ПАО СПБ Биржа: анализ показателей за последние 5 лет

Войти

{$SPBE} (Часть 1) 📈 ПАО "СПБ Биржа": Анализ показателей за последние 5 лет 📈 Коэффициент текущей ликвидности: - 🚀 Пиковое значение: 8,2x (декабрь 2021) - 📊 Изменение в 2021: 8,2x (+60,4%) Рост базовой прибыли на акцию: - 🛑 Не является значимым Модель Пиотроски: - 📊 За 12 месяцев: 3 - 🚀 Пиковое значение: 5 (январь 2022) - 📉 5-летний минимум: 0 (январь 2022) - 🛑 Не изменилось в 2022, 2020, 2021: 0 Рентабельность активов: - 📊 За 12 месяцев: 0,6% Окупаемость используемого капитала: - 📊 За 12 месяцев: 11,7% - 🚀 Пиковое значение: 11,7% (январь 2022) - 📉 5-летний минимум: 11,7% (январь 2022) Рентабельность собственного капитала: - 📊 За 12 месяцев: 0,2% - 🚀 Пиковое значение: 52,2% (январь 2022) - 📉 5-летний минимум: 52,2% (январь 2022) Прибыль на инвестированный капитал: - 📊 За 12 месяцев: 17,1% Наличные средства от операционной деятельности: - 🚀 Пиковое значение: 9,474 млрд (декабрь 2020) - 📉 5-летний минимум: -268,2 млн (декабрь 2021) - 📊 Изменение в 2021: -268,2 млн (-102,8%) Денежные средства и краткосрочные инвестиции: - 🚀 Пиковое значение: 20,344 млрд (декабрь 2021) - 📊 Изменение в 2021: 20,344 млрд (+83,4%) Разводненная прибыль на акцию с учетом доп. статей: - 🚀 Пиковое значение: 10,94 (декабрь 2020) - 📊 Изменение в 2021: 0,15 (-98,7%) Итого активов: - 🚀 Пиковое значение: 42,337 млрд (декабрь 2021) - 📊 Изменение в 2021: 42,337 млрд (+131,0%) Совокупная задолженность: - 🚀 Пиковое значение: 3,962 млрд (декабрь 2021) - 📊 Изменение в 2021: 3,962 млрд (+23,6%) ✨ ПАО «СПБ Биржа»: Анализ ключевых показателей 📈: Доход: - 📌 В последние 5 лет: Пиковое значение 6,645 млрд (декабрь 2021). - 📊 2021: Увеличение до 6,645 млрд (+116,8%). EV/EBITDA (за последние 12 месяцев): 0,1x 📊 Доход по своб. ден. средствам (за последние 12 месяцев): -2,2% 🔻 Рыночная капитализация (скорректированный): 18,797 млрд 🌐 Цена/Доход (за последние 12 месяцев): 1.103,6x 📊 Цена / бал. стоим.: - 📌 За последние 12 месяцев: 1,1x 📊 - 📌 В последние 5 лет: Пиковое значение 0,0x (январь 2022). - 🚫 Январь 2022: 5-летний минимум 0,0x. 🔍 Анализ по Модели Пиотроски для ПАО «СПБ Биржа»: - Значение показателя для актива «ПАО «СПБ Биржа»» равно «3». 🌍 Регион экономического риска: Развивающийся. 📌 Отрасль: - 📊 Процентиль: 45,0% - 🧮 Всего элементов: 701 - ✅ Включенные элементы: 699 - 📉 Минимальное значение: 0 - 📈 Максимальное значение: 8 - 📍 Медиана: 4 - 📆 Средний прогноз: 4 - 📏 Стандартное отклонение: 2 📌 Отраслевая группа: - 📊 Процентиль: 40,0% - 🧮 Всего элементов: 1.203 - ✅ Включенные элементы: 1.198 - 📉 Минимальное значение: 0 - 📈 Максимальное значение: 8 - 📍 Медиана: 4 - 📆 Средний прогноз: 4 - 📏 Стандартное отклонение: 2 📌 Сектор: - 📊 Процентиль: 40,0% - 🧮 Всего элементов: 1.808 - ✅ Включенные элементы: 1.774 - 📉 Минимальное значение: 1 - 📈 Максимальное значение: 8 - 📍 Медиана: 4 - 📆 Средний прогноз: 4 - 📏 Стандартное отклонение: 2 &af8bce80-eb87-461b-9cbb-962e442393dc

