Избранное трейдера Врач-бондиатОр
Начинающие (да и не только) инвесторы часто задаются вопросом о том, как отобрать для себя идеальное соотношение активов входящих в портфель. Часто (или не очень, но знаю про двух точно) у некоторых брокеров эту функцию выполняет торговый робот. Но заложенные в них алгоритмы не раскрываются.
В этом посте будет рассмотрено то, как оптимизировать портфель при помощи Python и симуляции Монте Карло. Под оптимизацией портфеля понимается такое соотношение весов, которое будет удовлетворять одному из условий:
Для расчета возьмем девять акций, которые рекомендовал торговый робот одного из брокеров на начало января 2020 года и так же он устанавливал по ним оптимальные веса в портфеле: 'ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM' и 'PKI'. Для анализа будет взяты данные по акциям за последние три года.
#Загружаем библиотеки import pandas as pd import yfinance as yf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Получаем данные по акциям ticker = ['ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM', 'PKI'] stock = yf.download(ticker,'2017-01-01', '2019-01-31')
Мультипликаторы – это производные финансовые показатели, которые позволяют оценить бизнес компании и сравнить ее с конкурентами.
Суть мультипликаторов в том, что мы приводим рыночную оценку (цена акций) компании и ее бизнес оценку (прибыль, выручка и т.п.) к единому знаменателю.
Условно говоря из двух (и более) цифр, мы получаем одну. И эту одну цифру легко оценить и сравнить с аналогичной цифрой у других компаний.
Поясню на примере:
1. Прибыль компании A – 100 000 рублей
2. Прибыль компании B – 1 000 000 рублей
Вопрос: акции какой компании лучше покупать?
Еще пример:
1. Капитализация компании С – 1 млрд. рублей
…бумага из моего портфеля лучших бумаг года. И это еще хорошо, судя по тому, как в последние дни валится наш рынок! Дело в том, что в последний торговый день 2019 года я сформировал портфель из 8 лучших бумаг по итогам 2019 года.
Таблица 1. Лучшие бумаги 2019 года.
Именно из этих бумаг я и сформировал свой портфель. Правда, купил я всего на 40% от одного из своих счетов. Вот мой пост об этом:
Подробный анализ лучших бумаг 2019 года
Я всегда твердо придерживаюсь правила о том, что стоп-лосс необходим всем и всегда. Вы обязательно должны ограничивать свои убытки какой-то заранее известной суммой, чтобы хотя бы иметь возможность планировать свои будущие доходы.
❤ БЛАГОДАРЕН И ПРИЗНАТЕЛЕН МОИМ ЧИТАТЕЛЯМ!
Пусть в Вашем доме будет Мир, Здоровье и Благополучие !!!
ОАО «ЛУКОЙЛ»:
дивиденды от ОАО "ЛУКОЙЛ". Собственный Пенсионный Фонд "Кубышка" растет." title="❤ На пенсию в 65(63). Стартовал БДС 2020 (Большой Дивидендный Сезон). Пришли дивиденды от ОАО "ЛУКОЙЛ". Собственный Пенсионный Фонд "Кубышка" растет." />
Эти деньги не изымаю, снова реинвестирую, покупаю дивидендные акции РФ на Мосбирже.
Как поступали уже отчищенные от налога (НДФЛ) дивиденды на мой БС (брокерский счет).
Хронология событий.
1) Январь 2019 г. = 23773 руб. (Юнипро, Лукойл, Газпромнефть, Татнефть, НЛМК, Ростелеком)
2) Февраль 2019 г. = 1253 руб. (Фосагро)
3) Март 2019 г. = 0
4) Апрель 2019 г. = 48624 руб. (ОФЗ-ПД, НКНХ пр)
5) Май 2019 г. = 14913 руб. (Северсталь, НЛМК, Мосбиржа, Таттелеком, ОФЗ-ПД)
6) Июнь 2019 г. = 15606 руб. (МРСК-Волги, Фосагро, Магнит, Северсталь, Акрон)
7) Июль 2019 г. = 122440 руб. (Сбербанк, НЛМК, ГМК Норникель, ВТБ, Башнефть, Юнипро, МРСК ЦП, ЛСР, Ленэнерго, Газпромнефть, МТС, ЛУкойл, Татнефть, РОстелеком, Энел Россия, Россети, Аэрофлот, ФОсагро, Алроса, ФСК)
8) Август 2019 г. = 29576 руб. (Сургутнефтегаз, Газпром, ОФЗ-ПД)
9) Сентябрь 2019 г. = 1628 руб. (ОФЗ-ПД, Северсталь)
10) Октябрь 2019 г. = 46158 руб. (Татнефть, ГМК Норникель, ОФЗ-ПД, МТС, НЛМК, Новатэк, Алроса, Роснефть, ВСМПО-АВИСМА, Фосагро)
11) Ноябрь 2019 г. = 6719 руб (Газпромнефть)
12) Декабрь 2019 = 11 423 руб (Северсталь, Акрон, Юнипро, Детский Мир).
Введение
Эта статья является первой в цикле СЗ (статистические закономерности). Статьи этого цикла будут посвящены тестированию различных статистических закономерностей. И сегодня мы рассмотрим СЗ №1, которую можно сформулировать так: “не продавайте бумагу, которая находится вблизи своего максимального значения”.
Основная идея этой СЗ заключается в том, что бумага, которая находится вблизи своего максимума, скорее всего, продолжит свой рост и дальше. В данном случае рекомендуется подождать немного и когда бумага остановится в своем росте, только тогда ее продавать.
Я беру на себя смелость утверждать, что СЗ №1 работает на различных таймфреймах, но в данной статье будет приведено тестирование только на дневном таймфрейме. Более того, мы сейчас протестируем следующее утверждение: “не продавайте бумагу в конце дня, если она близка к своему максимальному дневному значению”. В данном случае я утверждаю, что “