Страхов на нашем ВДО-рынке много. То та, то другая облигация отправляется в пике. Бывает, эта облигация есть и в наших портфелях. И, если каждый раз на таких пике сбрасывать самим, только потому что продают другие, результат можно попортить.

Поэтому ниже основные условия, которые настраивают нас на сокращение позиции или выход из нее. Список не исчерпывающий и не совсем четкий. До сих пор принятие торговых решений у нас не вполне объективно.
• Снижение кредитного рейтинга на 2 ступени и более. На негативные прогнозы по рейтингу мы не обращаем внимания вовсе. На снижение на 1 ступень иногда тоже. 2 ступени – это серьезно. Статус «под наблюдением», если мы видим причину, которая нам не нравится, тоже.

• Убыток за последние 4 квартала.

• Отрицательный капитал.

• Вопросы к достоверности отчетности. Или к адекватности финансового менеджмента, отражающего в ней какие-то странности.

• Зависимость эмитента от облигационного рынка при очевидном ухудшении условий для него на этом рынке. Случаи, когда основа долгового портфеля (или весь портфель) эмитента – облигации.

( Читать дальше )

Набсовет ВТБ одним решением рекомендовал две вещи: дивиденды 9,71 руб./акцию и допэмиссию до 547 млрд руб. Дивиденды — 125,5 млрд руб. Допэмиссия — до 547,5 млрд руб. Соотношение: 1 к 4,4. Акция упала на 8,6% в день объявления.

Как создали памп без дивиденда

Месяцами менеджмент ВТБ публично добивался 50% payout. ЦБ возражал — норматив достаточности капитала (Н20.0 = 9,8% при минимуме 9,25%) и без того в опасной близости к минимуму, а дивидендная выплата его ещё снизит. «Непростой диалог» длился с зимы.

Результат этой тягомотины — памп на ожиданиях. 26 мая акция дошла до 90,79 руб. (+4,8%) на новости, что набсовет соберётся именно сегодня. Потом вышло решение: 25%, не 50%. Акция рухнула до 79 руб. (−8,6%).

Памп случился — но не через сам дивиденд, а через ожидания. Инструмент тот же, просто применён хитрее.

Ключевые метрики

Математика

Выплачивается акционерам: 125,5 млрд руб.
Привлекается через новые акции: до 547,5 млрд руб.
Чистый прирост капитала: +422 млрд руб.

( Читать дальше )

IPO ВТБ было в 2007г по 13,6 коп.

Чтобы сравнить цену IPO с текущей ценой,
напоминаю, что ВТБ проводил обратный сплит 1: 5 000
Т.е. надо текущую цену ВТБ делить на 5 000
79,4р / 5 000 = 1,588 коп.
13,6 / 1,58 = 8,56

ВТБ — банк, которому всегда не хватает капитала.
Спекулятивная акция.

Долгосрочным мелким инвесторам ВТБ (не спекулянтам)
можно только пожелать больше не лезть на финансовые рынки, т.к. их психология не подходит для этого вида деятельности.
В данном случае, не имею в виду Юрченко — судя по сумме активов, у него совсем другая история 
(очень интересная, но мне не понятная)

Добрый день, друзья!

Несколько дней назад российские инвесторы в фонды недвижимости были неприятно удивлены кейсом ЗПИФ «Альфа-Капитал Арендный поток» стоимость паёв которого буквально за пару месяцев обвалилась на 29%.


Инвесторы со стажем знают, что такой график котировок называется «кочерга»😊.

Основной причиной такой «кочерги» стало то, что расчетная стоимость пая (РСП), определяемая оценщиком фонда, может не соответствовать рыночным ценам объектов недвижимости. Эта история отлично изложена в блоге автора Фонды недвижимости (https://smart-lab.ru/blog/1307130.php).

__________

Совсем недавно, анализируя статистику доходности фондов недвижимости, я обратил внимание на любопытную коллизию.

По оценке Росстата цены на вторичном рынке недвижимости в среднем по РФ за 2025 год выросли на 4%. По данным СберИндекса рост цен на вторичное жильё составил 8%. Цены на московское жильё (MREDC) за 2025 год выросли на 12%.

👉 А индекс фондов недвижимости полной доходности (MREFTR), рассчитываемый на основе цен паев ЗПИФов, инвестирующих в недвижимость, за 2025 год вырос на 43% (подробнее см. здесь: https://smart-lab.ru/blog/1263197.php).

( Читать дальше )

Большинство инвесторов в России молятся на квадратные метры, но на деле лишь нанимают себя на работу отельерами, причем за копейки.

Пока вы любуетесь виртуальными цифрами в Циане, профессионалы сбрасывают балласт.

В новом выпуске препарировали «бетонную религию» вместе с Виктором Зубиком.

ЭМы обсудили то, о чем молчат застройщики:

— Почему Виктор избавляется от студий, которые вы так жадно скупаете?

— Как получить секретную скидку 48% на почти готовый объект?

— Почему ипотечное плечо в недвижимости — это скорее бронежилет, а не петля на шее?

— И как не вляпаться в «картофельные поля», где ваш капитал просто сгниет.

I. Философия и цели инвестирования в недвижимость

1. Недвижимость — это прежде всего инструмент сохранения капитала и защиты от инфляции, а не только источник ренты.
2. Основная прибыль в жилой недвижимости формируется за счет роста цены объекта («тела»), а не арендного потока.
3. Инвестировать только ради аренды (3–5% годовых) при высоких ставках по депозитам — нерационально.

