Всё циклично:

- Все эти аналитики не могут ошибаться.

- Я был бы совершенно счастлив держать эти акции, даже если рынок закроется на 10 лет.

- Будем надеяться, что завтра дела пойдут лучше.

- Ситуация не может стать еще хуже.

- Я убежден, что мы достигли дна.

- Следуйте за толпой.

- Никогда не следуйте за толпой.

- Вероятно, это всего лишь небольшая коррекция.

- Вероятность того, что это произойдет - миллион к одному.

- Что ж, до сих пор этот метод оценки всегда работал.

- Не нужно паниковать.

🔁

#доходъюмор

​​🍸 ТЕОРИЯ КОКТЕЙЛЬНОЙ ВЕЧЕРИНКИ

Можно ли понять, в какой точке находится рынок, не глядя на графики и мультипликаторы? Питер Линч - легендарный управляющий фонда Magellan, который за 13 лет обгонял рынок в среднем вдвое - считал, что можно. И описал свой «индикатор» в книге «One Up on Wall Street».

Называется он теорией коктейльной вечеринки. Суть проста: Линч наблюдал, как реагируют обычные люди, узнав на светском приёме, что он управляет деньгами на бирже. И в этой реакции считывал настроение толпы.

Стадия первая. Рынок падал какое-то время, возможно довольно долго, акции непопулярны. Узнав о профессии Линча, гости теряют интерес и отходят поговорить с дантистом о зубах. Когда об акциях не хочет слышать никто - это часто признак дна. И что-то похожее сейчас происходит в России.

Стадия вторая. Рынок немного подрос. Гости задерживаются чуть дольше, замечают, что биржа - дело рискованное, и меняют тему. Интерес есть, но осторожный.

Стадия третья. Рынок заметно вырос. Теперь Линча окружают весь вечер и расспрашивают, какие акции покупать. Даже дантист даёт рекомендации по конкретным бумагам.

Стадия четвёртая. Рынок на пике. Гости уже сами рассказывают управляющему, что покупать - и какое-то время оказываются правы. Когда непрофессионалы учат профессионала, рынок, скорее всего, перегрет и близок к развороту.

В чём здесь смысл?

Это наглядная иллюстрация контрарианского подхода: всеобщий энтузиазм - повод для осторожности, а всеобщее равнодушие - возможный повод присмотреться к покупкам. Толпа склонна входить на максимумах и выходить на минимумах, то есть делать ровно противоположное тому, что приносит результат.
Но есть нюанс, без которого теория превращается в опасную игрушку.

Угадывать развороты рынка - занятие, на котором стабильно теряют деньги даже профессионалы. Сам Линч был известен не таймингом, а тем, что находил хорошие компании и держал их годами. «Индикатор вечеринки» - это скорее напоминание о психологии, чем сигнал к действию.

И вот что здесь важнее всего:

Вы не можете контролировать и планировать доходность портфеля - но можете контролировать риски. Моменты входа в рынок имеют гораздо меньшее значение, чем кажется на коктейльной вечеринке. На длинном и регулярном горизонте работает сам механизм добавленной стоимости: успешные компании обгоняют инфляцию и наращивают вес в индексах, неуспешные - уходят.

Поэтому вместо того, чтобы считывать настроение толпы и ловить вершины, разумнее:

▪️ инвестировать регулярно, а не выжидать «идеальный момент»;
▪️ диверсифицировать по странам, валютам и факторам, если возможно;
▪️ заранее иметь подушку безопасности и готовность к просадкам.

Как говорит Бен Карлсон: «Я не могу гарантировать, какой будет будущая доходность акций. Я могу гарантировать, что в какой-то момент потери будут огромны».

Способность справляться с этими потерями и отличает успешного инвестора от неудачливого.

Так что теория коктейльной вечеринки - отличный повод задуматься о собственных эмоциях. Если вам нестерпимо хочется купить, потому что «покупают все», или продать, потому что «все в панике» - возможно, вы и есть тот самый гость на вечеринке. А лучшая стратегия - не угадывать стадию, а иметь план, который работает на любой из них.

#доходъисториярынков

Индекс МосБиржи по итогам недели: -1,78%

Итоги среди компаний, входящих в индекс Мосбиржи:

⬆️ Лидеры
Система: +9,0%
ПИК: +6,7%
МКБ: +3,5%
Озон: +2,3%
ЦИАН: +1,7%

⬇️ Аутсайдеры
ИнтерРАО: -15% (дивгэп)
РУСАЛ: -11,3%
Совкомфлот: -6,8%
Роснефть: -6,2%
АЛРОСА: -5,8%

=========
Все котировки: https://www.dohod.ru/ik/analytics/stockmap

Оценка SpaceX

Сегодня новости о более низких процентных ставках подтолкнули фондовый рынок вверх, но затем ожидание того, что такие ставки вызовут инфляцию спровоцировало движение рынка вниз, пока осознание того, что более низкие ставки могут стимулировать экономический рост, подтолкнуло рынок вверх, прежде чем он в конечном итоге снизился из-за опасений, что перегретая экономика приведет к введению более высоких процентных ставок.

#доходъюмор

Оценка российского рынка акций

​​💰 IPO Инкаб Холдинг. Наше мнение

24 июня 2026 г. планируется IPO Инкаб Холдинг. Тикер INCB

Ценовой диапазон определен в диапазоне 100 до 110 руб. за акцию, что соответствует рыночной капитализации компании на уровне 8-8,8 млрд руб. без учета средств, привлеченных в рамках IPO.

Главное:
🔹 Компания Инкаб Холдинг - крупнейший производитель оптических и специальных кабелей в России и СНГ.

🔹 Акции будут включены в котировальный список третьего уровня Московской биржи. Компания планирует разместить 20-23% акционерного капитала, что эквивалентно 2-2,4 млрд руб. Общая капитализация компании может составить 8-8,8 млрд руб. без учета средств, привлеченных в рамках IPO.

🔹IPO пройдет по схеме cash-in, т.е. привлеченные средства поступят в компанию и будут использованы для снижения долговой нагрузки и оптимизацию структуры финансирования.

🔹 Выручка Инкаб Холдинг по итогам 2025 г. составила 5 млрд руб. (-17,8%г/г), чистая прибыль – 79,8 млн руб. (-58,6% г/г). Мультипликаторы по нижней границе размещения следующие: P/E 2025 = 110, P/E среднее за 3 года = 62, P/BV 2025 = 16, ROE 2025 = 18%, отношение Чистый долг/Капитал = 6,6, P/S = 1,8

🔹 Инкаб Холдинг и его контролирующий акционер приняли на себя обязательство, ограничивающее продажу акций в течение 180 дней lock-up периода и последующих 5 лет. В течение того же срока акционер обязуется голосовать "за" выплату дивидендов в размере не менее 50% от чистой прибыли компании по отчетности МСФО

🔹 В планы компании входит запуск новых направлений для ЦОД и выход на зарубежные рынки, в частности Ближний Восток, Африка и Лат. Америка.

🔹 Мы не планируем аналитическое покрытие этих акций и не разделяем чрезмерно оптимистичных оценок роста бизнеса, заложенных в цене размещения. Стоимость компании формируется исключительно отдаленными денежными потоками, ошибка прогнозирования которых является чрезмерно большой. Инвестором следует с осторожностью относиться к вложениям на этой стадии развития бизнеса и совершать их только с учетом очень высокого уровня склонности к риску и широкой диверсификации.

Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.

======
Если вам не подходят отдельные бумаги, наши биржевые фонды акций DIVD и GROD могут быть хорошим выбором для инвестирования в широкий портфель акций с потенциально лучшим соотношением доходность/риск.

Лучшие с нашей точки зрения акции по потенциалу роста мы включаем в наш новый активный биржевой фонд акций WILD и ОПИФ "ДОХОДЪ. российские акции. Первый эшелон" (доступен для быстрой покупки на ФинУслугах).

Облигации помогают вашему портфель быть более предсказуемым и комфортным (читайте про это здесь). Наш биржевой фонд BOND ETF может быть хорошим выбором для инвестирования в широкий портфель облигаций при минимальных затратах.

Ожидаемые дивидендные доходности и индекс стабильности дивидендов (DSI) акций российских компаний

Данные на основе нашего сервиса ДОХОДЪ Дивиденды.