📊 Бинарные опционы: возможно ли реальное математическое преимущество? Бинарные опционы часто воспринимаются как азартная ставка с бинарным исходом — рост или падение за фиксированный период. Однако при более глубоком анализе становится ясно: математическое ожидание этой игры не в пользу трейдера. 🔬 Статистика: что говорит модель Симулируем поведение цены на минутном интервале, предполагая 60 равновероятных шагов (вверх / вниз / без изменения). Результаты по 100 000 итерациям: Внимание на скриншот. • Вероятность роста: 46.58% • Вероятность падения: 46.02% • Без изменений: 6.38% • Итоговая вероятность угадать направление: около 46.8% При выплате 80–90% и 100% потери при ошибке — математическое ожидание стабильно отрицательно. 📈 Можно ли сместить вероятность? Да, при соблюдении трёх условий: 1. Доступ к данным в реальном времени 2. Применение вероятностных или ML-моделей 3. Жёсткая дисциплина и статистический учёт 📡 1. Латентные стратегии (арбитраж задержки) Использование рассинхронизации между рыночными котировками и брокерскими графиками: • Получение котировок из первоисточника (API бирж) • Вход до обновления цены у брокера Плюсы: высокая потенциальная прибыль Минусы: риск блокировок, проскальзывания, отмен сделок 🧠 2. Алгоритмы и машинное обучение Применение моделей на основе: • свечных паттернов • технических индикаторов • объёмов и кластерного анализа • новостного фона Результат при обучении нейросетей на исторических данных: точность до 53–55% — при payout от 80% это уже достаточно для устойчивого преимущества. 🕰 3. Новостной трейдинг на импульсах Работа с движением цены после выхода макроэкономических данных (NFP, CPI, решения FOMC и т.д.): • Вход в направлении импульса в первые секунды • Требуется скорость, техническая инфраструктура, хеджирование 🔄 4. Управление капиталом (модифицированный мартингейл) Сам по себе не создаёт преимущества, но может быть дополнением к рабочей модели с >50% вероятностью успеха. 🧩 5. Альтернатива: собственная модель или симулятор Разработка собственной тестовой среды: • Контроль и прозрачность • Бэктестинг и моделирование • Экспериментирование с гипотезами Это подход системных трейдеров и исследователей. 📎 Вывод Бинарные опционы математически неблагоприятны для трейдера. Однако: • вероятность успеха выше 50% • payout от 80% • продуманный риск-менеджмент — всё это делает устойчивое преимущество возможным. #пульс #пульс_советы

К посту: https://www.tbank.ru/invest/social/profile/tema957/23ee12bf-6409-461b-95a3-91b783bf459f?utm_source=share&author=profile Дополню, что примером из 1909 года, на который опирается риторика Трампа, является Тариф Пейна-Олдрича (Payne-Aldrich Tariff Act), принятый при президенте Уильяме Тафте. Этот закон установил высокие импортные пошлины на множество товаров, что стало частью протекционистской политики США начала XX века. Вот ключевые моменты: Контекст 1909 года: 1. Цель тарифа: — Защита американской промышленности от иностранной конкуренции. — Стимулирование внутреннего производства за счёт удорожания импортных товаров. 2. Особенности: — Тарифы достигли уровня, который многие историки называют одним из самых высоких в истории США. — Закон расколол Республиканскую партию: прогрессивные республиканцы (например, Теодор Рузвельт) критиковали его как уступку крупному бизнесу, а консерваторы поддерживали. 3. Последствия: — Усилились торговые противоречия с Европой и другими партнёрами. — Рост цен для потребителей внутри США. — Политический скандал, ослабивший позиции Тафта. Параллели с политикой Трампа: — Протекционизм: Как и в 1909 году, Трамп использовал высокие пошлины (например, на сталь, алюминий, китайские товары), чтобы «вернуть производство» в США. — Торговые войны: Тарифы 1909 года вызывали напряжённость с торговыми партнёрами, аналогично конфликтам Трампа с Китаем или ЕС. — Риторика защиты интересов: В обоих случаях акцент делался на «справедливость» для американских рабочих и бизнеса. В начале XX века США, как растущая индустриальная держава, боролись за доминирование на мировых рынках. Сегодня, в условиях глобализации, протекционизм Трампа отражает попытку пересмотреть правила торговли в пользу США, что исторически напоминает борьбу за экономическое лидерство. MOEX #сша