Популярнейший вопрос, который я получаю от вас, наверное, через день – а что будет, если не заплатить налог на дивиденды от иностранных компаний???

Т.е. вы купили иностранные акции на СПБ Бирже, подписали форму W-8, которая предполагает, что 10% от перечисленных дивидендов будет удержано в виде налога самой компанией-эмитентом, а вот 3% от суммы полученных дивидендов вам нужно заплатить самостоятельно по месту жительства в России.

Часто получается так, что эти 3% равны ну буквально копейкам, это небольшие суммы до 500р. И инвесторы просто не хотят заморачиваться с уплатой этого налога, потому что потратишь кучу времени, а смысла даже для самой налоговой будет не много. И поэтому люди просто игнорируют этот налог, а потом задают вопросы блогерам по инвестициям, чем это чревато?😂

👇Отвечаю…

На самом деле, ничего страшного не произойдёт. Если обратиться к законодательству, то там написано следующее:

📖Статья 119 НК РФ: «…если у вас есть налог к уплате, но вы не подали декларацию, то грозит штраф в размере 5% от суммы налога за каждый месяц просрочки (начиная с 1 мая), но не более 30% от общей суммы».

( Читать дальше )

Оказывается у ВТБ есть интересный инструмент — однодневные облигации.
Благодаря @Дмитрий К узнал о них вот тут https://smart-lab.ru/blog/697841.php#comment12582602


Купить их можно в личном кабинете на lk.olb.ru


Продаются они с дисконтом, лотами по 10 штук.
Время подачи заявок на покупку в строго определенном диапазоне: ПН.-ЧТ. с 16:00 до 16:30, ПТ. с 15:00 до 15:30 (по Московскому времени)



( Читать дальше )

Бомбану несильно, настроение хорошее.  Дам свой скромный среднесрочный прогноз на 2-4 года, т.е 2023-2025. Естественно, это мое личное сромное мнение. Большое видится на расстоянии. Итак, впереди много графиков :)

Золото  2800.

Американские трежеря 10 летки уйдут в отрицательную зону -2 -3%

( Читать дальше )

Привет, в этот раз будет общий пост про полезные источники в сети, где можно бесплатно взять данные, примеры кода и другие полезные вещи.

Более направленные подборки по идеям можно посмотреть здесь https://smart-lab.ru/blog/628709.php, а по книгам здесь https://smart-lab.ru/blog/681121.php

Биржевые данные:

Биржевые:

• https://www.quandl.com Quandl. Простой и адекватный API для Python, много бесплатных данных по отдельным биржам. Например, по Гонконгской и Варшавской бирже. Есть данные по сырьевым фьючерсам и другому сырью. Экономическая статистика и альтернативные данные тоже есть в бесплатном варианте. В отличие от других сайтов с котировками и графиками – здесь промышленная выгрузка для исследований;
• https://stooq.com Stooq. Неожиданно богатый бесплатным контентом локальный сайт (Польша). Большая часть не представляет интереса и можно сразу перейти к большим (для бесплатных) выборкам биржевых данных по США, некоторым европейским и азиатским странам

( Читать дальше )

Небольшая, но очень полезная подборка различных сайтов, которые позволят эффективнее вкладывать ваши средства.
Все ресурсы ± бесплатные, но те функции, которые описаны они выполняют, я сам ими пользуюсь в своей торговле, изучайте, делитесь и добавляйте в избранное.

StockBeep

Показывает акции на которых идут большие объемы на покупку/продажу.

Делаем сортировку по капитализации и смотрим акции в топе, далее заходим в терминал и принимаем решение входить в лонг или шорт по акции.

Finviz.com

( Читать дальше )

Пришло время сделать 3-НДФЛ, чтобы получить  социальный (за медицинские услуги) и  инвестиционный вычеты, заплатить дивиденды, полученные от иностранных эмитентов (W8-ben подписана).

Нюанс — за год были убытки от коротких позиций по акциям и убытки по фьючерсам на акции.
И при формировании 3-НДФЛ получается каша в доходах и вычетах, которую пришлось разобрать.
Задокументирую свой вариант заполнения, проверим результаты летом, когда налоговая будет обрабатывать декларации.

Что найдено

В личном кабинете при заполнении 3-НДФЛ ждет сюрприз от ВТБ и ФНС:

• от ФНС — задвоение всех данных по доходам за 2020 год,
• от ВТБ странная 2-НДФЛ, которая содержит такие данные, что по мнению ФНС надо еще внести в казну значительное количество тысяч (у меня получалось в разных вариантах от 40 до 125 тысяч). Все потому, что часть вычетов на приобретение бумаг и вычетов по убыткам была передана не принимаемым со стороны ФНС образом.

ВТБ действует строго по поговорке «От пирожка, предложенного москвичом, нельзя отказываться, потому что обязательно запихнет и не факт, что в рот» и заталкивает в личный кабинет ФНС декларацию.
ФНС ее отобразить нормально не может, потому что она содержит данные поперек логики применения вычетов, и теряет часть данных о вычетах, что  приводит к необходимости ввести данных о доходах в 3-НДФЛ заново.

( Читать дальше )

Построение нестандартных графиков в Python при помощи библиотеки finplot.
Можно строить почти любые нестандартные графики: Range, Renco, Delta.
В качестве примера скрипт для построения Дельта графика.
График строиться с момента запуска по поступающим данным из таблицы обезличенных сделок.
Для получения данных из КВИКа используется PythonServer Евгения Шибаева (огромное спасибо автору!!!)

Тапками не кидайтесь, программировать только учусь.

# В КВИКе запускаем луа-скрипт QuikLuaPython.lua
import socket
import threading
from datetime import datetime, timezone
import pandas as pd
import finplot as fplt

fplt.display_timezone = timezone.utc


class DeltaBar():
    def __init__(self):
        self.df = pd.DataFrame(columns='date_time open high low close delta delta_time_sec'.split(' '))
        self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

    def parser(self, parse):
        if parse[0] == '1' and parse[1] == 'RIH1':
            if abs(self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta']) >= 500:
                self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # Добавляем строку в DF

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['close'] = float(parse[4])  # Записываем последнюю цену как цену close бара

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] = \
                    datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f").replace(microsecond=0)

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] = float(parse[4])

            if float(parse[4]) > self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high']:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high'] = float(parse[4])

            if (float(parse[4]) < self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low']) or \
                    (self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] == 0):
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] = float(parse[4])

            if parse[5] == '1026':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] += float(parse[6])

            if parse[5] == '1025':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] -= float(parse[6])

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = \
                datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f") - \
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time']
            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'].seconds


def service():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind(('127.0.0.1', 3587))  # Хост-этот компьютер, порт - 3587
    while True:
        res = sock.recv(2048).decode('utf-8')
        if res == '<qstp>\n':  # строка приходит от клиента при остановке луа-скрипта в КВИКе
            break
        else:
            delta_bar.parser(res.split(' '))  # Здесь вызываете свой парсер. Для примера функция: parser (parse)
    sock.close()


def update():

    df = delta_bar.df
    # Меняем индекс и делаем его типом datetime
    df = df.set_index(pd.to_datetime(df['date_time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    # print(delta_bar.df)

    # pick columns for our three data sources: candlesticks and TD
    candlesticks = df['open close high low'.split()]
    volumes = df['open close delta_time_sec'.split()]
    if not plots:
        # first time we create the plots
        global ax
        plots.append(fplt.candlestick_ochl(candlesticks))
        plots.append(fplt.volume_ocv(volumes, ax=ax.overlay()))
    else:
        # every time after we just update the data sources on each plot
        plots[0].update_data(candlesticks)
        plots[1].update_data(volumes)


if __name__ == '__main__':
    delta_bar = DeltaBar()
    # Запускаем сервер в своем потоке
    t = threading.Thread(name='service', target=service)
    t.start()

    plots = []
    ax = fplt.create_plot('RIH1', init_zoom_periods=100, maximize=False)
    update()
    fplt.timer_callback(update, 2.0)  # update (using synchronous rest call) every N seconds

    fplt.show()

Решил поделиться одним техническим способом, который я использую для определения тренда – среднюю с изменяющимся диапазоном усреднения. Но перед тем, как выложить все это искушенной публике, проверил есть ли что похожее. Оказывается, есть, но только по названию, а не по сути (может, правда, я чего-то не нашел). Это индикатор VIDYA. Ниже я приложу справку с описанием из интернета с расчетом VIDYA. VIDYA немного модифицирует экспоненциальную скользящую среднюю EMA. Период усреднения в EMA – это доля, которая определяет сколько взять текущей цены, а сколько предыдущего значения EMA. То есть вся фишка VIDYA в добавлении переменной в размер доли.

Если озвучивать задачу, которую я перед собой поставил, то это максимально быстро выявить тренд с минимальными ошибками. Самый простой трендовый индикатор – средняя, да и самый удобный при работе в Excel. У меня в Excel в принципе все расчеты. Дальше немного порассуждаю. При боковике с быстрыми изменениями направления движения средняя с большим усреднением не покажет хорошего результата, а при длительном движении средняя с маленьким периодом усреднения  будет чаще показывать разворот, которого еще нет. Значит при боковике или быстро изменяющихся движениях рынка период средней должен уменьшаться, а при трендовом движении в одну сторону период средней должен увеличиваться.

( Читать дальше )

Всем привет.
Я не трейдер, но регулярно, на протяжении нескольких лет инвестирую в акции и ETF. Сумма уже преодолела психологическую отметку, когда беспокоишься не только о надежности брокера или банка (поэтому и был выбран  ВТБ), но и защиты от мошенников или доступа к личному кабинету посторонних, вследствие явных дыр в безопасности ВТБ, которые они не признают (якобы все делается для удобства клиента). Написанное больше касается именно банка, но немного затронул тему и восстановления доступа к брокерскому счету.
Так вот, уже не в первый раз, в комментариях встречаю рекомендацию в ВТБ банке поставить запрет на «удаленное восстановление доступа». Мол, это защитит от мошенников или если вы потеряете сим карту (Например, тут https://smart-lab.ru/blog/676249.php#comment12208793) Хотел сначала написать просто комментарий, однако затем решил выделить в отдельный пост (кстати первый аж за 6 лет, как оказалось. Быстро же летит время), предназначенный  для таких же параноиков как я, а вдруг пригодиться.

( Читать дальше )

Оставлю здесь немного ссылок о барановирусе, может кто еще не в курсе.

Почти 80 процентов больных коронавирусом выздоравливают путем естественного ответа иммунной системы, сообщил главный пульмонолог ФМБА России Александр Аверьянов.«Существует два варианта течения новой коронавирусной инфекции. У большинства пациентов, это примерно 80 процентов больных, после внедрения репликации SARS-CoV-2 иммунная система путем естественного своего действия преодолевает инфекцию, и человек выздоравливает. И вот этой категории больных, какой бы мы препарат ни назначили, этот больной все равно выздоровеет», — рассказал Аверьянов

Схемы лечения
мед центр мгу — сайт http://mc.msu.ru/m/covid.php,
статья о том, как схема была получена, опробована и с каким результатом
https://scientificrussia.ru/articles/glavnye-vragi-covid-19-voda-mylo-i-zdravyj-smysl-v-mire-nauki-7-2020
 
Eastern Virginia Medical School — периодически обновляется, на англ. сайт

( Читать дальше )