Упустил я момент, когда Тимофей Мартынов месяц назад опубликовал наше выступление с моим партнером и другом Ильей Гадаскиным на конференции Smart Lab в Санкт-Петербург в июне 2024. Исправляюсь и делюсь в своей ленте.

YouTube:


Rutube: 

В последние месяцы российский рынок заставляет сильно нервничать инвесторов! Индекс Московской биржи со своего пика 17 мая до 3 сентября 2024 упал больше, чем на 27%, а индекс MCFTR, который учитывает дивиденды на 24%. Инвесторы, которые вкладывали деньги год назад сейчас имеют -15,77% (если считать по тому же MCFTR).

Не радуют и облигации. Ужесточение ДКП привело к тому, что индекс RGBITR (корзина ОФЗ + купоны) со своего максимума в январе потерял 9,91%, а за 1 год показал результат -8,37%.

В таких условиях снова зазвучали стандартные тезисы, что вложив деньги в депозиты, можно было бы получить гарантированные 8,3% — 9,2%, если смотреть на агрегированные показатели, публикуемые Банком России на август 2023. Несомненно, это так! Как и то, что задним умом мы все сильны.

Сколько бы я и другие профессионалы рынка не писали, что мы не наблюдаем ничего из ряда вон выходящего, а все эти движения укладываются в обычные расчёты для российского рынка, каждый раз происходит одно и то же.

Так, например, историческая волатильность MCFTR составляет 27%, а это значит, что на горизонте 109 дней после начала падения с 17 мая 2024 волатильность должна была составлять 14,7%, при этом Value at Risk c 95% доверительным интервалом тогда равен 24%.

«В краткосрочной перспективе рынок — это машина для голосования, в долгосрочной — весы», Бенджамин Грэм

Сегодня день, когда я публикую на своем закрытом канале ABTRUSTOPSEC свои расчёты и прогнозы по USDRUB. И вот наглядный пример того, как они работают.

Одна из самых сложных вещей в валюте, это понять её справедливый курс. Я пытался определить его на базе идей разницы инфляции, но там ничего толкового в лоб не получилось (статья на эту тему здесь). В итоге я пришел к выводу, что простое усреднение на длинном горизонте может быть более полезным!

В данном расчёте для определения «справедливого» курса USDRUB, я использовал MOVING LINEAR REGRESSION (MLR), посчитанную по скользящему окну в 1825 дней (5 лет), с шагом 1 день. Взял значение MLR на 2024-01-01, от которого начинается моделирование. При этом мною были использованы медианные цены по дню, а не просто цены закрытия. Получилось — 82,23 Темпы роста (ожидаемая доходность) и волатильность также посчитаны на 5-ти летнем горизонте. Они составили 6,52% и 15,03%, соответственно.

«Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать!»

В инвестиционном клубе Finversia, мы с Яном Артом рассматриваем эмитентов в качестве кандидатов на включения/добавления/исключения портфеля Finversia, и в этих разборах я как раз подхожу к вопросу с позиции проверки акций компании на предмет того, является ли она альфа скакуном или нет (вы видели мои посты про данные разборы).

В прошлом году в июне я показал на одном из разборе портфель, который получалось составить из тех эмитентов в США, которые мы уже разобрали в качестве добавления к индексному фонду, как я недавно назвал — это «слабая» форма использования АЛЬФА-СКАКУНОВ. Проверка весьма тривиальна — если результат портфеля будет лучше индекса, то такой подход генерит альфу. Интересно было и то, что это уже получался не бэк-тест. Портфель я завёл на Portfoliovisualizer и теперь за ним легко следить.

На приведенных графиках за один год с даты формирования портфеля видно, что результат портфеля с АЛЬФА СКАКУНАМИ лучше на 15%, чем простого индексного инвестирования. По хорошему в этом месяце нужно пересчитать портфель и посмотреть какой он должен быть на следующий год.

3 июля я писал, что переосмыслил свой подход и провёл очередные тесты по АЛЬФА-СКАКУНАМИ, в которых у меня получились очень интересные результаты, существенно лучше предыдущих. Сейчас я сделал ещё несколько вариаций дабы оптимизированные портфели имели хотя бы пять эмитентов, потому как иногда получалось их совсем мало.

