Новое исследование выявило интересный парадокс: лидеры краткосрочного роста (Ростелеком +8%) и долгосрочного (Селигдар +1055%) — совершенно разные компании!
Вопросы для обсуждения:
• Почему БСП и Полюс показывают устойчивый рост на всех горизонтах?
• О чем говорит доминирование металлургии в долгосрочных рейтингах?
• Стоит ли доверять краткосрочным лидерам вроде Ростелекома?
Любопытные факты:
Полный анализ с методологией абсолютных курсов: https://www.abscur.ru/p/blog-page_67.html
Коллеги, представляю результаты исследования, целью которого было определение репрезентативных (типичных) уровней доходности для основных акций российского рынка. В отличие от большинства подходов, где используется среднее арифметическое, в данном анализе в качестве метрики центральной тенденции применялась медианная логарифмическая доходность, что делает оценку более робастной к экстремальным выбросам и кризисным периодам.
Методология:
Анализ охватывает 28 голубых фишек за 10-летний период (2015-2025 гг.). Для каждой бумаги рассчитывалась логарифмическая доходность, после чего определялось её медианное значение на различных временных горизонтах (1, 3, 5 и 10 лет) и для разных масштабов агрегации данных: ежедневного, еженедельного, месячного и годового.

Ключевые выводы:
Исследование позволило установить устойчивые репрезентативные уровни медианной доходности, которые могут служить ориентиром для оценки ожидаемой доходности и риск-премии:
На дневном масштабе: 0.0002 – 0.0007
🔍 О чем исследование?
Мы проанализировали медианную простую доходность 28 голубых фишек Мосбиржи за 10 лет (2015–2025) на разных временных горизонтах: от дневных до годовых данных. Медиана выбрана как робастная метрика, устойчивая к выбросам.

Ключевые выводы:
1️⃣ Секторальные различия:
— Финансовый сектор (Сбербанк, МКБ) лидирует на всех горизонтах: 0.06–13.97%
— Нефтегаз (Лукойл, Новатэк): до 18.19% (годовые данные)
— Металлургия и энергетика (Мечел, РусГидро): отрицательная доходность
2️⃣ Зависимость от масштаба агрегации:
— Дневная доходность: 0.02–0.07%
— Годовая: 10–18% (кумулятивный эффект)
— Привилегированные акции стабильно опережают обыкновенные (+0.2–0.5 п.п.)
3️⃣ Практическое применение:
— Калибровка моделей оценки акций
— Расчет премии за риск с учетом секторальной специфики
— Арбитражные стратегии на межвременных различиях
📊 Визуализация и методология:
В исследовании использованы:
— Ресемплинг данных (дневные → недельные → месячные → годовые)
Результаты исследования волатильности акций Мосбиржи, проведенного с использованием стандартного отклонения логарифмической доходности. Полный код и визуализации доступны в Jupyter Notebook на Kaggle.
📌 Методология
Анализ охватывает период с 2015 по 2025 год и включает:
— Расчет логарифмической доходности (log returns) для 28 голубых фишек.
— Оценку волатильности (σ) на четырех временных горизонтах: 1, 3, 5 и 10 лет.
— Агрегацию данных на дневном, недельном, месячном и годовом уровнях.
— Ранжирование акций по уровню риска с цветовой визуализацией (красный = высокая волатильность).

🔎 Ключевые наблюдения
1. Отраслевая стратификация:
— Максимальная волатильность: металлургия (Мечел, σ до 1.096 на годовых данных) и строительство (ПИК).
— Минимальная волатильность: энергетика (ИнтерРАО, σ = 0.014–0.049) и банки (Сбербанк).
2. Зависимость от масштаба агрегации:
— Переход от дневных к годовым данным увеличивает σ в 5–20 раз (например, для Мечела: 0.033 → 0.612).
Результаты исследования стандартного отклонения простой доходности голубых фишек Мосбиржи за 2015-2025 гг. Это продолжение нашей серии анализов рыночного риска.
📌 Методология:
— Рассчитано стандартное отклонение простой доходности (%)
— Временные горизонты: 1, 3, 5 и 10 лет
— Масштабы агрегации: дневной, недельный, месячный, годовой
— Визуализация через цветовую градацию (красный = высокий риск)

🔎 Ключевые выводы:
1. Секторальный анализ риска:
— Металлургия (MTLR/MTLRP) — лидер по волатильности на всех горизонтах
— Энергетика (IRAO) и нефтегаз (LKOH) — наиболее стабильные сектора
— Четкое разделение на 3 кластера риска (высокий/средний/низкий)
2. Масштабирование риска:
— Дневное стандартное отклонение: 1.5-3.5%
— Недельное: 3.0-8.5% (+120-150% к дневной)
— Месячное: 7-20% (в 2.5-3 раза выше недельной)
— Годовое: 30-165% (на порядок выше месячной)
3. Аномалии:
— IRAO показала уникальный скачок риска на 10-летнем горизонте (80.17%)
— Нелинейный рост риска при увеличении временного горизонта
💡 Практическое применение:
В рамках анализа российского рынка акций проведено исследование средней логарифмической доходности 28 голубых фишек Мосбиржи за 10-летний период. Эксперимент охватывал различные временные горизонты (1, 3, 5, 10 лет) и масштабы агрегации данных (ежедневный, еженедельный, месячный, годовой). Методология включала расчет логарифмических доходностей, ресемплинг данных и сравнительный анализ с цветовой визуализацией результатов. Особое внимание уделялось выявлению репрезентативных уровней доходности по секторам, которые могут служить ориентиром для количественных стратегий и оценки риск-премии.

Результаты показали:
Финансовый сектор (Сбербанк) и нефтегазовые компании (Лукойл, Новатэк) демонстрируют устойчивость на всех горизонтах
Металлургия (Мечел, ММК) и розничный сектор (Магнит) — максимальную волатильность
Долгосрочные (10-летние) доходности большинства эмитентов остаются положительными
Подробная аналитика с интерактивными таблицами и методологией доступна в Kaggle-ноутбуке:

Полный анализ с таблицами для недельной, месячной и годовой доходности доступен в Kaggle-тетрадке: https://www.kaggle.com/code/eavprog/moex-avg-simple-returns-ranking. Данные могут быть полезны для сравнения стратегий и оценки риск-доходности.
— Недельная = Дневная × 5
— Месячная = Дневная × 21
— Годовая = Дневная × 252
— Сначала переводим в логдоходность: `r = ln(1 + R)`
— Умножаем на дни:
— Недельная = `r × 5` → потом `exp(r_неделя) — 1`
— Месячная = `r × 21` → `exp(r_месяц) — 1`
— Годовая = `r × 252` → `exp(r_год) — 1`
`(1 + R1) × (1 + R2) ×… × (1 + Rn) — 1`
— Для быстрой оценки – умножай на дни.
— Для точных расчётов – используй логарифмы или перемножение.
(Формулы работают для торговых дней: 5 в неделе, ~21 в месяце, 252 в году)
Список акций Мосбиржи с полной историей за последние 10 лет.
Расчет выполнен в тетради на Kaggle (см. https://www.kaggle.com/code/eavprog/moex-stocks-full-history-analysis)
Для этих бумаг число пропусков за последние 10 лет составляет менее 0,1%.
Список тикеров: AFKS, AFLT, ALRS, CBOM, CHMF, GAZP, HYDR, IRAO, LKOH, MAGN, MGNT, MOEX, MSNG, MTLR, MTLRP, MTSS, NLMK, NVTK, PHOR, PIKK, ROSN, RTKM, SBER, SBERP, SNGS, SNGSP, TATN, TATNP.
| Тикер | Имя акции | 2025-07-04 | графики |
|---|---|---|---|
| AFKS | Система ао | 15.3350 | TradingView, SmartLab |
| AFLT | Аэрофлот | 64.7500 | TradingView, SmartLab |
| ALRS | АЛРОСА ао | 46.6100 | TradingView, SmartLab |
| CBOM | МКБ ао | 6.9270 | TradingView, SmartLab |
| CHMF | СевСт-ао | 1053.4000 | TradingView, SmartLab |
| GAZP | ГАЗПРОМ ао | 128.1500 | TradingView, SmartLab |
| HYDR | РусГидро | 0.4522 | TradingView, SmartLab |
| IRAO | ИнтерРАОао | 3.1920 | TradingView, SmartLab |
| LKOH | ЛУКОЙЛ | 6157.5000 | TradingView, SmartLab |
| MAGN | ММК | 33. |