Избранное трейдера apsayd
На заре туманной юности довелось мне общаться с настоящим профессором экономики — из тех, что в засаленном сюртуке и с вечной папиросой. Молод я был и глуп, потому запомнил из его лекций лишь одно: «Вся экономика описана у Маркса в «Капитале». Зная его — будете разбираться в экономике». Из всего «Капитала» в моей голове уцелело лишь рассуждение о прибавочной стоимости. И вот, от нечего делать, вздумал я проверить: а что если старик Карл был прав и про наших роботов с нейросетями?
В чём, собственно, идея
Маркс, если отбросить бороду, говорил вот что. Источник прибыли — труд наёмного работника. Машина сама по себе новой стоимости не создаёт, она лишь переносит свою собственную стоимость в готовый продукт. Чем больше машин и меньше рабочих — тем меньше прибыли на каждый вложенный рубль. Это закон: норма прибыли имеет тенденцию к понижению.
Но есть лазейка. Тот, кто первым внедряет новые машины, производит дешевле всех. Пока конкуренты копят на такое же оборудование — он получает сверхприбыль. Маркс называл это технологической рентой. Как только все вокруг закупили те же станки — сверхприбыль испаряется, а средняя прибыль в отрасли падает.
Однажды я открыл баланс одного эмитента высокодоходных облигаций и залип.
Собственный капитал солидный но внутри него больше половины это вообще не заработанные деньги а переоценка. Пришёл оценщик, посмотрел на здание и написал: а стоит-то оно втрое дороже, чем вы, ребята, думали. И капитал располнел на ровном месте: без новой выручки и прибыли, без единого рубля, зашедшего в кассу. Пример такого эмитента, тут — smart-lab.ru/blog/1349371.php
Это же гениально. Не надо ничего продавать и не надо горбатиться пятнадцать лет, откладывая прибыль по копеечке и реинвестируя ее в новые активы. Позвал оценщика, и ты уже «крепкий середняк», и деньги тебе несут охотнее, и под ставку пониже. Красота.
А потом эмитент не заплатил по облигациям. И красота как-то сразу кончилась.
Давайте разберёмся, как этот фокус устроен, зачем его крутят и почему особенно любят рисовать самое неосязаемое в виде нематериальных активов.
Переоценка — единственная кнопка, которая печатает деньги сразу с двух сторон
Перед нами не просто индекс МосБиржи — это составной коэффициент MCFTR / USDRUB / SPXTR × 100, то есть отношение российского фондового индекса полной доходности (в долларовом выражении, через курс USDRUB) к американскому индексу S&P 500 полной доходности. Проще говоря: если линия растёт — российские акции обгоняют американские в долларах; если падает — американский рынок сильнее российского. Таймфрейм месячный, глубина — с начала 2000-х по сегодня.
Фаза первая: доминирование РФ (2003–2008)
С начала 2000-х и до осени 2008 года коэффициент вырос почти в 15 раз — с уровня около 0,25–0,3 до пика в районе 3,8–4,0. Это был классический период сырьевого суперцикла: дорогая нефть, восстановление после 90-х, приток иностранного капитала на развивающиеся рынки, укрепление рубля. Российский рынок в долларах рос в разы быстрее американского — типичная картина emerging markets на растущем commodity-цикле.
В своё время я довольно кардинально модифицировал традиционный VWAP. Скрипт был написан для торгового терминала МТ5:

А намедни я переписал его для TradingView. Ведь МТ5 есть далеко не у всех. Мосбиржа доступна в нём только через брокера Финам. А вот TradingView есть у всех, у кого есть интернет.
В связи с этим хотел бы еще раз ознакомить любителей средневзвешенной цены с новинками и плюшками, которые я нафармил.
Что такое VWAP? Volume-Weighted Average Price или средневзвешенная по объёму цена. И вот тут главная модификация. Я избавился от объёма. Да-да. Ушел от основы. Но, что самое интересное, при этом ничего не изменилось. А иногда стало только лучше.
Понимаете, в чём дело. МТ5 часто используется на таких «рынках», где объём просто недоступен. К примеру, различные валютные форекс-пары. Соответственно, стандартный VWAP там не построишь. А хотелось бы. Сказано – сделано.
Что еще в своё время требовало ухода от объема? Различные объемы на основной и вечерней сессиях срочного рынка Мосбиржи. Если вы начали расчёт VWAP от какого-то экстремума в последние часы основной сессии, то движение цен на вечерней практически переставало влиять на VWAP. Почему? Ну потому что объёмы на основной были кратно выше. И веса на вечёрке просто не могли оказывать хоть какое-то влияние. Но это ведь неверно.

