Помните анекдот:

— Хотите интересную работу?
— Да!
— Хотите добиться всего, чего пожелаете?
— Да!
— Хотите иметь успех у женщин?
— Да!
— Тогда встаньте с дивана!
— У-у-у, лохотрон!

Хотите узнать 5 слов, которые помогут вам делать деньги?

— Да!
— Готовы вы для этого прочитать одну книгу?
— Да!
— Готовы услышать 5 магических слов, которые образуют формулу успеха?
— Да!
— Вот они: найдите потребность и удовлетворите ее.
— У-у-у, пиу-пиу...

Для чего люди пишут книги о том, как делать деньги? Обыватель скажет, что они преследуют цель заработать на этом деньги. А для чего тогда это делают миллионеры? И вы когда-нибудь пробовали заработать на книге? В издании книг доступна в нынешние времена только отрицательная прибыль. Это я вам как автор пяти книг говорю.

Марвин Смолл написал книгу-бестселлер «Как делать деньги». Вы бы о ней никогда не узнали, как и я, если бы случайно не нашел ее на книжном рынке Краснодара. Пожалуй, эта книга входит в ТОП книг про деньги. Почему вы должны верить этому автору?

( 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 )

Почти уверен, что вот этот (ниже опишу).

Понятно, что у всех разный бэкграунд, требования и нет one fits all. Но этот вариант хорош.

Фреймворк сетап:
— Хороший, оттестированный, с комьюнити и отвечающий другим вашим требованиям Python фреймворк. Можно попросить какого-нибудь deep-agent порисечить и сравнить имеющиеся варианты по важным для вас критериям, на выходе табличка сравнения фреймворков, за вами сужение списка до ТОП3 например и немного дорисечить и выбрать ТОП1. Например, вот хороший: nautilustrader.io/. Что нужно от фреймворка: лоу левел механики, и движки, на основе которых можно собирать нужные себе сценарии.
— Инструмент для GenAI-driven разработки софта. Claud Code, Cursor отличные.
— Настроить Claud Code / Cursor: subagents, skills, commands, rules etc. Чтобы эта штука хорошо перформила. Ну и тут нужно практиковаться, чтобы процесс был контролируемый, а не нарастающая с развитием проекта сложность, где ты со временем утрачиваешь контроль над тем, как система работает и не можешь её нормально развивать.

( Читать дальше )

Всем привет.

Я QA-инженер, в инвестициях уже 6 лет. Мой путь стандартный: сначала слушал «гуру», потом поумнел и собрал гигантскую таблицу в Excel. Я из тех, кто не покупает акцию, не посмотрев тренды выручки, маржинальности и ROIC за 5–10 лет.

 

 

В чем была моя личная боль:

На глубокий анализ одной компании по моему чек-листу (14 метрик в динамике) уходило около 2 часов. Забивать руками данные из Macrotrends в таблицу — то еще удовольствие. Самое обидное, когда в конце второго часа понимаешь, что компания — переоцененный шлак с падающей маржой, и время потрачено зря.

Еще одна боль — это «магия цифр» (это касается и книг и обучающих видео).
Книги и видео говорят: «Ищите рост выручки > 7% или ROA > 6.5%». Но почти никто не объясняет — почему? Откуда взялись эти цифры? Почему 7 и 6.5, а не 10 и 8 или не 5 и 3...

 

 

Что я накодил:

Написал сервис на FastAPI, который через API тянет отчетность и делает «Sanity Check» компании за 2 секунды. А вместо слепого следования догмам из книг и видео, я привязал все метрики к усредненным показателям компаний из S&P 500.

( Читать дальше )

Время после нового года решил провести с пользой и окунуться в машинное обучение. Заняться Machine Learning — и посмотреть получится что‑то или нет с российским рынком акций на Московской бирже.

Моей целью было построить такую систему, которая будет учиться на истории и в перспективе торговать лучше чем случайное блуждание 50/50. Но из‑за комиссий и спреда подобные блуждания изначально отрицательны — чтобы выйти в плюс надо как минимум покрывать комиссии.

Если говорить о результатах очень кратко, то технически всё работает, но вот финансовый результат на грани безубыточности.

Если Вы только интересуетесь этой темой Вы можете посмотреть какие‑то шаги в моей статье, а если Вы уже опытный разработчик подобных систем, то можете подсказать что‑нибудь в комментариях.

Причём вся эта работа выглядит совершенно не так как показывается в фильмах про уолл‑стрит: фактически это написание скриптов и монотонный запуск и всё происходит полностью локально на компьютере.

( Читать дальше )

Прочитал ещё одно учебное пособие. Оно оказалось превосходным. Теперь более-менее ясно, как следователи «мучают» на допросах без рукоприкладства и депривации сна. 

остальное

Добрый день, друзья!

Завершился очередной год и наша исследовательская группа по уже многолетней традиции обновляет параметры оценки стоимости капитала на базе российской финансовой статистики (без использования недружественных источников информации).

Поскольку облигации недружественных государств больше не являются для российских инвесторов безрисковым активом, использование известных таблиц Дамодарана в целях построения финансовых моделей для российского рынка становится бессмысленным.

Мы оцениваем стоимость капитала для расчета ставки дисконтирования в целях определения чистого дисконтированного дохода по промышленным инвестиционным проектам. На финансовых рынках инвесторы могут использовать стоимость капитала для оценки стоимости акций по модели DCF.

Предыдущий расчет (по итогам 2024 года) см. здесь: https://smart-lab.ru/blog/1102051.php

__________

Стоимость собственного капитала определяется по модели CAPM:

где    R_e– ожидаемая доходность (стоимость) собственного капитала, %;

( Читать дальше )

Продолжаем богатеть на облигациях. На этот раз у нас самый надежный заемщик всея Руси — Минфин и его ОФЗ. Помимо стабильной зарплаты на заводе хочется просто человеческого пассивного дохода. Давайте посмотрим, какие 6 ОФЗ покроют 12 месяцев в году и принесут самую большую доходность, погнали!

Для получения пассивного дохода и крепкого сна, ну чтоб вот вообще не волноваться, нам как раз помогут ОФЗ с их надежностью и достаточно неплохой доходностью, спасибо, Эльвира Сахипзадовна, что даете нам возможность сберегать и сохранять свои кровно нажитые.

ЦБ немного смягчил свою ДКП и даже перешел к снижению ключа, но крепкий рубль (а он показал один из самых лучших результатов в мире в 2025 году, наш деревянный крепок как никогда) и плохие результаты других валют, прежде всего братской зеленой бумажки, на данный момент давали и дают самую хорошую доходность, и на мой взгляд, грех не воспользоваться данной сложившейся ситуацией и нам с вами зафиксировать двузначную доходность.

Естественно, на какую долю влетать в тот или иной инструмент, каждый для себя решит сам, отталкиваясь от страхов и рисков. В моем портфеле для ОФЗ выделено 20% в облигационном портфеле, приемлемо, так как основной упор у меня идет на дивидендные акции моей любимой Российской Федерации.

( Читать дальше )

📌 У ОФЗ есть два недостатка – низкая купонная доходность и выплаты купонов всего дважды в год. Первый недостаток компенсируется наивысшей надёжностью гос. облигаций, а второй недостаток можно исправить, если держать в портфеле одновременно 6 разных выпусков ОФЗ.

1️⃣ ТОП-6 ОФЗ ДЛЯ ЕЖЕМЕСЯЧНОГО ДОХОДА:

1) ОФЗ 26233 ($SU26233RMFS5)
• Купон: 6,1%, в январе и июле
• Текущая доходность купона: 10,2%
• Дата погашения: 18.07.2035

2) ОФЗ 26240 ($SU26240RMFS0)
• Купон: 7%, в феврале и августе
• Текущая доходность купона: 11,2%
• Дата погашения: 30.07.2036

3) ОФЗ 26246 ($SU26246RMFS7)
• Купон: 12%, в марте и сентябре
• Текущая доходность купона: 13,5%
• Дата погашения: 12.03.2036

4) ОФЗ 26254 ($SU26254RMFS1)
• Купон: 13%, в апреле и октябре
• Текущая доходность купона: 13,9%
• Дата погашения: 03.10.2040

5) ОФЗ 26247 ($SU26247RMFS5)
• Купон: 12,25%, в мае и ноябре
• Текущая доходность купона: 13,7%
• Дата погашения: 11.05.2039

( Читать дальше )

Каждый инвестор рано или поздно сталкивается с необходимостью ведения учёта своего портфеля, особенно если брокеров несколько. В первом приближении для этого подходит Excel: многим знаком, работает локально и почти всегда установлен на компьютере. Подходит для расчета доходности, учета дивидендов.

Однако механическая работа со временем утомляет, а возможности Excel для автоматизации онлайн получения котировок ограничены. Google Таблицы решают эту проблему: это изначально облачный инструмент. Чтобы получить актуальную цену акций, достаточно одной формулы.

В этой статье мы разберём, как Google Таблицы могут дать инвестору больше свободы. Я покажу на примерах, как с помощью встроенных инструментов и простых гугл скриптов (Google Apps Script) превратить таблицу в полноценную платформу для анализа и автоматизации вашего портфеля. А ещё разберем получение котировок в обоих инструментах.

( Читать дальше )