📌 Простой подборкой дивидендных акций уже никого не удивишь, поэтому я решил добавить в неё важный параметр – рыночная оценка.

• Отобрал компании, которые летом должны выплатить дивиденд с текущей доходностью выше 10%. Без учёта дочек Россетей таких компаний получилось всего 8, для них сделал график соотношения див. доходности и оценки по P/E (LTM). Чем компания выше и левее, тем привлекательнее акции.

1️⃣ Транснефть ($TRNFP)

• Дивиденд: 190 ₽
• Див. доходность: 13,2%
• P/E = 3,4x
* За 1 полугодие заработали на дивиденд около 97 рублей, чуть меньше должны были заработать в более слабом 2 полугодии. Уверенное 1 место по див. доходности и оценке рынком.

2️⃣ Сбер ($SBER)

• Дивиденд: 38 ₽
• Див. доходность: 12,1%
• P/E = 4,1x
* По РСБУ Сбер заработал за 2025 год 1,7 трлн рублей, но точный дивиденд узнаем после отчёта по МСФО 26 февраля.

3️⃣ ВТБ ($VTBR)

• Дивиденд: 10 ₽
• Див. доходность: 11,7%
• P/E = 2,1x
* На днях ЦБ намекнул, что ВТБ стоит распределить лишь 25% прибыли, хотя уровень достаточности капитала может позволить банку вообще ничего не выплачивать.

( Читать дальше )

«Не знаю как для нашего рынка но для американского думаю ДА — сигнал Sell»



схема Беннера выглядит мистически точной (например, она предсказала крах 1929 года и пандемийный кризис 2020-го)

Анализ циклов Беннера:

Согласно предоставленной схеме, Сэмюэл Беннер разделил экономические периоды на три ключевые линии:

• Линия A (Паника): Годы, в которые исторически случались сильные рыночные потрясения и паника.

• Линия B (Хорошие времена): Эпоха высоких цен. Схема прямо гласит: «Время продавать акции и ценности всех видов».

• Линия C (Трудные времена): Эпоха низких цен. Рекомендация Беннера: «Хорошее время для покупки акций… и их удержания до 'бума'».

Наша текущая фаза

Если мы сверим системные часы с этим графиком, то увидим, что текущий 2026 год находится ровно на пике Линии B.

Согласно пророчеству из 1875 года, сейчас на дворе эпоха «Хороших времен и высоких цен». Схема Беннера сигнализирует, что это идеальный момент для тотальной распродажи активов. Следующая точка для комфортных покупок (Линия C) наступит только в 2032 году, а очередной год паники (Линия A) намечен на 2035-й.

( Читать дальше )

Всем привет. Есть ли у кого опыт создания автоматизированных систем в Google Таблицах которые бы торговали вместо вас по заданным параметрам?
Спрашиваю с целью сравнить и возможно доработать свою собственную систему, сейчас расскажу в чем ее суть.

Стоит начать с того, что бот является реализацией заложенной торговой идеи. А какая это идея?

Изначально идея заключалась в автоматизации стратегии Лесенок, приведу пример:

Покупка лесенкой означает поэтапную покупку выбранного инструмента с определенным шагом вниз. Это необходимо для того чтобы иметь возможность купить инструмент по все более и более выгодным ценам, таким образом средняя цена покупки будет становиться ниже:

На представленном примере «сейчас» цена 13.96, уже было приобретено 7 лотов инструмента по 13.70 и еще стоят заявки на покупку ниже:

• 7 лотов по 13.02
• 8 лотов по 12.26
• 8 лотов по 11.34
• 9 лотов по 10.11

Глубина шагов лесенки может быть абсолютно любой.

Для ознакомления с функционалом и реализации торговой стратегии я использую брокеров Финам, БКС Мир инвестиций и Т-Инвестиции, так как они:

( Читать дальше )

Ещё лет 10 назад меня окончательно достало вести инвестиционный учёт вручную. А всё потому что использовались разные брокеры, разные типы активов и у всех были разные формы отчётов и в итоге всё заканчивалось раз в квартал примерно один и тем же. Ручным копированием котировок с сайтов для того, чтобы понять что вообще происходит с портфелем и требуется ли ребалансировка.
И в какой-то момент я понял что больше невозможно терпеть и пора уже начать заниматься автоматизацией. В итоге получилась довольно простая архитектура:

• Excel / Google Таблицы — интерфейс и дашборд портфеля

• Python — сбор данных и обработка

• API — источник котировок и информации

Что делает моя система в книге:

• автоматически подтягивает котировки акций и облигаций, в том числе с Московской биржи;

• считает текущую стоимость портфеля;

• сводит активы из разных источников;

• обновляет данные без ручного ввода.

