Гонконгский студент Мартин Лук, с годовой доходностью 969,8%, завоевал чемпионский титул в группе акций Американского инвестиционного чемпионата 2025 года. Его самая используемая и классическая стратегия называется методом покупки на откате, эта стратегия очень подходит для небольших сумм, с минимальными затратами на ошибки. Последовательность действий стратегии тоже очень ясна, ее можно объяснить в четыре шага. В целом, Мартин специально ищет возможности, когда сильные акции возвращаются к уровням поддержки, и покупает, когда цена начинает снова расти, чтобы точка входа была как можно ближе к стоп-лоссу. Цель — использовать небольшие затраты на ошибки, чтобы захватить следующий рост сильной акции.
По-моему, просто и красиво.
Дальше методология (кому зайдет):
1.Шаг первый: отсеять сильные акции, выбрать акции, которые находятся в консолидации и постепенно набирают силу. Откройте инструмент для отбора акций, отсортируйте по росту за последний 1 месяц, 3 месяца и 6 месяцев, сначала просмотрите акции с ростом более 30%, занимающие первые 20–30% в рейтинге, затем исключите акции с низким объемом торгов.
Балуясь бухгалтерскими проводками, ВТБ искусственно увеличивает размер прибыли, используя стратегию роста призанных отложенных налоговых активов (ОНА), за последние 6 лет вырастил их в 16 раз...
В итоге банк капитализирует будущие налоговые выгоды всё агрессивнее
2019: 41,5 млрд → 2021: 78,4 → 2024: 356,1 → 2025: 666,0 млрд руб.
Ниже это показано на примере анализа уплаты налогов и использования, так называемого, налогового щита.
Налоговый щит ВТБ за 2019–2025 кратно усилился за счёт признания ранее сомнительных убытков и переоценки активов при росте налоговой ставки с 20 до 25%. Это искусственно занижает эффективную ставку и делает отчётную прибыль несопоставимой с реальными денежными платежами в бюджет, что очевидно показывает механизм завышения банком прибыли, которая в реальности значительно ниже (собственно поэтому такие маленькие дивиденды на удивление инвесторам)
Цифры из отчетности выглядят следуюбщим образом:
2019: 20,4% → 2020: 16,1% → 2021: 17,7% → 2024: 3,9% → 2025: –18,6% (экономия превысила прибыль).
Анализ прибыли ВТБ: структура доходов и дивидендная политика
Основным источником прибыли ВТБ является не классическая кредитно-комиссионная деятельность, а прочие операционные доходы — волатильные, нерегулярные, зачастую нерыночного характера, обусловленные административным ресурсом и политическим статусом банка.
| Статья | Сумма |
|---|---|
| Чистый процентный доход | 1,0 трлн руб. |
| Чистый комиссионный доход | 360 млрд руб. |
| Прочие операционные доходы | 400 млрд руб. |
| Итого доходов | 1,760 трлн руб. |
| Резервы | −300 млрд руб. |
| Налоги | −150 млрд руб. |
| Административно-управленческие расходы | −660 млрд руб. |
| Чистая прибыль | ~650 млрд руб. |
| Источник | Характер |
|---|---|
| Переоценка финансовых инструментов | Бумажный, волатильный |
| Операции с ценными бумагами | Нерегулярный |
| Валютная переоценка | Конъюнктурный |
| Продажа непрофильных активов (напр., «Галс-Девелопмент») | Разовый |
| Выкуп активов нерезидентов с дисконтом | Политически обусловленный |
| Участие в госпрограммах и санациях | Преференциальный доступ |
Часть 1. Можно ли бизнес банка ВТБ назвать успешным за последние 19 лет с момента IPO?
Оценить бизнес ВТБ как успешный за 19 лет с момента IPO можно только с четким разделением понятий: операционная деятельность против акционерной стоимости.
1.1. Провал для акционеров
С точки зрения инвестора, результат катастрофический — Уничтожение капитала: Рыночная капитализация банка упала с ~$30 млрд на момент IPO до ~$6.85 млрд в 2026 году.
Падение цены: С поправкой на обратный сплит (консолидацию акций в 2024 году), цена упала примерно на 92% от исторического максимума 2007 года.
Размытие долей: Проведено как минимум 7 крупных допэмиссий, которые систематически размывали доли миноритарных акционеров.
1.2 Условный успех в операционной деятельности
Если же оценивать сам банк как работающий институт, картина более позитивная:
Циклическая прибыльность: В последние годы бизнес демонстрирует хорошую эффективность (ROE выше 20% в 2024-2025 гг.).
По состоянию на 2 августа около 16 крупнейших складов Wildberries были выведены из эксплуатации. В общей сложности у компании около 200 логистических объектов, поэтому если учитывать всю инфраструктуру, то примерно 8% было уничтожено.
