Цель подачи декларации — вернуть излишне уплаченный НДФЛ. В 2018 году клиент получил прибыль от АО «ОТКРЫТИЕ БРОКЕР»  по операциям с ПФИ, обращающимися на организованном рынке ценных бумаг (ОРЦБ) в размере 3 356 314 рублей. Андрей принял решение уменьшить прибыль 2018 года на убытки 2017 года на сумму 1 098 944 руб. и 2016 года на сумму  570 761 руб., полученные в ООО «Компания БКС» по операциям с ПФИ, также обращающимися на ОРЦБ. 

Эксперт НДФЛка.ру подготовил декларацию, в которой была заявлена прибыль 2018 года и убытки прошлых лет (2016 — 2017 г.г). Уплаченная сумма налога с прибыли 2018 года должна была частично вернуться на счет клиента. К декларации были приложены: справка о доходах 2-НФДЛ от АО «ОТКРЫТИЕ БРОКЕР» за 2018 год и справки по полученным убыткам от операций с ПФИ от ООО «Компания БКС» за 2016 и 2017 годы.

Я на рынке с 2010, на рынке РФ с 2013… Где-то с 2016 считаю себя профессионалом: доходность не самая стабильная, но очень высокая… По годам с 2015г в рублях шла вот так: +90% +70% +80% -30% +150% +350%(!) +200%, и с начала года -90%.

До последнего считал общую ликвидность, в конце — счета поменьше и кеш считать перестал т.к. уже ни на что не влияло. Доходность конкретно по ИИС открытому в 2015г — выше. Ну и тут не считались выводы. Я бОльшую часть лет не имел терминал в телефоне, скрины с отчета не очень красивые, так что красивых скринов хая откября у меня нет.

С конца 2014 вот здесь: vk.com/ladimirkapital веду блог… И с 2017 веду закрытый дневник сделок. Сейчас старые сделки все открыты, можно красочно увидеть 24,02, как счет таит со 116 до 14.

Что позволило мне заработать такие деньги? Конечно плечи, и концентрация на сильнейших идяех… Я брал мечел по 9 в 2014, по 78 летом. Тесла по 200 до сплита, заглядывал в Систему по 5… Ленку правда брал лишь по 44, но все равно кратник. Сейчас например Мечел заплатит(всегда платил, а щас денег у него — Ж жуй) — 100р, а я ПРОДАВАЛ(!) его по 145 чтобы спасти хоть что-то. Суть не в рублевом убытке, а в том что я лишился 85% акций.

В общем две недели назад было так:

Написал скрипт, который переделывает тиковые данные в range заданной размерности.

Но есть нюанс, когда идет быстрый рынок, некоторые бары могут иметь одинаковое время открытия, что приводит к некоторому несоответствию range баров.

<code>"""
Скрипт из файлов с тиковыми данными делает файл с рандже барами
"""
import re
from datetime import datetime
from pathlib import *

import pandas as pd


def zero_hour(cell):
    """ Функция преобразует время (с финама приходят часы без нулей (с марта 2021), которые pandas не воспринимает)"""
    cell = f'{int(cell)}'
    tmp_time = datetime.strptime(cell, "%H%M%S")
    return tmp_time.strftime("%H%M%S")


def run(tick_files: list[Path], razmer: int, target_dir: Path):

    for ind_file, tick_file in enumerate(tick_files, start=1):  # Итерация по тиковым файлам

        list_split = re.split('_', tick_file.name, maxsplit=0)  # Разделение имени файла по '_'
        tiker = list_split[0]  # Получение тикера из имени файла
        date_quote_file = re.findall(r'\d+', str(tick_file))  # Получение цифр из пути к файлу
        target_name = f'{tiker}_range{razmer}_{date_quote_file[0]}.txt'  # Создание имени новому файлу
        target_file_range: Path = Path(target_dir / target_name)  # Составление пути к новому файлу

        if Path.is_file(target_file_range):
            print(f'Файл уже существует {target_file_range}')
            continue
        else:
            df_ticks_file: pd = pd.read_csv(tick_file, delimiter=',')  # Считываем тиковые данные в DF

            # Создание DF под рандже бары одного тикового файла
            df: pd = pd.DataFrame(columns='<DATE> <TIME> <OPEN> <HIGH> <LOW> <CLOSE> <VOL>'.split(' '))

            for tick in df_ticks_file.itertuples():  # Итерация по строкам тикового DF
                print('\rCompleted file: {:.2f}%. Completed files: {:.2f}%'.format(
                    tick[0] * 100 / len(df_ticks_file.index),
                    ind_file * 100 / len(tick_files)
                    ),
                    end=''
                )

                if tick[0] == 0:
                    # Добавление строки в DF с рандже барами
                    df.loc[len(df.index)] = [int(tick[1]), int(tick[2]), tick[3], tick[3], tick[3], tick[3], tick[4]]
                    continue

                # Если бар сформирован по размеру возрастающий бар
                if df.loc[len(df.index) - 1, '<LOW>'] + razmer < tick[3]:
                    df.loc[len(df.index) - 1, '<CLOSE>'] = df.loc[len(df.index) - 1, '<LOW>'] + razmer
                    df.loc[len(df.index) - 1, '<HIGH>'] = df.loc[len(df.index) - 1, '<CLOSE>']
                    # Добавление строки в DF с дельта барами
                    df.loc[len(df.index)] = [int(tick[1]), int(tick[2]), tick[3], tick[3], tick[3], tick[3], tick[4]]
                    continue
                    # break

                # Если бар сформирован по размеру падающий бар
                if df.loc[len(df) - 1, '<HIGH>'] - razmer > tick[3]:
                    df.loc[len(df) - 1, '<CLOSE>'] = df.loc[len(df) - 1, '<HIGH>'] - razmer
                    df.loc[len(df) - 1, '<LOW>'] = df.loc[len(df) - 1, '<CLOSE>']
                    # Добавление строки в DF с дельта барами
                    df.loc[len(df.index)] = [int(tick[1]), int(tick[2]), tick[3], tick[3], tick[3], tick[3], tick[4]]
                    continue
                    # break

                # Заполняем(изменяем) последнюю строку DF с рандже баром --------------------------------------
                # Записываем <CLOSE> --------------------------------------------------------------------------
                df.loc[len(df.index) - 1, '<CLOSE>'] = tick[3]  # Записываем последнюю цену как цену close бара

                # Записываем <HIGH> ---------------------------------------------------------------------------
                if float(tick[3]) > df.loc[len(df) - 1, '<HIGH>']:  # Если цена последнего тика больше чем high
                    df.loc[len(df.index) - 1, '<HIGH>'] = tick[3]  # Записываем цену последнего тика как high

                # Записываем <LOW> ----------------------------------------------------------------------------
                if float(tick[3]) < df.loc[len(df.index) - 1, '<LOW>']:
                    df.loc[len(df.index) - 1, '<LOW>'] = tick[3]  # Записываем цену последней сделки как low

                # Записываем <VOL> ----------------------------------------------------------------------------
                df.loc[len(df.index) - 1, '<VOL>'] += tick[4]  # Увеличиваем объем

            # Изменение типа колонок
            df[['<DATE>', '<TIME>', '<VOL>']] = df[['<DATE>', '<TIME>', '<VOL>']].astype(int)
            # Преобразуем столбец <TIME>, где нужно добавив 0 перед часом
            df['<TIME>'] = df.apply(lambda x: zero_hour(x['<TIME>']), axis=1)

            df.to_csv(target_file_range, index=False)  # Запись в файл для одного тикового файла

        # break


if __name__ == "__main__":
    razmer: int = 250
    ticker: str = 'RTS'
    year_tick: str = '2022'

    source_dir_tick: Path = Path(f'c:/data_quote/data_finam_{ticker}_tick')  # Путь к ресурсному каталогу
    target_dir: Path = Path(f'c:/data_quote/data_prepare_{ticker}_range')  # Путь к целевому каталогу

    # Создание списка путей к файлам с тиками
    tick_files: list[Path] = list(source_dir_tick.glob(f'*{year_tick}*.csv'))

    run(tick_files, razmer, target_dir)
</code>

Хочу рассмотреть «под микроскопом» данную возможность для читателей Смартлаба и ответить на вопрос в заглавии статьи.

Поехали. Есть продвинутые люди в информационном околобиржевом пространстве, которые считают Автоследование злом, а есть управляющие, которые этим занимаются, и приносят доход своим подписчикам.

Выскажу свою первоначальную точку зрения по этому вопросу:

1. Автоследование для управляющего активами – это его трек-рекорд, публичное доказательство его состоятельности (если учитывать, что состоятельность на бирже – это доход, а не харизматичные выступления, по типу «я же говорил/как я говорил». Если говорил – купи и заработай на этом).
2. Если управляющий не хочет, чтобы его мысли стали достоянием общественности, и любой желающий смог на этом заработать, то можно вести публичный счет без возможности подключения к его стратегии. Брокер «ФИНАМ» позволяет это сделать совершенно точно.
3. Автоследование может принести подписчику как прибыль, так и убыток. Можно сравнить с автомобилем. Вы можете приобрести некачественный автомобиль, с тарахтящим двигателем, провалами при торможении, и т.д. Что, естественно, может быть фатально для вашего счета.

Вчера созвонились с Евгением и получилось записать огненное видео! Обсудили немного ЛЧИ 2021, наш рынок, подходы к торговле и предстоящую рецессию в США! Смотрим и комментируем!

         В 2019 году в TSLab сделал тесты стратегии «Hi_Lo», которая установлена в базовой версии этой программы. Смысл стратегии заключается в том. что вход в лонг осуществляется при пробитии хая предыдущей свечи, вход/переворот в шорт осуществляется при пробитии лоя предыдущей свечи. В TSLab мною был создан скрипт для тестирования одновременной торговли несколькими инструментами с целью диверсификации:

 
        В результате тестирования и опыта торговли остановился на следующем варианте: торгуются фьючерсы RTS, Si, BR в соотношении 1:6:4, дневной таймфрейм. Результаты тестов за период с 01.01.2003 г. по настоящее время без капитализации, без учета комиссии и проскальзывания представлены ниже:

 
Всем привет. Посмотрел 10 часовой сериал про биржу. Индийский, но никаких песен и слонов нет, снято нормально, по теме. Похоже на кино про МедоФФа наверно, с элементами Волка с Уолл-Стрит. 

События происходят в 1980-х и 90-х годах в Бомбее и рассказывают историю изворотливого биржевого спекулянта Харшада Шантилала Мехты, который своими действиями на еще неокрепшем индийском фондовом рынке привел его к ошеломительному подъему, используя средства доверчивых, но неопытных вкладчиков, а затем стал причиной катастрофической рецессии и последующего экономического кризиса в стране, из-за чего вскоре оказался в списке самых разыскиваемых преступников в Индии, обвиненный по меньшей мере в 27 уголовных делах.