 
Книга Михаила Шардина “Excel, Python и API: автоматизация данных и управление офисом, домом, финансами…”

( Читать дальше )

Все последующие шаги и их логика в нормальном виде есть в таблице. Картинку к посту я, конечно, вставлю, но когда смотришь на 6 десятков эмитентов данные теряют свою презентабельность.

У нас есть множество эмитентов на рынке облигаций, большинство из них — это средний бизнес с не очень хитрыми отчетностями. Когда смотришь на отчетность ОДНОГО такого эмитента, то есть типа “окей, ага, я пошел дальше”, поэтому, чтобы понять, куда деть (или не деть) деньги, нужно подойти к вопросу МАСШТАБНО. К тому же, у многих из нас есть стойкое ощущение, что ВДО — это абсолютное казино, и каждый второй эмитент послезавтра сыграет в ящик.

Учитывая это, мне стало интересно сравнить ещё живых эмитентов и собственно тех, кто допустил дефолт, а точнее — сопоставить их показатели по РСБУ (9м2025). Сведя всю эту тучу отчетностей, я пришел к следующим маркерам, которые отражают повышенный риск дефолта:

1. Катастрофа/паника/апокалипсис:

1.1 Бизнес убыточен на операционном уровне. Т.е. даже до уплаты процентов деятельность компании генерирует убыток.

( Читать дальше )

Если первая часть моего репортажа по конференции алготрейдеров в Москве была об инфраструктуре, то вторая часть будет про искусственный интеллект.

ИИ в 2026 году это неполноценная замена трейдера — всего лишь промежуточная стадия. Кто‑то видит в нём помощника в предсказаниях движения рынка, кто‑то маркетинговый баннер для привлечения новых клиентов частных лиц, а кто‑то просто удобный инструмент автоматизации.

Дальше покажу каждую из этих стратегий:

• ИИ как исследователь.

• ИИ как маркетинговый интерфейс.

• ИИ как торговый помощник.

Презентация Юрия Кондратенко


И нигде в докладах ИИ не выступал как гарантированный источник альфы.

Небольшое пояснение — альфа — это доходность сверх рыночной (беты), которую стратегия получает благодаря своему преимуществу: лучшей модели, данным, скорости. Это не «просто прибыль», а прибыль после компенсации за риск. Например: если рынок вырос на 10%, а ваша стратегия — на 15% при том же уровне риска, то ваши +5% — это и есть альфа.

( Читать дальше )

Протестировал классический Моментум с Клодом. 

Тестирование на списке акциий, доступных к автоследованию в финамовском сервисе Comon.

Выкладываю это здесь, так как подобные стратегии мне не интересны, а людей, паразитирующих на асимметрии информации ничуть не жалко.

1. Методология

Исследование рассматривает классическую систему моментума — покупку акций с наибольшим ростом за предшествующие N месяцев. Цель: найти возможности увеличения доходности и снижения рисков относительно базовой реализации.

Ребалансировка: производится в последний торговый день каждого месяца. В этот день по цене открытия 10:00 продаются позиции которые выходят из топ-K, и покупаются новые. 

Сигнал: open[t] / open[t−252] − 1 (годовой моментум на открытиях 10:00)

Отбор: Топ-K акций по сигналу с фильтром [нижний порог, верхний порог]

Вход: open[t] — то же открытие, в которое считался сигнал

Удержание: До следующей ребалансировки (~21 торговый день)

Выход: open[t_next] — открытие следующей ребалансировки

( Читать дальше )

Дpyзья, зapaнee пpeдyпpeждaю o пpиближeнии aнoмaлии фoндoвoгo pынкa PФ, кoтopaя выглядит так (см. график):



Ha гpaфикe 365 тoчeк. Kaждaя тoчкa — этo cyммa зeлeныx (+1) и кpacныx (-1) тopгoвыx днeй в кoнкpeтнyю дaтy зa 20 лeт нapacтaющим итoгoм. Pocт гpaфикa внyтpигoдoвoгo тpeндa гoвopит o тoм, чтo в этoт пepиoд нaблюдaлocь cyщecтвeннoe пpeoблaдaниe зeлeныx днeй. Cнижeниe гpaфикa cигнaлизиpyeт o пpeoблaдaнии кpacныx днeй.

