MCFTR

Здравствуйте, уважаемые коллеги!

Подвожу итоги инвестирования одиннадцатой недели (21.09.25 – 27.09.25).

Индекс Московской биржи снижается третью неделю подряд. На динамику рынка оказывают влияние как внутренние факторы (в том числе жесткая денежно-кредитная политика Банка России и подтвердившиеся на этой неделе планы Минфина РФ по увеличению налогового бремени с 20% до 22%), так и внешние факторы, геополитика (заявления Дональда Трампа о готовности обеспечить бесперебойные поставки вооружения, а также заявления европейских лидеров о намерении полностью отказаться от экспорта российских энергоресурсов).

Индекс Мосбиржи на этой неделе снижался с уровней 2 780 п.п. и два раза находился на уровнях ниже 2 690 п.п., после чего его откупали до 2720 п.п.

Это хорошо видно на недельном графике.


На месячном графике также хорошо видно снижение Индекса Мосбиржи последние три недели.


( Читать дальше )

📉 Банк России в прошлую пятницу снизил ключевую ставку на 1 п.п. до 17% (консенсус аналитиков был за снижение на 2 п.п.). Для многих это сигнал, что регулятор осторожно разворачивает руль в сторону смягчения, хотя инфляция всё ещё остаётся выше 8%. В целом экономика постепенно охлаждается (а возможно и переохлаждается), кредитование оживает медленно, а ставки по депозитам быстро ползут вниз. Получается интересная картина: деньги в системе становятся чуть дешевле, но риски роста цен никуда не исчезли.

💼 Для рынка это неоднозначная история. С одной стороны, снижение ставки поддерживает спрос на кредиты, компании получают больше возможностей для развития. Это позитив для банковского сектора и потребителей. С другой стороны, высокая инфляция и сохраняющееся давление на рубль съедают часть потенциальной выгоды. В облигациях нужно сохранять осторожность: длинные ОФЗ уже у максимумов, и любое усиление инфляционных ожиданий способно быстро вернуть доходности вверх, обвалил пропорционально цены активов.

( Читать дальше )

Здравствуйте, уважаемые коллеги!

Вся прошедшая неделя была под воздействием сильного геополитического фона.
По месячному и недельному тайм-фрейму хорошо видны «зубья пилы», рынок бросало то резко вниз, то он резко устремлялся вверх.

( Читать дальше )

Подписчики, которые со мной уже длительное время, хорошо знают, что я не инвестирую на IPO, или сразу после IPO. И дело здесь не в том, что я с каким-то недоверием отношусь к молодым публичным компаниям, или из-за моего единственного опыта с ВТБ уже в далёком прошлом. Дело в моей инвестиционной философии и в моем подходе в формировании портфеля.

Я считаю, что рынок IPO очень нужен, и дай Бог, чтобы эмитенты находили своих инвесторов. Без IPO не будет развития фондового рынка, а некоторые компании, выходящие со своими акциями, действительно заслуживают внимания. Мои же подходы просто в принципе построены на другой основе. Но что не менее важно, я как долгосрочный инвестор не вижу преимущества для своего портфеля от участия в IPO. Ещё давно я читал в различных американских книгах и статьях, что итоговая статистика по инвестициям на IPO хуже, чем простое индексное инвестирование. В марте этого года я выступал на конференции «Квартирник у Старого Трейдера» с темой «IPO. Стоит ли игра свеч?», где приводил неутешительную статистику для инвесторов по компаниям вышедшем на IPO в России в последние годы.Сегодня я хочу ещё раз вам продемонстрировать её на более простом примере.

( Читать дальше )

Воодушевленный замечательным постом Ника Маджулли с одноименным названием https://ofdollarsanddata.com/lost-decades-are-even-rarer-than-you-think/, стало интересно  - а что с российским рынком? — было ли в период с 2003 по 2024 год десятилетие,  в котором инвесторы из-за инфляции и медвежьего рынка теряли деньги? Да, только один раз (!).

Наш обзор упрощен тем, что деньги вкладываются не ежемесячно, а ежегодно. Данные инфляции — официальные, портфель состоит полностью из 100%  MCFTR. В рассмотрении были двенадцать одиннадцатилетних интервалов инвестирования. Первый 2003 — 2013, второй 2004-2014, последний 2014 — 2024 годы. Скользящая средняя представлена на графике ниже. Что означают наши значения? Например, на первом интервале с 2003 по 2013 годы каждый рубль принес бы 1,97 руб в реальном исчислении. Из 12-ти рассмотренных периодов только один с 2007, в предверии кризиса 2008-09, по 2017 годы дал сбой — портфель уступил инфляции: каждый вложенный рубль обернулся реальной  стоимостью в 0,74 руб.

( Читать дальше )

Смотря на эти данные доходности MCFTR по годам так и хочется купить после падения в 2008 и 2022 и получить жирную положительную доходность за следующий год, ведь за спадом всегда следует рост, не так ли? Но что то после 2011 года роста, особо не последовало, зато в [2005, 2006] и [2015, 2016] рост был 2 года подряд, так есть ли все таки какая то зависимость между доходностью за предыдущий год и следующий?

