ОФЗ 52 серии
(с ежедневно растущим номиналом на величину индекса потребительских цен с 3-месячным лагом 
и НКД, доходность рост номинала + НКД около 8% годовых, выше, чем по другим ОФЗ)
Цена = номинал х рыночная котировка в % + НКД.
Меньше всего дней до погашения — у ОФЗ 52001, погашение 16 08 2023г.
Т.е. курсовые колебания ОФЗ 52001 меньше, чем ОФЗ 52002, ОФЗ 52003.
Моя таблица текущих параметров для ОФЗ (обратите внимание на столбцы).


Столбец «доходность» — это фактическая доходность, исходя из текущей котировки в % о номинала.
По облигациям 52 серии этот столбец вводит в заблуждение, так как не учитывает рост номинала
(сейчас рост номинала более 6% годовых).
С учетом роста номинала, доходность ОФЗ 52 серии выше, чем остальных ОФЗ, если считать ИПЦ = 6%. 
(сравнивая облигации с примерно одинаковыми сроками до погашения,
доходность 52 серии выше примерно на 2% годовых если считать ИПЦ = 6%).

ОФЗ 52 серии — это облигации с регулярным индексируемым номиналом на величину изменения индекса потребительских цен с 3-х месячным лагом. 
Доходность к погашению можно посчитать, если предположить, какой будет индекс потребительских цен.

ОФЗ подходят для размещения временно свободных средств и удобны тем, что доходность — ежедневная.
Но главный недостаток сейчас — риск уменьшения курсовой стоимости, так как с января 2021г. котировки ОФЗ — в падающем тренде.

Кроме НФДЛ 13% — 15%, есть еще высокий скрытый налог, это инфляция.

Не смотря на более высокую доходность ОФЗ 52 серии по сравнению с остальными ОФЗ,
важно не обманывать себя и понимать, что реальная инфляция выше официальной.
Топ менеджеры собираются поднимать цены в среднем на 18% за ближайшие 3 мес. (бирюзовый график и правая шкала),
при этом, официальный CPI (индекс потребительских цен, потребительская инфляция) около 6%, данные Росстата март 2021г.

Привет! Бегло полистал SL и обнаружил, что книжные обзоры делятся на 2 типа – инвесторские и хардкорное алго (HFT и опционы). Промежуточный вариант попытаюсь закрыть данным постом. По уровню сложности книги в обзоре находятся между зубодробительной подборкой от Eugene Logunov https://smart-lab.ru/blog/534237.php и приятным чтивом по фундаментальным стратегиям.

1)    Lasse H. Pedersen – Efficiently Inefficient

Отличная книга и №1 по соотношению польза/сложность. Автор показывает, как кванты тестируют и отбирают стратегии в портфель. Условно ее можно разделить на 4 части: арбитраж, факторные стратегии, глобал макро и технические моменты запуска и финансирования фонда. HFT и опционные стратегии упоминаются вскользь. Наверное, книга подойдет и для совсем начинающих, т.к. все метрики (вплоть до волатильности) и базовые концепции раскрываются с 0.

LHP – один из боссов крупного хедж фонда в Гринвиче, но в отличие от Далио или Дракенмиллера, еще и хардкорный академик. Поэтому в книге любое утверждение подтверждается ссылками, а для глубокого погружения есть отличный список первоисточников. Понятно, что никаких секретов своего работодателя LHP не раскрывает, но профильные главы для меня оказались полезными в плане идей + отсылки туда, где копать глубже.

Добрый день! На этой неделе заметил интересную особенность в формировании доходности облигаций. Сегодня расскажу о ней и о том, как с помощью нее повысить доходность любых облигаций в вашем портфеле.

Как вы помните, с этого года купоны по всем облигациям без исключения облагаются налогом в 13%. Неважно, корпоративные это облигации или ОФЗ. Я писал подробный пост на тему изменения налогообложения в начале января, кто не читал, очень рекомендую ознакомиться.

