Я не раз писал и говорил в своих интервью, что я не сторонник классического технического анализа. В большей степени это продиктовано моим первым опытом, когда я только «пришел на биржу» вначале 2000-х. В последствии я укрепился в этой мысли, когда в 2017 — 2018 писал с другом собственных роботов. Из массы опробованных идей, почерпнутых из книг по ТА, работала пара, и то с очень серьезными доработками. При этом конечный результат на работах у меня был положительный, но совсем не тот на который я рассчитывал.
Но это не означает, что в своей инвестиционной деятельности я совсем не применяю никакие индикаторы. Правда, я бы скорее охарактеризовал их как статистически-технические. И даже те, которые близки к классическим, я использую иначе, вкладывая в них больше фундаментальных основ из статистики. Об одном из таких индикаторов я писал в статье: "Про один из моих индикаторов — Differential"
В этой статье я хотел бы продемонстрировать те из них, которые являются моими «настольными», и на которые я обращаю внимание как инвестор. К тому же, я теперь их объединил в отдельную удобную программу Python, что в купе с собственной базой SQL, мне позволяет легко оценивать и следить за любым интересующем меня инструментом или экономическим показателем.
Самоизоляция и мои достижения❗️
Я уже писал, что самоизоляция — это прекрасный повод научиться чему-то новому. В своем посте «Чем я занимаюсь на самоизоляции❓», я достаточно подробно описал как реанимировал кое-какие свои старые компьютеры и ноуты, как я установил на них Linux Mint (с которого сейчас пишу настоящий пост), и как решил начать изучать Python, потому что у меня дома нет Matlab, а мне захотелось провести несколькорасчётов и исследований по измерению волатильности по метрике JPMorgan.
Сейчас я хочу поделиться результатами за чуть больше чем неделю. Я не каждый день занимаюсь изучением, поскольку на неделе ездил на работу, а дома, как всегда есть куча отвлекающих факторов и самым важным из них, конечно, являются дети. Но этот фактор я воспринимаю исключительно положительно 👍 Если суммировать все время которая я потратил на на ткущий момент по изучению питона, то получится около 20 часов.
Я написал два поста про волатильность в рамках тем по развитию финансовой грамотности. Я показал, что ценовую волатильность можно измерять с помощью показателя Average True Range (ATR) и с помощью него неплохо можно выставлять ордера на ограничения потерь (stop loss). Полезно тем, кто активно торгует.
Второй показатель волатильности — это стандартное (среднеквадратичное) отклонение. Применяется для показателей доходности актива и удобен при составление своего портфеля и его последующей оптимизации. (Кстати, на встречи в прошлую субботу в рамках вебинара из курса ТРИ КИТА ИНВЕСТИЦИЙ, я как раз показывал как с помощью Excel можно искать оптимальный портфель для себя, зная доходность и волатильность. В эту субботу я покажу как использовать бету для составления собственного портфеля и как его оптимизировать, а также поговорим о пассивных и активных стратегиях управления портфелем. Кому интересно научиться инвестировать на уровне профессионала — присоединяйтесь. Действует скидка❗️