2,4K
подписчиков
22
подписки
Anonymous financier who has to cover true personality. I am utilising contrarian and econometric techniques to identify profitable opportunities in the US and Russian stock markets.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
Посты
Ролики
mysteriousinvestor
20 марта
Прогноз по ключевой ставке ЦБ РФ
Сегодня ожидается решение по ключевой ставке Центробанка. Большая часть экспертов ожидает снижение ставки на 50 базовых пунктов или 0.5%. Однако, другая часть экспертов думает, что в связи с событиями в Персидском заливе ЦБ может взять паузу и посмотреть, что будет дальше.
Чтобы спрогнозировать решение по ставке, одни смотрят на инфляцию, другие - на макроэкономику в целом, чтобы понять логику совета директоров ЦБ. К сожалению или к счастью, у меня нет никого инсайда, но есть желание попробовать спрогнозировать ставку. Для этого я прибегну к методам, с которыми я знаком лучше всего - со статистикой.
В прошлых постах я уже применял статистику для прогнозирования (https://www.tbank.ru/invest/social/profile/mysteriousinvestor/994925f4-a65d-4101-aeed-d4460a3f8f95/). Для прогнозирования ключевой ставки нам нужны данные по ставке ЦБ РФ, которые доступны на сайте ЦБ. В этом эксперименте ключевая ставка будет зависимой переменной. В качестве независимых переменных я выбрал данные по товарно-сырьевым фьючерсам: нефть марки Brent, медь (copper), золото (gold), сахар (sugar), хлопок (cotton), кофе (coffee), какао (cocoa), скот (hogs), соя (soybeans), рис (rice), газ (gas) и пшеница (wheat). Вдобавок, решил также добавить курс доллара, так как это один из главных факторов, влияющих на инфляцию, и как результат, на ставку.
Для того, чтобы выявить взаимосвязи между этими переменными, мы прибегнем к помощи регрессии. Для людей, незнакомых со статистикой, я могу привести такое объяснение: если вспомним линейную алгебру, то одно из главных формул является y = a + b * x, где y - зависимая переменная, а - свободная переменная или своего рода остаток, не подверженный влиянию независимых переменных, а x - независимая переменная.
Так вот, ставка - это у, а товарно-сырьевые фьючерсы и курс доллара - независимые переменные (x). Можно провести регрессию со всеми независимыми переменными, но тогда мы рискуем снизить качество регрессии. Здесь важен принцип «меньше - лучше», когда выигрывает уравнение не с большим количеством переменных, а с их качеством, а точнее, с переменными, которые больше всего влияют на зависимую переменную. Для этого я генерирую все возможные версии регрессии с 13 переменными, что составляет 8191 вариантов. Для того, чтобы выбрать наиболее качественную регрессию, я использую информационный критерий Акаике (AIC) и выберу ту модель, у которой этот показатель самый низкий.
В результате, я получил модель с 11 независимыми переменными и скорректированным коэффициентом детерминации в 0.7763, что довольно неплохо. Теперь нужно использовать данные коэффициенты с самыми поздними наблюдениями (19 марта 2026 года) и посмотреть, какое значение мы получим. В нашем случае значение является 14.81%, что на 4.55% (вычислено логарифмически) ниже текущей ставки (15.5%).
Так же важно заметить, что факторы, которые увеличивают вероятность повышения ставки, это - нефть, какао, кофе, курс доллара, сахар и пшеница.
Факторы, которые увеличивают вероятность снижения ставки - это медь, хлопок, рис и соя.
Значит ли это, что ЦБ сегодня снизит ставку на 50 базовых пунктов, как говорит большинство экспертов? На самом деле, не обязательно. Я тестировал регрессию пару дней назад и значение прогнозируемой ставки было 13.5%. За это время упал курс рубля, возможно в ожидании снижения ставки, что может повлиять на решение совета директоров сегодня.
Не стоит забывать, что даже если в ЦБ используют похожие модели, это не значит, что они ориентируются только на них. Также важно учитывать саму инфляцию, которая непосредственно влияет на ставку, безработицу, ВВП, фондовый рынок и другие макроэкономические показатели и статистические модели. Поэтому, данное занятие не стоит воспринимать слишком серьезно, а больше как увлекательное интеллектуальное упражнение.
#ключеваяставка #прогнозирование #статистика #сырьевыетовары #регрессия #easyinvesting #российскаяэкономика
mysteriousinvestor
28 августа 2024
Видимо, мы стали свидетелями самого худшего августа для российского рынка акций за долгое время. Сильнее всего страдают компании со значительной долговой нагрузкой $AFKS $MTLR $MTLRP $SGZH
Скорее всего, игроки рынка морально готовятся к сентябрю, "повышая ставки" заранее 🤔🔜🏦
#наблюдения #графики #барплот #российскийрынокакций #август2024 $IMOEXF
AF
AFKS
16,06 ₽
-43,17%
MT
MTLR
101,2 ₽
-59,71%
MT
MTLRP
106,25 ₽
-62,49%
SG
SGZH
1,28 ₽
-36,44%
IM
IMOEXF
2 717 пт
-16,86%
mysteriousinvestor
5 августа 2024
А говорили, что прилагательное "красивый" произошло от слова "красный"... 🤔
$IMOEXF #индексмосбиржи #мосбиржа #российскиеакции #август2024
IM
IMOEXF
2 822 пт
-19,95%
mysteriousinvestor
5 августа 2024
Недавно решил рассчитать ежемесячные доходности по индексу Московской Биржи и валютной пары USD/RUB и сделал своеобразную тепловую карту.
Из нее можем увидеть, что в среднем и по медиане индекс растет именно во вторую половину года, в то время как для рубля август и ноябрь традиционно - самые худшие. Конечно, исторические данные не являются гарантией будущих доходностей, однако здесь можно заметить определенную сезонность.
$IMOEXF $USDRUB
#easyinvesting #статистика #рубль #доллар #индексмосбиржи #сезонность #тепловаякарта #доходности #валютнаяпара #usdrub
US
USD000UTSTOM
0 ₽
0%
IM
IMOEXF
2 822 пт
-19,95%
mysteriousinvestor
11 июля 2024
SB
SBERP
296 ₽
-4,89%
SB
SBER
295,87 ₽
-5,2%
IM
IMOEXF
3 011,5 пт
-24,99%
mysteriousinvestor
27 апреля 2023
Странно, сегодня тяжело получается найти результаты компании $VALE за первый квартал в одном источнике.
Согласно Barron’s, выручка составила $8.434 миллиардов, что на 22% ниже аналогичного показателя в прошлом году ($11.66, Investing.com) и прогноза в $9.34 миллиардов.
Прибыль сократилась на 59%, показав значение в $1.837 миллиардов.
EPS составил $0.41 (Financial Times), в то время как прогнозы были $0.5553 (Investing.com) или $0.52 (Financial Times).
Источники:
https://www.barrons.com/news/brazilian-mining-giant-vale-s-profits-fall-nearly-60-3e77830
https://www.investing.com/equities/vale-s.a.--americ-earnings
https://markets.ft.com/data/equities/tearsheet/summary?s=VALE:NYQ
VA
VALE
14,33 $
+4,61%
mysteriousinvestor
10 апреля 2023
Абстракт
Прошедшая неделя запомнилась драматическим падением рубля и поиском активов, нивелирующих данный фактор. Большинство аналитиков высказали мнение, что от падения могут выиграть акции российских экспортеров, получающих свою выручку в валюте. Утверждение звучит логично и понятно, но, как всегда, все хочется проверить самому.
Одним из возможных способов подтвердить или опровергнуть гипотезы является статистический анализ, особенно в тех случаях, как это можно подтвердить математически. Таким инструментом может служить корреляция, которая должна быть знакома для моих постоянных читателей. Однако, корреляция не означает причинно-следственную связь и тем более ограничена, когда нам необходимо оценить влияние сразу нескольких независимых переменных на акцию. Поэтому, нам в этом деле поможет другой статистический инструмент – регрессия.
Данные
Для поста были использованы цены с марта 2015 года.
Результаты
Предупреждение: результаты не являются индивидуальной инвестиционной рекомендацией и представлены исключительно в ознакомительных целях
Корреляция акций с рублем Как вы можете увидеть (Таб. 1.), наибольшую корреляцию с парой доллар/рубль показывают акции сырьевых компаний. Наибольшее значение показывает $PLZL. Это означает, что при ослаблении рубля данная акция может быть неплохим инструментом хеджирования, так его цена в такой ситуации только увеличивается. Другие хорошие значения (>0.5) показали металлурги $GMKN $NLMK, и газовая компания $NVTK, которые тоже выигрывают от падения рубля. Что касается аутсайдеров, то среди них $TRNFP $BANE и $MTLR, которые, согласно корреляции, проигрывают при падении рубля.
