Избранное трейдера Nikolay D
Привет, в этот раз будет общий пост про полезные источники в сети, где можно бесплатно взять данные, примеры кода и другие полезные вещи.
Более направленные подборки по идеям можно посмотреть здесь https://smart-lab.ru/blog/628709.php, а по книгам здесь https://smart-lab.ru/blog/681121.php
Биржевые данные:
Биржевые:
Добрый день, друзья!
Мой пост об отчетах 10-K, 10-Q и 8-K американских эмитентов (https://smart-lab.ru/blog/677043.php) вызвал достаточно большой отклик среди Смарт-Лабовцев (68 ⭐️ + 326 ❤️). Поэтому выполняю своё обещание и рассказываю о методике анализа отчетов 8-К, которая в прошлом году принесла мне 50% годовых в долларах США (https://smart-lab.ru/blog/668157.php).
Внимание: лонгрид. Если у Вас в данный момент нет возможности на 15 минут сосредоточиться на изучении достаточно сложной информации – лучше добавить пост в избранное и вернуться к его прочтению позже.
В прошлый раз мы пришли к выводу о том, что отчеты 10-K содержат только прошлые данные, в силу чего информация, отражённая в них, уже заложена в текущие котировки акций. А с учётом того, что изучение формы 10-K является достаточно трудоёмким процессом, то для частного инвестора эта форма теряет всякий смысл.
Если, говоря о стрэнгле, указывают только дату экспирации и цену исполнения, то остается неясным, какие именно опционы используются. Июньский 95/105 стрэнгл может состоять из июньского 95 пута и июньского 105 колла или из июньского 95 колла и июньского 105 пута. Обе комбинации в равной мере подпадают под определение стрэнгла. Во избежание путаницы обычно исходят из того, что стрэнгл состоит из опционов вне денег. Если текущая цена базового контракта 100, а трейдер хочет купить июньский 95/105 стрэнгл, то считается, что он покупает июньский 95 пут и июньский 105 колл. А вот когда оба опциона в деньгах, позицию называют Гатс.
Компаний – море, даже на бирже СПб их почти тысяча. Из них — сотни вполне приличных и достойных внимания. Очевидно, что старое доброе неспешное чтение годовых отчетов в нынешних реалиях не подходит.
Представлю свой алгоритм, как анализировать зарубежные эмитенты, чтобы за короткое время охватить наиболее важный пласт финансовой информации и тем самым составить первичное впечатление о компании, включить ее в свой шорт-лист для последующего более глубокого анализа и возможных инвестиций в нее. Алгоритм сложился путем проб и ошибок в течение последних 3-х лет.
Итак. Рассмотрим пошаговый анализ одного из эмитентов, торгующихся на Санкт-Петербургской бирже, компанию Elanco Animal Health Incorporated (ELAN).
Первым шагом будет поиск сводной информации о компании на одном из сайтов-агрегаторов. На мой взгляд, finviz здесь вне конкуренции. По тикеру получаем информацию о компании, о секторе, где она работает, ссылку на официальный сайт и последние новости об эмитенте. Не помешает поискать в открытых источниках информацию о ней для общего представления.
Мне нравится Lua. Lua хороший компактный язык на котором можно сделать индикаторы, различные вспомогательные программы, помогающие трейдеру и даже несложные торговые системы (ТС, роботы). Пожалуй единственная книга по Lua — Роберту Иерузалимски: Программирование на языке Lua. Ее можно найти в интернете.
Lua имеет также несложный C-API позволяющий связать программы Quik Lua с внешним миром через DLL и получить доступ практически ко всему, в том числе к любым математическим библиотекам обработки данных, что необходимо для сколь-нибудь сложным ТС. Однако, для этого уже необходимо знание не только Lua, но и Lua C-API, языка С/С++, а также умения писать DLL. При этом надо будет решить еще ряд проблем, которые возникнут по ходу пьесы в процессе этой деятельности. Далеко не каждый пользователь Quik и Lua может все это реализовать в обозримое время.
У Quik Lua (QLua) есть еще недостатки — все события терминала в Lua работают в потоке терминала, и получив из них данные надо как можно быстрей завершать функции обработки этих данных и освобождать поток терминала, иначе терминал просто повиснет. Единственная функция QLua работающая в собственном потоке — это main() и вся сколь-нибудь сложная обработка может находиться только в ней.
Кроме того, для Lua крайне мало библиотек, а существующие работают оч не быстро. В принципе, это и не нужно, если можно организовать связь с внешним миром через C-API. Но нам от этого легче не становится.) Короче, для написания хорошей сложной ТС нам надо выйти за пределы QLua и установить связь с внешним миром, и сделать это доступными средствами.
Сейчас наиболее продвинутым языком, включающим в себя массу библиотек обработки данных является Python. По применимости для обработки данных он, пожалуй, занимает первое место в мире, а по распространенности входит в первую пятерку. В числе библиотек — математические, статистические, машинного обучения и пр., и пр. Таких библиотек более тысячи только в Anaconda, большинство из которых устанавливается при ее инсталяции. Вы можете не использовать Anaconda и скачать Python с сайта
Подходит к концу текущий 2019 год и многие из вас уже сейчас задумываются над тем, как правильно зачесть убытки.
А может у кого-то из вас прошлый год был прибыльный, и вы сможете уже сейчас подготовить документы для сальдирования убытка прошлых лет.
Я специально для вас подготовила видео, в котором я рассказываю, как заполнить декларацию 3-НДФЛ (на примере 2018 года) в программе налоговой службы. Это удобно, быстро. Вы сами сможете все увидеть.
Если у вас будут вопросы, пишите в комментариях под видео или тут. Я постараюсь дать ответ на каждый ваш вопрос.
В видео идет описание: