В прошлой статье рассмотрено как можно получить информацию по финансовым инструментам. Дальше будет опубликовано несколько статей о том, что первоначально можно делать с полученными данными, как проводить анализ и составлять стратегию. Материалы составлены на основании публикаций в иностранных источниках и курсах на одной из онлайн платформ.

В этой статье будет рассмотрено, как рассчитывать доходность, волатильность и построить один из основных индикаторов.

import pandas as pd
import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

sber = yf.download('SBER.ME','2016-01-01')

Доходность

Данная величина представляет собой процентное изменение стоимости акции за один торговый день. Оно не учитывает дивиденды и комиссии. Его легко рассчитать используя функцию pct_change () из пакета Pandas.

Как правило используют лог доходность, так как она позволяет лучше понять и исследовать изменения с течением времени.

# Скорректированая цена закрытия`
daily_close = sber[['Adj Close']]

# Дневная доходность
daily_pct_change = daily_close.pct_change()

# Заменить NA значения на 0
daily_pct_change.fillna(0, inplace=True)

print(daily_pct_change.head())

# Дневная лог доходность
daily_log_returns = np.log(daily_close.pct_change()+1)

print(daily_log_returns.head())

( Читать дальше )

prostguide.ru
Здравствуйте, уважаемые читатели! В данной статье мы разберем, что такое RUSE ETF его состав и дивидендную составляющую.
Как и большинство ETF — RUSE является хорошим способом получить готовый инвестиционный портфель за небольшие деньги. На данный момент, RUSE — это единственный состоящий из российских акций ETF, который выплачивает дивиденды своим держателям. По составу, данный биржевой фонд полностью повторяет собой Индекс РТС, включая в себя акции таких компаний как Лукоил, Газпром и Сбербанк.

График цены RUSE 

 

( Читать дальше )

Падения, подобные тому, которое случилось на прошлой неделе, за последние 40 лет встречались 4 раза. Я их проанализировал и пришел к следующим тактическим выводам по индексу S&P500:

• До 13 марта покажем хай отскока (или уже показали)
• С большой вероятностью падение после отскока дойдет до 2935, возможно до 2885
• Вероятность быстро переписать лой 2855 небольшая
• Под давлением рынок может оставаться около 6 недель после лоя, то есть до 12 апреля
• Дальше существенная непредсказуемость

Более подробный расклад будет разослан по почте всем кто подписался на mozgovik.com 

Вторую картинку спер в просторов тырнета, она показывает, как американский рынок акций прежде себя вёл после чрезвычайного снижения ставок ФРС в прошлом:
 
По этой таблице можно сделать следующие выводы:

• реакция на ставку неоднозначная
• следующий месяц как правило позитивный
• прогноз по рынку на 6-12 месяцев негативный

План этой статьи:

• Понимание мультипликаторов
• P/E – самый просто и универсальный
• EV/EBITDA: преимущества и недостатки
• ДОЛГ и мультипликаторы, которые его оценивают
• Мультипликаторы рентабельности
• Что я понял, 3 года считая мультипликаторы по всем компаниям

Понимание мультипликаторов

Мультипликаторы – это производные финансовые показатели, которые позволяют оценить бизнес компании и сравнить ее с конкурентами.

Суть мультипликаторов в том, что мы приводим рыночную оценку (цена акций) компании и ее бизнес оценку (прибыль, выручка и т.п.) к единому знаменателю.

Условно говоря из двух (и более) цифр, мы получаем одну. И эту одну цифру легко оценить и сравнить с аналогичной цифрой у других компаний.

Поясню на примере:

1. Прибыль компании A – 100 000 рублей

2. Прибыль компании B – 1 000 000 рублей

Вопрос: акции какой компании лучше покупать?

Еще пример:

1. Капитализация компании С – 1 млрд. рублей

( Читать дальше )

Коллеги, помогите написать красиво кусочек кода. Обработка ситуации, когда ты заказал котировки с Финама, они не пришли, и ты пробуешь ещё раз. Сейчас я кривенько (чтобы описать задачу) написал так:

try: 
        txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
except timeout:
        print ("Exception!\nWait...")
        sleep (20)
        try:
                txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
        except timeout:
                print ("Exception!\nWait...")
                sleep (20)
                try:
                        txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
                except timeout:
                        print ("Котировки с Финама не пришли")

Как это написать красиво внутри цикла?
10 попыток. Если 10-я неудачная, выводим сообщение

print ("Котировки с Финама не пришли")

Всем привет.

Продолжаем грызть тему опционов по рекомендуемой ранее литературе (см.здесь).

Сегодня мы добрались до темы «Сложные опционные стратегии», изучим пока лишь две: календарный и диагональный спред.

Календарный спред.

Он же горизонтальный спред. Чтобы не путаться, сразу вспоминаем ранее изученный вертикальный спред.

А что же мы знаем про вертикальный спред? Помним, что вертикальный спред состоит из двух опционов с одинаковой датой истечения, но разными ценами исполнения.

А вот календарный спред, напротив, состоит из двух опционов с одинаковой ценой исполнения, но разными датами истечения.

