Избранное трейдера Carlson


Есть нефтяной дед, который каждый год обещает дивиденды, но сначала должен поговорить с бюджетом.
Есть банковский удав, который улыбается вкладчику, пока тот сам несёт ему деньги в пасть.
Есть золотой жук, который ничего не производит, но зато красиво блестит в тревожные времена.
А есть особый зверь.
Бетонный мальчик.
Он родился где-то между проектным финансированием, льготной ипотекой и презентацией на 74 слайда, где счастливая семья стоит у окна в человейнике и смотрит не на промзону, а в своё светлое ипотечное будущее.
Бетонного мальчика звали по-разному.
Иногда — ПИК.
Иногда — Самолёт.
Иногда — «уникальный жилой кластер с развитой инфраструктурой».
Но в деревне его называли проще:
Егорка Эскроевич.
Егорка рос быстро.
Сначала построил один корпус. Потом второй. Потом третий. Потом район. Потом город. Потом ещё один город, но уже без людей, зато с пунктом выдачи заказов и кофейней «Бодрый ипотечник».
Большинство людей думают: «Я просто перевёл деньги другу» или «Это была продажа на Авито, причём тут налоговая?». Но система работает иначе. Банки давно стали глазами ФНС. И вот что именно они видят — по закону и автоматически.
Что банки обязаны сообщать в Росфинмониторинг и ФНС
Здесь важно разделить два потока информации: Росфинмониторинг и ФНС — это разные ведомства с разными задачами, но оба получают данные от банков.
Банки обязаны направлять сообщения в Росфинмониторинг по закону 115-ФЗ при следующих операциях:
Снятие наличных или пополнение счёта на сумму от 600 000 рублей — автоматически, без каких-либо вопросов. Это не «подозрительно», это просто обязательная отчётность.
Операции с недвижимостью на сумму от 3 000 000 рублей — любые расчёты, аренда, покупка.
Регулярные переводы между физлицами, которые банк квалифицирует как предпринимательскую деятельность. Критерии размытые, но банк смотрит на частоту, суммы, количество контрагентов.
Привет, SmartLab. Я строю онлайн-сервис для анализа акций Мосбиржи, как инструмент принятия решений и системного инвестирования.
Вот здесь я рассказывал, как начинал с гугл-таблицы, а тут – какие поймал ограничения и как переписал все на Python+Flask.
Сегодня покажу результат одного конкретного теста: как количество акций в портфеле и период ребалансировки влияют на доходность. Казалось бы, очевидный вопрос, но когда я прогнал 30 сочетаний на реальных данных, результат оказался не таким однозначным.
Модель выдаёт итоговый score для каждой акции. Берём ТОП-N акций по скору, держим Hz дней (Horizont), ребалансируем, повторяем.
Полный перебор: N = {5, 10, 15, 20, 25, 30} × Hz = {20, 30, 40, 60, 90} = 30 сочетаний.
Период: 2021–2026 (62 тридцатидневных периода).
Что учтено:
Комиссия 0.03% (тариф популярного брокера) на каждую сделку
Slippage 0.1% (проскальзывание при исполнении)
Фильтр ликвидности ≥ 2 млн руб/день (об этом ниже – отдельная история)
Принято считать, что валюты делятся по регионам: развитые, развивающиеся, сырьевые. Но рынок часто плевать хотел на эти ярлыки. Я решил проверить, как валюты группируются на самом деле, если скормить алгоритму машинного обучения сухие цифры, а не географические атласы.
Использовал метод K-Means (обучение без учителя) и данные об абсолютных курсах с платформы abscur.ru. Почему это важно? Потому что анализ пар (USD/RUB, EUR/USD) всегда искажен волатильностью доллара. Абсолютные курсы дают чистую картину «характера» каждой валюты.
Я составил «поведенческий паспорт» для 45 валют по 4 метрикам:
CAGR (доходность) — куда идет тренд.
Волатильность — насколько сильно трясет.
Max Drawdown (MDD) — глубина «ямы» при кризисе.
Recovery Days — сколько дней вы будете сидеть в убытке, прежде чем цена вернется к пику.
Алгоритм выделил группы, которые сильно отличаются по эффективности капитала:
Этот материал не является инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является предложением по покупке или продаже финансовых инструментов или услуг.
Вся ответственность за решения и результаты лежит на вас.
__________
Я разобрал 127 дивидендных акций Мосбиржи и нашел 40 компаний, которые платят без перерыва семь лет подряд и больше — «дивидендных аристократов». За 15 лет они принесли 9.35x суммарной доходности с учётом реинвестирования дивидендов. Акции, которые вообще не платили дивидендов, за то же время — 1.32x. Разрыв — больше чем в 7 раз.
Это исследование продолжает серию о построении российского портфеля. В предыдущем анализе о диверсификации я показал, что GMKN@MISX снижает риск лучше Сбера и что достаточно восьми акций для эффективного портфеля. Сегодня — о том, какой критерий отбора даёт лучшую долгосрочную доходность.
Данные о дивидендах — из кеша T-Invest API (132 инструмента), котировки — месячные свечи. Суммарная доходность включает изменение цены и реинвестированные дивиденды в равновзвешенном портфеле. Период: май 2011 — февраль 2026.


Этот материал не является инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является предложением по покупке или продаже финансовых инструментов или услуг.
Вся ответственность за решения и результаты лежит на вас.
__________
Данные за 12 лет показывают: 8 случайных акций MOEX в равновзвешенном портфеле дают 90% максимально возможного снижения риска. Переход от 8 к 21 акции добавляет лишь ещё 1.2 п.п. снижения волатильности — с 21.89% до 20.70%. Но важно не только сколько, а какие: GMKN@MISX снижает риск портфеля вдвое эффективнее SBER@MISX, а ROSN@MISX — единственная акция из 21, которая в среднем риск немного увеличивает.
Контекст: внутри одного класса активов
Предыдущий анализ диверсификаторов показал, какие активы снижают риск портфеля акций: LQDT выигрывает по снижению волатильности, золото — единственный с отрицательной корреляцией, ОФЗ работают через низкую собственную волатильность, а не через корреляцию. Но оставался вопрос внутри самого класса акций: сколько бумаг нужно держать, и каких именно — чтобы диверсификация «насытилась»?