Однакоэта цифра не отражает полной картины. Основными целями были, в частности, крупнейшие логистические комплексы. По всей стране существует только 26 таких объектов с площадью более 15 000 м 2.
Самый важный факт заключается в том, что за последние два месяца 62% всех крупнейших логистических центров Wildberries были выведены из эксплуатации — 16 из 26 объектов с площадью более 90 000 м 2.
Эти склады обрабатывали основную часть товарного потока компании, поэтому их потери оказывают гораздо большее влияние на логистику, чем может показаться на общее количество пострадавших объектов.
Если крпуные склады Wildberries продолжаться выводится из эксплуатации с тойже скоростью, что и предыдущие, то к моменту Допэмиссии, объявленной менеджментов ВТБ, эффективность логиситческой сети Wildberries будет мало чем отличаться от сети Почта России, от участия в проектах которой ВТБ отказался ранее
Пишем безопасный исследовательский каркас: Python‑подобный код для симуляции/бэктеста логики ММ по ВТБ, с:
Важно: это не боевой HFT/исполнительный код и не инструкция по реальной торговле. Здесь нет подключения к бирже, нет низколатентной логики, нет реального order manager. Это каркас для исследования, симуляции и обучения модели.
Ибо торговля нынче правратилась в обучение модели… Ну да то другое… Итак, поехалиfrom dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
import math
import statistics
# =========================================================
# DATA STRUCTURES
# =========================================================
@dataclass
class BookLevel:
price: float
size: float
@dataclass
class OrderBook:
bids: List[BookLevel] # sorted desc by price
В связи с данной статьей «В России грядёт банковский кризис» — предупреждает европейская разведка. Проверяем, сколько из этого правда ниже небольшое сопоставление по основным пунктам европейского разведдоклада (по Reuters, июнь 2026) с актуальными данными по банкам зоны евро (ECB Supervisory Banking Statistics и другие источники на конец 2025 — начало 2026). bankingsupervision.europa.eu
1. Корпоративные кредиты (сомнительные / NPL)
• Доклад по России: ~10% корпоративных кредитов “doubtful” (под угрозой, включая реструктуризированные).
• Еврозона: Агрегатный NPL ratio для корпоративных кредитов (NFC) — 3,45% (Q4 2025). Для SME — около 4,7%. Общий NPL по всем кредитам — 2,18% (исторический минимум). bankingsupervision.europa.eu
Вывод: В России проблема заметно острее (в 2–3 раза по широкой оценке). В еврозоне качество активов стабильное и улучшается.
2. Розничные NPL
• Доклад по России: До 15% у ряда крупных банков (системно ~13% по необеспеченным потребкредитам).
начало тут - на чем падает втб
Сначала вопрсос к публике: что мы видели вчера выше 64 рублей: агрессию продавцов или работу микроструктуры ММ?...
Если убрать лирику, то для маркетмейкера в ВТБ вся эта история формализуется не как тезис «бумага плохая», а как набор параметров риска, ликвидности, ожидаемого дисбаланса потока заявок и вероятности ценового скачка. Иными словами, алгоритм не «думает про ВТБ как человек», а перекладывает рыночный нарратив в надбавки к спреду, смещение котировки и снижение размера выставляемого объема.
Не забываем при этом про главное отличие ММ от остальных участников рынка — сервер ММ находится ближе остальных к серверу биржи, что обеспечивает
То есть его преимущество — не в “тайном знании”, а в качестве микроструктурного наблюдения и скорости адаптации котировок.
Когда рынок резко уходит вниз, почти всегда находится бумага, на которой особенно хорошо видно, как устроена настоящая распродажа. В такие дни ВТБ часто становится не причиной движения, а его самым наглядным симптомом.
Если смотреть только на цифры, объяснение кажется простым: индекс IMOEX снижается, ВТБ падает еще сильнее — значит, просто более волатильная бумага. Но это слишком поверхностный вывод.
Важно не путать две разные вещи: что двигает индекс и почему отдельная акция падает сильнее рынка. В IMOEX входят 46 бумаг, и влияние каждой зависит от ее веса — http://moex.com/ru/index/IMOEX/constituents. Тяжелые компоненты вроде ЛУКОЙЛа действительно сильнее влияют на сам индекс. Но слабость ВТБ объясняется не его ролью в расчете IMOEX, а тем, что в стрессовой фазе рынок предъявляет к этой бумаге повышенную премию за риск.
Именно поэтому ВТБ в распродажах часто ведет себя хуже рынка.
На падающем рынке инвесторы редко сокращают позиции равномерно. Обычно сначала продают то, что считают менее качественным, менее предсказуемым и более уязвимым к ухудшению фона. ВТБ как раз часто попадает в эту категорию рыночного восприятия.
