Избранное трейдера Роман Давыдов
Цель данной статьи – сфокусировать внимание инвесторов на том, как можно быстро определить целесообразность инвестиций в ту или иную акцию.
Как правило, в интернете, СМИ или блогах популярных гуру-инвесторов описывается компания и ее уникальность. Приводятся, в качестве доказательства роста, красивые диаграммы с финансовыми показателями и т.д. и т.п.
Но тут стоит заметить, что зачастую у пассивных читателей или слушателей нет полного понимания общей картины. А точнее, на сколько выгодны будут для них, к примеру, акции компании, и на сколько справедлива их сегодняшняя цена?
Давайте представим, что у вас нет возможности проверить рыночную цену акции, нет возможности чертить линии поддержки или сопротивления на графике. При этом перед глазами есть отчетность к-н компании с показателями 3-х летней давности.
Вопрос: Сколько должны стоить акции такой компании? Интересно, согласитесь?
Первое, на что обращают внимания распространители финансовой информации (в том числе и я):
Всем привет!
Сегодня хочу рассказать о том, как я закрывал ИИС. Причем я не распродавал свой портфель и целиком вывел его на обычный брокерский счет.
Существует 2 способа закрытия ИИС. Расскажу о них ниже.
У данного способа есть пара минусов:
В этом посте я хочу рассмотреть вариант арбитражной стратегии, и протестировать его на чувствительность к проскальзыванию, чтобы понять возможность применения.
Далее будут приведены мои субъективные умозаключения.
Для начала перечислю виды арбитража, которые я знаю:
Момент, который объединяет эти стратегии, состоит в том, что торговая позиция выставляется всегда одновременно по двум инструментам в противоположные стороны (если активы прямо скоррелированы, и в одинаковые стороны в ином случае).
Все эти арбитражные стратегии в основном относятся к классу рыночно-нейтральных «mean reversing» стратегий, потому что не следуют за трендом, а пытаются вернуться к некой справедливой цене актива (та же трендовая составляющая), выставляя позиции против отклонения от тренда, хотя, конечно, можно придумать и трендовые стратегии, использующие актив-«поводырь» для прогнозирования тренда.
Привет, почти 2 месяца назад мы запустили первую версию нашей библиотеки PQR для тестирования инвестиционных идей. Основная суть: системно проверять аномалии на большой группе акций. Например, вы ведете таблицы с мультипликаторами компаний и биржевых котировок. Цель — покупать 10% недооцененных бумаг с наименьшим значение P/E и ребалансировать портфель раз в месяц.
Разделов для улучшения было так много, что Андрей (github.com/eura17) почти полностью переписал все функции. Основные изменения:
1) Переход к объектно-ориентированному программированию. Код легче читается и занимает меньше места.
2) Добавили функцию correct_matrices — она приравнивает матрицы с исходными данными к одному виду. Сортирует и удаляет отсутствующие в остальных матрицах столбцы (акции) и строки (периоды);
3) Появилась документация на readthedocs: pqr.readthedocs.io/en/latest/index.html
4) Возможность перебора параметров стратегии через grid_search. Быстрый вывод таблицы с результатами или отдельного параметра (например, Шарп) для стратегий с разными периодами наблюдения, удержания и лагом;
Два года назад, когда я только начинал инвестировать в высокодоходные облигации и когда боялся дефолтов, как чёрта с ладаном, я старался найти решения, с помощью которых можно было бы избежать дефолта. Это потом я уже понял, что дефолт неизбежная часть инвестиций, но то, что мне удалось обнаружить в ходе анализа обанкротившихся эмитентов, позволило выявлять потенциально опасные бумаги по их названию.
Здравствуйте, инвесторы юные, начинающие и продвинутые. Как всегда хочу выразить вам признательность за оценку моего труда и сказать огромное спасибо за ⭐➕❤. Это меня очень здорово мотивирует. Я готов и дальше работать на благо ваших инвестиций.
В зеркале супермоделей. Введение.
Модели — упрощенные картинки трудно понимаемого мира.
Модели позволяют получить представление о большой и сложной картине
Финансовые модели описывают человеческое поведение в ситуации, когда окружение неопределенно, а зависимость результатов нашего выбора от этого окружения — нелинейна.
Привет! Сегодня не про результаты, а про методы. Закончил писать базовый функционал библиотеки для количественных исследований. Вот что из него можно выжать:
Как выглядит итоговая отрисовка:
Небольшая предыстория или зачем писать свой тестер
Не являясь базовым программистом, я пользовался готовыми решениями для бэктестов и особенно долго засиживался на платформе Quantopian. В прошлом году компания не получила нового транша от инвесторов и объявила о закрытии. Вместе с ней сгинул и весь написанный код, а знания синтаксиса несуществующей платформы близки по полезности к 1С-программированию при переезде в долину.
Поработав с другими сервисами, понял, что их существенные недостатки можно разделить на 3 группы: