Избранное трейдера Манул Кот
1. Самая популярная теория Сороса может быть упрощена до трех пунктов:
• Мы пытаемся понять мир, а также изменить его для извлечения выгоды
• Наше действие по осознанию мира, является частью этого мира, частью реальности, которую мы пытаемся понять
• Поэтому, полностью понять окружающий мир – невозможно
2. Это означает то, что никто не может обладать полноценным знанием, что делает все наши действия и решения несовершенными.
3. Наше видение реальности оказывает влияние на наши действия, что меняет реальность, делая наше изначальное знание о ней, неверным.
4. Все это приводит к разрыву между реальностью и нашим представлением о ней. Мир слишком сложен и многогранен, чтобы один человек смог полностью его осознать. Поэтому мы все используем упрощения – теории и обобщения.
5. На финансовых рынках эта разница между реальностью и мнением о ней к разрыву между ценами и фундаментальными факторами, что создает возможности для заработка. Эту теорию хорошо видно на картинке ниже:

«Другой же из учеников Его сказал Ему: Господи! позволь мне прежде пойти и похоронить отца моего. Но Иисус сказал ему: иди за Мною, и предоставь мертвым погребать своих мертвецов» (Мат. 8: 21-22).

Краткое резюме, самая общая модель по игре в «инвестиции». В случае трейдинга картина будет наиболее очевидна, ибо все быстро и на виду, однако покупка «хороших акций», «инвестиционных идей» — по сути та же модель. Прозвучит жестоко (а новичку вообще не очень понятно), но близко к правде.
Пара оговорок. Под «игрой на ничью» понимается согласие на доходность в районе инфляции, может быть на 2-3% выше, но не более.
Также напомним, что индустрия инвестирования живет с того, что различными способами переписывает часть состояния инвесторов на себя.В глобальном масштабе премия индустрии это то, что она изъяла у всех инвесторов планеты Земля. При этом владельцы и работники индустрии могут сами выступать как инвесторы, но давайте не путать роли.
Есть еще две трубы, связывающие «биржу» с «реальным миром». Первую трубу любят переоценивать, это доходность, которая образуется где-то, в туманной дымке реального сектора, от того, что капитал же работает. Но не будем переоценивать – на весь класс долговых активов это околонулевая реальная доходность, на долевые в пределах 5%, на коммодити отрицательная. Вторую трубу недооценивают, оттуда, наоборот, выливается – это налоги и черные лебеди а ля рейдеры, социалисты и т.п. Какая труба сыграет большую роль, зависит от класса активов, лютости конкретного государства и просто от удачи. Можно упростить, и даже считать систему закрытой, без этих труб: в такой модели проще выделить нашу циничную правду.

Тема на самом деле охватывает не только молодых (те самые на пенсию в 25) пенсионеров, а всех, кто планирует перестать работать хотя бы в 65. Но при этом либо не рассчитывает на государственное пенсионное обеспечение, либо оно даже в сладких снах не будет замещать всех необходимых расходов. Таких большинство по всему миру, коэффициент замещения среднего дохода в 40% считается хорошим результатом даже в процветающих странах. У нас же на такой коэффицент могут рассчитывать только люди с белым доходом тысяч до 40 рублей в сегодняшних деньгах. Если вы зарабатываете сегодняшние тысяч 80, то это дай бог будет 30%. А если больше сотни, то там есть потолок пенсионных прав (тысяч 40-45) и нужно что-то делать самому.
Вроде это понимают даже смартлабовцы ;)
Наверное кто-то слышал про правило 4%. Снимаем значит по 4% от портфеля и капитал никогда не кончится. Эта же цифра называется SWR (Safe Withdrawal Rate) — безопасная ставка снятия.
Простите за банальность, работа с данными начинается с их получения из внешнего источника. Мы будем получать их из CSV-файла архива котировок, скачанного с сайта Финам. Для работы с другими источниками вам надо будет немного изменить программу.
Я уже давно не работаю непосредственно с CSV, и храню все данные в БД SQLite. Поначалу я хотел написать программу чтения CSV с нуля, но выяснилось, что я уже подзабыл как это делается, однако нашелся рояль в кустах — моя старая библиотека читающая данные из CSV-файла непосредственно в программу. Ее мы и будем использовать.
Собственно, Python и ориентирован на работу с библиотеками, и не нужно знать что там внутри, важно только уметь с ними работать, а сами программы с использованием библиотек станут очень простыми.
Для начала качаем с Финам историю в формате CSV-файла следующего вида:
<TICKER>,<PER>,<DATE>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL> SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:00:00,76900.0000000,76990.0000000,76900.0000000,76990.0000000,3 SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:06:00,77695.0000000,77695.0000000,77400.0000000,77400.0000000,8 SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:08:00,77781.0000000,77781.0000000,77700.0000000,77750.0000000,30 SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:13:00,78088.0000000,78098.0000000,78088.0000000,78098.0000000,6 SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:14:00,78100.0000000,78100.0000000,78100.0000000,78100.0000000,1
Надеюсь, что информация, представленная ниже,
будет полезна и позволит
многим упорядочить свои хаотичные мысли.
ТЕОРИЯ ИГР.
Это математический Метод поиска
оптимального алгоритма Вашего поведения,
в условиях конфликта интересов,
с результатом больше или равным «0».
Неопределенность исхода игры -
вот основной мотив для участников и болельщиков.
1. КОМБИНАТОРНЫЕ ИГРЫ.
Признаки. Количество вариантов (комбинаций) огромно, но ограничено.
ПРИМЕРЫ:
ГО — количество комбинаций — 10 в 171 степени,
Шахматы — количество комбинаций — 10 в 120 степени,
Шашки — количество комбинаций — 10 в 20 степени,
Крестики-нолики — количество комбинаций — 49.
РЕШЕНИЕ. Комбинаторика (изучение всех комбинаций и перестановок фигур).
«Компьютеры смогли запомнить все комбинации и стали выигрывать у людей».
2. АЗАРТНЫЕ ИГРЫ (hasard — от фр. случай).
Признаки. Огромное количество случайных факторов.
Исход игры не зависит от действий игрока.

