После принятия Китаем стратегии лидерства в производстве электротранспорта, на российском рынке открывается возможность финансово поучаствовать в данном процессе.

В каждой электромашине примерно на 60 кг больше меди, чем в автомобиле с ДВС (минус мотор, но плюс батарея, электромотор и все провода).
Кроме того в каждой современной батареи используется никель (кроме никеля еще используется литий, кобальт, алюминий и марганец).
Причем от кобальта сейчас максимально пытаются уйти — так как он самый дорогой, при этой идет максимизация использования никеля.

Две наиболее перспективные технологии это NCA (Никель Кобальт Алюминий) и NMC (Никель Марганец Кобальт).
В машинах Tesla используется NCA (технология Panasonic 80% Никеля, 15% Кобальта, 5 % Алюминия изначально и еще меньше кобальта в модели 3)
В современных вариантах NMC отношение 80%-10%-10%

В итоге кобальт падает в цене. (95 тыс март 2018 — > 33 тыс. сейчас )

Количество никеля в каждой батареи — около 50 кг.
В прошлом году продажи электромашин — 2 млн штук, рост 72%
medium.com/@braydeng/2018-was-a-huge-year-for-electric-vehicles-in-charts-b6aad055bdff

Если рост сохранится — в этом году дополнительно + 1,4 млн машин * 50 кг никеля. = 70 тыс тонн
Глобальное производство никеля — 2,3 млн в год.
К 2022 году нужно будет плюс 700 тыс тонн никеля, только для автотранспорта (мы не берем в расчет батареи в электроэнергетике и домах)
Это очень серьезное изменение баланса рынка.

Меди в мире производится около 23 млн тонн, но в рамках технологической революции, она нужна не только в машинах, но и сетях распределения, зарядках, генерации и тд. Прирост по машинам можно смело умножать на 3. (+180 кг на каждый электромобиль).

На российском рынке, только одна публичная компания производитель меди.
И эта компания также производить никель.

И на мой взгляд довольно быстро все поймут что происходит.

Итак, в предыдущих 5-и частях я рассмотрел 10 дочерних компаний ПАО «Россети»:

• первая часть (МРСК Волги+МРСК Северо-Запада) тут;
• вторая часть (МРСК Сибири+МРСК Урала) тут;
• третья часть (МРСК Центра+МРСК Центра и Приволжья) тут;
• четвертая часть (МРСК Юга+ФСК ЕЭС) тут;
• пятая часть (МОЭСК+Ленэнерго) тут.

Исходя из написанных обзоров можно составить следующую сводную таблицу. Значения уже объявленных дивидендов обозначены зеленым цветом. Ячейки, залитые зеленым цветом обозначают положительную динамику чистой прибыли в 2019 году, а также выполнение предыдущих бизнес-планов. Соответственно красным цветом залиты ячейки с противоположными характеристиками.

Данные акции все держат ради одной цели — получить высокие дивиденды/или заработать на курсовой разнице благодаря высоким дивидендам. Но ближайшие дивиденды — это уже пройденный этап, они в цене, поэтому нам нужно ориентироваться на результаты 2019 года и дивиденды за этот год. Согласно таблице дивиденды с высокой доходностью у следующих акций: Ленэнерго ап, МРСК ЦП, МРСК Волги, МРСК СЗ, МОЭСК, МРСК Юга, ФСК ЕЭС. Но из них за 2019 год прибыль будет выше, чем за 2018 только у Ленэнерго ап, МРСК СЗ, МОЭСК. Однако МРСК СЗ и МОЭСК за последние 2 года ни разу не выполнили свой бизнес-план. Тогда из перспективных акций остается только Ленэнерго ап.

         Я мог бы поддержать разговор про 50-60 российских акций и штук 20 американских, но в целом – я без восторгов отношусь к активному инвестированию. К трейдингу – хорошо, к пассивным портфелям – хорошо, а вот к этому – без восторгов. Это не то, чтобы ложная школа в инвестировании (чай, не ПАММ-смета и не бинарки), но я бы почти никому не советовал этим заниматься. Разным категориям людей – по разным причинам. Вот разве что аналитикам, которым платят за пересказ отчетности компаний своими творческими словами – им можно.

         Но сначала давайте определимся с понятиями. Это вообще самое главное. Люди ругаются о терминах так,  как будто это имеет отношение к миру, нет – о терминах договариваются, а не спорят (вот здесь этот философский вопрос – без шуток философский – разобран подробнее https://vk.com/@-178928095-o-slovah-ne-sporyat ). Например, в моих портфелях лежат акции, это не все акции, какие есть, и не аналог индекса, т.е. они как-то отобраны. В этом смысле я активный инвестор, но у меня чуть другие смыслы и другая дихотомия.

— концепция регулирования со стороны ЦБ сейчас — таргетирование инфляции.
Другими словами, основная задача удержать инфляцию (номинальную) в заданных параметрах любой ценой.
Стерилизация денежной массы — это создание условий при которых свободная ликвидности изымается из реальной экономики и «связывается» максимально долгосрочно в финансовом секторе.



Грубо говоря человек имеющий свободные средства размещает из на депозите, в ОФЗ и т.д и живет на % — пока ему этого %та хватает на жизнь он не пытается купить бетон, открыть автомойку, пекарню и т.д.

Как широко известно, фундаментальный анализ компаний — занятие крайне бесперспективное, так как ведет только к потерям времени и капитала. Тем не менее, рискуя быть недостаточно мудрым, безоговорочно поверив в непреложные истины, я всё-таки попробую немного написать на данную тему. Побудило меня к этому, вероятно, бесполезному графоманству следующее:

• Даже пассивному инвестору, формирующему портфель на основе «широких» индексных фондов акций, может быть полезно опуститься на уровень чуть ниже, понять базовые принципы работы компаний и методы оценки их работы. Используя аналогию с водителем и автомобилем, по большому счету простому автолюбителю не обязательно знать, что там у него под капотом и как это всё хозяйство в целом устроено. Достаточно просто выяснить — в какую горловину, и какую жидкость надо заливать. :-) Тем не менее, я нахожу весьма полезным ознакомиться с общими принципами функционирования автомобиля, работы двигателя и т.д. Тогда самые простые вещи по его обслуживанию можно будет делать самостоятельно или, по крайней мере, не попасть на «развод» при обслуживании машины в автосервисе.
• В русскоязычной части интернета я не так много встречал интересных фундаментальных вещей, даже на уровне оценок и текстов, подготовленных инвестиционными компаниями. Я, конечно, поиском такого рода материалов специально не занимался, но тем не менее… Попадается всё больше оценок примерно на уровне: у этой компании низкое значение P/E или P/B, поэтому мы её включаем в инвестиционный портфель. Всё-таки с момента написания «Разумного инвестора» прошло уже много времени, и руководствоваться исключительно его принципами, по-моему, сейчас недостаточно.
• Как я сам уже не раз убеждался, сам процесс написания текстов очень хорошо способствует усвоению прочитанного материала и замечательно структурирует все новые знания в голове. Так что, можно сказать, я пишу это всё для себя самого. :-) Опять же, потом будет легко найти необходимые вещи, если вдруг они понадобятся… :-)

--Массив с Тикерами, добавьте нужные тикеры
aTickerList = {"MSNG", "GAZP", "LKOH",
	    "SIBN", "GMKN","ROSN",
	    "SBER", "TATN", "NVTK",
	    "IRAO", "RSTI", "SBERP",
	    "PHOR", "SNGS", "TRNFP",
	    "VTBR", "FEES", "MVID",
	    "RASP", "MFON", "AFLT", 
	    "MAGN", "ALRS", "MTSS", "MOEX",
	    "RTKM", "MGNT", "NLMK", "SNGSP",
	    "CHMF", "MTLR", "HYDR", "MFON",
	    "RSTI", "PLZL", "BANEP", "POLY"
	    };

--Функция поиска цены
function fGetPrice(sTickerName, sNum)
	--Подключаемся к источнику данных
	local ds=CreateDataSource("TQBR", sTickerName, INTERVAL_D1);
	while (Error=="" or Error == nil) and ds:Size() ==0 do sleep(10) end;
	if Error ~="" and Error ~=nil then message("Error: "..Error, 1) end;
	local sSize=ds:Size();
	local sCurrentPrice=ds:O(sSize);
	
	local sLastWeekPrice7=0;
	local sLastWeekPrice14=0;

	--Берем цену закрытия свечи неделю назад
	sLastWeekPrice7=ds:C(sSize-4);
	--Берем цену закрытия свечи 2 недели назад
	sLastWeekPrice14=ds:C(sSize-8);

		--Вычисляем проценты
		local sPrc7=math.floor((100-((sLastWeekPrice7*100)/sCurrentPrice))*100)/100;
		local sPrc14=math.floor((100-((sLastWeekPrice14*100)/sCurrentPrice))*100)/100;

		--Заполняем таблицу значениями
		SetCell(t_id, sNum, 0, tostring(sTickerName));
   		SetCell(t_id, sNum, 1, tostring(sCurrentPrice),sCurrentPrice);
   		SetCell(t_id, sNum, 2, tostring(sLastWeekPrice7),sLastWeekPrice7);
   		SetCell(t_id, sNum, 3, tostring(sLastWeekPrice14),sLastWeekPrice14);
   		SetCell(t_id, sNum, 4, tostring(sPrc7),sPrc7);
		SetCell(t_id, sNum, 5, tostring(sPrc14),sPrc14);

		--Текущая цена больше цены прошлой недели - раскрашиваем зеленым
		if sCurrentPrice>sLastWeekPrice7 then 
			fGreen(sNum);
		end;
		--Текущая цена меньше цены прошлой недели - раскрашиваем красным
		if sCurrentPrice<sLastWeekPrice7 then
			fRed(sNum);
	   	end;
		--Текущая цена больше цены прошлой недели и цена прошлой недели больше цены позапрошлой недели
		--раскрашиваем желтым
		if sCurrentPrice>sLastWeekPrice7 and sLastWeekPrice7>sLastWeekPrice14  then 
			fYellow(sNum);
	   	end;
end;

--- Функция создает таблицу
function CreateTable()
	-- Получает доступный id для создания
	t_id = AllocTable();	
	-- Добавляет 6 колонок
 	AddColumn(t_id, 0, "Тикер", true, QTABLE_INT_TYPE, 15);
 	AddColumn(t_id, 1, "Сегодня", true, QTABLE_INT_TYPE, 15);
 	AddColumn(t_id, 2, "Неделя", true, QTABLE_INT_TYPE, 15);
 	AddColumn(t_id, 3, "2 Недели", true, QTABLE_INT_TYPE, 15);
 	AddColumn(t_id, 4, "Неделя (%)", true, QTABLE_INT_TYPE, 15);
 	AddColumn(t_id, 5, "2 Недели (%)", true, QTABLE_INT_TYPE, 15);
	
	-- Создаем
	t = CreateWindow(t_id);
	-- Даем заголовок	
	SetWindowCaption(t_id, "7 Days");

   -- Добавляем строки
      for k,v in pairs(aTickerList) do
		InsertRow(t_id, k);
      end;
end;

--- Функции раскрашивают ячейки таблицы
function fRed(col)
	SetColor(t_id, col, -1, RGB(255,168,164), RGB(0,0,0), RGB(255,168,164), RGB(0,0,0));
end;
function fGreen(col)
	SetColor(t_id, col, -1, RGB(157,241,163), RGB(0,0,0), RGB(157,241,163), RGB(0,0,0));
end;
function fYellow(col)
	SetColor(t_id, col, -1, RGB(249,247,172), RGB(0,0,0), RGB(249,247,172), RGB(0,0,0));
end;

--Основная функция
function main()
	-- Создаем таблицу
 	CreateTable();

 	--Пробегаемся по массиву тикеров
	for k,v in pairs(aTickerList) do
	  fGetPrice(v, k);
	end;

end;

Рыночные Показатели (1872-2018)
Американский рынок на разных временных горизонтах с использованием годовой прибыли.
S & P с 1872 по 1957 год, а затем индекса S & P 500 с 1957 года. Данные скорректированы по дивидендам и инфляции.
Для 5-летних, 10-летних, и 20-летних периодов – частота потерь стремительно уменьшается.
Для 20-летних периодов инвестирования нет ни одного случая, когда рынок имел отрицательную  доходность.