Информация, о том, что владелец «Рольфа» Сергей Петров готовится продать компанию, дала повод взглянуть на котировки облигаций последней. В июне Петров стал фигурантом уголовного дела (ст. 193.1, ч. 3 УК, перевод денежных средств на счета нерезидентов с использованием подложных документов). Тогда облигации компании одномоментно упали со 102% от номинала до 90%. Сегодня эти бумаги (выпуск размером 3 млрд.р., погашение в марте 2022 года, купон 10,45%) вновь торгуются вблизи уровней весны – начала лета. Динамика подтверждает наблюдение, которое, на статистике, не раз делали мы с коллегами. А именно, критическими для бизнеса, а значит держателей облигаций, является неэффективность бизнеса. Неэффективность неплохо вычитывается из отчетности как отсутствие прибыли, опережение роста долга в сравнении с выручкой, EBITDA, прибылью, вымывание собственного капитала, отрицательный денежный поток. Чтобы далеко не искать примера, вспомним ЮТэйр, там есть все признаки.

( Читать дальше )

 

Решил записать и опубликовать для других те важные выводы, которые я сделал для себя в этом году по результатам фундаментальной оценки компаний и наблюдения за движением цен на активы.

1. Фундаментальный анализ (в привычном его понимании) не работает. Недооцененных компаний не существует.
2. Каждая компания оценена справедливо рынком в каждый момент времени. В цене компании заложены все существующие отчеты, новости, риски и ожидания.
3. Если вы думаете, что купите сейчас дешевую компанию, а рынок ее потом оценит справедливо и вы заработаете — вы ошибаетесь, так бывает только в фантазиях.
4. Если вам кажется, что какая-то компания стоит слишком дешево — вы ошибаетесь. Рынок оценивает ее «дешево», потому что учитывает в цене риски, которые не учитываете вы, или информацию, которой вы не владеете.
5. Если вам кажется, что какая-то компания стоит слишком дорого — вы ошибаетесь. Рынок оценивает ее «дорого», потому что учитывает в цене гудвил, прогнозы и ожидания по прибылям, которые не учитываете вы, или иную информацию, которой вы не владеете.

( Читать дальше )

Взято из https://nakhusha.livejournal.com/51710.html

Ник Маджиулли (ofdollarsanddata.com), рассказывает о поведении портфеля среднестатистического инвестора и влияния постоянных вложений на баланс счета.

Вольный пересказ мой.
Оригинал Realistic Investment Results

Более рациональный подход к исследованию результатов вложений



У блогеров, пишущих об инвестициях, включая меня, есть особый пунктик. Нам всем нравится представлять исторические доходности активов так, как это не реализуется на практике. Мы любим говорить что-то вроде: «Если бы вы купили S&P 500 1 января 1980 года и держали его в течение 30 лет, то…». Но такой анализ существует только в нашем воображении. Даже если отбросить психологические трудности, связанные со стратегией «buy & hold», мало кто именно так вкладывает деньги.


( Читать дальше )

Это заключительная глава. Попробуем еще разместить все тексты и Excel-файл с примером расчетов на файлообменнике. После этого сочту свою задачу исполненной, уйду в зимнюю спячку.



( Читать дальше )

Тут давеча Тимофей обзывает людей конченными, в силу принятия ими неправильных и необдуманных решений по покупке ПО то бишь роботов в простонародье, я так обмозговав решил подержать традицию Тимофея по благотворительной раздаче робота в народ. В силу данного принятого мной необдуманного решения выкладываю сей архив на народный суд.

Тело робота. 

Пароль от архива: 1236

Рассмотрим два похода.
1 подход: мы вкладываем начальную сумму, а потом каждый месяц довносим 10% от нее.
2 подход: вкладываем начальную сумму и не довносим.

В качестве объектов для инвестиций возьмем индекс полной доходности Мосбиржи нетто по ставкам российских организаций и «корзину ЦБ»: 55% доллар США+45% евро по официальному курсу. Комиссию за покупки положим 0,1%

Естественно нас будет интересовать не простой рост, а рост относительно инфляции, поэтому для официальной инфляции также сформируем два виртуальных портфеля по первому и второму подходам, но уже с нулевой «комиссией».

