В прошлом посте я рассказал о массовом обывателе, который стройными рядами идет на рынок, и том его частном виде, который непросто идет, но и мнит себя «Солнцем» или «центром вселенной». Обычно в его багаже знаний в лучшем случае пара посредственных книг и бесплатные курсы (в худшем книги о том, как стать миллионером, вообще никаких знаний и просто непомерная мотивация (модное нынче слово)). Конечно, это непросто катастрофически мало, это – ни о чем!
Я пришел на рынок в 2002 и два года я был именно таким, о котором написал абзацем выше. Через два года я понял, что так я долго не проживу (это я сейчас понимаю, что мне еще повезло столько продержаться, обычно всё куда как быстрее). Рынок вырос в два раза, а у меня ноль прироста, и куча потраченного времени на дейтрейдинг. Но так как я любил учиться, и эта сфера мне была крайне интересна, я засел за настоящие учебники. И тогда этот мир для меня открылся совсем с другой стороны. Дальше, я учился постоянно, пробовал и моделировал новые идеи, рабочие воплощал в жизнь. Но также часто приходилось воплощать в жизнь те, которые и нельзя была смоделировать по объективным основаниям. Самое важное что я усвоил, что называется на уровне рефлекса (и что нам всем хорошо известно еще с детства), можно процитировать четверостишие Омара Хайяма:
Елена Чиркова в очередной раз порадовала своей книгой «Стоимостное инвестирование в лицах и принципах». К сожалению, не смог прочесть в один присест, так как последние два месяца выдались напряженными в работе, но уверен, что в других обстоятельствах, у меня ушло бы на нее не больше двух дней.
Как всегда, книга обстоятельна несмотря на то, что весьма короткая. Но я именно так люблю, когда нет лишней воды и все по делу. В каждой главе есть интересные зерна знаний. Масса различных исследований и сравнений. Для тех, кто умеет учиться, найдется немало полезных практических примеров и описаний онлайн средств для анализа, доступных каждому и с любым капиталом.
Очень импонирует подход Елены при работе с мультипликаторами, сам пользуюсь ими очень в схожем ключе. Прекрасно показано, что подбор акций в портфель на простом принципе «купи дешево, потому что P/E и/или P/B низкий» — это путь в никуда. Нужно смотреть глубже, понимать, что стоит за этими значениями, как и вообще понимать, какой P/E считать и как.
Темы, которые поднимаются в книге:
Когда строишь портфель, всегда интересно посмотреть, какие у него получаются показатели. Самой известной методикой, несомненно, можно считать — подход Марковица. Она прекрасна описана во многих учебниках, и по ней существует масса программ, которые позволяют легко посчитать параметры портфеля. Большинство текущих робоэдвайзеров построены именно на этом подходе. Остается только вопрос, какие активы «подпихнуть» машине, и какие ограничения выставить при оптимизации.
Основной проблемой при работе с Марковцем является нестабильность во времени показателей волатильности, ожидаемой доходности и корреляций. Всегда встает вопрос, сколько необходимо взять значений для расчетов, за какой период и т.п. Модель очень чувствительна к этим вводным, и результаты могут быть очень различны.
Если посмотреть на pic.1, где по оси Х отложена волатильность, а по оси Y — ожидаемая доходность, то каждая точка будет соответствовать одному году для индексов MCFTR, RGBITR и портфеля МСFTR/RGBITR c распределением 50/50. На нем очень хорошо виден разборс значений от года к году. Математическая статистика нас учит тому, что необходимо брать как можно больше значений, и тем самым мы получим более точные оценки ожидаемой доходности, и волатильности. Но все это может неплохо работать на очень длительных горизонтах. По-моему опыту – в лучшем случае лет 15, а так около 25. Но что, если наш горизонт короче?
Бывает очень полезно искать локальные экстремумы. С точки зрения математического моделирования на ценовых рядах, это не такая тривиальная задача. Я пробовал разные методы, и на удивление, весьма неплохими оказались достаточно известные всем — фракталы Вильямса. Те самые которые ищут максимум или минимум цен среди N+1 значений по простому условию –центральное из них было выше, или ниже тех, которое идут до неё, и после. Особенно хорошо фракталам удается находить такие экстремумы на больших временных интервалах и с большим количеством N (График 1, Фаркталы Вильямса N=30 Days)
Однако, самый большой недостаток фракталов Вильямса, это скорость их появления. То есть существенное запаздывание появление, что делает их абсолютно непригодным с точки зрения проведения хоть каких-нибудь значимых динамических исследований. Они прекрасно отображают историю, но и только. Думаю, я не ошибусь, если скажу, что и в ТА его редко используют. Помнится в 2017 году мы с другом написали робота, который должен был торговать от уровней, которые показывал последний известный фрактал (График 2. Пример построения фрактального уровня).
Технический анализ один из самых популярных методов в попытке спрогнозировать цену финансовых активов, или же найти наиболее вероятную точку для входа/выхода в/из них. По нему написано масса книг, придумано огромное количество индикаторов и еще больше объяснений как ими пользоваться. Конечно, определенная простота методов ТА не может не привлекать людей, а смотря как он ведет себя на истории, у многих создается реальное впечатление, что ТА обладает некоторой предсказательной силой.
Взглянув на следующий график котировок, даже без методов технического анализа, создается впечатление, что перед нами интересные акции, у которых есть постоянный рост. За 5 лет она выросла в 2,86 раза, что эквивалентно 30% годовых, если считать по методу сложного процента.
Технические аналитики или инвесторы, размышляя над тем, стоит ли купить данную акцию или продать ее (например, в шорт), конечно нанесут на данный график индикаторы, уровни и все те методы, которые они используют и интерпретируют для себя как сигналы в принятии решений. Выглядеть это может по-разному, например так как показано на следующем графике. В любом случае по итогу этих построений, кто-то увидит хороший момент покупки, кто-то хороший момент для продажи, а кто-то решит, что еще не пришло время ни для одного ни для другого.
Пожалуй, один из первых вопросов, который возникает у начинающего инвестора — это вопрос получения информации. Второй — насколько полезно быть в курсе самых свежих событий и новостей. Эти вопросы не праздные. В большой степени они подогреваются СМИ, продавцами финансовых услуг, или же кричащими заголовками предлагающими присоединиться к тому или иному телеграмм каналу, группе в соц-сетях, которые первые опубликовали ту или иную новость, и это дало возможность «заработать» быстро «хорошие деньги». Правду же можно выразить словами героя фильма Волк с Уолл-стрит: «Когда об этом напишут в Уолл-стрит Джорнал, момент уже ушел!». Как вы понимаете, «Уолл-стрит Джорнал» можно заменить на любой другой источник и в 99% случаев это будет действительно так. На каждую новость, которая потенциально могла бы принести краткосрочную выгоду, придется 99% других, которые приведут к потерям. Спекуляция на новостях еще никого не сделала миллионером. О «пользе» новостей для принятия решений как инвестиционных, так и в целом для жизни отлично рассказал Алексей Марков в своем видео «