Избранное трейдера Mantis
В качестве валютной диверсификации нашего телеком сектора я держу AT&T и Verizon.
Коротко бизнес AT&T мы уже разбирали, сегодня я хотел бы остановиться на втором крупном телекоме из США.
Для начала давайте глянем, что творит девальвация на долгосроке, рассмотрим график цены акций Verizon и МТС в пересчете в рубли без учета дивидендов:
В принципе, дальше уже можно ничего не писать, я думаю, но мы все-таки разберем основные направления бизнеса.
Такое ощущение, что мир помешался на ESG (Environmental, social, and governance), у каждой второй компании из разных секторов стоит такая «метка». Verizon не стала исключением, они планируют к 2025 году перейти на 50% на ВИЭ (возобновляемые источники энергии), а к 2035 году добиться нулевых выбросов углекислого газа. У меня встает вопрос, чем через 30 лет будут питаться растения? У них тоже сейчас экологическая катастрофа и им нужно за 30 лет перестроиться на потребление других газов, ибо углекислого газа всем не хватит.
Актуальные доходности публичных портфелей PRObonds понемногу повышаются. Доходность портфеля #1 приблизилась к 13% годовых (12,7% за последние 365 дней), доходность портфеля #2 остается низкой, но отходит от минимальных значений, сейчас она 8,7%.
В предыдущие дни в портфелях сокращалась часть облигационных позиций (ни один из выпусков не выводился полностью), чтобы обеспечить возможность новых приобретений.
И вчера новый выпуск – АйДиЭф03 (эмитент «Онлайн Микрофинанс» под поручительство ООО МФК «Мани Мен») – был добавлен в портфели, на 7,5-7% от активов. Размещение АйДиЭф03 стартовало успешно: за первую сессию размещено 383 тыс.бумаг из 700 тыс., или 54%. Размещение остатка должно занять еще около 1 недели. Спрос на бумаги высокий, что позволяет ожидать прироста тела облигации после завершения размещения выпуска.
В Российской Федерации существует 5 видов ОФЗ: ОФЗ-ПД, ОФЗ-ПК, ОФЗ-ИН, ОФЗ-АД и ОФЗ-н. Первые 4 вида торгуются на бирже и их можно купить через любой торговый терминал. ОФЗ-н доступны только в специальных банках. Что же представляют из себя все эти облигации?
Простите за банальность, работа с данными начинается с их получения из внешнего источника. Мы будем получать их из CSV-файла архива котировок, скачанного с сайта Финам. Для работы с другими источниками вам надо будет немного изменить программу.
Я уже давно не работаю непосредственно с CSV, и храню все данные в БД SQLite. Поначалу я хотел написать программу чтения CSV с нуля, но выяснилось, что я уже подзабыл как это делается, однако нашелся рояль в кустах — моя старая библиотека читающая данные из CSV-файла непосредственно в программу. Ее мы и будем использовать.
Собственно, Python и ориентирован на работу с библиотеками, и не нужно знать что там внутри, важно только уметь с ними работать, а сами программы с использованием библиотек станут очень простыми.
Для начала качаем с Финам историю в формате CSV-файла следующего вида:
<TICKER>,<PER>,<DATE>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL> SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:00:00,76900.0000000,76990.0000000,76900.0000000,76990.0000000,3 SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:06:00,77695.0000000,77695.0000000,77400.0000000,77400.0000000,8 SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:08:00,77781.0000000,77781.0000000,77700.0000000,77750.0000000,30 SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:13:00,78088.0000000,78098.0000000,78088.0000000,78098.0000000,6 SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:14:00,78100.0000000,78100.0000000,78100.0000000,78100.0000000,1