Избранное трейдера VladimirD

Нашёл любопытные данные по дивидендам от Альфа-Инвестиций. Все мы, конечно же, об этом догадывались, но мало кто это считал. Статистика из стратегии Альфа-Инвестиций на второй квартал 2024 года, выписал оттуда интересные данные про дивиденды. Просто потому что во втором квартале наступает что? Нет, не конец света. Основной дивидендный сезон.

Напоминаю про прогнозы от аналитиков по дивидендам:
Кто богатеет на дивидендных акциях, не пропустите новые обзоры.
На период с мая по июль приходится до 70% всех выплат в течение года.
Доход от покупки акций при их приобретении более чем за 50 дней до дивидендной отсечки оказывается выше самой дивидендной выплаты.
Сегодня мы начинаем серию постов, посвященных машинному обучению в торговле. Вы можете спросить, почему эта тематика. Всё достаточно просто: кто не хочет создать кнопку “бабло”? Признайтесь, что одна только мысль об этом приятна. Давайте оставим эмоции в стороне и начнем.
Первым шагом познакомимся с тем, что такое машинное обучение.
Машинное обучение – это когда компьютеры обучаются делать что-то полезное, анализируя огромные массивы данных. Не нужно им подробно объяснять, что и как делать, они сами находят закономерности и принимают решения.
Помните Д.Ж.А.Р.В.И.С. у Тони Старка? Считайте, что это модель машинного обучения.
Так вот, в финансовой торговле эти новые технологии становится настоящим прорывом. Почему? Потому что рынки – это нечто очень сложное и динамичное. Каждый день миллионы транзакций, сделки, новости – все это влияет на цены акций, валют, облигаций. И здесь на сцену выходит машинное обучение.
Представьте, вы торгуете на финансовом рынке. Вам нужно быстро анализировать тонны информации, чтобы понять, когда покупать, а когда продавать, ваша голова просто забита огромным количеством информации, и, опять же, мы не молодеем.

Выходной день — выходной пост, а вообще мы больше разбираемся в облигациях и недвижимости
---
Мы давно открыли для себя Smart Reading — это проект, который визуализирует суть из книг, а также зачитывает саммари (такое краткое изложение основной мысли, и визуализация ее). Из того, что нам попадалось — это книги по саморазвитию и личной эффективности. И некоторыми хотим поделиться с вами.
Купили две книги в подарок. В каждой по пятьдесят (!) книг, можно залипнуть
Я в своей инвестиционной деятельности использую дивидендную стратегию и инвестирую только в те акции, которые платят стабильные и щедрые дивиденды.
В данной статье объясню, как я анализирую кампанию, акции которой хочу купить, в плане дивидендной доходности.
Дивидендную стратегию я стал использовать сразу, как только начал инвестировать, т.е. уже больше 4х лет в мой портфель попадают только акции российских компаний, приносящие высокие дивиденды.
При выборе дивидендной акции для меня важно два фактора:
По первому я понимаю, сколько дивидендов я получу, инвестируя в эмитента. По второму могу оценить стабильность выплат и их рост (если он имеется, конечно) на истории.
Для анализа дивидендных выплат я использую два сервиса:
Выбор эмитентов для покупки акций я осуществляю при помощи динамического метода оценки конкурентного потенциала, который позволяет идентифицировать самые эффективные компании роста.
Ключевыми индикаторами конкурентоспособности компании являются: динамика выручки, рентабельность продаж, а также уровень финансовой устойчивости.
Каждый из перечисленных ключевых индикаторов можно охарактеризовать отдельным коэффициентом. Перемножив их, мы получаем интегральный коэффициент конкурентоспособности.

Очевидно, что исчерпывающее представление об уровне конкурентоспособности компании может быть получено только с учетом его изменения во времени. Поэтому важно построить график коэффициента конкурентоспособности за несколько периодов.
Введение в серию постов по торговле, при которой роботы ориентируются на индекс во время принятия решений.
У нас в OsEngine есть прекрасный источник данных, который генерирует индекс по автоформуле. В первом квартале 2024 года мы провели его глубокую модернизацию. Настала пора поговорить о нём.
В этой серии будем обсуждать:
1. Возможные алгоритмы роботов. Зачем это надо в трейдинге?
2. Как можно собирать индекс?
3. Волатильность, Корреляция, Коинтеграция и объёмы в торговле от индекса.
4. Зачем ещё при этом смотреть на широкий рынок и как это делать.
5. Как это делается в OsEngine?
6. Посмотрим на примеры нескольких роботов с данным типом источника данных в OsEngine.
7. Зачем интегрировать с источником Индекс источник Скринеры. И как правильно это делать.
Индекс это — некоторые ценовые ряды биржевых активов, комбинированные (сложенные, взвешенные или нормированные и т.д.) вместе в ряд, который должен отражать общую динамику исходных ценовых рядов.

function run()
{
vars Price = series(price());
vars Trend = series(LowPass(Price,500));
Stop = 4*ATR(100);
if(valley(Trend))
enterLong();
else if(peak(Trend))
enterShort();
}
Это уже целая система. Мы видим, что главная функция теперь называется «run» вместо «main».

Функция также может принимать переменные или числовые значения от вызывающей функции, использовать их для своих вычислений и возвращать результат. Вот пример функции, которая получает переменные и возвращает их:
var euro_to_dollar(var Euro)
{
var Kurs = 1.36;
return Euro * Kurs;
}
Переменная var Euro в скобках содержит числовое значение, которое передается в функцию. Эта переменная может использоваться в функции как любая другая переменная. Чтобы вернуть число, запишите его — или выражение, которое вычисляет это число — после оператора return. Это возвращаемое число — называемое возвращаемым значением — может быть затем обработано в вызывающей функции.