Продолжаем разбираться в дивидендах. Сегодня посмотрим, как компании, которые входят в ТОП-10 индекса Московской биржи платили дивиденды на протяжении последних 5 лет.

Формирую капитал из дивидендных акций, показываю все свои сделки, делюсь своим опытом инвестирования, более подробно обо всем в моем телеграм-канале, подписывайтесь.

Что нам здесь может быть интересно? За последние 5 лет наш фондовый рынок столкнулся с двумя мощными кризисами. Первый – это пандемия коронавируса в 2020 году и начало СВО в феврале 2022 года. Нас волнует, что произошло с котировками самых больших компаний в нашем индексе и как они справлялись с задачей по выплате дивидендов.

Переходим к компаниям, распределенные по весу в индексе от большего к меньшему на сегодняшний день.

🛢️ Лукойл (LKOH)

( Читать дальше )

По образованию я технарь, закончил институт аэрокосмических конструкций. Но дело всей моей жизни — это детские лагеря, там я уже 23 года. В 2022 я начал реконструкцию заброшенного пионерлагеря Мирный. Внутри: сколько обходился детский отдых государству раньше, сколько обходится сейчас родителю и предпринимателю. Ну и конечно до-после от руин 🗿 к юртам 🛖

ДИСКЛЕЙМЕР: Статья написана автором блога “Упал-поднялся” на основе интервью с предпринимателем Михаилом Шелковым.

Распорядок дня

( Читать дальше )

Представляю свою новую программу Утилита для QUIK «Супер таблица».

Утилита предназначена для создания различных таблиц в торговом терминале QUIK. Пользователь может самостоятельно получать различные значения таблиц QUIK, проводить расчёты и выводить результат в Супер таблицу (аналог MS EXCEL). В комплекте готовый пример «Спреды акций»:

Как можно использовать спреды фьючерс-акция?

✅ Зарабатываем процентную ставку (синтетическая облигация).

Находим наибольший годовой процент. Покупаем акции, продаём фьючерсы равного объёма. К экспирации разница нивелируется. Например, на момент написания «iСофтлайн» показывает хороший результат 26.11% годовых.

( Читать дальше )

 

▫️ Капитализация: 575 млрд ₽ / 38,7₽ за акцию
▫️ Выручка ТТМ: 809 млрд
▫️ EBITDA ТТМ: 183 млрд
▫️ Чистая прибыль ТТМ: 101 млрд
▫️ скор. чист. приб. ТТМ:107 млрд
▫️ P/B: 0,5
▫️ P/E ТТМ:4,1
▫️ fwd дивиденд 2024: 9%

👉 Отдельно результаты за 3кв2024:

▫️Выручка: 185 млрд ₽ (-9,6% г/г)
▫️EBITDA:67,4 млрд ₽ (-31,4% г/г)
▫️скор. ЧП: 11,1 млрд ₽ (-62,2% г/г)

Финансовые результаты соответствуют негативной динамике на операционном уровне. Выплавка чугуна в 3кв2024 сократилась на 10,9% кв/кв, а производство стали упало на 26,6% кв/кв. Основная причина: ремонтная программа + проблемы со спросом тоже начинают давать о себе знать.

✅ ММК продолжает накапливать чистую денежную позицию, которая сейчас уже превышает 94,5 млрд рублей при ND/EBITDA = -0,52. Компания постепенно гасит долги, которых сейчас осталась всего42 млрд рублей.

✅ Частично падение прибыли связано с ростом налога на прибыль на6,9 млрд рублей. Такую ситуацию мы наблюдаем у многих компаний. В 4кв2024 этого эффекта быть не должно.

( Читать дальше )

Бывает, что частные инвесторы не доверяют сервисам для ведения портфеля ценных бумаг и ведут учет своих инвестиций в «Экселе» или «Гугл Таблицах».

Если количество ценных бумаг не так велико, то подобное использование таблиц оправдано:

• не требуется платить кому-либо за хранение данных;
• никто не удалит ваш файл, например, за неактивность;
• отчеты можно сделать такие, как вам нравится.

Но у такого метода учета есть и свои минусы, главным образом связанные с необходимостью ручного обновления котировок. Если раз в квартал сделать это несложно и вручную, но чтобы поддерживать актуальность чаще, потребуется много времени: нужно зайти на сайт, где опубликованы текущие котировки, найти нужную цену, скопировать ее и вставить в ячейку таблицу. И так для каждой ценной бумаги в портфеле. Печально и долго.

Зачем вообще нужны актуальные цены в таблицах:

• Инвесторам — для эффективного управления портфелями и рисками.
• Трейдерам — для оптимизации решений о покупке и продаже с максимальной прибыльностью.

( Читать дальше )

Четыре года назад я написал систему поиска поиска недооцененных американских акций, используя данные Яху Финанс, ведь на американском рынке торгуется больше 10 тысяч бумаг, из которых около 4 тысяч бумаг имеют рекомендации аналитиков о прогнозируемой цене. Это большие цифры, с которыми сложно работать. Но что по России?