Ожидания не всегда реализуются, поэтому диверсификация, как обычно, должна быть обязательным атрибутом формирования портфеля. DSI позволяет измерить степень уверенности в дальнейших выплатах. Он определяет, насколько регулярно компания выплачивает дивиденды и повышает их размер: полная методика в pdf.

В этой статье мы подробно рассказывали о последних обновлениях в расчете индекса DSI: https://t.me/dohod/12438

======
Если вам не подходят отдельные бумаги, наши биржевые фонды DIVD, GROD и WILD могут быть хорошим выбором для инвестирования в широкий портфель акций с потенциально лучшим соотношением доходность/риск

💥 WILD ETF - новый активный биржевой фонд акций от УК ДОХОДЪ. Альтернатива индексам и большая реальная история стратегии. Тут все подробности.

Уоррен Баффетт смотрит, как Илон Маск зарабатывает на акциях SpaceX за один день весь капитал, который сам Баффетт заработал за всю свою 70-летнюю карьеру.

​​⚡️Банк России принял решение по ключевой ставке - 14,25%!

Пресс-релиз

Индекс МосБиржи по итогам недели: -3.75%

Итоги среди компаний, входящих в индекс Мосбиржи:

⬆️ Лидеры
МКБ: +12.8%
Алроса: +5.3%
ПИК: +4.9%
ЭН+: +3.8%
Норникель: +3.2%

⬇️ Аутсайдеры
Татнефть-ао: -10.3%
Татнефть-ап: -10.2%
Роснефть: -9.0%
Северсталь: -8.1%
Сургутнефтегаз: -6.7%

=========
Все котировки: https://www.dohod.ru/ik/analytics/stockmap

​​ЦЕНА ШУМА И ВЕС ТИШИНЫ: КАК ПРАВИЛЬНО ОБНОВЛЯТЬ УБЕЖДЕНИЯ
Часть 1/2

Аналитик год назад построил детальную финансовую модель компании и оценил справедливую цену акции в 100 руб. Историческая точность его DCF-моделей — средняя ошибка ±10 руб.

Вчера компания опубликовала квартальный отчёт — выручка неожиданно выросла. Быстрая оценка на основе отчёта даёт новый ориентир 130 руб. Но квартальные отчёты зашумлены разовыми факторами — историческая погрешность таких оценок ±20 руб.

Какова наилучшая оценка справедливой цены акции с учётом обоих сигналов?

А) ~106 руб. Б) ~110 руб. В) ~115 руб. Г) ~120 руб.

👉 Правильный ответ: А — ~106 руб.

Большинство выбирает Г или В: «новая информация важнее» или «возьмём среднее». Многие выбирают Б — видимо, нужно взвешивать по точности, но неочевидно как именно.

🔹 РЕШЕНИЕ

Как объединить два сигнала? Самое простое — взять среднее. Но среднее предполагает что оба источника одинаково надёжны. Это явно не так: модель ошибается на ±10 руб., отчёт — на ±20 руб. Значит источникам нужно дать разные веса — более точному больше, менее точному меньше.

Насколько больше? Пропорционально статистической надёжности источника. В статистике такой мерой служит precision — величина обратная дисперсии (1/σ²): чем меньше разброс, тем выше precision. Это математически оптимальное решение — оно минимизирует ожидаемую ошибку итоговой оценки. Именно так работает байесовское обновление при нормальном распределении ошибок.

Вес модели: (1/σ₀²) / (1/σ₀² + 1/σ²) = (1/10²) / (1/10² + 1/20²)=
= (1/100) / (1/100 + 1/400) = 80%

Вес отчёта: 1 − 80% = 20%

Оптимальная оценка: 80% × 100 + 20% × 130 = 80 + 26 = 106 руб.

Допущения: обе оценки несмещённые, ошибки независимы, фундаментальная стоимость компании за год существенно не изменилась.

▪️ Почему не 120 руб.

Новый сигнал вдвое менее точен чем модель (±20 против ±10). Дисперсия нового сигнала в четыре раза больше — поэтому его вес в четыре раза меньше. Свежесть информации не компенсирует её зашумлённость.

▪️ Почему не 115 руб.

Простое среднее предполагает что оба источника одинаково надёжны. В нашем случае модель в два раза точнее — равные веса не являются оптимальными и приводят к большей ожидаемой ошибке оценки.

▪️ Почему не 110 руб.

Это ловушка для тех кто взвешивает по обратной ошибке (1/σ) вместо обратного квадрата ошибки — то есть обратной дисперсии (1/σ²). При таком подходе вес модели = (1/10)/(1/10+1/20) = 67%, отчёта = 33% — и оценка выходит ~110 руб. Разница кажется технической, но математически именно 1/σ² даёт оптимальный результат — потому что дисперсия аддитивна, а стандартное отклонение нет.

▪️ Что происходит после обновления информации

Два независимых источника точнее одного — потому что их статистические надёжности складываются — поэтому новая дисперсия равна 1/(1/100 + 1/400) = 80, а новая погрешность = ±8,9 руб. — лучше чем каждый источник по отдельности. Два шумных сигнала вместе точнее одного чистого.

🔽 Продолжение - сразу в следующем посте

ЦЕНА ШУМА И ВЕС ТИШИНЫ: КАК ПРАВИЛЬНО ОБНОВЛЯТЬ УБЕЖДЕНИЯ
Часть 2/2

🔼 Начало истории - в предыдущем посте

👉 ПОЛЕЗНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Новизна ≠ надёжность

Самая свежая информация не обязательно самая ценная. Квартальный отчёт может быть зашумлён разовыми факторами, сезонностью, бухгалтерскими корректировками. Детальная модель с историей — часто точнее несмотря на время.

Правильный вопрос не «когда появился сигнал» а «насколько он точен».

2. Надёжность важнее громкости

Когда два источника дают разные оценки — не усредняйте их механически и не доверяйте автоматически тому который новее или громче. Спросите: какой из них исторически ошибается меньше?

Точному источнику нужно дать больший вес — и не просто «немного больше». Если один источник ошибается вдвое меньше — его вес не вдвое, а вчетверо больше. Потому что оптимальный вес пропорционален не обратной ошибке а обратному квадрату ошибки. Именно поэтому скромная модель с погрешностью ±10 руб. весит 80% против 20% у яркого отчёта с погрешностью ±20 руб. — хотя интуитивно кажется что разница должна быть меньше.

3. Математически похожий принцип лежит в основе нейросетей

Механизм внимания (attention) — на котором построены GPT, Gemini и другие языковые модели — использует похожую математическую форму: нормированное взвешивание сигналов.

Когда вы задаёте модели вопрос, она не читает контекст с равным вниманием ко всем словам. Каждое слово «спрашивает»: какие другие слова наиболее важны для меня прямо сейчас? Для каждой пары слов вычисляется оценка релевантности — через скалярное произведение двух векторов: «запроса» (что ищу) и «ключа» (что предлагаю). Затем оценки нормируются через softmax — превращаются в веса от 0 до 1 с суммой равной 1.

Форма та же: взвешенная сумма сигналов с нормировкой. Но критерий весов разный. В байесовском подходе вес отражает статистическую надёжность источника (1/σ²). В attention — релевантность токена для текущей задачи (QKᵀ). Именно поэтому GPT может дать огромный вес слову «не» — не потому что оно надёжнее других, а потому что оно критично для смысла.

Инвестор который взвешивает точный фундаментальный анализ выше зашумлённого отчёта реализует родственный принцип: важность определяется качеством сигнала, а не его новизной или громкостью.

4. Два шумных сигнала лучше одного точного

Парадокс: объединив модель (±10) и зашумлённый отчёт (±20) мы получаем оценку точнее исходной модели (±8,9). Каждый дополнительный независимый сигнал — даже слабый — снижает неопределённость. Именно поэтому диверсификация источников информации имеет математическое обоснование.

5. Последняя новость важнее ста предыдущих — и это ошибка

Большинство инвесторов переоценивают последнюю яркую новость и недооценивают накопленную информацию. Это recency bias — смещение в пользу недавней информации — один из самых распространённых когнитивных искажений в инвестициях. Усиливает его якорный эффект: последнее число которое видит инвестор невольно становится точкой отсчёта для всех последующих суждений. Байесовское обновление — математическая защита от обеих ловушек.

#доходъзадачки