Привет! 2 года назад мы с научруком начали готовить исследование по особенностям ценообразования на развивающихся рынках на данных с Мосбиржи. Имея опыт написания кода и аналитических обзоров в банках, я думал, что под крылом опытного ученого справлюсь с этой задачей месяца за 3. Как же я был неправ.

Небольшая предыстория о переходе из индустрии ДУ в науку.

До 2018 успел поработать на разных позициях в одном из отечественных family офисов. Это была отличная школа для входа в индустрию: от выставления замороченных заявок в плазе, до выступлений на инвестиционных комитетах. Но работа не масштабировалась, а в одном из региональных банков открывалось брокерское направление. В обмен на знание о структуре биржевых торгов, регламентов и базовых квантовых стратегий предлагался предлагалось почти с 0 начать новое направление. Недолго думая, перехожу из трейдеров менеджеры.

( Читать дальше )

Добрый день, друзья!

Мой пост об отчетах 10-K, 10-Q и 8-K американских эмитентов (https://smart-lab.ru/blog/677043.php) вызвал достаточно большой отклик среди Смарт-Лабовцев (68 ⭐️ + 326 ❤️). Поэтому выполняю своё обещание и рассказываю о методике анализа отчетов 8-К, которая в прошлом году принесла мне 50% годовых в долларах США (https://smart-lab.ru/blog/668157.php).

Внимание: лонгрид. Если у Вас в данный момент нет возможности на 15 минут сосредоточиться на изучении достаточно сложной информации – лучше добавить пост в избранное и вернуться к его прочтению позже.

В прошлый раз мы пришли к выводу о том, что отчеты 10-K содержат только прошлые данные, в силу чего информация, отражённая в них, уже заложена в текущие котировки акций. А с учётом того, что изучение формы 10-K является достаточно трудоёмким процессом, то для частного инвестора эта форма теряет всякий смысл. 

( Читать дальше )

В начале 2017 года я сделал расчет, в котором сравнил различные способы расчета HV.
Свои выводы я представил на завтраке инвестора у Алины Ананьевой.
Были рассмотрены восемь активов на различных рынках и период с 2010 по 2016 гг.
Методы сравнивались по критерию наименьшей ошибки прогноза будущей волатильности.
Лучшими подходами по моему мнению оказались методы господина Твардовского, господина Механизатора, экспоненциальный способ, а также усреднение этих трех прогнозов. Сейчас мне стало любопытно, насколько я оказался прав тогда в своих выводах.

Для теста я взял часовые свечки различных активов с января 2017г. по январь 2021г.
Основные выводы представлены ниже, объяснения и таблички  следуют за ними.
 

Выводы

1. В общем рейтинге с учетом всех рынков первое место занял метод усредняющий три прогноза: г-на Твардовского, г-на Механизатора и экспоненциальный.

2. Подход г-на Твардовского с подобранным мной множителем подтвердил свою прогнозную силу на различных рынках. Для российского рынка акций и фьючерсов данный метод оказался наилучшим. Для commodities, индексов и американских акций этот подход вошел в тройку лучших. Для дневного таймфрейма подход г-на Твардовского оказался самым точным для выбранной группы из пяти активов.

3. Экспоненциальный метод также доказал свою полезность, заняв третье место в общем рейтинге. Для американских акций прогнозы в рамках данного подхода оказались самыми точными. 

4. Подход г-на Механизатора с выбранным мной множителем уступил лидерские позиции другим методам, но оказался полезен при совместном использовании с другими способами .

5. Для часового таймфрейма популярные подходы Parkinson, Yang-Zhang, Rogers-Satchell и Garman-Klass в большинстве случаев оказались хуже даже базового метода расчета исторической волатильности. Впрочем, для дневного таймфрейма показатели этих методов (в частности, подхода 

( Читать дальше )

Игровой сектор является одним из самых перспективных и интересных для инвесторов. По данным на конец 2019 года, количество игроков составляло порядка 2,9 млрд человек по всему миру. Индустрия развивается двузначными темпами. По оценкам аналитиков, объем рынка компьютерных игр вырос на 18% в 2020 году до $180 млрд. За последние 5 лет средние темпы роста составляют 11%. При этом, на сегмент мобильных игр уже приходится 45% и эта доля постоянно растет.

Игровой сектор — один из самых быстрорастущих среди всей индустрии медиа и развлечений. 2020-й год показал интерес со стороны пользователей, как на карантине, так и после него. По оценкам экспертов, среднее игровое время выросло на 30–40%. Отдельно стоит отметить рынок киберспорта, который с пандемией и отменой многих спортивных мероприятий, набирает обороты. Если в 2019 году объем рынка был в пределах $1,1 млрд, то уже к 2024 прогнозируется на уровне $2,3 млрд.

( Читать дальше )

Пролог: покайтесь, ибо грядет!

Думаю, вы читали эти блоги. Если посмотреть на доводы комментаторов (см. ниже):

то у них 3 общих аргумента:

(1) Сигнал от кривой доходностей гособлигаций США (она становится круче, т.е. ожидаемые ставки выше текущих коротких).

(2) Ставка на большую толпу новичков на рынке (там действительно киш-миш. и они обычно пугливы при падениях / учитывая социальность трейдинга «reddit», могут повести себя иначе и не выкупать просадки, а, наоборот, начать сразу шортить).

и (3) Переоцененность рынка акций (например, индикатор Баффета показывает, что акции = 170% ВВП США).

Несмотря на то, что объективно стоимость денег растет и судя по всему будет расти, а акции дорогие, нам важно попробовать разобраться, почему рынок не упал ещё вчера и когда будет уязвим.

Индикатор Баффета зашкаливает — что это значит / чего не учитывает?

Индикатор Баффета — это соотношение стоимости рынка акций к ВВП. Поскольку ВВП = своеобразная выручка экономики, то этот индикатор похож на Price/Sales для отдельной компании.

( Читать дальше )

 

Добрый день, друзья!

Когда я прочитал пост «Прежде чем инвестировать в акции американской компании – прочти её 10-K отчёт» я улыбнулся дважды.

😊 Первый раз – когда увидел какие архаичные методики предлагают Смарт-Лабовцам под видом фундаментального анализа.

С одной стороны, как человек, который строит свою инвестиционную стратегию на фундаментальном анализе эмитентов, я не могу не поддержать уважаемого автора (Levan_Investing) в том, что не изучив отчёты компании, её акции покупать нельзя.

❗ С другой стороны, как человек, который в поисках перспективных инвестиционных идей изучает несколько десятков отчетов американских эмитентов в месяц, я вижу, что предлагаемый автором алгоритм настолько отстал от времени, что никакой пользы инвесторам не принесёт.

( Читать дальше )

Я заранее прошу отнестись с пониманием опытных инвесторов — теория уже описывалась и переписывалась много раз. Но есть и те, кто не силён в основах, для них первая часть статьи. А кто знает теорию, возможно заинтересуется практическим применением, тогда можете сразу пролистать до раздела «Переходим к практике».

Собственно, подходит к концу очередной год и вскоре перед инвесторами встанет ежегодный вопрос уплаты налогов. Если вы читаете эту статью до конца года, то вам повезло — у вас ещё есть время совершить некоторые операции, чтобы не платить налог с продажи акций (или по крайней мере уменьшить его).

Ни для кого не секрет, что налог на доходы физических лиц (резидентов РФ) в России составляет 13%. По крайней мере на конец 2020 года он именно такой. Соответственно, с каждого заработанного гражданином рубля государство ожидает получить 13 копеек в свою казну. И акции — не исключение. Заработал прибыль, будь добр поделиться. Но раз эта статья написана, значит можно не делиться? Можно. А это законно? Да, абсолютно. Собственно, почему это возможно и что для этого нужно — поговорим в статье. И не просто поговорим, а на практике (даже с картинками) разберём конкретный пример.

( Читать дальше )

Всем здоровья и бодрого расположения духа!
В статье «Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python» мы разобрали как можно с помощью нескольких строк кода на Питоне разобрать текст, который выкладывает каждое утро в своем блоге Роман Андреев (далее по тексту Роман) — известный трейдер и блогер (или наоборот), и отобразить эти рекомендации в виде уровней и зон на графиках. В этом топике я покажу способ для извлечения информации из графических изображений с помощью технологий компьютерного зрения (но без использования нейронных сетей) на примере таблиц-рекомендаций из блога Романа Андреева.

Надеюсь, что я не напугал читателей термином «компьютер вижн», скоро вы поймете, что это просто. И что любой юный прогер может написать код для распознавания внешними камерами номеров автомобилей, который впоследствии возненавидят все автолюбители мегаполисов, а МАДИ и ГИБДД будут собирать со всех нас миллиардные штрафы

( Читать дальше )

Отличный сайт!!!
www.multpl.com
Основные финансовые показатели в графическом виде.
По S&P500 вся стата, по трежерям вся стата.
По США вся стата долг, фед долг и прочее. Мировая экономическая стата.
Что там есть. Основное выделил.


Так же отдельно по странам!!!


( Читать дальше )

У меня сегодня замечательный гость. В течение последних 14 лет он методично откладывает по 3000-4000 рублей в месяц и покупает на них ценные бумаги. Размер капитала достиг уже 5.000.000 рублей.

Ильшат Юмагулов, фото из соцсетей

Ильшат — известный в узких кругах инвестор. В своем блоге он максимально детально фиксирует каждый свой шаг: состав портфеля, приток дивидендов, докупки и продажи.

Ссылка на соцсети Ильшата:

• Блог: smart-lab.ru/my/Elshet1969/blog/

( Читать дальше )