Избранное трейдера Артем Иванов

по

Простенькая модель, дающая прогноз будущего доллара и мирового рынка

В 2011-2015 гг мне довелось походить на лекции и поучаствовать в семинарах по неокономике у Олега Вадимовича Григорьева (светлая память). На этих семинарах мы помимо всего прочего также активно обсуждали различные экономические модели. И хотя я уже очень много лет не принимал участия в такого рода обсуждениях, когда произошли все эти события с нашими ЗВР, я мигом вспомнил неоэкономические модели рыночного взаимодействия, а вместе с ними, разумеется, в голову стали приходить вытекающие из этих моделей прогнозы. А в наше турбулентное время иметь осмысленное представление хотя бы о веере вероятностей возможного развития событий — это уже неплохо.

Собственно поэтому я и решил запилить этот текст. Я изложу модель рыночного взаимодействия (как я её понял в своё время), затем применю модель к нашему мировому рынку. И накидаю варианты развития событий, вытекающие из этой модели. Вероятности и общую адекватность прогностического веера пусть каждый оценивает сам.

Итак, модель

( Читать дальше )

Google таблица, которая делает быстрый фундаментальный анализ акции в 1 клик


Вводите тикер и таблица делает расчеты, не надо самостоятельно рассчитывать мультипликаторы, искать рекомендации аналитиков, потенциал роста и % шортовых позиций и т.д. Для еще большей простоты был сделан ранг, который с учетом логарифмирования выдает итоговую рекомендацию по акции, как по аналитике, так и по мультипликаторам.






Google таблица, которая делает быстрый фундаментальный анализ акции в 1 клик




«Таблица для всех» доступна по ссылке.




Не вводите все подряд (работают только иностранные акции), т.к. Google начнет выдавать ошибки из-за большого количества запросов. Ввели тикер, ждете, как только компания поменяет название, значит данные подгрузились и можно смотреть результат.



( Читать дальше )

Майкл Ковел. Биржевая торговля по трендам

Майкл Ковел. Биржевая торговля по трендам



Предыстория следующая. В середине 2010 года впервые наткнулся на эту книгу. То было время неопределенности. С одной стороны, великолепно заработал, торгуя импульсы, в 2009. Это дало возможность распродать остатки загибающегося бизнеса и полностью сосредоточиться на биржевых спекуляциях. С другой стороны, постоянно задавал себе вопросы: «А не случайность ли это?» или «Работает ли этот подход в долгосроке?»

К блогу А.Г. тогда только присматривался. А тут такая книга! Оказывается, целая индустрия работает, используя тот же принцип, к которому сам пришел интуитивно. Методом проб и ошибок. Это было как глоток свежего воздуха. И, возможно, именно это помогло верить в тренд и продолжать его торговать в непростой период, каким был 2011-2013гг.

Книга Майкла Ковела – великолепный сборник, вводящий в мир интересного биржевого подхода, который никогда не сломается. Trend Following. При этом Following – важнейшая часть парадигмы. Работа вторым номером. Сначала движение цены, затем действия трейдера в ответ на нее.



( Читать дальше )

Алгоритм анализа облигаций

Приветствую! Напишу о том, как найти облигации, какие выбрать, как анализировать и купить.

Последний пост про рост инфляции заставил многих задуматься о том, как защитить деньги от обесценения, приумножить их в долгосрочном периоде и в то же время не влезать в переоцененные акции.

Многие просили написать про облигации. Я полностью согласен с тем, что облигации в текущих условиях оптимальный вариант инвестирования свободных денег. Поэтому по этим просьбам решил написать об этом инструменте.

Облигации играют важную роль в портфеле. У меня в портфелях они составляют 45% активов. В первую очередь, это ликвидный запас денег на случай снижения рынка акций. Во-вторых, это инструмент с понятной и стабильной доходностью в отличие от акций. Многие помнят, что я увеличиваю инвестиции в акции, когда рынок падает, поэтому в такие периоды облигационный резерв выступает источником покупки акций.

Проще говоря, когда рынок растет, я увеличиваю резерв из облигаций и покупаю акции на минимум. Когда рынок падает, я увеличиваю покупки акций и сокращаю облигационный резерв.



( Читать дальше )

Как модифицировать стратегию Dogs of the Dow

А вот и новая заметка от JC-trader
www.jc-trader.com/2021/09/dogsofthedow.html
------------------------------------------------------------

Как модифицировать стратегию Dogs of the Dow

Когда-то давно, в прошлом веке, была очень популярна стратегия инвестирования под названием Dogs of the Dow. Стратегия приносила доход значительно выше доходности индекса и была очень простая. Раз в год надо было выбрать из индекса Dow30 десять компаний с самой высокой дивидендной доходностью в процентах и держать их акции весь следующий год. Смысл выбора акций с самой высокой дивидендной доходностью в том, что она повышается в случае если цена акций снижается. Другими словами, покупаем то, что дешево и надеемся что оно будет расти сильнее чем остальное. В прошлом веке такая стратегия себя оправдывала. 

Проведем тест стратегии для акций Dow30 (без ошибки выжившего) за последние 15 лет. Итак, видим что в последние годы стратегия (красная) приносит доходность хуже индекса S&P500 (синий). 



( Читать дальше )

Парсинг текущего значения цены акций Python.

 
Захотелось реализовать несколько идей для быстрого расчета по позициям акций и  для этого мне нужно было чтобы скрипт на python постоянно получал обновленное значение цены. Например раз в три секунды. Искал решение и нашел похожий пример с парсингом любой информации в интернете на python с применением блиотек requests и beautiful soup, (bs4)


На примере тикера GAZP продемонстрирую как можно спарсить текущий курс (например с гугла.)

 Кому лень читать всё что я тут написал можно скопипастить полный код в конце статьи :)


Парсинг текущего значения цены акций Python.



Для начала нужно установить нужные библиотеки, в консоли пишем : 
 

pip install requests bs4
 

Теперь перейдем к коду. 

Импортируем то, что установилось. Также нам понадобится библиотека time для задержки запросов по времени.

( Читать дальше )

Продажа опционов на GameStop (GME) – 6285% годовых

Продажа опционов на GameStop (GME) – 6285% годовых

Акции GameStop (GME) в последнее время показывают сильный трендовый рост.

Какие есть варианты поучаствовать в этом росте?

1. Покупать акции по такой цене очень рисковая идея. Акция уже сильно выросла.

2. Покупать опционы очень дорого:
например, опцион колл со страйком 280 на 4 дня стоит 34 пункта при цене акции 280.
Это 1149% годовых (34/270*365/4=11,49).
То есть акция должна вырасти за год в 11,5 раз, чтобы покупать опцион колл было выгодно.

Так что же делать если таки хочется поучаствовать в росте?

3. Если покупать опционы дорого, то значит и продавать их можно за дорого.
Поэтому можно продать центральный пут, а для подстраховки купить пут более низкого страйка.
Что я и сделал: продал 280 пут с экспирацией 11 июня и купил 210 пут.

Продажа опционов на GameStop (GME) – 6285% годовых

( Читать дальше )
  • обсудить на форуме:
  • GameStop

И снова о ненужности ребалансировки портфеля и о моей стратегии портфельного инвестирования.

И снова о ненужности ребалансировки портфеля и о моей стратегии портфельного инвестирования.

 

Исходные данные:

1 У индивида есть сбережения.

2 Индивид желает разместить эти сбережения на фондовом рынке с целью защиты их от обесценивания.

3 Индивид желает иметь свободный денежный поток в виде дивидендов.

 

Моя стратегия:



( Читать дальше )

Быстрый бектестинг стратегии на python с pandas

Я уже давно использую для бектестов python и pandas. pandas это библиотека для работы с матрицами и её прелесть в том, что она оперирует векторами и работает ГОРАЗДО быстрее, чем обычные циклы. Для того, чтобы сохранить это достоинство при бектестах я использую логарифмическую доходность (log-return на английском). Не ручаюсь за русские термины, так как узнал про них из англоязычных статей. Написанное ниже не истина в первой инстанции, а моя попытка разобраться как это всё работает чтобы применять на практике. Если я не прав, напишите. Я хоть и защищал кандидатскую диссертацию, но не по математике или экономике.

Немного теории



Логарифмическая доходность — разница стоимости актива в разные промежутки времени в процентах. Рассчитываеся по такой формуле:  
Быстрый бектестинг стратегии на python с pandas


Формула для расчёта логарифмической доходности, логарифм натуральный

Теперь на примере акций теслы. Цена по дням:  

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн