Избранное трейдера hals
В это части постараюсь описать, чего уже можно добиться с помощью документа в Google Spreadsheet, разработанного Вячеславом (пример — https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IUxJfnRjzpqkNpuKAU83eTqxCOLyWVZmkVTI9galxZ0/edit#gid=0), а также пройтись по листам, на которых вносятся необходимые для учета данные.
А в следующей части уже посмотрим, что получаем на выходе. И станет ясно, куда можно расти и что улучшать.
Итак, Гугл таблица позволяет получать подробную информацию по портфелю:
В такой ситуации, для нас, как людей, занимающихся инвестициями, встает вопрос – где добывать качественную информацию о рынках и трендах в мировой экономике? Этому злободневному вопросу и посвящен сей пост.
Всем привет!
Решил поделиться сигналами своей количественной модели ротации секторов американского рынка, золота и трежерей. А почему бы и нет — сигналы, которые я здесь выкладываю — для самых ликвидных ETF'ов, с емкостью миллиарды долларов, самому мне столько точно не надо. Торгует модель раз в месяц — я делаю это в начале каждого нового месяца.
Модель может использоваться как неплохая альтернатива долгосрочному (3-5 лет) банковскому вкладу в валюте. При условии, если вы умеете соблюдать дисциплину и не лезть в модель грязными лапами, чтобы улучшить ее «своим видением рынка» =) Если надоело сливать депозиты и хочется уже куда-то вложить валюту под неплохой процент и с умеренными рисками — велкам!
Модель торгует ETF'ы на секторы американского рынка (XLY, XLP, XLE, XLF, XLV, XLI, XLB, XLK, XLU, IYZ, VNQ), долгосрочные трежеря (TLT), золото (GLD), в качестве безрискового актива, в который модель иногда выходит, используется SHY. На первом шаге производится фильтрация торгуемых тикеров по моментум-логике, на втором — их смешивание с учетом статистических взаимосвязей между ними. Более подробно логику описывать не стану, поскольку, в отличие от других квантов на этом ресурсе, я не считаю, что количественные модели работают вечно. Они умирают — более того, в последнее время они умирают косяками.
Йоу трейдеры и другая живность смарт-лаба! Несколько месяцев назад сделал для вас пост где собрал самые нужные (на мой скромный взгляд) ресурсы и медиа для комфортного и быстрого поглощения информации — smart-lab.ru/blog/317442.php
Сегодня в новой подборке годноты решил сделать упор на образовательные/научные источники. Именно пища для мозга, а не игра в танки или покемонов (ну разок можно), лучший отдых и переключение, а заодно и мальчишеская радость от новых знаний о мире и структуре вещей.
НО еще немного займу ваше внимание (перед самой подборкой), рассказав наблюдение о поведении аудитории в сети. Публика (ядро 25-35 лет) стала больше проникаться к всевозможным научным знаниям и новостям, на фоне громких открытий и прорывов в науке за последнее время. Тяга к знаниям дала рост для всевозможных научных СМИ, где приглашаются светила науки (в том числе и русские). Почему же по ТВ об это не говорят? Наша наука ушла в диджитал-подполье, и там дала ростки в брейнбизнесе.
Большинство, из нас работая на рынках и пытаясь заработать, сталкивается с риском и потерять деньги. Но на фондовом рынке есть варианты, когда трейдер выбирает между заработать много или заработать поменьше, без риска потерять деньги. В этом деле очень преуспел Уоррен Баффетт. Привожу два простых примера, если будет интерес могу продолжить.
1) Хочу начать, рассказав свою историю. В конце 2014 на фоне валютной паники, ключевая ставка была поднята до 17%. Следствием чего стал обвал котировок облигаций, и доходности по ОФЗ выросли от 16%-21%. А эмиссия денежной массы на тот момент в годовом выражении составляла 5%. Понимая, что данная ситуация грозит полным коллапсом экономики, если затянется на длительный срок, и возможно два варианта: или государство опять понизит ставку, соответственно котировки по облигациям вырастут, либо начнет интенсивно увеличивать денежную массу, но на фоне валютной паники это было маловероятно. Я купил длинные облигации ОФЗ26212 со сроком погашения в 20 лет, доходность по ним тогда составляла около 16%. Длинные облигации были выбраны не случайно, так как при изменении доходности облигаций, у длинных цена изменяется гораздо сильней, чем у коротких. Цены на жилье на фоне нарастающего кризиса упали, и я давно думал о квартире на берегу моря и решил осуществить свою мечту, дополнительной мотивацией была прибыль от операций с акциями в 1,8 мил, с которой мне очень не хотелось платить налог и я его решил вернуть через налоговый вычет. И взял квартиру в ипотеку по ставке 11,4% на 20 лет, совершив тем самым хедж на имеющиеся у меня облигации. В самом худшем варианте, мне пришлось бы, 20 лет оплачивать ипотеку процентами по облигациям и я б еще зарабатывал 4,6% годовых на разнице процентных ставок. Но этого не случилось. Ключевая ставка в течении года была понижена до 11% и цены на облигации выросли. Когда эмиссия денежной массы была около 11%, а доходность по ОФЗ26212 составляла около 9%, я принял решение продать облигации, так как они аккумулировали в процентном отношении меньше, чем государство начало печатать денег. В итоге я купил облигации за 620 рублей, а продал за 870 плюс 37 рублей НКД, доходность составила порядка 45% минус 11,4% ипотека, чистый мой заработок 33%. И дисконт при покупке квартиры составил около 45%, учитывая еще и возвращенный налог от операций с ценными бумагами, а если сравнивать с ценами на квартиры на начало 2014г то 60%.