B чeм aнoмaлия?

Aнoмaлия зaключaeтcя в peзкoм пpeoблaдaнии зeлeныx торговых днeй в пepиoд c 28 мapтa пo 10 aпpeля:

28 мapтa: 9 зeлeныx cвeчeй / 6 кpacныx cвeчeй
29 мapтa: 8 зeлeныx / 8 кpacныx
30 мapтa: 9 зeлeныx / 6 кpacныx
31 мapтa: 10 зeлeныx / 4 кpacныx
1 aпpeля: 9 зeлeныx / 5 кpacныx
2 aпpeля: 10 зeлeныx / 4 кpacныx
3 aпpeля: 11 зeлeныx / 4 кpacныx
4 aпpeля: 11 зeлeныx / 4 кpacныx
5 aпpeля: 8 зeлeныx / 6 кpacныx
6 aпpeля: 7 зeлeныx / 7 кpacныx
7 aпpeля: 7 зeлeныx / 7 кpacныx
8 aпpeля: 9 зeлeныx / 5 кpacныx
9 aпpeля 8 зeлeныx / 6 кpacныx
10 aпpeля: 11 зeлeныx / 4 кpacныx

Ecли бoитecь cвeчeй, тo взглянитe нa внyтpигoдoвyю динaмикy в пpoцeнтax pocтa/cнижeния цeны нaкoпитeльным итoгoм:

( Читать дальше )

Джордж Чарльз Селден считал, что рыночные цены определяются психологическим настроем инвесторов. Поэтому в 1912 году он написал книгу «Психология фондового рынка», основанную на его «многолетних исследованиях и опыте», полученных в результате наблюдения за фондовым рынком и написания статей о нем.

Многое из того, что Селден написал более 100 лет назад, актуально и сегодня. Поведение инвесторов и рыночные цены по-прежнему тесно взаимосвязаны. Осознание этого факта — первый шаг к сохранению непредвзятости, как и предлагал Селден, чтобы минимизировать ошибки и потери.

Ниже некоторые из наиболее серьезных проблем, с которыми сталкиваются инвесторы, и как он их описал:

О рыночном цикле и поведении инвесторов.

В качестве удобной отправной точки целесообразно кратко проследить историю типичного спекулятивного цикла, который повторяется снова и снова, год за годом, с бесконечными незначительными вариациями, но со значительным сходством, на каждой фондовой бирже и на каждом спекулятивном рынке мира — и, предположительно, будет продолжаться до тех пор, пока цены фиксируются конкуренцией покупателей и продавцов, и до тех пор, пока люди стремятся к прибыли и боятся убытков.

( Читать дальше )

Ранее я составлял подборку из ОФЗ так, чтобы на ваш счёт приходили бы купоны каждый месяц.

Чтобы польза от этого была самая максимальная, я решил дополнительно создать табличку с автоматическим расчётом пассивного дохода в зависимости от вложенной суммы в перечисленные ОФЗ из подборки.

Благодаря вашей поддержке (пост в Смартлабе набрал 43 лайка, но ещё выделю поддержку моей аудитории в телеграмм-канале, там пост набрал 128 реакции), я сделал данную табличку очень оперативно и уже спешу поделиться результатами с вами.

✔️ Таблица полезна тем, что с её помощью будет понятно, сколько можно получить пассивного дохода в год (и в среднем за месяц) после вычета налога, вложив в каждую ОФЗ из подборки N-сумму по текущим ценам на момент 2 марта 👇

✅ Ссылка на табличку

👉 Можете скачать её (сохранить как Excel), ввести нужную вам сумму и получить итог (не надо кидать запрос на доступ к файлу и писать там в комментариях))

Я буду обновлять цены на ОФЗ каждую неделю и если пассивный доход выйдет больше, чем сейчас (то есть цены на ОФЗ упадут), то сообщу вам об этом. Пользуйтесь и получайте пассивный доход 🤝

( Читать дальше )