Комментарии 114
поэтому на работу с ними тратится достаточно много времени
единственное время, что там тратится, это в ручную забить параметры в фильтр, как и вашем скрипте.
и да самые доходные облигации в вашей выборке — строительные компании, лизинговые и микрофинансовые организации. первые две категории сейчас простаивают, микрофинансы начнут сыпаться когда население, что брало займы в период карантина, не будет расплачиваться. а доходность облигаций тех же крупных банков на уровне депозитов в них +\-. всё таки иногда лучше погуглить пол часика, чем писать «велосипеды», которые уже написаны до вас
Ну например, где конкретно? Я искал.
Нет смысла обсуждать конкретные результаты поиска — тут каждый решает сам.
Сегодня результаты одни, завтра другие — рынок все таки.
Основная "фишка" скрипта — учёт ликвидности — вот с этим реально проблемы во всех сервисах, которые перечисляю в статье.
Вы даже не представляете, насколько это обидно, когда проведя ресёрч и составив план по покупкам, идёшь на биржу и сталкиваешься с тем, что посчитанная доходность определялась сделкой месячной давности. Так что обозначенное empenoso решение, наверное очень круто:
>> Основная «фишка» скрипта — учёт ликвидности — вот с этим реально проблемы во всех сервисах, которые перечисляю в статье.
Для себя же навострился параллельно с ресёрчем проверять эту ликвидность ручками на бирже.
альфа-банк евровые облигации
С Альфа-директом я прыгал в своё время с еврооблигациями. Можно было купить только через менеджера и ограниченное число, а фактический выбор на бирже был больше.
В текущей ситуации я обычно смотрю только самые короткие.
Я боюсь что возможно всё, насколько вероятно только.
Случай, который был с Открытием, покоя не даёт в таких ситуациях.
www.rusbonds.ru/ank_obl.asp?tool=138425
www.boerse-berlin.com/index.php/Bonds?isin=XS1760786340
Строительные компании сейчас в интересном положении. С одной стороны они получили «бронь» от правительства.
С другой, покупательная способность населения настолько упала, что притока новых средств (кредитов от банков под строительство) стоит ожидать не скоро.
Застройщики защитились от простых людей постановлением правительства №423 от 2 апреля. Теперь они никому не должны. Мало того, это постановление защищает ещё и не пострадавших от введённого карантина застройщиков. Теперь и они защищены буквой закона, от назойливых покупателей недостроенного жилья.
youtu.be/_jg6SQEoHN0
Тоже попадаю постоянно на ликвидность, после выборки на rusbonds, идешь и руками все проверяешь и материшься.
Я для упрощения выбора облигаций среди всего их множества написал простой Python скрипт, который через API Московской биржи сохраняет несколько CSV файликов, объединяет их, оставляя только нужные столбцы. Затем я вручную импортирую файл в Libre Office Calc и там уже создаю фильтры, делаю сортировки.
Ваше решение интересно.
Думаю можно ещё много чего полезного добавить, ну это исключительно по моему мнению. Например, столбец уровня листинга (чтобы сразу видеть 1-2 это уровень или 3) и информацию о типе облигации относительно того постоянный или переменный у неё купон и есть ли у нее амортизация (одним столбцом). Вышесказанное можно так же входными параметрами сделать.
Да, стараюсь посмотреть что за компания. От объема на который покупаю зависит.
А без этого никак.
Альтернативой этому будет, например, классифицировать их по эмитенту в матрицу «Риск отрасли, риск эмитента», после чего уже по подобранным в ручную коэффициентам соответствующий личным представлениям о Риск/Доходности предлагать портфель. Но для этого нужно вести справочник этих эмитентов, по которому данная классификация будет проставлена. И скорее всего точно также в ручную.
Такая автоматизация была бы полезна для существенно бОльших чем ИИС инвестиций. А тут получится, что Расход времени на автоматизацию > Расход времени на «ручной» анализ. А писать подобный скрипт ради статьи — то всё внимание читающих и комментирующих будет сосредоточено на проставленных коэффициентах.
Я согласен. Мне просто часто приходится с этим сталкиваться и я решил упростить себе жизнь. Ну а раз я пишу всякие статьи, то тоже решил скрипт опубликовать. То есть конечно, это не ради статьи было написано.
Я имел ввиду писать статью про автоматизацию «окончательного анализа найденных облигаций», а что касается именно этой статьи, то Я искренне надеюсь, что Вашу статью прочитают близкие к тем сервисам (русбондс, смартлаб) люди и доработают свои формы ликвидностью.
>> С классификацией кстати большая проблема — часто даже невозможно найти категорию бумаги в готовом виде.
Поэтому и получается, что проще и быстрее «наметать» глаз, чтобы понимать о ком речь и прикинуть какой % портфеля может данная бумага составить без рисков, нежели вести дополнительные справочники и классификаторы. Да и отрасль мало что подскажет — та же торговля торговле рознь и чтобы найти недооцененные компании нырять нужно в каждую с головой.
Я имел ввиду писать статью про автоматизацию «окончательного анализа найденных облигаций», а что касается именно этой статьи, то Я искренне надеюсь, что Вашу статью прочитают близкие к тем сервисам (русбондс, смартлаб) люди и доработают свои формы ликвидностью.
Они кажется уже лет 15 не могут собраться добавить учёт ликвидности. Может просто сами не пользуются ;)
С классификацией кстати большая проблема — часто даже невозможно найти категорию бумаги в готовом виде.
Для себя я ищу ИНН компании, а по нему уже основной род их деятельности — и это в какой-то мере является классификацией.
Была идея сделать что-то аналогичное для личного пользования, ибо процедура поиска различных облигаций утомительна (приходится одновременно открывать и moex, и rusbonds, и smart-lab). Хотелось предусмотреть удобные фильтры, предусмотреть дополнительный критерий наличия бумаги в Ломбардном списке ЦБ, но всё руки не доходят.
Плюс для себя буду добавлять возможность условного арбитража по облигациям. То есть у меня будет список облигаций, которые бот сможет покупать и продавать для получения чуть большей доходности. Это на самом деле достаточно простой алгоритм, но тут действительно вопрос ликвидности очень важен.
Могли бы Вы уточнить подробнее про арбитраж?
В чем суть. Допустим мы составили список из 10 облигаций, которые, как мы считаем равнозначны между собой в соотношениях (например как пары евро/доллар, евро/рубль, доллар/рубль). Затем мы выбрбали наиболее доходную бумагу, пусть это будет бумага №7 и купили ее. Теперь мы ждем, когда какая-нибудь другая бумага из списка будет показывать большую доходность или же наша бумага просто подоражет относительно других. И вот здесь наступает момент, когда нам требуется быстро переложиться из бумаги №7 в более доходную.
Основная проблема с облигациями — низкая ликвидность. Поэтому не факт, что если одну бумагу из списка легко будет купить (более доходную), то другую, также легко можно будет продать из-за отсутствия предложения. А сделать то это нужно одновременно.
Но это очень упрощенный подход, на практике всегда возникает куча нюансов. Надеюсь к концу лета пройти весь этот путь, после чего тоже смогу написать статью :)
Предлагаю не вырывать текст из контекста. В самом начале комментария я обозначил, что есть список равнозначных бумаг, мы с ним и работаем. Что это значит?
Например у нас в списке облигации только эмитентов с наивысшим кредитным риском, которые находятся еще и в ломбардном списке ЦБ. Вероятность банкротства таких эмитентов крайне низкая, еще ниже риск их непогашения. Соответственно задача бота ловить разницу изменений стоимости таких облигаций и на этом зарабатывать дополнительно к облигационному доходу.
Ну или еще один Вам пример — облигации разного выпуска одного эмитента. Не знаю как сейчас, а раньше, лет 10-15 назад были и такие варианты. Понятно, что разные бумаги одного эмитента могут быть по разному защищены, однако мы с самого начала договорились иметь ввиду равнозначные бумаги.
Повторюсь, в этой схеме наиболее значимым является ликвидность бумаг.
И да, еще раз, прошу не вырывать слова из контекста. У меня нет бота, который будет что-то предсказывать и создавать такой бот я не намерен. Вообще заниматься предсказаниями на рынке бумаг дело на благодарное.
Соответственно задача бота ловить разницу изменений стоимости таких облигаций и на этом зарабатывать дополнительно к облигационному доходу.
Не уловил. Это как получается?
по старой памяти, основным препятствием для проведения таких сделок раньше была низкая ликвидность. Как сейчас — не знаю
В июле/августе буду входить на рынок спустя более чем 10 летнего перерыва. Может что-то изменилось
Ну например, это чисто теоритическая ситуация, Вы считаете, что бумаги Роснефти и Газпрома равнозначны с точки зрения риска банкротства и неплатежей и сроки погашения облигация плюс/минус одинаковые. Но когда, Вы решились на покупку, по Роснефти был доход 5%, по Газпрому 4,7%. Вы берете Роснефть, так как она дает Вам большую доходность.
Предлагаю на этом этапе внести уточнение — эти облигации с купонным доходом, то есть доход выплачивается раз допустим в квартал.
Прошел допустим месяц с момента сделки. Никаких финансовых потрясений не происходило, спекулятивных новостей не было, а значит за месяц цены на облигации Роснефти и Газпрома в общем случае должны были немного вырасти, так чтобы сохранить доходность для других покупателей бумаг на том же уровне: 4,7% и 5%.
Но!!! Допустим в какой-то момент, какой-то фонд решил затариться бумагами Роснефти и они начали расти в цене. Доходность бумаг в таком случае будет падать. Допустим она упала до 3,5%. А бумаги газпрома показывают такую же доходность как и месяц назад — 4,7%. В этот момент бот и действует: он продает Роснефть, и покупает Газпром.
Что Вы получите в итоге? 4,7% годовых по купону от Газпрома плюс курсовая разница в (5-3,5) 1,5% от сделки с Роснефтью.
Безусловно это очень упрощенная модель и мысли о таком боте у меня были более 10 лет назад. Тогда мне казалось это возможным, но торговал в то время я ручками.
За последние 10 лет в России я не припомню банкротств эмитентов т.н.голубых фишек или субъектов РФ из-за одного неудачного решения. Так что мне такой фильтр о котором Вы говорите не нужен. Здесь важнее всего будет фильтр на отсев не надежных эмитентов, у которых есть риск банкротства/не выполнения обязательств.
Насчет тарифов. Уже не в первый раз пишу о том, что более 10 лет назад вышел с РЦБ и как раз статья меня побудила к возвращению. Про тарифы еще предстоит узнать. Но когда я торговал, тарифы не были уж больно грабительскими, сейчас по логике они должны быть еще ниже. Но здесь могу ошибаться.
Поддерживаю.
«Толстые пальцы» это же из казуса с Самсунг или какая-то специфичная терминология?
Спасибо за поднятую тему, оказалось очень актуально
Толстые пальцы, это в общем случае, когда какие-то трейдеры крупных фондов, допускают ошибки в заявках (цены, количество), в т.ч.из-за своих толстых пальцев :))
ru.qwe.wiki/wiki/Fat-finger_error
Возможно было бы интересным:
— видеть дюрацию также и в целых днях (где это возможно), а не в месяцах;
— оценивать также и общую годовую доходность с учетом изменения стоимости облигации с даты сделки;
— выражать объём сделок не только одной цифрой, но и видеть небольшой график объема сделок в прошлом, не глубже двух дюраций либо года, что больше;
— видеть «возраст» размещения компании, количество месяцев/лет с момента начала размещений облигаций (либо конкретного их типа);
— видеть также объем размещений долга компании (либо его полный исторический график), либо общий по всем типам облигаций, либо по каким-то конкретным;
— видеть соотношение объемов облигаций ко всему существующему долгу, включая акции и все виды деривативов;
— видеть топ-10 список компаний из той же отрасли, у кого имеются кросс-покупки облигаций (обе компании владеют долгами друг друга);
Дюрация в днях может помочь в управлении портфелями облигаций на границах размещений отдельных облигаций.
Общая годовая доходность может помочь точнее расчитывать доходность портфеля облигаций и оценивать поведение доходности по времени и ее вклад в доходность портфеля. По этому показателю можно расчитать «токсичность» облигации, т.е. насколько сильно она влияет на общую доходность портфеля, как долго находится в минусе по времени нахождения в портфеле и прочие варианты.
Вид графика объемов сделок может помочь с выявлением возможной сезонности в характере сделок и помочь предсказывать моменты больших/максимальных объемов для входа/выхода из сделок, упрощая в целом этот процесс.
Возраст размещения долгов это больше как маркер стабильности компании, насколько давно компания занимает на рынке и какие у этих займов возможные цели, кроме экономии.
Объём размещения долга в облигациях (и не только) и его характер может помочь с пониманием что происходит с компанией, не идет ли она «вразнос» или же большие объемы займов связаны с чем-то естественным/сезонным.
Соотношение объема облигаций ко всему существующему долгу может помочь понять популярность инструмента (облигации) и примерно «предсказывать» общие объемы займов по облигациям. Может быть полезным, если у компании имеется сезонность в займах.
Топ список компаний-конкурентов может помочь с пониманием отрасли в целом, насколько она растет и насколько она склонна к конкуренции. Когда компании-конкуренты достаточно сильно влияют через владение долгами друг на друга, то это может привести к высокой корелляции движения облигаций таких компаний. И это также может быть полезным в определенных случаях (начало проблем у одной из таких компаний может дать возможность работы на расширяющихся спредах между облигациями компаний-конкурентов).
- видеть дюрацию также и в целых днях (где это возможно), а не в месяцах;
- оценивать также и общую годовую доходность с учетом изменения стоимости облигации с даты сделки;
- выражать объём сделок не только одной цифрой, но и видеть небольшой график объема сделок в прошлом, не глубже двух дюраций либо года, что больше;
- видеть «возраст» размещения компании, количество месяцев/лет с момента начала размещений облигаций (либо конкретного их типа);
- видеть также объем размещений долга компании (либо его полный исторический график), либо общий по всем типам облигаций, либо по каким-то конкретным;
- видеть соотношение объемов облигаций ко всему существующему долгу, включая акции и все виды деривативов;
- видеть топ-10 список компаний из той же отрасли, у кого имеются кросс-покупки облигаций (обе компании владеют долгами друг друга);
Мне очень понравилось, но на мой взгляд это всё сильно усложняет — интересных и ликвидных облигаций на российском рынке и так не особо много. А если такой глубинный анализ проводить боюсь вообще может оказаться, что ничего покупать и и не следует, а стоит смотреть в сторону облигационных ETF .
Наводки интересные, но это уже не скрипт, а полноценное приложение.
Это были больше мысли вслух, чем пожелания по доработкам. Естественно, для полноценного анализа нужен сложный софт, который в одного довольно сложно/долго реализовать. Ну и нет смысла ограничиваться только российским рынком, софт можно аккуратно разделить на специфические и универсальные части. Это как работа с брокерами/биржами: у кого-то FIX/FAST, а у кого-то… PLAZA :) Но со всем этим можно жить и работать тем не менее. Условия торговли у всех разные и рано или поздно лидеры по таким условиям меняются, зачастую они связаны с конкретной страной. Потому ограничивать себя чем-то одним черевато. Самый правильный вариант — в еще большем усложнении и работе в разных юриздикциях с разными поставщиками услуг, постоянно оценивая риск/ликвидность по инструментам и источникам услуг, имея под рукой наиболее корелированные инструменты для возможности переключения на них при необходимости (при запрете/невозможности торговли по каким-то конкретным из-за различных ограничений).
Всё это сложно, это постоянный «геморрой» и неопределенность с ожиданием результата. Но тем не менее очень интересно и вариантов самореализации гораздо больше, чем просто работа на дядю. Нужны как всегда — хорошие мозги и терпение. Много терпения.
Разумно, ну ситуации разные бывают — облигации нельзя сбрасывать со счетов.
Скрипт выборки российских облигаций по параметрам