«Ну изменилось и изменилось. Что с того?» — спросите вы? Я поначалу тоже думал, что теперь просто будет удерживаться 13% с купонов, что радости, кончено, не вызывает. Я адаптировал свою таблицу Excel по расчету доходности облигаций под новые налоги и набрал новых облигаций в январе исходя из текущих реалий.

Сижу такой довольный своим выбором, как тут ко мне на глаза попадается облигация Норникеля с доходностью 11,8% годовых! Погашение облигации – 6 февраля 2026 года. Те, у кого есть даже небольшой опыт в инвестициях, почувствуют здесь что-то неладное. Не может такая крупная и надежная компания характеризоваться такой высокой доходностью.

Благодаря данным ФРС США, мы можем наглядно увидеть почему «богатые богатеют, а бедные беднеют», и почему этот разрыв, при прочих равных условиях, всегда растет.

Более 2/3 активов состоятельных граждан вложены в инструменты, приносящие доходность в несколько раз выше не только темпов инфляции, но и доходности активов, принадлежащих менее обеспеченным слоям населения. Акции и доли в бизнесе у «богатых» против жилой недвижимости, пенсионных накоплений и даже обычных автомобилей у «бедных».

Для справки:

Доходность «долларовых» активов 1900-2020: https://t.me/TradPhronesis/31

Доходность «рублевых» активов 2010-2020: https://t.me/TradPhronesis/17

• менее чувствителен к шуму
• более устойчив на новых данных, как следствие
• исследуются другие пространства признаков, нежели при простом дискреционнм трейдинге
• ....

Симбиоз двух алгоритмов или банальный учет направленности одного тикера относительно другого, мы все понимаем, но редко учитываем это при создании алгоритма.

На примере вчерашнего алгоритма, см статью -> smart-lab.ru/company/tslab/blog/663259.php сделали скрипт по си. В самой логике ничего не меняли, только добавили еще одно условие, открывать сделки, только если совпадает направление по ртс (ну естественно имеется ввиду если растет ртс то продавать си можно, и наоборот)
Делается это через экспорт импорт значений, которые легко можно передавать между скриптами в TSLab.


То есть в одном скрипте экспортируем с уникальным именем, а во втором импортируем по этому же имени. В зависимости от типов данных, импорт будет или логических значений или вещественных и целочисленных.

Ниже смотрим на эффект

Как-то так совпадает, что я разбираю компании в основном после рекламы крупными сообществами, в которых происходит «загон» инвесторов. Или целенаправлено, или случайно мне сложно сказать. Но как-то вдруг оказывается, что перспективы абсолютно не совпадают с реальностью. Как было в Совкомфлоте, где после подсказки подписчика, реальность оказалась еще хуже. Попробуем разобраться в действительно глобальной компании Глобалтранс. 

Хочу сразу сказать, что локально компания выглядит не очень аппетитно, так что если вы не планируете инвестировать в GLTR, то прыгайте сразу в вывод. А вот если все же еще хотите, то обязательно ознакомитесь с коротким видео от очень интересного эксперта в этой области Фарида Хусаинова. Прекрасный лектор!

1. Financial Times (ft.com);
2. Wall Street Journal (wsj.com);
3. Bloomberg (Bloomberg.com);
4. Barron’s (barrons.com);
5. Zerohedge (zerohedge.com);
6. BlackRock Blog (Blackrockblog.com)

7. Seeking Alpha (seekingalpha.com);
8. Motley Fool (fool.com)
9. Рисерчи крупных банков — JP Morgan, GS, MS и тп (на сайтах банков, можно оформить подписку);
10. Annual Reports — сервис для поиска финансовых отчётностей среди 71к+ компаний (annualreports.com)
11. Morningstar (Morningstar.com)

Далее.

Скринеры акций

1. MarketWatch

http://www.marketwatch.com/tools/stockresearch/screener/

Очень легкий сайт в использовании с хорошим функционалом.