Вопрос этот очень непростой. Сейчас много различных предложений по облигациям и «одно краше другого». Конечно, выбор облигаций очень сильно зависит от целей. Одним нужно сформировать денежный поток, другим максимизировать возможный доход при минимально возможном риске, третьи хотят спекульнуть в ожидании изменений процентных ставок и много-много другого. По облигациям и их оценке написаны многотомные труды и вариантов вложений в них огромное количество.

Сегодня я покажу, как можно выбрать облигации для своего портфеля с точки зрения их качества.

Базовая идея достаточно проста — кредитный рейтинг облигаций определяет уровень надежности эмитента/бумаги. Чем ниже рейтинг, тем выше должна быть запрашиваемая инвестором доходность, и на хорошо развитых долговых рынках, есть премии к каждому кредитному рейтингу. Но проблема такой оценки в том, что она не дает понимания в таком вопросе: «насколько оправдана именно такая премия?» А может она должна быть на 1 процентный пункт больше, или наоборот меньше.

Решение этой задачи предложил Джонкарт. О его методе оценке я уже писал в своей статьей "Корпоративные бонды под табу для частного инвестора!". Вкратце: основной сутью метода является представление ожидаемого потока платежей (у облигаций купона и погашения тела) в виде математического ожидания, которое учитывает вероятность дефолта в каждом году. Оценка облигаций методом Джонкарта позволяет существенно легче сравнивать между собой облигации с разным кредитным рейтингом опираясь не только на потенциальную доходность, но и риск дефолта.

( Читать дальше )

Друзья, вот я наконец и доделал свой калькулятор оценки облигаций методом Джонкарта.

Если в кратко объяснить суть метода, то это оценка  доходности к погашению с учетом риска дефолта, который определяется на основании рейтинга исследуемой облигации. В самом простой интерпритации — этот метод позволяет получить ожидаемую доходность к погашению (математическое ожидание доходности) с учетом вероятности дефолта. Подробнее о методе я писал в своей более ранней статье: "Корпоративные бонды под табу для частного инвестора!"

Я реализовал данный метод на Python с использованием своей базы SQL, в которой хранятся все необходимые данные для расчета: история котировок, параметры самих облигаций, их рейтинги, а также таблица с вероятностями дефолтов облигаций для разных рейтингов. По сути, мой новый калькулятор, является логическим продолжением предыдущего, который считал все классическим методом и был описан мной в статье: "Калькулятор облигаций! Часть 1". Новый калькулятор может считать как классическим способом все основные параметры: ожидаемая доходность, дюрация, кривизна (выпуклость), так и по методу Джонкарта.

( Читать дальше )

Всё что можно автоматизировать, стоит автоматизировать.

Я уже не раз писал и рассказывал, что в период пандемии и самоизоляции изучаю питон, пишу на нем различные программы для анализа и расчетов, а также поднял свой SQL Server для удобства работы с первичными данными и их хранением. Всё это привело к возможности автоматизировать оценку своего портфеля и портфелей клиентов. Теперь мне нет необходимости делать отдельные отчеты для них и себя, и существенно сокращает время на предварительную подготовку данных. В ближайшем будущем, я постараюсь скомпилировать код в исполняемый модуль, чтобы клиенты могли со своих компьютеров смотреть на свои портфели в удобное для них время.

Сегодня я расскажу о версии отчета для меня как управляющего, так как клиентская версия это всего лишь выжимка. Сделаю я это на примере собственного портфеля (ещё больше открытости, а то в комментариях к моим выступлениям часто говорят, что я скрытен и не делюсь идеями).

( Читать дальше )

Расскажу сегодня о чудесном продукте, который придумал Сбербанк и продает своим клиентам. Этот пример в чем-то очень хрестоматийный для инвестиционной среды и наглядно демонстрирует, как Сбербанк и его дочерние структуры:


( Читать дальше )

Вчера Петр Салтыков на своей странице в Facebook опубликовал короткую заметку об успехах фонда «Харизматичные идеи (в прошлом Харизматичные акции, Далее по тексту — ХИ)», находящемся под его управлением. Он указал, что их фонд с начала года уже принес 17% своим пайщикам, против индекса полной доходности Московской Биржи MCFTR — 4%.

Так как я всегда ищу интересные фонды для своих вложений и клиентов, и знаю Петра лично, то я с интересом наблюдаю за его успехами. Вначале июня я уже писал о его фонде, но его пост подтолкнул меня пересчитать показатели сравнения.

Сравнивал я ХИ с покупкой фонда SBMX под управлением управляющей компании Сбербанка, который как раз повторяет индекс MCFTR. Учел я также и комиссии брокера в размере 0.1% при покупке SBMX и комиссию за приобретения паев 1.5%, которую берет УК (специально взял самую большую, так как она зависит от размера инвестиций). Комиссию за погашение посчитал равной 0, поскольку свыше года она отсутствует, а вкладывать деньги на меньший срок смысла нет (и даже год мало). Налоговую ставку приравнял 13%, считая что инвестирует физик резидент, и реализует он свои паи до 3-лет.

( Читать дальше )

Продолжаю совершенствовать свою базу SQL и автоматизированные средства расчетов.

В июне я написал пост: "Автоматизация — ключ к успешному инвестированию. Python и SQL приходят на помощь❗️", где описал как и зачем я поднял собственный SQL сервер, и какие задачи он мне поможет решить.

Теперь у меня есть собственная база котировок по всем интересующим меня ценным бумагам.

Чтобы упростить себе жизнь в части расчетов параметров облигаций, следующим этапом развития данного направления, конечно, было желание написать свой калькулятор для оценки облигаций. Для этого в SQL базу пришлось добавить новые таблицы, с параметрами облигаций. С ними пришлось покопаться, потому-что не было понимания, какие именно графы мне понадобятся изначально. После нескольких вариациях я нашел оптимальное для себя решение.

( Читать дальше )

Как и любой исследователь-инвестор, я сталкиваюсь с необходимостью обрабатывать огромное количество различных данных, чтобы принять взвешенное инвестиционное решение.

И одна из самых трудоемких частей работы — это сбор данных, их систематизация и подготовка для работы. Конечно, очень хочется как можно больше автоматизировать данную работу, чтобы тратить на это как можно меньше времени.

Я уже рассказывал, что на самоизоляции осваивал Python, и демонстрировал, что мне удалось написать профессиональный инвестиционный калькулятор, который рассчитывает различные финансовые показатели и сравнивает между собой два актива. Кстати, в последней его версии я добавил возможность учета комиссий и налогов. Это позволяет намного легче сравнивать NET результаты для инвестора, особенно если в стратегии по ДУ есть вознаграждение управляющего за успех, а в ПИФах комиссия за приобретение и погашение паев.

Все первичные данные для сравнения приходилось формировать в ручном режиме — скачивать котировки в файл, потом их обрабатывать, и уже потом считать результаты. И даже немало известная программа

( Читать дальше )

Время выбирать ПИФы❗️ После кризиса надо покупать акции, стоит поискать фаворитов и «альфа скакунов»

23 марта я написал пост: "Какой ОПИФ можно купить в свой портфель❓", где дал рекомендации, как можно выбрать ОПИФ для своего портфеля.

И вот сейчас, когда я написал свой профессиональный инвестиционный калькулятор, я могу легко проверять один из пунктов из той рекомендации, а именно:

✅ Соответствии исторических показателей эффективности

В том же посте, я рассказал об ОПИФе «Харизматичные акции» (ХА) в УК АриКапитал, которым управляет Петр Салтыков.

Сегодня я просто хочу продемонстрировать, на этом же фонде, как легко и удобно теперь сравнивать Инвестиции в ETF (биржевые фонды) не только между собой, но и с любым другим фондом.

Отступление❗️ На самом деле не обязательно фондом, такие сравнение можно проводить с любой стратегией, и делать выводы. А в калькулятор я добавил учет комиссий и налогов — очень полезно когда есть надбавки и скидки при погашении паев или вознаграждение за успех.

( Читать дальше )

Продолжаю сидеть на самоизоляции и учусь программировать на Python. Написал полноценный калькулятор для сравнения двух любых активов.

Считает такие показатели как:

✅ Ожидаемая доходность
✅ Волатильность
✅ Коэффициент Шарпа для каждого актива
✅ Корреляцию
✅ Бету
✅ Альфу
✅ Долю волатильности исследуемого актива в базовом (удобно для сравнения с индексными фондами или индексами, если их брать в качестве базового актива)
✅ Коэффициент Трейнора
✅ Альфу Дженсена



Можно задать период на котором необходимо произвести расчеты. Строить графики для сравнения.

( Читать дальше )

Результаты еще одного опроса на моем Telegram-канале ABTRUST.

19 мая 2020 прошло голосование по следующему вопросу: "Стоит ли сейчас покупать акции❓". Участникам предлагались следующие враинаты ответов:

✅ Нет, мы ещё увидим более низкие цены

✅ Не знаю, но покупать сейчас не буду

✅ Не знаю, но куплю 10%-20% от портфеля

✅ Не знаю, но куплю 20%-40% от портфеля

✅ Не знаю, но куплю 40%-60% от портфеля

✅ Да, но уже пропустили первую волну роста

✅ Да, острая фаза кризиса пройдена


Сегодня я публикую краткие выводы:

1️⃣ Проголосовавшие разделились на две равные категории — те которые «знают, что ждать в будущем» и те, которые «не знают». По сравнению с голосованием 1 апреля, доля знающих выросла на 5 процентных пунктов.

( Читать дальше )