Продолжаем проект богатеем медленно.





В этом посте я открою вам величайший инвестиционный грааль. Правда я не первый, кто сообщит вам о нем. Есть еще один парень. Кажется его зовут Уоррен Баффет. А грааль собственно состоит в понимании какой бизнес можно считать хорошим а какой плохим. Чтобы выяснить это нужно ответить на два вопроса:

1. Как компания финансируется, из прибыли или допэмиссий.
2. На сколько эффективно работает капитал компании, эффективно ли компания использует нераспределенную (не выплаченную в виде дивидендов) прибыль.

Давайте рассмотрим примеры (все цифры за 1 полугодие 2016). Тест №1

Сургутнефтегаз. Акционерный капитал равен 3402729 млн. руб. Нераспределенная прибыль равна 3190129 млн. руб. Процент нераспределенной прибыли в капитале равен 93,8%. Мы видим что компания финансируется из прибыли. Это говорит о хороших операционных результатах. Компания прошла первый тест.

В свое время на смартлабе был интересный проект «Разумный инвестор». Несмотря на все перегибы автора в борьбе с спекулянтами, рекламе одной конторы (за что и был выпилен с ресурса) и т. д. он имел смысл. А смысл его заключался в том, что нужно богатеть медленно и надежно.

В «Разумном инвесторе» применялся подход Б. Грема. Фактически была взята количественная стратегия «консервативного инвестора» из книги Грэма «Разумный инвестор». Такой подход - не лучший способ инвестирования. Вот что по этому поводу говорит партнер Баффета Чарли
Мангер:

"… Но я должен отметить, что Бену Грэму не помешало бы многое узнать как инвестору. Его идеи о том, как оценивать компании, были сформированы под воздействием Великого краха и Депрессии, которые почти уничтожили его, и он всегда немного опасался того, что может
сделать рынок. Это нанесло ему тяжелую травму и проявлялось до конца жизни в определенной боязни, и все его методы были разработаны таким образом, чтобы сдерживать этот страх.

Кроме того объявлены дивиденды в валюте, Цитирую:
Совет директоров Polymetal International plc рекомендовал выплатить промежуточные дивиденды по итогам первого полугодия 2016 года в размере $0,09 на акцию.

Дивиденды будут выплачены 23 сентября 2016 года в американских долларах или британских фунтах стерлингов по выбору акционера, который нужно сделать не позднее 5 сентября. Выплаты будут произведены по курсу обмена указанных валют на 8 сентября.

Кроме того, Совет директоров Polymetal в декабре 2016г намерен рассмотреть возможность специальных дивидендов в 2016 году, сообщил в ходе телефонной конференции исполнительный директор компании Виталий Несис.

«Возможность выплаты специальных дивидендов совет директоров рассмотрит на собрании в декабре», — сказал Несис, отметив, что данное решение будет зависеть от многих факторов, в частности, уровня чистого долга и цен на золото.

Не успели отгреметь салюты супердивидендов по итогам 2015 года, как начались фейерверки промежуточных супер дивидендов 2016 года.

 Совет директоров Новороссийского морского торгового порта (НМТП) рекомендовал общему собранию акционеров принять решение о выплате дивидендов за первое полугодие 2016 года в размере 8,99 млрд рублей или 0,467 рубля на одну акцию, следует из материалов компании. 

Датой, на которую определяются лица, имеющие право на получение дивидендов, рекомендовано установить 14 сентября 2016 г. 

Внеочередное общее собрание акционеров общества состоится 2 сентября 2016 г.

И не удивительно. На дивиденды за 1квартал(0,0519 руб на АО)  плюс 2квартал (0,467руб на АО) НМТП предполагает истратить часть ЧП, немного превышающую ЧП за 1 квартал, а  ведь ЧП  за 1 полугодие 2016 года  в 2,3 раза больше, чем за 1 квартал. Смотрим  ниже таблицу Ударников Чистоприбыльного производства за 6 месяцев 2016 года 

Понравилось описание эксперимента одного профессора из Гарварда. Целью его был анализ причин принятия иррациональных решений. 
Короче говоря, он наблюдал за поведением голубей в клетках. В кормушки голодным птицам подавалась еда через определенные случайным образом промежутки времени. Эти промежутки абсолютно никак не зависели от поведения голубя. Между тем, большинство птиц достаточно быстро выработали определенные модели поведения. Судя по всему, они полагали, что тем самым вызывают подачу корма. Разные голуби вырабатывали самые разные модели: некоторые считали, что для получения корма нужно вертеться против часовой стрелки, другие приседали. Модели поведения зачастую формировались в зависимости от того, что делал голубь в момент первой подачи корма. После того как модель принималась, каждое появление еды уже воспринималось как подтверждение ее правильности. Этот эксперимент был назван «Суеверные голуби». 
Забавно, что неопределенность заставляет и нас искать простые модели, объясняющие сложный окружающий мир. В мире инвестиций склонность к простым моделям нашла плодородную почву. Взять хотя бы т.н. технический анализ. Аналитики, использующие этот подход, наблюдают за графиками в попытке выявить фигуры и закономерности в движении котировок. Фигурам даются запоминающиеся имена: «голова и плечи», «медвежье поглощение», «двойное дно» или что там еще есть. Несмотря на разницу в интеллекте, в этом отношении люди недалеко ушли от суеверных голубей. Не бывает простых решений, инвестируйте в акции на длительный период времени и используйте анализ на основании полноценных финансовых моделей.

Началось время отчетностей эмитентов за 1 полугодие 2016 года. Ряд эмитентов уже выложил полугодовую бухгалтерскую отчетность по РСБУ, но многие эмитенты не выкладывают в сущ фактах отдельно такую отчетность, а публикуют её в составе квартальной отчетности за 6 месяцев.
Опубликование такой отчетности происходит в срок 45 дней после окончания полугодия. До 15 августа нам будут известны все ударники чистоприбыльного производства.
А пока первая табличка из этой серии таблиц.

Абсолютным рекордсменом таблицы являются Россети. Невероятный рост ЧП по итогам полугодия. Но удивляться тут особенно нечему. Такой рост ЧП в Россетях обеспечили статьи доходов Выручка от доходов от участия в других организациях 23312 млн рублей за 1п/г 2016 года против 3336млн рублей в прошлом году и колоссально выросшая статья Прочие доходы 119307 млн рублей против скромных 346млн рублей прошлого первого полугодия, которая представляет в большей степени результат переоценки ДЗО в связи с ростом их котировок.

> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"

Большинство, из нас работая на рынках и пытаясь заработать, сталкивается с риском и потерять деньги.  Но на фондовом рынке есть варианты, когда трейдер выбирает между заработать много или заработать поменьше, без риска потерять деньги. В этом деле очень преуспел Уоррен Баффетт. Привожу два простых примера, если будет интерес могу продолжить.

1) Хочу начать, рассказав свою историю. В конце 2014 на фоне валютной паники, ключевая ставка была поднята до 17%. Следствием чего стал обвал котировок облигаций, и доходности по ОФЗ выросли от 16%-21%.  А эмиссия денежной массы на тот момент в годовом  выражении составляла 5%. Понимая, что данная ситуация  грозит полным коллапсом экономики, если затянется на  длительный срок, и возможно два варианта: или государство опять понизит ставку, соответственно котировки по облигациям вырастут, либо начнет интенсивно увеличивать денежную массу, но на фоне валютной паники это было маловероятно. Я купил длинные облигации  ОФЗ26212 со сроком погашения в 20 лет, доходность по ним тогда составляла около 16%. Длинные облигации были выбраны не случайно, так как при изменении доходности облигаций, у длинных цена изменяется гораздо сильней, чем у коротких.  Цены на жилье на фоне нарастающего кризиса упали, и я давно думал о квартире на берегу моря и решил осуществить свою мечту, дополнительной мотивацией была прибыль от операций с акциями в 1,8 мил, с которой мне очень не хотелось платить налог и я его решил вернуть через налоговый вычет. И взял квартиру в ипотеку по ставке 11,4% на 20 лет, совершив тем самым хедж на имеющиеся у меня облигации. В самом худшем варианте, мне пришлось бы, 20 лет оплачивать ипотеку процентами по облигациям и я б еще зарабатывал 4,6% годовых на разнице процентных ставок.  Но этого не случилось. Ключевая ставка в течении года была понижена до 11% и цены на облигации выросли. Когда эмиссия денежной массы была около 11%, а доходность по ОФЗ26212 составляла около 9%, я принял решение продать облигации, так как они аккумулировали в процентном отношении меньше, чем государство начало печатать денег. В итоге я купил облигации за 620 рублей, а продал за 870 плюс 37 рублей НКД, доходность составила порядка 45% минус 11,4% ипотека,  чистый мой заработок 33%. И дисконт при покупке квартиры составил около 45%, учитывая еще и возвращенный налог от операций с ценными бумагами, а если сравнивать с ценами на квартиры на начало 2014г то 60%.