Регрессионные модели
Регрессионные модели чаще всего применяются, чтобы подтвердить или опровергнуть какую-либо гипотезу. Стандартно используют 2 стандартных отклонения или значение <5%, чтобы подтвердить альтернативную гипотезу. Я же использую более 3 стандартных отклонений или <0.01%, чтобы модели были более качественными. Вдобавок, нужно учитывать значение R^2, показывающее, как хорошо независимые переменные объясняют модель (чем больше, тем лучше). Изначально я хотел включить только значения валютной пары и нефти, но решил добавить и другие товарные фьючерсы.
Как вы видите (Таб. 2.), регрессия показывает, что большая часть акций выигрывает от падения рубля. Исключениями являются как знакомые по корреляции $MTLR $BANE, так и $RUAL $VSMO $SNGS. Регрессию можно использовать в качестве прогнозирования и поиска недооценённых и переоценённых активов.
Если использовать данные модели и подставить под них текущие значения товарных фьючерсов и валютной пары, мы получаем следующую таблицу (3). Наиболее недооценённой акцией является $TATN, однако его значение R^2 относительно небольшой, следовательно, могут существовать другие важные факторы, влияющие на акцию. Хорошим выбором могут быть те, что также были подтверждены корреляцией - $PLZL $NLMK $GMKN, так как их R^2 > 0.8. Наиболее переоцененными являются $MTLR $PHOR $AKRN $VSMO.
Итог
Корреляция и регрессия могут быть использованы для нахождения подходящих акций, особенно во время определенных рыночных изменений. Как мы увидели, данные меры хорошо оценивают влияние различных факторов на цену актива, что может облегчить выбор для инвестора при принятия решений о покупке/продаже актива.
Однако, не стоит забывать, что полагаться исключительно на корреляцию и регрессию не совсем корректно. Конъектура российского рынка значительно изменилась в последнее время, поэтому исторические данные могут оказаться не столь полезны, как может показаться на первый взгляд. С другой стороны, такие практики можно применять вместе с теми, что проверены временем и собственным опытом, а также, если у вас есть необходимые знания, а главное – понимание, что самое важное.
#статистическийанализ #акцииэкспортеров #easyinvesting #корреляция #регрессии #прогнозирование #необычныеметодынарынке #российскиеакции #падениерубля
TA
TATN
402,8 ₽
+31,26%
SN
SNGS
25,18 ₽
-38,59%
GM
GMKN
155 ₽
-22,04%
BA
BANE
1 202,5 ₽
-1,95%
RU
RUAL
41,99 ₽
-39,76%
MT
MTLR
162,78 ₽
-74,95%
PL
PLZL
966,6 ₽
+35,01%
VS
VSMO
46 980 ₽
-50,7%
NL
NLMK
131,66 ₽
-44,45%
AK
AKRN
18 908 ₽
-3,58%
NV
NVTK
1 248,8 ₽
-18,16%
TR
TRNFP
1 285 ₽
-16,37%
PH
PHOR
7 227 ₽
-19,75%
mysteriousinvestor
4 апреля 2023
Рубрика "Дивиденды по бумагам американских бирж"
После прошлого поста мне пришли дивиденды по следующим бумагам компаний из американских бирж (Рис. 1.): $WBA $JEF $FL и $UNM. Первые две компании полностью рассчитались по дивидендам, $FL догоняет, а $UNM наконец начал выплачивать дивиденды, которые должны были придти во второй половине прошлого года.
В целом, моя гипотеза по поводу того, что вероятность прихода дивидендов от финансовых организаций выше, чем у компаний других секторов, пока подтверждается (Изображение 2). К примеру, из моей выборки $COF $JEF и $ALLY полностью расплатились, в то время как единственной компанией из других секторов, выплатившая все положенные дивиденды, является $WBA. Исключением в финансовом секторе является $VOYA, однако, я надеюсь, что и их выплаты не заставят меня долго ждать.
Как видете по таблице (Изображение 2 и 3), выплачено 43.24% положенных дивидендов по количеству транзакций или 17.52% от ожидаемых дивидендов. Такое сильное различие, повторюсь, обусловлено ожиданием крупных дивидендов от $ZIM и $ARCH (Изображение 4), дивиденды последнего начали приходить.
#дивиденды #американскиеакции
UN
UNM
39,09 $
+121,97%
FL
FL_DEL_DEL_DEL
41,25 $
-41,77%
AL
ALLY
25,86 $
+68,14%
WB
WBA_DEL_DEL_DEL
35,85 $
-66,39%
AR
ARCH_DEL3
135,12 $
-0,27%
VO
VOYA
71,54 $
+40,16%
JE
JEF
31,21 $
+76,51%
CO
COF
96,63 $
+117,47%
ZI
ZIM
19,54 $
+26,56%
mysteriousinvestor
3 апреля 2023
Сегодня я хотел бы вспомнить старый пост, где я выбирал акции для стоимостного портфеля. Прошло 9 месяцев и самое время оценить результаты. Старый пост доступен по ссылке:
https://www.tinkoff.ru/invest/social/profile/mysteriousinvestor/016c0a91-6022-4812-a7dc-56e2b34165a0?utm_source=share
Введение
Напомню, что мы рассматриваем портфель из акций, состоящий из следующих компаний: $AMEZ, $BANE, $BELU, $BSPB, $DSKY, $IRAO, $LKOH, $MSNG, $PIKK, $POGR, $QIWI и $RTKM. Портфель поделен почти поровну между активами. Для удобства я предположил, что стоимость данного портфеля составила около 48 тысяч рублей на старте.
Методология
Акции должны были удовлетворять следующим требованиям:
P/E < 15
P/S < 1
P/B < 1
Почему именно такие параметры? Дело в том, что акции с низкими мультипликаторами, или акции стоимости, имеют выше шансы вырасти в долгосрочной перспективе, и, следовательно, данная стратегия должна в теории показывать хорошие результаты.
Результаты
Всего у нас было 12 акций в портфеле на старте. Правда, акции $POGR нас подвели и обнулились. Кажется, что портфель обречен и инвестору не то, чтобы обогнать индекс Мосбиржи, а хотя выйти в плюс после такого драматической потери в стоимости портфеля (Рис. 2.).
Максимально индекс обгонял портфель в сентябре с разницей на 10.23%, правда, после отрыв начал значительно сокращаться. В декабре пара Доллар/Рубль обгоняла на 23.43%. В феврале наш портфель наконец обогнал доходность индекса Мосбиржи, а в марте – доходность по паре Доллар/Рубль.
На данный момент доходность портфеля составляет 40.11%, что выше доходности Мосбиржи (7.62%) на 32.49%. Что касается сравнения с парой Доллар/Рубль (25.77%), то здесь разница составила 14.35%. Если же прибавить ожидаемую дивидендную доходность портфеля (9.33%), то разница становится намного больше. Правда, главной особенностью портфеля является то, что прекрасный результат достиг даже при учете, что одну из акций ($POGR) нам пришлось обнулить :)
Хочу также обратить ваше внимание на график «Риск и Доходность», согласно которому индекс Мосбиржи оказался не только более рискованным, но и менее доходным по сравнению с парой $USDRUB (Рис. 4.). Таким образом, держать доллары оказалось не только прибыльнее, но и безопасней (С точки зрения волатильности, конечно. Инфраструктурные риски никто не отменял). Что касается портфеля, он оказался под стать своему уровню риска. Да и с точки зрения коэффициента Шарпа портфель оказался эффективнее (Рис. 5.).
Результаты портфеля замечательные, однако, не стоит забывать, что:
1. Я не делал ребалансировку и не покупал новые акции
2. В «Исследовании» всего 187 торговых дней, за более длительный промежуток ситуация может кардинально поменяться. (Несмотря на маленькое количество дней, я все же решился прогнать портфель через метод Монте Карло и получил среднюю ожидаемую доходность +54.66% в год, рис. 9.)
3. Риск профиль подопытного является агрессивным и не включает более консервативные инструменты, как, например, облигации. Тем более, потеря одного из актива в самом начале инвестирования может негативно сказаться на инвесторе, который может после такой новости забрать то, что заработано непосильным трудом
Выводы
1. Акции стоимости – хороший выбор, который подтвержден исследованиями
2. Данный пост хорошо показывает, как важна диверсификация. Да, черные лебеди вроде $POGR случаются, но не стоит придавать этому сильное значение. Главное – не впадать в крайности и оставаться рациональным и рассудительным
3. Надо знать свой инвестиционный профиль. Конечно, хочется высокую доходность, но куда важнее иметь портфель, который позволит спать спокойно, хоть и не самый высокорезультативный
P.S. В посте я не учитывал акции компании завод Диод (+50%, доходность с июля 2022 года), которые рассматривались в посте по ссылке, но они недоступны в Тинькофф Инвестициях
#российскиеакции #easyinvesting #valueinvesting #стоимостноеинвестирование #управлениепортфелем #мультипликаторы #диверсификация
RT
RTKM
61,93 ₽
-30,83%
BE
BELU
4 311 ₽
-93,68%
US
USD000UTSTOM
0 ₽
0%
IR
IRAO
3,78 ₽
-30,77%
BA
BANE
1 194,5 ₽
-1,3%
LK
LKOH
4 473,5 ₽
+2,91%
MS
MSNG
2,31 ₽
-30,58%
BS
BSPB
148,2 ₽
+79,93%
PI
PIKK
662,5 ₽
-12,2%
DS
DSKY
71 ₽
-28,14%
QI
QIWI
531 ₽
-67,95%
AM
AMEZ
100,75 ₽
-32,46%
mysteriousinvestor
15 марта 2023
Рубрика "Дивиденды по бумагам американских бирж"
Уже как 5 месяц возобновились выплаты по иностранным бумагам. Дивиденды приходят с различной регулярностью и частотой, но спасибо СПб Бирже за само разрешение проблемы.
Можно заметить, что чаще всего приходят дивиденды по финансовым организациям: полностью выплачены у $COF и $ALLY, в то время как $C $JEF $BFH подтягиваются. Без исключений, правда, не обошлось: $UNM и $VOYA пока ничего не выплатили после июля.
Из самых больших выплат пришло только от $ARCH (в то время как Распадская ничего не выплатила). Ожидаю дальнейшие выплаты от угольщика и приход дивидендов от $ZIM (если доживу 🥲).
Если не считать большие выплаты, то в целом пришло около половины дивидендов.
Другие размороженные дивиденды приходили от $WBA $HPQ $WERN $SWBI
P.S. на рисунке дивидендная выплата по SWBI составила ¢10, а не ¢0.07.
#американскиеакции #дивиденды
WE
WERN
44,1 $
-16,28%
C@
C@US
44,82 $
+195,23%
BF
BFH
31,02 $
+256,61%
AL
ALLY
23,53 $
+84,79%
AR
ARCH_DEL3
134,7 $
+0,04%
HP
HPQ
27,96 $
-3,93%
VO
VOYA
64,98 $
+54,31%
JE
JEF
30,91 $
+78,23%
SW
SWBI
11 $
+35,91%
UN
UNM
37,86 $
+129,19%
WB
WBA_DEL_DEL_DEL
33,54 $
-64,07%
CO
COF
92,93 $
+126,13%
ZI
ZIM
24,07 $
+2,74%
mysteriousinvestor
16 февраля 2023
Попробую немного развеять новостную ленту, заполненную гонками малоликвидных акций и возможными предстоящими санкциями.
Сегодня наткнулся на показатели компании $PFE, которые меня удивили. Компания показывает хорошие мультипликаторы почти по всем фронтам, кроме P/S, который слегка завышен. Думаю, что если есть возможность приобрести данные акции, то стоит ей воспользоваться.
Источники:
https://www.morningstar.com/stocks/xnys/pfe/valuation
#easyinvesting #фундаментальныйанализ #стоимостноеинвестирование #здравоохранение #healthcare #американскиеакции
PF
PFE
42,95 $
-42%
mysteriousinvestor
23 сентября 2022
1. Введение
Настал день рассмотрения акций последнего этапа экономического цикла на американских биржах – это бумаги сектора энергетики.
2. Фундаментальный Анализ (Таб. 1.)
Перед нами 15 компаний из сектора, которые продемонстрировали наиболее здоровые показатели. Однако, чтобы лучше понять компании, рассматривать их будем в связке с индустрией.
3. Анализ Индустрий (Таб. 2.)
Всего представлены 4 индустрии. В таблице используются медианные значения.
Самая лучшая оценка у индустрии «Переработка и сбыт», но и прибыльность низкая. У индустрии хорошая ликвидность, правда бета достаточно высокая. Наиболее оптимальной акцией является $DINO.
Нефтегазовые корпорации – организации, занимающиеся полным циклом производства нефти и газа – начиная от добычи и заканчивая дистрибуцией. Почти все они известны обычному инвестору, кроме $SU. Индустрия показывает наибольшую дивидендную доходность в секторе среди выборки. Баффет выбрал $CVX как самую прибыльную из крупных в индустрии с самой низкой долговой нагрузкой и высокой способностью ее обслуживать.
«Разведка и Добыча» показывает хорошие прибыльность и эффективность, но значения ликвидности посредственны: низкая текущая ликвидность и количество кэша на акцию. Дополнительным опасением служит запредельно высокая бета, которая больше подходит для торговли бумагой, нежели для инвестирования.
Самой прибыльной индустрией оказался угольщик $ARCH. Представитель ранее похороненной индустрии показывает хорошую динамику и, согласно Bloomberg (2022), этот тренд может продлиться до 2026. Компания хорошо вписывается в Fama & French 5 Factor Model как маленькая, прибыльная и стоимостная компания без перспектив роста (Quantinsti, 2022). Как бы странно это не звучало, но именно такие компании показывают самую высокую доходность.
4. График «Риск и Доходность» (Рис. 1. и Рис. 2.)
Определенно по графику тяжело сразу сказать, какая нефтегазовая из энергетических индустрий показала себя лучше всего из-за широкого распределения значений компаний (Вариативность). Лучше всего себя показали «Переработка и сбыт» и угольщик $ARCH.
5. Эффективность (Таб. 3.)
Как можно увидеть по таблице, энергетические компании проигрывают индексу S&P 500, за исключением $ARCH по коэффициенту Трейнора. Однако, у компаний еще есть время улучшить свою результативность
6. Статистический Анализ (Таб. 4. и Рис. 3.)
Самой безопасной акцией оказалась $DINO (0.43, 6.95), а самой рискованной - $OVV (-9.89, 235.87). Из акций с отрицательной асимметрией хорошо показали себя $ARCH (-0.32, 5.34) и $XOM (-0.18, 5.55).
7. Корреляция (Таб. 5.)
Здесь никаких неожиданностей – почти все компании имеют сильную взаимосвязь между собой. Следовательно, при колебаниях рынка акции в большой части будут двигаться в одинаковом направлении. Таким образом, инвестору лучше всего определиться с одной акцией данного сектора, чтобы не снижать уровень диверсификации портфеля.
8. Заключение
Как вы помните по предыдущему посту, представители сектора промышленности показали рекордную результативность, а следующие по циклу идут компании энергетического сектора (Рис. 4.). Поэтому, неудивительно, что Баффет хочет купить больше акций $OXY. Оптимальный выбор для нас же будут:
$SHEL и $TTE – для консервативного инвестора (Оценка, Большая капитализация, Ликвидность)
$VET – для инвесторов со стальными нервами (Прибыльность, Бета)
$ARCH – знаете про Fama & French Five Factor Model, влияние беты на доходность и надеетесь на продолжение высоких цен на уголь (Trading Economics, 2022)
9. Библиография
https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-08-10/coal-s-skyrocketing-prices-could-last-years-on-russia-disruption
https://blog.quantinsti.com/fama-french-five-factor-asset-pricing-model/
https://tradingeconomics.com/commodity/coal
10. Другие акции: $VLO $MPC $PSX
11. Хэштеги
#фундаментальныйанализ #стоимостноеинвестирование #мультипликаторы #easyinvesting #статистическийанализ #асимметрия #куртозис #американскиеакции #энергетика #usenergy
MP
MPC
91,45 $
+242,82%
SU
SU
27,2 $
+145,33%
CV
CVX
144,77 $
+34,65%
TT
TTE_DEL_DEL_DEL
44,94 $
+41,83%
VE
VET
19,63 $
-41,42%
DI
DINO
49,2 $
+87,89%
AR
ARCH_DEL3
104,95 $
+28,4%
OV
OVV
42,62 $
+44,58%
OX
OXY
58,73 $
-4,68%
PS
PSX
75,99 $
+177,14%
XO
XOM_DEL_DEL_DEL_DEL
85,75 $
+73,81%
VL
VLO
100,57 $
+208,75%
SH
SHEL
48,11 $
+88,13%
mysteriousinvestor
21 сентября 2022
1. Введение
Сегодня гость нашей программы – акции сектора промышленности на американских биржах.
2. Фундаментальный Анализ (Таб. 1.)
Акций довольно много, а разобраться по такой таблице будет сложновато. Поэтому, оптимальным решением было разбить их по индустриям, что можно увидеть по следующим таблицам. В следующих подзаголовках попробуем найти лучшие компании из индустрий там, где представителей больше всего.
2.1. Стройтовары и оборудование (Таб. 3.)
Здесь объективный лидер - $LPX, у которой вторая лучшая оценка, самые высокие прибыльность и эффективность. Помимо этого, взгляните на ликвидность: какой высокий ROE при одной из самых низких долговых нагрузок на капитал; количество денег на акцию к цене акции – самый высокий в индустрии.
2.2. Спец. промышленное оборудование (Таб. 4.)