Данные об открытых позициях биржа отдаёт бесплатно всем желающим. Каждый торговый день видно, сколько контрактов держат физлица, сколько юрлица, сколько из них в лонг, сколько в шорт и сколько человек за этими позициями стоит. Информация официальная, публикуется по итогам торгов.
Проблема в том, что в сыром виде она почти бесполезна. Открываешь таблицу, видишь «242 574 и 105 796», и дальше что? Много это или мало для этого инструмента? Так было всегда или именно сегодня перекос? Кто из двух групп сейчас в необычном положении?
Ниже разберу, как из этих чисел получается что-то осмысленное. И в конце покажу, что из популярных трактовок подтверждается на истории, а что оказалось красивой сказкой.
Таблица лежит на странице спецификации каждого фьючерса на сайте биржи. Четыре колонки: физлица длинные, физлица короткие, юрлица длинные, юрлица короткие. Плюс изменение за день и количество держателей позиций в каждой группе.

Есть машинный доступ через ISS API биржи, там же исторические ряды: iss.moex.com/iss/analyticalproducts/futoi/securities. Группы обозначены как fiz и yur, форматы csv, json и xml. Отдельно существует онлайн-раздел с внутридневными данными, но для него нужна регистрация и подписка на сайте биржи.
В прошлый раз я рассказывал, как моя платформа забраковала все 231 стратегии, которые я в неё загнал. Там был абзац про данные, который я сам назвал самой скучной частью проекта и проскочил в пять строк.
Соврал. Это не скучная часть. Это и есть проект.
Скачать тридцать лет дневных котировок по американским акциям — вопрос одного вечера и трёх строк на Python. Бесплатно, без регистрации. Дальше начинается интересное: эти данные врут, и врут они ровно в ту сторону, в которую вам приятно.
Расскажу, где именно, — по всем ловушкам, в которые я успел свалиться.
Ловушка первая: цены, которых никогда не былоВы качаете Adj Close и радуетесь: цены уже скорректированы на сплиты и дивиденды, считать доходность удобно. Проблема в том, что скорректированная история переписывается задним числом. Прошла выплата дивиденда — и все цены до неё сдвинулись. Был сплит — сдвинулись ещё раз.
Практический смысл: цена, которую вы видите в исторической строке за 2003 год, никогда не появлялась ни на одном экране. По ней нельзя проверить, сработал бы стоп. Нельзя понять, пробила ли бумага круглый уровень. Нельзя посчитать проскальзывание — вы считаете его от числа, которого не существовало.

EWFF давно отмечает, что спреды по мусорным облигациям и акциям, как правило, движутся в одном направлении и разворачиваются одновременно. В случае банкротства мусорные облигации занимают более высокое место в иерархии получателей выплат, чем акции. Когда тенденции между этими двумя активами расходятся, это имеет существенное значение. [На диаграмме ниже] показан спред между индексом S&P 500 и доходностью мусорных облигаций с рейтингом CCC, которая представляет собой разницу между доходностью облигаций с рейтингом CCC (долгов с высоким риском дефолта) и доходностью сопоставимых по срокам казначейских облигаций США. Чтобы привести спреды высокорисковых облигаций в соответствие с индексом S&P, мы инвертировали его шкалу.Больше дух лет назад я опубликовал статью «Фильтр для долгосрочных инвестиционных решений. Модель Гордона „в обратную сторону“» [1], где показал как модель Гордона может помочь тем долгосрочным инвесторам, которые планируют собрать дивидендный портфель. Этот подход не идеален и вряд ли будет полезен трейдерам, но он может помочь определить хорошие моменты для включения в портфель потенциально хорошие дивидендные истории, и что немаловажно ребалансировать или хеджировать отдельные акции в периоды эйфории. Но обо всём по порядку.
Сама модель Гордона до безумия проста, и её используют не только в чистом виде, но и для оценки терминальной стоимости компании. Я затрагивал эту тему в статье «Что не так с методом DCF?» [2] Но для решения текущей задачи, нам достаточно будет классического понимания, в котором модель выглядит очень просто:

где:
Valuestock — справедливая стоимость акции, E(DIV)stock — ожидаемый дивиденд в этом году, r — ставка дисконтирования, которую ещё называют ставкой собственного капитала, g — постоянный темп роста дивидендов на бесконечном горизонте.