Избранное трейдера Finman
Как вы знаете, собирать индексный портфель из иностранных акций на СПБ бирже гораздо выгоднее, чем покупать ETF (БПИФ) в России, или ETF за рубежом через иностранного брокера. Однако, чтобы купить сразу все акции из индекса в правильных долях нужна большая сумма, и не у всех она есть. Что делать тем, кто покупает каждый месяц на фиксированную сумму, как распределять эти средства при покупках — разберемся в статье.
❤ БЛАГОДАРЕН И ПРИЗНАТЕЛЕН МОИМ ЧИТАТЕЛЯМ!
Пусть в Вашем доме будет Мир, Здоровье и Благополучие !!!
ОАО «ЛУКОЙЛ»:
дивиденды от ОАО "ЛУКОЙЛ". Собственный Пенсионный Фонд "Кубышка" растет." title="❤ На пенсию в 65(63). Стартовал БДС 2020 (Большой Дивидендный Сезон). Пришли дивиденды от ОАО "ЛУКОЙЛ". Собственный Пенсионный Фонд "Кубышка" растет." />
Эти деньги не изымаю, снова реинвестирую, покупаю дивидендные акции РФ на Мосбирже.
Как поступали уже отчищенные от налога (НДФЛ) дивиденды на мой БС (брокерский счет).
Хронология событий.
1) Январь 2019 г. = 23773 руб. (Юнипро, Лукойл, Газпромнефть, Татнефть, НЛМК, Ростелеком)
2) Февраль 2019 г. = 1253 руб. (Фосагро)
3) Март 2019 г. = 0
4) Апрель 2019 г. = 48624 руб. (ОФЗ-ПД, НКНХ пр)
5) Май 2019 г. = 14913 руб. (Северсталь, НЛМК, Мосбиржа, Таттелеком, ОФЗ-ПД)
6) Июнь 2019 г. = 15606 руб. (МРСК-Волги, Фосагро, Магнит, Северсталь, Акрон)
7) Июль 2019 г. = 122440 руб. (Сбербанк, НЛМК, ГМК Норникель, ВТБ, Башнефть, Юнипро, МРСК ЦП, ЛСР, Ленэнерго, Газпромнефть, МТС, ЛУкойл, Татнефть, РОстелеком, Энел Россия, Россети, Аэрофлот, ФОсагро, Алроса, ФСК)
8) Август 2019 г. = 29576 руб. (Сургутнефтегаз, Газпром, ОФЗ-ПД)
9) Сентябрь 2019 г. = 1628 руб. (ОФЗ-ПД, Северсталь)
10) Октябрь 2019 г. = 46158 руб. (Татнефть, ГМК Норникель, ОФЗ-ПД, МТС, НЛМК, Новатэк, Алроса, Роснефть, ВСМПО-АВИСМА, Фосагро)
11) Ноябрь 2019 г. = 6719 руб (Газпромнефть)
12) Декабрь 2019 = 11 423 руб (Северсталь, Акрон, Юнипро, Детский Мир).
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