В апреле этого года я опулбиковал статью «Эффективность инвестиций, и как считать доходность портфеля» [1], где подробно разобрал, как рассчитать результирующую доходность и перевести её в проценты годовых, чтобы определить умение инвестора принимать верные инвестиционные и торговые решения. Или правильнее сказать, чтобы посмотреть именно результат от инвестиционных решений, без учета взносов или выводов средств. Кстати, в той статье я не написал, что по научном этот показатель называется Time-Weighted Return (TWR, доходность взвешенная по времени).
В практике же часто можно встретить ещё один метод — Money-Weighted Return (MWR, Доходность, взвешенная по стоимости), которая также упоминалась в той статье. Я видел, что её часто используют финансовые и инвестиционные советники при работе со своими клиентами. Однако, в прошлый раз я прошелся достаточно жестко, написав:
Однако, IRR (прим. а MWR — с точки зрения математика — это IRR — Internal Rate of Return) для нашего примера и в таком потоке платежей будет 7.23%, что отличается от 8.65%, которые мы получили ранее и она не отражает эффективность сделанных инвестиций (прим. — как раз и есть TWR). Она отражает именно ставку характерную для такого потока платежей, и сравнить её с доходностью ОФЗ или другими показателями мне не представляется корректным.
выступление на конференции SMARTLAB, Санкт-Петербург, июнь 2026
Спикеры: Алексей Бачеров, Андрей Паранич (Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ)
Почему российский фондовый рынок десятилетиями называют «непригодным для долгосрочных инвестиций» — и насколько эти представления соответствуют фактам?
Алексей Бачеров и Андрей Паранич разбирают популярные мифы о российской экономике, дефолте, нефтяной зависимости и невозможности заработать на длинном горизонте. Но главная проблема инвестора часто скрывается не в экономике, ставках или котировках, а в его собственной голове.
Почему страх отключает рациональное мышление? Как жадность заставляет покупать на максимумах? Зачем для трейдинга может потребоваться капитал в 10–15 миллионов рублей? Действительно ли пятилетний горизонт помогает обойти безрисковую ставку? И почему повторить путь Баффетта сложнее, чем кажется после прочтения его биографии?
В выступлении — статистика по российскому госдолгу, нефтегазовым доходам бюджета, индексу Мосбиржи, облигациям и валюте, а также честный разговор о ресурсах, знаниях и психологической цене инвестиционных ошибок.
Статья написана партнёром FO ABTRUST Ильёй Гадаскиным.
Достаточно большое время своей жизни я посвятил созданию стратегий на фьючерсном рынке. Разработанные алгоритмы носили краткосрочный характер: горизонт удержания позиций составлял от одного до трёх дней. Такой выбор был обусловлен убеждением, что события, оказывавшие влияние на рынок, с течением времени утрачивают свою значимость.С другой стороны, при взгляде на график нельзя не заметить, что его структура принципиально схожа на различных таймфреймах. Бенуа Мандельброт справедливо отмечал, что рыночный график обладает фрактальной природой, из чего логично вытекала попытка создать систему, работающую на разных временных масштабах. На практике реализация направленных систем на малых таймфреймах сталкивается с рядом препятствий. Во-первых, там повышенная степень хаотичности. Во-вторых, слишком высоки транзакционные издержки — проскальзывания и комиссии.
Что касается больших таймфреймов, в специальной литературе рассматривается применение скользящих средних (moving averages), для построения долгосрочных трендовых алгоритмических стратегий.
Больше дух лет назад я опубликовал статью «Фильтр для долгосрочных инвестиционных решений. Модель Гордона „в обратную сторону“» [1], где показал как модель Гордона может помочь тем долгосрочным инвесторам, которые планируют собрать дивидендный портфель. Этот подход не идеален и вряд ли будет полезен трейдерам, но он может помочь определить хорошие моменты для включения в портфель потенциально хорошие дивидендные истории, и что немаловажно ребалансировать или хеджировать отдельные акции в периоды эйфории. Но обо всём по порядку.
Сама модель Гордона до безумия проста, и её используют не только в чистом виде, но и для оценки терминальной стоимости компании. Я затрагивал эту тему в статье «Что не так с методом DCF?» [2] Но для решения текущей задачи, нам достаточно будет классического понимания, в котором модель выглядит очень просто:

где:
Valuestock — справедливая стоимость акции, E(DIV)stock — ожидаемый дивиденд в этом году, r — ставка дисконтирования, которую ещё называют ставкой собственного капитала, g — постоянный темп роста дивидендов на бесконечном горизонте.