Шарп сортино var что такое

Коэффициент Сортино

Коэффициент Сортино используется для оценки доходности и риска инвестиций или торговой стратегии. Показатель является аналогом коэффициента Шарпа, однако для расчета отклонений доходности принимаются только отрицательные значения. В этой статье мы рассмотрим, как рассчитать коэффициент Сортино для инвестиций и рынка Форекс, а также каким должно быть оптимальное значение этого показателя.

Что такое коэффициент Сортино (Sortino Ratio)?

В основе расчета лежит определение минимальной доходности для инвестиций и трейдинга. Как правило, минимальный процент дохода можно получить при вложении в низко рисковые инструменты:

Именно от ставок по этим активам следует отталкиваться при определении уровня доходности и риска. Рассчитывая коэффициент Сортино для заданной инвестиционной или торговой стратегии, мы должны понимать, что это — разность между доходностью анализируемой стратегии за определенный период (чаще всего за год) и доходностью стратегии с использованием низко рисковых активов, поделенная на стандартное отклонение, именуемое «волатильностью вниз».

История и формула коэффициента Сортино

Доктор Фрэнк Сортино, автор теории управления инвестициями, в 90-х годах прошлого века разработал улучшенную формулу коэффициента Шарпа с использованием отрицательных значений уровня доходности. Формула коэффициента Сортино такая:
S = ,
Где R – средняя доходность по торговой сделке или инвестиционной стратегии;
T – минимально допустимое значение доходности;
σ – значение расхождения доходности, или так называемая «волатильность вниз». Рассчитывается по формуле:
σ =
где Xi – i-й результат.

Анализ инвестиций с помощью коэффициента Сортино

Коэффициент Сортино используется для оценочного сравнения привлекательности инвестиций. Для сравнения рассчитываются показатели по разным портфелям. Более высокое значение показателя говорит о соотношении между риском и прибыльностью, приближенному к оптимальному.

Например, выбрав для инвестиций акции нескольких нефтяных компаний, инвестор становится сильно зависимым от цен на нефть, соответственно, значение коэффициента Сортино принимает пониженное значение. Для портфеля, в котором акции отечественных и зарубежных компаний распределены примерно в равных долях, а также присутствуют государственные облигации, золото и валюта, – значение показателя окажется, скорее всего, выше. Однако здесь необходим также фундаментальный анализ каждой составляющей инвестиционного портфеля.

Хорошим считается значение от единицы и выше. А если показатель принимает значение от 3-х единиц, инвестиционная стратегия считается оптимальной (то есть, минимальный риск при максимально возможной прибыли).

Коэффициент Сортино – расчет и примеры на Форекс и фондовом рынке

Торговля на Форекс всегда сопряжена с риском, то есть, в качестве минимально допустимого значения доходности зачастую принимается нулевая величина. Это делает расчет более простым. Алгоритм расчета следующий:

Если же за исследуемый период не было отрицательных показателей доходности, то в качестве минимально допустимой можно принять наименьшую величину доходности за предшествующий период. Тогда в расчете будут участвовать те значения доходности, которые меньше этого показателя.

Каким должен быть коэффициент Сортино на Форекс

Перед тем, как рассчитать коэффициент Сортино для стратегии на Форекс, у трейдера возникает вопрос: какой должен быть минимальный показатель этой величины?

Так же, как и для инвестиций, – на Форекс оптимальное значение показателя должно составлять несколько единиц. Например, значение 3,83 говорит о том, что для данной категории сделок вероятность получения убытка по итогам анализируемого периода менее одного процента. Минимальное значение – единица. Если же полученное значение менее 1, трейдеру предпочтительнее отказаться от данной сделки, т.к. высока вероятность уйти в минус.

Применение коэффициента Сортино на фондовых рынках

Для инвестиций на фондовом рынке алгоритм расчета такой же. В качестве минимально допустимого значения доходности обычно принимаются показатели по государственным облигациям или векселям, поскольку эти инструменты гарантируют получение прибыли.

Для примера рассмотрим доходность по акциям четырех американских компаний за год. Доходность каждой компании составила:
Компания A – 1,9 %
Компания B – 9 %
Компания C – 7,7 %
Компания D – 6 %.

Поскольку мы исследуем американский рынок, то в качестве минимальной возьмем среднюю доходность по государственным казначейским облигациям США за прошедший год – 2,7 %.

Вычисляем среднее арифметическое показателей доходности:
(1,9+9+7,7+6)/4=6,15 %

После этого определим разницу между средней и минимальной доходностью: 6,15-2,7=3,45. Эта цифра будет в числителе дроби.

Далее определим среднее отклонение. Из нашего примера только одна компания показала результат ниже минимально допустимого. Вычислим разницу: 2,7-1,9=0,8.

Возведем полученное значение в квадрат и получим 0,64. Затем определяем среднее арифметическое: 0,64/4=0,16. Из этой величины извлечем квадратный корень и получаем 0,4. Это число будет в знаменателе дроби.

И, наконец, рассчитаем коэффициент Сортино: 3,45/0,4=8,6. Это очень хороший показатель, при котором вероятность безубыточности инвестиций очень высока.

Коэффициент Сортино при инвестициях в ПАММ-счета

ПАММ-счет – это счет трейдера, в который могут инвестировать средства все желающие, а прибыль от сделок распределяется пропорционально вложениям инвесторов.

Формула расчета для ПАММ-счетов такая же, как и для других инструментов. В качестве минимума обычно принимают среднюю ставку по депозитам в долларах США, вычисляемую по показателям ведущих банков стран СНГ.

Пример расчета коэффициента Сортино

Рассчитаем коэффициент Сортино для торговой стратегии за год. В качестве минимально допустимой возьмем величину доходности по государственным облигациям в размере 10 %. Результаты работы трейдера и расчетов оформим в таблице.

Числитель формулы будет выглядеть так: 11-10=1

Извлекаем квадратный корень из среднего арифметического показателей «волатильности вниз». Получаем 1,12.

Итак, значение коэффициента Сортино для нашей торговой стратегии составит: 1/1,12=0,89.

Это не очень высокий показатель, характеризующий недостаточно эффективную работу трейдера при повышенных рисках. Обратите внимание, что для показателя «волатильности вниз» при получении положительных величин мы принимаем результат равный нулю. Однако, при вычислении среднего арифметического квадратов нулевые значения не выбрасываются. Сумму квадратов я разделила не на 4 (количество ячеек, в которых есть цифры), а на 12 – общее число календарных месяцев. В противном случае результат будет неверным.

Достоинства и недостатки коэффициента Сортино

Говоря о достоинствах коэффициента Сортино в сравнении с коэффициентом Шарпа, в первую очередь следует отметить то, что по Сортино получается более реальное значение, так как не берутся в расчет внезапные положительные колебания. Иными словами, для анализа положительно-ассиметричных стратегий лучше использовать коэффициент Сортино.

Недостатком коэффициента Сортино является то, что этот показатель рассчитывается на основании данных за прошлые периоды и не учитывает стихийных изменений рынка.

Заключение

Можно сделать вывод, что расчет коэффициента Сортино на практике оказывается не таким уж и сложным. Вот две самые распространенные ошибки:

Финансовый рынок предоставляет большой выбор для инвестиций и получения прибыли от торговли активами. Помимо вычисления статистических показателей, трейдеру или инвестору необходимо проводить динамический анализ доходности финансовых инструментов за предыдущие периоды по каждому активу в отдельности.

Кроме того, исторические показатели не всегда могут являться ориентиром для оценки будущей прибыльности инвестиций. Стоимость инвестиций может как уменьшаться, так и расти, что, в свою очередь, влечет риск получения убытка от первоначальных вложений.

Источник

Финансовые коэффициенты фондов

В данном материале рассматриваются статистические коэффициенты. Считается, что с их помощью можно оценить эффективность деятельности управляющей компании при управлении фондами. Но так ли это на самом деле? Рассматриваемые коэффициенты: бета, альфа, Шарпа, Сортино, коэффициент детерминации (R2).

Как оценить эффективность инвестиций? Общепринятым ответом на этот вопрос стало применение статистических коэффициентов. Считается, что они позволяют оценить эффективность работы по управлению активами. Рассмотрим, действительно ли при помощи данных коэффициентов возможно оценить эффективность результатов управляющего.

Наибольшее распространение получили следующие коэффициенты, которые можно разделить на две группы.

Предполагающие оценку качества управления

Коэффициент детерминации (коэффициент R2)

Коэффициент детерминации фонда демонстрирует тесноту взаимосвязи между динамикой результатов фонда и динамикой результатов рынка (индекса). Обычно показатель детерминации выражается в процентах и, соответственно, его значение может быть от 0 до 100%. Чем больше коэффициент детерминации, тем больше взаимосвязь между движением результатов фонда и соответствующего для этого фонда индекса.

Кроме того, коэффициент детерминации позволяет определить, корректно ли был выбран индекс для расчета коэффициентов альфа и бета. Если значение коэффициента детерминации к определенному индексу ниже 75%, то расчеты коэффициентов бета и альфа по данному индексу будут некорректны.

Коэффициент бета (β-коэффициент, coefficient beta)

Классическое представление о коэффициенте бета сводится к тому, что он характеризует волатильность инвестиционного инструмента, в данном случае ПИФа, относительно волатильности рынка (индекса).

Формула расчета β на отрезке в 3 года:

где σ – стандартное отклонение (волатильность) месячного прироста индекса за 36 месяцев, предшествующих дате расчета;

cov(Ind,y) – ковариация (мера зависимости) доходности фонда и индекса МосБиржи. Вычисляется по формуле:

cov(Ind,y) = [Σ(Ind_i – IND) * (y_i – Y)]/35,

где Ind_i – значение прироста индекса за i-й месяц;

y_i – значение доходности фонда за i-й месяц;

IND – среднее значение прироста индекса за 36 месяцев ;

Y – среднее значение доходности фонда за 36 месяцев.

Значение бета, равное 1, говорит о том, что если рынок (индекс) изменится на 10%, то и результат портфеля фонда изменится на 10%. Если бета больше 1, то, соответственно, изменение результата портфеля будет больше изменения рынка (индекса), если бета меньше 1, то изменение результата портфеля будет меньше рынка. В случае, если бета отрицательна, то результат фонда будет противоположен рыночному.

Необходимо отметить, что для фонда необходимо корректно подбирать индекс, относительно которого и будет рассчитан коэффициент бета. Например, для фонда акций, активами которого являются акции «первого эшелона», таким индексом может служить индекс МосБиржи. Но глупо использовать индекс МосБиржи при расчете бета для фонда облигаций.

Коэффициент альфа (α-коэффициент, coefficient alpha)

Коэффициент альфа показывает превышение среднего результата фонда над нормативным результатом, который рассчитывается в соответствии с полученным ранее коэффициентом бета.

Формула расчета альфа на отрезке в 3 года:

α = Y – (r + β * (IND – r)),

где r – средняя доходность безрискового актива (обычно за ставку безрискового актива принимают процентную ставку по депозитному вкладу);

IND – среднее значение прироста индекса за 36 месяцев, предшествующих дате расчета ;

Y – среднее значение доходности фонда за 36 месяцев, предшествующих дате расчета.

Считается, что коэффициент альфа характеризует вклад управляющего фондом в итоговый результат. И предполагается, что исходя из этого следует искать ПИФы с высокой альфой. Ведь это те фонды, управляющие которых смогли показать результаты выше расчетных. Но тут есть свои нюансы.

Для того чтобы понять, какой же вклад внес управляющий в итоговый результат, мы используем систему MARQ — Measurement Arsagera Reallocation Quality. В отчете MARQ содержится детальная информация об эффективности совершенных в отчетном периоде перекладок из одних активов в другие, то есть информация о том, правильные ли решения принимал управляющий в отчетном периоде.

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа показывает превышение фондом результатов безрискового актива (в большинстве случаев процентной ставки по депозиту) с учетом волатильности фонда.

Формула расчета коэффициента Шарпа на отрезке в 3 года :

Sharpe Ratio = (y – r)/36/σ,

где y – значение доходности фонда за 36 месяцев, предшествующих дате расчета;

r – процентная ставка по депозитам в рублях для населения за 36 месяцев (ставка безрискового актива);

σ – стандартное отклонение (волатильность) доходности фонда за 36 месяцев.

Коэффициент Шарпа характеризует эффективность сочетания доходности и риска (риск в данном случае выражается через волатильность) в рамках управления фондом. Чем выше данный показатель, тем лучше.

Однако коэффициент Шарпа обладает существенным недостатком ввиду того, что риск в рамках данного коэффициента воспринимается как стандартное отклонение. Стандартное отклонение – это колебания результатов фонда относительно средней доходности для этого фонда. Данные колебания могут быть как положительными, так и отрицательными. Отсюда вытекает, что при прочих равных коэффициент Шарпа может быть одинаков для фондов с положительным и отрицательным колебанием доходности. Поэтому наравне с коэффициентом Шарпа используют и коэффициент Сортино, который лишен упомянутого недостатка.

Коэффициент Сортино

Коэффициент Сортино, так же как и коэффициент Шарпа, характеризует эффективность управления фондом с точки зрения сочетания доходности и риска. Но расчет риска здесь базируется не на всех колебаниях результатов фонда относительно средней доходности (стандартное отклонение), а только на отрицательных колебаниях.

Формула расчета коэффициента Сортино на отрезке в 3 года:

Sortino Ratio = (y – r)/36/σ’,

где y – значение доходности фонда за 36 месяцев, предшествующих дате расчета;

r – процентная ставка по депозитам в рублях для населения за 36 месяцев(ставка безрискового актива);

σ’ – стандартное отклонение (волатильность) отрицательной доходности фонда за 36 месяцев. Из базы расчета исключаются данные положительной доходности фонда.

Недостатки коэффициентов

Необходимо знать об общих недостатках, присущих каждому из перечисленных коэффициентов.

Стоит ли использовать коэффициенты

Безусловно, каждый сам определяет, стоит ли ориентироваться на значения коэффициентов при выборе фонда. На наш взгляд, использовать коэффициенты можно, но лишь как вспомогательную информацию. При этом необходимо использовать ее по коэффициентам в совокупности, а не опираться только на один из них. И, конечно же, значения коэффициентов должны быть рассчитаны относительно корректного эталона (индекса).

Окончательным критерием, по которому следует определять эффективные управляющие компании и фонды, является наличие системы по управлению капиталом. Если у фонда высокий результат и хорошие показатели по коэффициентам, то необходимо разобраться в способах, которыми этот результат достигается. В случае если результаты зависят от одного единственного управляющего, вам предстоит внимательно следить за его карьерой, ведь только от него будет зависеть результативность ваших инвестиций. Если же в компании выстроена система по управлению капиталом, то в данном случае эффективность ваших инвестиций не будет зависеть от одного человека. Напротив, человеческий фактор здесь уже сведен к минимуму, а сама система является интеллектуальной собственностью компании.

Источник

Как выбрать портфель по соотношению доходности и риска

Перед тем как начать читать: данный материал насыщен формулами, которые не всегда легки для восприятия. Однако мы никак не смогли обойтись без них, описывая данный метод анализа.

Любой инвестор желает составить такой портфель акций, который будет обгонять рынок по доходности на длинной дистанции. Но он должен учитывать, что высокая доходность напрямую связана с рисками более высоких потерь. Поэтому при создании портфеля необходимо учитывать оба параметра — доходность и риск.

В классическом варианте риск равен волатильности доходности, которая рассчитывается как стандартное отклонение доходности портфеля:

При одинаковой доходности акции с меньшей волатильностью характеризуются более стабильным ростом. То есть на графике цены мы увидим меньше резких импульсов вверх или вниз. Это и является мерой риска. При неблагоприятной рыночной обстановке бумаги с высокой волатильностью могут сильно обрушиться. Чтобы им вырасти до начальных значений, придется показать сравнительно больший прирост в процентах. Например, если акция упала на 20%, то для возврата к исходному уровню ей необходимо подняться уже на 25%.

Для оценки привлекательности портфеля существует множество показателей. Например, бета отражает на сколько процентов изменится стоимость портфеля при изменении рынка на 1%. Коэффициент показывает волатильность бумаг в портфеле по отношению к рынку в целом и характер зависимости (прямой или обратный).

Коэффициент альфа Йенсена демонстрирует, насколько портфель акций обгоняет свою теоретическую доходность. По сути он показывает, насколько портфель «обыгрывает» рынок за счет рационального составления, исключая влияние волатильности.

Подробнее об этих коэффициентах читайте в материалах:

Но данные показатели не отражают эффективность портфелей, которая должна учитывать не только риск (бета) или доходность (альфа Йенсена), а сразу оба параметра. Для этого были придуманы специальные коэффициенты.

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа (Sharp ratio) — один из самых популярных инструментов для оценки эффективности портфеля. Формула:

В качестве безрискового актива может выступать ключевая ставка Центрального Банка, процент по депозитам наиболее надежных банков или доходность государственных облигаций.

Разница между средней доходностью портфеля и средней доходностью безрискового актива показывает, насколько портфель обгоняет «гарантированную» доходность. Стандартное отклонение в знаменателе формулы отражает риск портфеля. Чем выше коэффициент, тем более привлекателен портфель.

Как правило, коэффициент Шарпа используют для сравнения разных портфелей. Но в целом диапазон значений можно разделить на три группы:

1. Sharp ratio меньше нуля. Вложения невыгодны, поскольку приносят меньший доход по сравнению с безрисковым активом.

2. Sharp ratio находится в диапазоне от 0 до 1. Уровень риска достаточно высок для соответствующей доходности.

3. Sharp ratio больше единицы. Уровень риска по отношению к доходности является комфортным.

Коэффициент Сортино

Данный коэффициент по сути является преобразованным коэффициентом Шарпа. Его формула отличается тем, что стандартное отклонение в знаменателе рассчитывается только для отрицательных значений, то есть только для убыточных периодов.

Таким образом, риск в формуле исключает колебания стоимости портфеля в благоприятные периоды времени. Это позволяет подойти к оценке риск-профиля портфеля более детально. Но нужно понимать, что в отдельных случаях такой подход может «замаскировать» активы с повышенным риском.

Коэффициент Трейнора

Коэффициент Трейнора по аналогии с предыдущими отражает соотношение доходность/риск. В качестве оценки риска берется коэффициент бета, упомянутый в начале статьи. Напомним, что бета отражает волатильность портфеля по отношению к рынку.

Формула коэффициента Трейнора:

Коэффициент Трейнора отражает превышение «чистой» доходности (т.е. за вычетом безрисковой ставки) над систематическим риском* (бета). В этом его основное отличие от коэффициентов Шарпа и Сортино.

* Рыночный риск, который нельзя устранить при помощи диверсификации активов

В общем случае значения коэффициента Трейнора ниже нуля указывают на то, что целесообразнее инвестировать в рыночный индекс, так как портфель проигрывает по соотношению доходность/риск. При положительных значениях портфель показывает себя лучше рынка, и вложения в него считаются привлекательными.

Коэффициент Модильяни

Показатель Модильяни (M2) рассчитывается как коэффициент Шарпа, умноженный на стандартное отклонение доходности рынка, плюс безрисковая ставка доходности. Поскольку показатель Модильяни получен путем линейных преобразований показателя Шарпа, то для сравнения разных портфелей будет достаточного одного из этих коэффициентов (М2 или Шарпа). Рейтинг портфелей будет идентичный. Формула:

Коэффициент Модильяни наглядно показывает на какую доходность мог бы рассчитывать инвестор при условии, что риск портфеля равен рыночному.

Коэффициент Швагера

Показатель Швагера находится путем деления среднемесячной прибыли портфеля (доходность) на среднее значение максимальной просадки за каждый месяц (риск). Полученное значение берется в виде абсолютной величины. Все просто: чем больше коэффициент, тем привлекательней портфель.

Показатель позволяет оперативно сравнить несколько портфелей по соотношению риск/доходность. Минимальный рекомендуемый период для расчета коэффициента — 12 месяцев.

Составляем портфели

В качестве наглядного примера рассчитаем все вышеописанные коэффициенты для двух разных портфелей. Структуры портфелей и доли составлялись случайным образом.

Для расчета показателей мы взяли период с января 2018 г. по июль 2019 г. Шаг выборки — 1 месяц. Таким образом размер выборки для оценки доходности портфеля составил 19.

В качестве рыночного бенчмарка мы взяли Индекс МосБиржи полной доходности, который включает в себя выплаты дивидендов с их реинвестированием. Для корректного сравнения индекса с портфелями доходность каждой бумаги рассчитывалась также с учетом дивидендов.

Риск каждого набора ценных бумаг отражает стандартное отклонение доходности. У индекса и первого портфеля оно отличается незначительно — менее чем на 0,5% (в месяц). Самый высокий «риск» имеет второй портфель. Но что касается стандартного отклонения, которое рассчитывается исключительно по убыточным периодам, последний портфель показал лучший результат (наименее рисковый).

Первый портфель обгоняет индекс по показателям Шарпа и Сортино. Проще говоря, демонстрирует более высокую доходность к риску. Второй портфель незначительно уступает бенчмарку только по коэффициенту Шарпа, но существенно обгоняет по Сортино. Расчет оставшихся показателей (Бета, Трейнора, Модильяни) для индекса будет некорректным из-за того, что формулы подразумевают сравнение с рынком.

Показатель Швагера не рассчитывался для первого портфеля из-за большого количества бумаг. Напомним, что для поиска средней максимальной просадки по портфелю необходимо выявить максимальные просадки по каждой бумаге за каждый месяц.

Таким образом, общий анализ коэффициентов показывает, что по сравнению с российским рынком акций в целом оба портфеля привлекательны для инвестирования. Выбор между двумя вариантами в данном случае зависит от предпочтений инвестора в специфике риска. Если важнее общий уровень риска, то привлекательнее первый портфель. Если нужно минимизировать риск только для убыточных периодов, то в сравнении с рынком подходят оба портфеля, но выигрывает второй вариант.

Заключение

Описанные коэффициенты могут быть крайне полезны для сравнения привлекательности:

— портфелей с разной структурой;
— портфелей с одним набором ценных бумаг, но разными весами.

При этом для получения максимальной информации о соотношении доходности к риску рекомендуется использовать несколько показателей. Однако нужно понимать, что мультипликаторы — не панацея. Анализ коэффициентов отлично дополняется фундаментальной оценкой активов в портфеле, техническим анализом и другими моделями оценки.

БКС Брокер

Последние новости

Рекомендованные новости

Главное за неделю. Скок-отскок

Итоги торгов. Еще одна неделя в минусе

Рынок нефти 2022. Сколько будет стоить баррель в новом году

Как зарабатывать на облигациях в период изменения ставок

Главное за неделю. Скок-отскок

Банк России повысил ключевую ставку до 8,5%

Акции, которые обеспечат будущее вашим детям

В погоне за трендами. Роскосмос тянется к IPO?

Адрес для вопросов и предложений по сайту: bcs-express@bcs.ru

* Материалы, представленные в данном разделе, не являются индивидуальными инвестиционными рекомендациями. Финансовые инструменты либо операции, упомянутые в данном разделе, могут не подходить Вам, не соответствовать Вашему инвестиционному профилю, финансовому положению, опыту инвестиций, знаниям, инвестиционным целям, отношению к риску и доходности. Определение соответствия финансового инструмента либо операции инвестиционным целям, инвестиционному горизонту и толерантности к риску является задачей инвестора. ООО «Компания БКС» не несет ответственности за возможные убытки инвестора в случае совершения операций, либо инвестирования в финансовые инструменты, упомянутые в данном разделе.

Информация не может рассматриваться как публичная оферта, предложение или приглашение приобрести, или продать какие-либо ценные бумаги, иные финансовые инструменты, совершить с ними сделки. Информация не может рассматриваться в качестве гарантий или обещаний в будущем доходности вложений, уровня риска, размера издержек, безубыточности инвестиций. Результат инвестирования в прошлом не определяет дохода в будущем. Не является рекламой ценных бумаг. Перед принятием инвестиционного решения Инвестору необходимо самостоятельно оценить экономические риски и выгоды, налоговые, юридические, бухгалтерские последствия заключения сделки, свою готовность и возможность принять такие риски. Клиент также несет расходы на оплату брокерских и депозитарных услуг, подачи поручений по телефону, иные расходы, подлежащие оплате клиентом. Полный список тарифов ООО «Компания БКС» приведен в приложении № 11 к Регламенту оказания услуг на рынке ценных бумаг ООО «Компания БКС». Перед совершением сделок вам также необходимо ознакомиться с: уведомлением о рисках, связанных с осуществлением операций на рынке ценных бумаг; информацией о рисках клиента, связанных с совершением сделок с неполным покрытием, возникновением непокрытых позиций, временно непокрытых позиций; заявлением, раскрывающим риски, связанные с проведением операций на рынке фьючерсных контрактов, форвардных контрактов и опционов; декларацией о рисках, связанных с приобретением иностранных ценных бумаг.

Приведенная информация и мнения составлены на основе публичных источников, которые признаны надежными, однако за достоверность предоставленной информации ООО «Компания БКС» ответственности не несёт. Приведенная информация и мнения формируются различными экспертами, в том числе независимыми, и мнение по одной и той же ситуации может кардинально различаться даже среди экспертов БКС. Принимая во внимание вышесказанное, не следует полагаться исключительно на представленные материалы в ущерб проведению независимого анализа. ООО «Компания БКС» и её аффилированные лица и сотрудники не несут ответственности за использование данной информации, за прямой или косвенный ущерб, наступивший вследствие использования данной информации, а также за ее достоверность.

Источник