Закончил наконец вдумчивое чтение 28-страничной стратегии Синары.
Представляю вам на суд её основные тезисы.

👉Таргет IMOEX = 3700

👉Если бакс 120, а ставка ЦБ = 8%, то IMOEX будет 6200.

👉Тормоза для рынка: высокие ставки, отток денег на IPO, навес от редомициляции

👉Индекс будет расти по 2П24

👉IMOEX P/E 2024П = 4,2, на 20% ниже среднего значения в доковидные времена

👉Январь +1 трлн дивидендов (GMKN,LKOH,SIBN,TATN, ROSN), на рынок акций вернется 50-100 млрд.

👉Дивиденды суммарно 2023: 3,5 трлн руб, из них 2,5 трлн руб нефтегаз

👉Дивдоходность IMOEX 9,6%-10,4%.

👉Самый большой навес >60% от уставного капитала = YNDX, HHRU, QIWI, TCSG,POLY 

👉Бюджет 2024 будет сбалансирован.

👉Заимствования ОФЗ 2024 = 4,1 трлн руб.

( Читать дальше )

 

ПАО «Лукойл» — одна из крупнейших публичных вертикально интегрированных* нефтегазовых компаний в мире, на долю которой приходится около 2% мировой добычи нефти и около 1% доказанных запасов углеводородов. Вторая по объёмам нефтедобычи в России.

*вертикально интегрированных — означает, что основные звенья производства объединены в один процесс. В данном случае — нефть добыли и из неё сами бензин сделали.

👆🏻Все мы знаем, что Лукойл — это и нефть, и газ, и нефтеперерабатывающие заводы, да еще и сети заправок. Но нужно уделить особое внимание именно тому, сколько % от выручки что занимает. Ведь от этого и зависят теперешние результаты компании. Например, компенсируется ли скидка на Urals высокими ценами на газ, или высокими розничными ценами на топливо и сетью зарубежных АЗС?

( Читать дальше )

Есть такой миллиардер Рэй Далио. Его компания Bridgewater заработала десятки миллиардов для своих инвесторов используя компьютерные модели, использующие многочисленные данные о прошлом, которые предсказывают будущее. Рэй уже написал несколько книг, последняя из которых — "Принципы изменения мирового порядка". В этой книге он по сути дает систему оценки экономической траектории стран в рамках большого цикла, а также делится результатами компьютерного моделирования текущей ситуации для основных мировых держав.

Книга написана в 2021 году, и данные по основным странам даны в ней по состоянию на август 2021 года. Но, что интересно, Рэй обещает выкладывать минимум раз в год обновление цифр на сайте economicprinciples.org. Так, последний документ https://www.economicprinciples.org/downloads/DalioRay_Power_Index_Appendix.pdf содержит расширенный список стран с обновленной информацией по состоянию на апрель 2022 года, а в документе https://www.economicprinciples.org/DalioChangingWorldOrderCharts.pdf можно найти все важные графики.

Траектория стран

В целом, по итогам исследования налицо интересная масштабная картинка — в каком направлении двигаются экономики стран. 

Итак, какие страны двигаются в сторону глобального циклического упадка?
📉США — постепенное снижение
📉Еврозона - постепенное снижение
📉📉Япония — снижение
📉Швейцария - постепенное снижение
📉Италия - постепенное снижение
📉Аргентина - постепенное снижение


( Читать дальше )

Лучшие идеи:

 Сбербанк  — прибыль превысит 1 трлн рублей. Банк торгуется с форвардной оценкой P/E = 3, P/BV = 0,47х. Дисконт к средней оценке составляет 45%. Главным драйвером роста будет выплата дивидендов согласно див. политике в размере 50% чистой прибыли.

Мосбиржа  — мультипликатор P/E2023 = 5,7 — 6х против среднего исторического значения 11х и 20х у аналогов. Драйвер роста — возврат к выплате дивидендов.

Лукойл - торгуется исходя из мультипликатора EV/EBITDA = 1,8х, что предполагает дисконт в 53% к историческим значениям. Див. доходность 17%. Выплата в январе 2023 года.

Риски: эмбарго на нефть, и пока не ясно, как это сильно отразится на результатах компании.

Новатэк - торгуется по мультипликатору EV/EBITDA 2023П = 6.8х, что предполагает 42% дисконт к 5- летней средней.

Драйверы роста:

Реализация инвестиционных проектов Ямал СПГ, высокие цены на газ, дивиденды — доходность 7%.

Русал - низкая оценка около 1,7х EBITDA, если учитывать долю в ГМК Норильского Никеля.

