Хочу поделиться своим опытом разработки скринера и бектестера для анализа акций на основе фундаментальных данных. Это не только автоматизация, но и способ глубже разобраться в инвестиционных стратегиях, которые можно заложить в алгоритм.

Фундаментальный анализ — это метод оценки акций, основанный на финансовых показателях компаний, таких как прибыль, выручка, коэффициенты ликвидности и другие экономические параметры. В отличие от технического анализа, который фокусируется на движении цен, фундаментальный анализ помогает определить реальную стоимость компании и ее перспективы в долгосрочной перспективе.

При этом фундаментальный анализ не так популярен среди частных инвесторов, как технический анализ, поскольку требует глубокого изучения отчетности, макроэкономических факторов и финансовых коэффициентов.

Хочу создать собственный скринер и бектестер для анализа акций по фундаментальным показателям. Чтобы сделать это правильно, нужно понимать не только программирование, но и сам предмет — фундаментальный анализ. В этой статье я разбираюсь какие вообще существуют подходы, а также ищу источники данных.

На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна — в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.

Пять лет назад написал Node.js-скрипт, затем адаптировал его для Google Таблиц, а теперь разрабатываю Python версию. При помощи сообщества на GitHub эта Python версия идёт к созданию полноценной библиотеки с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков, сбор новостей по эмитентам и вычисление оптимального объема покупки. Все это направлено на помощь простым инвесторам, вроде нас с вами, чтобы оперативно находить выгодные инвестиционные инструменты и принимать решения на основе актуальной информации.

Критерии выбора ликвидных облигаций на Московской Бирже

Ликвидность это один из ключевых параметров, поскольку даже высокодоходная бумага бесполезна, если её невозможно купить. В моём скрипте для поиска облигаций используются несколько основных критериев:

Добрый день!

Ищу решение для автоматизированного получения исторических фундаментальных данных по российским компаниям. Нужна история изменения P/E, P/S, ROE, EPS, выручки и других показателей за несколько лет для построения скринера и проведения фундаментального анализа.

Проанализировал два доступных API, но везде есть ограничения:

T-Invest API

• Плюсы: Хороший набор текущих фундаментальных показателей
• Минусы: Отсутствует история фундаментальных данных, выдаёт только актуальные показатели
• Запрос: https://github.com/RussianInvestments/invest-python/blob/main/examples/get_asset_fundamentals.py
• Ответ:

GetAssetFundamentalsResponse(fundamentals=[
StatisticResponse(asset_uid='40d89385-a03a-4659-bf4e-d3ecba011782',
currency='RUB',
market_capitalization=6878249241240.0,
high_price_last_52_weeks=330.45,
low_price_last_52_weeks=219.2,
average_daily_volume_last_10_days=65639361.43,
average_daily_volume_last_4_weeks=60348494.76,
beta=0.8,
free_float=0.48,
forward_annual_dividend_yield=0.0,
shares_outstanding=21586948000.0,