Начинающие (да и не только) инвесторы часто задаются вопросом о том, как отобрать для себя идеальное соотношение активов входящих в портфель. Часто (или не очень, но знаю про двух точно) у некоторых брокеров эту функцию выполняет торговый робот. Но заложенные в них алгоритмы не раскрываются.

В этом посте будет рассмотрено то, как оптимизировать портфель при помощи Python и симуляции Монте Карло. Под оптимизацией портфеля понимается такое соотношение весов, которое будет удовлетворять одному из условий:

• Портфель с минимальным уровнем риском при желаемой доходности;
• Портфель с максимальной доходностью при установленном риске;
• Портфель с максимальным значением доходности

Для расчета возьмем девять акций, которые рекомендовал торговый робот одного из брокеров на начало января 2020 года и так же он устанавливал по ним оптимальные веса в портфеле: 'ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM' и 'PKI'. Для анализа будет взяты данные по акциям за последние три года.

#Загружаем библиотеки

import pandas as pd
import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Получаем данные по акциям
ticker = ['ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM', 'PKI']

stock = yf.download(ticker,'2017-01-01', '2019-01-31')

Первое с чего начну это дата, когда Россия ограничила авиасообщение со всем миром — 23 марта 2020 года.
Согласно операционному отчету Аэрофлота за 1 квартал 2019 года убыток составил 15,7 млрд или 51,2%. Но пассажиропоток вырос на +16,2%, а пассажирооборот на +16,7%. Таким образом, рост ключевых показателей в 2019 году не дал роста доходности. Теперь вернемся в итоги 1 квартала 2020 года. Согласно отчету Аэрофлота пассажиропоток упал на -12,3%, а пассажироборот на -13,4%. Тут мы должны вспомнить дату 23 марта.
У нас получается, что ограничение введено было в конце марта, т.е. показатели 1 квартала хоть как-тоо смогло это спасти.
Что я лично ожидаю от Аэрофлота?
1. Убытка за 1 квартал 2020 года в размере 25-35 млрд рублей. Почему? отчеты последних 3 лет за 1квартал говорят, что это самый худший квартал компании.
2. Убыток 2 квартала 2020 года превысит убыток 1 квартала 2020 года на 70-100%. Почему? Весь апрель самолеты стоят. В мае никто никуда не полетит. Банально нет денег, страх и ограничения. Во втором квартале пассажиропоток и пассажироборот упадут на 60-70%. В итоге, предварительная оценка — это убыток за 6 месяцев в размере 70-90 млрд рублей, даже перенос лизинговых платежей и попытки бумажного сокрытия не дадут эффекта. Поэтому возможна отмена или задержка публикаций операционных результатов, что косвенно подтвердит худшие ожидания.
Тут вспоминаем про помощь авиакомпаниям от государства, разговор был про 23 млрд кажется. Доля Аэрофлота на рынке России 40-50%. Если он получит 50% от 23 млрд и не станет платить дивиденды, то размер средств составит около 15 млрд рублей (11,5 помощь и 3,5 млрд дивиденды), что в 5-6 раз меньше потенциального убытка.
Истории с Трансаэро и Ютайр детский лепет, в сравнении с тем что нас ждет по Аэрофлоту. Перед государством станет вопрос как спасти ключевого игрока?
Вариант 1. Кредитование под госгарантии.
Вариант 2. Докапитализация через допэмиссию.
Вариант 3. Сочетание 2 предыдущих.

import requests
import datetime
import pathlib

SECIDs = ["GAZP", "BANEP", "LKOH"]
DISK = "E"
for SECID in SECIDs:
    from_date = "2020-05-04"
    to_date = "2005-01-03"
    while str(to_date) != from_date:
        to_date = str(to_date)
        to_date = to_date.split('-')
        a = datetime.date(int(to_date[0]), int(to_date[1]), int(to_date[2]))
        b = datetime.timedelta(days=140)
        to_date = a + b
        pathlib.Path("{}:/{}/{}".format(DISK, "Database_MOEX", SECID)).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        filename = SECID + "_" + str(to_date) + ".csv"
        with requests.get("http://iss.moex.com/iss/history/engines/stock/markets/shares/boards/tqbr/securities/{}.csv?date={}".format(SECID, to_date)) as response:
            with open("{}:/Database_MOEX/{}/{}".format(DISK, SECID, filename), 'wb') as f:
                for chunk in response.iter_content():
                    f.write(chunk)

Давно заметил корреляцию первичных заявок по безработице, с количеством новых рабочих мест, причем отклонения от месяца, к месяцу, вообще не наблюдаться. На этом проведем маленькое исследование.  

Как правило, отчеты на первоначальные обращения, (Initial Claims) не имеют хайпа, и не несут какую-то большую ценность, но с огромным всплеском в начале месяца, сегодня, можно понять, что эти темпы, будут сохранятся.

Теперь важные цифр. Сбор статистики за последние 4 месяца: было подано 23 миллиона новых заявок на пособие по безработице, а если мы возьмем сколько Экономика США создавала рабочих мест в месяц, то у нас выйдет, примерно 250-270 тыс новых рабочих мест, (средний показатель) а теперь вычтем число обратившихся за пособием, то мы получим цифру -22 мил. человек. Именно столько экономика США потеряла рабочих мест, от CoVID-19, и эти темпы: это только начало….

Массовая изоляция во время эпидемии, обернувшаяся разорением для одних, стала очередной точкой роста для стриминговых сервисов и платного телевиденья. Появление потокового вещания в последнее десятилетие привело к глобальной перестановке сил в индустрии. Однако, преимущество всегда остается на стороне тех, кто владеет контентом. Предлагаем вам вместе разобраться, какие компании владеют и производят самые популярные сериалы последних десятилетий. 

Мы собрали для вас 8 компаний-производителей сериалов, акции которых торгуются на Санкт-Петербургской бирже. Давайте попробуем оценить их:

1. По показателям бизнеса (Netflix, AT&T уже отчитались за первые 3 месяца 2020 года)
2. На основе личных предпочтений — мы собрали 120 самых популярных сериалов от 8 лидеров индустрии, какие из них любите вы?

Amazon (SPB: AMZN)

Я не вникал в суть вопроса.
Фьючерсы на Brent на ICE предполагают физическую поставку?
Брент экспирируется 4 мая: https://smart-lab.ru/q/futures/BRK0/

Объем открытых позиций на Мосбирже в 40 раз больше, чем на WTI.
2,559,850 контрактов.

Масштаб бедствия может быть куда большим.
Что скажете?