Избранное трейдера ocean25
Всем доброго дня.
Отвечаю на один из самых распространенных вопросов, которые поступают мне на почту – отменили вычет по взносам на ИИС с 1 января 2021 года или нет?
Самое главное, о чем надо помнить – инвестиционные вычеты на долгосрочное владение ценными бумагами и вычеты по ИИС сохраняются. Никто их не отменил, и указанные вычеты будут применяться к доходам инвестора в текущем 2021 году.
Однако, с 1 января 2021 года к доходам по операциям с ценными бумагами и ПФИ нельзя применять:
Напомню сам порядок получения вычета по взносам на ИИС…
1. Вносим деньги на счет, например, в сентябре 2021 года.
2. Получаем в 2022 году возврат налога 13% от суммы, внесенной на ИИС. Но не более 52 тыс. руб.
Получать такой вычет можно каждый год. Главное – это пополнение вашего ИИС. Также стоит помнить о том, что договор на открытие ИИС не должен быть заключен на срок менее трех лет.
Ранний доступ к оригиналу статьи, финансовому анализу и рейтингам российских компаний на сайте «Финансовый анализ предприятий ВДО». Приходите и подписывайтесь, чтобы не пропустить дефолт. За подписку на сайте, подарок — «предсказатель» дефолтов
ЛИСП-ИР.
Казалось бы, Россия — огромная страна, общую протяженность дорог можно измерять не километрами, а световыми годами, ан нет, страшно. А вдруг мы свои инвестиционные денежки закатаем в асфальт и больше никогда их не увидим. Пришло время посмотреть, насколько богаты и финансово надёжны конторы, перед которыми все разбитые российские дороги открыты.
Для анализа будем использовать данные ETF c базовой валютой USD: FXCN, FXRL, FXIT, FXUS и FXRU. Временной ряд рассмотрим за три года с 2018 по 2020 года. Само исследование проведем в Google Colaboratory.
Как обычно в начале импортируем все необходимые библиотеки для дальнейшей работы.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
Сначала необходимо получить данные. Есть несколько способов. Мы воспользовались — взяли их с Finam в формате csv. Дальше написал функцию для обработки полученных данных и при помощи concat свел их в один датафрейм.def changeDF(df):
df['date'] = pd.to_datetime(df['<DATE>'].astype(str), dayfirst=True)
name =[x for x in globals() if globals()[x] is df][0]
df = df.drop(['<DATE>','<TIME>', '<OPEN>', '<HIGH>', '<LOW>'], axis=1)
df = df.set_index(['date'])
df.columns = [name+'_cl', name + '_vol']
return df
fxgd_change = changeDF(fxgd)
fxrl_change = changeDF(fxrl)
fxit_change = changeDF(fxit)
fxus_change = changeDF(fxus)
fxru_change = changeDF(fxru)
fxcn_change = changeDF(fxcn)
etf = pd.concat([fxgd_change, fxrl_change, fxit_change, fxus_change, fxru_change, fxcn_change], axis=1)
etf.head()
В результате получили: