Общее количество физических лиц, имеющих брокерские счета на Московской бирже, достигло пяти миллионов.

С начала года число частных инвесторов увеличилось на один миллион человек.

По данным ежемесячного аналитического отчета Московской биржи «Индикатор индивидуальных инвестиций», в апреле частные инвесторы вложили в российские акции на Московской бирже 34,6 млрд рублей (показатель рассчитывается как разница между общим объемом сделок на покупку и продажу).

Наиболее популярными акциями в портфелях частных инвесторов в апреле стали акции Газпрома (23,5%), обыкновенные и привилегированные акции Сбербанка – 19,1% и 9,3% соответственно, акции Лукойла (11,5%), Банка ВТБ (7,5%), Роснефти (6,3%), Норникеля (5,9%), Северстали (5,7%), Яндекса (5,7%) и привилегированные акции Сургутнефтегаза (5,4%).

Наиболее популярными биржевыми фондами в портфелях частных инвесторов по состоянию на конец апреля стали: фонд инвестиций в золото FXGD (19,9%), в IT сектор США FXIT (17,8%), в акции США FXUS (12,9%), на Индекс РТС FXRL (9,6%), фонд денежного рынка FXMM (7,6%), на Индекс МосБиржи SBMX (7,3%).


Люди не хотят держать деньги на вкладе под 4%.

#TRNFP Транснефть вылетает из индекса Msci Russia.

Идея не сработала.
Сегодня 13 мая и 29 мая возможна распродажа.
Актив нормальный и качественный, цена отрастет ещё.
К дивидендам июля скорее всего уже только.

Источник новости — сайт MSCI.com
страница 5
www.msci.com/eqb/gimi/stdindex/MSCI_May20_STPublicList.pdf

Идея была в моем канале TELEGRAM AROMATH.

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

Юрий Иванович (JC_trader) у себя в LJ один очень хороший пост написал, который мог бы дать ответ на множество вопросов начинающих инвесторов. Я же хочу добавить немного огранки для этого алмаза, превратив его в бриллиант.

Суть в следующем. Возьмем простую трендследящую систему: 

• если клоуз больше предыдущего клоуза, то покупаем (лонг) на закрытии сессии,
•  если клоуз меньше предыдущего клоуза, то продаем (шорт) на закрытии сессии.

И попробуем ее протестировать на разных временных периодах. 

Сама система, кстати, по своему гениальна. Во-первых, в ней нет оптимизируемых параметров (sic!) и она либо работает на истории — либо нет. Во-вторых, мы совершаем сделки на закрытии сессии. А открыть/закрыть сделку на закрытии намного легче, чем на открытии. Те, кто профессионально занимался тестированием торговых алгоритмов могут многое об этом рассказать 🙂

Теперь к полученным результатам. Система работает, но только на старшем временном периоде (месячные бары). Почему? Переходим к главному…

Для моделирование ТС на Python, прежде всего нужен сам Python. Pythonы бывают очень разные.

Самый большой и длинный Python — Anaconda (https://anaconda.org/). Скачать дистрибутив Anaconda можно здесь — Индивидуальное издание -https://www.anaconda.com/products/individual.
Я работаю именно с Anaconda. Установив Anaconda мы получаем сам Python, уже установленные значительную часть нужных и ненужных пакетов с библиотеками Python, и несколько сред разработки. И все это сразу готово к работе, и нам, по большей части, уже не придется дополнительно устанавливать пакеты и среды.

Самый маленький Python последней версии 3.8.2. скачивается с сайта самого Python — https://www.python.org/. Это, практически, только сам язык, компилятор и минимальный набор пакетов. Сделать с ним практически ничего невозможно, и для работы придется постоянно устанавливать нужные пакеты. Среду разработки придется также устанавливать самостоятельно.
Этот Python больше подходит для запуска и работы с уже отлаженными законченными программами.

Уоррен Баффетт распродал акции всех авиалиний и признался в убытках. И мы должны оценить для себя текущую ситуацию и понять дальнейшие перспективы бизнеса Berkshire Hathaway. Постараюсь внести полную ясность в картину происходящего. Действительно ли Баффетт ставит на падение фондового рынка и каков расклад сил в данный момент.

Долгое время Оракул из Омахи применял один и тот же механизм зарабатывания денег. Он был более подробно освещен в книге его бывшей невестки. Суть в кратце заключалась в том, что ему нравятся компании, которые окупаются за 5 лет. P/E=5 или ниже, у вас надежная классная американская компания, с хорошей рентабельностью бизнеса, можете смело идти к Баффетту продавать свои акции. Но не все так просто. В Америке такие компании стали потихоньку исчезать. Мультипликаторы стали учитывать рост бизнеса. Уоррен стал набирать cash, чтобы приобретать их в тот момент, когда в экономике все плохо. Прибыли сменялись убытками, но он понимал, что на длительной дистанции кризис завершится и появятся докризисные показатели компаний, а также более сильные посткризисные результаты и даже оценки выше справедливых значений. Это было легко экстраполировать на будущее.