Избранное трейдера iAlexander
В условиях роста санкционных рисков многие инвесторы в российские акции ищут защитные активы, которые были бы не так сильно подвержены зависимости от внешних геополитических факторов.
Один из возможных вариантов защиты от подобных событий – составление консервативного портфеля из дивидендных бумаг. Высокая дивидендная доходность позволяет частично нивелировать негативные шоки. Статистически подобные портфели являются наиболее надежным инструментом на рынке акций во время просадок, поскольку привлекательная доходность не дает бумагам сильно просесть.
Ранее мы опубликовали обзор с прогнозами дивидендов на 2019 г. по акциям российского рынка. Данные расчеты мы взяли за основу нашего дивидендного портфеля. В итоге мы отобрали 10 наиболее привлекательных бумаг из разных отраслей, обладающих различной ликвидностью, что позволяет максимально диверсифицировать риски.
В портфель вошли бумаги следующих эмитентов: Сбербанк-ап, Татнефть-ап, Северсталь, АЛРОСА, ФСК ЕЭС, Сургутнефтегаз-ап, Башнефть-ап, Детский мир, ЛСР, Мечел-ап.
--Массив с Тикерами, добавьте нужные тикеры aTickerList = {"MSNG", "GAZP", "LKOH", "SIBN", "GMKN","ROSN", "SBER", "TATN", "NVTK", "IRAO", "RSTI", "SBERP", "PHOR", "SNGS", "TRNFP", "VTBR", "FEES", "MVID", "RASP", "MFON", "AFLT", "MAGN", "ALRS", "MTSS", "MOEX", "RTKM", "MGNT", "NLMK", "SNGSP", "CHMF", "MTLR", "HYDR", "MFON", "RSTI", "PLZL", "BANEP", "POLY" }; --Функция поиска цены function fGetPrice(sTickerName, sNum) --Подключаемся к источнику данных local ds=CreateDataSource("TQBR", sTickerName, INTERVAL_D1); while (Error=="" or Error == nil) and ds:Size() ==0 do sleep(10) end; if Error ~="" and Error ~=nil then message("Error: "..Error, 1) end; local sSize=ds:Size(); local sCurrentPrice=ds:O(sSize); local sLastWeekPrice7=0; local sLastWeekPrice14=0; --Берем цену закрытия свечи неделю назад sLastWeekPrice7=ds:C(sSize-4); --Берем цену закрытия свечи 2 недели назад sLastWeekPrice14=ds:C(sSize-8); --Вычисляем проценты local sPrc7=math.floor((100-((sLastWeekPrice7*100)/sCurrentPrice))*100)/100; local sPrc14=math.floor((100-((sLastWeekPrice14*100)/sCurrentPrice))*100)/100; --Заполняем таблицу значениями SetCell(t_id, sNum, 0, tostring(sTickerName)); SetCell(t_id, sNum, 1, tostring(sCurrentPrice),sCurrentPrice); SetCell(t_id, sNum, 2, tostring(sLastWeekPrice7),sLastWeekPrice7); SetCell(t_id, sNum, 3, tostring(sLastWeekPrice14),sLastWeekPrice14); SetCell(t_id, sNum, 4, tostring(sPrc7),sPrc7); SetCell(t_id, sNum, 5, tostring(sPrc14),sPrc14); --Текущая цена больше цены прошлой недели - раскрашиваем зеленым if sCurrentPrice>sLastWeekPrice7 then fGreen(sNum); end; --Текущая цена меньше цены прошлой недели - раскрашиваем красным if sCurrentPrice<sLastWeekPrice7 then fRed(sNum); end; --Текущая цена больше цены прошлой недели и цена прошлой недели больше цены позапрошлой недели --раскрашиваем желтым if sCurrentPrice>sLastWeekPrice7 and sLastWeekPrice7>sLastWeekPrice14 then fYellow(sNum); end; end; --- Функция создает таблицу function CreateTable() -- Получает доступный id для создания t_id = AllocTable(); -- Добавляет 6 колонок AddColumn(t_id, 0, "Тикер", true, QTABLE_INT_TYPE, 15); AddColumn(t_id, 1, "Сегодня", true, QTABLE_INT_TYPE, 15); AddColumn(t_id, 2, "Неделя", true, QTABLE_INT_TYPE, 15); AddColumn(t_id, 3, "2 Недели", true, QTABLE_INT_TYPE, 15); AddColumn(t_id, 4, "Неделя (%)", true, QTABLE_INT_TYPE, 15); AddColumn(t_id, 5, "2 Недели (%)", true, QTABLE_INT_TYPE, 15); -- Создаем t = CreateWindow(t_id); -- Даем заголовок SetWindowCaption(t_id, "7 Days"); -- Добавляем строки for k,v in pairs(aTickerList) do InsertRow(t_id, k); end; end; --- Функции раскрашивают ячейки таблицы function fRed(col) SetColor(t_id, col, -1, RGB(255,168,164), RGB(0,0,0), RGB(255,168,164), RGB(0,0,0)); end; function fGreen(col) SetColor(t_id, col, -1, RGB(157,241,163), RGB(0,0,0), RGB(157,241,163), RGB(0,0,0)); end; function fYellow(col) SetColor(t_id, col, -1, RGB(249,247,172), RGB(0,0,0), RGB(249,247,172), RGB(0,0,0)); end; --Основная функция function main() -- Создаем таблицу CreateTable(); --Пробегаемся по массиву тикеров for k,v in pairs(aTickerList) do fGetPrice(v, k); end; end;как выглядит в квике:
По итогам вчерашней торговой сессии сумма открытых «лонгов» выросла до 1 млн контрактов. Напомним, что всего лишь днем ранее их число было равно 264,6 тыс. Однако почти весь февраль объем длинных позиций превышал 1 млн контрактов. Для сравнения, в 2018 г. их среднее количество составляло 145 тыс. контрактов.
Кол-во открытых контрактов по фьючерсу на нефть BRENT (физ. лица)
О том что загадочный «инсайдер» возвращается было заметно в течение дня — в «стакане» заявок на покупку было в разы больше заявок на продажу.
Если 27 февраля средний объем «лонга» на одного участника торгов был опускался до 79 контрактов, то вчера он вновь вырос и достиг 284.
Резюме от Investbrothers
Посмотрим, есть ли варианты по EWA, подтверждающие бычий сценарий более детально? Самый очевидный, как то так
Прелесть этой разметки в том, что уровень отмены не очень далеко, и в случае коррекции в заходной на 61, можно запрыгнуть в бычий паровоз с коротким стопом.
Но я так делать не буду, хотя и пахнет хорошим импульсом в район 73.40. Поступлю проще, кину пяток желтых фишек на майский 67 колл, и посмотрю превратятся ли эти фишки в розовый, или даже серый.
В случае пробоя вниз уровня 59, опционы сильно в цене не потеряют, а при быстром пробое еще и подорожают.
=====
Следим за развитием ситуации. Есть вариант, что супер студенту с 700тыс лонгов на МБ денег отвалят. Интересно посмотреть в этом случае, железные ли у него нервы.
Набрел тут недавно на очередную статью, в которой Греф обещал сокращать сотрудников:
В январе 2017 года Греф на форуме в Давосе заявил, что к 2025 году общая численность сотрудников Сбербанка может сократиться в два раза благодаря уходу услуг в цифровую сферу. «Сейчас у нас 330 тыс. сотрудников, но в 2025 году, я думаю, мы будем иметь половину из них», — говорил он. Позднее, в июле 2017 года, Греф заявил, что современным компаниям не нужны юристы без знаний в области искусственного интеллекта и понимания работы современных компьютерных технологий. По его словам, Сбербанк перестает брать на работу юристов, «которые не знают, что делать с нейронной сетью».
Ужас-ужас, какой эффективный менеджер, если не знаешь, что делать с нейронной сетью — расстрелять! Сталин нервно курит в сторонке.
Ну, во-первых, я сразу представил себе собеседование среднего российского юриста в Сбербанке:
— Вы знаете, что делать с нейронной сетью?
— Да, засуньте ее себе поглубже в задницу
— Приняты!
Эта статья является заключительной в цикле тестирования японских свечей. Всего в этом цикле будет 8 статей. Вот список предыдущих статей:
1. Тестирование свечи молот на исторических данных
2. Тестирование модели бычье поглощение на исторических данных
3. Тестирование модели медвежье поглощение
4. Тестирование модели завеса из темных облаков
5. Тестирование модели медвежье харами на исторических данных
6. Тестирование модели просвет в облаках на исторических данных
7. Тестирование модели бычье харами на исторических данных
Все 7 свечных моделей, которые я описал до этого, не выдержали проверки на истории. Сейчас настало время привести ту единственную свечную модель (из мне известных), которая выдержала подобную проверку.