etf

Здравствуйте!
Мой постоянный мониторинг разных возможностей привел меня к грустным выводам.
RTS довольно доходчиво показывает, что инвестиции в индекс РФ вернулся к 2016 году (пока). Доступные широкой публике ETF в РФ имею конские комиссии — в среднем 1% против 0,3-0,6 %  на нормальных рынках. Для перехода на нормальный рынок нужен или квал (6 лямов депо) и то, как правило, доступ через какие то мутные прокладки, или международный брокер. Наиболее востребованный и экономически обоснованный на сегодня брокер — IB. Ну и тут засада — нужен или счет от 50 тыщ убитых енотов, или готовность платить по 10$ ежемесячно за неактивность. При плановом депо в 10 тыщ убитых енотов получаем 1,2% годовых потерь + издержки на перевод.
Планируемые активы: пакт индексных ETF — 40%, пакет облигационных ETF — 60%.
Вопрос: может, знает кто ресурс или аналитику по ETF, в первую очередь, иностранным ( не Финэкс ))) ) — какова средняя рентабельность инвестиций в ETF на горизонте 10 лет? Понятно, что это средняя температура по больнице, но это лучше, чем ни чего.
Если у кого то есть опыт или личные наработки — буду благодарен!

( Читать дальше )

( Читать дальше )

ETF
В вопросах инвестирования и трейдинга важное значение имеет ETF (Exchange Traded Fund) что в переводе с английского означает торгуемый на бирже фонд.
Что же это такое ?
ETF – это биржевой инструмент который обращается на рынке, также как и акции. Но в отличии от акций, ETF состоит из нескольких инструментов. Это могут быть различные акции различных секторов. Для простоты восприятия ETF можно представить его как винегрет, составные части которого только дополняют один другого.
С этого выплывает главный плюс фонда — Широкая диверсификация. То есть распределение капитала между объектами вложения, с целью снижения рисков возможной утраты капитала, или доходов.
Также к плюсам можно отнести: высокую ликвидность, низкую стоимость.
В соответствии от того какие акции, и как сформирован ETF, он может быть: консервативными, умеренными, агрессивными и тп.
Самый развитый ETF рынок это Американский. Он насчитывает больше 1400 различных фондов.
Например SPY (бенчмарк) это первый в америке ETF который успешно торгуется и до сих пор.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Долито в шорт в понедельник:

С 12 мая Федеральная резервная система спустя более чем месяц после анонса начнет покупать соответствующие требованиям фонды корпоративных облигаций, торгуемые на бирже. К такой мере американский регулятор прибегнет впервые.

11 мая Нью-Йоркское отделение ФРС объявило об официальном запуске своего механизма поддержки вторичного рынка корпоративного кредитования. Оно будет покупать, которые владеют как инвестиционным, так и высокодоходным долгом и следуют за динамикой рынка корпоративных облигаций.

В конце марта ФРС объявила о резком расширении своего инструментария борьбы с кризисом. Регулятор обязался покупать ETF и корпоративные долги непосредственно на вторичном рынке, а также развернуть отдельный механизм для покупки долгов непосредственно у эмитентов по всей корпоративной Америке.

Позже Федрезерв расширил перечень потенциальных активов, объявив в апреле, что увеличит их совокупный объем с $200 млрд до $750 млрд и добавит в список активов, которые он будет покупать ETF с мусорными облигациями.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Не вдохновлено ссылками ниже, но напомнило о выкладывании в публичный доступ.
smart-lab.ru/blog/620330.php
smart-lab.ru/blog/616708.php
Всем привет!
В ходе тестов калькулятора портфелей
github.com/Oppositus/CalculatorAA
возникло понимание, что его внутренние инструменты импорта котировок уже не работают. Так давайте напишем скрипт, который будет получать их через MOEX ISS API. Вывод скрипта-CSV файл.
Репозиторий github.com/helpau/MOEX_ETFs/blob/master/main.py
Тот же код:

tickers=["FXGD","FXUS","FXIT","SBSP","FXRL","FXRB","FXRU","SBCB","SBGB","SBRB"]
import requests
import apimoex
import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
for ticker in tickers:
    with requests.Session() as session:
        data = apimoex.get_board_history(session, ticker,board="TQTF")
        df1 = pd.DataFrame(data)
        df1.set_index('TRADEDATE', inplace=True)
        df.info()
        df[ticker]=df1["CLOSE"]
df.to_csv("your_table.csv",sep=";")

P.S. Касательно самого калькулятора портфелей-полученный файл необходимо дополнительно обработать, чтобы на 1 год для 1 ETF было 12 записей. Особо пытливые могут исследовать, в какой день лучше проводить ребалансировку.

Итак, пир во время чумы.
Потому что сейчас, когда мы ждем отчетностей за второй квартал и второй волны падения рынков акций, я решил создать очень рискованный портфель, который на горизонте пары десятков лет точно должен быть ок. Ах да, портфель без кэша, без облигаций.
Но самое интересно для СЛ, который любит стейтмент, я решил сделать его публичным.


Во-первых. Портфель полностью пассивный, то есть доли активов определены раз и надеюсь очень надолго. Целевое распределение будет для сторонников развитых рынков да и вообще разума очень странное. Но он рискованный, да. Риск — это может быть доходность, посмотрим. Итак.

Во-вторых. Портфель будет составляться из ETF, торгуемых на Мосбирже, да я знаю, у нас дорогие ETF, зато у нас есть свои плюшки в виде налоговых льгот. Да и он маленький для этих ваших IB.

В-третьих. Денег туда буду закидывать неруглярно, сколько не жалко. На старте это будет 47000 рублей (не спрашивайте почему столько).
Пополнения будут не чаще чем раз в месяц, ребалансировка будет проводиться раз в год, в первые дни февраля.

( Читать дальше )