Избранное трейдера sam
Прямой эфир!
Мегаполезная информация. В том числе и для инвесторов в жилую недвижимость.
Участие бесплатное.
— Типовые ошибки при выборе района;
— Какие районы покупают коренные москвичи и почему приезжие покупают другие районы;
— Как пользоваться аналитикой цен по районам Москвы?
— Где смотреть реальную ситуацию по экологии?
— Парки Москвы;
— Школы, сады и качество образования;
— Чем отличается Новая Москва и граница Старой Москвы?
— Как выбирать жилой комплекс, который будет расти в цене?
— Ответы на ваши вопросы.





Писал ответы на комментарии к предыдущей статье https://smart-lab.ru/blog/593555.php и получилась полноценная статья)
Назовем ее «Часть 2»
Постарался сжато ответить всем:
По законодательству НК РФ вы можете учесть образовавшийся убыток в течение 10 лет, следующих за годом его получения. Для того, чтобы его учесть, необходимо задекларировать этот убыток.
Максимальный срок подачи Декларации составляет 3 года согласно сроку исковой давности.
Отсюда многие делают вывод:
Если в этом году убыток, то лучше подам в следующем году сразу за 2. А если и в следующем будет убыток, то подам еще через год) Главное, не забыть зафиксировать в течение 3-х лет, чтобы полноценно воспользоваться 10-ти летним сроком.
Отвечу сразу — таким способом воспользоваться можно. Но вы должны понимать следующее:
Многие путают “доход” с “прибылью”, а те, кто не путают, выгодно или не понимая этого им пользуются.
Статья о том, как получить ежедневные исторические данные по акциям, используя yfinance, и минутные данные, используя alpha vantage.
Как вы знаете, акции относятся к очень волатильному инструменту и очень важно тщательно анализировать поведение цены, прежде чем принимать какие-либо торговые решения. Ну а сначала надо получить данные и python может помочь в этом.
Биржевые данные могут быть загружены при помощи различных пакетов. В этой статье будут рассмотрены yahoo finance и alpha vantage.
Yahoo Finance
Сначала испытаем yfianance пакет. Его можно установить при помощи команды pip install yfinance. Приведенный ниже код показывает, как получить данные для AAPL с 2016 по 2019 год и построить скорректированную цену закрытия (скорректированная цена закрытия на дивиденды и сплиты) на графике.
# Import the yfinance. If you get module not found error the run !pip install yfianance from your Jupyter notebook
import yfinance as yf
# Get the data for the stock AAPL
data = yf.download('AAPL','2016-01-01','2019-08-01')
# Import the plotting library
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# Plot the close price of the AAPL
data['Adj Close'].plot()
plt.show()



