaaS, ServiceNow (NOW.US), Atlassian (TEAM.US), Salesforce (CRM.US) ze względu na stabilizację wzrostu przychodów notują pewną poprawę pod względem zatłoczenia.

Na poziomie największych spółek, Microsoft (MSFT.US) mimo niewielkiego spadku zatłoczenia nadal pozostaje na plusie i jest jasno wskazywany w raporcie jako "obowiązkowy składnik portfela" – jego marża operacyjna wg standardów GAAP jest stabilna na poziomie ok. 45%, obserwujemy przyspieszające wdrożenia płatnych usług Azure i Office 365 Copilot, tempo nakładów inwestycyjnych zwalnia, a wycena pozostaje poniżej średniej historycznej.

Oracle (ORCL.US) natomiast, z powodu ograniczeń kapitałowych i obaw o realizację inwestycji w centra danych, spadł z pozycji "najbardziej zatłoczonej" na trzecie miejsce od końca. Bernstein uważa jednak, że spółka utrzymuje solidne wyniki, a w perspektywie 5–10 lat jej wartość może kilkukrotnie wzrosnąć, więc niepopularność wręcz tworzy atrakcyjny moment zakupowy. SAP (SAP.US) plasuje się pośrodku i jest traktowany jako "walor dywidendowy".

Podstawowe stanowisko Bernsteina brzmi: krótkoterminowe narracje o "rewolucji AI w SaaS" (katastrofie w SaaS) są przesadzone. Modler uważa, że pomysł samodzielnego rozwijania oprogramowania przez firmy przy pomocy generatywnej AI jest przeceniany zarówno co do dojrzałości technologicznej, jak i gotowości na podejmowanie ryzyka, a skomplikowane systemy ERP dużych przedsiębiorstw nie mogą być tworzone wewnętrznie. Faktyczne ryzyko dotyczy wybranych rozwiązań liczonych na stanowisko, takich jak helpdesk, oraz pojedynczych programów, które nie gromadzą ustrukturyzowanych danych ani wiedzy semantycznej.

W odniesieniu do całego sektora oprogramowania Bernstein utrzymuje, że nadal "warto inwestować", ale podkreśla konieczność starannej selekcji – poszukiwania stabilnych fundamentalnie walorów, które mogą przetrwać cykl AI, zamiast ślepego podążania za zatłoczonymi, przereklamowanymi spółkami.