Интересная статья, взято тут https://vc.ru/finance/294425-dividendy-mify-i-fakty

На российском рынке с его ныне высокими выплатами дивидендное инвестирование уже несколько лет как хайп. А западные дивидендные аристократы всегда пользовались популярностью у инвесторов. Многие убеждены в превосходстве дивидендной стратегии, стремятся к «дивидендной зарплате» или уже стали «самостоятельными пенсионерами». Но может ли использование дивидендов в качестве основного источника дохода на пенсии обернуться ужасной ошибкой, или такой подход ничем не хуже привычной индексным инвесторам безопасной ставки изъятия (SWR)

  

Просто чтобы все понимали:

• Для примеров в статье использован рынок акций США (S&P 500 и US-данные из библиотеки French/Fama), потому что по этой выборке акций есть длинная и доступная публично из авторитетных источников история. Что важно, отдельно по размеру дивидендных выплат тоже.
• Российские акции в этом контексте ничем от американских не отличаются – это тоже ценные бумаги публичных компаний, которые распределяют часть прибыли среди акционеров.
• Дивидендная доходность у российских акций не всегда была высокой, и она такая не потому, что российские акции особенные. Она стала такой относительно недавно и в будущем может упасть, а в США или где-то ещё вырасти – это нормальный процесс.
• Дивидендное инвестирование как стратегию жизни с капитала изобрели не в России. Скорее всего и не в США.

( Читать дальше )

Всем здоровья и бодрого расположения духа!
В статье «Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python» мы разобрали как можно с помощью нескольких строк кода на Питоне разобрать текст, который выкладывает каждое утро в своем блоге Роман Андреев (далее по тексту Роман) — известный трейдер и блогер (или наоборот), и отобразить эти рекомендации в виде уровней и зон на графиках. В этом топике я покажу способ для извлечения информации из графических изображений с помощью технологий компьютерного зрения (но без использования нейронных сетей) на примере таблиц-рекомендаций из блога Романа Андреева.

Надеюсь, что я не напугал читателей термином «компьютер вижн», скоро вы поймете, что это просто. И что любой юный прогер может написать код для распознавания внешними камерами номеров автомобилей, который впоследствии возненавидят все автолюбители мегаполисов, а МАДИ и ГИБДД будут собирать со всех нас миллиардные штрафы

( Читать дальше )

Всем привет!
То о чем так долго мечтали большевики — свершилось!
Представляю QLua-сервер для управления заявками в Квике Квиком. Как обычно, в несколько строк кода.


( Читать дальше )

Привет, выражение «чем выше риск, тем выше доходность» внешне выглядит логично, но не находит подтверждения на практике.  По акциям США и Европы на длинных горизонтах уже доказано, что акции с наименьшим риском приносят больше доходности, чем высокорискованные даже без поправки на риск. В качестве меры риска принято использовать рыночную бету, но сегодня мы будем тестировать волатильность (стандартное отклонение) дневной доходности, а бету оставим для будущих экспериментов.

За основу мы возьмем работу Нэда Бейкера и Роберта Хогена «Low Risk Stocks Outperform within All Observable Markets of the World» (2012). Авторы просто посчитали волатильность для каждой акции за последние 24 месяца, сформировали по 2 портфеля из 10% акций с наибольшей и наименьшей волой и повторяли это каждый месяц. Да, это академическая работа, но она написана не теоретиками и носит важные практические выводы. Очень рекомендую почитать в оригинале. Вот, что получили авторы по рынкам развитых стран:

( Читать дальше )

Всех с пятницей — самоизолятницей!
Представляю общественности Python-сервер (в 9 строк кода) для получения данных из КВИКа в Питон через луа-скрипт в режиме реального времени.
Для примера приведу получение тиковых данных по SIM0.
Нам понадобятся следующие ингредиенты.
1. Понятное дело КВИК, версии ниже 8 или 8.5.2 и выше.
2. Питон Jupyter Notebook (Anaconda 3)
3. Луа-скрипт, взятый из Jatotrader (в нем буквально изменено пару строк)
Как работает сервер можно посмотреть в этом видео (1 мин. 38 сек.) Ну и по правилам хорошего тона, естественно сам текст ниже.


( Читать дальше )

Обоснование, теория и вообще вводная по теме здесь.

Вообще-то меня сильно впечатлили результаты выбора бумаг для покупки и удержания на основе моментума по ссылке выше. Настолько что я решил самостоятельно это проверить. Но поскольку меня это интересовало именно с практической точки зрения, то задача была ограничена несколькими условиями: — выборка бумаг ограничена ликвидными компаниями с капитализацией более 30 млр. рублей, расчет и соответственно модельный портфель должен быть реализован в доступном мне инструменте — в электронной таблице. Немного перефразируя Силаева А.: если стратегия/модель не может быть выстроена относительно просто в электронной таблице, то грош цена такой модели. Поэтому с практической точки зрения мне было важно то, что в случае успеха я могу применить стратегию имея всего лишь электронную таблицу и интернет с котировками.

Исходные данные выгружал с известного ресурса investing.com. Цена бумаг без дивидендов. Цены на конец каждого периода (месяца) по цене закрытия. Для расчетов я отобрал две группы компаний: условно с большой капитализацией: не менее 200 млр. руб. и средне-малой капитализацией: менее 200 но выше 30 млр. руб. Хотел проверить, повлияет ли фактор размера на итоговый результат. Во время выборки вторую группу пришлось изрядно проредить исключив некоторые низколиквидные компании с мертвым оборотом или со странным поведением в графике котировок, типа резкого взлета цены внутри дня. Возможно сплит или какая-то ошибка в архиве данных сайта investing. Таким отсортированных историй оказалось довольно много. Итого в каждой из двух групп оказалось по 34 компании (случайное совпадение).

( Читать дальше )

Источник prostguide.ru



( Читать дальше )

Кризис идет и цветет! Я на фондовом рынке РФ с 1992 г., времен ваучерной приватизации. На рынке недвижимости Уфы с августа 1993 года.
На бирже (ММВБ, Мосбиржа) с 2006 г. Поэтому пережил падения фондового рынка РФ: 1998, 2009, 2010, 2011, 2014, 2017, 2018.
Теперь 2020 г.

Вот мой портфель и алгоритм формирования собственного Пенсионного фонда «Кубышка»:

smart-lab.ru/profile/Elshet1969/

Я пишу по 2 причинам на смарт-лабе

1. Причина самая важная, поступление дивидендов. Статью всегда пишу после получения дивидендов.
2. В кризис приходится покупать чаще, чем 1 раз в месяц (после перечисления с ЗП 3 тыр.). Срабатывает моя «планка». Об этом ниже.
smart-lab.ru/blog/602462.php





Лирическое отступление.

Дивидендные акции — ваша безусловная частная собственность.
Их у вас никто не отнимет, вы их можете продать, психология рулит!
В отличие от недвижимости, при владении акциями вы не несете издержек (налог на имущество, ЖКХ и др.).
Есть одна проблема, чтобы купить дешево акции — нужны деньги. Но эту проблему каждый решает самостоятельно.
Я через зарплату (риэлтор), экономию собственных средств, а также продажи из портфеля облигаций ОФЗ-ПД.
Также стал преподавать риэлторам Уфы курс как «Создать и управлять собственным Пенсионным фондом „Кубышка“.
Деньги небольшие, но мне приятно, что мое хобби стало давать монетизацию.

( Читать дальше )

--ВВЕДЕНИЕ--
Пост будет полезен только разработчикам алгоритмических стратегий. Здесь нет прорывных идей. На истории стратегия прибыльная, но опыт показывает, что эта прибыльность иллюзорна и не гарантирует успех в будущем. По любой стратегии можно найти комбинацию параметров, которая прибыльна на прошлых свечках. Но радоваться, что ты нашёл Грааль, рано. На будущих сделках эти параметры скорее всего будут убыточными.
Тем не менее, подгонка под исторические данные — штука интересная, поэтому пишу этот пост. В нём вы найдёте рабочий тестер для описанной стратегии, который можете использовать как захотите. 

---ОПИСАНИЕ СТРАТЕГИИ---
Назовём её «Поплавок», потому что это стратегия выныривания из зоны перепроданности.
1. Ждём, когда индикатор RSI сформирует двойное дно.
2. Оба дна должны быть ниже какого-то горизонтального порога по RSI, например 25.
3. Подъём (выныривание) выше этого порога мы считаем признаком разворота и покупаем.
4. Прибыль забираем, когда акция дорастёт до (к примеру) уровня 50 по RSI. Скрипт умеет подбирать и этот параметр. Часто наилучшим вариантом будет продавать при RSI = 70 или даже RSI = 80, то есть уже в состоянии сильной перекупленности. Но эту фразу не воспринимайте как рекомендательную, ведь все эти прогоны на истории ищут лучший вариант в прошлом, но это не гарантирует успеха в будущем.

( Читать дальше )

В продолжении разговора об рыночных факторах-аномалиях(начало было здесь, про дивиденды), хочу немного написать о другом рыночном факторе — моментуме. Для начала, вот ссылка на очень хорошую статью — «The Quantitative Momentum Investing Philosophy» из блога компании Alpha Architect, рекомендую прочесть. В ней изложены основные принципы, на основе которых компания делает свои моментум-фонды. Если совсем кратко изложить суть написанного, то для акций, на горизонте от 6 до 12 месяцев, наблюдается образование аномалии моментума. Иными словами, если цены акции начали рост, и уже растут больше 6 месяцев, то рост с большой вероятностью будет продолжен. Эта аномалия описана во множестве академических работ и используется во многих рыночных моделях, например моделях Фамы-Френча(см. ссылки в статье). В этих же академических работах также отмечается, что на этом многомесячном тренде роста иногда возникает обратное контр-трендовое движение, длительностью до месяца. Чтобы отсечь этот «противоход», часто используют определение моментума в следующем виде: общий рост за N месяцев, без учета последнего(самого недавнего) месяца. В модели Фамы-Френча используется определение моментума — 12 минус 1, т.е. рост за 12 месяцев, без учета последнего месяца. Этот же моментум часто называют «12_2 моментум», по месяцам вычисления.

( Читать дальше )