Избранное трейдера Алекс
Новогодняя волна замещений еврооблигаций корпоративных эмитентов прошла: ищем, что можно продать, а что — купить.
Главное
• На горизонте полугода меняем ММК с YTM 4,4% на ГТЛК с YTM 8,1%. Кейс Роснано показывает, что 100%-ные госкомпании надежны, и на коротком горизонте важна ликвидность, которая есть у ГТЛК.
• Меняем ФосАгро-25 с YTM 4,4% и ЛУКОЙЛ-26 с 5% на Норникель-25 с 5,6% без потери в кредитном качестве.
• Меняем Газпром-26 и -27 в долларах США на соответствующие выпуски в евро и франках: увеличиваем доходность, ожидаем укрепления евро относительно доллара.
• Меняем СУЭК-26 на Норникель-26: улучшаем кредитное качество и потенциал снижения доходности.
• Меняем Газпром-25, -27, -28 и -29 в долларах США на ГТЛК: ожидаем сокращения разницы в доходностях ГТЛК и Газпрома.
В деталях
Увеличиваем доходность почти в 2 раза, меняя ММК на ГТЛК. Облигации без государственной гарантии от 100%-й госкомпании Роснано с плохим балансом были погашены как в 2022 г., так и в 2023 г. Применяем ту же логику к ГТЛК с лучшим балансом и ликвидностью (денежные средства и погашения лизинга надежных заемщиков), покрывающей обязательства до полугода. Считаем, что лучше переложиться из ММК в ГТЛК: доходность практически удвоится — до 8,1% с 4,4%.
Итоги 2022 года здесь.
2023 год был очень крутым по доходам. Естественно в первую очередь за счёт фондового рынка.
За год в общей сложности заработано 9.532.780 рублей. Это по 794398 рублей в месяц. 77% дохода принесли инвестиции.
Капитал вырос до 19 миллионов рублей. В процентном соотношении активы распределены следующим образом: бизнес — 12%, фондовый рынок — 70%, краудлендинг — 6%, крипта — 12%.
Бизнес 2Бизнес 2 — рост за год всего лишь 3%. Хотя максимальная прибыль выросла на 16%.
2017 год — +61%
2018 год — +51%
2019 год — +63%
2020 год — +105%
2021 год — +102%
2022 год — +64%
2023 год — +3%
Худший прирост за всё время. Даже инфляция не обогнал.
Начал более активно над ним работать только в последние 2 месяца. Начал вести статистику по товарам. Примерно 70% от прибыли делает первая десятка. Поэтому буду от остальных товаров избавляться и тестировать новые.
За счёт этого хочу освободить место в магазине и уменьшить расходы времени на рекламу. И соответственно поднимется прибыль за счёт других товаров. До этого старые товары не убирал. Так как хоть копейку, но приносили и были выгодны. Сейчас хочу это всё оптимизировать.
Друзья, делимся с вами кино-подборкой (не только же облигации разбирать 😉) фильмов и финансах, рынках, трейдерах.
Картинка отсюда
Привет, на связи Кот.Финанс! Мы специализируемся на разборе компаний и отбираем 💎 среди 🚮! Наши подборки облигаций здесь. А сегодня мы смотрим кино в компании друзей.
Наши любимые — Уолл Стрит (обе части) и Золото (очень уж понравилась концовка). Игру на понижение будем пересматривать. А Дурные деньги по мотивам события GameStop будем смотреть сегодня.
Для нетерпеливых — сразу рейтинг фильмов, и какие из них доступны онлайн:
Согласно эксперименту, проведенному finder.com, выбор акций, отобранных чат-ботом ChatGPT с искусственным интеллектом, показал более высокие результаты, чем у некоторых ведущих инвестиционных фондов Великобритании.
Аналитики сайта сравнения личных финансов попросили ChatGPT создать теоретический фонд из более чем 30 акций, следуя ряду принципов инвестирования, взятых из ведущих фондов.
За восемь недель с момента его создания портфель из 38 акций вырос на 4,9% по сравнению со средней потерей 0,8% для 10 самых популярных фондов на британской платформе Interactive Investor, в список которых входят Fundsmith Equity Терри Смита, а также ряд британских, американских и глобальных фондов Vanguard, Fidelity и HSBC, согласно finder.com.
Около 19% взрослых британцев, опрошенных finder.com, заявили, что «рассмотрят возможность получения финансовой консультации» от ChatGPT, а еще 8% говорят, что уже получали финансовую консультацию от чат-бота.
Вот то, что получилось вытрясти из бота запросив подобный портфель:
Всем привет. Напишем небольшую программу на Python для отслеживания курса валюты.
Программа будет работать следующим образом: данные будут скопированы из поисковой выдачи Google, после чего будет произведено сравнение изменения курса с момента запуска программы. В случае значительного изменения курса, программа будет автоматически отправлять уведомление в Telegram.
Первое, что нужно сделать — это решить, откуда брать курсы валют. Парсить данные будем с поисковой выдачи Google, чтобы не платить за API. Чтобы начать создавать программу, необходимо установить Python с официального сайта и загрузить IDE. Можно использовать PyCharm или любой другой редактор кода. Второе, нужно будет написать код для парсинга данных из поисковой выдачи Google, а затем сравнивать текущий курс с предыдущим.
Затем нам потребуются несколько библиотек. Первой из них является requests, которая позволит нам получать данные с сайтов. Второй библиотекой является BeautifulSoup, которая поможет нам парсить HTML-разметку и вытаскивать из нее нужные данные.
Люблю такие книги, в которых все четко и по пунктам, нет воды про всякую эзотерику и потусторонние силы, которым нужно открыться (ну или закрыться, кому что там чакры позволяют). Кстати, достаточно много пересечений можно найти с другой книгой, которую я недавно читал, про критическое мышление от Тома Чатфилда (у самого Непряхина тоже есть такая книга, но я ее не читал). Но там больше про информационный поток, а тут — про более конкретный источник данных, собственного собеседника-манипулятора. Например, это может быть манипулятор-продавец в магазине, благодаря которому дома появится еще одна ненужная вещь, или начальник, который благодаря манипуляциям объяснит, что ты должен работать больше, а получать столько же (хорошо, что не меньше). А кому-то просто хочется токсично унизить собеседника просто ради своего ЧСВ.
Пару раз я бывал на корпоративных мастер-классах по схожей тематике, почерпнул для себя полезной информации и в целом оценил подход. Так что книга была выбрана осознанно и с позитивными ожиданиями, которые оправдались.