Добрый день, друзья!

Как исследователь, полагаю, что самое интересное в фондовом рынке – его нелинейность. Здесь многие взаимосвязи носят столь сложный характер, что возникновение какого-либо фактора нередко приводит к совершенно неожиданным последствиям.

На прошлой неделе Минфин «обрадовал» россиян повышением налогов. Многие аналитики быстро подсчитали, что рост налога на прибыль приведёт к снижению чистой прибыли эмитентов (а значит – и дивидендов) на 6,25%.

Кто-то из финансовых блоггеров даже заявил, что капитализация компаний должна упасть на эту величину.

Однако, не будем торопиться с выводами.

___________

Как известно, справедливая стоимость компании (и её акций) определяется не номинальными денежными потоками, а дисконтированными (DCF).

При этом в расчёте ставки дисконтирования участвует так называемый эффект «налогового щита» – коэффициент, снижающий стоимость капитала на величину налогообложения (формулы приводить не стану, чтобы не пугать читателей сложной математикой – все они общеизвестны).

( Читать дальше )

Хотел бы продемонстрировать свою наработку (ссылка на ядиск), которая помогает мне найти нужные к покупке облигации. Это не идеальный документ, но (для меня) рабочий. Для корректной работы нужен интернет и компьютер, пробовал на телефоне – не корректно отображает таблицу.

При открытии файла Excel нужно обновить данные (выделено красным). Данные беру из открытых источников (тот-же SMART-LAB). Обновится нужно для отображения новых показателей, можно делать единоразово при открытии файла.

По вкладкам внизу (1) нужно определить какие именно облигации мы хотим добавить в свой портфель. Также есть сопутствующие вкладки помогающие в инвестировании.

Я приведу свой пример на основе ОФЗ.

Зеленая часть таблицы — это выгружаемая информация, белая (2) – простые математические формулы позволяющие определить приемлемую облигацию.

( Читать дальше )

Посмотрите на свои справки 2-НДФЛ за прошлые года. Если по какому-либо коду дохода и соответствующему ему коду расхода стоит одинаковая сумма, скорее всего был убыток.

Звоните брокеру и просите за этот год справку об убытках.

Либо еще проще – запросите у брокера за последние 10 лет справки по убыткам.

Если такие есть, и в 2023 году по этому виду дохода получили прибыль и заплатили налог, то заполняем декларацию, отправляем ее в ИФНС на проверку и ждем поступление денег.

Как заполнить декларацию?

Рекомендую скачать программу «Декларация-23» на официальном сайте налоговой. www.nalog.gov.ru/rn77/program/5961249/

На первой странице декларации «Задание условий» заполняем номер ИФНС, ОКТМО.

Если не знаете, поищите в инете по своему адресу.

Признак налогоплательщика – иное физическое лицо.

Отмечаем имеются доходы учитываемые «справками о доходах физического лица».

И чтобы сразу поступили деньги на счет, без дополнительно заявления, отмечаем «сформировать заявление о возврате налога в рамках декларации».

( Читать дальше )

Всем привет! Записал экспромтом ролик. Тема очень интересная. В принципе реализовать при помощи нее наконец стало возможно любые ваши задумки, просто описав их человеческим русским языком. В описание должны быть прописанные любые мелочи, тогда реализация будет правильной.

Писать алгоритмы можно, как в GPT4, так и в Claude 3. Из России без всяких VPN можно получить доступ сразу ко всем нейросетям тут: https://www.yeschat.ai/. Правда в сутки есть ограничения на запросы, но их хватает. 

P.S. При заходе на сайт без VPN у меня почему то ругается антивирус, но его можно отключить на время или это чисто глюк у меня.

Ролик записал экспромтом, так что были косяки, которые сейчас поясню. 

*Для trading view все сгенерилось без проблем и сразу. Есть возможность запускать алгоритмы из TradingView прямо на ваш брокер, но тут надо колдовать с API. Если у кого, есть инфа как это проще всего реализовать, пишите в коментах.

* Для MT4 генерил в ролике в ChatGPT4 там в итоге были косяки, потом понял, что рабочий скрипт получалось до этого сгенерить в Claude 3 под конец ролика показал, рабочий вариант. 

( Читать дальше )

Минфин РФ опубликовал результаты размещения средств ФНБ за февраль 2024 г. В этом месяце регулятор наконец-то начал инвестиционную деятельность, но скромно — 6₽ млрд, напомню, что в прошлом году было потрачено чуть более 1₽ трлн на эту статью. По состоянию на 1 марта 2024 г. объём ФНБ составил — 12,25₽ трлн или 6,8% ВВП (в январе — 11,92₽ трлн). Объём ликвидных активов Фонда (средства на банковских счетах в Банке России) составил — 5,04₽ трлн или 2,8% ВВП (в январе — 4,9₽ трлн). Даже с учётом финансирования дефицита ФБ объём ФНБ увеличивается, при этом рост показывают неликвидная/ликвидная часть, последняя намного важнее, потому что именно из неё идут средства на инвестиции и финансирование бюджета, но об этом ниже.

Неликвидная часть активов ФНБ:

▪️ на депозитах в ВЭБ.РФ — 658,3₽ млрд (в январе — 658,5₽ млрд);

▪️ евробонды Украины — $3 млрд (прощаемся);

▪️ облигации российских эмитентов – 1,234₽ трлн (в январе —1,229₽ трлн) и $1,87 млрд;

( Читать дальше )

  

Добрый день, друзья!

Завершился 2023 год и наша исследовательская группа обновила параметры для оценки стоимости собственного капитала (модель CAPM), средневзвешенной стоимости капитала (модель WACC), а также ставок дисконтирования на базе российских финансовых активов и отечественных источников информации.

Импортозамещение в этой сфере требуется потому, что облигации недружественных государств больше не являются для российских инвесторов безрисковым активом. Поэтому использование известных таблиц Дамодарана в целях построения финансовых моделей для российского рынка становится бессмысленным.

Прошлогоднее исследование и методику расчётов см. здесь: https://smart-lab.ru/blog/911710.php.

__________

Напомним, что стоимость собственного капитала определяется по следующей модели:

где    R_e– ожидаемая доходность (стоимость) собственного капитала, %;
         R_f – ожидаемая доходность безрискового актива, %;
         β – коэффициент, характеризующий меру рыночного риска актива;

( Читать дальше )

Привет смартлаб.

Вам тут периодически пытаются рассказать в разделе алго, как важно перейти на c++ на низко рисковых и доходных стратах ) И что при этом сразу можно залететь в Москва-Сити к каким то топ заказчикам) Кстати Мск-Сити является черной меткой в резюме, это так, между нами девочками.

Ну что, обсудим техническую сторону низко рисковых и при этом высоко достаточно доходных страт? Я как то в своих топиках рассказывал, как страты могут балансировать из «тупых» высокотехнологичных стратегий в совсем нетехнологичные, но с развитым математическим аппаратом. Так вот сегодня речь пойдет только про хардкор, где профит берется силой и мощью технологий.

Смотрели видосики некого Дмитрия Черемушкина из мохнатого года так 2009-2010, где Дмитрий сидит и сравнивает два стакана фьюча и акции, как они расходятся в моменте и тд? Видимо так ковались победы в ЛЧИ мохнатых годов, которыми потом бравировались.  

Так формировались неэффективности, за которыми стали приходить первые алго ). Наверняка они писались даже на бейсике. Это был закат ручных трейдеров, которые блистали на ЛЧИ  примерно 2008-2011 годов. 

( Читать дальше )

Совсем недавно, буквально 2 месяца назад, Мосбиржа запустила Algopack и выложила на Гитхаб долгожданную многими библиотеку на python –moexAlgo, которая должна упростить работу с AlgoPack API.

Что такое Алгопак?

ALGOPACK предоставляет исторические данные, на которых можно тестировать стратегии и делать бэктестинг. Также предполагаются онлайн данные для запуска торговых стратегий.

Данные в ALGOPACK включают:

– Super Candles – 5-минутные свечи с 50+ параметрами, история с 2020 года.

– Mega Alerts – уведомления о рыночных аномалиях.

– Market Signals – сигналы о рыночных аномалиях.

– Market Data – стандартные онлайн данные: стаканы и свечи.

Исторические данные в алгопаке доступны с 2020 года. Доступ к данным возможен через API и Python клиент на библиотеке moexAlgo.

В настоящий момент в Алгопаке доступен только раздел Super Candles (суперсвечи), который (согласно информации с мосбиржи) имеет более 50 готовых сигналов, рассчитанных:

( Читать дальше )

Информационно-статистический сервер Московской Биржи (ИСС или ISS) – это сервис, предоставляющий разнообразную биржевую информацию в режиме реального времени, а также итоги торгов и статистические данные.

Основные возможности ИСС:

• Получение потоковых данных о ходе торгов.
• Просмотр и экспорт итогов торгов.
• Доступ к историческим данным по итогам торгов, ценам и прочим показателям.
• Выгрузка списков всех инструментов, режимы торгов и их группы.
• Мониторинг рыночной информации в различных разрезах.

Данные о ходе торгов в режиме online и итоги торгов доступны только по подписке, естественно платной.

На сайте мосбиржи есть специальный раздел “Программный интерфейс к ИСС“, на котором выложено Руководство разработчика (v.1.4), Описание метаданных и Описание методов.

С этих документов и надо начинать изучать ИИС. Кстати говоря Правила использования биржевой информации Московской Биржи четко определены и наглядно представлены в презентации.

( Читать дальше )