Я вялотекуще пытался найти систему которая бы также отдавала рекомендации аналитиков по российским компаниям, пока недавно не нашёл такой API. Вот например какие рекомендации для оператора аренды электросамокатов WUSH:

{
  "targets": [
    {
      "uid": "b993e814-9986-4434-ae88-b086066714a0",
      "ticker": "WUSH",
      "company": "SberCIB Investment Research",
      "recommendation": "RECOMMENDATION_HOLD",
      "recommendationDate": "2024-10-02T00:00:00Z",
      "currency": "rub",
      "currentPrice": {
        "units": "192",
        "nano": 0
      },
      "targetPrice": {
        "units": "250",
        "nano": 0
      },
      "priceChange": {
        "u

( Читать дальше )

 

Данный текст не является инвестиционной рекомендацией и не является предложением по покупке или продаже финансовых инструментов или услуг.

Россети Центр и Приволжье (ПАО «МРСК Центра и Приволжья») — крупнейшая межрегиональная распределительная сетевая компания, осуществляющая передачу и распределение электроэнергии на территории 11 регионов Центрального и Приволжского федеральных округов России. Компания занимает лидирующие позиции в отрасли по протяженности линий электропередачи, трансформаторной мощности и количеству подстанций.

Исходные данные:
1. Финансовые показатели берем из РСБУ за 2019-2023 год.
2. Период прогнозирования — период 5 лет (2024 — 2029).
3. Прогноз консервативного роста выручки берем из «Прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на 2024 год и на плановый период 2025 и 2026 г.» — 2,00% в год.
4. Средний процент по кредитам берем из «Статистического бюллетеня Банка России» от 07.08.2024 — 7,80% в долларах и 14,56% в рублях.

( Читать дальше )

Вместе с растущими ставками по вкладам растут и доходности облигаций с постоянным купоном. Рассчитывать на сильное снижение ключевой ставки в этом году не приходится, хотя все может быть. Поэтому кроме облигаций-флоатеров смотрю в сторону облигаций с ежемесячным начислением купонов. Выбрал самые интересные варианты. Доходность указана до вычета налогов с учётом реинвестирования купонов. Если покупать на ИИС, то доходность будет выше.

1. Брусника 2Р02
Строительная компания, основана в 2004 г.
Рейтинг: А- (АКРА)
ISIN: RU000A107UU5
Стоимость облигации: 96,31%
Доходность к погашению: 21,5% (купоны 16,25%)
Амортизация: нет
Дата погашения: 28.03.2027 (оферта опцион колл 16.09.2025)

2. Балтийский лизинг БП8
Лизинговая компания, в портфеле которой преобладает грузовой и легковой автотранспорт, а также строительная и дорожно-строительная техника.
Рейтинг: ruAА- (эксперт РА)
ISIN: RU000A106ЕM8
Стоимость облигации: 91,36%
Доходность к погашению: 22,7% (купоны 10,7%)
Амортизация: нет
Дата погашения: 31.05.2033 (оферта 12.06.2025)

( Читать дальше )

В скриптах напрямую доступны все данные Quik'а, кроме греков с доски опционов. Но есть возможность рассчитывать их по формуле Блэка-Шоулза, исходя из доступных значений базы, страйка, дюрации и волатильности.
Чтобы удостовериться в совпадении греков с доски и расчётных, пришлось в скрипте отваять на Lua C API сервер DDE для приёма экспорта от доски опционов. И вот картинка

Разница в самом главном Греке — Дельте — менее 1%.
Через Lua в Quik'е доступны все возможности Windows.

local Titles, Entries, Desk = {}, {}, {}
local Wn1_Hndl
local Wn1_Field1, Wn1_Field2, Wn1_Field3, Wn1_Field4, Wn1_Field5
   = "Код CALL", "Страйк", "Дельта CALL", "Дельта расч", "Теор. расч"
   
function OnInit (scriptPath)
  qu = require ("QuikUtil(qu)") -- qc, lu, tu
  blk = require ("BlackScholes(blk)")
  glb_ScriptDir, glb_ScriptName = lu.SplitPath (scriptPath)
  message (glb_ScriptName .." started")
  server = require ("OptionDesk")
end -- OnInit()

function OnStop (signal)
  if Wn1_Hndl then DestroyTable (Wn1_Hndl) end
  StopFlag = true
  return 1000 -- 1 sec
end

local function ShowWin (cols)
  for k = 1, #Desk do
    local calCode = Desk[k][Entries[Wn1_Field1]]
    if calCode:sub (3,3) == "0" then
      calCode = calCode:sub (1,2) .

( Читать дальше )

Введение

Итак, это было обычное скучное утро, когда я решил: «А почему бы не попробовать этот Алгопак от Московской биржи?» Я давно слышал про него, а тут как раз была пара свободных часов и чашка горячего кофе. Что может пойти не так, верно?

Начало приключения

Регистрация и первый вход

Регистрироваться было просто. Почта, пароль, подтверждение — стандартный набор. И вот я уже на главной странице Алгопака, который выглядит достаточно дружелюбно. Однако, первый звоночек прозвенел, когда я начал искать справочную информацию. Документация оказалась несколько запутанной, а некоторые разделы вовсе не обновлялись годами.

Создание первой стратегии

Для начала я решил не мудрить и создать что-то простое. Пусть это будет стратегия на основе скользящих средних (SMA). Вот мой пример кода на Python, который я решил использовать:

import pandas as pd
import numpy as np

# Загружаем данные
data = pd.read_csv('historical_data.csv')

# Параметры стратегии
short_window = 40
long_window = 100

# Создаем сигналы
signals = pd.

( Читать дальше )