Всем привет.

Если честно, удивлён интересом, проявленным смартлабовцами к опционам, все хотят научиться торговать опционы и не знают с чего начать.

Мой топик собрал 92 добавления в избранное и теперь висит в топе полезности за 30 дней. Это прям рекорд.

Тем временем, эквити прошила отметку 500К.

Доходность на текущий момент: +280%

Напомню, стартовал в этом году с 173К, цель — размеренно взять отметку 1 млн.руб чистой прибыли, заработанной на опционах.




( Читать дальше )

Первая часть была здесь

Ну чо, давайте пройдемся по следующей части моего портфеля, который составлялся последние лет 20, и посмотрим, какие уроки долгосрочный инвестор может из этого получить

Procter and Gamble 184% — казалось бы, неплохой рост в 184 процента, но эти акции были куплены, если я не ошибаюсь, где то в 2002-м что ли году. Как подсчитать CAGR в таком случае? Переводим проценты роста в целое число (1.84), добавляем 1 и возводим полученное число (2.84) в степень 1/N, где N- это количество лет (18), после чего вычитаем обратно 1
Формула в экселе: =POWER(2.84,1/18)-1
Получается около 6% CAGR в год, плюс еще процента 2 дивидендов, всего 8%
Но в целом, конечно – это мало если вы хотите хорошего роста для портфеля. Но риск, конечно, при инвестициях в таких унылых эмитентов как PG, намного ниже

Linde PLC 151% — это компания, которая продает промышленные газы. Куплена кажется лет 10 назад. Тоже не супер какой рост, но зато стабильно. Это соответствует моей стратегии продажи лопат на золотом прииске. Самые стабильные бизнесы – это продающие расходники по долгосрочным контрактам, где стоимость продаваемых расходников является несущественной в структуре затрат клиента. При таком раскладе клиент подписывает счета и не парится поиском другого поставщика. CLTV очень высокий.

( Читать дальше )

Итак, сегодня будем учиться рубать бабло лопатой на фьючерсных контрактах МосБиржи на цветные металлы. Для анализа скачаем с сайта «Финама» котировки фьючерсов, например, на алюминий (ALMN):


( Читать дальше )

Начинающие (да и не только) инвесторы часто задаются вопросом о том, как отобрать для себя идеальное соотношение активов входящих в портфель. Часто (или не очень, но знаю про двух точно) у некоторых брокеров эту функцию выполняет торговый робот. Но заложенные в них алгоритмы не раскрываются.

В этом посте будет рассмотрено то, как оптимизировать портфель при помощи Python и симуляции Монте Карло. Под оптимизацией портфеля понимается такое соотношение весов, которое будет удовлетворять одному из условий:

• Портфель с минимальным уровнем риском при желаемой доходности;
• Портфель с максимальной доходностью при установленном риске;
• Портфель с максимальным значением доходности

Для расчета возьмем девять акций, которые рекомендовал торговый робот одного из брокеров на начало января 2020 года и так же он устанавливал по ним оптимальные веса в портфеле: 'ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM' и 'PKI'. Для анализа будет взяты данные по акциям за последние три года.

#Загружаем библиотеки

import pandas as pd
import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Получаем данные по акциям
ticker = ['ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM', 'PKI']

stock = yf.download(ticker,'2017-01-01', '2019-01-31')

( Читать дальше )

Привет, новая неделя – новый бэктест факторной стратегии на Мосбирже. В прошлый раз была проверена стратегия Value через мультипликаторы P/E и P/BV https://smart-lab.ru/blog/609357.php В этот раз мы проверили стратегию Momentum на российских акциях.

Суть ее очень проста – покупаем акции, которые сильнее всего выросли за последние 6 месяцев и шортим акции с худшей динамикой цены за тот же период. Стратегия получается рыночно нейтральной (в теории, на самом деле — корреляция с рынком очевидна) и если у такого лонг-шорт портфеля есть положительная доходность, то мы можем сказать, что на Мосбирже есть моментум эффект.

Воспользовавшись поиском по Смартлабу можно найти несколько интересных исследований по моментуму (если что-то упущено, пожалуйста, дайте ссылку в комментариях) – «Есть ли сила в моментуме» от at6 https://smart-lab.ru/blog/596080.php и «Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)» от AlexChi https://smart-lab.ru/blog/499362.php

( Читать дальше )

Результаты портфельного инвестирования. 01 июня 2019г — 06 декабря 2019г


Все портфели — виртуальные.

Портфели созданы 01 июня 2019г (и позднее, указано отдельно) для слежения за поведением акций эмитентов, имеющих значительную долю экспортной выручки, и для сравнения с акциями прочих эмитентов.

Доходность портфелей указана с момента их создания и без учёта выплаченных дивидендов. (кроме портфеля ETF-ПИФ ММВБ индекс бенчмарк, в цене компонентов которого дивиденды уже учтены)
Дивиденды не учитываются изза того, что ещё не закончена разработка раздела Смартлаба «Списки Бумаг»

( Читать дальше )

Попалась тут занятная статья по сабжу - https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3423101  Если у вас чешутся руки заняться дэй-тредингом (или вы уже им занимаетесь) — имхо стоит прочитать и задуматься.


Анализировались торговые результаты 19646 дэй-трейдеров (или «интрадейщиков»), начавших торговать фьючерсом на бразильский индекс с 2013 по 2015 годы (сложно верится, но в статье утверждается, что третий по ликвидности в мире). Результаты неутешительны (на картинке выше) и гораздо хуже утверждения «95% трейдеров сливает»:
1) вероятность остаться «в плюсе» монотонно падает со временем (см. картинку выше — черная линия до комиссионных, красная — после):


( Читать дальше )

Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)

          В кругу экономистов бытует мнение, что обогнать фондовый индекс на длительной перспективе невозможно, и если вам удалось в какой-то определенный год вырваться вперед, получив прибыль гораздо выше той, которую продемонстрировал индекс акций, то в будущем неизбежно ваши результаты не превзойдут индекс, а могут оказаться только хуже него. Подобная точка зрения следует из гипотезы эффективного рынка. К сожалению, экономика отличается от математики тем, что строгое доказательство практически любого утверждения представляется невозможной задачей. Тем не менее, в данной статье мне бы хотелось привести пример одной из стратегий, которая способна обогнать индекс акций в длительной перспективе. Разумеется, я отдаю себе отчет в том, что не могу доказать это математически. Впрочем, в экономике практически везде используются различные гипотезы, которые невозможно доказать, например, почему-то принято  считать, что движение цен подчиняется нормальному распределению, и я что-то нигде не встречал какого-либо доказательства подобного утверждения. Тем не менее, именно на основе гипотезы о нормальном распределении была придумана знаменитая формула Блэка-Шоулза для оценки стоимости опционов, за которую ее авторы даже получили нобелевскую премию.

( Читать дальше )

Тут появился пост Уоррен Баффет — «инвестор-драгдиллер», где высказано предложение построить портфель из акций, чьи продукты вызывают привыкание в той или иной степени.

По случаю сегодня натыкался уже на эту идею и есть где сделать тесты.

Итак, в качестве исходной вселенной активов берем составляющие индекса S&P500 (не пристало нам копаться в токсичных низколиквидных акциях, все грязную работу переложим на индексный комитет) 

Далее смотрим в их же классификатор Global Industry Classification Standard (GICS) и отбираем субсектора, завязанных на общечеловеческих пороках:

25301010

Casinos & Gaming

30201010

Brewers

30201020

Distillers & Vintners

30201030

Soft Drinks

( Читать дальше )

В серии следующих постов я расскажу о том, как проводить бэктестинг с помощью Python. Для тестирования торговых стратегий я использую сайт Quantopian. Почему именно его? Потому что он: а) простой и наглядный; б) дает доступ к бесплатным историческим данным; в) имеет богатый функционал. 

( Читать дальше )