В 1984 году на семинаре Колумбийского университета, посвященном пятидесятилетию выхода книги  «Анализ ценных бумаг», Уоррен Баффет выступил с защитой идей Бенджамина Грэхема. В ответ на аргумент о случайности успеха инвесторов Баффет сказал:  

«Если все, кому выпадают “орлы”, происходят из крошечной деревушки Грэм-Доддсвилль, то, наверное, они что-то делают для того, чтобы эти “орлы” выпадали».  

 

Затем Уоррен показал графики с результатами девяти финансовых управляющих из Грэм-Доддсвилля: Билла Руана, Чарли Мангера, Уолтера Шлосса, Рика Герина, Тома Кнаппа, Эда Андерсона из Tweedy, Browne, свой собственный и еще двух человек(Стэнли Перлмитер и пенсионный фонд Washington Post), а также пенсионного фонда FMC.

 Кто эти инвесторы из «Грэм-Доддсвилля», которых отмечал Баффет? Мы подробнее поговорим об их профессиональном пути, личной жизни и том, как их подходы к инвестициям помогли им добиться успеха.  

В данной статье будем учиться подключать OsEngine к Moex ALGOPACK. Чтобы Вы могли получать On-line данные с MOEX и тестировать на них сотни различных роботов и стратегий.

ALGOPACK — сервис и API от Московской биржи, который предоставляет on-line и исторические данные, на которых можно тестировать своих роботов без открытия счёта у брокера. 

Os Engine – терминал с сотнями готовых торговых роботов. С удобными слоями их создания, десятилетие затачивающийся под алготрейдинг.

1. Регистрируем ключи доступа на MOEX.

Если у вас нет учетной записи на сайте Московской биржи, нужно его зарегистрировать.

Для этого идем на сайт Московская Биржа (moex.com)

Простые финансовые модели для прогнозирования цен акций.

Существует множество моделей, которыми пользуются финансовые аналитики для оценки компаний, в них вы должны: дисконтировать денежные потоки,  искать бета коэффициенты,  рассчитывать коэффициенты для различных рисков,  в общем, заниматься больше «астральной» деятельностью, чем аналитической.  Сам же я склоняюсь к тому, что чем проще финансовая модель, тем лучше она может быть понята и применена. Простые модели имеют меньше возможности для ошибок и позволяют быстро получить результаты. Они также более прозрачны и могут быть более легко объяснены заинтересованным сторонам, таким как инвесторы.

В данной статье я хочу продемонстрировать несколько простейших финансовых моделей, которыми я активно пользуюсь для определения справедливой цены бумаги, с которыми разберется даже первоклассник. После прочтения вы сможете сами прогнозировать справедливые цены бумаг и совершать прибыльные сделки.

Для начала мы научимся определять справедливую цену компании из добывающей отрасли(майнеры). Добывающие компании самые простые для анализа, по сути, они просто копают землю и продают полезные ископаемые, которые в ней залегают.

Уговариваю опытного алготрейдера Антона Медведева выступить на нашей конференции 24 июня conf.smart-lab.ru.

Думаю еще чуть чуть надавить и он сломается. Напишите в комментариях какие у вас есть вопросы к руководителю топ алго команды все ещё торгующей на мосбирже.

Кстати, вот видео 9-летней давности, где Антон рассказал о себе, свой путь и одну свою стратегию

Ещё одна компания, которая строила свой бизнес в России на законных рельсах и на алгоритмической торговле сдала лицензии ЦБ. Трудно у нас идёт это направление. Я в своем недавнем интервью Андрею Верникову говорил, что на мой взгляд дело не только в успешности или провалах алгоритмистов. Большую роль играет емкость российского рынка и количество состоятельных инвесторов. Как только компания сталкивается даже с достаточно коротким периодом неудач, которые свойственны любой высокорисковой стратегии, в том числе и алгоритмической, возможности содержания компании-профучастника сильно падают, а отток клиентов в такие периоды, еще больше уменьшают абсолютную величину вознаграждения, получаемую управляющими.

В 2017 — 2018 году мы с моим приятелем тоже программировали роботов и даже были попытки сделать отдельный продукт на них. Поэтому я хорошо представляю с чем сталкиваются алгоритмисты не только с точки зрения стратегии, но и множеством других вопросов, которые относятся к техническим и административным.

 Пока готовится ряд статей о тестировании и оптимизации наших торговых систем, товарищ по моей просьбе доработал бота, торгующего на внутридневных данных для торговли дневками. Изначально это было сделано для наших друзей и знакомых, которые хотят приобщиться к теме инвестирования, но нет времени или лень это изучать самостоятельно. Предложение дать деньги в ДУ была сразу отвергнута и как альтернатива было предложено самостоятельно покупать по сигналам наших ботов, которые будем выкладывать в телеграмм. Много времени для этого не надо. Посмотрел с утра есть новые сигналы или нет, если есть выставил стоп на покупку или передвинул Stop-Loss если позиция уже открыта.

Самый главный геморрой в одноногом индексном арбитраже – правильно собрать сам индекс.

В этой статье поговорим об одном из самых стандартных и рабочих способах – выбирать бумаги взвешивая их по объёму торгов.

А чтобы читалось лучше, напомню, что у меня около 90 % прибыли по арбитражной торговле за четыре месяца. И эквити выглядит вот так:

Рис. 1. Скрин с он-лайн мониторинга моего арбитражного счёта

Так как собрать индекс чтобы зарабатывать?

Шаг 1. Выбираем самые расторгованные бумаги на площадке

Для этого складываем объёмы за каждую свечу за предыдущие X дней. И составляем таблицу.

Сортируем таблицу по объёму и берём N верхних.

Это – бумаги, отражающие движение рынка.

Шаг 2. Раздаём веса для бумаг.

Тут много всяких вариантов, включая раздачу весов по тому же объёму. Но самым прибыльным вариантом который нашла моя команда – является равномерное распределение весов один раз в N часов.

Берём самую дорогую бумагу которая есть в списке бумаг входящих в индекс и подгоняем остальные бумаги к ней, при помощи мультипликаторов:

Лучшие бумаги месяца. Выпуск 14 – обновления для февраля 2022

В таблице 1 приведены 32 наиболее ликвидные акции нашего рынка, упорядоченные по убыванию доходности за январь 2021. Первые 8 акций – это лучшие бумаги месяца по состоянию на утро 01.02.2022.

                                                        Таблица 1.

Бумаги  в таблице 1 выделены тремя цветами:

1. Красным  - были лучшими месяц назад, а сейчас нет.
2. Желтым  - были лучшими месяц назад и остались лучшими.
3. Зеленым — не были лучшими месяц назад, а сейчас стали.

Это 14 выпуск в рубрике BMS (лучшие бумаги месяца). Январь месяц 2021 был очень плох для нашего фондового рынка. По итогам января только 1 бумага из 32 закрыла месяц ростом. Это очень плохой знак, вероятность падения в феврале выглядит выше, чем вероятность роста.  Соответственно, текущая рекомендация для тех, кто хочет торговать по этой системе:

1. Если вы уже торговали по этой системе: продать все акции.
2. Купить на месяц ОФЗ 26209.