TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← 🍯 Горшочек, вари! | Ковтун Александр

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @willberich · Post #708 · 29 мар.

Что происходит? Рассуждения об инвестициях в ОФЗ по текущим ценам Итак, с депозитами разобрались, с накопительными счетами (НС) – тоже. А что насчет ОФЗ? Ожидания высокой доходности ОФЗ не оправдались. Пока. Взамен в моменте сложилась дилемма: короткие ОФЗ по текущим ценам не так выгодны, как короткие вклады, но на сроки >9 месяцев ОФЗ по текущим ценам выгоднее вкладов. Что делать? ⚠️ Прежде чем рассуждать дальше, напомню: наши личные финансовые и инвестиционные решения должны основываться на наших личных убеждениях, отношению к риску и его оценке. Базовые допущения: ▪️рассуждения приводятся в контексте текущих санкций и ответных мер ▪️речь идет о сохранении денег или об инвестициях, а не о спекуляциях ▪️есть налог на купоны по ОФЗ, но нет налога на %% по депозитам 📍До 1 года Коротких выпусков ОФЗ не так много: на 4, 8 и 10 месяцев. В моменте доходность по ним составляет ок.16-17%, а с учетом налога ок.14-15%. Что ниже коротких депозитов со ставками около 20+%. Кто их тогда покупает (кроме спекулянтов, рассчитывающих на колебания цен)? Например, те, у кого: ▪️нет доверия к банкам/АСВ ▪️есть потребность в подобной диверсификации (например, не получается соблюдать страхуемый лимит в ₽1,4 млн) ▪️есть желание дождаться хороших цен на фондовом рынке, но не сидеть при этом в депозите/НС; ▪️есть уверенность в падении ключевой ставки до 17% или ниже в ближайшее время Для остальных, по идее, депозиты или НС остаются более привлекательными. 📍До 3 лет Вариантов больше – 8 выпусков со сроками от 1 года 5 месяцев до 2 лет 10 месяцев. Доходности где-то 14-15% (после налога 12-13%). В моменте это выше депозитов – там предлагают ниже 12% (хотя есть и редкие исключения). Среднесрочные ОФЗ могут быть интересны тем, кто хочет зафиксировать доходность на этот срок на уровне выше текущих депозитов и уверен в снижении ключевой ниже 15% на горизонте 6-9 месяцев. Или рассчитывает на резкий рост цен на ОФЗ в течение года для их последующей перепродажи. Однако на этом горизонте ОФЗ скорее нужны для диверсификации из-за необходимости учитывать высокую инфляцию и альтернативные доходности (по фондовому рынку). Ведь из-за текущих санкций и макроэкономики деньгам просто некуда выходить из России, а значит они могут в конце концов стимулировать инфляцию и/или перетекать на фондовый рынок. Как это происходит в Иране, который сейчас часто вспоминают как ближайший пример изолированной экономики. 📍От 3 лет Самый широкий выбор и наиболее низкие ставки, в районе 13% и ниже. Из-за ЛДВ налог влияет только на купоны (если держать до погашения), а вкладов на такие сроки чаще всего просто нет. Покупателей ОФЗ заметно меньше, а их ожидания могут быть дополнительно связаны с надеждой на получение долгосрочной доходности на уровне исторической среднерыночной (если все вернется на круги своя). Однако высокая неопределенность, инфляция и слишком длинная «срочность» служат существенными ограничениями для их покупки. Что в итоге делать с ОФЗ, каждый решает самостоятельно. Но в происходящем нам стоит учитывать еще 2 момента: 1️⃣ Клиенты брокера «Универ Капитал» потеряли свои вложения в ОФЗ: их активы были принудительно проданы Национальным клиринговым центром (НКЦ) на открытии рынка в счет погашения задолженности брокера перед НКЦ. Объем безвозвратных убытков составил ок.173,8 млн рублей. Если кратко – это неприятно и неожиданно для тех инвесторов, но законно. Если подробно, то вся история здесь. Сейчас лучше пользоваться крупными брокерами, аффилированными с банками из перечня системно-значимых. Подобные риски от этого не исчезнут, но уменьшатся хотя бы в теории. 2️⃣ Нерезидентов рано или поздно все-таки должны «выпустить» из ОФЗ. Как и когда именно это произойдет, неизвестно. Но этот выход, когда он случится, однозначно повлияет на цену и будет толкать ее вниз (а доходности - вверх). Вероятность получения более высоких доходностей сохраняется, поэтому для тех, кто готов подождать, вклады и НС по-прежнему остаются интересными. А вы сейчас покупаете/купили ОФЗ?👇🏻 #чтопроисходит#инвестиции P.S. Берегите себя и своих близких, а также свои финансы🕊

Результаты

Найдено 50 похожих постов

Поиск: #dl

当前筛选 #dl清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #4131 · 18.05.2024, 21:06

​​#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #706 · 21.11.2025, 07:53

#dl Introducing more symmetries in attention https://github.com/NVIDIA/torch-harmonics https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/117783

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #691 · 05.10.2025, 07:41

#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #683 · 28.06.2025, 07:04

#dl A few cool ideas in this model. Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #602 · 20.07.2024, 05:48

#dl There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU. https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/ I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #556 · 16.03.2024, 09:09

#dl This repo is really nice. yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #506 · 13.11.2023, 08:30

#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948

Hashtags

НазадСтр. 1 из 5Вперёд