До окончания Большого Дивидендного сезона 2016 года осталось 3 недели.
Соответственно, дивидендные таблички я разбила по ежененедельному принципу согласно Т+2.
дивидендов." title="Дивиденды 2016 и планы промежуточных дивидендов." />




Все  прошедшие на прошлой  неделе ГОСА утвердили дивиденды, если они были предложены СД.  Таких грустных событий, как в Иркутскэнерго, ДЗРД ап и Селигдар ап не было.
Этот большой дивидендный сезон идёт к концу. Уже все СД,  которые предполагали вынести на рассмотрение ГОСА дивиденды их обьявили. Поэтому в табличке больше нет бежевых строчек.
Но расслабляться не стоит. 
Нас ждут ещё 3 недели отсечек и затем мы плавно вливаемся в процесс выплат промежуточных дивидендов. 
Ряд дивитикеров уже обьявили дивиденды за 1 квартал. И некоторые их уже даже утвердили. Это НЛМК 1,33 рубля на акцию, МегаФон 8,06 рубля, Северсталь 8,25 рубля.
И процесс обьявлений и выплат промежуточных дивидендов продолжается.
В прессе появились сообщения о выплате промежуточных дивидендов совершенно неожиданными для меня эмитентами

Silentium est aurum.

Молчи, пока ты не в состоянии сказать нечто такое, что полезнее твоего молчания. 

                                                                                      (кто-то умный и известный сказал)

     В продолжение  «Не нравятся нейронные сети? Вы просто не умеете их готовить. Рецепт. Ингредиенты, специи и прочее» http://smart-lab.ru/blog/327789.php и «Нейронные сети. Послевкусие. Заблуждения, ошибки, косяки. Первые 15 месяцев эксплуатации бота на нейронных сетях»  http://smart-lab.ru/blog/329272.php

     Я почему-то решила, что мои слова будут полезнее моего молчания на Смарт-Лабе. Только, когда я представляла эту пользу для себя, я имела в виду возникновение каких-то полезных связей и взаимовыгодного сотрудничества с другими трейдерами, работающими над созданием торговых алгоритмов на основе нейронных сетей. Этого пока по разным причинам не получилось. В качестве «побочного», но весьма приятного эффекта, получилось добавить заинтересованную аудиторию нашему «продажному» проекту – на сайте появилось … новых подписчиков. Хотя может так совпало – невозможно идентифицировать со СЛ эти люди или нет. Во всяком случае, это те, кто имеет желание зарабатывать на бирже, и имеет понимание, что в такой конкурентной среде идет борьба технологий.

Потыкав веточкой в список облигаций, я задался вопросом: что означают коды Облигаций Федерального Займа?

Вот «ОФЗ 46017» — это что такое? А полный регистрационный номер — «SU46017RMFS8»?

Узнал.

Начну издалека: есть международный стандарт кодов для ценных бумаг — ISIN.
Правила просты:
1) 12 символов
2) Первые 2 — страна
3) Последний 1 — проверочный код

Проверочный код вычисляется по особому нумерологическому алгоритму, а правильность кода можно проверить здесь: http://www.isincodes.net/validate-isin.php Подставляем туда «SU46017RMFS8» — подтверждает, это ISIN. Точнее он формально ISIN — вон страна из двух букв, код посчитан верно, — но не ISIN это, потому что у этой облигации ISIN — «RU000A0DY8K8», а «SU46017RMFS8» — номер российской госрегистрации.

В сухом остатке, мы разгадали значение первых двух символов и последнего одного. «SU» — код страны, Soviet Union. Почему СССР — отдельный интересный вопрос. А последняя цифра «8» — техническая и рассчитывается по ISIN-алгоритму.

Дивидендный сезон в разгаре.

Советы директоров рекомендуют ГОСА размеры дивидендов, ГОСА их утверждают. 

Расскажу о типичной ситуации, в которой оказывались многие. Товарищем был приобретен игровой ноутбук за 48 тыс. рублей. Товарищ очень ждал этой покупки, копил сумму и радовался, когда приволок его домой. Поиграв на нем пару дней, в ноутбуке отвалился вай-фай и блютуз. И здесь начинается мой рассказ.

 Мы начали с претензии покупателя продавцу. Отмечу, что это известный ритейлер М.Видео.

 Претензия – это форма выражения своих требований продавцу, изготовителю или импортеру приобретенного товара. Она пишется обязательно в письменной форме. Часто, в случае поломки товара, люди идут в магазин вместе с товаром и пытаются решить этот вопрос на месте.

Здесь приведен перевод статьи www.quantinsti.com/blog/algorithmic-trading-system-architecture/

Алгоритмическая автоматизированная торговля или алгоритмическая торговля в течение нескольких последних лет находится в центре внимания торгового мира. Доля объемов, относящихся к этой форме торговли, растет все это время. В результате, она стала высоко конкурентным рынком, в значительной степени зависящим от технологий. Далее, базовая архитектура претерпела значительные изменения за последнее десятилетие и этот процесс продолжается. Сегодня необходимо внедрять технологические новшества для того, чтобы конкурировать в мире алгоритмической торговли, что делает его местом большой концентрации достижений в области компьютерных и сетевых технологий.

Традиционная архитектура

Любая торговая система — концептуально — это не более, чем вычислительный блок, который взаимодействует с

Можно ли жить на див портфель?

В апреле/мае 2008 по просьбе/угрозе/пожеланию/мольбе дражайшей супруги были закрыты все позиции на рынках и начался поиск квартиры. Квартира была «успешно» куплена на пике цен, но слава яйцам все для ремонта и обстановки было куплено до кризиса.

В марте 2009 неожиданно был выплачен бонус, и на эти деньги+зажатые от жены, в апреле 2009 был набран портфель из 10 бумаг, равными долями, почти на 3 мио руб:

Акрон, Уралкалий, МТС, Северсталь, НЛМК, Лензолото преф, Магнит, ЛСР, НКНХ преф, ВМСПО

Портфель практически не трогался до 2015г. (в 2011 была куплена МосБиржа). В 2015 почти полностью убран Магнит и Уралкалий, и куплены ИнтерРао, ФСК, Протек и ММК.

Но речь не о переоценке портфеля, а о див доходе, по годам:

415 тыщ 2011, 478 тыщ 2012, 595 тыщ 2013, 615 тыщ 2014, 875 тыщ 2015, ожидаемый доход за 2016 около 1,2 мио руб.

Можно ли жить на эти деньги? У всех свои потребности.
Доволен ли я результатом? Вполне

p.s. дивы не реинвестируются

Небольшая статья с ресурса http://www.talaikis.com/ о построении простой стратегии, использующую наивный байесовский классификатор при создании процесса возврата к среднему. Весь код в статье приведен на языке Python.

Это достаточно большая область исследований, но расскажем все очень кратко. Мы попытаемся найти взаимоотношение между  временными сериями  (в данном случае возьмем в качестве сигнала взаимный фонд XLF из финансового сектора, сдвинутый по времени на 1 день назад), а нашей целью будет фьючерс S&P500 в форме CFD. Будем входить в длинную позицию по этой бумаге при нулевой вероятности приращения. Логически нулевая вероятность ни о чем не говорит, другими словами, будем покупать возврат к среднему.

1. Получение данных

Y = read_mongo(dbase, "S&P5001440")
X = read_mongo(dbase, syms[s]).shift()

#готовим набор данных
res = pd.concat([X.CLOSE, Y.CLOSE], axis=1, join_axes=[X.index]).pct_change().dropna()
res.columns = ['X', 'Y']