Избранное трейдера Роман Давыдов
В прошлой статье рассмотрено как можно получить информацию по финансовым инструментам. Дальше будет опубликовано несколько статей о том, что первоначально можно делать с полученными данными, как проводить анализ и составлять стратегию. Материалы составлены на основании публикаций в иностранных источниках и курсах на одной из онлайн платформ.
В этой статье будет рассмотрено, как рассчитывать доходность, волатильность и построить один из основных индикаторов.
import pandas as pd
import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
sber = yf.download('SBER.ME','2016-01-01')
Данная величина представляет собой процентное изменение стоимости акции за один торговый день. Оно не учитывает дивиденды и комиссии. Его легко рассчитать используя функцию pct_change () из пакета Pandas.
Как правило используют лог доходность, так как она позволяет лучше понять и исследовать изменения с течением времени.
# Скорректированая цена закрытия` daily_close = sber[['Adj Close']] # Дневная доходность daily_pct_change = daily_close.pct_change() # Заменить NA значения на 0 daily_pct_change.fillna(0, inplace=True) print(daily_pct_change.head()) # Дневная лог доходность daily_log_returns = np.log(daily_close.pct_change()+1) print(daily_log_returns.head())

Падения, подобные тому, которое случилось на прошлой неделе, за последние 40 лет встречались 4 раза. Я их проанализировал и пришел к следующим тактическим выводам по индексу S&P500:

Мультипликаторы – это производные финансовые показатели, которые позволяют оценить бизнес компании и сравнить ее с конкурентами.
Суть мультипликаторов в том, что мы приводим рыночную оценку (цена акций) компании и ее бизнес оценку (прибыль, выручка и т.п.) к единому знаменателю.
Условно говоря из двух (и более) цифр, мы получаем одну. И эту одну цифру легко оценить и сравнить с аналогичной цифрой у других компаний.
Поясню на примере:
1. Прибыль компании A – 100 000 рублей
2. Прибыль компании B – 1 000 000 рублей
Вопрос: акции какой компании лучше покупать?
Еще пример:
1. Капитализация компании С – 1 млрд. рублей
try:
txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
except timeout:
print ("Exception!\nWait...")
sleep (20)
try:
txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
except timeout:
print ("Exception!\nWait...")
sleep (20)
try:
txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
except timeout:
print ("Котировки с Финама не пришли")
Как это написать красиво внутри цикла?
print ("Котировки с Финама не пришли")
Когда покупать, если рынок летит вниз?
Введение
Все мы видим, что сейчас творится на фондовом рынке. Все бумаги как будто договорились упасть как можно ниже и соревнуются друг с другом, у кого это лучше получится.
Многие ждали этого момента и не один год, сжимая в потном кулачке денежку и надеясь купить, как только все упадет. И вот сейчас на их улице праздник: все летит вниз, да еще как летит! Когда же стоит купить, чтобы не грызть потом локти, а рассказывать сидя возле камина долгими зимними вечерами восторженным потомкам о том, откуда у их деда (или бабки) столько денег? ))))
В данной статье я постараюсь с высоты своего жизненного опыта и 14 лет торговли на фондовом рынке поделиться с вами тем, когда же стоит покупать, если рынок летит вниз как сейчас.
Но прежде чем перейти к описанию алгоритма, я все-таки хотел бы разделить моих уважаемых читателей на две условный группы: спекулянтов и инвесторов, т.к. советы будут несколько отличаться. Определитесь, к какой группе вы себя относите, и выберите соответствующий раздел. Ну, или прочитайте оба, если вы, как и я, считаете себя и тем и другим.