( Читать дальше )

Цель стратегии получать рыночно-нейтральный пассивный рублёвый доход выше высокодоходных облигаций. При этом ликвидность средств в стратегии теряется чуть более чем полностью (но точно лучше чем в недвижимости) и нужно нажимать периодически кнопки и заходить в брокерское приложение.
 
Естественно возможно такое уже давным давно придумали и вообще это не работает.

Основа стратегии — взаимосвязь между курсом рубля/доллара и акциями Сбербанка (но вообще подошли бы любые два актива которые на дистанции склонны к росту и при этом часто двигаются противоположно), когда одно вверх как правило другое вниз, при этом лучше всего когда и то и другое вверх, либо всё стоит примерно на месте. Угроза для стратегии: акции Сбербанка вниз + укрепление рубля, т.е. возможный сценарий разрушения стратегии и потери денег (но тоже необязательно всегда можно закинуть доп. деньги под ГО, плюс макс. потери всё равно ограничены но должником остаться можно): банкротство Сбербанка + обесценивание доллара до 0 рублей за 1 доллар = макс. потери.

( Читать дальше )

Предлагаю в нескольких постах вернуться к вопросу управления портфелем облигаций. В нашем случае, высокодоходных.

Работая в высокодоходном облигационном сегменте, белых и пушистых историй не ждешь. И не надо. Надо всего лишь получить свои 10-15% годовых.

Главный вопрос в ходе этого получения – вопрос риск-менеджмента. Часто инвестор находит ответ на него в диверсификации своего портфеля. Больше имен, хороших и разных, на самом деле, создают условную защиту капитала. Получить дефолтный выпуск на 5% капитала, безусловно, лучше, чем на 50%.

Проблема в том, что дефолты – массовое явление. Сегодня денег на бирже и в кредитной системе много, дефолта избегут даже самые слабые игроки. Завтра денег станет меньше, эти слабые не смогут расплачиваться по погашениям, а то и по купонам, тогда как «чувство локтя» позволит примкнуть к ним и вполне, казалось бы, устойчивых игроков. 2008-9 годы показали, что в третьем уровне листинга Московской биржи число дефолтных или реструктурированных выпусков может достигать и 20% от общего числа. Да и зачем полагаться на удачу. Если доходы минус потери дают диверсифицированному портфелю 5% годовых, может, проще просто купить высококлассных облигаций и не заниматься ненужными телодвижениями?

( Читать дальше )

Если вам кто нибудь скажет, что на случайном блуждании (СБ) нельзя зарабатывать, бросьте в него камень. Как говорил Паниковский — это жалкие ничтожные люди. На СБ можно зарабатывать с результатами не хуже, чем на реальном рынке. У СБ, по сравнению с реальным рынком, только один недостаток — за игры с СБ никто деньги платить не будет.
А если бы платили? Никто бы ничего не заметил. По прежнему 95% СБ-трейдеров сливало бы депозиты, а 5% регулярно выигрывало и считало бы себя Гуру. По прежнему на графики наносились бы каббалистические знаки и индикаторы, угадывались бы направления движения, каналы, и линии поддержки/сопротивления. Все так же начинающие трейдеры искали Учителя для обучения, а аналитики предсказывали будущее. И, ровным счетом, абсолютно ничего бы не поменялось. Может только АГ заметил бы подвох, но тоже не сразу, а только через несколько месяцев, а, может, и через год-другой. Но, легко сделать, чтобы и АГ остался в неведении.)

Однако, прежде чем играть на СБ, нам необходима стратегия и тестер. Ими мы и займемся.
Для начала стратегия: нам нужны три функции
— одна для пошагового слежения за рыночными котировками и определения момента входа в сделку — DealEntryAnalysis(i) и пусть на ее выходе будет: 0-если сделки нет, 1 — необходим вход в лонг, и -1 — необходим вход в шорт. i — номер отсчета массива котировок.
— вторая для сопровождения сделки лонг — DealControlL(i), отвечающая за контроль и закрытие сделки.
— и третья, для сопровождения сделки шорт — DealControlS(i).
Теперь у нас все готово для разработки тестера стратегий, а это всего лишь цикл while() последовательно перебирающий котировки.
Вот наша стратегия уже в тестере:

while i < Ie:
    deal_type = DealEntryAnalysis(i)
    if deal_type == 1:
        j, rep = DealControlL(i)
        deals_report.append(rep)
        i = j+1
        continue
    elif deal_type == -1:
        j, rep = DealControlS(i)
        deals_report.append(rep)
        i = j+1
        continue
    i = i+1

( Читать дальше )