На примере Coca-Cola показываю, как работает один из простых методов фундаментального анализа. Суть подхода, его возможности и ограничения, а также подробный алгоритм использования — обо всем этом я рассказал в статье. 

Дисклеймер: материал опубликован в ознакомительных целях и не является руководством к действию. Любые операции на финансовых рынках несут угрозу вашему кошельку. Никто, включая автора статьи, достоверно не знает, куда пойдут акции. Всегда учитывайте этот факт при принятии инвестиционных решений.

Оглавление

Шаг №1. Учим матчасть
Шаг №2. Разбираемся в сути Discount Dividend Model (DDM)
Шаг №3. Определяем текущие дивиденды Coca-Cola и вычисляем темп роста
Шаг №4. Прогнозируем темп роста и будущие дивиденды
Шаг №5. Определяем ставку дисконтирования
Шаг №6. Строим двухэтапную модель дисконтирования дивидендов
Шаг №7. Проводим анализ чувствительности
Шаг №8. Делаем выводы
Постскриптум

( Читать дальше )

               Для численного моделирования переподгонки я взял дневки фьючерса на индекс РТС, с середины декабря 2006 по начало мая 2020,  которые корректно склеены. Сначала рассмотрим систему максимальной доходности для 1 фьюча, торгуемого в обе стороны. Её эквити будет сумма модулей логарифмических приращений дневок, взятая нарастающим итогом.  Финансовый «результат» 5207% (логарифмических), или 391% годовых. Число дневных баров 3356, коэффициент Шарпа с нулевым смещением (нулевой % ставкой) 9,8.

               Наша «подгонка» будет состоять из 2 этапов. На первом мы моделируем наличие 3 индикаторов с порогом, просто присваивая каждому приращению случайное целое от 1 до 8, которое будет номером кластера. Напомню, что каждый индикатор с порогом делит массив баров на 2 кластера, а 2^3=8.  На втором этапе суммируем дневные приращения внутри каждого кластера и приписываем кластеру позицию лонг, если сумма положительна и шорт, если отрицательна. Получаем эквити, для которой можно посчитать число сделок (перемен позиции), доходность, к-т Шарпа.

( Читать дальше )

Добрый день, Коллеги!

В субботу прошла Онлайн конференция «Биржевые рынки», организованная DEREX совместно со Смарт-Лабом.

Программа конференции доступна здесь. Видеоматериалы доступны здесь. 

К сожалению, просмотреть несколько часов видео пока не успеваю. Подскажите, пожалуйста, кто уже посмотрел записи, какие выступления Вам показались наиболее интересными, какие материалы посмотреть в первую очередь? Если ещё дадите указание на тайминг — то будет вообще круто.

Заранее благодарю.

1. Математический подход (всякие средние, ст.откл, ...). Не то, что это гарантирует от ошибок, но это более осязаемо и считаемо по сравнению со всякими «верю-не верю».
2. Подготовительная работа — очень долгая: много размышлений, прикидок. Это хотя бы гарантирует от спонтанных действий на рынке.
3. Говорят, возможна переподгонка. Да, возможна, но я хотя бы знаю это и предпринимаю действия, чтобы ее не было. Фундаментальщики и пассивные инвесторы порой даже не догадываются, что и у них она возможна.
4. Реализация — монотонная и порой скучная, но зато нет эмоциональной зависимости от рынка: отдельная реализация ровным счетом ничего не значит.
5. Не обязан насильно жрать «черного лебедя» — это прерогатива инвесторов.

Что не нравится? — длинные просадки. Но у каждой медали есть две стороны.

Мой дорогой друг, если ты признался жене, что покупаешь робота, который будет таскать деньги с биржи, то этот пост — для тебя. Он поможет тебе найти ответ на важнейший вопрос, мешающий тебе спать, бухать и уверенно заниматься сексом:

Как понять, что робот — не говно???

Ты не поверишь, но понять это очень просто. Заставь продавца робота прогнать (или сам прогони) Walk Forward Test (WFT) на достаточно длинном периоде. Суть теста понятна из картинки:



Если робот покажет достаточно ровную совокупную эквити на периодах верификации, то весьма высока вероятность, что такой робот притащит тебе бабло и ты наконец-то сможешь купить жене сапоги. Но если робот завалит тест, то не покупай его ни под каким соусом. Не слушай стоны продавца про его тяжелую, одинокую жизнь и не ведись на сказки про разбогатевших покупателей.

( Читать дальше )

Прочитал у известного персонажа вот такое заблуждение 

Эффективность математики только в поиске закономерности рыночного движения — паттернов которые способны реально материализовать вашу прибыль.

Написана полная ерунда. Позволю себе процитировать фразу, с которой я начинал свой курс «Алгоритмическая торговля. Научный подход» :
Математика в общем случае не даст Вам ответа на вопрос КАК ДЕЛАТЬ? Но она даст Вам ответ на другой важный вопрос ЧТО ДЕЛАТЬ, А ЧТО НЕ ДЕЛАТЬ?

Что из этого следует? А то, что математика не может быть «эффективна» в поиске паттернов, она лишь может точно сказать: найденные Вами паттерны — это реальные закономерности или чушь собачья.

Как правильно заметил мальчик BuyBuy в своём топике: самый простой способ это сделать, это проверить свои паттерны на качественно (!) смоделированом случайном блуждании и если окажется, что и там все лучше самой доходной пассивной стратегии, то значит это чушь собачья.

Как сделать качественное случайное блуждание для последовательности свечей реального актива?

( Читать дальше )

     Я на бирже с 2009, никогда не сливал депозит полностью, поэтому считаю некоторые правила жизни выживальщика на бирже написать для потомков и ныне живущих.    Можно сказать, что я выживший (выживальщик) один из немногих на бирже.
    Итак, поехали:

 1.  ограничивать риски;
 2.  торговлю новичку  начинать с акций;
 3.  не торговать на плечи;
 4.  не торговать срочный рынок первые 3-5 лет;
 5.  не торговать опционы вообще;
 6.  не торговать на заемные деньги;
 7.  не брать в (рот) ДУ;
 8.  не следовать рекомендациям аналитиков;
 9.  депозит должен быть более 500 тыс. руб. и выше нет ограничений;
10. не следовать автоследованию;
11. понимать стакан и график;
12. торговать валютными парами;
13.  научиться терпению;
14.  не тильтовать;
15.  не делать сделки от того чтобы только сделать;
16.  не торговать наскоками, а отдаваться рынку полностью;
17.  знать четыре арифметических действия, проценты и сложные проценты;

( Читать дальше )

 

         Как-то писал, что не стоит хранить деньги в товарах. Повторюсь. Комодитиз могут случайно оказаться лучше инфляции, но закономерно они почти всегда хуже. Ставка на товары это и есть, в конечном счете, ставка на инфляцию. Неважно, что в коробке – золото, нефть, металлы, древние и ценные ништяки. Усредненный апсайд здесь только размер инфляции, минус спред, комиссии, черные лебеди, мошенники и т.д. Нет хорошего способа сделать это – фьючерс, етф, металлический счет, физические предметы – все сравнительно плохие, каждый по-своему.

         Но если упорствовать в ассет алокейшн, то хочется сделать ставочки на все клеточки. И хоть что-то поставить на клетку «товары». Но я сказал – куда ни плюнь, все плохо. Но выход есть.

         Функционально этой ставкой будет покупка антиинфляционных облигаций, «типсов», как говорят в США. У нас это ОФЗ ИН 52001 и 52002.

         Да, это называется «облигация». Но по сути это ближе, например, к золоту, чем к нормальному долговому активу.

( Читать дальше )

Народ, подскажите хорошие дивидендные и растущие российские компании.
Уточнение:
Растущие компании — это не те компании у которых растет баланс (типо Газпрома), а которые имеют рост акций с момента начала торгов по сей день + платят дивы.
Я накидал список, возможно что-то упустил. В идеале нужно 20 компаний в портфеле, по 5% в компанию вполне достаточно для диверсификации.


P.S. Благодаря коллективному разуму смартлаба добавил — Полиметалл, РосАгро. Получилось 25 компаний, по 4% в каждую.


( Читать дальше )

Привет, продолжаем тестировать факторные стратегии на нашем рынке. В зоопарке стратегий уже можно посмотреть на Value и Momentum тут https://smart-lab.ru/blog/609357.php и тут https://smart-lab.ru/blog/611263.php Сейчас мы протестировали фундаментальную Profitability и вот что из этого получилось:

Источник: Sentimetrica

В этот раз мы возьмем фундаментальную Profitability и реализуем ее в долгосрочном формате. Покупаем акции в портфель на основе ROE, рассчитанной из годовой отчетности, и держим год до выхода следующего годового отчета. Технически, исследование несложное, но мелких деталей очень много и важно себя не обмануть при тестировании. Например, не подсмотреть то, что ты не мог знать в прошлом в этот момент времени.

База из 552 компаний и определение ликвидных акций аналогично предыдущим бэктестам. Немного новой матчасти:

ROE – это отношение чистой прибыли к собственному капиталу. В отличие от просто чистой прибыли, по ROE удобно сравнивать компании между собой. Нечитаемым показатель становится при отрицательном собственном капитале. К счастью, с ликвидными компаниями такое случается нечасто (Мечел). Тут все понятно.

( Читать дальше )