( Читать дальше )

На трассах из Москвы есть 56 заправок «Трасса»

Если вы выезжали из Москвы на дачу по М-10, по Дмитровке, по Касимовской трассе — вы их видели. Большие, новые, с яркой синей буквой Т, с магазинами и зарядками для электрокаров. Это сеть «Трасса». 56 АЗС. 

Юридический владелец — ПАО «ЕвроТранс». Адрес головной компании — деревня Афанасово, городской округ Мытищи, улица Берёзовая Роща, владение 2.

Контролирующий акционер — Игорь Юрьевич Мартышов (44,10%). 

Совладельцы — Николай Николаевич Дорошенко (7,61%), Сергей Олегович Алексеенков (7,61%), Олег Олегович Алексеенков (1,63%). 39,03% акций в свободном обращении. 

Все четверо — в Совете директоров. 

Олег Алексеенков ещё и генеральный директор ПАО.

В ноябре 2023-го компания провела IPO. Цена размещения — 250 ₽. 

Привлечено 13,5 миллиарда.

Через десять месяцев, в сентябре 2024-го, акционеры объявили оферту: в трёхдневное окно 25–27 августа 2027 года выкупят акции по 350 ₽. Но не все. 

( Читать дальше )

Если вы не пользуетесь нейросетями, то скорее всего теряете десятки драгоценных часов на рутину, которую можно автоматизировать. Ниже полезные нейросети для инвестора с кейсами использования. Рекомендую попробовать каждую и выбрать, что лучше подходит именно вам.

1. GPTs в ChatGPT

https://chatgpt.com/gpts

Можно обучить под свои задачи, дать инструкции, загрузить файлы. Не нужно использовать для точных вычислений или поиска. Лучше всего ChatGPT подходит для генерации идей. GPTs может быть вашим личным финансовым консультантом, ментором или известным наставником, до которого в реальной жизни не смогли бы достучаться. Например, Илон Макс, Уоррен Баффет или Тейлор Свифт, кому что. 

Главное — дать правильную информацию на вход — книги, статьи, посты в соцсетях или транскрибации видео авторов, которые вам нравятся. И решения всегда принимать самому. 

Примеры. Обучить GPTs на правильных источниках и спросить, где взять капитал для инвестиций или как повысить доход в 3 раза за год. Я, например, решил другую задачу. Закинул книгу Б.Д.Фогга «Нанопривычки» и попросил по шагам внедрить мне привычку инвестировать регулярно.

( Читать дальше )

В прошлой своей статье я открыл для себя интересную, но неприглядную истину — что рынок это то место, где можно зарабатывать даже не зная будущего. Не угадывая направление — пойдёт вверх или вниз, не изображая из себя Вангу, а лишь правильно работая с вероятностями и размерами позиции. Если вы подбрасываете монетку и ставите 100% на орла — вы банкрот при первом же выпадении решки. Но если вы дробите капитал по формуле Келли или используете ребалансировку, вы можете зарабатывать даже при череде неудач.


Результаты моего сегодняшнего эксперимента, о них ниже

В прошлой статье по советам Дмитрия Шалаева я рассматривал математический трюк когда на сгенерированных котировках при убыточном активе капитал рос, а стратегия купил и держишь медленно обнуляла виртуальный счёт.

( Читать дальше )

Всем привет.

Я QA-инженер, в инвестициях уже 6 лет. Мой путь стандартный: сначала слушал «гуру», потом поумнел и собрал гигантскую таблицу в Excel. Я из тех, кто не покупает акцию, не посмотрев тренды выручки, маржинальности и ROIC за 5–10 лет.

 

 

В чем была моя личная боль:

На глубокий анализ одной компании по моему чек-листу (14 метрик в динамике) уходило около 2 часов. Забивать руками данные из Macrotrends в таблицу — то еще удовольствие. Самое обидное, когда в конце второго часа понимаешь, что компания — переоцененный шлак с падающей маржой, и время потрачено зря.

Еще одна боль — это «магия цифр» (это касается и книг и обучающих видео).
Книги и видео говорят: «Ищите рост выручки > 7% или ROA > 6.5%». Но почти никто не объясняет — почему? Откуда взялись эти цифры? Почему 7 и 6.5, а не 10 и 8 или не 5 и 3...

 

 

Что я накодил:

Написал сервис на FastAPI, который через API тянет отчетность и делает «Sanity Check» компании за 2 секунды. А вместо слепого следования догмам из книг и видео, я привязал все метрики к усредненным показателям компаний из S&P 500.

( Читать дальше )

Время после нового года решил провести с пользой и окунуться в машинное обучение. Заняться Machine Learning — и посмотреть получится что‑то или нет с российским рынком акций на Московской бирже.

Моей целью было построить такую систему, которая будет учиться на истории и в перспективе торговать лучше чем случайное блуждание 50/50. Но из‑за комиссий и спреда подобные блуждания изначально отрицательны — чтобы выйти в плюс надо как минимум покрывать комиссии.

Если говорить о результатах очень кратко, то технически всё работает, но вот финансовый результат на грани безубыточности.

Если Вы только интересуетесь этой темой Вы можете посмотреть какие‑то шаги в моей статье, а если Вы уже опытный разработчик подобных систем, то можете подсказать что‑нибудь в комментариях.

Причём вся эта работа выглядит совершенно не так как показывается в фильмах про уолл‑стрит: фактически это написание скриптов и монотонный запуск и всё происходит полностью локально на компьютере.

( Читать дальше )