Главным мотивом предстоящего года, я полагаю, станет инфляция. Она хорошо разгоняется и, больше того, многие уже имеющиеся эпизоды повышения цен ещё не нашли своего отражения в официальной отчётности. На затравку вам рисунок 1, цены на подержанные машины в США. С декабря 2019-го года они поднялись сразу на 70%. Кроме того, нынешняя инфляция решительно отличается от той, которая наблюдалась, например, в нулевые годы. Запредельная денежная масса, дефицит квалифицированной и мотивированной рабочей силы, разрушение производственных цепочек. Мне кажется, в наличии все предпосылки, чтобы инфляция приняла самоподдерживающийся характер.



Рисунок 1 — индекс цен на подержанные автомобили в США.
Но в России и других странах периферии инфляция окажется выше. Сегодня она бьёт, в основном, по товарам, тогда как услуги пока ещё находятся в стороне. Чем больше доля товаров в потребительской корзине, тем выше, при прочих равных условиях, получается и инфляция. Больше того, если Европа и другие богатые страны всё ещё могут питать иллюзии, что повышение цен вдруг остановится и в итоге им не потребуется никакого увеличения зарплат и пособий, то Россия уже вынуждена увеличивать их. Вкупе с новыми ковидными ограничениями и резко возросшими рисками для всего малого и среднего бизнеса, это условия для идеального инфляционного шторма.

( Читать дальше )

Существует множество свидетельств того, что покупка и хранение ценных бумаг в течение длительного периода в несколько десятилетий — лучший способ создать значительное богатство.

Тем не менее, я также считаю, что многие инвесторы с долгосрочным мышлением также могут попасть в ловушку, удерживая плохие инвестиции в течение более длительного периода, чем это разумно, по сути, используя менталитет избегания убытков, поскольку они напрасно ждут акции. Это может быть гораздо более разрушительным, чем продажа неэффективной ценной бумаги и переход к более выгодному варианту.

Найти компанию, которая окажется хорошей инвестицией в следующие два-три десятилетия, невероятно сложно. Не существует формулы, по которой можно было бы найти эти компании со 100% точностью. Чтобы найти подходящие компании, требуется много проб и ошибок, а также постоянных корректировок портфеля. 

( Читать дальше )

Всем привет!

Нашел чудеснейшие данные — информацию по полной доходности компаний (т.е. изменение курсовой стоимости + полученные дивиденды). Причем посчитаны правильно, по полной внутренней доходности, а не как некоторые «эксперты» минусуют полученные дивы из цены покупки и показывают сотни процентов годовых.

Внимание  — а таблицах указана средняя доходность в % годовых без учета налога на дивиденды (поэтому компании с высокими дивидендами оказываются несколько выше в списке, чем надо). Также естественно не учтены комиссии брокера и биржи, т.к. это дело сугубо индивидуальное. Все банки тоже не присутствуют в таблице, т.к. она составлялась для определения рентабельности, что к банкам не совсем применимо.

( Читать дальше )

О том, как я выбираю акции в свой портфель, определяю цели, о знаменитой ПД и прогнозе прибылей до 2025 г. Интересно будет этот пост перечитать весной 2026 года, когда будут известны результаты компаний за 2025 г. и размер своего портфеля на начало 2025 г. ......



«Цена – это то, что ты платишь. Стоимость – это то, что ты получаешь. Не имеет значения, говорим ли мы об акциях или носках, я предпочитаю покупать качественный товар в тот момент, когда он недооценен» (Уоррен Баффетт).

Сегодня поговорим о том, как я выбираю акции в свой портфель, определяю цели, о знаменитой ПД и так далее. Я привел ту же цитату Баффетта, что приводил весной 2015 г. – в своем исследовании в двух частях по той же тематике — Целевая цена – «дорожная карта» инвестора

Наверное, с тех времен так подробно про свою теорию отбора и не писал. Кому интересно прочитайте. Ух, чего там только не на придумывал.

( Читать дальше )

Сначала я пытался бэктестить системы в TradingView и этого было достаточно для быстрой оценки торговых гипотез, но оказалось, что мало просто знать, где купить и где продать. Не менее важно понимать, сколько купить или продать и для этого нужны другие инструменты.

