Прежде чем переходить к регулярным апдейтам портфеля, считаю важным зафиксировать правила эксперимента. Это нужно и мне — чтобы не подгонять решения задним числом, и читателям — чтобы было понятно, что именно здесь происходит.

Цель — отследить и зафиксировать процесс управления инвестиционным портфелем в реальных условиях:

• как принимаются инвестиционные решения;

• как управляется риск;

• как меняется стратегия со временем;

• какие ошибки возникают и как они корректируются.

Это не попытка «обогнать рынок любой ценой», а наблюдение за дисциплиной и логикой.

Отдельно хочу зафиксировать важный момент: эксперимент задуман как модель постепенного накопления капитала, а не как агрессивная торговая стратегия.

Формат портфеля ориентирован на людей, которые:

• находятся на этапе формирования капитала;

• имеют небольшие, но стабильные доходы;

Хочу запустить здесь на Smart-Lab публичный эксперимент — ведение и анализ реального инвестиционного портфеля на платформе ВТБ Брокер с регулярной фиксацией решений, изменений и логики стратегии.

Сразу обозначу:
это не сигналы, не «повторяйте за мной» и не соревнование по доходности.
Это попытка показать процесс мышления инвестора, а не только результат на графике.

За годы работы с due diligence и риск-менеджментом я слишком часто видел одну и ту же картину:
люди обсуждают доходности, но почти никогда — почему принимались те или иные решения.

А ведь именно логика важнее цифр:

• почему выбрана такая структура портфеля;

• где риск осознанный, а где вынужденный;

• что делается при просадке, а что — при росте;

• какие ошибки признаются и фиксируются.

Публичность здесь — инструмент дисциплины.
Когда знаешь, что твои решения можно перечитать через месяц или год, начинаешь думать иначе.

Почему рынок больше не верит ставке

Решение ФРС от 10 декабря 2025 года стало не просто очередным шагом в цикле денежно-кредитной политики (снижение на 0.25%), а точкой институционального перелома, после которой традиционные каналы трансмиссии ДКП перестали работать в привычной логике.

Формально ставка была снижена, за текущий период смягчения ДКП на 1,75 п.п. — с 5,5% до 3,75%. Однако реакция долгового рынка оказалась принципиально иной, чем в «нормальных» циклах смягчения: кривая доходности не последовала за ставкой, а начала демонстрировать признаки утраты доверия к монетарному якорю

📉 Что пошло не так: разрыв кривой доходности

В классической модели при снижении ставки доходности падают по всей кривой. В текущей конфигурации произошло обратное:

• доходности 10-летних трежерис снизились всего на 0,21 п.п.;

• 20-летние бумаги подорожали в доходности на 0,22 п.п.;

• 30-летние — выросли на 0,38 п.п..

Иными словами, рынок отказывается принимать сигнал ФРС и закладывает собственную оценку рисков на длинном горизонте, что указывает на системный, а не циклический сбой трансмиссии ДКП

По итогам месяца объём маржинального долга на биржах США увеличился ещё на $57 млрд, достигнув нового исторического максимума — $1.184 трлн.
Но самое важное — не абсолютные значения, а структура этого роста.

В 2025 году зависимость динамики индекса S&P 500 от маржинального долга усилилась до уровня, который сложно игнорировать: фактически, каждая новая волна роста индекса сопровождается аналогичным всплеском кредитного плеча.

Это означает, что рынок поднимается не на базе фундаментального спроса, а на заёмных деньгах, что всегда увеличивает вероятность масштабных обвалов.

Особенно опасная часть — это состояние маржинальных счетов.

Свободные остатки — тот самый «воздушный мешок безопасности», который инвесторы обычно держат для страховки — остались на прежнем уровне.

В то время как маржинальный долг вырос, соотношение долг / свободный кэш достигло нового исторического значения:

Международный валютный фонд в последнем Global Financial Stability Report (октябрь 2025) открыто признаёт: мировые финансовые рынки находятся в состоянии, которое трудно описать иначе, чем «аномалия».
Формулировка МВФ звучит мягче — «расхождение экономических и политических рисков с рыночной конъюнктурой».
Но суть проста: рынки живут в параллельной реальности.

 Иллюзия стабильности

Под поверхностью видимого спокойствия формируется слой системных уязвимостей.

• Геополитический риск — на уровне выше средних значений за 2010–2019 годы.
• Торговая неопределённость — исторический максимум.
• Макроэкономическая волатильность — на уровне посткризисных лет 2010–2012.

В нормальной логике рынок должен был бы реагировать бегством от риска и расширением спрэдов.
Но вместо этого мы видим противоположное: волатильность — на минимуме, спрэды — рекордно узкие, а стоимость заимствований не отражает кредитный риск.

Сегодняшняя стоимость технологического сектора США — около 35 трлн долларов. Настолько рынок «надул» капитализацию, закладывая в неё ожидания от искусственного интеллекта (ИИ) и его «революционного» влияния на экономику.
Но есть нюанс: никто — ни инвесторы, ни аналитики, ни даже создатели ИИ — по сути не понимают, что именно оценивается и в чём заключается источник этих доходов.

Да, большие языковые модели (LLMs) — это действительно колоссальное изобретение. Они способны «оживлять» изображения, генерировать тексты, писать код и даже имитировать интонации живых людей. Это технологическая магия, которая меняет саму логику создания информации.
Но между технологической магией и экономической ценностью пролегает огромная пропасть.

Сегодняшняя капитализация технологических гигантов держится не на способности генерировать денежные потоки, а на интенсивности информационного шума вокруг ИИ.
Рынок перестал оценивать активы через прибыль, выручку или инновации — теперь их стоимость определяется плотностью веры в чудо.

В продолжение темы регулирования и цифровых моделей хочется сделать шаг вперёд и заглянуть в то, каким может быть будущее института инвестиционного консультирования. Если в России мы пока видим акцент на строгости и формализации, в ЕС — на клиентоориентированность, а в США — на прагматизм, то следующий этап связан уже не столько с документами, сколько с технологиями.

⚡ Основной тренд — это переход от человеческого консультирования к гибридным моделям, где персональные советы формируются на стыке экспертного опыта и алгоритмов искусственного интеллекта (AI). Уже сейчас в Европе в рамках MiFID II (Markets in Financial Instruments Directive II) ведётся дискуссия о том, как алгоритмические системы должны соответствовать принципу suitability. В США SEC и FINRA обсуждают применение AI-driven recommendations в контексте Reg BI и fiduciary duty.

📊 Для России этот вопрос особенно актуален. Банк России в своих докладах о развитии финтеха прямо указывает на необходимость адаптации регуляторной базы к новым цифровым сервисам. Пока мы имеем Указание ЦБ № 5809-У о требованиях к программам для robo-advisors, но этого уже недостаточно, чтобы охватить сценарии применения AI, обработки больших данных (big data) и интеграции с финансовыми маркетплейсами.