Избранное трейдера sam

В индексе Мосбиржи сейчас 40 компаний, и их совокупная капитализация превысила 50 трлн ₽.
Я решил проанализировать, а в каких компаниях в акционерном капитале сидит государство — через многочисленные госструктуры и подконтрольные АО.
▪️ В 16 из 40 компаний наблюдается явное госучастие (наверняка, небольшие и/или неявные доли есть и в каких-то других);
▪️ Доля, приходящаяся на РФ оценивается в 15,6 трлн ₽ или чуть больше 30% от капитализации индекса Мосбиржи.
Я не берусь рассуждать, хорошо это или плохо и стоит ли принимать это за один из критериев при составлении портфеля. Здесь, как и везде, есть и положительные стороны, и отрицательные. Обращу лишь внимание на то, что данный показатель прямо влияет на Free-Float Factor, рассчитываемый биржей при составлении индекса для каждой отдельной компании. Так что косвенно, через Free-Float Factor, я учитываю это в развесовке своей российской части портфеля.
На днях Правительство утвердило 42 стратегические инициативы развития РФ. Это федеральные проекты, которые будут внедряться до 2030 года и охватят различные стороны жизни граждан: от экологии до беспилотников.
Планируется потратить на их реализацию около 4,6 трлн рублей из федерального бюджета и Фонда национального благосостояния, также планируется привлекать частные инвестиции.
Вник во все инициативы и заодно подготовил краткое описание всех проектов. Можно составить представление, куда будет двигаться страна.
Вот ссылка на распоряжение Правительства.
Вот ссылка на подробное описание всех инициатив.
Беспилотные логистические коридоры
Для анализа будем использовать данные ETF c базовой валютой USD: FXCN, FXRL, FXIT, FXUS и FXRU. Временной ряд рассмотрим за три года с 2018 по 2020 года. Само исследование проведем в Google Colaboratory.
Как обычно в начале импортируем все необходимые библиотеки для дальнейшей работы.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")Сначала необходимо получить данные. Есть несколько способов. Мы воспользовались — взяли их с Finam в формате csv. Дальше написал функцию для обработки полученных данных и при помощи concat свел их в один датафрейм.def changeDF(df): df['date'] = pd.to_datetime(df['<DATE>'].astype(str), dayfirst=True) name =[x for x in globals() if globals()[x] is df][0] df = df.drop(['<DATE>','<TIME>', '<OPEN>', '<HIGH>', '<LOW>'], axis=1) df = df.set_index(['date']) df.columns = [name+'_cl', name + '_vol'] return df fxgd_change = changeDF(fxgd) fxrl_change = changeDF(fxrl) fxit_change = changeDF(fxit) fxus_change = changeDF(fxus) fxru_change = changeDF(fxru) fxcn_change = changeDF(fxcn) etf = pd.concat([fxgd_change, fxrl_change, fxit_change, fxus_change, fxru_change, fxcn_change], axis=1) etf.head()В результате получили:
Хлопок одной ладонью. Как неживая природа породила человеческий разум. Николай Кукушкин


А точно угольный век закончился? 35% — приходится на угольную генерацию, это в 1.5 раза больше газовой и в 3 раза больше возобновляемой на сегодня.
Мега-интересный стат. отчет от BP. Рекомендую — очень полезен для понимания, что происходит в мировой энергетики по всем классам топлива.
Вот что мне еще понравилось в отчете.
Цена на нефть

В поисках площадки для трансляции своих идей по ММК, которая отлично ложиться на идеи стоимостного анализа наткнулся на пост
— Контрольный список Уоррена Баффета — 5000+ рейтинговых акций
По мотивам книги Практическая баффетология автор выделил несколько правил
Правило 1 — Стабильная прибыль (рост за 5 лет / TTM> 0%)
Правило 2 — Хорошее покрытие долга (можно выплатить долг в течение <3 лет)
Правило 3 — Высокая рентабельность капитала (в среднем> 15% за 5 лет)
Правило 4 — Высокая доходность инвестированного капитала (> 12% в среднем за 5 лет)
Правило 5 — Создание FCF (TTM FCF> 0 долл. США)
Правило 6 — Обратный выкуп акций? (Количество акций сегодня <количество акций 5 лет назад)
Правило 7 — IRR больше, чем у долгосрочного казначейства (начальная ставка доходности> 1,1%)
Правило 8 — ERR больше 12% (ожидаемая доходность> 12% — рассчитана с использованием оценок роста аналитиков)
И проделал огромную работу по оценке акции, где за соответствие каждому правилу акция получала 1 балл
Итак, время идет, конец года приближается, а газ пока остается на весьма высоком уровне.
Начну с краткого перечисления базы для вычислений:
1. Прогнозы и отчеты самого Газпрома.
2. За основу расчетов взят 2018й год, причины:
— Это последний год до изменения дивидендной политики, тогда платили 27% от чистой прибыли (сейчас 50%).
— Объемы поставок в этом году ожидаются примерно на уровне 2018го.
— Многие сайты дают цену с отступом YTD, год, три года, годовой отступ не очень подходит по причине того, что прошлый год был слишком не стандартным.
3. Цены везде считаются по NG (нет у меня нормальных данных по TTF).
4. Курс доллара берется за константу — на 18% выше, чем в 2018м году.
5. Еще раз и отдельным пунктом: предполагается, что поставки в этом году по объему будут равны поставкам 2018го.
Опорные данные за 2018й:
1. $248 — cредняя цена экспортируемого газа.
2. ₽16.61 — абсолютная величина дивиденда на акцию.
3. 27% — доля прибыли пошедшая на дивиденды.
I. Прогноз самого Газпрома