Неделю назад я захотел узнать, насколько прибыльны IPO-инвестиции. Я загрузил информацию 1300 компаний в excel-файл, придумал инвестиционную стратегию и прогнал ее на исторических данных. Сначала я получил 5,45% доходности на сделку. Потом добавил фильтры и улучшил результат вдвое. В итоге получилось целое исследование, этапы которого я пошагово раскрываю в статье.

Дисклеймер: материал основан на исторических данных и не является руководством к действию. История может повториться, а может и не повториться. Или может повториться, но немного иначе. Всегда учитывайте эти моменты и тщательно взвешивайте принимаемые решения.

 

Оглавление

Шаг №1. Собираем данные
Шаг №2. Обрабатываем данные
Шаг №3. Смотрим общую картину
Шаг №4. Строим базовую стратегию
Шаг №5. Ставим take profit и фильтруем IPO по андеррайтерам
Шаг №6. Фильтруем IPO по размеру предложения
Шаг №7. Фильтруем IPO по секторам
Шаг №8. Комбинируем результаты
Шаг №9. Делаем выводы
Постскриптум
Постскриптум-постскриптум

( Читать дальше )

Добрый день, интересная информация о специфическом активе, что это такое, как выбирать.

В Думе предложили лишать свободы за незаконный оборот криптоактивов
Депутаты предложили ввести штрафы до 2 млн руб. и уголовную ответственность до 7 лет за незаконный оборот цифровых финансовых активов и валют.



----
«Статья 187.1. Организация незаконного оборота цифровых прав
1. Осуществление деятельности по оказанию услуг, направленных на
обеспечение выпуска и (или) обращения обязательственных и иных прав,
содержание и условия осуществления которых определяются в соответствии
с правилами информационной системы, не отвечающей установленным
законом признакам, с использованием объектов российской информационной
инфраструктуры, если эти деяния причинили крупный ущерб гражданам,
организациям или государству либо сопряжены с извлечением дохода в
крупном размере, -
наказываются штрафом в размере от пятисот тысяч до одного
миллиона рублей или в размере заработной платы или иного дохода

( Читать дальше )

Статья про налоги. Прочтите пожалуйста. 3-НДФЛ

Доброго времени суток, коллеги!

Сегодня в своей статье я опишу крайне важную и объемную тему, с которой рекомендую ознакомиться всем.

Покажу на примере Interactive Brokers.
У других брокеров аналогичная схема.

 

Итак, начнем

В статье будет идти повествование по налогообложению резидентов. Данная информация поможет Вам ориентироваться на рынке ценных бумаг. Информация будет полезной, как инвесторам, так и спекулянтам.

Кто признается налоговым резидентом: признаются граждане РФ, иностранные граждане, лица без гражданства, если они находится на территории РФ более 183 календарных дней в течение 12 следующих подряд месяцев. Период нахождения физического лица в Российской Федерации не прерывается на периоды выезда физического лица за пределы Российской Федерации для краткосрочного (менее шести месяцев) лечения или обучения, а также для исполнения трудовых или иных обязанностей, связанных с выполнением работ (оказанием услуг) на морских месторождениях углеводородного сырья. И другие.

( Читать дальше )

Решил вернуться к своей недавней статье
Акции с отрицательным значением цены на Мосбирже.
И провести более детальный анализ.
Вот эти эмитенты с аномалией. (ссылка и картинка из предыдущей статьи)
smart-lab.ru/q/shares_fundamental2/?field=bv_share&type=MSFO
+



( Читать дальше )

Заходим сюда
smart-lab.ru/q/shares_fundamental2/?field=bv_share&type=MSFO
Смотрим на нижнюю часть таблицы.
Видим Это


( Читать дальше )

вчера разговаривал с одним парнем, он построил элементарного робота на основе данных стакана.


выводятся эти цифры так



( Читать дальше )

На 10:44 мск наблюдаются нетипичные изменения объема в акциях ОВК ао (-4.0%, +33 188%), ПИК ао (-0.7%, +538%), Транснф ап (-0.2%, +316%), ЭнелРос ао (-0.8%, +301%), Новатэк ао (-0.3%, +168%). См. таблицу.

Лидеры обсуждения на форуме акций сегодня

№	Название			Число комм-в	Цена, посл	Изм, %
1	Колизей			13
2	СибГост ао			12	2.68	-17.54%
3	ФСК ЕЭС ао			8	0.18235	+1%
4	Система ао			4	10.425	-0.76%

Лидеры роста сегодня

№	Время	Название			Цена, посл	Изм, %	Объем, млн руб
1	10:43:58	ФСК ЕЭС ао			0.18235	+1%	31.17
2	10:43:02	+МосЭнерго			2.655	+0.7%	2.18
3	10:43:51	Россети ао			0.83	+0.69%	6.33
4	10:43:04	Мечел ао			114.35	+0.66%	3.57
5	10:43:49	САФМАР ао			753	+0.53%	104.06

Лидеры снижения сегодня:

№	Время	Название			Цена, посл	Изм, %	Объем, млн руб
1	10:44:00	ОВК ао			693.5	-4.01%	4.34
2	10:44:01	RUSAL plc			27.19	-1.84%	10.22
3	10:43:04	ФосАгро ао			2385	-0.87%	10.32
4	10:43:46	Татнфт 3ао			679.2	-0.85%	114.85
5	10:42:54	ММК			45.395	-0.79%	44.56

( Читать дальше )

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

( Читать дальше )