Зачем Python?

Лично мне он показался удобнее. Например, можно быстро подключить telebot и система начнёт отправлять сигналы прямо в телегу на все девайсы. Работать со скриптами можно даже на айпаде где-нибудь в дороге, тоже плюс.

Самая простая система, которую можно потестить это пересечение двух скользящих средних: если быстрая SMA пересекает медленную вверх, то покупаем, а если вниз, то закрываем открытую позицию, шортить рынок не будем. Комиссии, проскальзывание и прочие расходы пока не учитываем, нужно начать с какой-то основы.

Что потребуется?

— backtrader для логики торговой системы

— quantstats для формирования отчёта

— Jupyter Notebook, если нужно удобнее редактировать код

( Читать дальше )

С проникновением аналитики во многие сферы нашей жизни она не могла обойти стороной финансы. В этой статье рассмотрим ее применение для анализа ETF с целью их анализа, в том числе и с применением визуализиции.

1. О данных

Для анализа будем использовать данные ETF c базовой валютой USD: FXCN, FXRL, FXIT, FXUS и FXRU. Временной ряд рассмотрим за три года с 2018 по 2020 года. Само исследование проведем в Google Colaboratory.

Как обычно в начале импортируем все необходимые библиотеки для дальнейшей работы.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

Сначала необходимо получить данные. Есть несколько способов. Мы воспользовались — взяли их с Finam в формате csv. Дальше написал функцию для обработки полученных данных и при помощи concat свел их в один датафрейм.

def changeDF(df):
  df['date'] = pd.to_datetime(df['<DATE>'].astype(str), dayfirst=True)
  name =[x for x in globals() if globals()[x] is df][0]
  df = df.drop(['<DATE>','<TIME>', '<OPEN>', '<HIGH>', '<LOW>'], axis=1)
  df = df.set_index(['date'])
  df.columns = [name+'_cl', name + '_vol']
  return df

fxgd_change = changeDF(fxgd)
fxrl_change = changeDF(fxrl)
fxit_change = changeDF(fxit)
fxus_change = changeDF(fxus)
fxru_change = changeDF(fxru)
fxcn_change = changeDF(fxcn)

etf = pd.concat([fxgd_change, fxrl_change, fxit_change, fxus_change, fxru_change, fxcn_change], axis=1)

etf.head()

В результате получили:

( Читать дальше )

Продолжаю выписывать самые важные тезисы из книг — на очереди великолепная книга Бенджамина Грэма — Разумный инвестор, библия фундаментального анализа. Сразу предупреждаю, пост является длинным, поэтому тем, кто дочитает до конца — ✋. За один раз прочитать пост будет трудновато, но как вариант сэкономить Ваше время и прочитать краткое содержание — вполне. )

С каждой главы выцарапал наиболее интересные мысли. Поехали.

Глава 1. Инвестиции и спекуляции: выбор разумного инвестора

👉 Инвестирование — это операции, цель которых — тщательно анализируя ситуацию, сохранить вложенные средства и получить приемлимую прибыль. Операции, которые не отвечают этим требованиям — спекуляции.

👉 Разумный инвестор обязан помнить не только о возможностях, но и о рисках.

👉 Спекуляции всегда соблазнительны, это увлекательная игра, и люди погружаются в неё с головой.

👉 Независимо от ситуации на рынке часть средств следует вкладывать в облигации, часть — в акции. Соотношение от 50:50 до 25:75.

( Читать дальше )

В поисках площадки для трансляции своих идей по ММК, которая отлично ложиться на идеи стоимостного анализа наткнулся на пост
— Контрольный список Уоррена Баффета — 5000+ рейтинговых акций
По мотивам книги Практическая баффетология автор выделил несколько правил

Правила

Правило 1 — Стабильная прибыль (рост за 5 лет / TTM> 0%)
Правило 2 — Хорошее покрытие долга (можно выплатить долг в течение <3 лет)
Правило 3 — Высокая рентабельность капитала (в среднем> 15% за 5 лет)
Правило 4 — Высокая доходность инвестированного капитала (> 12% в среднем за 5 лет)
Правило 5 — Создание FCF (TTM FCF> 0 долл. США)
Правило 6 — Обратный выкуп акций? (Количество акций сегодня <количество акций 5 лет назад)
Правило 7 — IRR больше, чем у долгосрочного казначейства (начальная ставка доходности> 1,1%)
Правило 8 — ERR больше 12% (ожидаемая доходность> 12% — рассчитана с использованием оценок роста аналитиков)

И проделал огромную работу по оценке акции, где за соответствие каждому правилу акция получала 1 балл

( Читать дальше )

Прошло 1,5 года с момента прошлого поста и мир действительно пошел по данному сценарию.

Что уже реализовалось:
— валюты-убежища активно обесцениваются инфляцией и отрицательными ставками.
— сырье раллирует, золото в том числе.
— держатели кеша и надежных облигаций западных стран в минусе, не говоря об упущенной выгоде.
— шорты западных и российских индексов не были выгодными.

Часть прогноза еще не реализовалась, но и не отменилась:
— нефть должна сильно подорожать. Вдобавок к инфляции доллара добавились снижение инвестиций в отрасль и прошедший кризис перепроизводства.
— рубль упал, РТС несильно вырос, однако это все равно вопрос времени — капитал компаний вырос, прибыль сильно выросла, доллар обесценился — а цена в долларах та же. Такой дисбаланс не может долго сохранятся, пружина сжимается и итог может быть только один — мощное ралли в РТС. Рубль вероятно тоже укрепится к доллару, как тот уже упал ко всем сырьевым валютам на доковидные уровни. Нужно сказать спасибо Байдену и Трампу, которые запугиванием санкциями держат нашу валюту дешевле ее равновесной ценности, чем делает российский экспорт сверхрентабельным и повышает конкурентоспособность наших производителей. Этот процесс с некоторым лагом непременно проявится в росте как рынка, так и экономики.
— в Китае процесс замедления пошел — рост юаня и кризис перевозок сильно подняли в цене стоимость его товаров, а рост сырья повысил издержки — его конкурентоспособность падает. Поскольку с финансами в Китае все довольно плохо — в банковской системе дыра и валютный курс несвободный — когда-нибудь произойдет крупная девальвация. Но такие масштабные процессы могут очень долго протекать в скрытом виде и проявляются обычно тогда, когда все забудут с чего все началось.
— Американские индексы выросли, однако рост этот не был обеспечен сопоставимым ростом качества его компаний, а был вызван монетарными методами. Финансовые власти США(как и многие люди в мире) уверовали в незыблемость доллара и что любое безумие ему сойдет с рук — печататают деньги даже на такие противоречащие здравому смыслу вещи, как устранение естественных коррекций безумных хаев рынка и стимулирование граждан не работать большими пособиями. За все это придется заплатить — а платить добровольно(сильно повышать ставку, рубить все пузыри, увеличивать налоги и резать социалку) они конечно не захотят, поэтому все это принудительно сделает инфляция.

( Читать дальше )

Привет! Сегодня не про результаты, а про методы. Закончил писать базовый функционал библиотеки для количественных исследований. Вот что из него можно выжать:

• Моделирование портфелей по кросс-секции и временным рядам;
• Квантильная методика формирования портфелей в % от выборки или фиксированное число инструментов;
• Возможность гибко задавать веса в портфеле по дополнительному фактору (почти smart beta);
• Можно вырывать данные для аналитики на каждом промежуточном этапе: сделки, размер позиций, комиссии, доходность портфелей;
• Возможность относительно точно учесть комиссионные расходы;
• Пока самая простая визуализация и метрики.

Как выглядит итоговая отрисовка:

Небольшая предыстория или зачем писать свой тестер

 

Не являясь базовым программистом, я пользовался готовыми решениями для бэктестов и особенно долго засиживался на платформе Quantopian. В прошлом году компания не получила нового транша от инвесторов и объявила о закрытии. Вместе с ней сгинул и весь написанный код, а знания синтаксиса несуществующей платформы близки по полезности к 1С-программированию при переезде в долину.
Поработав с другими сервисами, понял, что их существенные недостатки можно разделить на 3 группы:

( Читать дальше )