Светлые силы добра избавили страдающий народ Венесуэлы от гнета зловещего диктатора ради демократического процветания? Или самый сильный беспредельщик на мировой арене силой отжал страну с крупнейшими запасами нефти, чтобы крышевать ее добычу с прибылью себе в карман? Давайте разбираться.

Сразу предупрежу: я сам финансист. Я не являюсь экспертом по Венесуэле, США, американской внешней политике, военным операциям и юридическим нюансам международного права. Так что всё, что написано ниже, – это всего лишь попытка дилетанта честно разобраться для самого себя в основных моментах произошедшего. Можете смело аргументированно спорить со мной в комментариях – допускаю, что где-то поменяю свое мнение, если вы мне докажете на данных, в чем я не прав.

Что произошло: только факты

3 января 2026 года США провели 

Читая Натенберга стал искать формулу расчета волатильности (Yang-Zhang), нашел канал с огромным количеством финансовых моделей с кодом python и формулами excel. Канал весьма годный, много полезного, правда посмотрел пока только видео с расчетом волы.

Волатильность расчитывает без приведения к году — это можно и самому сделать, зато сразу неск формул есть — Close/Close, Parkinson, Garman Klass, Rogers Satchell, Yang-Zhang. 

Сам ютуб канал — NEDL, www.youtube.com/channel/UC4OXE2QKEUcG_bDEGlS2xnw

Intelligent Investments

Привожу краткий конспект книги:

Бета — это показатель волатильности акций или определённого сектора по отношению к рынку в целом. 1 = стандартный рыночный риск. 2 = 2-кратный рыночный риск, т.е. ваш портфель будет двигаться в 2 раза сильнее рынка.

Бета = волатильность

Альфа – избыточная доходность инвестиций по сравнению с доходностью базового индекса (альфа отражает умения управляющего).

20% активных менеджеров получили положительную альфу в 90-х годах. Это число сократилось до 2% сегодня.

Почему? Потому что рынок стал более эффективным. Его труднее эксплуатировать. То, что было источниками «альфы», исчезло, резко снизив способность генерировать альфу. Оставшаяся конкуренция будет становиться все лучше и лучше, потому что оставшиеся мужчины и женщины более искусны, чем люди, которые играли раньше ". 90% торговли осуществляется институциональными инвесторами, которые знают, что они делают. И все больше денег уходит на то, чтобы погнаться за тем сокращающимся источником альфы, который доступен.

Собственно вопрос в следующем: есть какие-нибудь библиотеки на Python, через которые можно относительно безгеморройно парсить данные из годовой финансовой отчётности эмитентов (подразумевается — США)? Интересует возможность относительно легко и просто получать данные по годовой выручке, операционной прибыли, обесценении и амортизации, чистой прибыли; из балансового отчёта интересует: нераспределённая прибыль, акционерный капитал на начало года, акционерный капитал на конец года.

От библиотеки требуется понимать, что я хочу получить данные именно из годового отчёта, а не за 4-й квартал отчётного финансового года. В целом, здесь не было бы проблемы, если бы абсолютно у всех эмитентов финансовый год начинался 1 января, но в США довольно много эмитентов, у которых финансовый год начинается нестандартно.

Также требуется, чтобы библиотека могла выдавать данные за последние 5 лет — это очень важный критерий.

Я пробовал  библиотеки YahooFinancials, yfinance, api.tiingo.com.

Yfinance вроде ничего, но какая-то глючная (хотя может это просто у меня руки-крюки).

Всем доброго времени суток!
(спекулировать нужно было сегодня с утра, а сейчас можно и подумать)

В этом посте снова будет много слов и иллюстраций. По своему охвату он значительно шире, чем предыдущий серьезный пост про акции Сбербанка (https://smart-lab.ru/blog/746876.php). Здесь снова не будет инвестиционных рекомендаций типа: берем то-то и то-то на все или на половину. Но пища для размышлений, возможно, появится, как для начинающих свой путь на рынке акций, так и для тех, кто давно в теме. Сразу оговорюсь, что для меня нет абсолютных авторитетов, любые данные требуют проверки, даже к ЦБ, как основному источнику агрегированной информации в данном посте, я отношусь с сомнением и не готов поручиться, что его данные претендуют на количественную точность, хотя для качественного анализа вполне подойдут.

1. Российский биржевой рынок акций. Что это такое?

Начнем со скучных, но необходимых основ. В качестве опоры для анализа возьмем самый простой и понятный набор инструментов – структуру индекса РТС. Там сейчас 43 акции и чуть меньше эмитентов акций, т.к. у некоторых по два вида: обыкновенные и привилегированные.

Всем привет!

В первой и во второй частях была необходимая теоретическая база. Эта часть является практической. В ней пошагово пройдем через этапы создания пассивного или индексного портфеля. Почему используется именно пассивная стратегия — подробно рассказывал в прошлых статьях. Все описанное в статье не является инвестиционной рекомендацией и используется лишь в качестве примера.

Переходим к составлению портфеля на основании знаний о своем риск-профиле и присвоенному ему максимальному значению волатильности портфеля. Я использую следующую процентовку по профилям риска:

— консервативный: волатильность или риск портфеля до 5%;
— умеренно-консервативный: волатильность или риск портфеля от 5% до 8%;
— умеренный: волатильность или риск портфеля от 8% до 11%;
— умеренно-агрессивный: волатильность или риск портфеля от 11% до 15%;
— агрессивный: волатильность или риск портфеля от 15%.

Численные значения волатильности будут ограничителем при составлении портфеля.

2) приобретение объекта недвижимости с обременением (в основном это касается случаев наличия лиц, имеющих право бессрочного пользования, но могут быть и другие варианты) — живут/прописаны дети-сироты;  

3) приобретение объекта недвижимости у лица, не уполномоченного им распоряжаться; Последствиями приобретения объекта недвижимости у лица по доверенности могут быть как признание договора недействительным, так и риск столкнуться с мошенническими действиями.