Календарные спреды используют для «игры по восходящему/нисходящему тренду», когда трейдер полагает, что определенный актив будет расти/падать в цене, но делать это медленно.

Рассмотрим на примере. Сейчас очень много «отскочистов», которые думают, что Ri вернется к отметке 140 000. Что можно предпринять в данной ситуации?

( Читать дальше )

Когда покупать, если рынок летит вниз?

Введение

Все мы видим, что сейчас творится на фондовом рынке. Все бумаги как будто договорились упасть как можно ниже и соревнуются друг с другом, у кого это лучше получится. 

Многие ждали этого момента и не один год, сжимая в потном кулачке денежку и надеясь купить, как только все упадет. И вот сейчас на их улице праздник: все летит вниз, да еще как летит! Когда же стоит купить, чтобы не грызть потом локти, а рассказывать сидя возле камина долгими зимними вечерами восторженным потомкам о том, откуда у их деда (или бабки) столько денег? )))) 

В данной статье я постараюсь с высоты своего жизненного опыта и 14 лет торговли на фондовом рынке поделиться с вами тем, когда же стоит покупать, если рынок летит вниз как сейчас. 

Но прежде чем перейти к описанию алгоритма, я все-таки хотел бы разделить моих уважаемых читателей на две условный группы: спекулянтов и инвесторов, т.к. советы будут несколько отличаться. Определитесь, к какой группе вы себя относите, и выберите соответствующий раздел. Ну, или прочитайте оба, если вы, как и я, считаете себя и тем и другим. 

( Читать дальше )

В моём арсенале пренебрежительно мало инструментов для обогащения, но каждый из них «на вес золота».

Один из таких «волшебных ключиков», открывающих двери в «комнату с несметными сокровищами» является ценовой индекс муниципальных облигаций MICEXMBICP (он же RUMBICP).

Сейчас 99,99% читателей широко раскрыли свои глаза и начали хлопать ресницами… но не взлетели. :)

Итак, что эта за штука такая и как ей пользоваться?

Посмотрите на чудесный недельный график ниже.



Если говорить простым языком, то индекс MICEXMBICP показывает насколько дорого или дёшево стоят муниципальные (читай надёжные) облигации РФ.

Уровень цены выше 100 означает состояние спокойствия и некой эйфории на фондовом рынке в целом.

Ликвидности так много, что она раздувает портфели крупных институциональных инвесторов до безобразия.

С рынка сметается всё более-менее интересное, начинает расти средняя цена муниципальных облигаций (падает доходность).

( Читать дальше )

Привет!

Как известно, экономика циклична: случаются кризисы, потом рост, ставки центральных банков то растут, то снижаются. На этом фоне цена долгосрочных (10-летних) облигаций подвержена волатильности (изменчивости).

Посмотрите на картинку. На нем представлен график доходности 10-летних гособлигаций РФ с 2003 года. Можно заметить, что каждые 6 лет доходность облигаций скачет. А скачет она потому, что изменяются цены под действием экономических факторов.

Например, в 2014 году вводили санкции, произошла девальвация рубля, ЦБ РФ сдерживал ситуацию и повышал ставки. На этом фоне цены на облигации начали падать, т.к. в глазах инвесторов они уже не были столь привлекательны в новых экономических условиях с высокими ставками. Соответственно при снижении цен на облигации растет их доходность.

Тут нужно объяснить подробнее. Допустим, мы сторонние инвесторы, не владеющие облигациями, а просто наблюдающие за рынком и оценивающие его. Сидим мы и смотрим на облигации в 2013 году, они тогда были доходностью 7,5%. В 2014 году произошла девальвация, ЦБ повысил ставки до 17%. Вы согласны будете покупать облигацию доходностью 7,5% при ключевой ставке 17%? Конечно нет. Именно поэтому при повышении ставок цены на облигации снижаются, тем самым компенсируя свою низкую доходность. Пусть облигация доходностью 7,5% в 2013 году стоила 100, в 2014 году она подешевеет до 90 и доходность к погашению, таким образом, повысится до рыночных значений – 15-17% за счет низкой цены. Пример очень утрирован, чисто для понимания принципа формирования цены и доходности облигаций.

( Читать дальше )

Последние несколько месяцев время от времени начинал времени ломать голову над одной задачкой.
Суть в следующем.
Я сделал скрипт на питоне, на основе торговых данных пишет заявки в tri файл квиковский.
Чтоб заявку создать нужно принять решение на основе каких то данных из таблиц квика (например исполнилась какая то ранняя заявка, или банально цена дошла до нужного уровня, и т.п.)
Данные из таблиц квика, как известно, встроенными методами можно экспортировать через ДДЕ сервер, или в базы данных через ODBC.
То есть — для этого не надо обладать знаниями по программированию, это простые, очевидные способы, доступные всем, у кого установлен квик.
Я выбрал способ по ODBC, и пользуюсь им.
Связка работает стабильно, ничего не рушится, правда пару раз за несколько месяцев зависал сам квик из за того, что кончалась оперативная память (сервер слабенький у меня).

Но у такой связки есть слабое место, приходится в питоне запускать таймер, по кjторому питон опрашивает базу данных.

( Читать дальше )