Давайте посмотрим данные, возьмем данные по MCFTR и пройдемся по ним со сдвигом в 1 месяц, для каждого месяца возьмем 2 не пересекающихся соседних окна и таким образом составим 2 массива данных — предыдущий отрезок и следующий, рассмотрим различный размер окна.

Для нахождения взаимосвязи в данных попробуем 2 метода линейную регрессию и корреляцию:

1. Корреляция

На малом размере окна в 1-3 месяца у нас слабая положительная корреляция, на размере окна в год у нас слабая отрицательная корреляция, ну похоже мы открыли momentum и mean reversion:

window_size: 1 | Pearson: 0.1396, p=0.0227

( Читать дальше )

Сравним биржевые фонды SBMX, TMOS, EQMX на индекс мосбиржи, бенчмарком для которых является индекс мосбиржи полной доходности MCFTR.

Данные по SBMX есть за полные 6 лет, а по TMOS, EQMX за полные 4 года.
Комиссия TER(total expense ratio) для фондов SBMX=0.95%, TMOS=0.79%, EQMX=0.67%

Но если посмотреть на данные в таблице нас ожидают несколько сюрпризов:

1. Доходность фондов ниже бенчмарка MCFTR более чем на размер их комиссий, у лучшего фонда среднее отставание 1.36%
2. Доходность фондов ниже даже MCFTRR (это как если бы мы платили налоги на дивиденды и реинвестировали их), для лучшего фонда среднее отставание 0.3%
3. Размер комиссий не влияет напрямую на то насколько хорошо отслеживается индекс: SBMX с максимальной комиссией имеет лучшее отслеживание, EQMX с минимальной комиссией имеет худшее отслеживание.
4. По какой то причине отклонение постоянно происходит в отрицательную сторону, кроме 1 случая SBMX в 2024 году.

  

( Читать дальше )

 

Сравним MCFTR(индекс мосбиржи с дивидендами) и MEBCTR(индекс голубых фишек с дивидендами)

Статистика доходности доступна за период с 2009-04-24 по 2025-04-28 через iss.moex.com

Итоговая кумулятивная доходность:

MCFTR: 662.32% MEBCTR: 648.55%

Среднегодовая доходность:

IMOEX: 13.53% MOEXBC: 13.40%

MEBCTR обыграл MCFTR в 38.67% случаев (70 из 181), если брать отдельные отрезки длиной в год.

Статистики годовой доходности MEBCTR: Максимальная доходность: 77.21% Минимальная доходность: -50.14% Средняя доходность: 13.85% Стандартное отклонение: 21.88%

Статистики годовой доходности MCFTR: Максимальная доходность: 80.99% Минимальная доходность: -50.50% Средняя доходность: 14.26% Стандартное отклонение: 21.95%

Статистики разницы годовой доходности (MCFTR — MEBCTR): Максимальная разница: 4.87% Минимальная разница: -5.14% Средняя разница: 0.41% Стандартное отклонение: 2.07%

Коэффициент детерминации R^2: 0.9911 Наклон регрессии (β1): 0.9923 Пересечение регрессии (β0): -0.0030

( Читать дальше )

Наконец у меня дошли руки до апробации моделей предсказания значений временных рядов: MA, AR, ARMA, ARIMA и SARIMA. 5 мая я опубликовал расчёты по автокорреляции для логарифмической доходности индекса MCFTR, из которой следовало, что взаимосвязь между значениями прошлых периодов с текущими есть с лагом в 1 месяц — прямая и 6 месяцев — обратная (смотри график ACF к данному посту).


Теперь я написал простенький код на Python, который пока просчитывает значения по моделям MA, AR, ARMA и ARIMA для заданного диапазона. На графиках зеленым показано предсказание логарифмической доходности MCFTR, сделанное по моделям с лагом в 1 месяцев на три месяца вперед. Полученные результаты сравниваются с историческими данными, которые на графиках изображены синим. Видно что, расхождение между предсказанными данными по итогам февраля 2025 и фактическими данными совсем небольшое. Но уже в марте и апреле 2025 расхождения существенные, что подтверждает выводы сделанные по автокорреляции.


( Читать дальше )

Когда я публикую данные по своим стратегиям, то там обычно есть таблица с помесячной доходностью. Иногда у людей возникает вопрос, который они задают в комментариях — существует ли зависимость между доходностью предыдущего месяца и следующего за ним. Иными словами, можно ли каким-то образом предсказать возможную доходность или хотя бы её знак, зная результат предыдущего месяца.

Такая задача в математике решается с помощью автокорреляции. Это по сути расчет значений корреляции между значениями ряда со сдвигом на заданную величину. Например, у нас есть значения помесячной доходности за 12 месяцев. Если мы посчитаем корреляцию этих 12 значений самих к себе, то корреляция логично будет равна 1, так как такие условные два ряда будут идентичными на 100%. Но если мы возьмем сдвиг на один месяц то есть посчитаем корреляцию между рядом с 1-го по 11-й месяц и со 2-го по 12-й, то мы сможем установить наличие или отсутствие взаимосвязи между значения предыдущего периода и последующего. Сдвиг может быть любой.

( Читать дальше )