Всем привет!

В этом топике напишу способ, как можно отобразить свои сделки на графике у брокера сбербанк.

Есть способы сделать это через Excel, есть, наверное через quik или какой либо другой сторонний сервис. Я буду делать через Python, так как по сравнению с экселем, питон будет давать нам актуальные данные, а эксель придется забивать руками(да я знаю, что можно и в него авто подгрузку вкрутить, но это на мой взгляд еще сложнее чем на python).

Коротко:

На входе нам нужен файл с тикерами(смотри на яндекс диске https://yadi.sk/d/hpfgtS1BEiVRiQ) и история сделок с сайта сбербанка.

На выходе мы получим вот такую вот карикатуру
Да, тут кривой текст, и нет столбиков объема, которые я так бы хотел, но кому и в таком формате пойдет, тот может читать дальше, а если тут есть добрые люди, то возможно, они смогут в комментариях кинуть исправленный фрагмент кода, чтобы была картинка по круче, особенно столбики объема добавить, как ни корячился, не допер, ибо опыт программирования у меня = школьный паскаль.

Всем привет!

Вдохновился данным постом ( https://smart-lab.ru/blog/616708.php ) и решил немного подпилить код, пока карантин делать нечего.

Кто не знал как скачивать котировки по одной компании вручную — сайт для скачивания котировок по одному тикеру (финам):
www.finam.ru/profile/moex-akcii/gazprom/export/

Тут через питон скачиваем котировки из текстового файла, в который вносим желаемые тикеры компаний:




Сайт для скачивания среды программирования Python (PyCharm), пойдет обычная версия:
www.jetbrains.com/ru-ru/pycharm/download/#section=windows

Файлы из видео, в том числе и со списком тикеров:
yadi.sk/d/R3BSbFjV3Pfydg

Код программы:

import requests
import datetime
import pathlib
import apimoex
import pandas as pd
 
board = 'TQBR'
 
with open("C:/PYEX/TICK.txt", "r") as TICKs:
    TICKs = [line.rstrip() for line in TICKs]
pathlib.Path("C:/PYEX/Database/{}".format(board)).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
process = 0
with requests.Session() as session:
    for TICK in TICKs:
         process = process + 1
         print((process / len(TICKs)) * 100, ' %')
         data = apimoex.get_board_history(session, TICK, board=board)
         if data == []:
             continue
         df = pd.DataFrame(data)
         df = df[['TRADEDATE','CLOSE']]
         df.to_excel("C:/PYEX/Database/{}/{}.xlsx".format(board,TICK), index=False)

import requests
import datetime
import pathlib

SECIDs = ["GAZP", "BANEP", "LKOH"]
DISK = "E"
for SECID in SECIDs:
    from_date = "2020-05-04"
    to_date = "2005-01-03"
    while str(to_date) != from_date:
        to_date = str(to_date)
        to_date = to_date.split('-')
        a = datetime.date(int(to_date[0]), int(to_date[1]), int(to_date[2]))
        b = datetime.timedelta(days=140)
        to_date = a + b
        pathlib.Path("{}:/{}/{}".format(DISK, "Database_MOEX", SECID)).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        filename = SECID + "_" + str(to_date) + ".csv"
        with requests.get("http://iss.moex.com/iss/history/engines/stock/markets/shares/boards/tqbr/securities/{}.csv?date={}".format(SECID, to_date)) as response:
            with open("{}:/Database_MOEX/{}/{}".format(DISK, SECID, filename), 'wb') as f:
                for chunk in response.iter_content():
                    f.write(chunk)

Всем привет!

Продолжается сокрушительное падение рынков. Не знаю как вам, но мне это в кайф: столько супер компаний по огромным скидкам. Это как здоровая распродажа в магазине. Самое главное, что падает все, а не отдельные компании, а это хорошо. Если продолжить аналогию с магазином, то если падают отдельные компании, это как скидка на какой-то один продукт, что в конечном итоге может оказаться просрочкой. Но сейчас иная ситуация.

Для долгосрочных инвесторов все, конечно, хорошо, но так ли это для финансовых рынков и институтов?

Сразу скажу, что в этом посте, как и в любых других моих публикациях никаких прогнозов нет и не будет. Нет смысла писать мне в директ сообщения типа «Как Вы думаете, что будет дальше?». Я, как и любой другой аналитик в мире в текущих условиях, понятия не имею, что будет дальше. Если бы я знал, я бы не работал и не вёл этот инстаграм, а лежал бы где-то на острове в Тихом океане и попивал бы коктейль, подсчитывая прибыли от успешных сделок.

В своих постах я лишь привожу полезную информацию о мире финансов, аналитику и личный опыт.

Итак, что такое кризис ликвидности?

Вообще слово ликвидность означает способность актива быстро обращаться в деньги (можно легко продать). Например, сами деньги имеют самую высокую ликвидность. Ваша квартира — низкую, т.к. для её продажи вам нужно время. Ваши акции могут быть ликвидными (Газпром, Сбербанк, Лукойл) или неликвидными (ГЕОТЭК, ТАНТАЛ, Камчатскэнергод. Неликвидные акции привёл чисто случайно, что в голову пришло, не надо это рассматривать как что-то инвестиционно привлекательное.

Простой пример проблем с ликвидностью частного инвестора.

