Портфель, со временем, немного оправляется от полученных потерь, с момента хая ММВБ, акции одна за одной переходят из красной зоны в зеленую https://smart-lab.ru/q/portfolio/iireg/12742/

На текущий момент, набралось немного информации, чтобы ее сформировать и вышло не просто табличка с отчетом, а немного анализа

В прошлой статье, я гневно клеймил авторов, которые пишут о теориях и догмах, без применения их к практике и полученных результатах, зарекался не быть таким, выполняю зарок

В начале 2020 года я составил себе перечень акций, которые хотел бы купить в этом году, писал тут https://smart-lab.ru/blog/584883.php

Поддерживать некую тенденцию сокрытия или полностью состава портфеля, или частично, или свои действия, возможно, в попытке монетизировать эти знания, я не вижу смысла – информация должна быть открытой, почему нельзя поделиться своими знаниями и опытом, раз уж ты пришел сюда публиковаться?

Состав портфеля, априори, не может быть секретной информацией скрывать его тоже бессмысленно. Даже если кто-то найдет грааль и формализует пошагово, опубликует, его вряд ли кто возьмет себе – кому-то доходность не понравится, кому-то риски, кому-то сроки, кому-то суммы или инструменты и т.д.

( Читать дальше )

В статье "Грааль, которые вы так долго искали" даётся алгоритм торговли:

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

Работаем на месячном таймфрейме.

Сейчас изучаю Python и Pandas и хотелось применить знания на каких-то реальных данных. Вот случай подвернулся. 

Выводы

Тестировал на данных по Газпрому (с 3.03.2010 по 20.05.2020) и Сбербанку пр. (с 21.11.2011 по 20.05.2020).
Отношение текущей стоимости портфеля к общей вложенной сумме: у Газпрома — 1,27, у Сбербанка пр. — 2,08.

Предварительные замечания 

Собрал данные для Сбербанк пр из Yahoo Finance (дневки). 
Написал код Pandas + Python. Это пока всё, чем владею на текущих момент, и то владею так себе. 
Pandas для преобразования таблицы с Yahoo Finance и обрезки ненужных столбцов. Python для прогонки алгоритма. 
Дивиденды учитывались в том случае, если на дату отсечки в портфеле были акции, если акций в портфеле не было, то дивиденды не учитывались. Дивиденды учитывались с учётом налога 13%.

( Читать дальше )

Последний раз писал про портфель тут. https://smart-lab.ru/blog/611364.php
скрин из того блога.

На данный момент портфель выглядит так.
Портфель.
RUR-5,11%
USD-0%
Акции
НКНХ ап -4,98%
НЛМК-12,69%
Сургутнефтегаз ап.-45,07%
Северсталь-17,48%
Саратовский НПЗ пр-8,45%
Селигдар -6,22%

  Доходность с начала года составляет уже 27% и на фоне укрепления рубля, а так же низких ставок по ОФЗ и депозитам считаю очень даже не плохим результатом.
  Очень правильным  решением было вложиться в такие акции, саратовский НПЗ пр., Пермэнерго пр., Селигдар, Телеграф ап. которые принесли просто фантастическую доходность. Пермьэнерго пр. Телеграф ап. уже проданы. Саратовском НПЗ доля уменьшена на половину, при скачках вверх до установленных мной уровней то же продам, а нет, могу оставить и сходить на дивиденды.
  Селигдар немного продал, но компания мне нравится, еще не решил, как с ней поступать в будущем.

( Читать дальше )

Помнится лет 10 назад на FullTiltPoker 4-х кратный обладатель браслетов WSOP Крис Фергюсон устроил сам себе челлендж. Смысл сводился к тому, сможет ли он с банкроллом ноль долларов, соблюдая все правила работы с капиталом, нарастить счет до 10000 долл.

После долгих мытарств на низких лимитах, где ему было очень неудобно и постоянно нарушались мелкие правила, Крис-таки смог добраться до цели через 1,5 года. Причем его график после достижения 100 долл. стал напоминать экспоненту.

http://www.poker-wiki.ru/poker/Задача_для_Криса_Фергюсона 

Так вот мы в своей Компании решили замутить что-то подобное. Не то чтобы скучно нам стало! Хотя можно заметить, что мои последние посты были на тему литературы.

https://smart-lab.ru/blog/612585.php

https://smart-lab.ru/blog/617279.php

А до этого вообще года два ничего не писал сюда. 

( Читать дальше )

  Давно уже торгую фьючерсом на СИ и РИ в ТСЛАБ. Начинал с легких ТС сейчас заморочился построил сложную с туевой кучей блоков. По СИ робот совершает 70% прибыльных сделок с хорошей средней прибылью. Годовая доходность 90%, коммис на сделку 10 пунктов. 

   Начал разбираться с опционами в недавнем времени, мучался с транзаком, а тут в ТСЛАБ опционный деск и совершение сделок вообще бомба. Выставил параметры, нажал кнопку купить и все. Все реализовано на высшем уровне. Ни разу не реклама, просто офигел как все просто))) Буду дальше разбираться, там еще и робота можно замутить с автоматическим входом. Хорошо бы разработчики опционного модуля ТСЛАБ здесь написали про возможности данной программы.

Обоснование, теория и вообще вводная по теме здесь.

Вообще-то меня сильно впечатлили результаты выбора бумаг для покупки и удержания на основе моментума по ссылке выше. Настолько что я решил самостоятельно это проверить. Но поскольку меня это интересовало именно с практической точки зрения, то задача была ограничена несколькими условиями: — выборка бумаг ограничена ликвидными компаниями с капитализацией более 30 млр. рублей, расчет и соответственно модельный портфель должен быть реализован в доступном мне инструменте — в электронной таблице. Немного перефразируя Силаева А.: если стратегия/модель не может быть выстроена относительно просто в электронной таблице, то грош цена такой модели. Поэтому с практической точки зрения мне было важно то, что в случае успеха я могу применить стратегию имея всего лишь электронную таблицу и интернет с котировками.

Исходные данные выгружал с известного ресурса investing.com. Цена бумаг без дивидендов. Цены на конец каждого периода (месяца) по цене закрытия. Для расчетов я отобрал две группы компаний: условно с большой капитализацией: не менее 200 млр. руб. и средне-малой капитализацией: менее 200 но выше 30 млр. руб. Хотел проверить, повлияет ли фактор размера на итоговый результат. Во время выборки вторую группу пришлось изрядно проредить исключив некоторые низколиквидные компании с мертвым оборотом или со странным поведением в графике котировок, типа резкого взлета цены внутри дня. Возможно сплит или какая-то ошибка в архиве данных сайта investing. Таким отсортированных историй оказалось довольно много. Итого в каждой из двух групп оказалось по 34 компании (случайное совпадение).

( Читать дальше )

Для начала, все таки, немного зауми.

1. Об опционах рекомендую почитать книгу — А.Н.Балабушкин Опционы и фьючерсы. Кратко, сжато, все по делу и без воды. Много хорошей математики. В общем, математику можно пропустить, нужно уловить только общий смысл — о чем эта математика.
2. На сайте eLearning есть 6-7 бесплатных лекций Твардовского — просто, ясно, доступно. Он хорошо и интересно излагает. Смотрел лет 10 назад, 2 раза. Очень рекомендую.

Теперь непосредственно об опционных стратегиях.
Простейшей стратегией является — покупка опциона. Если цена базового актива (БА) растет или будет расти — покупаем опцион CALL вне денег, в нескольких страйках (лучше не более 4-5) от центрального. Если БА падает, аналогично покупаем опцион PUT. Больше стоимости опциона при его покупке вы никак не проиграете (хотя, теперь уж и не знаю )). ГО опциона равно его стоимости, и об этом можно не беспокоится.

Теперь более сложная стратегия для совсем ленивых. Если вы считаете, что актив будет хорошо расти или падать, на центральном страйке покупаем CALL и PUT — такая позиция называется Стрэддл. Теперь, куда бы не пошла цена БА, мы будем в выигрыше. Однако, если цена за пару дней никуда существенно не сдвинется, мы проиграем из за уменьшения внутренней стоимости опциона. Это называется временной распад.
Позиция Стрэддл хороша тем, что думать вообще ни о чем не надо, однако, она, пожалуй, очень, даже слишком, дорогая, и, далеко не самая хорошая за такие-то деньги.) Вообще, начинающим в позиции типа Стрэддлы лучше не лезть.

Пожалуй наилучшей позицией в опционах является Стрэнгл. Суть его в том, что мы покупаем опцион CALL вне денег в нескольких страйках от центрального (тоже желательно не более 4-5), и примерно симметрично ему покупаем опцион PUT. Теперь, как и в случае со Стрэддлом, куда бы цена не пошла, мы получаем прибыль. Такая позиция гораздо дешевле Стреддла, и у нее есть масса других преимуществ, но это уже ближе к зауми.
Ну, и недостатки у Стрэнгла аналогичны Стрэддлу — если цена 2-3 дней никуда существенно не пойдет, мы опять получим убытки от временного распада.
Кроме того, Стрэнгл сложнее конструировать, чем Стрэддл, для которого вообще думать не надо.
В опционах есть такой параметр — Дельта, это скорость изменения цены опциона от изменения цена БА
       Дельта = (Изменение стоимости опциона)/(Изменение стоимости БА)
Т.е., на сколько рублей изменится стоимость опциона, при изменении стоимости БА на 1 рубль. От страйка к страйку эта скорость меняется, и при приближении нашего опциона к центральному страйку и переходе опциона в деньги она будет возрастать.
Дельта транслируется в Quik, и ее можно добавить в таблицу опционов.
При выборе Стрэнгла желательно, чтобы параметры Дельта для опционов CALL и PUT были равны или близки друг к другу. Можно купить несколько опционов CALL и PUT в разных страйках, чтобы суммы их Дельт были примерно равны для CALL и PUT. Если же вы считаете, что актив скорее пойдет, например вверх, то Дельту для CALL можно выбрать и побольше, чем для PUT. И наоборот, в случае уменьшения стоимости БА.
Графически позиция Стрэнгл выглядит так:

( Читать дальше )

Компаний – море, даже на бирже СПб их почти тысяча. Из них — сотни вполне приличных и достойных внимания. Очевидно, что старое доброе неспешное чтение годовых отчетов в нынешних реалиях не подходит.

Представлю свой алгоритм, как анализировать зарубежные эмитенты, чтобы за короткое время охватить наиболее важный пласт финансовой информации и тем самым составить первичное впечатление о компании, включить ее в свой шорт-лист для последующего более глубокого анализа и возможных инвестиций в нее.  Алгоритм сложился путем проб и ошибок в течение последних 3-х лет.

Итак. Рассмотрим пошаговый анализ одного из эмитентов, торгующихся на Санкт-Петербургской бирже, компанию Elanco Animal Health Incorporated (ELAN).

Первым шагом будет поиск сводной информации о компании на одном из сайтов-агрегаторов. На мой взгляд, finviz здесь вне конкуренции. По тикеру получаем информацию о компании, о секторе, где она работает, ссылку на официальный сайт и последние новости об эмитенте. Не помешает поискать в открытых источниках информацию о ней для общего представления.

( Читать дальше )

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:

( Читать дальше )

Вот уже как скоро 70 лет пройдет, как Гарри Марковиц явил миру математическую модель оценки инвестиционного портфеля. После того, как она завоевала популярность среди портфельных менеджеров, в 1990 он получил Нобелевскую премию за вклад в экономику. Чрезвычайная популярность модели стала возможной благодаря увеличению мощности компьютеров, позволяющих за короткое время математически обработать огромный массив данных и выдать оптимальный результат.
 
С тех пор, как любой оператор ЭВМ смог управлять инвестиционным портфелем, произошла девальвация профессии инвестиционного менеджера. Однако, прежде чем делать скоропалительные выводы, стоит убедиться на практике — является ли математическая оптимизация Граалем будущей эффективности портфеля и может быть зря в инвестиционном сообществе таких управляющих свысока именуют Квантами .

Как бы там ни было, но Марковиц смог наглядно показать, как выбор активов с наименьшей корреляцией мог существенно изменить параметры риска и доходности одного и того же по составу портфеля, в зависимости от его структуры. Согласно модели Марковица, из бесчисленного множества комбинаций можно создать портфель — единственный под инвестиционный профиль клиента, и он лежит на эффективной границе множества всех возможных портфелей.

( Читать дальше )