Только сейчас добрался до отчёта 20-F Озона, решил проверить как поживает маркетплейс 1,5 года спустя. Последний раз я обзор юнит-экономики Озона писал в ветке самого Озона.

Очень важно, я рассматриваю что основной бизнес Озона — это сервисный бизнес. То есть фактически это логистическая-маркетинговая компания. Они предоставляют свою логистику, предоставляют свою площадку и маркетинговые ресурсы. На этом и будут оценивать бизнес этой компании. То что сам Озон зарабатывает, продавая книги и прочее → это затухающий и не масштабирующийся бизнес, его влияние будет уменьшаться из года в год.

Забегая вперед скажу, что не все так плохо, юнит-экономика улучшается, хотя до идеала еще очень далеко.

Ключевые показатели:



Итого, GMV, включая сервисы за 2022 год = 832 240 миллиона рублей.
Итого, GMV от маркетплейса = 634 166 млн рублей.
Количество заказов = 465,4 млн
Количество покупателей = 35,2 млн

По сравнению с 2021 годом и количество покупателей увеличилось, и количество заказов на одного покупателя. Сейчас на одного покупателя 13,2 заказа.

( Читать дальше )

Intelligent Investments

За последнее десятилетие мы стали свидетелями роста (и падения) многих различных инвестиционных концепций, поскольку инвестиционные фирмы и ученые ищут волшебную формулу, которая может генерировать стабильную прибыль, в то же время избегая тяжелой работы, которая в действительности требуется для получения этой прибыли. К сожалению, большинство быстро понимают, что волшебной формулы успеха не существует, поэтому вместо этого внимание переключается на простое создание продаваемых инвестиционных продуктов. Мы бы сказали, что, к сожалению, сегодня большая часть финансовой индустрии почти полностью ориентирована на продажу инвестиционных продуктов, а не на получение наилучшей долгосрочной прибыли для клиентов.

Одной из наиболее популярных из этих недавних концепций является «Факторное инвестирование», которое за последнее десятилетие зарекомендовало себя как высокооплачиваемая инвестиционная стратегия, собирая активы на миллиарды долларов. Многим фирмам было легко выводить этот продукт на рынок и продавать, поскольку он опирается на авторитетных ученых и обладает впечатляющей математической поддержкой. Однако в реальном мире эта концепция сталкивается со значительными недостатками, которые вызывают серьезные вопросы о ее обоснованности, когда речь заходит о возможности получения стабильной долгосрочной прибыли.

( Читать дальше )

Как мы заметили в ч. 2., несмотря на разнообразие форм, в литературе выделяют определенную типологию и динамику кривых доходности.

Также существует несколько устойчивых наблюдений, которые должна объяснять любая содержательная теория срочной структуры процентных ставок. 

1. Как краткосрочные, так и долгосрочные ставки движутся преимущественно вместе, т.е. между ними существует положительная корреляция.
2. Если краткосрочные ставки находятся на исторически низких уровнях, кривая в большинстве случаев будет иметь нормальную форму. Если же краткосрочные ставки достаточно высоки по сравнению со своими историческими значениями, кривая, скорее всего, станет инвертированной.
3. Краткосрочные ставки более волатильны, чем ставки по длинным облигациям.
4. Кривая обычно имеет положительный наклон.

ГИПОТЕЗА ОЖИДАНИЙ

Одной из первых и наиболее  представительной теорий временной структуры является  гипотеза ожиданий. Она  подразделяется на несколько ветвей. Две основные:  гипотеза чистых ожиданий (pure (or unbiased) expectation hypothesis) и гипотеза локальных ожиданий (local expectation hypothesis);  две вспомогательные: return to maturity expectation hypothesis, yield to maturity expectation hypothesis 

( Читать дальше )

После бурного роста сектора growth за последний год есть желание понять, куда этот сектор будет двигаться дальше и куда из этого сектора нужно бежать (и нужно ли вообще). В попытках найти ответы на вопросы набрёл на отличный ресурс https://www.researchaffiliates.com. Research Affiliates — это управляющие портфелями — адепты подхода факторного инвестирования/Smart Beta в инвестициях, во главе с Робом Арноттом. Так вот, на сайте представлены множество стратегий аллокаций портфелей и отличные визуализации этих портфелей. Факторное инвестирование — это больше про value инвестирование, но там есть стратегия Momentum, которую двигал как раз сектор growth в последние годы.
Итак, что мы имеем по этой стратегии. На картинке показаны точки исторических доходностей (годовые, в течение 5-ти лет, по сравнению с бенчмарком) в зависимости от текущей valuation (текущей оценки). Также показана трендовая линия и текущее состояние (большая чёрная точка). Т.е. мы находимся на крайне высоком значении текущей оценки и ожидаемая годовая 5-ти летняя доходность — отрицательная. Не всё так плохо, на графике есть и более высокие исторические оценки и для них доходности были несколько больше нуля. Т.е., теоретически, если Кэти Вуд из Ark Invest права и сейчас уникальный момент развития технологий, которые уничтожат старую экономику и её заменят новые компании, то эти новые компании могут приносить доходность и далее, несмотря на крайне высокую текущую оценку.

( Читать дальше )

Здравствуйте. Уже достаточно давно я интересуюсь машинным обучением для инвестиций в акции и разработал систему, которая позволяет выбирать наиболее перспективные активы. Система, на длительном сроке, стабильно и значительно превосходит рынок, показывая среднюю доходность за последние 15 лет более 35% годовых в €, с просадкой, сопоставимой с рыночной (доходность может быть и больше, в зависимости от количества акций в портфеле и стратегии фиксации прибыли и убытков). Прогнозы публикуются на smart-lab с октября, в реальном времени, проект называется Investington. В этой статье описаны основные принципы стратегии. Сразу оговорюсь, что я не экономист, а инженер, поэтому и описывать буду именно техническую составляющую модели. 

Идеей было сделать систему, которая позволяет автоматизировать выбор акций в портфель, сократить потраченное на это время, а также избежать человеческого фактора при принятии решения. Для начала нужно было придумать некий концепт, и я начал бродить по сайтам типа Yahoo, смотреть на графики котировок и изучать показатели предприятий. В процессе поиска мой интерес привлекла компания Renault. В то время я работал у их прямого конкурента и знал, что дела у них идут прекрасно – они утягивали у нас специалистов одного за одним. Но при этом, их акции постоянно падали. Как выяснилось, из-за глобальных факторов – рынки перестраивались, некоторые производители испытывали трудности, особенно в Азии, и случился громкий скандал с их директором, которого вывозили в рояле из Японской тюрьмы. В итоге их акции упали со 100€ до 50€, хотя компания работала нормально. Посмотрев на графики, я решил, что котировки должны вернутся на прежние уровни, то есть с доходностью 100%, в горизонте 3-4 лет (25%/год). Решено было эту идею формализовать :

( Читать дальше )

@LongTermCM

Индексу РТС недавно исполнилось 25 лет. И это совсем немного.
Но, имея уже определенную историю, мы разберем, казалось бы, извечный вопрос инвестиционной привлекательности российского фондового рынка, утверждение о неработающей здесь стратегии «купил  и забыл» или «купи и держи», но для начала придется рассмотреть частности.
Стоит вспомнить, что по факту до 2008 года ни у кого не возникало таких вопросов, почти никто не говорил в серьез про американские акции на фоне российских. «Какая к черту Америка? У нас перспективный развивающийся рынок, который прет и прет в гору» — сказали бы Вам в двухтысячные.

Сейчас индекс РТС находится на уровне 2007 года, а для инвестировавших в 2008 году картина, можно сказать, выглядит пугающе: продержать акции более 10 лет, да при этом остаться в минусе. Речь, конечно, идет про доходность в долларах, когда это обсуждают. Но и в рублях часто любят приводить в пример такие известные истории потери стоимости как ВТБ, Газпром и даже Магнит с 2013 года.

( Читать дальше )

Исторически рынки акций давали высокую доходность. Например, на длительных интервалах времени полная доходность S&P 500 без учета инфляции была около 10% годовых. По данным Credit Suisse Global Investment Returns Yearbook 2020, с 1900 по 2019 год мировый рынок акций дал 5,2% годовых с поправкой на инфляцию.

Однако не стоит рассчитывать на результат, равный результату рынка, просто купив акции нескольких отдельных компаний. Доходность может оказаться как выше, так и ниже, причем второе более вероятно.

Дело в том, что высокую доходность рынка акций обеспечивает огромная доходность небольшого числа бумаг. Большинство акций почти бесполезны или даже вредны. Вложить деньги в акции всего нескольких компаний вряд ли хорошая идея, если только вы не мастер сток-пикинга (выбора отдельных акций).

Перевели для вас основные результаты нескольких исследований, показывающих, как соотносятся результаты отдельных бумаг и всего рынка. В конце материала обсудим, почему это важно для инвесторов.

( Читать дальше )

Основные страновые индексы давно стали мерилом доходности фондового рынка той или иной страны. В России таким индексом является Индекс МосБиржи (IMOEX). Именно по нему и определяют доходность Российского фондового рынка в рублях, а также делают выводы о долгосрочной доходности (индекс существует с 22 сентября 1997 года)

В общем не плохой вариант, но есть некие рамки, которые хотелось расширить, чтобы более детально проанализировать прошлую доходность рынка:
1. Почему-то принято измерять годовую доходность по календарным годам. Почему не считать по 1 июля?
2. Данный индекс не учитывает, выплаченных дивидендов. Обычно делают допущения типа – «и прибавим к доходности индекса 5% дивидендной доходности». Почему именно 5%? Вот посмотрите тут, за 6 лет дивдоходность была постоянно разной.
3. Так как индекс МосБиржи не учитывает дивиденды, то он и не учитывает налоги с этих дивидендов.
4. И наконец, самое главное, на чем мы хотим сосредоточиться. Данный индекс показывает номинальную доходность, а не реальную (с корректировкой на инфляцию)

В данной статье мы исправим эти 4 недочета, проанализируем доходности и сделаем калькулятор доходности.

