Сегодня дописал и покрыл тестами последний блок программки по управлению портфелем, а тут такой денек — волатильность подросла, и куча хороших акций продается со скидками. Последний раз система давала сигнал о необходимости торговли перед Новым годом, после чего 4 месяца ничего не менял. Но сегодня система видит большой потенциал для оптимизации портфеля — 11 СКО давненько не бывало. Завтра день будет занят, но если будет возможность продам MRSB и куплю SNGSP.



В плане дальнейшей работы над программой стоит оптимизация: изначально один расчёт  занимал около 100 секунд, и достаточно просто его удалось сократить до 10 секунд. Цель снизить время исполнения до 1 секунды.

Хотя для инвестиционной торговли это не принципиально, но для дальнейшей поддержки и развития программы лучше причесать и оптимизировать код.

Продолжаю потихоньку писать программу по управлению портфелем и недавно закончил блок про оптимизации дивидендов.

Стоимостное инвестирование широко известный подход. Почему он вкратце работает. Нобелевский лауреат Шиллер открыл так называемую excess volatility puzzle, которая грубо говоря сводится к наблюдению, что цены акции гуляют существенно сильнее, чем фундаментальные показатели компаний. Соответственно, регулярно должны появляться шансы купить акции дешево относительно цены. На примере моего портфеля, годовое ско дивидендов порядка 0,7% от стоимости портфеля, а годовое ско стоимости портфеля около 10% от стоимости портфеля — различие более, чем на порядок.

После того, как купил за дешево, как долго приходится ждать возвращения цены к разумному с точки зрения фундамента уровню. Дивиденды объясняют около 15% доходности за следующий год, то есть быстрого результата ждать не стоит, но на горизонте 5 лет они  объясняют более 60% доходности (выдержки из главы 20 Expected returns in the Time Series and Cross Section книжки Asset pricing) и являются одним из самых серьезных факторов, объясняющих долгосрочную доходность акций.

За прошедший с 19 февраля месяц обновил очередной максимум стоимости портфеля:

• 2,0% за месяц
• 31,7% за 12 месяцев
• дивидендов не поступало

Наиболее сильные движения были у AFLT и LSNGP. Структура портфеля остается близкой к оптимальной — очередной раз ничего не буду трогать.

Потихоньку продолжаю изучать программирование и писать программу по управлению портфелем:

• Реализовал загрузчики необходимых данных
• Настроил несколько сервисов автоматического тестирования и проверки кода
• Нашел старого университетского товарища с большим опытом программирования на Python для получения ценных советов
• Прослушал курс Яндекса Алгоритмы и структуры данных
• Прочитал книжку Python Testing with pytest 
• Начал читать Code Complete

Сейчас основная задача — доделать хранение локальной версии данных и приступить собственно к блоку оптимизации портфеля.

Продолжаю потихоньку писать программу по оптимизации долгосрочного портфеля акций. На первом этапе занялся загрузкой необходимых данных:

• Котировки — есть IIS MOEX и подробное описание запросов к нему
• Инфляция — есть регулярно обновляемый xls файл на сайте ФСГС, который можно забрать и обработать

Собственно вопрос: где-нибудь есть аналогичный публичный источник исторических данных по дивидендам?

Успешно прошел курс по Машинному обучению, а так же прослушал соответсвующие лекции в Школе анализа данных Яндекса. Следующая задача — реализовать на Python те расчеты, которые я сейчас выполняю в Excel. Опыт программирования близок к нулю, поэтому процесс будет небыстрым. Для начала создал репозиторий. В перспективе хочу попробовать немного модифицировать текущую торговую систему с использованием машинного обучения.

За прошедший с 19 января месяц на рынке произошел обвал, и судя по прессе, многие очень испугались и ждали самого худшего. Однако, ситуация быстро нормализовалась, а волатильность, хотя и подросла, остается неприлично низкой. По моему портфелю следующий результат:

• 0,0% за месяц
• 21,9% за 12 месяцев

Добрался до 5 недели Курса Яндекса и ВШЭ по машинному обучению. После достаточно напряжного начала, когда было необходимо поставить и освоить кучу программ, далее обучениях пошло достаточно просто — лекции вполне доступные, а задания решаются в несколько строчек кода, особенно если немного покопаться в описании библиотек.

Дополнительно решил послушать лекции Школы анализа данных Яндекса — материалы во многом пересекаются, но охват больше и раскрывается много интересных интерпретаций алгоритмов машинного обучения и их взаимосвязей.

Хочу открыть еще один брокерский счет. Конечно можно полазить и повыбирать по сайтам брокеров, но скрытые косяки обычно видны только реальным клиентам. Порекомендуйте хорошего брокера для торговли российскими акциями со следующими требованиями:

• Отсутсвие регулярных абонентских платежей или поборов при длительном не совершении операций
• Поддержака ИИС второго типа
• Удобный ввод/вывод средств с минимальными комиссиями
• Желательно торговый клиент под iOS

Дошли руки до оптимизации налогов:

• Продаю LKOH и вывожу с основного счета 1 млн. рублей
• Зачисляю на ИИС и покупаю MVID