Всем привет!
В последнее время много разговоров идет про дивиденды и дивидендные акции. Хотя я считаю, что нельзя зацикливаться только на дивидендах, но и упускать их из виду тоже нельзя.
В прошлом году я уже подводил промежуточные итоги дивидендов по портфелю, почитать можно здесь.
Как я и предполагал, дивидендная доходность портфеля за 2016 снова выше, чем за предыдущий год. И это логично, ведь балансовая цена акции растет не значительно, если вы докупаетесь на просадках. В то время как прибыли компаний растут, дивиденды в абсолютном выражении растут, котировки акций сильных компаний тоже растут.



Здесь и далее при подсчете дивидендной доходности я вычитаю из объявленного дивиденда налог (т.е. беру чистый дивиденд) и делю на затраченную сумму включая комиссии.

( Читать дальше )

     Добрый день. В предыдущих частях я описывал, как на C# сделал собственный тестер, применяя объектно-ориентированный подход, рассказывал про интерфейсы, про их реализации, и, рассказывал про работу с БД. На данный момент осталось совсем немного. В этом топике я опишу вариант расчёта результатов работы стратегии.

     Чтобы не запутаться, даже не читая предыдущие топики, поясню, что есть и к чему надо придти. Есть стратегии – это некий объект программы, который выставляет заявки на основе получаемой маркет-даты. Заявки (Order) регистрируются системой. Также, регистрируются сделки прошедшие по заявке (каждая заявка имеет список сделок — List<Trades> trades). После прогона стратегии, все заявки и сделки сохраняются в БД, и после, их можно извлечь и посчитать по ним статистику работы стратегии. По сути, эта статистика состоит из двух аспектов: сами закрытые позиции и оценка эффективности на их основе. Начнём с первого. Вот интерфейс, который принимает заявки со сделками, и, выдаёт, собственно, список закрытых позиций:

interface IClosePositionManager
{
   List<ClosePosition> ClosePositions (List<Order> orders);
}

( Читать дальше )

Только что вернулась  с ярмарки финансовых и биржевых услуг, которую проводила Мосбиржа в Музее Москва. Меня пригласили на неё рассказать о дивидендном трейдинге.
Возмущена до предела. Такой БЕЗОБРАЗНОЙ организации я не видела ни разу.
Полное неуважение к участникам, которые пришли послушать рассказ об инвестировании в дивидендные акции и ко мне лично.
Началось с того, что всем желающим послушать банально не хватило мест не только для сидения, но и стоять было негде. 
Вы думаете, что представитель мосбиржи, присутствующая в этом тесном и пыльном зале, организовала перемещение в соседний свободный более просторный зал? Как бы не так. Мало того, что мне пришлось самой помогать рассаживаться  слушателям, так она ещё и пыталась зачем-то начать выступление позднее заявленных в программе 17.45 на 15 минут! И как только закончилось отведённое на выступление время, она попросила нас всех покинуть этот с позволения сказать, синий зал, несмотря на то, что у участников было ещё много вопросов. Никто не предложил нам хотя бы перейти в один из других свободных залов и мы примерно с третью присутствовавших в зале обосновались для обмена мнениями и ответов на вопросы прямо в коридоре, рядом с выходом, где и общались, продуваемые сквозняками, около гардероба на дивидендные темы.

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие мои! Вы наверно уже соскучились?
Хочу поделиться с вами классной штукой в квике под названием «Карман».
Уверен, что не все знают про эту функцию.



Для чего нужен карман?

Представьте, что вы хотите купить ценную бумагу по определенной цене. Пусть это будет всеми известный Газпром. Вы хотите купить акцию Газпрома по цене 100р. Текущая цена болтается в ценовом коридоре 120-130.

Вы выставляете рыночную заявку на покупку в стакан по цене 100р. Так как за весь день цена не доходит до уровня 100р, то на следующее утро ваша заявка снимается. И так повторяется изо дня в день, т.к. Вы упорный и терпеливый и вот уже полгода ждете свой Газпром по 100.

А теперь представьте, что таких заявок у вас несколько. У меня, например, более 30. Каждое утро выставлять лимитированные заявки вручную утомительно. Нужен другой выход.

( Читать дальше )

Мы сидели на уже знакомой террасе офиса Седого, только на этот раз в бокалах был не сок, а кое что покрепче. Пятница. Это обязывает. Седой никогда не упускал повода.

— Хочешь я открою тебе истину? — вдруг спросил он меня

— Про банки?

— Да какие нахер банки, — отмахнулся он, — настоящую ИСТИНУ.

( Читать дальше )

Обычно я просто читаю СМ и не лезу со своим «экспертным» мнением к людям. Но недавно я не выдержал и закусился на форуме, да еще и побил собственный рекорд, ушел в личный бан за 2 сообщения. Суть зарубы  очень проста:  утверждается что найти тренд можно не менее чем за 10млрд операций. За время чтения СМа я видел многое, но это похоже долго еще будет мой топ1 перлов по программированию.

Этот пост я написал для того самого человека, хотя он его и не увидит.

<Disclaimer>
Если ты настоящий программист за деньги, то ничего нового ты тут не найдешь.
Искать тренд мы пока не будем, а будем разбирать похожую задачу.
Для облегчения восприятия весь код написан на python.
</Disclaimer>

Дано: n случайных чисел
Найти: стандартное отклонение для последовательности из m чисел (m < n)

( Читать дальше )

Для спецов в опционах сегодня я могу поделиться опытом использования обратного пропорционального спреда. За последнее время это наиболее популярная конструкция в моей торговле (направленная торговля опционами), и расскажу почему.

 

Обратный пропорциональный спред активно применяется мной по следующим причинам: по наблюдениям даёт хороший прирост цены (обычно выше, чем участвующие в нём опционы на его страйки по отдельности), а также хорош для управления позицией.

Не буду рассказывать теорию, а поделюсь практикой.

Вообще я читал в западных источниках, что такая конструкция подходит, когда вы ожидаете например резкий рост на БА, но его вероятность  — невысокая. Тогда типа покупай такую конструкцию за практически 0 – в случае роста цены на БА вы получаете хорошую прибыль, а если его не происходит – то цена опциона не меняется да и вы ничем не рисковали, в смысле не было ваших расходов. Например, это подходит для биотеха, если ждете прорыва у какой-то компании, выдачи разрешения FDA и т.п.

( Читать дальше )

В предыдущем посте я писал про вычисление косинуса угла с помощью нейронной сети на R. В этом посте я расскажу о том, как с помощью нейронных сетей можно предсказывать цены и насколько эти предсказания реализуются. 

Итак, я взял историю с 2014 года, обучил нейронную сеть на дневных данных акций Газпрома и попробовал предсказать поведение цены на апрель. 


Синяя линия — это предсказание динамики. Нейронная сеть думала, что будет двойное дно, после чего цена пойдет примерно на 137. 

А вот что было на самом деле. В следующем графике уже предсказание на май и видно, что было в апреле.



( Читать дальше )

Разобрался в том, как обучить нейронную сеть чему-то и решил поделиться этим. В первой части расскажу о том, как я научил нейронную сеть вычислять косинус угла. Во второй части — как использовать нейронные сети в трейдинге. Первая часть позволит лучше разобраться в минусах и плюсах нейронных сетей, что улучшит понимание их применения в трейдинге.

Я взял 100 равномерно распределенных случайных чисел в промежутке от -4 до 4 Pi и научил по этим данным нейронную сеть, состоящую из 10 скрытых нейронов вычислять косинус угла. Вот что в итоге получилось, когда я вычислил 600 значений между -4 и 4 Pi. 

Не плохо, правда? Нейронная сеть не знает ничего о том, что такое косинус, она не знает, зачем он нужен, в чем его геометрический смысл, какое у него разложение Тейлора и тд. И тем не менее, она научилась его вычислять.

Выглядит сеть примерно так:


( Читать дальше )

Берем два индикатора: SMA(40) и MACD со стандартными параметрами на дневном графике. Когда сигналы двух индикаторов совпадают, покупаем или продаем. Если не совпадают — ничего не делаем.

Протестируем эту стратегию на акциях Газпрома с 2015 по 2017 год с использованием R.



 

Результат: эквити, дневные доходности и просадка. Как видно, в результате такой торговли мы бы потеряли 35% счета.



( Читать дальше )