Компаний – море, даже на бирже СПб их почти тысяча. Из них — сотни вполне приличных и достойных внимания. Очевидно, что старое доброе неспешное чтение годовых отчетов в нынешних реалиях не подходит.

Представлю свой алгоритм, как анализировать зарубежные эмитенты, чтобы за короткое время охватить наиболее важный пласт финансовой информации и тем самым составить первичное впечатление о компании, включить ее в свой шорт-лист для последующего более глубокого анализа и возможных инвестиций в нее.  Алгоритм сложился путем проб и ошибок в течение последних 3-х лет.

Итак. Рассмотрим пошаговый анализ одного из эмитентов, торгующихся на Санкт-Петербургской бирже, компанию Elanco Animal Health Incorporated (ELAN).

Первым шагом будет поиск сводной информации о компании на одном из сайтов-агрегаторов. На мой взгляд, finviz здесь вне конкуренции. По тикеру получаем информацию о компании, о секторе, где она работает, ссылку на официальный сайт и последние новости об эмитенте. Не помешает поискать в открытых источниках информацию о ней для общего представления.

( Читать дальше )

А. Г. интересную идеальную штуку описывает у себя в видео.

Прогоним эту систему без заглядывания в будущее на нашем рынке по следующим правилам:
Buy at open[m] if close[m-1]>OPEN[d] and HIGH*[m-1]+LOW*[m-1]>HIGH[d-1]+LOW[d-1].
Sell at open[m] if close[m-1]<OPEN[d].

Пояснения:
Расчеты делаются по минуткам opn, high, low, close.
m — текущая минута, которая только началась.
OPEN, HIGH, LOW это дневные значения. 
d — текущий день.
HIGH* и LOW* это максимум и минимум текущего дня с открытия и по завершившуюся минуту m-1.

Далее будут эквити без учета издержек.

Si (8% годовых при срсделке 0,01%):






























RI (22% годовых при срсделке 0,05%):


( Читать дальше )

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

( Читать дальше )

Юрий Иванович (JC_trader) у себя в LJ один очень хороший пост написал, который мог бы дать ответ на множество вопросов начинающих инвесторов. Я же хочу добавить немного огранки для этого алмаза, превратив его в бриллиант.

Суть в следующем. Возьмем простую трендследящую систему: 

• если клоуз больше предыдущего клоуза, то покупаем (лонг) на закрытии сессии,
•  если клоуз меньше предыдущего клоуза, то продаем (шорт) на закрытии сессии.

И попробуем ее протестировать на разных временных периодах. 

Сама система, кстати, по своему гениальна. Во-первых, в ней нет оптимизируемых параметров (sic!) и она либо работает на истории — либо нет. Во-вторых, мы совершаем сделки на закрытии сессии. А открыть/закрыть сделку на закрытии намного легче, чем на открытии. Те, кто профессионально занимался тестированием торговых алгоритмов могут многое об этом рассказать 🙂

Теперь к полученным результатам. Система работает, но только на старшем временном периоде (месячные бары). Почему? Переходим к главному…

( Читать дальше )

Для моделирование ТС на Python, прежде всего нужен сам Python. Pythonы бывают очень разные.

Самый большой и длинный Python — Anaconda (https://anaconda.org/). Скачать дистрибутив Anaconda можно здесь — Индивидуальное издание -https://www.anaconda.com/products/individual.
Я работаю именно с Anaconda. Установив Anaconda мы получаем сам Python, уже установленные значительную часть нужных и ненужных пакетов с библиотеками Python, и несколько сред разработки. И все это сразу готово к работе, и нам, по большей части, уже не придется дополнительно устанавливать пакеты и среды.

Самый маленький Python последней версии 3.8.2. скачивается с сайта самого Python — https://www.python.org/. Это, практически, только сам язык, компилятор и минимальный набор пакетов. Сделать с ним практически ничего невозможно, и для работы придется постоянно устанавливать нужные пакеты. Среду разработки придется также устанавливать самостоятельно.
Этот Python больше подходит для запуска и работы с уже отлаженными законченными программами.

( Читать дальше )

Один читатель канала попросил прокомментировать поведение индекса РТС: якобы двигается он нелогично, не коррелируя ни с рублем, ни с макроэкономикой. На повестке дня кризис, всё плохо, а он растёт.

Сделаем шаг назад. Обо всём по порядку. 

Во-первых, свойство рынка двигаться нелогично – обычное явление. Норма. Чем раньше вы к этому привыкнете и включите это в предпосылки своей торговли, тем лучше.

Во-вторых, видимость «нелогичности» отнюдь еще не означает, что в рынке нет логики. Просто вы что-то не догоняете (как, к примеру, я недавно с шортом по нефти). Скорее всего: а) у вас недостаточно информации и вы что-то упускаете б) вы не до конца понимаете закономерности.

Про рынок можно сказать, что в нём вообще нет логики, а можно и сказать, что он абсолютно логичен. И то, и то будет верно. Это уже философия.

Что касается индекса РТС.

Прежде всего, надо понимать, от чего он зависит, а зависит он от:

а) курса доллара. Посмотрите формулу расчёта индекса РТС. Этот индекс – долларовый. Растёт доллар – РТС падает. Растёт рубль – РТС растёт. Акции могут вообще стоять на месте, но, если курс рубля растёт, – индекс РТС будет расти. Курс рубля зависит, естественно, от нефти.

( Читать дальше )

Дисклеймер:
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендаций.

 

Топ — 10 компаний.
Из списка S&P 500.

И рост каждой за 2019 год порядка 100%
(все графики месячные)

Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) 139%.

Lam Research Corporation (LRCX) 118.4%.

( Читать дальше )

Намедни от одного из участников нашего уютного чатика поступил вопрос: а какие, собственно, периоды выбрать для скользящих средних на РИ, чтобы получать профит.

Предлагаем в выходные пробежаться по всем этапам изыскания таковых. Параметров. Кто-то не знает, где это делать. Кто-то не знает как. Кто-то не обращает внимание на ряд вещей, на которые следовало бы обратить.

МАшки или скользящие средние — это наверное самое элементарное, что есть из ТА на рынке. И с чего все начинают. Многие там и остаются… теряя капитал. А кто-то и зарабатывает.

Но как нам найти тот самый волшебный период? Бегать по графику и считать руками? Можно. Эффективно? Нет.
Для автоматизации процесса существует целый ряд так называемых программ технического анализа.

Для данной статьи воспользовались старой классикой — AmiBroker. Позволяет читать данные в формате Metastock напрямую. Конвертирует под себя эксель. Категорически легкий язык для новичка. Все интуитивно понятно. Я не говорю про сложные конструкции с циклами, но элементарные вещи, типа пересечений, дивергенций — легко.

( Читать дальше )

Инвесторам нужно понимать что именно они покупают. Зачастую акция для них — всего строчка в терминале или приложении. Но за каждой бумагой стоят тысячи людей и большие производства. Подпишитесь на инстаграм-аккаунты компаний, которые есть в вашем портфеле. Вы сможете оценить как они устроены внутри. У некоторых компаний очень неплохие SMM-щики.

Нефть и газ

• Газпром www.instagram.com/gazpromphotos/
• Газпром нефть www.instagram.com/gazprom_neft.ru/

( Читать дальше )

Практикум по Agile-жизни, наполненной смыслом и энергией

( Читать дальше )