Образование

На собеседовании с кандидатом, если надо понять насколько хорошо человек дружит с цифрами, я задаю задачку на вычисление сложного процента.

Пример:

Вы инвестировали 100$, через 10 лет на счету оказалось 1000$.

Какая средняя годовая доходность получилась у ваших инвестиций?

Рассчитать можно формулой или подгонкой на калькуляторе — главное, чтобы человек понимал суть операции.

А вы справитесь? :) (только честно)


Ссылка на опрос:

smart-lab.ru/blog/645311.php



В комментах выложу результаты опроса из телеграм канала — там все очень волнующе.





P.S.
На смарт-лабе только часть постов, остальные — в телеграмм. 
(некоторые смартлабчане не любят, когда ставят ссылку на телеграмм в посте, если вы из таких, сорри)

Наша нынешняя модель обязательного школьного образования была создана на заре индустриальной эпохи. По мере того как фабрики заменяли сельское хозяйство, а производство все больше выходило за рамки домохозяйств, американское школьное образование XIX века все в большей степени походило фабрики, на которых, в конечном итоге, предстояло работать большинству учащихся.

Звонки и гудки, обозначающие время, когда ученики должны приходить и уходить, утомительная работа, прямые линии и акцент на подчинении и послушании, ряды молодых людей, пассивно сидящих за партами, подчиняясь учителям, учителя, подчиняющиеся директору и так далее – все это было разработано для фабричной эффективности и порядка.

Проблема в том, что мы ушли из Индустриальной эры в Эпоху воображения, но наша система массового образования по-прежнему полностью основана на фабричном стиле. По многим оценкам, в массовом школьном обучении стало еще больше ограничений, чем сто лет назад, и это отнимает у детей больше времени, чем когда-либо в нашей истории. Первый закон об обязательном школьном образовании, принятый в Массачусетсе в 1852 году, требовал от детей возрастом 8-14 лет посещать школу на протяжении всего 12 недель в году, шесть из которых должны были идти подряд. Это кажется почти смешным по сравнению с крадущим детство гигантом, которым стало массовое школьное образование сегодня.

Продолжаю совершенствовать свою базу SQL и автоматизированные средства расчетов.

В июне я написал пост: "Автоматизация — ключ к успешному инвестированию. Python и SQL приходят на помощь❗️", где описал как и зачем я поднял собственный SQL сервер, и какие задачи он мне поможет решить.

Теперь у меня есть собственная база котировок по всем интересующим меня ценным бумагам.

Чтобы упростить себе жизнь в части расчетов параметров облигаций, следующим этапом развития данного направления, конечно, было желание написать свой калькулятор для оценки облигаций. Для этого в SQL базу пришлось добавить новые таблицы, с параметрами облигаций. С ними пришлось покопаться, потому-что не было понимания, какие именно графы мне понадобятся изначально. После нескольких вариациях я нашел оптимальное для себя решение.

Тоже посмотрел на ютубе  свежее интервью с Германом Грефом. Он затронул тему образования и проблемы образования в России. Среди прочего он высказал мысль, что будущий успех ребенка не связан с его школьными оценками, а зависит от трех групп мягких навыков (soft skills). (см. с 13 минуты видео).
Что это за навыки? 
Социальные навыки - Навыки общения, коммуникации в обществе. Публичные выступления, доведение своей точки зрения до других людей. Умение вести дискуссию. Всё, что дает успех в общении в команде.
Когнитивные навыки - Системность мышления, Креативность, Критическое мышление, Принятие решений.
Эмоциональные навыки — Умение понимать себя, свои эмоции, эмоции других людей, управлять собой, достигать успехов в коммуникации.

Вот пример людей мастерски овладевших всеми этими навыками:

Как и любой исследователь-инвестор, я сталкиваюсь с необходимостью обрабатывать огромное количество различных данных, чтобы принять взвешенное инвестиционное решение.

И одна из самых трудоемких частей работы — это сбор данных, их систематизация и подготовка для работы. Конечно, очень хочется как можно больше автоматизировать данную работу, чтобы тратить на это как можно меньше времени.

Я уже рассказывал, что на самоизоляции осваивал Python, и демонстрировал, что мне удалось написать профессиональный инвестиционный калькулятор, который рассчитывает различные финансовые показатели и сравнивает между собой два актива. Кстати, в последней его версии я добавил возможность учета комиссий и налогов. Это позволяет намного легче сравнивать NET результаты для инвестора, особенно если в стратегии по ДУ есть вознаграждение управляющего за успех, а в ПИФах комиссия за приобретение и погашение паев.

Все первичные данные для сравнения приходилось формировать в ручном режиме — скачивать котировки в файл, потом их обрабатывать, и уже потом считать результаты. И даже немало известная программа

Продолжаю сидеть на самоизоляции и учусь программировать на Python. Написал полноценный калькулятор для сравнения двух любых активов.

Считает такие показатели как:

✅ Ожидаемая доходность
✅ Волатильность
✅ Коэффициент Шарпа для каждого актива
✅ Корреляцию
✅ Бету
✅ Альфу
✅ Долю волатильности исследуемого актива в базовом (удобно для сравнения с индексными фондами или индексами, если их брать в качестве базового актива)
✅ Коэффициент Трейнора
✅ Альфу Дженсена



Можно задать период на котором необходимо произвести расчеты. Строить графики для сравнения.