В качестве начальной точки для инвестиций выберем самый неудачный момент с точки зрения фондового индекса: конец мая 2008-го

Что получим, если соответствующий портфель соотнести к инфляции по правилу 100%*(стоимость портфеля/стоимость «инфляции»-1)? А вот что



И итоговые цифры на конец октября 2019

( Читать дальше )

Сложность задачи контроля рисков состоит в том, что риски в действительности не ограничены и нарастают с течением времени так, что превращают бесконечно длительные игры с полной рекапитализацией в игры с абсолютно неконтролируемым риском. В связи с чем, задача выбора оптимального плеча (объёма) становится в общем случае математически не решаемой, а риск-менеджмент, в конечном счете, определяется только психологическим комфортом управляющего или инвестора. Тем не менее, исходя из некоторых предпосылок мы можем ограничить зону допустимого психологического комфорта и склонности к риску, то есть указать на некоторые их разумные пределы.


Изображение зависимости средней ожидаемой максимальной просадки заданных стратегий от времени. Любезно позаимствовано у Eugene Logunov.





Как и ранее, имея стартовый капитал 50 млн. долларов США мы будем пытаться обыграть господина Баффета, имеющего 500 млрд. долларов США, то есть будем стараться увеличить свой капитал в 10 000 раз за счёт игры на бирже. Играть мы будем нелинейно, то есть будем увеличивать ставки после каждого удвоения пропорционально текущему капиталу и поэтому для реализации нашей цели нам предстоит выиграть у господина Баффета не 10 000 раз подряд, а всего лишь:




Мы знаем, что наша стратегия обладает преимуществом над стратегией господина Баффета и позволяет играть против него с вероятностью 55%/45%, то есть с 10% смещением (Шарп = 1.6)

( Читать дальше )

Я разобью свою писанину на части. Что бы можно было делать ссылки на понятия, которые мы будем использовать. Да и короткие посты читать удобнее.

СКО или волатильность. Об этом столько писали, столько считали. Однако, до сих пор меня умиляет, что или кого называют волатильностью. Казалось бы не стоить об этом повторятся, но приходится. Итак Средне Квадратичное Отклонение. Берем закрытия дня и логарифмируем. LN(сегодня/вчера), называем приращением цены. Итак 100 дней. Находим среднее. Потом возводим в квадрат каждое значение LN(сегодня/вчера)^2. Это называется дисперсией. Из каждого значение отнимаем среднее ^2 (впрочем, там значения маленькие и на скорость пули не влияют). Иногда среднее не отнимают. Теперь находят сумму всех этих значений и делят на их количество (100) минус 1. После чего извлекают квадратный корень. Называем это сигмой

Получаем число. И это важно. Это число не АТR, не среднее, не коридор, не Болинжер Бенс. К графику цены оно не имеет ни какого отношения. Не надо откладывать сигмы от цены или умножать цену на сигму. Это СКО. Это переменная необходима, что бы подставить ее в формулу.

( Читать дальше )

Лет 20 назад была модной темой нейросети, и в частности в приложении к прогнозированию на фондовом рынке.  Вообще, нейросети были придуманы в далеких 60 прошлого века, но как это часто бывает от теории до реализации прошли многие году. Если нейросети в других сферах нашли свое место, то о применении нейросетей для успешного трейдинга я честно говоря не слышал. Этому может быть два обьяснения-для фондовых рынков неросети неприменимы (вообще или пока), либо кто сумел их правильно применить, по понятной причине не стал писать об этом кандидатские, а ничтоже сумняшеся стал рубить бабло.

С момента моей первой попытки применить нейросети прошли многие годы, с тех пор и теория нейросетей сильно прибавила, и мощности компьютеров увеличились и появилось куча программных приложений и инженерных штуковин, которые позволяют все это проще, лучше и интересней обсчитывать.

Впрочем одна проблема осталась прежней (на мой очень скромный взгляд)-те кто пытается использовать нейросети на фондовом рынке мыло понимают рынок, поэтому это часто приводит к чистому (опять же по моему очень скромному мнению) идиотизму.

( Читать дальше )