Избранное трейдера VladimirD
Очевидно, что правила контртренда немного сложнее, чем простая низкочастотная система предыдущей стратегии. Алиса хочет посмотреть на отдельные кривые данных, чтобы убедиться, что все работает так, как нужно. Для этого она вставляет еще несколько строк в конце сценария:
Обновляемый сборник статей, касающийся различных подходов к алгоритмической торговле и программирования роботов на Os Engine. Всё в одном месте. Сборник сборников.
До конца года будет полностью заполнен (по технической части), а пока добавляйте его себе в закладки.
Видео при этом будем сюда добавлять минимум ещё весь 2025 год. Т.к. начали летом 2024 только. Если по какой-то теме есть видео, то рядом с темой есть соответствующая ссылка.
1. Системные требования. Текст. Видео.
2. Знакомство с Os Engine. Текст. Видео.
3. Зачем нужны спец-терминалы для алготрейдинга? Текст. Видео.
4. Сервер приёма крашей в OsEngine. Текст. Видео.
5. Поддержка OsEngine по направлению MOEX. Текст. Видео.
6. Почему Os Engine написан на С# (си шарп) Текст. Видео.
7. Профконнекторы для MOEX. Сертификаты.
1. Главное меню. Текст. Видео.
2. Os Data 2.0. Текст. Видео.
3. Скачиваем Ленту сделок и стаканы с помощью OsEngine. Текст. Видео.
Хотел бы продемонстрировать свою наработку (ссылка на ядиск), которая помогает мне найти нужные к покупке облигации. Это не идеальный документ, но (для меня) рабочий. Для корректной работы нужен интернет и компьютер, пробовал на телефоне – не корректно отображает таблицу.
При открытии файла Excel нужно обновить данные (выделено красным). Данные беру из открытых источников (тот-же SMART-LAB). Обновится нужно для отображения новых показателей, можно делать единоразово при открытии файла.
По вкладкам внизу (1) нужно определить какие именно облигации мы хотим добавить в свой портфель. Также есть сопутствующие вкладки помогающие в инвестировании.
Я приведу свой пример на основе ОФЗ.
Зеленая часть таблицы — это выгружаемая информация, белая (2) – простые математические формулы позволяющие определить приемлемую облигацию.
Нашёл любопытные данные по дивидендам от Альфа-Инвестиций. Все мы, конечно же, об этом догадывались, но мало кто это считал. Статистика из стратегии Альфа-Инвестиций на второй квартал 2024 года, выписал оттуда интересные данные про дивиденды. Просто потому что во втором квартале наступает что? Нет, не конец света. Основной дивидендный сезон.
Напоминаю про прогнозы от аналитиков по дивидендам:
Кто богатеет на дивидендных акциях, не пропустите новые обзоры.
На период с мая по июль приходится до 70% всех выплат в течение года.
Доход от покупки акций при их приобретении более чем за 50 дней до дивидендной отсечки оказывается выше самой дивидендной выплаты.
Сегодня мы начинаем серию постов, посвященных машинному обучению в торговле. Вы можете спросить, почему эта тематика. Всё достаточно просто: кто не хочет создать кнопку “бабло”? Признайтесь, что одна только мысль об этом приятна. Давайте оставим эмоции в стороне и начнем.
Первым шагом познакомимся с тем, что такое машинное обучение.
Машинное обучение – это когда компьютеры обучаются делать что-то полезное, анализируя огромные массивы данных. Не нужно им подробно объяснять, что и как делать, они сами находят закономерности и принимают решения.
Помните Д.Ж.А.Р.В.И.С. у Тони Старка? Считайте, что это модель машинного обучения.
Так вот, в финансовой торговле эти новые технологии становится настоящим прорывом. Почему? Потому что рынки – это нечто очень сложное и динамичное. Каждый день миллионы транзакций, сделки, новости – все это влияет на цены акций, валют, облигаций. И здесь на сцену выходит машинное обучение.
Представьте, вы торгуете на финансовом рынке. Вам нужно быстро анализировать тонны информации, чтобы понять, когда покупать, а когда продавать, ваша голова просто забита огромным количеством информации, и, опять же, мы не молодеем.
Выходной день — выходной пост, а вообще мы больше разбираемся в облигациях и недвижимости
---
Мы давно открыли для себя Smart Reading — это проект, который визуализирует суть из книг, а также зачитывает саммари (такое краткое изложение основной мысли, и визуализация ее). Из того, что нам попадалось — это книги по саморазвитию и личной эффективности. И некоторыми хотим поделиться с вами.
Купили две книги в подарок. В каждой по пятьдесят (!) книг, можно залипнуть
Я в своей инвестиционной деятельности использую дивидендную стратегию и инвестирую только в те акции, которые платят стабильные и щедрые дивиденды.
В данной статье объясню, как я анализирую кампанию, акции которой хочу купить, в плане дивидендной доходности.
Дивидендную стратегию я стал использовать сразу, как только начал инвестировать, т.е. уже больше 4х лет в мой портфель попадают только акции российских компаний, приносящие высокие дивиденды.
При выборе дивидендной акции для меня важно два фактора:
По первому я понимаю, сколько дивидендов я получу, инвестируя в эмитента. По второму могу оценить стабильность выплат и их рост (если он имеется, конечно) на истории.
Для анализа дивидендных выплат я использую два сервиса:
Выбор эмитентов для покупки акций я осуществляю при помощи динамического метода оценки конкурентного потенциала, который позволяет идентифицировать самые эффективные компании роста.
Ключевыми индикаторами конкурентоспособности компании являются: динамика выручки, рентабельность продаж, а также уровень финансовой устойчивости.
Каждый из перечисленных ключевых индикаторов можно охарактеризовать отдельным коэффициентом. Перемножив их, мы получаем интегральный коэффициент конкурентоспособности.
Очевидно, что исчерпывающее представление об уровне конкурентоспособности компании может быть получено только с учетом его изменения во времени. Поэтому важно построить график коэффициента конкурентоспособности за несколько периодов.