Сервис подбора корпоративных облигаций для покупки на ММВБ (moex)
Опубликовано 11 Февраль, 2018
Добрый день. Сегодня расскажу про сервис подбора корпоративных облигаций. Разработку веду уже несколько месяцев. В сервисе я попытался собрать самые ликвидные и наименее рискованные облигации. С информацией об их купонной доходности.
СЕРВИС ПОДБОРА КОРПОРАТИВНЫХ ОБЛИГАЦИЙ НА ММВБ
05-03-2018 — Добавлена реальная доходность к погашению.
Как правило инвестор не всегда держит облигации до погашения. Я например всегда в КВИКЕ смотрю на КУПОН и ДАТУ РАСЧЕТА ДОХОДНОСТИ. Используя эти данные и другие параметры облигаций я разработал свою методику отбора для покупки самых доходных бумаг.
Методика отбора:
1. Для формирования списка облигаций первоначально рассматриваются все рублевые биржевые и корпоративные облигации, включенные в котировальные листы 1-го и 2-го уровней Фондовой биржи «ММВБ».
2. Из общего множества облигаций, образуемых п. 1, исключаются бумаги с валютной привязкой.
3. Из общего множества облигаций, образуемых п. 2, исключаются бумаги со сроком к погашению или ближайшей оферте менее 120 дней.
4. Из общего множества облигаций, образуемых п. 3, исключаются бумаги с купоном меньше 40руб и больше 80руб за пол года.
5. Из общего множества облигаций, образуемых п. 4, исключаются бумаги с ценой предложения ниже 90% или 900 руб.
6. Из общего множества облигаций, образуемых п. 5, исключаются бумаги номинал которых не равен 1000 руб
7. Из общего множества облигаций, образуемых п.6, исключаются бумаги, имеющие низколиквидный вторичный рынок, т.е. те облигации, для которых — среднедневной оборот по облигациям данного выпуска за последние 90 дней, составлял в режиме основных торгов ФБ «ММВБ» менее 3 млн. рублей.
8. Полученный в результате список бумаг, в дальнейшем анализируется (путем выполнения математических операций с купоном и датой расчета доходности и другими параметрами) и выводится на сайте для ознакомления.
СЕРВИС ПОДБОРА КОРПОРАТИВНЫХ ОБЛИГАЦИЙ НА ММВБ
Прошу делиться впечатлениями, задавать вопросы и предлагать ваши варианты анализа данных бумаг.