Избранное трейдера _xXx_
Писал ответы на комментарии к предыдущей статье https://smart-lab.ru/blog/593555.php и получилась полноценная статья)
Назовем ее «Часть 2»
Постарался сжато ответить всем:
По законодательству НК РФ вы можете учесть образовавшийся убыток в течение 10 лет, следующих за годом его получения. Для того, чтобы его учесть, необходимо задекларировать этот убыток.
Максимальный срок подачи Декларации составляет 3 года согласно сроку исковой давности.
Отсюда многие делают вывод:
Если в этом году убыток, то лучше подам в следующем году сразу за 2. А если и в следующем будет убыток, то подам еще через год) Главное, не забыть зафиксировать в течение 3-х лет, чтобы полноценно воспользоваться 10-ти летним сроком.
Отвечу сразу — таким способом воспользоваться можно. Но вы должны понимать следующее:
Многие путают “доход” с “прибылью”, а те, кто не путают, выгодно или не понимая этого им пользуются.
Всем привет!
В продолжении статьи https://smart-lab.ru/blog/581512.php
И статьи https://smart-lab.ru/blog/588301.php
Для того чтобы корректно посчитать сумму налога по брокерским отчетам необходимо:Статья о том, как получить ежедневные исторические данные по акциям, используя yfinance, и минутные данные, используя alpha vantage.
Как вы знаете, акции относятся к очень волатильному инструменту и очень важно тщательно анализировать поведение цены, прежде чем принимать какие-либо торговые решения. Ну а сначала надо получить данные и python может помочь в этом.
Биржевые данные могут быть загружены при помощи различных пакетов. В этой статье будут рассмотрены yahoo finance и alpha vantage.
Yahoo Finance
Сначала испытаем yfianance пакет. Его можно установить при помощи команды pip install yfinance. Приведенный ниже код показывает, как получить данные для AAPL с 2016 по 2019 год и построить скорректированную цену закрытия (скорректированная цена закрытия на дивиденды и сплиты) на графике.
# Import the yfinance. If you get module not found error the run !pip install yfianance from your Jupyter notebook import yfinance as yf # Get the data for the stock AAPL data = yf.download('AAPL','2016-01-01','2019-08-01') # Import the plotting library import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # Plot the close price of the AAPL data['Adj Close'].plot() plt.show()
Добрый вечер
Данная статья посвящается, моему смарт лаб — другу «Gelo Zaycev»
И конечно же всем кому принесет пользу.
«Определение цели по методу Ларри Вильямса»
Для того что бы определить цель, необходимо уметь определять среднесрочные минимумы и максимумы движения цены.
Как я это делаю, можно ознакомиться вот тут: smart-lab.ru/blog/579491.php
После того как график «расчерчен», ждем когда цена определит очередной минимум или максимум.
в первом примере рассмотрим цель в «Лонг»:
Возьмем график в период с 29 Ноября 2019 по 5 Декабря 2019 (заметьте — наше время!, а не фьючерс на соевые бобы XVII века — хотя и там это работало также)
тут происходит разворот рынка, ну и сама схема получается классической:
нам интересна правая часть графика
1) Есть среднесрочный минимум (СМин) № 1 — 140 480, от него цена отходит вверх и образует:
2) Среднесрочный максимум (СМакс) № 1 — 142 980, далее цена понижается и образует:
3) Среднесрочный минимум (СМин) № 2 — 141 440, который заметно выше предыдущего минимума № 1 (140 480)
Имея исходные данные выше, производим расчет
СМакс №1 — СМин № 2
142 980 — 141 440 = 1540 пунктов