Dnevnik_FIRE
Алексей | дневник fire
На платформе с 11.03.26
Инвестирую, чтобы достичь финансовой независимости 💥
Сертифицированный финансовый аналитик 🧐
ТГ: t.me/dnevnikfire
Уже устал писать, что стратегия обновила свой максимум, но это снова произошло . Ничего не поделаешь, придётся написать 😈
Результаты за 8 месяцев
Оценка портфеля 66 859 ₽:
🔹 Пополнения 55 500 ₽ – начальный депозит 50к+5,5к бонусов от брокера
🔹 Прибыль 11 359 ₽
🔹 Доходность +21,1%
Расширил статистику по портфелю, чтобы результаты стали нагляднее. Плюс надоело вручную высчитывать чистую стоимость портфеля (без учета подарка от брокера). График доходности за сентябрь уже по традиции прикреплен к посту.
📌 На длинном периоде стратегия достаточно стабильна. После преодоления рубежа в 20% доходности просадки на 2-3% больше не ощущаются как нечто существенное. Торговать стало намного спокойнее, чем в первые 3 месяца.
Сентябрь прошёл гладко, без значимых взлётов и падений. Наибольшее изменение за сутки – падение на 2,15%, которое система быстро отыграла. По дневным свечам фьючерс $CRZ6 почти весь месяц болтался в боковике, без устойчивых трендов.
В такие моменты трендовушкам тяжелее всего. Моей версии тоже: неделю она откусывает небольшие кусочки, а потом за день теряет заработанное. Фильтры, которые я добавил месяц назад, сглаживают ситуацию, но не решают проблему.
📝 Фильтр пилы (боковика) – Святой Грааль трендовой торговли. В идеальном мире он определяет отсутствие тренда со 100% точностью. Однако в реальном мире такого фильтра не существует.
Прочитал в одном инвесторском чате, что для трендовой стратегии хороший результат – доходность 4-5 максимальных просадки. У Системного юаня доходность +21,1% при просадке -2,85%, то есть 7,4 к 1. На бэктесте результат чуть скромнее: 6,8 к 1. Тоже впечатляет, учитывая максимальное плечо в 200% счета.
А что там с роботом?
Чуть ли не с самого начала следования стратегии я мечтал о торговом роботе. Даже изучал Python ради этого.
Первым шагом в сторону автоматизации стал бот в тг, который присылает торговые сигналы. Это значительно упростило процесс, особенно когда я вышел на работу.
Первым шагом в сторону автоматизации стал бот в тг, который в определенное время присылает торговые сигналы. Это значительно упростило процесс, особенно когда я вышел на работу.
Второй шаг сделал в сентябре – познакомился с платформой для алготрейдинга Os.Engine. Она позволяет написать торгового робота на языке C# и подключить его к счету. Понравилось в ней вот что:
➖ бесплатная;
➖ удобный интерфейс (по сравнению с командной строкой для управления тг-ботом);
➖ параметры алгоритма можно регулировать без изменения кода;
➖ доступен бэктестинг.
С помощью ИИ я за пару дней воплотил Системный юань в Os.Engine и подключил его к брокерскому счету. Обрадовался успеху и решил, что проблема автоматизации торговли решена. Однако в день запуска робот не сработал…
Проблема в том, что для непрерывной работы робота должен быть постоянно включен ПК. Я наивно полагал, что специализированная платформа решит эту проблему. Однако, чтобы алгоритм работал круглосуточно, нужно держать ПК и саму Os.Engine включенными, либо организовать удаленный сервер.
Мой простенький VPS для запуска Os.Engine не годится, а платить 2-3к в месяц за продвинутый сервер смысла нет – издержки убьют прибыль. Держать свой старый ноутбук постоянно включенным я не хочу, поэтому пока идею с роботом отложил до лучших времен.
P.S. Os.Engine буду использовать для тестирования стратегий. Когда-нибудь попробую поиграть со своим вариантом моментума. Очень хочется проверить его на истории
Несмотря на то, что последний год я активно занимаюсь алготрейдингом, долгосрочная «пенсионная» часть портфеля никуда не делась. Сейчас она состоит из акций 10 компаний и пары ОФЗ. Для выбора акций всё также использую фундаментальный анализ, с которого начинал свой путь в инвестициях.
В далёком 2023 году подробно описал модель экспресс-анализа компаний, которую использовал до конца 2025 года. В этом году модифицировал методику, сохранив простоту оригинала.
Философия экспресс-анализа
Экспресс-анализ – метод оценки компаний на основе анализа отчета о финансовых результатах и баланса. Учитывается ряд показателей: выручка, чистая прибыль, собственный капитал и другие. В результате скоринга компания получает оценку от –16 до +16 баллов.
📌 С готовым макетом оценка компании занимает 15-20 минут.
Идея метода в том, что частному инвестору не обязательно тратить десятки часов на изучение отчетности, чтобы собрать портфель из «хороших» акций. Достаточно отсеять «плохие» компании, благодаря чему на долгосрочном периоде результат инвестирования значительно улучшается.
Этот метод я использовал для первичного отбора бумаг, а затем закапывался в отчетность интересующих компаний. Со временем столкнулся с проблемой, которую на экономическом языке можно назвать убывающей предельной полезностью:
❗️ С определенного момента каждый дополнительный час анализа отчетности все менее и менее эффективен.
Приведу гипотетический пример. Инвестор получит рыночную доходность, купив индексный фонд. Если он потратит 20 часов на анализ и выбор акций , то получит премию к рынку +5%. Однако если он потратит 40 часов, то премия вырастет не в 2 раза (до +10%), а всего лишь до +7%. И чем выше трудозатраты, тем ниже конверсия в потенциальную доходность портфеля.
Так я пришёл к выводу, что нет смысла строить сложные финансовые модели, если только не работаешь в области аналитики. Лишние 100 часов лучше потратить на увеличение дохода.
Модификация метода
Первоначальная версия экспресс-анализа имела ряд проблем, которые не давали мне покоя.
Основные недостатки старой модели:
1. Экспресс-анализ не оценивал стоимость акций. Невозможно было понять, дорого или дёшево стоит компания.
2. Модель учитывала только прошлые результаты, в то время как цена зависит от будущих.
3. Игнорировалось состояние отрасли, к которой принадлежит компания. Из-за этого, например, акции IT-сектора постоянно получали завышенные оценки, а ритейл – заниженные.
Все эти проблемы я решил в экспресс-анализе 2.0.
При этом мне удалось сохранить универсальность. Макет не нужно адаптировать под каждую компании (исключение – банковский сектор). Достаточно заполнить поля данными из отчетности.
Ключевые нововведения:
🔹 Прогнозирование результатов на основе динамики показателей в прошлом. Модель позволяет одним глазком заглянуть в будущее, чтобы сработал следующий пункт.
🔹 Расчет справедливой цены акции с помощью мультипликаторов P/E, P/S и P/B. Благодаря этому можно прикинуть потенциал роста бумаги.
🔹 Акция оценивается не только по рынку, но и внутри сектора. Теперь компанию можно сравнить с конкурентами и учесть особенности отрасли.
И целый ряд доработок:
➖ Граничные значения для итоговой оценки подобраны на основе анализа более 40 российских компаний. Значения каждый год пересматриваются, чтобы адаптировать модель к текущей ситуации.
➖ Доработана оценка банков: уточнен расчет выручки, добавлен анализ чистого процентного дохода и процентной маржи.
➖ Улучшен дизайн: модель стала визуально приятной и легкочитаемой.
Оценить изменения предлагаю в excel-файле модели Лукойла.
Это не финальная версия макета. У меня есть пара идей, как ещё можно его улучшить, не усложняя сверх необходимого. Если появились вопросы или замечания – приглашаю в комментарии.
Пока индекс Мосбиржи $IMOEX штормило на спекуляциях вокруг переговоров, стратегия на фьючерсе $CRU6 обновила свой максимум.
Результаты за 7 месяцев:
🔹 Оценка портфеля – 60 204 ₽
🔹 Доходность +18,7%
График прикреплен к посту.
Август запомнился не только рекордом доходности, но и антирекордом по количеству сделок. За месяц алгоритм показал всего лишь 13 сигналов на вход. 4 из них заблокировали новые фильтры, о которых я писал в предыдущем посте.
Итого 9 сделок за месяц. Для сравнения, с начала сентября уже 5 сигналов.
Короче говоря, большую часть времени скучал без сделок. Один раз даже не выдержал и совершил сделку вне системы. Поставил на отскок от нижней границы канала внутри дня. И не прогадал, кстати.
Шалости шалостями, но скука – не единственная причина, по которой я применял технический анализ. Дело в том, что в текущей конфигурации «Системный юань» не учитывает цену в момент входа в сделку. Иногда сразу после нажатия кнопки «купить» цена уходит в противоположную сторону. И если немного подождать, получишь более удачную точку входа.
📝 В общем, я экспериментировал с моментом входа в сделку, комбинируя сигналы алгоритма с техническим анализом.
Результат эксперимента неоднозначный. Иногда получалось войти в сделку лучше, чем по стандартным правилам. А иногда, наоборот, упускал момент и терял потенциальный доход.
В итоге от идеи применять технический анализ для выбора точки входа отказался.
➖ Во-первых, формализовать этот способ в алгоритм весьма непросто.
➖ Во-вторых, влияние на общий результат не настолько велико, чтобы заморачиваться.
➖ Во-третьих, на работе редко получается в нужный момент следить за графиком.
Для следования стратегии мне хватает тг-бота.
3 августа «Системному юаню» исполнилось полгода. Рубеж, после которого можно с осторожностью сделать выводы об эффективности стратегии. По традиции начну с результатов.
Результаты на 03.08:
🔹 Оценка портфеля – 54 255 ₽
🔹 Доходность за всё время +8,51%
График прикреплен к посту.
После пика доходности в конце июля в стратегии заметная коррекция. Это нормальная ситуация, потому что ставка не на количество выигрышных сделок, а на статистическое преимущество, которое раскрывается на длинной серии сделок.
🔥 Уже сейчас могу сказать – стратегия работает. Несмотря на двухнедельное падение, несмотря на все мои ошибки, отклонения от алгоритма и эксперименты, стратегия всё равно принесла положительный результат. За полгода трейдеры-новички успевают слить депозит, а я медленно, но верно наращиваю его.
Обновление стратегии
Все 6 месяцев торговли фьючерсом $CRU6 понемногу улучшал алгоритм: подкорректировал правила выхода из сделки, добавил плечи и мини-фильтры. Например, запрет переноса позиции через длинные праздники. Чем больше опыта получал, тем лучше чувствовал особенности и недостатки алгоритма.
На полу-годовщину стратегии внес пару доработок, которые заметно влияют на результат. Это самые большие изменения за всё время.
1. Увеличил порог сигнала для входа в шорт
Это не нововведение, а корректировка начального состояния. Раньше я смотрел в первую очередь на прибыль системы. Низкий порог входа в шорт на истории принёс больше дохода, но меньший процент прибыльных сделок и профит-фактор.
За 6 месяцев торговли я понял, что просадки переношу сложнее, чем рост. Поэтому решил ужесточить порог входа в шорт в пользу более высокого профит-фактора, пожертвовав частью доходности.
2. Добавил новые фильтры
Голову ломал над ними уже давно. Формализовать и реализовать их в TS Lab не получалось; фильтры оставались на уровне чтения графика. Внести в алгоритм и оценить их эффективность на исторических данных я не мог.
А теперь мне наконец удалось докрутить гипотезу до формального правила. Получилось два фильтра, по одному для лонга и шорта. По своей сути эта одна и та же идея, но с изюминкой для лонга. Причём без тестера эту особенность я бы не нашёл.
Оба фильтра повышают профит-фактор, а фильтр шорта дополнительно увеличивает доходность. Бинго.
Как изменились результаты бэк-теста:
➖ количество сделок снизилось с 625 до 487
➖ профит-фактор вырос с 1,72 до 2,03
➖ процент прибыльных сделок вырос с 55,5% до 59,3%
Период тестирования с апреля 2022 по июль 2026.
📝 Доходность по тестам выросла на 3% годовых. Её специально не пишу, чтобы никого не смущать. Реальность отличается от бэктеста, поэтому равняться на точные цифры не вижу смысла.
Новую версию системы начинаю торговать со дня публикации поста.
19 июля закончился чемпионат мира по футболу. Победила сборная Испании. Финальный матч получился не самым зрелищным, но поговорить я хочу о другом.
📌 Я не смотрел футбол лет 5, но пропустить ЧМ 2026 не смог. Интерес вернула великолепная сборная Кабо-Верде, которая в 1-м матче группы не пропустила ни одного гола от будущего чемпиона. Возинья, вратарь Кабо-Верде, остался в моем сердце навсегда…
В школе я ходил в футбольную секцию, однако как зритель заинтересовался этим спортом лишь в 2019 году. И, как бы неприятно было признавать, зарождению интереса способствовали ставки на спорт.
В ранние студенческие годы, помимо скучных лекций, меня интересовал вопрос, как неопытный юноша может заработать, не отрываясь от учёбы. Жил я в общежитии, и однажды один мой товарищ проговорился, мол знакомые его знакомых неплохо «поднимают» на ставках на спорт.
И нет, товарищ не втягивал меня ни в какие авантюры, однако воображение взбудоражил. Некоторое время спустя я сам начал интересоваться, что за зверь эти ваши ставки. И решил на них заработать. Забегая вперёд, это фатальная ошибка.
Я придумал «гениальную» стратегию – ставить большие суммы на маленькие коэффициенты, в пределах 1,1. Пару дней тестировал гипотезу на небольших суммах, а потом закинул аж 30 тысяч рублей! В те времена это была большая сумма.
За первую неделю получил шикарный результат: 4-5 тысяч рублей прибыли! Казалось, что я сломал систему. Эйфория сорвала остатки тормозов и я начал ставить на всё подряд. Однако суровая реальность быстро вернула с небес на землю. За 2 следующие недели я потерял заработанное и весь депозит.
📝 Сейчас понимаю, что на этом моменте стоило остановиться. Я получил опыт, из которого можно извлечь ценный урок и сделать полезные выводы. Но в 19 лет эго не позволило смириться с потерями. Мне хотелось «отбиться» во что бы то ни стало.
В попытках отыграться прошёл путь от просмотра капперов до самостоятельного анализа матчей. Главным объектом анализа стал, конечно, футбол. Я активно смотрел игры, потому что в лайве коэффициенты лучше. Даже покупал нечто похожее на курсы по анализу футбольной статистики.
Сезон 2019/20 закрыл в небольшой плюс. За лето и первую половину осени «поднял» около 20 тысяч. Успех затуманил сознание, и к концу года я снова ушёл в минус.
Итого за 2 года около –100 тысяч рублей.
📌 Если бы я знал о фондовом рынке и вложил эти 100 тысяч рублей в классические Сбер $SBER, Лукойл $LKOH и Газпром $GAZP, то сегодня такой портфель стоил бы 150 тысяч (с учетом реинвестирования дивидендов). Не так много для 7 лет, но лучше, чем потерять всё.
Из этой негативной ситуации я извлёк кое-что полезное:
➖ На ставках и азартных играх не заработать
➖ Яркие эмоции приводят к глупым решениям
➖ Удача влияет не результаты не меньше, чем прикладываемые усилия
➖ За просмотром футбола можно весело провести время 😁
Отдельно отмечу интерес к анализу, который я направил в положительное русло, когда узнал о фондовом рынке и инвестициях.
Возможно, горький опыт ставок уберег меня от игры на бирже. Я больше не пытался по-быстрому «срубить бабла». И в целом стал критичнее относиться к мутным темам, продавцы которых обещают богатую жизнь уже через месяц.
P.S. За ЧМ 2026 следил с большим интересом. Теперь думаю посматривать иногда матчи популярных лиг.
Из разговоров в интернетах я заметил, что вокруг досрочного погашения ипотеки сложился целый ряд заблуждений. Одно из них уже набило мне оскомину:
💬 «Сокращать срок выгоднее, чем сокращать платеж».
Этот миф родился из-за того, что люди в первую очередь смотрят на размер переплат. А ипотечные калькуляторы любезно подсвечивают эту информацию.
Предположим, я хочу купить квартиру за 10 млн рублей. Первоначальный взнос 2 млн, сумма кредита 8 млн. Срок 30 лет, ставка 15%. Аннуитетный платеж 101,2 тыс. рублей.
Предположим, буду вносить сверху 50 000 ₽ ежемесячно. Сравним две схемы погашения.
1. Сокращение платежа
➖ фактический срок – 13 лет
➖ переплата 98% или 7,8 млн рублей
➖ всего выплат 15,8 млн рублей
2. Сокращение срока
➖ фактический срок – 7 лет 4 месяца
➖ переплата 64,8% или 5,2 млн рублей
➖ всего выплат 13,2 млн рублей
На первый взгляд выгода сокращать срок очевидна: заплатить придется на 2,6 млн рублей меньше!
Тогда где подвох? Зачем банки предлагают выбор способа погашения ипотеки, если один из них позволяет клиентам экономить?
❗️ Оценивая выгоду от досрочного погашения, люди сравнивают размер переплат, но не учитывают, что переплата взимается за разное количество времени. В моём примере при сокращении платежа переплата распределяется на 13 лет, а при сокращении срока – на 7 лет. Разница ощутимая.
Из-за того, что платежи осуществляются в разные моменты времени, сравнивать в лоб номинальную величину выплат нельзя. Это связано с фундаментальным принципом финансов: деньги сегодня стоят дороже, чем завтра.
На разную стоимость платежей во времени влияют 3 фактора:
🔹 Инфляция. Обесценивает будущие платежи.
🔹 Возможность инвестировать вместо досрочного погашения ипотеки. Если ставка по депозиту выше ставки кредита, выгоднее сначала получить % от банка, и только потом внести всю сумму на досрочное погашение.
🔹 Неопределенность будущего. Например, через 10 лет деньги могут обесцениться настолько, что булка хлеба будет стоить 5 млн рублей. Тогда платежи в 100 тысяч покажутся ничтожной суммой.
Правильный подход к выбору варианта погашения ипотеки – привести размер выплат к настоящему времени. Эта операция называется дисконтирование. Она отвечает на вопрос, сколько будущие платежи стоят сегодня. Только после дисконтирования размеры выплат можно сравнивать между собой.
Вернемся к примеру с квартирой за 10 млн. Я перенес данные из ипотечного калькулятора в эксель, затем дисконтировал денежные потоки по ставке кредита 15%. Напомню, что на досрочное погашение в каждом варианте ежемесячно направляется 50 000 рублей.
1. Сокращение платежа
➖ номинальная выплата – 15,8 млн
➖ дисконтированная стоимость долга – 3,52 млн
➖ дисконтированная переплата – 4,48 млн
➖ общая стоимость (долг+%) – 8 млн
2. Сокращение срока
➖ номинальная выплата – 13,2 млн
➖ дисконтированная стоимость долга – 4,4 млн
➖ дисконтированная переплата – 3,6 млн
➖ общая стоимость (долг+%) – 8 млн
Стоимость будущих платежей оказалась одинаковой в обоих вариантах! Она также равна размеру ипотеки. Несмотря на разные номинальные выплаты (15,8 и 13,2 млн), с учетом разницы во времени платежей их стоимость, приведенная к настоящему моменту, одинакова.
📌 При сокращении срока или платежа сумма выплат разная не потому, что один вариант погашения выгоднее другого, а потому, что платежи в них осуществляются в разное время. С точки зрения стоимости это эквивалентные суммы. Разница только в пропорции стоимостей долга и процентов.
Поэтому при выборе способа досрочного погашения надо ориентироваться не на переплату, а на другие факторы: стабильность доходов, перспективы их роста, психологический комфорт и другие.
Мне больше нравится сокращение суммы платежа. Это увеличивает гибкость на случай потери дохода и других неприятностей. Кроме того, через 10 лет инфляция сделает своё дело, и выплачивать оставшийся долг станет намного легче.
