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.