Для понимания, что важно в отчете Яндекса за 1 кв. 2019 года, достаточно посмотреть на картинку:

В остальном, показатели и так понятны. Выручка плюс 40%, Прибыль плюс 69%. Скоррект. EBITDA увеличилась до 10,8 млрд, а рентабельность составила 28,9%. Все эти цифры хорошо отражают динамику акций Яндекса последних недель.

Но, что действительно важно, так это сегментация выручки. Многие аналитики жаловались на Яндекс, что компания однобока и интернет реклама занимает всю долю выручки. От части они правы. Основной сегмент занимает 73% от общей выручки. Но посмотрите, как смещается акцент в пользу дополнительных направлений.

«Прочие» доходы выросли на 325% до 2,6 млрд. Количество поездок квартал к кварталу увеличился на 64% Выручка, относящаяся к сегменту «Такси» показала рост на 145% до 7,6 млрд. Такая динамика обусловлена не только ростом количества поездок, но и размером комиссии, а также оптимизацией бонусной программы с партнёрами.

( Читать дальше )

Каждому приходится зарабатывать деньги на жизнь и откладывать на будущее. Чтобы не остаться без накоплений, нужно знать о возможностях и рисках финансовых рынков.

Изучить их можно во многих российских и зарубежных университетах. Но это требует времени и денег. Для тех, кто не готов тратить много ресурсов, есть онлайн-курсы. Подготовили подборку курсов, которые помогут разобраться в основах финансов и инвестиций.

Получить высшее финансовое образование в мировых вузах тоже можно онлайн. Поиск вариантов на DistanceLearningPortal

 

1. Курс «Финансовые рынки и институты»

Будет интересен тем, кто ищет вводный курс по финансовым рынкам.

Пройти курс на Coursera

Автор курса: Высшая школа экономики.

Планируемая продолжительность: 9 сессий (каждая — около двух—трех часов).

Стоимость: бесплатно, если не нужен сертификат. С сертификатом — 1836 рублей за курс.

( Читать дальше )

Очень хорошая книга.Когда то давно попала попала мне в руки, когда я торговал внутри дня.Я даже законспектировал ее, потому что методы описанные в этой книге довольно дееспособные.Однако был один нюанс там был такой метод с помощью формулы определять внутредневные уровни 

уровни эти конечно же можно применять в торговле, однако чтобы их посчитать на калькуляторе и нанести на график, уходило не мало времени. И пока считаешь эти уровни цена уже может тронуться с места, и как говориться поздно запрыгивать в поезд.Если конечно индикатор написать для расчета этого все, то это было бы большим дополнением в инструментарий дейтрейдера.
Всем приятного прочтения.

Представьте, что у вас семья из трех человек. Бедный сосед попросил у вас в долг 4000 рублей под проценты. И вы ему дали....



Через некоторое время сосед объявил себя украинцем и заявил, что вы заплатили ему 4000 рублей за лояльность к себе и своей семье. На основании этого, ваш долг — фуфло, а вы — говно. И ничего он вам не должен.

Что бы вы сделали с таким соседом? Пишите в комментах. Постарайтесь без мата))


Для справки:

Если киевская власть не вернет нам $3 млрд, то ваша семья из трех человек потеряет ~$64 ($3 млрд. поделить на 140 млн.граждан и умножить на 3 человека). Что составляет примерно  4000 рублей.

В лентах новостных агентств пронеслась новость о том, как двое российских программистов из Вологды зарабатывают миллиард долларов в год в IT-индустрии на создании и продаже мобильных игр (компания Playrix). Прежде чем наш ольгинский взвод размножит их на патриотические флаги, достану осиновый кол, я хочу обратить на любопытные моменты из их интервью. 

Раз (об инвестициях в Россию, воровстве, коррупции и правах собственности — и это не «проклятые 90ые»):

   Мы купили землю под офис за три или четыре миллиона рублей, через год-полтора начали строить. Построили фундамент, а потом оказалось, что человек, который продал нам ее, этой землей не владел. Она принадлежала и правительству города — и одновременно нам, потому что он как-то так сделал, что нам в государственных органах все документы на землю зарегистрировали.

   В итоге мы второй раз купили эту землю, иначе нам пришлось бы просто сносить все построенное. Человека, который продал нам землю, в итоге не нашли. Мы сделали выводы из этой истории — больше заниматься строительством не будем.

( Читать дальше )

Рад приветствовать вас, уважаемые читатели!

Сегодня мы совершим неспешную прогулку по корпоративным документам Полюса. В работе нам помогут две презентации, одна по итогам отчетности за год, вторая февральская корпоративная для инвесторов, а также, конечно, сама отчетность, которая при всей ее оригинальной подаче является во многом постной, поэтому в конце добавим еще интересных цифр.

Как и всегда я предупреждаю вас, что любые высказывания в статье необходимо воспринимать критически и перепроверять, так как они могут являться субъективными заблуждениями, иллюзорными ошибочными суждениями и не могут выступать инвестиционными рекомендациями.

Отчетность Полюса представлена в долларах и на английском языке. Примечательно, что на основной странице отчетности компания даже не ссылается на отчетность в рублях, а выносит ее в отдельный раздел. Так или иначе, мы будем пользоваться данными в долларах, все скрины сегодня будут приводиться на английском языке.

( Читать дальше )

В умелых руках, дивергенция и конвергенция помогут определить разворотные точки на графике цены. В этом посте я постараюсь рассказать все, что знаю об этих рыночных явлениях на графике. Погнали.

Предлагаю сразу определиться с терминологией. Так повелось, что почему-то трейдеры практически не употребляют понятие конвергенция (схождение), а обобщают под один термин — дивергенция (расхождение). При этом разбивают дивергенцию на два типа: бычья и медвежья. Думаю, это связано с тем, что под дивергенцией имелось в виду не тип отклонения графика (расхождение или схождение), а расхождение данных графика цены с данными индикатора в принципе. Это, на мой взгляд, неверно. Поэтому, в рамках данного поста, я буду называть вещи своими именами, и употреблять термины дивергенция и конвергенция. Теперь к сути.

Для поиска дивергенций и конвергенций используют индикаторы. Самыми популярными являются:

• MACD гистограмма
• Cтохастик
• RSI

( Читать дальше )

Часть 1.

Традиционно считается, что задача портфельной оптимизации, или задача Марковица, представляет собой некоторую самостоятельную задачу выбора такого портфеля активов, который обладал бы максимальной доходностью при минимальных рисках.

Прим. В качестве актива могут выступать ценные бумаги (акции), их производные (опционы)  или торговые системы.

 

Решение задачи состоит из двух этапов:

1. Прогноз доходности и ковариации активов в будущих периодах – то есть построение некоторого набора «слабых» прогностических моделей.
2. Составление оптимального портфеля в соответствии с некоторой целевой функцией, и ранее полученными оценками. То есть построение такой композиции «слабых» моделей, которая обладала бы наибольшей прогностической силой.

 

Почему мы используем аналогию портфельной оптимизации с методами машинного обучения  — Bag, Boost?! Потому что в действительности (и мы это продемонстрируем) нам абсолютно не важно, насколько хорошо динамику наших временных рядов прогнозируют «слабые» модели – нам важно только то, чтобы ошибки прогнозов наших моделей взаимно компенсировали бы друг друга в некотором интегральном смысле. Иными словами – в случае бустинга – ошибка прогноза линейной композиции была бы минимальной, а в случае портфельной оптимизации –  была бы минимальной ошибка прогноза нелинейной композиции (то есть самого портфеля).

( Читать дальше )

Пост будет полезен только тем, кто кодит на Питоне.
Осваиваю базу данных quandl.com
Оттуда можно качать котировки, а можно и экономическую статистику. Например, там есть нонфарм-пэйроллы с 1921 года.
Как и положено питону, там всё очень просто.
Не знаю почему, пэйроллы с 1947 года по значениям сильно отличаются от предыдущих:

Будем брать те, которые идут с 1947 года.
Инструкция шаг за шагом.
1. Качаем питон, если он у вас до сих пор не установлен: https://www.python.org/
2. Открываем командную строку cmd.exe (чёрное окошко).
3. Пишем в нём pip install quandl


( Читать дальше )