Незаметно прошел один год с момента открытия первого брокерского счёта. А также год пребывания на смартлабе.

Изначально думал, что открою счёт и буду пассивно инвестировать получая копеечку в виде прибыли и не особо участвую в этом. Фигушки.  Не вышло.

Прочитав Грэма проникся идеями- мол на долгосроке акции всегда растут, надо брать недооцененные. В результате ОР у меня -30% от цены покупки (не отрасли). Она стабильно недооценённая  и такие вещи должны настораживать- если рецепт счастья баффета  давно известен массам и то почему их до сих пор не выкупили до и цена не поднялась. И наоборот –я почти не покупал акции с высоким p/e. Даже весной этой. А они, собаки такие, очень быстро вернулись в состояние “перекупленности” и рынок это не видимо совсем не смущает. В физике законы работают всегда. Они объективные. На рынке то что работало десятилетий назад в другой стране сейчас может и не работать.

Фондовый рынок это не физика. И не инженерия. Тут нельзя прочитать хороший классический учебник, действовать по нему и гарантированно получить успех. Вон- те кто перед кризисом 2008 года в наш рынок вложился до сих пор в долларах  не получил хотя бы возмещения затрат. Хотя их не предупреждали, что они с EM дело имеют и это рынок повышенного риска. С японией опять же пример классический.

• по сделке прибыль 0.5% ⇨ зафиксирую ⇨ 0.1% отдам брокеру. 

• Было 20 акций, продали одну -10 рублей.
• Было 20 акций, продали часть акций одной компании, купили 21-ю в портфель — сколько будет? — правильно, -20 рублей. 

Вернее так: что я увидел, обучая модели. Всякие подобные темы любят поднимать трейдеры, они отлично располагают для пространных рассуждений о рынке и жизни, а я это, можно сказать, увидел наглядно. В общем, наблюдения не что-то гениальное, мной открытое, не грааль, но я это наблюдаю.

Что я делаю:

Играюсь с моделями ML, играюсь гипер-параметрами – параметрами самих моделей непосредственно и моими какими-то входящими параметрами. Смотрю как меняются результаты в зависимости от этих параметров.

Что я увидел:

1. Где-то закономерностей объективно больше, где-то объективно меньше. Если прочесываешь график моделями (с разными параметрами) по мат. ожиданию OOS результатов совокупности моделей и по их распределению видно, что из каких-то графиков закономерности извлекаются на ура, а из каких-то со скрипом. В данном случае график это пересечение по тикер-TF-временной отрезок. Да даже если брать только тикер, некоторые, что называется, палку воткни, она зацветёт, а в некоторых надо очень постараться, чтобы нащупать нормальные закономерности.
2. Похоже, действительно легче прогнозировать на короткие интервалы. Но эта закономерность выглядит не так, как её обычно преподносят. Обычно в ходу какая-то такая версия: чем ближе, тем легче, типа на минуты легче, чем на часы и т.д. Я бы сказал, что подтверждение находит скорее следующее: чем больше отношение горизонта прогноза к длине промежутка времени, данные из которого непосредственно участвуют в прогнозе. Ну т.е. если ты принимаешь решение по 50 свечам, то на 2*50 можно прогнозировать с большей точностью (winrate), чем на 10*50 и т.д. При этом в другом контексте, например, если ты ушел на TF выше, ты эти 10*50 сможешь спрогнозировать уже с хорошей точностью.
3. Объективно раньше было зарабатывать легче. По ошибке из большого промежутка времени сначала какое-то время брал для обучения данные не самые свежие, а самые древние и удивлялся очень приличным результатам моделей, на свежих данных моделям можно сказать драматически сложнее извлекать закономерности.

Через 10 мес. НКНХ введёт в эксплуатацию свою электростанцию на 495 МВТ. Вот так выглядит таймлайн работ, на котором большую часть времени заняло ожидание на изготовление самих турбин и другого ответственного оборудования и их доставку на площадку 

Станция будет введена в апреле 2021 года и интересно посчитать ее эффект, который будет заметен уже в 2021 году, в том смысле, что все производства НКНХ, генерирующие выручку, будут запитаны энергией по ее себестоимости, а не по ее покупной цене.  

В настоящее время энергию производствам НКНХ дает по себестоимости его собственный источник ГТУ-75. В его открытии в августе 2007 года принимал участие М.Шаймиев и тогда он заявил, что выработка энергии на ГТУ-75 в 2,5 раза дешевле, чем в целом в Татарстане. 

Однако ГТУ-75 покрывает не более 18% всех потребностей НКНХ. Остальную энергию НКНХ покупает на оптовом рынке энергии и мощности у сбытовой компании оптового рынка ООО ПЭСТ, участниками которой в настоящее время являются структуры ТАИФ: ТГК-16 и ТАИФ-НК. Компанию ПЭСТ учредили в 2009 году в пику ТАТЭНЕРГО в связи с непомерным ростом тарифов у последнего. Если кто знает отпускные цены ПЭСТ 1 кВт*часа, напишите сюда. 

Любимый индикатор Уоррена Баффета – рыночная капитализация к ВВП.

Когда график на отметке ниже 0.80, то можно вкладывать деньги в рынок. Если выше 1 – рынок переоценен. Более 1.4 – крах.

Мы видим, что график сейчас находится на своих максимумах на отметке 1.445. Предыдущий максимум был во время «интернет пузыря» в 2000 году, но в кризис 2008 года он всего лишь достиг отметки чуть больше 1. Вполне возможно, это является одной из причин того, что «оракул из Омахи» не спешит тратить кэш ($135 млрд).

• Баффет не видит привлекательных цен, даже при падении рынка более 30%, в то время как большинство говорит нам о том, что сейчас самое время скупать активы;
• Продажа акций авиакомпаний;
• Любимый показатель Баффета сейчас на своем максимуме;
• Уоррен Баффет держит достаточно большое количество кэша;
• Баффет готовится к худшим вариантам развития событий, а также он неуверен, как именно рынки поведут себя в будущем.

Коррекция к скользящей средней — это один из немногих индикаторных паттернов, который я применяю в своей торговле. Основывается данный паттерн на том постулате, что цена рано или поздно возвращается к своему среднему показателю, а затем с определенной долей вероятности отталкивается от него, продолжая движение по направлению тренда. Определить на каком уровне находится данный показатель нам и помогут скользящие средние.  

Простыми словами: После смены тренда, цена имеет привычку вернуться к скользящим средним, и уже отбившись от них начать свое победное шествие вверх или вниз.   

Необходимые инструменты  
Быстрая скользящая средняя с периодом 11
Медленная скользящая средняя периодом 21 

Вход в позицию  

Исторически рынки акций давали высокую доходность. Например, на длительных интервалах времени полная доходность S&P 500 без учета инфляции была около 10% годовых. По данным Credit Suisse Global Investment Returns Yearbook 2020, с 1900 по 2019 год мировый рынок акций дал 5,2% годовых с поправкой на инфляцию.

Однако не стоит рассчитывать на результат, равный результату рынка, просто купив акции нескольких отдельных компаний. Доходность может оказаться как выше, так и ниже, причем второе более вероятно.

Дело в том, что высокую доходность рынка акций обеспечивает огромная доходность небольшого числа бумаг. Большинство акций почти бесполезны или даже вредны. Вложить деньги в акции всего нескольких компаний вряд ли хорошая идея, если только вы не мастер сток-пикинга (выбора отдельных акций).

Перевели для вас основные результаты нескольких исследований, показывающих, как соотносятся результаты отдельных бумаг и всего рынка. В конце материала обсудим, почему это важно для инвесторов.