По оценке лучше всех выглядит $ENOV, но компания также наименее прибыльна, эффективна и имеет спекулятивное значение беты. Наиболее здоровыми выглядят акции $SXI и $CR, из которых вторая более предпочтительнее из-за прибыльности и более высокого показателя ROE.
2.3. Изготовление металла (Таб. 5.)
Представлены компании примерно одинаковой капитализации. Основное сравнение здесь между $WOR и $ESAB: хотя вторая компания более прибыльна, она проигрывает по большинству показателей первой компании. Кроме того, показатели эффективности найти не удалось, так как компания только недавно на бирже. Соответственно, лучшим выбором для инвестора будет $WOR.
3. График «Риск и Доходность» (Рис. 1. и Рис. 2.)
Компании достаточно хорошо показывают себя, так как все продемонстрировали позитивную доходность. Наиболее впечатляющая результативность у $VRTV в обоих графиках. Также, график позволяет увидеть, что большая часть компаний обладают маленькой капитализацией, что дает им неплохой простор для дальнейшего роста в будущем.
4. Эффективность (Таб. 21.)
8 компаний показали выше эффективность, чем индекс S&P 500. Большая часть принадлежит к индустрии «Стройтовары и оборудование». Однако, показатели остальных компаний не менее впечатляющи. Во многом это можно объяснить тем фактом, что по экономическому циклу период роста промышленных компаний прошел недавно и наступил период роста акций энергетики. Благодаря высокой доле акций данного сектора хедж фонд Уильяма Харниша показал наибольшую доходность среди коллег за последние 3 года (HedgeFollow, 2022).
5. Статистический Анализ (Таб. 22.)
Данный сектор богат на бумаги с низким куртозисом, некоторые их них вы можете увидеть на рисунках (3.). Наиболее безопасной акцией является $TEX (0.13, 0.7), чей куртозис значительно ниже значения нормального распределения ( = 3). Следовательно, интервал ее доходностей достаточно узок, а столбики распределения - более широкие. Худший показатель принадлежит представителю индустрии услуг по аренде и лизингу $PRG (-0.64, 51.75).
6. Корреляция (Таб. 23.)
Самые низкие коэффициенты корреляции показали акции индустрии аэропромышленности и обороны (оружейники) и $WERN. Следовательно, при выборе компаний в данном секторе возможно купить более 1-2 акций не опасаясь проблем с диверсификацией.
7. Заключение
Сектор богат на хорошие акции, которые могут вам понравиться. Наиболее подходящими акциями можно назвать $LPX и оружейников, так как их значения наиболее оптимальны. Что касается морского судоходства, чьи значения кажутся идеальными, то данные акции могут продемонстрировать плохую динамику в связи с макроэкономическими факторами. Таким образом, не стоит их брать в большом количестве.
8. Другие рассматриваемые акции: $ZIM $ATKR $SWBI
9. Ссылки на портфель фонда Уильяма Харниша и его разбор
https://hedgefollow.com/funds/Peconic+Partners
https://www.tinkoff.ru/invest/social/profile/mysteriousinvestor/bab32159-604c-43b4-b952-fb30ef5122fb?utm_source=share
10. Хэштеги
#фундаментальныйанализ #стоимостноеинвестирование #мультипликаторы #easyinvesting #статистическийанализ #куртозис #асимметрия #американскиеакции #industirals #промышленность
WE
WERN
38,54 $
-4,2%
PR
PRG
18,53 $
+131,84%
AT
ATKR
76,33 $
+22,11%
SX
SXI
83,29 $
+254,15%
TE
TEX
31,74 $
+96,03%
SW
SWBI
10,09 $
+48,17%
CR
CR
89,4 $
+139,38%
ES
ESAB
36,85 $
+134,25%
EN
ENOV
50,85 $
-42,38%
LP
LPX
52,71 $
+35,52%
VR
VRTV
106,82 $
+58,14%
WO
WOR
50,38 $
+10,46%
ZI
ZIM
27,14 $
-8,88%
mysteriousinvestor
19 сентября 2022
1. Введение
Обсудим акции сектора сырья на американских биржах.
2. Фундаментальный Анализ (Таб. 1.)
Всего представлено 10 индустрий из сектора сырья. Здесь много предприятий, заслуживающих нашего с вами внимания. Те индустрии, в которых присутствуют несколько представителей и где фаворита тяжелее выбрать, мы разберем более подробно.
2.1. Специальные Химикаты (Таб. 2.)
Здесь лучшая акция у $WLK, так как она в целом показала неплохие показателя, включая лучшие оценку и прибыльность. Поэтому, в своей индустрии компания – лучшая на данный момент.
2.2. Горнодобывающая Промышленность (Таб. 3.)
Ликвидность и дивидендная доходность лучше у $RIO, по остальным факторам $VALE превосходит своего коллегу. Кроме того, последняя компания на 40% меньше по капитализации, что может позитивно сказаться на ее доходности, так как такие компании растут быстрее.
2.3. Общие Химикаты (Таб. 4.)
Лучшая оценка и ликвидность у $HUN, а $CE, несмотря на более высокие показатели оценки, вполне им соответствует: это самая прибыльная и эффективная компания в индустрии с достойными показателями ликвидности. Поэтому неудивительно, что Баффет ее выбрал, так для него показатели прибыльности в приоритете.
2.4. Производство Стали (Таб. 6.)
Производство стали обладает наибольшим количеством дешевых компаний. Самая лучшая оценка у $X, но есть нюанс: $STLD и $NUE показывают лучшие прибыльность и эффективность. Кроме того, акции менее волатильны по бете, в то время как $X имеет довольно спекулятивное значение по данному показателю. Однако, $X обладает неплохим коэффициентом наличности (0.64), который может быть потрачен как на улучшение производства, так и на дивиденды в будущем.
3. Графики «Риск и Доходность» (Рис. 1. и Рис. 2.)
Наиболее доходной индустрией является производство стали и меди, где единственным аутсайдером показал меня $X. Деятельности, связанная с химикатами, горнодобывающей промышленностью и углем показали худшие результаты.
4. Эффективность (Таб. 12.)
График также подтверждает, что наиболее эффективными компаниями были преимущественно в индустрии производства стали и меди. Помимо общей эффективности, их показатели выше индекса S&P 500, поэтому вложения в данные компании было хорошим решением в прошлом. Аутсайдеры те же, что и в абзаце про графики.
5. Статистический Анализ (Таб. 13.)
Как обычно, большая часть акций обладает отрицательной асимметрией и повышенным куртозисом. $X с высокой бетой показала хорошие показатели куртозиса и асимметрии (0.07, 3.11), что интересно, так как, несмотря на общую волатильность, акция не выходит за рамки экстремальных доходностей. Из акций с отрицательной асимметрии лучше всего себя проявил $HCC (-0.23, 3) Худший показатель у $AVNT (-4.03, 62.36).
6. Корреляция (Таб. 14.)
Как можно увидеть, динамика акций компаний достаточно высоко взаимосвязаны. Следовательно, при выборе более 1-2 бумаг из данного сектора стоит учитывать, что на разные стимулы акции будут реагировать примерно одинаково в более чем половине случаев.
7. Заключение
Если вы хотите дешевую компанию в данном секторе, ищите ее в индустрии стали. Важны прибыльность и дивиденды - $VALE и $RIO. По мере улучшения ситуации с мировой экономикой хорошим выбором может быть $FCX, так как существует сильная положительная взаимосвязь между динамикой мирового ВВП и меди. $HCC может хорошо себя проявить в случае энергетического кризиса, однако компания вряд ли будет прекрасным выбором на срок более 3 лет.
8. Другие рассматриваемые акции
$MOS $BCC
9. Примечание
Book Value Per Share/Price (Балансовая Стоимость на Акцию/Цена Акции; BVPS/Price) было заменено на Total Cash Per Share/Price (Общая количество денег на акцию/Цена Акции;TCSP/Price), так как первая метрика дублирует показатель P/B, а вторая помогает лучше понимать ликвидность компаний.
10. Хэштеги
#фундаментальныйанализ #стоимостноеинвестирование #мультипликаторы #easyinvesting #статистическийанализ #куртозис #асимметрия #иностранныеакции #сырье #materials
HU
HUN
25,79 $
-61,85%
CE
CE
103,82 $
-56,84%
BC
BCC
60,96 $
+27,94%
AV
AVNT
37,88 $
-3,17%
HC
HCC
29,02 $
+170,19%
VA
VALE
13,6 $
+10,22%
MO
MOS
54,58 $
-58,28%
WL
WLK
92,29 $
-22,29%
X_
X_DEL_DEL_DEL_DEL
20,49 $
+167,64%
RI
RIO
56,31 $
+72,58%
FC
FCX
30,49 $
+108,07%
ST
STLD
77,19 $
+227,11%
NU
NUE
118,82 $
+116,33%