Избранное трейдера Alchemist01
Чарльз Диккенс боролся с бессонницей и писательским кризисом с помощью того, что его друзья называли «яростной ходьбой». Он проходил по Лондону от двадцати до тридцати миль. Домой возвращался уже исцелённым.

Дарвин проложил вокруг своего дома маршрут длиной в четверть мили. Он называл его своей «тропой размышлений». Перед прогулкой Дарвин складывал в начале пути камешки и после каждого круга отбрасывал один ногой. Так он мог считать круги, не отвлекаясь от мыслей.
Больше дух лет назад я опубликовал статью «Фильтр для долгосрочных инвестиционных решений. Модель Гордона „в обратную сторону“» [1], где показал как модель Гордона может помочь тем долгосрочным инвесторам, которые планируют собрать дивидендный портфель. Этот подход не идеален и вряд ли будет полезен трейдерам, но он может помочь определить хорошие моменты для включения в портфель потенциально хорошие дивидендные истории, и что немаловажно ребалансировать или хеджировать отдельные акции в периоды эйфории. Но обо всём по порядку.
Сама модель Гордона до безумия проста, и её используют не только в чистом виде, но и для оценки терминальной стоимости компании. Я затрагивал эту тему в статье «Что не так с методом DCF?» [2] Но для решения текущей задачи, нам достаточно будет классического понимания, в котором модель выглядит очень просто:

где:
Valuestock — справедливая стоимость акции, E(DIV)stock — ожидаемый дивиденд в этом году, r — ставка дисконтирования, которую ещё называют ставкой собственного капитала, g — постоянный темп роста дивидендов на бесконечном горизонте.

В мире финансового анализа существует множество показателей для оценки риска портфеля. Самый известный из них — волатильность (стандартное отклонение), которую еще в 1952 году предложил Гарри Марковиц как основную меру риска. Однако профессиональные управляющие используют более тонкий инструмент — CCTR (Conditional Contribution to Total Risk), или условный вклад в общий риск.
Этот показатель остается в тени для частных инвесторов, хотя именно он позволяет понять, какие активы на самом деле создают риск в вашем портфеле. Давайте разберемся, что это за зверь, откуда он взялся и как его использовать.
История появления: от общей волатильности к анализу источников рискаВ классической портфельной теории Марковица риск портфеля измеряется через стандартное отклонение доходности. Формула выглядит так:
σ = √(wᵀ Σ w)
где w — вектор весов активов, а Σ — ковариационная матрица.
Эта формула отлично отвечает на вопрос «каков общий риск?», но оставляет без ответа другой, не менее важный: «какой актив создает этот риск?»
Это моя вторая часть заметок с Perm Winter School '26, некоммерческой научно‑практической конференции.
В первой части я рассказал, что если просто взять котировки, скормить их нейросети попросив предсказать куда пойдёт рынок завтра, то скорее всего получится красивая иллюзия, которая может выглядеть убедительно, но в реальной жизни всё закончится убытками. Первая часть была довольно популярна и собрала 103 комментария, хотя многие написали что‑то вроде «Вы просто не ту модель пробовали», «Нужно больше данных», «Надо давать нейросети не график OHLCV, а что‑то другое».

И в целом я согласен с таким ходом рассуждений, потому что из конференции я вынес не то, что нельзя заработать на бирже, а то, что большинство частных трейдеров решают вообще не ту задачу.
Ошибка новичка: искать ответ на вопрос «куда пойдет рынок»Когда мы смотрим на график конечно же сразу возникает вопрос — вверх или вниз? И вся индустрия трейдинга построена на этой бинарной ловушке — что на рынке всего две кнопки:
Одна из проблем с определением эффективности инвестиций, и последующих их сравнений с какими-нибудь эталонными показателями, заключается в правильном расчёте доходности. Остро эта проблема проявляется, когда есть взносы и изъятия денег.
Реальные инвестиции редко бывают без дополнительных взносов и промежуточных изъятий денег из портфелей или стратегий. Тут возникает ряд вопросов:
Обычно все подобные расчёты выражают в годовом проценте. Его потом легко сравнить с доходностью государственных облигаций, темпами инфляции, годовым приростом ВВП или годовой доходностью бенчмарка. В зависимости от сравнений делается вывод — были инвестиции лучше или хуже. Как и во многих случаях, к сожалению, обойтись каким-то одним универсальным методом не получится.
Чтоб понять почему, разберём следующую задачу:
Пусть у нас есть человек, который решил инвестировать, и в самом начале внёс 1 млн рублей, сформировав свой портфель.

В инвестициях почти всё выражается в номинальных ставках и доходностях. Когда в банке мы видим 6,5% годовых, то это номинальная ставка, и на каждые 100 тысяч, банк в конце года, нам начислит процентами 6,5 тысяч рублей. Но через год скорее всего наш капитал уже не будет обладать той покупательной способностью которая у него сейчас, так как есть инфляция. Если предположить, что инфляция за этот год скажем 4%, тогда наш капитал с учётом процентов 106,5 тысяч будет равноценен текущему 102,4 тысячи: