Последние пару месяцев рынок недвижимости стоит на ушах: все боятся демонических бабушек-собственниц, которые по суду отжимают квартиры у ничего не подозревающих покупателей. В этом большом гайде мы разберем с профессиональным судебным юристом все аспекты этой проблемы: от леденящих душу историй из судов до самых надежных способов защититься от таких рисков. В общем, будет весело!

Сам я финансист и суды стараюсь обходить стороной, поэтому я попросил судебного юриста Александра Малютина (автора отличного блога «Прочёл в законе», как раз посвященного оспариванию сделок в суде) помочь мне разобраться с юридической стороной вопроса. В общем, вся экспертиза в здоровенном материале ниже именно от Александра – огромное ему спасибо за то, что он потратил многие часы, отвечая на мои вопросы и делая подборки из судебных дел!

В своей торговле, кроме простейших линейных построений: трендовых линий и горизонтальных, уровней поддержки и сопротивления, я очень активно использую рыночные формации. Это явление, когда цена консолидируется в виде определенной фигуры. Как показывает практика, фигуры технического анализа отлично работают, причем даже тогда, когда они ломаются, и все идет не по тому сценарию, как многие привыкли видеть в книжках по теханализу (это вообще отдельная тема).

Для начала я хочу поговорить о том, как надо подходить к торговле фигур технического анализа.

О чем надо знать при торговле фигур теханализа

1. Торговля по фигурам технического анализа несет в себе очень большую долю субъективизма. 

Наверняка вы слышали, что если посадить несколько трейдеров за один и тот же график, то каждый увидит свое, и нарисует множество вариантов. Это утверждение верно, тут даже спорить не нужно. И самая важная задача, эту неопределенность для себя снять.

* Мы используем понятие «справедливая доходность». Это доходность, при которой, периодически попадая на дефолты, вы всё равно должны получить доход на уровне безрискового вложения (например, если бы держали деньги в фонде ликвидности). Ее расчет, коротко: берем статистическую вероятность дефолтов для каждого из кредитных рейтингов от 3-х рейтинговых агентств; увеличиваем на потенциальные потери от дефолтов безрисковую доходность денег; считаем, что потеря от дефолта – не вся вложенная в облигацию сумма, а 75% от вложенной суммы.

Предыдущий срез справедливых и реальных доходностей я делал в середине апреля. И тогда почти весь спектр ВДО давал премию реальной доходности к справедливой. По статистике, покупать облигации было выгодно.

К середине мая доходности облигаций снизились (см. верхний график). Тогда как доходность денег при неизменной ключевой ставке (она с октября 21%) осталась примерно прежней.

Тот, кто покупал или держал облигации тогда, быстро и достаточно много выиграл.

На простом языке разберем, как незамысловатые элементы статистики и математики могут сильно помочь на финансовых рынках.

Где встречается нормальное распределение (и почему оно плохо подходит для финансовых рынков), что за шапка жандарма такая, откуда берутся 1, 2 или 3 сигмы, как определить математическое ожидание стратегии — после прочтения статьи вам будет все понятно.

Полезные материалы, которые хорошо бы изучить перед продолжением:

1. Тестирование торговых стратегий на исторических данных (бэктест) — почему это так важно?
2. Эпоха больших данных и как к ней адаптироваться нам — частным трейдерам?
3. Кто такой Джим Саймонс и как он заработал $ 25 млрд с помощью количественного трейдинга.

Что такое нормальное распределение и где оно встречается

Многое, что нас окружает, имеет нормальное распределение. Средняя, нормальная скорость, с которой передвигаются машины в городе, средние зарплаты, средняя продолжительность фильма и т.д. Среднее и нормальное движение цен финансовых инструментов — не исключение (о них — чуть позже).

Если не глядя вкладываться в наш любимый сегмент высокодоходных облигаций, на выходе можно получить не убыток, диверсификация спасет — низкую доходность. Индекс ВДО от Cbonds – наглядная иллюстрация.

До сих пор мы обходили эту проблему тем, что вели публичный портфель PRObonds ВДО. В нем с доходом всё в порядке. Но портфель – это мнение и стратегия управляющего, не всегда понятные и мотивированные. Да и операций в портфеле много. Кто следит или им следует, знает.

Вот мы и задумались над новым инструментом – Индексом маркет-мейкера. Строгого названия еще не придумали. В индекс входят облигации, которые Иволга маркетирует. Создает в них ликвидность. А заодно мониторит их по кредитным рискам.

Состав нашего Индекса обновляется пока что раз в месяц. Все маркетируемые облигации занимают в нем равные веса. Веса эмитентов не равны, т. к. где-то маркетируется 1 выпуск, где-то несколько. Со временем решим, как их подровнять.

Состав индекса – в таблице. История (расчетная) – на графике. В сравнении с упомянутыми портфелем индексом от Cbonds.

Начинаем публиковать список облигаций (а в дальнейшем и акций), где ИК Иволга Капитал выступает маркет-мейкером. Всего сейчас в списке 35 выпусков от 18 эмитентов, общей номинальной суммой 10,1 млрд руб.

Почему это может быть полезно?

Ликвидность. Не везде и не всегда, но в среднем она в маркетируемых выпусках должна быть выше, чем на остальном рынке. Уже потому, что доля маркет-мейкера в обороте торгов приведенных выпусков обычно между 20 и 50%.

Анализ эмитента. Если мы что-то маркетируем, а торгуем мы этим активно, то с обязательной оценкой эмитента. Поскольку ММ недорогая опция, без мониторинга эмитента маркет-мейкер может с легкостью отправиться с его бумагами в глубокий минус. Который не покроют абонентские платежи.

Таблица обновляется, в конце апреля – начале мая в ней сменится сразу несколько позиций. Сообщать об этом мы можем лишь по факту. Но сообщать теперь будем.

В мае планируем запустить индекс из облигаций (а в дальнейшем и акций), которые маркетируем. Более показательный для инвестора индикатор качества и указанных бумаг, и нашей работы с ними.

⎘ Teletype-версия
⎘ Instant View

​⁠​⁠
Мой предыдущий пост был просто затравочкой для сегодняшнего: 

«Я ни в коем случае не призываю использовать эти фигуры и прочие комбинации в торговле. Я за то, чтобы выкинуть их на помойку истории и использовать принцип, который в них заложен».

Итак, поехали...

Паттерн «голова и плечи» (ГиП) не нуждается в разбивке на составные элементы. Всё уже есть в названии 😀 Начнём по порядку.

Лауреат Нобелевской премии по экономике Даниэль Канеман писал, основываясь на собственных экспериментах, что люди с опытом и мышлением биржевого трейдера более рациональны в поведении, чем все остальные.

Потому что могут на практике и на множестве повторений убедиться в победе статистики над собственными эмоциями, суждениями и прогнозами. Даже если сами себе в этом не признАются.

Вот вам порция статистики. На субботней облигационной конференции Cbonds & Smart-Lab теме приведенных 👆👇 таблиц я уделил особое внимание. Потому что это оцифрованное приложение простого правила «покупай дешево, продавай дорого». Практическими результатами чего мы делимся в постах про свой публичный портфель ВДО.

Именно банальная покупка того, что дает больше доходности при том же формальном кредитном риске, и избежание того, что премии не дает, создает портфелю наибольшую полезность.

Да, расчеты «справедливой доходности», от которой отмеряются премии и дисконты, мы делаем сами, и в этом основное допущение. Но для всех облигаций, которые мы анализируем, это допущение одинаково. Так что сравнение имеет право на существование.

Доходности облигаций вновь снизились. Хотя и ЦБ не дает особых надежд на близкое понижение ставки (с октября она на рекордном 21%). И на первичных размещениях резкое расширение предложения.

И всё же средняя доходность сегмента ВДО, как мы ее рассчитываем, в прошлом октябре, сразу после выхода «ключа» на нынешний уровень, составляла 32,6% (а затем устремилась вверх, динамика изменения – на нижней диаграмме). Сейчас она – 31,2%.

Всё еще достаточно много.

Что бы понять, действительно ли достаточно, мы считаем справедливую доходность. Поскольку способ расчета не идеален, пометили его звездочкой.

* Расчет справедливой доходности, если совсем коротко: берем статистическую вероятность дефолтов для каждого из кредитных рейтингов от 3-х рейтинговых агентств; увеличиваем на потенциальные потери от дефолтов безрисковую доходность денег; считаем, что потеря от дефолта – не вся вложенная в облигацию сумма, а 75% от вложенной суммы. На выходе получаем значение справедливой доходности. Это доходность, при которой, периодически попадая на дефолты, вы всё равно должны получить доход на уровне безрискового вложения.

С третьей декады мая текущего года сохраняется тенденция по расширению спредов по рублевым корпоративным облигациям к ОФЗ 2Y. Особенно этот тренд был выраженным по бумагам 2-го эшелона и сегмента ВДО, у которых более высокий риск ухудшения кредитного качества на фоне продолжающегося ужесточения ДКП ЦБ РФ.

Текущие спреды корпоративных облигаций к ОФЗ:

• 1 эшелон (рейтинги: AAA/AA-): 317 б. п. (167 б. п. – среднегодовое значение),
• 2 эшелон: 1 506 б. п. (рейтинги: A+/BBB-): (570 – среднегодовое значение),
• ВДО (рейтинги: BBB/B-): 1 860 б. п. (809 б. п. – среднегодовое значение).

Отметим, что по отдельным облигациям сегмента ВДО может быть повышенная волатильность, что приводит к сильным скачкам их индекса в отдельные дни.

Ожидания дальнейшего повышения ключевой ставки сказывается на сохранении крайне высоких текущих спредов к ОФЗ 2Y. В условиях таких настроений на публичном долговом рынке, пока не приходится ожидать заметного снижения премий в перспективе ближайших месяцев.