Допустим, у вас есть 250.000 рублей сбережений. Есть запас времени. И есть острое желание сколотить капитал и поскорее перестать трудиться по принуждению.

Я вас немного разочарую. Если отбросить случайные способы обогащения (наследство, удачный брак по расчету и др.), то у вас останется не так много вариантов быстрого и кратного роста капитала.

• Предпринимательство. Тут все понятно. Достаточно взглянуть список Форбс.
• Умный трейдинг. Здесь оговорюсь. Я встречал людей, которые с депозита в 100к рублей разгоняли капитал до 10 млн рублей. Но мне не попадались долларовые мультимиллионеры, которые сделали бы свои капиталы именно трейдингом.
• Стоимостное инвестирование.

( Читать дальше )

Апокалиптические прогнозы, риски замедления экономики, торговые войны, разговоры об импичменте и т.д. и т.п. Но рынку все равно, кажется что это никогда не кончится, а рост продолжается сам по себе без единого намека на улучшение в реальном секторе экономики...

Почему рынок столь иррационален? В чем секрет такого значительного роста последнего времени? Неужели, дед и в правду волшебник...

Разберем подробнее. Одна из главных причин — это конечно же неQE от г-на Пауэлла и снижение ставки ФРС, а вторая — которая является больше логическим следствием первой — это накопленное корпорациями огромное количество cash-а, возможность привлечения дармовых денег и продолжающиеся buyback-и, растущие в геометрической прогрессии показатели PEG — price earnings growth.


 
Глядя на график соотношения цены к прибыли можно смело «плюнуть» в лицо тому, кто заявляет о сбалансированности рынка, дешевых ценах и перспективах дальнейшего роста показателей эффективности в 2020 г., кстати, since last time об этом не говорит только ленивый судя по прогнозам западных инвест-домов и топ-банков. Это самый дорогой рынок в истории исходя из показателя PEG.

( Читать дальше )

Пожалуй, настало время рассмотреть рыночный ВР более подробно.

Почему он гораздо сложнее пресловутой «монетки»? Как вообще такое может быть, что на обычном случайном блуждании мы спокойно зарабатываем, а на рынке ничего не получается? Откуда берутся гигантские импульсные движения цены?

Для попытки ответа на эти вопросы, в первую очередь мы рассмотрим распределение вероятностей приращений (первых разностей цены) CLOSE M1 для пары EURUSD за 2018 г.
Оно всем известно и загадочно. Выглядит оно вот так:


Еще никому не удалось понять — почему оно такое, островершинное и тяжелохвостое. Откуда оно взялось и как его смоделировать?
Постараемся ответить на эти вопросы. Не сейчас, не быстро, но, думаю у нас это получится.

В первую очередь попробуем аппроксимировать его обычным (обычным ли?) треугольным распределением.
Совсем простым — как сумму двух равномерно распределенных величин. Как будто бросаем 2 монетки (ведь мы же помним, что Волшебник говорил, что на рынке мы видим суперпозицию именно двух процессов, не так ли?) и два полученных результата просто суммируем.

( Читать дальше )

Если вы не читали предыдущую статью про доходную стратегию, то рекомендую начать с нее. 

Суть дивидендной стратегии — ваш капитал приносит деньги здесь и сейчас. Вы зарабатываете не на росте цены акции, а от регулярных поступлений денег на счет

То есть вы покупаете здоровье, крепкий сон и понятное финансовое будущее. Эта стратегия лично мне не подходит. У нее меньше гибкости, чем у доходной. Но есть люди, которым она подойдет идеально. Например, своей маме я порекомендую именно дивидендную стратегию.

( Читать дальше )

В былую давность пытался решить вопрос с интерфейсом для QLUA.
Испробовал IUP, VCL и еще какая-то библиотека была. Но ни одна библиотека стабильно не работала, через какой-то промежуток времени Квик вставал колом.


Т.к. нам красоты не надо, а удобство хочется, то решил пусть интерфейсом будет Excel(файл.CSV).




Вот вам функция для чтения CSV файлов:

— можно задать до 20 столбиков параметров, количество строк не ограничено.
— запятую заменяет на точку в вещественном числе
— удаляет заголовок столбца, т.е. на выходе получаем массив начинающийся со второй строки

-----------------------------

function File_Read(filename)

local col = 1
local pat = "(.*)"
local A={};local B={};local C={};local D={};local E={};
local F={};local G={};local H={};local I={};local J={};
local K={};local L={};local M={};local N={};local O={};
local P={};local Q={};local R={};local S={};local T={};
local file, err = io.open(filename,«r»)
if err ~= nil then PrintDbgStr(«err read file: »..err); return; end
str = file:read()
for var in string.gmatch (str, ";") do col=col+1 end
for i = 2, col do pat = pat..";(.*)" end
for line in io.lines(filename) do
--PrintDbgStr(line)
local _,_,s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7,s8,s9,s10,s11,s12,s13,s14,s15,s16,s17,s18,s19,s20 = string.find(line,pat)
--PrintDbgStr(tostring(s1))
table.insert(A,s1);table.insert(B,s2);table.insert(C,s3);table.insert(D,s4);table.insert(E,s5);
table.insert(F,s6);table.insert(G,s7);table.insert(H,s8);table.insert(I,s9);table.insert(J,s10);
table.insert(K,s11);table.insert(L,s12);table.insert(M,s13);table.insert(N,s14);table.insert(O,s15);
table.insert(P,s16);table.insert(Q,s17);table.insert(R,s18);table.insert(S,s19);table.insert(T,s20);
end
file:close()
table.remove(A,1);table.remove(B,1);table.remove(C,1);table.remove(D,1);table.remove(E,1);
table.remove(F,1);table.remove(G,1);table.remove(H,1);table.remove(I,1);table.remove(J,1);
table.remove(K,1);table.remove(L,1);table.remove(M,1);table.remove(N,1);table.remove(O,1);
table.remove(P,1);table.remove(Q,1);table.remove(R,1);table.remove(S,1);table.remove(T,1);
--Print_Table® Print_Table(S) Print_Table(T)
return A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T
end

 

-------------------------------


Во время работы робота смело изменяем CSV файл и сохраняем, и новые параметры у вас в роботе.
CSV файл можно держать открытым.

Всем привет,

В последнее время, все больше и больше, то тут то там, люди поднимают тему машинного обучения и нейронных сетей примениельно к торговле на рынке. На фоне всего этого, я решил начать лайв эксперемент по созданию торговой стратегии на базе нейронных сетей, ну и заодно всеже попробовать полностью tfx pipeline в домашних условиях для выкатывания моделей. :)

В общем вот видюшка для затравки



( Читать дальше )

Стать инвестором очень легко. Достаточно открыть счет в любом брокерском приложении. И вот вы уже инвестор. Стать успешным инвестором сложнее. Нужна теоретическая и практическая база.

Чтобы освоить теорию инвестирования, нужно минимум год непрерывно впитывать информацию. Для этого нужна дисциплина. Чтобы появилась дисциплина, должна быть супермотивация. В моем случае мотивацией стало желание как можно скорее уйти из найма (а затем из собственного бизнеса). 

95% информации, которую я потребляю бесплатна. И это очень полезная информация. В моей графе расходов статья “Образование” редко превышает 5000 рублей в месяц. Часто эта цифра равна нулю.

( Читать дальше )

Российский рынок акций отличился в этом году рекордными дивидендами. Дивидендная доходность российского рынка составляет 6,5% в среднем.

6,5%- это очень высокая доходность даже и в мировом масштабе.

И на фоне этой приятной информации я решил проанализировать свою российскую часть активов на предмет дивидендной отдачи в текущем году.

Читайте до конца, и вы узнаете сколько дивидендов я получил в этом году, инвестируя в российские акции. И какова моя ежемесячная дивидендная зарплата?

Я инвестирую давно. Мой общий портфель активов (российских и зарубежных) уже превысил 20 млн. рублей.

Я рассказываю о своем общем портфеле в видео:

( Читать дальше )

Перевел тут (в автоматическом режиме) питонячий китайский фреймворк для алготрейдинга.

Что он может:

1) Тестить и пускать в лайв страты (а-ля plug and play)
2) Есть коннекторы к крипте, каким-то китайским брокерам, IB, Alpaca
3) UI на pyQT5
4) Качать/хранить котировки

в общем все что надо для базового (и не только) алготрейдинга. все это бесплатно и под MIT лицензией

Перевод пока так себе, но лучше чем китайский оригинал. Теперь хоть что-то можно понять в интерфейсе.  Запустил пару предустановленных страт, загрузил данные, написал простенькую стратегию — все работает, багов не нашел пока. Постепенно улучшаю перевод в ручном режиме.

vnpy — лучшее из python open source для трейдинга что я видел. Понятная и логичная структура, ожидаемая архитектура, хорошо написанный UI. Часть логики коннекторов написана на C++ (поэтому гитхаб и говорит что оно С++, но это не так)

( Читать дальше )