В своем недавнем топике  я объяснял, почему шорты лучше торговать на фьючерсе, а лонги на споте. Там же был и предложен метод, как можно, получая безрисковую ставку, торговать шорты по данным спота. Понятно, что все эти рассуждения не учитывали комиссии брокеров. И я в том топике предложил посчитать все За и Против, исходя из реальных условий. Вот и давайте проведем такие расчеты на примере моего личного счета. Что он из себя представляет?

RI – 50%

SBER, GAZP, GMKN, ROSN – по 12.5%

Si – 33%

OФЗ – 33%

Что из себя представляют приведенные %%? Это соотношение между полным лонгом по моим системам в соответствующем эмитенте по номиналу, рассчитанному по цене закрытия предыдущего дня к размеру счета, рассчитанному по тем же ценам. Так как в RI, SBER, GAZP, GMKN, ROSN торгуются по три трендовых торговых идеи, две из которых разбиваются на 2-3 торговых алгоритма с разными параметрами (у одной идеи оптимизируемый параметр один  и на нем особо с портфелями не разбежишься) плюс еще в RI торгуется одна контртрендовая система с реальным таймфреймом пара часов. Поэтому в этой части портфеля полный лонг, как и полный шорт, дело нечастое (примерно по 30% времени в году). В Si торгуется одна идея с одним набором параметров, так как при среднем времени в позиции 12 с небольшим дней заморачиваться с портфелями тоже смысла большого не имеет, поэтому тут и полный лонг и полный шорт занимают примерно по 45% времени. Ну и в ОФЗ у меня банальный  B&H.

Спекулятивная тема — цены на недвижимость.

Пишем и пишем, читаем и читаем.

Что будет со средней ценой одного условного квадрата одной условной квартиры одного условного гражданина РФ?
Упадет? Лично мне пофиг.

Предлагаю рассмотреть, что такое, этот условный квадрат.

 
Как правило, объект недвижимости большинства населения в России — квартира в типовом многоэтажном доме срока строительства примерно года 1980.  И проживают в этой квартире площадью метров 55 двое родителей и пара чудесных детишек.

Про обеспеченность жилой площадью писал Тимофей не так давно. Вот ссыль на его непререкаемый авторитет smart-lab.ru/blog/371206.php и одна инфо-картинка оттуда же. В расчетах средней стоимости метра учтены хрущевки и особняки. Понятно, что медиану никто не считал.

Если без статистики и цифр, то в среднем России люди живут в тесноте, да не в обиде, но в жилье плохого качества.

Последние пару недель очень много везде писали про Норвежский пенсионный фонд, который намерен устроить распродажу облигаций развивающихся стран, включая РФ. Конечно же появились статьи с громкими названиями, что известна причина, по которой обвалятся наши ОФЗ, будет кровавая баня и т.д. Всё как обычно. По разным прикидкам у них на балансе наших ОФЗ на 2 ярда $. Во-первых, он может продавать их медленно, а во-вторых, в крайнем случае, ЦБ просто выкупит их у него. Так что особых сенсаций ждать не стоит.

А вот поведение норвежской кроны (NOK) мне гораздо интереснее. Почему? Просто она зависит сильно от двух факторов — от цены на нефть и от курса eur/usd. Никого вам не напоминает? Конечно же это похоже на наш РУБЛЬ! А раз так, то важно следить за кроной.

Что видим на графике? Максимум по доллару был установлен в январе 2016 года на уровне 9 крон за доллар. Если помните, то и к рублю у доллара был максиму в январе 2016 года. (Это к вопросу о том как ЦБ РФ определяет динамику рубля). Потом крона, как и все другие валюты, начала укрепляться к баксу. И на недельном графике образовалась очень сильная поддержка на уровне 7.90 — 8 крон за бакс. Летом эти уровни были пробиты вниз и доллар подешевел к кроне до 7.7. Сейчас идет отскок попытка вернуться назад выше 8. Чем это интересно? Если бакс уверенно закрепится выше 8, то это был ложный пробой вниз на недельках (разгрузили тех, кто сидел в баксах). И тогда бакс очень вероятно может пойти на новые максимумы к кроне выше 9. А когда у нас падает крона? Когда падает цена нефть и снижается курс евро к доллару. Что будет с рублем в таких условиях? Он будет падать

Прочитал сегодня книжку Джоэля Гринблатта «Маленькая книга победителя рынка акций». Книжка и в самом деле маленькая — по объему, да и читается легко. Отзыв писать про книгу не буду здесь — сами все прочтете. Суть в другом. В этой «маленькой книге» дается простая «волшебная формула», как выбрать себе портфель акций и получать доходность выше среднерыночных. Как и почему это работает — рассказывается в книге, здесь я не буду дискутировать на эту тему.

Суть формулы простая — берем все компании из доступного списка, в США это 3500 компаний, которые отслеживают всевозможные скринеры, сортируем их по рентабельности капитала в порядке убывания. Каждой компании присваиваем рейтинг — порядковый номер в списке. Это будет рейтинг компании по капиталу. Потом этот список пересортировываем так, чтобы отсортировать список в порядке убывания доходности акции как таковой (читай, по коэффициенту P\E). Каждой компании в списке присваиваем еще один рейтинг — это будет рейтинг доходности акции. Суммируем рейтинги для каждой акции. Это и есть «волшебная формула».

Далее в портфель выбираем акции с минимальным суммарным рейтингом. В книге предлагается в портфель выбрать 20-30 акций. И предлагается проводить такую процедуру периодически с целью ротации акций в портфеле. Тут тоже есть тонкости, они расписаны в книге довольно подробно. Суть «волшебной формулы» — используя этот механизм вы будете отбирать портфель хорошие компании по хорошей цене — все как у Баффета. 

Естественно, захотелось получить такой «волшебный рейтинг» для отечественного рынка акций.  Результат исследований доступен по ссылке (там полная таблица, в ней порядка 140 эмитентов, можно сортировать столбцы), здесь же приведен ТОП-10.

Продолжая предыдущее исследование на тему «Сколько банков останется в России через 10 лет?», опубликованное в аналитическом разделе сайта Инвестиционной Палаты (http://investpalata.ru/category/analitics/), хотелось бы подробнее рассмотреть Сбербанк — ведущий банк Российской Федерации. Напомню, что одним из результатов вышеуказанного обзора являлся прогноз изменения процентного соотношения активов топ 5 банков России к общему количеству банковских активов к 2023 и 2036 годам. Текущее значение в 55% было скорректировано до 66% и 83% соответственно. Взяв за основу предположение о том, что, полученное ранее дисконтированное количество клиентов будущих ликвидированных банков, распределится между доминирующей пятеркой российских банковских структур пропорционально их  процентным долям активов, можно спрогнозировать позицию Сбербанка в российской банковской системе на перспективу.