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.

Самоизоляция и мои достижения❗️

Я уже писал, что самоизоляция — это прекрасный повод научиться чему-то новому. В своем посте «Чем я занимаюсь на самоизоляции❓», я достаточно подробно описал как реанимировал кое-какие свои старые компьютеры и ноуты, как я установил на них Linux Mint (с которого сейчас пишу настоящий пост), и как решил начать изучать Python, потому что у меня дома нет Matlab, а мне захотелось провести несколькорасчётов и исследований по измерению волатильности по метрике JPMorgan.

Сейчас я хочу поделиться результатами за чуть больше чем неделю. Я не каждый день занимаюсь изучением, поскольку на неделе ездил на работу, а дома, как всегда есть куча отвлекающих факторов и самым важным из них, конечно, являются дети. Но этот фактор я воспринимаю исключительно положительно 👍 Если суммировать все время которая я потратил на на ткущий момент по изучению питона, то получится около 20 часов.

Друзья, хочу рассказать о том, чем мне удалось заняться в режиме самоизоляции.

Надо сказать, что я не сижу безвылазно дома, и поскольку явлюсь управляющим партнёром Инвестиционного партнёрства ABTRUST, а с юридической точки зрения – лицом, имеющим право действовать без доверенности от юридического лица – в «простонародии» Генеральным директором, то я все равно периодически езжу на работу в офис. Конечно, у меня есть QR-пропуск и я подавал разные списки на mos.ru. Но как говорится – «Береженного Бог бережет», поэтому я стараюсь минимизировать свои передвижения и принимаю все возможные меры предосторожности, несмотря на сомнительность их эффективности.

Как и у многих, кто работает в сфере управления инвестициями, я несильно привязан к месту своей работы. Просто у меня в офисе прекрасно оборудовано рабочие место, установлена масса полезных программ, таких как Matlab, и там же находится вся моя инвестиционная библиотека. Перевезти всё это домой не представляется возможным, да к тому же дети всё равно не дадут полноценно всем этим пользоваться. Но работать надо, и желательно минимизировать все возможные издержки.