Если вы не только что стали моим подписчиком, то наверняка в курсе, что я полностью перешел на Linux и даже написал пост о моем опыте: Месяц на ALT Linux на рабочей машине...

Но сейчас хотел поделиться кое-чем полезным, а заодно останется это в ленте, потому что когда ты редко пользуешься чем-то, то забываешь, и нужно снова вспоминать. Поэтому данный пост также послужит лично мне напоминалкой.

Сейчас люди настолько привыкли к графическим оболочкам (линуксоиды их называют ГУИ, GUI — Graphical user interface), что мало кто представляет себе возможность что-то делать на компьютере с помощью командной строки. А между тем, командная строка очень мощный и в определенных случаях очень полезный инструмент. В Linux его довели до совершенства. Конечно, большинству людей она не понадобится, но при этом она остается очень полезной сисадминам и программистам.

Мои программы написаны на python и их очень удобно запускать прямо из командной строки. Достаточно написать:

python3 my_python_script.py

Прошёл почти месяц, как я перешёл на Linux, на своей основной рабочей машине. Скажу, что процесс оказался существенно легче, чем я ожидал изначально. Но не буду писать, что я ожидал каких-то серьёзных трудностей, потому что различными способами обкатывал те или иные моменты в работе на домашних компьютерах, или на специально поднятой виртуальной машине.

Попробовав разные дистрибутивы Linux, я в итоге остановился на ALT, а именно на ALT WORKSTATION 10. Пожалуй, основными критериями стали:

1. Поддерживается российской командой разработчиков и один из самых старых на российском рынке Linux дистрибутив
2. Из «отечественных» Имеет самый большой собственный репозиторий, и судя по всем самые свежие версии популярных программ, по сравнению с другими «российскими» Linux.

Друзья, написал программу, которая позволяет быстро посчитать и построить графики прироста/падения различных активов за различные промежутки времени. Мне как инвестору и управляющему, обычно интересно посмотреть на такие временные промежутки:
✅ неделя
✅ 1 месяц
✅ 1 квартал
✅ Полгода
✅ 9 месяцев
✅ 1 год
✅ к началу года

 При этом пока в качестве бенчмарков я решил добавить не индексы, а крупные фонды. Во-превых, потому что они либо выплачивают дивиденды, либо аккумулируют полученные в стоимости своих активов. Во-вторых, я все-таки покупаю не индексы, а зачастую именно эти самые фонды. На сегодняшний день в автоматическом режиме у меня считаются следующие фонды/активы:
✅ SBMX – биржевой фонд, копирующий индекс IMOEX с учетом дивидендов, которые платят компании, входящие в индекс
✅ SBRB – биржевой фонд, копирующий индекс рублевых корпоративных облигаций с учетом купонов по ним
✅ SBGB – биржевой фонд, копирующий индекс рублевых государственных облигаций с учетом купонов по ним
✅ SPY – ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс S&P500
✅ QQQ — ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс NASDAQ
✅ SHV — ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс коротких государственных облигаций США, сроком до 1 года
✅ SHY — ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс среденсрочных государственных облигаций США, сроком от 1 года до 3 лет
✅ TLT — ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс долгосрочных государственных облигаций США, сроком более 20 лет
✅ GOLD – золото
✅ BRENT OIL – нефть марки BRENT
✅ VTHR – ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс широкого рынка Russell 3000
✅ EWJ — ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс MSCI Japan
✅ MCHI — ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс MSCI China
✅ EZU — ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий индекс MSCI Eurozone
✅ DBC — ETF с учетом реинвестирования дивидендов, копирующий диверсифицированный индекс товаров, торгующихся на биржах, такие как металлы, углеводороды и т.п.
✅ VIXY — ETF с короткими фьючерсами на индекс волатильности VIX

Предложите ещё активы и я добавлю их. Планирую в начале каждой неделе публиковать данные по этим активам.

Друзья, вот я наконец и доделал свой калькулятор оценки облигаций методом Джонкарта.

Если в кратко объяснить суть метода, то это оценка  доходности к погашению с учетом риска дефолта, который определяется на основании рейтинга исследуемой облигации. В самом простой интерпритации — этот метод позволяет получить ожидаемую доходность к погашению (математическое ожидание доходности) с учетом вероятности дефолта. Подробнее о методе я писал в своей более ранней статье: "Корпоративные бонды под табу для частного инвестора!"

Я реализовал данный метод на Python с использованием своей базы SQL, в которой хранятся все необходимые данные для расчета: история котировок, параметры самих облигаций, их рейтинги, а также таблица с вероятностями дефолтов облигаций для разных рейтингов. По сути, мой новый калькулятор, является логическим продолжением предыдущего, который считал все классическим методом и был описан мной в статье: "Калькулятор облигаций! Часть 1". Новый калькулятор может считать как классическим способом все основные параметры: ожидаемая доходность, дюрация, кривизна (выпуклость), так и по методу Джонкарта.