Добрый день, друзья!

Мой пост об отчетах 10-K, 10-Q и 8-K американских эмитентов (https://smart-lab.ru/blog/677043.php) вызвал достаточно большой отклик среди Смарт-Лабовцев (68 ⭐️ + 326 ❤️). Поэтому выполняю своё обещание и рассказываю о методике анализа отчетов 8-К, которая в прошлом году принесла мне 50% годовых в долларах США (https://smart-lab.ru/blog/668157.php).

Внимание: лонгрид. Если у Вас в данный момент нет возможности на 15 минут сосредоточиться на изучении достаточно сложной информации – лучше добавить пост в избранное и вернуться к его прочтению позже.

В прошлый раз мы пришли к выводу о том, что отчеты 10-K содержат только прошлые данные, в силу чего информация, отражённая в них, уже заложена в текущие котировки акций. А с учётом того, что изучение формы 10-K является достаточно трудоёмким процессом, то для частного инвестора эта форма теряет всякий смысл. 

( Читать дальше )

В начале 2017 года я сделал расчет, в котором сравнил различные способы расчета HV.
Свои выводы я представил на завтраке инвестора у Алины Ананьевой.
Были рассмотрены восемь активов на различных рынках и период с 2010 по 2016 гг.
Методы сравнивались по критерию наименьшей ошибки прогноза будущей волатильности.
Лучшими подходами по моему мнению оказались методы господина Твардовского, господина Механизатора, экспоненциальный способ, а также усреднение этих трех прогнозов. Сейчас мне стало любопытно, насколько я оказался прав тогда в своих выводах.

Для теста я взял часовые свечки различных активов с января 2017г. по январь 2021г.
Основные выводы представлены ниже, объяснения и таблички  следуют за ними.
 

Выводы

1. В общем рейтинге с учетом всех рынков первое место занял метод усредняющий три прогноза: г-на Твардовского, г-на Механизатора и экспоненциальный.

2. Подход г-на Твардовского с подобранным мной множителем подтвердил свою прогнозную силу на различных рынках. Для российского рынка акций и фьючерсов данный метод оказался наилучшим. Для commodities, индексов и американских акций этот подход вошел в тройку лучших. Для дневного таймфрейма подход г-на Твардовского оказался самым точным для выбранной группы из пяти активов.

3. Экспоненциальный метод также доказал свою полезность, заняв третье место в общем рейтинге. Для американских акций прогнозы в рамках данного подхода оказались самыми точными. 

4. Подход г-на Механизатора с выбранным мной множителем уступил лидерские позиции другим методам, но оказался полезен при совместном использовании с другими способами .

5. Для часового таймфрейма популярные подходы Parkinson, Yang-Zhang, Rogers-Satchell и Garman-Klass в большинстве случаев оказались хуже даже базового метода расчета исторической волатильности. Впрочем, для дневного таймфрейма показатели этих методов (в частности, подхода 

( Читать дальше )

 Сегодня будет мало слов и много картинок.

 Реклама:
Живёт на свете человек и… боится опционов. Не бойся!

Можно попробовать покупки в день экспирации. Понятно, что жестко и очень резко, но зато понимание придёт намного быстрее. Самое главное — риск ограничен премией! Что бы не случилось — больше премии потерять невозможно! (Это тебе не отрицательные цены на нефть).
Пример: RI145000BN1, т.е. 145-й пут на РТС


В день экспирации если фьючерс не снизится ниже 145000, то опцион будет в итоге стоить 0. 
В последний час торгов в четверг 18.02.2021 фьючерс ныряет ниже цены страйк (см. вставку с ФЬЮЧом) и опцион начинает резко дорожать. Кратно! Можно было купить по 70-200, а продать по 500-750. НО! Надо успеть скинуть вовремя, ибо опцион теряет стоимость очень быстро на обратном движении.

( Читать дальше )

Еженедельно смотрел на сайте ФРС информацию о денежной массе М1 и М2,
информация выходила с задержкой 10 дней.
https://www.federalreserve.gov/releases/h6/current/default.htm

На сайте ФРС последняя  информация — на 01 02 2021г.
Уже вторую неделю не обновляется информация.
Кто в курсе, где смотреть денежную массу США с февраля 2021г. ?

М2 США за последние полгода росла в темпе 14% годовых.

М1 за последние полгода росла в темпе более 200% годовых.
Ден. масса М1 — это средства доступные для платежа (нал., б/н).
Ден. масса М2 = М1 + депозиты.
М2 минус М1 равно депозиты (т.е. американцы тралили депозиты).
Динамика М1 США.


( Читать дальше )

Построение нестандартных графиков в Python при помощи библиотеки finplot.
Можно строить почти любые нестандартные графики: Range, Renco, Delta.
В качестве примера скрипт для построения Дельта графика.
График строиться с момента запуска по поступающим данным из таблицы обезличенных сделок.
Для получения данных из КВИКа используется PythonServer Евгения Шибаева (огромное спасибо автору!!!)

Тапками не кидайтесь, программировать только учусь.

# В КВИКе запускаем луа-скрипт QuikLuaPython.lua
import socket
import threading
from datetime import datetime, timezone
import pandas as pd
import finplot as fplt

fplt.display_timezone = timezone.utc


class DeltaBar():
    def __init__(self):
        self.df = pd.DataFrame(columns='date_time open high low close delta delta_time_sec'.split(' '))
        self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

    def parser(self, parse):
        if parse[0] == '1' and parse[1] == 'RIH1':
            if abs(self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta']) >= 500:
                self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # Добавляем строку в DF

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['close'] = float(parse[4])  # Записываем последнюю цену как цену close бара

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] = \
                    datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f").replace(microsecond=0)

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] = float(parse[4])

            if float(parse[4]) > self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high']:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high'] = float(parse[4])

            if (float(parse[4]) < self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low']) or \
                    (self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] == 0):
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] = float(parse[4])

            if parse[5] == '1026':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] += float(parse[6])

            if parse[5] == '1025':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] -= float(parse[6])

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = \
                datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f") - \
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time']
            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'].seconds


def service():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind(('127.0.0.1', 3587))  # Хост-этот компьютер, порт - 3587
    while True:
        res = sock.recv(2048).decode('utf-8')
        if res == '<qstp>\n':  # строка приходит от клиента при остановке луа-скрипта в КВИКе
            break
        else:
            delta_bar.parser(res.split(' '))  # Здесь вызываете свой парсер. Для примера функция: parser (parse)
    sock.close()


def update():

    df = delta_bar.df
    # Меняем индекс и делаем его типом datetime
    df = df.set_index(pd.to_datetime(df['date_time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    # print(delta_bar.df)

    # pick columns for our three data sources: candlesticks and TD
    candlesticks = df['open close high low'.split()]
    volumes = df['open close delta_time_sec'.split()]
    if not plots:
        # first time we create the plots
        global ax
        plots.append(fplt.candlestick_ochl(candlesticks))
        plots.append(fplt.volume_ocv(volumes, ax=ax.overlay()))
    else:
        # every time after we just update the data sources on each plot
        plots[0].update_data(candlesticks)
        plots[1].update_data(volumes)


if __name__ == '__main__':
    delta_bar = DeltaBar()
    # Запускаем сервер в своем потоке
    t = threading.Thread(name='service', target=service)
    t.start()

    plots = []
    ax = fplt.create_plot('RIH1', init_zoom_periods=100, maximize=False)
    update()
    fplt.timer_callback(update, 2.0)  # update (using synchronous rest call) every N seconds

    fplt.show()

Вышел отчет компании по итогам 2020 года. Разберем самые важные факты.

Выручка снизилась на (33,6% г/г) до 5,76 трлн. руб. Основная причина падения — снижение добычи и падение цен на нефть в 1 полугодии.

EBITDA снизилась на (42% г/г) до 1,2 трлн. руб. Снижение показателя EBITDA вызвано в том числе увеличением налоговой нагрузки.

Чистая прибыль снизилась на (79,1% г/г) до 147 млрд. руб. На чистую прибыль оказали влияние курсовые разницы, помимо снижения операционной прибыли.

Свободный денежный поток снизился на (54,8% г/г) до 425 млрд. руб.

Спрос на нефть в ЕС восстанавливается медленно, при этом, в АТР он почти вернулся к уровням 2019 года. Спрос на нефтепродукты тоже постепенно восстанавливается.

Несмотря на достаточно сложный 2020 год, впереди у компании запуск важных проектов, которые в перспективе позитивно отразятся на денежном потоке и прибыли компании.

Ближайшие газовые проекты:
Роспан (запасы газа — 1,25 трлн. куб.м., запасы газового конденсата и нефти — 313 млн.т.). Запуск первого пускового комплекса — 1 кв. 2021 г, второго — 3кв. 2021г.

( Читать дальше )

Газпром нефть — это российская нефтяная компания, которая входит ТОП-5 энергетических предприятий по объемам добычи нефти и в ТОП-3 по количеству переработки нефти среди вертикально интегрированных компаний.

Производимая продукция Газпром нефти:

1.Нефтепродукты (бензин, дизельное, авиационное и судовое топливо, битум, мазут, масла, нефтехимия и т.д.)

2.Нефть

3.Газ

4.Прочее

 
Рынки сбыта продукции Газпром нефти:

1.Реализация в России

2.Экспорт в дальнее зарубежье

3.Экспорт в страны СНГ (Беларусь, Казахстан, Таджикистан, Киргизия, Сербия, Босния и Герцеговина, Болгария и Румыния)

 

( Читать дальше )

Сегодня опубликую свой торговый Грааль, который состоит из 15 правил и здесь не будет воды, будет одно лишь сплошное мясо.

Вряд ли это кому-то здесь будет полезно, но блог на смартлабе использую в первую очередь для себя, поэтому зафиксирую себе на память кое-какие мысли.

Как я торгую опционы?

1. Использую недельный график, мне нужно построить прогноз на 1 неделю вперед и предсказать что будет с БА с точки зрения теории вероятностей.
2. Торгую только Ri (это самый ликвидный опционный инструмент Мосбиржи).
3. Смотрю на RVI, чтобы спрогнозировать волатильность на 1 неделю вперёд для Ri.
4. За 1 день должно быть совершено не больше 2 (двух) сделок — меньше можно, больше нельзя. Зачем кормить брокера-охломона и биржу-дармоеда лишними комиссиями?
5. Для ДХ использую 2 клиринга: 14:05 и 19:05, лишь в эти два момента времени мы можем воспользоваться нашими патронами для пристрелки, если вдруг прицел немного сбился.
6. Дельту корректирую руками, мне не нужен автоматический дельта-хеджер, который работал бы постоянно.

( Читать дальше )

Русал – ведущий российский производитель алюминия, один из крупнейших в мире.

Производимая продукция Русала:

1.Первичный алюминий и сплав

2.Алюминий

3.Фольга и другие изделия из алюминия

 
Рынки сбыта продукции Русала:

1.Россия

2.Турция

3.Нидерланды

4.США

5.Южная Корея

6.Италия

7.Польша

8.Япония

9.Германия

10.Франция

11.Норвегия

12.Греция

13.Швеция

14.Китай

 

( Читать дальше )

Фух, замотался, забегался, но про рассылочку не забыл! Особо приятно отметить, что число полезных постов на прошлой неделе повторило рекорд за последний год!!!! А теперь время понять, какие из них были самыми полезными и какие авторы поделят между собой еженедельный приз в 10тыр.

НЕ ЗАБЫВАЙТЕ ПОДПИСЫВАТЬСЯ НА БЛОГИ ТОПОВЫХ АВТОРОВ ИЗ РАССЫЛКИ!

Топ недели по просмотрам и лайкам, качественный пост Павла Комаровского про Reddit! 
⭐️50❤️405 Как «Ревущий Котёнок» с Reddit заработал 28 500% на акциях GameStop: объясняю простым языком

Топ2 по реакциям, легендарный автор смартлаба Гном, который рассказал про Шорт сквизы в штатах (❤️396) 

Уважаемый и хорошо известный в узких кругах Крыс рассказал историю "И снова о торговле ОФЗ и Дени колами" ⭐️17❤️278 


Польза для инвесторов:

❤️128⭐️11 Коля Маркетолог: Пока другие надувают пузыри, мы готовим Апокалипсис

❤️152 Finindie проанализировал 33 инвест-идеи от ВТБ-Капитал, и мне есть что вам рассказать

❤️129 Олег Кузьмичев оценил Порты России

❤️34⭐️8 Владимир Литвинов: ​​Большая троица металлургов — большой разбор 


( Читать дальше )