Как, у человека около рынка, у меня возникает естественный вопрос — цена.
Из чего состоит стоимость квартир и что мне для этого надо?
1. Беру квартиру за 10 млн. руб. и начинаю считать.
Что надо? Деньги! Иду работать на завод.
Надо заработать 15 млн., что бы на руки ( на карту ) получить 10 млн. Налог с зарплаты 5 млн. уходит на налоги!
Что бы работать надо кушать, где то жить, лечиться, лекарства, в конце концов ездить на работу. Никто не отменял и не принимает в зачёт стоимость затрат на выполнение моей добычи денег. Получается, что денег заработать надо ещё больше, но это уже индивидуально… В конце концов можно жить на работе, там же и харчеваться.
Это было, сколько им надо. Но, у меня главный вопрос за что я плачу.
2. Квартира — это товар и услуги, а значит надо заплатить за
20% НДС
20% прибыль компаний, которые не только строили, но и добывали руду, плавили сталь, производили машины, станки, материалы, цемент
50% налоги с зарплат выданных на руки ( на карты ) рабочим, строителям, мастерам, прорабам, штукатурам, водителям

( Читать дальше )

Структурные продукты начали набирать популярность в России всего несколько лет назад, но уже сейчас навязчивые предложения вложить деньги в данный финансовый инструмент доносятся из каждой щели. На первый взгляд, предложение кажется заманчивым, инвестор может частично или полностью поучаствовать в росте определенной акции или etf, не неся при этом никаких рисков, ведь в случае падения выбранной акции, инвестор не потеряет ничего. Конечно, рассказывая об отсутствии риска, инвестиционные консультанты удобно забывают про инфляцию и риски контрагента.

Типичный график выплат структурного продукта с защитой капитала


Для того чтобы понять насколько подобное вложение выгодно сравним структурный продукт, который предлагает один крупный брокер, с аналогичным продуктом собранным самостоятельно.

Актив: GLD (SPDR Gold Trust ETF)
Сумма инвестирования: 1 000 000 руб
Срок инвестирования: до июня 2021
Защита капитала: 100%
Участие в росте: 70% (т.е. на каждый доллар роста цены GLD мы получаем 70 центов)

Получаем такой график выплат:





( Читать дальше )

Это продолжение статьи, о том как определить качество точки входа, которую я писал здесь:

https://smart-lab.ru/blog/542337.php




Ещё раз задумаемся, как можно оценить даёт ли точка входа какое-то преимущество при её использовании или нет. Для этого можно применить следующий тест.

Предположим, что мы входим в определённой точке ценового графика в длинную или короткую позицию и выставляем стоп-заявку и заявку тейк-профит равноудалённо от точки входа, как показано на рисунке ниже.

( Читать дальше )

#probondsмонитор #офз ОФЗ. Доходности госбумаг не только ожидаемо снизились с момента прошлого мониторинга, но снизились, опережая новую ключевую ставку. До ключевой ставке теперь уже в 7,00% годовых доходности ОФЗ не дотягивают на большей части кривой, 7%+ начинается 8-10-летних бумаг. Факторы? Или спрос на Россию не остается ажиотажным, или рынок закладывает в цены безусловное дальнейшее понижение ключевой ставки, или этот рынок перегрет. Конечно, в какой-то доле в ценообразовании присутствует каждый их факторов. Но столь последовательная переоцененность гособлигаций в сравнении с ключевой ставкой – признак перегрева, даже если температура еще не достигла критического максимума.



#probondsмонитор #субфеды Облигации субъектов федерации. Аттракцион невиданной щедрости постепенно сворачивается, но все еще способен привлекать. Устали искать 7-мые ставки в ОФЗ? Удмуртия, Мордовия, Орловская область – альтернативы для Вас. Государство, имеющее уникальный статус нетто-кредитора, наверно уж, найдет способ расплатиться по долгам регионов. Субфедеральные бумаги как выигрывали по соотношению доходность/надежность как у ОФЗ и крупнейших корпоратов последний год, так и продолжают. Сумма выигрыша сокращается. Для тех, кто задумывается о покупке сейчас. Те, кто покупал региональные облигации полгода, год, полтора года назад – в завидном выигрыше. И кстати, в этом сегменте вряд ли можно говорить о каком-то перегреве.

( Читать дальше )

В январе 2019 годя я поднимал вопрос «Что думают трейдеры про ETF»/

Я, как та собака, всё понимаю, но высказать не могу.  Всегда чувствовал — что ETF это не снижение риска, а вероятно будет усиление коррекционного движения.

Однако сейчас натолкнулся на отличную статью – в чём пузырь ETF, и как он скажется, этот пузырь на следующем кризисе (если кризис будет когда нибудь).

Очень чётко в статье, рассказали в чём проблема ETF – оценка активов происходит по очень тонкому срезу – т.е. оценка акций в фондах  основана на «рыночной цене» на маленьком проценте акций конкретного эмитента, которые торгуются ежедневно. А ну как если многие захотят продать  эти акции? что будет с капитализацией ETF?


Вот и Орловский, верно говорил — фонды пассивных инвестиций, еще не пережили ни одного кризиса, инструмент новый, вот пусть выстоят  при «армагедоне» — можно бедт присмотреться — кого купить.

( Читать дальше )

Забавно опять балуются на нашей бирже. Вчера на Ростелекоме, сегодня на Новатэке. Вот он как кукл работает, учитесь. Это не за мелкими стопами гоняться…

На Ростелекоме даже почаще балуются, 2 раза за месяц было уже:

( Читать дальше )

Доброго дня всем добрым людям!

Имею алгоритм, который у меня приличное время был основным торговым, который я в первый год своей торговли написала и развивала, меняла, совершенствовала. В 2017 г мы пробуксовали почти на месте, в 2018 году результат был очень хорошим, начало 2019 тоже довольно неплохим было — и снова начался некоторый «затуп».

Эквити до 1 сентября (белая — это эквити, синяя — эквити длинных позиций, желтая — эквити коротких позиций)



Просадка (сверху в рублях, снизу — в процентах от депозита)



( Читать дальше )

Всем привет, 

Я забыл, что видео посты на смарт-лабе сразу отправляются в бан :), поэтому немного текста.
Я как-то начал тему о том, что новые технологии очень помогают и облегчают жизнь алготрейдерам. И хотел показать как удобно использовать tensorflow serving, запущенный в docker контейнере, для использования моделей машинного и глубокого обучения. Так как такой метод позволяет быстро и лего развернуть, и использовать ваши модели почти в любой торговой среде.

И так, этот пост логическое завершение предыдущего: https://smart-lab.ru/blog/558070.php

Там было видео, в котором я рассмотрел подготовку данных. Мы получили исторические цены от yahoo сервиса, выбрали точки входа по нашей стратегии и подготовили датасет для алгоритма машинного обучения.

В сегодняшнем видео будет следующее:

— Используя tensorflow.keras api мы создадим две версии нейронной сети;
Сети очень простые и реализуют бинарную классификацию, отднако выходной слой имеет сигмоидную функцию активации и поэтому на выходе мы будем получать вероятность, а не конкретный класс. А как вы возможно помните, нейронная сеть нам нужна именно для того, что бы предстказывать вероятность получения нашей прибыли.

( Читать дальше )