Избранное трейдера monko
Здесь описан МОЙ ОПЫТ. Это не инструкция к действию для всех и каждого. Тот способ, которым я отчитываюсь за дивиденды иностранных компаний, можно использовать на свой страх и риск: ваш налоговый инспектор может отказать в таком способе подачи и попросить вас вписать каждую дивидендную выплату отдельной строкой в 3-НДФЛ. Если у вас мало выплат за год (менее 40), рекомендую вписывать их отдельной строкой! Как это делается, я рассказывал в прошлом году (ЧИТАТЬ или СМОТРЕТЬ).
Моя проблема некоторым постоянным читателям известна: особенность стратегии (покупаю 100 американских компаний по отдельности) имеет очевидные минусы, один из которых — огромное количество мелких дивидендных выплат, почти каждый день!
По дивидендам от российских компаний (их порядка 50-60 поступило) за меня отчитывается брокер. Это прекрасно!
По дивидендам от иностранных компаний я отчитываюсь сам. Я напомню, что штраф за неподачу этих данных составляет всего 1000₽. Здесь скорее вопрос гражданской ответственности: я требую соблюдения законов и моих прав от государства. Я отвечаю тем же.
Немногие знают, что с 1 января 2021 года для биржевых инвесторов появилась новая льгота по НДФЛ: при продаже акций, находившихся в собственности более 5 лет, доходы от их продажи освобождаются от НДФЛ. Но есть специальные условия и нюансы. О них напишу далее.
Уточнение: меня смутили некоторые комментаторы, что мол эта льгота — только для организаций, и не применяется для физлиц. Однако я нашел подтверждение в НК РФ, что и для физлиц по НДФЛ эта льгота применяется, и восстановил статью.
Сравнивая ОФЗ-н с другими вариантами максимально безрисковой “парковки” денег, сейчас сложно найти более удачный для этого инструмент. Нулевой рыночный риск заметно выделяет его от ОФЗ, а отсутствие налогообложения и более высокие ставки — от вкладов.
Если смотреть более широко, то отсутствие риска просадки цены будет хорошо смотреться в моменты серьезной рыночной волатильности, когда все остальные бумаги, в том числе ОФЗ, будут падать в цене.
Привет, Смартлаб (уже восьмой раз).
С Новым годом, этот год безусловно был для всех тяжёлым, но особенно он был тяжёлым для доллара США, его напечатали очень много, наш соратник, Сергей Юрьевич Глазьев всех нас предупреждал, что данная валюта весьма токсична для русского человека и по сути оказался прав.
Как вам затравка? По моему ничего так вышло, но такие начала статьи оставим для Вестей или программы Киселёва, наша же задача сегодня — это разобраться подробно и досконально с инфляцией в долларе и чего нам ждать от неё, все ли всё-таки пропало или всё таки еще есть надежда?
Если вам больше нравится потреблять информация в видео формате, то я записал на эту тему видео, после него под катом идет статья на эту тему в случае если вы предпочитаете потреблять информацию в текстовом формате.
Первая «посылка»: долгосрочные тренды на российском фондовом рынке создают «забугорные ковбои рынка» .
Это вовсе не негатив, а особенность фондовых рынков всех «догоняющих» экономик, начиная с Кореи. У России только одна особенность: сильная зависимость доходов бюджета (напрямую) и бизнеса (прямо или косвенно) от мировых цен на энергоносители. Причем совершенно неважен размер этих доходов в долларах, а критичен именно размер доходов в рублях. Так как расходы в рублях.
Вторая «посылка»: «забугорные ковбои рынка» люди умные и давно изучили связь между денежно-кредитной политикой в США и фондовым рынком на протяжении последних десятилетий (как минимум с 1958 года, а может и раньше):
— при мягкой денежно-кредитной политике (ДКП) рынок растет за исключением краткосрочных падений, вызванных слухами о «кризисе», имеющими под собой какие-никакие, но основания;
— при жесткой ДКП рынок в лучшем случае стагнирует.
Естественно, что это видение они переносят на все рынки, куда думают вложить деньги.
Всем здоровья и бодрого расположения духа!
В статье «Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python» мы разобрали как можно с помощью нескольких строк кода на Питоне разобрать текст, который выкладывает каждое утро в своем блоге Роман Андреев (далее по тексту Роман) — известный трейдер и блогер (или наоборот), и отобразить эти рекомендации в виде уровней и зон на графиках. В этом топике я покажу способ для извлечения информации из графических изображений с помощью технологий компьютерного зрения (но без использования нейронных сетей) на примере таблиц-рекомендаций из блога Романа Андреева.
Надеюсь, что я не напугал читателей термином «компьютер вижн», скоро вы поймете, что это просто. И что любой юный прогер может написать код для распознавания внешними камерами номеров автомобилей, который впоследствии возненавидят все автолюбители мегаполисов, а МАДИ и ГИБДД будут собирать со всех нас миллиардные штрафы