ABTRUST

Статистика. Доходность индексов на акции и облигации, рассчитываемые Московской биржей, на 24.07.2026 Доходность посчитана на срок: ✅ неделя ✅ 1 месяц ✅ 1 квартал ✅ Полгода ✅ 9 месяцев ✅ 1 год ✅ к началу года Активы представленные в расчете: ✅ IMOEX – основной индекс MOEX ✅ MCFTR – индекс полной доходности "брутто" российский акций (IMOEX с учетом дивидендов) ✅ MOEXBMI – индекс широкого рынка, включает 100 компаний ✅ MOEX10 – индекс 10 самых ликвидных компаний ✅ MOEXBC – индекс голубых фишек ✅ MCXSM – индекс компаний малой и средней капитализации Отраслевые индексы: ✅MOEXOG - нефть и газ ✅MOEXEU - электроэнергетика ❌MOEXTL - телеком ✅MOEXMM - металлы и добыча ✅MOEXFN - финансы ✅MOEXCN - потребительский сектор ✅MOEXCH - химия и нефтехимия ✅MOEXTN - транспорт ✅MOEXIT - IT сектор ✅MOEXRE - строительные компании ✅MOEXINN - инновационные компании Индексы облигаций: ✅RGBI - ценовой индекс государственных облигаций ✅RGBITR - индекс полной доходности "брутто" государственных облигаций (индекс RBGI с учетом купонов) ✅RUGBINFTR - индекс полной доходности государственных облигаций ОФЗ ИН ✅RUСBITR - индекс полной доходности корпоративных облигаций ✅RUMBITR - индекс полной доходности муниципальных облигаций ✅RUABITR - композитный индекс полной доходности облигаций на MOEX

Чем хорош алгоритмический подход? Многие инвесторы следуют простой стратегии «купи и держи», в надежде на долгосрочный рост. Но статистика жизни отдельных акций печальна: большинство из них рано или поздно прекращают своё существование. В упомянутой ранее статье «Does Trend Following Work on Stocks?» была приведена статистика за 22 года и за этот период в базе числилось 24 057 ценных бумаг, но к моменту написания статьи (2005 год) на американских биржах оставались активными лишь 11 384. Остальные 12 673 попросту исчезли. Алгоритмический же подход позволяет если не обогнать сильную бумагу, как например Сбер то, по крайней мере, обеспечить сопоставимую доходность, но с многократно меньшими просадками по капиталу. Нынешнее падение рынка принесло немало боли «индексным» инвесторам, приверженцам стоимостного подхода, тем кто использует современную портфельную теорию и т.д.. Но между тем, применяя подходы systematic trading и используя в качестве фильтрации стратегии, основанные на momentum или trend following, можно иметь все шансы избежать подобных "страданий". Думаю, что хороший результат может давать и разумное сочетание этих подходов. На эту тему рекомендую немного почитать о споре между Юджином Фамой и его бывшим учеником Клиффом Асснессом (соучредителем хедж-фонда AQR). P.S. График. На графике показана динамика совокупной доходности PnLR с 1950 по 2024 год. Зелёная линия показывает доходность, полученную до публикации работы Уилкокса и Криттендена (2005), а красная линия - доходность, накопленную после этой публикации.

Тренд фолловинг на акциях Статья написана партнёром FO ABTRUST Ильёй Гадаскиным. Достаточно большое время своей жизни я посвятил созданию стратегий на фьючерсном рынке. Разработанные алгоритмы носили краткосрочный характер: горизонт удержания позиций составлял от одного до трёх дней. Такой выбор был обусловлен убеждением, что события, оказывавшие влияние на рынок, с течением времени утрачивают свою значимость. С другой стороны, при взгляде на график нельзя не заметить, что его структура принципиально схожа на различных таймфреймах. Бенуа Мандельброт справедливо отмечал, что рыночный график обладает фрактальной природой, из чего логично вытекала попытка создать систему, работающую на разных временных масштабах. На практике реализация направленных систем на малых таймфреймах сталкивается с рядом препятствий. Во-первых, там повышенная степень хаотичности. Во-вторых, слишком высоки транзакционные издержки — проскальзывания и комиссии. Что касается больших таймфреймов, в специальной литературе рассматривается применение скользящих средних (moving averages), для построения долгосрочных трендовых алгоритмических стратегий. Я проверял этот подход: использование мувингов действительно демонстрирует положительный результат, однако его абсолютная величина не позволяет квалифицировать его как полноценную торговую систему. Тем не менее указанный эффект статистически значим, и я освещаю его в рамках своих лекций в Высшей школе бизнеса НИУ ВШЭ на программе профессиональной переподготовки "Финансовые и фондовые рынки". Есть одно интересное академическое исследование по трендовым стратегиям на акциях на американском рынке «Does Trend-Following Still Work on Stocks?» (2025 год). В ней изучается эффективность трендовых стратегий на основе исторических данных с 1950 по 2024 год. Проанализировав данные почти за 75 лет и 66 000 сделок, в статье подтверждается прибыльность систем следования за трендом на акциях. Кстати, один из соавторов Cole Wilcox сам 20 лет назад написал схожую статью «Does Trend Following Work on Stocks?», в которой сделал вывод, что стратегия следования за трендом может хорошо работать на акциях, в ней было проанализировано около 24 000 ценных бумаг за 20 с лишним лет. Если обратиться к американской индустрии хедж-фондов, то можно выделить целый ряд успешных фондов, специализирующихся на моментум-инвестициях (покупке растущих акций) и трендовых алгоритмических стратегиях. Иными словами, они применяют алгоритмы к построению портфелей отличные от классических подходов. Примером служит AQR Capital Management ($179 млрд под управлением) — один из наиболее успешных количественных хедж-фондов в мире. Этот фонд, хотя и известен прежде всего арбитражными стратегиями, активно использует моментум и тренд-фолловинг, в частности в фонде Helix. Среди других заметных игроков — Man AHL, D.E. Shaw и Winton Group. В конечном счёте я решил проверить, возможно ли создавать долгосрочные стратегии на акциях на основе алгоритмической фильтрации трендовых движений. Задачу я сформулировал так: необходимо находиться в покупке во время восходящего тренда и выходить из рынка при движении графика вниз. Очевидно, что абсолютная точность прогнозирования недостижима, однако применение алгоритмического подхода позволило на практике добиться высокой и, что принципиально важно, статистически устойчивой доли успешных сделок, сравнимой с моими системами на фьючерсах. Созданные алгоритмы были адаптированы для российского и для американского рынков и в настоящее время применяются в нескольких наших продуктах и решениях с профессиональными участниками рынка ценных бумаг. Одна из таких систем запущена в боевом режиме на сервисе COMON (автоследование Финам) - ASGTRUST. Продолжение 👇👇👇

Как модель Гордона может помочь в выборе дивидендных аристократов Больше двух лет назад я опубликовал статью "Фильтр для долгосрочных инвестиционных решений. Модель Гордона "в обратную сторону"", где показал как модель Гордона может помочь тем долгосрочным инвесторам, которые планируют собрать дивидендный портфель. Этот подход не идеален и вряд ли будет полезен трейдерам, но он может помочь определить хорошие моменты для включения в портфель потенциально хорошие дивидендные истории, и что немаловажно ребалансировать или хеджировать отдельные акции в периоды эйфории. Но обо всём по порядку. В этой статье я немного расширяю идею решения, и более подробно рассказываю суть поиска постоянного темпа роста дивидендов через известные на текущий момент параметры, такие как цена, исторические темпы роста ВВП, инфляции бизрисковых ставок и т.п. Статья получилась большой, читайте её на: 1. SMART-LAB 2. VK 3. OK 4. Базар 5. Finam

Дивидендный шок 🪙 Индекс МосБиржи пережил дивидендные отсечки крупнейших компаний, которые традиционно обвалили рынок. Нефть Brent остаётся дорогой на фоне сохраняющихся рисков для поставок из Персидского залива. ⚡️ Кто и на чём сможет заработать в этой ситуации? Разбираем с инвестором Никитой Репиным и управляющим активами Алексеем Бачеровым. Не пропустите в 9:00 мск ⬇️ YouTube | Rutube | VK Видео 📲 «Финам» в MAX 🖖 «Финам Инвестиции» ⭐️ Проголосовать за канал

Сегодня утром был в гостях на утреннем обзоре у Ярослава Кабакова в Финам 👇👇👇

Судя по новостному потоку и лентам блогеров на рынке сложился крайней пессимизм, и свет в конце тунеля сейчас никто не видит. Давайте сделаем несколько небольших опросов, только просьба отвечать честно.

Результаты стратегии AITRUST 2.0 (END DATE 2026-06-30) Cтратегия AITRUST 2.0 является долгосрочной инвестиционной портфельно-алгоритмической стратегией с высоким уровнем диверсификации и активным динамическим управлением, представляющей из себя инновационный микс трёх других стратегий - ABTRUST, ABIGTRUST и AHTRUST. Как и ее предшественник AITRUST данная стратегия сочетает в себе преимущества разных типов стратегий - портфельных инвестиций с аллокацией по классам активам и алгоритмической торговли, но также имеет увеличенную долю вложений в тщательно отбираемые акции "альфа-скакуны". Как у предшественника сила стратегии AITRUST 2.0 заключается в раскореллированности результатов портфельного и алгоритмического инвестирования, что позволяет достичь более высокой доходности при сохранении такой же, относительно невысокой, волатильности. Важно отметить, что формально стратегия ABTRUST, которая входит в стратегию AITRUST 2.0, уже содержит "альфа-скакунов", однако в AITRUST 2.0 их доля сознательно увеличена, так как на долгосрочном горизонте эти акции показывают существенно лучшие результаты, чем индекс широкого рынка. Это самая последняя разработка FO ABTRUST (с конца 2024 года), ориентированная на широкий круг состоятельных инвесторов, желающих получить более высокую доходность при умеренном уровне риска. AITRUST 2.0 сформирован из 3 других стратегий в следующих долях: ✅ 70% - Портфельная стратегия ABTRUST, активы которой вкладываются в облигации, акции, золото и фонды денежного рынка ✅ 15% - Алгоритмическая стратегия ABIGTRUST, торгующая ликвидными фьючерсными контрактами (валютными и фондовыми) в срочной секции Московской биржи ✅ 15% - Портфельная стратегия на AHTRUST, активы которой вкладываются в акции "альфа-скакуны", потенциал роста которых больше, чем у бенчмарка рынка акций (индекс широкого рынка MCFTR) Доходность стратегии AITRUST 2.0 (учитывает налоги и комиссии брокеров): ✅ За 1 месяц: -1,4% ✅ За 1 год (скользящий): -0,8% ✅ С начала года: -5,8% ✅ За весь период: +265,9% или +14,6% годовых Сравнение стратегии AITRUST 2.0 за весь период с БЕНЧМАРКОМ RUSCLASSICBM* Показатели стратегии AITRUST 2.0: ✅ CAGR, %: +14,63 ✅ Ожидаемая доходность, % годовых: +14,33 ✅ Волатильность, % в год: 11,09 ✅ Коэффициенты Шарпа**: 0,69 Бета***: 0,35 Трейнора, % в год: 21,73 Альфа Дженсена, % годовых: 7,14 Кальмара*****: 0,94 ✅ Максимальная просадка****, %: 15.31 Показатели стратегии RUSCLASSICBM: ✅ CAGR, %: +7,32 ✅ Ожидаемая доходность, % годовых: +8,05 ✅ Волатильность, % в год: 13,79 ✅ Коэффициенты Шарпа: 0,10 Трейнора, % в год: 1,33 Кальмара: 0,24 ✅ Максимальная просадка, %: 33.68 О том, как присоединиться к нашей стратегии AITRUST 2.0 можно прочесть здесь ➡️ * RUSCLASSICBM - портфель состоящий на 60% из индексного фонда, повторяющего индекс MCFTR, и на 40% из индексного фонда, повторяющего индекс RGBITR. До появления в России биржевых фондов на соответствующие индексы, используются сами индексы. Ребанасировка между фондами происходит 1 раз в начале каждого года. ** Для расчёта коэффициентов Шарпа и Трейнора, а также Альфы Дженсена в качестве безрисковой ставки используется темп инфляции за соответствующий период, который составляет 6,72% годовых. *** Бета, коэффициент Трейнора и Альфа Дженсена считаются по отношению к бенчмарку - RUSCLASSICBM **** Максимальная просадка рассчитана по месячным таймфреймам, на дневных она может несущественно отличаться ***** Коэффициент Кальмара посчитан на всём историческом промежутке по месячным данным

Статистика. Доходность индексов на акции и облигации, рассчитываемые Московской биржей, на 17.07.2026 Доходность посчитана на срок: ✅ неделя ✅ 1 месяц ✅ 1 квартал ✅ Полгода ✅ 9 месяцев ✅ 1 год ✅ к началу года Активы представленные в расчете: ✅ IMOEX – основной индекс MOEX ✅ MCFTR – индекс полной доходности "брутто" российский акций (IMOEX с учетом дивидендов) ✅ MOEXBMI – индекс широкого рынка, включает 100 компаний ✅ MOEX10 – индекс 10 самых ликвидных компаний ✅ MOEXBC – индекс голубых фишек ✅ MCXSM – индекс компаний малой и средней капитализации Отраслевые индексы: ✅MOEXOG - нефть и газ ✅MOEXEU - электроэнергетика ❌MOEXTL - телеком ✅MOEXMM - металлы и добыча ✅MOEXFN - финансы ✅MOEXCN - потребительский сектор ✅MOEXCH - химия и нефтехимия ✅MOEXTN - транспорт ✅MOEXIT - IT сектор ✅MOEXRE - строительные компании ✅MOEXINN - инновационные компании Индексы облигаций: ✅RGBI - ценовой индекс государственных облигаций ✅RGBITR - индекс полной доходности "брутто" государственных облигаций (индекс RBGI с учетом купонов) ✅RUGBINFTR - индекс полной доходности государственных облигаций ОФЗ ИН ✅RUСBITR - индекс полной доходности корпоративных облигаций ✅RUMBITR - индекс полной доходности муниципальных облигаций ✅RUABITR - композитный индекс полной доходности облигаций на MOEX

Администрация Трампа опасается, что чрезмерное использование санкций против России может подтолкнуть другие страны к отказу от доллара в международной торговле, — The New York Times. По данным издания, именно поэтому Белый дом частично смягчает санкционное давление, стремясь сохранить санкции как инструмент дипломатии, а не применять их без ограничений. 🤵‍♂️ Только все, всё, уже поняли, по этому и идёт перестройка системы расчётов, да не быстро, коряво, но идёт.

Уже колёса крутятся. Это хороший пример запоздалых новостей. И почему фондовый рынок это предиктор экономики, а не наоборот. 👇👇👇

Делюсь ссылками на запись вчерашнего эфира на РБК радио: ✅ https://www.rbc.ru/radio/16/07/2026/6a590e729a79473863794829 ✅ https://www.rbc.ru/radio/16/07/2026/6a590fe39a79473592297d50