В своей практике работы с инвесторами я встречаю две распространённые ошибки, которые в подавляющем большинстве характерны для начинающих. Но бывает, что люди в теме тоже могут их повторять.

Первая, это неправильное соотнесение действующих ставок и результатов инвестиций. Очень часто люди смотрят на результат инвестиционной стратегии (фонда) и сравнивают его с действующей ставкой (обычно со ставками депозитов в банках). Если хочется сделать подобное сравнение, то необходимо взять результат стратегии и сравнить с той ставкой, которая действовала на начало периода сравнения. Например, на этой неделе я опубликовал результаты моего портфеля, там был представлен результат за 1 год — с мая 2023 по май 2024, он составил +15,4%. Если посмотреть на текущие средневзвешенные ставки по депозитам для физических лиц по данным ЦБ РФ (на момент написания настоящих строк они есть до марта 2024), то вклады до одного года дают — 14,47% годовых, свыше одного года 12,23% (в мая 2024 они должны быть выше).

20-го МАЯ 2024 стартовало обучение первой группы по программе профессиональной переподготовки «Финансовые и фондовые рынки» Высшая Школа Бизнеса НИУ ВШЭ.

Группа собралась очень разная и по возрасту, и по сферам деятельности, и по уровню подготовки. На текущий день студенты закончили две дисциплины: «инфраструктура фондового рынка» и «финансовая математика, основы математической статистики». В прошедшую пятницу и субботу прошли первые очные занятия.

На очных встречах для участников программы предусмотрены мастер-классы. Открывали их:
✅ Марк Гойхман — к.э.н., финансовый аналитик, трейдер. 3-й место в рейтинге «Аналитик» на Московском бизнес портале «Глобал МСК». Лектор МГУ им. М.В.Ломоносова, Финансового университета. Автор книги «Деловые игры по экономике и бизнесу». Спикер телеканалов «Россия 1», РБК-ТВ. Автор статей и прогнозов рынков на ведущих инвестсайтах и в СМИ.
✅ Сергей Старшинин — к.э.н., МВА «Цифровые финансы» РАНХиГС, консультант по повышению финансовой грамотности по программам Минфина России, волонтер проектов Банка России по финансовой грамотности.

Подавляющее большинство инвесторов в самом начале не располагают большими капиталом, а инвестиции рассматривают как процесс создания такого капитала или же накопления под какую-либо цель.

У меня в чате не раз звучал вопрос типа "А как бы выглядел результат инвестиций в различные активы, в том числе в мой портфель, если его рассматривать через призму инвестиций с постоянным взносом". Чтобы не мучится с Excel, я всё-таки написал программу на Python, и теперь могу быстро смоделировать практически любую функцию капитала, главное чтобы рассматриваемые активы были в моей базе SQL.

На данном графике представлены:
✅ MYPORT_ALGO_85_15 — это результаты моего портфеля совмещенные со результатами алго стратегий, которые мы реализуем вместе с Ильёй Гадаскиным, по сути это бэктетст продукта AITRUST.
✅ CL_BAV_MY_PORT — результаты инвестиций при постоянном пополнении моего портфеля (стратегия ABTRUST)
✅ MCFTR — индекс полной доходнности брутто IMOEX
✅ RGBITR — индекс полной доходности брутто государственных облигаций RGBI

Очень часто у инвесторов, особенно у начинающих, возникает вопрос по поиску лучшего момента для покупки активов. Над ним всегда билось много умов, и я полагаю будут биться всегда. Когда мы открываем график, нам легко найти лучшие цены покупок и продаж в прошлом. Но интересно ещё другое! Если мы даже сопоставляем данные с этого графика с тем, что мы помним об активе, и даже если мы ищем что-то о нём в интернете, то нам кажется, что были весьма надёжные сигналы, подсказывающие нам моменты этих самых разворотов. На самом деле это не так! Наш мозг сыграет злую шутку. Он выделяет в своей памяти и придаёт вес тем знаниям и воспоминаниям, которые привели именно к этому сценарию, то есть развороту. Скорее всего в те времена мы рассматривали намного больше сценариев будущего и далеко не факт, что придавали большее значение тому, который вспомнили смотря на график. Этот эффект хорошо описал Даниэль Канеман в своей книге «Думай медленно.