День добрый! 
Предлагаю вам понаблюдать в прямом эфире процесс зарождения и танцев по граблям начинающего автоматизатора анализа ценных бумаг. 

Немного про проект:
Написание собственного пошагового бэктестинга инвестиционных идей на python. 

Это попытка развития под свои нужды кода из вот этой статьи:

Репозиторий вот тут

В блоге буду описывать созданные велосипеды и баги, с которыми столкнулся по ходу творчества.

Если вы все еще читаете, у вас наверняка возникли вопросы:

Кто ты вообще такой?
В анамнезе:
— профессия и профильное образование бизнес / системный аналитик
— куски знаний про инвестиции набранные на курсах про инвестиции курсеры 
— куски знаний по python набранные на курсах по машинному обучению той же курсеры и всякие 

( Читать дальше )

Привет, выражение «чем выше риск, тем выше доходность» внешне выглядит логично, но не находит подтверждения на практике.  По акциям США и Европы на длинных горизонтах уже доказано, что акции с наименьшим риском приносят больше доходности, чем высокорискованные даже без поправки на риск. В качестве меры риска принято использовать рыночную бету, но сегодня мы будем тестировать волатильность (стандартное отклонение) дневной доходности, а бету оставим для будущих экспериментов.

За основу мы возьмем работу Нэда Бейкера и Роберта Хогена «Low Risk Stocks Outperform within All Observable Markets of the World» (2012). Авторы просто посчитали волатильность для каждой акции за последние 24 месяца, сформировали по 2 портфеля из 10% акций с наибольшей и наименьшей волой и повторяли это каждый месяц. Да, это академическая работа, но она написана не теоретиками и носит важные практические выводы. Очень рекомендую почитать в оригинале. Вот, что получили авторы по рынкам развитых стран:

( Читать дальше )

В общем, угрохав на исследования 2-3 года (не ну конечно за 2-3 года я еще успел сделать несколько безуспешных проектов инвесторов) я таки запустил наконец-то реальную торговлю сразу на двух брокерах бинарок.

Поковырявшись в 264 стратегиях я выяснил, что хорошо себя ведут стратегии, которые были изобретены еще 2 года назад. Ну то есть сильные закономерности существуют до сих пор и уверенно себя чувствуют. С тех пор конечно что-то было улучшено, но сами закономерности остались те же. Даже обидно, мог бы раньше запуститься.

В итоге решил убрать стратегии, которые работают сейчас не очень, и картина не сильно поменялась в плане прибыли. Зато повысилась стабильность и повысился винрейт.

Если торговать с коэффициентом ослабления критерия Келли 0.2 и процентами выплат 82% у одного брокера и 80% у другого, получается неплохой результат. Винрейт у сигналов разный, но в среднем он 59%. Вот результат теста с начала 2020 года по 26.05.2020. Т.е. этот период вообще никак не участвовал в настройке стратегий. 

( Читать дальше )

В статье "Грааль, которые вы так долго искали" даётся алгоритм торговли:

• если клоуз больше предыдущего клоуза, то покупаем (лонг) на закрытии сессии,
• если клоуз меньше предыдущего клоуза, то продаем (шорт) на закрытии сессии.

Работаем на месячном таймфрейме.

Сейчас изучаю Python и Pandas и хотелось применить знания на каких-то реальных данных. Вот случай подвернулся. 

Выводы

Тестировал на данных по Газпрому (с 3.03.2010 по 20.05.2020) и Сбербанку пр. (с 21.11.2011 по 20.05.2020).
Отношение текущей стоимости портфеля к общей вложенной сумме: у Газпрома — 1,27, у Сбербанка пр. — 2,08.

Предварительные замечания 

Собрал данные для Сбербанк пр из Yahoo Finance (дневки). 
Написал код Pandas + Python. Это пока всё, чем владею на текущих момент, и то владею так себе. 
Pandas для преобразования таблицы с Yahoo Finance и обрезки ненужных столбцов. Python для прогонки алгоритма. 
Дивиденды учитывались в том случае, если на дату отсечки в портфеле были акции, если акций в портфеле не было, то дивиденды не учитывались. Дивиденды учитывались с учётом налога 13%.

( Читать дальше )

Всех с пятницей — самоизолятницей!
Представляю общественности Python-сервер (в 9 строк кода) для получения данных из КВИКа в Питон через луа-скрипт в режиме реального времени.
Для примера приведу получение тиковых данных по SIM0.
Нам понадобятся следующие ингредиенты.
1. Понятное дело КВИК, версии ниже 8 или 8.5.2 и выше.
2. Питон Jupyter Notebook (Anaconda 3)
3. Луа-скрипт, взятый из Jatotrader (в нем буквально изменено пару строк)
Как работает сервер можно посмотреть в этом видео (1 мин. 38 сек.) Ну и по правилам хорошего тона, естественно сам текст ниже.


( Читать дальше )

Продолжаю сидеть на самоизоляции и учусь программировать на Python. Написал полноценный калькулятор для сравнения двух любых активов.

Считает такие показатели как:

✅ Ожидаемая доходность
✅ Волатильность
✅ Коэффициент Шарпа для каждого актива
✅ Корреляцию
✅ Бету
✅ Альфу
✅ Долю волатильности исследуемого актива в базовом (удобно для сравнения с индексными фондами или индексами, если их брать в качестве базового актива)
✅ Коэффициент Трейнора
✅ Альфу Дженсена



Можно задать период на котором необходимо произвести расчеты. Строить графики для сравнения.

( Читать дальше )

Вопрос профи.
С какими основными трудностями можно столкнуться при торговле календарей.

Вот, например, есть такая конструкция:
Покупаем недельные колы, продаем месячные.
На первый взгляд выглядит не так уж плохо.
А как считаете Вы.



Вопрос возник потому, что на Smart-Lab-e мало освещена тема торговли календарями.
ПС. Я в опционах новичок.

Стоимостное инвестирование еще живо?

Самые успешные инвесторы так или иначе опираются на методику стоимостного инвестирования (value Investing). Основы методики сформулировали Бенджамин Грэм и Дэвид Додд в книге “Анализ ценных бумаг” (Security Analysis) еще 1934 году.

Методика рациональная и простая. Не нужно быть гением, предсказывать колебания цен на пшеницу, проверять котировки по 20 раз в день или разбираться в макроэкономике. А главное, стоимостные инвесторы не испытывают стресса, спят спокойно и живут долго! Уоррен Баффету сегодня 89, его партнеру Чарли Мангеру 96, Фил Фишер дожил до 96, а Ирвинг Кан — до 106!

Я расскажу вам про методику, как она развивалась за последние 100 лет, а, главное, как ее применять в условиях современного мира высоких технологий и нематериальных активов. Основные концепции Value Investing живы и будут жить пока существует капитализм, однако пришло время взглянуть на методику свежим взглядом.

Магия сложного процента

Начинать инвестировать нужно как можно раньше и откладывать деньги регулярно. Альберту Эйнштейну приписывают фразу “сложный процент — это самая большая сила во Вселенной”. Если каждый год ваш портфель будет увеличиваться, процент будет накладываться на процент, и в итоге можно прийти к фантастическим результатам.

( Читать дальше )

Продолжаем рассматривать методы анализа устойчивости публичных компаний, торгующихся на биржах США. Ранее мы разобрали, как использовать Piotroski F-Score для оценки финансового здоровья эмитента. Теперь поговорим о том, как проверять бизнес на кредитоспособность и вероятность банкротства. В этом нам поможет показатель Altman Z-Score. 

Полезные ссылки:

Курс Как читать отчеты компании: https://mindspace.ru/study/08-kak-chitat-otchetnost-kompanii/
Блог Mindspace.ru: https://mindspace.ru/
Instragam: https://www.instagram.com/oxanagafaiti/
Telegram: @Mindspace_ru

Когда-то давно я устроился на работу в небольшой брокерской компании. Помню, первый вопрос на рабочем месте от начальника отдела, старого многоопытного спокойного еврея, поверг меня в шок: «Покажите как вы определяете лучшие акции?» А я-то думал, мне все расскажут и покажут! Сильно смутившись, я начал что-то лепетать про P/E, P/S и количество абонентов. «Ну это фигня какая-то! Идите думайте» — тихим голосом неожиданно изрек вежливый начальник, во мгновенье растоптав во мне всякое самоуважение. Я думал — меня уволят в ту же неделю, но оказалось, это нормальный способ руководства у шефа. Дело было в крайне презрительном отношении начальника к P/S, ведь этот коэффициент не учитывает долги компании. Тогда, в начале нулевых стандарты задавал Стивен Дашевский, прекрасный аналитик из Атона. Этот экспат, рулевой и светоч аналитиков, любил и продвигал три мультипликатора P/E, EV/EBITDA и EV/S. Эта тройка мультов и до сих пор на пьедестале в крупных домах, например в Сбербанк-КИБ. Проделав это исследование, я могу уверенно сказать, что мой подход в прошлом был не так уж и плох. А указанная тройка вовсе не объект для поклонения, другие параметры работают не хуже.

( Читать дальше )