Избранное трейдера nskez
Обычно применяю метод дисконтирования денежного потока (DCF) для расчета эффективной доходности облигаций. Для тех, кто не в курсе, что такое метод DCF, кратко поясню.
В рамках этого метода берутся все платежи в пределах какого-либо экономического процесса. Например, пусть я сегодня одолжил другу 100тыс.рублей. В течение 3 лет друг каждый год выплачивает мне 10тыс.рублей в виде процентов, в конце (вместе с последним платежом по процентам) выплачивает тело долга 100тыс.рублей. Тогда череда платежей для меня будет выглядеть таким образом: E1=-100тыс, E2=+10тыс, E3=+10тыс, E4=+10тыс, E5=+100тыс. Временные промежутки от сегодняшнего дня до даты платежа будут выглядеть так: T1=0, T2=1, T3=2, T4=3, T5=3.
Тогда мы можем записать следующую формулу:
где R – ставка дисконтирования, которая является моей конечной доходностью от данной сделки
В предыдущей статье мы рассмотрели две таблицы, из которых устанавливается, что позиция шорт может сильно увеличиваться, если на каждом этапе снижения цены делать выход из позиции и новый перезаход.
Выполняя указанный перезаход вновь и вновь весь этап снижения цены, мы можем брать под «шортовый контроль» все большее количество акций, которое становится просто неприлично огромным.
Все описанное нами — не более чем теория рынков. Этому есть причины. Брокер, который дает вам в займы акции, считающиеся у вас шортовой позицией, обязан их иметь в своем распоряжении, и сомнительно, что он будет давать их вам в долг до бесконечности. Но мы разберем ситуацию, когда у нас есть бесконечный лимит шорта, и сделаем выводы, что же такое наращивание шорта при падении цены актива.
Сегодня мы поговорим о компаниях из США. Это компании с самыми высокими дивидендами, которые удовлетворяют следующим дополнительным условиям.
— Компания стабильно выплачивает дивиденды, как минимум, 7 лет.
— Дивиденды не превышают прибылей компании. Иными словами, произведение коэффициента P/E на годовые дивиденды не превышает 100%.
— Компания имеет коэффициент P/E не ниже 3. Иными словами, она не является экстремально недооценённой, что могло бы говорить о её проблемах.
Напоминаю, что в первой части, собравшей 300 лайков, шла речь о том, чего не стоит покупать для получения пассивного дохода.
В этой, 2-й части, будут мысли о подходящих инструментах для получения пассивного дохода.
По причинам, изложенным приблизительно здесь, я буду писать только о североамериканских рынках.
Начнем с пары оговорок
Удваивает ли депозит большое количество мониторов, какой рабочий стол нужен для прибыльного трейдинга, какое кресло купить с защитой от геммороя. Все это в сегодняшнем гайде, не переключайтесь)))))
Я решил выпустить инструкцию, на тему рабочего стола, мониторов, системника и все что с этим связано. Уж очень давно просили осветить эту тему. За свои 8 лет торговли, я перепробовал кучу рабочих столов и мониторов, системников и прочего, мне есть что рассказать, чтобы вы не допустили те ошибки, которые допустил я, и смогли сэкономить кучу денег.
На первом месте у трейдера стоит вопрос, какой же монитор выбрать, сколько штук купить, чтобы поперло сразу в плюс, сколько герц, какая цена, TN или IPS матрица, hdmi или display port, ааааа столько вопросов, хотя еще не начал торговать...
(Эволюция моего рабочего стола за 8 лет) Если кому интересен мой рабочий стол, выкладывал видео на своем ютуб канале
Приветствую. В предыдущем посте описывался интерфейс для генерации тиковых данных – ITickGenerator. Его реализации могут быть разными: данные могут генерироваться на лету, или браться из БД. В случае с БД, возникает необходимость в организации ещё одного слоя приложения – слоя доступа к данным. TickGenerator, всё также будет оповещать подписчиков (стратегии, которые выставляют заявки), но по тем данным, которые он получит из БД.
Сейчас не важно, какая будет база данных, и где она будут храниться – на сервере, в файлах или в оперативной памяти. Не важно, также, какие специфические библиотеки и драйвера буду для этого использоваться. Сейчас, я просто приведу пример того, как можно разделить бизнес-логику приложения и слой доступа к данным.
Я создал отдельный модуль, и там и развернул всю архитектуру, связанную с БД, основные компоненты которой: сущности, репозитории и дата-сервис.
Хотя понятие сущности (Entity), само по себе, достаточно общее, здесь, буду применять его в узком смысле – это классы, представляющие таблицы БД, возможно, с какой-то дополнительной логикой. В простейшем случае, одна сущность – одна таблица. Между сущностями может быть связь (например, один ко многим), которая отражается и в связи между таблицами. Сущность описывается полями класса, которые отражают колонки таблиц.
В продолжении первой статьи
Не каждый заказчик может написать техническое задание по ГОСТу, но всегда можно написать своими словами, либо скриншотами или привести примеры с помощью цифр, чтоб разработчику стало понятно, что нужно от торгового робота.
Какие основные моменты нужно отразить в техническом задании по созданию торгового робота: