Избранное трейдера Тим
Алроса (ALRS)
Алроса это самая крупная в мире компания по добыче алмазов ведущая свою историю с 50-х годов 20 века. Среднегодовой объемом добычи алмазов составляет 37 млн. карат и реализации алмазной продукции в среднем 36 млн. карат в год.
Рентабельность бизнеса составляет 52%, Алроса является лучшей среди всех своих конкурентов. У ближайшего преследователя она находиться на уровне 43%.
Капитализация компании – 756 млрд. руб.
География рудников компании представлена следующими странами:
Россия — 12 рудников
Ангола — 1 рудник
Ботсвана — ведутся геологоразведочные работы
Зимбабве — ведутся геологоразведочные работы
Общие доказанные и прогнозируемые запасы алмазов у компании составляют 1 млрд карат.
Структура акционерного капитала:
РФ – 33%
Респ. Саха и улусы – 33%
Free Float – 34%
На днях вышел отчет по МСФО за 2020 год:
Выручка снизилась на (6,8% г/г) до 217 млрд. руб.
EBITDA снизилась на (18% г/г) до 87,6 млрд. руб.
Чистая прибыль снизилась на (49% г/г) до 32,2 млрд. руб.
FCF вырос на 68% г/г до 79,5 млрд. руб.
Привет! Бегло полистал SL и обнаружил, что книжные обзоры делятся на 2 типа – инвесторские и хардкорное алго (HFT и опционы). Промежуточный вариант попытаюсь закрыть данным постом. По уровню сложности книги в обзоре находятся между зубодробительной подборкой от Eugene Logunov https://smart-lab.ru/blog/534237.php и приятным чтивом по фундаментальным стратегиям.
1) Lasse H. Pedersen – Efficiently Inefficient
Отличная книга и №1 по соотношению польза/сложность. Автор показывает, как кванты тестируют и отбирают стратегии в портфель. Условно ее можно разделить на 4 части: арбитраж, факторные стратегии, глобал макро и технические моменты запуска и финансирования фонда. HFT и опционные стратегии упоминаются вскользь. Наверное, книга подойдет и для совсем начинающих, т.к. все метрики (вплоть до волатильности) и базовые концепции раскрываются с 0.
LHP – один из боссов крупного хедж фонда в Гринвиче, но в отличие от Далио или Дракенмиллера, еще и хардкорный академик. Поэтому в книге любое утверждение подтверждается ссылками, а для глубокого погружения есть отличный список первоисточников. Понятно, что никаких секретов своего работодателя LHP не раскрывает, но профильные главы для меня оказались полезными в плане идей + отсылки туда, где копать глубже.
Попался на глаза интересный индикатор от аналитической компании Morningstar. Называется Справедливая рыночная стоимость (Market Fair Value). Есть информация как по всему рынку акций, так и по секторам.
Можно посмотреть в какие периоды рыночной истории цены на акции были привлекательными. Как правило, это периоды сильных потрясений на рынках вроде Мирового финансового кризиса в 2008 году или прошлогодний обвал на коронавирусных опасениях.
Давайте посмотрим подробнее.
Если график в зеленой зоне, то акции в настоящий момент недооценены. Если в красной — переоценены.
Увы, почти по всем секторам индикатор в красной зоне. Можно сказать, на рекордно высоких значениях.
График оценки всего рынка
В начале года индикатор зашкалил на рекордную отметку.
Во время обвала весной прошлого года, наоборот, акции были существенно недооценены.
Добрый день, друзья!
Когда я прочитал пост «Прежде чем инвестировать в акции американской компании – прочти её 10-K отчёт» я улыбнулся дважды.
😊 Первый раз – когда увидел какие архаичные методики предлагают Смарт-Лабовцам под видом фундаментального анализа.
С одной стороны, как человек, который строит свою инвестиционную стратегию на фундаментальном анализе эмитентов, я не могу не поддержать уважаемого автора (Levan_Investing) в том, что не изучив отчёты компании, её акции покупать нельзя.
❗ С другой стороны, как человек, который в поисках перспективных инвестиционных идей изучает несколько десятков отчетов американских эмитентов в месяц, я вижу, что предлагаемый автором алгоритм настолько отстал от времени, что никакой пользы инвесторам не принесёт.
В данной статье хотелось бы более детально затронуть вопрос себестоимости производимой продукции бизнесов Русагро. Без понимания структуры себестоимости и, как следствие, её динамики почти невозможно адекватно оценить возможные перспективы получаемой маржи от реализации продукции. Итак, давайте разбираться посегментно.
Базовым процессом в данном сегменте является производство подсолнечного масла из подсолнечника. Да, компания также перерабатывает сою в соевое масло, но доля её совсем не существенная в общем объеме производства сегмента. Поэтому сконцентрируемся именно на подсолнечнике.
Стоит сразу оговориться, что я смотрю на себестоимость производства здесь и далее в остальных сегментах без учета амортизационной составляющей по довольно простой причине: амортизация исключается при расчете EBITDA.
Итак, себестоимость производства подсолнечного масла можно разложить на 2 ключевые части:
Мой подход в формировании портфеля состоит из нескольких этапов. Сегодня я хочу написать о том, как я отбираю ту его часть, которая связана с акциями.
Недавно в гостях Finversia.ru у Яна Арта мы говорили о диверсификации. Я сказал, что на мой личный взгляд и по своему опыту, намного правильнее не просто формировать портфель из 100 эмитентов, за которыми в реальности невозможно следить, а покупать фонд на индекс широкого рынка, и усиливать его отдельными историями, которые потенциально могут вытащить портфель наверх.
Отбор этих историй не самое простое дело. По сути он сводится к трем этапам:
Большинство трейдеров стремятся найти простую и прибыльную торговую стратегию (ТС). Одной из таких ТС можно назвать стратегию “Черепах”, которая принесла миллионы прибыли тем, кто ее использует. Во многом это обусловлено тем, что при торговле по данной ТС учитываются все важные моменты торговли, а решения принимаются на основании торговых сигналов, что исключает субъективные решения трейдера.
Стратегия “Черепах” показывает отличные результаты как в случае долгосрочной, так и в случае внутридневной торговли. Ниже мы подробнее рассмотрим особенности стратегии, а также примеры ее использования.
Правила стратегии “Черепах”
В основе метода лежит пробой ценового диапазона, при этом важно открывать сделки по всем сигналам стратегии, поскольку трудно заранее предсказать, насколько хорошо отрабатывается сигнал. Важными являются пробои ценой максимумов или минимумов за 10 дней, 20 дней и 55 дней.
Основным правилом данной стратегии является открытие позиции в момент выхода цены на 1 тик за пределы значения high или low. Чтобы помочь с визуализацией движения цены, применяется инструмент Price Channel.
Решил собрать воедино свои наблюдения по рынку, поскольку после недавнего падения индексов акций РФ и США немножко повис вопрос «А что дальше?».
Многие боятся неопределенности, пишут о хаосе вокруг — протесты людей (во многих странах), надувание акций сообществом WallStBets (WSB), новые штаммы вируса/срыв темпов поставок вакцин, возможные санкции к РФ, коррекция рынков акций — все это сильно посеяло сомнения.
В то же время, все эти вещи — отнюдь не один процесс, а большой салат из разных процессов, и поэтому я постараюсь для себя и для вас его сепарировать и проанализировать.
Нашему мозгу хочется все упростить и «сказать» — «Это все бардак и неправильно, буду продавать», т.к. он не справляется, а что-то и вовсе упускает (лень искать факты).
I. Рынок акций РФ перешел от роста к снижению, а ключевые акции типа Газпрома и Сбербанка сдулись на 10% после публикации фильма Навального о предполагаемом имуществе Путина и коррупционных схемах / списке олигархов и политиков, к кому ФБК предлагает применить санкции. Несколько мыслей:
--[[ MA volumn up down --]] Settings= { Name = "MAV2", -- indicator name per=10, -- period line= { { Name = "MA", Type =TYPE_LINE, Width = 1, Color = RGB(0,0,255) }, { Name = "MA2", Type =TYPE_LINE, Width = 1, Color = RGB(255,0,0) } } } function Init() mav1 = {} mav2 = {} return 2 end function OnCalculate(index) per = Settings.per if index > 1 then curv = C(index) prevv = C(index-1) else curv = C(index) prevv = C(index) end if curv - prevv > 0 then if index > 1 then mav1[index] = mav1[index-1] + V(index) mav2[index] = mav2[index-1] else mav1[index] = V(index) mav2[index] = 0 end else if index > 1 then mav1[index] = mav1[index-1] mav2[index] = mav2[index-1] + V(index) else mav1[index] = 0 mav2[index] = V(index) end end if index > per then vv1 = mav1[index] - mav1[index-per] vv2 = mav2[index] - mav2[index-per] else vv1 = 0 vv2 = 0 end return vv1, vv2 end