📉Медь: стоимость основного промышленного металла снизилась на 11% за последние 2 недели. ❗️Цену на медь можно считать опережающим индикатором мировой экономики: когда растет цена на медь – это говорит о возможном росте мировой экономики. При падении цены на медь – противоположная ситуация. 📉На новостях о коронавирусе медь начала снижаться. Темпы снижения цены на медь ускорились с ускорением темпов распространения вируса. Причина очевидна: ожидания замедления экономики Китая из-за распространения эпидемия. ☝️Короновирус – безусловно серьезная угроза, но в течении 1-2 месяца он будет побежден. Я считаю медь одним из наиболее перспективных металлов. 🟢Учитывая снижение содержания меди в месторождениях, рост cash cost добычи и рост спроса на медь, металл так или иначе будет расти, а вместе с ним и акции медных компаний. ❗️Сейчас открывается удачная возможность для входа, пока металл на низких значениях. Вопрос только в том, сколько продлится текущий тренд. Мое мнение: еще недели 2 максимум. $FCX $VALE $SCCO $GMKN

📉Ретроанализ связи недооценки нефтегаза по мультипликатору EV/EBITDA с капитализацией компаний ☝️Статья о том, что не стоит принимать инвестиционные решения исключительно на основе недооценки по мультипликаторам. 📉Многие инвесторы покупают то, что сейчас дешево. С одной стороны логика имеет место быть. С другой стороны, то, что сейчас стоит дешево стоит столько не просто так. Почти всегда есть факторы, сдерживающие цену. ⛽️Рассмотрим российский нефтегаз с 2014 по 2018 года. Период анализа конечно небольшой, но результаты показательны. ❗️Самый простой подход в лоб: EV/EBITDA меньше среднего по отрасли – нужно покупать. EV/EBITDA больше среднего по отрасли – покупать не стоит. Анализировались $GAZP $LKOH $ROSN $NVTK $SIBN $SNGS $TATN $BANE ⚠️В итоге из 32 наблюдений цена на следующий год росла при недооценке или снижалась при переоценке по EV/EBITDA только в 56% случаев. То есть по сути результат роста/снижения цены на следующий год в зависимости от EV/EBITDA – случайность. 🟢В 4 из 4 динамика цены совпадала с гипотезой по мультипликатору для Газпромнефти и Лукойла. 🟢Ни разу – для Татнефти. 🟢В 3 из 4 раз – для Газпрома и Башнефти. 🟢В 1 из 4 – для Роснефти, Новатэка, Сургутнефтегаз – 2 из 4. ⚠️Вывод: если компания выглядит недооцененной по мультипликатору – то вовсе не факт, что цена вырастет. Как правило, для недооценки есть причины и они уже учтены в цене. Более правильным будет понять причины недооценки и проанализировать возможности компании/рынка для исключения этих причин.

Книги по фундаментальному анализу для новичков: мой выбор Меня часто просят посоветовать книги, которые могут раскрыть тот или иной вопрос. Решил написать об этом отдельный пост. 1️⃣А. Герасименко «Финансовая отчетность для руководителей и начинающих специалистов», «Финансовый менеджмент - это просто». Автор простым языком, на реальных кейсах, объясняет, как читать финансовую отчетность компании, раскрывает смысл основных финансовых показателей и азы оценки бизнеса. Если вы новичок – эти две книги необходимо прочитать в первую очередь. 2️⃣Бенджамин Грэхем (Грэм), Дэвид Додд «Анализ ценных бумаг» Классика жанра, библия стоимостного инвестирования. Один из авторов – учитель У. Баффета, одного из самых успешных инвесторов в истории. Несмотря на то, что примеры и подходы, описанные в книге, относятся к первой половине 20 века, работа все еще актуальна. Обязательно к прочтению. 3️⃣Уильям Шарп, Гордон Александер, Джеффри Бейли «Инвестиции» Шарп – обладатель Нобелевской премии по экономике, уже хотя бы по этой причине его труду следует уделить внимание. Эта книга – самый популярный учебник по фундаментальному анализу. Вместе с этим, в книге уделено внимание и количественным финансам, в том числе и классической портфельной теории. 4️⃣Бернард Баумоль «Секреты экономических показателей» В книге довольно простым языком рассказывается о смысле основных макроэкономических показателей, о том, как правильно использовать макростатистику и о том, как тот или иной показатель влияет на движение цен активов. 5️⃣Асват Дамодаран «Инвестиционная оценка» Пожалуй, самая сложная книга из всего списка, поэтому она последняя в списке. Автор на практических примерах разбирает различные методы оценки, погружаясь в детали. Кроме того, раскрывается специфика различных отраслей, что делает этот труд особенно важным и полезным. Читать лучше именно в таком порядке (По возрастанию сложности). Надеюсь, статья будет для вас полезной. В следующий раз напишу о книгах по количественному анализу. @Pulse_Official

🤔Продолжаем анализировать риски и доходность портфеля. Использование Альфы Дженсена 📈Сразу начнем с формулы: Alpha=Rp-(Rf+β*(Rm-Rf)) Rp - фактическая доходность портфеля β – бета портфеля (средневзвешенная бета всех акций, входящих в портфель) Rm – ожидаемая доходность рыночного индекса ✅Интерпретация: Альфа показывает, насколько фактический перфоманс портфеля превышает ожидаемую доходность с учетом принятого риска. ❗️Иными словами, показатель характеризует мастерство инвестора: сколько дополнительно он сумел заработать при уровне риска, соответствующем ожидаемой доходности. ☝️Данный показатель широко используется хедж-фондами в отчетах для инвесторов. Показатель репрезентативен, если есть бенчмарк, который зафиксирован как индикатор качества управления фондами инвесторов. 🟢Проанализирую свой портфель. Для себя критерием оценки выбираю неотрицательность Альфы. Мой портфель (рассматриваем только акции): Тикер Доля Дох-ть Бета {$ALXN} 15% -4,46% 1,66 $LSRG 13% +21,8% 0,36 {$DSKY} 14% +5,82% 0,27 $NMTP 11% -2,16% 0,76 $PLZL 17% +1,25% 0,51 $SBER 12% +11,2% 1,76 $SNGSP 17% -0,38% 0,7 ❗️Так как портфель наполнялся неравномерно по срокам (средний срок примерно 2 месяца) – рассматриваю двухмесячные средние ретро-доходности рынка за 20 лет и безрисковые ставки, приведенные к 2 мес. (ОФЗ и гос. облигации США). 2 мес. дох-ть рынка РФ +3,16% США +0,85% 2 мес. безрисковая РФ +0,91% США +0,25% ❗️Так как доля американских активов в портфеле – 15%, то ожидаемую доходность рынка и безрисковую ставку для моего портфеля необходимо взвесить по долям. ⚠️Результат для моего портфеля: 2 мес. дох-ть рынка +2,8% 2 мес. безрисковая +0,8% Средневзвешенная бета портфеля 0,85 2 мес. доходность портфеля +4,2% ✅Альфа портфеля +1,7% ✅Таким образом, при ожидаемом уровне риска мой портфель демонстрирует доходность на 1,7% больше. ⚠️Но здесь необходимо сделать одну оговорку: в 2019 году рынки росли существенно более высокими темпами, чем в среднем за 20 лет. Поэтому рассчитаю Альфа моего портфеля с учетом доходности только за 2019 год: 2 мес. дох-ть рынка РФ +4,24% США +4,37% ✅Альфа портфеля +0,45% ✅Альфа меньше, но все ровно положительная. Таким образом, при поученной доходности я все же принял на себя меньшие риски. Не забывайте анализировать соотношение риск-доходность! Всем удачных инвестиций!

