Сначала я хотел сделать отраслевой разбор всего списка ценных бумаг, допущенных к торгам на СПБ Бирже, но получилось нечто большее. Получилась таблица, в которой для каждой компании, имеющей листинг, проставлена принадлежность к сектору, отрасли и стране, где компания базируется. Данные о секторах и отраслях проставлены в соответствии с международным стандартом классификации GICS, разработанным агентствами MSCI и S&P Global. Теперь вам не нужно читать отраслевой анализ. Вы можете его сделать сами, потратив 5 минут.

Доступ к таблице получить нетрудно.

Если вам просто посмотреть, то можно использовать эту ссылку.

Если вы хотите скопировать и «поковырять» (например, использовать фильтры), то лучше использовать эту ссылку. Если таблица не предложила сделать копию, это надо сделать самостоятельно, нажав меню «Файл -> Создать копию».

Привет, в этот раз будет общий пост про полезные источники в сети, где можно бесплатно взять данные, примеры кода и другие полезные вещи.

Более направленные подборки по идеям можно посмотреть здесь https://smart-lab.ru/blog/628709.php, а по книгам здесь https://smart-lab.ru/blog/681121.php

Биржевые данные:

Биржевые:

• https://www.quandl.com Quandl. Простой и адекватный API для Python, много бесплатных данных по отдельным биржам. Например, по Гонконгской и Варшавской бирже. Есть данные по сырьевым фьючерсам и другому сырью. Экономическая статистика и альтернативные данные тоже есть в бесплатном варианте. В отличие от других сайтов с котировками и графиками – здесь промышленная выгрузка для исследований;
• https://stooq.com Stooq. Неожиданно богатый бесплатным контентом локальный сайт (Польша). Большая часть не представляет интереса и можно сразу перейти к большим (для бесплатных) выборкам биржевых данных по США, некоторым европейским и азиатским странам

Когда-то давно я устроился на работу в небольшой брокерской компании. Помню, первый вопрос на рабочем месте от начальника отдела, старого многоопытного спокойного еврея, поверг меня в шок: «Покажите как вы определяете лучшие акции?» А я-то думал, мне все расскажут и покажут! Сильно смутившись, я начал что-то лепетать про P/E, P/S и количество абонентов. «Ну это фигня какая-то! Идите думайте» — тихим голосом неожиданно изрек вежливый начальник, во мгновенье растоптав во мне всякое самоуважение. Я думал — меня уволят в ту же неделю, но оказалось, это нормальный способ руководства у шефа. Дело было в крайне презрительном отношении начальника к P/S, ведь этот коэффициент не учитывает долги компании. Тогда, в начале нулевых стандарты задавал Стивен Дашевский, прекрасный аналитик из Атона. Этот экспат, рулевой и светоч аналитиков, любил и продвигал три мультипликатора P/E, EV/EBITDA и EV/S. Эта тройка мультов и до сих пор на пьедестале в крупных домах, например в Сбербанк-КИБ. Проделав это исследование, я могу уверенно сказать, что мой подход в прошлом был не так уж и плох. А указанная тройка вовсе не объект для поклонения, другие параметры работают не хуже.

Краткое содержание:

— узнайте, как извлечь выгоду из снижений, систематически покупая на проливах;

— посмотрите, какие активы меньше всего коррелируют с акциями в периоды снижений, когда это имеет значение;

— высококачественные акции с растущими год от года дивидендами в периоды снижений имеют меньшую волотильность и приносят меньшие убытки, чем рынкок акций вцелом.

Как происходят снижения цен на акции? Они вызывают стремительные распродажи и дальнейший обвал. Они большей частью не предсказуемы. Они заставляют как правило не коррелирующие между собой активы двигаться в одном направлении — вниз. Так как на медвежьем рынке корреляции усиливаются, существует ограниченное число активов, чувсвующих себя относительно хорошо в периоды снижений.

В этой статье показано, как извлечь выгоду из снизившихся цен на акции, уменьшая максимальную просадку портфеля и одновременно позволяя извлечь выгоду от покупок на привлекательных уровнях около дна.