Всепогодный Портфель (ВП) стабилен к любым волнениям на рынке, его средняя по году волатильность в два раза ниже, чем у S&P 500 (7,68% ВП - 15,37% S&P 500).

Всепогодный портфель минимизирует инвестиционные риски, он в большей степени сфокусирован на сохранении капитала и ждать от него значительного роста не стоит. 

В этой связи, данная всепогодная стратегия подходит для пассивных «ленивых» инвесторов, для инвесторов, которые ищут «кнопку бабло» этот пост скорее всего будет не интересен!

Ну что, начнем разбираться

Идея создания All weather portfolio — всепогодного портфеля, принадлежит инвестору Рэю Далио. В 90-е годы его личный капитал вырос настолько, что для управления им пришлось сформировать отдельную трастовую компанию.

При этом, Далио понимал, что в условиях, когда деньгами управляют финансовые эксперты, всегда присутствует человеческий фактор и полагаться на решения отдельных менеджеров весьма опасно. На практике немало историй, когда лучшие управляющие фондами теряли деньги на колебаниях рынков, особенно в периоды кризисов.

( Читать дальше )

Спрос на нефть определяется прежде всего темпами роста мировой экономики, а также рядом других факторов, к числу которых относятся структурные характеристики спроса на нефть, энергоемкость и нефтеемкость экономики, климатические (погодные) условия, уровень эффективности энергопотребляющих технологий и относительная конкурентоспособность других видов топлива.

Ключевой вопрос: а какой из факторов спроса можно спрогнозировать, хотя бы на ближайшее будущее? По моему мнению, прогнозу поддаются только темпы роста мировой экономики, и то лишь в краткосрочной перспективе.

В данном посте ответим на вопрос, можно ли на основе прогноза темпов экономического роста всего мира простроить стратегию на рынке нефти, которая бы отличалась простотой и прибыльностью.

В качестве переменной, отражающей будущее состояние мировой экономики, будем использовать опережающий индикатор (Composite Leading Indicator, далее CLI), публикуемый организацией экономического сотрудничества и развития. Ознакомиться можно здесь: https://data.oecd.org/leadind/composite-leading-indicator-cli.htm

( Читать дальше )

 

 

Мой короткий пост для уважаемого smart-laba

Несколько лет назад я уехал из одной очень любимой мной и комфортной восточно-европейской страны.
Год назад в этой стране случилась беда. Беда случилась сильно раньше, но нарыв вскрылся ровно год назад.
В эти самые дни.

Одним из лекарств, для лечения болезни — умные люди прописали - «полное экономическое эмбарго со стороны граждан». Люди начали забирать деньги из банков и… вкладывать их в недвижимость!!!!! 

Решение спорное, как со стороны рисков, так и со стороны эмбарго. Спорное, но понятное. Никто не хочет видеть, как его сбережения тают под воздействием инфляции, а если не банки то что? Правильно! Недвижимость… Иных простых решений нет!

В то время, как уважаемые, порядочные люди тратят свое время и пишут около-научные статьи о дивергенции цены на нефть к паре EUR/USD или подобные им, задыхаясь при этом под грузом собственного великолепия — в интернете появилась огромная масса инфоцыган, продавцов курсов, пирамидщиков и прочих «научу тебя как», которые днем двумя руками пытаются залезть в карман обывателя, а вечерком своей третьей рукой без четырех пальцев — строчат комментарии и борются с «инфоцыганами».

( Читать дальше )

 

В предыдущей статье я написал способ где я создал класс, который будет обрабатывать мои запросы для обновления текущего значения некоторых параметров тикера для того, чтобы обрабатывать их в скрипте. 

С виду могло показаться что решение громоздкое, но это фундаментальное решение, подключаемый модуль в другие скрипты.
Я его просто подключаю и его работа меня уже не касается. 
Я могу сосредоточиться на других задачах в моменте времени и выполнять их не парясь о том что откуда и как получается. 

Я заморочился вопросом о том как мне получить цену текущего момента по ЦБ и использовать её в python скрипте. 
Мой первый способ я описал ТУТ   с этого всё и поехало. 

В комментах к предыдущему посту мне предложили, а не проще ли было использовать github.com/ranaroussi/yfinance ? 

Признаюсь, что о ней я не знал, или знал что она есть, но просто до неё я еще не дошел и решил попробовать самостоятельно изучить вопрос как работает процесс получения данных и его разновидности. 

( Читать дальше )

 

Забираем данные по ценным бумагам с finance.yahoo.com
Простой способ на Python.

Продолжаю рассматривать способы получения данных по бумагам в свой скрипт. Из предыдущего поста где я рассказывал как можно просто буквально распарсить поисковую выдачу в гугле и вытащить текущие показатели цены я узнал по комментариям уважаемых резидентов смартлаба, что этот способ не будет хорошим решением, в силу особенности использования html тэгов и атрибутов таких как id класса. В конечном итогеid поменяется и скрипт работать не будет. Лучше посмотреть в сторону чего то более долгоиграющего. 


На этот раз я хочу сделать свой скрипт более универсальным. Он должен забирать данные по скормленному ему списку или словарю вот такого вида: 

ticker_list = {'gazp': 'GAZP.ME',
               'sber': 'SBER.ME',
               'tatn': 'TATN.ME',
               'moex': 'MOEX.ME',
               'rosn': 'ROSN.ME',
               'lkoh': 'LKOH.ME',
               'yndx': 'YNDX.ME',
               'nlmk': 'NLMK.ME',
               'alrs': 'ALRS.ME',
               'rual': 'RUAL.ME',
               'magn': 'MAGN.ME'}

( Читать дальше )

Захотелось реализовать несколько идей для быстрого расчета по позициям акций и  для этого мне нужно было чтобы скрипт на python постоянно получал обновленное значение цены. Например раз в три секунды. Искал решение и нашел похожий пример с парсингом любой информации в интернете на python с применением блиотек requests и beautiful soup, (bs4). 


На примере тикера GAZP продемонстрирую как можно спарсить текущий курс (например с гугла.)

 Кому лень читать всё что я тут написал можно скопипастить полный код в конце статьи :)






Для начала нужно установить нужные библиотеки, в консоли пишем : 
 

pip install requests bs4

Теперь перейдем к коду. 

Импортируем то, что установилось. Также нам понадобится библиотека time для задержки запросов по времени.

( Читать дальше )

Друзья, привет!

Сегодня мы хотели бы коснуться интересной темой — разработка инвестиционных стратегий. Собственно мы — я M&Aщик, а мой верный товарищ, вице-президент отдела fixed income в JP Morgan — к инвестициям на рынке акций профессиональное отношение имеем косвенное, поэтому, наверное, нам еще рано брать грех на душу и учить кого-то разрабатывать стратегии. Лучше мы просто расскажем, как этому учились мы сами — возможно, кому-то хотя бы одна мысль из поста окажется полезной.

Разработкой стратегии мы стали заниматься во время восстановления рынка в 2020 г. — вложились на дне, получили почти 100% за несколько месяцев и… нам понравилось. Но поскольку рынок отрос практически к доковидным временам, нам хотелось найти какой-то надежный подход, не требующий постоянного глубокого анализа десятков эмитентов, но при этом приносящий интересную доходность — хотя бы 20-25% в баксах. Наше мнение — стратегия должна быть полностью или почти полностью автоматизированной, потому что иначе однажды включится естественное человеческое «что-то долго растет, может зафиксировать?», «А ну пересижу», «Вроде выглядит перспективно, надо брать» и прочие знакомые всем эмоции. А это обязательно однажды приведет к ошибкам.

( Читать дальше )

В этом посте я хочу рассмотреть вариант арбитражной стратегии, и протестировать его на чувствительность к проскальзыванию, чтобы понять возможность применения.

Далее будут приведены мои субъективные умозаключения.

Для начала перечислю виды арбитража, которые я знаю:

1. Арбитраж одинаковым активом между разными биржами. Сложность работы по этой технологии заключается в том, чтобы разместить торговый сервер между двумя биржами так, чтобы задержки пакетов между биржами были одинаковыми.
2. Арбитраж между активом и его деривативом.
3. Статистический арбитраж между коррелируемыми активами.
4. Календарный арбитраж.

Момент, который объединяет эти стратегии, состоит в том, что торговая позиция выставляется всегда одновременно по двум инструментам в противоположные стороны (если активы прямо скоррелированы, и в одинаковые стороны в ином случае).

Все эти арбитражные стратегии в основном относятся к классу рыночно-нейтральных «mean reversing» стратегий, потому что не следуют за трендом, а пытаются вернуться к некой справедливой цене актива (та же трендовая составляющая), выставляя позиции против отклонения от тренда, хотя, конечно, можно придумать и трендовые стратегии, использующие актив-«поводырь» для прогнозирования тренда.

( Читать дальше )

     Книга неудобная, практически квадратного формата, чем и раздражала меня во время чтения. Хотя чуть позже приспособился.
     Хочется обратить внимание, что в книге присутствует необозначенная “игра” автора с нами. В ней он играет с нашим доверием, практически хвастаясь одним экспериментом, где почти половина участников шла на сотрудничество. Но не заостряет внимание, что это значило о наличии большей половине тех, кто был эгоистом. В общем, чуточку аккуратней.
     Игры — это последовательные решения, которые должны повысить наш шанс на победу. Я не просто подчеркнул некоторые слова. Дело в том, что каждая игра — это как игра в шахматы, где твой каждый шаг не делает тебя победителем, а лишь увеличивает шанс на победу. Большинство делают первый ход пешкой е2-е4, потому как он самый сильный в начале игры.
     Вам может показаться, что мы не играем в эти игры в повседневной жизни, но это не так. Большинство из нас каждый день строят конструкции действий, но не всегда это делается правильно. От нас ускользают нюансы, на которые следует обратить внимание. Поэтому в книге советуют смотреть вперёд и рассуждать в обратном порядке.

( Читать дальше )

VisualCapitalist опубликовал красивую и информативную графику по американским дивидендным аристократам, и я с удовольствием перевёл её для вас:

Дивидендные аристократы США в июне 2021 года — это целых 65 компаний из индекса S&P500, и все 65 компаний непрерывно каждый год повышают свои дивиденды на протяжении как минимум 25 лет.

Это легче сказать, чем сделать, ведь компаниям приходится распределять эти дивиденды ежеквартально, независимо ни от чего. Я лишь отмечу, что чтобы иметь этот статус сегодня, компании должны как минимум с 1996 года не только не прекращать выплаты дивидендов, но и каждый год повышать их. А за это время мы увидели: пузырь доткомов, ипотечный пузырь и мировой финансовый кризис, мировой локдаун и вирусную пандемию. Чтобы выплачивать и приумножать дивиденды в такие разные по своей сути кризисы, необходима очень устойчивая бизнес-модель.

Какие-то компании из списка известны во всём мире — Coca-Cola, Pepsi, McDonalds или Procter&Gamble. Какие-то компании хоть и являются очень крупными, но их деятельность сконцентрирована только в США, и нам эти названия мало о чём говорят — Expeditors International of Washington или People's United Financial.

( Читать дальше )