Избранное трейдера Владимир
Названия строк | Колич | Profit % | ± |
>0.3 | 359 | 0,95 | 0,61 |
<0,3 |
Как отбирать акции в портфель? Давайте начнем с вопроса попроще – как точно не надо. Часто встречается литературное творчество, раздаваемое как аналитика рынка. Что-то типа: «Общее давление на экспортеров, вызванные дальнейшим укреплением курса рубля на фоне сохранение политики Центробанка по динамике учетной ставки, обусловленное, во-первых…». Не анализируйте эту фразу — это просто набор слов, образец стиля.
Ну, вы поняли. Это даже не сочинение, «как я, мальчик Вася, провел лето». Это сочинение «Как я проведу лето, если бабушка помирится с мамой, пройдет аллергия, папа найдет денег, а мне понравится волейбол». Вероятно, такое сочинение можно написать увлекательно. Но вы готовы зашортить на основании этого сочинения, например, гантели, или взять в лонг шахматы? Ну вот, гантели нельзя. А акции металлургов-экспортеров почему-то можно. Назовем это «сценарный анализ».
Сценарный анализ при отборе акций скорее не работает, чем работает.
В Таганроге Ростовской области открылся завод по производству башен для ветряных электростанций. Размер инвестиций 772 миллиона рублей. Это совместное предприятие трёх партнёров – Роснано, Северстали и испанской компании «Виндар Реноваблз». Планируется выпускать 100 башен в год. Высота каждой 85 метров. В готовом виде ветроустановка будет включать стальную башню, сделанную в Таганроге, лопасти, выпущенные в Ульяновской области и гондолу, произведённую в Нижнем Новгороде.
Смотреть видео, если лень читать:
Начнем с анализа данных.
Здесь приведена статистика которую ведет наш ЦБ РФ по количеству и суммам выданных ипотечных кредитов. Статистика замысловата и чтоб понять приходится преобразовывать данные.
www.cbr.ru/statistics/UDStat.aspx?TblID=4-1&pid=ipoteka&sid=ITM_2357
— первый столбец (количество....) преобразовываем так чтоб было видно количество выданных кредитов в этот месяц
— второй столбец (объем....) преобразовываем так чтоб было видно суммы выданных кредитов в этот месяц
Попробуем преобразить первый столбец и смотрим как распределяются величины, и мы сразу видим нормальное Гауссовское распределение. Со средним значением примерно 72 000 выданных кредитов в месяц. Это ого го! Далее из таблицы видим, что в последние месяцы выдают огромное количество ипотек, и оно зашкаливает за 100 000 в месяц (это происходит весь 18 год).
Теперь берем преобразованную колонку количество выданных ипотек в месяц в штуках это наша левая на картинке и видим
Хотелось бы рассказать о некотором подводном камне, при рассмотрении фундаментальных показателей компании через различные сервисы.
www.morningstar.com/
seekingalpha.com/
quotes.wsj.com/company-list
ru.investing.com/
www.rocketfinancial.com/
simplywall.st
finance.yahoo.com/
Без сомнения это очень крутые сервисы, облегчающие работу для большинства инвесторов. Дают быстрый взгляд на компанию, не нужно лезть ковыряться на материнские сайты и тд.
Однако нужно не забывать, что это лишь первичный фильтр для десятка тысяч компаний. И если компания привлекла внимание, то обязательно при принятии решения нужно обратиться к «материнскому отчету».
Совсем свежий пример для меня.
Компания CNX Resources Corp., ее часто путают с Consol Energy.
Если взять отчетность прямо(as reported), то получаются выдающиеся мультипликаторы.
P/E 2.8
EV/Ebitda 2.6
Тут народ в последнее время стал писать про «законы трейдинга». На мой взгляд, базовых законов в трейдинге не очень много, а все эти списки из 150+ «законов» на самом деле содержат всего несколько законов, а всё остальное — это следствия, уточнения, дополнения и прочее, вплоть до каких-то совсем мелких нюансов. Но суть не в этом, это я отъехал в сторону.
Суть же того, что я попытаюсь донести, состоит в следующем: все без исключения реальные базовые законы трейдинга написаны сжатым, емким и доступным языком и понять их смысл не составляет никакого труда. И в этом как раз сложность их настоящего понимания, такой вот парадокс.
Почему многим трейдерам не удается им следовать? В том числе потому, что они написаны слишком просто. То, что они написаны чужой кровью, страхом, потом и слезами, становится понятно не сразу, поэтому в начале мозг воспринимает их как банальность, не утруждая себя. Мозг вообще не любит себя утруждать, его нужно заставлять из-под палки ;)
Для части людей в таких случаях работает визуализация.
Классическая термодинамика – это единственная физическая теория общего содержания, относительно которой я убеждён, что в рамках применимости её основных понятий она никогда не будет опровергнута. – А. Эйнштейн
Как думаете, в чём содержится больше энергии – в килограмме человеческого жира или килограмме тротила? Вы удивитесь, но животный жир на единицу массы содержит в 8 раз больше энергии, чем тринитротолуол (37 МДж / кг против 4,184 МДж / кг). Жир, конечно, не взрывается так же, как тротил, но способен запасать гораздо больше энергии. Это свойство химических веществ называется плотностью энергии.
Самые лучшие литий-ионные аккумуляторы имеют плотность энергии в 6 – 10 раз меньше, чем тринитротолуол (0,46 – 0,72 МДж / кг).
Если посмотреть на таблицу плотности энергии различных химических веществ, станет понятно, что любые аккумуляторы в этом плане серьёзно уступают тому же бензину или дизельному топливу. Также становится очевидно, почему, когда требуется взять с собой большое количество энергии, бензин, дизельное топливо или авиакеросин становятся практически безальтернативными. Аккумуляторы запасают почти в 30 раз меньше энергии на единицу своей массы, чем химическое топливо (топливо для горения требует кислород, и на 1 часть топлива надо добавить примерно 2 части кислорода, чтобы оно загорелось).
Качественный фундаментальный анализ биотехнологических компаний имеет решающее значение для любого долгосрочного (среднесрочного) инвестора из-за высокой конкурентоспособности отрасли. Но на что мы должны прежде всего обращать внимание? Какая фундаментальная метрика играет ключевую роль? Ответ на этот вопрос не так прост, как может показаться с первого взгляда. Биотехнологический сектор, — это сектор, анализ которого в корне отличается от типологических методик. Сектор с большей степенью нагрузки спекулятивными активами, в котором привычные метрики могут приобретать неожиданное значение в диапазонах от малозначимых до абсолютно бесполезных. Более того, за последние пять лет резко изменился пул биотехнологических компаний. Биофармацевтическая «экосистема» (количество публично торгуемых биотехнологий в США) сократилась более чем на 25% в период с 2005 по 2011 год. Рынок IPO был неспособен обеспечить низкое финансирование прироста стоимости для начинающих компаний. За семь с небольшим лет ситуация в корне преобразилась. Сегодня мы находимся на устойчивом (в течение последних пяти лет), открытом и адаптивном рынке IPO, наиболее плодотворном для новых предложений в истории биотехнологии. С 2011 года мы наблюдаем более чем 50-процентное увеличение числа публичных биотехнологических компаний. Новые предложения и относительно низкий уровень листинговых потерь способствовали огромному увеличению пула акций. Как и следовало ожидать, это привело к резкому увеличению общей рыночной капитализации сектора.