На протяжении уже более 4.5 лет я продолжаю открыто делиться своими результатами по инвестирования в российский фондовый рынок

Моя основная цель вложения денег в акции — это создание пассивного источника дохода и с последней покупкой дивидендных бумаг, моя средняя ежемесячная "дивидендная зарплата" превысила 33000 рублей!

Мой портфель

Спустя 4 года и 7 месяцев инвестирования, данные по портфелю такие:

• Стоимость 3 520 000р
• Прибыль 238 000р
• Среднегодовая доходность 5%
• Пассивная доходность 11,4%

В портфеле 33 дивидендных эмитента.

Кто то скажет, что это очень маленькие прибыли и доходности. НО! Стоит учесть, что сейчас наш рынок в просадке, за 3 месяца он снизился почти на 20%. 3 месяца назад данные по моему портфелю были совсем другие. Его стоимость составляла почти 4млн.р, прибыль около 900т.р. а среднегодовая доходность доходила до 20%. Как только коррекция на рынке завершится и он перейдет к росту, мой портфель вернется к своим предыдущим значениям по прибыли.

💸Пока наш рынок грустит, настало время подсчитать свою дивидендную (но больше купонную) зарплату (или всё же пенсию?🤔) за 5-й месяц 2024 года. При позитивных результатах такого подсчета сохраняется мотивация инвестировать и наращивать свой «денежный ручеек» дальше.

Подпишитесь на мой телеграм, чтобы отслеживать мой путь к полностью пассивному доходу (ну или понаблюдать за тем, как я навернусь со всей дури и сойду с дистанции).

💰В этом посте честно делюсь итогами моего чисто пассивного дохода на российском фондовом рынке за май 2024 года.

Не хвастовства ради, а статистики для 😉

📍Предыдущий отчет о моем пассивном доходе на фондовом рынке за апрель 2024 г. можно почитать здесь.

Немного о логике подсчетов: 

💰Считаю купоны и дивиденды, поступившие на мои счета за календарный месяц — с первого по последнее число месяца включительно. Если, к примеру, официальный день выплаты по облигации пришёлся на 29 апреля, а брокер зачислил мне купон только 2 мая, то отношу этот купон уже к майской зарплате.

Сегодня мы рассмотрим индикатор Pivot Floor. Узнаем историю создания индикатора и то, как он рассчитывается.

Также к данной статье будут прикреплены готовые скрипты роботов на этом индикаторе с возможностью торговать на нашей платформе OsEngine.

Оглавление

1.      История создания индикатора PivotFloor.

2.      Как проводятся расчеты индикатора PivotFloor.

3.      Какие сигналы может подавать индикатор PivotFloor.

4.      Роботы для OsEngine на индикаторе Pivot Floor.

4.1.   Стратегия, основанная на пробое уровней R1 и S1 индикатора Pivot Floor.

4.2.   Контртрендовая стратегия, основанная на индикаторах Pivot Floor и ADX.

4.3.   Стратегия на пробой уровней S1 и R1 и индикатор Price Channel.

5.      Итоговая таблица результатов.

1. История создания индикатора PivotFloor.

Индикатор PivotFloor — это технический индикатор, который помогает трейдерам определять ключевые уровни поддержки и сопротивления на графике цен.

Завершено большое обновление подключения к площадкам Binance Futures и Binance Spot.

Коннекторы переписаны почти с нуля. Соблюдены наши новые правила написания подключений. Тесты пройдены.

Исходный код: github.com/AlexWan/OsEngine/tree/master/project/OsEngine/Market/Servers/Binance

Основная статья инструкция по Бинанс здесь: https://smart-lab.ru/blog/817601.php

Кроме всего прочего заработал механизм контроля ордеров пользователя на бирже. Наверное, это самое главное. Но кроме того, благодаря автоматическим тестам поправлено ещё множество багов, которые там всё-таки были, несмотря на то, что когда-то считался нашим самым стабильным коннектором.

Удачных алгоритмов!

В данной статье будем учиться подключать OsEngine к криптовалютной бирже Bybit API версия V5 для работы с Unified Trading Account.  

Для тех, кто впервые слышит про OsEngine, это готовый терминал и экосистема для алгоритмической торговли с десятками бесплатных встроенных роботов, тестером, слоями создания роботов и много чем ещё.

Больше четверти века аналитики БКС делятся с инвесторами своими экспертными мнениями и прогнозами, собирают портфели из актуальных инструментов и предлагают инвестиционные идеи. Делимся внушительными цифрами их результатов и напоминаем, где вы можете следить за качественной аналитикой.

Главное

Аналитики БКС на рынке 27 лет: каждый из 18 экспертов в штате работает над отдельным сектором.

• Аналитика покрывает 3 страны, 11 секторов, 700 компаний и около 650 бумаг.
• Всего инверторам предлагается 40 видов отчетов. В среднем выходит 6 отчетов в день.
• У аналитиков 2 международных партнера — Argus (США) и CICC (Китай).
• Рейтинг от Национального рейтингового агентства — AAA.

Портфели

На российском рынке флагманский продукт аналитиков — краткосрочный портфель.

• 7 акций фаворитов и 7 бумаг аутсайдеров в составе краткосрочного портфеля.
• 70% прибыли принесли обе корзины в 2023 г., то есть лонг против шорта. Это более чем на 20% лучше рынка.
• 237% — такой рост показал портфель с момента запуска в марте 2020 г. к концу 2023 г. 

Предисловие

Железное правило для предисловий в книгах по трейдингу: всегда упоминайте свой многолетний опыт работы на фондовом рынке в первом предложении. Однако это сомнительная рекомендация. Потому что трейдер с многолетним опытом обычно имеет только одно преимущество перед новичком. Он потерял больше денег.

Те, кто занимается частной торговлей на фондовом рынке, попадают в причудливый мир, не похожий на сцену средневекового алхимика. Попытка предсказать будущее — в данном случае будущую цену финансового продукта — принимает странные формы. Для прогнозирования цен трейдеру доступны бесчисленные инструменты, называемые «техническими индикаторами». Но и довольно нетехнические методы, такие как астрология, свечные модели, волны Эллиотта или линии Ганна, часто и с удовольствием используются — к большому удовольствию брокеров.

Там, где люди стремятся понять непредсказуемые на первый взгляд цепи событий, процветает эзотерика.

Если вы не читали первую часть обзора, она вот тут: t.me/Vlad_pro_dengi/665, настоятельно рекомендую идти по порядку и сначала прочесть ее — про состав акционеров, бизнес-модель и ключевые активы компании. Эта часть обзора — про финансовые показатели, дивиденды и справедливую оценку компании.



➡️ Финансовые показатели

Выручка, в млрд руб. 

2017 – 587,1

2018 – 756,1

2019 – 683,6

2020 – 665,3

2021 – 1 191,2

2022 (прогноз) – 1 009,2 

2023 (6 месяцев) – 505,7(мой прогноз по 2023 году = 934,2)

2024 (прогноз при цене на горячекатаную сталь в 1 070 $) – 888,8

Несмотря на то, что текущие цены на сталь выше, чем в среднем по 2023 году выше, я прогнозирую снижение выручки НЛМК год к году в 2024.

НЛМК продал свои предприятия НЛМК-Калуга, НЛМК-Урал и НЛМК-Метиз. Это снизило общие мощности по производству стали на 18% (общие мощности были 18,6 млн т., мощность этих заводов 3,4 млн т). В 2021 году из 17,4 млн т. произведенной стали, 3,1 млн т. было произведено на этих предприятиях. Доля этих заводов в производстве стальной продукции в 2021 году была 19% (2,8 млн т. из 14,8 млн т.). Доля в выручке в 2021 году была 17,6%, доля по EBITDA – 7% (по прибыли с учетом роста цен снижения не будет). 

Что такое Алгопак я уже писал, как и то, как можно сделать для библиотеки на Python moexalgo документацию из докстрингов – ведь пока никакого хорошего пособия с “разжеванными” примерами от Мосбиржи не существует.

На данный момент я поставил задачу – вытащить исторические данные по российским акциям и в дальнейшем их регулярно обновлять. Это позволит мне при изучении Backtrader использовать данные Мосбиржи для компонента DataFeeds, а также разрабатывать и тестировать на исторических данных собственные торговые стратегии.

Приступим. Отправная точка – раздел moexalgo на Гитхабе.  Файл samples/quick_start.ipynb начинается с примера:

Совсем недавно, буквально 2 месяца назад, Мосбиржа запустила Algopack и выложила на Гитхаб долгожданную многими библиотеку на python –moexAlgo, которая должна упростить работу с AlgoPack API.

ALGOPACK предоставляет исторические данные, на которых можно тестировать стратегии и делать бэктестинг. Также предполагаются онлайн данные для запуска торговых стратегий.

Данные в ALGOPACK включают:

– Super Candles – 5-минутные свечи с 50+ параметрами, история с 2020 года.

– Mega Alerts – уведомления о рыночных аномалиях.

– Market Signals – сигналы о рыночных аномалиях.

– Market Data – стандартные онлайн данные: стаканы и свечи.

Исторические данные в алгопаке доступны с 2020 года. Доступ к данным возможен через API и Python клиент на библиотеке moexAlgo.

В настоящий момент в Алгопаке доступен только раздел Super Candles (суперсвечи), который (согласно информации с мосбиржи) имеет более 50 готовых сигналов, рассчитанных: