Избранное трейдера Андрей из Сибири
Мы продолжаем делиться с вами полезными источниками информации для принятия инвестиционных решений.
Cегодня будет представлен список более продвинутых источников, которые, на наш взгляд, содержат в себе более объективную и полезную информацию для самостоятельного анализа. Они зачастую являются первоисточниками для всех тех новостей и аналитических сводок, с которыми вы знакомитесь на различных форумах, сайтах и телеграм-каналах, в том числе и на нашем :)
Что ж, давайте пройдемся по ним:
fred.stlouisfed.org/ — онлайн-база данных, состоящая из сотен тысяч графиков экономических данных из множества национальных, международных, государственных и частных источников. Призван помочь пользователям ознакомиться со свежими данными макроэкономической ситуации (преимущественно в США) + графики содержат довольно длинный исторический горизонт (от нескольких лет до нескольких десятков лет).
www.federalreserve.gov/ — сайт Федрезерва США. В разделе News & Events — Press releases наиболее интересными могут быть публикации с заседаний Федерального комитета по операциям на открытом рынке ФРС США (FOMC). Да-да, это те самые заседания, на которых принимаются решения о будущем «печатного станка» и ставки ФРС.
Сегодня стало известно, что премьер России Михаил Мишустин подписал распоряжение о минимальной планке дивидендов для госкомпаний в размере не менее 50% скорректированной чистой прибыли. Ранее дивиденды платились с нескорректированной чистой прибыли.
На этот раз при распределении дивидендной базы не будут учитываться финансовые доходы и расходы, не подтвержденные денежными потоками. Имеется ввиду такие статьи в финансовой отчетности, как переоценка имущества или в курсовые разницы.
Также в правительстве сообщили, если сумма чистой прибыли не позволяет выполнить норматив, то для выплаты дивидендов госкомпании должны будут использовать нераспределенную прибыль.
Новая директива по дивидендам госкомпаний вступает в силу с 1 июля 2021 г. Таким образом, по экспортам из-за валютных переоценок может база для выплаты дивидендов изменяться, как в положительную сторону, так и в отрицательную.
В связи с этим, мы ниже подготовили список госкомпаний и компании с долей государства в капитале, акции которых торгуются на Московской бирже.
Здесь периодически возникают статьи про применение нейронок в трейдинге.
Я решил поделиться примером того, как в одном пайплайне (единая структура программного кода) можно построить, обучить и протестировать нейронку в торговом алгоритме.
Статья будет более полезна и понятна тем, кто имеет хоть небольшой опыт работы с Python.
Итак, наша задача проверить, есть ли вообще надежда на успешное применение нейронных сетей в трейдинге, проверить гипотезу на простом алгоритме, понять, как можно в случае успеха перенести все на боевую среду (реальный торговый робот), и желательно, продемонстрировать все это понятно и доходчиво.
Чтобы в конце концов сделать вывод о перспективности применения нейронок, будем соревноваться с индексом РТС.
Сразу сделаю дисклеймер, все рассматриваемые и полученные в статье результаты являются лишь простым примером, и применять их на реальных деньгах не рекомендую. И я не буду давать теорию по нейронным сетям и работе с ними. Всё это находится/читается/выучивается.
Умение правильно читать финансовую отчетность компаний — очень полезный навык для инвестора.
В этой статье разберем ключевые моменты, ошибки и нюансы при чтении бухгалтерских и финансовых отчетов компаний.
Какие бывают финансовые отчеты?Финансовые отчеты можно классифицировать по:
Здесь название говорит само за себя. Квартальный финансовые отчет содержит промежуточные данные, например только за 2 квартал текущего года, а годовой — данные за весь год.
В квартальных отчетах также часто присутствуют данные за весь период с начала года. Например, в отчете за 3 квартал, будут данные за 9 месяцев с начала года:
из квартального отчета компании ЛукойлДавно хотел сделать такой график, позволяющий сравнить темы роста компаний и их оценку рынком.
По вертикали — мультипликатор P/E, построенный на основе прогнозных данных по прибыли на 2021 год. По горизонтали — ожидания аналитиков, опрошенных Bloomberg и Refinitiv, по росту выручки компаний с 2021 по 2023 год. Взяты топ-30 компаний рынка по капитализации. Компании, находящиеся ниже линии тренда на графике стоят дешево, те, что выше — дорого. Несколько наблюдений:
1.Только на основе мультипликатора P/E нельзя сказать — дорогая компания или дешевая. На графике видно, что высокий мультипликатор часто означает ожидания высоких темпов роста в будущем и наоборот. Тем не менее некоторые компании имеют слишком высокий P/E для своих темпов роста.
2.Tesla с P/E в 120 — ожидаемо самая дорогая и неадекватно оцененная компания рынка. Правда на это можно возразить, что основные перспективы ее роста лежат за пределами 2023 года.