Привет, SmartLab. Я строю онлайн-сервис для анализа акций Мосбиржи, как инструмент принятия решений и системного инвестирования.
Вот здесь я рассказывал, как начинал с гугл-таблицы, а тут – какие поймал ограничения и как переписал все на Python+Flask.

Сегодня покажу результат одного конкретного теста: как количество акций в портфеле и период ребалансировки влияют на доходность. Казалось бы, очевидный вопрос, но когда я прогнал 30 сочетаний на реальных данных, результат оказался не таким однозначным.

Что тестировал

Модель выдаёт итоговый score для каждой акции. Берём ТОП-N акций по скору, держим Hz дней (Horizont), ребалансируем, повторяем.

Полный перебор: N = {5, 10, 15, 20, 25, 30} × Hz = {20, 30, 40, 60, 90} = 30 сочетаний.

Период: 2021–2026 (62 тридцатидневных периода).

Что учтено:

• Комиссия 0.03% (тариф популярного брокера) на каждую сделку

• Slippage 0.1% (проскальзывание при исполнении)

• Фильтр ликвидности ≥ 2 млн руб/день (об этом ниже – отдельная история)

Привет, Смартлаб.

Три месяца назад я выкладывал здесь статью со своей Google-таблицей, которая скорит акции по фундаменталу. Идею я не забросил, но довольно быстро понял, что таблица – это тупик. Формулы разрастаются, периодически ломаются, а более сложные алгоритмы в таком формате просто нормально не живут.

В какой-то момент я просто психанул и переписал всё на Python и Flask. В итоге из таблицы вырос отдельный веб-инструмент.

Делал я его в первую очередь для себя, чтобы не тонуть в отчётах, новостях и бесконечном ручном сравнении компаний. Хотелось меньше субъективщины и рутины, а больше структурированной и воспроизводимой логики.

Задача:
за 1-2 минуты получить внятную картину по акции, а не собирать её вручную из десяти вкладок, отчётов и чужих мнений.

Что умеет сервис сейчас:

1. Многофакторный скоринг по фундаменталу
Компания оценивается не по одной-двум метрикам, а по набору показателей. При этом сравнение идёт не “со всей биржей сразу”, а внутри сектора — так картина получается заметно адекватнее.

Привет, Smartlab! Я новичок на платформе, но на на рынке.

Сразу обозначу рамки. Ниже не будет:

• торговых сигналов
• обещаний доходности
• «лучших акций месяца» и т.д.

Речь о том, как я для себя решил проблему ручного фундаментального отбора и что из этого получилось.

Исходная проблема

С 2008 я на рынке перепробовал, наверное, всё от лудоманства скальпинга до коматозного инвестирования в стиле «купить и забыть» (с подробным разбором фундамента, разумеется).
Со временем стало понятно, что проблема не столько в знании рынка, психологии или чем-то еще, а в обычной рутине.

Фундаментальный анализ в ручном режиме плохо масштабируется:

• показатели постоянно меняются
• за десятками компаний невозможно следить одновременно
• часть решений неизбежно принимается «по ощущениям»
• ошибки возникают не из-за незнания, а из-за усталости и пропусков

Чек-лист вместо «ощущений»

В какой-то момент я зафиксировал для себя базовый набор критериев, который использую для первичного отбора (если очень кратко):