Вы инвестируете: купили акции на все свои деньги + использовали земные средства для этого, и тут случился обвал рынка. Вам больше не на что купить, кредиторы требуют исполнения обязательств (вы же на земные ещё купили). Если вы не вольете новых денег в свои инвестиции, вы станете банкротом — кредиторы принудительно закроют все ваши позиции и потребуют ещё большей компенсации, если этого не хватит, чтобы расплатиться с долгами. Вы можете ещё кредитов взять или продать что-то ликвидное. О, есть же акции или золото, которое как раз сейчас падает, потому что его массово продают, чтобы увеличить ликвидность.

Но это просто мой пример частного инвестора, и в этом ничего страшного нет. Кризис ликвидности в экономике может повлечь более серьёзные последствия, вплоть до банкротства и обвала банковской системы.

Банковская система работает по принципу взял у одних (вклады), отдал другим (кредиты), получая за это маржу (разницу между процентом по кредитам и вкладам). Банк – финансовый посредник и распределитель денег между теми, у кого они есть, и теми, кто в нуждается в деньгах.

Но может возникнуть такая ситуация в экономике, что те, кто взял кредиты испытывают трудности с бизнесом и не могут вовремя вернуть кредит. Такое часто случается и это нормально. Денежные потоки банка, конечно, рассчитаны на «нормальный» процент невозврата по кредитам. В стабильной ситуации банк способен расплатиться с обязательствам (возвратом вкладов и процентов по ним), т.е. сохраняется баланс между притоком денег и их оттоком.

Но если ситуация принимает массовый характер, то резервов может не хватить. Например, если начинают банкротиться крупные компании, за ними цепочка дочерних и связанных компаний, это отрезает банк от поступлений по кредитам. Некоторое время банк может выдерживать это. Но если ситуация не улучшается с течением времени, организации и население перестают нести деньги в банк (открывать вклады и депозиты или пролонгировать старые), боясь кризиса. Банку начинает не хватать денег (ликвидности). Эту ситуацию банк тоже может выдержать за счет резервов и помощи государства (вливаний денег в экономику, поддержки). Но самый страшный сценарий, когда экономические агенты начинают массово выводить средства из банка, тут уже вряд ли что-то поможет. В этом случае, банк попросту не сможет возвращать средства кредиторам.

Яркий пример кризиса ликвидности, перешедший в обвал финансового рынка и банкротство крупных банков – 2008 год. Тогда обанкротился один из крупнейших в мире инвестиционных банков — Lehman Brothers. Он, наряду с другими банками, бездумно раздавал ипотечные кредиты и структурные финансовые продукты, основанные на ипотеке. В один прекрасный момент многим стало ясно, что это все напоминает пирамиду, и они начали выводить деньги с рынка, что вызвало снижение рынка жилья, который распространился на весь финансовый рынок. Самые крупные участники на этом рынке потерпели наибольшие потери, отвечать по обязательствам которых пришлось уже государству.

Данная публикация носит исключительно познавательно-развлекательный характер и никоим образом не преследует цель прогноза движения финансовых рынков.

Если считаешь блог заслуживающим внимания, подписывайся на мой инстаграм:
instagram.com/long_term_investments

Три дня назад ФРС внепланово снизила процентную ставку на 50 базисных пунктов до диапазона 1 – 1.25%, но последующая динамика доллара, рисковых и защитных активов показывает, что рынок требует еще. Об этом говорят и фьючерсы на облигации казначейства США – шансы снижения ставки еще на 50 базисных пунктов составляют сейчас 63%, хотя еще день назад рынок вообще исключал такой исход заседания. 

Если отвлечься от пессимизма, связанного с экономическим ущербом от коронавируса, который, как кажется, и управляет ожиданиями относительно монетарной политики США, что могло вынудить рынок всего за пару дней начать ожидать новое сокращение? Есть ли какие-то конкретные данные позволяющие сделать предположение? На мой взгляд есть, и связаны они с «наболевшей» проблемой контроля рыночных ставок, а именно дефицитом денег на рынке краткосрочного финансирования, где обеспечением по займу выступают Трежерис и MBS (рынок РЕПО).  

Разумно полагать, что резкое снижение ставки по федеральным фондам сразу на 50 базисных пунктов должно было ослабить напряжение на рынке РЕПО и это должно было отразиться, в публикуемой статистике NY Fed. Напомню, что с сентября прошлого года ФРБ Нью-Йорка проводит операции по предоставлению ликвидности сроком на 1 и 14 дней, при этом публикуемая статистика выглядит следующим образом: 

• Понимание мультипликаторов
• P/E – самый просто и универсальный
• EV/EBITDA: преимущества и недостатки
• ДОЛГ и мультипликаторы, которые его оценивают
• Мультипликаторы рентабельности
• Что я понял, 3 года считая мультипликаторы по всем компаниям

Понимание мультипликаторов

Мультипликаторы – это производные финансовые показатели, которые позволяют оценить бизнес компании и сравнить ее с конкурентами.

Суть мультипликаторов в том, что мы приводим рыночную оценку (цена акций) компании и ее бизнес оценку (прибыль, выручка и т.п.) к единому знаменателю.

Условно говоря из двух (и более) цифр, мы получаем одну. И эту одну цифру легко оценить и сравнить с аналогичной цифрой у других компаний.

Поясню на примере:

1. Прибыль компании A – 100 000 рублей

2. Прибыль компании B – 1 000 000 рублей

Вопрос: акции какой компании лучше покупать?

Еще пример:

1. Капитализация компании С – 1 млрд. рублей