Сегодня одной из самых продаваемых идей для начинающих инвесторов является стратегия покупки акций с расчетом на дивидендную доходность. Многие советники в брокерских домах, с радостью расскажут о том, как хорошо покупать акции крупных российских компаний, так как на долгосроке дивиденды скорее всего будут больше с каждым годом, и доходность таких инвестиций будет выше по сравнению с надежным государственным облигациям (и не просто выше, а раза в два). Риск же, что цена акций на этом периоде станет ниже, чем текущая очень мал (кстати, последнее обычно даже не упоминается). Таким образом «дивидендный портфель» как продукт продаж — очень удобен и понятен начинающему инвестору.
Давайте разберемся в тонкостях этого «продукта», чтобы стали ясны некоторые особенности.
Хотелось бы отметить, что очень немногие в действительности понимают реальную роль дивидендов в процессе долгосрочного инвестирования.
Я не раз писал и говорил в своих интервью, что я не сторонник классического технического анализа. В большей степени это продиктовано моим первым опытом, когда я только «пришел на биржу» вначале 2000-х. В последствии я укрепился в этой мысли, когда в 2017 — 2018 писал с другом собственных роботов. Из массы опробованных идей, почерпнутых из книг по ТА, работала пара, и то с очень серьезными доработками. При этом конечный результат на работах у меня был положительный, но совсем не тот на который я рассчитывал.
Но это не означает, что в своей инвестиционной деятельности я совсем не применяю никакие индикаторы. Правда, я бы скорее охарактеризовал их как статистически-технические. И даже те, которые близки к классическим, я использую иначе, вкладывая в них больше фундаментальных основ из статистики. Об одном из таких индикаторов я писал в статье: "Про один из моих индикаторов — Differential"
В этой статье я хотел бы продемонстрировать те из них, которые являются моими «настольными», и на которые я обращаю внимание как инвестор. К тому же, я теперь их объединил в отдельную удобную программу Python, что в купе с собственной базой SQL, мне позволяет легко оценивать и следить за любым интересующем меня инструментом или экономическим показателем.
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.