Привет, Smart-Lab!

Большую часть жизни я провел в финансах: казначейство, управление ликвидностью, работа с капиталом. И всё это время моим основным инструментом был Excel. Всегда хотелось как усовершенствовать имеющиеся модели. И хотя Excel при профессиональном подходе дает огромные возможности их все равно может не хватить под какую-то конкретную задачу. Также в последнее время с расцветом ИИ я как и многие увлекся вайб-кодингом, порог доступа к которому теперь стал ниже, чем был раньше. Решил раздвинуть рамки Excel моделей за счет python.

В этой статье я расскажу, как финансисту (не профессиональному разработчику) пересесть на Python и собрать свой инвестиционный терминал, который делает именно то, что нужно вам. Когда я начал глубже погружаться в изучение облигаций, то мне захотелось создать свой инструмент, в который я бы мог сам добавить те показатели, которые бы посчитал нужным.


Откуда я брал данные для терминала.

Первый вопрос любого цифрового проекта — данные. Вот откуда я беру данные для своего терминала

( Читать дальше )

Кратко: я выгрузил все резкие падения индекса Мосбиржи с 2009 года, отфильтровал ложные движения и посмотрел, что происходит именно на третий торговый день после паники. Не в день отскока, не через месяц, а именно на третий день — когда толпа уже немного выдохнула, но крупные деньги ещё не закончили работу. Получилась довольно странная закономерность, которую я раньше недооценивал сам.

---

Где-то в 2022 году я заметил вещь, которая меня раздражала. После каждого сильного пролива рынок вроде бы начинал оживать, в чатах снова появлялись герои с фразами «дно пройдено», а потом через пару дней рынок опять били молотком по голове. Причём часто — без новых новостей.

Тогда я впервые задумался: а что если главное движение после паники происходит не сразу? Я не люблю рассуждения уровня «кажется» или «по ощущениям». Поэтому выгрузил историю по IMOEX, RTSI, валюте, нефти, фьючерсам на индекс и отдельно — по самым ликвидным акциям: Сбер, Газпром, Лукойл, Норникель, Роснефть, Яндекс, ВТБ.

( Читать дальше )

Прошлую итерацию этого гайда делал в 2024 году. Пришло время сильно дополнить его новыми фишками.

Потратил часы времени для того, чтобы очистить формулы от большого количества мусора. Оптимизировал работу для того, чтобы Excel куда быстрее обрабатывал информацию.

Чего только стоил тот факт того, что можно не подгружать по каждой бумаге режим торгов и это оказался вообще ненужный элемент. На просторах интернета многое смотрел, но так и не нашёл ни одной статьи с этими формулами без ненужного подтягивания режима торгов.

Нашёл большое количество решений по реализации моих хотелок и делюсь с вами.

 

На какие вопросы ответит эта статья:

 

• Зачем нужно использовать Excel таблицы при инвестировании

• Подготавливаем Excel к работе

• Принцип работы формул с привязкой к API Московской биржи

• Как работают формулы Excel с ссылкой на API Мосбиржи

• Как устроена таблица для отслеживания информации по облигациям с фиксированным купоном

• Как устроена таблица для отслеживания информации по флоатерам

( Читать дальше )

Ещё лет 10 назад меня окончательно достало вести инвестиционный учёт вручную. А всё потому что использовались разные брокеры, разные типы активов и у всех были разные формы отчётов и в итоге всё заканчивалось раз в квартал примерно один и тем же. Ручным копированием котировок с сайтов для того, чтобы понять что вообще происходит с портфелем и требуется ли ребалансировка.
И в какой-то момент я понял что больше невозможно терпеть и пора уже начать заниматься автоматизацией. В итоге получилась довольно простая архитектура:

• Excel / Google Таблицы — интерфейс и дашборд портфеля

• Python — сбор данных и обработка

• API — источник котировок и информации

Что делает моя система в книге:

• автоматически подтягивает котировки акций и облигаций, в том числе с Московской биржи;

• считает текущую стоимость портфеля;

• сводит активы из разных источников;

• обновляет данные без ручного ввода.

 
Книга Михаила Шардина “Excel, Python и API: автоматизация данных и управление офисом, домом, финансами…”

( Читать дальше )

попивая киндзмараули в прекрасном батуми решил сваять пост про фаре...

в общем вкратце — вас наепали… фаре крайне удобно капиталистам и государству — им по нраву молодой персонаж без образования работающий на 2ух низкооплачиваемых работах и тащащий деньги на фондовый рынок… причем он особо не требует — ни профсоюзов, ни социалки, ни пенсий, ни конкуренции на рынке труда(т.к согласен на любую работу или 2) и исправно платит налоги… ну и в силу своей природной малограмотности многого не понимает… т.к мечется по кругу с горящим пердаком зарабатывая капитал...

а потом у него все равно семья, дети и в принципе никакого фаре кроме скуфьей отрады = танчиков под пивас ему не светит совсем и никак...

отдельная тема доставляет мечта — вот счас активов приносящих пассивный доход понакуплю и на пенсию выйду в 35 лет… смешно… в России тупо на вкладах в банках лежат 50 трлн буржуйских денех… просто валяются, т.к девать их некуда… весь пассивный доход скуплен накуй давным давно.

( Читать дальше )

Что по железобетону? У меня за последние 2 месяца есть большие изменения в портфеле, так что пора посмотреть, как идут успехи у моей недвижимости и что внутри какие доли занимает, а также обдумал планы на ближайшее будущее. Размер ЗПИФн-портфеля составляет 761 тысячу рублей, и в нём один новый фонд.

Напоминаю, что я собрал основные ЗПИФы недвижки в крутую сводную таблицу. Ей очень удобно пользоваться, сам именно по ней и смотрю, что происходит, выбираю, что докупать, рекомендую. Вчера писал про последние обновления.

⏳ Предыдущий срез был 8 октября.

Фонды недвижимости занимают 9% от всего портфеля. Если взять только биржевой, то 10,7%. Целевая доля в биржевом портфеле 10% — уже больше. Буду увеличивать целевую долю для начала до 15%.

💼 Что в портфеле?

РД (он же Рентный доход) — 1 пай. Один из двух тяжеловесов с высокой стоимостью пая. Фонд от ВИМ (ВТБ).

РД ПРО ⭐️ — 55 паёв. Фонд от ВИМ, напоминающий что-то среднее между Рентал ПРО и Парусом. Есть пост про него. Докупил 10 штук.

( Читать дальше )

 

 

… или о том, почему обогащение и сохранение — это две разные религии

 

 

 

1. Две разные игры

 

Есть одна интеллектуальная ошибка, которую совершают 90% людей с капиталом. Она фундаментальнее, чем просто налоги, диверсификация активов и даже выбор управляющих.

Они считают, что стратегия обогащения и стратегия сохранения — это одно и то же.

Это не так. Более того, эти стратегии во многом взаимоисключающие. И понимание этого различия лежит в основе того, что одни семьи владеют недвижимостью в центре мировых столиц столетиями, а другие взрывают состояния на тщеславие, яхты, мрамор и шампанское за считанные годы.

В инвестициях, предпринимательстве, да и жизни в целом, существуют два фундаментально разных режима существования.

Режим первый — «Get Rich»: режим охоты, экспансии, риска, максимальной предпринимательской дерзости. Это — игра, где ты идёшь вперёд, не оглядываясь назад, потому что терять пока нечего.

( Читать дальше )

Привет, Смартлаб.

 

Дисклеймер: книжек не читал, теханализом никогда не увлекался, на истину не претендую, в терминах могу ошибаться, просто описываю свой первый опыт.

 

Примерно год назад смотрел динамику своего портфеля в сравнении с бенчмарками LQDT и MOEX. И думал, эх, тут бы всё продать, переложиться в LQDT, а вот здесь совершить обратную рокировку. Даже придумал худо-бедный алгоритм для своей торговой системы. Совершил подход — заблудился в 3-х соснах IDE для Python + нужная версия Python + нужные библиотеки. Забил.

В начале апреля запал этой идеи вновь разгорелся. Методом проб и ошибок нашёл основные столпы для своей системы:

1. Разработка — Python, потому что по работе немного умел скопировать чужое и наложить на своё
2. Брокер — Т-Инвестиции. Потому что он у меня уже и так есть. А ещё есть нормальная документация: https://github.com/RussianInvestments/invest-python , https://tinkoff.github.io/investAPI/faq_python/
3. Крутой тип, который доступно объясняет, как со всем этим работать: https://azzrael.ru/api-v2-tinkov-invest-getportfolio , https://www.youtube.com/watch?v=QvPZT5uCU4c

( Читать дальше )

В субботу 25 октября в кинотеатре «Октябрь» пройдет Конференция Смарт-Лаба (https://conf.smart-lab.ru/#speakers). Я один из участников. Рассказывать буду об опыте и приемах инвестирования. В паре заметок поделюсь некоторыми тезисами.

• Не нужно смешивать организацию облигаций и управление активами. У Иволги есть оба направления, и они уже разведены друг от друга. Дистанция будет расти до полного разрыва. Размещать мы должны всё, что рынок готов купить, полагаясь, что на большой выборке доходность покроет риск. За то, как сработает риск и его покрытие в отдельном случае, по-моему, организатор ответить не может. Как бы ни хотелось. Управление активами – отдельная тема, в перспективе – главная. Здесь мы отвечаем не за предоставление возможности, а именно за результат. И по результату управления за 6 лет, предположу, мы одни из лучших.

• Я управляю и собственным капиталом, он меньше портфеля клиентов доверительного управления, но не критически. Подход более диверсифицированный и в чем-то агрессивный.

( Читать дальше )

Каждый раз, когда ты проходишь верификацию на бирже или в банке, ты отдаёшь: паспорт, селфи, адрес, выписки, биометрию. Всё это хранится у подрядчиков, дублируется в тестах и бэкапах.

Фактически создаётся гигантская база «всего и сразу». И вопрос не в том, утечёт ли она, а когда.

Парадокс: чем строже регуляторика, тем больше твои данные копят и тем дороже они в даркнете.
Может быть, пора обсуждать не «где проходить KYC», а как его менять — на ZK-доказательства и selective disclosure?

Почему «собирать всё» ≠ «защищать»

1. Централизация рисков.Один KYC-вендор обслуживает десятки банков/бирж. Взломишь облако — получишь миллионы записей разом.
2. Человеческий фактор и аутсорс.Фото/видео, распознавание, ливнес — всё крутится через цепочку подрядчиков и саппортов. Самое слабое звено не у тебя в банке.
3. Повторное хранение.Один и тот же набор PII копируется: фронт-система → антифрод → «даталейк» → бэкапы → тестовые стенды с прод-данными.

( Читать дальше )