Тестирование модели просвет в облаках на исторических данных

Введение

          В данной статье нас интересует возможность проверить на исторических данных эффективность использования модели просвет в облаках для прогнозирования будущего движения цены. Модель просвет в облаках выглядит примерно так, как показано на Рис. 1.

                                Рис. 1.

Эта модель возникает тогда, когда выполнены следующие четыре условия:

• На рынке есть ярко выраженная нисходящая тенденция.
• Тело первой свечи черное (цена открытия больше цены закрытия), а второй свечи белое (цена открытия меньше цены закрытия).
• Первая свеча имеет сильное тело.
• Цена открытия второй свечи ниже цены закрытия первой, и тело второй свечи более чем на 50% перекрывает тело первой свечи.

( Читать дальше )

15 акций, в которые я планирую инвестировать в 2019 году.

Принципы инвестирования:

— Стоимостное;
— Дивидендное;
— Стратегическое.

Условные обозначения:

E5 — средняя чистая прибыль за последние 5 лет;
P/E; EV/E; P/E5; EV/5E — по котировкам на 11.01.2019;
ROE — Рентабельность собственного капитала за последний год;
ДД — мои ожидания дивидендной доходности за 2019 год по котировкам на 11.01.2019.

Приоритет инвестирования — чем выше акция в списке, тем выше приоритет.

Акции стоимости

1) Сбербанк преф (170,05)

P/E = 5,3 
P/Е5 = 8,4
EV/E = 5,3
EV/E5 = 8,4
ROE = 24,1%
P/B = 1,21
ДД = 10,6%

Резюме — отличные показатели, растущий бизнес, нет долга, практически монополист, уважает акционеров. Можно покупать по текущим, усредняться при снижении.

2) Мосбиржа (88)

P/E = 9,8 
P/Е5 = 9,1
EV/E = 5,7
EV/E5 = 5,3
ROE = 16,9%
P/B = 2,32
ДД = 9,1%

Резюме — отличные показатели, растущий бизнес, нет долга, монополист, уважает акционеров. Можно покупать по текущим, усредняться при снижении.

( Читать дальше )

Количество загоняемого на убой «фарша» в 2018 выросло рекордными темпами:

ссылка на график: smart-lab.ru/brokers-rating/russia/stat

Поголовье активного инвестора на рынке выросло в 3 раза за 2 года и на 68% в 2018 году.
В декабре активное поголовье составило 201 151 человек.
Половину всего «мяса» доставили на рынок в прошлом году 2 банка: Тинькофф и Сбербанк.

Рейтинг брокеров на смартлабе: https://smart-lab.ru/brokers-rating/

По имеющейся у нас информации, большая часть из доставленного в последнее время на рынок товара не понимает ровным счетом ничего в биржевом деле, в акциях и уж тем более такой заумной штуке как фьючерсы.

Что касается оборотов на рынке Т+ Московской Биржи, то они в 2018 году ни у кого особо не росли. Единственное, рост наблюдался у Тинькофф Инвестиции, за счет старта с нуля:

( Читать дальше )

Не знал, что через Открытие можно купить на фондовой секции валюту начиная с одного доллара. Продал таким образом пришедшие дивиденды. За конвертацию чуть более сотни американских денег взяли меньше трёх рублей (тариф универсальный). Спред в стакане около одной копейки. Нужно в таблицу текущих торгов добавить соответствующий инструмент. Думаю из ниже расположенной картинки всё понятно. Далее через стакан продаём и покупаем. Всё происходит внутри фондовой секции, деньги перекидывать никуда не нужно.

Как заводить и выводить валюту не знаю. Такой необходимости не было (просто перевёл валютные дивиденды в рубли и сразу же на них купил нужные бумаги).

Недавно начал учить язык программирования Python. Жаль, что я к нему приступил в 36 лет, а не в 16. Он прекрасно подходит для анализа исторических данных. Выкладываю скрипт, который заходит на сайт финама, скачивает оттуда котировки акций и записывает их в файл quotes.txt. Для того, чтобы всё работало, должен быть установлен Питон https://www.python.org/.
---
В интернете есть информация, как качать котировки с Финама не вручную, а с помощью скрипта. Вот эти статьи. Ими я пользовался при написании своего кода:
Программный сбор данных о котировках
Загрузка котировок валют с сайта finam.ru
Дополнительно пришлось хорошенько поработать головой, чтобы адаптировать эту информацию для моих нужд. Там кое-что устарело и коды авторов потребовали доработки. Также в моём скрипте вы найдёте цифровые символы, которые соответствуют каждой акции. Например Алроса лежит на сайте финама под цифрой 81820.

( Читать дальше )

Поскольку я занимаюсь социальными медиа де-фактор, я считаю своим долгом читать практически всё, что написано на бумаге и касается соцсетей.
Книжку написали три молоденьких мальчика для телеграм-чайников вроде меня. Но это не снижает полезность, которую я приобрел.

Мне понравилась простая мысль в начале книги, которая очевидна, летает где-то вокруг, но я наверное её не сформулировал. Можно тратить время на:
1. Создание ценности.
2. Создание актива.

Можно создавать ценность и получать деньги за это. Зависимость линейная. А можно создать актив, который будет создавать ценности, которые будут приносить деньги. Это бизнес-подход. Развитие бизнеса — это накопление активов. Почему я обращаю на это внимание? Потому что я всегда старался сам создавать ценность, а не активы. Хороший бизнесмен — все свое время посвящает созданию активов.

Идеи:

( Читать дальше )

Короче, нашёл на диске архив с книгам по рынку, в нём порядка 190 книг, если не ошибаюсь. Если кому понадобится, скажите, куда залить — архив весит порядка 1.5 гигов. Сами книги я особо не читал, только те, что показались мне интересными, но новичкам точно подойдёт. Язык в основном английский.

Если вдруг кто-то уже заливал сюда подобный пост, то не ругайтесь — сначала в поисковике на СЛ прошерстил, ничего не нашёл. Ну или я рукожоп.

UPD: Прошу прощения, что долго грузил — пришлось по дороге заливать, сеть слабая. Если вдруг какая-то проблема с файлом или со скачиванием, то просьба сообщить оперативно, пока в зале ожидания, тут инет шустрый. В противном случае, перезалить смогу только завтра.

Вот ссылка: drive.google.com/uc?id=1brNwUzMEUwKxSmNp9hgLrpqA35DGXw0o&export=download

Доброго времени суток, коллеги!

Сегодня хотел бы затронуть тему, которая… я думаю… многих оставит неравнодушными. Технический анализ. Работает ли он?

Также написал объемное P.S.

Я имею скромный опыт внутридневной торговли – 4 года. Изучено огромнейшее количество литературы на эти темы. И… Технический анализ не работает. Точнее работает, но не всегда. А еще точнее… это просто везение.

Вы сейчас подумаете… у тебя просто не получилось – неудачник) Но не спешите с выводами. Давайте разберемся.

Отгадаете, график какого актива приведен ниже на графике? Думаю, что это будет сложно… но к этому мы еще вернемся.

Проведем скромный «анализ» этого графика.

( Читать дальше )

Предлагаю вашему вниманию пробный пост о применении data mining к текстам, спарсенным из блогов Смартлаба.

Идея исследования: ежемесячно парсить все посты со Смартлаба и применять к ним метод BigARTM из класса методов тематического моделирования.

Методы тематического моделирования (детальное описание: Воронцов К.В. Вероятностное тематическое моделирование: обзор моделей и аддитивная регуляризация) позволяют группировать слова («термы», «токены») из множества документов по темам.

Интерпретация тем – дело исследователя. К сожалению, не всегда удаётся проинтерпретировать набор слов, т.е. по этому набору назвать тему. Я буду приводить как наборы слов по темам, так и мою интерпретацию тем. Вы же при желании сможете дать свою интерпретацию.

В дальнейшем – при накоплении статистики – можно искать связи между событиями и их отражением или не отражением в виде постов на Смартлабе.

В октябре 2018 на смартлабе было опубликовано свыше 4000 постов.

( Читать дальше )