Приветствую!

Продолжаю рассматривать дикий рынок недвижимости с точки зрения инвестора. В прошлом посте я указал самый рыночный параметр для оценки стоимости объекта — арендная ставка.

Сегодня я выделил ещё один параметр, прямо влияющий на ликвидность. Очевидно, что людей, готовых выложить 5-10 млн наликом очень мало. Поэтому около 70% жилья приобретается в ипотеку, а банку в залог нужен качественный актив, который сохранит стоимость на срок до 20 лет и который можно быстро скинуть в рынок по адекватной цене. Варианты «неспешно попродавать годика два» банку не годятся.

Итак, ипотеку скорее всего не одобрят:
— в подлежащих сносу по генплану домах, например здесь планируется строительство объекта инфраструктуры (дорога, метро, мост итп);
— ветхие и аварийные дома;
— в блочных и панельных домах;
— в доме под реконструкцию с переселением жильцов;
— в домах построенных до 1970 года;
— у некоторых банков более жесткие требования: здание не старше 30 лет;

( Читать дальше )

Уже выкладывал это 20 июня 2017 в 15:43. Доступно в кэше. Но Тимофей недавно по ошибке снёс. А я всё же хочу сохранить это в блоге. Некоторые ссылки, которые с тех пор перестали работать, исправлять желания нет. Кто захочет — найдёт всё и так. Вот блог одного серьёзного физика, который детально разжёвывает «доказательства» и о 9/11, и о Луне.

• за 1.5 месяца до событий 11-го сентября башни-близнецы (WTC 1 и WTC 2) арендует (на 99 лет за $3.2 млд.) один старый (но очень мудрый) еврей Larry Silverstein (владелец WTC 7), страхует от теракта, меняет охрану, убирает собак (обнаруживающих взрывчатку)
• за несколько дней до теракта на бирже делаются рекордные ставки (десятикратный объём) на падение акций American Airlines и United Airlines, закупаются put-опционы
• прямой репортаж: очевидцы кричат про чёрный военный самолёт без окон и опознавательных знаков (видео) "This is not American Airlines!"
• за несколько секунд до столкновения первого самолёта с WTC 1, в подвале башни происходят взрывы, дворник William Rodriguez рассказывает про обгоревших людей (видео)

( Читать дальше )

Недавно начал учить язык программирования Python. Жаль, что я к нему приступил в 36 лет, а не в 16. Он прекрасно подходит для анализа исторических данных. Выкладываю скрипт, который заходит на сайт финама, скачивает оттуда котировки акций и записывает их в файл quotes.txt. Для того, чтобы всё работало, должен быть установлен Питон https://www.python.org/.
---
В интернете есть информация, как качать котировки с Финама не вручную, а с помощью скрипта. Вот эти статьи. Ими я пользовался при написании своего кода:
Программный сбор данных о котировках
Загрузка котировок валют с сайта finam.ru
Дополнительно пришлось хорошенько поработать головой, чтобы адаптировать эту информацию для моих нужд. Там кое-что устарело и коды авторов потребовали доработки. Также в моём скрипте вы найдёте цифровые символы, которые соответствуют каждой акции. Например Алроса лежит на сайте финама под цифрой 81820.

( Читать дальше )

Из соображений гуманности и человеколюбия разбанил всех забаненных. Поздравляю участников смарт-лаба с наступающим Рождеством Христовым!
---
В сети гуляет список «заводов, убитых Путиным». Мне его настолько часто показывают, что я с ним детально ознакомился. Результаты выкладываю в этом посте. Многие заводы как работали, так и продолжают работать. Есть обанкротившиеся, но возрождённые. Есть обанкротившиеся и разваленные, но на их месте кто-то открыл что-то новое. По некоторым ликвидировано старое юр.лицо, но завод спокойненько работает под новым юр.лицом. Есть и те, которые реально закрылись и больше не работают. Их много. Горя в этом списке хватает.
Основная черта заводов, которые погибли: их распад начался в 1990-е годы, хотя формально процедуры ликвидации могли завершаться во время Путина.
---
Список «жертв Путина» взят здесь:
http://www.rospisatel.ru/predprijatija.htm
(жирным шрифтом — цитаты из статьи про «убитые заводы», 

( Читать дальше )

Федеральный закон от 27 декабря 2018 г. 514-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон „О рынке ценных бумаг“

и отдельные законодательные акты Российской Федерации в части совершенствования правового регулирования осуществления эмиссии ценных бумаг»

https://rg.ru/2018/12/29/fz-514-dok.html

Полный обзор изменений: http://www.lp.ru/alert_emission_new_rules

ключевые вопросы:

• Передача части полномочий по регистрации выпусков определенных видов ценных бумаг и подготовке уведомлений об итогах выпуска специализированным участникам рынка ценных бумаг (регистраторам, депозитариям, бирже), что позволит разгрузить Банк России и сократить издержки эмитентов на соответствующие процедуры.
• Более гибкий подход регулятора к процедуре эмиссии ценных бумаг в зависимости от вида ценных бумаг и структуры выпуска (исключение некоторых корпоративных процедур, устранение дублирования одной и той же информации в разных документах, расширение возможностей по регистрации программ облигаций, выпуску коммерческих и биржевых облигаций, появление права подписи эмиссионных документов по доверенности, подачи документов в электронной форме и иные).
• Возможность размещения бессрочных облигаций не только для кредитных организаций, но и для всех прочих юридических лиц.
• Применение к эмитентам принципа пропорционального регулирования в вопросах раскрытия информации, что позволит снизить трудозатраты небольших непубличных компаний и повысить прозрачность больших публичных корпораций.
• Сокращение случаев необходимости регистрации проспекта.

( Читать дальше )

 

Тестирование модели завеса из темных облаков

Введение

          В данной статье нас интересует возможность проверить на исторических данных эффективность использования модели завеса из темных облаков для прогнозирования будущего движения цены. Модель завеса из темных облаков выглядит примерно так, как показано на Рис. 1.

                      Рис. 1.

Эта модель возникает тогда, когда выполнены следующие четыре условия:

• На рынке есть ярко выраженная восходящая тенденция.
• Тело первой свечи белое (цена открытия меньше цены закрытия), а второй свечи черное (цена открытия больше цены закрытия).
• Первая свеча имеет сильное тело.
• Цена открытия второй свечи выше цены закрытия первой, и тело второй свечи более чем на 50% перекрывает тело первой свечи.

( Читать дальше )

 

Тестирование модели медвежье поглощение

Введение

          В данной статье нас интересует возможность проверить на исторических данных эффективность использования модели медвежье поглощение для прогнозирования будущего движения цены. Модель медвежье поглощение выглядит примерно так, как показано на Рис. 1.

 

                    Рис. 1.

Эта модель возникает тогда, когда выполнены следующие три условия:

• На рынке есть ярко выраженная восходящая тенденция.
• Тело первой свечи белое (цена открытия меньше цены закрытия), а второй свечи черное (цена открытия больше цены закрытия).
• Тело второй свечи поглощает тело первой.

         Модель медвежье поглощение считается разворотной моделью, т.е. после того, как на восходящей тенденции встретилась эта модель, то, в соответствии с канонами свечного анализа, стоит ожидать снижение.

( Читать дальше )

Предложения партнеров. Судьба ЗВР.

Берлин это яйца Запада в нашей руке. А потому, когда мне что-то нужно, я сжимаю Берлин» Н.С. Хрущев.

После Второй мировой войны США удвоило свои национальные богатства. СССР благодаря нашим дедам, а для кого-то уже прадедам выиграл эту войну. Страна была в руинах, мы выглядели как побежденные.

Сталину поступает предложение об оказании финансовой помощи со стороны партнера по антигитлеровской коалиции США, но правда с небольшими добрыми условиями. Перечисляю:

1. Вывести войска из Восточной Европы и не оказывать политической поддержки этим странам, раскрыть содержание торговых договоров с этими странами.

2. Сообщить какая часть советского производства идет на вооружение.

3. Раскрыть данные по экономике и дать возможность контроля за правдивостью информации.

4. Гарантировать защиту американской собственности ( важно только американской).

5. Разрешить показывать американские фильмы, предоставить свободное распространение американской прессы.

( Читать дальше )