Знакомство с “гуру”: как меня забанили за неудобный вопрос

Недавно я решил пообщаться с одним популярным FIRE-блогером (не будем называть имя, но у него десятки тысяч подписчиков и публичный портфель в SnowBall, короче известный в узких кругах “специалист”). Задал простой вопрос:

“Чем ваша стратегия FIRE лучше обычной дивидендной стратегии?”

Ответ? Бан. Без объяснений.

Это заставило меня задуматься: если их методы так хороши, почему они боятся элементарных вопросов? Похоже, мы имеем дело либо с тотальной финансовой безграмотностью, либо с осознанным обманом аудитории. Давайте разбираться.

Приветствую, коллеги и читатели!

Неделю назад была первая ребалансировка нашего экспериментального дивидендного портфеля, собранного методом Монте-Карло. Напомню, что этот подход, используемый NASA, хедж-фондами и регуляторами (включая ЦБ РФ), позволяет находить оптимальные комбинации активов, учитывая не только доходность, но и риски. Портфель оптимизируется с помощью алгоритма стохастического моделирования (метод Monte Carlo Simulation, далее алгоритм MCS) на исторических данных за 3 года. Критерии отбора включают дивидендную доходность, волатильность и параметры распределения с учетом «толстых хвостов».

Как работает алгоритм MCS? 500K случайных портфелей → фильтр по дивидендам и риску → выбор оптимального. Никаких ручных правок — только математика.

Ранее я уже публиковал детали формирования первоначального портфеля из 7 акций: посмотреть статью можно здесь.

В первой части я рассказал про дивидендный портфель из 7 акций, отобранных методом Монте-Карло (Википедия). Метод Монте-Карло используют NASA, хедж-фонды и ЦБ РФ для стресс-тестов различных гипотез и ситуаций.

Сегодня во второй части – полный разбор алгоритма: как компьютер выбирает лучшие акции, какие параметры учитывает и почему именно эти 7 бумаг дают максимум доходности при минимуме риска.  

Немного обо мне – здесь.

Шаг 1: Запуск 500 000 симуляций  

Метод Монте-Карло – это математическое моделирование, где программа создает сотни тысяч случайных комбинаций акций и проверяет их на исторических данных.  

Что анализируется:  

Финансовые показатели компаний (долг/EBITDA, FCF, payout ratio)  
Дивидендная доходность (чтобы портфель приносил стабильный cash flow)  
Волатильность (минимизация резких просадок)
Корреляция между акциями (чтобы бумаги не падали одновременно)
Финансовые показатели компаний (долг/EBITDA, FCF, payout ratio)

Сегодня расскажу про одну из своих топовых стратегий – портфель из 7 дивидендных акций, отобранных методом Monte-Carlo! 

Что это значит? Метод Монте-Карло – это крутой математический инструмент, который прогоняет сотни тысяч портфелей по заданным метрикам , оценивая риски и доходность. Я создал компьютерную программу, которая по заданным параметрам моделирует 500000 портфелей и отбирает топ-7 акций с максимальной дивидендной доходностью и приемлемым уровнем риска.

Подробно про метод Монте-Карло можно почитать в Википедии.

ВАЖНО: Я не финансовый гуру и не продаю курсы. Просто пишу для себя и друзей, которые видят мой результат и спрашивают: “Что посоветуешь? Что купить?”. Тестирую разные инвестиционные стратегии и делюсь результатами. Все бесплатно.

Почему именно 7 акций?

- Достаточно для диверсификации

- Не перегружает портфель

- Оптимальное соотношение доходности и риска

Меньшее количество акций – слишком рискованно, если кто то не заплатит дивиденд. Большее количество акций – падает доходность портфеля.

Компания продемонстрировала значительный рост, однако рентабельность капитала снизилась.

Ключевые показатели

• Выручка — 332 млрд руб. (+100% к I кварталу 2024 года), рост обусловлен увеличением клиентской базы и расширением экосистемы.
• Чистая прибыль — 33,5 млрд руб. (+50%), но рентабельность капитала (ROE) снизилась до 24,6% (против 31,7% в I квартале 2024 года).
• Клиентская база — 50 млн пользователей (+19% за год), из них 33,3 млн активных клиентов (+15%).
• Оборот покупок — 2,3 трлн руб. (+22%), объем транзакций в собственных сервисах (GMV) превысил 50 млрд руб.
• Дивиденды — Совет директоров рекомендовал выплату 33 руб. на акцию.

Основные риски

• Снижение рентабельности — ROE сократился из-за сезонных факторов и интеграции Росбанка. Компания прогнозирует восстановление до уровня выше 30% к концу года.
• Рост процентных расходов — Увеличились в 3,6 раза (до 137 млрд руб.) на фоне роста рыночных ставок.
• Интеграционные издержки — Включение активов Росбанка и Каталитик Пипл может временно повышать операционные затраты.

Введение: Дорогой кофе vs Инвестиции

Недавно в сети появилась новость: кофейня «Шоколадница» предлагает абонемент на 5 лет за 350 000 рублей. По условиям, клиент получает право на 1826 напитков (примерно 1 кофе в день). Если разделить стоимость абонемента на количество напитков, получится 191 рубль за кофе – дешевле, чем покупать каждый раз отдельно. В день можно пить неограниченное количество чашек, но не более 1826 за 5 лет.

Рост прибыли на фоне сохраняющихся рисков.

Ключевые показатели:

• Выручка – 159,4 млрд руб. (+33,6% к 1К 2024), рост обусловлен повышением цен на фосфорсодержащую продукцию.
• Чистая прибыль – 47,7 млрд руб. (+154% к 1К 2024), рентабельность увеличилась до 29,9%.
• Долговая нагрузка – Чистый долг сократился до 68,7 млрд руб. (отношение долга к EBITDA – 1,1x).