📈Индикатор Баффета: о чем нам говорит этот показатель? ❗️Для начала краткая справка: Индикатор Баффета – это отношение рыночной капитализации 5000 крупнейших компаний США к ВВП США. Текущее значение этого индикатора – 158%. ❓Что это значит? ⚠️Индикатор Баффета показывает текущую оценку рынка и очевидно, что рынок сильно перегрет. ⚠️Для сравнения: предыдущий исторический максимум индекса Баффета был достигнут перед кризисом доткомов и составил 137%. В следующие 2 года индекс упал до 73%. Следующий локальный экстремум – кризис 2008 с уровнем 105% и последующим снижением до 57%. 📈📉На мой взгляд, индекс Баффета является яркой демонстрацией цикличности экономики. 🟢Вложения в акции при значениях индекса 70%-80% является безопасными, сейчас же, когда рынки перегреты, вложения в акции являются высокорискованными. ❗️Но это согласно теории! На практике же все может быть иначе с учетом массового закачивания денег в экономику. В любом случае, я бы ограничил инвестиции в компании с PEG более 3: $NVDA $BA {$FB} $KO $GOOGL $MCD $BABA $XOM $WB $T $MOMO

{$RSTI} хотят выступить с инициативой создания федерального гарантирующего поставщика, который мог бы взять на себя долги наиболее проблемных региональных энергосбытовых компаний холдинга. В случае принятия инициатив, Россети, по оценке аналитиков, смогут избавиться примерно от 50 млрд руб. дебиторской задолженности. Ране писал о том, что с такими проблемами сталкиваются {$RSTI} $MRKP $MRKY

📈Инвестирование в недооцененные акции. Принцип отца стоимостного инвестирования Б. Грэма. ✅Суть стоимостного инвестирования – покупка акций по цене ниже их внутренней стоимости в расчете на то, что рынок исправит эту «неэффективность». Есть множество способов рассчитать внутреннюю стоимость компании и о них я писал ранее. Сейчас же поговорим об одном очень простом способе отбора акций в портфель - коэффициенте Грэма. ✅Коэффициент Грэма – это отношение стоимости чистых активов компании к количеству акций (Net Current Asset Value Per Share) Рассчитывается вот так: NCAVPS = Current Assets - (Total Liabilities + Preferred Stock) ÷ Shares Outstanding По сути, чистая стоимость активов – это ликвидационная стоимость компании. Ликвидационная стоимость - это стоимость всех активов компании за исключением нематериальных активов и гудвилла. Таким образом, покупая акцию, которая торгуется ниже NCAVPS, инвестор покупает компанию по цене ниже ее текущих активов (при условии отсутствия риска going concern). Грэм рекомендовал покупать акции, торгующиеся по цене не более 2/3 NCAVPS. Ниже расчеты по некоторым акциям: Тикер NCAVPS/Текущая цена $NVTK 228% $LKOH 104% $SIBN 102% $SNGS 39% $PLZL 1466% {$CHK} 11% $MTSS 1343% $UPRO 148% $MGNT 180% $HYDR 48% $MTLR -17% $KMAZ 126% ❓Какие можно сделать выводы из расчета? 1️⃣Показатель демонстрирует существенную переоценку рынком почти всех акций. 2️⃣Недооценены: Сургутнефтегаз по причине низкого доверия инвесторов из-за непрозрачности, Chesapeake (тут все понятно) и Русгидро (возможно из-за проблем дальневосточного дивизиона) 3️⃣Мечел имеет отрицательный коэффициент Грэма из-за перекоса баланса. Высокую долговую нагрузку никто не отменял. ❓Говорит ли Коэффициент Грэма о перегретости рынка? Не думаю. ⚠️Стоит учитывать, что Грэм считал свой индикатор в те времена, когда еще не было доступа к огромным массивам данных, как сейчас и по сути альтернативы такому подходу не было. Не стоит принимать решения исключительно на ретро-данных, всегда необходим комплексный анализ и ничто не поможет определить внутреннюю стоимость актива так, как можно сделать с помощью DCF-анализа. Но при этом данный показатель может быть неплохим дополнением к вашему анализу.

Дюрация облигации: как использовать этот показатель при формировании портфеля облигаций? Статья по просьбе подписчиков. Напомню, что такое дюрация простыми словами: 1️⃣Это средневзвешенный срок потока платежей по облигации 2️⃣Это мера чувствительности цены облигации к процентной ставке. Чем больше дюрация, тем больше чувствительность. Способов использования дюрации множество, рассмотрим один из них. Пусть инвестор желает сформировать портфель из облигаций с требуемой доходностью к погашению и минимальной чувствительностью к процентной ставке. Задача оптимизации выглядит так: X*e=1 X*R=Re X*D=min X – вектор-столбец долей облигаций в портфеле e – вектор из единиц R – вектор доходностей к погашению D – вектор дюраций Re – требуемая доходность к погашению. Рассмотрим на примере. Пусть нам необходимо собрать портфель с минимальной дюрацией и доходностью к погашению 8,3% из следующих облигаций (ставлю тикер акции и название выпуска рядом, тк в ТИ пока нельзя отмечать выпуски): Тикер Выпуск R D $SBER СберБ БО19 6,1% 1,3 $ROSN РоснефтьБ5 6,3% 1,8 $SIBN Газпнф3P2R 6,9% 7,2 {$OBUV} ОбувьРо1Р2 11% 3,01 $KMAZ КАМАЗ БОП5 7,2% 2,13 $MTLR Мечел 16об 7,5% 1 $MTSS МТС 1P-10 6,7% 4,48 $AFKS Систем1P12 7,4% 4,03 $HYDR РусГидро09 6,1% 2,0 {$DSKY} ДетМир БО5 7,0% 2,63 Автоматический расчет стремиться упростить результат, соответственно на выходе имеем портфель из двух облигаций: Обувь 23% Мечел 77% ✅Доходность к погашению портфеля – 8,3% ✅Дюрация портфеля – 1,46 лет. ✅Чувствительность к изменению ставки: при росте ставки на 1% стоимость портфеля снизится на 1,35%. Модель можно использовать для ручного пересчета параметров диверсифицированного портфеля. Важно понимать, что задача может иметь множество решений, то есть желаемые портфели можно построить несколькими способами. Кроме того, модель игнорирует кредитный риск, но он частично учтен рынком в котировках.

❓Как оценить ваши инвестиции с точки зрения соотношения риск-доходность? Использование коэффициента Шарпа. Многие пользователи пульса, в особенности критики диверсификации, любят сравнивать доход, который они получили от инвестиций в одну «ракету» с диверсифицированным портфелем. 🤔Ответ на вопрос о рисках обычно такой: какая разница, я ведь заработал. ❗️Сегодня это так, а завтра может быть совсем по-другому. Сегодня о том, насколько вы соблюдаете базовый тезис инвестиций: с ростом доходности растут и риски. 🟢Оценить, насколько ваше соотношение риск-доходность оптимально, позволит коэффициент Шарпа: S=(R-Rf)/СКО(R) R - среднедневная доходность портфеля Rf - приведенная к дневному значению безрисковая ставка – доходность ОФЗ СКО (R) – среднеквадратическое отклонение доходности портфеля. ❗️Этот показатель показывает, насколько хорошо инвестиции в рисковые активы покрывают риск портфеля. Чем больше коэффициент – тем более сбалансирован портфель по соотношению риск-доходность. Уровни более 1 говорят о рациональной риск-доходности портфеля. Меньше 1 – стоит внимательнее следить за рисками. Меньше 0 – от стратегии лучше отказаться. Коэффициент Шарпа подходит как для инвесторов, так и для активных трейдеров. Если вы трейдер – анализировать нужно доходность пула сделок за данный период. Рассмотрим мой портфель. Так как я постепенно вношу небольшие суммы, сделаю предпосылку о том, что текущие доли портфеля сформированы единовременно. Портфель выглядит так: {$ALXN} 19,6% $LSRG 14,7% {$DSKY} $16,5% $NMTP 13,6% $PLZL 20,8% $SBER 14,8% Итак, для моего портфеля S=0,59. С одной стороны – не лучший результат, с другой стороны у российского рынка S меньше – 0,568. Мой портфель более сбалансирован, чем бенчмарк, но есть куда стремиться! А как у вас с соотношением риск-доходность?

Индекс страха VIX: как использовать волатильность рынков для анализа предстоящих просадок рынка Для начала разберем, что собой представляет Volatility Index ($VIX). 🟢VIX – это ожидаемая волатильность (Implied volatility) индекса S&P, которая рассчитывается на основе стоимости опционов. 🟢Стоимость опционов – также рыночная величина, которая изменяется в зависимости от ожидания рынка. Когда трейдеры ожидают роста индекса – они покупают опционы колл, на ожиданиях падения – покупают опционы пут в качестве страховки. При росте страха на рынке спрос на путы, как на инструмент хеджирования длинных позиций, растет. А это, в свою очередь, приводит к росту VIX. ⚠️Корреляция между VIX и S&P отрицательная. ❓Как использовать VIX? Необходимо сравнивать динамику VIX и S&P. ⚠️Если S&P растет и при этом начинается рост VIX – это возможный сигнал разворота при достижении экстремальных значений. ❗️Кстати, сейчас VIX находится на приемлемых значениях: 12-13. Рост до 15 может являться предупреждающим сигналом разворота. ❗️Экстремально низкие значения VIX также могут быть сигналом для разворота в сторону роста. Корреляции VIX: Индекс S&P -0,77 $AAPL -0,55 $GOOG -0,64 $AMZN -0,43 $BAC -0,60 Со всеми инструментами корреляция отрицательная. 🟢Кстати, у VIX есть российский аналог – индекс RVI и он сейчас оторвался от трехмесячного минимума. Корреляции RVI: {$YNDX} -0,19 $PLZL +0,35 $SBER +0,43 $NVTK +0,10 $ROSN -0,50 Индекс Мосбиржи +0,15 ❓Можно ли считать VIX и RVI опережающим индикатором смены настроения инвесторов? VIX – пожалуй да, а вот по RVI – вопрос пока открытый.

О пассивном инвестировании: как самостоятельно создать портфель-аналог ETF и сэкономить на комиссиях? Инвестировать в ETF удобно, тк за тебя активами управляют профессионалы. С другой стороны, за управление нужно платить, а у многих ETF много скрытых комиссий. Как правило, фонды публикуют структуру портфеля, но там слишком много инструментов, управлять ими самостоятельно сложно. Разберем, как из нескольких акций собрать портфель, который будет копировать динамику ETF. Разбор будем делать на примере ETF {$RUSE} Этот фонд состоит из акций компаний, входящих в индекс РТС. Для построения портфеля, идентичного RUSE, беру акции $LKOH $SBER $GAZP и $MGNT ❗️Цель – построить портфель, бета которого с RUSE равна 1. Портфель должен быть собран так, что его СКО минимально. Конечно, сейчас найдутся знатоки, критикующие СКО как меру риска, мои комменты на эту тему в ранних статьях. 🟢Алгоритм. Ссылка на расчет в комментариях 1️⃣Скачиваем доходности RUSE и акций за период. Для примера я брал данные за месяц, но в идеале необходим бОльший период. 2️⃣Рассчитываем среднеквадратическое отклонение и бету RUSE и акций. Важно! бета каждой акции рассчитывается как связь с RUSE: b=COV(x, RUSE)/ДИСП(RUSE) COV(x, RUSE) – ковариация доходностей акции и RUSE ДИСП(RUSE) – дисперсия доходностей RUSE 3️⃣Строим ковариационную матрицу доходностей акций при помощи стандартной функции Excel. Ковариация в данном случае показывает связь доходностей. 4️⃣При помощи функции Поиск решений в Excel решаем следующую задачу: X*e=1 - условие равенства 1 суммы долей в портфеле X*B=1 - условие равенства 1 беты портфеля Корень(Хt*V*X)=min - условие минимизации СКО портфеля X – вектор-столбец долей в портфеле e – вектор из единиц B – вектор бета акций, входящих в портфель V – ковариационная матрица Xt – транспонированный вектор долей в портфеле. 🔗Решение задачи в файле по ссылке. Результаты. ✅Параметры RUSE за месяц: Доходность – 6,25% СКО – 0,47% ✅Параметры портфеля из 4-х акций: Доходность – 6,52% СКО – 0,69% То есть на ограниченном количестве данных удалось построить портфель из 4-х активов, который по доходности и риску соответствует ETF. ⚠️Данная модель имеет ряд ограничений. Эта методика носит теоретический характер, но при должном использовании позволит создавать портфели, соответствующие ETF по риску и доходности и сэкономить на комиссиях. Стратегия более «активная», чем покупка ETF: бета меняется, то есть доли акций необходимо пересматривать.

❓Интересно, наши компетентные органы собираются расследовать дело о манипулировании рынком и инсайдерской торговлей в связи с ростом акций $MTLR $MTLRP ? Зюзин продаёт Эльгу. С Газпромбанком, очевидно, этот шаг согласован. Кто слил информацию? Будет ли расследование? Или мы наказываем только трейдеров, копирующих сделки, которые заработали не более 7 млн. руб.?

Доходность облигации: как понять, сколько мы действительно заработаем, покупая ту или иную облигацию? Статья для начинающих инвесторов. У каждой облигации можно рассчитать как минимум 3 разных доходности: 1️⃣Текущая доходность. Это отношение суммы купонных платежей за год к текущей рыночной стоимости облигации. 2️⃣Купонная доходность. Это отношение суммы купонных платежей за год к номинальной стоимости облигации. 3️⃣Доходность к погашению (Yield To Maturity, YTM). Эта величина показывает годовую доходность, которую получит инвестор, если будет держать облигацию до погашения и будет реинвестировать полученные купонные платежи по ставке YTM. С первыми двумя видами доходностей вопросов возникнуть не должно. Давайте разбираться, как рассчитать доходность к погашению. Для этого поможет формула цены облигации (в данном случае при уплате купона раз в год): P=C/(1+YTM)^1+ C/(1+YTM)^2+…+ C/(1+YTM)^n+ N/(1+YTM)^n P - рыночная цена облигации С - купонный платеж YTM – доходность к погашению n – количество оставшихся выплат купона N – номинальная стоимость облигации Решая это уравнение подбором параметра получаем YTM. ❗️То есть, по сути YTM – внутренняя норма доходности (IRR) денежного потока по облигации. Рассчитать YTM можно и в Excel - функция ДОХОД. ❗️На практике реинвестирование купонов по ставке YTM очень часто невозможно. Соответственно несмотря на важность YTМ - это теоретический показатель, используемый для сравнения доходности облигаций между собой. ⚠️Не стоит использовать YTM как ставку по депозиту для расчета абсолютного дохода от владения облигацией. ❓Как правильно посчитать абсолютный доход от владения облигацией? Просто постройте поток платежей. 🟢Рассмотрим на примере облигации Роснефть выпуск 4. Доходность к погашению - 6,1% Дата погашения – 17.10.2022, величина купона 39,39 руб., выплачивается каждые полгода, ближайшая выплата 20.04.20, осталось 6 выплат купона, номинал 1000 руб., текущая цена – 1047 руб. Покупая облигацию сейчас инвестор помимо текущей цены заплатит еще накупленный купонный доход предыдущему владельцу в сумме 19,05 руб. Инвестиции инвестора составят 1047+19,05=1066,05 руб. Доход инвестора за время владения облигации: 6*39,39+1000=1236,34 руб. Чистый доход: 1236,34-1066,05=170,29 руб. ⚠️Важно: не забывайте учитывать накопленный купонный доход! Надеюсь, начинающие инвесторы найдут статью полезной. Всем удачи! $FXMM $FXTB $ROSN $TIP {$BLV} {$GOVT} {$FXRB} $FXRU {$RUSB} $JNK {$BND} $TLT

❓Как аналитики пишут свои рекомендации и как их трактовать? При выборе почти любой бумаги в ТИ есть раздел прогнозы с мнением о справедливой стоимости актива от инвест. банков/аналитических агентств. Кроме того, есть summary под названием Сводный прогноз. 📈С одной стороны, чем больше сводный прогноз превышает текущую цену – тем лучше! Покупаем! Но не все так просто. Давайте разбираться. Расскажу о видах рекомендаций аналитиков. 1️⃣Самая распространенная шкала - buy-hold-sell. Рекомендация buy - если потенциал роста акции на горизонте год-полтора составляет более 15%, hold – потенциал 0%-15%, sell –ожидается снижение стоимости актива. Потенциал роста оценивается по DCF. 2️⃣Другая шкала - accumulate-neutral-reduce. По большому счету – это аналог предыдущей шкалы 3️⃣strong buy- buy- neutral- sell- strong sell. Отличие от предыдущих в том, что strong – это рост/падение более чем на 30% 4️⃣outperform- neutral- underperfome. Здесь перфоманс бумаги сравнивается с перфомансом рынка. Экстремальные оценки означают, что актив будет на 10%-15% лучше/хуже рынка 5️⃣overweight- market weight- underweight. Это аналог предыдущей шкалы с той разницей, что сравнение может производиться с отраслевым бенчмарком. ⚠️Важно: оценка аналитиков строится на предположении о неэффективности рынков. Об этой теории я расскажу в следующих публикациях. Сводный прогноз = консенсус прогноз = среднее значение прогнозов аналитиков ❓На что необходимо обращать внимание при следовании рекомендациям аналитиков? 1️⃣Количество прогнозов 2️⃣Даты прогнозов. Чем актуальнее дата – тем «свежее прогноз» 3️⃣Разброс оценок аналитиков. Экстремальные значения рекомендаций должны вызывать вопросы. 4️⃣Одинаковые прогнозы – повод для скепсиса. Многие аналитики признаются, что боятся давать прогноз, отличный от других коллег. То есть лучше всем вместе ошибиться, чем попробовать сделать объективную оценку. 🟢Разберем на примерах. {$CHK} Консенсус –$0,95, покупать. Прогноз дали 4 аналитика: у 3-х из них одинаковый прогноз $0,5 с датами конец ноября-конец декабря. Одинаковая цель очень напрягает. При этом Morgan Stanley прогнозирует $2,3, дата прогноза – 14.10.19. Стоит ли доверять такому прогнозу? Я бы не стал. У меня вопросы по следующим прогнозам: $DIS {$CHK} $KHC $MU $RIG $SNGS $SNGSP {$DSKY} Вывод: думайте своей головой и не принимайте решения на основании только прогнозов аналитиков, которые зачастую необъективны и основаны на страхе потерять клиента.

Стоит ли диверсифицировать портфель? Статья для новичков. Как-то наткнулся на пульсе на пост одного комментатора, который советует новичкам не диверсифицировать портфель, а вкладываться в 1-2 бумаги максимум. Пост меня несколько позабавил. ❓А если серьезно, диверсифицировать или нет – личное дело каждого. Что дает диверсификация? Она дает снижение волатильности портфеля на фоне волатильности отдельных его составляющих. Это доказано математически. ✅Волатильность – это мера, которая характеризует изменение цены актива. Самая простая мера волатильности – среднеквадратическое отклонение (корень из дисперсии) доходности акции. Проиллюстрируем на примере волатильности портфеля по данным за ноябрь 2019. ⚠️Портфель из одного актива – акций $GAZP – имеет среднеквадратическое отклонение 1,79% (дневная волатильность). ⚠️Добавим в портфель $SBER $MOEX {$YNDX} $VTBR $AFLT {$DSKY} $AFKS в равных долях (по 12,5% каждый актив) Среднеквадратической отклонение такого портфеля составит 0,59%, что существенно меньше портфеля из одного актива. Риск такого портфеля меньше. Но что с доходностью? ❗️Для портфеля только из акций Газпрома доходность за анализируемый период составила 11,3%. ❗️Для диверсифицированного портфеля – 8,4% ⚠️Наглядный эффект диверсификации и снижения риска: чем меньше риск – тем меньше доходность. ⚠️НО! Эффект диверсификации позволил снизить риск в 3 раза при том, что доходность снизилась всего на 3 п.п., то есть зависимость не линейна. 🟢Вывод: диверсифицировать или нет – личное дело каждого, но, если вы именно инвестируете, а не торгуете, положительный эффект диверсификации на лицо.

Интересная статистика по buyback. В 2018-2019 компании индекса S&P потратили на buyback больше, чем на CAPEX: $114 на buyback vs $110 на CAPEX. До 2017 аналогичное соотношение было $60 на $100. ❓Что это значит? Безусловно, buyback – форма возврата доходности акционерам, buyback толкает цену акций вверх. 🤔Но посмотрим на ситуацию с другой стороны. Зачем развивающейся компании делать buyback? Почему не направить деньги на развитие и модернизацию производства? ❓Может быть сейчас такой период: спрос на продукцию не растет, соответственно бизнесу нет смысла расширять производство? Соответственно, свободные потоки идут на дивиденды и обратный выкуп. ❗️При этом, объемы buyback за 9 мес. 2019 несколько снизились по сравнению с аналогичным периодом 2018, но объемы все ровно велики (в районе $770 млрд. LTM) 🤔Интересно, что самая большая доля байбеков – IT компании (прирост с 32% в 9m2018 до 33% в 9m2019). На втором месте – финансовые компании (прирост с 20% в 9m2018 до 25% в 9m2019). ❓Что это значит? Воздерживаемся от инвестиций в IT и банки? Ваше мнение, друзья $AAPL $GOOG $AMZN $NFLX $GS $BAC $BK $FXIT $MU $MSFT $INTC $FXIT

Мнение: золото и акции золотых компаний В этом посте не будет детального разбора акций золотодобывающих компаний, а лишь мои аргументы в пользу роста актива. Детальный разбор отдельных компаний – позднее. Итак, мои аргументы: 1. Самое очевидное – риск эскалации на ближнем востоке. Иранские партнеры обещали продолжить мстить и уже делают это. Гибридная война уже идёт. 2. Президент США Трамп видит конец своего президентства. В преддверии президентской компании градус заявлений и действий президента повышается, создавая напряжение на геополитической арене и неопределенность на финансовых рынках. 3. Рост спроса на золото со стороны центральных банков будет расти. 4. Стоимость активов в 2019 г. существенно выросла, чего нельзя сказать о темпе роста мировой экономики (ожидания Всемирного банка – 2,4% в реальном исчислении). Причина роста финансовых рынков – заливание денег в экономику регуляторами. Я не утверждаю, что речь идет о пузыре, но такие мнения найдутся, как и те, кто будет себя страховать, покупая золото. 5. Риск стагнации мирового промышленного производства 6. Минимальные/отрицательные значения по многим консервативным финансовым инструментам. Возможности для поддержания стабильности монетарными методами близки к своему исчерпанию. 7. Закредитованность как корпораций, так и государств. Качество задолженности ухудшается. Я как минимум не ожидаю снижения котировок золота, но золотые фонды брать не буду. Присматриваюсь к золотодобывающим компаниям. А вы что думаете? $FXGD $PLZL {$POLY} $LNZL $SELG $GLD $IAU $NEM $GDX {$BRZL}

И все-таки это были ПВО Ирана. $BA самолёт потерпел крушение не из-за аварии двигателя. Иран признал, что непреднамеренно сбил самолёт, пролетавший над военным объектом, опасаясь ответа США.

❗️Важно! Для инвесторов в американские бумаги: а вы позаботились о налогах? Для себя не так давно открыл следующее: в базовом сценарии мы платим налог 30% с дивидендов на американские акции. 🔥Чтобы снизить налог с 30% до 13% необходимо подтвердить, что вы не являетесь резидентом США. ❓Как это сделать? Для этого необходимо заполнить форму-подтверждение W-8BEN Certificate of Foreign Status of Beneficial Owner for United States Tax Withholding and Reporting ❓Где найти эту форму? 1️⃣Открываем сайт Тиньков в браузере, проходим авторизацию, заходим в раздел Инвестиции/Портфель/О счете 2️⃣Находим раздел «налог с дивидендов может быть снижен» 3️⃣Печатаем форму, подписываем, прикладываем скан. 4️⃣Далее форма проверяется и о результатах проверки придет СМС в срок 7 дней 5️⃣Profit✅ {$TCS} {$USD000UTSTOM} $USMV {$TUSD} $FXTB {$FIBR} {$UDN} $AAPL $TSLA {$CHK} $GOOG $AMZN $NFLX Всем удачных инвестиций!

