После всех попыток "угадать рынок" я решил попробовать другой подход.
Без прогнозов.
Без сигналов.
Без попытки поймать движение.
Просто облигации.
Сначала всё выглядело очень просто:
открыл список бумаг
посмотрел доходности
выбрал несколько
купил
Первый инструмент подбора бумаг, конечно был #Смартлаб! Большое спасибо за эту возможность.
Набрал бумаг (в основном ОФЗ, стремно же что-то другое) по доходностям и стал ждать. Казалось, что это вообще не про сложность, все просто. Но через некоторое время началось интересное.
Я увидел, что портфель ведёт себя странно:
купоны приходят неравномерно
в какие-то месяцы пусто
потом сразу несколько выплат
погашения скапливаются
И самое неприятное: часть денег просто лежит без дела. Я тогда еще не знал про фонды ликвидности и как заниматься ребалансировкой.
Я начал записывать всё вручную:
таблицы
даты
суммы
сроки
Первые попытки что-то рассчитать выглядели, как минимум уныло. В окружении не было никого, чтобы попросить дельный совет.
Пытался выстроить какую-то логику. Но чем больше облигаций становилось, тем сложнее было это держать в голове.
И вот тогда впервые появилась мысль: проблема не в том, какие облигации я выбрал, а проблема в том, что у портфеля нет структуры. Никакой структуры: ни по долям, ни по датам погашения или выплате купонов, ни по рейтингам ("что это и зачем?").
Это был момент, когда я начал смотреть на облигации не как на отдельные бумаги, а как на систему.
И с этого начались крутится мысли, как бы так сделать, чтобы:
1) желательно автоматизировать подбор - первая техническая задача оптимизировать "операционку" (технический трек: #MQL5 -> #JupyterLab -> #Python -> ....).
2) на полученные "заработки" съездить в Санкт-Петербург на #Смартлаб конференцию (тогда это был 2024 год) - первая финансовая цель, "зачем я это делаю"
3) познакомиться с профессионалами, подчерпнуть опыт и постараться применить
4) составить график регулярных действий с портфелем - первое практическое применение дисциплины в "личных" / "шкурных" интересах
Пример автоматизации подбора ОФЗ в #JupyterLab