КАЛЬКУЛЯТОР, В КОТОРОМ ВЫ СМОЖЕТЕ ПОСЧИТАТЬ СВОИ ПАРАМЕТРЫ ДОХОДНОСТИ.

Итак, технология исследования:

Итак, технология исследования:
1. Вместо индекса МосБиржи мы взяли Индекс МосБиржи полной доходности «нетто» (по налоговым ставкам российских организаций) — MCFTRR. Это тот же самый индекс, но он учитывает все выплаченные дивиденды по компаниям, входящим в индекс, а также учитывает налоги, которые необходимо выплатить по данным дивидендам. Этим ходом убираем два недочета, описанные выше.
2. Индекс полной доходности начал рассчитываться 17 лет назад, с 26 февраля 2003 года. Но нам мало 17 годовых отрезков для анализа. Поэтому берем годовые отрезки со смещением в месяц. То есть первый годовой отрезок с марта 2003 по март 2004, второй с апреля 2003 по апрель 2004 и так далее, всего получаем 196 годовых отрезков. Тоже самое для 2-х годовых отрезков, 3-х годовых и так далее до 17-летних отрезков. Итого получаем 1700 временных окон для расчета доходностей. Это не так много, как на американском фондовом рынке, но уже в 100 раз больше, чем в исходных данных.

3. Рассчитываем не только номинальную, но и реальную доходность.

Вот традиционный расчет номинальной доходности Индекса полной доходности. Средняя номинальная доходность с 1 января 2004 по 31 декабря 2019 г составила 15,1%. При этом волатильность по годам очень высокая. В 2009 году номинальная доходность составила 125%, а в 2008 минус 66,7%. «Радует глаз», что из 16 лет всего 3 были убыточными.

( Читать дальше )

Прочитал у известного персонажа вот такое заблуждение 

Эффективность математики только в поиске закономерности рыночного движения — паттернов которые способны реально материализовать вашу прибыль.

Написана полная ерунда. Позволю себе процитировать фразу, с которой я начинал свой курс «Алгоритмическая торговля. Научный подход» :
Математика в общем случае не даст Вам ответа на вопрос КАК ДЕЛАТЬ? Но она даст Вам ответ на другой важный вопрос ЧТО ДЕЛАТЬ, А ЧТО НЕ ДЕЛАТЬ?

Что из этого следует? А то, что математика не может быть «эффективна» в поиске паттернов, она лишь может точно сказать: найденные Вами паттерны — это реальные закономерности или чушь собачья.

Как правильно заметил мальчик BuyBuy в своём топике: самый простой способ это сделать, это проверить свои паттерны на качественно (!) смоделированом случайном блуждании и если окажется, что и там все лучше самой доходной пассивной стратегии, то значит это чушь собачья.

Как сделать качественное случайное блуждание для последовательности свечей реального актива?

( Читать дальше )

Обоснование, теория и вообще вводная по теме здесь.

Вообще-то меня сильно впечатлили результаты выбора бумаг для покупки и удержания на основе моментума по ссылке выше. Настолько что я решил самостоятельно это проверить. Но поскольку меня это интересовало именно с практической точки зрения, то задача была ограничена несколькими условиями: — выборка бумаг ограничена ликвидными компаниями с капитализацией более 30 млр. рублей, расчет и соответственно модельный портфель должен быть реализован в доступном мне инструменте — в электронной таблице. Немного перефразируя Силаева А.: если стратегия/модель не может быть выстроена относительно просто в электронной таблице, то грош цена такой модели. Поэтому с практической точки зрения мне было важно то, что в случае успеха я могу применить стратегию имея всего лишь электронную таблицу и интернет с котировками.

Исходные данные выгружал с известного ресурса investing.com. Цена бумаг без дивидендов. Цены на конец каждого периода (месяца) по цене закрытия. Для расчетов я отобрал две группы компаний: условно с большой капитализацией: не менее 200 млр. руб. и средне-малой капитализацией: менее 200 но выше 30 млр. руб. Хотел проверить, повлияет ли фактор размера на итоговый результат. Во время выборки вторую группу пришлось изрядно проредить исключив некоторые низколиквидные компании с мертвым оборотом или со странным поведением в графике котировок, типа резкого взлета цены внутри дня. Возможно сплит или какая-то ошибка в архиве данных сайта investing. Таким отсортированных историй оказалось довольно много. Итого в каждой из двух групп оказалось по 34 компании (случайное совпадение).

( Читать дальше )