Продолжение. Предыдущие посты (в которых я оказался прав =):
февраль 2017 — номер раз
январь 2018 — номер два
октябрь 2018 — номер три
С завидной регулярностью на СЛ появляются посты, хоронящие американский рынок и обещающие ему эпический слив. При этом обоснованием для пугалок часто служит картинка с cyclically adjusted S&P 500 P/E Шиллера:
Никогда не понимал этого идиотизма сравнивать P/E с историческими значениями и делать на этом основании всепропальщеские выводы. В конце концов, обоснованный уровень P/E надо искать не в истории, а сравнивая его с альтернативными классами активов, в которые можно увести деньги из акций, коими обычно выступают американские трежерис. В частности, у трежерис есть yield, и логично сравнивать доходность трежерей с «доходностью» S&P, за коею логично взять E/P — earnings yield, то есть величину, обратную P/E. Почему за «yield» S&P 500 мы берем earnings yield, а например не дивидендную доходность (dividend yield)? Ну потому, что компании выплачивают только часть прибыли в виде дивидендов, остальная же прибыль реинвестируется с хорошей (в среднем) доходностью, равной требуемой доходности на акционерный капитал, и приводит к росту стоимости акций (той самой, которой все так озабочены), поэтому «yield» индекса — это не только деньги, которые вы получаете на руки, но и те, что вкладываются в компанию для ее дальнейшего роста (в отличие от любых облигаций, у которых стоимость номинала расти не может), поэтому именно earnings yield является аналогом «доходности» для equity индексов.
Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты января: smart-lab.ru/blog/519959.php).
Вот как вел бы себя портфель, рекомендованный на февраль:
Это вторая серия фундаментально-аналитических заметок, посвященных феномену хайпа Сбербанка. Предыдущая серия тут. Если вы являетесь ранимой персоной и/или Германом Грефом — дальше лучше не читать.
Краткое содержание предыдущей серии, для тех кто проспал или в танке: в планах менеджмента у Сбера постоянно происходит сокращение персонала и роботизация (по крайней мере, об этом регулярно пишут в СМИ), а по факту — довольно безудержный его рост, на единицу активов сотрудников у Сбера в 1.5 раза больше чем даже у ВТБ, и на порядок больше (реально, в 10 раз!) чем даже у не самых успешных международных аналогов — Deutsche bank и BoAML.
Народ возмутился, чего это я качу бочку на титаникфлагман отечественного банкинга, говорят от такой несправедливости у некоторых в углу иконка Оскарыча замироточила даже! Ну ок, ок, планы не выполняются, штат раздувается — но может это как-то выливается в повышение качества услуг? Вот решил потратить время и глянуть повнимательнее, раз у всех так бомбануло.
Набрел тут недавно на очередную статью, в которой Греф обещал сокращать сотрудников:
В январе 2017 года Греф на форуме в Давосе заявил, что к 2025 году общая численность сотрудников Сбербанка может сократиться в два раза благодаря уходу услуг в цифровую сферу. «Сейчас у нас 330 тыс. сотрудников, но в 2025 году, я думаю, мы будем иметь половину из них», — говорил он. Позднее, в июле 2017 года, Греф заявил, что современным компаниям не нужны юристы без знаний в области искусственного интеллекта и понимания работы современных компьютерных технологий. По его словам, Сбербанк перестает брать на работу юристов, «которые не знают, что делать с нейронной сетью».
Ужас-ужас, какой эффективный менеджер, если не знаешь, что делать с нейронной сетью — расстрелять! Сталин нервно курит в сторонке.
Ну, во-первых, я сразу представил себе собеседование среднего российского юриста в Сбербанке:
— Вы знаете, что делать с нейронной сетью?
— Да, засуньте ее себе поглубже в задницу
— Приняты!
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за январь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/514243.php). После 3-х предыдущих месяцев обгона S&P, в январе модель жестко от него отстала. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.000 9.87
XLP 0.000 5.14
XLE 0.000 11.21
XLF 0.000 8.90
XLV 0.095 4.81
XLI 0.000 11.43
XLB 0.000 5.60
XLK 0.000 6.94
XLU 0.111 3.48
IYZ 0.000 6.41
VNQ 0.000 11.85
SHY 0.550 0.25
TLT 0.244 0.38
GLD 0.000 2.89
Если коротко, то результат получился плохим из-за того, что рынок резко развернулся, и выросло все, а модель «проспала» это движение: SPY +8.0%, EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +6.4%, LQI +1.1%. К сожалению, такова плата моментуму за сохранность капитала, которую он предоставляет. На этот раз это был просто не день Бэкхема, ну, будет новая битва — там посмотрим.
Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты декабря: smart-lab.ru/blog/514009.php).
Вот как вел бы себя портфель, рекомендованный на январь:
Продолжение. Предыдущая серия:
Мои итоги 2017
Долго слоупочил, но наконец-то хватило терпения подвести результаты за прошедший год. Если коротко — год по понятным причинам был сложный, в убытках оказалась рекордная доля активов за несколько десятилетий, а поскольку системы у меня только инвестиционные (все-таки, основной доход у меня от работы, и это наверное долго, а может и всегда будет так, а торговля — 2 часа в месяц баловства для) — то они не могут зарабатывать когда все сливает.
Начнем с хорошего — т.е. российского рынка. Тут результаты в принципе неплохие и почти догнали ожидания за год:
Ретурн +19.1% годовых c максимальной просадкой 7.5% и Шарпом 1.6. Последние 3 месяца года, конечно, подкачали, и весна прошла во флэте, но по итогу результат достойный и обгоняет индекс ММВБ (индекс ММВБ полной доходности «нетто»: ретурн 18.2% годовых с максимальной просадкой 11.1%) — немного по доходности и существенно — по максимальной просадке (спасибо А.Г. за данные по полной доходности)