Избранное трейдера ТриоКвартет
➡ Пока рынок падает, собрал список своих актуальных идей
В таблице указаны компании, которые я рекомендовал к покупке (10 из 11 есть в моем портфеле, все кроме Интер-РАО), мои прогнозы по их прибыли за 2023 год и целевые цены (на основе исторической оценки по мультипликатору P/E, цена / прибыль). Также на основе прибыли я спрогнозировал потенциальные дивиденды за 2023 год.
Безусловные фавориты — Лукойл и Транснефть, чуть похуже Сбербанк и Роснефть. Интер-РАО тоже интересен, но рассчитывать на высокие дивиденды не приходится. Более рисковые истории — Юнипро и ВТБ, тут пока без дивидендов.
Для Транснефти, Лукойла, Юнипро, Сбербанка, Мосбиржи прогноз по прибыли с высокой вероятностью будет повышен на 2023 год после отчета за 3-й квартал, для Роснефти и Татнефти вероятность повышения ниже, но тоже есть.
Алроса пока выглядит хуже рынка несмотря на фундаментальную недооценку из-за:
1) обсуждения запрета G7 на импорт роcсийских алмазов (плохо то, что Бельгия на 2021 год давала 36% выручки)
В этой статье пройдёмся по тому, как именно подключить OsEngine к торгам для Тинькофф Инвестиций. Как выписывать ключи и что нужно делать в самой платформе. С картинками шаг за шагом.
OsEngine — платформа для торговли роботами на бирже с тестером, оптимизатором, скачкой данных. В нее встроено более 200 бесплатных готовых роботов для трендовой торговли и торговли индексного и валютного арбитражей.
Начинаем с того, что нужно зарегистрироваться на сайте Тинькофф Инвестиций. Далее в личном кабинете идём в настройки:
Вначале о грустном. Не понимая теорию нейросетей (НС) у вас вряд ли получится построить на ней ТС. Поэтому лучше для начала почитать теорию, например, Хайкин Саймон. «Нейронные сети. Полный курс». Книга уже достаточно старая и в ней нет новомодных веяний, но она дает базовые представления о НС.
И второе, мы будем далее для построения систем использовать пакет scikit-learn для Python. рекомендую ознакомиться. Есть и более продвинутые пакеты, скажем, TensorFlow и др., но их использовать мы не будем, и ограничимся более простым scikit-learn.
Теперь о том, чего здесь не будет. Здесь не будет теории НС, разве эпизодически и оч кратко. Здесь не будет описания пакетов Python, работы с графикой и пр. Обо всем этом вы можете прочесть в интернете, книгах, и документации Python.
В топике мы будем обсуждать только применение НС к ТС и их построению.
Так как тема достаточно велика, в один топик не влезет, сегодня мы займемся самыми общими вопросами. Следующая часть будет недели через две, раньше не получается.
На ZeroHedge выложили знаковую статистику по американскому фондовому рынку, которая говорит о многом. В ней ярко отражена вся суть той печальной ситуации, в которой мы оказались. Речь идет о превращении некогда конкурентного рынка в финансовую олигополию шести ключевых компаний. Компаний, которые в связке с ФРС и ее бесконечными программами QE по сути подменили весь остальной рынок.
Это так называемая группа FAAANM (Facebook, Apple, Alphabet-Google, Amazon, Netflix и Microsoft). Шесть компаний, сделавших американский фондовый рынок лидером в последнее десятилетие. Вот как выглядит динамика индекса широкого рынка S&P500 и MSCI World без США.
А вот что может случиться, если убрать из индекса S&P500 группу FAAANM. Выглядит уже не так привлекательно, не правда ли?