Критический взгляд на Россети и дочерние МРСК: что может пойти не так? ❗️Основной риск - проблемы крупного гарантирующего поставщика – компании, которая, по сути, не имеет активов (кроме нематериальных– статус гарантирующего поставщика), а платит за транзит э/э сетевикам и занимается сбором платы за э/э с конечных потребителей – физических лиц. ❗️Эта компания – ТНС-Энерго и ее локальные дочки. Проблема банальна: физики не платят за электричество. ❗️Текущий уровень торговой дебиторки Группы ТНС-Энерго – 43 млрд. руб. ❗️Просрочка ДЗ более месяца – 24,5 млрд. руб. ❗️Эта просрочка покрывается долгом, который составляет 21,5 млрд. руб. Долг/EBITDA Группы ТНС-Энерго – 3,5х – пока выглядит терпимо. ❗️Резерв под обесценение ДЗ – 9,4 млрд. руб. - очень существенно и он еще вырастет. ❗️Кредиторская задолженность перед сетевыми компаниями выросла на 10 млрд. руб. (с 22 до 32 млрд. руб.) при том, что объемы бизнеса так не выросли и условия расчетов с Россетями не менялись. ❗️Очевидно, что физики не платят ТНС, ТНС не платит Россетям. Отчетностью дочек Россетей это подтверждается. ❗️Уже на стадии судебного производства иски дочек Россетей к дочкам ТНС на сумму не менее 2 млрд. руб. ❗️Существует риск претензий налоговых органов – идут дополнительные проверки. С точки зрения Долг/EBITDA ТНС – ситуация пока не критична. Но просроченная ДЗ более 50% - выглядит не радужно и это вполне может сказаться на Россетях. ❓Что дальше? Учитывая повышение тарифов и давление на реальные располагаемые доходы населения, я ожидаю, что ситуация может усугубиться. ❗️Случаев банкротства гарантирующих поставщиков много и Россети уже с этим сталкивались, забирая эту функцию на себя. ❗️В 1 пг 2020 возможен внеочередной конкурс на статус гарантирующего поставщика. Для ТНС есть риск потери статуса в ряде регионов, Россети будут вынуждены забирать функцию на себя и признавать убытки. ❗️Это может привести к росту долга Россетей (не столь критично само по себе), также есть риск снижения выплат дивидендов. 🟢Аргументы против такого сценария: Бенефициары ТНС-Энерго – Аржанов, Гинер и ВТБ. Учитывая лобби ВТБ, вряд ли такой экстремальный исход возможен. Но рациональных вариантов развития событий помимо масштабной и долгосрочной реструктуризации ТНС-Энерго я пока не вижу. ⚠️Резюме: я бы не стал открывать позиции в дочках Россетей, то есть в тех МРСК, которые работают с дочками ТНС, а именно $MRKP, $MRKY Всем удачи! {$RSTI} $MRKV $MRKU $MRKC $MRKS $MRKZ $VRSB $VTBR

КАМАЗ: причины внезапного взлета. ❓За несколько торговых дней 2020 года $KMAZ вырос с 57 до 70 руб. (+23%). Что случилось? Что, на мой взгляд, точно не должно влиять на рост акций КАМАЗа: 1️⃣Заключение контракта на поставку НЕФАЗов на 6,5 млрд. руб. Это несущественная цифра, плюс исторически контракты с Мосгортрансом малорентабельны, не более 5%. 2️⃣Ожидание новых контрактов с МГТ по электробусам? Контракты также малорентабельны, да и МГТ признал неэффективность электробусов. Контракты в 2020, вероятно, будут, но далее – вопрос. 3️⃣«Новая» стратегия развития. По стратегии объемы производства сокращаются, растут CAPEX, природа и эффективность которых не прозрачна, стартуют продажи грузовиков К5. Позитива здесь я не вижу. 4️⃣Рост выпуска на 3% в 2019 - не серьезно. 5️⃣Старт ралли Париж-Дакар – здесь без комментариев🙂 ❗️Вывод: для меня рост КАМАЗа – новогодняя аномалия) Факторы, ограничивающие рост: 1️⃣Стагнация рынка грузовых а/м. Рост возможет только на фоне реализации нац. проектов, а это не ранее 2022 года. 2️⃣Посмотрите на долговую нагрузку. Она в районе 13 по Debt/EBITDA! По отчетности денег хватает в лучшем случае на уплату процентов. В 2020-2021 ситуация концептуально не поменяется. О Дивидендах речь вообще не идет. 3️⃣Международное рейтинговое агентство снижает рейтинг до спекулятивного уровня и КАМАЗ тут же прекращает партнерство с агентством. В рамках снижения костов – может быть и верное решение, но косты не большие в рамках объемов компании, а для инвесторов это негатив. У местных агентств, вроде Эксперт, естественно оценка А. 4️⃣КАМАЗ сильно зависит от гос. субсидий. В том числе субсидируется и ставка по некоторым кредитам (до 90% ключевой ставки). Снижение ключевой ставки – негатив для КАМАЗа. На ожиданиях очередного снижения ключевой ждем обращение КАМАЗа за дополнительными субсидиями? Кто купил по 60 и продал по 75 – молодцы! Входить сейчас – точно не рекомендую, ожидаю откат. Всем удачных инвестиций!

Добавленная рыночная стоимость MVA: расчет и использование при принятие решений на примере нефтяного сектора РФ Ранее писал про EVA (Economic Value Added). Этот показатель свидетельствует об эффективности деятельности компании с позиции собственника бизнеса: операционная прибыль сравнивается с альтернативными вложениями и, если она больше – менеджмент сработал эффективно. Есть иные аналогичные показатели, которые позволяют оценить благосостояние акционеров. Один из них - MVA (Market Value Added). Рассчитывается как рыночная капитализация за вычетом капитала компании (собственный и заемный) по балансу. В отличии от EVA, здесь акцент сделан на рыночную капитализацию, которая для акционера возможно важнее, чем прибыль. ❓Как использовать при принятии решений? Для меня важен не только сам показатель, но и его динамика, а также сравнение с другими компаниями в отрасли. ❗️Рассмотрим на примере нефтянки в РФ. Оцениваю MVA на 3 даты: 2014 год, 2018 год, 3Q 2019 LTM (самая свежая дата), все данные в млрд. руб. $ROSN: -2687; -3626; -3367 $GAZP: -8606; -11123; -11690 $LKOH: -3427; +247; -521 $NVTK: +682; +2897; +2258 $SNGS: -1842; -2258; -2162 $TATN: -112; +1057; +1039 Нефтегазовый сектор: -18284; -12693; -14438 ❓Что про лидеров и аутсайдеров? Аутсайдеры ожидаемо – Роснефть, Газпром и Сургутнефтегаз. ❗️Неэффективность менеджмента Роснефти лично у меня вопросов не вызывает, на эту тему даже был отчет Сбербанка «We Need to Talk About Igor», в котором говорится о существенных вложениях компании «без четкой сфокусированности». ❗️Что касается Газпрома – здесь понятно, что CAPEX производятся не в интересах компании и акционеров, а в интересах узкого круга лиц. ❗️Сургутнефтегаз – компания-копилка избранных лиц на беззаботную пенсию. Я был приятно удивлен MVA Татнефти и НОВАТЭКа. ❗️НОВАТЭК я всегда считал переоцененным активом. Сейчас больше аргументов в пользу справедливости оценки. ❗️Татнефть – интересный актив, учитывая стабильные дивиденды. Риск для текущего года – программа капитальных вложений. 🟢Вывод: в целом, менеджмент нефтянки не эффективен с точки зрения роста благосостояния акционеров, но есть небольшой рост с 2014 года. Интересно было бы провести сравнение с иностранными компаниями. В целом, сектор для меня не особо интересен, но готов рассмотреть отдельные истории, учитывая возможную эскалацию на ближнем востоке.

