Дивидендная стратегия в моём портфеле занимает 35%. Я закупаюсь дивидендными акциями на сильных коррекциях рынка, а остальное время свободные деньги хранятся в облигациях.

Многие не понимают логику выбора мной дивидендных акций для портфеля. Я не ориентируюсь на дивидендную доходность, которую я могу получить в этом году. Я могу купить акцию, по которой даже отменили дивиденды с расчётом на то, что при возобновлении дивидендов, цена на неё вырастет и я заработаю и на дивидендах и на росте. Акции выбираю по таблице, которая показывает мне, какие акции более недооценены по сравнению с остальными с учётом текущей цены, истории дивидендных выплат, стабильности дивидендных выплат.

В августе по дивидендной стратегии купил в основной портфель Алросу, Лукойл, ОГК-2.

В стратегии автоследования тоже купил их все. Сейчас в дивидендном портфеле присутствуют акции МТС, ОГК-2, НЛМК, Лукойл, Алроса. Облигаций в портфеле больше нет. Закупился на полную. По МТС позицию в стратегии автоследования сократил.

Когда вы покупаете или продаете в шорт актив, то платите комиссию бирже и брокеру.
Вырастет или упадет актив — шансы 50%.
С учетом комиссии, у вас отрицательное матожидание по каждой сделке.
Чем активнее вы делаете сделки, тем быстрее вы сольетесь.
Именно поэтому, 90% трейдеров в итоге в минусе.

Если добавить плечи (или плату за шорт), то матожидание еще больше улетает в минус.
А тут еще проскальзывание, ограниченная ликвидность, роботы, инсайдеры, новости, HFT, соблазн для брокеров ставить против крупных поз клиентов.

Заработать можно, если поймать тренд и прокатиться на нем с плечами. Но потом тренд изменится и счет также быстро начнет таять. Поэтому у Ладимира давно нет 250 млн, а у Карпухи 15 млн.

Заработать можно, если постоянно искать и находить неэффективности рынка. Но эти неэффективности будут искать еще тысячи ваших конкурентов.

Заработать можно, потому что просто повезло. Но как часто вам будет везти?

«Финам» запускает платформу ZipLime, которая делает алгоритмическую торговлю доступной для всех. Теперь любой инвестор, даже без навыков программирования, может создавать собственных торговых роботов, просто описывая свои идеи обычными словами.

ZipLime — это первая в России платформа, где искусственный интеллект превращает текстовое описание стратегии в готовый торговый алгоритм. Пользователь формулирует свою идею, например: «Покупать акции, когда цена пересекает скользящую среднюю снизу вверх, и продавать при обратном пересечении». ИИ-агенты платформы самостоятельно пишут код, проверяют стратегию на исторических данных и помогают запустить её на реальном счёте.

Такие дела. Технологии современные. Заживём!

Ваше мнение в комментариях:

Ближе к концу году есть смысл задуматься о налоговой оптимизации. Как это сделать или как совсем не платить налог разберемся сегодня.

Для налоговых резидендов РФ налог на доходы от ценных бумаг составляет 13% и 15% с суммы превышающей 2,4 млн.р. Сумма налога зависит от финансового результата по итогам года: доходы минус расходы. Если рассматривать обычный брокерский счет, на котором были выплаты купонов, продажа ценных бумаг, то налог на доходы за год будет списываться со счетов в январе следующего года. Налог с дивидендов вычитается сразу при зачислении.

Как можно снизить налоговую базу?
Для того чтобы снизить налоговую базу по итогам года можно продать с убытком ценные бумаги, а затем выкупить их обратно. Данное действие уменьшит сумму годового дохода и снизит сумму налога.

Также есть возможность переноса убытков прошлых лет. Переносить убытки можно за прошедшие 10 лет, однако доход учитывается только за последние 3 года. Причем убыток по акциям и облигациям нельзя компенсировать убытком по производным финансовым инструментам (фьючерсам, опционам). Данные операции осуществляются с помощью подачи декларации.

Для всех, кто хочет погрузиться в мир количественных инвестиций и систематической торговли, Python станет незаменимым инструментом. Python — основной язык программирования для многих разработчиков в сфере количественных финансов. Он предлагает обширную экосистему библиотек, которые упрощают все: от анализа данных до реализации стратегий. Знания о библиотеках Python необходимы трейдерам для создания и внедрения торговых стратегий.

Quantstart рассказывает о девяти основных библиотеках Python, которые используют профессиональные количественные аналитики и трейдеры.

NumPy: быстрые математические и матричные операции

NumPy — это основа количественных вычислений в Python, обеспечивающая поддержку многомерных массивов и матриц, а также набор математических функций для эффективной работы с этими массивами. NumPy часто используется при работе с ценовыми данными, сигналами и тестированием на исторических данных.

Ключевые особенности:

• Высокопроизводительные операции с массивами.
• Широкая поддержка математических, логических и статистических функций.