Слабо верится, что $BA потерпел крушение из-за технических неисправностей. Слишком много совпадений, да и чёрные ящики товарищи из Ирана не хотят отдавать ни украинской, ни американской сторонам. Косвенно это подтверждается рынком: бумага не падает.

Друзья, я хочу поблагодарить {$TCS} за сервис пульс. Давайте вместе поможем сделать его ещё лучше. @Pulse_Official Вот несколько моих идей: 1. Возможность публиковать и редактировать посты на компьютере через браузер. Это сделает нашу жизнь проще) 2. Сделать прозрачное описание расчета доходности. У меня в пульсе доходность отображается меньше, чем на самом деле 3. Возможность добавлять формулы/картинки с графиками. Иногда текстом сложно передать мысль 4. Ссылки на облигации через знак $ по аналогии с акциями Пишите свои идеи в комментариях!

Аналитические показатели прибыльности: EBITDA, EBITDAR, EBITDAX, EBITDAM, OBITDA Очень часто в отчетах/новостях мы встречаем аббревиатуру EBITDA. Что же такое EBITDA, почему этот показатель так важен и какие есть аналоги? ❗️EBITDA – это прибыль до уплаты процентов, налогов и амортизации. Показатель полезен, т.к. позволяет сравнить прибыльность компаний без учета износа основных средств, структуры капитала, а также налогового щита и по сути является аппроксимацией операционного потока. Для сравнения возьмем $ROSN и $GAZP Выручка Роснефти – 8,6 трлн руб, Газпрома – 8 трлн руб. Чистая прибыль – 0,73 трлн руб и 1,5 трлн руб соответственно. Чистая прибыль Газпрома почти в 2 раза больше, на первый взгляд Газпром намного эффективнее Роснефти. Посмотрим на EBITDA: Роснефть – 2,1 трлн руб, Газпром – 2,4 трлн руб. По EBITDA отличие не столь существенное. Таким образом, между компаниями нету пропасти по эффективности. Одна из причин отличий в том, что Роснефть – гораздо более закредитованная компания. ❗️А что, если у компании существенный лизинговый портфель? Здесь поможет показатель EBITDAR (Earnings before interest, taxes, and amortization). Если нам необходимо сравнить две компании, у одной из которых есть задолженность по лизингу, либо часть активов в аренде – целесообразно использовать этот показатель. Также, EBITDAR обязателен для анализа авиаперевозчиков/транспортных компаний. $AFLT, $NMTP, $FESH, {$TRCN} ❗️Для оценки добывающих компаний используется показатель EBITDAX (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, Amortization and Exploration). Затраты на геологоразведку могут отличаться в зависимости от методов и объемов разведки, соответственно нефтегазовые и металлургические компании, разрабатывающие собственную сырьевую базу целесообразно сравнивать без учета этих затрат $GMKN $NLMK $CHMF $RUAL ❗️При оценке компаний одной отрасли с разными затратами на менеджмент используется показатель EBITDAM (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, Amortization and Management). Этот показатель я бы использовал для сравнения Газпрома и Роснефти, $MGNT и {$FIVE} ❗️Все эти показатели имеют минус: они могут включать разовые неоперационные доходы/расходы и тем самым искажать оценку. Для этого есть показатель OBITDA (Operating Income Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization), который эту ситуацию исправляет.

Налоговый щит VOL 2: продемонстрируем эффект роста стоимости бизнеса на практике Налоговый щит я уже описывал в ранних статьях. Если кратко, то это положительный эффект на стоимость фирмы за счет экономии на налогах по причине увеличения долга в структуре капитала, применения ускоренных темпов амортизации, либо других non-cash расходов, применимых в налоговом учете. Обратная сторона налогового щита долга: он увеличивает стоимость компании, но лишь до того уровня, пока повышенная долговая нагрузка не приводит к росту альтернативных издержек (рост стоимости заимствования, требования банками доп. залога, сложностей с рефинансированием долга). Обратная сторона налогового щита амортизации: применение ускоренных темпов амортизации приводит к росту рисков оптимизации налогов и вопросов налоговых органов. Перейдем к примерам: $NVTK: базовая оценка стоимости акций по FCFF – 1629 (upside +22%), доля долга – 9%, амортизация 33 млрд. руб. Рост долга до 100% (без увеличения абсолюта) увеличивает цену до 8715 (upside +553%). Если увеличить еще и амортизацию до 50 млрд. руб. – оценка уже дает upside +683%. $AFKS: базовая оценка стоимости акций по FCFF – 2900 (upside +34%), доля долга – 55%, амортизация 49 млрд. руб. Рост долга до 100% увеличивает upside до +275%. Если не трогать долг, а просто увеличить амортизацию до 70 млрд., то upside вырастет с +34% до +107%. Наибольшую чувствительность к изменению долга имеют акции с низкой структурой долга в капитале: $MOEX, {$YNDX}, $IRAO, $TATN, $MAGN Этому есть логическое объяснение: если компания увеличит долг без роста размера капитала, то куда этот долг может быть направлен? Вероятнее всего – на выплаты акционерам в форме дивидендов или обратного выкупа акций, что двинет цены акций вверх. Если же компания просто увеличит долг и при этом общий капитал компании увеличится, то скорее всего долгом будут профинансированы капитальные затраты, что позволяет акционером рассчитывать на положительный NPV этих инвест. затрат, что также двинет цену акций вверх. Что касается амортизации – то здесь большой чувствительностью будут обладать компании капиталоемких секторов (добыча, майнинг): Норникель, $ALRS, $BANE, $ROSN, $GAZP Объяснение положительного влияния на доходность акций роста амортизации простое – компания заплатит меньше налогов, денежный поток, доступный акционерам, станет больше.

Краткий обзор на телекомы: проверка на соответствие моей стратегии потенциал Меня просили сделать обзор на телекомы и здесь будут мои краткие выводы. Рассматриваю $MTSS, {$MFON}, $RTKM и $TTLK . $MGTSP из оценки убираю, т.к. компания полностью подконтрольна МТС. $VEON так же не смотрю- меня интересует только российский рынок. Начнем с соответствия моим правилам: 1. Прогноз аналитиков: МТС upside +10%, Мегафон upside -9%, Ростелеком upside +9,8% и Таттелеком (консенсус отсутствует). Вывод: upside в пределах 10% соответствует рекомендации hold. Ни одна акция критерию не соответствует 2. DCF: МТС upside +33%, Мегафон upside +11%, Ростелеком upside -11% и Таттелеком upside -23%. МТС подходит по критерию. 3. DSI: МТС (0,86), Мегафон (дивидендная история всего 3 года, последние 2 года дивидендов нет), Ростелеком (0,57) и Таттелеком (0,6). Критерию соответствуют только МТС и Таттелеком 4. Бета: МТС (1,51), Мегафон (0,63), Ростелеком (0,46) и Таттелеком (0,41). Критерию соответствует только МТС 5. Очевидно, что рынок не стагнирующий, но рост ARPU ограничен по причине агрессивной конкуренции. В целом, критерий выполняется. 6. EV/EBITDA (среднее по отрасли 5,2х) и ROCE (среднее по отрасли 10,7%): МТС (4,1х и 15,6%), Мегафон (5,6х и 7,2%), Ростелеком (4,1х и 3,9%) и Таттелеком (2,7х и 4,5%). Самым интересным выглядит МТС: с одной стороны, имеет место недооценка рынком, с другой стороны - компания самая эффективная в отрасли. Таттелеком также недооценен, но эффективность бизнеса очень низкая, а недооценка может объяснятся наличием мажоритарного акционера и сложностью в конкуренции с федеральными операторами. 7. Теханализ: МТС (neutral), Мегафон (sell), Ростелеком (sell) и Таттелеком (buy). Все формально подходят в портфель, но это можно объяснить. Здесь по критерию подходит Таттелеком, но по МТС можно дождаться подходящей точки входа. В целом, МТС задаёт тренды в отрасли и эта компания самая устойчивая к закону Яровой, что является важным фактором при принятии решения. Резюме: МТС – 5 из 7, Мегафон – 1 из 7, Ростелеком – 1 из 7, Таттелеком – 3 из 7. Я рассматриваю акции в портфель, когда выполняется 6 из 7. При этом, МТС может быть интересен при наличии подходящей точки входа, поэтому я занимаю выжидательную позицию и рассматриваю бумагу в портфель при наличии удачной точки входа.

Денежный поток на собственный капитал (FCFE) и как он используется для оценки Ранее я писал про оценку по FCFF (денежный поток для фирмы). Суть оценки по FCFE похожа: это тоже дисконтирование, но уже под другую ставку. Сначала разберем, что такое FCFE. Это денежный поток, доступный для акционеров, то есть денежный поток после уплаты и привлечения долга, но до выплаты дивидендов. Отличие от FCFF – по сути на дельту долга. Рассчитывается по формуле: FCFE = FCFF + Net Borrowing – Interest*(1-t), или FCFE = NI+DA-CAPEX-change WC + Net Borrowing NI – чистая прибыль DA – амортизация change WC – изменение оборотного капитала Net Borrowing – разница привлечения и уплаты долга Разница в оценке по FCFF и FCFE в том, что для FCFE результатом сразу является оценка акционерного капитала, когда для FCFF – это стоимость компании с учетом долга (Enterprise value) Для одноэтапной модели формула следующая: Equity value = FCFE*(1+g)/(r-g) g – темп долгосрочного роста FCFE r- стоимость собственного капитала (рассчитывается по CAPM) Рассмотрим на практике. $MAGN: FCFE=56 млрд. руб., r=14,2%, g=2,24%, оценка стоимости акции 43 руб. при фактической цене 39 руб. (upside +10%). $MOEX: оценка стоимости акции 143 руб. (upside +36%) {$YNDX}: оценка стоимости акции 2175 руб. (upside -19%) $TATN: оценка стоимости акции 451 руб. (upside -39%) $LKOH: оценка стоимости акции 9242 руб. (upside +51%) Вывод: оценка по FCFE несколько проще в расчетах, чем по FCFF. При этом оценка по FCFE больше подходит для компаний с низкой долговой нагрузкой, таких как $SIBN, $LSRG, $PIKK, $NVTK, $NLMK, $BANE, $ALRS, $CHMF

Мультипликатор PEG или как оценить недооценку и эффективность компании при минимуме расчетов. Ранее я писал про комбинацию мультипликаторов EV/EBITDA и ROCE для оценки потенциала роста акции. PEG – похожий индикатор, но имеет одно преимущество и сейчас я поясню какое. Если компания по мультипликатору выглядит дороже рынка, это вовсе не значит, что у нее нет потенциала роста. Возможно она попросту эффективнее аналогов. PEG – это комбинация мультипликатора P/E (price to earnings – отношение рыночной капитализации к чистой прибыли) и показателя роста (Growth – рост чистой прибыли, CAGR за 5 лет). Меньшее значение PEG по сравнению со средним по отрасли означает недооценку акции рынком. Рассмотрим несколько отраслей: нефтегаз, металлургия, горнодобывающий сектор Нефтегаз. Для $SNGS PEG отрицателен, исключаю его из расчета. Средний P/E для нефтегаза 6,9х, средний PEG – 0,25х. По показателю PEG интересны следующие компании: $SIBN (0,153х), $BANE (0,166х), $GAZP (0,049х). Самый недооцененный – Газпром, несмотря на существенный рост акций в недавнем прошлом. Металлургия: средний P/E – 6,4х, средний PEG – 0,18х. Привлекательны следующие компании: $NLMK (0,11), $CHMF (0,16), $MAGN (0,15). Самый низкий PEG – у $MTLR (0,08), но оно и понятно: компания испытывает финансовые трудности. Горнодобыча: средний P/E – 8,9х, средний PEG – 0,37х. Интересны компании $ALRS (0,23) и $RASP (0,037). В случае с Распадской это можно объяснить наличием мажоритарного акционера (Евраз). Менее привлекательными по PEG выглядят {$POLY} (0,5) и $GMKN (0,7). Интересно, что самый низкий средний PEG – в металлургии (0,18). С другой стороны, по мультипликатору PEG весь российский рынок выглядит недооцененным.

Индекс стабильности дивидендов (DSI). Одним из критериев, по которым я выбираю акции в портфель – DSI. Что это за показатель? Не так давно увидел расчет этого показателя на просторах интернета. Показатель говорит о том, насколько регулярны дивидендные выплаты и насколько регулярно компания их повышает. Рассчитывается следующим образом: DSI=(Y+C)/14 Y-количество дивидендных выплат за последние 7 лет С-количество раз за последние 7 лет, когда дивиденды на акцию выше предыдущего максимума. При DSI>0,6 компания стабильно выплачивает и увеличивает дивиденды, и такая бумага подходит для дивидендных стратегий. В топе по данному показателю: $MRKP (0,93), $LKOH (0,93), $TATN (0,86), Алроса (0,93), $SBER (0,86), $MTSS (0,86), $CHMF (0,79), $NLMK (0,79), $MGNT(0,79), $LSRG (0,71) Минус показателя – он основан на ретроданных и не факт, что тенденция по дивидендам продолжится в будущем. Но вместе с этим, показатель может служить критерием отбора акций, если вы рассчитываете на стабильных доход и невысокую волатильность портфеля.